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: #researchagent

当前筛选 #researchagent清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8450 · 04.09.2025 г., 13:20

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR) UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM. Почему это важно: 🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов. 🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа. 🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи. По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс. 🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr 🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch 🟢Lab: https://nv-dler.github.io @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#UDR#UniversalDeepResearch#AI#LLM#ResearchAgent#AIAgents#DeepResearch