Мем: в числе прочих доступа к Mythos лишили Андрея Карпаты, который недавно ушел работать в Anthropic R&D

Дело в том, что он не гражданин США.

Лицо исследователя без доступа к объекту исследования представили?

Пошел слух, что за блокировкой Fable стоит Amazon

По версии сразу нескольких изданий именно CEO Amazon Энди Джесси изначально спровоцировал шатдаун модели.

Все началось с обычного внутреннего исследования, в ходе которого рисерчеры Amazon обнаружили какой-то джейлбрейк, который позволял вытащить из Fable информацию, которая «могла бы оказаться полезной в кибератаках».

Исследователи сделали репорт, и Джесси понес его… нет, не в Anthropic, в который Amazon вложили более 8 миллиардов, а американским чиновникам. Ну и – пошло поехало.

Косвенным образом историю подтверждают слова Дэвида Сакса, председателя Совета консультантов президента США по науке и технологиям.

Он заявил, что некий «доверенный партнер» сообщил администрации о возможности опасного джейлбрейка, после чего правительство якобы попросило компанию устранить риск. По этой версии, Anthropic не согласились с тем, что кейс действительно демонстрирует опасность модели, ну а дальше вы знаете.

OpenRouter выпустили API для запуска ансамблей моделей

По сути, это попытка превратить ручную сборку консенсуса моделей в готовый продукт из коробки, и весьма удачная. Работает так:

1. Вы отправляете один запрос в openrouter/fusion, и OpenRouter на своей стороне запускает панель из нескольких моделей, которые отвечают независимо друг от друга.

2. Затем еще одна модель-судья анализирует результаты и выдает на их основе финальный ответ.

3. Стек самих моделей по умолчанию выглядит как (~anthropic/claude-opus-latest, ~openai/gpt-latest, ~google/gemini-pro-latest), а судья – по дефолту первая из них, то есть claude-opus-latest. Также стек моделей и судью можно задать самостоятельно.

То есть, если выбирать модели по умолчанию, Fusion обычно стоит примерно в 4–5 раз дороже, чем один вызов модели. Есть смысл использовать только для очень сложных задач (буст в качестве действительно заметный, если что).

Но с другой стороны, благодаря возможности задать стек самому, это может быть и неплохой способ сэкономить. Например, OpenRouter пишут, что стек (Gemini 3 Flash, Kimi K2.6, and DeepSeek V4 Pro) превосходит соло запуски GPT-5.5 и Opus 4.8, и оказывается примерно в 1% от результатов Fable 5, а стоимость примерно вдвое ниже. Так что пробуем.

Еще из интересного: фича может работать как тул. То есть можно добавить {"type": "openrouter:fusion"} к вызову обычной модели, и она сможет сама как бы обратиться к совету других моделей, когда посчитает нужным.

Документация

DeepMind выпустили большое исследование о том, что ждет нас после AGI

Статья (кстати, под интересным названием «От AGI к ASI») получилась очень небанальной и, скорее, философской. Основная идея авторов в том, что AGI – никакой не предел мечтаний, как мы привыкли считать благодаря маркетингу, а только начало.

Что такое AGI? Это Artificial General Intelligence, ИИ уровня человека. Но человеческий интеллект, на деле, очень ограничен. Ян Лекун вообще говорит, что AGI как термин он считает вводящей в заблуждение идеей, потому что человеческий интеллект никакой не «общий», а во многом специализированный и сформированный эволюцией, и люди универсальны только в тех задачах, которые мы способны вообразить.

Google следуют примерно той же логике, и проводят аналогию с физической силой. Если бы прогресс машин остановился на уровне человеческой силы, подумайте, каким был бы мир. Тут то же самое: человеческий мозг ограничен биологией, а машинные знания, память и способности можно масштабировать и ускорять.

Поэтому, на самом деле, мы стремимся к ASI, а не AGI – Artificial Superintelligence. Это уже система, которая превосходит даже не одного человека, а целые организации.

Путей к ASI несколько. Либо масштабирование текущих систем, либо какой-то парадигмальный скачок, либо самоулучшение ИИ, либо, и это самое интересное, сверхинтеллект как коллектив.

Причем для последнего варианта даже не требуется никакого сверх-развития. Например, прогресс моделей остановился на уровне AGI. Но при этом мы все еще можем наращивать вычислительные ресурсы, и тогда через несколько лет вместо тысячи экземпляров AGI можно будет запускать миллионы или сотни миллионов экземпляров. Чем не ASI?

В общем, чтиво занятное. Футуристам и любителям научной фантастики ссылка на полный текст: https://arxiv.org/pdf/2606.12683.

На Anthropic подали в суд за занижение лимитов в подписках

Американец по имени Карл Кан подал иск, в котором обвинил Anthropic в непрозрачности и фактическом занижении лимитов в подписках.

Пользователь утверждает, что Anthropic обманывает юзеров: якобы, заявленные лимиты (особенно для премиум подписок Max 5x и Max 20x) далеки от реальных.

Например, по некоторым прикидкам, тариф Max 20x дает всего ~6× к лимитам от подписки Pro, вместо заявленных 20х.

Сейчас Карл планирует сделать иск коллективным и добивается включения всех пользователей, купивших эти тарифы с апреля 2025.

Проблема, к слову, действительно часто обсуждается в соцсетях. В частности, люди массово замечают снижение лимитов перед крупными релизами. Так что желающих присоединиться к иску может оказаться довольно много.

Ты – не ты, когда кончились лимиты.

Пока все обсуждают LLM, одна из самых интересных областей ИИ постепенно выходит в физический мир

И это, конечно же, роботы, умные устройства, промышленная автоматизация и интернет вещей. И все эти области требуют специалистов, которые понимают работу алгоритмов. Сейчас самое время заходить в эту область, и этот пост – про то, как это сделать.

Яндекс вместе с ФКН ВШЭ и ФПМИ МФТИ проводят набор на магистерскую программу «Аппаратная разработка умных устройств». Здесь учат создавать встроенные системы для реальных устройств. Студенты изучают разработку ПО для устройств, работу с ограниченными вычислительными ресурсами, интеграцию ML-моделей в реальные продукты и управление умной техникой, вплоть до микроконтроллеров.

Программу разрабатывали инженеры Яндекса вместе с преподавателями вузов, поэтому упор сделан именно на практические навыки, которые востребованы в индустрии уже сейчас.

С деталями программы знакомьтесь здесь.

SpaceX официально купили Cursor за 60 миллиардов долларов

Все произошло быстрее, чем ожидалось. Как вы знаете, в апреле SpaceX приобрела опцион, который давал ей право либо купить Cursor за 60 млрд долларов, либо выплатить 10 млрд долларов за совместную работу, если сделка не состоится.

С того момента Cursor уже выпустили мощное обновление, собственную неплохую модель и SDK.

Видимо, ожидания от них оправдались в полном объеме, потому что сегодня выяснилось, что компании уже подписали окончательное соглашение о поглощении. Cursor становится дочерней структурой SpaceX.

Это крупнейшее на данный момент приобретение SpaceX, кстати. Получается, у Маска на руках наконец-то появился конкурент Claude Code и Codex.

Апдейт по Mythos: в понедельник прошли переговоры в Белом Доме, но в итоге ограничения остаются в силе

От стартапа на переговоры полетели Логан Грам (глава команды frontier red-teaming) и Николас Карлини (старший исследователь безопасности), а также сооснователь Том Браун и глава отдела внешних связей Сара Хек.

Как видите, Anthropic постарались собрать хорошую команду. А вот со стороны правительства директор по национальной кибербезопасности даже не потрудился присутствовать.

Короче, делегация стартапа пыталась объяснить чиновникам, что риск взлома Fable (из-за которого, по официальной версии, модель и отключили) преувеличен, и опасности нет.

Но власти с этой позицией не согласились и ограничения снять отказались. Говорят, что если Anthropic устранит ту самую найденную уязвимость, то их снимут, но это, опять же, по официальной версии.

К хорошим новостям: в дополнение к конкуренту GitHub Cursor планирует в ближайшие недели выпустить новую огромную модель

Они анонсировали ее еще когда выходил Composer 2.5, и теперь появилось больше деталей.

Первое: модель будет обучена с нуля совместно с SpaceX на базе Colossus 2, больше никаких Kimi в основе.

Второе: размера она будет полноценно фронтирного, 1.5+ триллиона параметров. И при этом модель будет общей, а не только для кодинга.

Надеемся на хорошее качество и приемлемую цену

Наконец-то замерили правильные бенчмарки для Fable 5

Ozon Tech запустил инженерный хакатон по автоматизации сортировки Робозон с призовым фондом 15 000 000 рублей

Участникам предстоит решать три задачи на основе реальных данных.

Больше всего зацепил трек по имитационному моделированию сортировочного центра.

В чем суть задачи

Вам предстоит построить модель, которая отражает движение товаров, тары и потоков внутри сортировочного центра. Решение должно показывать, где возникают узкие места и как можно повысить эффективность за счёт автоматизации.

Это хороший шанс прокачать скиллы, за счет:

1. Работы с реальными промышленными данными. Вас ждет не игрушечные датасеты, а настоящий e-commerce
2. Инженерного подхода к сложной системе — вы учитесь декомпозировать процессы и видеть взаимосвязи.
3. Прокачки навыка, который ищут в индустрии — имитационное моделирование востребовано в логистике, ритейле и производстве

Организационные детали

— Участвовать можно индивидуально или в команде до 7 человек;
— На решение два месяца, с 2 июля по 6 сентября;
— Финалистов привезут на E-CODE в Москву, дорога и проживание за счёт Ozon Tech.

Регистрация открыта до 11 июля на сайте хакатона. Здесь же можно узнать больше деталей.

Один из самых мощных и известных ученых Google DeepMind Ноам Шазир ушел в OpenAI

Ноам – настоящий ветеран Google: он пришел в компанию в 2000 году и работал над ранними поисковыми системами, включая AdSense. В 2017 он стал одним из соавторов легендарной статьи "Attention Is All You Need", в которой были открыты трансформеры.

Также ему приписывают идеи multi-head attention, MoE и T5. В общем, без этого человека индустрия сейчас была бы на пару шагов позади.

В 2021 он ушел из Google и основал хайповый Character.AI. Но затем, в 2024 году, Google выкупили его обратно вместе с его стартапом, заплатив $2,7 млрд. Главной целью сделки было именно возвращение Шазира в компанию, его тогда сразу же назначили руководить Gemini.

После этого начался золотой век моделей Google. Но не прошло и пары лет, и легендарный архитектор внезапно уходит в OpenAI. Это исторический переход и без преувеличения огромный удар для Google – и репутационно, и стратегически.

В OpenAI Ноам займет должность лидера по AI architecture research, то есть будет заниматься тем, что умеет лучше всего: искать новые архитектуры для моделей.

Альтмана можно поздравить, остальным соболезнуем