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.
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.
Forwarded from Valeri Pizhanski
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Прикольно обыграли😂
😁2❤1💩1
Старший Авгур
По поводу всех разговоров о самоулучшающихся агентов: фигня всё это, и вот почему. Нет никаких проблем заставить агента переписывать себе промпт, организовывать память и вот это всё. Можно даже заставить его улучшать собственный код, никаких проблем. Но…
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.
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.
❤1🤯1🙏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Пока что самый длинный ролик, созданный в Seedance 2.0, который я видел. Несмотря на проблемы, которыми завалили Bytedance правообладатели, я более, чем уверен, что этот феномен фундаментально изменит принципы кинопроизводства. Эра кино по запросу приближается. Может, месяцы. Может, год...
🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В моём сердечке для Макконахи и так было много места, теперь я сношу там пару несущих стен, чтобы расширить его ещё больше ❤️ Ведь мужик говорит абсолютно адекватную вещь по поводу нейрокино, только послушайте:
Ключевое здесь про «быть самому себе агентом». Пророческая и очевидная фраза. Ведь зачем актерам будут нужны СТУДИИ с их боссами, когда они просто смогут продавать лицензии на создание фильмов с собой напрямую. Уверен, артисты от этого только выиграют.
Во-первых, это неизбежно. Это уже здесь. Не отрицайте этого. Творческому миру недостаточно просто сидеть в стороне и взывать к морали, говорить: «Нет, это неправильно». Это не сработает в долгосрочной перспективе. Здесь замешаны слишком большие деньги, и это слишком продуктивно. Это уже здесь. Понятно? Так что я скажу: станьте полноправным владельцем самого себя. Свой голос, своя внешность и так далее — зарегистрируйте товарный знак, сделайте всё необходимое. Да. Завладейте правами на себя. Чтобы, когда это произойдет — именно «когда», а не «если» — никто не смог вас украсть. Им придется прийти к вам и спросить: «Можно?», иначе это будет нарушением закона. И у вас будет возможность быть самому себе агентом и сказать: «Да, за такую-то сумму» или «Нет». Понятно?
Ключевое здесь про «быть самому себе агентом». Пророческая и очевидная фраза. Ведь зачем актерам будут нужны СТУДИИ с их боссами, когда они просто смогут продавать лицензии на создание фильмов с собой напрямую. Уверен, артисты от этого только выиграют.
🔥1
Господи, неужели первое принципиальное изменение экономики нейросетями начнется с уничтожения Голливуда?! Вы понимаете? Это происходит прямо сейчас. Это началось ПРЯМО СЕЙЧАС. Целая гигантская индустрия оказывается не просто под ударом, а перед экзистенциальным кризисом. Впервые за всю свою историю.
👍2🤝1
Я таки нашёл проверенный способ доступа к Seedance 2.0 не через китайские сервисы и подозрительные зеркала. Идите на plotparty.ai Регайтесь. Дают чуть-чуть бесплатных кредитов и еще 500 кредитов за раздачу инвайтов. Дальше сами всё поймёте, но если нет, идите на их дискорд-сервер, там вам всё объяснят. На бесплатном плане дикая очередь, на платном предлагают её сократить :)
🔥2
Botlicker
Я таки нашёл проверенный способ доступа к Seedance 2.0 не через китайские сервисы и подозрительные зеркала. Идите на plotparty.ai Регайтесь. Дают чуть-чуть бесплатных кредитов и еще 500 кредитов за раздачу инвайтов. Дальше сами всё поймёте, но если нет, идите…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Таки рабочий вариант, господа. Один видос за 2 часа на бесплатном плане (все кредиты ушли), и даже пропустил Уолтера, отца нашего, Уайта.
🔥3🤣1
А ведь развал Старгейта это гарантированное банкротство Оракл. К чему приведет падение одной лишь этой компании я писал в своем лонгриде три недели назад. Это не спекуляции, это логика и здравый смысл. Несмотря на успехи фронтир-моделей ИИ-гигантов за последние три месяца, индустрия как запущенный давно паровоз без тормозов уверенно и довольно быстро движется к коллапсу.
Повторяю, это не досужие спекуляции, это очевидная ситуация. Грядет Великая чистка. Выживут сильнейшие.
