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: #idefics

当前筛选 #idefics清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026 г., 11:30

#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably. https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm