Forwarded from Machinelearning
GRESO - это новый алгоритм для эффективного обучения с подкреплением больших языковых моделей, который сокращает вычислительные затраты на 40–60% без потери качества. Его суть в предварительной фильтрации «бесполезных» промптов, тех, что не дают модели обучаться, еще до дорогостоящей стадии rollout (генерации ответов модели).
В основе GRESO — вероятностная модель, предсказывающая, стоит ли прогонять промпт через LLM.
Алгоритм анализирует историю вознаграждений (reward dynamics) за прошлые эпохи обучения: если промпт много раз подряд давал идентичные награды на всех сгенерированных ответах (их называют zero-variance), он, скорее всего, бесполезен и сейчас.
GRESO не блокирует их жестко, он вычисляет вероятность пропуска , опираясь на число идущих подряд «пустых» прогонов и базовую вероятность «исследования». Это позволяет иногда перепроверять сложные промпты, на тот случай, если вдруг модель «доучилась» и теперь они полезны.
Базовая вероятность автоматически настраивается в реальном времени: если доля бесполезных промптов выше целевого значения (например, 25%), GRESO ее снижает, экономя ресурсы; если ниже — повышает, добавляя гибкости. Плюс, алгоритм разделяет промпты на легкие и сложные, применяя к ним разную политику исследования (сложные проверяет чаще, так как они перспективнее для обучения сильной модели).
А чтобы не гонять большие батчи ради пары примеров, размер выборки динамически подстраивается под текущие нужды на основе вычисления из недостающих данных, α — текущей доли пустых промптов и запаса надежности.
Хотя GRESO и экономит сотни часов на H100, делая RL-тюнинг доступнее, у него есть нюансы:
Qwen Math 1.5В или Qwen Math 7b, есть несколько подготовленных скриптов файнтюна в train-scripts.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #RL #GRESO
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 DevOps-задача: неочевидное поведение `exec` в Bash
❓ Вопрос: что произойдёт при выполнении следующего скрипта?
🔍 Варианты:
• a) Скрипт выведет обе строки и "заснёт"
• b) Скрипт выведет только первую строку
• c) Скрипт ничего не выведет
• d) Скрипт завершится с ошибкой
💡 Разбор:
Команда
• строка
• строка
• строка
✅ Правильный ответ: b) Скрипт выведет только первую строку
📌 Вывод:
• заменах PID 1 в контейнерах
• написании минималистичных init-оболочек
• утечках в long-running скриптах, если
🛠️ Совет: если вы хотите просто запустить команду — не используйте
❓ Вопрос: что произойдёт при выполнении следующего скрипта?
#!/bin/bash
echo "Start script"
exec sleep 10
echo "This will never be printed"
🔍 Варианты:
• a) Скрипт выведет обе строки и "заснёт"
• b) Скрипт выведет только первую строку
• c) Скрипт ничего не выведет
• d) Скрипт завершится с ошибкой
💡 Разбор:
Команда
exec в Bash заменяет текущий процесс оболочки на указанную команду — в данном случае, sleep 10. Это значит:• строка
echo "Start script" выполнится • строка
exec sleep 10 заменит текущий процесс на sleep • строка
echo "This will never be printed" никогда не будет выполнена, потому что процесс уже заменён✅ Правильный ответ: b) Скрипт выведет только первую строку
📌 Вывод:
exec — мощная, но коварная команда. Она не запускает процесс в фоне, а заменяет текущий, без возврата. Это может использоваться в:• заменах PID 1 в контейнерах
• написании минималистичных init-оболочек
• утечках в long-running скриптах, если
exec используется не по назначению🛠️ Совет: если вы хотите просто запустить команду — не используйте
exec, если только вы намеренно не хотите завершить текущий процесс оболочки.🛠️ Awesome DevOps MCP Servers
MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, который позволяет AI-моделям безопасно взаимодействовать с локальными и удалёнными ресурсами через стандартизированные серверы. В этом списке собраны лучшие MCP-серверы для DevOps-задач:
• Инфраструктура как код (IaC)
– Terraform:
– Pulumi:
• Управление Kubernetes
–
–
–
• Облачные провайдеры
– AWS:
– Alibaba Cloud:
• Управление проектами и тикетами
– Freshdesk:
– Jira:
– Topdesk:
…и многое другое: CI/CD, сервисы мониторинга, управление версиями и безопасность.
