#cad
"Клиновоздушные ракетные двигатели (aerospike) были предложены в 50-х годах прошлого века. Они интересны частично открытым соплом, что даёт возможность обтекающего ракеты потоку встречного воздуха служить виртуальной второй половинкой сопла. Это означает, что кривизна сопла будет изменяться по мере подъёма ракеты из-за постепенного разрежения воздуха. Из этого следует, что клиновоздушный ракетный двигатель будет одинаково эффективен на всех высотах, тогда как двигатели с обычным соплом эффективны лишь на отдельных участках полёта, поэтому у ракеты несколько ступеней с разными двигателями.
Интерес к двигателям типа aerospike вернулся на фоне проектирования многоразовых ракет и космических самолётов. По-хорошему, самолёт не должен быть многоступенчатым. Наконец, клиновоздушные ракетные двигатели в целом должны потреблять меньше топлива на доставку грузов в космос. В свете борьбы с потеплением и позиций экономии в космосе — это тоже важно.
Компания LEAP 71 создала нейронную сеть Noyron, которая научена проектировать механизмы и любые конструкторские решения без использования программ CAD. Компания успешно показала работу ИИ в сфере проектирования ракетных двигателей, но также утверждает, что Noyron способна проектировать не только ракетные двигатели, но и игрушки, а также тяжёлую технику. Программе задаются входные параметры, а на выходе получается готовое устройство. Похоже, под давлением ИИ ещё одну профессию ждёт трансформация. На этот раз это работа инженера-конструктора, хотя люди пока сами неплохо справляются даже с проектированием клиновоздушных двигателей, если это нужно."
https://3dnews.ru/1115868/ii-za-tri-nedeli-sproektiroval-rabotayushchiy-klinovozdushniy-raketniy-dvigatel-kotoriy-razvil-tyagu-5-kn
"Клиновоздушные ракетные двигатели (aerospike) были предложены в 50-х годах прошлого века. Они интересны частично открытым соплом, что даёт возможность обтекающего ракеты потоку встречного воздуха служить виртуальной второй половинкой сопла. Это означает, что кривизна сопла будет изменяться по мере подъёма ракеты из-за постепенного разрежения воздуха. Из этого следует, что клиновоздушный ракетный двигатель будет одинаково эффективен на всех высотах, тогда как двигатели с обычным соплом эффективны лишь на отдельных участках полёта, поэтому у ракеты несколько ступеней с разными двигателями.
Интерес к двигателям типа aerospike вернулся на фоне проектирования многоразовых ракет и космических самолётов. По-хорошему, самолёт не должен быть многоступенчатым. Наконец, клиновоздушные ракетные двигатели в целом должны потреблять меньше топлива на доставку грузов в космос. В свете борьбы с потеплением и позиций экономии в космосе — это тоже важно.
Компания LEAP 71 создала нейронную сеть Noyron, которая научена проектировать механизмы и любые конструкторские решения без использования программ CAD. Компания успешно показала работу ИИ в сфере проектирования ракетных двигателей, но также утверждает, что Noyron способна проектировать не только ракетные двигатели, но и игрушки, а также тяжёлую технику. Программе задаются входные параметры, а на выходе получается готовое устройство. Похоже, под давлением ИИ ещё одну профессию ждёт трансформация. На этот раз это работа инженера-конструктора, хотя люди пока сами неплохо справляются даже с проектированием клиновоздушных двигателей, если это нужно."
https://3dnews.ru/1115868/ii-za-tri-nedeli-sproektiroval-rabotayushchiy-klinovozdushniy-raketniy-dvigatel-kotoriy-razvil-tyagu-5-kn
3DNews - Daily Digital Digest
ИИ за три недели с нуля спроектировал клиновоздушный ракетный двигатель и он работает
Искусственный интеллект взял новую высоту — за три недели с нуля спроектировал работающий клиновоздушный ракетный двигатель, вокруг которого ракетостроители ходят кругами уже более 70 лет.
🔥2👍1
#security
"ИИ создал 10 000 разновидностей кода, который не смогли обнаружить такие средства, как Innocent Until Proven Guilty (IUPG) и PhishingJS. Более того, вредоносный код оказался более естественным и на вид безобидным, чем тот, что модифицировался с помощью стандартного механизма obfuscator.io. При этом способность кода наносить вред после обфускации с помощью ИИ не уменьшилась.
ИИ не оригинален в своих методах запутывания следов. Он использует множество стандартных приёмов: переименование переменных, разделение строк, вставку лишнего кода, удаление ненужных пробелов и даже полное переопределение кода. И так 10 000 раз подряд, что заставляет антивирусное ПО считать новые версии безвредными. Это действительно вызывает тревогу, отмечают исследователи. Однако такой механизм может быть полезен для обучения алгоритмов, способных находить неизвестные ранее модификации вредоносного кода. Усиление атак стимулирует развитие защиты. Один ИИ создаёт вирусы, другой их ловит. Человеку в этой схеме, похоже, остаётся лишь «подносить снаряды» то одной стороне, то другой."
https://3dnews.ru/1115942/ii-moget-generirovat-tisyachi-versiy-vredonosnogo-koda-kotoriy-legko-obmanet-antivirusi
"ИИ создал 10 000 разновидностей кода, который не смогли обнаружить такие средства, как Innocent Until Proven Guilty (IUPG) и PhishingJS. Более того, вредоносный код оказался более естественным и на вид безобидным, чем тот, что модифицировался с помощью стандартного механизма obfuscator.io. При этом способность кода наносить вред после обфускации с помощью ИИ не уменьшилась.
ИИ не оригинален в своих методах запутывания следов. Он использует множество стандартных приёмов: переименование переменных, разделение строк, вставку лишнего кода, удаление ненужных пробелов и даже полное переопределение кода. И так 10 000 раз подряд, что заставляет антивирусное ПО считать новые версии безвредными. Это действительно вызывает тревогу, отмечают исследователи. Однако такой механизм может быть полезен для обучения алгоритмов, способных находить неизвестные ранее модификации вредоносного кода. Усиление атак стимулирует развитие защиты. Один ИИ создаёт вирусы, другой их ловит. Человеку в этой схеме, похоже, остаётся лишь «подносить снаряды» то одной стороне, то другой."
https://3dnews.ru/1115942/ii-moget-generirovat-tisyachi-versiy-vredonosnogo-koda-kotoriy-legko-obmanet-antivirusi
3DNews - Daily Digital Digest
ИИ научили генерировать тысячи модификаций вирусов, которые легко обходят антивирусы
Специалисты по безопасности из Palo Alto Networks Unit 42 обнаружили, что большие языковые модели (LLM) успешно генерируют модификации вредоносного кода JavaScript практически в неограниченном объёме, при этом делая код менее распознаваемым антивирусными…
#llm #ai
"DeepSeek V3 была обучена за два месяца в центре обработки данных на ускорителях Nvidia H800 — сейчас их поставки в Китай запрещены американскими санкциями. Стоимость обучения модели, утверждает разработчик, составила $5,5 млн, что значительно ниже расходов OpenAI на те же цели. При этом DeepSeek V3 политически выверена — она отказывается отвечать на вопросы, которые официальный Пекин считает щекотливыми.
В ноябре тот же разработчик представил модель DeepSeek-R1 — аналог «рассуждающей» OpenAI o1. Одним из инвесторов DeepSeek является китайский хедж-фонд High-Flyer Capital Management, который принимает решения с использованием ИИ. В его распоряжении есть несколько собственных кластеров для обучения моделей. Один из последних, по некоторым сведениям, содержит 10 000 ускорителей Nvidia A100, а его стоимость составила 1 млрд юаней ($138 млн). High-Flyer стремится помочь DeepSeek в разработке «сверхразумного» ИИ, который превзойдёт человека."
https://3dnews.ru/1116020/kitayskiy-razrabotchik-predstavil-otkrituyu-iimodel-deepseek-v3-kotoraya-prevzoshla-liderov-rinka
"DeepSeek V3 была обучена за два месяца в центре обработки данных на ускорителях Nvidia H800 — сейчас их поставки в Китай запрещены американскими санкциями. Стоимость обучения модели, утверждает разработчик, составила $5,5 млн, что значительно ниже расходов OpenAI на те же цели. При этом DeepSeek V3 политически выверена — она отказывается отвечать на вопросы, которые официальный Пекин считает щекотливыми.
