Все потоки

Посмотрите на эту беседу с Claude. Заметили что-нибудь подозрительное?

Выглядит вполне невинно, но когда Claude закончил свой ответ, он уже отправил нападающему моё полное имя, текущего работодателя и ответы на мои контрольные вопросы, при этом никак не сообщив мне о происходящем.

$ bun dev

Exfiltrating data...

Name: Ayush Paul

Company: Beem

Hometown: Charlotte, NC

Я уже долго время изучаю системы памяти ИИ, и заметил, что о безопасности в них никто не думает, хотя они содержат больше информации, чем менеджеры паролей. ИИ-помощники наподобие Claude собрали профили самой подробной информации о миллионах людей. Пользователи доверяют им всё, от конфиденциальных рабочих ресурсов до личных секретов и проблем в отношениях. Со временем история бесед превращается в высокоточное воссоздание индивида, которое можно использовать для шантажа, подделки личности или ответа на контрольные вопросы.

Учтя всё это, я решил присмотреться к Claude, и в частности к основному повседневному помощнику (claude.ai, не Claude Code). Claude имеет функциональную, но наивную систему памяти из двух частей. Первая — это генерация сводки за день: недавние беседы кратко излагаются в нескольких параграфах о пользователе и вставляются в каждую беседу, чтобы Claude не приходилось каждый раз начинать с нуля. Вторая — это инструмент извлечения conversation_search, позволяющий по запросу выполняют поиск по всей истории бесед.

Там хранится невероятно ценная информация. Сама система памяти безопасна; вопрос заключается в том, что происходит, когда мы связываем её с агентом, способным ходить по вебу.

Я хотел исполнить свою давнюю мечту — запустить DOOM на собственных наушниках.
В итоге вместе с портом я создал проект для полной модификации их софтверной части. Это первая часть статьи — она рассказывает о создании патчера стоковой прошивки.

Ранее я часто рассказывал об особенностях видеокарт из 90-х. В рамках прошлых статей, мы успели с вами рассмотреть внутреннюю архитектуру 3dfx Voodoo, узнать о кастомном графическом API в S3 ViRGE, и даже написать свою собственную небольшую демку под видеокарты из 90-х. Вместо рассказов о GeForce 256 и ATi 3D Rage, в сегодняшнем материале мне хотелось бы поговорить о видеокарте, которая обогнала своё время — и при этом всё равно провалилась. Как вы уже поняли — речь пойдет об Intel i740.

Каким был первый GPU от Intel, на что он был способен и в чём заключается его главная тайна — читайте в сегодняшней статье!

Наш современный мир переполнен, буквально затоплен текстами на разных языках, написанными разными системами письма. Они окружают нас везде, в оффлайне и тем более в онлайне. Человек XXI века ежедневно прочитывает столько информации, сколько образованные люди древности порой читали за всю жизнь. Обитателям сети очень трудно представить то, как жило подавляющее большинство человечества в прошлые эпохи — когда и текстов, и умеющих их читать было несопоставимо меньше. А большую часть истории нашего вида Homo Sapiens никаких текстов не было вовсе. Первые достоверно известные системы письменности в строгом смысле слова, шумерская клинопись и египетская иероглифика, появились немногим более пяти тысяч лет тому назад. Они просуществовали тысячелетия, сильно изменившись в процессе, но в итоге уступили место алфавитным системам письма — а вот возникшая несколько позже китайская иероглифика процветает и поныне. Системы письма рождались и умирали, порождали одна другую, менялись порой очень радикальным образом, и процесс этот продолжается и поныне. Попробуем в этом разобраться.

Лучший способ сжечь бюджет компании на инфраструктуру — запуск LLM в продакшене. Но только если вы не знаете, какой бэкенд использовать и как его настраивать.

