Codex начал отправлять SSD пользователей на пенсию раньше времени 😬

Пользователи заметили баг: агент может записывать до 640 ТБ данных в год на накопитель.

Причина банальная, но болезненная: логгер слишком подробно сохраняет действия агента и постепенно превращает диск в расходник.

Для сравнения: обычный SSD на 1 ТБ часто рассчитан примерно на 600 ТБ записи за весь срок службы.

А один пользователь уже поймал 37 ТБ записи всего за 21 день работы Codex.

Фикса пока нет.


https://www.notebookcheck.net/OpenAI-Codex-has-a-bug-that-could-kill-your-SSD-in-under-a-year.1326191.0.html

LLM уже находят реальные memory safety баги в Rust-коде.

И, что неожиданно, это работает очень хорошо.

Сергей Давыдов, руководитель Rust Secure Code Working Group, использовал GPT-5.5 и Claude Opus для аудита unsafe-блоков в популярных Rust-крейтах.

В итоге нашлись десятки реальных багов:

• use-after-free

• чтение за пределами буфера

• data races

• неправильные реализации Send / Sync

Все находки проверялись через miri, чтобы убрать ложные срабатывания.

Почему в Rust это работает лучше, чем в C?

• unsafe явно помечен и изолирован, поэтому LLM сразу понимает, где искать

• miri может точно подтвердить, настоящий баг или нет

• не нужно отслеживать data flow по всей кодовой базе, как часто бывает в C

Получается, дизайн Rust случайно сделал его почти идеальным языком для LLM-аудита безопасности.

Стоит прочитать всем, кто думает про AI в security tooling.

https://gist.github.com/Shnatsel/eb0a4be79a0657e4eb67c4f085f991bc

https://shnatsel.medium.com/the-unreasonable-effectiveness-of-llms-for-auditing-rust-code-d4df8bf0afd3

#Rust #RustLang #MemorySafety #Security #LLM

Как запустить своего Джарвиса за 5 минут: локальный AI-ассистент OpenJarvis

Идея простая: вместо очередного облачного чат-бота вы собираете персонального AI-помощника, который работает ближе к вашему устройству, файлам и задачам.

https://github.com/open-jarvis/OpenJarvis

Хочется разобраться в машинном обучении, но страшно сразу покупать большой курс? Это нормально.

У Яндекс Практикума есть бесплатная вводная часть курса «ML-инженер» — можно спокойно познакомиться с профессией, решить первые задачи по ML и понять, насколько вам вообще подходит это направление.

Если решите идти дальше, на основном курсе вас ждёт:

● обучение от основ до внедрения ML-моделей;
● 18+ проектов для портфолио;
● карьерная поддержка при выходе на рынок;
● дополнительный модуль по современным AI-инструментам.

🎁 А если продолжите обучение, для подписчиков канала действует скидка 10% по промокоду до 30 июня [TGPRACTICUM10].

Попробовать бесплатно →

Erid: 2SDnjcVRJFU
Название: ООО "ЯНДЕКС"
ИНН: 7736207543

Apple, как сообщается, лоббирует администрацию Трампа, чтобы ей разрешили покупать memory chips у CXMT - китайского производителя чипов, который находится в чёрном списке Pentagon Chinese Military Company.

FT пишет, что Apple обратилась в Министерство торговли США больше месяца назад, после того как рост цен на память вынудил компанию поднять цены на MacBook и iPad.

Этот шаг стёр $263 млрд рыночной стоимости Apple.

Юридически Apple не запрещено покупать чипы у CXMT.

Список Пентагона в основном создаёт репутационный риск, если только Министерство торговли позже не внесёт CXMT в Entity List.

CXMT - национальный DRAM-чемпион Китая.

Сейчас Apple зависит от Micron, Samsung и SK Hynix.

Apple заявляет, что цены на память стали «неустойчивыми».

https://www.ft.com/content/d72a25e2-7bde-4aa9-bd8d-0c4f3d6cb2cb?syn-25a6b1a6=1

🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач

На уроке рассмотрим:
• Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи;
• Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений;
• Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях;
• Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере.

После занятия вы будете знать:
• Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи;
• Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации;
• Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений;

⚠ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».

👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/YnP8/?erid=2W5zFGWJS3s


Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач

На уроке рассмотрим:
• Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи;
• Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений;
• Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях;
• Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере.

После занятия вы будете знать:
• Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи;
• Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации;
• Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений;

⚠ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».

👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/YnP8/?erid=2W5zFGWJS3s


Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Anthropic выкатила Claude Sonnet 5 - мощнейший «агентный» Sonnet в линейке.

Главная идея: модель теперь лучше планирует, пользуется инструментами, браузером, терминалом и может дольше вести сложные задачи без постоянного контроля.

По словам Anthropic, Sonnet 5 приблизился к Opus 4.8 по агентным задачам, но стоит дешевле. Особенно упор сделали на кодинг, tool use, reasoning и работу с многошаговыми процессами.

Модель уже доступна во всех планах Claude, включая Free и Pro, а также в Claude Code и API.

Цена для разработчиков до 31 августа 2026:

• $2 за 1 млн input tokens
• $10 за 1 млн output tokens

Потом стандартная цена:

• $3 за input
• $15 за output

Интересный момент: Anthropic отдельно пишет, что Sonnet 5 безопаснее Sonnet 4.6 в агентных сценариях, лучше отказывается от вредных запросов и устойчивее к prompt injection.

По сути, это попытка сделать «рабочую лошадку» для AI-агентов: не самую дорогую, но достаточно сильную, чтобы закрывать кодинг, автоматизацию, браузерные задачи и долгие пайплайны.

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

Как AI меняет промышленность и что интересного произошло в технологиях за последние полгода? Всё важное – в одном специальном эпизоде шоу «404 секунды»

Ведущий Антон Черноусов из Yandex Cloud и гость — Вячеслав Захаров из «Газпром нефти» — разобрали применение AI в разных областях жизни.

Уже сегодня голосовые помощники помогают детям с домашкой, аватары близких общаются с семьей после смерти, дизайнеры могут предложить не один, а 30 вариантов интерьера за одну встречу, а на главных кинофестивалях показывают созданные нейросетями фильмы. Ощутимое влияние искусственный интеллект оказывает и на бизнес, и на промышленность, и на всех нас.

Посмотреть шоу можно на YouTube и ВК
Послушать аудио-версию на Яндекс Музыке

⚡️ Claude Sonnet 5 обходится дороже за задачу: примерно на 15% дороже Opus 4.8 и почти в 2 раза дороже Sonnet 4.6, хотя цена за токен у него ниже, чем у Opus.

Причина в том, что для выполнения похожей benchmark-задачи он использует больше токенов.

Проще говоря: Sonnet 5 сильнее «думает» и больше пишет, поэтому итоговый счёт выходит выше, даже если каждый токен дешевле.

Промо-цены пока меняют картину. До 31 августа 2026 Sonnet 5 стоит $2 за 1M input-токенов и $10 за 1M output-токенов.

С 1 сентября 2026 цена вернётся к $3 / $15.

https://x.com/ArtificialAnlys/status/2072062595482456431