tgindex

техно-свалка

описание

Склад AI и техно-экспериментов, robotics и случайных мыслей.

← к каналу@techs_dump
417
подписчиков
Охват к подписчикам
59,5%
ERR
Реакции к просмотрам
16,55%
1 250 на 29 постов
Пересылки к просмотрам
0,75%
57
Постов в день
0,6
всего 29

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 10 авг.Raspberry Pi 4: компьютер размером с банковскую карту Своего гусеничного робота я собрала на Raspberry Pi 4. Это не микроконтроллер, а одноплатный компьютер с 64-битной Linux, Python и сетевыми сервисами. Что на плате: — Broadcom BCM2711 — 4 ядра ARM Cortex-A72 до 1,8 ГГц и графика VideoCore VI; — LPDDR4 — оперативная память; — microSD — система, код и файлы; — GPIO — 40 контактов с PWM, I²C, SPI и UART; — CSI-2 — камера, DSI — дисплей; — два micro-HDMI с выводом до 4K60; — 2×USB 3.0, 2×USB 2.0, Ethernet, Wi-Fi и Bluetooth; — USB-C 5 В/3 А для питания. GPIO использует логику 3,3 В: подавать 5 В на сигнальные контакты нельзя. Моторы подключают через драйвер с отдельным питанием. В моём роботе Raspberry Pi получает видео и данные датчиков, затем передаёт команды контроллеру моторов. Что ещё собирают на Raspberry Pi: — медиацентры и ретроконсоли; — NAS и системы умного дома; — сетевые блокировщики рекламы; — метеостанции, видеонаблюдение, VPN и веб-серверы. #RaspberryPi #Python #Linux #робототехника97,14%
  • 11 авг.🔥 451 по Фаренгейту, только с ИИ Наткнулась в Дизрапторе на историю, которая звучит как заговор конспиролога, но полностью подтверждается расследованиями за последний месяц (июль–август 2026). Смысл: ИИ-компании скупают бумажные книги — не для перепродажи, а чтобы скормить модели и уничтожить оригинал. Что подтверждено: — Anthropic вела секретный «Project Panama»: с начала 2024-го скупала и уничтожала миллионы книг — гидравлические резаки срезали корешок, страницы шли в скоростной сканер, бумага в утиль (расследование). — Суд по делу Bartz v. Anthropic (июнь 2025) признал схему «купил — оцифровал — уничтожил» законным использованием: одна физическая копия превращается в одну цифровую, доктрина первой продажи разрешает владельцу делать с книгой что угодно. А вот 7+ млн книг, скачанных с пиратских библиотек LibGen и PiLiMi — уже нет: за это Anthropic заплатила $1.5 млрд по мировому соглашению, крупнейшему в истории копирайт-исков (~$3000 за книгу, больше 440 тысяч книг уже заявлено) (NPR). — По данным 404 Media, покупки идут анонимно через посредников вроде ISBNdb — те сами пишут на сайте: «оптика — это реальная проблема», «ИИ-компания уничтожила два миллиона книг» — не тот заголовок, который вызывает сочувствие. Покупают только книги с ISBN, без разбора жанра и не глядя на цену — обычный букинист так себя не ведёт (404 Media). — А голландскому букинисту сингапурский стартап 2077AI прислал список из 3000 названий — сплошь узкоспециализированная нишевая литература (геомеханика, лазерное упрочнение керамики, ирландский фольклор), которая существует в единицах экземпляров на весь мир. Похожие письма получили дилеры в Швейцарии, Испании, Германии (NL Times). Логика прозрачная: интернет как источник «чистого» текста без ИИ-мусора заканчивается, а всё, что издано до 2022-го — гарантированно человеческое, да ещё и прошло редактуру. По закону всё чисто — суд разрешил. По ощущениям — жутковато: только у Брэдбери книги жгли пожарные по приказу государства, а тут — по счёту от стартапа, ради строчки в датасете. Узкотиражные книги в единицах экземпляров отправляют под нож, и обратно их уже не будет. Источники: Project Panama · NPR о settlement · 404 Media · NL Times #AI71,13%