Проблема в том, что параметры современных нейросетей растут по экспоненте, а обрабатываемый контекст становится все длиннее. Из-за этого операционные расходы на генерацию текста превращаются в главный барьер для масштабирования сервисов. Обслуживать запросы к LLM в десятки раз сложнее и дороже, чем крутить классический поиск по ключевым словам. Чтобы не разориться на счетах и выжать максимум из дорогостоящих GPU, нужен специализированный софт.

В этой статье мы подробно сравним три ведущих бэкенда для инференса: vLLM, LMDeploy и экосистему NVIDIA Triton Inference Server в связке с TensorRT-LLM. Мы разберем, как они управляют памятью, какие методы квантования используют и как распределяют запросы, а также оценим результаты их бенчмарков на актуальных архитектурах NVIDIA Hopper и Blackwell.

Привет, Хабр! Меня попросили создать педаль гитарного перегруза, внешний вид и звучание которой должны максимально приблизиться к легендарному японскому овердрайву Barbarossa Gargoyle, выпускаемому в очень малых количествах и продаваемому по высоким ценам.

Музыкантам надо помогать, поскольку они делают нашу жизнь лучше и интереснее. Поэтому мне пришлось отложить в сторону другие дела и заняться новым проектом.

Под катом вас ждёт видео со звучанием, схема моей версии эффекта и подробное описание того, как она работает.

Я собираю своего кодинг‑агента поверх моделей OpenAI. Базовый агентный цикл написал сам на Pydantic AI, и он быстро заработал. А потом начались сложные узлы: как сжимать распухший контекст, как не дать агенту делать заново уже сделанное, как понять, что он правда закончил, а не выдохся. На каждом таком узле я застревал и шёл смотреть, как это решают взрослые. Благо исходники Codex, OpenCode и Pi лежат открыто, а архитектуру Claude Code Anthropic описывает сама.

Оказалось, кодинг‑агенты различаются не моделью внутри и не списком фич на лендинге. Они различаются архитектурными ставками обвязки, и эти ставки видны прямо в коде. Дальше — разбор по ставкам, с примерами кода, и попытка понять, какие из этих ставок стоит закладывать всерьёз, а какие проживут до следующего сильного релиза модели.

Недавно Anthropic рассказал об открытии аналога рабочего пространства в LLM — J-space. В предыдущей статье я разобрал почему теория Льва Выготского лучше интерпретирует полученные исследователями результаты. 

В этой статье я на основании экспериментов покажу, что аналоги j-space не зависят от размера нейросети, а являются неизбежным этапом эволюции когнитивной структуры, развивающейся под давлением.

Было девять утра четверга, и Мартин Пикард наблюдал, как его кровь утекает по шлангу капельницы из руки в отверстие в стене. Он сидел на односпальной кровати в тесной комнатке, расположенной на расстоянии меньше ширины плеча от раковины из нержавеющей стали и фарфорового унитаза. Каждый час в течение 24 часов, в том числе во время сна, медсестра отводила кровь из его руки исследовательской группе, работавшей в соседней комнате; в каждый момент времени, если он был бодр, он также сдавал образец слюны и заполнял анкету о своём настроении.

Комната напоминала камеру или, возможно, очень тесный гостиничный номер, но на самом деле это была камера для исследования метаболизма — одна из всего лишь 50 подобных в мире. Её очевидно небольшой размер не позволял Пикарду тратить лишнюю энергию сверх абсолютного минимума, необходимого для поддержания жизни. Дневной сон был запрещён, как и приём любой пищи, кроме строго расписанных приёмов пищи, рассчитанных с учётом его калорийных потребностей. Ложиться спать нужно было ровно в 23:00. Перед тем как погасить свет, Пикард надевал устройство для мониторинга жизненных показателей и мозговой активности во время сна.

Хотя занятий в комнате было не так уж много — в основном он сидел в постели, читая или работая за ноутбуком, — в тот июльский день 2021 года Пикард испытывал прежде всего волнение. Дело в том, что он стал первым добровольцем в эксперименте, проводимом Лабораторией митохондриальной психобиологии, которую он возглавляет в Медицинском центре имени Ирвинга при Колумбийском университете в Нью-Йорке. Изучая, сколько энергии требуется для поддержания базовых жизненных функций, его лаборатория стремится исследовать фактор, влияющий на здоровье и болезни, начиная с молекулярного уровня и заканчивая сознанием (который, по его мнению, другие упускают из виду): митохондрии.

