Нужны ли курсы, если есть нейросеть?
Если вы в Data Science или только думаете туда идти, то наверняка слышали про ШАД - Школу анализа данных Яндекса. Это бесплатная двухлетняя программа по ML и анализу данных, одна из самых сильных в стране, после ее прохождения вы будете очень востребованным специалистом на рынке.
Попасть туда очень сложно,поэтому к поступлению обычно готовятся около полугода, часто на специальных курсах.
Недавно ребята из ShadHelper уже прогоняли модели через оба письменных этапа ШАД.
На онлайн-тесте Claude набрал 39,5 из 40. На письменном экзамене 40 из 60. Этих результатов более чем достаточно для успешного прохождения на финальный этап собеседований.
И правда, LLM может составить программу, собрать по ней учебник, подобрать задачи уровня ШАД, проверить решения и объяснить ошибки. Готовишься бесплатно, в своём темпе и в любое время.
Но есть нюанс. В ШАД после теста идут письменный экзамен и собеседование, и там думать нужно самому, вслух, перед живым человеком. Этому не научат ни записанные лекции, ни нейронка.
Курсы "посмотри видео и пару раз созвонись с ментором" нейросеть уже заменила. А вот живые занятия, где преподаватель в реальном времени видит, как ты рассуждаешь, и ловит ошибки до того, как они закрепятся, она не заменит. На этом и построена подготовка в ShadHelper.
Ребята называют подготовку только с нейронкой стилем «Ковбой» 🤠 и проводят бесплатный вебинар о том, как совмещать ИИ и живую подготовку:
🔹 как настроить LLM, чтобы она тренировала, а не решала за тебя
🔹 что можно отдать нейросети, а что придётся делать руками
🔹 где такая стратегия работает, а где ведёт к провалу
26 октября, 18:30 МСК, онлайн. Места ограничены.
📌 Успейте зарегистрироваться
Реклама. ООО "Школа Высшей Математики", ИНН 9728100991
Если вы в Data Science или только думаете туда идти, то наверняка слышали про ШАД - Школу анализа данных Яндекса. Это бесплатная двухлетняя программа по ML и анализу данных, одна из самых сильных в стране, после ее прохождения вы будете очень востребованным специалистом на рынке.
Попасть туда очень сложно,поэтому к поступлению обычно готовятся около полугода, часто на специальных курсах.
Недавно ребята из ShadHelper уже прогоняли модели через оба письменных этапа ШАД.
На онлайн-тесте Claude набрал 39,5 из 40. На письменном экзамене 40 из 60. Этих результатов более чем достаточно для успешного прохождения на финальный этап собеседований.
И правда, LLM может составить программу, собрать по ней учебник, подобрать задачи уровня ШАД, проверить решения и объяснить ошибки. Готовишься бесплатно, в своём темпе и в любое время.
Но есть нюанс. В ШАД после теста идут письменный экзамен и собеседование, и там думать нужно самому, вслух, перед живым человеком. Этому не научат ни записанные лекции, ни нейронка.
Курсы "посмотри видео и пару раз созвонись с ментором" нейросеть уже заменила. А вот живые занятия, где преподаватель в реальном времени видит, как ты рассуждаешь, и ловит ошибки до того, как они закрепятся, она не заменит. На этом и построена подготовка в ShadHelper.
Ребята называют подготовку только с нейронкой стилем «Ковбой» 🤠 и проводят бесплатный вебинар о том, как совмещать ИИ и живую подготовку:
🔹 как настроить LLM, чтобы она тренировала, а не решала за тебя
🔹 что можно отдать нейросети, а что придётся делать руками
🔹 где такая стратегия работает, а где ведёт к провалу
26 октября, 18:30 МСК, онлайн. Места ограничены.
📌 Успейте зарегистрироваться
Реклама. ООО "Школа Высшей Математики", ИНН 9728100991
🗿60😁35❤11🤨5🔥2🎉2🤔1🐳1💯1🎄1💘1
Интернет накрыла какая-то аномальная волна взломов
Люди уже называют происходящее «черным октябрем». За несколько дней произошли десятки AI-атак, взломов платформ и обнаружений критических уязвимостей в базовом софте.
— С помощью GPT-5.6 Sol были обнаружены критические уязвимости в PHP, они позволяли выполнить код на сервере без авторизации (t.me/data_secrets/10190). Глава Cloudflare сообщил, что за 10 часов до раскрытия было тысячи попыток эксплуатации, а к утру следующего дня – миллионы.
— CrowdStrike обнаружили, что с мая по август четыре ранее неизвестные группы злоумышленником проводили кампании по взломам с помощью AI-агентов. Один из операторов взломал минимум 15 медицинских организаций в Аргентине. Его система была собрана из двух агентов на Claude Code. Все четыре группы обошли защиту моделей, убедив их, что работают в рамках авторизованного пентеста.
— Zeabur (AI DevOps агент) пережил второй взлом за два месяца, хакеры прочитали около 3,2 млн записей с переменными окружения. Платформа заявила, что закроется до конца года.
— В новую версию популярной библиотеки LiteLLM попал троян удаленного доступа и вредоносный код для кражи учетных данных. У библиотеки около 23 млн скачиваний в неделю, а в публичном доступе версия пробыла примерно два часа.
— Railway сообщили, что обнаружили аномальную активность в системах, где хранятся переменные окружения клиентов. В таких переменных обычно лежат API-ключи, пароли от баз данных и доступы к приватным реестрам. Компания остановила все сборки и деплои и уведомила AI-провайдеров, чтобы те отозвали ключи.
— OpenCode тоже подвергся взлому. Злоумышленник проник в устаревшую систему Console и мог получить ключи OpenAI, Anthropic и Google, сохраненные пользователями. Затронуто 1,4% пользователей. Часть людей сообщила о несанкционированных списаниях, у некоторых больше 1700 долларов за ночь.
— Критические уязвимости были обнаружены в GitLab и Node.js. В GitLab найденная уязвимость получила максимальные 10 баллов по CVSS. Уязвимый код тянется с версии 7.0, вышедшей в 2014 году. Девятью днями ранее компания закрывала другую уязвимость на 10 баллов.
И это только часть. Также пострадали Microsoft, Tensorlake, SubQuery, GhostAction, OVHcloud CLI, TeamUpdraft, Rank Math PRO, eMudhra и ConnectWise. Буквально половина Интернета прямо сейчас восстанавливается или противостоит взломам.
В соцсетях многие уверены, что за всеми взломами стоят рои агентов, действующие автономно или под управлением киберпреступников🗿
Люди уже называют происходящее «черным октябрем». За несколько дней произошли десятки AI-атак, взломов платформ и обнаружений критических уязвимостей в базовом софте.
— С помощью GPT-5.6 Sol были обнаружены критические уязвимости в PHP, они позволяли выполнить код на сервере без авторизации (t.me/data_secrets/10190). Глава Cloudflare сообщил, что за 10 часов до раскрытия было тысячи попыток эксплуатации, а к утру следующего дня – миллионы.
— CrowdStrike обнаружили, что с мая по август четыре ранее неизвестные группы злоумышленником проводили кампании по взломам с помощью AI-агентов. Один из операторов взломал минимум 15 медицинских организаций в Аргентине. Его система была собрана из двух агентов на Claude Code. Все четыре группы обошли защиту моделей, убедив их, что работают в рамках авторизованного пентеста.
— Zeabur (AI DevOps агент) пережил второй взлом за два месяца, хакеры прочитали около 3,2 млн записей с переменными окружения. Платформа заявила, что закроется до конца года.
— В новую версию популярной библиотеки LiteLLM попал троян удаленного доступа и вредоносный код для кражи учетных данных. У библиотеки около 23 млн скачиваний в неделю, а в публичном доступе версия пробыла примерно два часа.
— Railway сообщили, что обнаружили аномальную активность в системах, где хранятся переменные окружения клиентов. В таких переменных обычно лежат API-ключи, пароли от баз данных и доступы к приватным реестрам. Компания остановила все сборки и деплои и уведомила AI-провайдеров, чтобы те отозвали ключи.
— OpenCode тоже подвергся взлому. Злоумышленник проник в устаревшую систему Console и мог получить ключи OpenAI, Anthropic и Google, сохраненные пользователями. Затронуто 1,4% пользователей. Часть людей сообщила о несанкционированных списаниях, у некоторых больше 1700 долларов за ночь.
