IT

По tech-СМИ гуляет история, как Google платит своим сотрудникам по 500К баксов в год, чтобы они тупо ничего не делали. Формально это правда. Понятно, что Гугл не поехал кукухой и не раскидывает бабло направо и налево. Нет, они идут на такой шаг только с самыми-самыми ценными ИИ-кадрами. Им выгоднее, чтобы те год получали зарплату ни за что, чем пошли улучшать модели в Anthropic или OpenAI. Но самое интересное тут даже не это. Дело в том, что ИИ-гонка идёт капец как быстро, и в ней всё меняется на космических скоростях. Подходы и знания, которые актуальны сегодня, через год уже устареют чуть менее чем полностью. Именно поэтому в сфере ИИ Гуглу выгодно такое делать (в других сферах - нет, а в ИИ - да). Они консервируют самых ценных и ликвидных ребят на год, чтобы их bleeding edge экспертиза успела "протухнуть". А дальше пусть идут к конкурентам на здоровье, статус-кво в индустрии это уже не изменит. В общем, чтобы вам платили пол ляма в год за сидение дома - ваши знания должны быть не просто нереально ценными и уникальными. Они должны давать дизрапт в моменте, а потом быстро устаревать. Иначе компания бабла не напасётся на такой "garden leave", и вся схема потеряет смысл. И ещё любопытный нюанс. В США так делать нельзя, запрещено трудовыми законами. Но в других странах - например, в Великобритании - можно. Так что, самых ценных ИИ-бриллиантов Google запихивает в британский DeepMind, и там уже может их морозить по желанию (жаль, конечно, этих добряков, но не от всего сердца 😈). Дизраптор

Если ваш канал или чат скопировали, налили туда аудиторию и скамят, нужно знать следующее: - 99.99% подписчиков или участников — боты, налитые в чат/канал под заказ. Обратите внимание, что в чатах-копиях список участников скрыт. - для каналов — копируют весь контент, в том числе ваш новый. - для чатов - часто ставят даже тех же самых ботов-модераторов и настраивают с имитацией оригинальных. Избежать можно, если ставить кастомные версии (например custom вариант @combot или другое решение, которое просто не будет работать в другом чате). Разумеется, могут скопировать и его внешний вид, но тут уже мы сами по жалобе вашей можем отрубить такой клон. - я только что видел пример, когда скопировали все 10+ аккаунтов саппорта в чате, и через нейросеть врубили с копий в таком «фейк» чате переписки фейковых юзеров и саппорта. - жаловаться в Телеграм на такие фейки очень тяжело. - это все делается ради скама буквально пары десятков или даже пары человек. Разумеется никто у вас никаких подписчиков или участников не ворует, повторюсь, это каналы и чаты заполненные ботами. Что делать: - @notoscam - оф.бот Телеграм - dmca@telegram.org если у вас есть права на бренд, лого, название и соответствующие документы. Пишите письмо с официального аккаунта, если бренд/компания. Частному лицу, чей канал «копируют» лучше в бота, так как явно попадает под имперсонацию, и не попадает под копирайт. - попробовать решить через, например, мои контакты. Гарантий дать не могу, сразу говорю, но иногда получается (один последний кейс сработал, предыдущий — нет).

Система на пределе Рядом с моделью сдвига и системной моделью находится принцип нагрузки: «система всегда работает на границе своих возможностей». Обычно у системы есть резервы и ресурсы, которые могут помочь справиться с каким-либо инцидентом, не допустить его перерастание в аварию. Однако, резервы не всегда экономически выгодны. Если станок может работать быстрее, почему бы его не запустить быстрее? Это как старая байка про соломинку: Жил да был жадный торговец. Поехал он на базар купить соломы. Купил – и давай грузить тюки с соломой верблюду на спину! Грузит, грузит, и всё ему мало. «Смотри, – говорят ему, – как бы верблюд твой не умер от такой тяжести, имей совесть!» – «Ничего, – отвечает жадина, – выдержит!» И продолжает грузить. Верблюд уже еле-еле на ногах стоит, а купец только руки потирает, подсчитывает будущие барыши. Наконец, тронулся верблюд с места, а жадина не выдержал: «Ну ещё чуть-чуть!» – и положил на спину верблюду еще одну одну соломинку. Ноги у верблюда подкосились, он упал и умер. Остался купец ни с чем – не на себе же ему солому везти? А с тех пор люди стали говорить: «Одна соломинка может сломать спину верблюду». Естественным пределом нагрузки является поломка системы. Фуры грузят пока они могут ехать или пока не поймают гаишники с превышением веса. Сотрудников оставляют после работы, пока они не начнут жаловаться. Результат работы под нагрузкой похож на теорию сдвига: постепенное ухудшение характеристик системы, сдвиг нормальной работы. Кроме этого, при отсутствии резервов взаимосвязи компонентов в системе становятся более тесными. Если у нас был резерв полуфабрикатов, то выход станка из строя не представлял проблемы. Если же резерва нет, то при поломке станка останавливается вся линия. #ЧФ #модель_сдвига #нагрузка

