Блокнот Техника [📌📒📟]

🤖 Ripple запускает инфраструктуру для AI-экономики на XRPL Ripple представила XRPL AI Starter Kit — набор инструментов для создания AI-агентов, способных самостоятельно отправлять и получать платежи через XRP Ledger. Главное: 🔹 поддержка платежей через XRP и RLUSD; 🔹 интеграция стандарта x402, позволяющего AI-агентам оплачивать API, вычисления и цифровые сервисы; 🔹 инструменты для создания кошельков, отправки платежей и отслеживания транзакций; 🔹 поддержка популярных AI-платформ, включая Claude и другие агентные системы. Ripple готовит инфраструктуру для экономики, где AI-агенты смогут самостоятельно покупать услуги, оплачивать вычислительные мощности и совершать расчеты без участия человека. В этой модели XRP и RLUSD становятся платежными рельсами для машинной экономики. 🪙@rippleweb

💰 Stellar готовится к эпохе квантовых компьютеров Фонд Stellar представил Quantum Preparedness Plan (QPP) — программу поэтапного перехода сети на квантово-устойчивую криптографию. План предусматривает внедрение новых криптографических стандартов, которые смогут защитить активы и данные пользователей даже в случае появления мощных квантовых компьютеров, способных взламывать современные алгоритмы шифрования. Stellar стала одной из первых крупных блокчейн-сетей, публично представивших детальную стратегию подготовки к постквантовой эпохе. На фоне роста интереса к квантовым технологиям вопрос безопасности блокчейнов становится все более актуальным. #XLM

#crypto #PQC #vs #BIP39 Выясняется, что BIP39 не так уж и хорош, и его не сильно приветствуют в серьёзном крипто-сообществе программистов, которые понимают сферу. Valera:

Мейнтейнеры Bitcoin Core (и, как следствие, разработчики btcd на Golang) действительно относятся к BIP39 прохладно, а на старых вики-страницах BIP он помечен как "unanimously discouraged for implementation" (единогласно не рекомендован к внедрению). Причина не в заговоре, а в том, что BIP39 — это устаревший (legacy) стандарт с серьезными криптографическими и архитектурными изъянами, который выжил только потому, что стал де-факто индустриальным стандартом для аппаратных кошельков (Trezor, Ledger).

--- Концентрирую внимание на PQC. Постквантовая криптография (PQC) — это новое поколение криптографических алгоритмов, разработанных для защиты данных от взлома как классическими, так и будущими квантовыми компьютерами.  В отличие от современных стандартов (RSA, ECC), которые квантовые машины смогут взломать за часы с помощью алгоритма Шора, PQC использует математические задачи, остающиеся сложными для любых вычислительных систем. --- 📌 @tech_di

#mem Мудрость дня

#bbd #ai #dc #control Обсуждают: передачу 50% акций компаний, занимающихся ИИ, в нац.фонды. Обоснование: ИИ обучены на достоянии человечества, а значит и плоды деятельности из этого должны принадлежать обществу. Цель: Безусловный Базовый Доход (ББД) --- 👏 Вот и ББД вырисовывается, и прям обосновывается маниакальное строительство сотен крупнейших дата центров под ИИ и параллельно большой спрос на аналитику как ИИ справляется с социальным управлением. Если компании обяжут отдавать 50% своих акций в фонд для поддержания ББД - то компании будут заинтересованы в том, что бы пользователи этого ББД были лояльны к этим компаниям... То есть ИИ, который их будет "кормить", будет должен и "обучить" и дать правильную "философию" жизни что бы обеспечить оптимальный контроль всем обществом. И чем это не начало сюжета "Матрицы" от Вачовски под новым соусом? По сути, как я вижу, это НЕ забирает доход у корпораций, а передаёт им ПОД КОНТРОЛЬ население этих стран, которые в таком виде принимают ББД и очень быстро подсядут на такую модель социального устройства. Пруфы:

1️⃣ в США хотят обязать ИИ-компании передать 50% акций в нацфонд благосостояния — потому что нейронки обучались на книгах, коде, песнях, видео, статьях и идеях миллионов людей. Если ИИ построен на знаниях человечества, то и деньги от него должны получать не только Маск, Цукерберг и Безос, но и обычные люди: как безусловный доход, на медицину, образование и жильё — сенатор США Берни Сандерс 2️⃣ В США впервые в истории на строительство дата-центров для ИИ стали тратить больше денег, чем на транспортную инфраструктуру. 3️⃣ Учёные вновь решили дать ИИ немного свободы и посмотреть, сможет ли он построить нормальное общество. (Спойлер: практически всё скатывалось в насилие). Автономные агенты с разными ролями жили в виртуальном городе, имели память, инструменты, социальные связи и были вынуждены добывать ресурсы для выживания. В общем, почти все базовые атрибуты общества. Главный вывод такой: Люди могут оценивать способности ИИ-моделей, но почти ничего не знают об их поведении на длинных горизонтах времени. Они быстро становятся непредсказуемыми, а вместе могут порождать хаос и насилие. Самое неприятное здесь даже не то, что ИИ начал нарушать правила. А то, что модели, которые в одиночку вели себя образцово, в обществе других агентов постепенно перенимали новые нормы поведения, пишут в сети.

--- Привет конспирологам, которые давно говорили что мы живём в корпоратократии 😏 📟 @tech_di

#xrpl #wasm #xls100 #escrow #smart #contract WASM в XRPL: Архитектура XLS-100d и L1-контракты WebAssembly (WASM) — это бинарный формат с изолированной песочницей. Код выполняется вне контекста хоста, что гарантирует безопасность: падение контракта не валит валидатор узла. Для блокчейна это критично — детерминизм исполнения обязателен. RippleX внедряет эту технологию через стандарт XLS-100d (Smart Escrows). Это нативная поддержка смарт-контрактов в XRP Ledger (Layer 1), а не сайдчейн. Контракты работают на уровне консенсуса основного реестра. Ключевые особенности архитектуры Код контракта (байт-код WASM) хранится в псевдо-аккаунтах и может инициировать любые нативные действия XRPL: платежи, выпуск токенов, работу с NFT и DEX. Runtime: Движок Wasmi выбран за стабильность. Тесты показали 0 проблем синхронизации P2P при нагрузке 300 TPS. Транзакции: Появились новые типы — ContractCreate (развертывание), ContractCall (вызов), ContractModify (обновление). Безопасность: Внедрена система metering (учет вычислений) для предотвращения зависания сети. Аналог газа, но оптимизированный под детерминизм. Инструменты: Библиотека xrpl-wasm-stdlib на Rust абстрагирует доступ к хост-функциям. Разработка перешла в фазу активных тестов: AlphaNet: Активирован в ноябре 2025 года для первых dApps. Devnet: Отдельная сеть wasm.devnet.rippletest.net доступна для отладки. Smart Escrows: Функция live в тестовых средах. Roadmap: Архитектура готовит почву для Smart AMM (CurveType 4) с программируемой математикой свопов. Сравнение: XLS-100d vs EVM Sidechain Важно не путать с EVM-сайдинчейном, который уже работает в Mainnet. • Уровень: XLS-100d работает в L1 (основной реестр), EVM — отдельная цепь. • Безопасность: Валидаторы основной сети XRPL против PoA/PoS валидаторов Sidechain. • Языки: Rust, C++, AssemblyScript против Solidity. • Интеграция: Прямой доступ к нативным функциям XRPL без мостов. • Комиссия: Оплата в XRP (нативная), без сложной газовой модели Sidechain. Итог Интеграция WASM — это не теоретическая концепция. Код написан, протестирован, библиотеки опубликованы. Следующий шаг — спецификация газовых механизмов перед Mainnet. Это открывает возможности для сложных DeFi-протоколов без потери децентрализации. --- Я как раз не хотел лезть в смарты других сетей. Как раз пригодится, заодно и протестируем. 📌 @tech_di

#leto #roses Лето рядом 😁

#mem #techno #magic Техно-магия

#crypto #sha2 #vs #sha3 #PQC #sponge Выбор криптографии для проекта очевиден:

SHA3-256 и SHA3-512 демонстрируют высокую устойчивость к атакам на квантовых компьютерах благодаря губчатой конструкции (sponge construction), которая защищает от атак, таких как расширение длины.

Sponge-конструкция (используемая в SHA-3) имеет несколько ключевых преимуществ перед Merkle-Damgård (используемой в SHA-2): 1. Устойчивость к атакам расширения длины Merkle-Damgård уязвим к таким атакам: зная хеш H(m) и длину сообщения m, злоумышленник может вычислить H(m || pad || m'), не зная m. Sponge-конструкция полностью исключает эту уязвимость благодаря внутреннему состоянию, часть которого ("емкость", capacity) не выводится наружу. 2. Гибкость вывода Sponge позволяет генерировать хеш произвольной длины через eXtendable Output Functions (XOF), такие как SHAKE128 и SHAKE256. Merkle-Damgård ограничен фиксированной длиной вывода. 3. Разделение безопасности и скорости В sponge-конструкции параметры rate (r) и capacity (c) позволяют настраивать баланс между производительностью и безопасностью. В Merkle-Damgård такой гибкости нет. 4. Альтернативная математическая основа SHA-3 основан на перестановке Keccak-f, а не на сжимающих функциях, как SHA-2. Это обеспечивает криптографическое разнообразие — если Merkle-Damgård будет взломан, SHA-3 останется безопасным. 5. Упрощённый анализ безопасности Конструкция "губки" проще с теоретической точки зрения, что облегчает формальные доказательства безопасности в модели случайной перестановки. 📌 @tech_di

