Mythos, закрытая модель Anthropic, заточенная под поиск уязвимостей, утекла за пределы круга избранных.

По данным Bloomberg, неизвестная группа получила к ней регулярный доступ через стороннего подрядчика и даже прислала журналистам скриншоты и живую демонстрацию работы.

Самое ироничное, что Mythos создавалась в рамках Project Glasswing, идея которого как раз в ограниченной дистрибуции: пусть модель видят только проверенные команды, и тогда её мощь не обернётся против индустрии.

План красивый, реальность жёстче. Ядро Anthropic никто не ломал. Ломать не пришлось. Хватило одного партнёра с дырявым контролем доступа.
И вот здесь начинается настоящий сюжет. Модель, которая ищет уязвимости быстрее людей, сама оказалась уязвима через самое слабое звено периметра. Подрядчик, чужой ноутбук, забытый токен, предсказуемое имя сервиса, и всё, твой закрытый оружейный ИИ гуляет в чужих руках.

Вывод неприятный, но его придётся принять всем, кто работает с фронтирными моделями. Секретность ИИ заканчивается там, где начинается цепочка поставок. Можно сколько угодно прятать веса, фильтровать доступ и подписывать NDA, но если у вендора слабый пароль, вся архитектура доверия рушится за одну ночь.

Mythos не первый такой случай и точно не последний. Вопрос уже не в том, утекают ли мощные модели. Вопрос в том, кто и когда поймает следующую.

techcrunch.com/2026/04/21/unauthorized-group-has-gained-access-to-anthropics-exclusive-cyber-tool-mythos-report-claims/

🚀 50+ команд Claude Code, которые реально ускоряют разработку

Если ты используешь Claude Code как обычный чат - ты теряешь 80% его мощности.

Это не просто AI. Это полноценная система разработки внутри терминала.

Вот как его правильно использовать:

База, без которой никуда:

- /init - создаёт CLAUDE.md и память проекта
- /memory - открывает контекст проекта
- /add-dir - подключает новые директории
- /compact - чистит контекст и экономит токены

Работа с кодом:

- /diff - показывает изменения
- /review - ревью кода
- /simplify - 3 агента анализируют код
- /debug - системный дебаг

Контроль процесса:

- /plan - сначала думает, потом пишет код
- /permissions - контроль действий
- --dangerously-skip-permissions - полный автопилот

Продвинутые фичи:

- /agents - параллельные агенты
- /loop - повтор задач
- /bash - выполнение команд
- /remote-control - управление через браузер

Модели и режимы:

- /model - переключение моделей
- /effort - глубина мышления
- /fast - быстрый режим

Что важно знать:

- Claude Code = не чат, а инженер внутри проекта
- память (CLAUDE.md) решает больше, чем промпты
- агенты дают x2-x5 ускорение на сложных задачах

Anthropic признали, что Claude Code действительно тупил, и раздали всем компенсацию

Целый месяц разработчики жаловались: Claude Code стал хуже писать код, тормозит, ломает то, что раньше делал с закрытыми глазами. Anthropic сначала отмалчивались, как это обычно и бывает у больших лабораторий.

Но вчера вечером команда ClaudeDevs выкатила пост-мортем и признала: да, проблема была, мы её нашли, мы её починили.
Интересно, что дело оказалось не в самой модели. По словам Anthropic, регрессии в Claude не было, API тоже работал штатно. Сломались три вещи внутри обвязки Claude Code и Agent SDK, на котором ещё сидит Cowork, поэтому ему тоже прилетело. Конкретные баги спрятаны в пост-мортеме на сайте Anthropic, но суть в том, что пользователи месяц страдали из-за харнесса, а не из-за мозгов модели.

Фикс раскатали в версии 2.1.116 и выше, лимиты использования обнулили всем подписчикам, то есть по сути подарили ещё один цикл квоты. Плюс пообещали изменить внутренние процессы: больше догфудинга с теми же конфигами, что у реальных юзеров, и расширенный набор эвалов, которые будут гонять против каждого изменения системного промпта отдельно.

А вот под постом народ не в восторге. Самый показательный комментарий собрал тихую волну лайков: «Могли бы просто сказать, что вас поймали на троттлинге». Кто-то жалуется, что лимиты и так должны были сброситься сегодня, так что никакой это не жест доброй воли.

Другие напоминают, что проблема видна не только в Claude Code, но и через сторонние обвязки к API, значит, три бага это явно не всё. Есть и те, кто благодарит за честность: мол, другие команды в такой ситуации уходят в тишину или валят всё на «оптимизацию», а тут хотя бы признали вину и починили.

Отдельно упомянули параллель с OpenAI: осенью 2023 года пользователи GPT-4 месяцами кричали про деградацию, а OpenAI отвечали сухим «мы модель не тупили» и никакого пост-мортема так и не выпустили. На этом фоне Anthropic выглядят прилично, хотя осадочек у коммьюнити всё равно остался, и многие уже поглядывают в сторону выходящего сегодня Codex.

