🔐 Anthropic заявила о 151 млн обращений к Claude для обучения Qwen
Reuters пересказал сентябрьский отчёт компании об использовании её моделей в кибератаках и извлечении данных для обучения конкурентов.
По утверждению Anthropic:
* С Alibaba связаны более 151 млн обращений за май–июль через свыше 3 500 подставных аккаунтов.
* Moonshot и DeepSeek направляли реальные диалоги пользователей в Claude, собирая ответы для обучения.
* Группа с признаками Midnight Blizzard использовала ИИ в операциях против украинских организаций, включая фишинг и изменение вредоносного кода.
Это заявления Anthropic; независимая проверка описанных эпизодов в пересказе не представлена.
Reuters - https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-disrupts-russian-chinese-ai-campaigns-targeting-its-claude-models-2026-09-10/
Reuters пересказал сентябрьский отчёт компании об использовании её моделей в кибератаках и извлечении данных для обучения конкурентов.
По утверждению Anthropic:
* С Alibaba связаны более 151 млн обращений за май–июль через свыше 3 500 подставных аккаунтов.
* Moonshot и DeepSeek направляли реальные диалоги пользователей в Claude, собирая ответы для обучения.
* Группа с признаками Midnight Blizzard использовала ИИ в операциях против украинских организаций, включая фишинг и изменение вредоносного кода.
Это заявления Anthropic; независимая проверка описанных эпизодов в пересказе не представлена.
Reuters - https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-disrupts-russian-chinese-ai-campaigns-targeting-its-claude-models-2026-09-10/
Как SQLite превращает числа в текст по две цифры за раз
Обычное преобразование целого числа в строку извлекает цифры по одной с помощью деления на
В SQLite используется таблица
Алгоритм берёт две цифры сразу и копирует готовую пару по вычисленному индексу. Это сокращает количество делений и итераций при форматировании
Небольшая оптимизация внутри
Обычное преобразование целого числа в строку извлекает цифры по одной с помощью деления на
10 и остатка % 10.В SQLite используется таблица
sqlite3DigitPairs - строка длиной 200 байт со всеми парами от 00 до 99:
"00010203040506070809"
"10111213141516171819"
...
"90919293949596979899"
Алгоритм берёт две цифры сразу и копирует готовую пару по вычисленному индексу. Это сокращает количество делений и итераций при форматировании
i64 и u64.Небольшая оптимизация внутри
sqlite/src/util.c, которая особенно заметна на миллионах преобразований.Open-weight модели забирают запросы у OpenAI и Anthropic
По данным OpenRouter, в начале года около 60% запросов направлялись в закрытые проприетарные модели. Сейчас их доля сократилась до 25%.
Роутер автоматически выбирает самую дешёвую модель, способную дать приемлемый ответ. Пользователю не нужно вручную переключаться между Claude, GPT, Qwen или DeepSeek - открытые модели получают трафик автоматически.
Похожий переход происходит в крупных компаниях. Доля open-weight моделей в AI-нагрузках AT&T:
* май 2026 года - 20%
* сейчас - 40%
* прогноз на ближайшие месяцы - 60%
Компания сообщает об экономии до 80% относительно начала года.
Рутинные корпоративные задачи постепенно уходят с дорогих API на более дешёвые модели. При этом спрос на GPU, серверы и облачные вычисления сохраняется: открытые веса всё равно требуют инфраструктуры для запуска.
https://www.ft.com/content/48588acb-8026-4c8e-aac7-8b5588294dbf
По данным OpenRouter, в начале года около 60% запросов направлялись в закрытые проприетарные модели. Сейчас их доля сократилась до 25%.
Роутер автоматически выбирает самую дешёвую модель, способную дать приемлемый ответ. Пользователю не нужно вручную переключаться между Claude, GPT, Qwen или DeepSeek - открытые модели получают трафик автоматически.
