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: #lfm2

当前筛选 #lfm2清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8615 · 23.09.2025 г., 17:34

⚡️Новая модель LFM2-2.6B - лидер в классе до 3B параметров. Ключевые особенности: - лёгкая и быстрая, всего 2.6B параметров - построена на архитектуре v2 (short convs + group query attention) - обучена на 10 трлн токенов, поддерживает контекст до 32k LFM2-2.6B - компактная, но мощная моделька для широкого спектра задач. 🟠Blog post: https://liquid.ai/blog/introducing-lfm2-2-6b-redefining-efficiency-in-language-models 🟠HF: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-2.6B 🟠Model Bundle on LEAP: https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2-2.6b @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#LFM2#OpenSourceAI#Multilingual