Twitter хранит личные сообщения удаленных аккаунтов дольше положенного

Twitter хранит личные сообщения удаленных аккаунтов дольше положенного

Twitter хранит личные сообщения удаленных аккаунтов дольше положенного

Исследователи выяснили, что социальная сеть Twitter хранит личные сообщения чуть дольше, чем следует. В частности, были обнаружены сообщения давно деактивированных аккаунтов. Оказалось, что удалить свою информацию с серверов Twitter довольно сложно, хотя правила соцсети гласят, что деактивированные аккаунты будут удалены вместе со всеми данными.

Чтобы оказать содействие правоохранительным органам, Twitter какое-то время сохраняет твиты и личные сообщения пользователей социальной сети, которые решили деактивировать свои учетные записи.

Однако исследователи обнаружили личные сообщения, которые принадлежат уже давно деактивированным аккаунтам. Таким образом, социальная платформа явно сохраняет переписку пользователей дольше положенного.

Официальные представители Twitter отказались комментировать данное недоразумение.

А в декабре британский исследователь в области кибербезопасности рассказал об уязвимости социальной платформы Twitter. Брешь позволяла злоумышленникам отправлять твиты, посылать личные сообщения, публиковать картинки и видео от имени любого пользователя. Более того, зная, как использовать эту уязвимость, атакующий мог отключить настройки безопасности аккаунта.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru