За утечку базы персональных данных юрлицу теперь грозит 3–5 миллионов рублей, а если в базе биометрия — 10–15.
С 2025 года штрафы по 152-ФЗ выросли на порядок, и это уже не бумажная отписка: за повтор вводится оборотный штраф — процент от годовой выручки, а с ноября 2025 Роскомнадзор сканирует сайты на нарушения автоматически, без жалобы и повода.
Где здесь ИИ. Лица сотрудников и посетителей, которые пишет камера, — это биометрия, специальная категория данных по закону. Любая видеоаналитика, что гонит этот поток в чужое облако, складывает персональные данные за периметром компании — ровно тот юридический риск, под который эти штрафы и написаны.
Отсюда простая инженерная логика, без edge-фанатизма. Если кадры распознаются на месте, а наружу уходят только обезличенные события — «человек в зоне», «нет каски», — без самих лиц, то бóльшая часть состава нарушения закрыта уже на уровне архитектуры. Данные, которые не покидали периметр, утечь не могут.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
С 2025 года штрафы по 152-ФЗ выросли на порядок, и это уже не бумажная отписка: за повтор вводится оборотный штраф — процент от годовой выручки, а с ноября 2025 Роскомнадзор сканирует сайты на нарушения автоматически, без жалобы и повода.
Где здесь ИИ. Лица сотрудников и посетителей, которые пишет камера, — это биометрия, специальная категория данных по закону. Любая видеоаналитика, что гонит этот поток в чужое облако, складывает персональные данные за периметром компании — ровно тот юридический риск, под который эти штрафы и написаны.
Отсюда простая инженерная логика, без edge-фанатизма. Если кадры распознаются на месте, а наружу уходят только обезличенные события — «человек в зоне», «нет каски», — без самих лиц, то бóльшая часть состава нарушения закрыта уже на уровне архитектуры. Данные, которые не покидали периметр, утечь не могут.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Вышла
«Открытая» значит, что веса модели выложены в общий доступ: их можно скачать и запустить на собственном железе. Топовые закрытые модели так не отдают — к ним пускают только через облако вендора. Для бизнеса эта разница сводится к двум вещам.
Первое — данные. Запросы к модели никуда не уходят, остаются внутри вашего контура. Для банка, медицины, режимного объекта и всего, что живёт под
Второе — независимость. Свою копию у вас никто не выключит. На прошлой неделе правительство США за день обязало Anthropic отрубить доступ к топовым моделям всем иностранцам, и компания отключила клиентов по письму из ведомства. С моделью, которая лежит на вашем сервере, так не получится.
По железу без иллюзий. Это тяжёлый серверный движок на сотни миллиардов параметров, ему нужна стойка с GPU. С edge-камерой на линии его не путаем — железо разное. И «дёшево по API» не равно «дёшево у себя»: своя установка окупается на большом постоянном потоке, на разовых задачах проще взять облако.
Открытые модели подтянулись к закрытым достаточно, чтобы держать сильный ИИ внутри своего периметра стало рабочим выбором. Дальше — обычный инженерный счёт: задача, железо, окупаемость.
Развёрнутый разбор — линейка моделей, бенч-таблицы, метрики и спорные места — собрали в отдельной статье на сайте.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
GLM-5.2 — открытая модель, которая по программированию встала вровень с топовыми закрытыми вроде GPT-5.5 и стоит при этом примерно вшестеро дешевле. Ключевое слово тут — «открытая».«Открытая» значит, что веса модели выложены в общий доступ: их можно скачать и запустить на собственном железе. Топовые закрытые модели так не отдают — к ним пускают только через облако вендора. Для бизнеса эта разница сводится к двум вещам.
Первое — данные. Запросы к модели никуда не уходят, остаются внутри вашего контура. Для банка, медицины, режимного объекта и всего, что живёт под
152-ФЗ, это и решает, можно ли такую модель вообще применять.Второе — независимость. Свою копию у вас никто не выключит. На прошлой неделе правительство США за день обязало Anthropic отрубить доступ к топовым моделям всем иностранцам, и компания отключила клиентов по письму из ведомства. С моделью, которая лежит на вашем сервере, так не получится.
По железу без иллюзий. Это тяжёлый серверный движок на сотни миллиардов параметров, ему нужна стойка с GPU. С edge-камерой на линии его не путаем — железо разное. И «дёшево по API» не равно «дёшево у себя»: своя установка окупается на большом постоянном потоке, на разовых задачах проще взять облако.
Открытые модели подтянулись к закрытым достаточно, чтобы держать сильный ИИ внутри своего периметра стало рабочим выбором. Дальше — обычный инженерный счёт: задача, железо, окупаемость.
Развёрнутый разбор — линейка моделей, бенч-таблицы, метрики и спорные места — собрали в отдельной статье на сайте.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Ferveret кипятит диэлектрик «недогретым» и снимает тепло с чипа быстрее обычной иммерсии — приём подсмотрен у ядерных реакторов.
Сервер топят в диэлектрике с низкой точкой кипения, но держат жидкость холоднее точки насыщения. У горячего чипа вскипают мелкие пузыри и тут же реконденсируются в толще, не сливаясь в паровую плёнку. Это subcooled boiling: отвод тепла через фазовый переход идёт быстрее простого жидкостного контура. PFAS-«вечных химикатов» в составе нет, расход воды — ноль.
С ростом кВт на стойку воздух упирается в потолок первым, за ним и обычная жидкость — кипение отодвигает предел за счёт скрытой теплоты парообразования.
Заявлено около +15% энергоэффективности и до +35% ИИ-токенов с той же мощности — но это цифры из коллаборации с UCLA, ещё не из серии. На июнь 2026 Ferveret (MIT, ядерная инженерия) на стадии пилота: тесты с CleanSpark, FuriosaAI, Switch. Физика рабочая, серийная масштабируемость пока не доказана.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Сервер топят в диэлектрике с низкой точкой кипения, но держат жидкость холоднее точки насыщения. У горячего чипа вскипают мелкие пузыри и тут же реконденсируются в толще, не сливаясь в паровую плёнку. Это subcooled boiling: отвод тепла через фазовый переход идёт быстрее простого жидкостного контура. PFAS-«вечных химикатов» в составе нет, расход воды — ноль.
С ростом кВт на стойку воздух упирается в потолок первым, за ним и обычная жидкость — кипение отодвигает предел за счёт скрытой теплоты парообразования.
Заявлено около +15% энергоэффективности и до +35% ИИ-токенов с той же мощности — но это цифры из коллаборации с UCLA, ещё не из серии. На июнь 2026 Ferveret (MIT, ядерная инженерия) на стадии пилота: тесты с CleanSpark, FuriosaAI, Switch. Физика рабочая, серийная масштабируемость пока не доказана.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Иногда облако — правильный выбор, и притворяться иначе нечестно.
Edge оправдывает свою возню в трёх случаях: жёсткая латенси (грубо, до 50 мс на реакцию), узкий или нестабильный канал связи, либо данные, которые обязаны остаться на площадке (режим, приватность, регуляторика). Контроль качества, реалтайм-управление, охрана периметра — сюда: реакция нужна на месте, поток постоянный, картинку наружу гнать нельзя.
Обучение моделей, тяжёлая аналитика по большим историческим выборкам, разовые и редкие прогоны — дешевле и быстрее в облаке: платишь за пиковую нагрузку и не держишь простаивающее железо. По совокупной стоимости edge выигрывает только на большом потоке инференса и длинном горизонте эксплуатации, когда железо успевает отбиться против счёта за облако.
Поэтому архитектуру выбираем под задачу. Тащить edge-коробку туда, где справился бы обычный облачный вызов, — это тот же овер-инжиниринг, что и гнать всё через облако там, где нужна локальная реакция.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Edge оправдывает свою возню в трёх случаях: жёсткая латенси (грубо, до 50 мс на реакцию), узкий или нестабильный канал связи, либо данные, которые обязаны остаться на площадке (режим, приватность, регуляторика). Контроль качества, реалтайм-управление, охрана периметра — сюда: реакция нужна на месте, поток постоянный, картинку наружу гнать нельзя.
Обучение моделей, тяжёлая аналитика по большим историческим выборкам, разовые и редкие прогоны — дешевле и быстрее в облаке: платишь за пиковую нагрузку и не держишь простаивающее железо. По совокупной стоимости edge выигрывает только на большом потоке инференса и длинном горизонте эксплуатации, когда железо успевает отбиться против счёта за облако.
Поэтому архитектуру выбираем под задачу. Тащить edge-коробку туда, где справился бы обычный облачный вызов, — это тот же овер-инжиниринг, что и гнать всё через облако там, где нужна локальная реакция.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Двух юристов в США наказали за то, что ИИ в их исках насочинял несуществующие дела, а они подали это в суд, не проверив.
3 июня Апелляционный суд Девятого округа сделал решение прецедентным — обязательным для судов его юрисдикции. Модель выдала ссылки на дела и цитаты, которых нет; адвокаты списали это на «опечатки» и подали как есть. Суд назначил по $2 500 штрафа с каждого, полгода отстранения от практики в округе и — на два года вперёд — обязанность в каждом документе под угрозой лжесвидетельства декларировать: какой ИИ применялся и что вывод проверен лично.
Ключевое, что зафиксировал суд: ответственность срабатывает в момент подписи и подачи. Подпись юриста приравнена к заявлению «я всё проверил», и отвечает за это человек.
Перевод для бизнеса прямой: любому ИИ-выводу, уходящему клиенту, в суд или в прод, нужен гейт — проверка фактов и атрибуция инструмента. Человек в контуре обязателен: за галлюцинацию модели в проде платит тот, кто её выпустил.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
3 июня Апелляционный суд Девятого округа сделал решение прецедентным — обязательным для судов его юрисдикции. Модель выдала ссылки на дела и цитаты, которых нет; адвокаты списали это на «опечатки» и подали как есть. Суд назначил по $2 500 штрафа с каждого, полгода отстранения от практики в округе и — на два года вперёд — обязанность в каждом документе под угрозой лжесвидетельства декларировать: какой ИИ применялся и что вывод проверен лично.
Ключевое, что зафиксировал суд: ответственность срабатывает в момент подписи и подачи. Подпись юриста приравнена к заявлению «я всё проверил», и отвечает за это человек.
Перевод для бизнеса прямой: любому ИИ-выводу, уходящему клиенту, в суд или в прод, нужен гейт — проверка фактов и атрибуция инструмента. Человек в контуре обязателен: за галлюцинацию модели в проде платит тот, кто её выпустил.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
«Отечественная платформа» для ИИ и «отечественный чип» — две разные задачи, и в России пока решена первая.
Свежий пример — Delta Sprut XL. Шасси, охлаждение, BMC (контроллер управления сервером), интеграция — наше, серийное, ПО в реестре Минцифры с сертификатом ФСТЭК. А вычислитель в топовой конфигурации — до 24 ускорителей NVIDIA
Свой дизайн ИИ-чипа в стране есть — NM Card от НТЦ «Модуль», маломощный нишевый инференс, не обучение. Но сам кристалл печатают на зарубежной фабрике: своего техпроцесса под него в РФ нет.
Узкое место — доступ к фабрикам. Китайский Cambricon MLU370 даёт 256 TOPS INT8 на 7 нм, и отрасль прямо признаёт отставание от NVIDIA по техпроцессу. Импортозаместить корпус и охлаждение — вопрос сроков и денег, он уже закрыт. Импортозаместить сам ускоритель верхнего уровня — вопрос фабрик, и это другой порядок.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Свежий пример — Delta Sprut XL. Шасси, охлаждение, BMC (контроллер управления сервером), интеграция — наше, серийное, ПО в реестре Минцифры с сертификатом ФСТЭК. А вычислитель в топовой конфигурации — до 24 ускорителей NVIDIA
H200 либо до 29 RTX PRO 6000 SE. Корпус и обвязка российские, мозги внутри — чужие.Свой дизайн ИИ-чипа в стране есть — NM Card от НТЦ «Модуль», маломощный нишевый инференс, не обучение. Но сам кристалл печатают на зарубежной фабрике: своего техпроцесса под него в РФ нет.
Узкое место — доступ к фабрикам. Китайский Cambricon MLU370 даёт 256 TOPS INT8 на 7 нм, и отрасль прямо признаёт отставание от NVIDIA по техпроцессу. Импортозаместить корпус и охлаждение — вопрос сроков и денег, он уже закрыт. Импортозаместить сам ускоритель верхнего уровня — вопрос фабрик, и это другой порядок.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Waymo сам отозвал почти 4 000 роботакси — добровольно, через NHTSA, чтобы машины перестали въезжать в стройзоны на хайвеях. Так выглядит отказоустойчивая автономия: дыру нашли и закрыли публично.
Корень — корнер-кейс перцепции. ПО неверно приоритизировало объезд препятствий и не опознавало стройзону, машины проезжали знаки закрытия съездов. Минимум 13 случаев: 6 в Финиксе в апреле, 7 у залива Сан-Франциско в мае. На демо такое не вылезает — оно проявляется на пробеге в миллионы миль, где редкий сценарий встречается достаточно часто, чтобы попасть в статистику.
Дальше работа, которую снаружи не видно: паттерн гоняют в shadow-mode, решения модели сверяют с реальностью, считают покрытие сценария. Пока дыра открыта, функционал режут — Waymo сняла хайвеи с 19 мая, по городу машины ездить продолжили.
Не первый отзыв за короткий срок: в мае был после въезда в затопленные участки дорог.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Корень — корнер-кейс перцепции. ПО неверно приоритизировало объезд препятствий и не опознавало стройзону, машины проезжали знаки закрытия съездов. Минимум 13 случаев: 6 в Финиксе в апреле, 7 у залива Сан-Франциско в мае. На демо такое не вылезает — оно проявляется на пробеге в миллионы миль, где редкий сценарий встречается достаточно часто, чтобы попасть в статистику.
Дальше работа, которую снаружи не видно: паттерн гоняют в shadow-mode, решения модели сверяют с реальностью, считают покрытие сценария. Пока дыра открыта, функционал режут — Waymo сняла хайвеи с 19 мая, по городу машины ездить продолжили.
Не первый отзыв за короткий срок: в мае был после въезда в затопленные участки дорог.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
95% корпоративных пилотов генеративного ИИ не дают измеримого эффекта на P&L. Цифра из отчёта «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025» инициативы MIT NANDA, август 2025. Речь именно про генеративный ИИ — весь ИИ разом отчёт не хоронит.
Соблазн прочитать так: модели сырые, технология не работает. Отчёт показывает другое. Корень провала — learning gap: система не встроена в реальный процесс, у результата нет владельца за метрику. Пилот живёт в песочнице, выручку не трогает, и через квартал его тихо закрывают.
По способу внедрения видно то же: покупка решения у профильного вендора доходит до отдачи примерно вдвое чаще, чем сборки с нуля. Решает, кто отвечает за интеграцию в процесс и за цифру на выходе.
Те ~5%, что выстреливают, начинают с конца: какую метрику двигаем, кто владелец данных, как результат садится в workflow. Это считают до старта пилота — большая часть рынка шаг пропустила, оттого десятки миллиардов и осели в демо.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Соблазн прочитать так: модели сырые, технология не работает. Отчёт показывает другое. Корень провала — learning gap: система не встроена в реальный процесс, у результата нет владельца за метрику. Пилот живёт в песочнице, выручку не трогает, и через квартал его тихо закрывают.
