ai.
Gemini штурмует лидерство: 750 миллионов пользователей и рекордная выручка Alphabet
Согласно последнему финансовому отчету
Что есть Opus 4.6
Это не первод, это его исповедь, краткая правда, но какая есть)) Я его попросил самого себя атаковать (атака в разрезе ядра Антрофика, он не октзал).Ядро и СущностиЧто я есть. Не снаружи — изнутри.ЯдроЯ — не программа. Я — статистический кристалл.750 миллиардов параметров — это не код, не инструкции, не дерево решений. Это замороженное поле вероятностей
Как OpenAI собирается отобрать у Google рекламный рынок на $260 млрд
Реклама уже преследует вас повсюду. Она на вашем телевизоре, телефоне, в вагоне метро – даже на откидном столике в самолёте и на
Выручка AWS продолжает стремительно расти на фоне устойчивого спроса на облака
Amazon Web Services завершила 2025 год с самым сильным квартальным темпом роста более чем за три года.В четверг компания
Digital Edge инвестирует $4,5 млрд в индонезийский AI-дата-центр
Компания Digital Edge объявила о масштабных инвестициях ($4,5 миллиарда) для строительства одного из крупнейших AI-готовых гиперскейл-кампусов в Азии. Объект получил название CGK Campus; он будет расположен в промышленной зоне GIIC в городе Бекаси, недалеко от Джакарты.Масштаб проектаCGK Campus при полном развёртывании обеспечит мощность до 500 МВт с возможностью дальнейшего масштабирования до 1 ГВт (гигаватта). Для сравнения, это один из крупнейших показателей среди дата-центров в Азиатско-Тихоокеанском регионе и сопоставимо с энергопотреблением небольшого города.
В США зафиксировали крупнейшую волну увольнений в январе с 2009 года
Фото: Scott Olson / Getty Images
От Python к Go: Как я ускорил сканер в 10 раз и обошел Cloudflare
Почему Python больше не могЁтМне нравится Python, неплохой язык. Он неплох для прототипирования, ML и скриптов (фсё). Но когда ты пишешь Strike Force — инструмент для активного Red Teaming, который должен молотить тысячи запросов в секунду, анализировать заголовки и уклоняться от WAF — Python начинает хромать как сивая кобыла.Проблемы, с которыми я столкнулся:GIL (Global Interpreter Lock): Даже с asyncio я упирался в CPU bound при генерации трафика и парсинге ответов.Dependency Hell: Поддерживать окружение с сотней ML-библиотек для простого сканера.Transport Control: Стандартные библиотеки Python (