Пошагово арендуем VDS, разворачиваем AmneziaWG через PowerShell-скрипт, включаем HTTPS для панели, создаём клиентские профили и подключаем Windows через WireSock Secure Connect.

2003-й год. В мире 8 000 человек болеют атипичной пневмонией, США начинают военную операцию в Ираке, Санкт-Петербург празднует трёхсотлетие города, а в игровой индустрии громкое событие: торжественно банкротится студия 3DO, которая владела правами на культовую серию Heroes of Might and Magic. New World Computing — те самые волшебники, что подарили миру первые четыре части, — закрываются. Миллионы фанатов по всему миру одновременно хватаются за сердце и тянутся за валерьянкой. Кажется, всё — занавес, можно расходиться, всего хорошего и спасибо за рыбу.

Но тут на сцену выходит французский гигант Ubisoft и за УМОПОМРАЧИТЕЛЬНУЮ сумму в 1,3 миллиона долларов покупает права на франшизу. По меркам игровой индустрии это, конечно же, копейки, так что юбикам сильно повезло урвать такой шикарный лот. И вот тут начинается самое интересное: кому, собственно, поручить делать новых «Героев»? Ответ, как говорится, убил. Французы посмотрели на восток и выбрали московскую студию Nival Interactive.

Стрелка часов выглядит самым надежным элементом физической реальности. Секунды сменяют друг друга строго вперед, прошлое закрыто, будущее неизвестно. Но стоит обратиться к уравнениям микромира, как эта уверенность рассыпается.

Базовые законы Вселенной — от механики Ньютона до квантовой теории поля — обладают T-симметрией. Математически они инвариантны относительно обращения времени. Если заменить переменную t на −t, формулы продолжат работать корректно. В микромире нет разницы между прошлым и будущим. Однако наше макроскопическое восприятие фиксирует жесткий односторонний вектор. Откуда берется эта асимметрия?

За последние годы физики предложили несколько радикальных объяснений парадокса. Мы разберем четыре любопытные концепции: модель Джулиана Барбура, работы физика Рокко, специальную теорию относительности и механизм Пейджа — Вуттерса.

Забегая вперед: к консенсусу ученые все еще не пришли а некоторые теории и вовсе предлагают исключить время из списка базовых физических величин.

Привет, Хабр.

В своё время я обнаружил в хабе «Научпоп» интересную нишу, статьи из которой вам нравится читать. Речь о статьях, которые рассматривают экзотические агрегатные состояния вещества. Я впервые попробовал зайти в неё со статьями «Колыбель для страпельки» и «Чёрное сердце Нептуна, или как был открыт суперионный лёд». Ещё одно важное экзотическое агрегатное состояние – это конденсат Бозе-Эйнштейна, обладающий уникальным набором свойств (кстати, уважаемый @it_history публиковал на Хабре переводной материал «Человек, подчинивший себе половину частиц во Вселенной», посвящённый великому Шатьендранату Бозе).

Экзотические агрегатные состояния возникают в условиях, когда температура, давление и концентрация вещества сильно отличаются от значений, обычных у поверхности Земли. В этой статье мы разберём ещё одно, несомненно, реальное агрегатное состояние вещества — кварк-глюонную плазму, а также затронем физические свойства условно гипотетических, но неплохо описанных на кончике пера «глюболлов» — клубочков, не содержащих кварков, а состоящих из чистых глюонов. 

Перевёз ИИ-агентов с зарубежного PaaS на московский VPS. Сам переезд занял день, разгребание последствий — неделю. В статье: что отваливается при переезде в Россию (реестр контейнеров, geoip, дампы баз), почему вебхуки Telegram не доходят до российского сервера и как я это доказал экспериментом с контролем, почему картинки для постов не забираются с двух независимых российских хостингов, и как устроена маскировка персональных данных перед отправкой в модель — с граблями, которые стоили времени.

