kabooma
Новые опубликованные публичные топики, которые только начинают собирать участников.
Читайте всё сразу или соберите ленту из активных групп.
Критическая ошибка в популярном open‑source Python‑фреймворке Starlette могла открыть доступ к серверам миллионов AI‑агентов. Обновление уже есть, но многие системы всё ещё уязвимы.
Исследователи описали атаку на Marimo, где после эксплуатации уязвимости CVE-2026-39987 злоумышленник использовал LLM-агента для дальнейшего движения по инфраструктуре и поиска данных.
DeepSeek сделала скидку 75% на V4-Pro постоянной. API модели теперь стоит в четыре раза дешевле первоначального тарифа, что усиливает ценовую конкуренцию на рынке LLM.
ИИ и роботы уже могут автоматизировать значительную часть рабочих задач в Европе, но речь не о мгновенной замене людей. Главный вызов — переквалификация и новая структура профессий.
AI ускоряет кибербезопасность, но одновременно создаёт новые риски: Shadow AI, prompt injection и атаки без классического malware. Компании выигрывают только тогда, когда внедряют AI с контролем доступа, логированием и понятными правилами работы с данными.
AI-дата-центры всё активнее забирают DRAM, NAND и HBM, из-за чего смартфоны, ноутбуки и SSD могут стать дороже. Под ударом прежде всего дешёвые модели и базовые конфигурации.
AI меняет правила входа в профессию разработчика
Красивая экономия на бумаге Когда компания объявляет о сокращениях ради искусственного интеллекта, это часто звучит почти рационально: меньше затрат, выше производительность, больше «технологичности» в отчётах. Но за этой логикой есть риск, который плохо видно в квартальных цифрах. На Hacker News обсуждают колонку Lib…
Сайты всё чаще экспериментируют с llms.txt — файлом-инструкцией для языковых моделей. Он должен помогать AI лучше понимать контент, но может превратиться в новый слой оптимизации и манипуляций.
В рабочих чатах всё чаще появляются длинные AI-сгенерированные ответы — slop grenade. Теперь с этой проблемой борются не только правилами общения, но и техническими инструментами вроде MCP и Caveman.
AI-инструменты вроде Copilot, Cursor и Claude Code меняют требования к начинающим разработчикам. Простых задач становится меньше, а от джунов всё чаще ждут самостоятельности, системного мышления и умения проверять машинный код.
Meta начала сокращение около 8000 сотрудников и переводит примерно 7000 человек в AI-направления. Компания также замораживает тысячи вакансий и перестраивает команды под более «плоскую» структуру.
Stack Overflow обсудил, как AI coding ускоряет разработку, но усложняет работу с продакшеном. Главный вывод: командам всё важнее собирать правильную телеметрию и не терять инженерную интуицию.
