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.
Kubernetes Secrets удобны для базового хранения паролей и токенов, но в enterprise-инфраструктуре их уже мало. Крупным компаниям нужны внешние хранилища, автоматическая ротация, аудит и управление жизненным циклом сертификатов.
Компании всё чаще обмениваются большими массивами данных, чтобы точнее прогнозировать спрос, улучшать сервисы и находить новые бизнес-возможности. Но такой обмен требует безопасности, обезличивания и понятных правил.
AI-код всё чаще попадает в pull request’ы, но обычный git blame не показывает, как он появился. Actionable provenance предлагает показывать prompt, модель и контекст прямо во время code review.
Поисковая выдача стала сложнее: AI Overviews, антибот-защита, rich-блоки и высокие требования к скорости меняют подход к SERP API. Разбираем, почему для AI-приложений это уже не просто скрейпинг, а важный слой инфраструктуры.
NVIDIA представила Nemotron-Labs Diffusion — семейство языковых моделей, которые могут генерировать текст не только слева направо, но и через diffusion-декодирование с параллельным уточнением токенов.
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.
GitHub собрал раздел с техническими руководствами по разработке ПО: от контроля версий и тестирования до архитектуры, технического долга, SDLC и platform engineering. Это не новости, а спокойная база знаний для разработчиков и команд.
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.
ymki готовит сменяемый поисковый слой: быстрый Meilisearch для публичного поиска и PostgreSQL как второй слой. Приватность проверяется отдельно перед показом результата.
ymki вышел на стадию pre-production: тестируем сайт на сервере с базами данных, поиском и медиа перед более широким открытием.
