Разработчик под никнеймом JiaFeiMiao‑K-Cat выпустил утилиту DiscImageStudio, которая конвертирует изображение в данные для записи на оптический диск и наносит их с помощью записи. В итоге картинка становится видна на той же стороне, с которой привод считывает данные.
Недавно друг рассказал мне о новом варианте игры «Словесная лесенка»: найти путь преобразований от начального слова до конечного, где на каждом шаге разрешено заменить одну букву, либо удалить одну букву, либо вставить одну букву, либо анаграммировать слово. Это меня раздражало (бывает дьявольски сложно вычленить пути, идущие через анаграммы), поэтому, естественно, я написал программу для решения таких задачек. Когда оказалось, что прогон программы занимает более 1 секунды, мне, конечно же, захотелось её оптимизировать. Занимаясь этим, я обнаружил интересный фокус для индексирования анаграмм — для каждого слова из словаря подгонять идентификатор бесколлизионного произведения простых чисел под одно 64-разрядное целое число — такого я раньше никогда не видел (хотя, у вычислительной техники долгая история, и Кнут, вероятно, заметил это ещё в 1965 году).
Для полноты картины должен отметить, что меня интересовало решение конкретной задачи: найти все анаграммы в словаре. Если вы хотите просто найти все анаграммы для конкретного слова, то вам подойдёт какое‑то гораздо более простое решение, например, хеш‑таблица! В изложенном далее материале мы найдём все анаграммы и поговорим о полном пути вверх по лестнице.
Чтобы попасть в ответы Claude, сайту бренда мало топа Яндекса и Google: он может стоять там высоко и всё равно не попадать в ответы. Peec сверил ссылки Claude с выдачей Brave: из 100 страниц, которые Claude цитирует, 89 нашлись в первых 20 результатах этого поисковика. Почти девять из десяти, и это у поисковика, которого в SEO-отчётах обычно нет вовсе. У ChatGPT и Алисы AI тоже свой поставщик выдачи, поэтому позиции сайта надо смотреть там, откуда берёт ссылки нужная нейросеть.
Дэн Лу дал агенту на GPT-6 Astra реализовать Pandoc и в каждом условии менял только указание, как тестировать: 25 условий по 25 прогонов, около 90 тысяч долларов по розничным ценам. Скрытые тесты разошлись от 40,5% у TDD до 45,1% у дифференциального тестирования при 44,1% без всяких указаний. Автор сам предупреждает, что данных мало, и разбирает, что из этого можно вынести, а заодно почему вирусное «тесты от ИИ доказанно бесполезны» не следует из проверки на DeepSWE.
Добрый день, на связи как всегда exkgb. Прошлая статья связанная с Ramp4u собрала 100 тыс. охвата. Я просек, подобный материал действительно вам интересен и решил выложить новое расследование как и обещал. Сразу скажу, что собирал информацию из открытых источников, в том числе из телеграм чатов поэтому могут быть сплетни, неточности. Ни в коем случае статья не пытается дискредитировать Петра Левашова или американских спецслужб. Мы просто общаемся, обсуждаем информацию которая лежит на поверхности.
Краткая биография Петра Левашова
Пётр Юрьевич Левашов - один из самых известных русскоязычных спамеров и операторов ботнетов. Задержан в апреле 2017 года в Барселоне. В сентябре 2018 года признал вину в управлении ботнетами Storm, Waledac и Kelihos. Провёл под стражей менее трёх лет, хотя обвинение требовало 14,5 лет. Эксперты связывают мягкий приговор с сотрудничеством с ФБР. Левашов родом из Петербурга, известен под ником Petr Severa, который он использовал на форуме Antichat. В штатах его называют «королём спама».
С какими никами в преступных сообществах связывают Северу (bratva и stallman). Расследование
Как дать корпоративный контекст ИИ-агентам в VK AI Space
Чтобы включить ИИ-агентов в бизнес-процессы, недостаточно просто поставить задачу. Важно задать правила работы, обеспечить сохранение контекста и определить, когда агент действует самостоятельно, а когда подключает сотрудника.
