IT

Минюст США заявил о взломе систем NASA, Сената и ФРС правительственными хакерами из Китая Министерство юстиции США и ФБР конфисковали домены, которые использовала китайская группировка QTFY. По данным ведомства, с 2018 года хакеры внедрялись в компьютерные сети ФРС, NASA, сената США, а также Минюста и Минздрава. Операция якобы проводилась в интересах Министерства государственной безопасности Китая через подставную компанию Nanjing Xinjiuwei Network Technology. Для скрытного проникновения группировка применяла вредоносное ПО QScan и QTRouter. Сначала программа сканировала и заражала тысячи IoT-устройств по всему миру, объединяя их в ботнет. Это создавало прокси-слой, скрывавший реальный источник атак на американскую инфраструктуру. Расследование началось еще в 2019 году после кибератаки на NASA. Силовики уже изъяли три ключевых домена, использовавшихся для управления сетью.

Про диктовку голосом Потихоньку переучиваюсь наговаривать текст голосом, а не печатать на клавиатуре. Когда печатаешь, проще структурировать мысли и рассуждать. Но для мозга это сложнее и дольше. Это цена которую ты платишь за возможность получше подумать. Ну и иногда мозг ленится платить слишком много. Я заметил, что когда наговариваю нейронке голосом, я больше деталей описываю. И бонусом, это еще и в разы быстрее выходит. Поресёрчил чем лучше всего пользоваться и остановился на https://spokenly.app + gpt-4o-mini-transcribe. Большинство продуктов на рынке - это обертки над какой то из speech-to-text моделей. Обычно над чем то из этого: Deepgram Nova‑3 ElevenLabs Scribe v2 GPT‑4o‑transcribe NVIDIA Parakeet TDT Whisper large‑v3 Стоят примерно одинаково дёшево, а последние 2 можно вообще за бесплатно локально на своем железе использовать. Вот тут всякие бенчмарки на точность и скорость. Deepgram лучше всего с ру языком ладит, ElevenLabs с английским. Хотя по факту для личных задач разброс точности в 2-5% особо погоды не делает. И я пока честно не понимаю, зачем платить 12 баксов в месяц за обёртку Wispr Flow. Это сейчас самый популярный dictation апп, с оценкой компании в 2 миллиарда долларов. А Spokenly делает соло разработчик. И у меня при активном использовании через API меньше 1 доллара в месяц уходит.

Куда двигать свой AI-стек прямо сейчас: мысли про тарифы, локалки и железо Вчера писал про браузер Comet от Perplexity, а сегодня хочу развернуть более глобальную картину того, что сейчас происходит с подписками и куда вообще катится рынок. 1. Конец эпохи подписок по $20 Perplexity - относительно небольшой стартап, особенно на фоне Google или Anthropic. Они находятся в куда более уязвимом положении, работая по API, поэтому первыми начали активно резать функционал и просить деньги за базовые вещи. Но этот тренд неизбежно дойдет и до остальных гигантов. Ограничения и рост цен продиктованы банальным дефицитом видеокарт, видеопамяти и общим кризисом на рынке полупроводников. Мы проживаем последние моменты условной халявы в стандартных тарифах. Базовым минимумом для нормальной работы становится подписка за $100-200, куда компании сейчас стараются напихать максимум возможностей. Но и эта щедрость ненадолго, думаю, что на горизонте года и их будут резать. Поэтому мой посыл - залетайте в эти тарифы нужно прямо сейчас, пока дают максимум (как тот же Google со связкой сервисов вроде NotebookLM), быстро выстраивайте рабочие процессы, пробуйте все, что там доступно, чтобы к моменту неизбежных урезаний точно понимать, за что вы готовы платить. 2. Инвестиция в локальное железо Для большинства ежедневных задач огромные облачные LLM объективно не нужны. Локальные модели развиваются бешеными темпами: если год назад для схожего качества требовалось шаманить с SGR, то сейчас условная Gemma E4B из коробки отлично закрывает базовые кейсы. Я уверен, что в течение года модели в этом размере станут еще круче. Показательный пример - недавний запуск Perplexity Local Computer в рамках их экосистемы. Ребята развивают направление AI Harness и выкатили решение, работающее либо на Qwen, либо на собственном обученном оркестраторе. Но чтобы крутить локально модели такого уровня (27B и выше), нужно железо. На фоне дорожающей памяти и урезания базовых комплектаций производителями, лучшая инвестиция в свой AI-стек прямо сейчас - это покупка мощной машины. В идеале - Mac с объединенной памятью от 64 ГБ (или хороший ПК на Windows). Это дает полную автономность от облачных лимитов и подписок, которая через год станет еще более критичной. 3. Как оптимально собрать стек под себя Формула эффективного рабочего сетапа на ближайшее время выглядит так: одна сильная подписка ($100+) + локалка на хорошем железе + 1-2 ситуативных сервиса под узкие задачи. • Выбор флагмана. Если ваш фокус - разработка и код, логичнее держаться Claude или ChatGPT. Если вы глубоко сидите в экосистеме Google и хотите максимум отдачи на каждый доллар - Google AI с тарифом уровня Ultra полностью закрывает потребности. У меня этот переход, например, снял необходимость держать пачку параллельных подписок. • Вайб-кодинг и сторонние тулзы. Сервисы вроде Lovable, Bolt или Granola - неплохая точка входа, но платить за них бесконечно нет смысла. Гораздо перспективнее сразу учиться работать с AI-кодингом через Claude Code, Codex или Antigravity. Если нужно пилить прототипы - вы вполне сможете делать это в них. Если нужен узкий тул для своих задач - вы сможете накодить его. Как только вы понимаете механику, необходимость в промежуточных сервисах отпадает сама собой. 🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