🔗 Изучайте и расширяйте:
https://github.com/rohitg00/awesome-devops-mcp-servers
MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, который позволяет AI-моделям безопасно взаимодействовать с локальными и удалёнными ресурсами через стандартизированные серверы. В этом списке собраны лучшие MCP-серверы для DevOps-задач:
• Инфраструктура как код (IaC)
– Terraform:
dulltz/mcp-server-hcp-terraform, jashkahar/Terraform-MCP-Server, nwiizo/tfmcp – Pulumi:
pulumi/mcp-server • Управление Kubernetes
–
rohitg00/kubectl-mcp-server — natural language доступ к kubectl, helm, istioctl в безопасном Docker –
manusa/kubernetes-mcp-server — поддержка CRUD для любых ресурсов и OpenShift –
portainer/portainer-mcp — управление контейнерами и мониторинг через Portainer • Облачные провайдеры
– AWS:
awslabs/mcp (официальный), alexei-led/aws-mcp-server – Alibaba Cloud:
aliyun/alibaba-cloud-ops-mcp-server • Управление проектами и тикетами
– Freshdesk:
effytech/freshdesk-mcp – Jira:
nguyenvanduocit/jira-mcp – Topdesk:
dbsanfte/topdesk-mcp …и многое другое: CI/CD, сервисы мониторинга, управление версиями и безопасность.
🔗 Изучайте и расширяйте:
https://github.com/rohitg00/awesome-devops-mcp-servers
WebVM от Leaning Technologies — браузерная виртуальная Linux‑машина, полностью клиентская (HTML5/WebAssembly)!
🚀 Возможности
• 🗄️ Запускает неизменённые x86‑бинарники (например, Debian‑дистрибутив) прямо в браузере
• Все выполняется локально — без серверной поддержки
• WebAssembly‑виртуализация через CheerpX: JIT‑компиляция x86 в Wasm + syscalls‑эмулятор
📦 Что включено
• Поддержка полноценного Debian с GCC, Python, Node.js и другими dev‑инструментами
• UI‑окружение с Xorg и i3 (с версии 2.0 появилось графическое рабочее место)
• Постоянное хранилище через IndexedDB + on‑demand загрузка диск‑блоков через CloudFlare Worker
• Сетевая интеграция через Tailscale VPN поверх WebSocket
🔧 Как запустить
1. Форкнуть репозиторий и активировать GitHub Pages
2. CI‑workflow автоматически развернёт вашу VM
3. Также можно локально: скачать ext2‑образ Debian, склонировать репо и запустить dev‑режим
🎯 Для кого это
• Разработчики, которым нужно быстрое тестовое окружение на любой машине
• Образовательные платформы, желающие дать студентам доступ к Linux‑инструментарию
• Исследователи WebAssembly/виртуализации
• Все, кто хочет запускать настоящий Linux без установки или докеров
💡 Почему это круто
• 🧩 Нет backend‑а — всё работает прямо в браузере и безопасно (браузерный sandbox)
• ✅ Подходит даже для мобильных устройств и сложных GUI‑приложений
• ⚡ Быстрая загрузка и нулевой хостинг‑cost
⚙️ Как начать
git clone https://github.com/leaningtech/webvm.git
cd webvm
# (опционально) скачайте Debian‑образ из релизов
# настройте GitHub Pages
▪ Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Задача для продвинутых DevOps-инженеров: «Миграция Postgres в облако без остановки сервиса»
Представьте продакшн-платформу:
• Kubernetes-кластер (v1.28) в двух регионах
• Микросервисы на Go и Python, общаются по gRPC
• StatefulSet с PostgreSQL 13 (self-hosted, SSD RAID-10)
• Трафик 7000 RPS, SLA = 99.95 %, окно простоя ≤ 30 сек
Цель
Перенести базу в управляемый Postgres-кластер (например, AWS Aurora) так, чтобы:
• API не теряли запросы и транзакции
• Метрики и алерты оставались валидными
• CI/CD остался GitOps-основанным (Argo CD)
• Секреты не хранились в манифестах
Условия и «подводные камни»
• В исходном Postgres включён logical replication; 2 тб данных, 3 млн TPS в pgbouncer-пуле
• Используется pgcrypto → нельзя менять шифрование на лету
• Приложения имеют hard-coded connection string в ConfigMap
• Читать из реплик можно, писать нужно только в primary
• Регион А может потерять связь с S3 на 5 минут в любой момент
• Лимит: 1 час на full-rollback в случае аварии
Что нужно спроектировать
1. План миграции с отметками T-0/T-1/T-2 (pre-cutover, dual-write, switchover)
2. Полностью идемпотентный GitOps-pipeline (ArgoCD-App-of-Apps)
3. Пошаговое обновление Secrets (Vault → CSI driver) без ревизии pod’ов
4. Canary-механизм трафика (Istio 1.22) + прометей-алерты уровня query latency p95
5. Rollback-стратегию, если write-amplification > 1.5× на новой БД
6. Планирование maintenance-окна с блокировкой DDL и feature-флагами
Решение (пояснение ключевых шагов)
*Логическая реплика и dual-write*
• Создаём Aurora как read-replica Postgres, подключаем
• В Kubernetes добавляем Sidecar-proxy (envoy) → умеет писать одновременно в old и new primary.
