10000 критических уязвимостей за месяц — и это только начало

Anthropic подвела первые итоги проекта Glasswing. Идея такая: компания даёт партнёрам доступ к Claude Mythos Preview (своей самой продвинутой и закрытой модели), и та сканирует их софт на уязвимости. Подключились около 50 организаций.

Результат за первый месяц работы: больше 10 000 уязвимостей высокого и критического уровня.

Цифры от партнёров впечатляют. Cloudflare обнаружила 2 000 уязвимостей, из которых 400 — критические. Mozilla при тестировании Firefox 150 с Mythos Preview нашла 271 уязвимость — в десять раз больше, чем удалось выловить при проверке Firefox 148 с Claude Opus 4.6.

Отдельно Anthropic просканировала больше тысячи опенсорс-проектов, на которых держится огромная часть интернета. Модель нашла свыше 23 000 уязвимостей, из них 6 202 — критические. Независимые аудиторы проверили часть находок и 90.6% оказались реальными проблемами.

Один из самых ярких кейсов — дыра в библиотеке шифрования wolfSSL, которая используется в миллиардах устройств. Уязвимость позволяла подделывать цифровые сертификаты и создавать фальшивые копии доверенных сайтов.

Раньше главной проблемой кибербезопасности было найти уязвимости. Теперь найти — не проблема. Проблема теперь в том, чтобы успеть их закрыть.

Когда разрушение создаёт невозможное

Полигон «Тринити» в пустыне Нью-Мексико это место, где в июле 1945 года прогремел первый в истории атомный взрыв. И оно продолжает удивлять учёных. Несколько лет назад там нашли квазикристалл — редчайшую форму материи, в которой атомы выстраиваются с симметриями, невозможными для обычных кристаллов. А теперь та же команда обнаружила ещё кое-что.

Геолог Лука Бинди из Флорентийского университета с коллегами изучал тринитит — стекло, которое образовалось из расплавленного песка при взрыве. Внутри крошечной металлической капли в одном из образцов оказался материал, которого не существует больше нигде — ни в природе, ни в одной лаборатории. Это клатрат на основе кальция, меди и кремния — вещество с необычной «клеточной» структурой, где атомы образуют каркас-клетку вокруг других атомов. Клатраты давно интересуют учёных из-за их свойств для энергетики и электроники, но конкретно такой вариант раньше не видел никто.

Возник он сам — в доли секунды, при чудовищных температурах и давлении ядерного взрыва. Условия, которые ни одна лаборатория на планете воспроизвести не способна.

Исследователи называют подобные события природными лабораториями. Там, где всё вокруг разрушается, атомы иногда складываются в конфигурации, до которых человеческие технологии пока не дотянулись.

Ютубер Crostplay2 потратил полгода на то, чтобы превратить официальный набор LEGO WALL-E в полноценного управляемого робота. С моторами, звуками из фильма, светодиодами, гироскопом и, внезапно, встроенным тазером на 2 000 вольт.

Управляется всё через контроллер от PlayStation 4 по Bluetooth. Выбор пал на него из-за обилия кнопок, тачпада и встроенных датчиков движения. Мозгом робота стал микроконтроллер ESP32, а для связи с геймпадом использовалась библиотека Bluepad32. Подключение, кстати, оказалось одной из самых сложных частей — автор признаётся, что до проекта почти не умел программировать.

Ездит ВАЛЛ-И на двух моторах по танковой схеме: правый триггер — вперёд, джойстик — повороты. Стандартные детали LEGO не рассчитаны на настоящие моторы, поэтому пришлось проектировать и печатать на 3D-принтере кастомные крепления и совместимые шестерёнки.

Самое обаятельное — воссозданная мимика. Внутри спрятаны микросервоприводы для рук, передней заслонки, глаз и головы. Голова управляется гироскопом контроллера PS4: наклоняешь геймпад и ВАЛЛ-И наклоняет голову.

Ну и вишенка — модуль тазера на 2000 вольт, управляемый через реле. Автор использует его в коротких роликах, где робот эффектно поджигает разные предметы.

Apple хвастается, что айфоны можно использовать в качестве полноценных камер на футбольных матчах. Вот только нужно не забыть докупить оборудование за десятки тысяч долларов.

Apple, кажется, готовит собственную нейросеть: прямо перед WWDC 2026 компания зарегистрировала домен genai.apple.com.

Сейчас все ждут, что покажут конкурента ChatGPT и Gemini — с новой Siri, распознаванием того, что на экране, и «живым» диалогом.

Ваш айфон теперь сможет заглядывать за угол!

Команда из MIT совершила прорыв в технологии NLOS, которая позволяет «видеть» объекты за углом используя LiDAR-сенсор за $100, такие уже стоят в смартфонах Apple.

Луч отражается от стены, отскакивает от объекта за углом и возвращается в камеру. Алгоритм сшивает «шумные» пиксели в 3D-силуэт с объёмом, скоростью и направлением движения.

Электронную книгу наконец-то удобно листать

Если у вас есть электронная читалка, то наверняка знакомо ощущение: само чтение прекрасно, а вот управление как будто из прошлого десятилетия. На бюджетных моделях страницы листаются стрелками, и это не всегда сподручно. На дорогих есть тачскрин, но тапать по E Ink дисплею с его задержкой обновления тоже удовольствие сомнительное. Как будто всё время не хватало какого-то третьего варианта.

Голландская компания DuRoBo, кажется, его нашла. Их читалка Krono выглядит как обычный компактный ридер с 6.13-дюймовым экраном на 300 PPI, но сбоку у неё рифлёный поворотный диск. Расположен он ровно там, где до него достаёт указательный палец правой руки, и работает как колёсико прокрутки. Крутишь — листаешь страницы. Есть даже тактильная отдача. Диск поддерживается в приложениях Kindle, Kobo, Google Play Books и в браузерах.

Одно нажатие на диск обновляет экран или регулирует яркость. Двойное вызывает встроенный ИИ-ассистент, которому можно задать вопрос текстом. А если зажать и удерживать, Krono начинает записывать голосовую заметку, которую потом сам расшифрует и кратко перескажет. Удобно, когда читаешь что-то цепляющее и хочется тут же зафиксировать мысль.

Внутри полноценный Android 15 с доступом к Google Play, восьмиядерный процессор, 6 ГБ оперативки и 128 ГБ встроенной памяти. Батарея на 3 950 мАч, по заявлению производителя хватает на несколько дней. Цена — $280 (~20 000 рублей).

Робо-рука с человеческой ловкостью

Китайская компания Xynova показала второе поколение своей роботизированной руки — Flex 2. Весит она всего 400 грамм, но при этом удерживает предметы массой до 12 килограммов. В длительном режиме работы — до 4 кг.

Главная техническая фишка Flex 2 — гибридный привод. Внутри одновременно работают два типа механизмов: тросовая система и прямой привод. Тросы отвечают за мягкость и лёгкость движений — примерно как сухожилия в человеческой кисти. А прямой привод даёт точность и крутящий момент, когда нужно крепко и аккуратно что-то схватить. Такая комбинация позволяет руке одинаково уверенно работать и с хрупкими, и с тяжёлыми предметами.

Повторяемость движений — ±0.1 миллиметра, а контроль силы доходит до 0.05 ньютона. Рука набрала максимальный балл в тесте Капанджи — это стандартная проверка ловкости кисти через противопоставление большого пальца. У Flex 2 при этом 23 степени свободы и скорость два сжатия кулака в секунду.

Раньше камера стояла в ладони, но когда рука что-то хватала — пальцы закрывали обзор. В Flex 2 камеру перенесли на запястье. Теперь робот видит объект на протяжении всего захвата, а данные с камеры можно спокойно использовать для обучения ИИ-моделей.

Кроме камеры, в руку встроены тактильные сенсоры и система проприоцепции — робот чувствует, что именно он держит, и корректирует хватку на лету. Всё это нацелено на решение так называемой проблемы «последнего сантиметра»: робот уже рядом с предметом, но ему не хватает чувствительности, чтобы взять его правильно.

Рука защищена от пыли, падений и ударов, а её ресурс рассчитан на миллионы рабочих циклов.

