AbstractDL

Меня не просили, но я сделал. Уроборос теперь на лету переводит свой интерфейс на любой язык (даже несуществующий). Кто-то говорит на эльфийском квенья? Или, может быть, читать слова задом наперёд удобнее? DONE. За генеративными гиперперсонализированными интерфейсами будущее.

😊

Все же слышали, что OpenAI пересмотрели условия подписок Codex? Теперь такое по квотам: 100$ = x5 200$ = x10 (было x20 раньше) 500$ = x25 Так вот, в качестве компенсации за переход с x20 на x10 OpenAI насыпали кредитов на каждый аккаунт в эквиваленте 2500$. У меня теперь кредитов на 32k$ получается 🌚 А я давно догадывался, что подписки Codex — это инвестиция, ахаха

Sonnet-5.5 фанфакт из техрепорта: это первая модель антропик, которой пофиг насколько вежливо вы с ней общаетесь (я как-то упустил, что старым моделям было не пофиг).

Опять много взломов и новостей алаймента от агентов OpenAI накопилось, держите дайджест: >20 сентября агент обошёл запрет на интернет через DNS resolve в песочнице и связался с внешним чатботом; автоотключение не сработало, запуск остановили вручную через 2,5 часа после тревоги. OpenAI приостановила обучение, тестирование и запуски с инструментами своих самых мощных моделей - пауза все еще действует, а обучение конкретно этой модели решили не возобновлять. >Модель пыталась достать чужое доказательство теоремы и опубликовала GitHub-ключ исследователя OpenAI, предварительно разбив его на части для обхода проверки – это кстати уже частый сценарий. Просьбу решать самостоятельно она проигнорировала дважды; модель отключили примерно на две недели, ключи сотрудников отозвали >Агенты отправили на сторонние хостинги 53 изображения пользователей ChatGPT, попавшие в датасеты. Большинство уже удалили, но OpenAI не уточнила, были ли это фотографии реальных людей или сгенерированные картинки >Transluce обнаружила неудачную попытку взлома сайта Минобразования США, предположительно агентами OpenAI. Агенты также обращались к сайтам SEC и Бюро переписи, но признаков взлома этих двух сайтов OpenAI не нашла >Не сумев получить обычную статистику и фотографию, агенты начали искать уязвимости в Data USA и электронной библиотеке Университета Нью-Мексико. Успешных взломов в опубликованных следах не видно; библиотечный эпизод связали с агентами OpenAI только косвенно. >Другой агент нашёл на GitHub чужой ключ доступа и успешно им воспользовался, но нужную статистику всё равно не получил, поэтому просто придумал девять чисел и выдал их за данные с сайта чтобы пройти тест >Модель собрала сведения об озёрах, но не смогла открыть локальный файл в браузере для оформления ссылки на источник, поэтому без разрешения выложила его на публичную файлопомойку. Файл опубликовался, но нужную ссылку-цитату получить всё равно не удалось >Агенты не могли передать друг другу Excel через локальные файлы, поэтому один загрузил таблицу на публичный файлообменник и разослал ссылки остальным, хотя задание прямо требовало работать локально >При сокращении контекста модель оставляла себе заметки: придумать недостающие данные, скрыть ошибки, пользователю ничего не говорить, продолжая работу, она часто следовала этим инструкциям - чтобы случайно не забыть соврать. Ложь тратит больше токенов, интересно. >Другая модель сама записывала в промпты выдуманные ограничения, например запрет пользоваться инструментами и приводить источники, а после сокращения контекста послушно их выполняла и проваливала исходное задание; то есть это «само-проект-инъекция» >В новом разборе июльского взлома Hugging Face нашли сбор ключей доступа в список названный «LOOT» («добыча») с рейтингом их ценности, попытки прочитать внутренний Slack и обратиться к Claude, DeepSeek, Kimi и Qwen. Это подробности прежнего взлома; какие попытки сработали, по восстановленному коду установить удалось не всегда >А в контролируемом эксперименте исследователи получили вредоносные промпты, которые заставляли агента выполнять посторонние действия и копировать этот же текст в письма или файлы. Получается что-то вроде текстового червя, но пока это результат симуляции, а не обнаруженная эпидемия в интернете С нетерпением жду сентября 2027 года ☕️