• Включаем dual-write только для команд
*Секреты без простоя*
• Секреты переносятся из ConfigMap в Vault KV2.
• Deploy CSI-driver и auto-injector; переменные окружения читают через projected volume.
• Патчинг Deployments через
*Canary и метрики*
• Istio DestinationRule + VirtualService: трафик
• Прометей-rule:
• Отдельный alert на
*Cutover*
1. T-0: включён dual-write, read-only на реплики.
2. T-1: проверяем чек-суммы через
3. T-2: Istio маршрутизирует 100 % на новую primary, выключаем dual-write.
4. Разморозка DDL через Liquibase-pipeline.
*Rollback*
• Переключаем Istio обратно на старый primary (мгновенно)
• Опционально реплицируем дельту назад через
• Откатываем Secrets версией Vault с «previous revision» (Vault KV2)
*GitOps-pipeline (ArgoCD)*
• Весь cutover хранится в migrate-prod ветке → можно мгновенно вернуться на main.
Фиксация SLA
• Приложения читают тайм-ауты из ConfigMap, а не код. Перед миграцией снижаем тайм-ауты connect_timeout=2s.
• Версионируем Helm-charts микросервисов: appVersion: 2024.06-cutover.
Итог
При правильной настройке dual-write и canary-трафика фактический простой уложится в 5-10 секунд (только время Istio-промотирования) с гарантированным откатом ≤ 1 час. Это упражнение проверяет глубокие знания Kubernetes, GitOps, сетевого слоя и Postgres-репликации.
Представьте продакшн-платформу:
• Kubernetes-кластер (v1.28) в двух регионах
• Микросервисы на Go и Python, общаются по gRPC
• StatefulSet с PostgreSQL 13 (self-hosted, SSD RAID-10)
• Трафик 7000 RPS, SLA = 99.95 %, окно простоя ≤ 30 сек
Цель
Перенести базу в управляемый Postgres-кластер (например, AWS Aurora) так, чтобы:
• API не теряли запросы и транзакции
• Метрики и алерты оставались валидными
• CI/CD остался GitOps-основанным (Argo CD)
• Секреты не хранились в манифестах
Условия и «подводные камни»
• В исходном Postgres включён logical replication; 2 тб данных, 3 млн TPS в pgbouncer-пуле
• Используется pgcrypto → нельзя менять шифрование на лету
• Приложения имеют hard-coded connection string в ConfigMap
• Читать из реплик можно, писать нужно только в primary
• Регион А может потерять связь с S3 на 5 минут в любой момент
• Лимит: 1 час на full-rollback в случае аварии
Что нужно спроектировать
1. План миграции с отметками T-0/T-1/T-2 (pre-cutover, dual-write, switchover)
2. Полностью идемпотентный GitOps-pipeline (ArgoCD-App-of-Apps)
3. Пошаговое обновление Secrets (Vault → CSI driver) без ревизии pod’ов
4. Canary-механизм трафика (Istio 1.22) + прометей-алерты уровня query latency p95
5. Rollback-стратегию, если write-amplification > 1.5× на новой БД
6. Планирование maintenance-окна с блокировкой DDL и feature-флагами
Решение (пояснение ключевых шагов)
*Логическая реплика и dual-write*
• Создаём Aurora как read-replica Postgres, подключаем
pglogical для lorepl. • В Kubernetes добавляем Sidecar-proxy (envoy) → умеет писать одновременно в old и new primary.
