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 3 подобни публикации

Търсене: #llamacpp

当前筛选 #llamacpp清除筛选

👥 KoboldCpp | 本地大模型一站式工具 刚开始在本地跑大模型,往往要折腾环境依赖、库文件兼容,体验极其繁琐。后来虽然有了 Ollama、llama.cpp 这类工具简化部署,但功能单一。KoboldCpp 在此基础上走得更远:既继承了 llama.cpp 的高效推理,又保持了 Ollama 式的简单易用,只需下载一个可执行文件,就能直接运行 它不仅支持 CPU/GPU 双模式,还额外集成了 图像生成、语音识别、文字转语音 等多模态 AI 功能,并且兼容 OpenAI、Ollama 等主流 API,能无缝接入现有服务。跨平台支持 Windows、macOS、Linux,真正做到了开箱即用,对想要体验多功能本地大模型的用户来说非常友好 😎小编有话说:装环境那套折磨人,这玩意儿就是“懒人直装版” 👩‍💻KoboldCpp 标签:#KoboldCpp#大模型#本地部署#llamacpp#Ollama#AI 🗓@xiuerSearch 搜索历史资源 ✈️频道 | 💬群聊 | 📱中文包

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64634 · 09.04.2026 г., 12:14

🚀 AI TRENDS | Tether Launches QVAC SDK for Cross-Platform AI Development Tether has introduced the QVAC SDK, a unified software development kit designed to enable developers to build, run, and fine-tune AI applications directly on any device. According to Foresight News, this SDK ensures consistency across different environments. Applications developed using the QVAC SDK can seamlessly operate on platforms such as iOS, Android, Windows, macOS, and Linux. The same codebase can function across all supported environments without the need for platform-specific branches, rewrites, or conditional logic. The QVAC SDK is built on QVAC Fabric, a branch of llama.cpp, offering broad compatibility with the llama.cpp model ecosystem for text generation, embedding, and multimodal workloads. #AI#SDK#CrossPlatform#MachineLearning#LlamaCpp#SoftwareDevelopment#Multimodal#QVAC

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14907 · 03.07.2025 г., 13:30

#python#agents#generative_ai_tools#llamacpp#llm#onnx#openvino#parsing#retrieval_augmented_generation#small_specialized_models llmware is a powerful, easy-to-use platform that helps you build AI applications using small, specialized language models designed for business tasks like question-answering, summarization, and data extraction. It supports private, secure deployment on your own machines without needing expensive GPUs, making it cost-effective and safe for enterprise use. You can organize and search your documents, run smart queries, and combine knowledge with AI to get accurate answers quickly. It also offers many ready-to-use models and examples, plus tools for building chatbots and agents that automate complex workflows. This helps you save time, improve accuracy, and securely leverage AI for your business needs[1][3][5]. https://github.com/llmware-ai/llmware