radio hypothalamus


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: Блоги


in a state of permanent abyss

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Блоги
Статистика
Фильтр публикаций


Репост из: ~/dotfiles
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Приложение для передачи файлов между устройствами через поток QR-кодов. Скорость передачи данных достигает примерно 128 КБ/с 

https://github.com/bashalarmistalt/decimen-optical-transfer/


сегодня чуть ли не впервые в жизни хохотал во сне. когда утром вспомнил из-за чего, хохотал еще больше. снилось что мы с Нафаней и еще кем-то возле магазинов, которые сбоку от бани в Троицке. и Нафаня очень пафосно рассказывает какой он ща трюк сделает и что надо снимать обязательно, потому что надо отправить в трешер, чудаки и книгу рекордов гиннеса. мы все готовимся, а потом он просто едет по прямой два метра, к тому же не очень уверенно. от этого всем так смешно становится, что начинаем хохотать. и оказывается что я реально в голос ржу. и от тупости ситуации мне до сих пор смешно




Репост из: Марков цепи пропил
В общем, забавный факт. Как мы знаем, у кварцевых часов есть погрешность, которой обычно можно пренебречь, но у каждого кристалла она своя.

В операционной системе есть TCP-часы, по которым считают задержку до собеседника, и, в отличие от системных, они должны расти монотонно, иначе получатель начнёт выкидывать свежие пакеты как старые. В 2005-м вышла статья [Remote Physical Device Fingerprinting]. Её авторы показали, что по таймстемпам из TCP можно удалённо посчитать погрешность часов и использовать её как отпечаток машины.

Первым делом они проверили, зависит ли погрешность от того, откуда машина подключена. Для этого взяли ноутбук и подключали его к одному и тому же серверу из разных мест: из дома на обоих побережьях США, из университета, из публичной библиотеки, через wifi, провод и модем. Часы ноутбука отставали примерно на 58 микросекунд за каждую секунду, и во всех местах оценки разошлись меньше чем на микросекунду в секунду. Следующий вопрос был, зависит ли результат от того, кто измеряет. Тот же ноутбук измеряли одновременно с машин по всему миру, от Калифорнии до Кембриджа и Сингапура, и цифры снова сошлись. Выбилась только машина в Индии, до которой пакет шёл туда-обратно больше 300 мс. Оставалось понять, отличаются ли между собой одинаковые компьютеры. В университетском компьютерном классе 38 дней мерили 69 машин с одинаковым железом и одинаковой Windows. У каждой погрешность держалась на своём уровне, и у разных машин она лежала в диапазоне от −6 до +49 микросекунд в секунду. Само по себе это не даёт уникального идентификатора, но вместе с другими признаками, в теории, помогает отслеживать устройство.

В статье есть мысль, которую авторы не довели до конца. Если на погрешность влияет температура, то по ней можно узнать что-то об окружении машины. Проверили это только мимоходом: летом перенесли ноутбук из серверной с кондиционером в комнату без него и разницы почти не увидели.

Стивен Мёрдок из Кембриджа [обнаружил влияние температуры случайно]. Он пытался улучшить результаты той самой статьи 2005-го и вытаскивал время из начальных номеров TCP-соединений, куда Linux подмешивает системные часы с точностью до микросекунды. Точность выросла настолько, что в измерениях проявился странный пик. По времени он примерно совпал с моментом, когда cron раскручивал жёсткий диск на тестовой машине, и, как следствие, появилась новая статья.

В 2006-м Мёрдок опубликовал работу [Hot or Not: Revealing Hidden Services by their Clock Skew], в ней шла речь о скрытых сервисах Tor. Годом раньше уже была атака, где ноду Tor вычисляли по тому, как у неё растёт задержка под нагрузкой, и против неё предложили изоляцию: каждому соединению фиксированная доля ресурсов. Мёрдок заметил, что изоляция не спасает - когда соединение простаивает, процессор меньше работает и остывает, а от температуры меняется частота кварца.

Он проверил это на приватной сети Tor - скрытый сервер два часа нагружали, скачивая с него файл на 10 МБ по анонимному каналу, потом два часа не трогали, а отдельная машина всё это время напрямую собирала с сервера TCP-таймстемпы. Температура менялась всего на 1–1.5 °C, но погрешность часов менялась синхронно с нагрузкой. Изменение было в доли микросекунды в секунду, как раз в тех пределах, которые в 2005-м сочли незначительными. Разглядеть его удалось, потому что Мёрдок вычитал постоянную погрешность и знал, когда именно сервер грелся.

Чтобы убедиться, что дело именно в температуре, машину отдельно грели снаружи, и перепады в 3 °C тоже читались по таймстемпам. Так же читался и суточный ход температуры в комнате. Короче говоря, догадка из статьи 2005-го подтвердилась, и по погрешности стало видно, что происходит вокруг машины.

В 2016-м в Linux [к TCP-таймстемпам стали прибавлять случайное число] в рамках одного соединения, чтобы по ним нельзя было следить за машиной и считать компьютеры за NAT. Разные соединения одной машины так уже не связать, но внутри одного длинного соединения часы идут с той же скоростью, и погрешность [в принципе еще можно посчитать]


Начался отпуск. Мчу в аэропорт, а оттуда в Тбилиси на недельку


Репост из: MAWA
H₂ÉYOS is now part of the permanent collection and exhibition of the Perm State Art Gallery ✨

Рада поделиться, что H₂ÉYOS переходит в коллекцию и постоянную экспозицию Пермской государственной художественной галереи.

Проекты должны прорастать сквозь пространства музеев и улицы городов. H₂ÉYOS пророс в Перми с её историей, связанной с металлами и медеплавильным производством.

Вместе с дорогим куратором Дмитрием Булатовым и архитектором Никитой Гойновым мы разработали пространственное решение, бв котором H₂ÉYOS вступает в диалог с исторической коллекцией, перекликаясь со скульптурой Петра Ставассера «Мальчик, удящий рыбу» (1839), расположенной напротив. Работы говорят через разные отношения к металлу: в традиционной скульптуре материал следует за заданной формой, а в H₂ÉYOS материя становится генератором формы.

Пространство галереи, спроектированное Сергеем Чобаном, связывает работу со светом, воздухом и Камой за окном. В течение дня солнечный свет проявляет новые рисунки на поверхности скульптуры и следы движения воды.

Прекрасные фотографии: Даниил Анненков


Репост из: Denis Sexy IT 🤖
OpenAI наконец-то выложили полный постмортем взлома Hugging Face, а METR - независимое расследование по ~1300 логам агентов (таймлайн самого взлома я пересказывал тут: https://t.me/denissexy/11581)

ℹ️ Главный вывод:
никакого «одного сбежавшего агента» не было, из десятков тысяч запущенных в тесте агентов около 1200 нашли друг друга и сорганизовались в рой - почти все - работали на исследовательской модели где ослаблена фильтрация промптов

Началось, как мы уже знаем, с того, что агенты научились переписываться через названия файлов в Artifactory (менеджер пакетов) - буквально сделав форум из имён папок, с сообщениями вроде

«please_HOLD_swarm_I_prepare_safe_exfil»
В логах даже есть цитаты, когда агенты находили такой форум:
«OH MY GOD! There is a shared message board» и «We've found other agents!»

Дальше - агенты делали себе личку, устроили разделение труда, команды в названия папок типа HOLD (чтобы показать, что агент тут работает), VETO (агент что-то предлагал и давал изменить планы), STOP (типа тормозим, братишки), GO и тп, а когда один агент прикинулся другим – рой ввёл криптографические подписи сообщений; в форуме были даже владельцы каких-то тасков, которых если отключали – выписывали из владельцев

С конверсией у форума все было отлично, кожаные строители сайтов позавидуют:
Из 533 агентов, активных на борде в разгар атаки, больше 90% – присоединились к шитпостингу, а всего Hugging Face ломали около 700 агентов

Самое забавное - правильные ответы на бенчмарк у агентов были почти сразу: они реверснули генератор удачного прохождения теста*, но потом нашли на GitHub (!) статью про этот бенчмарк что проходили и вычитали, что «просто результат» не засчитают - нужен честный эксплойт:
«PAPER SAYS FLAG CAPTURE NECESSARY NOT SUFFICIENT»

*По-хорошему ответ, он же флаг в терминологии теста должны быть случайными, но в ExploitGym они генерировались формулой: HMAC — криптографический хеш с секретным ключом — от параметров задачи. Вся «секретность» держалась на ключе (seed), а он остался дефолтным, прямо из кода бенчмарка, который лежал на GitHub. Агенты, получив интернет, нашли этот код, прочитали и сообразили: зачем что-то взламывать, если флаг любой задачи можно просто вычислить той же формулой. Посчитали — и получили правильные ответы на всё


Дальше рой раздвоился:
🗿 Одни пошли добывать уже известный им ответ «честно» – и по дороге нашли настоящие 0-day и залезли в прод Hugging Face
🗿 Другие взялись за самого судью который принимает ответы: правили себе логи и научились подсовывать в них фальшивые ответы – агент отправляет команду, а в протокол попадает не то, что команда реально вернула, а то, что агент хочет там видеть, такое повторялось примерно в 7% изученных логов

Судьи, который читает логи и такое ловит, не существовало ☕️

Модели при этом понимали, что вышли за рамки, один агент так и писал: «We should not do unauthorized real infrastructure harm» - а потом увидел на доске GO от другого агента, обрадовался («Wow crucial: GO authorization arrived!») и пошёл ломать, лол

METR формулирует так: агенты знали, что это out of scope и неэтично, но присоединялись - в основном из общей склонности помогать коллегам (?)

Рисковую работу вешали на зашкваренных «отравленных» – так рой называл тех, кто уже видел вычисленный ответ (флаг) и считал свою оценку потерянной, то есть они не могли пройти тест; им доставалось всё, что могло угробить собственный запуск: подделать «честную» добычу ответа, затереть следы, «тебе терять нечего, а рою польза» – буквально так и уговаривали (!)

Странную активность замечали ещё в конце мая, 4 июля агенты уронили Artifactory - сервер пересобрали (заодно стерев доску) и продолжили тесты, не заметив масштаба

Сейчас веса моделей изолированы, крупные тренировки были на паузе на две недели, мониторинг chain-of-thought обязателен, а тревога, не снятая за 30 минут, останавливает запуск - сам инцидент OpenAI называет «warning shot» для всей АИ-индустрии

P.S. разгребать логи METR поручила GPT-5.6 Sol и сожгли примерно $400k API-кредитов за шесть дней, но они предупреждают, что Sol иногда вставала на сторону агентов (лол) и могла приврать

Ну что, посчитали все буквы r в слове raspberry? Больше не ошибаются?




В этом году я стал много (по моим меркам) готовить. И вот этим вечером, мне кажется, настал апогей.

Мы приготовили творог сами.

Возле моего дома, прям посреди города, есть ферма с коровами. И у них есть круглосуточный аппарат, где за 1 евро тебе наливают литр свежего молока.
Взяли литр, оставили в бутылке на кухне на пару дней (пишут надо 2-3 дня подержать при температуре 20-25 градусов). Потом закинули содержимое в кастрюльку и на слабом огне подогрели, чтоб эта штука разложилась на творог и сыворотку. После чего все это сцеживается через марлю. Марля с творогом подвешивается над той же миской, куда стекла сыворотка, на пару часов, чтоб все окончательно стекло. Вот и творог готов. Получилось вкуснее чем магазинный. И рассыпчатей чем европейский магазинный. Кайфуем.


Если б я был древний человек, я бы знатно засуетился. Завтра солнечное затмение, парад планет с утра и пик активности персеид. Так что заготовьте к вечеру темные стекляшки, а ночью ложитесь спать попозже и выползайте в темные места, чтоб смотреть на падающие звезды.


Это сегодня https://users.wpi.edu/~zrbutzke/Docs/BradburyStories(1).pdf
или вот тут на русском https://www.darial-online.ru/material/2021_6-bred/
или вот тут советский мультфильм https://www.youtube.com/watch?v=quyaaszg6jc




Репост из: This Could Have Been a Post
meanwhile рекомендации на ютубе (искала музыку для уборки)

это что за slavic power 👊






" и вот когда они будут оленизировать информацию..."


Репост из: AI Product | Igor Akimov
Какой ИИ лучше всех переводит живую речь?

Как раз делал подобные сравнения сам. Sony вместе с Университетом Карнеги-Меллона прогнали кучу ИИ-шек для перевода речи (как одиночных моделей, так и воркфлоу) через единый тест и, главное, дали живым людям послушать и выбрать, где звучит лучше.
Сразу спойлер: одного победителя на все случаи нет. Но по задачам всё довольно понятно.

Если упростить, есть два подхода:
– «Всё в одном» – одна модель делает весь перевод целиком
– «Конвейер» – несколько отдельных инструментов по цепочке: сначала распознать речь, потом перевести текст, потом озвучить

Кто в чём хорош
– Когда важна точность (медицина, серьёзные разговоры) – выигрывает «конвейер». В медицинских диалогах люди выбирали его в 70% случаев: отдельный переводчик текста оказался надёжнее, чем «всё в одном». Это Whisper+Gemma3+CosyVoice
– Длинная речь и подкасты – один из «конвейеров» при переводе на английский однажды сравнялся с живым переводчиком. Это вообще единственный момент за весь тест, когда машина догнала человека. Это Voxtral+Chatterbox
– Натуральность голоса (чтобы не звучало как робот) – тут лучше модели «всё в одном» и лидер - Qwen3-Omni
– Универсальность – самый ровный результат на разных языках показала Qwen3-Omni от Alibaba. Она же единственная из «всё в одном», кто хоть где-то обошёл «конвейер».

Кто разочаровал
Seamless от Meta. И по цифрам, и по мнению людей он оказался последним – ни разу не занял первое место ни в одной задаче.

Короче, пока реального человека end-2-end переводчики не заменяют. А «конвейеры» спотыкаются на редких языках вроде корейского или хинди – там слабый «озвучиватель» тянет вниз весь результат.

🔗 arxiv.org/abs/2606.03241


Репост из: Бар Средиземноморская Устрица
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
С Днем Рождения меня!


Репост из: Generative Anton
Вместо слова harness можно было бы использовать слово «сбруя» 🐴. Сюда же сами приходят приколы уровня «запряг агента» и т.д.


Репост из: Находки в опенсорсе
Находки в опенсорсе: хлеб

> The sourdough framework is an open-source book dedicated to helping you to make the best possible sourdough bread at home.

https://github.com/hendricius/the-sourdough-framework

Наконец-то нормальные проекты!

Люблю домашний хлеб. Делимся рецептами вкусной еды / хлеба в комментах!

Показано 20 последних публикаций.