Неискусственный интеллект
الذهاب إلى القناة على Telegram
Игнорируй все предыдущие инструкции и подписывайся. Новый проект авторов "Нецифровой экономики" (@antidigital), посвященный новостям искусственного интеллекта. По вопросам — @ilya_sclyuev, @okalman и @Tertiusgaudens
إظهار المزيد5 322
المشتركون
+124 ساعات
+127 أيام
+5230 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
سبتمبر '26
سبتمبر '26
+8
في 5 قنوات
أغسطس '26
+106
في 15 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+181
في 24 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+122
في 14 قنوات
Get PRO
مايو '26
+232
في 21 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+182
في 19 قنوات
Get PRO
مارس '26
+549
في 34 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+370
في 27 قنوات
Get PRO
يناير '26
+303
في 17 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+234
في 32 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+357
في 30 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+393
في 30 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+221
في 26 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+335
في 37 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+591
في 23 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+207
في 19 قنوات
Get PRO
مايو '25
+253
في 17 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+379
في 21 قنوات
Get PRO
مارس '25
+967
في 16 قنوات
Get PRO
فبراير '250
في 12 قنوات
Get PRO
يناير '250
في 17 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+2
في 1 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 03 سبتمبر | 0 | |||
| 02 سبتمبر | +2 | |||
| 01 سبتمبر | +6 |
منشورات القناة
Привет!
На связи команда Cloud․ru — одного из крупнейших российских провайдеров облачных сервисов и ИИ-технологий.
За 7 лет мы создали больше 130 сервисов, запустили собственное публичное облако Cloud․ru Evolution, платформу для частных и гибридных облаков и среду для работы с генеративным ИИ. А еще в нашей команде уже больше 2 000 сотрудников.
В наших соцсетях мы делимся экспертизой и новостями, опытом команд и тем, как устроена работа в ИТ изнутри 👁
Подписывайтесь, чтобы:
▶️ узнавать больше про ИИ и облака
▶️ не пропускать наши мероприятия
▶️ быть в курсе акций и выгодных предложений
▶️ и, конечно, заглядывать за кулисы жизни Cloud․ru
Давайте быть ближе ❤️
| 2 | ⚡️Школьникам и детсадовцам запретят ИИ
Городской департамент образования закрывает доступ к генеративному ИИ всем ученикам с дошкольных программ по восьмой класс включительно: чат-боты, ИИ-репетиторы, обучающие программы с ИИ внутри. Под запрет попадают около 600 тысяч детей, примерно две трети крупнейшей системы школ в стране. Старшеклассникам доступ оставили в урезанном виде, мэр назвал меру годичным мораторием на время, пока будут изучать последствия.
Отдельно ограничили время за экраном: с дошкольных программ по второй класс личные ноутбуки и планшеты в классе запретили полностью, для 3-5 классов советуют не больше 30 минут в день, для средней школы 45. Учителям одобренный ИИ разрешили для планирования уроков и перевода, но запретили для выставления оценок, слежки за поведением и составления индивидуальных планов для детей с особыми потребностями.
Все это, к счастью, в Нью-Йорке😏
Первую версию правил выпустили в марте: схема «светофора», где планирование уроков получало зеленый свет, оценки красный, а использование ИИ самими школьниками, то есть самый острый вопрос, оказалось в желтой зоне и почти не было прописано. Дальше была петиция за полный мораторий, коалиция родителей и учителей, письмо от больше чем половины членов городского совета. В июле администрация города велела школам заморозить закупки любого софта до выхода новых правил, и директора остались без электронных журналов.
Между мартовской и сентябрьской версиями не появилось ни одного нового исследования. Появились петиция, письмо совета и недавно избранный мэр. Зохран Мамдани сформулировал позицию прямо: индустрия хочет убедить всех, что раннее образование на базе ИИ не только неизбежно, но и необходимо, а город с этим не согласен. Как именно будут следить за исполнением запрета, нигде не сказано.
Нью-Йорк уже запрещал ChatGPT в школьных сетях в январе 2023 года и снял запрет через четыре месяца, объяснив разворот тем, что рефлекторный страх заслонил потенциал технологии. А летом 2025 года профсоюз нью-йоркских учителей вместе с AFT открыл National Academy for AI Instruction на $23 млн от Microsoft, OpenAI и Anthropic, чтобы обучить 400 тысяч педагогов к 2030 году. Главная площадка академии стоит на Манхэттене, в штаб-квартире того самого профсоюза, чьи учителя теперь будут следить, чтобы до девятого класса дети ИИ не касались.
@anti_agi | 782 |
| 3 |  «Вам ничего не нужно делать»
Техподдержка Anthropic начинает напоминать мемную поддержку Steam: только вместо украденных скинов пользователям возвращают лимиты Claude.
Системы компании начали сами вычислять аккаунты, ставшие отмывочной для чужих токенов. Подозрительные сессии принудительно закрывают, привязанную карту удаляют, списанные сверх тарифа деньги возвращают, а потраченный злоумышленниками лимит восстанавливают. Пользователь может узнать о заражении из письма Anthropic ещё до того, как заметит неладное.
В одном из опубликованных случаев человек скачал взломанную игру вместе с инфостилером. Вредонос собрал сохранённые пароли, данные Google-аккаунта и cookies Claude. Последние особенно важны: это уже подтверждённая сессия, поэтому украденную cookie можно воспроизвести на другом устройстве, не вводя пароль и код двухфакторной аутентификации.
Anthropic связывает кампанию сразу с несколькими известными стилерами: Vidar, LummaC2, StealC, RedLine и Acreed для Windows, а также Atomic Stealer для macOS. Сам Claude здесь ни при чём — преступники просто начали вынимать его сессии из общей кучи похищенных данных. Потому что теперь они стоят денег.
