Выручка Zscaler подскочила на 25%: как ИИ-агенты меняют правила корпоративной безопасности

В отчете за свой четвертый финансовый квартал Zscaler отчиталась о выручке в $898,2 млн (+25% за год) и портфеле контрактов ARR в $3,77 млрд.
Главным драйвером ускорения стал спрос корпораций на защиту от автономных агентов и контроль языковых моделей.

🛡 Новая сущность: агент вместо сотрудника:
Классическая безопасность строилась на связке «пользователь, рабочая станция и приложение».
Автономные агенты ломают этот периметр: софт сам принимает решения, вызывает сторонние API, читает базы данных и исполняет команды от лица людей.
Корпоративные службы безопасности столкнулись с двойным риском:
Атаки через агентов: скрытые инструкции в документах заставляют ассистентов сливать коммерческую тайну наружу.
Атаки от имени ИИ: злоумышленники запускают автономные рои для непрерывного поиска уязвимостей и сборки эксплойтов на машинной скорости.

⚙️ Архитектура Zero Trust для нечеловеческих сущностей:
Глава Zscaler Джей Чодри подчеркнул: подключать агентов к общей корпоративной сети недопустимо.
Платформа адаптирует архитектуру нулевого доверия под новую реальность:
Агент изолируется от сети и соединяется только с нужным сервисом на время одного действия.
Модули AI Guard фильтруют контекст запросов на лету, блокируя утечки закрытых данных через промпты.
Системы Agentic SecOps используют защитных ИИ-агентов для перехвата угроз без ожидания оператора.

💼 Зачем бизнесу и индустрии:
Эпоха простых чат-ботов позади: бизнес отдает агентам ключевые процессы в кодинге, финансах и поддержке.
Получая право на действие в инфраструктуре, агент становится сущностью с максимальным уровнем риска.

Отчет Zscaler подтверждает, что бюджеты кибербезопасности теперь растут не по числу живых сотрудников, а по числу автономных цифровых агентов в штате компании.

#Zscaler #кибербезопасность #агенты #бизнес
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube

Hugging Face открыла speech-to-speech: модульный голосовой агент на замену OpenAI Realtime

Hugging Face выложила в открытый доступ модульный пайплайн speech-to-speech для создания сверхбыстрых голосовых ассистентов реального времени.

Вместо закрытых облачных API разработчики получили локальный стек, где любой блок заменяется флагом в консоли.

🎙 Четыре независимых потока:
Архитектура построена как каскад из четырех модулей в отдельных потоках, связанных быстрыми очередями:

Детектор Silero VAD с модулем Smart Turn предугадывает конец мысли и не обрывает речь на естественных паузах.

Распознавание речи через Parakeet TDT или Whisper переводит звук в текст с минимальной задержкой.

Языковая модель (llama.cpp, vLLM или внешний сервис) генерирует ответ потоком.

Синтез речи на Qwen3-TTS или Kokoro озвучивает ответ сразу по мере поступления первых токенов.

⚡️ Мгновенное перебивание и совместимость:
Сложная проблема голосовых систем: естественное прерывание диалога человеком.
Разработчики встроили сквозной счетчик поколений: стоит пользователю заговорить, система гасит токены в полете и сбрасывает буфер звука.
Сервер отдает протокол OpenAI Realtime через WebSocket и WebRTC: клиенты переключаются на локальный хост сменой одного адреса.

🤖 От ноутбука до боевых роботов:
Стек предельно бережлив к ресурсам: полностью локальная сборка на Apple Silicon требует всего 7,5 ГБ памяти.
Кодовая база проверена практикой: этот стек управляет живым диалогом тысяч роботов Reachy Mini в реальной эксплуатации.

💼 Зачем бизнесу и разработчикам:
Голосовые ассистенты перестали быть закрытой монополией провайдеров.
Открытый проект позволяет бизнесу собирать речевые сервисы под свои задачи: менять языки, подставлять фирменные голоса и сохранять полную приватность данных внутри контура компании.

