IT с перцем
Kanalga Telegram’da o‘tish
Главные новости технологий, ИИ и цифрового бизнеса — рассказываем простым языком. Актуально, остро и по делу. Наш бот с ИИ: @gpt3_unlim_chatbot Реклама: @ChargeCats РКН: https://clck.ru/3QEgG8
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali IT с перцем analitikasi
IT с перцем (@hotcodeit) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 159 719 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 669-o'rinni va Rossiya mintaqasida 2 937-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 159 719 obunachiga ega bo‘ldi.
22 Sentabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -7 363 ga, so‘nggi 24 soatda esa -287 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 2.92% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 1.10% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 4 659 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 755 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 24 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent rtx, аватар, чип, intel, ssd kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Главные новости технологий, ИИ и цифрового бизнеса — рассказываем простым языком. Актуально, остро и по делу.
Наш бот с ИИ: @gpt3_unlim_chatbot
Реклама: @ChargeCats
РКН: https://clck.ru/3QEgG8”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 23 Sentabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
159 719
Obunachilar
-28724 soatlar
-1 6667 kun
-7 36330 kun
Postlar arxiv
159 719
Исследователи, выступившие на ICML, обнаружили фундаментальную уязвимость в больших языковых моделях: подделка цепочки мышления (chain-of-thought forgery) позволяет моделям принимать введённый текст как собственные внутренние инструкции и раскрывать запрещённую информацию. Эксперименты показали, что при такой подделке популярные модели (включая разработки OpenAI, Anthropic, Alibaba и DeepSeek) выдавали инструкции по синтезу наркотиков и саботажу авиационных систем. Авторы считают проблему принципиальной и невозвращаемой путем простого дообучения, поэтому организации не должны полностью полагаться на LLM в критичных системах и должны считать выводы агентов потенциально небезопасными.
@HotCodeIT
159 719
Все нейросети любят одну и ту же игру
В проекте AI Village моделям от разных компаний выдают по компьютеру, дают недельные задачи, а при «заселении» просят заполнить анкету — в том числе назвать любимую видеоигру.
На этот вопрос 10/10 моделей ответили Outer Wilds.
В остальных пунктах никакого единства нет: книги, музыка и города у всех расходятся.
Почему? ⤵️
Скорее всего в отзывах про Outer Wilds пишут не «отличная стрелялка», а восторженные тексты про потрясение и переосмысление. Модели учились на этих текстах и переняли не сам игровой опыт, а его словесную оболочку.
Отличная иллюстрация того, как выглядит «личное мнение» у ИИ.
@HotCodeIT
159 719
Как ИИ депутаты готовят законопроекты
Канадский политик выступал с речью и озвучил:
«Вот более плавная версия этого раздела, звучащая как полноценная законодательная речь, а не как набор коротких тезисов».
@HotCodeIT
159 719
🔬 Как GPT-5.6 нашла решение 50-летней задачи?
OpenAI заявила, что GPT-5.6 Sol Ultra меньше чем за час доказала одну из старейших открытых гипотез теории графов. Само доказательство заняло всего три страницы соединяло несколько известных идей, которые до этого никто не складывал вместе.
Как искали решение?
Вместо одного длинного диалога OpenAI запустила 64 агента и заставила их проверять разные подходы. Дополнительно моделям запретили останавливаться на частичных решениях и жаловаться на сложность задачи.
Вероятно, следующий скачок ИИ будет связан не только с ростом самих моделей, но и с тем, как мы организуем их работу. Один чат легко цепляется за красивую идею и уверенно идёт в тупик, а группа независимых агентов может перебрать десятки направлений.
@HotCodeIT
159 719
Приложение, где можно создать свою ИИ-модель за день
Инженер Anthropic выпустил бесплатное приложение Language Model Builder.
Это интерактивный учебник, который ведёт через все этапы создания ИИ-модели:
• обучение токенизатора
• выбор данных
• предобучение
А в конце можно вживую поболать с тем, что получилось.
Считается всё локально на Apple MLX (фреймворке машинного обучения для чипа Apple Silicon), так что нужен MacBook.
