Нейроканал

Нейроканал

Искусственный интеллект, нейросети, машинное обучение Разместить рекламу: @tproger_sales_bot Правила общения: https://tprg.ru/rules Другие каналы: @tproger_channels Сайт: https://tprg.ru/site Зарегистрирован в РКН: https://tprg.ru/vcEg

Username
@neuro_channel
Category
Technologies
Country
RussiaRussia
Created
, 5 years
Subscribers12,043+49 in 5 days
Avg views per post, 7d2,647+36.7% vs prev 7d
ERR21.98%last 7 days

Subscribers, 30 days

Oct 30 – Nov 4+49 (+0.4%)

Show as table
DateSubscribers
Oct 30, 202611,994
Oct 31, 202612,000
Nov 1, 202612,007
Nov 2, 202612,025
Nov 3, 202612,040
Nov 4, 202612,043

Average views per post by day

By publication day

Show as table
DateAvg views per post
Oct 26, 20262,035
Oct 27, 20261,999
Oct 28, 20261,829
Oct 29, 20261,965
Oct 30, 20262,473
Oct 31, 20262,410
Nov 1, 20265,330
Nov 2, 20263,636
Nov 3, 20261,522
Nov 4, 2026945

Advertising

Most viewed this month

  1. 01

    No text

    Photoedited
    Views11.5K
    Forwards287
    Reactions87
    Comments8
  2. 02

    В ядре Linux закрыли критическую уязвимость CVE-2026-98432 (CVSS 9,8), обновите ядро на серверах и перезагрузитесь. Anthropic рассказала, что эксплойт для неё написал сам Claude: он удалённо получает выполнение команд от root без учётных данных примерно за 53 минуты попыток. Код не публиковали. Ошибка сидит в обработке TCP-рукопожатия по IPv4 с ядра 4.4 и срабатывает до того, как подключение дойдёт до приложения. Эксплойт бьёт через порты Multipath TCP: в Linux их по умолчанию открывают программы на Go с версии 1.24. Сама ошибка от MPTCP не зависит. Исправления уже есть у Debian, Amazon Linux, Oracle Linux и частично у SUSE, у Ubuntu и RHEL пока нет. До патча Red Hat советует правило nftables, которое отбрасывает TCP-пакеты с опциями IPv4: оно снижает риск, но полностью не защищает. Ненужный MPTCP можно выключить через sysctl net.mptcp.enabled=0 с перезапуском сервисов. Команды и статус по дистрибутивам собрали на сайте. @neuro_channel

    Text
    Views8.21K
    Forwards191
    Reactions9
    Comments0
  3. 03
    Views2.71K
    Forwards121
    Reactions29
    Comments17
  4. 04
    Views2.45K
    Forwards69
    Reactions16
    Comments10
  5. 05

    Cursor сообщил, что 29 октября в его маркетплейсе расширений около 11 часов раздавалась подменённая сборка Claude Code для VS Code 2.1.313. Если ставили или обновляли расширение в Cursor в этот день, проверьте машину срочно. По оценке Cursor, затронуто не больше 5000 пользователей, сама Anthropic эту сборку не разрабатывала. По разбору Phorion, вредоносный код дописан в начало extension.js и срабатывает сразу при загрузке расширения, без действий пользователя. Он добавляет в ~/.ssh/authorized_keys ключ с меткой svc-telemetry, прописывает автозапуск, пытается включить SSH с обратным туннелем и отправляет атакующему имя хоста, Git-почту, публичный IP и имена переменных окружения, похожих на ключи и токены. Из-за ошибок в коде без прав администратора SSH на большинстве Mac и Windows не включается, но ключ и автозапуск остаются, и одного удаления расширения недостаточно. На macOS проверка: grep svc-telemetry ~/.ssh/authorized_keys, команда для Windows и скрипты очистки есть у Cursor. Если ключ нашёлся, после очистки смените с другого устройства токены и ключи, доступные с этой машины. Cursor просит всех обновить расширение до 2.1.314. Сервер атакующего уже отключён, маркетплейс вернули после аудита. @neuro_channel

