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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #843 · 9.07

Прочитал две статьи о том, как у авторов уводили Телеграм-каналы. Схема одинаковая: тебе пишут якобы от имени какой-то известной фирмы с предложением заказать рекламу. Если ты соглашаешься, присылают ссылку на "Партнёрский кабинет", где нужно зарегистрироваться. Там спрашивают твой номер телефона и код из СМС, вот только СМС это авторизация в самом Телеграме. Вводишь код на сайт, с этого момента аккаунт потерян. Что характерно: 1. Поддержка Телеграма просто игнорит юзеров. Судя по тому, что я о ней слышал, существует она номинально, если вообще существует. По крайней мере, поддержка для разработчиков ботов в какой-то момент перестала отвечать мне вообще, думаю, с обычной поддержкой то же самое. Зато команда Телеграма гордится тем, как мало у них людей в штате! 2. Попытки пользователя восстановить доступ обратно через свой телефон блокируются с помощью спама запросами. Злоумышленники начинают постоянно логиниться, и сервер Телеграма врубает защиту: "Слишком много попыток, попробуйте через сутки". То есть система, которая должна помогать хорошим и мешать плохим, делает ровно наоборот. Интересный кейс для собеседования на безопасника, мне кажется. А так, конечно, всё ещё удивляют люди, которые ведут в интернете коммерческую деятельность, но не владеют даже базовыми навыками цифровой безопасности вроде "Везде включать 2FA" или "Смотреть в адресную строку". #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #generativea

当前筛选 #generativea清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA