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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #945 · 9.01

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#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 →