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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08

Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #postquantum

当前筛选 #postquantum清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9794 · 02.04.2026 г., 11:01

⚡️Google показала, что квантовые компьютеры угрожают практически всей экосистеме криптовалют. Команда Google Quantum AI совместно с исследователями Ethereum Foundation и Стэнфорда опубликовали исследование, которое рисует тревожную картину: квантовая угроза касается не отдельных блокчейнов, а криптовалютной индустрии в целом - от базовых транзакций до смарт-контрактов, механизмов консенсуса, стейблкоинов и токенизированных активов. В центре работы - оценки ресурсов для взлома криптографии на эллиптических кривых secp256k1, которая защищает подписи в Bitcoin, Ethereum и множестве других блокчейнов. Авторы разработали квантовые схемы, которые потребуют менее 500 тысяч физических кубитов (в 20 раз меньше, чем считалось ранее). Для контекста: крупнейшие квантовые процессоры сегодня содержат порядка 1000 кубитов, но индустрия масштабируется быстро, и финишная черта теперь значительно ближе. 🟡Скорость На сверхпроводящей архитектуре такая атака займёт около 9 минут при среднем времени блока Bitcoin в 10 минут. Это означает, что квантовый атакующий теоретически способен перехватить транзакцию прямо из мемпула, вычислить приватный ключ и подменить перевод до его записи в блокчейн. Вероятность успеха такой атаки авторы оценивают примерно в 41%. 🟡Перехват транзакций - лишь часть проблемы. Исследование разбирает уязвимости всей криптоэкосистемы. Около 6,9 млн. BTC (порядка 35% всех монет в обращении) уже подвержены атакам по раскрытым или повторно использованным ключам, включая 1,7 млн BTC на ранних адресах эпохи Сатоши. Современный формат Taproot (P2TR), принятый в 2021 году, парадоксальным образом вернул уязвимость, устраненную предшественниками: он снова записывает публичный ключ открыто в блокчейн. 🟡Ethereum еще уязвимей. Авторы выделяют 5 отдельных категорий: 🟠аккаунты с раскрытыми ключами (~20,5 млн. ETH в топ-1000 кошельков); 🟠админ-ключи смарт-контрактов (2,5 млн. ETH плюс ~200 млрд. USD в стейблкоинах и токенизированных активах); 🟠код L2-протоколов и мостов (~15 млн. ETH); 🟠консенсусный слой с 37 млн. ETH в стейкинге и механизм Data Availability Sampling, где однократная квантовая атака создает переиспользуемый бэкдор, работающий уже без квантового компьютера. 🟡Угроза распространяется далеко за пределы двух крупнейших блокчейнов. Litecoin, Dogecoin, Bitcoin Cash, Zcash, Monero, Solana, Cardano, Rootstock - все используют криптографию на эллиптических кривых и находятся в зоне риска. Приватные блокчейны (Zcash и Monero) столкнутся еще и с ретроактивной деанонимизацией: будущий квантовый атакующий сможет расшифровать исторические конфиденциальные транзакции. Стейблкоины и токенизированные активы наследуют все уязвимости хост-блокчейнов, а прогнозируемый рост рынка токенизации до 16 трлн USD к 2030 году многократно увеличивает масштаб потенциального ущерба. При этом Proof-of-Work-майнингу Bitcoin квантовые компьютеры не угрожают: ускорение от алгоритма Гровера полностью поглощается накладными расходами квантовой коррекции ошибок. Для подтверждения своих оценок без раскрытия деталей атаки команда применила криптографическое доказательство с нулевым разглашением - прецедент ответственного раскрытия в квантовом криптоанализе. Авторы призывают все криптосообщества как можно скорее начинать миграцию на постквантовую криптографию, ссылаясь на успешные примеры: блокчейн QRL, первую PQC-транзакцию на Algorand, эксперименты на Solana и XRP Ledger. 🟡Блогпост 🟡Исследование @ai_machinelearning_big_data #QuantumComputing#Crypto#PostQuantum#Google

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4297 · 03.03.2025 г., 19:00

Major Crypto Movements and Developments 🚨 1,823,409 #SOL ($274M) transferred to Coinbase Institutional. Whale Alert details multiple transfers. ANTHROPIC achieves $61.5B valuation; former FTX stake now worth $5B. Michael Saylor predicts Bitcoin market cap could reach $20-$200 trillion. His company paused BTC purchases; only 904 BTC away from 500,000 total. ZKnox launches with Ethereum Foundation support, focusing on post-quantum cryptography to enhance Ethereum security. Congressmen Emmer & Torres establish 'Congressional Crypto Caucus' for pro-crypto legislation. Crypto.com’s Cronos protocol debates reissuing 70B burned CRO tokens; community vote shows over 86% against the proposal. Links: ZKnox Launch, Cronos Proposal #SOL#Bitcoin#Crypto#AI#Ethereum#ZKnox#Congress#Legislation#Caucus#ANTHROPIC#FTX#CRO#CryptoCom#PostQuantum#Security#Efficiency#Strategy#NFT#DeFi#MarketCap