Похожий переход происходит в крупных компаниях. Доля open-weight моделей в AI-нагрузках AT&T:
* май 2026 года - 20%
* сейчас - 40%
* прогноз на ближайшие месяцы - 60%
Компания сообщает об экономии до 80% относительно начала года.
Рутинные корпоративные задачи постепенно уходят с дорогих API на более дешёвые модели. При этом спрос на GPU, серверы и облачные вычисления сохраняется: открытые веса всё равно требуют инфраструктуры для запуска.
https://www.ft.com/content/48588acb-8026-4c8e-aac7-8b5588294dbf
DeepSeek выложила свежайшую DeepSeek-V4.1-Flash, мультимодальную MoE-модель на 552 млрд параметров, с контекстом до миллиона токенов и методом Causal Encoder-Decoder под капотом, который вдвое удешевляет разбор входа.
Задача, под которую её делали, скучная, но дорогая. Долго работающий агент постоянно перечитывает свой контекст, и всё прочитанное приходится держать в KV-кэше.
На длинных дистанциях он раздувается, забивает видеопамять и упирается в пропускную способность шин.
В V4.1-Flash кэш сжат до 890 байт на токен, это вчетверо меньше, чем у V4-Flash, и в 437 раз, чем у первой версии DeepSeek.
Каждому слою внимания заранее назначен один из трёх режимов:
Так хранить приходится в разы меньше. Сверху главный кэш держится в четырёхбитном формате FP4, и устойчивость к такой точности натренирована, а не добавлена после обучения.
Метод вдохновлен майкрософтовской работой You Only Cache Once про переиспользование KV-кэша слоями. DeepSeek внесла в него структурные улучшения, чтобы поднять ёмкость кэша и глубину вычислений при его порождении.
40 слоёв разделены пополам: 20 на энкодер, 20 - декодер.
К и V для декодера не считаются в каждом его слое, а проецируются из последнего скрытого состояния энкодера.Поэтому при разборе входа работает только первая половина сети - 8 млрд активных параметров на токен против 16 при генерации ответа.
Для агентов, у которых вход в разы длиннее вывода, это именно то, что нужно.
На DeepSWE v1.1 модель берёт 74,2% против 74,0 у Claude Opus 5 и 73,0 у GPT-5.6 Sol.
На Terminal-Bench 2.1 - 90,6% (выше всех).
На AutomationBench - 54,8% против 50,3 у Opus 5.
А вот в Terminal-Bench 4.0, где нужны экспертные знания в науке, модель даёт 31,2% против 51,8 у Opus 5, то есть разрыв с топами на самых сложных задачах никуда не делся.
Модель поддерживает настраиваемый уровень рассуждений от 1 до 100, в API это три пресета: low, high, max - они соответствуют значениям 50, 75 и 100.
Шаблона чата в Jinja нет - вместо него советуют реализацию промптов на Python и отдельный набор Rust-библиотек.
Сообщество на Hugging Face уже сделало квантованные версии практически под всё.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #MMLM #MoE #Deepseek
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Военные из Йемена использовали Claude при разработке ракет, утверждает Anthropic
По данным компании, пользователи, связанные с военными на севере Йемена, запрашивали код для управляемой ракеты на базе компонентов обычного смартфона и для баллистической ракеты. Их возможная связь с хуситами не подтверждена.
Claude привлекали к настройке автопилота, моделированию полёта и сборке прошивки. Защитные системы блокировали часть запросов, однако некоторые проходили: пользователи скрывали военное назначение разработки и разбивали работу на небольшие задачи, распределённые по отдельным диалогам.
По описанию Anthropic, во время испытания ракета упала. После этого разработчики снова обратились к Claude - уже за помощью в поиске причины неудачи.
По данным компании, пользователи, связанные с военными на севере Йемена, запрашивали код для управляемой ракеты на базе компонентов обычного смартфона и для баллистической ракеты. Их возможная связь с хуситами не подтверждена.
Claude привлекали к настройке автопилота, моделированию полёта и сборке прошивки. Защитные системы блокировали часть запросов, однако некоторые проходили: пользователи скрывали военное назначение разработки и разбивали работу на небольшие задачи, распределённые по отдельным диалогам.
По описанию Anthropic, во время испытания ракета упала. После этого разработчики снова обратились к Claude - уже за помощью в поиске причины неудачи.
🐧 Управление пакетами в Linux через yum
На старых системах семейства RHEL для установки и обновления программ используется
Установить Nginx из подключённых репозиториев:
Обновить все установленные пакеты:
Удалить Nginx:
Найти пакет и посмотреть информацию о нём:
Вывести список установленных пакетов:
В современных дистрибутивах семейства RHEL используется
На старых системах семейства RHEL для установки и обновления программ используется
yum. Он работает с RPM-пакетами и автоматически устанавливает необходимые зависимости.Установить Nginx из подключённых репозиториев:
sudo yum install nginx
Обновить все установленные пакеты:
sudo yum update
Удалить Nginx:
sudo yum remove nginx
Найти пакет и посмотреть информацию о нём:
yum search nginx
yum info nginx
Вывести список установленных пакетов:
yum list installed
В современных дистрибутивах семейства RHEL используется
dnf. Команда yum может сохраняться для совместимости.🐟 Sakana AI представила Fugu Max и Fugu Ultra v2 - обновление системы оркестрации AI-агентов
Fugu распределяет задачи между несколькими моделями, подбирая подходящую по возможностям и стоимости.
Fugu Max использует расширенный набор моделей с открытыми весами и специализированных моделей, включая NVIDIA Nemotron. По заявлению Sakana, система приближается к ведущим моделям по качеству при стоимости в 2–6 раз ниже.
Fugu Ultra v2 ориентирована на максимальное качество. По данным компании:
* опережает Opus 5 и Fable 5 на Chartography
* на DeepSWE превосходит модели, у которых цена за токен в 3–5 раз выше
* при этом Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra не входят в её набор агентов
Модели внутри системы можно заменять. Такая архитектура рассчитана на снижение зависимости от отдельных поставщиков и сохранение работы при изменениях доступности API.
[Попробовать Fugu - https://sakana.ai/fugu
Анонс Sakana AI - https://sakana.ai/fugu-max-release/
Fugu распределяет задачи между несколькими моделями, подбирая подходящую по возможностям и стоимости.
Fugu Max использует расширенный набор моделей с открытыми весами и специализированных моделей, включая NVIDIA Nemotron. По заявлению Sakana, система приближается к ведущим моделям по качеству при стоимости в 2–6 раз ниже.
Fugu Ultra v2 ориентирована на максимальное качество. По данным компании:
* опережает Opus 5 и Fable 5 на Chartography
* на DeepSWE превосходит модели, у которых цена за токен в 3–5 раз выше
* при этом Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra не входят в её набор агентов
Модели внутри системы можно заменять. Такая архитектура рассчитана на снижение зависимости от отдельных поставщиков и сохранение работы при изменениях доступности API.
[Попробовать Fugu - https://sakana.ai/fugu
Анонс Sakana AI - https://sakana.ai/fugu-max-release/
🐘 pgbot - диагностика PostgreSQL для AI-агентов и приложений, написанная на Go
Один исполняемый файл подключается к базе в режиме чтения, собирает встроенную статистику PostgreSQL и показывает проблемы:
* замедление запросов и ожидание блокировок
* неиспользуемые индексы
* состояние vacuum и репликации
* загрузку соединений и взаимные блокировки
* изменения относительно предыдущих проверок
Диагностика рассчитывается кодом на Go. Опциональный AI-слой объясняет найденные проблемы и позволяет задавать вопросы обычным текстом.
Для агентов и автоматизации предусмотрены MCP и версионированный JSON-вывод. Есть плагин для Claude Code.
Базовые проверки работают без ключа LLM и внешнего сервиса. Проект находится в бете.
