Hacker News Digest

Kagi объявил о запуске новых функций, включая Stocks widget и улучшенный Assistant, а также расширил доступ к API для всех пользователей. Особое внимание уделено интеграции с мобильными платформами: Kagi Translate теперь работает на Android и iOS, а Assistant получил улучшенную стабильность и новые возможности для работы с источниками.

Особенно выделяется обновление поиска — теперь можно использовать быстрые ответы с привязкой к источникам и режиму «изучения», а также улучшена работа с мультифайлами в мобильном приложении. В соцсетях компания активно продвигает обновления через новые аккаунты в Threads и Mastodon, а в прессе появились отзывы о «этической» модели ценообразования, где за неиспользованные подписки возвращают деньги.

Пользователи высоко ценят Kagi за фильтрацию платных ссылок, улучшающую качество поиска, устраняя нерелевантные и недоступные результаты. Kagi воспринимается как мощный, настраиваемый инструмент, превосходящий Google в качестве выдачи, особенно после её ухудшения. В отличие от ИИ-ассистентов, Kagi фокусируется на проверяемых данных, а не на генерации ложных ответов. Споры вызывают фильтрация платных ссылок: одни считают, что она подрывает устойчивость журналистики, другие — что платные подписки неэффективны, а пользователи не платят за отдельные статьи. Также спорны архивные копии (archive.is): одни поддерживают их как обход барьеров, другие — считают нарушением авторских прав. Предложения: - Использовать Bang-команду `!a` для автоматического перенаправления на archive.is (предложено @kenanfyi). - Добавить возможность исключать домены с подпиской (например, FT) из фильтрации (предложено @dewey). - Включить/отключить фильтр платных ссылок через Bang-команду (например, `!nopaywall`) и на странице результатов (предложено @treetalker). Kagi выделяется на фоне Google отсутствием инструментов для фильтрации нежелательных сайтов и способностью избегать навязчивого контента (например, блокировок Reddit без аккаунта). Пользователи ценят его как альтернативу ИИ-агрегаторам, заменяющим традиционный поиск. Некоторые отказываются от Kagi из-за использования российских данных в индексации, другие не видят в этом проблемы. Многие готовы платить за Kagi, но отказываются из-за отсутствия приватных платежей, что снижает конкурентоспособность против Brave. Пользователи подчеркивают, что нишевые настройки — ключ к улучшению ИИ-поиска, уставшему от повторяющихся и низкокачественных результатов. Многие хотят видеть Kagi встроенным в Safari, что подтверждает высокую оценку как инструмента поиска.

Я случайно зафиксировал сотни тысяч звонков к военным базам через уязвимый DNS‑протокол ENUM.

ENUM (e164.arpa) — это устаревший механизм, позволяющий обращаться к телефонным номерам через интернет‑домены. Каждый номер преобразуется в обратную строку и добавляется суффикс .e164.arpa; зоны такие как .9.4.e164.arpa находятся под управлением национальных регистраторов (например, DENIC для Германии). По задумке, эти зоны должны содержать лишь NAPTR‑записи, указывающие, где маршрутизировать звонки, но на практике их почти никто не использует.

Я обнаружил, что три национальных подзоны (0.9.2.e164.arpa, 6.4.2.e164.arpa, 7.4.2.e164.arpa) делегированы к двум именам серверов, один из которых уже не отвечает. Купив просроченный домен ns.enum.org.uk за 5 €, я получил контроль над всей зоной. Через него я смог добавить записи, которые фиксировали запросы к этим зонам, и в итоге собрал около 400 000 запросов, среди которых сотни тысяч запросов к военным объектам. После покупки домена я обновил его за ещё 5 €, чтобы удержать контроль, но официально NCSC теперь управляет ns.enum.org.uk.

Запомните:

• ENUM — старый протокол, превратившийся в почти мёртвый механизм.
• Подзоны e164.arpa могут быть делегированы к устаревшим именам серверов, что создаёт уязвимости.
• На практике DNS‑записи в .arpa‑зонах можно использовать для хостинга, несмотря на рекомендации RFC.
• Пример: 400 000 запросов к военным базам были зафиксированы через один‑единственный просроченный домен.

