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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #945 · 9.01

Офигенная история про бытовой кибертерроризм. Я уже вам рассказывал пару раз о вредоносных закладках в OpenSource коде — описывал, например, борьбу одиночек с корпорациями таким способом, хотя последнее время больше внимания к антироссийским закладкам по политическим мотивам. Обычно мы понимаем работу софта, как что-то в компьютере, а вот тут случай из мира Internet Of Things. Baza написала об этом без технических подробностей, поэтому мне пришлось порыться самому. В интернете есть куча проектов "умной гирлянды" для украшения окон к новому году. Как правило, это прямоугольная матрица из адресных светодиодов: ей завешивается окно целиком, а микроконтроллер позволяет (путём изменения цвета каждого диода) выводить любой рисунок, надпись, анимацию. Как работает и выглядит можно посмотреть вот тут. В очередной такой версии один из участников форума AlexGyver'а (не сам Алекс) выложил форк прошивки для управления адресными диодами. Прошивка подключается по вайфай к роутеру, чтобы с телефона можно было через удобный UI настраивать эти самые тексты и анимации. Так вот, оказалось, что автор изначальной версии — украинец. В свою версию кода три месяца назад он добавил закладку: устройство, пользуясь подключением к ВайФай, определяет по IP местоположение, откуда оно запущено. Если это Россия, то из постоянной памяти считывается последовательность кодов символов так, чтобы в полночь первого января устройство отключало все внешние кнопки и выводило на окно надпись, прославляющую Украину. Такая надпись в итоге появилась, по видимому, у нескольких людей, использовавших эту гирлянду. И как минимум одного из них заметили соседи и настучали, вроде как дело завели даже. Морали лично для меня две: — Компьютерное уже давно не только в компьютере, а вполне влияет на физический мир. Это очевидно, но не во всех случаях эту мысль просто принять. — IoT должен быть только из источников, которым вы полностью доверяете, либо написан самостоятельно. P.S. Кстати, забавно видеть, что комментарии к коду у этого разработчика до определённого времени все по-русски, а в новых правках исключительно по-украински. То есть вроде как от вражеского языка отказался, но отредактировать всё предыдущее лень. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03.11.2025 г., 12:00

#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately. https://github.com/VectifyAI/PageIndex

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding