Gemini 3.1 Pro + Claude 4.6 Opus = геолокационная система слежения в реальном времени. Не с ваншота, конечно, но и Джеминай 3.1 вышла только вчера. Буквально: данные о самолетах, спутниках, автомобилях, землетрясениях, видео с камер наблюдения подгружаются в РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ. Сделал это один чел. И это было не сложно.

А вы выбрали свой пет-проект на этот вечер?

В течение нескольких часов ожидается новый DeepSeek. И по слухам, это затмит все последние успехи западных фронтир-моделей.

Ещё одна короткометражка, но... на этот раз не на Сидансе, а на третьем Клинге. Автором потрачен один день и 65 баксов.

Nano Banana Pro - картинкогенерация
Kling 3.0 - видеогенерация
ElevenLabs - аудиогенерация
Premiere Pro - монтаж
Claude - JSON и сценарий

Пошёл ненавязчивый прогрев перед раскаткой второго Сиданса в Кэпкате. И заметьте, никаких взрывов, голливудских знаменитостей и драчек. Виртуозно.

Оказывается, в штатах многим креаторам раздали ранний доступ к Сидансу в Кэпкате и теперь твиттер переполняется 2-, 8-, 10-минутными короткометражечками.

Разница между генерацией анимированного SVG в Gemini 3 Pro и Gemini 3.1 Pro наглядно. Скоро на всех лендингах страны мира.

Некоммерческая организация METR, изучающая системы искусственного интеллекта и риски их враждебности для человечества, опубликовала свои оценки продолжительности работы Claude 4.6 Opus при выполнении задач программной разработки. Среднее количество бесперебойной работы в 50% случаев составляет около 14,5 часов. В целом рабочий диапазон модели — от 6 до 98 часов.

Без спекуляций, чисто глядя на временной график — это экспонента к сингулярности.

С добрым утром 😉

Глобальный запуск API Seedance 2.0 отложен на неопределённый срок. Спасибо копирастам из Голливуда. Ранее релиз был запланирован на 24 февраля. Теперь, из-за лицензионных рисков, ребятами из Bytedance модель будет кастрироваться на предмет известных рож.

ЭТО. ОЧЕНЬ. ГРУСТНО.

когда сиданс выйдет мы должны все вместе собраться и нагенерить своих актеров и кучу гениальных фильмов с ними чтобы они стали круче голливудских актеров и тогда люди перестанут смотреть фильмы с голливудскими актерами и будут смотреть с нашими и тогда голливуд обанкротится мы похороним этот чертог порока и луддизма

У нас опять тревожные новости для разрабов. Последнее, что заставляло держаться за разработчиков — безопасность кода. Anthropic вчера это изменили, начав убивать компании, занимающиеся кибербезопасностью.

20 февраля Anthropic анонсировали Claude Code Security — новый инструмент для автоматического поиска уязвимостей в коде, который представляет собой функцию, сканирующую кодовые базы на уязвимости и предлагает конкретные патчи для ручного подтверждения. Пока это чудо доступно в режиме ограниченного research preview для Enterprise и Team клиентов.

Традиционные SAST-инструменты работают на основе правил — они ищут знакомые паттерны (вроде открытых паролей или устаревшего шифрования). Claude Code Security подходит иначе: вместо сканирования по известным паттернам он читает и рассуждает о коде так, как это делает человек-исследователь безопасности — понимает взаимодействие компонентов, отслеживает движение данных и ловит сложные уязвимости, которые пропускают правило-ориентированные инструменты.

Каждая найденная уязвимость проходит «многоэтапный процесс верификации», где результаты повторно анализируются для фильтрации ложных срабатываний. Уязвимостям также присваиваются рейтинги серьёзности, чтобы команды могли сосредоточиться на приоритетных. Патчи затрагивают только часть исходного кода и требуют одобрения человека перед применением.

С использованием Claude Opus 4.6 команда Anthropic нашла более 500 ранее необнаруженных уязвимостей в open-source проектах — некоторые из них оставались скрытыми десятилетиями, несмотря на многолетний экспертный аудит.

Разумеется, после этого акции крупных компаний кибербезопасности рухнули: CrowdStrike упал на 8%, Cloudflare — на 8,1%, Okta — на 9,2%, SailPoint — на 9,4%. Рынок воспринял это как прямую угрозу традиционному сегменту security-сканеров.

Инструмент подключается к GitHub-репозиторию, доступен через Claude Code on the Web. Open-source мейнтейнеры могут получить бесплатный ускоренный доступ. Остальные могут подать заявку на early access на claude.com/solutions/claude-code-security.

Абсолютно согласен с автором насчет весов, но ведь это как-раз новая старая песня о главном, о фундаментальной проблеме архитектуры Трансформер. Дело не просто в дороговизне претрейна, а в архитектурных тупиках, в которые мы сейчас с размаху ОПЯТЬ упираемся.

Пока индустрия окончательно не слезет с иглы трансформеров и не пересадит ядро нейросетей на совершенно новую архитектуру, вроде той же JEPA, никакой технологической сингулярности не предвидится. В основе трансформеров лежит квадратичный рост вычислений при увеличении окна внимания. Мы пытаемся залить эту проблему железом и оптимизациями, но это чисто экстенсивный путь, имеющий жесткие физические пределы.

К тому же никуда не делась проблема катастрофического забывания: модель не способна к полноценному непрерывному обучению в реальном времени. Она неизбежно разрушает старые паттерны при усвоении новых, что делает непрерывную автономную эволюцию агента невозможной без постоянного костыльного переобучения.

Обучение с подкреплением, на которое многие продолжают молиться, тоже имеет свои жесткие ограничения. RL отлично справляется с выравниванием ответов под человеческие ожидания, но оно не способно генерировать принципиально новые знания и не учит систему выходить за пределы выученного распределения.

И всё это помножено на фундаментальную проблему чёрного ящика. Мы до сих пор не можем адекватно интерпретировать, как именно формируются сложные репрезентации внутри миллиардов параметров. Заставлять агента целенаправленно и осмысленно улучшать собственные веса, когда сами создатели копаются в этих весах практически вслепую — это наивная утопия.

Да, сейчас появляются определенные надежды, связанные с новыми подходами. Например, архитектура TITANS с ее концепцией долговременной нейронной памяти или различные рекурсивные модели, пытающиеся имитировать цикличное обдумывание. Они действительно предлагают элегантные решения для работы с памятью и глубиной обработки абстракций. Но есть огромные сомнения в том, что именно они обеспечат тот самый качественный скачок к AGI. Скорее всего, это будет лишь очередной, пусть и очень мощный, виток усовершенствования напильником нашего текущего инструментария.

Все эти новшества создают лишь еще более убедительную видимость стремительного движения к сингулярности. Но по факту мы получаем еще и еще более совершенный инструмент, который творит почти чудеса в руках человека. Но этот инструмент, по-видимому, никогда нас в полной мере заменить не сможет, так как ни одна из текущих парадигм не способна решать недетерминированные полиномиальные задачи. Архитектуры могут виртуозно аппроксимировать, компилировать и предсказывать, но заданный математикой фундаментальный потолок истинного рассуждения им не пробить.