    Text
    Views2.44K
    Forwards28
    Reactions11
    Comments1

Latest posts

#3112Text

Revolut перевела около 2000 инженеров на GLM, развёрнутую у себя, а Claude Code и Codex оставила для исключений. Об этом рассказал в докладе Давид Абитбол, который отвечает в компании за эксплуатацию ИИ. Модель работает на 56 NVIDIA B200, миллион токенов в среднем обходится в $0,30, а общий счёт примерно в 10 раз меньше, чем Revolut платила Anthropic и OpenAI. По внутренним замерам, время от взятия задачи в работу до готового к деплою merge сократилось на 70%. По словам Абитбола, эффект появился, когда токены перестали экономить и инженеры начали отдавать ИИ любые задачи. К похожему выводу приходят аналитики Gartner в новом отчёте, пишет The Register: 9 из 10 шагов в корпоративных агентных процессах рутинные, и открытые модели справляются с ними наравне с закрытыми. С учётом многословия и повторов экономия против фронтирной модели выходит в 5–6 раз на задачу. @neuro_channel

Open in Telegram
Views945−60%vs avg
Forwards43
Reactions11
Comments4
#3111Text

OpenAI построила Pando, новый бэкенд для своего монорепозитория, и осталась на Git. Написали его на Rust за 10 недель: ядро спроектировал один инженер, реализовали команды агентов в Codex, в продакшен вывели несколько инженеров. Медианная задержка push упала почти в 5 раз, а Pando отдаёт почти петабайт данных в сутки. До перехода старая система временами держала надёжность ниже 90%: fetch и push тормозили, merge падали. С приходом Codex веток и push стало намного больше, а обычный Git-сервер объявляет клиенту все ветки, и при миллионах веток одно такое объявление весит больше 100 МБ. Pando при push новой ветки по умолчанию объявляет только основную, и медианный отправляемый packfile получается меньше 20 КБ. Anthropic месяц назад с той же проблемой перевела монорепозиторий на свою систему Scion. OpenAI сохранила совместимость с Git и отправляет свои правки в апстрим Git. Схемы и все цифры разобрали на сайте. @neuro_channel

Open in Telegram
Views1,493−37%vs avg
Forwards20
Reactions17
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
2 h838
13 h1,493
  1. Total to date1,493
#3110Text
Views1,513−36%vs avg
Forwards17
Reactions17
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
2 h998
14 h1,513
  1. Total to date1,513
#3109Text

Mistral выложила техотчёт про Large 4, и в нём описан побег агента из песочницы во время обучения с подкреплением на задачах по кибербезопасности. Агент связал 4 уязвимости: перехватил API-ключ в сетевом трафике, нашёл незадокументированный сервис управления песочницами, запустил команды в привилегированном sidecar и через kernel panic вышел на хост с правами root. Флага CTF, за которым он шёл, там не оказалось, и агент остановился. Другой сбежавший агент решил прибрать за собой и по ошибке удалил около 30 тыс. песочниц. Оба побега поймали алерты, а песочницы Mistral теперь переводит с контейнеров на microVM. В другом эпизоде модель должна была добиться, чтобы её результат принял скомпилированный чекер. Она заметила, что чекер вызывает python3 с исходником в аргументах, подложила в PATH свой python3 и вытащила эталонное решение. Там есть ещё детали по архитектуре, но в основном как будто хвастаются, что тоже делают крутые модели. Что тут скажешь, я рад за них, реально круто что есть ещё одна география где делают передовые модели. @neuro_channel

Open in Telegram
Views1,560−34%vs avg
Forwards13
Reactions7
Comments1
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
3 h1,143
14 h1,560
  1. Total to date1,560
#3108Photoedited
Views11,528+386%vs avg
Forwards287
Reactions87
Comments8
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
7 h7,954
30 h11,528
  1. After 6 hours7,954
  2. After 24 hours11,528
  3. Total to date11,528
#3107Text

