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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #784 · 21.03

У Лавки Игр хороший SMM, но я на их примере хочу проиллюстрировать важность умения разбираться в деталях той системы, которой ты пользуешься. СММщик писал пост с упоминанием статьи и вместо прямой ссылки на запись просто скопировал свой текущий URL из адресной строки браузера после того, как зашёл в поиск и нашёл нужный текст. То есть, в тексте вместо простого /wall-8375786_166962 получилось что-то такое: /search?c%5Bper_page%5D=40&c%5Bq%5D=истбрук&c%5Bsection%5D=statuses&w=wall-8375786_166962 Можно говорить, что это скорее ошибка ВК, но в разработке на самом деле есть некоторые подходы вроде CQRS, идемпотентности и семантического использования HTTP-методов, говорящие, в числе прочего, о том, что URL должен полностью отражать текущее состояние страницы. Думаю, это наследие Дурова, который любил консервативные решения. В любом случае, ВК здесь совершенно не уникален, и немало систем, которые ведут себя точно так же. При этом СММщик вызывает своей ссылкой у пользователей непредвиденное поведение: заход на страницу поиска и ввод поисковой фразы. А нижняя ссылка на скриншоте ещё хуже — обратите внимание, там нужный пост был открыт изнутри некоторой личной переписки, поэтому нажатие на ссылку формирует, внезапно, запрос на переписку с незнакомым большинству пользователей человеком, с которым общался СММщик в этот момент. Помимо просто путаницы для людей, которые в этом не разбираются (а таких большинство), возникает ещё и вполне прямая опасность: мало ли, что за страницы и с какой целью открыты у СММщика в момент вставки ссылки. Вполне возможна ситуация, при которой таким способом будут выданы закрытые сведения или даже даны несанкционированные доступы. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #apachelicense

当前筛选 #apachelicense清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7154 · 03.04.2026 г., 02:34

Google 发布 Gemma 4 开源模型:Apache 2.0 许可,31B 登顶 Arena AI 开源第三 Google DeepMind 于 4 月 2 日正式发布 Gemma 4,迄今最强大的开源模型家族。基于与 Gemini 3 相同的技术构建,专为高级推理和 Agent 工作流打造。全系列首次采用 Apache 2.0 开源许可,完全商用自由。 自初代发布以来,Gemma 已被下载超过 4 亿次,社区衍生出 10 万+变体。 ⚙️ 四款模型 - E2B(Effective 2B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - E4B(Effective 4B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - 26B MoE(混合专家):推理时仅激活 3.8B 参数,256K 上下文,Arena AI 开源第 6 - 31B Dense(稠密):最大化质量,256K 上下文,Arena AI 开源第 3,超越 20 倍参数量模型 🔑 核心能力 - 高级推理:多步规划与深度逻辑 - Agent 工作流:原生函数调用、结构化 JSON 输出、系统指令 - 代码生成:高质量离线代码,本地 AI 编程助手 - 多模态:全系列处理图像和视频,E2B/E4B 额外支持音频 - 140+ 语言原生训练 - Apache 2.0 许可:完全商用自由 📎 相关链接 官方博客:https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ Google AI Studio:https://aistudio.google.com Hugging Face:https://huggingface.co/collections/google/gemma-4 Kaggle:https://www.kaggle.com/models?query=gemma-4&publisher=google #Google#Gemma4#开源模型#ApacheLicense#AI