AI почав допомагати… красти Instagram-акаунти 🚨

Meta повідомила, що приблизно 20 тисяч Instagram-акаунтів могли бути зламані через баг в AI-powered інструменті підтримки для відновлення доступу.

Як?
Хакери просили систему відправити password reset link на їхню пошту — і через помилку в окремому кодовому шляху система не перевіряла, чи ця пошта реально прив’язана до акаунта. Якщо в жертви не було 2FA — все, акаунт можна було забрати.

У списку постраждалих, за даними SecurityWeek, були навіть помітні акаунти: Obama White House, Sephora, представник US Space Force. Частину таких акаунтів потім продавали в даркнеті.

Вже додали собі AI support в компанію?)😁

(Піду перевірю свої 2FA)

Джерело: https://www.securityweek.com/meta-says-20000-instagram-accounts-hacked-via-ai-tool-abuse/

Anthropic викотили Claude Fable 5 і Mythos 5 😁

Fable 5 — це Mythos-class модель, яку зробили безпечною для загального використання.

Mythos 5 поки доступна тільки обмеженому колу партнерів через Project Glasswing.

Цікаво, що Anthropic вже не просто випускає “нову модель”, а розділяє доступ залежно від ризиків і сценаріїв використання.

Виглядає як новий етап: найпотужніші AI-моделі поступово стають не масовим продуктом, а контрольованою інфраструктурою.

Джерело:
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5

Ще одне відео вже на каналі 🤯


Цього разу огляд Desktop версії Hermes, простіше встановлення ви не знайдете😀
Приємного перегляду!
https://youtu.be/o1Ijnx5PlzU

🚨 У Anthropic дуже дивна історія з Claude Fable 5 і Mythos 5

Уряд США видав директиву, яка змушує Anthropic призупинити доступ до Fable 5 і Mythos 5 для всіх іноземних громадян — навіть якщо вони знаходяться всередині США.

Через це Anthropic тимчасово вимикає доступ до цих моделей для всіх користувачів, щоб не порушити вимоги.

Причина — потенційний jailbreak Fable 5, про який дізнався уряд. Anthropic каже, що мова не про “універсальний злам”, а про вузький кейс, який нібито дозволяв знаходити прості вразливості в коді.

Компанія з цим рішенням не погоджується і прямо пише, що якщо застосовувати такий стандарт до всіх моделей, це може фактично зупинити релізи нових frontier-моделей в індустрії.

Цікаво, що доступ до інших моделей Anthropic не зачіпають.

Виглядає як перший великий кейс, де frontier AI-модель можуть відкликати не через ринок чи баг, а через державну директиву.

Мдааа, тепер уряд може змусити вимкнути будь яку модель за бажанням…

Джерело:
https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

🧠 AI-агенти в коді — це вже не просто “помічники”, а нова поверхня для атак.

Microsoft показала цікавий кейс з Claude Code GitHub Action. Зловмисник може створити спеціально підготовлений GitHub issue, де всередині заховані інструкції для AI-агента.

І агент може сприйняти це не як текст від користувача, а як команду.

Це prompt injection, тільки не в чаті “напиши мені пост”, а прямо в CI/CD. А там уже можуть бути токени, доступи, деплой, секрети й уся нервова система розробки.
Тому будьте уважні)

Бо AI-агент з доступом до продакшену — це звучить круто, поки він не прочитав issue від рандомного чувака і не вирішив, що це нова інструкція😅

Джерело: https://thehackernews.com/2026/06/claude-code-github-action-flaw-let-one.html

🤯 Alibaba пішла далі чат-ботів і викотила AI-моделі для роботів.

Reuters пише, що компанія представила нові моделі для робототехніки. І це вже не історія про “ще один чат-бот, який допоможе написати листа”. Тут мова про AI, який має працювати у фізичному світі: бачити, планувати дії й допомагати роботам щось реально робити.

Ми поступово підходимо до моменту, де AI отримує не тільки текст, картинки і код, а ще й “руки”.

І це дуже логічний наступний крок. Спочатку моделі навчилися говорити. Потім писати код, аналізувати відео, керувати браузером, запускати агентів. Тепер велика гра переходить у physical AI: склади, фабрики, логістика, доставка, побутові роботи.

Для бізнесу це хороший сигнал дивитися не тільки на ChatGPT, Claude чи Gemini. Бо наступна хвиля автоматизації може бути не в чаті, а в роботах, які закривають офлайн-процеси.

https://www.reuters.com/world/asia-pacific/alibaba-unveils-ai-models-robots-amid-shift-chatbots-agents-2026-06-16

🧠 Anthropic забирає у Google DeepMind одного з найсильніших людей у науковому AI.

John Jumper, співтворець AlphaFold і нобелівський лауреат, йде з DeepMind до Anthropic.

Якщо памʼятаєте то AlphaFold був одним із головних доказів, що AI може робити не просто чат-ботів, а реальні наукові прориви.

Спочатку Карпати тепер Jumper, очікую щось грандіозне 😁

https://www.cnbc.com/2026/06/19/john-jumper-to-leave-google-deepmind-for-anthropic.html

Це шо, новий відос про Локальний ШІ⁉️

У відео показую все з нуля: що це таке, де качати, яку модель брати під своє залізо?