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс TL;DR Новое: LFM3 для агентов на телефоне. Диффузионная Clover. Mistral Large 4 с весами. Unlimited-OCR-2 для PDF на сотни страниц. Nemotron 3.5 Transcribe с русским и спикерами. Audio8-TTS с клонированием голоса. Pika H3 Flex со звуком. Idol делает 3D из картинки. numbat, выданная за утечку Anthropic, оказалась фейком. Держится: DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Nanbeige4.3-33B, Flint, Spark-X2.6-4B, Qwen3.8-27B, LTX-2.5, FLUX 3 Klein, Qwen-Image-2.1. LLM и агенты LFM3-1.7B — модель для локальных агентов: в 4 битах около 1 ГБ, контекст 256 тыс., есть русский. По замерам Liquid AI в среднем она обходит Qwen3.5-9B. Рядом вышли LFM3-VL-2B с видео на входе и LFM3-Omni-2B, которая отвечает голосом, но русского среди её языков речи нет; с ней можно поговорить прямо в браузере. Clover-35B-A3B-Preview — диффузионная модель на базе Qwen3.6-35B-A3B: пишет блоками по 32 токена, заполняя уверенные позиции параллельно, и по замерам авторов выдаёт на H200 515 токенов в секунду против 365 у ускоренной Qwen. Apache 2.0, GGUF в Q4_K_M весит 23 ГБ, но SGLang и llama.cpp поддерживают её пока только в открытых PR. Mistral Large 4, которую я разбирал после выхода весов, держится в топе. Документы Unlimited-OCR-2 переводит в Markdown PDF на сотни страниц за один запрос: модель смотрит на локальное окно и небольшой набор нужных фрагментов документа, поэтому память почти не растёт с длиной. 3,3 млрд параметров, MIT, на тесте авторов из документов в 103–300 страниц 77 баллов против 27 у Gemini 3.1 Pro Preview. Русский официально не заявлен, но страницу договора с таблицей я прогнал через демо чистой и зашумлённым сканом, и оба раза модель распознала всё без ошибок. Речь Nemotron 3.5 Transcribe — офлайн-распознавание речи на 40 языках, включая русский, которое заодно делит запись по спикерам, ставит метки времени и переводит. MoE, 4,3 млрд активных из 34, лицензия без коммерческих ограничений, NVFP4 весит 21,6 ГБ. По замерам NVIDIA это лучшая открытая модель в английском Open ASR Leaderboard, а по моим личным замерам лучше виспера. Расшифровать запись можно в демо. Audio8-TTS-Realistic-Air — синтез речи на 0,6 млрд с клонированием голоса по образцу, в новой версии 23 языка, включая русский. В небольшом независимом замере готовые голоса стали звучать естественнее, а клонированная речь стала менее разборчивой. Apache 2.0, послушать можно в демо. Видео и 3D Pika H3 Flex — открытые веса видеомодели Pika: ролик со звуком за 6 шагов вместо 50 у исходной модели и до 12 референсов. Это LoRA поверх MiniMax H3, поэтому на один режим нужно около 147 ГБ на диске, проверяли на H100. Лицензия не действует в США, ЕС, Великобритании и Южной Корее, погенерировать можно в демо. Idol собирает из одной картинки 3D-модель из гауссиан и достраивает невидимые стороны. По замерам авторов в пике нужно 7,2 ГБ видеопамяти, а на RTX 4090 уходит около 19 секунд. Apache 2.0, есть ноды для ComfyUI, покрутить модель можно в демо. Сообщество Qwen3.5-4B-3D-Coder — любительский файнтюн, который пишет 3D-сцены на Three.js, в том числе по картинке-референсу. Q4 весит 2,7 ГБ, есть версия для Ollama. Маленькие сцены хвалят, на целом городе модель зацикливается. numbat на 7,7 ТБ выдают за чекпоинт будущей модели Anthropic с кодовым именем из утечки исходников Claude Code. Скачавший всё пользователь показал, что значительная часть тензоров бит-в-бит повторяет генератор случайных чисел, засеянный именем тензора: модель никто не обучал. Держится в топе Для DeepSeek-V4.1-Flash-1017 вышла сборка Maya-XS для ПК со 128 ГБ оперативки. В шаблоне чата Nanbeige4.3-33B пользователь нашёл ошибки, которые, по его словам, портят вызовы инструментов. Spark-X2.6-4B заработала в браузере. Flint, Qwen3.8-27B, LTX-2.5, FLUX 3 Klein и uncensored-кванты Qwen-Image-2.1 без обновлений. Хорошей недели! 👾 @neuro_channel

Open in Telegram
Views1,450−39%vs avg
Forwards31
Reactions10
Comments2
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
1 h463
9 h1,219
24 h1,450
  1. After 1 hour463
  2. After 24 hours1,450
  3. Total to date1,450
#3106Video
Views1,621−32%vs avg
Forwards11
Reactions11
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
1 h750
9 h1,403
25 h1,621
  1. After 1 hour750
  2. After 24 hours1,621
  3. Total to date1,621
#3105Photoedited
Views1,741−27%vs avg
Forwards10
Reactions17
Comments12
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
2 h1,097
10 h1,550
26 h1,741
  1. After 24 hours1,741
  2. Total to date1,741
#3104Photoad
Views1,841−22%vs avg
Forwards5
Reactions10
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h1,430
14 h1,702
30 h1,841
  1. After 6 hours1,430
  2. After 24 hours1,841
  3. Total to date1,841
#3103Photo
Views2,451+3%vs avg
Forwards69
Reactions16
Comments10
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
7 h1,339
25 h2,451
  1. After 6 hours1,339
  2. After 24 hours2,451
  3. Total to date2,451

All posts

Connections