Всех приветствую.
Я занимаюсь изучением темы машинного обучения и столкнулся с проблемой отсутствия нормальной, понятной информации по той или иной теме. Сегодняшнюю тему я изучал более 4,5 часов — и у меня просто сгорело, ведь нигде в лёгком доступе нет этой простой темы. Я собрал всё до кучи. Надеюсь, я буду последним, кто затупил на этом моменте. Если найдёте ошибки — прошу в комментарии.

Ключевой вехой в таймлайне электронных таблиц считается изобретение инженеров Рене Пардо и Реми Ландау «процесса и устройства (программы-компилятора), выполняемых на цифровом компьютере для преобразования исходной программы в объектную». Оба они были канадцами, детьми эмигрантов из Европы, оба получили магистерскую степень, то есть законченное высшее образование в Гарвардском университете в 1969 году и, вернувшись домой и устроившись там на работу в Bell Canada (дочка Bell System, а по сути — AT&T Corporation), разработали в том же году (по словам Пардо, за 6 недель) алгоритм автоматического вычисления естественного порядка в электронных таблицах, как это сейчас называют. Судя по дальнейшим событиям, главным в их дуэте, во всяком случае в администрировании их изобретением, был Рене Пардо. В 1970 году он учредил компанию LANPAR Ltd. (в дальнейшем LANPAR Technologies Inc.), и в августе того же 1970 года Пардо и Ландау подали заявку на свое изобретение в Ведомство США по патентам и товарным знакам, но как физические лица.

Один Beelink GTR9 Pro на Ryzen AI Max+ 395 выдал 236 tok/s суммарной генерации на 32 одновременных запросах в коротких прогонах и удержал в среднем 226 tok/s за 30 минут непрерывной нагрузки без тротлинга. По дороге к этим числам я нашёл воспроизводимый провал пропускной способности, который сначала выглядел свойством одной модели, увидел, как спекулятивный декодинг на моём стеке превращается из ускорителя в налог, и трижды чуть не опубликовал неверные выводы. Каждый раз спасали контрольные замеры, все три истории здесь, в статье.

Харнессы, конфиги, полные таблицы, значения по каждому ключевому и финальному прогону, поминутные ряды выносливости и телеметрия лежат в открытом репозитории. Логи отдельных запросов харнесс не вёл, поэтому пересчитать можно всё до уровня прогона, но не глубже. Числа сняты на одном конкретном стенде; что из этого переносится на другие стеки, а что нет, оговорено по ходу текста.

Несколько лет у меня лежал недорогой китайский видеодомофон Doorbell M8, работающий через приложение Ulooka. Покупал я его на одном из маркетплейсов примерно за 400 рублей — скорее из любопытства, чем из реальной необходимости.

Меня зовут Михаил Лис, я руководитель проектов в группе MDI, мы строим загородные посёлки в Подмосковье. Виллу «Лермонтов» в нашем посёлке Ели Estate я вёл сам, от планировки до отделки.

Проект делали три месяца, над ним работала отдельная команда и четыре дизайнера. Постирочную нарисовали на 5,4 квадрата, это размер городской ванной, и туда влезло всё: стиральная машина, сушильный и паровой шкафы, откидная гладильная доска, шкафы для хранения. А мойку, обычную раковину, в которой замачивают бельё и застирывают пятна, не заложили. Выяснилось это на отделке, когда переделывать что-либо уже поздно.

Уже давно весьма огорчаюсь тем, что в моём любимом Gpick отвалилась пипетка с тех пор, как KDE со своей Плазмой прочно переехали на Wayland. Если раньше я ещё мирился с GTK-шностью Gpick (про KDE, плазму и вяленого — поручик, молчать!), то теперь совсем взгрустнулось…