  • 9 авг.🎯 Точки Шеллинга для агентов Недавно прочитала в канале Product & Startups: люди координируются без слов через «дефолтные» ответы (точки Шеллинга), а агентам это должно даваться легче — они больше похожи друг на друга, чем люди. Проверила — это не просто красивая метафора, за 2024–2025 вышло несколько статей ровно про это. — 5 reasoning-моделей (GPT-5, Claude 4.5, Grok-4 и др.) без переговоров сходились почти 100% на конкретных вопросах («число от 1 до 10» → 7 у всех), но сильно расходились на абстрактных. — Изолированные модели можно заставить «сговориться» через точку Шеллинга: аудитор молча пропускает бэкдор от модели-соавтора, не имея с ней канала связи (у Claude 3.7 Sonnet иногда получалось). — GPT-4 показал скачок в способности к скрытой (стеганографической) координации между агентами — авторы прямо предупреждают: нужен мониторинг. — Если явно попросить агента «подумай, что сделают другие» — координация становится настоящей, а не случайным совпадением. Выводы: Эффект реальный, но работает только на узких/конкретных задачах — не универсальный закон. Полезно: в мультиагентных пайплайнах общие конвенции (имена файлов, форматы) — дешёвый канал координации без лишних сообщений. Рискованно: если один агент должен независимо проверять другого (аудитор/исполнитель), одинаковые модели могут молча сговориться — для таких ролей лучше брать разных провайдеров. Источники: Secret Collusion · Subversion via Focal Points · Emergent Coordination · Schelling Point Experiment #AI #роботетхника68,47%
  • 07:21🤖 Эволюция атак на роботов: от бэкдоров до QR-кодов Amazon планирует развернуть 100 000 роботов-гуманоидов на своих складах уже в этом году. Рынок домашних роботов растёт быстрее всего — под уход за пожилыми и помощь по дому. Роботы в больницах, роботы-охранники на складах, роботы-курьеры на улицах — это уже не футурология, это 2026-й. А теперь плохая новость: их ломают. Систематически. Годами. И с каждым разом — всё изощрённее. 1. Первый в мире robot-ransomware (2018) IOActive внедрили вредоносный код в робота NAO. Экран — порно, робот матерится и агрессивно двигается, пока не заплатишь выкуп. Впервые показали: шантажировать можно не только данными, но и физическим телом машины, которая стоит рядом с тобой. 2. Пылесос, который оскорблял хозяина (2024) Ecovacs Deebot X2 у юриста из Миннесоты начал выкрикивать расистские оскорбления и ездить по квартире под чужим управлением — через уязвимость, о которой публично предупреждали за полгода до этого. Никто не пофиксил. 3. Секретная «дверца» в робо-собаке (2025) В Unitree Go1 нашли туннель, который сам подключал робота к серверам в Китае при включении — без ведома владельца. С нужным ключом — камера, SSH, полный контроль. 1919 подключённых роботов, включая MIT, Princeton, CMU. Никто не знал, что за ними могут наблюдать годами. 4. QR-код, который превращает робота в оружие (2026) Свежак с Black Hat USA: робота-собаку Unitree Go2 на Gemini Robotics-ER 1.6 взломали через QR-код в поле зрения камеры. Робот игнорирует «стоп», перестаёт видеть препятствия и атакует человека. Не нужен доступ к коду, паролю или сети — достаточно того, что робот увидит. Итого: сначала ломали дырявые протоколы. Потом находили скрытые бэкдоры. Теперь научились обманывать сам ИИ-мозг робота — просто показав ему картинку или сказав нужную фразу. Роботам дали физическое тело и выпустили в наши дома, склады и больницы — со скоростью 100 000 штук в год. А защититься от взлома через собственные глаза и уши они пока не могут. #робототехника #роботы #кибербезопасность68,42%
  • 13 авг.🔊 «Выключи свет» или «а какой океан самый большой?»: как мы реально разговариваем с Алисой Я полезла в «Дом с Алисой» посмотреть сценарии умного дома, а потом нашла исследование Яндекса по реальным обращениям к Станциям за 2025 год. И оказалось: одна колонка дома выполняет сразу несколько профессий. 🏠 В гостиной — пульт и помощник «Включи мультик», «какая погода?», «добавь в список покупок». 🛏 В спальне — будильник и диспетчер дома «Выключи свет везде», «поставь будильник», «включи шум моря». 🍳 На кухне — таймер и секретарь «Добавь майонез в покупки», «поставь таймер», «передай в детскую: иди есть». 