Повторяю, это не досужие спекуляции, это очевидная ситуация. Грядет Великая чистка. Выживут сильнейшие.
Не хочу опять постить слухи, но в высокой степени возможно, что 26 февраля, в этот четверг, Сэмушка Альтман таки разродится новым GPT4-моментом. Якобы, та самая модель с кодовым именем Garlic готова к деплою. И якобы, она побивает средний человеческий результат в SimpleBench в 83,7%. Что является стратегическим прорывом.
Ну что ж, пожелаем ОпенАИ удачи, надеюсь, моделька наконец-то будет способна хотя бы общаться как человек, а не генератор списков.
Возможно, это будет тем самым прорывом, что спасёт ОпенАИ и Оракл, как я писал. Хотя, кого мы обманываем, Альтман давно кинул и Оракл и Нвидиа🍺
Ну что ж, пожелаем ОпенАИ удачи, надеюсь, моделька наконец-то будет способна хотя бы общаться как человек, а не генератор списков.
Возможно, это будет тем самым прорывом, что спасёт ОпенАИ и Оракл, как я писал. Хотя, кого мы обманываем, Альтман давно кинул и Оракл и Нвидиа
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Valeri Pizhanski
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В сиденс 2 можно просто указать модели завершить генерацию на первом кадре, и получится зацикленный видос без использования первого/последнего кадров. Очень круто работает именно на модели омни сиденс 2.
#Seedance2
characters: A young woman
cinematic_style: A gorgeous, vivid photorealist style using a SnorriCam rig and cinema lenses for absolute center-locked focus. Transitions rely on seamless backgrounds that physically melt and snap into new environments, seamlessly synced to a spatial audio soundscape.
description: The sole focus of the video. She maintains a completely center-locked facial position throughout the entire cycle, staring dead ahead regardless of the environment warping and evolving around her.
video_prompt:
subject:
description: A young woman viewed entirely from the front, positioned dead center in the frame.
action: She experiences a continuous, fluid cycle of getting ready, partying, wandering, and crashing. Her environment continuously melts and shifts around her while she maintains direct eye contact and a center-locked facial position.
dialogue: "Here we go."
visual_dynamics:
transformation_speed: The environment, lighting, and her attire fluidly bleed into one another. Transitions are not cuts but seamless, continuous morphs driven by the rhythm of a heavy, pulsating club beat, morphing the boundaries between locations.
consistency: Her face remains absolutely locked in the center of the frame, facing forward. The end of the video matches the exact starting frame to create a perfect, infinite loop.
scene_sequences:
- Lying flat on her back on a messy bed, staring blankly straight up at the camera, illuminated by dim morning sunlight.
- The messy bedsheets smoothly morph into a bright vanity mirror. She is now sitting perfectly upright, applying bold lipstick while looking dead ahead.
- The mirror reflection expands and engulfs the room, melting into the center of a crowded, neon-lit nightclub. The background becomes a fluid blur of moving bodies.
- The nightclub crowd sweeps past her, pulling the environment into an ultraviolet glow. She tips her head back slightly to down a glowing neon shot glass, seamlessly materializing in the middle of a massive EDM festival.
- As she whispers "Here we go," the festival lasers liquefy and reform into aggressive strobe lights. She is now dancing wildly backstage with a club DJ, her hair messy and sweat glistening on her forehead.
- The aggressive strobe lights fluidly shift into the flashing glow of advertising billboards in the dark, revealing her standing outside on a city street.
- The harsh city darkness fades into the fluorescent glow of a famous fast-food restaurant. She is sitting in a booth eating french fries, dressed exactly as she was outside.
- The restaurant walls warp and contract into a sterile, brightly lit bathroom with a flickering neon light. She looks tired and confused as she looks into the mirror, breathing heavily, her attire unchanged.
- The sterile bathroom tiles soften and morph back with fluid motion into the messy bedsheets from the beginning. She is lying flat on her back, eyes snapping open to stare blankly straight up at the camera, identical to the first frame.
art_styles:
- Highly dynamic lighting fluidly shifting from natural morning to neon club to harsh city strobes
- Perfect facial-locked stabilization (SnorriCam effect)
audio_context: A muffled ticking clock that organically builds into a deafening techno bass drop, melting into a chaotic city hum, and ending with a sharp gasp for air.
#Seedance2
🔥6