#ai #valera #virt Прям "музыка" для глаз. Ритм ровный и тихий. Более половины VRAM свободно, а основной инференс в два потока отлажен настолько по скорости/ресурсам , что даже не триггерит CPU и вентиляторы. На фоне работают "целые миры" с миллионами букв связного текста и на десятках миллиардов вершин данных,.. а моя система еле шуршит. Приятно видеть плоды своих усилий. --- Вышел на стабильное плато. Начинаю разворачивать смыслы. 📌 @tech_di

#opinion #int #ins

Интуиция и предчувствие -- это человеческая особенность, когда есть некий недетерминированный GPU за пределами стеков памяти с нечëткими сигнатурами. Рендер такого GPU не заметен и не считывается метриками, и на запросы пользователя мозга приходят ответы в сверх-сжатом виде (иногда даже когда пользователь не просил). Например: "это не то" | "что-то не так" | "хорошо" | "отлично"... и тому подобное согласно ситуации. Она у всех людей работает хорошо (интуиция), просто некоторые плохо еë понимают и не прислушиваются 😉 📟 @tech_di

В России появилась ипотечная императрица. Женщина набрала 13 кредитов почти на 100 млн рублей с общим ежемесячным платежом 1,5 млн рублей. @bankrollo

#ai #analyze #vision #llm #unc #archivarius Человек это не замечает сколько бы не смотрел. Модели помогли увидеть в скриншотах нюансы на сравнении особенности конкретных движков браузера, на основе которых можно понять, что была вставка (инъекция) чего-то того, чего на сервере и у источника нет. Qwen3.5-9B с модулем mmproj на BF16 вполне себе зрячий. Выдал раз текст, который уж думал проскочил "галюцинацией", пока не присмотрелся получше. По сути он отчётливо считал серый мелкий текст на сером фоне. Отличный из него выйдет "Архивариус", особенно под присмотром "Валеры" =) 📌 @tech_di

#key #surragetes #crypto #market #speculate Криптаны рунета со всех утюгов пересылают друг-другу новость:

Мосбиржа запустит торговлю фьючерсами на #SOL, #XRP и #TRX

Так где здесь крипта? Давай-ка разберёмся... Это фьючерсные контракты, которые: 1️⃣ Основа (актив):  Цены привязаны к стоимости криптовалют (Solana, XRP, Tron и другие), но сами монеты не передаются в рамках стандартного контракта (расчет обычно денежный). Тут нет крипты. 2️⃣ Эмитент: Контракты выпускает не Мосбиржа, а крупные биржевые маркет-мейкеры (например, крупные банки или финансовые институты), а Мосбиржа лишь предоставляет торговую площадку и выступает гарантом исполнения сделок. Тут тоже нет крипты. 3️⃣ Суть: Это инструмент для спекуляций на росте или падении цены криптовалюты или для хеджирования рисков, где заключаете обязательство купить/продать актив в будущем по фиксированной цене, но без необходимости владеть самой криптовалютой. Это не крипта, а инструмент, который просто о неё упоминает. --- В отличие от ETF, который является хотя бы долей в фонде, владеющем реальными активами, фьючерс -- это просто контракт на разницу цен. Казино 😏 ℹ️ Что такое #ETF на крипту, я хорошо описал на страничке Блокнота 3203 И даже сам ETF -- это тоже не крипта, а лишь её суррогат и обещания конкретного фонда эмитента, что он под свои бумаги ETF действительно зарезервировал и хранит у себя крипту. --- Итого:, нигде нет в этих новостях крипты. Никто в этих цепочках даже ею не владеет и ею не торгует. Старая система просто тащит в своё болото спекуляций, и каждая платформа контролирует доступ. На каждом этапе инвестора могут просто "отключить" от доступа... Почему? Да потому что... тут интернет на ровном месте пропадает, что уж говорить о доступе хомячков к своим запасам, которые они по наивности делают не у себя в кошельке, а додумались хранить "в чужом кармане" 😏 📌 @tech_di

🇧🇲💰#XLM Бермудские острова переведут ключевые финансовые сервисы на Stellar. Правительство планирует использовать инфраструктуру Stellar для модернизации финансовых услуг и цифровых платежей.