⏰ 12 ноября в 11:00 наши спикеры расскажут, как организовать такую работу в VK AI Space. Эксперты — Сергей Врулин, руководитель команды по ИИ-агентам, и Евгений Бобосов, ведущий менеджер проектов VK Tech.
Что расскажем: 🔹 память агента: как использовать историю взаимодействия и корпоративные знания 🔹 регламенты: как задать ограничения и порядок действий 🔹 участие человека: когда агент должен передать задачу сотруднику 🔹 команда агентов: как связать все этапы процесса — от постановки задачи до проверки.
Готовьте свои вопросы о процессах, которые хотите поручить агентам. Будем обсуждать решения вместе!
В частности, пользователи сообщают о переключении с GPT-5.6 Sol High на GPT-6 Medium, несмотря на явно выбранную модель и уровень рассуждений. Жалобы поступают от пользователей веб-версии, Windows, macOS, Android и iOS.
В июне 2026 года OpenAI обновила переключатель режимов: Thinking Standard стал Medium, Thinking Extended — High, а Thinking Light вообще убрали.
Судя по обсуждению на форуме OpenAI, проблема сохранялась как минимум 2 ноября. Впрочем, наблюдается она и до сих пор. При этом официального объяснения причин самопроизвольного переключения в рассмотренных материалах нет.
Особенно неприятно это для той категории платных подписчиков, которой нужны предсказуемое поведение и возможность самостоятельно управлять глубиной «рассуждений».
В целом, можно было бы списать на сбой, но учитывая общий тренд, характер сбоя скорее системный.
У меня есть волоконный лазерный станок. Я начала делать брелоки с гравировкой и хотела проверить, какие рисунки люди будут выбирать. На одной и той же металлической пластине можно выгравировать десятки сюжетов. На экране многие выглядят удачно, но понять, за какой покупатель действительно заплатит, можно только после запуска.
Чтобы проверять такие идеи партиями, я сделала для себя приложение «Конвейер». Оно берёт готовый рисунок, помогает вписать его в изделие, сохраняет файлы для LightBurn, собирает изображения товарной карточки и передаёт их на Ozon.
В итоге я разместила около ста карточек. В органическом поиске выделились волк и кит. Некоторые другие дизайны покупали редко, зато иногда сразу по несколько штук. Так у одного эксперимента появилось два результата: темы, которые выделились в поиске, и рисунки, которые интересно оценивать по количеству изделий в заказе.
В очередной раз вижу что проблема раскладки решается не на корню, а костыльно. Лечим симптомы проблемы.
Проблема то как выглядит ? Неправильный язык ввода, видим пока печатаем. И ребят товарищи програмисты. Сейчас будет открытие. Давно есть решение куда лучше ваших свитчеров автоматических.
Представьте: завтра вам к терапевту. Вы открыли приложение, чтобы проверить, ждут ли вас в поликлинике и к какому часу приходить. На каком из двух экранов вы быстрее найдёте ответ?
Я собрала два учебных макета с одной и той же записью. В варианте А взгляд цепляется за красную кнопку «Отменить запись». Можно рассудить так: раз есть что отменять, значит, меня записали. Но зачем пациенту делать этот вывод самому? Зелёная точка рядом с названием приёма ничего не объясняет, даже если человек прекрасно различает цвета.
В варианте Б я подписала статус: «Запись подтверждена». Ниже крупно указала дату и время — 18 ноября, 10:30. Кнопка отмены осталась на месте: если планы изменятся, её легко найти.
При разборе такого экрана я бы начала с простого вопроса: что нужно человеку, который открыл приложение и ничего не собирается нажимать? В этом случае ему достаточно узнать, что в среду в 10:30 его ждут в кабинете 14. На этом задачу можно считать выполненной.
Хотите играть в шахматы за настоящей доской, но с компьютерным соперником, который сам анализирует позицию и подсказывает ходы? В этом проекте автор подключил веб‑камеру к Arduino UNO Q и научил плату отслеживать партию без распознавания самих фигур. В статье разбирается, как устроен алгоритм определения ходов, как интегрировать Stockfish и собрать собственную систему с шахматным тренером.
