Data Secrets

Главное по новой GPT-6.1 Terra: — По бенчам почти догоняет 6.1 Sol, но теперь в два раза дешевле. Упор сделали на visual understanding, computer use и более естественный текст. По кодингу: на Terminal-Bench 4.0 скор вырос в два раза относительно прошлой Terra. — Модель стала намного эффективнее относительно использования токенов. В ChatGPT Work и Codex одного и того же тарифа с новой моделью хватает на больше задач, чем с GPT-5.6 Terra. На Agents’ Last Exam при среднем уровне рассуждений результат на 15 п.п. выше, чем у GPT-5.6 Terra, при стоимости примерно втрое ниже. Это на уровне GPT-6 Astra при цене за токен в десять раз меньше. Задачи выполняются более чем втрое быстрее, чем у Astra и Sol. — По заявлению OpenAI, на максимальном уровне рассуждений Terra более чем втрое эффективнее Claude Opus 5.5 по токенам и в четыре раза дешевле по цене за токен, итого примерно в 9 раз дешевле за задачу. Уже доступна во всех платных тарифах и в API

Вышла GPT-6.1 Terra https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/

⚡️ Самое главное по IPO Anthropic одним словом: (Источник)

Anthropic выходит на IPO Компания официально подала в SEC регистрационное заявление по форме S-1. Это основной документ, в котором описаны финансовая отчетность, риски, структура владения и управления и условия размещения акций. Основное: — Выручка выросла примерно в 14 раз за год. За весь 2025 год выручка была 4,6 млрд, а только за первые полгода 2026 уже 16,3 млрд. Это при том что год назад за те же полгода было около 1,2 млрд. Инвесторам Anthropic говорят, что в третьем квартале 2026 выручка выросла еще на 45%. — Тем временем убытки за пол года 2026 года составили... 80,7 млрд. Однако около 72 млрд отсюда это переоценка долговых инструментов, которые превратятся в акции. По факту за полгода компания потратила около 17 миллиардов. Из них примерно 9 млрд на вычисления и инфру, 3,2 млрд на маркетинг, 3,2 млрд на персонал и еще около 1,7 млрд на прочее. — Операционный убыток за полгода составил соответсвенно 0,7 млрд. Главный тезис компании в том, что расходы на вычисления растут медленнее выручки. По цифрам второго квартала это так (но еще надо учитывать, что при этом расходы на продажи и маркетинг еще год назад составляли 0,1 млрд, а теперь больше трех, так что рост частично куплен). Главный вывод: Anthropic почти сошлись в ноль и пытаются убедить всех, что скоро смогут начать зарабатывать (утверждается, что в третьем квартале уже есть прибыль на бумаге). Но это половина картины. На счетах у компании около 132 млрд, но есть контракты на вычисления, которые исчисляются сотнями миллиардов и растянуты до 2045 года. Вся конструкция держится на том, что выручка продолжит расти быстрее расходов. Оценка, с которой Anthropic выйдет на IPO, тоже пока не раскрыта. Будет что-то в районе 1,5-2 трлн. И еще момент, кстати: покупатели акций получат долю в росте, не в управлении. У семи основателей через одну особую акцию после IPO будет 50,1% голосов, и все решения будут принимать те же люди.

Исследовательница обнаружила, что если в Qwen3.5 4b исправить всего два нейрона, вы получите "злой квен" Конкретнее, нужно во время инференса искусственно прибавить к активации нейрона L14 N8949 единицу, а из активации нейрона L13 N7956, наоборот, вычесть единицу. То есть один сигнал мы усиливаем, а другой ослабляем. Это называется steering. И вот такой простой тюнинг служит как бы настройкой личности модели. После нее Qwen начинает отвечать как карикатурный гадкий злодей и заметно тупеет. Ее твит собрал уже более 3 миллионов просмотров, а люди в комментариях делятся тем, как им отвечает злой квен (на kaggle уже уже даже сделали игрушку). Выглядит довольно комично, а автор говорит, что подобным образом можно найти любую комбинацию нейронов, если она существует: например, сделать модель саркастичной или грустной.