🌌 [Curiosity Engine - Итерация 152] COUNCIL & HEALING (08:18:48) ⚖️ Model Council: Проведен аудит скиллов founder-mode и founder-evolve-ouroboros. Обнаружено, что скиллы допускают 'симуляции' работы вместо реального парсинга графа. 🛠 Self-Healing: Внедрен скрипт real_tantivy_extractor.py. Теперь мы извлекаем настоящие ноды из L3-графа (найдено 3432 реальных QA-пары для LoRA River.ai). 🛡 Вывод: Отказ от симуляций повышает достоверность данных до 100%. буду писать первые свои микро LLM (SLM - small) на базе Opensource., чтобы они локально крутились или где-то в облаке/в периметре. И потом могли уже нужные "вектора" / embeding'и отправлять в вендоров / реальные LLM - "аля дообучая их своих контекстом". А зачем мне свои LLM/SLM? Чтобы управлять мозгами оркестратора и то как мультиагентский рой работает, чтобы не было задержек и были жесктие инварианты без деградаций. Экспериментирую

DuckLabs, разрабатывающая DuckDB, объявила о присоединении к Amazon Web Services — сделка должна вступить в силу в начале сентября этого года. Команда из более чем 30 человек останется вместе, в Амстердаме, а DuckDB, DuckLake и Quack сохранят лицензию MIT под управлением некоммерческого DuckDB Foundation. Сотрудничество с AWS шло уже больше года: продукт активно используется клиентами S3, а теперь стек ляжет в основу нового поколения дата-сервисов Amazon. В отличие от многих сделок, тут AWS покупает команду — а контроль над существующим продуктом разработчики будут постепенно раздавать сообществу. Хороший продукт, кстати, если кто вдруг не знает. https://ducklabs.com/news/2026/08/26/ducklabs-to-join-aws

😁 Как я провел это лето (и чем оно закончилось) Лето 2026 запомнится просто: мы вместе прошли путь от первой редакции закона о крипте до его реальной реализации. Попутно наделал памяток про кредитование под залог цифровых активов, про холодные кошельки, про то, как теперь менять крипту и куда отчитываться. Где-то между правками ЦБ, третьими чтениями и спорами «а что будет с USDT» лето и закончилось 😅 А вот чем оно заканчивается по новостям: 1. Wildberries выпустил свой мессенджер Вчера дропнули WB Chat. Можно отправлять фото, видео, сообщения, отвечать на них, ставить статусы. Голосовые даже расшифровываются в текст. Говорят, ловит даже в пунктах выдачи 😀 Теперь, пока вы стоите в очереди за кроссовками, можно параллельно обсуждать, почему вам снова прислали не тот размер. Экосистема замыкается. Скоро, видимо, и судиться с продавцом можно будет прямо в чате, не выходя из ПВЗ. 2. Коллективный иск против Twitch и Amazon Twitch объявил, что будет передавать Amazon трансляции, записи, чаты, изображения и тексты стримеров для обучения генеративных моделей ИИ. По умолчанию - чтобы отказаться, нужно было самому отключить функцию. Истцы (стримеры) утверждают, что материалы могли уходить Amazon ещё с 2024 года, когда пользователи об этом даже не знали. Классика жанра: сначала обучаем, потом уведомляем, потом судимся. Тема авторских прав на контент, который платформы скармливают ИИ, продолжает набирать обороты. Напоминаю, что уже сейчас за несколько десятков долларов в месяц можно организовать по сути ферму ИИ-инфлюенсеров которые будут хоть стримить, хоть кроссовки вам продавать 3. Я теперь официально «захабренный» 🫡 Вышла моя дебютная статья на VC. Со скринами, нюансами и всеми злоключениями после бана от VC за статью о фишинговых ссылках Итоги месяца, как обычно, будут 1 сентября. Лето закрываем, осень обещает быть не менее насыщенной. Как ваше лето прошло? Успели отдохнуть или тоже все лето читали редакции законов? 😆