🤖 Anthropic тайно увеличивает стоимость запросов, если в них присутствуют названия моделей HERMEs или OpenClaw.

🍏 Apple свернула разработку новых Vision Pro после слабых продаж — гарнитура за $3499 разошлась тиражом около 600 000 штук, а уровень возвратов оказался аномально высоким.

Компания теперь смещает фокус на умные очки и другие форматы.

🔍 Google представила нового ИИ-агента Jitro, который автономно принимает решения об изменениях в коде.

Разработчикам достаточно задать цель, например, «найти ошибки при оплате» — остальное Jitro делает сам.

🗽 Пентагон заключил соглашения с Nvidia, Microsoft, Amazon Web Services и Reflection AI для развертывания их ИИ-технологий в своих секретных сетях — это позволит использовать ИИ-модели для «законного оперативного применения».

☠️ Девушка придумала фейковое заболевание «биксономания», описала симптомы, включая вред от синего света, и загрузила поддельные научные статьи в открытых источниках, чтобы проверить насколько легко ИИ может распространять ложную информацию.

Уже через несколько месяцев ChatGPT, Gemini и Perplexity начали отвечать пользователям, что биксономания — реальный диагноз. Некоторые нейронки даже уточняли, что от болезни страдает более 90 тысяч человек по всему миру.

🤣 В MAКС начали массово пропадать сообщения со ссылками и ключами VPN — пользователи пишут, что их удаляет прямо из диалогов.

У некоторых после повторной отправки приложение вообще выбрасывает из аккаунта.

🤖 Apple случайно выложили свои промты для Claude в открытый доступ.

👺 ChatGPT после обновления начал странно «зацикливаться» на гоблинах — в некоторых режимах упоминания таких образов выросли почти на 4000%, и OpenAI пришлось срочно править настройки модели.

На первый взгляд это смешная ошибка, но проблема шире — ИИ может подхватывать странные шаблоны и потом вставлять их там, где они вообще не нужны.

Ранее похожий риск уже показывали на примере вымышленной болезни — нейросети начали описывать её как реальный диагноз после появления фальшивых материалов в сети.

🍏 Следующие AirPods могут получить инфракрасные камеры и управление жестами — они будут считывать окружение без записи видео, чтобы Siri лучше понимала контекст.

По слухам, их могут показать уже в сентябре вместе со складным iPhone Ultra.

🤖 Oracle сократила за месяц 30 000 сотрудников, после того как заставила их подробно документировать работу для обучения ИИ.

Для многих увольнение стало ударом вдвойне — вместе с работой они потеряли и невыплаченные акции на сотни тысяч долларов.

🤖 ChatGPT может проанализировать почерк по фото и описать возможные особенности поведения, привычки и эмоциональные паттерны — достаточно загрузить изображение и промпт:

Analyze the handwriting in this image in a detailed and nuanced way. Describe observable features such as letter size, spacing, slant, pressure, consistency, and overall structure. Based on these features, infer possible personality traits, habits, and emotional tendencies, clearly distinguishing between objective observations and speculative interpretations.

Avoid making any medical or psychological diagnoses. Instead, frame insights as possibilities (e.g., 'may suggest,' 'could indicate'). Comment on:

Level of organization vs spontaneity

Emotional expressiveness vs restraint

Confidence vs hesitation

Attention to detail vs big-picture thinking

Energy levels or intensity suggested by stroke patterns

Also note any unique or unusual features that stand out and what they might symbolize in a general behavioral sense.

End with a brief, balanced summary that highlights both strengths and potential challenges suggested by the handwriting, while emphasizing that handwriting analysis is interpretive and not scientifically diagnostic

🍿 ИИ-модели всё чаще ставят рекорды в бенчмарках, но в реальной работе этот прогресс ощущается намного слабее — причина не в тупости моделей, а в том, что бизнесу всё равно приходится проверять ответы, разбирать грязные данные, встраивать ИИ в процессы и ловить редкие, но дорогие ошибки.

Поэтому красивые цифры в MMLU, SWE-bench или GPQA показывают, на что модель способна в идеальных условиях, а не сколько пользы она даст внутри компании.

Настоящий скачок начнётся не после очередного рекорда в тестах, а когда ИИ станет дешевле проверять, проще внедрять и безопаснее доверять в реальных задачах.