TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #336 · 22 мај

Популярность имеет свои минусы. Чем популярней язык программирования, тем выше его распространённость, а значит найдутся те кто поспешит воспользоваться этим. С ростом популярности Python всё больше на PyPi появляется вредоносных пакетов. Трояны, стиллеры и доставщики более опасных вредоносов. Команда PyPi постоянно мониторит подобные случаи но и их возможности достигли предела. В результате сервис временно закрывает возможность заливки новых пакетов и регистрации юзеров. PyPI new user and new project registrations temporarily suspended Возможно одной из причин большого наплыва вредоносов является резко возросшая доступность их создания. Сегодня любой, даже не программист, может попросить у ChatGPT написать необходимый код и все инструкции для атаки. Основной тип атаки - рассчёт на опечатку в названии пакета. Если невнимательный программист случайно установит pilow или djangoo, считай что вредонос уже в системе. Чтобы избежать подобных факапов я рекомендую: ▫️ Всегда работайте в виртуальном окружении, неизвестные проекты устанавливайте внутри контейнеров. ▫️ Используйте файл requirements.txt вместо ручной установки пакетов ▫️ Очень внимательно пишите названия пакетов, а после написания проверьте еще раз. Сверьте с названием из документации. ▫️ После успешных тестов всегда фиксируйте версию пакета. Бывали случаи когда опасный код добавляли в новые версии. К тому же и без этой опасности не рекомендуется ставить по умолчанию последнюю версию. ▫️ Используйте вспомогательные инструменты для проверки безопасности, например https://pyup.io/safety или https://github.com/PyCQA/bandit. Они помогут не только найти опасный код в чужих пакетах, но и ваш код проверит на уязвимости. Будем надеяться что PyPi переосмыслит методы борьбы с вредоносами, например внедрит ИИ для проверки как симметричный шаг. #offtop

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #opticalcomputing

当前筛选 #opticalcomputing清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8489 · 09.09.2025 г., 15:30

🔬Университет Флориды представил оптический AI-чип Инженеры UF создали чип, который использует лазеры и микролинзы для выполнения операций свёртки — ключевых для распознавания изображений, видео и речи. 🚀 Почему это интересно: - Энергопотребление таких чипов эффективнее в 10–100 раз, чем у обычных электронных чипов - Точность обработки сохраняется на уровне ~98% - Технология поможет снизить нагрузку на энергосети и сделать масштабные AI-системы более устойчивыми Впервые оптические вычисления встроены прямо в чип и применены к нейросети. Это значит, что чип может выполнять самые ресурсоёмкие операции почти не потребляя энергию. 📊 Итог - Потребление энергии ↓ в 10–100 раз - Точность ~98% Этот чип может стать новым стандартом в энергоэффективных вычислениях для AI. ⚡Подробности: news.ufl.edu/2025/09/optical-ai-chip/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Chip#OpticalComputing#Photonics#Energy