Аналитика кибератак от Google
Компания Mandiant (дочка Google) подготовила довольно интересное исследование кибератак. Отчет основан на 500 тысячах часов расследований кибератак, проведенных Mandiant в 2025. Делимся с вами подробностями.Главное направления кибератак — эксплуатация уязвимостейПрочное первое место в отчёте в качестве первичных направлений кибератак — 32%. Всё больше становится инцидентов, связанных с социальной инженерией с использованием голосового фишинга и приложений для обмена сообщениями. Голосовой фишинг стал значительно опережать фишинг по электронной почте, на его долю пришлось 11% инцидентов, а вот на почту — только 6%.
Влияние ИИ на рынок труда: новые методы оценки и первые данные
В этом материале представлены результаты исследования рисков вытеснения работников искусственным интеллектом. | Если вам интересна тема AI-агентов и внедрения нейросетей, заглядывайте в мой Telegram-канал ДругОпенсурса. Там я публикую свежие новости и разборы инструментов в числе первых. | Основные выводы • Текущее использование ИИ в работе составляет лишь малую часть от того, что технически возможно. • Профессии с высоким показателем наблюдаемой подверженности, согласно прогнозам BLS, будут расти медленнее до 2034 года.
Kimi K2.5 наступает на пятки GPT-5.4. И работает из России без VPN
Бенчмарков сейчас – как нейросетей: каждую неделю новый. GPQA Diamond тестирует PhD-знания. Lexometrica проверяет фактическую точность. LLM Persuasion Benchmark – способность убеждать в дебатах. Chatbot Arena – предпочтения живых людей. Резонный вопрос: зачем ещё один?
70% новых статей по программной инженерии на ArXiv связаны с LLM
Данные о статьях, опубликованных с 2022 года на сервисе препринтов ArXiv, показывают, что в области программной инженерии лидирует тема LLM (больших языковых моделей). На них приходится 70% новых материалов.
Как с помощью A-B-платформы найти лучшее решение, если вариантов слишком много, чтобы тестировать все?
Как найти сокровище, если вариантов, где оно может быть, очень много?
Пари века
Был медленный, ленивый летний день в 2007 году, когда Тед Сайдз устроился за столом в своем шикарном угловом офисе на 15-м этаже здания MoMA в Нью-Йорке. На фоне гремел CNBC, но, поскольку особо нечего было делать, он решил разобрать почту. Там он заметил кое-что любопытное.Друг прислал ему расшифровку недавней встречи Уоррена Баффетта с группой студентов. Сайдз уже давно был поклонником легендарного «Оракула из Омахи» и регулярно посещал ежегодные собрания, организованные инвестиционной империей Баффетта — Berkshire Hathaway. Но кое-что в расшифровке заставило его поперхнуться.
Эд Торп — математический вундеркинд и человек для всех рынков
Эд Торп — математический вундеркинд, который придумал, как «обыграть дилера» в блэкджек, будучи аспирантом Массачусетского технологического института. Выдающийся трейдер и инвестор. Его имя стало синонимом точного, логичного и научного подхода к тому, что миллионы считают во многом делом удачи — азартным играм и финансовым рынкам. Человек, который не просто обыграл казино, но и перевернул представление о трейдинге, заложив основы алгоритмической торговли задолго до того, как кванты появились на Уолл-стрит.Начало пути: из университета — в казино
У вас скорее всего не получится сделать статистически обоснованный подбор личных жизненных привычек и БАДов
Допустим, вас не устраивает ваше качество сна. Вы перестали делать очевидно вредные вещи (убрали кофе на ночь), и сон улучшился, но хотелось бы поработать над ним ещё. Коллега по работе даёт вам смесь трав со зверобоем и лавандой. Вы пробуете пить его на ночь вместо кофе, и вроде бы иногда сон действительно становится глубже, чем раньше. Но иногда нет. Вы готовы экспериментировать, но как бы проверить, действительно ли травы работают или это просто случайный разброс?