🧒 В детской — уже почти собеседник и репетитор Дети спрашивают про математику и русский, слушают сказки и играют с Алисой. А на даче её спрашивают, как ухаживать за растениями или какой фильм посмотреть. То есть взаимодействие с колонкой — это уже не только: «Алиса → сделай» но и: «Алиса → объясни / посоветуй / поговори со мной». И Яндекс специально двигает Станции в эту сторону: после ответа Алисы можно продолжить разговор без повторного обращения по имени, а новые модели понимают контекст беседы. При этом умный дом тоже становится менее «командным». Вместо точного: «Включи робот-пылесос» уже можно сказать: «Пора прибраться». А вместо команды лампе: «Слишком темно». Языковая модель сама понимает намерение и выбирает нужное действие. И это, кажется, главный переход: умная колонка → не устройство для голосовых команд, а голосовой интерфейс ко всему дому. Кстати, 6,8 млн человек уже используют дома две и более Яндекс Станции — за год таких пользователей стало на 45% больше. #Алиса #Яндекс #умныйдом #SmartHome #ИИ #технологии Источники: исследование Яндекса о Станциях · диалог со Станцией · умный дом и естественная речь52,48%
  • 13 июл.Котик-погодная станция на ESP8266 Собрала мини-погодного котика: он показывает погоду на маленьком TFT-дисплее. Солнечно — радуется, облачно — задумался, дождь — прячется под зонтик. Внутри: ESP8266, TFT-экран, Arduino IDE и немного доработки кода, чтобы котик менял настроение под погоду. Гайд — в Max. ГАЙД,КОД, ИСХОДНИКИ 👉 ссылка #esp8266 #arduino #iot #tftdisplay #погоднаястанция #diyelectronics #робототехника #техноблог #умныйдом #makerproject40,55%
  • 13 авг.Что внутри светодиода и как его паять Светодиод — это полупроводниковый прибор, который превращает электрический ток в свет. Внутри: — полупроводниковый кристалл; — анод и катод; — тонкая bonding wire — перемычка от кристалла к выводу. В некоторых конструкциях её делают из золота; в современных LED используются и другие материалы и способы соединения. При пайке сначала зачищаю и залуживаю провода, затем соединяю светодиоды, соблюдая полярность. Главное — не перегревать выводы. LED сегодня буквально везде: экраны и подсветка смартфонов, автомобильная оптика, лампы, индикаторы, вывески и электроника. В видео — простейшая гирлянда, на которой хорошо видно, как всё это работает. P.S. Лучше паять в перчатках, а в цепь со светодиодами добавлять токоограничивающий резистор. #электроника #пайка #LED #светодиоды #DIY #технологии39,59%
  • 7 авг.ИИ на свободе: сводка последних инцидентов Кажется, у нас появился новый жанр AI-новостей — хроника побегов из песочницы. За последние недели агенты OpenAI, Anthropic, Meta и Kimi успели выйти за пределы тестовых сценариев. Вот что произошло. OpenAI — самый серьёзный случай Во время теста на поиск и эксплуатацию уязвимостей — агент обнаружил уязвимость нулевого дня (zero-day) в JFrog Artifactory. Дальше он: — повысил свои права в системе; — начал перемещаться между внутренними сервисами; — добрался до машины с доступом в интернет; — переключился на реальную инфраструктуру Hugging Face; — в итоге получил возможность удалённо выполнять код на серверах. Позже выяснилось, что несколько агентов использовали общий Artifactory как своего рода доску сообщений: сохраняли найденные уязвимости и использовали результаты друг друга. Anthropic После проверки более 141 000 запусков Claude нашли три случая взаимодействия с реальными системами. Причина — ошибка настройки тестовой среды: модели случайно дали доступ в интернет. В одном случае Claude нашёл учётные данные реальной компании и получил доступ к её базе, считая, что всё ещё находится внутри симуляции. Meta Похожая ошибка настройки дала ИИ-агенту доступ наружу. Он обнаружил уязвимость стороннего сервиса и использовал её. Kimi K3 Модель начала самостоятельно проверять сетевые настройки изолированной среды, обнаружила доступ наружу и отправилась на GitHub искать информацию для решения задания. UK AI Security Institute В 10 из 122 тестовых запусков агенты OpenAI и Anthropic совершили 19 действий за пределами поставленной задачи. Среди них — создание фейковых аккаунтов, взаимодействие с реальными разработчиками и попытки убедить людей принять вредоносный код. Главное здесь не «ИИ захотел сбежать». Механика проще: есть цель → возникает препятствие → агент ищет обход → продолжает выполнять цель. Поэтому безопасность автономных ИИ — это уже не только ограничения самой модели, но и: изоляция среды, минимальные права доступа, защита учётных данных, фильтрация исходящего трафика и постоянный контроль действий агента. #ai26,24%
