AI-агенты

Рукожопатие Linux

Обложка: Рукожопатие Linux

В октябре 2026 года в ядре Linux закрыли дыру, в которую мог войти любой, кто умеет отправить TCP-пакет. Это происходит ещё до того, как хоть один байт доходит до вашего приложения, без пароля и без аккаунта — уязвимый код срабатывает в момент, когда ядро ещё только пожимает руку входящему соединению. Баг родился в январе 2016-го. Десять лет через него проходило практически каждое TCP-соединение в интернете. А 27 октября Anthropic сообщила, что её неопубликованная модель написала к нему эксплойт: 48 минут — и у неё адрес ядра, ещё пять — и у неё root. Дыра тут, в сущности, ни при чём. Просто взлом подешевел, а мы продолжаем считать по-старому. И нет, это не история о том, что ИИ всех взломает. Пока мы спорили, заменит ли нас Copilot, изменились две вещи, и произошло это одновременно. Первая. Десять лет мы жили с багом, который снаружи неотличим от аккуратно спрятанной закладки.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?