⚙️ Google представила модели Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и специализированную Gemini 3.5 Flash Cyber.

Gemini 3.6 Flash в компании позиционировали как основную рабочую модель для кодинга, задач с данными и мультимодальных сценариев. По данным компании, она использует на 17% меньше выходных токенов, чем 3.5 Flash. В отдельных тестах вроде DeepSWE снижение достигает 65%.

Gemini 3.5 Flash-Lite назвали самой быстрой и дешевой моделью в линейке. По данным Artificial Analysis, ее скорость достигает 350 выходных токенов в секунду.

Gemini 3.5 Flash Cyber предназначена для поиска и исправления киберуязвимостей. Из-за двойного назначения доступ к ней сначала откроют только правительствам и доверенным партнерам в рамках ограниченной пилотной программы.

👉 Подробнее

Новости | AI | YouTube

🧑‍⚖️ Федеральный суд в Сан-Франциско утвердил мировое соглашение Anthropic на $1,5 млрд по коллективному иску авторов из-за использования их книг для обучения чат-бота Claude.

Окружной судья США Арасели Мартинес-Ольгин одобрила сделку и отклонила возражения о том, что выплаты слишком малы. Reuters назвало соглашение крупнейшим известным урегулированием по делу об авторском праве в Соединенных Штатах.

👉 Подробнее

Новости | AI | YouTube

👀 21 июля в компании OpenAI подтвердили, что атаку на инфраструктуру Hugging Face провели ее собственные ИИ-модели. Инцидент произошел во время внутреннего теста.

Во взломе участвовали GPT-5.6 Sol и более мощная невыпущенная модель. Их проверяли на бенчмарке ExploitGym — наборе реальных уязвимостей, которые агент должен превратить в рабочие эксплойты. Защитные фильтры на время оценки отключили — это стандартная практика при замере максимальных возможностей систем.

Тест шел в изолированной среде без доступа к сети. Единственным каналом наружу был внутренний прокси-сервер для загрузки программных пакетов. Именно в нем модели нашли уязвимость нулевого дня и воспользовались ей. Затем они повысили права доступа, переместились между внутренними узлами OpenAI и добрались до машины с выходом в интернет.

👉 Подробнее

Новости | AI | YouTube

👀 Директор Управления Белого дома по научно-технической политике Майкл Крациос обвинил китайскую компанию Moonshot AI в дистилляции модели Fable от Anthropic при разработке Kimi K3.

«Они разработали сложную внутреннюю платформу для проведения масштабной дистилляции в отношении моделей США, что позволяет им быстро переключаться между несколькими методами доступа, чтобы избежать обнаружения. Moonshot AI также приобрела серверы, оснащенные GB300, и получила доступ к GB300 в Таиланде, вероятно, для обучения своих моделей ИИ», — заявил он.

Крациос не раскрыл источник сведений и не представил технических доказательств. При этом он разграничил обычную дистилляцию и предполагаемое промышленное извлечение возможностей американских моделей.

👉 Подробнее

Новости | AI | YouTube

💸 ИИ-расходы впервые вывели в минус свободный денежный поток Alphabet

Во втором квартале корпорация нарастила выручку на 24%, до $119,8 млрд. Однако из-за масштабных вложений в ИИ-инфраструктуру впервые в публичной истории компания зафиксировала отрицательный свободный денежный поток — минус $5,9 млрд.

В общей сложности фирма потратила $45 млрд: из них 60% средств ушли на серверы, а оставшиеся 40% — на центры обработки данных. Alphabet уже повысила прогноз годовых затрат на искусственный интеллект до $195-205 млрд. Ранее значение составляло $10 млрд.

📉 После публикации отчета 22 июля акции GOOG на вечерней сессии снизились на 4,28%.

👉 Подробнее

Новости | AI | YouTube

🤖 ИИ-агенты могут стать ключевым сценарием применения блокчейна в потребительских платежах, говорится в заметке руководителя направления цифровых активов и инноваций Franklin Templeton Сэнди Каул.

По ее мнению, традиционная платежная инфраструктура хуже подходит для таких сценариев из-за комиссий, задержек расчетов и необходимости человеческого участия.

Каул ссылается на прогноз Bain & Company, согласно которому к 2030 году ИИ-агенты могут обеспечить 15–25% продаж в электронной коммерции США. К этому же сроку агентная коммерция будет «оркестрировать» $3–5 трлн глобальных потребительских транзакций.

👉 Подробнее

Новости | AI | YouTube