#SpeechToSpeech #HuggingFace #аудио #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | Дзен

AMD бросает вызов NVIDIA в локальном инференсе: представлена рабочая станция Threadripper Halo с 2,6 ТБ памяти

На выставке IFA 2026 компания AMD представила рабочую станцию Threadripper Halo Station с жидкостным охлаждением.
Система рассчитана на локальный запуск флагманских моделей размером свыше одного триллиона параметров прямо на рабочем месте.

🖥 Архитектура персонального суперкомпьютера:
В основу заложен 96-ядерный 192-поточный процессор Ryzen Threadripper PRO 9995WX (Zen 5, буст до 5,4 ГГц) со 128 линиями PCIe 5.0.
За ускорение отвечают до четырех карт Instinct MI350P (CDNA 4, 3 нм).
В топовой сборке станция оснащается 576 ГБ памяти HBM3e с пропускной способностью до 16 ТБ/с и до 2 ТБ оперативной памяти DDR5. Совокупный объем адресуемой памяти достигает 2,6 ТБ, что в 3,4 раза больше, чем у NVIDIA DGX Station.

⚡️ Автономия от облачных провайдеров и экономия на агентах:
Главная цель AMD: переход от простых чат-ботов к роям автономных агентов. По оценке аналитиков Signal65, агентные рабочие процессы со сложными цепочками вызовов инструментов сжигают до 15 раз больше токенов по сравнению с классическими диалогами.
Gartner прогнозирует, что к 2028 году корпоративные затраты на облачные токены могут превысить зарплаты разработчиков-людей.
Локальная станция позволяет не оглядываться на проблемы с сетью, не смотреть на счётчик расхода токенов и закрывает риски утечек информации, обрабатываемой ИИ.

💼 Практическая ценность для команд:
AMD позиционирует систему как альтернативу аренде облачных кластеров.
В 577 гигабайт можно развернуть достаточно крупные современные открытые ИИ модели, вести дообучение LoRA и обслуживать рой автономных агентов.
А 2Тб DDR5 оперативки, позволят или держать в памяти обойму моделей на замену или большой объем данных для обработки.
В том числе, кстати, видео.
Поставки стартуют в следующем году.

#Threadripper #AMD #железо
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

Народ в связи с выходом Астры строит новые прогнозы и получается, что к Новому Году нас ждут модели в 10 раз более способные, чем Астра.

Кстати, в части прогнозов, если кто пропустил, рекомендую ознакомиться еще с этими сайтами:
https://ai-2027.com/
https://ai-2040.com/

Хотя вот Шмидхубер настаивает, что пока ИИ не загрузят в роботов и роботы не будут делать всю работу лучше людей, - не AGI.
Ну т.е. ИИ должен превзойти человека в реальном мире, чтобы быть вправе носить этот гордый титул.
https://x.com/SchmidhuberAI/status/2097054616471150735?s=46

#Astra #AGI #futurology
———
@tsingular

Xpeng запустили фабрику роботов, автономно производящих роботов

Китайская компания Xpeng, известная в первую очередь производством автомобилей, но так же выпускающая летающие автомобили и роботов, неотличимых от людей (на презентации в прошлом году пришлось даже ногу роботу разрезать, чтобы доказать, что там не человек), запустила первую в мире автоматизированную производственную линию для серийного выпуска продвинутых универсальных человекоподобных роботов на которой роботы автономно производят роботов.

Сингулярность на марше.

#Китай #Xpeng #роботы
———
@tsingular

Астра раскладывает звуковые эффекты в Higgsfield

Миллионам людей нужно валерьянка, пособие по безработице переосмыслить подход к своей работе

#SFX #Astra #Higgsfield
------
@tsingular

Время генерации софта

Чувак отваливал по $10 000 за Depence2 - профессиональный софт для превиза сценического света и шоу. Теперь с помощью Astra собрал собственную систему визуализации и управления светом внутри Sentinel - среды для realtime графики, в которой можно писать код и собирать инструменты под задачу.

