С этого дня VPN окончательно завершает свою работу благодаря усилиям Роскомнадзора, ведь один мелкий малоизвестный VPN это серьезная угроза для существования государства.
Теперь Россия может спать спокойно, главный враг России был побежден.
Возврат средств всем действующим клиентам будет совершен в течении 7 дней.
Уже как 2 часа полностью перестал работать сервер в Нидерландах, хотя в кабинете он отображается как рабочий.
Я написал в поддержку RuVDS, они начали задавать крайне подозрительные вопросы в духе "используется ли VPN?", "Подключались ли с мобильным сетям?" И прочими вопросами.
Я ответил честно, потому что вранье может угубить положение.
В общем, для них даже такой ответ основание расторгуть договор в одностороннем порядке.
Доброго времени суток уважаемые клиенты, из-за недавних атак БПЛА вышел из строя сервер в Москве, из-за чего VPN может быть крайне нестабильным или вовсе не работать.
Я не могу войти даже в панель управления сервером. Сервер в Нидерландах и соединения с VLESS + WS + TLS работают без особых проблем.
Nerik 1.0 100M Base — Разработка Завершена! Что это? Я обучил свою новую нейросеть полностью с нуля — от чистого кода до работающего ассистента. Без fine-tuning готовых моделей, без API, без читерства. Настоящее обучение с нуля на домашней видеокарте. Технические характеристики Архитектура: 100M параметров (как GPT-2 Small)
Благодарности nanoGPT (Andrej Karpathy) — базовый код и архитектура HuggingFace — датасеты и библиотека transformers Databricks Dolly-15k — качественный датасет диалогов PyTorch — фреймворк для обучения
Итог Nerik 1.0 — это proof of concept: можно обучить работающую нейросеть с нуля на домашней RTX 5060 Ti за ~20 часов. Модель не идеальна, но она моя — обученная с нуля, с личностью, с характером. Для первого раза — отличный результат. Для продакшена — нужно больше параметров и данных.
Статус: Разработка завершена, модель работает, можно использовать для экспериментов и обучения. 12 слоёв трансформера 768 embedding dimension Vocabulary: 50257 токенов (GPT-2 BPE) Обучение: GPU: NVIDIA RTX 5060 Ti 16GB Framework: PyTorch + nanoGPT Precision: bfloat16
Этапы обучения
1. Pre-Training (PT)
Задача: Научить модель понимать английский язык и математику Датасет: 2 миллиарда токенов (FineWeb + OpenWebMath + простые диалоги) Время: 17 часов непрерывного обучения Результат: val loss = 2.9985 Что выучила: Грамматика английского, базовые факты, математические обозначения
2. Supervised Fine-Tuning (SFT) Задача: Научить модель отвечать на вопросы как ассистент Датасет: 13,558 примеров Identity (личность): 3% — кто такая Nerik, кто создатель, любимые аниме Математика: 43% — сложение, вычитание, умножение, деление, уравнения Диалоги (Dolly-15k): 54% — базовое общение на английском Время: ~3 часа (3 эпохи) Результат: epoch_1.pt выбран как лучший
Что умеет Nerik 1.0 ✅ Отлично работает Identity (85% точность):
Личность: Знает что её зовут Nerik Помнит создателя — Nice Помнит дату создания — 20 августа 2026 Знает любимые аниме Nice — Beastars и One Piece Знает что у неё 100M параметров Базовая математика (58% точность):
Сложение/вычитание двузначных чисел Таблица умножения Простые уравнения (ax = b, x + a = b) Базовые word problems Базовые диалоги:
Ограничения (и это нормально для 100M) Зацикливания: Модель иногда повторяет фразы:
Решение: repetition penalty 1.5 или обрезка ответа после первой строки.
Сложная математика:
GSM8K (школьные задачи 6-7 класса) = 2-3% точности. 100M параметров физически не хватает для многошаговых рассуждений.
Длинные ответы:
Модель лучше работает с короткими ответами (1-3 предложения). Честные выводы
Что получилось ✅ Обучил модель с нуля на домашнем железе ✅ PT отработал отлично (val loss 2.9985) ✅ SFT дал работающего ассистента с личностью ✅ Модель знает кто она, решает базовую математику, ведёт диалоги ✅ Потратил 20 часов GPU времени ($2-3 электричества) Что не получилось ❌ Сложная математика (GSM8K) — предел 100M архитектуры ❌ Зацикливания в длинных ответах — нужно больше параметров ❌ Глубокие диалоги — модель быстро теряет контекст
Главный инсайт 100M параметров — это мало для reasoning задач, но достаточно для: Запоминания личности и фактов Базовой арифметики Простых диалогов Для сложных задач нужно 1B+ параметров
Nice ITИзучил ещё большее информации и решил обучить по нормальному. Сменил имя с Aletheia на Nerik, потому что имя Aletheia уже занял Google. Сейчас прогоняю 124 миллионов параметров на 2 млрд токенов текста Pre-Training чтобы научилась базовому английскому языку…
Pre-Training занял около 17 часов, модель прошла Pre-Training успешно, теперь перехожу к SFT чтобы допилить модель полностью. И решил сделать ровно 100 миллионов параметров
Изучил ещё большее информации и решил обучить по нормальному. Сменил имя с Aletheia на Nerik, потому что имя Aletheia уже занял Google.
Сейчас прогоняю 124 миллионов параметров на 2 млрд токенов текста Pre-Training чтобы научилась базовому английскому языку и алгебре, после этого я сделаю SFT и получится хорошая модель Nerik 1.0 124M Base
Друзья, хочу поделиться наблюдениями, которые помогут вам лучше понимать, почему VPN ведёт себя по-разному на разных устройствах. Системы обнаружения VPN (в том числе те, что используются в России) работают не одинаково на всех платформах. Вот реальная картина на сегодняшний день:
1. Android — система, которая сдаёт тебя с потрохами Android спроектирован так, что любое приложение может узнать о включённом VPN без root-прав и без специальных разрешений. Для этого используются стандартные системные API, например ConnectivityManager и NetworkCapabilities, через которые можно проверить флаг TRANSPORT_VPN.
Это не просто теория. Минцифры выпустило методические рекомендации, обязывающие популярные российские приложения выявлять пользователей с включенным VPN и ограничивать им доступ. В результате, по данным исследования, из 30 популярных российских Android-приложений 22 уже реализовали обнаружение VPN, а 19 из них передают эту информацию на свои серверы.
Как это работает на практике: Приложение на твоём телефоне видит, что включен VPN, через системный API. Оно отправляет этот факт на свой сервер, привязывая к твоему аккаунту. ТСПУ получает сигнал от этого сервера и начинает целенаправленно анализировать твой трафик, даже если твой протокол (например, VLESS+Reality+XHTTP) успешно обходит сетевые блокировки.
Это двухуровневая система: Уровень приложения: детекция через API Android. Уровень сети: усиленный анализ трафика после сигнала с сервера.
Вывод: если ваш VPN на Android часто отваливается или тормозит — это не баг, а следствие архитектуры системы. Android по умолчанию предоставляет информацию о VPN любому приложению, которое этого захочет, и под давлением государства эти приложения активно используют эту возможность.
2. Windows — очень сложно На Windows нет простого системного вызова, который бы однозначно сказал «да, здесь VPN». Детекция на десктопах — это задача третьего этапа по методичке РКН, то есть они сами признают, что это трудоёмко. А если у вас например Windows 11 Pro с правильной настройкой (отключена телеметрия, настроен фаервол, используется современный клиент), то детекция становится почти нереальной.
3. iOS — почти невозможно Apple придерживается строгой политики конфиденциальности: приложения работают в изолированной среде и не имеют доступа к системным данным других программ. Минцифры прямо указывает, что выявление VPN на iPhone «существенно ограничено» и является сложной задачей. Вывод: iOS — самая защищённая платформа для использования VPN с точки зрения обнаружения.
4. Linux и macOS — почти невозможно На Linux у вас есть полный контроль над сетью: можно скрывать VPN-интерфейсы, настраивать iptables/nftables, использовать SELinux. На macOS действует та же политика изоляции приложений, что и на iOS, что сильно затрудняет детекцию. При грамотной настройке эти системы становятся «невидимыми» для систем обнаружения.
Друзья, провёл серию тестов и пришёл к выводу, который стоит озвучить. Сейчас у меня работают два типа подключений: VLESS + WS + TLS (старый, проверенный) — даёт максимальную скорость (до 625 Мбит/с) — работает отлично, когда белые списки выключены — но в некоторых клиентах (например, v2raytun) может внезапно отваливаться
VLESS + Reality + XHTTP (новый, экспериментальный) — стабильнее держится в клиентах (не отваливается в v2raytun) — но не обходит белые списки (это важно!) — скорость чуть ниже, но всё ещё высокая
Что это значит для вас? Я постепенно буду внедрять оба протокола в подписки.
Вы сможете выбирать: Если вам важна максимальная скорость и белые списки в вашем регионе неактивны — используйте WS+TLS. Если у вас проблемы с отвалом клиента (v2raytun, Happ и т.д.) — переключайтесь на Reality+XHTTP, он держит соединение надёжнее. Важное предупреждение: Ситуация в России меняется с каждым месяцем. Роскомнадзор не ограничивается прямыми блокировками VPN-сервисов — теперь под ударом оказалась и инфраструктура целиком.
Давление на хостинги: С 6 июня 2026 года ТСПУ Роскомнадзора начали фильтровать любой защищённый трафик к облачным провайдерам. В результате под ограничения попали IP-адреса более 20 популярных хостингов
Атака на клиентские приложения: Роскомнадзор активно блокирует сами протоколы, на которых работают VPN: с начала 2026 года под ограничения попали SOCKS5, VLESS и L2TP. К маю 2026 года РКН доработал механизмы определения и блокировки VPN на базе Xray/VLESS и перешёл от региональных экспериментов к широкому развертыванию. Одновременно с этим возникли проблемы в работе VPN у пользователей из Москвы и Сибири — под раздачу попали VLESS, WireGuard, XTLS, gRPC и Hysteria.
Что это значит для вас: Если ваш VPN-клиент (v2raytun, Happ, Hiddify, Streisand) перестал работать или начал отваливаться — это не баг, это целенаправленная блокировка.
О себе и о будущем проекта Я не профессиональная команда вроде Amnezia или других крупных разработчиков. За последние месяцы я потратил довольно много времени изучая документацию, пытаясь настроить обход белых списков, тестировал разные протоколы, связки, клиенты. Ситуация меняется быстрее, чем я успеваю адаптироваться. Сейчас я всерьёз задумываюсь о том, чтобы закрыть проект, потому что поддерживать его в рабочем состоянии становится всё сложнее, а гарантий стабильности — всё меньше.
How can I read @nicepc_ru without a Telegram account?
TGViewer shows the public web preview Telegram publishes for Nice IT: recent posts, photos, videos and the subscriber count, with no app, login or account.
How many subscribers does Nice IT have?
Nice IT (@nicepc_ru) has 70 subscribers on Telegram, refreshed roughly every 30 minutes.
Does Nice IT know I viewed it here?
No. Public channel previews carry no viewer identity, and TGViewer has no accounts or tracking of what you look up.
