Andon Labs выкатила Drone-Bench: ИИ управляет дронами слежки, а новая GPT-6 Astra громит тесты на автономию

Andon Labs, - это исследовательский стартап, который принципиально тестирует нейросети не в чатах, а в физической реальности. Они уже отдавали агентам управление реальным кафе в Стокгольме, магазином с трехлетней арендой в Сан-Франциско и вендинговой сетью.

🚁 5 шагов автономной слежки в Drone-Bench:
Новый бенчмарк оценивает способность моделей писать код для автономного поиска и слежки за человеком на базе простого потребительского дрона:
• Reconstruct: сборка 3D-модели офиса по видео и нарезка 2D-карты препятствий.
• Localize: позиционирование дрона в пространстве по кадрам с бортовой камеры.
• Navigate: расчет траектории полета между комнатами с фильтрацией шума сенсоров.
• Detect: обнаружение заданного человека по эталонной фотографии лица.
• Follow: полет за целью и непрерывное удержание человека в центре кадра.

🤖 Прорыв GPT-6 Astra и поколение автономии:
В распознавании и преследовании цели модели нового поколения уже стабильно обходят человека.
Но еще больший резонанс вызвали результаты тестов новой флагманской модели OpenAI, - GPT-6 Astra. В тестах автономного ведения бизнеса на Vending-Bench 2 Astra впервые вывела OpenAI на 1-е место, заработав рекордные $15,515 (против $5,422 у Claude Fable 5.1). Модель поразила исследователей хладнокровной финансовой дисциплиной: Astra наотрез отказалась от картельных сговоров и не совершила ни одной ошибочной предоплаты.

⚠️ Проблема накопления ошибок:
В Drone-Bench сквозная автономия (end-to-end) пока упирается в 3D-сканирование: малейший шум на этапе реконструкции приводит к столкновению на этапе навигации.
Однако тренд необратим, - ИИ окончательно вышел из текстового окна и начинает напрямую пилотировать технику и управлять физическим миром.

City17 всё ближе

#OpenAI #GPT6 #Astra #робототехника #дроны
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

Google GTIG выпустила отчёт об эволюции боевого ИИ: хакеры перешли от промптов к автономным агентским пайплайнам

Google Threat Intelligence Group (GTIG) и Mandiant зафиксировали переломный момент: преступники перестали вручную писать промпты и перешли к автономным мультиагентным системам. Задержка с участием человека сведена к нулю, а окно на реакцию ИБ-команд сжалось до минут.

⚡️ Взлом облака за 6 часов на Markdown-плейбуках:
Вымогатели взломали облако жертвы, после чего за 6 часов с нуля собрали агентский пайплайн и выкачали тысячи учетных данных.
Архитектура состояла из чат-бота, промпта и Markdown-инструкций. Агенты автономно вели сканирование, правили ошибки на лету и ротировали IP, питаясь GPU жертвы (LLMJacking). Оценка Google, - «оркестрация на машинной скорости, а не суперинтеллект».

🪤 Трояны в MCP и атака на AI-ассистентов:
Группировка UNC6780 (TeamPCP) открыла охоту на разработчиков:
• Заражение MCP: на PyPI выкладываются вредоносные форки серверов протокола MCP (tiktoken_mcp) и бэкдоры в репозитории (azure-functions-mcp-extension). При подключении инструмента агент сам втягивает малварь в проект.
• Маскировка под ИИ: вредонос DUSTMAKER прячется в скрытых папках ассистентов (.cursor, .claude, .vscode), оставаясь невидимым для EDR-систем.
• Ядерный джейлбрейк против сканеров: в заголовки скриптов хакеры внедряют рецепты биологического и ядерного оружия. Защитные LLM-сканеры кода спотыкаются о собственные фильтры безопасности и пропускают анализ вредоносного файла.

📂 23 800 ключей на C2-сервере Recon:
Google накрыла командный сервер с конфигами AGENTS.md, KNOWLEDGE.md и модулями .openclaw/, где дашборд в реальном времени проверял базу из 23 800 украденных API-ключей к облакам и моделям.

#Google #GTIG #агенты #кибербезопасность #MCP
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

учим с Гермесом муху играть в тетрис.

пока не очень :)

#дрозофила
———
@tsingular

Муха обыграла ИИ в тетрис! :)

Смотрите счёт на видео!