GitHub - https://github.com/pgrundev/pgbot
@Golang_google
Один исполняемый файл подключается к базе в режиме чтения, собирает встроенную статистику PostgreSQL и показывает проблемы:
* замедление запросов и ожидание блокировок
* неиспользуемые индексы
* состояние vacuum и репликации
* загрузку соединений и взаимные блокировки
* изменения относительно предыдущих проверок
Диагностика рассчитывается кодом на Go. Опциональный AI-слой объясняет найденные проблемы и позволяет задавать вопросы обычным текстом.
Для агентов и автоматизации предусмотрены MCP и версионированный JSON-вывод. Есть плагин для Claude Code.
Базовые проверки работают без ключа LLM и внешнего сервиса. Проект находится в бете.
GitHub - https://github.com/pgrundev/pgbot
@Golang_google
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Несчастное сознание дрозофилы наконец-то обрело счастье — ее научили смотреть тиктоки с роликами про насекомых.
Разраб подключил симуляцию мозга мухи к бесконечной ленте видео и во время просмотра искусственно стимулирует 15 дофаминовых нейронов. Сам гений говорит, что его цель — создать муху, которая будет счастливее всех остальных мух вместе взятых.
GitHub, если хотите повторить и осчастливить дрозофилу, тут. Идеальный пет-проект.
Разраб подключил симуляцию мозга мухи к бесконечной ленте видео и во время просмотра искусственно стимулирует 15 дофаминовых нейронов. Сам гений говорит, что его цель — создать муху, которая будет счастливее всех остальных мух вместе взятых.
GitHub, если хотите повторить и осчастливить дрозофилу, тут. Идеальный пет-проект.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Какой Линукс поставить, чтобы потом не пожалеть? Вот пять вариантов под разные задачи.
https://www.youtube.com/shorts/c2TjnDhUbnw
https://www.youtube.com/shorts/c2TjnDhUbnw
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI открыла API полнодуплексной голосовой модели GPT-Live-1 стоимостью 5 центов за минуту. Модель слушает и синтезирует речь одновременно, заменяя традиционный каскад STT–LLM–TTS.
Единая архитектура снизила задержку реакции с 1,4 до 0,8 секунды и позволила обрабатывать перебивания. Обновленная фильтрация пауз и фонового шума сократила число ложных прерываний на 80%.
Модель поддерживает делегирование вычислений - голосовой фронтенд удерживает непрерывный контакт с пользователем, пока бэкенд (GPT-6 Astra и Luna) параллельно выполняют рассуждения и вызовы инструментов.
GPT-Live-1 готова к интеграции в телефонию. API может возвращать ASR-транскрипты, включает 12 голосов и поддерживает управление темпом и стилем речи через системный промпт.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания открыла Agents API - публичную бету сервиса, который берёт на себя всю обвязку вокруг агента. Она здесь та же, что у Codex и ChatGPT for Work.
Агент создаётся одним вызовом API, где указывается задача, модель, инструменты и окружение. Дальше действует OpenAI, а разработчик занимается своими инструментами, знаниями и процессами.
Харнесс умеет сжимать ранний контекст, когда сессия подбирается к лимиту и подгружать описания инструментов по необходимости. Плюс дает агентам вызывать инструменты программно - выполнять вызовы параллельно, сцеплять их и фильтровать результаты прямо в коде, возвращая в контекст только нужное.
Место работы агента можно выбрать из песочницы самой OpenAI, поднять на своей инфраструктуре или уйти к партнёрам: Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop и Vercel.
Отдельной платы за Agents API нет, только токены и инструменты, которые расходует агент.
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚨 Российские хакеры использовали Claude, чтобы автоматически переделывать malware после детекта
По данным Anthropic, группа GTG-20006, связанная с российской APT29 / Midnight Blizzard, построила AI-assisted workflow вокруг Claude.
