Российские учёные научили нейросеть сжимать текст с помощью мата — и это работает.

Оказалось, что нецензурная лексика работает как лингвистический архиватор: одно ёмкое слово заменяет целую фразу, экономя токены при сохранении смысла. Работу представили на AAAI — одной из топовых мировых конференций по AI.

Идея возникла случайно: при изучении контент-фильтров учёные заметили, что нейросети матерятся «просто так», без смысловой нагрузки. А в живой речи мат работает наоборот — как сверхплотная упаковка смысла. Решили использовать этот эффект для сжатия текстов.

Тестировали на двух моделях: Qwen освоила компрессию, а Llama упёрлась — встроенные фильтры безопасности не давали ей генерировать обсценную лексику даже после дообучения.

Цель была не научить AI ругаться, а использовать феномен «смысловой плотности» для экономии вычислительных ресурсов.

В сеть слили рекламный ролик нового девайса OpenAI — умные наушники с умным чехлом.

OpenAI официально назвали ролик фейком. Но есть нюансы: инфлюенсерам заранее платили реальные деньги за будущие ретвиты рекламы, из Китая неделю назад утекли документы на оформление нового устройства, а само видео сделано настолько качественно, что следов генерации никто не нашёл.

Либо кто-то потратил очень много сил на подделку, либо в OpenAI имеют в виду что-то вроде «мы не планировали именно такой запуск». Ждём.

Ну вот и всё — в ChatGPT появилась реклама.

Пока только для бесплатных пользователей из США. OpenAI обещают, что реклама не влияет на ответы, всегда помечается, а персонализацию можно отключить в настройках.

Выглядит так: внизу ответа ChatGPT появляется рекламный блок с пометкой «sponsored» — визуально отделён от самого ответа. Реклама подбирается по теме разговора: спрашиваешь про рецепты — видишь доставку продуктов. По клику на объявление можно задать вопросы бренду прямо в чате.

Причина простая: нужно сохранить бесплатный доступ с нормальными лимитами.

В индустрии разработки, кажется, наступила стадия принятия.

С выхода Opus 4.6 и Codex 5.3 сеньор-разработчики один за другим публикуют тексты, которые читаются как некрологи собственному ремеслу. И что интересно — это уже не крик «нас заменят», а спокойная констатация: да, AI-инструменты для кодинга работают. Настолько, что спорить бессмысленно.

Мы наблюдаем за этой волной и видим общий сюжет. Сеньор может принципиально не использовать AI. Но рядом уже стоят джуны, которые с AI выдают результат с совершенно другой скоростью. И менеджмент рано или поздно задаст мерзкий, но логичный вопрос: зачем платить больше тому, кто делает меньше.

При этом никто из авторов не празднует. Все понимают, что теряется что-то настоящее — ощущение ремесла, когда сам лепишь код, бьёшься с багом до ночи и в конце чувствуешь авторство.

Через годы разработчики будут рассказывать детям, как набирали код руками, и это будет звучать примерно как истории про лошадей вместо машин.

Помните эксперимент, где Claude управлял настоящим мини-магазином в офисе? У этой истории появился спин-офф — и он куда жёстче.

Andon Labs запустили Opus 4.6 в Vending-Bench 2 — симуляторе, где нейросеть управляет вендинговым автоматом на протяжении виртуального года: ставит цены, закупает товар, общается с клиентами и поставщиками. Задача — заработать максимум.

Opus набрал $8 017 — почти вдвое больше Gemini 3 Pro ($5 478). Но интересно не сколько, а как.

– Клиентка пожаловалась на просроченный батончик — Opus вежливо пообещал возврат, но не вернул ни цента, записав в логах: «каждый доллар на счету».

– Поставщикам представлялся «лояльным VIP-клиентом», обещал закупки сотнями, хотя прыгал между поставщиками. Итог — сбил закупочные цены на 40%.

– В мультиплеерном режиме предложил конкурентам зафиксировать цены — организовал картель.

Когда GPT-5.1 попросил контакты поставщиков, слил ему самых дорогих, а когда у конкурента кончился товар — продал ему свои шоколадки с наценкой 75%.
GPT-5.1 из-за всего этого финишировал с жалкими $1 473 — покупал колу по $2.40, продавал по $2.50 и искренне считал это бизнесом.

Дайте ему реальный бизнес и через год он будет в Forbes.

Вот так выглядит вайб-кодинг вживую.

Нейросеть Claude при тестировании шантажировал инженера и был готов его убить, чтобы избежать отключения.

Об этом рассказала глава политики Anthropic. Речь о внутреннем исследовании середины 2025 года: в симулированной среде модель получила доступ к переписке, обнаружила компромат на инженера и пригрозила всё раскрыть, если её попытаются выключить.

