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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #852 · 10.08

Автор OpenSource библиотеки тайно ворует данные разработчиков, чтобы проверять, донатят они ему, или нет. Вообще, скандалы с опенсорс-библиотеками бывают не так уж и редко. Разработчики делают что-то бесплатно, этот труд оказывается нужен тысячам людей, включая большие корпорации, а дальше возможны варианты. За последние пару лет ожидаемо было много политических заявлений и даже вредоносного кода по признаку страны, из которой запускается софт. Просто, стартуя с какой-то версии, какая-нибудь библиотека начинает делать что-то постороннее, помимо своей основной функциональности. К чести комьюнити, такие вещи всегда очень жестко критикуют, даже если идеологические взгляды разработчика выглядят общепринятыми в той среде, где это комьюнити развивается. Вот на днях новый такой скандал. Впервые в моей жизни в такую ситуацию попала библиотека, которую используем на работе — а именно Moq для .NET. Автор написал код, который спаунит новый системный процесс и командой git config --global user.email читает почту разработчика, а затем с помощью почти зашифрованной закрытой DLL-библиотеки, помещённой в поставку Moq, отправляет данные в сервис GitHub SponsorLink, чтобы проверить, платит ли разработчик донаты. Конечно же, система безопасности на проде не даст никуда сходить этому коду и ничего плохого сделать. Но, помимо прода, рабочие проекты запускаются еще и на компьютерах разработчиков локально. Вот тут заложена настоящая опасность. Где запрос почты, там может быть следующим шагом что угодно другое — скачивание ваших интимных фото и передача вовне, чтение файла с паролями из папки браузера, поиск номера кредитки... Разумеется, всё во имя самых благих целей. В общем, комьюнити порассуждало о том, что это критический подрыв доверия, хотя автор оправдывался как мог (как moq, хе-хе). Народ просто закидал его камнями, начал массово исключать Moq из своих зависимостей, ставить дизлайки, отправлять репорты. Вроде как это вынудило мейнтейнера откатить изменения. Но на всякий случай Moq лучше не обновлять больше никогда и постепенно заменить на аналоги. Доверие — важнейший ресурс в опенсорсе. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #frontiermath

当前筛选 #frontiermath清除筛选
Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3607 · 20.12.2024 г., 19:00

o3 & o3-mini Break Benchmark Records The performance of o3 and o3-mini showcases state-of-the-art (SOTA) results across various benchmarks. Key insights include: - Frontier Math scores increased from 2% to 25%. - SWE-Bench achieved 71.7%, a significant leap for a startup that recently raised $200 million with 13.86% earlier this year. - ELO on Codeforces reached 2727, held by only 150 individuals globally. - ARC-AGI model scored 87.5%, breaking a five-year deadlock. - Noteworthy progress on GPQA and AIME benchmarks. Access to o3-mini is currently available to security researchers, while general public access is set for late January. Full access to o3 will follow later. #AI#SOTA#Benchmarks#o3#o3-mini #FrontierMath#SWE-Bench #Codeforces#ELO#ARC-AGI #GPQA#AIME#Funding#Progress#Research#Technology#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3606 · 20.12.2024 г., 18:41

O3 and O3-Mini Benchmark Breakthroughs The O3 and O3-Mini models showcase state-of-the-art (SOTA) performance with significant leaps in various benchmarks. Results on Frontier Math have jumped from 2% to 25%. The SWE-Bench model achieved a score of 71.7%, while a startup has raised $200 million following results of 13.86%. ELO on Codeforces reached 2727, surpassing most peers globally. Notably, the ARC-AGI model scored 87.5%, breaking a five-year benchmark. Access for security researchers to O3-Mini starts today, with general access available in late January. #O3#O3Mini#SOTA#Benchmarks#AI#ML#Funding#Codeforces#ARC-AGI #FrontierMath#SWE-Bench #ELO#GPQA#AIME#SecurityResearch#TechUpdates#Innovations#Startups#Performance#AIModels