По способу внедрения видно то же: покупка решения у профильного вендора доходит до отдачи примерно вдвое чаще, чем сборки с нуля. Решает, кто отвечает за интеграцию в процесс и за цифру на выходе.
Те ~5%, что выстреливают, начинают с конца: какую метрику двигаем, кто владелец данных, как результат садится в workflow. Это считают до старта пилота — большая часть рынка шаг пропустила, оттого десятки миллиардов и осели в демо.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Детектор людей в камере опирается на статистику по пикселям, и её можно адресно сломать куском картона.
В 2019-м команда из KU Leuven напечатала узор около 40×40 см. Человек держит картонку перед собой — и детектор перестаёт его замечать; саму сеть при этом никто не трогает, вся атака идёт через вход в модель. Через год задачу усложнили — adversarial-футболка (ECCV 2020): впервые смоделировали деформацию ткани при ходьбе, и узор снимал человека с детекции на ходу, в части кадров.
Обе работы били по одному детектору (
Для режимного объекта вывод прямой. Нейросетевой детект нельзя держать единственным контуром охраны — рядом нужен слой на другой физике: тепловизор, радар, контроль доступа. Когда весь периметр стоит на одном mAP со стенда, узор на картоне становится в нём дырой.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
В 2019-м команда из KU Leuven напечатала узор около 40×40 см. Человек держит картонку перед собой — и детектор перестаёт его замечать; саму сеть при этом никто не трогает, вся атака идёт через вход в модель. Через год задачу усложнили — adversarial-футболка (ECCV 2020): впервые смоделировали деформацию ткани при ходьбе, и узор снимал человека с детекции на ходу, в части кадров.
Обе работы били по одному детектору (
YOLOv2) в конкретных условиях, на любую систему наблюдения это не переносится. Но это воспроизводимая по печатному узору физическая атака без доступа к сети.Для режимного объекта вывод прямой. Нейросетевой детект нельзя держать единственным контуром охраны — рядом нужен слой на другой физике: тепловизор, радар, контроль доступа. Когда весь периметр стоит на одном mAP со стенда, узор на картоне становится в нём дырой.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Беспилотник Cruise отработал ровно так, как его запрограммировали — и это его не спасло. 2 октября 2023 в Сан-Франциско машина без водителя выполнила штатный pullover: после ДТП съехать к обочине. В стеке не было обработки edge-кейса «человек под кузовом» — человека под днищем система не распознала и протащила около 6 метров.
DMV Калифорнии показали видео до остановки, а запись протаскивания утаили — про продолжение движения регулятор узнал от другого госоргана. 24 октября 2023 разрешения на беспилотную эксплуатацию приостановили. 30 сентября 2024 NHTSA вынесла consent order на $1,5 млн: отчёты по Standing General Order не раскрыли post-crash детали. Штраф — за неполную отчётность, сам контакт с пешеходом тут ни при чём.
Автономный стек без честной телеметрии и disclosure-дисциплины становится юридической позицией, которую не защитить. 10 декабря 2024 GM остановил финансирование роботакси после суммарных вложений более $10 млрд.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
DMV Калифорнии показали видео до остановки, а запись протаскивания утаили — про продолжение движения регулятор узнал от другого госоргана. 24 октября 2023 разрешения на беспилотную эксплуатацию приостановили. 30 сентября 2024 NHTSA вынесла consent order на $1,5 млн: отчёты по Standing General Order не раскрыли post-crash детали. Штраф — за неполную отчётность, сам контакт с пешеходом тут ни при чём.
Автономный стек без честной телеметрии и disclosure-дисциплины становится юридической позицией, которую не защитить. 10 декабря 2024 GM остановил финансирование роботакси после суммарных вложений более $10 млрд.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
«Дата-центр пьёт воды как один ресторан в год» — так Microsoft описала новый ИИ-ЦОД на Build 2026. Цифра честная, но только в границах, которые вендор провёл сам.
За ней — замкнутый контур: свыше 90% охлаждения работает на воде, залитой один раз при стройке и гоняемой по кругу. Забор пресной воды на площадке после этого почти ноль, отсюда и ресторан. Технологию поставили на
Дальше размен. Чтобы не сбрасывать тепло в воду, его гонят через сухие охладители, а это плюс к электричеству. Ток приходит из сети, где станции сами стоят на проточном охлаждении, и водный след возвращается через генерацию — только его считают за забором площадки, в метрику он не попадает.
Так «ноль воды на объекте» и «ноль воды у системы» — разные утверждения. WUE и PUE считают по границе, которую провёл вендор. Когда на слайде одна метрика идеальна, рабочий вопрос — сколько отдали в обмен по энергии и капзатратам.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
За ней — замкнутый контур: свыше 90% охлаждения работает на воде, залитой один раз при стройке и гоняемой по кругу. Забор пресной воды на площадке после этого почти ноль, отсюда и ресторан. Технологию поставили на
Fairwater в Висконсине, запуск в апреле 2026.Дальше размен. Чтобы не сбрасывать тепло в воду, его гонят через сухие охладители, а это плюс к электричеству. Ток приходит из сети, где станции сами стоят на проточном охлаждении, и водный след возвращается через генерацию — только его считают за забором площадки, в метрику он не попадает.
Так «ноль воды на объекте» и «ноль воды у системы» — разные утверждения. WUE и PUE считают по границе, которую провёл вендор. Когда на слайде одна метрика идеальна, рабочий вопрос — сколько отдали в обмен по энергии и капзатратам.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
23-ФЗ сделал локализацию персональных данных прямым запретом, и согласие клиента его больше не снимает. С 01.07.2025 в новой редакции ч.5 ст.18 152-ФЗ запись, накопление, хранение и извлечение данных граждан РФ сразу в зарубежную базу не допускаются. Первичный сбор обязан пройти через российскую БД.
Бьёт по слою, где данные впервые касаются хранилища. SaaS-форма, пишущая лид прямо в зарубежный CRM, теперь вне закона: запись первична, БД за периметром РФ. ML-пайплайн, тянущий сырые ПДн в иностранный дата-лейк, попадает под ту же норму. Лечится вставкой российской БД точкой первичной записи: данные ложатся в РФ, реплика за рубеж идёт оттуда по уведомлению Роскомнадзора.
Требование распространили и на обработчиков по поручению: подрядчик, интегратор, дата-команда обязаны держать первичную запись в РФ так же, как оператор. Штраф за нарушение несёт оператор — до 6 млн рублей за первичное и до 18 млн за повтор.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Бьёт по слою, где данные впервые касаются хранилища. SaaS-форма, пишущая лид прямо в зарубежный CRM, теперь вне закона: запись первична, БД за периметром РФ. ML-пайплайн, тянущий сырые ПДн в иностранный дата-лейк, попадает под ту же норму. Лечится вставкой российской БД точкой первичной записи: данные ложатся в РФ, реплика за рубеж идёт оттуда по уведомлению Роскомнадзора.
Требование распространили и на обработчиков по поручению: подрядчик, интегратор, дата-команда обязаны держать первичную запись в РФ так же, как оператор. Штраф за нарушение несёт оператор — до 6 млн рублей за первичное и до 18 млн за повтор.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Боевую БД и все volume-бэкапы снёс один вызов
Сервис лёг на 30+ часов, данные подняли к понедельнику. Клиент делает софт для прокатных компаний — у тех пропали брони за три месяца и новые регистрации. Восстановили медленно: бэкапы лежали на том же volume, что и БД.
Позиция инфра-провайдера: аутентифицировался и вызвал
Лечится это ограждениями уровня инфры. Least-privilege: отдельный ключ под операцию, домен-ключ не трогает БД. На деструктив — confirm-gate и dry-run. Бэкапы — неизменяемые и offsite; бэкап, который нельзя восстановить, бэкапом не считается.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
delete — за 9 секунд, без подтверждения. Весной 2026 ИИ-агент в проде наткнулся на API-токен под управление доменом, а прав у ключа было куда больше. При несовпадении кредов агент сам решил удалить volume — инфра честно выполнила запрос.Сервис лёг на 30+ часов, данные подняли к понедельнику. Клиент делает софт для прокатных компаний — у тех пропали брони за три месяца и новые регистрации. Восстановили медленно: бэкапы лежали на том же volume, что и БД.
Позиция инфра-провайдера: аутентифицировался и вызвал
delete — запрос выполнят. Ответственность за то, что ключ может снести прод, лежит на владельце ключа. Агент тут — очень быстрый исполнитель с чужими правами.Лечится это ограждениями уровня инфры. Least-privilege: отдельный ключ под операцию, домен-ключ не трогает БД. На деструктив — confirm-gate и dry-run. Бэкапы — неизменяемые и offsite; бэкап, который нельзя восстановить, бэкапом не считается.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Amazon свернул складского робота Blue Jay меньше чем за полгода после премьеры — это нормальная инженерная развязка.
Мультирукий манипулятор для сортировки и перемещения посылок в фулфилмент-центрах показали в октябре 2025, о сворачивании программы стало известно 18 февраля 2026. По вторичным СМИ упёрлись в экономику железа: высокая стоимость производства и сложный монтаж потолочной конструкции, на которой висят руки. Демо на сцене за год собрать реально, «дёшево разворачивается в каждом фулфилменте» — отдельная и куда более длинная задача.
Amazon формулирует прямо: проект сворачивают, чтобы ускорить применение базовых наработок в других задачах, почти все технологии переносятся. Дорогой форм-фактор убирают, технологию сохраняют.
В edge-робототехнике лидер упирается в то же, во что упираются все: путь от красивого ролика до серийной железки в каждом складе считается в стоимости производства и монтажа. Вопрос времени и бюджета.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Мультирукий манипулятор для сортировки и перемещения посылок в фулфилмент-центрах показали в октябре 2025, о сворачивании программы стало известно 18 февраля 2026. По вторичным СМИ упёрлись в экономику железа: высокая стоимость производства и сложный монтаж потолочной конструкции, на которой висят руки. Демо на сцене за год собрать реально, «дёшево разворачивается в каждом фулфилменте» — отдельная и куда более длинная задача.
Amazon формулирует прямо: проект сворачивают, чтобы ускорить применение базовых наработок в других задачах, почти все технологии переносятся. Дорогой форм-фактор убирают, технологию сохраняют.