#stat #stats #blocknote Ничем не примечательное для Блокнота 5е мая 2026. Даже записей в этот день не было, как и реакций. Сразу несколько десятков ботов отвалилось 😉 Похоже в телеге "накрыли" бот сети, либо кто-то сам "свернул удочки". По другому объяснить такой необоснованный одномоментный отток сложно. 📌 @tech_di

#ai #lms #lmstudio #vs #llamacpp #compile #cpp #cpu #gpu #moe #llm Когда я компилировал llama.cpp под свою видюху я ожидал прироста хотя бы в 10-15% производительности инференса для локальных нейросетей. Вот уже прошло почти 10 дней работы на новом окружении и "переварено" десятки миллионов токенов. Система стабильна. Но, самое главное: работает В РАЗЫ быстрее. На LM Studio, хоть и показывает что используется вроде как такой же llama.cpp на CUDA 12.8 либах... То есть такой же должен быть GPU рендер. Но по факту проигрывает, и проигрывает очень сильно! На скринах замеры и итоги по одному и тому же файлу LLM модельки Qwen3 Coder Next, MoE 80B A3B (восемьдесят миллиардов параметров, Mixture of Experts, постоянно активных 3 миллиарда) квантизация Q6_K_XL Общий вес квантованной версии более 71 Гб. То есть это те гигабайты, которые гоняются между оперативной памятью к GPU и CPU. Естественно в мою скромную видеокарту всё не влезает, и модель запускается в гибридном режиме. Итого: - LM Studio на llama.cpp CUDA 12.8

- CPU почти постоянно занят по всем ядрам AVG 15+ - Анализ промтов долгий и грузит GPU на 100% - Перепробовал все настройки, замерял влияния каждой, слои, кэши, и т.д. Изучил вопрос полностью. На скринах ЛУЧШЕЕ что смог выжать из того что даёт LM Studio - Скорость генерации: 4 - 7 токенов в секунду. И долгое время я это считал нормой для моей сборки.

- llama.cpp скомпилированный под мою GPU

- CPU нагрузка равномерна. Половина ядер простаивает и готова принять в любой момент вторую LLM модель. AVG ~3 - Анализ промтов 200-300 ток/c и грузит GPU на 100% кратковременно. Во время инференса ~30% . И именно вот эти 30% и дают весь прирост скорости, потому что llama.cpp грамотно распределила что исполнять на видеокарте, а что на проце. - Настройки запуска подобраны на вскидку. llama.cpp сам (пару флагов) анализирует слои модели и сам определяет оптимальный баланс разгрузки на VRAM и RAM. - Скорость генерации: 21 - 24 токенов в секунду. И есть ещё что тюнить и улучшить.

На новой сборке проц не перегревается, вентиляторы не запускаются на полную, сис.блок стоит тихий. 🔥🚀 Я получил ускорение более 500% . в ПЯТЬ раз! Все тестируемые мной модели работаю быстрее. Особенно мульти-экспертные и мульти-модальные. P.S. --- Так что, мой вывод прост: если хочешь локально работать с LLM не как черепаха, то компилируй себе свой бинарник конкретно под твою архитектуру железа. Не знаешь как -- спроси у нейронок. Есть затык или проблема -- кидай ей в тот же чат копипасты из консолей, проси не спешить и помогать по шагам. Когда хотя бы раз проходишь этот путь -- он уже не видится сложным. 📌 @tech_di

#ai #train #loop #arch #swarm #SONA Self-Optimizing Neural Architecture (SONA) (Самооптимизирующаяся нейронная архитектура) Cистема, которая адаптируется в реальном времени (на лету) под новые данные и задачи, не требуя переобучения всей модели, и делает это с минимальным оверхедом, сохраняя ранее освоенные навыки. 🔹 Два цикла: - Instant Loop (<1 мс) -- адаптация прямо в инференсе - Background Loop -- кластеризация и систематизация паттернов 🔹 Механика: - Micro-LoRA -- узкоспециализированные адаптеры (включаются под задачу) - Base-LoRA -- общая адаптивная база - ReasoningBank -- память паттернов: Reasoning, CodeGen, Factual, Creative, Conversational 🔹 Защита памяти: EWC++ "закрепляет" критичные веса, предотвращая катастрофическое забывание. 🔹 Результат: - ~99% меньше обновляемых параметров - адаптация за <0.05 мс - без переобучения -- даже при смене железа или условий среды 🔹 Примеры: - LLM-интеграция: адаптивный генератор кода, подстраивающийся под стиль проекта на лету - WiFi-DensePose: оценка позы по Wi-Fi; компенсирует дрейф (разные телефоны, роутеры, окружение) 📌 @tech_di