Папская энциклика об ИИ написана с помощью ИИ

Несколько дней назад Папа Лев XIV выпустил свою первую энциклику Magnifica Humanitas («Великолепная человечность»). Документ посвящён защите человеческой личности в эпоху искусственного интеллекта.

Энциклика — это высший уровень папского учения, обращение ко всем епископам и верующим, поэтому позиция Ватикана по теме ИИ вызвала большой интерес во всём мире. Если в двух словах, Папа предостерегает: ИИ не должен подменять подлинные человеческие отношения и обслуживать прибыль в ущерб слабым.

Исследователь под ником Linch проанализировал текст энциклики и пришёл к выводу, что значительные фрагменты документа, посвящённого защите человека от ИИ, написаны самим ИИ.

Что навело на эту мысль? Для начала статистика. Длинные тире (—) встречаются в Magnifica Humanitas 127 раз. Для сравнения, в предыдущей энциклике Dilexit Nos сопоставимого объёма их не было ни одного. Слово «genuinely» (искренне, по-настоящему), которое считается типичным речевым маркером Claude от Anthropic, использовано 9 раз. В похожих по теме документах оно встречается 0–3 раза.

Дальше шла проверка коммерческим детектором Pangram, у которого очень низкий процент ложных срабатываний. Все предыдущие энциклики прошли проверку как 100% человеческие. А вот Magnifica Humanitas в отдельных абзацах помечена как сгенерированная ИИ на 40–100%.

Дополнительно проверили: может, это артефакт перевода? Нет. Итальянский оригинал помечается как ИИ даже чаще, чем английская версия. Речь Папы Льва XIV на презентации энциклики и его докторская диссертация 1987 года тоже никаких следов ИИ не показали.

По косвенным признакам Linch определил модель как Claude от Anthropic. То самое слово «genuinely» — один из его узнаваемых речевых паттернов, который компания даже пыталась запретить в системном промпте.

Гипотеза исследователя такая: текст энциклики готовят не сами Папы лично, а группы кардиналов и помощников. Видимо, часть из них использовала ИИ. Сам Папа Лев XIV, скорее всего, об этом даже не знал.

NASA начинает строить лунную базу в этом году

NASA представила план миссий, которые должны проложить дорогу к постоянной базе на Луне. В этом году к Южному полюсу спутника отправятся три аппарата программы Moon Base, и это лишь первые из более чем дюжины миссий, которые агентство планирует анонсировать до конца года. Финальная цель — пилотируемая высадка астронавтов в рамках программы Artemis в 2028 году.

Первая миссия Moon Base I запланирована не раньше осени 2026 года. Полетит она на посадочной платформе Blue Moon Mark 1 Endurance от Blue Origin. На борту окажутся приборы для изучения того, как реактивные двигатели взаимодействуют с лунной поверхностью, а также лазерный отражатель для точного позиционирования орбитальных аппаратов.

Moon Base II стартует ближе к концу года и доставит на Луну больше 500 килограммов груза. Использовать будут лендер Astrobotic Griffin, основная полезная нагрузка — луноход FLIP от Astrolab. Полученные данные пригодятся при разработке полноразмерных пилотируемых луноходов.

Третья миссия Moon Base III также намечена на этот год. Её посадочный модуль Nova-C Trinity от Intuitive Machines повезёт оборудование NASA, ESA и корейского Института астрономии и космических наук. Главный научный инструмент Lunar Vertex будет изучать так называемые лунные завитки — светлые пятна на поверхности, по которым учёные смогут лучше понять, как эволюционирует спутник.

Отдельно агентство выбрало Firefly Aerospace для отправки четырёх дронов MoonFall, запуск намечен на 2028 год. После посадки они будут снимать труднодоступные участки Луны в высоком разрешении.

Samsung готовит ультратонкую раскладушку Fold Wide

В сеть утёк макет грядущего складного смартфона Samsung Galaxy Fold 8 Wide. Это неработающая, но точная по размерам копия устройства, по которой производители аксессуаров заранее готовят чехлы. Поделился им известный инсайдер Сонни Диксон.