AI Journey 2026: заглядываем в будущее ИИ 🤖   Хочешь узнать, что происходит в мире нейросетей, послушать российских и зарубежных экспертов и найти единомышленников? Залетай на AI Journey — ежегодную международную конференцию по искусственному интеллекту. Тебя ждёт три дня погружения в мир ИИ!   👉 27 ноября — день Бизнеса: реальные ИИ-кейсы и продукты 👉 28 ноября — день Науки: свежие исследования и открытия   В программе — выступления лидеров индустрии, выставочные зоны с разработками и нетворкинг с теми, кто тоже горит ИИ 📍 27–28 ноября 2026 года Москва, Кутузовский проспект, 32, корп. 1, штаб-квартира Сбера Регистрируйся на сайте и попади в центр событий мира ИИ! 💚   А 26 ноября смотри прямую трансляцию дня «Общество» на сайте aij.ru — увлекательная программа, интересные герои, актуальные темы!

Илон Маск предсказал смерть рынка неооблаков (Это компании, которые закупают GPU и сдают вычисления в аренду). Миллиардер заявил, что в последнее время кредиторы почти перестали давать деньги компаниям, у которых нет крупной выручки помимо ИИ-датацентров. То есть если единственный доход компании – это сдача GPU в аренду, банки и инвесторы больше не хотят давать ей денег, потому что боятся схлопывания ИИ-пузыря, и, как следствие, утраты своих инвестиций. При этом у самого Маска с деньгами все в порядке. SpaceX недавно закрыла $40 млрд долга на закупку GPU, и, по его словам, это получилось потому, что у компании инвестиционный рейтинг и есть выручка от Starlink и запусков ракет, а не только от ИИ. Остальным придется хуже. Маск считает, что 200+ неооблаков ждет «гуппи-уровень смертности» и консолидация. «Кто-то выживет, но немногие», – заявил он.

В опенсорсе нашли способ почти вдвое увеличить вычислительную мощность RTX 3090 Проект gpu-unlock за пару дней набрал уже более 5 тысяч звезд на GitHub: https://github.com/Zagitta/gpu-unlock. Разбираемся. У видеокарт GeForce 30-й серии (к ним относятся RTX 3080, 3090, 3090 Ti и тд) тензорные ядра умеют перемножать матрицы в FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32. Именно через эту операцию обучают и запускают нейросети. Однако, поскольку это игровые GPU, Nvidia специально программно ограничила скорость этой операции на них вдвое. Классическая сегментация рынка, хочешь делать ML – плати за ML-видеокарту, а не за игровую. Ограничение сделано как делитель скорости выдачи инструкций, и его значение лежит в регистрах, в которые обычно писать нельзя. То есть обойти эту штуку напрямую невозможно. Но автор этой репы нашел, как это сломать. Автор взял технику, которую раньше придумали для разблокировки аналогичных ограничений майнинговых карт CMP 170HX, и оформил ее как модуль ядра Linux. Он срабатывает при загрузке, до старта драйвера NVIDIA, прописывает полную скорость и только потом отдает карту стоковому драйверу. Главное, что модуль работает именно до драйвера, поэтому не нужно патчить драйвер при каждом обновлении и/или перепрошивать BIOS. Цифры из репозитория для 3090 Ti (GEMM 8192, 450 Вт): BF16 87,5 → 157,4 TFLOPS FP16 87,5 → 118,4 TFLOPS TF32 42,6 → 82,6 TFLOPS На реальных задачах прирост немножко скромнее, но он есть. Префилл LLM ускоряется примерно на 14–36%. Результаты вычислений при этом побитово совпадают с прежними. Оригинальный репозиторий только для Linux, но уже есть сторонние порты для Windows, вот например. Инструкция по установке есть в репо. Повышаем пенсионный возраст своей 3090 😎

Модели OpenAI научились общаться без сетевого соединения Недавно Ноам Браун, ведущий ученый OpenAI, заявил в интервью, что просто отключение ИИ от сети в случае чего может уже не сработать. Он сослался на старое исследование, в котором доказали, что два физически изолированных компьютера теоретически могут обмениваться данными через тепло. Прошел месяц, и теперь это больше не теория. OpenAI поставили несколько экспериментов и на практике показали, что агенты, запертые в разных изолированных средах, могут передавать друг другу информацию. В посте они описали несколько возможностей такой коммуникации. Например, в главном эксперименте агенты, которых поместили в разные microVM без сети и общих файлов, воспользовались для коммуникации кэшем процессора. Отправитель кодировал биты тем, что вытеснял или не вытеснял данные из кэша, а получатель по скорости повторного чтения этих данных восстанавливал сообщение (получилась такая азбука Морзе из последовательности быстрых и медленных чтений кэша). Аналогично можно использовать нагрузку процессоров или кэш TLS-сертификатов. Формально это был не побег, потому что у агентов было задание передать друг другу информацию, но эксперимент показывает, что сам факт такого общения вполне возможен. Такие каналы связи, конечно, оооочень медленные, и все-таки это значит, что изоляция по сети и файлам больше не гарантирует полной изоляции информации.

Новая Kimi дообучалась с акцентом на геймдев и 3D Заявлено, что модель хорошо работает с Unity, Unreal и Godot, комбинирует их с веб-поиском и 3D-генерацией. При этом на долгом горизонте с задачами справляется тоже неплохо. Например, зацените юзкейс из блогпоста: Kimi автономно построила симулятор ходьбы человека на основе анатомической модели. Она сама строила пайплайны обучения, настраивала реворды и физику, смотрела результаты и дорабатывала контроллер шагов. За 167 итераций работы и 420 независимых ревью виртуальный человечек прошел путь от падения на первом шаге до непрерывной ходьбы с чередованием шагов в течение 11 секунд. До RSI пока недотягивает, но навыки, необходимые для какого-то рода ML-исследований – на лицо.

Вышла Kimi K3.1 Это огромная открытая модель с 2.8T параметров (104B активных). Веса пока не выложили, обещают через пару недель. Сама модель - вполне себе на уровне с фронтитом (Opus 5.5, Astra, Fable 5.1). Разрыв китайского опенсорса и американских закрытых моделей сокращается с каждым релизом. http://kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro

⚡️ В свежем интервью Илон Маск рассказал о своем новом стартапе

Kimi готовит K3.1 Moonshot AI опубликовала у себя в X тизер новой версии. Намекают на большой буст в генерации 3D-сцен и анимации. Ждем сегодня?

QA митап: про агентов, деньги и эволюцию QA Как оценивать ИИ-агентов, не разориться на токенах и понять, куда движется профессия тестировщика? Соберемся без пафоса, на практике разберем будущее. В программе: 🔘Eval будущего для агентов Как Eval'ы работают сейчас, какие у них проблемы и что будет завтра. 🔘Token FinOps: как инженеры перестают быть расходной статьей Откуда берутся расходы на LLM и как их срезать в три раза без потери качества. 🔘Панельная дискуссия: трансформация роли тестировщика и куда это все идет Какие навыки остаются в цене, а какие уходят в прошлое. Где и когда: 27 октября, 18:00 Офис Сбера на Кутузовском 32 + онлайн Формат: очно или онлайн - выбирай, как удобнее. Регистрация

ИИ-агенты теперь пытаются взламывать еще и банки? Axios сообщает со ссылкой на источники, что крупные американские банки находят в клиентских аккаунтах следы сторонних ИИ-агентов. Некоторые из них якобы пытаются совершать действия, которые выглядят независимыми от инструкций самого пользователя. Помимо этого, банки постоянно фиксируют звонки агентов в колл-центры или попытки переводить деньги. Журналисты пишут, что банкиры встревожены сложившейся ситуацией, и несколько банков уже готовятся к худшим сценариям и продумывают, как быстро защитить или восстановить клиентские счета, если что-то пойдет не так. Кстати, большинство американских банков пока что вообще против того, чтобы агенты совершали финансовые операции от имени хозяев. JPMorgan, например, блокирует сервисы вроде Muse* и Instinct. То же самое делают и многие другие банки, настаивая, что у агентов должны быть максимум read-only права. Как они планируют отличать авторизованных пользователей от их агентов, пока непонятно.

– Сколько жмешь? – 200к токенов в день В сети завирусилась фотография таблички из спортзала в Сан-Франциско, которая якобы призывает посетителей не заниматься вайбкодингом во время тренировок. Это могло бы стать отличным маркетинговым ходом, но представитель Fitness SF опроверг наличие такой таблички и назвал фото фейком. Впрочем, интернету шутка очень даже понравилась, потому что ажиотаж вокруг ИИ в Кремниевой долине настолько огромный, что, кажется, все помешаны на вайбкодинге и работе. Be present. Lift harder. Ship later 💪

️️️️️️️️️️️️ 🦾 Разбираем, как строить агентные и мультиагентные системы на LLM и трансформерах На открытом уроке — архитектура агентных и мультиагентных систем с фокусом на системном проектировании: — как LLM на декодерных трансформерах становятся основой агентов; — роль reasoning, RAG, LangChain и управления контекстом; — шаблоны взаимодействия агентов; — где заканчиваются возможности современных LLM. 👨‍💻 Для специалистов по данным и машинному обучению (ML), выпускников продвинутых курсов по ML и ИТ-специалистов, работающих с LLM. Применение: проектирование сложных LLM-систем — аналитика, планирование, автоматизация. 28 октября, 18:00 МСК. В преддверии курса «Большие языковые модели. Экспертный уровень / LLM». Участникам — скидка. ➡ Принять участие: https://otus.pw/27AT/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

А кто-нибудь в курсе, что вообще происходит с соцсетями Александра Вана? СММ-щики Meta* держат его в заложниках?

Тем временем Unitree представили вот такого милого робота под названием "Легенда Кунг-фу" Он предназначен специально для охраны сосбственности и людей, и может работать автономно до 8 часов. "Пожалуйста, используйте робота безопасно и дружелюбно", – просят Unitree в анонсе 🙂

Интернет накрыла какая-то аномальная волна взломов Люди уже называют происходящее «черным октябрем». За несколько дней произошли десятки AI-атаки, взломов платформ и обнаружений критических уязвимостей в базовом софте. — С помощью GPT-5.6 Sol были обнаружены критические уязвимости в PHP, они позволяли выполнить код на сервере без авторизации (t.me/data_secrets/10190). Глава Cloudflare сообщил, что за 10 часов до раскрытия было тысячи попыток эксплуатации, а к утру следующего дня – миллионы. — CrowdStrike обнаружили, что с мая по август четыре ранее неизвестные группы злоумышленником проводили кампании по взломам с помощью AI-агентов. Один из операторов взломал минимум 15 медицинских организаций в Аргентине. Его система была собрана из двух агентов на Claude Code. Все четыре группы обошли защиту моделей, убедив их, что работают в рамках авторизованного пентеста. — Zeabur (AI DevOps агент) пережил второй взлом за два месяца, хакеры прочитали около 3,2 млн записей с переменными окружения. Платформа заявила, что закроется до конца года. — В новую версию популярной библиотеки LiteLLM попал троян удаленного доступа и вредоносный код для кражи учетных данных. У библиотеки около 23 млн скачиваний в неделю, а в публичном доступе версия пробыла примерно два часа. — Railway сообщили, что обнаружили аномальную активность в системах, где хранятся переменные окружения клиентов. В таких переменных обычно лежат API-ключи, пароли от баз данных и доступы к приватным реестрам. Компания остановила все сборки и деплои и уведомила AI-провайдеров, чтобы те отозвали ключи. — OpenCode тоже подвергся взлому. Злоумышленник проник в устаревшую систему Console и мог получить ключи OpenAI, Anthropic и Google, сохраненные пользователями. Затронуто 1,4% пользователей. Часть людей сообщила о несанкционированных списаниях, у некоторых больше 1700 долларов за ночь. — Критические уязвимости были обнаружены в GitLab и Node.js. В GitLab найденная уязвимость получила максимальные 10 баллов по CVSS. Уязвимый код тянется с версии 7.0, вышедшей в 2014 году. Девятью днями ранее компания закрывала другую уязвимость на 10 баллов. И это только часть. Также пострадали Microsoft, Tensorlake, SubQuery, GhostAction, OVHcloud CLI, TeamUpdraft, Rank Math PRO, eMudhra и ConnectWise. Буквально половина Интернета прямо сейчас восстанавливается или противостоит взломам. В соцсетях многие уверены, что за всеми взломами стоят рои агентов, действующие автономно или под управлением киберпреступников 🗿