Data Secrets
Что, простите? Google только что вернулся в гонку с новой моделью, которая превосходит Astra и Fable 5.1 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
Gemini 4 Argon наконец-то начали раскрывать на пользователей
Модель уже появляется в API, в Antigravity и в Agent Studio
Модель уже появляется в API, в Antigravity и в Agent Studio
❤139👍23🤯23🔥12💯2🤗2
OpenAI нашли в своем офисе прослушку
Как оказалось, ее установил сотрудник (OpenAI пишут, что смогли это выяснить «с помощью моделей»). Недошпиона уволили, дело передали в ФБР.
Как оказалось, ее установил сотрудник (OpenAI пишут, что смогли это выяснить «с помощью моделей»). Недошпиона уволили, дело передали в ФБР.
На данный момент у нас нет данных о том, что этот человек неправомерно получал доступ к весам моделей, исходному коду или данным клиентов, либо выгружал их.
😁143🐳23🔥7❤5🤯4👏2👍1🎉1
Вот так вот по сообщениям журналистов выглядела та самая «хитрая» прослушка, как ее назвали OpenAI
Она была завернута в туалетную бумагу и подключена к телевизору в конференц-зале.
35-летнего сотрудника – гражданина Саудовской Аравии – также удалось снять на камеру, когда тот пришел проверить устройство, которое ранее уже было обнаружено безопасниками.
До того как установить устройство, гений также использовал свой рабочий аккаунт и аккаунт жены в ChatGPT, чтобы задавать вопросы про непрерывную аудиозапись, подключение к зашифрованному хранилищу, удаленный доступ и тд.
Она была завернута в туалетную бумагу и подключена к телевизору в конференц-зале.
35-летнего сотрудника – гражданина Саудовской Аравии – также удалось снять на камеру, когда тот пришел проверить устройство, которое ранее уже было обнаружено безопасниками.
До того как установить устройство, гений также использовал свой рабочий аккаунт и аккаунт жены в ChatGPT, чтобы задавать вопросы про непрерывную аудиозапись, подключение к зашифрованному хранилищу, удаленный доступ и тд.
😁333
ИИ-агент отвечает настолько точно, насколько готовы ваши данные. Как понять, что они готовы?
Разберёмся 23 октября в Москве на Fine Day 2026, офлайн-конференции о переходе от self-service BI к AI-native аналитике.
💡 В программе:
• дискуссия с руководителями аналитики ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АвтоВАЗ: что нужно данным и командам для работы с ИИ
• миграция с Qlik и Power BI на FineBI, в том числе с помощью ИИ-агентов
• BI-система vs LLM: какие задачи кому отдавать, опыт Мосбиржи
демо FineBI 7.0 и ИИ-агентов Dora, можно принести свой сценарий
Участие бесплатное. После регистрации получите чек-лист «Готовы ли ваши данные к ИИ-агенту?» из 25 вопросов.
👉 Регистрация: https://clck.ru/3WUPnE
Реклама. ООО «ГлоуБайт Аналитические Решения». ИНН 9729274905. erid: 2RanykUrsrj
Разберёмся 23 октября в Москве на Fine Day 2026, офлайн-конференции о переходе от self-service BI к AI-native аналитике.
💡 В программе:
• дискуссия с руководителями аналитики ПИК, ДИКСИ, СИБУР и АвтоВАЗ: что нужно данным и командам для работы с ИИ
• миграция с Qlik и Power BI на FineBI, в том числе с помощью ИИ-агентов
• BI-система vs LLM: какие задачи кому отдавать, опыт Мосбиржи
демо FineBI 7.0 и ИИ-агентов Dora, можно принести свой сценарий
Участие бесплатное. После регистрации получите чек-лист «Готовы ли ваши данные к ИИ-агенту?» из 25 вопросов.
👉 Регистрация: https://clck.ru/3WUPnE
Реклама. ООО «ГлоуБайт Аналитические Решения». ИНН 9729274905. erid: 2RanykUrsrj
🗿22😁9❤7👍4🔥2⚡1☃1
В Anthropic перестали использовать git, теперь у них собственная система контроля версий – Scion
Сейчас, благодаря агентам, количество изменений, которые мержатся в их монорепо в день, достигает 30 000 (в мае, если что, было 2 500). Децентрализованный git такие объемы уже не вывозит, потому что у каждого клона должна быть полная копия репозитория. Для людей это удобно, но так как агенты порождают код в огромных количествах, то, как посчитали Anthropic, без танцев с бубном это влетало бы им примерно в 600 ПБ трафика в день.
Сначала с этим боролись зеркалами, снапшотами и частичными клонами, но конструкция плохо масштабировалась, и в итоге за 5 месяцев стартап полностью перешел на собственный продукт – Scion.
Scion устроен как всегда доступный сервер, который сам хранит и считает все (историю, коммиты, мержи) и отдает это по API, а клиентам-агентам достаточно маленького кэша и только тех файлов, которые им реально нужны.
Продукт разрабатывала команда всего из семи человек, конечно же с помощью Mythos и других моделей. Заодно они сделали инструмент для код-ревью Antique, также заточенный специально под агентов.
Плохая новость в том, что опенсорса не будет.
Anthropic прямо пишет, что Scion не подходит как замена git для общего использования, и что он создавался спецаильно под нужды Anthropic с их громным монорепо, роями агентов и гигантским бюджетом на токены. Однако в посте они мягко намекают, что команде git пора бы задуматься об изменениях, потому что в век агентов инфраструктура, созданная для людей, постепенно становится главным узким местом.
Сейчас, благодаря агентам, количество изменений, которые мержатся в их монорепо в день, достигает 30 000 (в мае, если что, было 2 500). Децентрализованный git такие объемы уже не вывозит, потому что у каждого клона должна быть полная копия репозитория. Для людей это удобно, но так как агенты порождают код в огромных количествах, то, как посчитали Anthropic, без танцев с бубном это влетало бы им примерно в 600 ПБ трафика в день.
Сначала с этим боролись зеркалами, снапшотами и частичными клонами, но конструкция плохо масштабировалась, и в итоге за 5 месяцев стартап полностью перешел на собственный продукт – Scion.
Scion устроен как всегда доступный сервер, который сам хранит и считает все (историю, коммиты, мержи) и отдает это по API, а клиентам-агентам достаточно маленького кэша и только тех файлов, которые им реально нужны.
Продукт разрабатывала команда всего из семи человек, конечно же с помощью Mythos и других моделей. Заодно они сделали инструмент для код-ревью Antique, также заточенный специально под агентов.
Плохая новость в том, что опенсорса не будет.
Anthropic прямо пишет, что Scion не подходит как замена git для общего использования, и что он создавался спецаильно под нужды Anthropic с их громным монорепо, роями агентов и гигантским бюджетом на токены. Однако в посте они мягко намекают, что команде git пора бы задуматься об изменениях, потому что в век агентов инфраструктура, созданная для людей, постепенно становится главным узким местом.
👍170
Google выплатил $250к стартапу, который нашел уязвимость в Chrome с помощью GPT-5.6 Sol
Chrome считается одним из самых защищенных софтов на планете, и это второй раз в истории, когда Google выплачивает подобную сумму на баг-баунти.
Стартап XBOW делает автономную ИИ-систему, которая сама ищет и эксплуатирует уязвимости. В январе они поставили себе цель: к Black Hat в августе сделать full-chain эксплойт для Chrome.
Они занимались этим пол года, однако, когда предоставили цепочку Google, компания ответила, что знает об одном из использованных багов.
В это время команда была уже в Лас-Вегасе на Black Hat, и участники решили попробовать в очень сжатые сроки найти другой эксплойт.
В итоге у них этого получилось. Их было четверо + GPT-5.6 Sol. Всего за 6 дней с помощью модели команда собрала цепочку, за которую в последствии и получила от Google 250к долларов. На токены они при этом потратили в районе $40к.
