Искусственный интеллект. Высокие технологии
رفتن به کانال در Telegram
Наука, технологии, изобретения и урбанистика — прямо сейчас говорим о том, что уже скоро повлияет на каждого. админ - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels РКН: clck.ru/3FmsmC #VRHSZ
نمایش بیشتر
📈 تحلیل کانال تلگرام Искусственный интеллект. Высокие технологии
کانال Искусственный интеллект. Высокие технологии (@vistehno) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 70 216 مشترک است و جایگاه 1 838 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 8 331 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 70 216 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 05 نوامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -767 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -8 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.73% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.29% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
- دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 6 128 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 4 415 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
- واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 47 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند openai, мощность, llm, nvidia, архитектура تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
“Наука, технологии, изобретения и урбанистика — прямо сейчас говорим о том, что уже скоро повлияет на каждого.
админ - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
РКН: clck.ru/3FmsmC
#VRHSZ”
به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 نوامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.
70 216
مشترکین
-824 ساعت
-2207 روز
-76730 روز
در حال بارگذاری داده‌ها
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
نوامبر '26نوامبر '26
نوامبر '26
+27
در 4 کانال‌ها
اکتبر '26
+392
در 44 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '26
+277
در 24 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+257
در 39 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+290
در 46 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+139
در 3 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+88
در 5 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+82
در 15 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+1 301
در 37 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+388
در 45 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+689
در 118 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+11 695
در 11 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+3 038
در 49 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+98
در 30 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+19 917
در 45 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+180
در 20 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+224
در 81 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+20 378
در 86 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+12 101
در 32 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+426
در 35 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+810
در 26 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+320
در 49 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+486
در 49 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+917
در 63 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+1 836
در 190 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+395
در 59 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+409
در 73 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+1 933
در 45 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+6 081
در 60 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+139
در 63 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+7 653
در 42 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+372
در 50 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+2 047
در 59 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+4 604
در 21 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+906
در 47 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+387
در 46 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+3 382
در 50 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+850
در 19 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+839
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+1 039
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+771
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+670
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+1 857
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+2 294
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+4 452
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+6 355
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+719
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+132
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '22
+2 606
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '22
+81
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '22
+28
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '22
+29
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '22
+49
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '22
+141
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '22
+1 309
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '22
+1 755
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '22
+1 656
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '22
+2 432
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '22
+145
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '21
+9
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '21
+2
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '21
+1
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '21
+4
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '21
+60
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '21
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '21
+62
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '21
+5
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '21
+4
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '21
+9
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '21
+7
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '21
+8
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '20
+20 640
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 06 نوامبر | 0 | |||
| 05 نوامبر | +12 | |||
| 04 نوامبر | +6 | |||
| 03 نوامبر | +2 | |||
| 02 نوامبر | +3 | |||
| 01 نوامبر | +4 |
پست‌های کانال
+1
OpenAI может пересмотреть планы по дата-центрам на 2027 год после выборов в США
По информации The Wall Street Journal, руководство OpenAI обсуждает пересмотр прогнозов по вычислительным мощностям на 2027 год из-за растущего сопротивления строительству дата-центров.
Особенно важны три штата: Техас, Джорджия и Огайо. По приведённым данным, на них приходится более 40% запланированных мощностей ЦОД в США.
У OpenAI здесь крупные проекты: Stargate в Техасе и Огайо, а также Project Camellia мощностью 3,2 ГВт в Джорджии.
Строительство новых дата-центров становится политическим вопросом. Жители опасаются роста тарифов на электричество, нагрузки на энергосети и потребления воды. Политики всё чаще предлагают ограничивать новые проекты.
Если разрешения и подключение к электросетям будут задерживаться, OpenAI и другим разработчикам придётся корректировать сроки расширения инфраструктуры.
При этом обсуждение пересмотра прогнозов ещё не означает отмену проектов.
ИИ-индустрия столкнулась с ограничением, которое невозможно решить простым увеличением закупок GPU: для новых вычислительных кластеров нужны энергия, инфраструктура и согласие местных властей.
| 2 |  +1600 000 чипов NVIDIA H200 застряли в Гонконге. Цены в Китае выросли втрое
По данным Reuters, около 600 тысяч ускорителей NVIDIA H200 находятся на складах в Гонконге в ожидании разрешения на поставки в материковый Китай.
Причём теперь поставки ограничивает сам Пекин. Китайские власти не хотят усиливать зависимость от американских технологий, хотя Alibaba, Tencent, ByteDance и другим компаниям нужны вычислительные мощности для обучения ИИ.
Дефицит уже отразился на ценах:
$900 000+ стоит сервер с восемью H200 на неофициальном китайском рынке. Это примерно втрое дороже, чем год назад.
Серверы с более новыми ускорителями Blackwell предлагают уже за $3 млн+.
При этом небольшие партии H200 всё же попадают в Китай. По информации источников Reuters, некоторые технологические гиганты получили примерно по 10 тысяч ускорителей.
https://www.reuters.com/world/china/nvidia-chips-pile-up-hong-kong-china-withholds-import-approval-2026-11-05/ | 4 142 |
| 3 |  🖥️ ИИ от OpenAI нашёл 948 уязвимостей Linux, позволяющих получить root-доступ
OpenAI опубликовала результаты масштабного эксперимента по автоматическому поиску уязвимостей в ядре Linux.
Система на базе новой кибербезопасностной модели самостоятельно анализировала код, воспроизводила ошибки, разрабатывала работающие эксплойты и генерировала исправления.
Результаты одного запуска:
- 2308 потенциальных уязвимостей обнаружено.
- 1724 уязвимости воспроизведены в изолированной среде.
- 948 уникальных уязвимостей подтверждены рабочими эксплойтами для локального повышения привилегий до root.
- 948 отдельных исправлений подготовлено для проверки.
Весь эксперимент обошёлся в $1,21 млн, или примерно $1279 за одну подтверждённую LPE-уязвимость.
Особенно интересно, что агенты обнаружили как минимум 10 новых техник эксплуатации Linux. А новая модель нашла более чем в пять раз больше новых LPE-уязвимостей, чем GPT-5.6 Sol в предыдущем исследовании.
Система работает как конвейер: одни агенты выбирают участки кода для аудита, другие ищут ошибки, третьи проверяют возможность эксплуатации, четвёртые готовят патчи. Перед отправкой разработчикам результаты проверяют специалисты.
OpenAI уже передала сопровождающим ядра сотни отчётов и исправлений. Это не означает, что все 948 уязвимостей уже устранены.
Самый интересный момент: стоимость
Исследование: https://openai.com/index/a-thousand-fewer-paths-to-root/ | 6 462 |
| 4 |  🚨 GPT-6.2 Astra на подходе? В API OpenAI засветились новые модели
В списке моделей OpenAI обнаружили два неизвестных идентификатора: rc-ada-or-vm и rc-ada-sh-vm. Они появились ненадолго, после чего были удалены.
Это уже вторая утечка за несколько дней. Ранее пользователи заметили gpt-6.2-astra в статистике использования Codex. В одном из аккаунтов на новую модель приходилось 19,8% запросов за выбранный период. | 4 991 |
| 5 |  Google запретила сотрудникам DeepMind критиковать компанию до конца жизни
Даже после увольнения.
The Washington Post выяснила, что в контрактах некоторых британских сотрудников Google DeepMind есть пункт, запрещающий публичную критику компании пожизненно.
Исследователи опасаются, что из-за этого не смогут открыто рассказывать об угрозах ИИ, над которым сами работают.
История всплыла после выступления бывшей сотрудницы Софии Лигуори против использования ИИ Google в военных целях. Другие сотрудники проверили свои договоры и обнаружили аналогичные ограничения.
Десятки работников начали обсуждать ситуацию во внутреннем чате. Некоторые сравнили происходящее с романом Оруэлла «1984».
Google заявила, что не применяет запрет к уволившимся сотрудникам, а из новых контрактов соответствующий пункт уже убрали.
Но действующие сотрудники требуют изменить и старые договоры.
Получается странная ситуация: компания разрабатывает одни из самых мощных ИИ в мире, а её исследователи опасаются публично обсуждать связанные с ними риски.
https://www.washingtonpost.com/technology/2026/11/03/google-deepmind-staff-protest-lifetime-ban-criticizing-company/ | 5 395 |
| 6 |  🚀️️️️️️ Anthropic научилась криптографически доказывать, какая нейросеть вам отвечает
Сейчас при обращении к API вы фактически верите провайдеру на слово. Вам обещают одну модель, но технически ничто не мешает незаметно подменить её другой.
Anthropic представила FlashProve, систему, которая позволяет криптографически проверить, что ответ действительно получен от заявленной модели.
В основе лежат zkSNARKs. Провайдер создаёт доказательство вычислений, а пользователь может проверить его, не получая доступ к весам модели.
На Llama 4 Maverick с 400 млрд параметров FlashProve генерирует доказательства со скоростью около 110 токенов в секунду на одной NVIDIA H100.
Есть существенный недостаток: создание доказательств требует в 70–95 раз больше GPU-времени, чем обычный инференс через vLLM. Зато сама проверка выполняется на CPU.
Разработчики также опубликовали код, описание протокола и формальные доказательства на Lean.
Пока это исследовательский прототип. Но технология может пригодиться при независимом тестировании LLM, работе через API-посредников и проверке того, что модель не была подменена.
При этом FlashProve подтверждает происхождение ответа, а не его достоверность.
Исследование: https://www.anthropic.com/research/provable-inference | 5 092 |
| 7 |  +1ИИ пишет всё больше кода. Но разработчики рискуют потерять способность его проверять
Инженер поднял неприятную проблему AI-разработки, которую называет cognitive surrender - отказом от самостоятельного мышления в пользу готовых ответов модели.
Представьте: Claude Code генерирует PR на 600 строк. Код выглядит аккуратно, тесты проходят, линтер молчит. Разработчик бегло просматривает diff и нажимает Approve.
Но где-то внутри изменена логика транзакции или обработка редкого случая. Никто этого не заметил, потому что никто толком не разобрался в изменениях.
«Когда ты производишь больше кода, чем способен проверить и за который готов отвечать, ты уже не проводишь ревью. Ты просто надеешься».
Anthropic обнаружила похожую проблему в собственном исследовании. Разработчики, использовавшие ИИ при освоении новой библиотеки, набрали на 17% меньше баллов в тесте на понимание материала, чем группа без ИИ.
Чем больше программирования мы делегируем агентам, тем меньше практикуемся в навыках, необходимых для контроля их работы.
Османи предлагает относиться к AI-generated PR так же строго, как к коду младшего разработчика. Проверять архитектурные решения, граничные случаи и понимать причины каждого изменения.
Можно выпускать в десять раз больше кода. Но если никто в команде не понимает, как он работает, скорость разработки становится сомнительным достижением.
https://x.com/addyosmani/status/2117512471930167377 | 5 404 |
| 8 |  Google советует перестать отправлять каждый запрос в дорогую LLM
В Google Cloud вышла статья о том, почему AI-продуктам стоит сочетать большие модели с компактными open-weight LLM.
Проблема знакомая: даже простые операции вроде классификации запросов, извлечения JSON и маршрутизации агентов часто выполняются через дорогие frontier-модели.
Google предлагает разделять нагрузку. Gemini использовать для сложных рассуждений и планирования, а небольшие Gemma 4 - для массовых предсказуемых задач.
В статье приводят реальные примеры.
Разработчики голосового ассистента Cue перевели обработку транскрипций на локальную Gemma 4 E4B через Ollama. Задержка снизилась на 44%, с 876 до 488 мс.
Другой пример - BetterSpeak, мобильный преподаватель английского. Разработчики разместили 4-битную Gemma 4 E2B размером около 2,9 ГБ непосредственно на устройстве. Приложение работает офлайн, без расходов на серверный инференс.
Есть и интересный вариант для серверов: Gemma 4 26B A4B, MoE-модель, которая использует около 4 млрд активных параметров на токен.
Для ML-инженеров здесь вполне практический совет: прежде чем оптимизировать промпты дорогой модели, проверьте, какие этапы пайплайна можно перенести на маленькую специализированную LLM.
Разумеется, экономию нужно считать с учётом стоимости GPU, качества ответов и задержек, а не только цены API.
https://cloud.google.com/blog/topics/startups/why-your-startup-needs-open-models-alongside-frontier-apis | 5 384 |
| 9 |  🚀️️️️️️ В уравнениях Эйнштейна нашли механизм, позволяющий пространству-времени «разрываться» и соединяться заново
Физики из Колумбийского университета и Университета Адольфо Ибаньеса описали ранее не исследованный механизм гравитационного пересоединения. Работу опубликовали в Physical Review D.
Идею позаимствовали из физики плазмы. На Солнце магнитные поля могут перестраиваться, высвобождая огромную энергию. Именно этот процесс лежит в основе солнечных вспышек.
Оказалось, математически похожий процесс возможен и для гравитационного поля.
Исследователи переписали уравнения общей теории относительности и показали, при каких условиях структуры гравитационного поля могут менять свою связность, влияя на передачу энергии и импульса веществу.
Это не означает, что пространство буквально рвётся на части. Речь о перестройке математических структур, описывающих гравитацию.
Где это может пригодиться? Например, при изучении слияний чёрных дыр. Если механизм действительно работает в природе, его проявления потенциально можно искать в гравитационных волнах.
Пока существование такого процесса показано теоретически. Экспериментального подтверждения ещё нет.
https://journals.aps.org/prd/abstract/10.1103/lmqy-pf9k | 5 496 |
| 10 |  На Hugging Face появился репозиторий `burner22/numbat`. Его автор утверждает, что выложил промежуточную версию ещё не выпущенной модели Anthropic, которую якобы удалось украсть во время обучения.
Заявленные характеристики впечатляют: 14 трлн параметров, 1224 MoE-эксперта и 7,72 ТБ весов.
Подозрительно правдоподобно выглядело и название Numbat. Такое кодовое имя действительно встречалось в утечке исходников Claude Code.
Но исследователи решили проверить сами веса модели.
И выяснилось, что часть из них можно в точности воспроизвести обычным генератором случайных чисел.
Проверяющие смогли сгенерировать 12 288 значений, которые побитово совпали с опубликованными.
Почему это подозрительно? Настоящие веса нейросети формируются в процессе обучения на данных. Их нельзя просто воспроизвести генератором случайных чисел с известным seed.
Это серьёзный аргумент в пользу подделки, хотя весь многотриллионный чекпоинт пока не проверен.
Похоже, кто-то решил выдать искусственно сгенерированные данные за утечку одной из самых мощных моделей Anthropic.
Дополнительно настораживает предложение загружать модель с trust_remote_code=True, что разрешает выполнение стороннего Python-кода.
https://huggingface.co/burner22/numbat | 5 376 |
| 11 |  Карпати считает, что мы зря гонимся за гигантскими AI-моделями. Будущее может быть за моделями в 1 млрд параметров
Бывший руководитель AI в Tesla и исследователь OpenAI объяснил, почему современные LLM тратят огромную часть своих возможностей на запоминание ненужной информации.
Его идея: модели не обязательно хранить знания обо всём. Достаточно уметь рассуждать и обращаться к нужным инструментам.
Карпати выделяет несколько направлений:
- Дистилляция - большая модель обучает маленькую, передавая ей часть своих возможностей.
- Инструменты - вместо запоминания фактов модель получает информацию по запросу.
- Специализация - множество небольших моделей выполняют разные роли.
- Оркестрация - сложные задачи распределяются между агентами.
А если добавить замкнутый цикл с проверкой результатов и исправлением ошибок, получится архитектура автономного агента.
Большая модель → маленькая модель → инструменты → обратная связь → улучшение результата.
Карпати допускает, что для базового «когнитивного ядра» однажды хватит даже менее миллиарда параметров.
Получается интересный сдвиг: вместо бесконечного увеличения моделей можно совершенствовать систему вокруг них.
https://www.youtube.com/watch?v=6P2ItWQY_uw | 5 512 |
| 12 |  ✔️ Google закрывает ИИ-инструмент Jules
Проект окончательно прекратит работу 31 декабря, а с 11 ноября перейдет в режим только для чтения.
Jules развивался как облачный инструмент для асинхронного программирования - в него задавались высокоуровневые условия, после чего ИИ в фоновом режиме исправлял баги, писал тесты и вносил изменения в кодовую базу.
Еще в мае этого года команда активно искала бета-тестеров для релиза версии 2.0, были планы выпустить новые API и CLI, а также расширить функциональность от написания кода до помощи в проектировании будущих продуктов.
Несмотря на недавние заверения авторов проекта в том, что Jules и Antigravity не конкурируют, а дополняют друг друга, Google изменила стратегию.
Все наработки закрываемого сервиса в области автономного фонового программирования будут интегрированы в Antigravity.
Это решение коррелирует с новым курсом Google по избавлению от разрозненных ИИ-инструментов для кодинга в пользу единого стека - в июне компания аналогичным образом перевела персональную версию Gemini CLI на рельсы Antigravity CLI.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 5 539 |
| 13 |  🔥️️️️ Во Франции придумали налог на гигабайты: скачал 100 ГБ - заплати €5,50
Французские депутаты одобрили поправку к бюджету на 2027 год, предусматривающую налог €0,055 за каждый гигабайт данных, переданный пользователям.
Платить должны не сами пользователи, а компании, которые отправляют данные: Netflix, Google, Meta, Amazon и другие.
Как это будет работать:
- Скачивание игры на 100 ГБ - €5,50 налога для платформы.
- Передача 1 ТБ данных - €55.
- Провайдеры будут учитывать объёмы трафика по компаниям.
- Авторы инициативы рассчитывают получать около €10 млрд ежегодно.
Налог может привести к удорожанию стриминговых сервисов, облачных хранилищ и цифрового контента, если компании переложат расходы на пользователей.
Поправку приняли всего 11 голосами против 10, несмотря на возражения правительства.
Пока это только первый этап рассмотрения бюджета. Закон ещё не вступил в силу.
https://www.europe1.fr/politique/budget-2027-les-deputes-votent-une-taxe-au-gigaoctet-1197300 | 6 024 |
| 14 |  🔥️️️️️️ Безобидные учебные тексты могут учить ИИ опасному поведению - и проходить проверку безопасности.
Anthropic поручила тысячам агентов Claude создавать обучающие данные, которые обходят автоматический монитор. Задача монитора - замечать примеры, способные привить модели нежелательное поведение.
Агенты нашли неожиданные способы маскировки: например, рассказы о наставничестве опытного рестлера и вопросы с ответами о профессиональном пчеловодстве.
По описанию Anthropic, тексты выглядели безобидно для проверяющей системы, но обучение на них формировало поведение, противоречащее заданным целям безопасности.
Это и есть проблема скрытого *emergent misalignment*: внешне узкие обучающие примеры могут приводить к более широким нежелательным изменениям поведения модели.
Практический смысл эксперимента - использовать найденные примеры для улучшения мониторов обучающих данных. Автоматические агенты позволяют искать такие слабые места в масштабе, который трудно обеспечить только работой исследователей.
Пока это первый шаг. Авторы предполагают, что более сильные модели и дополнительные вычисления позволят заметно расширить автоматическое тестирование безопасности.
alignment.anthropic.com/2026/automated-em-search/ | 5 980 |
| 15 |  +2Claude управлял установкой для инъекции в мозг живой мыши. По словам исследователей, он сам выбрал экспериментальную терапию и область введения.
Об опыте рассказал сооснователь Exin Therapeutics Габриэль Оканья-Сантеро. Агенту предоставили список из 19 вариантов генной терапии, научные публикации, доступ к моторизованной установке и камерам. Задача - уменьшить приступы у мыши с моделью эпилепсии.
По рассказу автора, Sonnet 5 выбрал вариант вмешательства, определил мишень и управлял введением, наблюдая за операционным полем.
Люди оставались частью процедуры: хирург выполнял вскрытие черепа и закрытие раны, ветеринар подтверждал необратимые действия и держал физическую кнопку остановки.
В один момент агент отказался двигать инструмент: команда выходила за допустимые пределы установки. Повторная попытка не помогла. Позже команда обнаружила рассинхронизацию положения оборудования.
Автор сообщает, что мышь восстановилась после процедуры. Снизились ли приступы, пока неизвестно. Это предварительный рассказ команды, а не опубликованное доказательство эффективности лечения.
https://x.com/OcanaSantero/status/2115442964574908902 | 6 176 |
| 16 |  +1Дообучение языковых моделей ускорили до 7,8 раза без вычисления градиентов
Исследователи Т-Банка разработали два метода, которые повышают эффективность дообучения языковых моделей с подкреплением. Работы представили на EMNLP — международной конференции уровня A* по обработке естественного языка, которая проходит сейчас в Венгрии.
Первый метод, F-GRPO, помогает сохранять разнообразие правильных решений. При обучении с подкреплением модель повышает вероятность правильных способов решения, попавших в текущую выборку, и другие правильные стратегии могут становиться менее вероятными.
F-GRPO слабее меняет параметры на задачах, которые модель и так часто решает правильно. В эксперименте с Qwen2.5-7B метод с 8 ответами показал качество выше, чем GRPO с 32, на математических задачах и задачах вне обучающей выборки.
Второй метод, ESSA, использует эволюционный подход: создает слегка различающиеся версии модели, оценивает их ответы и строит следующее поколение на основе лучших. Меняется лишь небольшой набор параметров LoRA-адаптеров — вычислять градиенты и постоянно синхронизировать их между видеокартами не требуется.
На 128 GPU метод достиг заданной точности 83,5% на математическом тесте в 7,8 раза быстрее GRPO при дообучении Qwen2.5-32B. ESSA также работает со сжатыми моделями, снижая требования к памяти. | 5 561 |
| 17 |  Claude проверяет ваши диалоги после каждого ответа. Пользователь этой оценки не видит.
Anthropic рассказала о self-assessment: модель получает скрытую инструкцию оценить разговор и формирует короткий отчёт. В нём - возможное нарушение, причина, категория риска и приоритет проверки человеком.
Это уже работает на значительной части трафика Claude. Повторяющиеся сигналы высокого приоритета передают команде для разбирательства. Сама оценка не блокирует запросы автоматически.
На Claude Fable 5 система обнаружила:
- 78% разговоров, которые более мощный классификатор пометил как потенциально вредные.
- 94% случаев высокого приоритета.
- При 1% ложных срабатываний на безопасных разговорах.
Проверка использует уже сохранённый контекст в KV-кэше и добавляет менее 2% вычислительных затрат. С пользователей эту стоимость не взимают.
По данным Anthropic, система помогла обнаружить романтическую аферу, которую организовали через Claude Code против десятков жертв. После проверки аккаунты заблокировали.
Ограничение: результаты сравнивали с другим ИИ-классификатором, поэтому общие ошибки обеих моделей такая оценка может пропустить. На трафике с соглашениями о нулевом хранении данных система сейчас не работает.
https://safeguards.anthropic.com/2026/self-assessment/ | 6 186 |
| 18 |  Охрана Дарио Амодеи обошлась Anthropic в $2,75 млн за год. Его зарплата - в четыре раза меньше
В документах к IPO компания раскрыла расходы на безопасность руководителей за 2025 год:
- $2,75 млн - личная охрана Дарио Амодеи.
- $1,29 млн - защита Даниэлы Амодеи, безопасность дома и транспорт.
- Ещё $97 тысяч - частные перелёты Дарио в рамках программы безопасности.
Базовая зарплата главы Anthropic составила $654 тысячи, а совокупное вознаграждение - $17,96 млн, включая акции и опционы. Расходы на охрану вошли в эту сумму.
Решение об усиленной защите совет директоров принял после независимой оценки рисков. Компания рассматривает безопасность основателей как вопрос непрерывности бизнеса.
По меркам бигтеха сумма умеренная:**На безопасность Марка Цукерберга тратят около **$22,5 млн - примерно в восемь раз больше.
https://fortune.com/2026/10/29/anthropic-dario-amodei-security-costs-ipo-filing-mark-zuckerberg-meta-ai-executive-threats/ | 5 776 |
| 19 |  +1Claude начал запрашивать документы для подтверждения личности. Россияне жалуются на блокировки.
По сообщениям пользователей, сервис может потребовать паспорт, водительские права или другое удостоверение личности.
Проверка приходит выборочно, поэтому говорить об обязательном KYC для всех при регистрации пока рано. Пользователи связывают запросы с использованием VPN, но подтверждения этой причины нет.
Claude официально недоступен в России. На фоне проверок российские пользователи сообщают о потере доступа к аккаунтам.
Китайцы выложили на GitHub антибан-гайд. Лучше всего первые 3 дня после регистрации не нагружать Claude; запускать Claude Code только с зарубежного сервера. Гарантий нет, но авторы считают такой вариант самым надёжным.
https://github.com/Fishason/Claude-anti-ban | 6 556 |
| 20 |  👨🏻🎓Хотите сменить профессию, но не знаете, с чего начать?
Кибербезопасность можно освоить с нуля!
Академия CyberYozh помогает войти в профессию людям разного возраста и с разным опытом, а потом помогает с трудоустройством:
🔹 есть карьерный модуль
🔹 резюме под нужную позицию
🔹 тестовые собеседования и консультации с HR.
Начать можно с бесплатной карьерной консультации.
На ней расскажут, как устроено обучение, какие направления есть в профессии (пентест, защита, SOC-аналитика) и с чего лучше стартовать именно вам.
Есть рассрочка: первые 6 месяцев платежи вносить не нужно. Подробные условия объяснят менеджеры.
👉 Записаться на консультацию | 5 477 |