В ноябре тот же разработчик представил модель DeepSeek-R1 — аналог «рассуждающей» OpenAI o1. Одним из инвесторов DeepSeek является китайский хедж-фонд High-Flyer Capital Management, который принимает решения с использованием ИИ. В его распоряжении есть несколько собственных кластеров для обучения моделей. Один из последних, по некоторым сведениям, содержит 10 000 ускорителей Nvidia A100, а его стоимость составила 1 млрд юаней ($138 млн). High-Flyer стремится помочь DeepSeek в разработке «сверхразумного» ИИ, который превзойдёт человека."
https://3dnews.ru/1116020/kitayskiy-razrabotchik-predstavil-otkrituyu-iimodel-deepseek-v3-kotoraya-prevzoshla-liderov-rinka
3DNews - Daily Digital Digest
Китайцы представили открытую ИИ-модель DeepSeek V3 — она быстрее GPT-4o и её обучение обошлось намного дешевле
Китайская компания DeepSeek представила мощную открытую модель искусственного интеллекта DeepSeek V3 — лицензия позволяет её беспрепятственно скачивать, изменять и использовать в большинстве проектов, включая коммерческие.
#news #yearsummary
Наверное, надо написать несколько слов о моих "достижениях" в 2024-м году. По сути, их нет. Начал несколько интересных проектов, но ничего не довёл до конца.
Написал несколько статей по ML, для публикации пока недостаточно хороши, скорее всего, пойдут в стол.
Проект с расшифровкой и суммаризацией трейдерских интервью силами LLM остановился на неплохой отметке, но заброшен.
Библиотека отбора признаков на реальных проектах пока себя показывает плохо, а нормального сравнения алгоритмов я так пока и не сделал, так что неясно, почему это происхоит.
Моя будущая супер классная библиотека HPT пока на стадии самого зарождения.
В трейдинге на истории получены перспективные результаты, но в прод ничего не запущено.
Со спортом тоже история слабая, но что-то пытаюсь сделать.
С обучением плохо, ничему системно не обучался.
Надеюсь, в 2025-м смогу работать более сфокусировано, и результаты будут лучше.
Наверное, надо написать несколько слов о моих "достижениях" в 2024-м году. По сути, их нет. Начал несколько интересных проектов, но ничего не довёл до конца.
Написал несколько статей по ML, для публикации пока недостаточно хороши, скорее всего, пойдут в стол.
Проект с расшифровкой и суммаризацией трейдерских интервью силами LLM остановился на неплохой отметке, но заброшен.
Библиотека отбора признаков на реальных проектах пока себя показывает плохо, а нормального сравнения алгоритмов я так пока и не сделал, так что неясно, почему это происхоит.
Моя будущая супер классная библиотека HPT пока на стадии самого зарождения.
В трейдинге на истории получены перспективные результаты, но в прод ничего не запущено.
Со спортом тоже история слабая, но что-то пытаюсь сделать.
С обучением плохо, ничему системно не обучался.
Надеюсь, в 2025-м смогу работать более сфокусировано, и результаты будут лучше.
❤5
#matplotlib #charting #visualisations
https://towardsdatascience.com/from-default-python-line-chart-to-journal-quality-infographics-80e3949eacc3
https://towardsdatascience.com/from-default-python-line-chart-to-journal-quality-infographics-80e3949eacc3
Towards Data Science
From Default Python Line Chart to Journal-Quality Infographics | Towards Data Science
Transform boring default Matplotlib line charts into stunning, customized visualizations
👍3
#noml
Классно расписан подход "от простого к сложному". У меня всегда с этим сложности, хочется сразу сделать круто. А не надо круто, надо для начала "достаточно хорошо".
https://medium.com/@arthurgassner/swiss-energy-forecast-ml-solution-from-the-ground-up-modelling-4-6-4a6093abbadb
Классно расписан подход "от простого к сложному". У меня всегда с этим сложности, хочется сразу сделать круто. А не надо круто, надо для начала "достаточно хорошо".
https://medium.com/@arthurgassner/swiss-energy-forecast-ml-solution-from-the-ground-up-modelling-4-6-4a6093abbadb
Medium
Swiss Energy Forecast | ML solution from the ground up — Modelling (4/6)
Predicting future energy consumption.
👍2
#ai #llms #openai #o3
“Several years,” said the Fields medalist. “Hold my beer,” said the artificial intelligence.
"I’m not sure what to think. The variance in intelligence across tasks is still high or o3 wouldn’t fail a single ARC-AGI task while striding through FrontierMath, but the last bastions resisting the unstoppable advance of AI seem to be falling one by one. "
https://albertoromgar.medium.com/openai-o3-model-is-a-message-from-the-future-update-all-you-think-you-know-about-ai-7cdb3a5df199
“Several years,” said the Fields medalist. “Hold my beer,” said the artificial intelligence.
"I’m not sure what to think. The variance in intelligence across tasks is still high or o3 wouldn’t fail a single ARC-AGI task while striding through FrontierMath, but the last bastions resisting the unstoppable advance of AI seem to be falling one by one. "
https://albertoromgar.medium.com/openai-o3-model-is-a-message-from-the-future-update-all-you-think-you-know-about-ai-7cdb3a5df199
Medium
OpenAI o3 Model Is a Message From the Future: Update All You Think You Know About AI
Incredible, a miracle, more than just a better state-of-the-art AI model
#dsp #pylops
https://medium.com/@matteoravasi/python-is-slow-solving-large-scale-inverse-problem-with-mpi-accelerated-multi-gpus-2dafc66b1db2
https://medium.com/@matteoravasi/python-is-slow-solving-large-scale-inverse-problem-with-mpi-accelerated-multi-gpus-2dafc66b1db2
Medium
Python is slow? Solving large-scale inverse problem with MPI-accelerated multi-GPUs
Boost your inverse problems with PyLops and its latest MPI-accelerated multi-GPUs features
#drift #jsd #monitoring #mlops
https://towardsdatascience.com/how-to-understand-and-use-jensen-shannon-divergence-b10e11b03fd6
https://towardsdatascience.com/how-to-understand-and-use-jensen-shannon-divergence-b10e11b03fd6
Medium
How to Understand and Use the Jensen-Shannon Divergence
A primer on the math, logic, and pragmatic application of JS Divergence — including how it is best used in drift monitoring
#pricing #mabs
Очень понравились статьи этого товарища о применении многоруких бандитов (в т.ч. контекстных) в ценообразовании. Классные симуляции для каждого случая, прямо образец, как нужно тестировать систему принятия решений (да-да, на синтетике).
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-multi-armed-bandit-learning-by-doing-3e4550ed02ac
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-contextual-bandits-learning-by-doing-b88e49f55894
Очень понравились статьи этого товарища о применении многоруких бандитов (в т.ч. контекстных) в ценообразовании. Классные симуляции для каждого случая, прямо образец, как нужно тестировать систему принятия решений (да-да, на синтетике).
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-multi-armed-bandit-learning-by-doing-3e4550ed02ac
https://towardsdatascience.com/dynamic-pricing-with-contextual-bandits-learning-by-doing-b88e49f55894
Medium
Dynamic Pricing with Multi-Armed Bandit: Learning by Doing
Applying Reinforcement Learning strategies to real-world use cases, especially in dynamic pricing, can reveal many surprises
✍1
#pit #calibration #metrics
Как-то я совсем пропустил эту идею с PIT. Диаграммы рассеяния я постоянно использую, надо бы и PIT графики заценить.
Advantages of PIT over Binned Probabilities:
Continuous Assessment:
PIT uses the entire predicted distribution for each observation, providing a continuous view of calibration rather than relying on discretized bins.
This avoids issues with arbitrarily choosing bin edges or having too few samples per bin, which can bias binned reliability diagrams.
Higher Resolution:
PIT evaluates the full shape of the calibration, capturing subtle patterns in miscalibration that might be lost in coarse binning.
Better for Continuous Variables:
PIT is particularly advantageous for continuous outcomes (e.g., temperature, stock prices) where using bins can be challenging or lead to overly smoothed results.
Works Naturally for CDF Predictions:
If your model directly predicts cumulative probabilities (e.g., quantile regression or distributional models), PIT aligns naturally with this representation. Binned probabilities may not integrate smoothly with these types of predictions.
Uniform Distribution Diagnostic:
PIT values being uniformly distributed under perfect calibration provide a statistically robust test of calibration, allowing for formal hypothesis testing (e.g., Kolmogorov-Smirnov test or histogram-based goodness-of-fit tests).
Advantages of Binned Probabilities:
Intuitive Visualization:
Binned reliability diagrams are easier for non-experts to understand, as they directly show how predicted probabilities correspond to observed frequencies.
Focused on Predicted Probabilities:
These diagrams emphasize the calibration of specific probability ranges (e.g., "Does a predicted 70% chance event happen 70% of the time?"), which is useful for discrete probabilistic predictions like classification.
Handles Classification Tasks Well:
For binary classification tasks, binned probabilities are more direct and interpretable, especially when dealing with predicted probabilities rather than full distributions.
PS. Попробовал я эти PIT диаграммы, для классификаторов это вообще не подходит (
https://medium.com/@maltetichy/demystifying-the-probability-integral-transform-77b7de3a3af9
Как-то я совсем пропустил эту идею с PIT. Диаграммы рассеяния я постоянно использую, надо бы и PIT графики заценить.
The Probability Integral Transform (PIT) and binned reliability diagrams (e.g., plotting binned probabilities vs. real hit frequencies) are both tools for evaluating the calibration of probabilistic predictions, but they have distinct advantages and limitations:
Advantages of PIT over Binned Probabilities:
Continuous Assessment:
PIT uses the entire predicted distribution for each observation, providing a continuous view of calibration rather than relying on discretized bins.
This avoids issues with arbitrarily choosing bin edges or having too few samples per bin, which can bias binned reliability diagrams.
Higher Resolution:
PIT evaluates the full shape of the calibration, capturing subtle patterns in miscalibration that might be lost in coarse binning.
Better for Continuous Variables:
PIT is particularly advantageous for continuous outcomes (e.g., temperature, stock prices) where using bins can be challenging or lead to overly smoothed results.
Works Naturally for CDF Predictions:
If your model directly predicts cumulative probabilities (e.g., quantile regression or distributional models), PIT aligns naturally with this representation. Binned probabilities may not integrate smoothly with these types of predictions.
Uniform Distribution Diagnostic:
PIT values being uniformly distributed under perfect calibration provide a statistically robust test of calibration, allowing for formal hypothesis testing (e.g., Kolmogorov-Smirnov test or histogram-based goodness-of-fit tests).
Advantages of Binned Probabilities:
Intuitive Visualization:
Binned reliability diagrams are easier for non-experts to understand, as they directly show how predicted probabilities correspond to observed frequencies.
Focused on Predicted Probabilities:
These diagrams emphasize the calibration of specific probability ranges (e.g., "Does a predicted 70% chance event happen 70% of the time?"), which is useful for discrete probabilistic predictions like classification.
Handles Classification Tasks Well:
For binary classification tasks, binned probabilities are more direct and interpretable, especially when dealing with predicted probabilities rather than full distributions.
PS. Попробовал я эти PIT диаграммы, для классификаторов это вообще не подходит (
https://medium.com/@maltetichy/demystifying-the-probability-integral-transform-77b7de3a3af9
Medium
Demystifying the Probability Integral Transform
The Probability Integral Transform formalizes an intuitive and comprehensible approach to validating probabilistic predictions.
#openai #chatgpt #llms
"Анонсированный в конце прошлого года тарифный план ChatGPT Pro стоимостью $200 в месяц оказался слишком популярным, что негативно сказывается на компании. Из-за того, что пользователи используют эту подписку гораздо активнее, чем ожидалось, компания несёт убытки, сообщил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman).
«Я лично выбрал цену, и подумал, что мы заработаем немного денег», — цитирует ресурс TechCrunch сообщение Альтман на платформе X.
Тарифный план ChatGPT Pro включает неограниченный доступ ко всем моделям OpenAI, включая мощнейшую o1 pro — улучшенную версию модели o1, которая выделяется способностью к рассуждению и умением логически решать задачи. Также подписка предоставляет доступ к голосовому режиму Advanced Voice Mode, позволяющему вести беседу, максимально приближенную к человеческой. Для пользователей ChatGPT Plus установлен дневной лимит на использование этих функций, в то время как бесплатные пользователи могут воспользоваться только их ограниченным превью.
OpenAI всё ещё не приносит прибыли, что вызывает сомнения в окупаемости вложений инвесторов, которые составили около $20 млрд. Ранее компания сообщила, что ожидает в 2024 году убытки в размере около $5 млрд при выручке в $3,7 млрд. Это связано со значительными расходами на персонал, аренду офисов и инфраструктуру для обучения ИИ. По сообщениям, только поддержка ChatGPT в определённый момент обходилась OpenAI примерно в $700 тыс. в день."
https://3dnews.ru/1116301/openai-teryaet-dengi-na-podpiske-chatgpt-pro-stoimostyu-200-v-mesyats-izza-eyo-visokoy-populyarnosti
"Анонсированный в конце прошлого года тарифный план ChatGPT Pro стоимостью $200 в месяц оказался слишком популярным, что негативно сказывается на компании. Из-за того, что пользователи используют эту подписку гораздо активнее, чем ожидалось, компания несёт убытки, сообщил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman).
«Я лично выбрал цену, и подумал, что мы заработаем немного денег», — цитирует ресурс TechCrunch сообщение Альтман на платформе X.
Тарифный план ChatGPT Pro включает неограниченный доступ ко всем моделям OpenAI, включая мощнейшую o1 pro — улучшенную версию модели o1, которая выделяется способностью к рассуждению и умением логически решать задачи. Также подписка предоставляет доступ к голосовому режиму Advanced Voice Mode, позволяющему вести беседу, максимально приближенную к человеческой. Для пользователей ChatGPT Plus установлен дневной лимит на использование этих функций, в то время как бесплатные пользователи могут воспользоваться только их ограниченным превью.
OpenAI всё ещё не приносит прибыли, что вызывает сомнения в окупаемости вложений инвесторов, которые составили около $20 млрд. Ранее компания сообщила, что ожидает в 2024 году убытки в размере около $5 млрд при выручке в $3,7 млрд. Это связано со значительными расходами на персонал, аренду офисов и инфраструктуру для обучения ИИ. По сообщениям, только поддержка ChatGPT в определённый момент обходилась OpenAI примерно в $700 тыс. в день."
https://3dnews.ru/1116301/openai-teryaet-dengi-na-podpiske-chatgpt-pro-stoimostyu-200-v-mesyats-izza-eyo-visokoy-populyarnosti
3DNews - Daily Digital Digest
Подписка ChatGPT Pro за $200 в месяц стала убыточной для OpenAI из-за слишком большой популярности
Анонсированный в конце прошлого года тарифный план ChatGPT Pro стоимостью $200 в месяц оказался слишком популярным, что негативно сказывается на компании.
#stocks
Жесть )
"«Если бы вы сказали [что осталось ждать] 15 лет до появления полезных квантовых компьютеров, это, вероятно, было бы преуменьшением. Если бы вы сказали 30 лет, то, вероятно преувеличили бы. Но если бы вы выбрали 20 лет, я думаю, многие из нас поверили бы в это», — заявил Хуанг во время беседы с журналистами, отвечая на вопрос о перспективах дальнейшего роста технологий квантовых вычислений.