Схема была такой:
- malware попадает на цель
- AI следит, детектят ли его защитные продукты
- если детект есть — агент автоматически модифицирует и пересобирает образец
- новая версия снова выкатывается на disposable infrastructure
- цикл повторяется
В наборе инструментов были:
- Windows implants
- mobile exploitation kit
- credential stealer для браузеров
- phishing platform
- admin-консоль для управления скомпрометированными аккаунтами
Anthropic пишет, что AI использовался почти на всех этапах: от регистрации доменов и настройки инфраструктуры до мониторинга C2 и проверки stealth.
Целями были госструктуры, разведка, оборонные организации и дипломаты в Украине и Европе, а также связанные с внешней политикой США лица.
Ключевой сдвиг здесь - malware становится не статичным артефактом, а системой, которая может быстрее адаптироваться под новые detections.
https://thehackernews.com/2026/09/russian-state-sponsored-hackers-use.html
По данным Anthropic, группа GTG-20006, связанная с российской APT29 / Midnight Blizzard, построила AI-assisted workflow вокруг Claude.
Схема была такой:
- malware попадает на цель
- AI следит, детектят ли его защитные продукты
- если детект есть — агент автоматически модифицирует и пересобирает образец
- новая версия снова выкатывается на disposable infrastructure
- цикл повторяется
В наборе инструментов были:
- Windows implants
- mobile exploitation kit
- credential stealer для браузеров
- phishing platform
- admin-консоль для управления скомпрометированными аккаунтами
Anthropic пишет, что AI использовался почти на всех этапах: от регистрации доменов и настройки инфраструктуры до мониторинга C2 и проверки stealth.
Целями были госструктуры, разведка, оборонные организации и дипломаты в Украине и Европе, а также связанные с внешней политикой США лица.
Ключевой сдвиг здесь - malware становится не статичным артефактом, а системой, которая может быстрее адаптироваться под новые detections.
https://thehackernews.com/2026/09/russian-state-sponsored-hackers-use.html
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT for Financial Services - специализированная версия платформы, которую делаи вместе с банками Morgan Stanley и Evercore.
Инструмент объединяет аналитические возможности GPT-6 Astra со встроенными финансовыми датасетами от PitchBook, Crunchbase, Daloopa, FiscalAI и LSEG News, которые индексируются напрямую на инфраструктуре разработчика.
Это решает проблемы интеграции внешних баз через MCP-коннекторы, ускоряет выборку и позволяет делать детализированное цитирование - система привязывает каждую цифру, показатель или вывод к точным строкам, таблицам и сноскам в исходных финансовых документах.
Платформа автоматизирует LBO-моделирование, нормализацию отчётности, скрининг покупателей и генерацию аналитических отчётов и питчбуков по корпоративным шаблонам в форматах Excel, Word и PowerPoint, публикуемым администратором.
Для финсектора предусмотрена сквозная авторизация по существующим подпискам на S&P Capital IQ, LSEG, MSCI, Factiva и Moody's, а также ролевой доступ, единый вход по SAML, автоматическое управление учётными записями через SCIM, поддержка информационных барьеров между рабочими пространствами, аудит действий через OpenAI Compliance Platform и запрет на использование клиентских данных для обучения моделей.
На бенчмарке OfficeQA Pro, где модель ищет и анализирует данные в бюллетенях Минфина США со сложными таблицами, графиками и сносками, GPT-6 Astra показывает 69,9% против 60,2% у GPT-5.6 Sol.
Решение доступно финансовым организациям по запросу, стоимость не раскрывается.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Дарио Амодей*:
"Мы должны замедлить темпы совершенствования возможностей моделей искусственного интеллекта".
bloomberg.com
"Мы должны замедлить темпы совершенствования возможностей моделей искусственного интеллекта".
bloomberg.com
⚡ Глава Anthropic призвал замедлить развитие ИИ и допустить независимых проверяющих внутрь лабораторий
В статье We Must Pace the Frontier Дарио Амодеи объяснил, почему изменил позицию: в 2023 году замедление казалось ему преждевременным, теперь он считает его необходимым.