Причем Depence2 еле вытягивал в реальном времени картинку такого качества.

Примечательно тут также то, что симуляцию толпы он также делал в Астроблендоре, а ригал и анимировал в Sentinel.

Я для своих мелких задач уже тоже не ищу утилиты или плагины, а просто делаю их.

Время генерации софта.

https://x.com/cerspense/status/2096960824535572498

@cgevent

Black Magic Design: выпустили DaVinci Resolve 21.1.

Наиболее интересное нововведение: работа с AI-ассистентами (Claude, Codex, ChatGPT). Встроенный MCP-сервер позволяет сэкономить время за счет устранения механической работы в проектах и создания новых инструментов/стилей.

Основные возможности:

— Автоматизация шаблонных действий: ужать 10 мин видео до 3 мин, основываясь на произнесённой речи; удалить фрагменты короче 1 сек; найти все фрагменты с конкретным маркером и переместить в другой проект; отрендерить видео в H.264/H.265; итд.
— Создание и изменение пользовательских LUT и DCTL (цветовых преобразований) на основе простого описания.
— Сохранение любимых рабочих процессов в виде сценариев, которые можно запускать по запросу.

Настройка:

МСР-сервер активен только в том случае, если одновременно запущены как DaVinci Resolve Studio, так и десктопная версия Claude или другого агента. Во Free версии Resolve этой фичи нет — нужна именно DaVinci Resolve Studio.

PS: осталось, чтобы генерилось видео прямо на таймлайне по описанию/раскадровке. Где-то я уже видел плагины на эту тему...

Сайт
YouTube

вариант оптимального использования локального GPU - не ЛЛМ, а заставить ЛЛМ написать скрипт для ML задач.

#лайфхаки
———
@tsingular

Google DeepMind представила крупнейший научный релиз со времен AlphaFold - платформу AlphaGenome Atlas

AlphaGenome Atlas, - это предиктивная карта эффектов всех 9 миллиардов возможных точечных замен во всем геноме человека.
Датасет объемом 1 петабайт в 30 раз больше базы AlphaFold и оцифровывает как 2% кодирующих белков, так и 98% остальных некодирующих зон, которые раньше считали бессмысленными, но где по факту скрыты причины большинства наследственных рисков.

🧬 9 миллиардов мутаций и единый скор влияния:
Проверить каждую мутацию в лаборатории невозможно. DeepMind объединила предсказания модели AlphaGenome и белковой AlphaMissense в единый AVI score.
Метрика оценивает сбои в сплайсинге РНК, транскрипции и экспрессии генов.
На когорте из 54 000 человек из UK Biobank атлас нашел на 22% больше скрытых связей между мутациями и белками, включая маркеры старения (PLA2G7) и датчики гипоксии (EGLN1).

🤖 Личный генетик: отдаем ДНК агентам через Science Skills:
Главный практический шаг для обычных людей: DeepMind выложила открытый репозиторий Science Skills по стандарту SKILL.md.
Набор навыков дает агентам доступ к API AlphaGenome Atlas, базам структур AlphaFold DB, UniProt и базе ClinVar.

🔬 Персональная наука на рабочем столе:
Теперь каждый с файлом секвенирования генома (WGS) или генетического теста может скормить данные локальному агенту.
Агент сопоставит личные мутации с базой DeepMind, отфильтрует шум и объяснит молекулярную механику организма без месяцев ожидания консультаций.

Удивительно, как на наших глазах генетика становится прикладным софтом.
Установил навык в ИИ агента с Astra и исследуй личный геном на уровне мировых лабораторий бесплатно.
Атлас: https://alphagenome.google/atlas
Навыки для установки в агентов: https://github.com/google-deepmind/science-skills

В ИИзбранном сделал полный разбор всех навыков коллекции.

#AlphaGenome #DeepMind #биология #агенты #генетика
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

OpenAI релизнули ChatGPT Images 2.5

В этом релизе помимо качества генерации сконцентрировались на более точном редактировании фото, чтобы модель меняла только нужные детали. Особенно это заметно на multi-turn редактировании изображений, где с каждый шагом редактирование изображение почти не едет.

Вместе с моделью, в ChatGPT релизнули возможность генерить изображения на основе скетчей и шаблоны для популярных типов изображений, типа постера и логотипа.

В API доступны две версии модели: передовая Sunburst и моделька попроще Flare. Цен пока что нет.

@ai_newz

Когда-то в Adobe говорили, что весь мир вокруг нас создан с Photoshop.

И на самом деле таки было,- дизайн, текстуры и прототипы образов собирались в продуктах Adobe.

Теперь похоже мир вокруг нас будет создан с ИИ, не только в части текста, но и физически.
Генерация картинок и 3D моделей из которых будут печататься или создаваться элементы реальности.

#мысли
------
@tsingular

Новый GPT Image 2.5 шикарен.

Очень нравится, рекомендую :)

#GPT #Image
------
@tsingular

Еще один пример Seedance 2.5

Уже в этом году нас ждут фильмы, неотличимые от реальности.
Когда Astra поможет дописать следующую волну обновлений генераторов.
Пару месяцев подождать,- как раз к НГ

Промпт:

Create a 30-second, 1080p, 16:9 ultra-realistic early-2000s DV home video of an ordinary summer evening in Seoul. No reference image.

Subject: Same young Korean woman throughout—early 20s, natural realistic skin, minimal makeup, long dark-brown hair in a low messy bun with loose strands. Soft-yellow sleeveless knit top, loose light-gray trousers, white retro sneakers, dark-green shoulder bag, silver bracelet. Keep face, hair, outfit, proportions, and accessories perfectly consistent.

Setting: Quiet older Seoul residential lane with small apartments, potted plants, bicycles, old walls, utility poles, wires, a tiny snack shop, drinking fountain, and leafy trees. Lived-in, peaceful, authentic; no brands, ads, tourist locations, or polished commercial activity.

Camera: Raw friend-recorded early-2000s consumer DV footage—strong handheld shake, imperfect framing, autofocus hunting, exposure shifts, motion blur, faded colors, soft digital detail, mild noise, accidental zooms. No stabilization, gimbal, drone, or cinematic shots.

Timeline:

- 00:00–00:05: Leaves home with reusable shopping bag, locks door, checks keys, fixes bun, smiles at camera, walks down lane.
- 00:05–00:10: Buys cold fruit in a paper cup from a tiny snack shop. Takes a bite, reacts to sour taste, makes a funny face, laughs, offers fruit toward camera.
- 00:10–00:15: Walks with fruit. A small dog notices her, wags, and she crouches to let it sniff her hand. Dog follows briefly, then returns.
- 00:15–00:20: Dry leaves fall from a tree onto her shoulder and hair. She looks up, brushes them off, awkward camera zooms toward her face. She says, “Again?”
- 00:20–00:25: Sits briefly on a low wall, finishes fruit while a bicycle passes and a neighbor waters plants. Breeze moves her hair and clothes; she wipes her hands and adjusts her bag.
- 00:25–00:30: Walks toward the end of the lane, turns back with a playful smile and says, “Let’s go.” Walks around the corner; camera follows; abrupt cut to black.

Audio: Natural location sound only—birds, insects, footsteps, bicycle bells, distant scooters, leaves, shop sounds, dog movement, neighborhood voices, and camera-handling noise. No music, narration, subtitles, captions, logos, watermarks, or artificial effects.

Continuity: Realistic dog and environmental movement. No duplicated people, distorted faces, broken hands, extra fingers, teleportation, or outfit changes. Warm, casual, feminine, playful, intimate, nostalgic forgotten-summer-memory feeling.

#нейрорендер #seedance
------
@tsingular