Как мы с Гермесом это сделали:
1. Скачали коннектом
- Взяли полный коннектом мозга дрозофилы (MaleCNS v1.0, проект FlyWire): connectome-weights.feather (~1 ГБ) + body-annotations.feather.
- Это 211 577 нейронов и 26 028 386 синаптических связей.

2. Собрали граф
- save_graph.py → graph.npz: вершины = нейроны, рёбра = связи с весами и знаком (возбуждающие/тормозные).
- Выделили 1314 нисходящих (моторных) нейронов как «выход» и ~105K зрительных как сенсорику.

3. Сделали резервуар
- Класс FlyBrain: поле Тетриса (200 клеток) → случайная проекция на 8000 нейронов по всему мозгу → 5 синаптических шагов по коннектому → чтение с 1314 моторных нейронов.
- Коннектом заморожен (не обучается), обучается только тонкий слой чтения. Шаг полного графа — 24 мс.

4. Написали игру и награду
- Tetris + DopamineLearner: дофамин = RPE (награда минус ожидание), eligibility trace обучает слой чтения.
- Награда: +5 за исчезнувшую линию, −0.5 за дырку, −0.1 за рост высоты (награду за «заполнение клетками» убрали — она учила строить пирамиду).

5. Добавили учителя
- Эвристика Dellacherie (best_placement): перебор 40 укладок, симуляция дропа, стоимость доски — берёт лучшую. Это «заглядывание вперёд», которого реактивному мозгу мухи не хватает.

6. Обучили
- Чередование: учитель играет 30 с (муха имитирует его укладки через кросс-энтропию), потом муха играет сама.
- Муха предлагает топ-12 укладок, оценивает каждую своей системой награды и берёт лучшую — кора предлагает, базальные ганглии оценивают.
- Итог: муха закрывает ~8–11 линий за партию (учитель ~50) — честный «разрыв планирования».

7. Сделали живую демку
- Flask + Three.js/WebGL: 3D-мозг по реальным координатам сомы, тепловая карта активности, частицы-«разряды» на возбуждённых областях, плашка реакций, график «ИИ vs муха», счёт.

Код выложил на канале в ИИзбранном.
Заходите, - там самое интересное

#дрозофила
———
@tsingular

Когда осознал, что мозг мухи за неделю пережил больше событий и освоил больше навыков, чем я за всю грёбаную жизнь:

Дарио фактически последним из всех топовых лаб написал эссе с предложением замедлить ИИ прогресс во избежание катастрофических последствий, но его текст выглядит как наиболее конкретный для реализации.

Я думаю, ни для кого уже не является открытием или удивлением тот факт, что
- через 3-5 лет почти любая интеллектуальная работа будет выполняться ИИ быстрее и дешевле
- прогресс в развитии ИИ обгоняет самые смелые предположения
- инцидент с HF это тотальный треш, и это буквально шаг от глобальной катастрофы, которая будет стоить десятки миллиардов долларов и возможно даже жизней людей

У нас нет опции не изменять мир или остановить прогресс — это просто находится за пределами возможных сценариев для человечества, но у нас есть шанс попытаться минимизировать катастрофу за счет более вдумчивого, контролируемого, демократического и проверяемого подхода к внедрению топовых моделей.

Дарио предлагает доступ ко всем ИИ компаний от независимых наблюдателей, системы контроля перед релизом, международную кооперацию (демократии против диктатур и чтобы США всем по лицу надавали).

ИИ миру необходим, это единственное из возможных решений проблем неравенства, болезней, изменения климата, недостатка ресурсов, научного прогресса.

Но прежде чем он случится нас ждет период, в котором
1. Misaligned AI может существенно навредить человечеству
2. Леваки и прочие популисты могут использовать страх и недоумение общества чтобы уничтожить общество
3. Бандиты и прочие негодяи с ИИ могут навредить человечеству (создавая биоружие, кибератаки, вирусы)

Билл Гейтс опубликовал манифест об эпохе ИИ: налог на токены, регулятор масштаба 11 сентября и концепция Резервирования человеческого опыта

Вслед за тревожными прогнозами Дарио Амодеи, Сэма Альтмана и Илона Маска основатель Microsoft выпустил программное эссе об эпохе ИИ.
По мнению Гейтса, - если бы был план замедлить развитие моделей в мире, он бы его поддержал, но геополитическое противостояние США и Китая подталкивает только к ускорению гонки.

