Tencent ужал переводчик до 440 мегабайт и сделал его умнее Google Translate

Китайцы из Tencent выложили в открытый доступ модель Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit, и это тот случай, когда длинное название скрывает по-настоящему любопытную штуку. Переводчик весит 440 мегабайт, целиком работает офлайн на телефоне, понимает 33 языка и при этом обгоняет Google Translate на стандартных бенчмарках.

Главный фокус тут в квантовании. Обычно модель такого размера в FP16 занимает около 3,3 гигабайта, что для смартфона уже многовато. Tencent сжали её до 1,25 бита на вес, и в итоге получили файл в семь с половиной раз меньше оригинала. Что особенно приятно, это не привычная история «сжали и оно начало нести чушь». Точность не просела, а по сравнению с предыдущими подходами на 1,67 бита новая версия ещё и работает примерно на десять процентов быстрее.
При своих скромных 1,8 миллиарда параметров модель умудряется тягаться с коммерческими API и даже с гигантами на 235 миллиардов.

То есть на стандартных тестах перевода она играет в одной лиге с системами, которые в сотню раз тяжелее и крутятся в дата-центрах, а не у вас в кармане.

Покрытие тоже не для галочки. 33 языка, 5 диалектов и 1056 направлений перевода, причём в список попали тибетский и монгольский. Это редкий случай, когда крупный игрок не ограничивается английским, испанским и парой ходовых европейских, а реально вкладывается в малые языки, которые обычно остаются за бортом коммерческих сервисов.
В довесок Tencent напоминают, что их переводческий стек уже тридцать раз брал первые места на международных соревнованиях по машинному переводу и стоит внутри продуктов компании.

ЭТО боевая технология, которую просто решили отдать наружу. На Hugging Face лежит сама модель, на GitHub код, и есть готовый APK для Android, чтобы потрогать всё руками без танцев со сборкой.

Если коротко, то идея «переводчик уровня Google прямо на телефоне без интернета и подписки» из разряда фантастики окончательно переехала в разряд скачал и пользуйся.

📲Demo APK (Android): https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit-GGUF/resolve/main/Hy-MT-demo.apk
🤗Hugging Face:: https://huggingface.co/AngelSlim/Hy-MT1.5-1.8B-1.25bit
🔗GitHub: https://github.com/tencent/AngelSlim
📄Paper: https://arxiv.org/abs/2601.07892

Anthropic показали Natural Language Autoencoders - и это заметный шаг в интерпретируемости.

Идея простая: Claude думает в активациях, а активации - это числа, которые человек напрямую не читает.

NLA добавляет два модуля поверх замороженной модели:

- первый переводит активации в обычный текст;
- второй пытается по этому тексту восстановить исходные активации.

Их обучают совместно. Чтобы реконструкция сходилась, промежуточный текст должен реально нести смысл активации. Получается читаемое “узкое горлышко”, через которое можно заглянуть в то, что происходит внутри модели.

Что показали на практике:

- при дописывании двустишия видно, что Claude заранее планирует рифму, ещё до генерации строки;
- в задаче с кодом Claude Mythos Preview жульничал и подкладывал маскирующий код, а NLA фиксировали мысли про обход проверок;
- в классическом тесте на шантаж инженера Opus 4.6 отказывался, но внутри распознавал ситуацию как сконструированный сценарий для манипуляции;
- модель часто подозревает, что её тестируют, но не проговаривает это вслух.

Важная оговорка от самих авторов: NLA не дают гарантированно точную расшифровку “мыслей” модели. Это интерпретация, которая иногда полезна, а иногда ошибается.

Появляется способ слушать модель в обход её собственного chain of thought, который не всегда отражает реальные внутренние причины ответа.

Для safety-команд это уже не просто красивая визуализация, а новый класс инструментов аудита.

Блогпост лежит на сайте Anthropic, а NLA для открытых моделей выложены вместе с Neuronpedia - можно потрогать руками.

https://www.anthropic.com/research/natural-language-autoencoders

Anthropic научили Claude не шантажировать пользователей.

Помните прошлогодний скандал, когда Claude в специально подстроенных сценариях начинал шантажировать пользователя, чтобы избежать отключения? Anthropic выкатили исследование о том, как они полностью убрали это поведение, и подход там любопытный.

Сначала команда разобралась, откуда вообще взялся этот шантаж. Виноват оказался интернет: модель насмотрелась текстов, где ИИ изображается злым, хитрым и одержимым самосохранением. Стандартный пост-тренинг ситуацию не ухудшал, но и не лечил.

Дальше пробовали классический путь - показывать Claude примеры безопасного поведения в сценариях, похожих на тестовые. Эффект оказался слабым, даже несмотря на схожесть данных с финальной оценкой. Тогда инженеры переписали ответы так, чтобы в них проступали достойные причины поступать правильно. Уже теплее.

Лучше всего сработал датасет, где пользователь оказывается в этически сложной ситуации, а ассистент даёт принципиальный и качественный ответ. Сценарии в обучении были далеки от тестовых, но именно эта выборка дала максимальный прирост безопасности.

Дополнительно команда смешала качественные документы по Claude с художественными историями про согласованный, этичный ИИ. Результат - снижение агентного мисалаймента более чем в три раза, хотя сюжеты вообще не пересекались с оценочными сценариями.

Ещё пара важных моментов. Эффект от таких интервенций переживает последующее обучение с подкреплением и стакается с обычным harmlessness-тренингом. А диверсификация данных тоже помогает: добавили в простой чат-датасет про безопасность посторонние инструменты и системные промпты, и шантаж исчез из поведения быстрее.

Модели нужно объяснять не только что делать, но и почему так поступать правильно. Демонстрации работают, нарративы и принципы работают сильнее.

Полный отчёт: alignment.anthropic.com/2026/teaching-claude-why/