Если вы работаете удаленно, наверняка в рабочем процессе есть созвоны. Многие команды используют инструменты транскрибации видео, чтобы потом можно было работать с текстом, зафиксировать договоренности или приложить к задаче. Подобные решения обычно работают со своим облаком, что не очень секьюрно в плане данных, может противоречить политикам конфиденциальности. Но вот попалось опенсорсное решение, которое можно развернуть полностью локально - Meetily. Транскрибирует локально с помощью Whisper или Parakeet. Резюме по тексту можно тоже локально делать через Ollama, но можно и через внешнее API. Для Windows и Mac есть комьюнити-версия для скачивания, для Linux можно собрать себе самому. Есть также более функциональная PRO-версия. #tools

Два месяца назад мошенники сделали в Телеграме группу c аватаром из моей фотки и именем в названии. Потом насильно подписали туда 10 тысяч человек и начали копировать контент из моего канала вперемешку с предложением отправить им денег криптой для инвестиций. Во-первых, напоминаю, что они мошенники. Не шлите им деньги, нажимайте кнопку спам. Во-вторых, несколько наблюдений. – Знаю про такие группы с копией ещё двух каналов. Возможно, они есть у всех или у многих. – Из “моей” пока не было ни одной жалобы, что кто-то повелся. Спасибо вам за бдительность. – Сейчас в группе 6000 человек. Вышли меньше половины участников. За два-то месяца! Вообще не понимаю, как это работает. – То, что там происходит, – по любым меркам преступление. Не какое-то там нарушение копирайта и чужое лицо, а реальное мошенничество, конкретные статьи уголовного кодекса любой страны мира. Телеграм не то, что полиции админов не выдал, но даже группу не закрыл. При том, что под прямой атакой лояльные пользователи мессенджера, а не какие-то там государства и их правила. Защищать их было бы выгодно. Но всё равно лень. #мирвокруг

😈 На маркетплейсах до сих пор торгуют подделками известных брендов из недружественных стран (внезапно). Иностранные бренды за этим следят - и взыскивают компенсации сотнями миллионов рублей (!). Недавняя история с Makita, где суд взыскал с ИП 300 млн рублей - уже по сути рядовая иллюстрация. Но есть нюанс, как говорил Василий Иванович) Если правообладатель из недружественной страны, суды иногда отказывают в защите - мол, платить ему нельзя по указу № 322, и вообще это обход санкций. И вот Верховный суд 16 июня высказался по этому поводу по делу А40-218859/2024. Давайте разберемся на реальном кейсе, почему ушедшие бренды продолжают регистрировать знаки в России и как использовать открытые данные с маркетплейсов, чтобы доказать нарушения. Кейс и позиция ВС Немецкая Weiss Chemie владеет брендом строительных клеев Cosmo. А российская компания "Стройсистема" имела исключительную лицензию и право взыскивать компенсации. На маркетплейсе нашли клей Cosma (на этот раз в себя поверил ИП Егише Ерицян), решили, что это нарушение товарного знака и подали в суд. Первая инстанция признала нарушение, снизив компенсацию до 1,47 млн руб. Апелляция же полностью отказала в иске: Германия - недружественная страна, деньги должны идти через спецсчет, а вся конструкция с уступкой прав - попытка обойти указ № 322. Верховный суд сказал: стоп. Если компания продолжает работать в России, поставлять товары, исполнять договоры - она подпадает под исключение из указа. А суды обязаны проверять документы, а не просто смотреть на страну регистрации. Что это значит на практике для бизнеса Иностранное происхождение правообладателя не лишает его права на защиту в России. Защита ИС работает независимо от страны регистрации. Но чтобы получить компенсацию, компании из недружественных стран должны доказать: они продолжают работать в России - есть договоры, поставки, продажи. Если это подтверждено, компенсации взыскиваются по общим правилам. А если компания ушла - защита тоже остается, но через спецсчет. Споры о прекращении знаков Параллельно с исками о защите идут споры о досрочном прекращении товарных знаков за неиспользование. Ушедшие бренды, такие как Coca-Cola, Starbucks, Chanel, Sega и Intel, продолжают подавать заявки, чтобы сохранить контроль над знаками. Полностью прекратить их охрану сложно - суды требуют доказать реальное отсутствие использования в течение трех лет и заинтересованность истца. Как считать компенсации В расчетах суды все чаще используют открытые данные с маркетплейсов (агрегированные сервисами вроде MPStat - я писал подробно на Zakon.ru как они используются). Объемы продаж, количество контрафактных единиц - все это становится базой для расчета компенсации. И суды принимают такие расчеты. Поэтому если вы правообладатель или планируете работу с известными товарными знаками (даже из недружественных стран) - не уходите с рынка полностью. Документируйте поставки, продажи, заключайте договоры. Это поможет сохранить права и взыскивать компенсации. И если вас "нарушают" на маркетплейсах - следите за контрафактом и фиксируйте нарушения через открытые данные 👋

Book ReviewGPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA Я получил очередную книжку от Packt на прочтение и ревью. Книга учит писать код под GPU на Python: сначала CUDA-ядра на Numba-CUDA, потом высокоуровневые библиотеки (CuPy вместо NumPy/SciPy, RAPIDS cuDF/cuML вместо pandas/scikit-learn, JAX), и в конце четыре мини-проекта. Книга мне понравилась (но код запускать я не пробовал). Авторы замеряют все оптимизации и демонстрируют случаи, когда ускорение не получилось. Из интересного: на примере computer-vision демонстрировали три способа классификации зашумлённых объектов: 7 Hu moments дают 66.7% за миллисекунды, template matching — 80%, но больше минуты на прогон, а CNN выдаёт 88% на чистом Fashion-MNIST и проседает до 60% на зашумлённых объектах. Из минусов — финальная глава строит LLM на IMDb (странный выбор датасета для генерации, и вывод модели не особо внятный). Хорошая книга для тех, кто пишет на Python и хочет понимать работу с GPU на более низком уровне, чем PyTorch/Jax. Amazon Packt Code Мои обзоры: Personal blog Medium Linkedin #books

Сегодня увидел OpenSERP: опенсорсный инструмент, который отдаёт поисковую выдачу из Google, Yandex, Baidu, Bing, DuckDuckGo в виде JSON. По работе постоянно проверяю поисковую выдачу под SEO, как ранжируется, что в топе и всё это в разных поисковиках и регионах. Тут, всю эту работу можно делать с агентом и получать структурированный ответ: заголовки, ссылки, сниппеты, позиции и SERP-фичи (AI-ответы, блок с ответом, похожие запросы), и сразу из нескольких поисковиков. Фишка тут в том, что API ключи от самих поисковиков не нужны. OpenSERP парсит их живую выдачу напрямую, но может прилететь капча, поэтому в конфиге поддерживаются прокси HTTP/SOCKS5. Обращаться можно через его API или CLI:

/{engine}/search — веб-поиск по конкретному поисковику /{engine}/image — поиск картинок /mega/search — поиск по нескольким движкам /extract — извлечение чистого контента с одной страницы

Выдача фильтруется по языку, региону, датам и тд. Если поднять у себя, то работаешь бесплатно. Можете скормить своему агенту доки или гитхаб чтобы подключить. @tips_ai #tools

Доделал наконец переезд «один проект - одна папка с репозиторием» и теперь работаю разными агентами - Claude Code, Codex, Hermes, Cursor. Вывод короткий: агенту почти всё равно, чем ты работаешь. Ему важно, как сложены файлы. Google недавно оформил ту же мысль в стандарт для агентов - Open Knowledge Format. Это не сервис и не база данных. Просто формат хранения: — markdown-файлы с короткой шапкой: тип, заголовок, теги, дата — связи - обычные ссылки между файлами — всё лежит в git, читает и человек, и агент Кто вёл заметки в Obsidian, узнает подход: каждая мысль - отдельная заметка со ссылками. Пока работаешь один, про хранение можно вообще не думать: свалил всё в одну папку и просишь Claude Code разобраться - он разберётся. Но как только вас хотя бы двое, начинается: часть документов в заметках, часть в гугл-доках, остальное в головах. Новый человек спрашивает «где у нас про это написано» - а никто и не помнит уже. Собери всё в один репозиторий по понятному формату - и любой, хоть продакт, хоть дизайнер, открывает свой Cursor и спрашивает: «как у нас устроено вот это». Или сам правит пару строк. Выходит общая база знаний, которую каждый читает и самое главное легко обновляет. Самый дешёвый способ держать знания команды живыми. А как у вас устроены общие знания команд или все по старинке ?