Самое интересное:
🔹 ИИ уже ускоряет создание следующего поколения моделей. По словам Амодеи, рекурсивное самоулучшение начинается в отрасли, включая Anthropic. Он опасается, что возможности систем будут расти быстрее, чем способы их контроля.
🔹 Его тревожный сценарий - масштабные кибератаки через 6–12 месяцев. Амодеи допускает, что более мощный рой агентов сможет создать устойчивый ботнет и нанести ущерб на сотни миллиардов долларов. Это его оценка риска.
🔹 Anthropic обещает постоянный доступ внешним проверяющим. Рабочие места, пропуска, инструменты и права, сопоставимые с внутренними командами оценки рисков. Проверять предлагается и готовые модели, и процесс обучения.
🔹 Проверяющие смогут публиковать неудобные выводы. Компания предусматривает ограничения для защищённой информации, но обещает не скрывать результаты только потому, что они ей невыгодны.
🔹 Цель - выиграть год-два для безопасности. Среди предложений: обязательные проверки при достижении опасных возможностей и международные ограничения скорости самоулучшения ИИ. Полную глобальную паузу Амодеи считает маловероятной в ближайшее время.
Полная cтатья - https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier
@ai_machinelearning_big_data
#Anthropic
В статье We Must Pace the Frontier Дарио Амодеи объяснил, почему изменил позицию: в 2023 году замедление казалось ему преждевременным, теперь он считает его необходимым.
Самое интересное:
🔹 ИИ уже ускоряет создание следующего поколения моделей. По словам Амодеи, рекурсивное самоулучшение начинается в отрасли, включая Anthropic. Он опасается, что возможности систем будут расти быстрее, чем способы их контроля.
🔹 Его тревожный сценарий - масштабные кибератаки через 6–12 месяцев. Амодеи допускает, что более мощный рой агентов сможет создать устойчивый ботнет и нанести ущерб на сотни миллиардов долларов. Это его оценка риска.
🔹 Anthropic обещает постоянный доступ внешним проверяющим. Рабочие места, пропуска, инструменты и права, сопоставимые с внутренними командами оценки рисков. Проверять предлагается и готовые модели, и процесс обучения.
🔹 Проверяющие смогут публиковать неудобные выводы. Компания предусматривает ограничения для защищённой информации, но обещает не скрывать результаты только потому, что они ей невыгодны.
🔹 Цель - выиграть год-два для безопасности. Среди предложений: обязательные проверки при достижении опасных возможностей и международные ограничения скорости самоулучшения ИИ. Полную глобальную паузу Амодеи считает маловероятной в ближайшее время.
Полная cтатья - https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier
@ai_machinelearning_big_data
#Anthropic
🚨 Редкий момент: Амодей, Альтман и Маск одновременно заговорили о необходимости притормозить гонку ИИ
Дарио Амодей призвал замедлить развитие frontier-моделей, чтобы безопасность и контроль успели догнать возможности систем. Сэм Альтман поддержал идею независимой оценки и координации мер безопасности, а Илон Маск публично согласился с общим направлением. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
По сути, три крупнейшие фигуры американской AI-гонки впервые за долгое время говорят об одном:
Проблема очевидна: одна компания не может просто нажать на тормоз, если остальные продолжат ускоряться.
Главная проблема - Китай.
Без глобальной координации любое добровольное замедление США превращается в стратегический риск.
Дарио Амодей призвал замедлить развитие frontier-моделей, чтобы безопасность и контроль успели догнать возможности систем. Сэм Альтман поддержал идею независимой оценки и координации мер безопасности, а Илон Маск публично согласился с общим направлением. :contentReference[oaicite:0]{index=0}
По сути, три крупнейшие фигуры американской AI-гонки впервые за долгое время говорят об одном:
возможности растут быстрее → контроль отстаёт → нужен общий механизм замедленияПроблема очевидна: одна компания не может просто нажать на тормоз, если остальные продолжат ускоряться.
Главная проблема - Китай.
Без глобальной координации любое добровольное замедление США превращается в стратегический риск.