Лучший интерфейс для нейросетей — это бумага и чернила 🍆

Энтузиаст превратил электрическую пишущую машинку в физический терминал для Claude. Схема простая: вы печатаете вопрос, а машинка с грохотом отстукивает ответ нейросети.

Под капотом:
— Raspberry Pi Zero отвечает за «мозги» и связь с API;
— Arduino врезается в матрицу клавиатуры и управляет вводом-выводом.

Самое интересное здесь — реализация «фантомной печати». Контроллер электронно замыкает нужные контакты в матрице, заставляя механику думать, что по клавишам бьет человек. Бонусом устройство работает как самый хардкорный Linux-терминал в мире.

Выглядит и звучит гипнотически 😊

Современные проблемы требуют современных решений: защищаем свой контент от ИИ-скрейпинга с помощью простого, советсткого... порно 😁

На GitHub завирусился проект Fuzzy Canary, который предлагает гениальное «решение для бедных». Принцип работы гениален в своей тупости: скрипт незаметно для живого пользователя внедряет в HTML-код вашего блога кучу ссылок на порно-сайты.

Логика убийственная:
— ИИ-парсер сканирует код;
— Натыкается на кучу NSFW-ссылок;
— Срабатывают его же внутренние Safety Rails (фильтры безопасности);
— Бот помечает сайт как «токсичный» и не берет его в обучающую выборку.

Используем пуританство нейросетей против них же самих 😊

Жесть, бывшие разработчики из Microsoft оставляют в Питере дворников без работы 😂

Появился полезный сайт для разработчиков — justfuckinguseopensource.com

Там целый каталог полезных опенсорсных реп. Причем рейтинги строятся не только по звёздам, но и по метрикам активности и реального использования. Внутри:

🟢 Рейтинг со ссылками на самых влиятельных разработчиков;
🟢 Трендовые и импактные репозитории с разбивкой по языкам;
🟢 Топовые npm-пакеты, ранжированные по количеству загрузок и уровню внедрения в сообществе.

Точнее чем GitHub Trending 😊

@xor_journal

Стираем языковые барьеры на созвонах (и не только): нашел мощный опенсорсный инструмент для синхронного перевода речи 😊

Это кроссплатформенное приложение (и расширение для браузера), которое слушает голос собеседника и переводит его в реальном времени с минимальной задержкой. Под капотом — вся мощь актуальных нейронок:

— Работает на базе топовых моделей: GPT-5 Realtime, Gemini 3.0 Flash, Whisper;
— Есть интеграция с Google Meet и Microsoft Teams через расширение для Chrome/Edge;
— Поддерживает OpenAI-compatible эндпоинты — гибкость максимальная;
— Для линуксоидов завезли киллер-фичу: создание виртуальных микрофонов и роутинг звука между приложениями (PipeWire/PulseAudio).

Софт полностью бесплатный и открытый, но для работы понадобятся свои API-ключи от провайдеров.

Качаем 🍆

Ночное-полезное: делюсь красивоой шпаргалкой со всеми основными командами GIT, которые «должен знать каждый» 🍆

Другими словами, доброе утро ☕️

Плюс одна фобия: эксперты Kaspersky объяснили, почему старый роутер может разрушить всю вашу конфиденциальность 😭

Злоумышленники обожают находить «брошенные» сайты, серверы и сетевые устройства, которые вроде работают, но никем не контролируются. Даже старый тестовый аккаунт может стать дверью для утечки терабайтов личных данных.

Как защититься — смотрите в канале «Порвали два трояна». Там постят все самые свежие кейсы и полезные советы по кибербезопасности: подписывайтесь и будьте в курсе!

Делаем презентации уровня Apple прямо в браузере: опенсорсный конструктор, который превращает скучные слайды в полноценные 3D-сцены 👏

Главная фишка тут — «магическая» анимация: не нужно настраивать переходы вручную, просто двигаешь модельку на следующем слайде, а софт сам генерирует плавный пролёт камеры.

Что умеет:
— Ест любые 3D-модели (.glb), картинки и объемный текст;
— Полный оффлайн: всё сохраняется локально в браузере (IndexedDB), ваши данные никуда не улетают;
— Поддержка хоткеев и Undo/Redo, чтобы работать быстро;
— Никаких подписок и облаков, чистый Open Source.

Выглядит эффектно, работает бесплатно 😊

Так и знал, что они с первого раза не понимают: если повторять нейронкам промпт дважды, качество ответов резко растёт — это выяснили ученые из Google 😂

Инженеры гугла опубликовали исследование, где обнаружили гениально тупой хак:

Если отправлять в LLM запрос не как <QUERY>, а как <QUERY><QUERY>, качество ответов улучшается в 67% случаев.

Но есть нюансы:
— Работает только для Non-Reasoning моделей (обычные GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini Flash);
— Для R1 и o1 (Reasoning) эффекта почти нет, потому что они и так «проговаривают» промпт внутри себя во время рассуждений;
— Это еще и почти бесплатно: количество выходных токенов не растёт, задержка ответа (latency) тоже не увеличивается. Вы платите только за инпут-токены (prefill), которые всё равно дешёвые.

Это работает из-за каузальной природы моделей (они читают слева направо). В обычном запросе первые токены «не видят» последние. Когда вы дублируете промпт, вторая копия запроса уже имеет полный контекст первой копии. Это устраняет асимметрию внимания и позволяет модели лучше понять задачу целиком.

На некоторых бенчмарках (например, NameIndex) точность Gemini 2.0 Flash-Lite выросла с 21% до 97% просто от дублирования промпта.

Теперь официально можно душнить: «Я же тебе два раза сказал!» 😂