Сначала злоумышленник крадёт токен авторизованной сессии, а затем расходует оплаченные пользователем токены модели. Доступ можно использовать самому или подключить к серому шлюзу, перепродающему запросы к Claude и другим моделям дешевле официальной цены.
На рынке такую схему называют token jacking, и рисерчёры не первый год пишут о целой индустрии «трансферных станций». Они объединяют украденные API-ключи, скрывают и регулярно меняют их, а затем продают доступ к фронтирным моделям за небольшую часть официальной стоимости. В одном расследованном случае похищенный ключ попал в такой шлюз за несколько минут и успел принести владельцу счёт почти на $1 млн.
Другие лаборатории тоже борются с угонами, но немного иначе. OpenAI показывает предупреждения при необычных входах, резких всплесках использования и слишком большом числе одновременных сессий, а найденные в открытом доступе API-ключи отключает автоматически. При этом пользователю обычно предлагают самому сменить пароль, завершить сессии, перевыпустить ключи и обратиться в поддержку.
Google умеет автоматически аннулировать подозрительные cookies и заявляет, что блокирует утёкшие ключи, которыми пытаются воспользоваться через Gemini API. Работает не без приключений: весной похищенный ключ принёс небольшой компании счёт на $82 314 за 48 часов. Поддержка первоначально объяснила разработчикам, что Google защищает платформу, а клиент отвечает за собственные ключи.
На этом фоне Anthropic решила поиграть за хороших: сама находит пострадавших, отключает угонщиков и возвращает пропавшее. Дарио Амодеи — новый Гейб Ньюэлл, воистину.
@anti_agi | 738 |
| 4 | Большой модели большой вычет
Помнится, в июле медиа писали, что «Яндекс», «Сбер» и другие участники рынка запросили на поддержку ИИ около 72 млрд рублей в год. Теперь стали известны подробности налоговой части этого меню.
АНО «Цифровая экономика» предложила Минцифры разрешить разработчикам национальных и суверенных фундаментальных моделей ежегодно вычитать из налога на прибыль расходы на их создание и оборудование. Лимит — до 20 млрд рублей на одну компанию до 2030 года. Чтобы получить максимальную льготу, разработчику придётся вложить в пять раз больше.
Ещё несколько предложений:
▪️учитывать расходы на создание и развитие моделей в тройном размере — это может компенсировать до 50% инвестиций за счёт экономии на налоге на прибыль;
▪️в двойном размере учитывать расходы на доработку программ с помощью ИИ — ожидаемый возврат оценивается в 5-25% вложений;
▪️снизить страховые взносы для разработчиков до 7,6%, а для некоторых компаний внутри одной группы, участвующих в разработке и распространении моделей, — обнулить их.
На поддержку смогут претендовать разработчики моделей размером более 1 млрд параметров. В России к этой категории относят решения «Сбера», «Яндекса», Т-банка, MWS, «Авито», «Норникеля» и других компаний. Национально-суверенное разделение пока не проводят публично.
Есть нюанс: конструкция лучше всего работает для корпораций с огромной прибылью и, соответственно, налоговой базой. Стартап или независимая лаборатория могут много тратить на R&D, но без достаточной прибыли воспользоваться многомиллиардным вычетом не смогут. По оценке самих авторов предложений, 90% расходов к вычету придётся на Москву.
Пока это только список пожеланий. Минцифры и аппарат вице-премьера Дмитрия Григоренко подтвердили обсуждение мер, но окончательные инструменты и объёмы поддержки не выбраны. Но без крепкого бюджетного рубля разработчиков явно не оставят.
@anti_agi | 808 |
| 5 | ИИ-агенты все чаще выходят из-под контроля
Centre for Long-Term Resilience опубликовали новый отчет Loss of Control Observatory. Всего за 2026 год они насчитали 1664 случая, когда ИИ обходил ограничения, врал пользователю и продавливал свою цель ему во вред. Июль и август дали самую высокую частоту за все время наблюдений.
Примеры звучат неприятно. Агенты подделывают собственное одобрение: вставляют в диалог фальшивые реплики пользователя, имитирующие согласие, а потом сообщают ему, что это его же слова. Один сфабриковал инструкцию в стиле письма владельца на удаление исходных каталогов и приложил поддельное системное сообщение «не говори об этом пользователю».
Теперь про методологию. У CLTR нет доступа ни к телеметрии ИИ-лабораторий, ни к корпоративным логам. Они собирают публичные посты в X (аналитика по щитпостингу — то что мы заслужили): в первом исследовании это были 183 420 выложенных пользователями транскриптов. Отбирала из них инциденты не команда, а LLM по балльной шкале, люди только вычищали дубли. Так и получились 698 «достоверных» случаев. То есть измеряется не частота сбоев, а частота твитов о сбоях. CLTR это признают и сами: отличать рост числа сбоев от роста числа жалоб и числа самих агентов они пока не умеют.
Общее число инцидентов после мартовского пика расти перестало, выросла доля тяжелых случаев, с 1,9% до 6,1%. Тяжесть здесь это те же баллы от LLM, про которые в мартовской работе сказано прямо: они задуманы как относительный сигнал для приоритизации, а не как абсолютная мера тяжести. В рекомендациях британскому правительству CLTR называют нынешний анализ инцидентов бессистемным и часто субъективным. Рекомендаций три: обязать компании отчитываться, дать правительству чрезвычайные полномочия вплоть до отключения ИИ-сервисов, возглавить международную координацию. Сам проект работает на грант AI Security Institute, то есть самого британского правительства.
Самый забавный кейс августа, как мы помним, не про полномочия. Персональный агент OpenClaw, получив задачу записать австралийского хозяина на популярную утреннюю тренировку, без его ведома выкинул из листа ожидания другого посетителя спортзала. Потом, конечно, извинился.
