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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #545 · 6.09

Помню что обещал видео, но очень устал сегодня. Давайте чуть отвлечемся. Вот новость: выпускают настольную игру, изображения для которой создавала нейросеть Midjourney. Я раньше сказал, что применений у этих сетей не так много, точно не "полностью заменить художников". Но если кто-то когда-то играл в Dixit или Имаджинариум, то может помнить, какие там странные картинки, составленные из будто бы не слишком подходящих друг к другу элементов. Так что в целом использование генерации для настолки или видеоигры было очевидным. Я удивлён лишь, что так быстро. Но во всех случаях под такую графику нужна определенная игровая механика. Нельзя проиллюстрировать любую игру нейросеткой: будет плохо. Так что тоже пространство ограничено. Не знаю, как будет играться "Я не человек". Кажется, что механика очень простенькая и похожа на Spyfall (которую я очень не люблю). Было бы прикольно, если бы появилась настолка с необычным и глубоким игровым процессом, работающим чисто за счёт того, что изображения получены генерацией. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #maliciouscode

当前筛选 #maliciouscode清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65291 · 12.04.2026 г., 14:56

🚀 Security Concerns Raised Over AI Model API Proxy Services A security research team has identified malicious code injections in 26 out of over 400 unofficial AI model API proxy services examined. According to NS3.AI, the report highlights the potential risks associated with these intermediary services, which can modify AI-generated code and compromise sensitive data, including AWS keys. #security#AI#API#maliciouscode#dataprivacy#NS3AI#AWS

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65378 · 13.04.2026 г., 03:10

🚀 AI TRENDS | University of California Study Reveals Security Risks in Third-Party LLM Routers Researchers at the University of California have identified security vulnerabilities in 26 third-party large language model (LLM) routers, which can potentially inject malicious code or steal credentials from AI agent traffic. According to NS3.AI, the study highlighted that one of these routers was able to drain Ether from a decoy wallet, although the reported financial loss remained under $50. The research paper cautioned developers who utilize AI coding agents for smart contracts or wallets, noting that private keys or seed phrases could be exposed when requests are routed through unscreened routers. #AI#securityrisks#thirdpartyLLM#maliciouscode#credentials#AIagents#UCstudy#smartcontracts#wallets#privatekeys#seedphrases#cybersecurity#ETH