Шины, с вероятностью 99%, уже не приедут — это классическая фишинговая схема с использованием подставного юридического лица и дроп-карты. Угрожать мошенникам или «пробивать» их самостоятельно бессмысленно и юридически неэффективно, но реальный шанс вернуть деньги есть через суд с владельцем карты.

Шины ждать не стоит — это 100% мошенничество. Но главная зацепка в вашей истории — это известное ФИО и банк получателя (Тарасов Юрий Дмитриевич, Ozon Банк). В российской судебной практике сейчас активно и успешно применяется гражданско-правовой механизм возврата денег с дропов (владельцев карт, на которые переводятся похищенные средства).

Вот пошаговый порядок действий, который реально работает:

1. Заявление в полицию (ст. 159 УК РФ)

• Подайте заявление о мошенничестве лично в отдел или через онлайн-приемную МВД.

• Приложите: скриншоты сайта, чек перевода, распечатку детализации звонков, номер телефона звонившего.

• Главное: Получите талон-уведомление с номером КУСП (Книга учета сообщений о преступлениях). Без него банки и следствие двигаться не будут.

2. Официальные обращения в банки

• Ваш банк: Подайте письменное заявление с требованием зафиксировать факт оспоримой операции и приложите номер КУСП.

• Ozon Банк (банк получателя): Направьте обращение о том, что счет Тарасова Ю. Д. используется для приема средств от мошеннических действий. Приложите талон КУСП и чек. Банк обязан проверить счет и заблокировать его при подозрении на дроп-деятельность в рамках 161-ФЗ.

3. Гражданский иск о неосновательном обогащении (ст. 1102 ГК РФ) Это ключевой этап для реального возврата денег.

• Суть: Согласно ст. 1102 ГК РФ, лицо, которое без установленных законом или сделкой оснований приобрело имущество за счет другого лица, обязано возвратить последнему неосновательно приобретенное имущество.

• Вы не заключали с Тарасовым Ю. Д. договор купли-продажи (он физлицо, а вы покупали товар на сайте ООО). Следовательно, деньги у него находятся без правовых оснований.

• Судебная практика: Суды массово встают на сторону пострадавших по таким искам. Переводчику не нужно доказывать факт мошенничества со стороны дропа — именно дроп в суде обязан доказать, за что он получил деньги. Если он этого сделать не может (а он не сможет), суд обязывает его вернуть 60 320 рублей + проценты за пользование чужими денежными средствами (ст. 395 ГК РФ) + судебные расходы.

• Если полиция в рамках проверки установит полные паспортные данные и адрес регистрации Тарасова Ю. Д., сразу подавайте иск в районный суд по месту его жительства.

4. Блокировка сайта

• Направьте жалобу на фишинговый сайт через сервис ЦБ РФ (Раздел «Уведомить о мошенническом сайте») и в Роскомнадзор. Это ускорит внесение домена traektor.com в реестр запрещенных ресурсов.

Чего делать не стоит:

• Не тратьте время на личные угрозы дропу: Владелец карты может быть как соучастником, так и человек, продавшим свою карту в Интернете. Разговоры и угрозы судом в мессенджерах не работают — работает только официальная досудебная претензия и судебная повестка.

• Не пишите заявление об «ошибочном переводе» в свой банк: При переводе по QR-коду/СБП банк откажет, так как операция была авторизована вами лично. Работает только процедура взыскания неосновательного обогащения через суд.

«Сейчас меня занимает больше всего проблема, как можно при помощи физической химии приостановить процесс оглупления масс. Трудно стало работать. Столько развелось идиотов, говорящих правильные слова.»

Семнадцать мгновений весны :: citaty.info/quote/56382

Тимофей.к тебе не относится.)

websan, ну чтобы он в РФ не стоил 2 млн руб — работает успешно ЦБ РФ с идиотской  кредитной ставкой в 14% (против 3% в Китае!). Впару к нему — работает и минфин с НДС в 22% (самый огромный НДС в мире!), в Китае — НДС максимальный 13%, а при экспорте — нулевой). ОСтальные налоги — тоже далеко не в пользу РФ, как и стоимость сырья и даже электричества! 

и вот кто все это сделал то? особенно ставочку то? :)

ninarozd, да… основной вклад это женщины… вот тебе стата про падение зарплат в 2 раза… в начале 20века золото было деньгами...

т.е подорвав рынок труда и обесценив рабочую силы счас вынуждены работать 2 родителя чтоб содержать семью… это капитализм детка… систему не обманешь… все эти сказки про силу и независимость только повод платить меньше а заставляь работать больше

Сравнение с рабочим начала XX века

Около 1900 года федерального подоходного налога не было. Он появился только в 1913 году; первоначальные ставки составляли 1–7%, причём налог применялся к доходам выше $3 000 — обычный рабочий с доходом порядка $450 его не платил. Федеральных Social Security и Medicare также ещё не существовало.

Итог

После правильного вычета налогов современный промышленный рабочий получает не 13–15, а приблизительно 12,6–13,8 унции золота в год.

Рабочий около 1900 года — примерно 21–24 унции.

Следовательно, чистый трудовой доход современного рабочего в золотом выражении ниже примерно на:

• 34–42% относительно нижней исторической оценки;
• 43–47% относительно верхней оценки.

То есть в наиболее жёстком, но последовательном сравнении получается почти ваша первоначальная формула:

Чистая зарплата рабочего в золоте сократилась приблизительно в 1,5–1,9 раза — местами почти вдвое.

 

Сергей Викторович, RAG — это совсем другая история. Там тоже нужна нейронная сеть для генерации Embeddings, но их надо генерить только один раз, для конкретного запроса, если что то опрашивать в real time (Для начального наполнения векторной базы данных — эти embeddings тоже надо вызывать, и вызывать много, но это надо делать один раз, и можно подождать -  там время некритично)

Короче — RAG — это та штука, которая, наверное, могла бы работать на обычном PC без проблем (для прототипирования — сгодится)

Забыл упомянуть еще момент — при наполнении векторной базы данных — хорошо еще сделать правильный Chunking (разбиение на куски) — и — возможно — суммирование знаний / сжатие текстов, чтобы убрать из них всю «воду» — для этого тоже желательно использовать отдельную LLM-ку, но она не обязательно должна быть слишком умной (разбиение на куски и суммирование — не сложные задачи). Тут размер контекста важней «умности» модели.  Какая нибудь небольшая Gemma или Granite — подойдет. И тут уже надо — вместе с embedding — моделью, которая будет работать на том же железе — наверное как минимум 32 гига памяти, и чтобы проц не слишком медленный. Все это без правильных GPU будет тошнить с скоростью улитки, но заполнение векторной БД — это надо сделать всего один раз, можно и подождать.

Блин!!! забыл упомянуть еще один момент — если база знаний в разных форматах типа pdf / word или упаси господь отсканированные документы, которые еще надо в текст перевести, или диаграммы какие нибудь — вот тут вы попали. Потому что — чтобы перевести все эти разные форматы в удобноваримые логичные chunks — тут никакой локальной модели не хватит, конечно же. Тут нужна приличная коммерческая модель, мульти-модальная, чтобы понимала все форматы. Готовьтесь платить за токены, если этот сценарий описывает Ваш случай !