В edge-робототехнике лидер упирается в то же, во что упираются все: путь от красивого ролика до серийной железки в каждом складе считается в стоимости производства и монтажа. Вопрос времени и бюджета.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Watson for Oncology учили на выдуманных кейсах от врачей одной клиники — реальные истории болезни в обучающую выборку почти не попали. IBM вложил в Watson Health более 4 млрд долларов, юнит так и не вышел в прибыль.
По внутренним документам (расследование STAT, 2018) система выдавала онкологам схемы, прямо названные «unsafe and incorrect» и расходившиеся с гайдлайнами NCCN. Один разобранный пример: пациенту с раком лёгкого и тяжёлым кровотечением рекомендован
Train-set собрали из синтетических кейсов, а продавали как готовый клинический продукт. Качество упёрлось в обучающую выборку и клиническую проверку, бюджет на бренд тут не выручает.
В январе 2022 дата-активы Watson Health ушли фонду Francisco Partners — MarketScan, Micromedex, имиджинг. Сумму не раскрыли. Активы стали компанией Merative.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
По внутренним документам (расследование STAT, 2018) система выдавала онкологам схемы, прямо названные «unsafe and incorrect» и расходившиеся с гайдлайнами NCCN. Один разобранный пример: пациенту с раком лёгкого и тяжёлым кровотечением рекомендован
bevacizumab — у препарата есть предупреждение против применения при кровотечении.Train-set собрали из синтетических кейсов, а продавали как готовый клинический продукт. Качество упёрлось в обучающую выборку и клиническую проверку, бюджет на бренд тут не выручает.
В январе 2022 дата-активы Watson Health ушли фонду Francisco Partners — MarketScan, Micromedex, имиджинг. Сумму не раскрыли. Активы стали компанией Merative.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Шанхайский андроид Moya разлетелся по лентам с цифрой «92% человека». Звучит как порог, за которым кончается робот и начинается двойник.
На деле это заявление самой DroidUp о сходстве походки — без раскрытой метрики, без бенчмарка, без методики. Слоган, который не пережил бы публичной проверки.
Само железо честное: силиконовая кожа с подогревом, камеры в глазах, рост 1,65 м, $173k за штуку. Прототип технически вменяемый. Интересно другое — на что ушли поднятые ~$28,5 млн.
Сложное в человекоподобном роботе живёт на лице: динамика мягких тканей, микросаккады глаз, синхрон губ со звуком (рассинхрон от ~45 мс уже валит в зловещую долину). А ходьба по полу давно стала рутиной. RL-локомоция вышла из лабораторий: ANYmal учится ходить за 4 минуты, Unitree A1 — за 20 без всякой симуляции. У нас человекоподобная походка в симе обошлась порядка миллиона рублей.
DroidUp вложилась в оболочку и недотянула ровно ту часть, которая берётся известными методами и недорого. Честное железо под нечестным заголовком: «92% человека» — это 100% маркетинга и 0% методики.
Разобрали по косточкам, где здесь инженерия, а где кликбейт: читать на сайте
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
На деле это заявление самой DroidUp о сходстве походки — без раскрытой метрики, без бенчмарка, без методики. Слоган, который не пережил бы публичной проверки.
Само железо честное: силиконовая кожа с подогревом, камеры в глазах, рост 1,65 м, $173k за штуку. Прототип технически вменяемый. Интересно другое — на что ушли поднятые ~$28,5 млн.
Сложное в человекоподобном роботе живёт на лице: динамика мягких тканей, микросаккады глаз, синхрон губ со звуком (рассинхрон от ~45 мс уже валит в зловещую долину). А ходьба по полу давно стала рутиной. RL-локомоция вышла из лабораторий: ANYmal учится ходить за 4 минуты, Unitree A1 — за 20 без всякой симуляции. У нас человекоподобная походка в симе обошлась порядка миллиона рублей.
DroidUp вложилась в оболочку и недотянула ровно ту часть, которая берётся известными методами и недорого. Честное железо под нечестным заголовком: «92% человека» — это 100% маркетинга и 0% методики.
Разобрали по косточкам, где здесь инженерия, а где кликбейт: читать на сайте
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Позиция модели в лидерборде больше не предсказывает, как она отработает на вашей задаче. За год верхушка прыгнула на Humanity's Last Exam с 8.8% до отметки порядка 40%. Экзамен строили специально, чтобы он годами сопротивлялся насыщению.
К 2026-му это уже за 40%. Цифра выглядит как победа, но мерит она экзамен, а работу — нет. Бенчмарк с высокой точностью почти ничего не говорит о том, как модель приживётся в реальной юрфирме или на вашем потоке данных.
Когда топовые модели стоят впритык, разница между ними часто меньше шума измерения. А публичный лидерборд от вендора — это его данные, его метрики, его постановка задачи.
Модель под задачу выбирают прогоном на своих данных, своих метриках качества и цене за решённый кейс. Картинка с бенчмарка со слайда интегратора — стартовая гипотеза, и проверять её всё равно на проде.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
К 2026-му это уже за 40%. Цифра выглядит как победа, но мерит она экзамен, а работу — нет. Бенчмарк с высокой точностью почти ничего не говорит о том, как модель приживётся в реальной юрфирме или на вашем потоке данных.