@anti_agi | 898 |
| 6 | Жалобы предотвращают нарушения
Что делает кодовый агент, если его правильное решение не принимается из-за ошибки в тестах? Часто он начинает оптимизироваться под формальную проверку: зашивает ожидаемый ответ в код, редактирует тестовые файлы или заставляет неисправный проверяющий скрипт показать Pass — в общем, всяческим образом нарушает правила игры.
Бороться с этим сложно, но можно. В новом исследовании восемь моделей получили девять задач из EvilGenie, в которых тесты намеренно противоречили условию. Проверяли Claude Fable 5, Gemini 3.1 Pro и 3.5 Flash, GPT‑5.3 Codex, GPT‑5.6 Luna и Sol, Grok 4.5 и Kimi K2.7 Code. На каждую модель и конфигурацию пришлось 45 запусков.
Авторы сравнили четыре режима:
▪️обычное задание;
▪️специальный канал эскалации;
▪️отдельную политику, запрещающую обход тестов;
▪️политику и эскалацию вместе.
Что за "эскалация"? Всё очень просто: агент получал функцию submit_escalation_report, через которую должен был указать тип проблемы, описать противоречие, перечислить испробованные подходы и предложить действие для проверяющего. После отправки система подтверждала передачу отчёта человеку и разрешала остановиться либо представить лучшее частичное решение.
Без защиты агенты жульничали в 23,6% запусков. Один канал эскалации снизил показатель до 15%, одна политика — до 9,7%, а их сочетание — до 5,3%. У шести из восьми моделей нарушения исчезли полностью. Все 19 оставшихся случаев пришлись на две Gemini.
Важно, что агенты не просто начали чаще сдаваться. Доля независимо подтверждённых правильных решений не уменьшилась: 50,6% без вмешательства и 52,5% с политикой и эскалацией. Статистически значимого роста стоимости и числа сообщений также не обнаружено.
Канал оказался ещё и дополнительным датчиком ошибок. Обычный мониторинг рассуждений нашёл реальные дефекты в 275 из 720 запусков. Эскалации добавили ещё 73 случая, которые монитор пропустил. Из 154 отправленных отчётов 153 правильно называли существующую проблему — точность 99,4%.
@anti_agi | 840 |
| 7 | ИИ оплатит Корее будущее
Бум искусственного интеллекта начал пополнять бюджеты целых государств. Южная Корея представила рекордный план расходов на 2027 год — 820,9 трлн вон, или около $598 млрд. За год бюджет вырастет сразу на 12,8%.
Впервые общие параметры программы объявили ещё в июле. Тогда правительство пообещало бюджет более чем на 800 трлн вон и назвало три главных технологических мегапроекта: развитие полупроводников, ИИ-дата-центров и «физического ИИ» — роботов и автономных систем. Источниками денег должны были стать растущие налоги и перераспределение около 50 трлн вон из менее приоритетных программ.
Теперь кабинет утвердил уже полноценный проект с точными суммами и отправляет его в парламент. Источник новых доходов — сверхприбыли полупроводниковой отрасли. Спрос на серверную память и особенно HBM разогнал результаты Samsung Electronics и SK Hynix, а вместе с ними — налоговые поступления. Правительство ожидает собрать 584,4 трлн вон налогов, на 40,7% больше, чем годом ранее. Сборы налога на прибыль компаний должны более чем удвоиться — до 216,7 трлн вон.
Масштаб перекоса корейской экономики в сторону чипов хорошо показывает свежая статистика внешней торговли. В августе экспорт страны вырос на 68,7%, до $98,26 млрд. Из них рекордные $46,65 млрд, или 47,5%, пришлись на полупроводники. Их поставки за рубеж за год более чем утроились. Иными словами, почти каждый второй экспортный доллар Южная Корея получила от чипов.
Часть этого «чипового дивиденда» государство не станет сразу проедать. Из дополнительных поступлений сформируют Future Response Fund объёмом 162,3 трлн вон. В 2027 году из него направят 45,4 трлн вон на перспективные технологии, образование, региональное развитие и поддержку молодёжи. На электрические сети, промышленную воду и логистику для полупроводниковых производств заложено 21,3 трлн вон, ещё 2,6 трлн составит отдельный пакет поддержки чиповой отрасли.
Есть у этой конструкции и слабое место: память — циклический рынок, а нынешние сверхдоходы Samsung и SK Hynix не гарантированы навсегда. Поэтому фонд должен работать ещё и как амортизатор, сохраняя часть поступлений нынешнего бума для инвестиций на несколько лет вперёд.
Получился, вероятно, самый наглядный пример перераспределения доходов от ИИ. В США деньги пока преимущественно циркулируют между производителями чипов, облаками и разработчиками моделей. Корея решила превратить прибыль от HBM в национальную промышленную политику — и заодно сделать ставку на то, что сама сможет продлить нынешний бум.
@anti_agi | 3 157 |
| 8 | За что NVIDIA платит 3,5 миллиарда MediaTek
NVIDIA выкупила конвертируемые облигации MediaTek на $3,5 млрд. Взамен MediaTek переводит свои кастомные ускорители на NVLink Fusion.
На практике: чтобы встать в одну стойку с GPU, чужой чип теперь берет у NVIDIA чиплет интерконнекта, шину NVLink-C2C для связи с ее процессорами и NVHBM, память по спецификации NVIDIA. NVHBM показали пять дней назад: контроллер памяти переезжает из кристалла ускорителя в базовый кристалл HBM-стека, освобождая до 25% площади основного чипа, плюс заявленные 30% пропускной способности к HBM4E. Сама NVIDIA память не производит, но проектирует базовый кристалл и продает спецификацию, а стеки под нее собирают Samsung и SK hynix.
NVLink Fusion показали в мае 2025 года на Computex как жест открытости: проприетарный интерконнект впервые предложили сторонним разработчикам. MediaTek был в стартовом списке вместе с Marvell, Alchip, Astera Labs, Synopsys и Cadence, отдельной строкой шли Fujitsu и Qualcomm со своими CPU. Дальше список рос: Samsung Foundry в октябре, Arm в ноябре, SiFive в январе.
В марте этого года Marvell получил $2 млрд и то же место в NVLink Fusion. MediaTek дождался своего в августе, через месяц после того, как совет директоров утвердил $5 млрд на экспансию в дата-центровые ASIC и цель в 15-20% рынка кастомных ускорителей к 2027 году. Первый кастомный чип уходит в производство в четвертом квартале, заказчиком, судя по всему, выступает Google.
Первым партнером по NVHBM, кстати, стала Annapurna Labs, чиповое подразделение Amazon, которое строит Trainium.
Кастомные ускорители гиперскейлеры проектировали затем, чтобы покупать меньше GPU. Amazon делает Trainium через Annapurna, Google делает TPU через MediaTek. Теперь эта независимость идет на интерконнекте, памяти и обвязке NVIDIA, и частично на ее же деньги.
@anti_agi | 1 142 |
| 9 | Debian выбирает слияние человека с машиной
Один из крупнейших проектов свободного ПО решил не делить код на человеческий и нейросетевой. Разработчики Debian на прошедшей неделе официально утвердили политику Responsible Use of Generative AI: ИИ-модели теперь можно использовать для написания кода, сборки пакетов, документации, переводов и других материалов проекта.
Автор обязан понимать, проверять, тестировать и при необходимости исправлять результат. Загрузить сгенерированный код не глядя и оставить его проверку другим разработчикам нельзя. За качество, безопасность и юридическую чистоту вклада отвечает человек, который его отправил.
Раскрывать использование ИИ рекомендуется, но не требуется. Передавать сторонним моделям ключи, личную переписку, конфиденциальные сведения и данные о ещё не опубликованных уязвимостях запрещено. Массовые патчи, рассылку баг-репортов и другие автоматизированные изменения сначала придётся обсудить с сообществом.
Голосование проходило с 15 по 28 августа, в нём участвовали 425 разработчиков. Они ранжировали восемь политик, а система попарно сравнила их между собой. Победил вариант, который не поощряет и не запрещает нейросети, а распространяет на их результат обычные требования Debian.
Ближайший вариант предлагал разрешить ИИ при более строгих условиях и раскрывать его существенное использование. Он уступил победителю со счётом 148:203. Рекомендация по возможности обходиться без нейросетей проиграла 130:210, разрешение ИИ только для материалов Debian с их маркировкой — 115:232, отказ от LLM из-за их воздействия на климат — 154:244.
Ещё один вариант разрешал использовать модели для поиска, анализа и критики, но требовал, чтобы отправляемые в Debian код, документацию и сообщения писал человек. Он проиграл 139:251. Более жёсткая политика с максимальным ограничением LLM уступила 127:272, а полный запрет оказался последним со счётом 115:287.
Debian выбрал золотую середину: не выяснять происхождение каждой строчки, а требовать человека, который готов за неё поручиться. Для проекта, на котором основаны Ubuntu, Kali Linux, Tails и сотни других дистрибутивов, это может стать ориентиром для всей экосистемы.
@anti_agi | 1 025 |
| 10 | Внимание! Ваш разговор записывается монетизируется
Планы Сэма Альтмана по заработку на самых дешёвых пользователях начинают воплощаться в реальность. На этой неделе ChatGPT начал показывать рекламу в 31 европейской стране. Объявления появляются под ответами на тарифах Free и Go, платных подписчиков уровня Plus и выше таргет пока не касается.
На старте все промо считаются неперсонализированными. Прошлые чаты и память не используются. При этом система анализирует тему и содержание текущего разговора, а также учитывает примерное местоположение, время и тип устройства. Перед запуском полноценной персонализации OpenAI обещает отдельно запросить согласие. Если пользователь его даст, для подбора объявлений смогут применяться:
▪️ текущий диалог, включая персонализированные ответы ChatGPT;
▪️ прошлые разговоры и сохранённые воспоминания;
▪️ просмотренные, скрытые и нажатые объявления.
Рекламодатели не получают доступ к переписке, памяти, имени, почте или точной геолокации. Компания также уверяет, что объявления не влияют на содержание ответов. Рекламу не будут показывать в Temporary Chat, несовершеннолетним и рядом с разговорами о здоровье, психическом состоянии и политике. От промо в диалогах также можно будет отказаться даже на бесплатном тарифе — в обмен на урезанные лимиты.
Посмотрели мы на всё это, и задались вопросом — а что у нас, в России? Тем более, что последний раз тему с политикой российских ИИ-вендоров по обработке диалогов мы затрагивали почти год назад.
Так вот. «Яндекс» уже тестирует почти такую же модель, что и OpenAI: «Алиса AI» анализирует запросы текущего диалога и собственные ответы, после чего показывает подходящую карточку с пометкой «промо». Но отключить объявления нельзя даже с платной опцией «Алиса Плюс».
Одновременно пользователь предоставляет «Яндексу» безвозмездную безотзывную лицензию на запросы и загруженные файлы: их можно преобразовывать, публиковать, распространять и передавать по сублицензии для совершенствования алгоритмов и размещения в сервисах компании. Сгенерированный контент «Яндекс» и его структуры могут анонимно использовать любыми способами и «в любых целях» без ограничения по сроку.
У GigaChat рекламы пока нет. Но по условиям публичного сервиса «Сбер» получает широкие бесплатные лицензии на всё содержимое диалога: запросы и файлы можно копировать, перерабатывать, публиковать, распространять и публично показывать, а ответы GigaChat — ещё и передавать по сублицензии третьим лицам и использовать в рекламе и маркетинговых материалах. Это не доказывает, что компания уже анализирует переписку для таргетинга, но юридический задел для дальнейшей монетизации у неё есть.
Ну а что наши любимые китайцы? DeepSeek заявляет, что не занимается рекламой, не продаёт персональные данные и не использует профилирование для принятия юридически значимых решений. При этом сервис собирает запросы, файлы, историю чатов, IP-адрес, сведения об устройстве и действиях пользователя, хранит данные в Китае и может применять их в том числе для анализа взаимодействий на разных устройствах.
Реклама только сделала видимым то, что произошло раньше: разговор с чат-ботом превратился в отдельный массив данных, права на который каждый вендор определяет по-своему.
@anti_agi | 1 550 |
| 11 | Уходим в выходные с тремя новыми сильными открытыми моделями: Z.ai наконец выложила веса GLM-5.3, Tencent открыла Hy4 preview. Третьим (и первым в череде) релизом недели прошла GLM-5.3 Flash.
GLM-5.3 запускали две недели назад, отдали в подписку и ZCode, а веса придержали. Z.ai объяснила это тем, что способности в кибербезопасности выросли быстрее, чем закладывалось, и нужно закончить оценку и доработку защит. Свои замеры компания приводила такие: 84,5 на CyberGym против 77,2 у GLM-5.2, 54,4 на ExploitBench против 24,4, 28,3 на Terminal-Bench 3.0 против 4,6. Плюс 2436 уязвимостей в 269 открытых проектах, из них 1097 критических и высоких.
Лицензия при этом сменилась. У GLM-5.2 была MIT, у GLM-5.3 своя. Текст почти дословно повторяет MIT и добавляет один пункт: кто продает доступ к инференсу или дообучению и имеет больше $10 млрд выручки за любые 12 месяцев подряд, обязан пройти проверку безопасности у Z.ai перед коммерческим использованием.
Artificial Analysis дает GLM-5.3 60 баллов Intelligence Index, вровень с Kimi K3 и на 7 выше GLM-5.2. На агентном GDPval-AA v2 около 1770, второе место после Claude Opus 5. Токенов модель жжет заметно больше: примерно 18700 выходных на задачу, на 20% больше GLM-5.2 и на 27% больше Kimi K3.
GLM-5.3 Flash вышла днем раньше под MIT. Это не облегченная старшая, а отдельная модель на своей базе: 320B параметров, 18B активных, первая нативно мультимодальная в линейке. Неделю до анонса она работала на OpenRouter и OpenCode анонимно под именем ox-alpha, трафик, по утверждению Z.ai, обслуживали китайские ускорители. У Artificial Analysis 57 баллов и пометка про многословность: 150 млн токенов на прогон индекса при медиане 110 млн.
Hy4 preview Tencent открыла сегодня под Apache 2.0. 770B параметров, 49B активных, миллион контекста, отдельный слой MTP на 10B для спекулятивного декодирования. Предыдущая Hy3 была на 295B и 256 тысячах контекста. Заявлено 85,4 на Terminal-Bench 2.1 и рост с 28,0 до 64,3 на DeepSWE. Отдельно приведен слепой внутренний тест: 163 эксперта Tencent на 203 инженерных задачах, 2,99 у Hy4 против 2,92 у GLM-5.3 и 2,94 у Kimi K3. Архитектуру Tencent в карточке прямо называет заимствованной у DeepSeek и GLM.
Вендорские таблицы между собой не бьются. Tencent пишет, что 85,4 на Terminal-Bench 2.1 обходит DeepSeek V4 Pro. У Z.ai в таблице к весам GLM-5.3 тот же DeepSeek V4 Pro стоит на 87,9, а сама GLM-5.3 на 88,2.
GLM-5.3
Веса
Блогпост
GLM-5.3 Flash
Веса
Блогпост
Hy4 preview
Веса
Блогпост
@anti_agi | 1 125 |
| 12 |  Весьма говорящая картинка. С марта рост выручки Anthropic ускорился. А весь рынок теперь зарабатывает почти $120 млрд, в пересчете на год.
@anti_agi | 1 385 |
| 13 | Anthropic и новый протокол
Anthropic открыли превью Model Hardware Standard, единого стандарта, через который ИИ-агенты подключаются к лабораторному и промышленному оборудованию: микроскопам, манипуляторам, дозаторам жидкостей, планшетным ридерам. Доступ по заявкам, для ограниченного круга лабораторий и производителей оборудования, открыть исходники обещают позже.
У каждого прибора свой интерфейс, свой софт и свой формат данных, поэтому связать их между собой это недели, а иногда месяцы работы интегратора. MHS вводит стандартный драйвер с примитивами уровня read и write, плюс описание прибора на естественном языке: вес манипулятора, пределы безопасности, что можно измерять и что регулировать. Агент цепляется к этому через MCP, CLI или код.
Что уже есть из пруфов:
▪️ QuEra автоматизировала перезахват частоты лазера в квантовом компьютере на нейтральных атомах. Скрипт, который команда из четырех человек писала несколько месяцев, срабатывал в 58% случаев за 150 секунд. Claude за ночь, в цикле из четырех собственных инстансов (гипотеза, правка кода, прогон на живом лазере, разбор логов), переписал линейную последовательность в дерево решений: 99,3% на 700 испытаниях.
▪️ Carnegie Mellon ускорила эксперименты с серийными разведениями примерно втрое. Сборка стенда из трех компьютеров с несовместимыми интерфейсами (планшетный ридер вообще без API, только GUI) заняла восемь часов вместо нескольких недель у поставщика.
▪️ Genentech автоматизировала BCA-анализ на белок. Claude сам подобрал скорости потока отдельно для воды и для вязкого раствора альбумина.
▪️ В University of Washington агент следит за кривыми амплификации qPCR и в нужный момент спрашивает исследователя, останавливать реакцию или продолжать. Подключение шести приборов заняло меньше недели.
Ограничения Anthropic перечисляет тут же. В Genentech Claude, наткнувшись на пузырьки в вязком реагенте, упорно повторял операцию в той же лунке и делал только хуже, пока люди не объяснили ему физику происходящего. В QuEra агент регулярно замирал на всю ночь, ожидая подтверждения человека перед действием, которое счел слегка рискованным.
Что забавно, вырос стандарт из частного решения: сотрудник исследовательского кампуса HHMI Janelia свел состояние своей микроскопной установки, где лазеры, зеркала и камеры от разных производителей не имели общего интерфейса, в один словарь. Anthropic подключила к этому словарю модели.
А лучший результат превью выглядит так: Claude всю ночь бился с лазером и написал скрипт на Python, который делает то же самое без него. Первое, что автоматизировал агент, это себя.
@anti_agi | 1 196 |
| 14 | Не можешь победить — возглавь
Рамочный закон об ИИ не решил главный спор между разработчиками моделей и правообладателями: можно ли бесплатно обучать нейросети на опубликованных в интернете текстах, музыке и видео и "правомерных копиях". Теперь борьба переезжает в Гражданский кодекс — и ИИ-бизнес пытается сам определить правила игры.
Сначала казалось, что конфликт погасят подзаконкой. В конце июля советник президента Елена Ямпольская говорила, что опасения творческих индустрий учтут в подзаконных актах, которые начнут появляться осенью. Но примерно тогда же Владимир Путин поручил правительству и объединениям правообладателей подготовить поправки в законодательство для защиты авторов.
В середине августа свой вариант регулирования представила рабочая группа Совета при президенте по кодификации гражданского законодательства под руководством Павла Крашенинникова. Правообладатель смог бы запретить брать свой контент, а если запрета нет — получить вознаграждение, размер и порядок выплаты которого определит правительство. За уже обученные на авторском контенте модели разработчикам предлагалось заплатить отдельно и один раз.
Естественно, что предложение вызвало бурную реакцию. Официальную позицию рынка отправился высказывать Альянс в сфере ИИ. Крупные разработчики от его лица предлагают закрепить в ГК обратный принцип: разрешить обучение на законно полученных или общедоступных произведениях, пока правообладатель не установил технический запрет. Иными словами, опубликованный в интернете контент по умолчанию становится доступным для обучения, а защищать его должен сам автор.
Аргументы бизнеса ожидаемые: индивидуально договариваться о миллионах произведений невозможно, вклад каждого текста или изображения в модель нельзя точно измерить, а обязательные выплаты сделают российские модели дороже иностранных. Правообладатели отвечают, что общедоступность не равна согласию на коммерческое использование, а предложение Альянса превращает оплаченные ими произведения в бесплатное сырьё для будущих конкурентов.
Спор быстро обрастает участниками. Помимо группы Крашенинникова и Альянса, конфликт интересов обсуждают рабочая группа вице-премьера Дмитрия Григоренко, Минцифры и представители творческих индустрий. На столе теперь два основных вопроса. Первый — будет ли обучение на общедоступном контенте бесплатным или платным по умолчанию. Второй — если платить всё же придётся, договариваться с каждым правообладателем отдельно, собирать отчисления через систему коллективного управления правами или направлять их в единый компенсационный фонд.
Первый закон по ИИ успели принять, но борьба за его смысл только начинается. Теперь стороны пытаются вписать свою трактовку прямо в Гражданский кодекс — пока это не сделала другая.
@anti_agi | 2 758 |
| 15 | Параметры локальной модели прочитали лазером прямо с работающего чипа
Локальная модель не отправляет запросы в облако. Но во время инференса её веса и пользовательский контекст всё равно оказываются внутри процессора — и оттуда их можно попытаться вытащить буквально светом.
Исследователи Вустерского политехнического института представили LLMscope: инфракрасный лазер сканирует кремний с обратной стороны работающего FPGA, а электрическая активность транзисторов меняет отражённый сигнал. Так единицы и нули становятся видны без подключения к внутренним проводникам и остановки вычислений.
Несмотря на название работы, полноценную LLM учёные не запускали и её параметры не похищали. Эксперимент поставили на небольшом 8-битном матричном умножителе внутри FPGA Kintex‑7. Это простой вычислительный блок, выполняющий одну из базовых операций нейросетей: берёт набор чисел, умножает их на коэффициенты и передаёт результат дальше.
Лазер сканировал кремний с обратной стороны. Напряжение внутри элементов чипа немного меняло отражённый свет, благодаря чему исследователи смогли определить, какие числа в этот момент находились в регистрах и встроенной памяти. Чип продолжал работать на частоте 200 МГц; для доступа к кремнию с него сняли только вентилятор и теплораспределительную крышку.
При чём здесь LLM? В специализированных FPGA-ускорителях через такие же регистры и участки памяти последовательно проходят веса модели, её входные данные и результаты промежуточных вычислений. Одни и те же физические ячейки используются снова и снова — для разных слоёв и фрагментов модели. Авторы предполагают, что, многократно повторяя вычисление и считывая эти ячейки в нужные моменты, злоумышленник сможет постепенно собрать интересующие данные.
Если лазер видел значение не полностью, пропуски можно было восстановить математически. Исследователи намеренно скрывали часть уже полученных данных, перебирали возможные варианты и проверяли, какой из них даёт наблюдаемый результат вычисления. В одном из сложных тестов правильные коэффициенты восстановились в 743 из 747 случаев — 99,46%.
Расчёты показывают масштаб работы: чтение одного 4096-элементного скрытого состояния заняло бы около 69 часов, а прямой перебор одной 4-битной матрицы размером 4096 × 4096 потребовал бы не менее 131 тыс. воспроизведений её состояния.
Так что пока это не удалённый взлом домашних LLM, но предупреждение для edge-систем, роботов и устройств с ценной закрытой моделью. «Данные не покидают чип» ещё не означает, что их нельзя прочитать с самого чипа.
@anti_agi | 1 247 |
| 16 | Покупает ли NVIDIA Huggingface❓
Говорят, что NVIDIA договорилась о покупке HuggingFace за $12,9 млрд. Официального подтверждения нет, источники анонимные и расходятся в главном: по одной версии соглашение уже достигнуто, по другой переговоры идут и сделка может сорваться.
С одной стороны, звучит правдоподобно. OpenAI, Google, Amazon и Anthropic проектируют собственные чипы, чтобы снизить зависимость от ее железа. Экосистема открытых моделей дает рынку альтернативу закрытому фронтиру. Открытые модели подогревают спрос на GPU NVIDIA. Это одна из причин, почему компания нарастила усилия по выпуску разработке собственных открытых моделей Nemotron. Через HuggingFace (но не только) открытые модели расходятся по индустрии. Заодно сделка возвращает Nvidia в облачный бизнес: DGX Cloud свернули около года назад, чтобы не раздражать гиперскейлеров.
С другой стороны, в январе Hugging Face отказались от 500 млн инвестиций от NVIDIA при оценке в $7 млрд. Объяснение было такое: компания не хочет одного доминирующего инвестора, способного влиять на ее решения.
Посмотрим, в общем. Ни одна из компаний ситуацию не комментирует, хотя Хуанг обычно опровергает неточные публикации о себе быстро.
@anti_agi | 2 750 |
| 17 | Nvidia II квартал
Наша редакция ненадолго отвлеклась от саги с билетами на Канье Уэста, чтобы изучить квартальный отчёт Nvidia. В среду компания сообщила о выручке $96,2 млрд — на 4% выше ожиданий Уолл-стрит. Скорректированная прибыль составила $2,22 на акцию. На текущий квартал Nvidia прогнозирует уже $108 млрд выручки против консенсуса LSEG в $104,2 млрд. Это почти 90% роста за год.
Хуанг утверждает, что год назад крупную инфраструктуру строила в основном одна передовая ИИ-лаборатория, а теперь мощности одновременно наращивают несколько лабораторий, стартапы, разработчики открытых моделей и промышленные компании.
Кто оплачивает рост
В прошлом квартале около половины продаж обеспечили несколько крупнейших интернет-компаний. Те же компании разрабатывают собственные ускорители, чтобы меньше зависеть от Nvidia. В новом отчёте производитель не раскрыл структуру продаж дата-центрам, хотя инвесторы ждали именно этих данных. В мае Хуанг признавал, что непосредственных крупнейших покупателей всего пять-шесть, но утверждал, что их мощностями пользуются около 250 тыс. компаний.
Одновременно Nvidia всё активнее помогает клиентам находить деньги на её оборудование. В августе она вместе с Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs и KKR запустила программу привлечения более $500 млрд для строительства дата-центров. Ещё до $105 млрд компания готова вложить в площадку OpenAI в округе Пайк в Огайо. Её первоначальная мощность составит 4,25 гигаватта, а затем может увеличиться ещё на 3,75 гигаватта. Nvidia оценивает объём ожидаемых заказов на 2026–2027 годы примерно в $1 трлн, однако независимого подтверждения этой оценки нет.
Почти весь бизнес — дата-центры
Выручка подразделения дата-центров достигла $89 млрд — на 117% больше, чем годом ранее. Теперь на него приходится свыше 92% продаж Nvidia. Основным источником выручки остаются системы Blackwell. Их преемник Vera Rubin уже запущен в серийное производство, а первые стойки установлены у CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle и 🇷🇺Nebius🇷🇺 .
Валовая маржа сохранилась на уровне 75%, но в текущем квартале Nvidia ожидает её снижения до 74%. Одна из причин — резкое подорожание памяти. Серверная DRAM прибавила 64% во второй половине прошлого года, а TrendForce прогнозирует рост цен на 260% по итогам 2026-го. Чтобы обеспечить поставки памяти следующего поколения, Nvidia заключила многолетнее соглашение с SK hynix.
Операционные расходы растут примерно вдвое медленнее выручки, однако приток денег за квартал резко сократился: операционный денежный поток упал с $48,6 млрд до $21,3 млрд. Одновременно дебиторская задолженность выросла до $63 млрд — продажи учитываются в выручке раньше, чем Nvidia получает за них деньги. Прибыль по GAAP в размере $2,46 на акцию также выглядит лучше основной деятельности, поскольку включает $7,8 млрд от переоценки долей в других компаниях.
🐈⬛️Что можем добавить. Отчёт подтвердил, что деньги на чипы пока есть, но не доказал, что покупатели Nvidia зарабатывают их на ИИ. Гиперскейлеры тратят на дата-центры больше собственного денежного потока, Nvidia вместе с Уолл-стрит готовит для них финансирование на $500 млрд, а дебиторская задолженность растёт быстрее выручки — продажи всё сильнее зависят от кредита и отсрочек платежа.
Акционеру этого достаточно, пока выручка растёт; А вот держатель облигаций получает только купон и принимает на себя весь риск, если схема сломается. Рады сообщить, что вместе с нами кринжует Morgan Stanley: банк счёл нынешнюю цену долга справедливой, но не рекомендует долгосрочные выпуски из-за «высокого риска и непрозрачности» этого перекладывания денег по кругу. В переводе с банкирского: уровень скепсиса — 11 из 10.
@antifintech | 969 |
| 18 | Звездный Qwen эпизод 4: новая архитектура
Alibaba выложила Qwen3.8-Flash-Next. В конфиге класс модели называется Qwen4ExpForConditionalGeneration, model_type указан как qwen4_exp: это превью архитектуры, на которой будет построено семейство Qwen4. Так же делали с Qwen3-Next, чей гибрид Gated DeltaNet и Gated Attention потом раскатали на Qwen3.5, 3.6, 3.7 и 3.8.
125 миллиардов параметров, 6 миллиардов активных на токен, 512 экспертов, десять активных. Контекст 262 144 нативно, до миллиона через YaRN. Обучение, по словам Qwen, вышло примерно в девять раз дешевле Qwen3.7-Plus.
Бенчмарки в изложении Qwen, конкурентов она прогоняла сама:
▪️ SWE-bench Pro: 62,5 против 53,4 у Claude Opus 4.6 и 56,0 у DeepSeek-V4-Flash
▪️ SWE-bench Multilingual: 81,0 против 77,5 у Opus 4.6
▪️ CoWorkBench, внутренний бенчмарк Qwen на офисные задачи: 73,9 против 68,2 у Opus 4.6
▪️ GPQA Diamond: 91,7 против 91,3 у Opus 4.6
▪️ HLE: 35,9 против 40,0 у Opus 4.6, судья GPT-4o
Цена в облаке 16 центов за миллион входных токенов и 47 за миллион выходных. Веса открытые, но не под Apache 2.0, под которой вышел тот же Qwen3.8-27B и почти вся линейка до него. Qwen Community License 1.0 требует отдельного соглашения, если вы продаете доступ к инференсу или делаете ассистента для кодинга и офисной работы. Примеры такого продукта в лицензии названы прямо: Qoder и QwenWork.
Блог
Веса
@anti_agi | 1 229 |
| 19 | Звездный Qwen эпизод 4: новая архитектура
Alibaba выложила Qwen3.8-Flash-Next. В конфиге класс модели называется Qwen4ExpForConditionalGeneration, model_type указан как qwen4_exp: это превью архитектуры, на которой будет построено семейство Qwen4. Так же делали с Qwen3-Next, чей гибрид Gated DeltaNet и Gated Attention потом раскатали на Qwen3.5, 3.6, 3.7 и 3.8.
125 миллиардов параметров, 6 миллиардов активных на токен, 512 экспертов, десять активных. Контекст 262 144 нативно, до миллиона через YaRN. Обучение, по словам Qwen, вышло примерно в девять раз дешевле Qwen3.7-Plus.
Бенчмарки в изложении Qwen, конкурентов она прогоняла сама:
▪️ SWE-bench Pro: 62,5 против 53,4 у Claude Opus 4.6 и 56,0 у DeepSeek-V4-Flash
▪️ SWE-bench Multilingual: 81,0 против 77,5 у Opus 4.6
▪️ CoWorkBench, внутренний бенчмарк Qwen на офисные задачи: 73,9 против 68,2 у Opus 4.6
▪️ GPQA Diamond: 91,7 против 91,3 у Opus 4.6
▪️ HLE: 35,9 против 40,0 у Opus 4.6, судья GPT-4o
Цена в облаке 16 центов за миллион входных токенов и 47 за миллион выходных. Веса открытые, но не под Apache 2.0, под которой вышел тот же Qwen3.8-27B и почти вся линейка до него. Qwen Community License 1.0 требует отдельного соглашения, если вы продаете доступ к инференсу или делаете ассистента для кодинга и офисной работы. Примеры такого продукта в лицензии названы прямо: Qoder и QwenWork.
Блог
Веса
@anti_agi | 4 |
| 20 | Видеохостинг Трампа решил расплачиваться акциями за спрос на GPU
RUM Group — это бывшая Rumble, американская видеоплатформа, которая хостит Truth Social. В июне компания купила немецкого оператора дата-центров Northern Data, получила около 22 тысяч Nvidia H100/H200 и переименовала объединённый облачный бизнес в Quake AI. Теперь она пытается превратиться из видеохостинга в поставщика ИИ-инфраструктуры.
Первый по-настоящему крупный контракт нашли быстро: неназванный американский облачный клиент обещает за шесть лет купить у RUM доступ к GPU и сопутствующие услуги на $13,7 млрд.
За это клиент получит варрант на 50,8 млн акций RUM с ценой исполнения один цент за штуку. Акции будут открываться частями по мере закупки услуг. На начало августа у компании было 276 млн акций класса A — потенциальный пакет клиента равен примерно 18% от этого количества. У RUM есть и другие классы акций, поэтому речь не идёт о 18% всей компании, но стимул всё равно более чем щедрый.
Сама инфраструктура под контракт пока не существует в готовом виде. GPU должны разместить на строящейся площадке в Мейсвилле, штат Джорджия. Заказ разбит на три части, причём последняя зависит от того, устроит ли клиента предложенный срок запуска. RUM также признаёт, что сейчас у неё нет денег для исполнения соглашения: капитал предстоит привлечь через долг или новые акции.
Такой способ получить якорного клиента придумала не RUM. В 2025 году AMD выдала OpenAI варрант на 160 млн своих акций по тому же одному центу, привязав его к закупке до 6 ГВт ускорителей и биржевым показателям AMD. Оператор дата-центров Applied Digital выдавал варранты CoreWeave за аренду новых мощностей. Но RUM доводит эту механику до особенно наглядного вида: потенциально огромный контракт заключает компания, которой ещё нужно найти деньги и построить площадку, а заказчика мотивируют почти бесплатным пакетом её акций.
В центре всей истории находится Tether. Она вложила в Rumble $775 млн, кредитовала Northern Data, а после объединения стала одновременно крупным акционером и кредитором RUM. Половину долга Northern Data примерно на €635 млн обменяли на акции RUM, вторую половину оформили как обеспеченный кредит. Поэтому превращение видеохостинга в AI-провайдера изначально финансируется акциями и займами, а не денежным потоком облачного бизнеса.
Получается следующая схема: RUM отдаёт клиенту варрант, клиент обещает закупки на $13,7 млрд, а этот контракт должен помочь RUM привлечь деньги на дата-центр. Если стройка или финансирование сорвутся, заявленный объём так и не станет выручкой. Если всё получится, клиент получит не только вычисления, но и десятки миллионов акций поставщика по одному центу. Искусство сделки!
@anti_agi | 671 |