CEO XBOW Oege de Moor заявил, что раньше его команда тратила на подобное месяцы. По его словам, переломный момент в поиске уязвимостей с помощью агентов уже пройден, и стоимость такого поиска критически обрушилась и для атакующих, и для защитников. Преимущество последних лишь в том, что они могут проверить свой код первыми.
https://xbow.com/blog/xbow-built-a-chrome-full-chain-exploit
Chrome считается одним из самых защищенных софтов на планете, и это второй раз в истории, когда Google выплачивает подобную сумму на баг-баунти.
Стартап XBOW делает автономную ИИ-систему, которая сама ищет и эксплуатирует уязвимости. В январе они поставили себе цель: к Black Hat в августе сделать full-chain эксплойт для Chrome.
Они занимались этим пол года, однако, когда предоставили цепочку Google, компания ответила, что знает об одном из использованных багов.
В это время команда была уже в Лас-Вегасе на Black Hat, и участники решили попробовать в очень сжатые сроки найти другой эксплойт.
В итоге у них этого получилось. Их было четверо + GPT-5.6 Sol. Всего за 6 дней с помощью модели команда собрала цепочку, за которую в последствии и получила от Google 250к долларов. На токены они при этом потратили в районе $40к.
CEO XBOW Oege de Moor заявил, что раньше его команда тратила на подобное месяцы. По его словам, переломный момент в поиске уязвимостей с помощью агентов уже пройден, и стоимость такого поиска критически обрушилась и для атакующих, и для защитников. Преимущество последних лишь в том, что они могут проверить свой код первыми.
https://xbow.com/blog/xbow-built-a-chrome-full-chain-exploit
🤯139❤48🔥31👍10😎6🏆5😁4🫡2❤🔥1😍1
⚡️ Прием заявок в акселератор «Газпромбанк.Тех» продлен до 1 ноября!
Еще один шанс представить свою разработку Газпромбанку и побороться за возможность внедрить ее в банковской отрасли.
В программе два трека:
😉 Трек «Финтех.Стартапы» — для компаний с готовым прототипом и выше.
💡 Трек «Финтех.Наука» — для научных команд университетов и R&D-центров на ранних стадиях разработки.
Возможности для участников Акселератора:
✅ До 10 отобранных проектов в каждом из треков получат 1 млн рублей на развитие в рамках акселерационной программы
✅ Участники Акселератора, подтвердившие бизнес-эффект, по решению Банка смогут запустить пилот с бюджетом до 10 млн рублей и привлечь инвестиции
В 2025 году акселератор получил более 500 заявок из 30+ регионов России и почти 70 университетов. По итогам программы лучшие проекты перешли к пилотированию и обсуждению условий финансирования. Результаты сезона 2026 года подведут уже в декабре.
🚀 Успейте подать заявку до 1 ноября!
Еще один шанс представить свою разработку Газпромбанку и побороться за возможность внедрить ее в банковской отрасли.
В программе два трека:
😉 Трек «Финтех.Стартапы» — для компаний с готовым прототипом и выше.
Приоритетные направления: банкинг, кибербезопасность и антифрод, ИТ-инфраструктура, разработка ПО и ИИ-решений, HR-решения, работа с клиентами.
💡 Трек «Финтех.Наука» — для научных команд университетов и R&D-центров на ранних стадиях разработки.
В фокусе: новые вычислительные подходы, защита данных, информационные системы, математика и оптимизация, прикладные модели и ИИ, когнитивные технологии.
Возможности для участников Акселератора:
✅ До 10 отобранных проектов в каждом из треков получат 1 млн рублей на развитие в рамках акселерационной программы
✅ Участники Акселератора, подтвердившие бизнес-эффект, по решению Банка смогут запустить пилот с бюджетом до 10 млн рублей и привлечь инвестиции
В 2025 году акселератор получил более 500 заявок из 30+ регионов России и почти 70 университетов. По итогам программы лучшие проекты перешли к пилотированию и обсуждению условий финансирования. Результаты сезона 2026 года подведут уже в декабре.
🚀 Успейте подать заявку до 1 ноября!