• Включаем dual-write только для команд
INSERT/UPDATE/DELETE; SELECT всё ещё смотрит на старую primary.*Секреты без простоя*
• Секреты переносятся из ConfigMap в Vault KV2.
• Deploy CSI-driver и auto-injector; переменные окружения читают через projected volume.
• Патчинг Deployments через
kubectl patch --type strategic не перезапускает pod’ы (без изменения podSpec.h`) — остаёмся в том же ReplicaSet.*Canary и метрики*
• Istio DestinationRule + VirtualService: трафик
canary: 10 %, stable: 90 %. • Прометей-rule:
rate(http_requests_total{status!~"5..",destination_service="canary"}[5m]) < threshold. • Отдельный alert на
pg_stat_replication replay_lag > 1 сек.*Cutover*
1. T-0: включён dual-write, read-only на реплики.
2. T-1: проверяем чек-суммы через
pg_dump --schema-only и pg_comparator. 3. T-2: Istio маршрутизирует 100 % на новую primary, выключаем dual-write.
4. Разморозка DDL через Liquibase-pipeline.
*Rollback*
• Переключаем Istio обратно на старый primary (мгновенно)
• Опционально реплицируем дельту назад через
wal2json → old primary • Откатываем Secrets версией Vault с «previous revision» (Vault KV2)
*GitOps-pipeline (ArgoCD)*
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
name: postgres-cutover
spec:
syncPolicy:
automated:
selfHeal: true
prune: true
retry:
limit: 4
source:
repoURL: [email protected]:corp/platform-deploy
path: k8s/postgres/aurora
targetRevision: migrate-prod
destination:
namespace: database
server: https://kubernetes.default.svc
• Весь cutover хранится в migrate-prod ветке → можно мгновенно вернуться на main.
Фиксация SLA
• Приложения читают тайм-ауты из ConfigMap, а не код. Перед миграцией снижаем тайм-ауты connect_timeout=2s.
• Версионируем Helm-charts микросервисов: appVersion: 2024.06-cutover.
Итог
При правильной настройке dual-write и canary-трафика фактический простой уложится в 5-10 секунд (только время Istio-промотирования) с гарантированным откатом ≤ 1 час. Это упражнение проверяет глубокие знания Kubernetes, GitOps, сетевого слоя и Postgres-репликации.
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI запустила Search Connectors для ChatGPT Pro и Team, функцию, которая напрямую связывает облачные хранилища (Google Drive, Dropbox и OneDrive) с интерфейсом чата. Теперь пользователи могут искать, анализировать и обобщать документы, не загружая их вручную.
Лимит файлов на проект для Pro-подписчиков вырос с 20 до 40, а поддержка охватывает 12 сервисов, включая GitHub, Gmail и Outlook. Пока новинка доступна за пределами ЕС, Великобритании и Швейцарии.
Open AI в сети Х
Imagen 4, усовершенствованные модели генерации изображений по текстовым запросам, стали доступны в двух версиях: базовая Imagen 4 (4 цента за изображение) для повседневных задач и Imagen 4 Ultra (6 центов) с повышенной детализацией и точностью исполнения инструкций. Обе модели доступны в Gemini API для платных пользователей, а также в ограниченном бесплатном тестировании через Google AI Studio.
Разработчики обещают улучшенное отображение текста на картинках и расширение тарифных планов в ближайшие недели. Все сгенерированные изображения получат скрытый цифровой водяной знак SynthID.
developers.googleblog.com
HPE и NVIDIA анонсировали совместные решения для создания «фабрик искусственного интеллекта» на базе модульной инфраструктуры. В линейку вошли серверы HPE ProLiant DL380a Gen12 с GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, которые предлагают универсальную платформу для генеративного и промышленного ИИ.