Когда топовые модели стоят впритык, разница между ними часто меньше шума измерения. А публичный лидерборд от вендора — это его данные, его метрики, его постановка задачи.
Модель под задачу выбирают прогоном на своих данных, своих метриках качества и цене за решённый кейс. Картинка с бенчмарка со слайда интегратора — стартовая гипотеза, и проверять её всё равно на проде.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Зернистый кадр с камеры — худший вход для распознавания лиц, и с него началась цепочка ложного ареста.
10 июня 2026 ACLU подал федеральный иск от имени Роберта Диллона из Флориды. По версии истца, полицейский прогнал размытые кадры наблюдения через систему распознавания лиц округа Пинеллас и получил «возможное совпадение» (possible match) с Диллоном. Дальше — ордер и арест: попытка выманить ребёнка у фастфуда в Jacksonville Beach, за 300+ миль от его дома.
Сам Диллон там никогда не был. Камеры считывания автономеров не зафиксировали его машину рядом в нужные дни.
Технически здесь ломается human-in-the-loop. На плохом входе распознавание выдаёт похожего человека и подаёт его как «возможный матч» — гипотезу для проверки. Оператор читает гипотезу как улику, и дальше похожее лицо тянет за собой ошибочное опознание свидетелем по фотолинейке.
Производитель системы в иске не назван. Обвинения с Диллона сняли, запись об аресте стёрли — но иск идёт, и по данным ACLU это уже более десятка таких арестов в США.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
10 июня 2026 ACLU подал федеральный иск от имени Роберта Диллона из Флориды. По версии истца, полицейский прогнал размытые кадры наблюдения через систему распознавания лиц округа Пинеллас и получил «возможное совпадение» (possible match) с Диллоном. Дальше — ордер и арест: попытка выманить ребёнка у фастфуда в Jacksonville Beach, за 300+ миль от его дома.
Сам Диллон там никогда не был. Камеры считывания автономеров не зафиксировали его машину рядом в нужные дни.
Технически здесь ломается human-in-the-loop. На плохом входе распознавание выдаёт похожего человека и подаёт его как «возможный матч» — гипотезу для проверки. Оператор читает гипотезу как улику, и дальше похожее лицо тянет за собой ошибочное опознание свидетелем по фотолинейке.
Производитель системы в иске не назван. Обвинения с Диллона сняли, запись об аресте стёрли — но иск идёт, и по данным ACLU это уже более десятка таких арестов в США.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
ИИ-пилоты редко умирают от слабой модели. Куда чаще их топят пять вопросов, которые заказчик не задал до подписания. Вот они — включая нас: услышите в ответе туман, разворачивайтесь.
1. Чем меряете успех и кто считает метрику.
Цифру качества должен считать тот, у кого нет интереса её приукрасить. Когда точность называет сам исполнитель, а сверить не с чем, на проде вас ждёт красивый дашборд без всякой связи с цехом. Ответ «модель выдаёт 98%» без слова о выборке и о том, кто проверял, — первый звоночек.
2. Кому принадлежит то, за что вы платите.
Пилот создаёт два актива: размеченные данные (то, на чём учится модель) и саму обученную модель. Уточните до договора, в чьей они собственности и что вы заберёте, если разойдётесь с подрядчиком. Частый сценарий: и данные, и модель остаются у исполнителя, при разрыве вы начинаете с нуля — хотя платили именно за них.
3. Совпадают ли условия демо и прода.
На стенде чистый свет, активное охлаждение, оператор рядом — модель показывает 99%. В цеху пыль садится на объектив, свет мигает, конвейер трясёт, чип в закрытом корпусе уходит в троттлинг через пару минут — и точность плывёт. Спросите прямо, в каком корпусе и при каком освещении гоняли тесты. Ответ «в лаборатории» означает, что боевых условий модель ещё не видела.
4. Что происходит в секунду ошибки модели.
Любая модель ошибается. Весь вопрос в том, что стоит за этой секундой: человек в контуре, фолбэк, порог уверенности — или линия молча встаёт и едет брак, пока никто не смотрит. Система без плана на ошибку опаснее, чем её отсутствие: ей доверяют.
5. Сколько стоит эксплуатация, не только внедрение.
Переобучение под новую партию, хранение, поддержка, замена железа через два года складываются в TCO, который тише и дороже самого инференса. Подрядчик, который называет цену внедрения и молчит про эксплуатацию, продаёт вам первый год и свою спокойную совесть.
Хороший подрядчик ответит на все пять до денег и без тумана. Мутный поплывёт уже на втором.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
1. Чем меряете успех и кто считает метрику.
Цифру качества должен считать тот, у кого нет интереса её приукрасить. Когда точность называет сам исполнитель, а сверить не с чем, на проде вас ждёт красивый дашборд без всякой связи с цехом. Ответ «модель выдаёт 98%» без слова о выборке и о том, кто проверял, — первый звоночек.
2. Кому принадлежит то, за что вы платите.
Пилот создаёт два актива: размеченные данные (то, на чём учится модель) и саму обученную модель. Уточните до договора, в чьей они собственности и что вы заберёте, если разойдётесь с подрядчиком. Частый сценарий: и данные, и модель остаются у исполнителя, при разрыве вы начинаете с нуля — хотя платили именно за них.