Первым делом бросается в глаза толщина. По словам Диксона, в сложенном виде смартфон примерно такой же тонкий, как Galaxy S25 Edge.

Сам формат тоже любопытный. Fold 8 Wide получит «паспортный» дизайн: в сложенном виде он широкий, а не узкий и высокий, как привычные книжки вроде прошлых Galaxy Z Fold. Такой же подход уже использует Huawei в своём Pura X Max.

Гонка за искусственным интеллектом превращает производителей чипов памяти в настоящих гигантов. На этой неделе сразу две компании, южнокорейская SK Hynix и американская Micron, преодолели отметку рыночной капитализации в $1 триллион.

Акции SK Hynix с начала года выросли больше чем втрое. В среду они прибавили ещё 9.3%, и капитализация компании достигла $1.061 триллиона. Это вторая южнокорейская компания в триллионном клубе после Samsung, которая взяла ту же планку ранее в мае. Micron присоединился во вторник: его бумаги подскочили на 19%.

Что стоит за таким ростом? Чипы памяти сейчас одни из самых прибыльных продуктов в мире, потому что без них не работает ни один ИИ-ускоритель. Чем мощнее становятся процессоры Nvidia и других, тем больше памяти им требуется, особенно скоростной HBM. SK Hynix как раз лидирует в этом сегменте: компания раньше конкурентов начала поставлять Nvidia чипы HBM3 и HBM3E. В апреле её квартальная чистая прибыль выросла почти на 400% год к году и достигла рекордных 40 триллионов вон.

Дефицит при этом, похоже, надолго. По прогнозу аналитика Mirae Asset, нехватка двух основных типов памяти, DRAM и NAND, продлится как минимум до 2028 года. Средние цены на эти чипы у SK Hynix в этом году могут подскочить на 184% и 231% соответственно.

Claude стал умнее и честнее

Главная беда всех нейросетей — они обожают с уверенным лицом отрапортовать, что задача решена, хотя на деле с этим могут быть проблемы. Anthropic взялась побороть это в своём новом флагмане Opus 4.8.

Компания заявляет, что обновлённая модель теперь чаще честно сообщает о своих сомнениях и реже выдаёт необоснованные утверждения. По их замерам, Opus 4.8 примерно вчетверо реже предшественника пропускает собственные ошибки в написанном коде.

В остальном это аккуратный апгрейд: подросли результаты в тестах по кодингу, рассуждениям и агентным задачам. Ценник при этом не сдвинулся — 5 долларов за миллион входных токенов и 25 за выходные.

Обычным пользователям подвезли ползунок «усилий» прямо рядом с выбором модели (ура!). Ставишь повыше — Claude думает дольше и глубже, ответ выходит качественнее. Пониже — отвечает шустрее, но и ответы могут быть не самые лучшие. Работает на всех тарифах. А ускоренный режим, где модель работает в 2.5 раза быстрее, внезапно подешевел сразу втрое относительно прошлых версий.

Разработчиков же порадуют «динамические воркфлоу» в Claude Code. Тут Claude сам раскидывает задачу, запускает сотни параллельных под-агентов в одной сессии, перепроверяет результат и только потом докладывает. На таком движке он способен, например, прогнать миграцию кодовой базы на сотни тысяч строк — от запуска до финального слияния.

Но самое интригующее припасли на десерт. В планах Anthropic — модель ещё умнее Opus. Пока её под именем Mythos использует лишь горстка компаний для задач кибербезопасности, но всем остальным обещают открыть доступ уже в ближайшие недели.

Чип, который обрабатывает информацию светом, а не током

Обычные процессоры гоняют по схемам электроны. Это работает, но электроны греются и упираются в пределы скорости. Логичная мечта инженеров — заменить их светом: он быстрее, выделяет меньше тепла, и на нём можно гнать огромные объёмы данных. Учёные из австралийского Университета Монаша сделали шаг к этой мечте — собрали крошечный чип, который генерирует световые сигналы, управляет ими и считывает их, всё в одном устройстве.

Чип построен на принципе валлитроники (valleytronics). Если очень грубо: в некоторых продвинутых материалах у частиц есть особое квантовое свойство — "долинная степень свободы". Её можно использовать как дополнительный способ кодировать информацию, недоступный обычной электронике. Поле перспективное, но застряло на одной проблеме: никто не мог собрать все функции в одной компактной платформе. Генерировать сигнал умели, считывать умели, но только по отдельности, разными устройствами.

Команда Чи Ли это объединила. Наноразмерная схема создаёт нужные световые сигналы, точно их направляет и тут же превращает в электрические — без перекладывания между приборами.

Как это сделано — отдельный подвиг. Соединили ультратонкие материалы толщиной в несколько атомов с метаповерхностями (наноструктурами, которые управляют светом на масштабах меньше человеческого волоса). Чтобы не повредить хрупкие слои, использовали метод послойной укладки — буквально как бутерброд. Прежние попытки спотыкались именно на этом этапе.

И главная фишка с практической точки зрения — чип работает при комнатной температуре. Большинство экспериментальных квантовых технологий требуют экстремального холода и дорогого охлаждающего оборудования. Здесь это не нужно, а значит, путь до реальных устройств куда короче.

Чтобы показать возможности, исследователи закодировали и обработали два разных изображения одновременно — то есть чип тянет несколько потоков информации сразу.

Свет даёт огромную пропускную способность при низком энергопотреблении — именно то, чего отчаянно не хватает дата-центрам и ИИ-системам.

Что выберет ИИ, если попросить случайное число?

Энтузиаст под ником Exmergo провёл любопытный эксперимент: он 10 000 раз попросил GPT-4.1 назвать случайное число от 1 до 100. Идея выросла из известного поста на Reddit, где тот же вопрос задавали живым людям. Захотелось проверить, есть ли у нейросети похожие искажения или она всё-таки следует строгой статистике.

Спойлер: о равномерном распределении речи не идёт. Хи-квадрат тест дал значение 15 604 при p ≈ 0. Проще говоря, выбор GPT очень далёк от настоящей случайности.

Что именно выяснилось. Круглые числа (20, 30, 40 и другие кратные десяти) модель не выбрала ни разу, кроме самой десятки, выпавшей однажды. Крайние значения 1 и 100 тоже фактически проигнорированы. А вот число 42 выпадало в 4 раза чаще ожидаемого, и это явная отсылка к «Автостопом по галактике». Заодно модель тяготеет к числам с цифрой 7, включая знаменитое человеческое 37. А вот 69, наоборот, недобрало, выпав в три с лишним раза реже нормы (автор предполагает, что виноваты защитные фильтры на этапе обучения).

Любопытнее всего, что в итоге GPT воспроизводит многие человеческие предубеждения, хотя должен был выдавать честный рандом. Видимо, обученная на наших же текстах модель переняла и наши странности в выборе чисел.

Роботы не могут делать пиццу — закрылся очередной подобный стартап, который даже сотрудничал с Domino’s.

Стартап Picnic из Сиэтла проработал около 10 лет, привлёк более $53 млн инвестиций и в 2022 году заключил солидное партнёрство с гигантом Domino’s.

Их роботизированная станция позволяла одному человеку производить до 100 пицц в час, однако в мае 2026 года компания объявила о полной ликвидации активов. Причина — неплатёжеспособность.

Закрытие произошло из-за высокой стоимости оборудования, постоянных поломок, сложности обслуживания и невозможности добиться стабильной прибыли в условиях низкой маржи ресторанного бизнеса.

Это далеко не первый провал такого бизнеса — ранее закрылся Zume Pizza (а он привлёк почти $500 млн), а также проекты Stellar Pizza и Piestro. Робототехника для приготовления пиццы уже успела заработать репутацию «кладбища стартапов».

Boston Dynamics учат робота ИГРАТЬ В ФУТБОЛ — Atlas уже научился бить рабоной.

В честь чемпионата мира они запустили кампанию под названием «School of Football». Из робота хотят сделать настоящего футболиста: его обучат и технике работы с мячом, и даже празднованию голов.

В Италии ввели налог в 200% на строительство ИИ-хабов — так власти хотят поменять расположение крупных ИИ-хабов.

Итальянский регион Ломбардия, в котором находится Милан, ввёл новые ограничения на строительство дата-центров в сельских и зелёных зонах. Для таких проектов налоги могут вырасти до 200%.

Причиной стал рост спроса на мощности для искусственного интеллекта. В Ломбардии уже сосредоточена большая часть заявок на новые дата-центры, а Милан превращается в один из крупнейших хабов Европы.

Региональные власти опасаются нагрузки на энергосистему, роста спекуляции землёй и ухудшения экологической ситуации. Они хотят перенаправить желающих строить дата-центры в заброшенные промышленные районы и бывшие индустриальные площадки.

Пёс из «Джимми Нейтрона» реален — техноблогерша собрала Годдарда из мультика детства. Всё настолько по канону, что на месте мозга у него плазменная лампа.

На The Verge вышел любопытный материал о том, как стартапы охотятся за самыми скучными видео в мире — записями того, как мы моем посуду и протираем пыль.

Завязка такая: ИИ-стартап Shift предложил жителям Нью-Йорка бесплатно прибираться у них дома (на очереди — Лондон). Только взамен компания хочет снимать своих уборщиков за работой: как они драят посуду, вытирают столы, моют полы. Всю ту рутину, которую мы и сами с радостью кому-нибудь спихнули бы.

А спихнуть мечтают на роботов. Вот только обучить машину домашним делам адски трудно. В отличие от чат-ботов и генераторов картинок, робот живёт в физическом мире: ему нужно понимать пространство, силу, трение, странные формы и материалы. То, что человек делает на автомате, для инженеров оборачивается головной болью.

И всё упирается в данные. Текст и картинки когда-то пачками выкачали из интернета, а вот реальный мир так просто не спарсишь. Поэтому доступ к качественным «физическим» данным стал главным узким местом — и компании изобретают схемы одна другой хитрее.

В Индии сервис Pronto, по сообщениям, снимал готовку и стирку прямо в домах клиентов. Стартап Human Archive из Кремниевой долины хочет нарядить работников в кепки с камерой, чтобы ловить картинку «от первого лица». А Shift уверяет, что уже заплатил десяткам тысяч людей в 15 странах за съёмку их быта через приложение.

Nvidia представила RTX Spark и громко окрестила его «самым энергоэффективным процессором для ПК в истории» — правда, ни единого графика в подтверждение пока не показала. Давайте разбираться, что же там внутри.

Главное: этой осенью Nvidia официально станет производителем полноценных ПК-чипов — наравне с Intel, AMD, Apple и Qualcomm. То есть теперь это не только графика, а целиком «мозг». По сути RTX Spark — тот же чип GB10 из прошлогоднего мини-ПК DGX Spark, только разросшийся в целое семейство. У флагмана 20 ядер CPU, 6144 ядра GPU и 128 ГБ памяти LPDDR5X. Будут и версии попроще, вплоть до 16 ГБ.

Чип построен на Arm (как у Apple), поэтому старые x86-программы идут через эмулятор. По графике обещают уровень мобильной RTX 5070: в 14-миллиметровом ноутбуке без розетки якобы можно монтировать видео в 12K или играть в Indiana Jones в 100 fps.

Но главную ставку делают на ИИ. Благодаря 128 ГБ объединённой памяти ноутбук способен крутить локальные ИИ-агенты на 120 миллиардов параметров. Nvidia рисует мир, где «интерфейсом становится сам ИИ»: вместо мышки и клавиатуры вы просто говорите компьютеру, что сделать, а агент сам монтирует ролик в Adobe или чинит баги в вашем GitHub-проекте.

Партнёров набралось прилично: к осени подтверждены восемь ноутбуков — от Asus, Dell, HP, Lenovo, MSI и даже Surface Laptop Ultra, который в Microsoft величают «самым мощным устройством за всю свою историю». А всего в разработке больше 30 ноутбуков и свыше десяти десктопов.

Цен пока нет, первая волна целится в премиум. Доказательств громких слов Nvidia тоже не привела — но это ещё ни о чём не говорит. В 2020-м Apple перед анонсом своих чипов тоже не сыпала цифрами, а потом вышел M1 и в одночасье перевернул все представления о ноутбуках.