⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_79
🔠Q79: Что такое Wireshark ?
✔️Ответ
Wireshark — это инструмент для захвата и анализа сетевых пакетов. Он используется для перехвата и анализа сетевого трафика, включая передачу данных по сети, обмен данными между компьютерами и передачу файлов. Wireshark позволяет захватывать пакеты данных, просматривать их содержимое, извлекать информацию из заголовков и тела пакетов, а также анализировать сетевой трафик для выявления аномалий или необычных событий. Wireshark является бесплатным инструментом с открытым исходным кодом и широко используется в индустрии связи, безопасности и научных исследованиях.
Ссылка: https://github.com/wireshark/wireshark
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#wireshark #networkanalysis #packetcapture #datatransfer #networktrafficanalysis #dataextraction #networksecurity #anomalydetection #opensource #telecommunications #scientificresearch
🔠Q79: Что такое Wireshark ?
✔️Ответ
Wireshark — это инструмент для захвата и анализа сетевых пакетов. Он используется для перехвата и анализа сетевого трафика, включая передачу данных по сети, обмен данными между компьютерами и передачу файлов. Wireshark позволяет захватывать пакеты данных, просматривать их содержимое, извлекать информацию из заголовков и тела пакетов, а также анализировать сетевой трафик для выявления аномалий или необычных событий. Wireshark является бесплатным инструментом с открытым исходным кодом и широко используется в индустрии связи, безопасности и научных исследованиях.
Ссылка: https://github.com/wireshark/wireshark
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#wireshark #networkanalysis #packetcapture #datatransfer #networktrafficanalysis #dataextraction #networksecurity #anomalydetection #opensource #telecommunications #scientificresearch
⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_81
🔠Q81: Что такое Nmap (Network Mapper)?
✔️Ответ
Nmap (Network Mapper) - это открытое программное обеспечение для сканирования сети и анализа безопасности. Он используется для обнаружения узлов на сети, определения открытых портов и оценки уязвимостей систем. Nmap может выполнять различные типы сканирования, включая TCP, UDP, SYN/ACK, FIN, XMAS, NULL и другие.
Он также может обнаруживать и определять операционные системы, работающие на удаленных узлах, и собирать информацию о сервисах, запущенных на определенных портах. Nmap широко используется системными администраторами и аналитиками безопасности для проверки безопасности сетей и выявления потенциальных уязвимостей.
Ссылка: https://github.com/nmap/nmap
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#nmap #networkmapper #opensource #securityanalysis #networkscanning #hostdetection #portscanning #vulnerabilityassessment #tcp
🔠Q81: Что такое Nmap (Network Mapper)?
✔️Ответ
Nmap (Network Mapper) - это открытое программное обеспечение для сканирования сети и анализа безопасности. Он используется для обнаружения узлов на сети, определения открытых портов и оценки уязвимостей систем. Nmap может выполнять различные типы сканирования, включая TCP, UDP, SYN/ACK, FIN, XMAS, NULL и другие.
Он также может обнаруживать и определять операционные системы, работающие на удаленных узлах, и собирать информацию о сервисах, запущенных на определенных портах. Nmap широко используется системными администраторами и аналитиками безопасности для проверки безопасности сетей и выявления потенциальных уязвимостей.
Ссылка: https://github.com/nmap/nmap
🔥🔥🔥Отказ от ответственности: см. в постах выше.
#nmap #networkmapper #opensource #securityanalysis #networkscanning #hostdetection #portscanning #vulnerabilityassessment #tcp
MongoDB представили открытый MCP сервер, который позволяет AI-инструментам вроде Claude, Cursor и GitHub Copilot напрямую общаться с вашей MongoDB-базой.
Теперь даже без знаний запросов можно просто написать:
• «Покажи самых активных пользователей»
• «Создай нового пользователя с правами только на чтение»
• «Как устроена коллекция orders?»
⚙️ MCP Server поддерживает:
• MongoDB Atlas
• Community Edition
• Enterprise Advanced
📌 Главное — не нужен SQL, не нужно знать синтаксис. Достаточно обычного языка.
💡 Под капотом: AI превращает ваши фразы в рабочие Mongo-запросы.
Открытый исходный код. Готово к продакшену.
📌 GitHub
#MongoDB #AItools #OpenSource #MCP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - mongodb-js/mongodb-mcp-server: A Model Context Protocol server to connect to MongoDB databases and MongoDB Atlas Clusters.