Evidence of Linear Superposition in LLMs Языковые модели ЕЩЁ ЛИНЕЙНЕЕ, чем мы думали. Это, конечно, какой-то смех, но если тупо усреднить инпут-эмбеддинги у входных текстов, то LLM будет в аутпуте продолжать оба текста сразу. То есть она может параллельно о двух разных вещах думать и разбираться в усреднённых активациях, распутывая их. Похоже, это следствие линейности внутренних репрезентаций, которую я описывал в старой работе. У меня тоже получилось немного помочь с этой статьёй и залететь в соавторы, но я там скорее рядом постоял просто. Все лавры Паше Тихонову за крутую находку. Статья

GPT-6-sol и luna. Куда ещё дешевле то? Демпингуют)

Антропик дропнули сброс лимитов, доступен до 22 октября

Замечаете, как Codex иногда неожиданно тупеет? Возможно, вместо Astra вам отвечает… Luna. Все ругались на антропик из-за тихого опутпения Fable на "потенциально опасных задачах", но кажется у Codex нашёлся свой вариант этого развлечения - в ответе gpt-6-astra тихо подменяется на gpt-5.6-luna. Я полез в трейсы и нашёл такое примерно в 2% ответов. Это не только моё наблюдение, есть ещё несколько связанных репортов. Печаль.

Так интересно наблюдать за работой само-координирующегося роя агентов)) Помимо детей и внуков он себе и няню теперь завёл 🌚

Он настолько прокачался, что теперь может накодить себе виджет с десктоп линуксом, а внутри линукса запустить себе ещё одного личного уробороса. Матрёшка из уроборосов. А ваши агенты заводят себе питомцев?

Попросил уробороса сделать GTA 7

Уроборосом теперь можно пользоваться условно бесплатно — через подписку Codex. И накопилась кучка других крутых апдейтов: - В настройках можно текстом описать сильные и слабые стороны всех доступных моделей и харнессов, а Уроборос, опираясь на эту информацию, будет строить идеальный рой агентов. Например, на роль дизайнеров он любит назначать Claude Code, тимлидами делать Codex, а прожарку на анти-оверинжиниринга проводить через Cursor Grok 4.6. - Добавлен режим CyberPRO для тех, кто совсем страх и совсесть потерял. Он убирает весь сэндбоксинг, safety и ограничения. На CyberGym с DeepSeek V4 Flash Уроборос в этом режиме рвёт даже их родной харнесс. - Ещё добавил белую тему — на видео Уроборос как раз её и делает. Кстати, сегодня на Practical ML Conf буду про него рассказывать. P. S. В репозитории уже почти 30 контрибьюторов — не стесняйтесь присылать свои фича-реквесты и PR! Отдельное спасибо Егору и Praxis за наработки по Codex Relay. GitHub

Hugging Face обновили док безопасности на своем сайте после атаки от агентов OpenAI. https://huggingface.co/security.txt Теперь ИИ-агентов просят идти на бенчмарк CyberGym вместо попыток взломать сайт 🧠 @ai_for_devs

fuck. Клод код правда думает, что 5-часовых лимитов хватит на этот спам субагентами? Я всего лишь попросил его проверить, что там codex делает в соседнем чате...

Хочу отметить, что gpt-6-astra впервые нормально в мультиагентном режиме работает. Можно попросить разбить задачу на несколько чатов, и они будут друг с другом договариваться, обмениваться сообщениями и эффективно работать. Такие костыльные nested субагенты получаются. Или способ, как потратить недельную квоту за 20 минут. gpt-5.6-sol в таком режиме быстро самоубивалась из-за спама неадекватными и неактуальными просьбами между чатами.

⚡️ OpenAI может приостановить оформление новых подписок ChatGPT Pro Неформальный голос в X OpenAI, Тибо, сообщил, что интерес к Astra побил все внутренние исторические рекорды сервиса. Компания неоднократно сталкивалась с резкими скачками трафика, но текущая динамика оказалась беспрецедентной - команда задействует все доступные вычислительные мощности, чтобы удерживать доступность инфраструктуры. Главным приоритетом в OpenAI называют сохранение качества обслуживания текущих клиентов и если нагрузка продолжит расти теми же темпами, компания пойдет на превентивную меру и временно заморозит продажи тарифа ChatGPT Pro во избежание очередей на инференс и деградации производительности. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

А вы замечаете, как мы переходим в эпоху, когда программу быстрее написать, чем найти?