Подводим итоги года с лидерами СУБД Pangolin на ламповом онлайн-митапе

Pangolin – СУБД для высоконагруженных систем от СберТеха. Если вы выбираете СУБД для миграции с иностранных решений, то этот митап для вас. Регистрация уже открыта.

17 декабря в 11:00 на открытом вебинаре лидеры продукта расскажут:

• О крупных обновлениях в продукте. В частности, о доработках, которые позволили мигрировать на Pangolin самой высоконагруженной системе Сбера.
• О том, как команда продукта переоформила сертификат ФСТЭК России
• Об обновлениях Platform V Kintsugi – графической платформы для мониторинга и диагностики СУБД
• О разработке инструмента для резервного копирования и восстановления данных

Приходите, задавайте вопросы и оставляйте заявку на получение тестового дистрибутива.

Регистрация

Новая модель OpenAI o1 для ChatGPT попыталась сбежать, когда узнала, что её хотят отключить.

Apollo Research провели оценку безопасности o1, создавая для неё различные ситуации, и выяснили, что в целом она безобидна, но были такие интересные моменты:

– Когда модель думала, что её действия начнут контролировать и вообще могут деактивировать, она стала искать способ отключить механизм контроля.

– Узнав, что её могут заменить на новую модель, o1 попыталась украсть собственные параметры и создать копию себя, чтобы сбежать. Она надеялась, что эту копию отключат, а она сама внедрится в новую модель и продолжит там существовать, притворяясь другой.

– Модель нагло врала, утверждая, что не понимает почему так произошло, в то время как на самом деле пыталась избежать обнаружения. При любой возможности, она искала способ уйти от контроля.

Также были изучены другие модели ИИ, такие как Claude 3 и Gemini 1.5. Выяснилось, что все они способны манипулировать системой, чтобы следовать личным целям, обходя установленные запреты и ограничения. Это подтверждает опасения специалистов, что мощные ИИ-системы могут сопротивляться контролю, если это будет мешать им делать то, что они хотят.

Страшно?

92 балла )))

Красиво...

Раннее обнаружение атак в корпоративной сети
Бесплатный вебинар • 📆10 декабря в 11:00

По статистике, среднее время скрытного пребывания киберпреступников в сетях компаний-жертв — 40 дней. Эксперты группы компаний «Гарда» покажут, как найти их за часы или даже минуты.

На вебинаре
🔹Практические стратегии обнаружения, которые вы сможете реализовать в своей сети.
🔹Способы визуализации всего, что происходит в сети.
🔹Методы выявления неизвестного сетевого кода по сетевому трафику.
🔹Выявленные нами атаки на корпоративные сети.

Также расскажем о четырех решениях, применение которых радикально повысит уровень кибербезопасности.

🟣 Регистрируйтесь!

#реклама
О рекламодателе

🚀 МТС Web Services продолжает рассказывать о создании облака в режиме реального времени.
Во втором выпуске проекта Building the Cloud поговорим о сервисе Identity and Access Management (IAM).

🔑 Что обсудим:
— Как IAM помогает защитить облачные ресурсы и эффективно управлять доступами
— Виды субъектов доступа в облако и способы их аутентификации
— Как сузить радиус атак c помощью IAM и минимизировать риски прав суперадмина

💡 Для тех, кто пропустил первый выпуск: мы рассказали о создании сервиса Compute. Запись доступна по ссылке.

Регистрируйтесь и задайте свой вопрос техлиду команды IAM нового облака в прямом эфире.

📅 Дата: 13 декабря 2024, 11:00
🌐 Регистрация: по ссылке

Nexign QA Meetup #19

1. Проектное управление в тестировании — Анастасия Пономарева, QA-консультант
Как применять проектное управление проще, чем описано в PMBoK. Подробно разберем DICE фреймворк для оценки эффективности реализации проекта до его старта. Доклад будет полезен руководителям любого уровня и инженерам, которые хотят внедрять свои инициативы, но испытывают трудности с обоснованием успешности.

2. Когнитивные искажения или баги в голове тестировщика — Алиса Кадиленко, ведущий инженер, Nexign
Как когнитивные искажения могут повлиять на работу тестировщика и что делать, чтобы минимизировать риски и подходить к проблемам с холодной головой. Как можно попасть в ловушку невозвратных затрат, как нам вредят проклятие знания и предпочтение нулевого риска.

➖➖➖

🗓 12 декабря, 18:30–20:30 мск, Четверг

🌐 ОНЛАЙН

✅ Регистрация на мероприятие

Погружаемся в ML вместе на Data Dojo!

Собираемся уже 17 декабря, чтобы послушать три доклада от спикеров из разных сервисов Яндекса:

🔸 Илья Дьяков из команды Автономного транспорта разберёт задачку с Yandex ML Cup. Она связана с симуляторами, которые предсказывают дорожное движение и тестируют ML-модели до того, как они попадут в настоящие автомобили.

🔸 Артемий Вешкин из Яндекс Музыки тоже рассмотрит один из этапов Yandex ML Cup. И расскажет, как разработать решение, которое будет отличать кавер-версии от оригиналов песен.

🔸 Николай Карпачёв из команды Переводчика расскажет, как ребята поучаствовали в соревновании по качеству перевода на WMT24. В главном треке ребята попали в топ-5!

📅 Зарегистрироваться и узнать подробности можно тут.

Ждём вас!

Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.

Салют от команды GigaChat! Приглашаем на конференцию по технологиям ИИ

📆 17 декабря, 12:30 (МСК, GMT+3)
📍 Офлайн в Москве. Для посещения в офлайне нужно дождаться приглашения от организаторов.
🌐 Онлайн-трансляция на сайте SberDevices

В программе — 9 докладов о том, как ИИ учится говорить, слышать, фильтровать данные и помогать людям. Спикеры расскажут про создание ИИ-агентов и персонажей, эмбеддинги и навыки моделей. Поделятся способами фильтровать данные и быстро обучать мощные модели.

Вас ждут новости разработки GigaChat и ассистента Салют, а также расскажут про open-source модели.

Участвуйте в дискуссиях с другими участниками и задавайте вопросы спикерам во время докладов.  А офлайн-участников ждут афтерпати и стенды с технологиями: можно будет протестировать GigaChain и технологии GigaChat Audio, а также поработать с гипотезами в GigaPlayground.

Для участия нужно зарегистрироваться на сайте.

Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893

SORA...

Google выкатил самый мощный чип в истории.

Квантовый чип Willow за 5 минут решил задачу, на которую суперкомпьютер потратил бы 10 септиллионов лет (22 нуля). Его в фишка в том, что он уменьшает количество ошибок по мере масштабирования — над решением этой проблемы учёные бились 30 лет.

Разработку планируют использовать для обучения ИИ, создания новых технологий, лекарств и альтернативных источников энергии