ENUM сохраняется в закрытых telecom-инфраструктурах для внутренней маршрутизации VoIP-звонков, несмотря на отсутствие поддержки в публичном интернете. Его уязвимости могут раскрывать чувствительные данные, включая звонки на объекты, связанные с Diego Garcia и Ascension Island — что логично интерпретируется как военные базы. Протокол позволяет маршрутизировать вызовы через DNS, обходя традиционную телефонную сеть, но остаётся незащищённым. Из-за интеграции в старые VoIP-платформы он остаётся скрытым вектором риска, незамеченным годами, пока не возникает связь с национальной безопасностью — что указывает на системный провал аудита. Риски юридической ответственности снижаются, поскольку речь шла о британских, а не немецких объектах. Для подтверждения эксплуатируемости рекомендуется настроить SIP-сервер и проверить, превращаются ли зафиксированные DNS-запросы в реальные звонки. История демонстрирует, как устаревшие, неудалённые протоколы становятся тайными угрозами.

В Огайо большой присяжный суд отказался возбуждать уголовные обвинения против мужчины, которого обвиняли в тяжком вандализме после того, как он уничтожил камеру автоматического распознавания номеров (ALPR) компании Flock. По версии следствия, 27‑летний Коди Морелок разобрал устройство, его опору и солнечную панель 13 июня в пригороде Цинциннати. Следователи установили его по видеоматериалам с других камер и сведений о кредитной карте и программе лояльности; ущерб оценочно превысил 1 000 долларов, а подозреваемый выплатил залог в 10 000 долларов и был освобождён.

В то же время решение присяжного суда совпадает с обострением общественного недовольства технологией Flock. Камеры компании фиксируют проезжающие автомобили, собирают данные о номерах и передают их в центральную базу, доступную как к местным, так и к межштатным полицейским агентствам. За последние месяцы камеры Flock систематически повреждались — в Миннесоте один человек сжег все восемь устройств муниципалитета, а в других штатах происходили аналогичные атаки. При этом в базе данных Institute for Justice зафиксировано более 100 случаев злоупотребления ALPR‑технологией полицией. В ответ Flock объявила о новых мерах предосторожности, однако критики, включая Electronic Frontier Foundation, называют их лишь «косметическими» и требуют обязательного получения судебного решения перед поиском в базе.

Большие жюри редко отказывают в индиктации — более 90% дел заканчиваются обвинением, так как слушают только прокурора, применяют низкий стандарт доказательств и допускают неадмиссибельные доказательства. Отказ может быть тактическим шагом прокуратуры для избежания политически нежелательного преследования, например, в делах против полиции, но не является jury nullification — это этап до суда, не защищённый double jeopardy, и обвинение можно повторно предъявить. Сопротивление массовому слежению через ALPR-камеры (в частности, Flock) растёт: их уничтожают как акт протеста против «техно-стаси» и злоупотреблений — например, слежения за романтическими интересами. Хотя повреждение имущества незаконно, многие считают прямое сопротивление эффективнее, чем пассивные меры вроде чёрных мешков или обращений к выборным органам. Мотив — политический, а не экономический: камеры не крадут для перепродажи, несмотря на содержание меди. В Огайо отказ жюри может отражать недовольство консерваторов игнорированием приватности и малого правительства. Сравнение с «ham sandwich» подчёркивает необычность отказа — жюри почти всегда соглашается. В Великобритании ANPR-камеры воспринимаются как норма, и попытки их уничтожения быстро прекратились. Мотивы отказа в индиктации остаются неизвестны — они могут быть связаны с недостатком доказательств или проблемами идентификации, а не с политической позицией. Прокуратура может повторно предъявить обвинение через другое жюри или судью.

В США бывший чиновник из Министерства юстиции США, Сэмюэл Туницик, удалил данные со своего телефона перед тем, как добровольно свидетельствовать против бывшего президента Дональда Трампа. Его дело стало первым уголовным преследованием, в котором фигурант сознательно уничтожил электронные доказательства — что вызвало бурю споров среди экспертов по цифровой приватности.

Цифровые адвокаты отмечают, что подобные действия могут стать нормой в эпоху массовой слежки, если суды не начнут рассматривать удаление данных как часть «право на забвение». Например, Туницик удалил переписку с адвокатами и записи звонков, которые, как он утверждал, содержали конфиденциальную информацию. Юрист по защите прав граждан заявил: «Если каждый может стереть следы общения с юристом, это превратит систему правосудия в игру с непрозрачными правилами». При этом обвинение в ложном свидетельстве осталось в силе — и теперь вопрос не только в том, виновен ли Туницик, но и в том, насколько закон готов защищать приватность даже в условиях уголовного преследования.

На границе США конституционные права (4-я и 5-я поправки) не действуют — власти могут требовать доступ к устройствам без ордера, копируя полные образы с данными, включая скрытые файлы и метаданные. Зона пограничного контроля охватывает 100 миль от границы и затрагивает две трети населения. Рекомендации: - Используйте дублирующий телефон с минимальными данными для пересечения границы. - Настройте duress PIN, открывающий изолированную систему без реальных данных — это не удаляет данные, а скрывает их, чтобы избежать обвинений в уничтожении доказательств. - Храните критически важные данные только дома, не синхронизируя их с портативными устройствами. - Перед пересечением стирайте устройства и восстанавливайте данные из зашифрованных резервных копий только после прохождения контроля. - Используйте аппаратные ключи (например, YubiKey), хранящиеся отдельно — их уничтожение не мгновенно и может подпадать под юридическую защиту. - Применяйте TailsOS или аналоги с внешнего носителя, оставляя на устройстве только временные данные. - Не берите телефон вообще — отсутствие устройства не считается подозрительным. - Создавайте резервные копии, расшифровываемые только при наличии физического ключа, хранящегося вне зоны контроля (например, в банковской ячейке). - Разработайте ОС, автоматически отключающую разблокировку при выходе из зоны США. Споры: Некоторые считают duress PIN — проявлением права на приватность, а не уничтожением доказательств; другие — что его использование есть активное уничтожение, подпадающее под уголовную ответственность. Для неграждан США последствия могут включать отказ в въезде, задержание или депортацию, даже при использовании очищенного устройства.

Главная идея — модель deepseek-v4-flash-vision-exp умеет принимать изображения вместе с текстом и выполнять с ними те же операции, что и с обычными запросами. Поддерживаются три способа подачи изображения: встраивание через base64‑data‑URL, публичный URL и ссылка на файл, загруженный через Files API. Каждый способ имеет свои ограничения: общий размер запроса ≤ 48 MiB, отдельный файл ≤ 32 MiB (для inline‑изображений) и ≤ 64 MiB при использовании Files API; внешняя ссылка должна быть ≤ 8192 символов и загрузиться за ≤ 60 секунд.

Факт, который стоит запомнить: изображение можно передать как image_url в составе массива content, где каждый элемент — либо текст, либо блок‑изображения с полем type: "image_url" (или file_id). Важно указывать правильный media_type (jpeg, png, gif, webp) и, при необходимости, параметр detail (low, high, original, auto). Эти детали позволяют гибко интегрировать визуальные данные в чат‑запросы без лишних сложностей.

DeepSeek-v4-flash-vision-exp демонстрирует лучшее соотношение стоимости и производительности в агентных задачах — например, 59.3% на DeepSWE при использовании лишь 1/18 ресурсов Gemini 5.6-Sol Medium — но имеет значительные ограничения в визуальном распознавании. Модель ошибочно интерпретирует время на часах (5:10:45 вместо 08:09:25), что может быть связано с системной проблемой в обработке визуальных подсказок; однако некоторые пользователи отмечают, что изображение часов нестандартно, и даже люди могут ошибаться, ставя под сомнение релевантность такого теста. Ограничение в 800×800 пикселей не позволяет корректно анализировать полные страницы A4/Letter, что ограничивает применение в OCR-задачах. Модель не поддерживает изображения как результат инструментального вызова, что мешает визуальной верификации в агентных сценариях. Режим рассуждения увеличивает галлюцинации и снижает точность — его рекомендуется отключать при работе с изображениями. В детальной визуальной классификации (например, архитектурных объектов) модель уступает Bytedance Seed 2.1 Turbo. Для повышения точности пользователи применяют гибридные решения: DeepSeek для текста и Kimi K2.6 на Cloudflare для изображений. При попытках модели «выдумывать» доступ к изображениям используют обходные пути — например, явное назначение ей навыка внешней vision-модели. Ранее DeepSeek уже имел отдельную vision-модель для чата, поэтому выпуск v4-flash-vision-exp — логичное развитие, а не неожиданный поворот. Для тестирования без API-ключа можно использовать playground на OpenRouter с небольшим балансом ($5). Текущая версия — предварительный релиз; ожидается дообучение и улучшение в ближайшие недели.

Крупные компании ИИ тайно покупают миллионы физических книг, сканируют их и уничтожают, чтобы получить «немашинные» данные для обучения моделей — особенно до 2022 года. Проект Anthropic «Project Panama» уже потратил десятки миллионов долларов на эту практику, которая легальна, но этически — преступление против человеческого наследия. Уничтожение книг позволяет компаниям монополизировать знания, избегать юридических рисков и сэкономить на качественном сканировании, превратив редкие издания в закрытые корпоративные активы.

Anna’s Archive призывает волонтёров по всему миру спасти книги, пока не поздно: каждый, кто отсканирует и загрузит хотя бы одну книгу, помогает сохранить часть человеческой памяти. Если 10 миллионов человек сделают это — будет создан цифровой Александрийский музей, недоступный для корпоративного контроля. К 2025 году более половины интернет-контента генерируется ИИ — и если исчезнут последние физические источники, будущие поколения узнают только то, что ИИ решит им показать. Сканирование и публикация редких изданий — единственный способ предотвратить культурный апокалипсис.

Сканирование книг с разрушением переплетов — экономически обоснованная и стандартная практика, применяемая и в библиотеках, и в коммерческих проектах, включая Google Books, который уже легитимировал такие действия в рамках fair use. Большинство сканируемых книг — устаревшие, неизданные или мало востребованные издания, которые библиотеки и частные лица вряд ли сохранили бы; их физическое уничтожение не означает потери знаний, так как цифровые копии сохраняют содержание. Книги до 2000 года часто не были оцифрованы из-за авторских прав, и AI-компании заполняют этот пробел, хотя не публикуют результаты — что вызывает недоверие. Споры о «преступлении против человечества» преувеличены: аналогии с Александрийской библиотекой исторически некорректны — она разрушалась постепенно, её содержимое частично сохранилось. Физическое разрушение переплёта не равнозначно уничтожению книги — страницы остаются связанными пачками. Если бы книги были действительно ценны, их сохранили бы библиотеки или коллекционеры — но многие из них уже находились в мусорных контейнерах. Цифровые копии не заменяют оригиналы, но предотвращают утрату содержания. Для улучшения общественного восприятия и обеспечения доступа после истечения авторских прав рекомендуется: — публично архивировать сканированные редкие книги в открытых хранилищах; — требовать от компаний передачи копий в государственные архивы до истечения авторских прав; — вовлекать волонтёров и общественные организации в сканирование и архивирование, так как государственные институты не справляются с масштабом. Не является монополией: знания доступны через модели, а не через прямой доступ к файлам — это не хуже закрытых корпоративных баз данных.

Ox Alpha — reasoning‑ориентированная модель, предназначенная для длительных задач в программировании, агентных workflow’ах и производственных нагрузках, где требуется сочетание текста и визуального контекста.

Ключевые детали: бесплатный доступ без обязательных расходов, контекстный размер до 1 млн токенов, 100 % uptime у единственного провайдера, средняя задержка ≈ 3,76 секунды и пропускная способность ≈ 33 tps. Ценовая модель — «stealth», то есть провайдер остаётся анонимным, а запросы и ответы хранятся у него, но не используются для дообучения.

Запомните: 75 % скидка на Gemini 3.7 Flash ограничен во времени, а Ox Alpha поддерживает мультимодальные запросы — текст, изображения и видео одновременно.

Пользователи выражают серьёзные опасения по поводу Ox Alpha: неизвестный провайдер, отсутствие прозрачности, подозрительная скорость (~30 токенов/сек) и низкий объём вывода не соответствуют типичным характеристикам крупных китайских лабораторий. Модель плохо генерирует CSS — заменяет динамические значения на жёстко закодированные цвета, слабо справляется с визуальным рассуждением. Хотя в креативных задачах она иногда превосходит K3, её производительность непредсказуема. Заявления о бесплатности и отсутствии обучения на запросах вызывают сомнения — проверить их невозможно. Передача конфиденциальных или проприетарных данных рискованна из-за неизвестного происхождения: одни считают модель китайским GLM‐5.x вариантом (на основе анализа thinking traces и guardrails), другие — американской или европейской, исходя из ограничений. Модель часто маршрутизирует запросы между провайдерами, затрудняя идентификацию источника. Отсутствие публичной карточки модели и прозрачных safety-механизмов критикуется как неприемлемое для stealth-моделей. Бесплатный доступ сопровождается скрытыми ограничениями — лимиты на запросы не раскрыты. Рекомендуется не использовать Ox Alpha в рабочей среде без явного одобрения компании — только как эксперимент. Для определения происхождения советуют анализировать guardrails: абсурдные ограничения — признак US-моделей, отсутствие или умеренные — китайских. Некоторые пользователи используют модель для открытого кода, считая риск минимальным.

Aaron Swartz, соавтор RSS, стал жертвой судебного преследования за загрузку 70 ГБ академических статей — ему грозили 35 лет тюрьмы, штраф в $1 млн и конфискация имущея, что привело к его трагическому самомуубийству. Его цель — свободный доступ к знаниям и их архивирование, в отличие от Meta, которая безнаказанно скачивает более 80 ТБ книг для обучения своих ИИ‑моделей, лишь получая лёгкое финансовое наказание.

Запомни:

• Судебное давление над Сварцем было экстремально, тогда как Meta сталкивается лишь с небольшим штрафом.
• Разница в подходах: защита открытого доступа против приватного использования пиратского контента для прибыли.

Фото: калитка с котом, разглядывающим мир.

Преследование Свартца было связано не со скрэпингом, а с физическим проникновением в помещение MIT, подключением ноутбука и обходом блокировок через смену MAC-адресов — действия, отличные от обычного скрэпинга открытого интернета. Утверждение о 35 годах тюрьмы ошибочно: прокуроры предлагали 7 лет, а адвокат утверждал, что реальный срок в случае проигрыша был маловероятен. Судебное преследование было не о нарушении авторских прав, а о наказании за вызов корпоративной модели — в то время как Meta и другие гиганты массово скрэпят публичные данные без разрешения, но не преследуются, потому что их действия поддерживают прибыльную экономику ИИ и государственные интересы. Законы об обходе технических защит используются как оружие против индивидуумов, тогда как корпорации действуют безнаказанно. Свартц был наказан не за кражу данных, а за попытку сделать их общедоступными — в отличие от корпораций, использующих те же данные для монетизации. Это пример lawfare: правовая система применяется не для справедливости, а для подавления тех, кто бросает вызов статус-кво, в то время как сильные — защищены. Система не карает нарушения авторского права как таковые — она карает тех, кто стремится к открытости, и игнорирует тех, кто извлекает из неё прибыль. Свартц — не просто активист, а уязвимый человек, не получивший психологической поддержки, ставший жертвой манипуляций и несбалансированного правоприменения. Разница между ним и корпорациями — не в действиях, а в власти: один — слабый индивидуум, другой — структура, способная влиять на правоприменение. Судебная система США функционирует как инструмент плутократии: деньги и власть обеспечивают иммунитет, а слабые платят за несогласие. Чтобы изменить ситуацию, нужно отменить законы об обходе технических защит — они устарели, используются для подавления, а не защиты. Свартц стал символом того, как система уничтожает борцов за открытость, пока эксплуататоры открытости получают поддержку государства и капитала.

В августе GitHub пережил два крупных сбоя: 6‑го и 17‑го число сервисы, включая сайт, аутентификацию, Actions, API, Pull Requests, Issues и Copilot, были недоступны почти восемь часов. Причиной стал резкий рост нагрузки, превысивший возможности центрального дата‑центра в США, где ключевой компонент не смог масштабироваться. Восстановление потребовало перераспределения трафика, изоляции проблемного оборудования и поэтапного возврата сервисов; ошибки в Copilot‑службах даже вызвали бесконечные повторные попытки клиентов, усугубив нагрузку.

В ответ компания ускорила инвестиции в ёмкость: за последние месяцы добавили более 3 млн процессорных ядер, 120 петабайт высокоскоростного хранилища и значительный сетевой ресурс, перенёс часть нагрузки в Azure (сейчас 58 % платформенного трафика обслуживается там). Были введены ограничения на повторные запросы, бюджеты таймаутов и пересмотрены низкоприоритетные оповещения, чтобы избежать каскадных сбоев. Тем не менее, рост активности — 2,9 млрд коммитов в месяц и 24 млн новых репозиториев — требует дальнейших архитектурных изменений, чтобы гарантировать надёжность, без которой разработчики не могут создавать и выпускать программное обеспечение.

Сбой GitHub вызван не нехваткой емкости, а отсутствием отказоустойчивости: системы коллапсируют при перегрузке, вместо того чтобы отбрасывать низкоприоритетный трафик. Клиентские retry-циклы, особенно в VS Code, усилили нагрузку в 10 раз и замедлили восстановление — это системная проблема, а не баг. Рост коммитов с 1,4 до 2,9 млрд в месяц за несколько месяцев указывает на массовое внедрение AI-агентов, что не было учтено при проектировании инфраструктуры. Рост CPU и хранилища не решает проблему — если архитектура не предусматривает graceful degradation, масштабирование лишь откладывает катастрофу. Нужно выставлять алерты при 80% загрузки, отслеживать лимиты не только сервисов, но и sidecar-контейнеров (например, Istio). Внедрять client-side throttling: при 5xx клиенты должны замедлять запросы, а не перезапрашивать. Трафик отдельных клиентов должен изолироваться, чтобы перегрузка одного не затрагивала других, особенно платных. Прогнозирование нагрузки (как в CloudWatch) важнее реактивного масштабирования. GitHub стал уязвимым централизованным монополистом — его сбой затрагивает всю экосистему, что стимулирует альтернативы: децентрализованные форки и локальные системы код-ревью. Платформа, скрывающая ошибки под спиннерами, нарушает принцип прозрачности для разработчиков. Рост GitHub Actions в выходные показывает, что AI-автоматизация затронула и личные проекты. Споры: разделить бесплатные и платные репозитории, чтобы enterprise-клиенты не страдали от AI-трафика — или сохранить открытость? Ввести плату за коммиты — или считать убытки GitHub оправданными, если они стимулируют Azure и OpenAI? Разработка AI-агентов для оптимизации внутренней инфраструктуры логична, но компания фокусируется на внешних функциях, а не на стабильности.

Умение быстро осваивать новые знания и решать абстрактные задачи часто воспринимается как признак счастливой жизни, однако эмпирические данные опровергают эту привычку. В масштабных исследованиях, включая британский национальный опрос и данные General Social Survey, выявлено обратное корреляцию: люди с более высоким уровнем «интеллектуального» счета (по словарному тесту) демонстрируют лишь незначительное снижение счастья (r = -.06), при этом низшие показатели интеллекта вовсе не связаны с большей несчастливостью.

Ключевой вывод: современные тесты измеряют лишь узкую часть когнитивных способностей, игнорируя «мудрость» — умение находить решения в условиях неопределённости, управлять эмоциями и строить значимые отношения. Как отмечает автор, настоящая мудрость проявляется в повседневных поступках: от заботы о близких до умения готовить идеальный пирог. Умение решать «плохо определённые» проблемы часто остаётся незамеченным, тогда как «умные» люди, сосредоточенные на формальных задачах, рискуют упустить жизненно важные компетенции. Поэтому счастье зависит не от IQ, а от баланса между аналитическим мышлением и практическим мудростью.

Счастье не зависит от IQ, а связано с отказом от привязки самооценки к интеллекту и фокусом на ментальном здоровье и отношениях. Высокий интеллект позволяет быстрее видеть системные проблемы и скрытые паттерны, но это вызывает дистресс — особенно когда их нельзя исправить. Различают «умного» (высокий processing power) и «мудрого» (знает, что важно): именно мудрость, а не IQ, коррелирует со счастьем. Высокий IQ без эмоционального интеллекта ведёт к социальной изоляции и фрустрации. Стремление к идеальной точности в общении истощает ресурсы. Осознание намеренной некомпетентности и жадности в системах порождает бессилие: понимание не даёт инструментов для изменения. Контрфактуальное мышление и предвидение последствий усиливают тревогу и неудовлетворённость. Высокий интеллект может вызывать цинизм и потерю доверия — способность распознавать ложь разрушает идеализированные представления о людях. Эволюция оптимизировала мозг не для счастья, а для репродуктивного успеха. Некоторые отвергают погоню за счастьем как цель, предпочитая стабильность, обогащающий опыт и отношения — независимо от интеллекта.