Бент Фливбьерг собрал базу из 16 000 крупных проектов в 136 странах и более чем 20 отраслях. В т.ч. тоннель под Ла-Маншем, соединяющий Великобританию и Францию, проект Central Artery/Tunnel («Big Dig»), в рамках которого были перенаправлены автомагистрали в Бостоне (штат Массачусетс), или Сиднейский оперный театр в Австралии.
Бент Фливбьерг и Дэн Гарднер
Фливбьерг вместе с Дэном Гарднером написал книгу How Big Things Get Done («Как делаются большие дела»), в которой обобщены его исследования о доле неудач крупных проектов и о том, как правильно ими управлять.
Исследования показывают:
менее 50% проектов укладываются в бюджет;
менее 9% — одновременно в бюджет и сроки;
около 0,5% — в бюджет, сроки и при этом достигают заявленных выгод.
Приглашаю разобраться со смысловой “гидрографией” реки Амазонки. Притоком какой системы является законодатель мод облачного бизнеса AWS. И что это за исторические повороты реки в логотипах.
Кот машет лапой, над чашкой поднимается пар, нарисованный персонаж оживает. В ChatGPT Images 2.6 для таких коротких анимаций достаточно описать движение или загрузить исходную картинку. Но между запросом «оживи фото» и аккуратной гифкой есть несколько решений: что должно двигаться, какие детали нужно сохранить и как закончить цикл.
Я системный программист и в своей работе использую NixOS на хостах и Yocto для встраиваемых устройств. В NixOS меня раздражало прежде всего расположение программ и библиотек в /nix/store. Оно изолирует зависимости и позволяет разным версиям сосуществовать, но готовые программы, рассчитанные на обычное FHS-окружение, часто требуют buildFHSEnv, nix-ld или другой адаптации. В Yocto меня раздражала система конфигурации — нетипизированная лапша из строковых переменных, shell-кода, фрагментов Python, неочевидных правил присваивания и соглашений, о которых нужно просто знать.
Саня отставил чашку с дымящимся кофе в сторону и молча уставился на экран. С кодом было что-то не так.
Точнее, наоборот, всё было слишком уж так. Строчки кода, на которые он смотрел, выглядели правильно и использовали его стиль оформления. Все переменные были названы так, как он любил, и даже комменты были такие, какие он обычно оставлял в коде. Автор этих строк был указан услужливой IDE чуть правее: «alexander.lisin». Александр Лисин — это он, Саня. И дата коммита — три недели назад.
Только вот он в упор не помнил, чтобы он это делал. И вообще писал этот код.
В OpenSSH Server на Alpine Linux нашли критическую уязвимость CVE-2026-123158. При определенных настройках она позволяет злоумышленнику подключиться к серверу без пароля или SSH-ключа, а в некоторых случаях — получить права root.
Проблема затрагивает Alpine Linux версий 3.16–3.24 и ветку edge. Разработчики уже выпустили исправления, поэтому рекомендуем проверить установленные пакеты и обновить OpenSSH.
Когда уязвимость опасна
Для атаки должны совпасть несколько условий:
OpenSSH работает без PAM.
На сервере разрешен вход по паролю.
Есть учетная запись без пароля или другой пользователь, для которого пароль не установлен.
SSH доступен атакующему по сети.
В такой ситуации вместо пароля можно отправить специально подготовленную строку длиной от 257 до 1024 байт и получить доступ к учетной записи. Если у пользователя есть соответствующие права через sudo или doas, под угрозой может оказаться весь сервер.
Если вход по паролю отключен, этот способ атаки не работает.
Что нужно сделать
1. Обновите OpenSSH
Установите доступные обновления:
apk upgrade -U -a
apk upgrade -U -a
2. Перезапустите SSH
rc-service sshd restart
rc-service sshd restart
Это важно: обновленный пакет сам по себе не заменяет уже запущенный процесс OpenSSH.
3. Проверьте версию пакета
apk info -v openssh
apk info -v openssh
Убедитесь, что для вашей ветки Alpine установлена версия с исправлением.