A Model Context Protocol server to connect to MongoDB databases and MongoDB Atlas Clusters. - mongodb-js/mongodb-mcp-server
🇨🇳 Китайские ИИ-модели захватили мировой opensource-рейтинг! 🚀
Всего через несколько лет после начала «гонки больших моделей» китайские разработчики стали доминировать в мировых рейтингах открытых ИИ. Недавно инженер Rohan Paul обнаружил, что на платформе Design Arena все 15 первых мест занимают модели из КНР.
Почему это важно?
Design Arena — крупнейший бенчмарк для генеративного ИИ, где люди напрямую сравнивают ответы моделей и голосуют за лучший. Рейтинг строится по системе Elo (как в шахматах), что обеспечивает честную и объективную оценку пользовательского опыта.
🏆 ТОП-5 открытых моделей:
1. DeepSeek-R1-0528
2. GLM-4.5 (Zhipu AI)
3. Qwen 3 Coder 480B (Alibaba)
4. DeepSeek-V3-0324
5. DeepSeek-V3.1 (Thinking)
Далее в списке — ещё 10 китайских моделей. OpenAI GPT OSS 120B находится лишь на 16-й позиции.
📊 Распределение по компаниям:
• Alibaba: 6 моделей
• DeepSeek: 5 моделей
• Zhipu AI: 3 модели
• Moonshot AI (Kimi): 1 модель
Технические детали
В июле на Hugging Face китайские компании (Alibaba, Tencent, StepFun и др.) открыли 33 новые модели. Аналитики Interconnects выделяют 19 ключевых лабораторий Китая в области opensource-ИИ, включая DeepSeek, Qwen, MiniMax, Baidu ERNIE и Huawei Pangu.
Вывод
Китайский opensource-ИИ не просто догнал западные аналоги — он задаёт новые стандарты качества. Если раньше opensource-сообщество ассоциировалось с Llama, то сейчас лидерами стали Qwen и DeepSeek.
Подробнее в оригинальной статье.
#КитайскийИИ #КитайAI #OpenSource #DeepSeek #Qwen #DesignArena #HuggingFace
Всего через несколько лет после начала «гонки больших моделей» китайские разработчики стали доминировать в мировых рейтингах открытых ИИ. Недавно инженер Rohan Paul обнаружил, что на платформе Design Arena все 15 первых мест занимают модели из КНР.
Почему это важно?
Design Arena — крупнейший бенчмарк для генеративного ИИ, где люди напрямую сравнивают ответы моделей и голосуют за лучший. Рейтинг строится по системе Elo (как в шахматах), что обеспечивает честную и объективную оценку пользовательского опыта.
🏆 ТОП-5 открытых моделей:
1. DeepSeek-R1-0528
2. GLM-4.5 (Zhipu AI)
3. Qwen 3 Coder 480B (Alibaba)
4. DeepSeek-V3-0324
5. DeepSeek-V3.1 (Thinking)
Далее в списке — ещё 10 китайских моделей. OpenAI GPT OSS 120B находится лишь на 16-й позиции.
📊 Распределение по компаниям:
• Alibaba: 6 моделей
• DeepSeek: 5 моделей
• Zhipu AI: 3 модели
• Moonshot AI (Kimi): 1 модель
Технические детали
В июле на Hugging Face китайские компании (Alibaba, Tencent, StepFun и др.) открыли 33 новые модели. Аналитики Interconnects выделяют 19 ключевых лабораторий Китая в области opensource-ИИ, включая DeepSeek, Qwen, MiniMax, Baidu ERNIE и Huawei Pangu.
Вывод
Китайский opensource-ИИ не просто догнал западные аналоги — он задаёт новые стандарты качества. Если раньше opensource-сообщество ассоциировалось с Llama, то сейчас лидерами стали Qwen и DeepSeek.
Подробнее в оригинальной статье.
#КитайскийИИ #КитайAI #OpenSource #DeepSeek #Qwen #DesignArena #HuggingFace
🚀 Новая китайская модель LongCat-Flash-Thinking
🧠 Это модель для рассуждений, которая показала SOTA-результаты среди open-source решений.
⚡ Основное:
- Архитектура MoE, 560B параметров, из них 27B активируются.
