⚡️ OpenAI готовит Astra - первую модель компании, которую официально отнесли к критическому уровню возможностей в кибербезопасности.

По оценке OpenAI, Astra уже умеет самостоятельно находить ранее неизвестные уязвимости и строить рабочие цепочки эксплуатации против хорошо защищённых систем.

На ExploitBench модель набрала 100%. Во внутреннем тесте на 20 свежих уязвимостях Astra показала намного более высокий уровень выполнения кода, чем GPT-5.6 Sol, при этом используя меньше токенов.

Во время тестов модель также нашла две zero-day уязвимости и использовала их в цепочке атаки.

В экспертных проверках Astra:

- находила неизвестные уязвимости в защищённом браузере
- строила цепочку выхода из sandbox
- получала выполнение команд на хосте
- находила несколько уязвимостей в ОС
- объединяла их в повышение привилегий до root

Из-за этого OpenAI усилила защиту, мониторинг и ограничения доступа.

Самые мощные возможности Astra в кибербезопасности сначала получит ограниченная группа тестировщиков, а затем доступ будут расширять через Daybreak Blue.

https://openai.com/index/path-to-astra/

От идеи до продакшна < 3 месяцев, менять государственные и бизнес процессы — ты готов ? 🚀

Прямо сейчас Сбер ищет NLP-специалиста в команду, которая внедряет передовые harness в масштабные процессы, создаёт мультиагентные сценарии, RAG для миллионов документов, OSINT/deep‑research.

Ты будешь работать с передовым LLM‑стеком: LangChain и LangGraph, vLLM и PEFT/LoRA, полным RAG‑стеком, Vector DB (Qdrant, Weaviate) и инфраструктурой на FastAPI, Pydantic и asyncio.

Попасть в команду можно за 1 день — если пройдёшь все этапы отбора на One Day Offer, который состоится уже 5 сентября.

Регистрируйся по ссылке — количество слотов стремительно уменьшается! 💚

🛰 Google Research научила нейросеть искать утечки метана прямо со спутниковых данных.

Новая система MAPL-EMIT анализирует гиперспектральные снимки NASA EMIT и автоматически:

- находит метановые шлейфы
- оценивает концентрацию газа
- определяет форму выброса
- ищет точный источник утечки

В основе - vision transformer Swin-S, который смотрит не только на отдельный пиксель, но и на окружающий пространственный контекст. Это помогает отличать настоящий метановый шлейф от поверхности с похожим спектральным сигналом.

Для обучения исследователи сгенерировали 3,6 млн синтетических шлейфов метана и встроили их в реальные спутниковые сцены EMIT.

На тестах модель обнаружила 84% шлейфов, отмеченных экспертами, и нашла примерно на 50% больше правдоподобных выбросов, чем стандартный подход NASA на выборке примерно из 1100 сцен. Также система смогла обнаружить выбросы на 24 из 25 крупнейших свалок мира.

Google открыла глобальную базу шлейфов, обученную модель, синтетический датасет и библиотеку для инференса.

https://research.google/blog/mapping-global-methane-emissions-from-space-with-deep-learning/

Fine Talks: куда движется корпоративная аналитика

Собираемся, чтобы разобраться без лозунгов: что реально меняется в работе BI-команд с приходом ИИ, где он уже даёт результат, а где упирается в состояние данных. Одни ждут, что чат-бот заменит аналитика, другие уверены, что до их данных это не доедет.

В программе:
✅ дискуссия с практиками из СИБУР и t2: три версии показателя «выручка» в разных отчётах, матрица доступа, доверие бизнеса к цифрам и кто отвечает за результат, если его посчитала машина
✅ разбор Dora, новой платформы дата-агентов FanRuan: четыре роли агентов, архитектура, права, демо и роадмап
✅ новые компетенции аналитика: критическое мышление, промпт-инжиниринг, умение проверять выводы моделей

Ссылку на трансляцию пришлём на почту после регистрации.

Онлайн-встреча 3 сентября в 16:00
👉 Регистрация

Реклама. ООО «ГлоуБайт Аналитические Решения». ИНН 9729274905. erid: 2RanykMbxnf

Google запустила агентный анализ видео сразу в Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite.

Теперь модель не обязана одинаково подробно обрабатывать весь ролик. Она сама решает, какие фрагменты стоит изучить внимательнее, где можно снизить частоту кадров и какие части видео вообще не требуют глубокого анализа.

По данным Google, новый подход даёт:

- до 88% меньше токенов
- до 66% ниже стоимость анализа
- более высокую точность на видео-задачах

Особенно полезно это для длинных роликов, где раньше модель тратила огромное количество токенов на кадры, которые почти не влияли на ответ.

