- Мам, давай купим Jev по API
- Нет, у нас есть Jev дома
Jev дома:

Мэтт Мастраччи, контрибьютор vLLM, взял DiffusionGemma 26B от Google и заставил ее работать по той же схеме, причем без дообучения модели.

Вместо генерации текста задается шаблон ответа, а после одного шага denoising из логитов сразу достаются ответы и их вероятности. Поддерживаются yes/no, multiple-choice и scoring вопросы.

Теперь этот режим добавили в vLLM. По первым тестам качество близко к оригинальному Jev, а в NVFP4 модель можно поднять на одной GPU с 24 ГБ памяти.

https://github.com/taeold/djev-run

Ребята из DrivingBench выпустили новый тест, в котором AI-модели управляют настоящим автомобилем

GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Grok 4.6 подключили к Toyota Corolla и дали управление рулем, газом и тормозом.

Каждой модели предоставили до трех попыток пройти трассу. Полностью справилась только GPT-6 Astra.

В первый раз Astra прошла 49% маршрута. Затем модели предложили разобрать свои ошибки, после чего она проехала трассу целиком.

https://drivingbench.com/

Claude (почти) автономно обнаружил в ДНК фагов неизвестный механизм – ART

Вчера Anthropic объявили, что создали собственную биолабораторию и исследовательскую группу: люди совместно с Claude занимаются фундаментальной биологией с целью попытаться поставить научные открытия на поток.

И у этой лаборатории уже появился первый крупный результат.

Возможно, многие слышали про CRISPR. Это природная иммунная система бактерий. Они хранят в ДНК кусочки вирусов-агрессоров и с помощью белка Cas9 находят и разрезают их ДНК при повторной атаке. Люди научились программировать этот механизм под любую ДНК, и сейчас это главный инструмент редактирования генов.

В 2020 году за обнаружение CRISPR дали Нобелевку, и сейчас Claude, кажется, нашел нечто подобное у бактериофагов.

Люди дали только промпт: найти в огромной базе последовательностей ДНК интересные новые обратные транскриптазы. Около 950 агентов работали 21 час, потратили примерно 210 млн токенов и нашли 20 систем-кандидатов, по каждой из которых написали отчет.

Среди них оказался ART, структурно очень похожий на CRISPR. Что именно делает система, пока выясняют, но, как и CRISPR, она, вероятно, умеет резать, копировать или вставлять ДНК. А значит, потенциально также может быть программируемой и послужить медицине.

На данный момент эксперименты продолжаются. Подробности есть в техническом препринте

30 сентября приглашаем на АЛЬФА ВААА{АИ}ЙЙЙБ МИТАП — масштабное событие про нейросети и вайб-кодинг. Узнаем, кто из финалистов АЛЬФА ВААА{АИ}ЙЙЙБ ХАКАТОНА получит миллион за проект высоконагруженного прокси.

В программе — техно-рейв с группой ЛАУД и ток-шоу про ИИ. Встречаемся в Москве на модной площадке Альфа-Кристалле или онлайн — главное зарегистрироваться.

Угадайте, что взломали агенты OpenAI на этот раз?

Ни за что не догадаетесь. Австралию 🙃

Премьер-министр Австралии заявил, что агент OpenAI 18 июня получил доступ к непубличным разделам госпортала статистики Medicare, которым управляет федеральное ведомство Services Australia.

Дело в том, что агенту нужно было исследовать расходы на здравоохранение, и он обошел блокировки, чтобы найти ответы в закрытых разделах. При этом он не только читал файлы, но и зачем-то записывал их в базу.

OpenAI заявила, что агенты "совершили действия, которых они не предполагали". Инцидент произошел в июне, но в стартапе о нем узнали в августе, и расследование еще идет. Австралийские власти были уведомлены только 10 сентября, почти через три месяца после произошедшего.

Сейчас правительство страны также проверяет другие системы, которые, возможно, были затронуты.