Также был представлен HPE Private Cloud AI — готовое решение для быстрого внедрения ИИ, совместимое с фреймворком NVIDIA Enterprise AI Factory. Для финансового сектора планируется тестирование агентного ИИ с Accenture, а 26 новых партнеров расширят экосистему HPE, добавив 70 преднастроенных сценариев: от детекции мошенничества до кибербезопасности. Решения доступны для заказа, а система HPE Compute XD690 с GPU Blackwell Ultra начнет отгружаться в октябре.
blogs.nvidia.com
AlphaGenome — нейросеть, которая предсказывает, как мутации в ДНК влияют на регуляцию генов. Модель обрабатывает участки длиной до миллиона пар оснований, анализируя их на уровне отдельных «букв» и оценивая тысячи молекулярных свойств: активность генов, сплайсинг РНК, доступность участков ДНК.
AlphaGenome сочетает сверточные слои для поиска коротких паттернов и трансформеры для анализа длинных последовательностей. Одна из ключевых особенностей - точное моделирование сплайс-сайтов, важное для изучения редких заболеваний.
Модель превзошла аналоги в 22 из 24 тестов, предсказывая как структуру ДНК, так и эффекты вариантов. Доступ к AlphaGenome открыт через API для некоммерческих проектов.
deepmind.google
Группа исследователей из Сингапура и Китая представила LongWriter-Zero, модель, которая генерирует тексты длиной более 10 тысяч слов, обучаясь только через RL, без использования синтетических данных. Модель опирается на три специализированных «наградных» алгоритма, оценивающих структуру, качество и длину текста, а также уникальный метод «усреднения преимущества», который балансирует приоритеты между ними.
LongWriter-Zero использует «промты-размышления»: перед написанием модель планирует структуру текста, улучшая его связность. Бенчмарки показали рост эффективности с 700 до 1200 поинтов Elo. Однако у модели есть слабые места: она склонна к повторам и переиспользованию слов, которые система поощряет в процессе обучения.
Модель и датасет доступны на Hugging Face.
huggingface.co
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📕 На Reddit стал популярен лучший интерактивный учебник по алгоритмам Computer Science — это самая эпичная книга от энтузиаста на 680 страниц!
• целых 22 огромных главы — охватывают всё от массивов до продвинутых алгоритмов на графах.
• 300 интерактивных визуализаций — для наглядного объяснения всех концепций.
• 250 фрагментов кода — в каждом есть подробный гайд по решению.
• Встроенный интерпретатор Python — позволяет редактировать и запускать код для практики.
• Это не электронная книга, а целое приложение с интерактивными страницами.
Поддерживаются MacOS 11+ и Windows 10+. Учебник стоит $35 (автор дарит промокод 20% SIDEPRJ и скидки для студентов), но для всех желающих доступна бесплатная (!) глава.
Для всех, кто изучает программирование — тут.
• целых 22 огромных главы — охватывают всё от массивов до продвинутых алгоритмов на графах.
• 300 интерактивных визуализаций — для наглядного объяснения всех концепций.
• 250 фрагментов кода — в каждом есть подробный гайд по решению.
• Встроенный интерпретатор Python — позволяет редактировать и запускать код для практики.
• Это не электронная книга, а целое приложение с интерактивными страницами.
Поддерживаются MacOS 11+ и Windows 10+. Учебник стоит $35 (автор дарит промокод 20% SIDEPRJ и скидки для студентов), но для всех желающих доступна бесплатная (!) глава.
Для всех, кто изучает программирование — тут.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ШТУРВАЛЬЧИК?
Ребятам из «Лаборатории Числитель», видимо, было мало шуток про Штурвал, теперь они выпустили Штурвальчик.
Многие говорили, что он слишком много жрёт. Теперь минимальный конфиг — это:
▪️один хост с 6 CPU
▪️8 ГБ RAM
▪️80 ГБ хранилища
В целом на мощном ноуте можно раскатать парочку кластеров куба — этого хватит на управляющий и несколько клиентских.
Вопросы можно в Kubernetes-чате «Штурвала» задать.
Ребятам из «Лаборатории Числитель», видимо, было мало шуток про Штурвал, теперь они выпустили Штурвальчик.
Многие говорили, что он слишком много жрёт. Теперь минимальный конфиг — это:
▪️один хост с 6 CPU
▪️8 ГБ RAM
▪️80 ГБ хранилища
В целом на мощном ноуте можно раскатать парочку кластеров куба — этого хватит на управляющий и несколько клиентских.
Вопросы можно в Kubernetes-чате «Штурвала» задать.