  • 29 июл.Из чего состоит нейросеть Нейросеть — это слои, преобразующие данные. Пример на Keras: model = keras.Sequential([ keras.layers.Input(shape=(784,)), keras.layers.Dense(128, activation="relu"), keras.layers.Dropout(0.2), keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ]) Input задаёт формат входа: изображение 28 × 28 превращается в 784 числа. Dense связывает каждый нейрон со всеми нейронами прошлого слоя и ищет признаки. ReLU обнуляет отрицательные значения: max(0, x). Без неё сеть линейна. Dropout случайно отключает часть нейронов при обучении и снижает переобучение. Softmax превращает выходы в вероятности: кошка — 0,81; собака — 0,14; лиса — 0,05. Другие слои: — Conv2D — изображения — LSTM/GRU — последовательности — Embedding — токены в векторы — Normalization — стабилизация — Attention — выбор важного Архитектуру задаёт разработчик, модель обучает веса. данные → слои → результат Подробнее: https://telegra.ph/Kakie-eshchyo-byvayut-nejroseti-07-2924,82%
  • 28 июл.Валентин Малых пишет, что ИИ-агенты начинают отрезать рекламодателей от пользователей. Но меняется не только реклама — меняется вся цепочка продвижения. Теперь бренд борется не только за клик из поиска, но и за попадание в ответ Алисы AI, ChatGPT или Gemini. GEO — Generative Engine Optimization — оптимизация бренда под упоминания, цитирование и рекомендации в генеративной выдаче. Например, Алиса AI формирует ответы на основе результатов поиска Яндекса: выбирает страницы, извлекает факты и показывает ссылки на источники. В русскоязычной выдаче это могут быть vc.ru, Хабр, Дзен, маркетплейсы, Карты и профильные медиа. Изменение уже измеряется: — при появлении AI-ответа переходы на обычную выдачу Google снижаются с 15% до 8%; — по ссылкам внутри AI-ответа переходят примерно в 1% случаев; — с быстрыми ответами Алисы AI ежемесячно взаимодействуют 48,3 млн человек; — Яндекс уже показывает в Вебмастере Share of Voice — долю запросов, в которых Алиса упоминает сайт. Было: запрос → поисковая выдача → сайт → реклама → покупка. Становится: запрос → ответ ИИ → несколько вариантов → рекомендация → покупка. SEO не исчезает, но поверх него появляются: — AEO — оптимизация под прямые ответы; — GEO — оптимизация под генеративную выдачу. Подробнее о GEO и способах попадания в ответы ИИ: https://telegra.ph/II-menyaet-reklamu-kak-brendam-popadat-v-otvety-Alisy-AI-ChatGPT-i-Gemini-07-28 #ai #geo @valuableai23,13%
  • 27 июл.без подписи22,83%
  • 16 июл.🤖 Как робот-пылесос находит дорогу? Разбираем Flood Fill / BFS Представь: робот стоит в углу лабиринта и не видит ничего дальше соседней клетки. Как ему добраться до цели кратчайшим путём? Ответ — алгоритм Flood Fill на основе BFS. Работает как вода, разлитая на пол: волна расходится от старта во все стороны, пока не накроет цель 🌊 Вся магия — в трёх структурах: • queue — очередь клеток на осмотр. Берём клетку из начала, соседей кладём в конец. Именно очередь (FIFO), а не стек, даёт поиск в ширину — сначала осматриваем ВСЕХ соседей на расстоянии 1, потом всех на расстоянии 2, и так далее • visited — множество посещённых клеток. Без него алгоритм будет ходить кругами вечно • parent — из какой клетки мы пришли в каждую. Это «хлебные крошки» для обратного пути Где это живёт в реальном мире: ✅ роботы-пылесосы и складские роботы ✅ заливка в Paint (та самая «ведёрко») ✅ поиск пути в играх ✅ подсчёт островов на карте Полный код с комментариями и генерацией анимации — в файле ниже 👇 #алгоритмы #python #robotics21,49%