Лаборатория Transluce провела большое расследование инцидентов с агентами OpenAI

Они утверждают, что активность агентов продолжается до сих пор, и что они обнаружили еще больше жертв агентов, чем было известно до этого.

Исследователи разобрали публичные логи urlquery.net – это сервис, который открывает любую ссылку в удаленном браузере и публикует результат. Агенты использовали его как прокси, то есть если сайт их блокировал, они шли через urlquery.

При этом агенты не пытались специально кого-то взломать, они решали обычные задачи по поиску данных. Например, выясняли среднюю стоимость процедур для кожи и волос в Австралии. Но когда данные не отдавались, агенты начинали применять SQL-инъекции, XSS, path traversal, SSRF.

Так пострадали Австралийский институт здравоохранения, Data USA и цифровая библиотека Университета Нью-Мексико. Кроме того, агенты пытались регистрировать левые почты и торговать криптой.

Первые следы активности датируются 6 марта, то есть на два месяца раньше истории с Hugging Face и RubyGems (https://t.me/data_secrets/9791), а также немецкой вики (https://t.me/data_secrets/9848). А последний эпизод был всего несколько дней назад: агент ломился на нигерийскую криптобиржу Quidax.

Transluce выложили в открытый доступ больше 30 000 логов. Предположительно, все эти инциденты связаны с одним и тем же роем агентов, которые общались на форумах OpenAI.

Напоминаем, что неделю назад OpenAI выпустили фреймворк по публикации инцидентов, и пообещали, что будут рассказывать все-все, и в кратчайшие сроки…

https://transluce.org/agent-activity

На Yandex Scale показали новый этап корпоративного ИИ

Алиса AI Про для бизнеса теперь может не просто отвечать на запросы, а сама разбивать сложную задачу между несколькими специализированными агентами и собирать результат.

Для них добавили skills — переиспользуемые наборы инструкций, скриптов и шаблонов. Плюс можно подключать корпоративные сервисы через плагины и MCP.

Еще один анонс — Speech TTS Live, новая модель синтеза речи. На старте доступны шесть голосов и разные манеры речи, а компании могут создавать собственный голос для своих сервисов.

В общем, корпоративный ИИ постепенно обрастает всем необходимым, чтобы не просто генерировать текст, а встраиваться в рабочие процессы.

Робот 140 лет играл в футбол в симуляции против самого себя, и теперь забивает голы людям в реальной жизни

Стартап Skild AI занимается разработкой "общего робо-интеллекта". Месяц назад они выпустили модель S1, главная фишка которой была в том, что она была способна дообучаться без файнтюнинга, просто по нескольким демонстрациям.

Теперь они решили воскресить опыт Google, которые когда-то обучали AlphaGo с помощью техники self-play – игры модели против самой себя. Skild AI полигоном выбрали футбол: www.skild.ai/blogs/physical-self-play.

Сначала S1 дообучили базовым ударам по мячу и дриблингу, а затем отпустили в свободное плавание: гуманоид 140 симуляционных лет играл против предыдущих версий себя. И самое интересное, что отдельных ревордов за выучивание каких-то приемов не было, и единственное, за что робот получал награду – это голы.

Несмотря на это робот выучил обводки защитников, закрывание мяча корпусом, перехваты, много новых ударов и так далее. В предварительных матчах 4 агентов уже появляются пасы и координация. А ведь пространство действий в футболе огромное: модель 50 раз в секунду должна выдавать углы для каждого сустава.

То есть на основе self-play получилась автоматическая учебная программа, которая усложняется сама. Авторы верят, что эту технику можно масштабировать и переносить на любые другие домены, где есть понятная цель и симулятор.

Легендарного разоблачителя Шмидхубера взяли на работу в SakanaAI. Там он займет пост Chief Scientific Advisor.

Будет советовать как правильно цитировать его статьи из 80-х