- Эффективность: требует на 64,5% меньше токенов( чем другим открытым моделям того же класса), чтобы достичь топ-результатов на AIME25 (с нативным использованием инструментов,).
- Контекст: 128k, обучение с усилением на задачах рассуждений и кода, многоэтапное пост-тюнинг обучение с мультиагентным синтезом.
- Инфраструктура: асинхронный RL даёт 3x ускорение по сравнению с синхронными фреймворками.
⚙️ Оптимизации для продакшена:
- Свои оптимизированные ядра для работы с MoE и специальные приёмы распределённого обучения,
- KV-cache reduction, квантование, chunked prefill,
- статическая/эластичная маршрутизация, peer-to-peer cache transfer, heavy-hitter replication и PD-disaggregation.
- Поддержка SGLang и vLLM для эффективного деплоя.
📊 Бенчмарки:
- Лидирует в tool use (τ²-Bench, VitaBench)
- Хорошие результаты по instruction following (IFEval, COLLIE, Meeseeks-zh).
Китайцы стабильно удерживают лидерство в reasoning-моделях.
🟠 HF: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
#AI #LLM #Reasoning #MoE #DeepLearning #OpenSource
🧠 Это модель для рассуждений, которая показала SOTA-результаты среди open-source решений.
⚡ Основное:
- Архитектура MoE, 560B параметров, из них 27B активируются.
- Эффективность: требует на 64,5% меньше токенов( чем другим открытым моделям того же класса), чтобы достичь топ-результатов на AIME25 (с нативным использованием инструментов,).
- Контекст: 128k, обучение с усилением на задачах рассуждений и кода, многоэтапное пост-тюнинг обучение с мультиагентным синтезом.
- Инфраструктура: асинхронный RL даёт 3x ускорение по сравнению с синхронными фреймворками.
⚙️ Оптимизации для продакшена:
- Свои оптимизированные ядра для работы с MoE и специальные приёмы распределённого обучения,
- KV-cache reduction, квантование, chunked prefill,
- статическая/эластичная маршрутизация, peer-to-peer cache transfer, heavy-hitter replication и PD-disaggregation.
- Поддержка SGLang и vLLM для эффективного деплоя.
📊 Бенчмарки:
- Лидирует в tool use (τ²-Bench, VitaBench)
- Хорошие результаты по instruction following (IFEval, COLLIE, Meeseeks-zh).
Китайцы стабильно удерживают лидерство в reasoning-моделях.
#AI #LLM #Reasoning #MoE #DeepLearning #OpenSource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
huggingface.co
meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
🤗 Кто реально двигает open-source ИИ: анализ топ-50 самых скачиваемых моделей на Hugging Face
Исследование показывает, какие организации и типы моделей определяют экосистему открытых моделей.
🔥 Главное:
📦 Топ-50 - это всего 3.4% всех моделей на Hugging Face, но именно они собирают более 80% из 45 миллиардов скачиваний.
Подавляющее большинство активности сосредоточено вокруг небольшой группы лидеров -
именно эти модели формируют лицо всего open-source ИИ.
📉 Размер имеет значение (и чем меньше — тем лучше):
- 92.5% загрузок — модели < 1B параметров
- 86.3% — < 500M
- 70% — < 200M
- 40% — < 100M
Очевидны выводы: в open-source побеждают малые и лёгкие модели, пригодные для локального развёртывания и edge-инференса.
🧠 Популярные направления:
- NLP — 58.1%
- Computer Vision — 21.2%
- Audio — 15.1%
- Multimodal — 3.3%
- Time Series — 1.7%
Кто создаёт самые скачиваемые модели:
- Компании - 63.2% (Google лидер)
- Университеты - 20.7%
- Индивидуальные авторы - 12.1%
- НКО - 3.8%
- Прочие лаборатории - 0.3%
Какие типы моделей побеждают:
- Текстовые энкодеры - 45% всех загрузок
- Декодеры - всего 9.5%
- Энкодер-декодеры - 3%
📌 Несмотря на хайп вокруг LLM, массово скачиваются не гиганты, а утилитарные модельки для интеграции в собственные продукты.
🇺🇸 Лидеры по странам:
США доминируют по всем категориям:
- встречаются 18 раз среди топ-50 скачиваний
- на США приходится 56.4% всех загрузок
Open-source ИИ живёт не за счёт гигантских LLM, а благодаря компактным, быстрым и практичным моделям, мкоторые реально работают в продуктах и проектах.
