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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #852 · 10.08

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#dev
Резултати

Намерени 20 подобни публикации

Търсене: #train

当前筛选 #train清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07.04.2026 г., 14:03

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →