Привет, жители Хабра! Это Даша Фролова из команды спецпроектов МТС Диджитал. Ворвемся в новую рабочую неделю… с котиков!

Если вы близко знакомы с кошками, то в курсе, как их триггерят закрытые двери. Одни пытаются выцарапать в закрытой двери портал во внешний мир, другие просто истошно вопят, третьи, не жалея себя, просовывают лапы в щель и пытаются просочиться за ними. И это не предел: мой рыжий Кокс (привет фанатам «Клиники») еще и прыгает на дверную ручку, а потом висит на ней, пока дверь не откроется. Прикол в том, что когда проход будет открыт, кот может никуда и не пойти: ему сам факт закрытой двери не нравится.

Судя по всему, ученых такое поведение питомцев тоже заинтриговало, так что они попытались разобраться, что за отношения у хвостатых с закрытыми комнатами. Подробнее об этом — под катом.

Возможно, это спасёт кого-то от суицида. Её подзаголовок обещал мне ровно то, что я тогда искал: «математические основы базовых концепций машинного обучения...».

На выбор имелось два варианта книги:

- бесплатная версия на английском

- изданный перевод на русский, который здесь немного рекламировался.

Я испугался общей сложности темы и выбрал русскую версию, чтобы не создавать даже небольшой дополнительный барьер. О чём позже пожалел.
Книга оказалась просто отличной.

Но…

Недавно мы опубликовали в блоге перевод статьи о том, как GitHub заменил SourceForge в роли доминирующей платформы для хостинга кода. Но, как справедливо отметил автор оригинала, его мнение основано на открытых источниках и интервью с коллегами. А потом своим ви́дением поделился один из сооснователей GitHub, Скотт Чакон, который «действительно был там». Под катом — перевод его ответной статьи о реальных причинах победы GitHub. 

Всем привет! Меня зовут Юлия Айдарова, я старший аналитик информационной безопасности группы внутреннего мониторинга Innostage. В этой статье хочу вас погрузить в мир Xello Deception: расскажу, что это, с чем его едят, нюансы при настраивании и с радостью поделюсь своим опытом по внедрению и работе с данной системой.

В этой статье я кратко изложу абстрактную идею того, что такое внутренняя размерность геометрической фигуры, попутно введя один из вариантов размерности Минковского, а затем расскажу про другой, приблизительный способ оценки внутренней размерности, который применим к реальным (то есть, конечным) облакам точек и называется Two Nearest Neighbours (TwoNN). В конце статьи для интересующихся будут оставлены ссылки на несколько научных статей, в которых второй способ используется для анализов эмбеддингов нейросетей.

Итак, давайте разбираться!

В современном мире цифровых технологий взаимодействие с клиентами выходит на новый уровень. Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, становятся незаменимыми помощниками в различных сферах бизнеса, обеспечивая быстрое и эффективное обслуживание 24/7. Однако создание действительно "умных" и многозадачных ботов часто требует глубоких технических знаний и существенных ресурсов.

Именно здесь на помощь приходит интеграция двух инновационных платформ - BotHub и VK CXhub. Эта синергия открывает новые возможности для разработки интеллектуальных чат-ботов без необходимости погружения в сложности программирования. Благодаря удобному конструктору VK CXhub и мощным ИИ-моделям BotHub, создание виртуальных ассистентов нового поколения становится доступным для широкого круга пользователей.

В этой статье мы подробно рассмотрим интеграцию BotHub и VK CXhub, изучим преимущества, которые она предоставляет, и разберем пошаговую инструкцию по ее использованию. После прочтения вам не составит никакого труда собрать своего умного чат-бота с начинкой из ChatGPT. Поехали!

Человеческий разум, столь сложный и удивительный, далеко не безупречен. Десятилетия исследований в области когнитивной психологии показали, что наше мышление подвержено систематическим ошибкам, известным как когнитивные искажения. Например, Канеман и Тверски открыли глаза на то, как часто мы подвергаемся влиянию искажений, даже когда абсолютно уверены в рациональности принятого решения. Мы склонны видеть мир не таким, какой он есть, а сквозь призму собственных предубеждений и упрощений. Но что, если эти же искажения проявляются и у искусственного интеллекта?

Конечно, ИИ может быть подвержен искажениям, исходящим из обучающих выборок и алгоритмических ограничений. Например, данные, на которых обучаются модели, могут содержать предвзятости, а сами алгоритмы могут формировать выводы, основанные на неявных предположениях. Но насколько передовые модели подвержены этим искажениям?

В этой статье мне бы хотелось обратиться к ChatGPT-4o и проверить именно ее и попробовать выявить потенциальные искажения.

Приятного прочтения (:

Программисты не понаслышке знают, как важно периодически давать отдых уставшим запястьям. И в этом случае возможность диктовки текста – будь то во время длительных сессий программирования или в стремлении к более эргономичной организации работы – может стать настоящим спасением. В данном туториале я вместе с вами подробно рассмотрю процесс создания современного инструмента для транскрибации речи в текст на языке Python, отличающегося высокой скоростью и точностью благодаря использованию ИИ, а именно API Whisper от Groq.

Наша цель – разработать скрипт, работающий в фоновом режиме и позволяющий активировать голосовой ввод в любом приложении простым нажатием кнопки. После отпускания кнопки скрипт мгновенно преобразует речь в текст и автоматически вставит его в активное поле ввода. Таким образом, мы получаем возможность голосового ввода практически в любом вашем приложении.

Приятного прочтения!

В погоне за созданием сверхчеловеческого интеллекта (ASI) исследователи ИИ все чаще обращаются к концепции открытых систем. Но что делает открытые системы столь многообещающими в контексте достижения ASI, и каковы фундаментальные принципы, лежащие в основе этого подхода?

В этой статье мы погрузимся в техническое определение открытости через призму новизны и обучаемости, рассмотрим примеры существующих открытых систем, таких как AlphaGo, AdA и POET, и исследуем их потенциал на пути к ASI.

Мы также обсудим ключевые подходы и проблемы безопасности и контроля, связанные с развитием открытых систем. Словом, полностью погрузимся в тему. Присоединяйтесь к нам в этом исследовании и рассуждению на тему open-source систем!

Приятного прочтения:)

Иногда для анализа ВПО или, например, для отладки какого-либо процесса может потребоваться дамп памяти процесса. Но как его собрать без отладчика? Постараемся ответить на этот вопрос в этой статье.

Задачи:

- Обозначить цель сбора дампа процесса.

- Описать структуру памяти процессов в Linux и отметить различия в старой и новой версиях ядра ОС

- Рассмотреть вариант снятия дампа памяти процесса внутри виртуальной машины на базе связки гипервизора Xen и фреймворка с открытым исходным кодом DRAKVUF.

Мы будем считать 1000,000,000 число Фибоначчи со всеми цифрами. Для этого я буду использовать продвинутый алгоритм для поиска чисел Фибоначчи. Тут не будет базовых алгоритмов на подобии матричного возведения в степень и проще. Но эта статья будет понятна и школьнику :-)

Язык Си - один из наиболее влиятельных языков программирования за всю историю. Он стал незаменимым инструментом разработки операционных систем, сместив с этого пьедестала языки ассемблера. Изучение Си обязательно для любого уважающего себя программиста. Этот язык любим за свою внешнюю простоту и ненавидим за беспощадность к ошибкам. Благодаря нему у нас есть ядро Linux и тысячи уязвимостей в нём же в придачу.

Попробуем понять, что же такое этот противоречивый язык Си - благословение или проклятие?

Первый квартал 2020 года я провел за подготовкой к экзамену OSCP. Поиск информации в Google и множество «слепых» попыток отнимали у меня все свободное время. Особенно непросто оказалось разобраться в механизмах повышения привилегий. Курс PWK уделяет этой теме большое внимание, однако методических материалов всегда недостаточно. В Интернете есть куча мануалов с полезными командами, но я не сторонник слепого следования рекомендациям без понимания, к чему это приведет.

Мне хочется поделиться с вами тем, что удалось узнать за время подготовки и успешной сдачи экзамена (включая периодические набеги на Hack The Box). Я испытывал сильнейшее ощущение благодарности к каждой крупице информации, которая помогала мне пройти путь Try Harder более осознанно, сейчас мое время отдать должное комьюнити.

Я хочу дать вам мануал по повышению привилегий в OS Linux, включающий в себя разбор наиболее частых векторов и смежных фишек, которые вам обязательно пригодятся. Зачастую сами механизмы повышения привилегий достаточно несложные, трудности возникают при структурировании и анализе информации. Поэтому я решил начать с «обзорной экскурсии» и далее рассматривать каждый вектор в отдельной статье. Надеюсь, я сэкономлю вам время на изучение темы.

Это очередная статья про IT-эмиграцию, но про Новую Зеландию пока информации не было.

Здесь будет рассматриваться в том числе техническая сторона эмиграции, что представляет собой эдакий квест, с вполне определенными правилами. Если кому интересно данное направление, то прошу под кат.

Почему стоит здесь жить