😁8❤5🗿3👍2🐳2🔥1🏆1💘1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В X вирусится проект, с помощью которого можно запустить локальную модель на PS5
https://github.com/cobanov/PS5LM
Пока не на микроволновке, конечно, но тоже неплохо. Автор показывает, что ему удалось запустить целую Qwen 3.8 27b. Работает медленно (примерно 20 токенов в секунду), но работает!
Аналогично можно запустить любой небольшой GGUF, потому что это не ядро под конкретную модель, а буквально порт llama.cpp на PlayStation 5. Общаться с запущенной моделькой потом можно через любой веб-интерфейс по порту, или вообще с телевизора.
Это вам идея на случай, если память еще подорожает
https://github.com/cobanov/PS5LM
Пока не на микроволновке, конечно, но тоже неплохо. Автор показывает, что ему удалось запустить целую Qwen 3.8 27b. Работает медленно (примерно 20 токенов в секунду), но работает!
Аналогично можно запустить любой небольшой GGUF, потому что это не ядро под конкретную модель, а буквально порт llama.cpp на PlayStation 5. Общаться с запущенной моделькой потом можно через любой веб-интерфейс по порту, или вообще с телевизора.
Это вам идея на случай, если память еще подорожает
Data Secrets
Мем дня: Цукерберг старательно пытается сделать вид, что ему нравится Guinness Это видео со вчерашнего подкаста Cheeky Pint, и оно прямо сейчас собирает в соцсетях миллионы просмотров. Когда пришел на техно-подкаст, чтобы поговорить об ИИ и рассказать…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Найден лучший мем про Цукерберга и пиво, закрываем тренд
Claude читает код, который я писал до появления LLM
😁406❤23💘7👍6🏆6🤨2🎄1
Character AI обанкротились, потому что их экономика так и не сошлась
Сейчас они продают Disney остатки интеллектуальной собственности за $20 миллионов. Для контекста, в 2023 их оценивали в 1 миллиард долларов.
Однако за эти годы компания так и не начала зарабатывать. На вычисления в среднем уходило около $14 млн в месяц, а выручка была порядка $1 млн в месяц.
В документах о банкротстве компания признает, что пыталась даже ухудшить продукт, чтобы его удешевить, однако дефициты все равно остались огромными.
Плюс, они судились с семьей подростка, который покончил с собой после общения с чат-ботом, и разбирались с регуляторами, которые требовали ввести проверку возраста. Тем не менее, в самих документах компания утверждает, что даже без юридических издержек бизнес был крайне нежизнеспособным.
Журналисты уже сравнили это банкротство с падением первой доминошки в пузыре ИИ 🫧 🪡
Сейчас они продают Disney остатки интеллектуальной собственности за $20 миллионов. Для контекста, в 2023 их оценивали в 1 миллиард долларов.
Однако за эти годы компания так и не начала зарабатывать. На вычисления в среднем уходило около $14 млн в месяц, а выручка была порядка $1 млн в месяц.
В документах о банкротстве компания признает, что пыталась даже ухудшить продукт, чтобы его удешевить, однако дефициты все равно остались огромными.
Плюс, они судились с семьей подростка, который покончил с собой после общения с чат-ботом, и разбирались с регуляторами, которые требовали ввести проверку возраста. Тем не менее, в самих документах компания утверждает, что даже без юридических издержек бизнес был крайне нежизнеспособным.
Журналисты уже сравнили это банкротство с падением первой доминошки в пузыре ИИ 🫧 🪡
1😁224
Физики из нескольких институтов сделали бенчмарк из 50 неопубликованных задач по теоретической физике
Astra решила их все, за исключением одной. Авторы признаются, что в этой задаче формулировка была двусмысленной (ни одна из других моделей ее также не решила).
Задачи составляли сами эксперты, подобраны они были так, что профильный специалист решает такую задачу примерно за день-два.
Opus 5.5 справился с 46 задачами из 50. GLM-5.3 – с 21. А с Astra история вообще получилась довольно забавной.
Все ответы были сведены к числам и проверялись автоматически. После прогона тесты показали, что модель неправильно решила несколько задач, однако Astra настаивала, что ее расчеты верны.
Исследователи решили проверить собственные решения и действительно нашли в них ошибки, а решения модели оказались верными.
Вывода не будет
https://arxiv.org/abs/2610.16733
Astra решила их все, за исключением одной. Авторы признаются, что в этой задаче формулировка была двусмысленной (ни одна из других моделей ее также не решила).
Задачи составляли сами эксперты, подобраны они были так, что профильный специалист решает такую задачу примерно за день-два.
Opus 5.5 справился с 46 задачами из 50. GLM-5.3 – с 21. А с Astra история вообще получилась довольно забавной.
Все ответы были сведены к числам и проверялись автоматически. После прогона тесты показали, что модель неправильно решила несколько задач, однако Astra настаивала, что ее расчеты верны.
Исследователи решили проверить собственные решения и действительно нашли в них ошибки, а решения модели оказались верными.
Вывода не будет
https://arxiv.org/abs/2610.16733
❤250🤩68😎50
Сравните модели GigaChat на своей задаче в GigaPlatform AI Studio
Это среда, в которой можно менять настройки моделей и проверять ответы на своих запросах.
В AI Studio можно:
• Сравнить ответы двух моделей на одном запросе.
• Сравнить ответы при разной температуре.
• Настроить системный промпт и проверить его на нескольких запросах.
• Сохранить промпт и историю диалога в JSON.
Пять рабочих сценариев разобрали в статье.
Попробуйте AI Studio бесплатно и без ВПН.
Это среда, в которой можно менять настройки моделей и проверять ответы на своих запросах.
В AI Studio можно:
• Сравнить ответы двух моделей на одном запросе.
• Сравнить ответы при разной температуре.
• Настроить системный промпт и проверить его на нескольких запросах.
• Сохранить промпт и историю диалога в JSON.
Пять рабочих сценариев разобрали в статье.
Попробуйте AI Studio бесплатно и без ВПН.
😁109🗿33🔥13🤯11❤9👍7😢4💯1🍓1🫡1
Data Secrets
В Anthropic перестали использовать git, теперь у них собственная система контроля версий – Scion Сейчас, благодаря агентам, количество изменений, которые мержатся в их монорепо в день, достигает 30 000 (в мае, если что, было 2 500). Децентрализованный git…
GitHub не смогли спокойно смириться с тем, что Anthropic публично заявили, что больше не используют git, и выплюнули в X следующий «рандомный факт»:
Просто держат в курсе, ничего личного 😇
Anthropic вместе с Claude потратил пять месяцев на создание замены Git, в то время как Линус Торвальдс построил Git в одиночку всего за 10 дней.
Просто держат в курсе, ничего личного 😇
😁680☃69❤48❤🔥12👏5
OpenAI выделяет 5 миллионов долларов на то, чтобы математики поняли недавние мат.доказательства моделей OpenAI 😎
Фонд Simons Foundation (раньше они финансировали Lean) открыл инициативу, цель которой – «помочь математикам понять и оценить недавние результаты, полученные с помощью ИИ, освоить новые инструменты и выработать общие стандарты использования ИИ в математике».
Всего вложат 15 миллионов, 5 из которых – от OpenAI, и, видимо, еще сколько-то от Anthropic. Также оба стартапа выделяют исследователям инструменты и вычислительные ресурсы. Деньги пойдут в первую очередь на организацию конференций, воркшопов и финансирование исследований.
Фонд Simons Foundation (раньше они финансировали Lean) открыл инициативу, цель которой – «помочь математикам понять и оценить недавние результаты, полученные с помощью ИИ, освоить новые инструменты и выработать общие стандарты использования ИИ в математике».
Всего вложат 15 миллионов, 5 из которых – от OpenAI, и, видимо, еще сколько-то от Anthropic. Также оба стартапа выделяют исследователям инструменты и вычислительные ресурсы. Деньги пойдут в первую очередь на организацию конференций, воркшопов и финансирование исследований.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁152👍36❤23🤔5☃2🫡2😍1