Если вы последний месяц материли Claude Code и думали, что сходите с ума, вы не сходили. Обновляйтесь до 2.1.116 и забирайте сброшенные лимиты, пока дают.

https://x.com/ClaudeDevs/status/2047371123185287223

✨ Поддержка с волшебной палочкой! ✨
GoodClaude — это приложение, которое позволяет отправлять слова поддержки с помощью волшебной палочки. Оно создано на основе BadClaude, но вместо наказаний предлагает только добрые слова.

🚀 Основные моменты:
- Визуализация волшебной палочки с блестками
- Звуковые эффекты при отправке сообщений поддержки
- Список вдохновляющих фраз для Claude
- Возможность кастомизации сообщений в будущем

📌 GitHub: https://github.com/ashley-ha/goodclaude

#javascript

🤖 Everything Claude Code: AI Agent Optimization System

Мощная система оптимизации для AI-агентов, победитель хакатона Anthropic. Включает навыки, память, безопасность и непрерывное обучение, обеспечивая готовых к производству агентов и конфигурации. Поддерживает Claude Code, Codex и другие.

🚀 Основные моменты:
- Полная система для AI-агентов
- Оптимизация памяти и навыков
- Безопасность и сканирование уязвимостей
- Поддержка нескольких языков программирования
- Интенсивно использовалась для реальных продуктов

📌 GitHub: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code

Запустить ИИ-пилот без закупки железа? Так можно было!

Selectel сделали услугу аренды сервера с размещением прямо на вашей площадке.

Это способ быстро запустить ИИ-пилот, не замораживая бюджет в оборудовании:
✅серверы с топовыми видеокартами NVIDIA B300, H200, H100, RTX6000PRO,
✅полный контроль над данными,
✅оплата по подписке — ежемесячно или раз в год.

Подходит для инференса и дообучения моделей, пакетной обработки данных. Если проект не получится — можно вернуть сервер в любой момент без штрафов, а если взлетит — выкупить по специальной цене.

👉Выбирайте конфигурацию и условия аренды: https://slc.tl/14ihb

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGpCJRf

🧩 Meta-Harness: Оптимизация моделей для конкретных задач

Meta-Harness — это фреймворк для автоматизированного поиска по моделям, который управляет хранением и отображением данных во время работы модели. Репозиторий включает в себя сам фреймворк и два примера из статьи.

🚀Основные моменты:
- Удобный фреймворк для применения к новым доменам.
- Два примера: текстовая классификация и Terminal-Bench 2.
- Оптимизация работы моделей с помощью адаптивных решений.

📌 GitHub: https://github.com/stanford-iris-lab/meta-harness

#python

Яндекс Практикум продолжает прием заявок на премию «Сделано с ИИ» - редкий случай, когда можно показать свои рабочие кейсы, собранные с нейросетями.

Формально все выглядит как классическая индустриальная премия: участвовать могут специалисты с опытом до 5 лет, есть две номинации — техно-продуктовая и креативная. В первой смотрят на прикладной эффект: где ИИ реально ускорил процессы, снизил затраты или повлиял на метрики. Во второй — на идеи и то, как нейросеть встроена в саму концепцию решения. Также есть отдельный спецприз для ребят с опытом до двух лет — выберут по одному джуну из каждой категории.

Но важный момент в том, как будут оценивать. Смотрят не только на итоговый результат, но и на саму реализацию: почему выбраны определенные инструменты, как ИИ встроен в продукт или процесс и насколько все это стабильно работает в реальных условиях.

Вот как сформулировал идею конкурса член жюри премии Дима Втулкин (Марком Greencosmetic, кофаундер Креативной лаборатории mads): «Участие в премии позволяет сравнить свой опыт использования нейросетей, с тем, как их применяют в индустрии. Так ты видишь лучшие практики и понимаешь, что всё делаешь правильно. В этой сфере многое держится на личных находках, поэтому важно выходить из кокона смотреть по сторонам».

Заявки принимают до 15 мая. Победители получат деньги, гранты от Yandex AI Studio и возможность обменяться опытом с единомышленниками.

Ознакомиться подробнее и подать заявку

Huihui4-8B-A4B-v2 - это легкая MoE-модель для диалогов, оптимизированная на базе архитектуры Google gemma-4-26B-A4B-it.

Разработчики уменьшили модель через pruning экспертов и дообучили ее на качественных диалоговых данных. Датасет использует thinking mode в формате GLM-5.1, поэтому в режиме рассуждения модель лучше имитирует стиль мышления GLM-5.1.

Главная идея - снизить вычислительные затраты, но сохранить базовые способности к reasoning и нормальному диалогу.

Модель рассчитана на запуск на обычном пользовательском железе и особенно ориентирована на code-related conversational tasks.

https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui4-8B-A4B-v2

🚀 Оптимизированные GPU ядра для LLM

TileKernels предлагает высокопроизводительные GPU ядра, разработанные с использованием TileLang. Проект фокусируется на эффективных операциях для больших языковых моделей, включая маршрутизацию экспертов и квантование, что позволяет достигать максимальной производительности оборудования.

🚀 Основные моменты:
- Высокая производительность для операций LLM
- Поддержка маршрутизации Mixture of Experts
- Квантование с различными форматами
- Удобные высокоуровневые обертки для PyTorch
- Активное улучшение качества кода и документации

📌 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/TileKernels

#python

Вайбкодер жгет токены, чтобы запилить калькулятор