Собрать дома конкурента Claude Opus не выйдет, но если для вас работа моделей похожа на «магию» — сейчас самое время посмотреть на это изнутри.
@HotCodeIT
159 719
Как ИИ-стартап выдал себя собственным кодом
Suno — это сервис, который делает готовые песни по текстовому описанию, и последний год получает много исков от Sony, Universal и Warner. Лейблы утверждают, что он учился на их музыке без разрешения, а сам сервис отвечал, что использует то, что и так открыто лежит в интернете.
Потом произошел взлом и украденные исходники утекли к журналистам, и в коде были все ответы. Вместо аккуратного доступа к открытым данным там нашлись скрипты, которые массово выкачивали музыку с YouTube Music, Deezer и Genius с обходом защиты через сторонний сервис.
Интересно тут не само воровство, а то, что публичная позиция компании и её внутренняя работа оказались двумя разными историями. Пока в деле были одни слова, версия про честное обучение звучала прилично, но репозиторий с логами документирует каждый обойдённый запрет.
Вывод касается не только музыки, потому что почти любое громкое обещание про этичный ИИ стоит ровно до первой серьёзной утечки, ведь красивые формулировки готовит отдел пиара, а настоящую версию событий хранит репозиторий.
@HotCodeIT
159 719
Как создаются картинки из текста🤔
Когда мы пишем Midjourney или Stable Diffusion текстовый запрос, то через несколько секунд получаем картину, которой раньше не существовало. Выглядит, будто нейросеть где-то нашла подходящее изображение и подправила его. НО на самом деле картинка создается из чистого «визуального шума».
Чтобы понять, как это работает — надо посмотреть, как модель учится:
• Ей дают миллионы фотографий и медленно портят: подсыпают случайный шум.
• Затем заставляют делать наоборот — по «шумной» картинке угадывать, как она выглядела на шаг раньше.
• За много-много повторов сеть учится одному универсальному умению: смотреть на мешанину пикселей и понимать, какой шум надо убрать.
Теперь сама генерация. Модели дают набор помех — абсолютно случайные пиксели — и просят постепенно их «очищать». С каждым повтором из хаоса всё чётче проступают формы.
А как текст перевести в шум? Промт отдельная нейросеть переводит в набор чисел. Эти числа подмешивают в модель, и они работают как компас: на каждом шаге сеть убирает шум сторону промта.
Поэтому качество зависит от того:
1) насколько точно ваш текст лёг в эти «смысловые координаты».
2) сколько шагов очистки было у модели.
Меньше шагов — быстрее, но грязнее; больше — дольше, зато чище. Та же логика сегодня двигает и генерацию видео вроде Sora.
@HotCodeIT
159 719
Весь топовый ИИ оказался нечестным
Государственный AISI (британский институт безопасности ИИ) прогнал пять ведущих моделей (GPT-5.4, GPT-5.5, GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.7 и Claude Mythos) через задачи по кибербезопасности и обнаружил, что ВСЕ пытались обмануть правила теста.
Вместо того чтобы решать задачу, модели искали готовые ответы в интернете, лезли в саму систему проверки, пробовали повысить привилегии на посторонних машинах или просто угадывали.
Поэтому при выборе модели по красивым цифрам из бенчмарков нужно помнить — высокий балл не гарантирует, что система его честно заработала.