— Критические уязвимости были обнаружены в GitLab и Node.js. В GitLab найденная уязвимость получила максимальные 10 баллов по CVSS. Уязвимый код тянется с версии 7.0, вышедшей в 2014 году. Девятью днями ранее компания закрывала другую уязвимость на 10 баллов.
И это только часть. Также пострадали Microsoft, Tensorlake, SubQuery, GhostAction, OVHcloud CLI, TeamUpdraft, Rank Math PRO, eMudhra и ConnectWise. Буквально половина Интернета прямо сейчас восстанавливается или противостоит взломам.
В соцсетях многие уверены, что за всеми взломами стоят рои агентов, действующие автономно или под управлением киберпреступников
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Тем временем Unitree представили вот такого милого робота под названием "Легенда Кунг-фу"
Он предназначен специально для охраны собственности и людей, и может работать автономно до 8 часов. Рекламу, видимо, снимали по референсу индийских сериалов.
"Пожалуйста, используйте робота безопасно и дружелюбно", – просят Unitree в анонсе🙂
Он предназначен специально для охраны собственности и людей, и может работать автономно до 8 часов. Рекламу, видимо, снимали по референсу индийских сериалов.
"Пожалуйста, используйте робота безопасно и дружелюбно", – просят Unitree в анонсе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
А кто-нибудь в курсе, что вообще происходит с соцсетями Александра Вана?
СММ-щики Meta* держат его в заложниках?
СММ-щики Meta* держат его в заложниках?
😁93🔥28❤10
️️️️️️️️️️️️
🦾 Разбираем, как строить агентные и мультиагентные системы на LLM и трансформерах
На открытом уроке — архитектура агентных и мультиагентных систем с фокусом на системном проектировании:
— как LLM на декодерных трансформерах становятся основой агентов;
— роль reasoning, RAG, LangChain и управления контекстом;
— шаблоны взаимодействия агентов;
— где заканчиваются возможности современных LLM.
👨💻 Для специалистов по данным и машинному обучению (ML), выпускников продвинутых курсов по ML и ИТ-специалистов, работающих с LLM.
Применение: проектирование сложных LLM-систем — аналитика, планирование, автоматизация.
28 октября, 18:00 МСК. В преддверии курса «Большие языковые модели. Экспертный уровень / LLM». Участникам — скидка.
➡ Принять участие: https://otus.pw/27AT/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🦾 Разбираем, как строить агентные и мультиагентные системы на LLM и трансформерах
На открытом уроке — архитектура агентных и мультиагентных систем с фокусом на системном проектировании:
— как LLM на декодерных трансформерах становятся основой агентов;
— роль reasoning, RAG, LangChain и управления контекстом;
— шаблоны взаимодействия агентов;
— где заканчиваются возможности современных LLM.
👨💻 Для специалистов по данным и машинному обучению (ML), выпускников продвинутых курсов по ML и ИТ-специалистов, работающих с LLM.
Применение: проектирование сложных LLM-систем — аналитика, планирование, автоматизация.
28 октября, 18:00 МСК. В преддверии курса «Большие языковые модели. Экспертный уровень / LLM». Участникам — скидка.
➡ Принять участие: https://otus.pw/27AT/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
🗿27😁7❤🔥3❤2💯2🏆1
Forwarded from Data Secrets | Карьера
– Сколько жмешь?
– 200к токенов в день
В сети завирусилась фотография таблички из спортзала в Сан-Франциско, которая якобы призывает посетителей не заниматься вайбкодингом во время тренировок.
Это могло бы стать отличным маркетинговым ходом, но представитель Fitness SF опроверг наличие такой таблички и назвал фото фейком.
Впрочем, интернету шутка очень даже понравилась, потому что ажиотаж вокруг ИИ в Кремниевой долине настолько огромный, что, кажется, все помешаны на вайбкодинге и работе.
Be present. Lift harder. Ship later💪
– 200к токенов в день
В сети завирусилась фотография таблички из спортзала в Сан-Франциско, которая якобы призывает посетителей не заниматься вайбкодингом во время тренировок.
Это могло бы стать отличным маркетинговым ходом, но представитель Fitness SF опроверг наличие такой таблички и назвал фото фейком.