4. Проверьте сервер на подозрительную активность
Посмотрите журнал /var/log/messages. Особое внимание — записям Accepted password for для пользователей без установленного пароля.
Также проверьте, не появились ли неожиданные изменения в учетных записях, файлах сервера и authorized_keys.
Исправления доступны в Alpine Linux 3.21.10, 3.22.8, 3.23.8 и 3.24.4. Для веток 3.16–3.20 разработчики выпустили отдельные исправленные пакеты OpenSSH.
Если обновиться пока не получается
Отключите вход по паролю в настройках SSH:
PasswordAuthentication no
PasswordAuthentication no
После изменения настроек перезапустите SSH. Но сначала убедитесь, что вход по ключу работает. Текущую сессию лучше не закрывать, пока не проверите новое подключение, иначе можно потерять доступ к серверу.
Знаете этот опасный момент в конце расчётного периода, когда задачи по основным проектам закрыты, а на балансе остались неистраченные токены? Нормальный человек ложится спать. Разработчик с остатком лимитов начинает творить всякую дичь.
Проект Kinrox (GitHub) родился ровно из этого состояния, когда в одной точке сошлись две бытовые боли и одно вечное эстетическое требование: сделать удобный видеоплеер с пультом на iPhone, лёгкий проигрыватель Spotify и, самое главное, встроить туда скринсейвер «Матрицы».
Первая боль - диван и проектор. MacBook подключён по HDMI к HD-проектору, ты лежишь под пледом, смотришь кино, и тут нужно поставить на паузу, убавить звук, переключить звуковую дорожку из вложенной папки или включить следующую серию. Вставать с дивана и идти к ноутбуку каждый раз - преступление против лени.
Вторая боль - цены на память у Apple. На моём MacBook Pro (MacBookPro18,2, Apple Silicon) всего 32 ГБ оперативки, и официальный клиент Spotify.app с удовольствием отъедает от них около 2 ГБ просто за право крутить музыку в фоне.
Когда-то я писал о создании собственной RPG, и уже тогда в комментариях мне предложили внедрить в проект LLM для генерации квестов. В то время я довольно скептически отнёсся к этой идее. Однако технологии не стоят на месте: сейчас появился бесплатный API-доступ к языковым моделям (например, Gemini от Google), так почему бы не попробовать собрать что-нибудь на основе LLM? К тому же, помимо браузерного клиента игры, у меня когда-то был написан и текстовый клиент на Python, который можно переделать под генерацию промптов.
Сразу подчеркну, чем мой проект отличается от тех работ, которые стали появляться на хабре, или модов вроде Herika (Skyrim GPT). В большинстве из них языковая модель используется исключительно для общения с NPC. В моём же случае LLM в первую очередь совершает действия, а диалог — лишь приятный бонус. На первый взгляд разница кажется незначительной: какая разница, о чём спросить нейросеть — «что бы ты сказал?» или «что бы ты сделал?». На самом деле, разница принципиальная: сказать в можно всё что угодно, а вот сделать — нет.
Здесь я описываю наивную реализацию управления персонажа с помощью LLM: формирование на лету промпта и схемы ответа из поступающих с сервера игры данных, их отправка в LLM, получение и парсинг ответа, отправка команды на сервер, согласно ответу.
Встроенный поиск Obsidian на два из трёх моих вопросов ответил «0 файлов». Veynrel нашёл нужные заметки, хотя вопросы были заданы своими словами, а одна из моделей сначала поставила нужную лишь четвёртой. Показываю результаты и бесплатную локальную настройку.
Эмодзи козла в UTF-8 занимает байты F0 9F 90 90, и для процессора Intel 8088 это рабочие инструкции: LOCK LAHF и два NOP. Автор эмулятора MartyPC заметил это случайно и проверил, можно ли написать исполняемый COM-файл из одних отображаемых эмодзи. Получилось: программа из 141 байта выводит HELLO прямо в видеопамять, а загрузчик на эмодзи разворачивает в памяти демо для VGA. В статье разобраны листинги, таблица полезных эмодзи и гаджеты, которые склеивают соседние символы в одну инструкцию.