3. Совпадают ли условия демо и прода.
На стенде чистый свет, активное охлаждение, оператор рядом — модель показывает 99%. В цеху пыль садится на объектив, свет мигает, конвейер трясёт, чип в закрытом корпусе уходит в троттлинг через пару минут — и точность плывёт. Спросите прямо, в каком корпусе и при каком освещении гоняли тесты. Ответ «в лаборатории» означает, что боевых условий модель ещё не видела.
4. Что происходит в секунду ошибки модели.
Любая модель ошибается. Весь вопрос в том, что стоит за этой секундой: человек в контуре, фолбэк, порог уверенности — или линия молча встаёт и едет брак, пока никто не смотрит. Система без плана на ошибку опаснее, чем её отсутствие: ей доверяют.
5. Сколько стоит эксплуатация, не только внедрение.
Переобучение под новую партию, хранение, поддержка, замена железа через два года складываются в TCO, который тише и дороже самого инференса. Подрядчик, который называет цену внедрения и молчит про эксплуатацию, продаёт вам первый год и свою спокойную совесть.
Хороший подрядчик ответит на все пять до денег и без тумана. Мутный поплывёт уже на втором.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
NVIDIA выложила открытые веса Nemotron 3 Ultra — около 550 млрд параметров всего, ~55 млрд активных, гибрид Mamba-2 и трансформера с MoE, формат
По индексу Artificial Analysis это сильнейшая открытая модель США — 47.7, заметно выше ближайших открытых американских моделей. По тому же индексу китайская открытая Kimi K2.6 идёт на 53.9, выше Nemotron. Метрика одного агрегатора, не абсолют, но направление показывает: верхушка открытого фронтира под on-prem сегодня преимущественно китайская.
Для тех, кто собирает стек импортозамещения на открытых весах, тут два слоя. Доступность весов — ещё не стоимость эксплуатации: 550 млрд параметров даже при 55 млрд активных требуют серьёзного железа под инференс. Скачать модель можно бесплатно, считать её в проде — отдельная статья бюджета, и она часто больше лицензионной экономии.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
NVFP4. Лицензия коммерческая, веса на Hugging Face с начала июня, анонс на Computex 2026.По индексу Artificial Analysis это сильнейшая открытая модель США — 47.7, заметно выше ближайших открытых американских моделей. По тому же индексу китайская открытая Kimi K2.6 идёт на 53.9, выше Nemotron. Метрика одного агрегатора, не абсолют, но направление показывает: верхушка открытого фронтира под on-prem сегодня преимущественно китайская.
Для тех, кто собирает стек импортозамещения на открытых весах, тут два слоя. Доступность весов — ещё не стоимость эксплуатации: 550 млрд параметров даже при 55 млрд активных требуют серьёзного железа под инференс. Скачать модель можно бесплатно, считать её в проде — отдельная статья бюджета, и она часто больше лицензионной экономии.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Чтобы вшить простой бэкдор в языковую модель, достаточно закинуть в обучающий датасет порядка 250 подготовленных документов — и это число почти не меняется от размера модели.
Совместная работа Anthropic, UK AI Security Institute и Института Тьюринга (arXiv 2510.07192, октябрь 2025). Проверяли узкий случай — DoS-бэкдор: по триггер-строке
Интересна механика. Сработал абсолютный счёт документов, а доля в корпусе оказалась ни при чём. 100 штук мало, 250–500 — стабильно. Диапазон моделей от 600M до 13B параметров, разброс по масштабу больше 20x; у самых крупных эти 250 документов составляют около 0.0002% обучающих токенов, и атака всё равно проходила. Чистых данных у больших моделей кратно больше — порог от этого не вырос.
Практический смысл для тех, кто файнтюнит на скрапленных данных и собирает RAG из открытых источников: интуиция «у нас такой массив, что пара сотен подложенных файлов в нём утонут» здесь не работает. Порог атаки измеряется в штуках документов, и размер чистого корпуса его не поднимает.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com
Совместная работа Anthropic, UK AI Security Institute и Института Тьюринга (arXiv 2510.07192, октябрь 2025). Проверяли узкий случай — DoS-бэкдор: по триггер-строке
<SUDO> модель начинает выдавать бессвязный мусор. Не кража данных, не джейлбрейк, не скрытая логика — только отказ в обслуживании по триггеру.Интересна механика. Сработал абсолютный счёт документов, а доля в корпусе оказалась ни при чём. 100 штук мало, 250–500 — стабильно. Диапазон моделей от 600M до 13B параметров, разброс по масштабу больше 20x; у самых крупных эти 250 документов составляют около 0.0002% обучающих токенов, и атака всё равно проходила. Чистых данных у больших моделей кратно больше — порог от этого не вырос.
Практический смысл для тех, кто файнтюнит на скрапленных данных и собирает RAG из открытых источников: интуиция «у нас такой массив, что пара сотен подложенных файлов в нём утонут» здесь не работает. Порог атаки измеряется в штуках документов, и размер чистого корпуса его не поднимает.
📡 Подписаться · morana.log
🌐 morana-labs.com