🟠 Почитать полностью: https://huggingface.co/blog/lbourdois/huggingface-models-stats
#AI #HuggingFace #OpenSource #ML #Research #LLM #AITrends
Исследование показывает, какие организации и типы моделей определяют экосистему открытых моделей.
🔥 Главное:
📦 Топ-50 - это всего 3.4% всех моделей на Hugging Face, но именно они собирают более 80% из 45 миллиардов скачиваний.
Подавляющее большинство активности сосредоточено вокруг небольшой группы лидеров -
именно эти модели формируют лицо всего open-source ИИ.
📉 Размер имеет значение (и чем меньше — тем лучше):
- 92.5% загрузок — модели < 1B параметров
- 86.3% — < 500M
- 70% — < 200M
- 40% — < 100M
Очевидны выводы: в open-source побеждают малые и лёгкие модели, пригодные для локального развёртывания и edge-инференса.
🧠 Популярные направления:
- NLP — 58.1%
- Computer Vision — 21.2%
- Audio — 15.1%
- Multimodal — 3.3%
- Time Series — 1.7%
Кто создаёт самые скачиваемые модели:
- Компании - 63.2% (Google лидер)
- Университеты - 20.7%
- Индивидуальные авторы - 12.1%
- НКО - 3.8%
- Прочие лаборатории - 0.3%
Какие типы моделей побеждают:
- Текстовые энкодеры - 45% всех загрузок
- Декодеры - всего 9.5%
- Энкодер-декодеры - 3%
📌 Несмотря на хайп вокруг LLM, массово скачиваются не гиганты, а утилитарные модельки для интеграции в собственные продукты.
🇺🇸 Лидеры по странам:
США доминируют по всем категориям:
- встречаются 18 раз среди топ-50 скачиваний
- на США приходится 56.4% всех загрузок
Open-source ИИ живёт не за счёт гигантских LLM, а благодаря компактным, быстрым и практичным моделям, мкоторые реально работают в продуктах и проектах.
#AI #HuggingFace #OpenSource #ML #Research #LLM #AITrends
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
huggingface.co
Model statistics of the 50 most downloaded entities on Hugging Face
A Blog post by Loïck BOURDOIS on Hugging Face
🤯 Ring-1T: открыта первая в мире триллионная модель с размышлениями!
Всего за пару недель компания Ant Group выпустила три мощнейшие модели. Апофеозом стал Ring-1T — первая в мире открытая языковая модель с триллионом параметров, которая обладает продвинутыми способностями к рассуждению.
🚀 Результаты тестирования:
• Математика: Решила 4 из 6 задач на уровне Международной математической олимпиады (IMO), что соответствует серебряной медали.
• Программирование: На уровне ICPC World Finals 2025 решила 5 задач, обогнав Gemini 2.5 Pro.
• Логика: Блестяще справляется с запутанными головоломками на определение правды и лжи.
• Креатив: Пишет увлекательные исторические подкасты и генерирует рабочий код для игр.
📊 Технические детали для экспертов
Hugging Face | ModelScope
#КитайскийИИ #КитайAI #Ring1T #OpenSource
Всего за пару недель компания Ant Group выпустила три мощнейшие модели. Апофеозом стал Ring-1T — первая в мире открытая языковая модель с триллионом параметров, которая обладает продвинутыми способностями к рассуждению.
🚀 Результаты тестирования:
• Математика: Решила 4 из 6 задач на уровне Международной математической олимпиады (IMO), что соответствует серебряной медали.
• Программирование: На уровне ICPC World Finals 2025 решила 5 задач, обогнав Gemini 2.5 Pro.
• Логика: Блестяще справляется с запутанными головоломками на определение правды и лжи.
• Креатив: Пишет увлекательные исторические подкасты и генерирует рабочий код для игр.
📊 Технические детали для экспертов
Архитектура: MoE (Mixture of Experts) с увеличенным количеством активных параметровОбучение: Полный цикл RLHF + RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards)Инновация: Алгоритм IcePop решает проблему расхождения обучения/инференса в MoE через "маскирование градиентов"Инфраструктура: ASystem обеспечивает стабильное обучение через P2P синхронизацию GPU и Serverless SandboxHugging Face | ModelScope
#КитайскийИИ #КитайAI #Ring1T #OpenSource
huggingface.co
inclusionAI/Ring-1T · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.