TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #404 · 30.06

На днях предъявили обвинение разработчику, который создавал и продавал бота для игры в World of Tanks. Собираются его посадить на 1.5 года. Программист из Екатеринбурга Андрей Кирсанов несколько лет назад написал бота, который сканирует экран и сам двигает мышкой так, чтобы целиться вместо игрока и увеличивать шансы попадания в уязвимые части брони в игре World of Tanks. Компания Wargaming обратилась в МВД, произвели контрольную закупку и установили, что продаётся якобы вредоносный софт. Начался суд, прокуратура предлагает посадить. Сходу кажется, что бот для игры не подходит под определение вредоносного софта: он не внедряется в память другой программы, не ворует деньги, не взламывает никакие пароли. Судят по статье 273 УК РФ за создание программы для «несанкционированного уничтожения, блокирования, модификации, копирования компьютерной информации». Но в комментариях на Хабре справедливо заметили, что информация о пользовательском вводе — это тоже информация, а бот её подделывает. Причем, читеры наносят ущерб внутренней экономике игры, а, значит, создают косвенные убытки для компании: игроки менее охотно захотят платить в игре, если в ней они постоянно проигрывают. В Корее, например, есть вполне официальная статья за читы. Они там помешаны на киберспорте, для них видеоигры это часть национальной идентичности, так что использование читов вполне серьёзно приравнивается к использованию допинга на крупных спортивных состязаниях, и может даже уголовно наказываться. То есть, вот непонятно. Вроде бы это всё игрушки и звучит смешно. А вроде бы всё сходится: подделка данных есть, экономический ущерб есть, да и вообще вред для большого количества людей. В 2022 странно было бы всерьёз считать игры какой-то несерьёзной детской забавой, не влияющей на рынок и взаимоотношения взрослых людей. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03.11.2025 г., 12:00

#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately. https://github.com/VectifyAI/PageIndex

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding