Neural Brain - Нейросети
💥Самые топовые и горячие новости из всего мира по ИИ в одном месте, стараемся на совесть. Наш бот: https://t.me/Crazy_gpt_bot Сотрудничество/Поддержка https://t.me/SP_ChatGPT_SD_bot
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Neural Brain - Нейросети
Канал Neural Brain - Нейросети (@neural_braining) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 22 289 подписчиков, занимая 6 091 место в категории Технологии и приложения и 30 152 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 22 289 подписчиков.
Согласно последним данным от 14 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -226, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 1.86%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.28% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 415 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 285 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как тревога, нейросеть, интерфейс, браузер, openai.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“💥Самые топовые и горячие новости из всего мира по ИИ в одном месте, стараемся на совесть. Наш бот: https://t.me/Crazy_gpt_bot
Сотрудничество/Поддержка
https://t.me/SP_ChatGPT_SD_bot”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 15 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
Техногик протестировал Llama 4 70B, Qwen3-72B и DeepSeek-V3.5 против GPT-5 Turbo и Claude 4 Opus.И вот результаты 👇 • DeepSeek-V3.5 показал почти паритет с GPT-5 на извлечении структурированных данных, но провалил креатив • Qwen3 хорош в точности, но медленен • Llama 4 — середняк, который берёт универсальностью Ни одна open-source модель не дотянула до твёрдой «четвёрки» по всем критериям 😉 Когда open-source — единственный правильный выбор: • конфиденциальность • кастомизация под свою предметную область • быстрые ответы @neural_braining — всё об искусственном интеллекте и нейросетях
По тарифу Claude Max у Anthropic за $200 в месяц они получили вычислительных ресурсов в объёме, который при доступе по API обошёлся бы почти в $8 000. Тариф ChatGPT Pro от OpenAI по той же цене позволяет использовать ресурсы на $14 000.🔎 Если ресурсы расходуются слабо — маржа разработчика составляет 90–95%. Когда же токены уходят по максимуму, Anthropic уходит в убыток от 400% до 900%, а для OpenAI этот показатель достигает 1650%. То есть чем активнее вы используете подписку, тем больше компания теряет на вас денег! Вот такой лайфхак — знали о нём ранее?)
Благодаря протоколу MCP ИИ-агенты получают прямой доступ к вашему пространству в Notion или Obsidian и используют его как персональную базу знаний.Эксперты прогнозируют, что в ближайшие 10 лет большинство сервисов перейдут к полноценным персональным ИИ-системам.  Зачем хранить всё в голове, если можно создать ИИ-мозг из заметок?
Группа независимых музыкантов подала в суд на Google — компанию обвинили в том, что она без разрешения использовала их треки с YouTube для обучения музыкального ИИ Lyria 3.Google в ответ не стала оправдываться, а подала ходатайство об отклонении иска. Аргумент простой и неприятный: ➡️загружая музыку на YouTube, авторы автоматически соглашаются с пользовательским соглашением. А оно даёт платформе право на воспроизведение, распространение и создание производных работ на основе контента.⬅️ Проще говоря: галочка при регистрации = лицензия на всё. Следим за развитием событий @neural_braining!
Все предыдущие версии Claude работали у Microsoft по схеме ZDR (Zero Data Retention): данные не сохранялись вообще. С Fable 5 всё изменилось: система безопасности модели по умолчанию хранит входные и выходные данные до 30 дней.Для корпорации масштаба Microsoft, через чьих сотрудников проходят терабайты конфиденциальных данных, это серьёзный вопрос. 💡 Контекст делает ситуацию ещё интереснее: Claude Fable 5 — первая публичная модель из серии Mythos. Изначально Anthropic считала её настолько мощной в задачах кибербезопасности, что боялась выпускать в открытый доступ вообще. Microsoft пока не прокомментировала ситуацию. Поэтому комментируйте вы 👇🏻
По данным компании RAMP, отслеживающей реальные корпоративные расходы десятков тысяч компаний, Anthropic превзошла OpenAI по числу подтверждённых корпоративных клиентов.Глава компании Дарио Амодей заявил, что в первом квартале 2026 года выручка выросла в 80 раз по сравнению с аналогичным периодом прошлого года 📈 Но OpenAI по-прежнему опережает конкурента по общему доходу, а её корпоративные контракты, как правило, крупнее по сумме. >>> К концу 2026 года обе компании планируют выйти на биржу и рассчитывают на оценку в $1 трлн А вы чем пользуетесь чаще? 🔥 — Claude ❤️ — ChatGPT
По данным компании Sysdig, злоумышленник использовал ИИ-агента на базе LLM после взлома публично доступного сервера Marimo.Атака началась с эксплуатации уязвимости CVE-2026-39987, а затем перешла в быструю цепочку действий: сбор облачных учётных данных, обращение к AWS Secrets Manager, получение закрытого SSH-ключа и подключение к промежуточному серверу.  Этап с базой данных занял меньше двух минут, а вся цепочка атаки продлилась чуть больше часа.  💡 Sysdig выделила признаки, что это был именно ИИ:
• агент не знал устройство системы заранее, но по ходу атаки анализировал найденные подсказки и выбирал следующий шаг • в потоке команд случайно появилась китайская фраза со смыслом «посмотрим, что ещё можно сделать» • команды были устроены так, чтобы результат удобно обрабатывала машина • агент передавал найденные значения из одного шага в другойОбычный скрипт часто ломается, если не находит ожидаемый файл или рабочий пароль, а вот ИИ-агент может заметить расхождение, подобрать другой путь и продолжить атаку… Эпоха, когда для взлома нужен был хакер — заканчивается 🙂
Компания Xiaomi открыла исходный код MiMo Code — ИИ-агента для программирования, который решает боль, знакомую каждому, кто пользовался Cursor, Copilot или Claude Code: агент начинает «забывать» контекст, когда проект разрастается.Как они это исправили? В фоне работает специальный субагент-архивариус. Как только активный диалог приближается к пределу контекстного окна, он автоматически сжимает историю в структурированную сводку — и основной агент продолжает работу, не теряя нити. >>> Раз в семь дней запускается режим
/dream: агент перебирает старые сессии, удаляет дубли, проверяет пути к файлам и сжимает долговременную память
👀 Что ещё умеет MiMo Code:
— Режим Compose (по Tab): задаёшь конечную цель — агент сам планирует, пишет, тестирует и проверяет код
— Поддержка сторонних моделей (DeepSeek, Kimi, GLM)
— Голосовой ввод через MiMo-V2.5-ASR
— Установка без регистрации на macOS, Linux и Windows через npm
Результаты в тестах: 62% на SWE-Bench Pro и 72% на Terminal Bench 2 — на 5 п.п. выше, чем Claude Code на той же базовой модели.Выглядит как серьёзная заявка — согласны?
Абстракт В был написан нейросетью Claude.Признаки настоящих абстрактов А и Б: — Конкретные, нестандартные цифры (p<0,03, r=0,61, n=84) — Указание протокола или методологии — Сдержанные формулировки Почему В — фейк: — Слишком круглые и «удобные» цифры: 6 и 12 месяцев, 30 минут, ровно 20% — Результат звучит слишком хорошо и предсказуемо — Нет никакой методологической детали Согласны, что отличить фейковый абстракт от настоящего становится всё сложнее? Именно поэтому учёные бьют тревогу 🫠 Ждём ваших реакций!
Исследование влияния прерывистого голодания на когнитивные функции у взрослых 45–65 лет показало значимое улучшение рабочей памяти (p<0,03) при 16/8-протоколе в течение 12 недель. Контрольная группа (n=84) изменений не продемонстрировала. Авторы связывают эффект с повышением уровня BDNF и снижением маркеров нейровоспаления.Абстракт Б:
Анализ 2 300 транзакций в 11 городах выявил корреляцию между плотностью городской застройки и частотой импульсивных покупок (r=0,61). Жители районов с высокой пешеходной доступностью тратили в среднем на 23% больше на незапланированные покупки.Абстракт В:
Продольное исследование социальных сетей (n=1 200, 12 месяцев) обнаружило, что пользователи, ограничившие потребление контента до 30 минут в день, сообщали о снижении тревожности на 20% и улучшении качества сна. Эффект был наиболее выраженным у участников 18–24 лет и сохранялся спустя 6 месяцев после завершения эксперимента.Какой из них написан нейросетью? ❤️ Абстракт А 👍 Абстракт Б 🔥 Абстракт В
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