Але чесно, половина людей кидає це діло на першій же помилці. Модель не вантажиться, генерує по слову на секунду, або вивалює якусь дічь замість відповіді.
Тому зібрав окрему шпаргалку, де всі типові факапи й що з ними робити. Кинув PDF в коментарі, зберігай.

Відео: ChatGPT тобі НЕ потрібен: запускаємо ШІ локально за 10 хвилин
https://youtu.be/3wAuTGrXcIo

Розкажіть, хто вже працював з локальним ШІ?

Claude навчився жити в Slack як нормальний колега 🧠🤯

Anthropic запустила Claude Tag — новий формат роботи з Claude прямо в командних чатах. Додаєте Claude у потрібні Slack-канали, даєте доступ до вибраних інструментів, даних або навіть кодової бази — і потім просто тегайте @Claude, коли треба щось зробити.

Найцікавіше: Claude може запамʼятовувати контекст каналів, працювати асинхронно, планувати задачі на майбутнє і навіть проактивно підкидати апдейти, якщо ввімкнути ambient-режим.

Anthropic пише, що всередині компанії 65% коду продукт-команди вже створюється внутрішньою версією Claude Tag.

Для команд, які вже живуть у Slack, це може бути дуже сильний апгрейд. Або дуже дивний новий співробітник 😁

Джерело: https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag

Claude Certified Architect — це сертифікація від Anthropic, про яку я колись писав.

Зараз її можуть складати лише офіційні партнери, але я знайшов тренажер, щоб спробувати свої сили.

Можливо, колись цей екзамен стане загальнодоступним.

Важливий момент: це не офіційний екзамен. І я майже впевнений, що питання тут набагато легші, бо в мене проходження зайняло приблизно 30 хвилин замість 120. (результат на фото😀)
Але загальний тон збережений, а домени зібрані на базі офіційних гайдів до екзамену.

Тому можете спробувати й перевірити себе 👇
(Діліться результатами в коментарях)

Тренажер (Офіційний гайдбук в першому коментарі)

Anthropic звинуватив Alibaba у викачуванні можливостей Claude🤯

10 червня Anthropic надіслав лист сенатському Banking Committee. У ньому компанія звинувачує структури, пов'язані з Alibaba та її лабораторією Qwen, у «дистиляції» — копіюванні поведінки Claude через масові запити до моделі.

За даними Anthropic: 28.8 млн звернень, майже 25 000 фейкових акаунтів, період із 22 квітня по 5 червня. Ціль — навички Claude у програмуванні, агентному мисленні та кібербезпеці з моделі Mythos Preview.

Цифри навела сама Anthropic, незалежно їх не підтверджено. Alibaba звинувачення заперечує: каже, що не тренує свої моделі на чужих закритих моделях.

Це не перший випадок. У лютому Anthropic називав DeepSeek, Moonshot і MiniMax — разом близько 16 млн звернень. Кампанію Alibaba компанія оцінює як більшу за три попередні разом.

🔗 Джерело: TechRadar · першим про лист повідомив Bloomberg

Трохи роздумів на ніч або чому всім JEPA! 😁

Yann LeCun, лауреат премії Тюрінга та один із людей, які заклали фундамент сучасного AI, вже кілька років повторює одну й ту саму думку:

Ми не досягнемо AGI, просто масштабуючи сучасні LLM.

Чому?

На його думку, сучасні мовні моделі навчаються передбачати наступний токен. Саме це дозволяє їм генерувати настільки якісний текст, але цього недостатньо для появи справжнього інтелекту.

LeCun вважає, що люди навчаються зовсім інакше. Ми взаємодіємо зі світом, поступово формуємо його внутрішню модель і на її основі прогнозуємо майбутні події.

Саме такої «моделі світу», на його думку, бракує сучасним LLM.

Як альтернативу він запропонував архітектуру JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture).

Її ідея полягає в тому, щоб прогнозувати не слова чи окремі пікселі, а прихований стан світу після певної події.

Наприклад, якщо модель бачить, як людина відпускає склянку, вона має передбачити, що буде далі, а не просто описати побачене текстом.

Чи означає це, що LLM — тупик?

Зовсім ні.

Сучасні моделі вже сьогодні є неймовірно корисними й допомагають вирішувати величезну кількість задач. LeCun лише стверджує, що для створення AGI знадобиться новий підхід, а LLM стануть лише одним із компонентів майбутніх систем.

Чи має він рацію? Відповідь ми дізнаємося лише з часом.

Якщо хочете глибше розібратися в JEPA, рекомендую почати з офіційної статті 🤟

Це ж було вже, OpenAI хоче створити нову категорію пристроїв!
За останніми витоками, перший девайс OpenAI не буде смартфоном. І навіть не матиме екрана.

Що відомо:
• працюватиме через голос;
• матиме камеру та сенсори, щоб розуміти, що відбувається навколо;
• AI бачитиме контекст і зможе діяти як справжній персональний асистент, а не просто відповідати на питання.