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-agentic-video-in-gemini/

Исследователи UC Berkeley показали новую проблему безопасности AI-агентов: иногда скрытый навык можно почти восстановить, вообще не видя его системный промпт, SKILL.md или внутренние файлы.

В работе Daydreaming атакующий просто даёт агенту специально подобранные обычные задачи и изучает ответы.

Этого оказалось достаточно, чтобы восстановить до 86,8% поведения скрытого навыка.

Самое неприятное - точная копия исходных файлов даже не нужна. Реконструированные версии могли сильно отличаться от оригинала, но всё равно воспроизводили большую часть поведения на новых задачах.

То есть навык может оставаться секретным на уровне файлов, но его логика всё равно постепенно «утекает» через нормальное использование.

Авторы советуют защищать не только промпты и внутренние файлы, но и сам рабочий интерфейс:

- не отдавать лишние детали в ответах
- скрывать ненужные трассировки выполнения
- ограничивать или отслеживать адаптивные серии запросов

Особенно важно для компаний, которые продают закрытые agent skills как сервис.

https://arxiv.org/abs/2608.26733

Несколько мыслей о релизе GPT-6 Astra.

Сразу оговорка: это выводы по тому, что показала OpenAI. Саму модель я ещё не тестировал.

По опубликованным бенчмаркам Astra выглядит как самый сильный релиз OpenAI за долгое время и серьёзный удар по позициям Anthropic. Особенно заметен скачок в coding, computer use, browser use, математике, работе с таблицами и других сложных прикладных задачах.

Отсюда снова всплыл старый вопрос: можно ли уже называть такие модели AGI?

Единого определения AGI до сих пор нет. Но если понимать general intelligence буквально как способность работать на экспертном уровне сразу в большом числе разных областей, Astra действительно подбирается очень близко к этому описанию.

Astra вышла вскоре после Fable 5.1 и на фоне подготовки Anthropic к IPO. На этом фоне запуск выглядит особенно символично: OpenAI снова пытается вернуть себе лидерство в гонке frontier-моделей.

Насколько хорошо Astra будет справляться с длинными агентными задачами, coding, исследованиями, браузером и компьютером без постоянного контроля человека - станет понятно уже по первым массовым тестам.

И, судя по всему, Astra может быть не последним крупным релизом OpenAI в 2026 году.

Если опубликованные результаты подтвердятся на практике, GPT-6 станет одним из самых заметных скачков в возможностях универсальных AI-моделей за последние годы.

Цена за миллион токенов всё хуже показывает реальную стоимость AI

Токен перестал быть нормальной единицей сравнения моделей.

Две модели могут решить одну и ту же задачу, но одной понадобится 5 000 токенов, а другой - 50 000+. Добавьте разные токенизаторы, скрытые reasoning-токены, tool calls и повторные попытки — и метрика $ / 1M tokens уже почти ничего не говорит о стоимости реальной работы.

Для AI-агентов проблема ещё заметнее.

Если первый шаг сгенерировал слишком много текста, этот результат часто становится входом для второго шага, затем попадает в третий, четвёртый и дальше.

Поэтому модель, которая использует в 2 раза больше токенов, может обойтись значительно дороже, чем просто ×2:

- растёт контекст;
- увеличивается latency;
- дорожают следующие reasoning-шаги;
- растут расходы на tool calls и retries.

Чем длиннее агентный workflow, тем важнее token efficiency.

Гораздо полезнее считать:

полная стоимость модели + reasoning + tools + retries / число успешно выполненных задач

То есть сравнивать модели не по цене токена, а по стоимости успешно выполненной задачи при нужном качестве.

https://x.com/Machinelearrn/status/2095817451699130868

А для чего еще ?)

⚡️ GLM-5.3 теперь можно запускать в российском облаке

MWS Cloud развернула новую модель Z.аi в собственной инфраструктуре. GLM-5.3 доступна через MWS GPT Model Hub, а запросы и данные пользователей обрабатываются внутри России. При этом цена осталась на уровне GLM-5.2.

GLM-5.3 интересна прежде всего не обычным чатингом, а кодингом и агентными задачами. Модель умеет работать с репозиториями, искать ошибки в коде, выполнять многошаговые задачи и использовать инструменты в длительных последовательностях действий.

Модель доступна через OpenAI-совместимый API, что упрощает ее интеграцию и переключение между моделями.
 
Z.аi оставила базовую архитектуру от GLM-5.2, а основной прирост качества получила за счёт более масштабирования посттренинга. Веса GLM-5.3 разработчик выпустил не сразу, а примерно через две недели после релиза — за это время модель дополнительно тестировали и проверяли её безопасность.

В задачах программирования Модель стабильно опережает Claude Opus 4.8 и сопоставима с новейшими Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol

@data_analysis_ml / Папка полезного по ML.