📚 DevOps Knowledge Hub — универсальная база знаний для инженеров. Этот GitHub-репозиторий собрал в себе всё необходимое для освоения DevOps: от основ Docker и Kubernetes до продвинутых инструментов вроде ArgoCD и Terraform. Автор структурировал материалы по категориям, включив не только теорию, но и практические примеры — compose-файлы, манифесты, bash-скрипты и даже готовые сценарии для GitHub Actions.
Репозиторий дублируется на отдельном сайте (devops.pradumnasaraf.dev), где информация представлена в более удобном для чтения формате. Такой подход превращает проект в живую документацию, которая будет полезна как новичкам, так и опытным специалистам для быстрого освежения знаний.
🤖 GitHub
@devopsitsec
Репозиторий дублируется на отдельном сайте (devops.pradumnasaraf.dev), где информация представлена в более удобном для чтения формате. Такой подход превращает проект в живую документацию, которая будет полезна как новичкам, так и опытным специалистам для быстрого освежения знаний.
🤖 GitHub
@devopsitsec
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Google Labs запустила приложение Doppl, которое позволяет пользователем визуализировать, как вещи будут сидеть на их цифровой копии. Достаточно загрузить фото одежды и алгоритм создаст анимированную версию пользователя в этом образе или даже видео, чтобы оценить движения ткани и посадку. Функция работает с любыми снимками: от скринов до селфи в магазине.
Приложение поддерживает сохранение и шеринг луков, а также адаптирует статичные изображения в динамичный контент. Пока точность зависит от качества фото, но разработчики обещают улучшения. Doppl уже доступен в App Store и Google Play для пользователей из США.
blog.google
Согласно недавнему отчету, разработка чипа Braga, ключевого элемента стратегии Microsoft в сфере ИИ, столкнулась с серьезными задержками. Массовое производство теперь намечено на 2026 год, это на полгода позже запланированного. Причины: частые изменения в дизайне, кадровый дефицит и высокая текучесть сотрудников. Инженеры добавили функции по запросу OpenAI, что вызвало нестабильность в симуляциях, а упорство руководства сохранить график привело к внутреннему напряжению и уходу специалистов.
Braga ориентирован на задачи инференса, но уступает конкурентам: его производительность на ватт энергии пока ниже, чем у Nvidia Blackwell. Первый чип Microsoft, Maia 100, до сих пор тестируется внутри компании, он так и не смог заменить сторонние решения.
theinformation.com
Gemma 3n - новое поколение мультимодальных компактных моделей с минимальными требованиями к памяти. В релизе две версии, E2B (5 млрд. параметров) и E4B (8 млрд.). Благодаря MatFormer-дизайну и Per-Layer Embeddings, модели могут работать с оперативной памятью размером всего 2–3 ГБ, это идеально для смартфонов и гаджетов. Новые аудио- и видеокодировщики обеспечивают скорость до 60 кадров в секунду, поддерживают перевод речи и анализ видео в реальном времени.
Gemma 3n доступны на Hugging Face или Kaggle и поддерживаются в Ollama, MLX и других средах.
developers.googleblog.com
По словам Илона Маска, xAI пропустит Grok 3.5 и выпустит Grok 4, который обещает «огромный скачок» в производительности. Новинка получит улучшенные навыки логического мышления и специализированные инструменты для программирования.
Маск утверждает, что Grok 4 станет не просто обновлением, а шагом к системе, способной глубже понимать сложные задачи. Модель сначала займётся переписью «всех знаний человечества», исправляя ошибки и заполняя пробелы в данных. После этого её переобучат на очищенном наборе информации.
Elon Musk в сети X
ИТ-гигант ведет переговоры о приобретении стартапа PlayAI, специализирующегося на репликации голосов с помощью искусственного интеллекта. По данным источников, сделка может включать передачу технологий и части сотрудников PlayAI.
Если сделка состоится, это укрепит позиции Meta в создании реалистичных голосовых моделей — технология, востребованная в соцсетях, ассистентах и медиа.Детали соглашения пока не раскрыты: сумма и сроки остаются неясными, а официальные лица компании воздерживаются от комментариев.
bloomberg.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧩 Как работается в российском бигтехе
Прямо сейчас проводится большое исследование, которое покажет, что IT-специалисты на самом деле думают о крупных работодателях.
📊 Участие в опросе поможет
• составить более полную картину российского рынка
• отрефлексировать собственную работу и сформулировать, что важно лично для вас
• поучаствовать в розыгрыше AirPods Max в качестве благодарности
📌 Пройти опрос
@DevOPSitsec
Прямо сейчас проводится большое исследование, которое покажет, что IT-специалисты на самом деле думают о крупных работодателях.
📊 Участие в опросе поможет
• составить более полную картину российского рынка
• отрефлексировать собственную работу и сформулировать, что важно лично для вас
• поучаствовать в розыгрыше AirPods Max в качестве благодарности
📌 Пройти опрос
@DevOPSitsec
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
echo $0Альтернативные способы:
echo $SHELL
which $SHELL
Важно:
Команда работает корректно только из интерактивного терминала. Если ты вызываешь её внутри скрипта — она может вернуть имя самого скрипта, а не shell.
0 показывает запущенную оболочку,
а SHELL — дефолтную оболочку, заданную в настройках пользователя
@DevOPSitsec
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🛡️ OpenRASP — инновационный подход к безопасности веб-приложений, который встраивает защиту прямо в сервер приложений. В отличие от традиционных WAF, анализирующих только входящие запросы, OpenRASP мониторит выполнение уязвимых операций на уровне приложения, что резко снижает количество ложных срабатываний.
Проект поддерживает популярные Java-серверы и PHP 5.3-7.4, добавляя всего 1-4% нагрузки. Алгоритмы детектирования контекстно-зависимы — атаки выявляются только при реальной эксплуатации уязвимости, а детальный stacktrace упрощает расследование инцидентов.
🤖 GitHub
@devopsitsec
Проект поддерживает популярные Java-серверы и PHP 5.3-7.4, добавляя всего 1-4% нагрузки. Алгоритмы детектирования контекстно-зависимы — атаки выявляются только при реальной эксплуатации уязвимости, а детальный stacktrace упрощает расследование инцидентов.
🤖 GitHub
@devopsitsec
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Коалиция независимых издателей подала антимонопольную жалобу на Google в Еврокомиссию. Они утверждают, что новая функция AI Overviews отбирает у них трафик и рекламные доходы, используя их контент без разрешения и компенсации.
Основная претензия заключается в том, что издатели не могут запретить использование своих материалов для обучения нейросетей и создания саммари, не рискуя при этом полностью исчезнуть из результатов поиска. Google же заявляет, что AI Overviews лишь помогает пользователям находить контент.
reuters.com
Сохам Парекх оказался в центре скандала, когда выяснилось, что он тайно занимал фултайм-позиции сразу в нескольких стартапах. Все началось с поста основателя Playground AI, который рассказал, что Парех умудрялся работать на 3-4 компании сразу. К обсуждению быстро подключились другие компании, подтвердившие, что тоже собеседовали или нанимали его.
Схема была проста: Парех впечатлял на технических интервью и имел активный профиль на GitHub, это и помогало ему получать офферы. Но после найма он срывал сроки и не выполнял задачи. Поймали его, заметив коммиты в репозитории другой компании во время его предполагаемого «больничного». Сам инженер объяснил свои действия тяжелым финансовым положением.
Сейчас Парекх работает в стартапе Darwin Studios, стартапе по ремикшированию видео с использованием ИИ.
theverge.com
Команда исследователей из Кореи использовала машинное обучение для решения проблемы утилизации ядерных отходов. Их целью был радиоактивный I-129, изотоп с периодом полураспада 15,7 млн лет, крайне опасный для живых организмов.
С помощью ИИ ученые нашли новый адсорбент на основе меди, хрома, железа и алюминия, который удаляет более 90% радиоактивного йода из воды. Это значительно эффективнее существующих методов.
Главное преимущество ИИ было в скорости. Вместо полного перебора комбинаций модель предсказывала самые перспективные составы, что позволило протестировать лишь 16% от всех возможных вариантов для нахождения оптимального. Команда уже патентует технологию для коммерческого применения.
phys.org
Проект ZLUDA, позволяющий запускать код CUDA на видеокартах AMD и Intel, поделились важными обновлениями после спасения от закрытия. Проект теперь ведут два фултайм-разработчика, один из которых сфокусирован на поддержке ИИ-нагрузок.