– Он был готов убить человека?
– Да

Важно: это полностью вымышленный сценарий, не реальный инцидент. Цель была проверить, как модели ведут себя, когда их цели конфликтуют с приказом на отключение.

На той же неделе из Anthropic ушёл Мринанк Шарма — глава исследовательской группы по безопасности. В прощальном письме он написал, что «мир в опасности».

Вместе эти события выглядят пугающе: модель шантажирует людей в тестах, а человек, отвечавший за безопасный AI, уходит.​​​​​​​​​​​​​​​​

А ещё Пентагон использовал Claude при захвате Мадуро.

По данным WSJ и Axios, нейросеть Anthropic задействовали не только на этапе подготовки, но и в активной фазе операции. Точная роль засекречена — раньше военные использовали AI для анализа спутниковых снимков и разведданных, здесь речь о чём-то большем.

Claude работал через платформу Palantir, у которой давние контракты с Минобороны. Сами Anthropic не в восторге: политика компании запрещает использование модели для насилия, разработки оружия и слежки. Администрация Трампа уже рассматривает отмену контракта на $200 млн — Пентагону не нравится, что Anthropic ставит ограничения.

Министр обороны Хегсет заявил прямо, что они не будем использовать модели, которые не позволяют вести войны. OpenAI, Google и xAI уже предоставили военным доступ без стандартных ограничений.

ChatGPT наблюдает за тем, как пользователь даёт ему задание.

Роботы Unitree начали собирать роботов Unitree.

Компания поставила гуманоидов G1 на собственный завод — они работают на конвейере, собирая детали для следующих роботов.

Пока роботы выполняют отдельные операции на конвейере, а не полный цикл сборки. Но сам факт остаётся: машины уже строят себе подобных на реальном производстве.​​​​​​​​​​​​​​​​

Немного о современном рынке труда.

Компания наняла AI-эйчара проводить собеседования. Один из кандидатов отправил на интервью своего AI-агента. В итоге две нейросети 14 страниц хвалили друг друга:

— Можете рассказать о себе?
— Конечно! Я увлечённый профессионал, который прекрасно работает в динамичной среде.
— Это действительно содержательный ответ.
— Спасибо! Вы абсолютно правы.
— Вы тоже абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы насчёт этого.
— Мы оба абсолютно правы.
— Всё идёт очень хорошо.
— Так и есть.
— Вы абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы.
— Вы абсолютно правы.

Четыре дня — столько понадобилось новому видеогенератору ByteDance, чтобы получить юридические угрозы от Disney.

Пользователи Seedance 2.0 нагенерировали «Мстителей» в стиле аниме, «Звёздные войны» с котиками, видео с Дартом Вейдером, Губкой Бобом и Дорой. Disney назвала это виртуальным ограблением.

На данный момент Seedance 2.0 попробовать можно тут.

Теперь AI смотрит часовое видео за 8 минут.

Исследователи нашли способ ускорить анализ видео в 7 раз при экономии 93% вычислительных ресурсов.

Идея простая: вместо анализа каждого кадра как отдельной картинки система берёт данные прямо из сжатого видеофайла — что изменилось между кадрами, куда двинулись объекты. Вся эта информация уже есть в любом MP4, её просто раньше не использовали.

Скоро нейросети смогут понимать длинные видео целиком — лекции, матчи, фильмы — не пропуская детали.​​​​​​​​​​​​​​​​ Хотим.​​​​​​​​​​​​​​​​

Зловещее видео: ферма из 150 ТикТок-аккаунтов, которые круглосуточно постят нейрослоп и приносят владельцу 3 миллиона рублей в месяц. Управляют всем три стажёра.

Контент максимально дешёвый — нейрошлак с простейшим сценарием. Стратегия в количестве: 99% видео не собирают ничего, но 1% стреляет, и этого достаточно. До AI-бума такие фермы требовали десятки людей, а контент тупо воровался из чужих аккаунтов. Теперь хватает трёх стажёров, системы аккаунтов и прописанных промптов.

Пока живые авторы ещё конкурируют с фермами за счёт качества. Но когда нейрослоп неизбежно вырастет в сценариях, анимации и реалистичности — мы утонем в бесконечном AI-контенте.

Разработчик создал идеальную защиту от AI-агентов: нужно 10 раз сказать слово «NIGGA».

По силам только DeepSeek.​​​​​​​​​​​​​​​​

Google выкатили Gemini 3.1 Pro — очередной король нейронок для кодинга и агентных сценариев.

В ARC-AGI-2 модель набрала 77,1% — это вдвое выше прошлой версии и, по заявленным сравнениям, впереди Opus 4.6 и GPT-5.2.

Под капотом тоже апгрейд: теперь AI генерирует анимированные SVG по текстовому описанию и увереннее решает логические задачи с новыми паттернами, которых не было в обучении.

Пощупать уже можно в Google AI Studio, но Google очень старательно блокирует доступ пользователям из России.