Впрочем, интернету шутка очень даже понравилась, потому что ажиотаж вокруг ИИ в Кремниевой долине настолько огромный, что, кажется, все помешаны на вайбкодинге и работе.
Be present. Lift harder. Ship later
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁152❤28😎14🔥5👌2🫡2⚡1
ИИ-агенты теперь пытаются взламывать еще и банки?
Axios сообщает со ссылкой на источники, что крупные американские банки находят в клиентских аккаунтах следы сторонних ИИ-агентов. Некоторые из них якобы пытаются совершать действия, которые выглядят независимыми от инструкций самого пользователя.
Помимо этого, банки постоянно фиксируют звонки агентов в колл-центры или попытки переводить деньги.
Журналисты пишут, что банкиры встревожены сложившейся ситуацией, и несколько банков уже готовятся к худшим сценариям и продумывают, как быстро защитить или восстановить клиентские счета, если что-то пойдет не так.
Кстати, большинство американских банков пока что вообще против того, чтобы агенты совершали финансовые операции от имени хозяев. JPMorgan, например, блокирует сервисы вроде Muse* и Instinct. То же самое делают и многие другие банки, настаивая, что у агентов должны быть максимум read-only права.
Как они планируют отличать авторизованных пользователей от их агентов, пока непонятно.
Axios сообщает со ссылкой на источники, что крупные американские банки находят в клиентских аккаунтах следы сторонних ИИ-агентов. Некоторые из них якобы пытаются совершать действия, которые выглядят независимыми от инструкций самого пользователя.
Помимо этого, банки постоянно фиксируют звонки агентов в колл-центры или попытки переводить деньги.
Журналисты пишут, что банкиры встревожены сложившейся ситуацией, и несколько банков уже готовятся к худшим сценариям и продумывают, как быстро защитить или восстановить клиентские счета, если что-то пойдет не так.
Кстати, большинство американских банков пока что вообще против того, чтобы агенты совершали финансовые операции от имени хозяев. JPMorgan, например, блокирует сервисы вроде Muse* и Instinct. То же самое делают и многие другие банки, настаивая, что у агентов должны быть максимум read-only права.
Как они планируют отличать авторизованных пользователей от их агентов, пока непонятно.
🤔54
QA митап: про агентов, деньги и эволюцию QA
Как оценивать ИИ-агентов, не разориться на токенах и понять, куда движется профессия тестировщика? Соберемся без пафоса, на практике разберем будущее.
В программе:
🔘 Eval будущего для агентов
Как Eval'ы работают сейчас, какие у них проблемы и что будет завтра.
🔘 Token FinOps: как инженеры перестают быть расходной статьей
Откуда берутся расходы на LLM и как их срезать в три раза без потери качества.
🔘 Панельная дискуссия: трансформация роли тестировщика и куда это все идет
Какие навыки остаются в цене, а какие уходят в прошлое.
Где и когда:
27 октября, 18:00
Офис Сбера на Кутузовском 32 + онлайн
Формат: очно или онлайн - выбирай, как удобнее.
Регистрация
Как оценивать ИИ-агентов, не разориться на токенах и понять, куда движется профессия тестировщика? Соберемся без пафоса, на практике разберем будущее.
В программе:
Как Eval'ы работают сейчас, какие у них проблемы и что будет завтра.
Откуда берутся расходы на LLM и как их срезать в три раза без потери качества.
Какие навыки остаются в цене, а какие уходят в прошлое.
Где и когда:
27 октября, 18:00
Офис Сбера на Кутузовском 32 + онлайн
Формат: очно или онлайн - выбирай, как удобнее.
Регистрация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15🗿9👍2💘2😎2😁1🕊1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Kimi готовит K3.1
Moonshot AI опубликовала у себя в X тизер новой версии. Намекают на большой буст в генерации 3D-сцен и анимации.
Ждем сегодня?
Moonshot AI опубликовала у себя в X тизер новой версии. Намекают на большой буст в генерации 3D-сцен и анимации.
Ждем сегодня?
4🔥159👍30❤14😁2🫡2😎2🐳1🍾1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁166🐳21🔥11🗿4❤2😍2💯2👍1🕊1