🌟 Как поднять X11 в контейнере и запустить Unity в YTsaurus Команда 3D-реконструкции в Яндексе запустила рендеринг Unity-сцен в YTsaurus. За два дня отсканировали гостей премьеры «Кибердеревни», превратили в 3DGS-аватары и отрендерили тысячи роликов. Графические движки оказались требовательнее вычислительных задач. Для запуска Unity в контейнере недостаточно пробросить /dev/nvidia0. 🟡Что добавили: 🟢/dev/nvidia-modeset 🟢/dev/dri/card0 🟢/dev/dri/renderD128 🟢X11-сервер с DDX-драйвером nvidia_drv.so 🟢dbus внутри контейнера Прошли путь от контейнеров в локальном Docker до операций в YTsaurus. На пути выяснилось, каких устройств не хватает. Коллеги из Yandex Infrastructure за несколько часов добавили поддержку Xorg для GPU-хостов. Перед запуском протестировали на Quake II RTX. У A100 нет RT-ядер и NVENC — трассировка через Compute-шейдеры, видео кодируется софтом на CPU. Результат: рендеринг стал обычным шагом в пайплайне. Никаких виртуалок и ручных запусков. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #YTsaurus #3DGS #Unity

Iron Core. Часть третья. Бессмертная командная строка Зайдите в любую авиакассу и посмотрите на руки опытного агента. Он не щёлкает по выпадающим меню, а набирает что-то вроде AN08FEBNAGDEL, будто по клавиатуре прошлась кошка. Полсекунды, и перед ним все места на рейс Нагпур — Дели 8 февраля, отформатированные и готовые к работе. Это интерфейс, разработанный в 1960-х под телетайпы, где платили за каждый переданный символ. Availability Next сжали до AN, Sell Segment до SS, End and Retrieve до ER. Ни одной лишней гласной. Телетайпы давно исчезли, а придуманный ради них язык остался, и хорошо обученный агент до сих пор оформляет им сложное бронирование быстрее, чем мышкой через графический интерфейс.

🔐 Что такое Hash? Когда начинают изучать инфраструктурный пентест, очень часто слышат: 🤔"получили NTLM-хеш" 🤔 "Pass-the-Hash" 🤔"слили хеши пользователей" Но что вообще такое хеш?

📌 Hash (хеш) — это результат работы специального алгоритма, который преобразует любые данные в строку фиксированной длины.

Например:

Пароль:
qwerty123

После вычисления хеша получится что-то вроде:

7c6a180b36896a0a8c02787eeafb0e4c

🧠 Главное свойство хеша: 👉 из одного и того же пароля всегда получится один и тот же хеш. Но выполнить обратное преобразование:

Хеш → Пароль

невозможно. Поэтому в большинстве систем хранятся не сами пароли, а их хеши. 💡 Когда пользователь вводит пароль: 1️⃣ Система вычисляет его хеш. 2️⃣ Сравнивает его с тем, который хранится в базе. 3️⃣ Если они совпадают — пользователь успешно проходит аутентификацию. 💀 Почему это интересно пентестеру? Потому что злоумышленнику далеко не всегда нужен сам пароль. Во многих случаях достаточно получить: 👉 NTLM-хеш. А дальше уже становятся возможны такие атаки, как: — Pass-the-Hash — NTLM Relay — Offline Cracking 📌 Поэтому во время инфраструктурного пентеста очень часто охотятся именно за хешами, а не за паролями. Именно вокруг них построено множество современных атак на Active Directory. #infra #ad #hash #authentication

Вот бы вернуть те старые неказистые форумы Соцсети засасывают потоком любопытных событий, а к концу дня остаётся только опустошённость. Отметки подписчиков сменяют одна другую, и в какой-то момент ловишь себя на мысли, что радости в этом всё меньше. Отсюда неудобный вопрос. На «какая твоя любимая соцсеть» честный ответ оказывается не Twitter и не Bluesky, а форум новостных дизайнеров из середины 2000-х, который работал хреново и падал без предупреждения, зато по ощущению комьюнити был непревзойдённым. Была там удобная функция чата, где дизайнеры коротали поздние вечера в ожидании корректуры. И почему-то именно этот падающий сайт на кривом PHP оставил чувство, которого сегодняшние безупречные платформы не дают. Обсудим, что форумы умели такого, чего соцсети так и не смогли повторить.