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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11

Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы. Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой... В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу. Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности: 1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть. 2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить. Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где? #games

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #20b

当前筛选 #20b清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3730 · 27.08.2025 г., 02:50

全球首个 AI 勒索软件现身:滥用 OpenAI 开源模型,跨平台搜索、窃取、加密文件 ESET 报告发现名为 PromptLock 的勒索软件,该软件是全球首个利用 AI 生成恶意代码的案例。PromptLock 调用 gpt-oss:20b 模型,在受感染设备本地生成恶意 Lua 代码,用于跨 Windows、Linux 和 macOS 系统搜索、窃取并加密文件。该模型可在具备 16GB 显存的设备上本地运行,支持自由修改和使用。攻击者可以通过建立内部智能体或隧道,将受害网络连接到外部服务器运行的模型,以规避对本地显存的需求。专家认为 PromptLock 或是概念验证程序,但预示着威胁行为者利用本地或私有 AI 的早期信号。OpenAI 表示已采取措施降低模型被恶意利用的风险。IT之家 🏷#PromptLock#AI#勒索软件#gpt#oss#20b 📢频道👥群组📝投稿