На этом фоне акции компаний, связанных с квантовыми вычислениями, обвалились. Так ценные бумаги Rigetti Computing подешевели на 40 %, акции IonQ потеряли в цене 37 %, а D-Wave Quantum — более 30 %. Компания Quantum Computing, которая недавно объявила о размещении акций для привлечения $100 млн, подешевела на 37 %."
https://3dnews.ru/1116474/dgense-huang-schitaet-chto-do-poyavleniya-kvantovogo-kompyutera-eshchyo-1530-let
Жесть )
"«Если бы вы сказали [что осталось ждать] 15 лет до появления полезных квантовых компьютеров, это, вероятно, было бы преуменьшением. Если бы вы сказали 30 лет, то, вероятно преувеличили бы. Но если бы вы выбрали 20 лет, я думаю, многие из нас поверили бы в это», — заявил Хуанг во время беседы с журналистами, отвечая на вопрос о перспективах дальнейшего роста технологий квантовых вычислений.
На этом фоне акции компаний, связанных с квантовыми вычислениями, обвалились. Так ценные бумаги Rigetti Computing подешевели на 40 %, акции IonQ потеряли в цене 37 %, а D-Wave Quantum — более 30 %. Компания Quantum Computing, которая недавно объявила о размещении акций для привлечения $100 млн, подешевела на 37 %."
https://3dnews.ru/1116474/dgense-huang-schitaet-chto-do-poyavleniya-kvantovogo-kompyutera-eshchyo-1530-let
3DNews - Daily Digital Digest
Дженсен Хуанг обвалил акции производителей квантовых компьютеров
Акции компаний, работающих в сфере квантовых вычислений, скатились вниз после того, как глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что ожидания рынка от квантовых вычислений слишком велики.
😁1
#security
Нормально так Бен насадегипурил, молодца.
"Анализируя систему показа рекламы, Садегипур нашёл брешь, которая позволила ему выполнить команду в закрытой части серверной инфраструктуры Facebook, фактически получив над сервером полный контроль.
Как сообщает TechCrunch, уязвимость была связана с одним из серверов, используемых Facebook для создания и показа рекламы. Этот сервер оказался подвержен ранее известной и исправленной ошибке в браузере Chrome, который Facebook использует в своей рекламной системе. Садегипур объяснил, что с помощью облегчённой версии браузера Chrome, запускаемой через терминал, он смог взаимодействовать с внутренними серверами компании и получить доступ к управлению ими в качестве администратора."
https://3dnews.ru/1116529/meta-zaplatila-100-000-nezavisimomu-testirovshchiku-za-obnarugenie-uyazvimosti-v-facebook
Нормально так Бен насадегипурил, молодца.
"Анализируя систему показа рекламы, Садегипур нашёл брешь, которая позволила ему выполнить команду в закрытой части серверной инфраструктуры Facebook, фактически получив над сервером полный контроль.
Как сообщает TechCrunch, уязвимость была связана с одним из серверов, используемых Facebook для создания и показа рекламы. Этот сервер оказался подвержен ранее известной и исправленной ошибке в браузере Chrome, который Facebook использует в своей рекламной системе. Садегипур объяснил, что с помощью облегчённой версии браузера Chrome, запускаемой через терминал, он смог взаимодействовать с внутренними серверами компании и получить доступ к управлению ими в качестве администратора."
https://3dnews.ru/1116529/meta-zaplatila-100-000-nezavisimomu-testirovshchiku-za-obnarugenie-uyazvimosti-v-facebook
3DNews - Daily Digital Digest
Meta✴ заплатила $100 000 независимому тестировщику за обнаружение уязвимости в Facebook✴
Компания Meta выплатила $100 000 независимому специалисту в области кибербезопасности Бену Садегипуру (Ben Sadeghipour) за обнаружение серьёзной уязвимости на платформе. Анализируя систему показа рекламы, Садегипур нашёл брешь, которая позволила ему выполнить…