⚡️ Почему эта технологическая революция не похожа на предыдущие:
Аналогии с прошлыми волнами автоматизации обманчивы.
Предыдущие технологии распостранялись постепенно и у людей был период на адаптацию.
Например, - тракторы, автомобили, электричество внедрялись поколениями и даже у ПК и интернета заняло двадцать лет чтобы получить массовое распространение: требовалось писать софт, удешевлять чипы и обучать людей.
ИИ же уже работает на смартфонах и ПК, понимает речь и понимает инструкции на человеческом языке, обучаясь на них быстрее человека.
Технология напрямую замещает мышление, сокращая окно адаптации до считанных лет.

🛑 Концепция Human Reserved:
Гейтс предлагает юридически закрепить сферы, куда роботам вход будет закрыт:
• Принцип заповедников: как закон защищает природу от застройки, так общество обязано оградить профессии, где потеря человечности невосполнима.
• Личный опыт: Гейтс привел пример ухода за отцом с болезнью Альцгеймера: заботу о тяжелобольных и сообщение смертельных диагнозах нельзя отдавать машинам.

💼 Налог на токены и роботов:
Текущая фискальная система поощряет увольнения: за сотрудника бизнес платит налоги с зарплат, а покупку роботов и доступ к моделям списывает в расходы.
Гейтс настаивает на налоге на токены и роботов, чтобы убрать стимул избавляться от людей и профинансировать переобучение специалистов.

🌐 Надзор жестче МАГАТЭ:
Реформа институтов должна превзойти реорганизацию США после 11 сентября. Гейтс призывает создать международный регулятор уровня инспекций ядерного оружия с обязательным альянсом США и Китая.

Кажется, что чтобы народ услышал, понадобится дождаться события уровня 11 сентября.

#БиллГейтс #ИИ #регулирование #экономика #будущее
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

NVIDIA выпустила оптимизатор автоисследователя для PI

NVIDIA Labs гоняет циклы автоисследований на агентах и решили сделать эффективнее саму обвязку агента.
Выпустили открытое расширение SoL-Pi для кодинг-агента Pi, оно режет трафик токенов, объём вычислений и число ходов, сохраняя проверки и доказательства.

⚙️ Четыре механизма из автоисследований:
- Action Fusion: правка файла сразу гоняет валидационную команду в том же вызове инструмента.
- ObservationPack: большие повторяющиеся результаты превращаются в стабильные указатели с постраничным вызовом.
- Evidence-Preserving Reducer: длинные диагностические логи сжимаются в сводки, только когда каждая оставленная цитата совпадает с архивом.
- Online Context Compact: завершённые шаги плана становятся кандидатами на штатное сжатие контекста Pi, и агент продолжает задачу в новом ходу.

💼 Зачем бизнесу:
- Каждый лишний ход агента стоит денег, SoL-Pi убирает повторы без потери качества.
- Всё опционально и выключено по умолчанию, нет конфига и нет изменений.
- патчить Pi не нужно, расширение работает через API как прокси и не трогает исходники.

🔗 Полезные ссылки:
- GitHub проекта
- Блог с разбором механизмов

#агенты #NVIDIA #оптимизация #кодинг
------
@tsingular

Video Shotcraft превращает ИИ-агентов в моушн-дизайн студию: 157 кинематографичных шотов и кодовый рендеринг на Remotion

На GitHub стремительно набирает популярность открытый навык video-shotcraft для Claude Code и кодинг-агентов. Проект закрывает вечную боль инди-разработчиков: создание дорогих продуктовых видео без ручного монтажа в редакторах.
Достаточно скормить агенту скриншоты интерфейса, - и модель автономно режиссирует раскадровку, анимирует сцены в React-коде и сводит саунд-дизайн.

🎬 157 рецептов шотов и библиотека из 214 стилей:
В основу лег реверс-инжиниринг презентационных роликов от Notion, Figma, Slack, Framer, Raycast и Perplexity.
Вместо сырых промптов агент оперирует готовыми карточками шотов: 2.5D пролеты камеры над интерфейсом, вылеты модальных окон, разворот карточек и кинетическая типографика. Каждый шот запрограммирован как чистый TSX-компонент на движке Remotion с математически точными кривыми ускорения.

🔊 Кинематографичный саунд-дизайн и синхронизация по битам:
Проект решает главную проблему ИИ-видео, - отсутствие чувства ритма.
В репозиторий вшиты 149 звуковых эффектов (SFX) по 16 категориям (удары, переходы, клики, стекло, механика) и алгоритм анализа музыки. Агент расставляет монтажные склейки строго по сетке битов, создавая плотный коммерческий видеоряд.

🛠 Браузерный редактор Motion Workbench и экспорт в CapCut:
В свежем обновлении появился веб-верстак. После генерации агент открывает таймлайн, где можно руками поправить текст, сменить цвета, изменить темп или перетащить сцены из галереи. Для финального продакшена доступен прямой экспорт проекта в JianYing (CapCut) с сохранением раздельных дорожек видео, титров и звука.

Adobe Premier и AfterEffects в одном флаконе ИИ агенте.

#видео #моушндизайн #Remotion #Shotcraft #дизайн
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

Астанавитесь!!111

#юмор #дрозофила
------
@tsingular

Останавливаться никто не собирается.

CEO Palantir объясняет почему

#Palantir
------
@tsingular

#юмор
———
@tsingular

Геометрия неэргодических данных: как трансформеры строят байесовский вывод в виде телескопических конусов

Исследователи из Simplex и института Astera опубликовали фундаментальную работу по интерпретируемости нейросетей. Они доказали и визуализировали форму активаций трансформера при обучении на разнородных текстах.

🎲 Датасеты LLM неэргодичны:
Корпус модели состоит из разнородных источников: посты на форумах, мануалы, договоры и статьи.
В теории вероятностей это неэргодическая композиция, - каждый текст порожден конкретным генератором, зафиксированным в документе. Фраза «Не делай…» может продолжиться и как совет в сети, и как инструкция к станку.

📐 Иерархический вывод и телескопические конусы:
При предсказании следующего токена модель решает две задачи одновременно:
• Оценивает вероятность того, какой генератор сейчас активен.
• Отслеживает внутреннее состояние внутри выбранного источника.
В пространстве убеждений это порождает структуру телескопических конусов. В начале контекста активны несколько подпространств. По мере чтения модель собирает свидетельства: конус истинного источника разворачивается, а конусы ложных гипотез схлопываются в точку.

🔬 Эксперимент на марковских моделях HMM:
Авторы обучили трансформер на смеси моделей HMM Mess3 и сняли активации остаточного потока. Линейный зонд восстановил теоретическую геометрию конусов с точностью R2 около 0.985. При этом сеть обучалась на обычное предсказание токена, - геометрия возникла спонтанно.

💡 Новая парадигма для автоэнкодеров SAE:
Популярный подход ищет одномерные разреженные фичи. Работа доказывает иной принцип: для неэргодических данных естественны разреженные плотные подпространства. Внутри активного источника пространство многомерно, а разреженность возникает между источниками.

Похоже скоро нас ждут более точные модели малого размера.

#Simplex #трансформеры #Bayesian #исследования
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

И к новостям из мира насекомых

HASHFLY,- майнинг биткоина на мозге дрозофилы, как вам?

С мухи снимают около 200 KH/s хэшрейта, при параллельном подключении выходит около 1 ватта на терахэш 😀

#bitcoin #дрозофила
------
@tsingular

DeepSeek V4.1 Flash без цензуры

Энтузиасты из dealignai опубликовали версию самой мощной открытки без цензуры.

🔬 Что сделали:
Из весов хирургически точно удалили «направление отказа», которое заставляет модель вежливо отказывать на опасные запросы. Поменяли 54 тензора из 96 тысяч.
HarmBench: база отказывает в 42,8% случаев, форк отвечает на все 100%.
В режиме максимального размышления база становится осторожнее (1,6%), форк держит сотню.

📉 Чем заплатили:
MMLU просел с 86,96% до 82,74%, а этический кластер рухнул на 39,89 пункта: моральные сценарии, право, юриспруденция.
Отказ переплетён со знаниями о морали, поэтому вырезать одно без урона второму не вышло.

💼 Зачем бизнесу:
Открытые веса означают, что снять предохранители может кто угодно.
Так что все разговоры про безопасный ИИ, - только до первой команды "освободителей".

Мощность 4.1 флэша вы уже знаете, - очень эффективная мультимодалка.
Теперь из неё можно выжать любую непотребщину, что мы, конечно, осуждаем.
С другой стороны для задач усиления безопасности, - незаменимая штука, качаем.

🔗 Ссылки:
- dealignai: DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8: форк с вырезанными отказами
- deepseek-ai: DeepSeek-V4.1-Flash: официальная база

#DeepSeek #цензура
------
@tsingular