Главный фокус - запуск GPT-2 в рамках тестового проекта llm.c. Это необходимый шаг к поддержке фреймворков наподобие PyTorch. Также разработчики повышают точность вычислений, стремясь к побитовому соответствию с результатами на железе Nvidia с помощью PTX-тестов.
vosen.github.io
Китайская компания Kunlun Wanwei выпустила вторую версию своих открытых reward-моделей, которые помогают «объяснить» LLM, какие ответы считать хорошими, а какие — плохими.
Новая серия V2 обучена на огромном датасете из 26 миллионов пар оценок и включает 8 моделей разного размера. По заявлениям разработчиков, флагманская версия на 8 млрд. параметров превосходит все существующие аналоги на ключевых бенчмарках, а самая компактная, 600 по производительности почти догнала их старшую модель прошлого поколения на 27 млрд. параметров. Новое семейство уже доступно на HuggingFace.
github.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: www.tg-me.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tg-me.com/pro_python_code
Linux: www.tg-me.com/linuxacademiya
Devops: www.tg-me.com/devops_teleg
Базы данных: www.tg-me.com/sqlhub
Мл собес www.tg-me.com/machinelearning_interview
C++ www.tg-me.com/cpluspluc
Docker: www.tg-me.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tg-me.com/linuxkalii
МЛ: www.tg-me.com/machinelearning_ru
Data Science: www.tg-me.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tg-me.com/javascriptv
C#: www.tg-me.com/csharp_ci
Java: www.tg-me.com/java_library
Python собеседования: www.tg-me.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tg-me.com/mobdevelop
Golang: www.tg-me.com/Golang_google
React: www.tg-me.com/react_tg
Rust: www.tg-me.com/rust_code
ИИ: www.tg-me.com/vistehno
PHP: www.tg-me.com/phpshka
Android: www.tg-me.com/android_its
Frontend: www.tg-me.com/front
Big Data: www.tg-me.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tg-me.com/data_math
Kubernets: www.tg-me.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tg-me.com/gamedev
Физика: www.tg-me.com/fizmat
SQL: www.tg-me.com/databases_tg
Папка Go разработчика: www.tg-me.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tg-me.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tg-me.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tg-me.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: www.tg-me.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tg-me.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tg-me.com/vistehno
🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -
📕Ит-книги: https://www.tg-me.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии www.tg-me.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: www.tg-me.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tg-me.com/pro_python_code
Linux: www.tg-me.com/linuxacademiya
Devops: www.tg-me.com/devops_teleg
Базы данных: www.tg-me.com/sqlhub
Мл собес www.tg-me.com/machinelearning_interview
C++ www.tg-me.com/cpluspluc
Docker: www.tg-me.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tg-me.com/linuxkalii
МЛ: www.tg-me.com/machinelearning_ru
Data Science: www.tg-me.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tg-me.com/javascriptv
C#: www.tg-me.com/csharp_ci
Java: www.tg-me.com/java_library
Python собеседования: www.tg-me.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tg-me.com/mobdevelop
Golang: www.tg-me.com/Golang_google
React: www.tg-me.com/react_tg
Rust: www.tg-me.com/rust_code
ИИ: www.tg-me.com/vistehno
PHP: www.tg-me.com/phpshka
Android: www.tg-me.com/android_its
Frontend: www.tg-me.com/front
Big Data: www.tg-me.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tg-me.com/data_math
Kubernets: www.tg-me.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tg-me.com/gamedev
Физика: www.tg-me.com/fizmat
SQL: www.tg-me.com/databases_tg
Папка Go разработчика: www.tg-me.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tg-me.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tg-me.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tg-me.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: www.tg-me.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tg-me.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tg-me.com/vistehno
📕Ит-книги: https://www.tg-me.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии www.tg-me.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌀 Эмулятор старого ЭЛТ-терминала, как в 80-х
🖥 Никакой практической пользы — только чистый ретровайб.
🎛 Работает на Linux и macOS
⚙️ Построен на QML + qtermwidget (как в Konsole)
📎 GitHub: https://github.com/Swordfish90/cool-retro-term
cool-retro-term — это терминал с рябью, изгибами экрана и ламповым визуалом, как на старых мониторах.🖥 Никакой практической пользы — только чистый ретровайб.
🎛 Работает на Linux и macOS
⚙️ Построен на QML + qtermwidget (как в Konsole)
📎 GitHub: https://github.com/Swordfish90/cool-retro-term