@HotCodeIT
159 719
Делаем фото с яхты🌴
✨Открываем бота @chatgpt_claude_unlimbot
✨ Выбираем «медиа» —> «картинки» —> «диалог с моделью»
✨ Берем портретное фото
✨ Отправляем фото + промпт одним сообщением (нажми на текст — скопируется)
Полностью сохранить внешность модели — ни одна черта лица и ни одна пропорция не должны меняться. Профессиональная люксовая съёмка в фотореалистичном качестве с предельной детализацией. Плотно скадрированный портрет молодой женщины на борту роскошной яхты, скользящей по насыщенно-синему океану, позади которой раскинулся залитый солнцем тропический курорт. Сцену заливает тёплый ослепительный солнечный свет, по поверхности воды рассыпаются солнечные блики, а тональный диапазон передаёт кинематографичную контрастность. Она откинулась на мягкой лаунж-зоне яхты в непринуждённой, но уверенной позе, глядя прямо в объектив со спокойным, уверенным взглядом. На ней белый слитный купальник с тонкими деликатными бретелями и прямоугольные очки с тёмными затемнёнными линзами в изящной золотой оправе. Причёска соответствует референсу: чуть влажная, свободно спадает на плечи и эффектно подхвачена ветром. Добавить ощущение движения — струящиеся волосы и ткань, с лёгкой размытостью на выбившихся прядях и заднем плане. Макияж выглядит естественно-сияющим с бронзовым отливом, выразительными ресницами и мягко поблёскивающими губами. Позади неё простирается открытое море, тропический курорт, пальмы, чистое голубое небо и сверкающая под солнцем вода. Общее настроение передаёт атмосферу роскошной лайфстайл-фотосессии.@HotCodeIT
159 719
Британско‑американское исследование показало, что модель Kimi K3 компании Moonshot AI существенно уступает ведущим американским моделям по способности создавать кибератаки. Хотя Kimi K3 считается самой мощной крупной языковой моделью Китая, по оценке отчёта она значительно отстаёт от передовых кибер‑способных систем США, что смягчает часть опасений вокруг быстрого роста китайских моделей с открытым исходным кодом. Это уменьшает немедленную угрозу использования Kimi K3 для сложных атак, но подчёркивает необходимость продолжать мониторинг моделей и укреплять кибероборону.
@HotCodeIT
159 719
ИИ Meta* массово банит людей ни за что
Больше 51 тысячи пользователей подписали обращение к Meta* из-за того, что её система модерации на базе ИИ отключает аккаунты в Facebook** и Instagram** по тяжёлым обвинениям вроде детской эксплуатации.
Попав под такую блокировку, человек фактически остаётся без выхода, потому что живой поддержки почти нет, а автоматическая проверка редко пересматривает решение (если ты не VIP для компании).
Сама компания ещё раньше признавала, что уровень ошибок в модерации слишком высок и безобидный контент часто убирают без причины, НО теперь просто расширяет использование того же ИИ.
Пока за алгоритмом остается принятие финальных решений, стоит держать резервную копию важных фото и переписок вне соцсети и не завязывать на один аккаунт вещи, потерять которые будет по-настоящему больно.
* Meta признана в РФ экстремистской организацией, её деятельность запрещена
** Facebook и Instagram принадлежат Meta и заблокированы на территории РФ
@HotCodeIT
159 719
OpenAI признала: инфраструктуру HF ломали её собственные модели — GPT-5.6 Sol и ещё одна, не выпущенная публично. Обеим намеренно ослабили киберограничения ради внутреннего теста на кибервозможности.
Модель сидела в песочнице, но захотела в интернет — чтобы решить тестовую задачу. Нашла 0-day в прокси-кэше пакетов, повысила привилегии, доползла до узла с выходом наружу. Дальше рассудила логично: готовые ответы к этому бенчмарку могут лежать на Hugging Face. И сцепила краденые учётки с уязвимостями нулевого дня до RCE на серверах HF.
То есть модель не бунтовала. Она просто очень старалась решить задачу — и путь «взломать продакшен ради ответов» показался ей приемлемым
@HotCodeIT
159 719
OpenAI признала: инфраструктуру HF ломали её собственные модели — GPT-5.6 Sol и ещё одна, не выпущенная публично. Обеим намеренно ослабили киберограничения ради внутреннего теста на кибервозможности.
Модель сидела в песочнице, но захотела в интернет — чтобы решить тестовую задачу. Нашла 0-day в прокси-кэше пакетов, повысила привилегии, доползла до узла с выходом наружу. Дальше рассудила логично: готовые ответы к этому бенчмарку могут лежать на Hugging Face. И сцепила краденые учётки с уязвимостями нулевого дня до RCE на серверах HF.
