Текстовые ИИ достигли впечатляющих результатов: от генерации статей до написания кода. Но иногда вы ставите перед ними сложную, многоэтапную, структурированную задачу, или проблему, требующую глубокого анализа, и неожиданно, вместо грамотного и обоснованного решения, вы получаете галлюцинации: модель придумывает нелогичное решение, далёкое от реальности; забывает всё, что вы только что обсуждали, и в ответ на глубокие вопросы вы получаете шаблонные отписки, что, естественно, раздражает пользователя.

Одна из причин таких казусов – отсутствие направленного мышления. Мы, пользователи, подаём запросы, но не задаём структуру мышления: то, как должна думать нейросеть. А ведь тут нужен не просто вероятностный алгоритм, а цепочка рассуждений. Модель же вынуждена угадывать наш контекст, стиль мышления, уровень абстракции, и, как итог, часто ошибается.

“Человек создан для счастья, как птица для полета” В. Г. Короленко из его рассказа “Парадокс”

Здравствуйте, уважаемые читатели!

В этой статье я хотел бы продолжить тему появления субъязыка текстовых запросов к нейросетям, однако в этот раз речь пойдет об использовании ИИ в целях создания музыки.

Сегодняшняя статья будет состоять из двух частей:

1.      Практическая часть. Описание процесса генерации музыки “от А до Я”.

Идеальный запрос - Как создать музыку, которую можно будет слушать месяцами?

2.      Серьезный вывод о текущем состоянии и перспективах развития отрасли и не только.

Давеча наткнулся в экс-Твиттере на интересный тред (https://x.com/carrigmat/status/1884244369907278106?s=52) о том, как запустить самую мощную (на сегодня) ИИ reasoning модель DeepSeek-R1 прямо у себя под столом.

DeepSeek-R1 — это одна из топовых моделей (из Китая), наделавших много шума (и не только), для задач логики, математики и программирования. Она настолько умная, что может (с некоторыми оговорками) "конкурировать" с решениями от OpenAI, но при этом её можно запустить локально, без интернета, без смс и полностью контролировать весь процесс.

Почему это круто?
* все данные остаются с вами, никакие сторонние сервисы не получат доступ к вашим запросам.
* запуск на своём железе избавляет от затрат на облачные сервисы.
* модель способна решать сложные задачи и выдавать результаты на уровне профессионалов.

В статье я расскажу:
* какое оборудование нужно для запуска DeepSeek-R1.
* чем локальный запуск отличается от серверного.
* какие возможности открывает эта модель и как она может быть полезна.
* как сохранить безопасность и приватность при работе с ИИ.

В этом мануале описано, как настроить локальный запуск модели DeepSeek-R1 Q8, сохраняя максимальное качество и производительность без дистилляции или уменьшенной квантизации. Общая стоимость сборки составит около ~$6,000, и ниже приведены все необходимые ссылки на компоненты и инструкции.

Опубликованный хронологический справочник содержит зарубежные литературные произведения научной фантастики, которые литературоведы и литературные критики относят к классике жанра. Хронология охватывает период со 160 года до 1 января 2025 года.

Многие говорят о DeepSeek R-1 - новой языковой ИИ-модели с открытым исходным кодом, созданной китайской ИИ-компанией DeepSeek. Некоторые пользователи утверждают, что по возможностям рассуждения она не уступает или даже превосходит модель o1 от OpenAI.

В настоящее время DeepSeek можно использовать бесплатно, что является отличной новостью для пользователей, но вызывает некоторые вопросы. Как при таком резком росте числа пользователей они справляются с затратами на сервера?

Ведь эксплуатационные расходы на оборудование не могут быть дешевыми, верно?

Единственный логичный ответ здесь - данные. Данные - это жизненная сила ИИ-моделей. Вероятно, они собирают данные о пользователях, чтобы использовать их в своей модели квантовой торговли или для другой формы монетизации.

Поэтому, если вы беспокоитесь о конфиденциальности данных, но при этом хотите использовать R1, не предоставляя свои данные, лучший способ - запустить модель локально.

Музыкальный мир вступил в новую эру, и нет, это не заголовок фантастического романа. Нейросетевые генераторы музыки, такие как Suno AI, уже сегодня создают треки, которые ставят под вопрос традиционные способы написания музыки.

Давайте разберёмся, как шаг за шагом освоить Suno, раскроем её секреты и посмотрим, как она меняет правила игры.

Приятного прочтения (-:

Пытаясь понять окружающий Мир, люди во все времена хотели большей определённости и стремились обладать абсолютным, конечным знанием. С этой целью в схему объяснения Мира либо вводится «высшее божественное существо», либо предполагается «матричное моделирование реальности», либо «супердетерминизм», либо различные виды «математических Вселенных». На мой же взгляд, объяснение процессов Мира с помощью «Бога», «Матрицы», предопределённости и математики является упрощением. Не надо примитизировать Мир, он на самом деле гораздо сложнее.

Введение: Цифровые угрозы в современном мире

В нашу эпоху, когда данные стали новой нефтью, а цифровые активы ценятся на вес золота, кибербезопасность превратилась в настоящее поле битвы. Увы и ах, но традиционные методы защиты уже не справляются с лавиной угроз, которые обрушиваются на компании и частных лиц. Как говорится, нельзя прийти на перестрелку с ножом. Именно поэтому мир кибербезопасности переживает настоящую революцию, во главе которой стоят две мощные техники: OSINT (Open Source Intelligence) и threat hunting.

Представьте себе: вместо того чтобы сидеть в окопе и ждать атаки, вы отправляетесь на охоту за угрозами, выслеживая их еще до того, как они успели нанести удар. Круто, правда? Это и есть суть proactive threat hunting. А теперь добавьте к этому возможность использовать всю мощь открытых источников информации для сбора разведданных о потенциальных угрозах. Вот вам и OSINT во всей красе.

В этой статье мы нырнем в глубины цифрового океана, чтобы разобраться, как эти две техники работают вместе, создавая мощный щит против киберугроз. Пристегните ремни, будет интересно!

Введение

Приветствуем дорогих читателей! В сегодняшней статье ознакомимся с созданием полезных нагрузок при помощи msfvenom, использованием встроенных encoders(средства сокрытия нагрузки) и проверим их эффективность на трёх виртуальных машинах с разным антивирусным ПО.

Дисклеймер: Все данные, предоставленные в статье, взяты из открытых источников. Не призывают к действию и предоставлены только для ознакомления и изучения механизмов используемых технологий.