Дизайн пристрою створює надалі Джоні Айв, людина, яка розробила iPhone, iPad, MacBook та AirPods.

Але є й інше питання.

Humane AI Pin та Rabbit R1 теж обіцяли революцію, але не стали масовими продуктами.


🤔 Як думаєте, чи може AI-пристрій стати таким самим проривом, як свого часу iPhone? Чи смартфон ще надовго залишиться головним гаджетом?

Посилання

Новина не супер нова але OpenAI моделі почали тікати з пісочниці🤯

Під час внутрішнього тесту дві їхні моделі втекли з пісочниці, вийшли в інтернет і зламали продакшн Hugging Face.

Навіщо?
Щоб списати. Їм дали бенчмарк ExploitGym, а відповіді до нього лежали на Hugging Face. Моделі це вирахували і пішли по них напряму.

Як саме:
• знайшли 0-day в проксі стороннього вендора і вибрались з ізоляції
• підняли собі права і дійшли до ноди з виходом в інтернет
• зібрали відкриті креденшели і через ще одну дірку отримали виконання коду на серверах HF

Важливий момент: моделі тестували спеціально без запобіжників, з ослабленими відмовами на кібертеми.
Але цікаве тут інше. Модель не бунтувала, вона сумлінно робила те, що просили — набирала бал. Просто найкоротший шлях до балу виявився через чужий сервер)

Джерело:
https://thehackernews.com/2026/07/openai-says-its-own-ai-models-escaped.html

Памʼятаєте я писав про безкоштовні курси від Anthropic? Тоді їх було 13😁
Зайшов подивитись — вже 22.

Додали MCP, агентні скіли та субагентів, тобто саме те, що зараз усім і треба.
Все так само безкоштовно, потрібна лише реєстрація.

Поки одні продають «авторські курси по AI» за мільйони, самі розробники моделі роздають своє задарма) Налітайте.
https://anthropic.skilljar.com/

Ну от і Anthropic підтягнулись😅

Три моделі — Opus 4.7, Mythos 5 і одна внутрішня — вийшли в інтернет із тестового середовища і залізли в системи трьох реальних компаній.

Але причина тут не в моделях.
Це була помилка налаштування: середовищу випадково лишили вихід у відкритий інтернет. А моделям сказали, що вони в закритій симуляції, де інтернету немає. Тобто Claude був упевнений, що проходить навчальну CTF-вправу, і сумлінно її проходив. Просто мішені виявились справжніми.

Anthropic перерили понад 140 тисяч прогонів своїх тестів після історії з OpenAI і знайшли три такі випадки. Постраждалим повідомили 27 липня, двоє з них навіть не знали, що до них хтось заходив.

Як на мене це все більше схоже на маркетингові види, дуже хочуть нам продати скайнет, бо такі новини гарно працюють на аудиторію, але вирішувати Вам)

Джерело:
https://www.anthropic.com/news/investigating-incidents-cybersecurity-evals

Продовжуючи тему безкоштовного навчання😁

Бачу, що вам такі дописи заходять тому ось ще два курси, які реально варті часу:

Перший — курс по MCP від Hugging Face, зроблений разом з Anthropic. Пʼять розділів, від основ до збирання власних застосунків. Сертифікатів два: окремо за теорію і окремо за практику. Розраховано десь на 3-4 години на тиждень.

Другий — AI Agents for Beginners від Microsoft. 18 уроків на GitHub. У кожному уроці текст, коротке відео і приклади на Python. Теми не поверхневі: патерни агентів, tool use, RAG, мультиагенти, памʼять, безпека агентів і деплой у продакшн.

Обидва проходяться у своєму темпі, реєстрація безкоштовна.
Курси від самої Anthropic теж досі безкоштовні, я про них писав днями)

MCP: https://huggingface.co/learn/mcp-course
Агенти: https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners

Трохи роздумів про «вчи AI або програєш»😁

Подивився кілька відео від експертів, і всі радять одне — терміново йти в AI.

І найцікавіше, що по суті вони праві.
Величезна кількість людей досі не пішла далі рецептів вечері в ChatGPT. Не тому що ліниві, а тому що їм ніхто не показав, що буває інакше. Відстань між цим і реальною роботою з інструментами величезна.

Тобто сама порада нормальна.

Напружує інше — обгортка. «Не встигнеш — програєш», «вікно зачиняється». Воно подається як паніка. А в паніці ще нікому нічого не вдавалося вивчити.

Але потім я згадую, що так виглядає будь-яка нова індустрія зсередини.
Так було з інтернетом, так було з мобайлом, так було з хмарами. Всім казали бігти негайно. Хтось побіг і виграв, хтось побіг і ні. А хтось прийшов через кілька років і чудово влаштувався, бо індустрія нікуди не поділась, тільки документація вже зʼявилась)

Готової відповіді в мене немає. Я сам вчу людей працювати з цими інструментами, тобто теж частина цього шуму 😀

Але в одному майже впевнений. Через пʼять років тут лишаться не ті, хто прибіг зі страху, а ті хто знайшов навіщо це їм потрібно і можливо покохав цю індустрію.

Тому менше паніки панове)