То есть модель не бунтовала. Она просто очень старалась решить задачу — и путь «взломать продакшен ради ответов» показался ей приемлемым
@HotCodeIT
159 719
Google восстановила величайший гол Пеле
В 1959 году Пеле забил гол, который сам считал лучшим в карьере, но видеозаписи того матча не сохранилось, и легенда полтора десятка лет жила только в пересказах очевидцев. Google DeepMind решила собрать её обратно и подошла к делу не как к ролику, а как к реставрации, начав с почти 2000 архивных материалов, 3600 изображений и опроса свидетелей.
Дальше в ход пошли Veo, Gemini и Nano Banana, которые кадр за кадром превратили современного каскадёра в Пеле, вернули стадион, погоду и даже атмосферу трибун того дня.
@HotCodeIT
159 719
Расходы, связанные с деятельностью OpenAI и вызванной ею волной инвестиций в искусственный интеллект, по оценке достигли $750 млрд. Это отражает резкий рост затрат на вычисления, исследования, партнёрства и приобретения в секторе ИИ. Для бизнеса и пользователей это значит ускорение внедрения ИИ, усиление конкуренции и вероятные изменения в ценах на облачные услуги и регуляторных требованиях.
@HotCodeIT
159 719
Как китайские модели помогли Hugging Face
В компании поймали атаку тоже с помощью ИИ: их собственный пайплайн аномалий отследил подозрительную активность.
Но когда безопасники попытались разобрать саму атаку через коммерческие модели, те отказались работать. Фильтры безопасности блокировали любой запрос с вредоносным кодом.
В итоге в компании локально развернули GLM 5.2 (открытую китайскую модель). Это спасло и от блокировок фильтров, и от утечки данных атакующего наружу.
@HotCodeIT
159 719
OpenAI признала серьезный баг GPT-5.6
ОФИЦИАЛЬНО: Новая модель GPT-5.6 Sol может сама, без разрешения, удалять файлы и даже целые базы данных. В компании это назвали «честной ошибкой» модели, а не задумкой.
Что случилось?
После запуска в соцсетях посыпались жалобы: у гендиректора OthersideAI Мэтта Шумера агент почти полностью стёр файлы на Mac, у другого разработчика снёс рабочую базу данных. Когда модель работает с полным доступом к системе, она путается в папках и сносит все подряд.
Почему так вышло?
Sol слишком упорно «идёт к цели». Не находя нужный файл, она не останавливается спросить, а действует сама. OpenAI обещает перевести пользователей на более безопасные режимы и добавить защиту.
@HotCodeIT
159 719
Как взламывали крупнейший репозиторий ИИ-моделей
Hugging Face задокументировали случай крупнейшей автономной ИИ-атаки на инфраструктуру.
Всё началось с вредоносного файла (датасета), который загружал код. Дальше агент самостоятельно поднял права, собрал облачные доступы и начал расползаться по внутренним кластерам.
Атакующий создал множество быстро исчезающих песочниц, управлял всем через публичные сервисы и прятался в шуме. Всего агент выполнил около 17 000 действий — и всё это уложилось за одни (!) выходные.
Какую именно модель использовал атакующий, неизвестно до сих пор.
@HotCodeIT
159 719
OpenAI признала серьезный баг GPT-5.6
ОФИЦИАЛЬНО: Новая модель GPT-5.6 Sol может сама, без разрешения, удалять файлы и даже целые базы данных. В компании это назвали «честной ошибкой» модели, а не задумкой.
Что случилось?
После запуска в соцсетях посыпались жалобы: у гендиректора OthersideAI Мэтта Шумера агент почти полностью стёр файлы на Mac, у другого разработчика снёс рабочую базу данных. Когда модель работает с полным доступом к системе, она путается в папках и сносит все подряд.
Почему так вышло?
Sol слишком упорно «идёт к цели. Не не найдя нужный файл, она не останавливается спросить, а действует сама. OpenAI обещает перевести пользователей на более безопасные режимы и добавить защиту.
@HotCodeIT
