✔️ Дарио Амодей: Anthropic не объявляет «красных кодов» в ответ на релизы.

Пока Сэм Альтман переводит OpenAI в режим «code red» после выхода Gemini 3, Anthropic демонстративно отказывается от паники. На саммите NYT Dealbook, CEO компании? Дарио Амодей заявил, что им не нужно реагировать на каждый шаг конкурентов авралами, так как у Anthropic принципиально иной вектор развития.

Вместо гонки за вниманием и метриками вовлеченности, Anthropic глубоко фокусируется на корпоративном сегменте. Дарио говорит, что их приоритет - высокая интеллектуальная деятельность: генерация чистого кода, научные исследования и сложная аналитика. Он также скептически оценил огромные бюджеты техногигантов, назвав их финансовую политику «YOLO-стратегией».
businessinsider.com

✔️ Anthropic выложила датасет из 1250 диалогов.

Проект Anthropic Interviewer - инструмент для автоматизации социологических исследований. Он позволяет проводить глубокие интервью в промышленных масштабах, делегируя роль интервьюера ИИ.

Компания опубликовала результаты первого масштабного эксперимента: массив из 1250 транскриптов бесед. В выборку попали представители массовых профессий, ученые и работники креативных индустрий. ИИ выяснял, как специалисты реально интегрируют нейросети в свои рабочие процессы и как оценивают карьерные риски. Датасет доступен на HuggingFace под лицензией CC-BY.
anthropic.com

✔️ Google запустила no-code платформу создания ИИ-агентов.

Google представила инструмент Workspace Studio для упрощения автоматизации в корпоративных средах. Платформа, построенная на Gemini 3, позволяет создавать кастомных ИИ-агентов без написания кода всего за несколько минут.

Инструмент получил глубокую интеграцию в экосистему Google: созданные помощники работают непосредственно внутри Gmail, Drive и Chat, беря на себя рутину: обработка почты, управление расписанием или анализ документов. Заявлена возможность подключения внешних систем - Asana, Jira, Mailchimp и Salesforce. Доступ к студии уже открыт для бизнес- и энтерпрайз-подписчиков.
workspace.google.com

✔️ Perplexity открыла модель BrowseSafe для защиты ИИ-браузеров от промпт-инъекций.

BrowseSafe - решение для обеспечения безопасности агентного веба. Инструмент защищает ИИ-ассистентов от вредоносных инструкций, которые злоумышленники скрывают в структуре веб-страниц.

Угроза заключается в способности агентов считывать весь HTML-код, включая невидимые пользователю элементы (комментарии, скрытые поля и мета-теги). Хакеры могут внедрять туда команды, перехватывающие управление моделью. BrowseSafe выступает в роли легковесного детектора: он сканирует контент в реальном времени и блокирует подозрительные инструкции до того, как они попадут в контекст основной LLM.

В релиз также вошел бенчмарк BrowseSafe-Bench, содержащий более 14 тысяч сценариев атак для тестирования надежности систем.
perplexity.ai

✔️ OpenAI проиграла спор о конфиденциальности.

Суд Манхэттена постановил, что компания должна передать The New York Times и другим новостным изданиям массив анонимизированных переписок пользователей. Это решение принято в рамках громкого процесса об авторских правах: истцы утверждают, что модели OpenAI незаконно обучались на их контенте.

Судья отклонила аргументы OpenAI о рисках для приватности, посчитав меры по обезличиванию данных достаточными. Доступ к логам важен для истцов: они намерены доказать, что ChatGPT способен дословно воспроизводить защищенные авторским правом статьи. OpenAI уже подала апелляцию, называя требование нарушением стандартов безопасности, но по текущему решению обязана подготовить данные в течение 7 дней.
reuters.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🙂 Эволюция text-to-video.

Чуть меньше 3-х лет прошло между этими генерациями Уилла Смита, поедающего спагетти.

Слева - ролик, созданный в феврале 2023 года пользователем Reddit chaindrop на модели ModelScope text2video. он так ее назвал в комментариях

Справа - современная генерация на свежем Kling 2.6

С чем мы будем сравнивать видос Уилла Смита в 2030 году?

✔️ Интеграция ИИ-агентов в GitHub и GitLab небезопасна.

Подключение ИИ-инструментов к рабочим процессам разработки открывает новый вектор атак. Проблема затрагивает Gemini CLI, Claude Code и OpenAI Codex.

Механизм взлома основан на внедрении скрытых инструкций в issues, пулл-реквесты или коммиты. Когда агент считывает этот текст для анализа, он может ошибочно интерпретировать его как прямую команду, а не как пассивные данные.

Тестирование, проведенное Aikido Security показало, что уязвимость актуальна как минимум для 5 компаний из списка Fortune 500. Google оперативно устранила брешь в Gemini CLI, однако эксперты настоятельно рекомендуют инженерам ограничивать полномочия ИИ-агентов и внедрять строгую валидацию входных данных.
aikido.dev

✔️ Google представила архитектуру Titans.

Google Research анонсировала Titans — новую архитектуру, которая решает проблему эффективности обработки огромных массивов данных. Фишка - в механизме «глубокой обучаемой памяти», которая обновляется непосредственно в процессе инференса, превращая работу сети в непрерывный цикл онлайн-обучения.

Вместо сохранения всего контекста Titans использует градиенты как индикатор неожиданности: модель запоминает только те токены, которые несут новую информацию и отсеивает предсказуемые данные. Это позволяет поддерживать контекстные окна объемом более 2 млн. токенов при сохранении линейной скорости вычислений, свойственной RNN.

В тестах на длинный контекст и ризонинг архитектура обошла по производительности Transformer++ и Mamba 2.
research.google

✔️ Отчет OpenRouter: генерация кода и ризонинг-модели захватили 50% мирового ИИ-трафика.

OpenRouter совместно с фондом a16z опубликовали исследование «State of AI», основанное на анализе 100 триллионов обработанных токенов. Главный инсайт — рост популярности рассуждающих моделей: во второй половине 2025 они уже генерируют половину всего трафика платформы.

Драйвером индустрии остается разработка ПО: на задачи по написанию и отладке кода приходится более 50% всех запросов. Одновременно растет доля open-source решений, открытые модели занимают уже треть рынка, локомотивами выступают китайские DeepSeek и Qwen.

Эксперты прогнозируют скорый переход к прокси-инференсу, когда сложные задачи будут автоматически распределяться между несколькими специализированными моделями.
openrouter.ai

✔️ Компания Марка Цукерберга купила стартап Limitless.

Техногигант приобрел компанию Limitless (ранее Rewind), создателя умного кулона, который записывает, транскрибирует и индексирует разговоры пользователя в реальном времени.

Устройство Limitless позиционировалось как аппаратный «расширитель памяти», позволяющий мгновенно находить информацию в прошлых диалогах. Это направление сейчас переживает бум: ранее стартап привлек более $33 млн. инвестиций, в том числе от фонда a16z и Сэма Альтмана.

Согласно заявлению, продажи устройств Limitless новым клиентам будут прекращены. Текущие владельцы гаджетов продолжат получать поддержку, но для дальнейшего использования сервиса им придется принять новые условия конфиденциальности.
reuters.com

✔️ В MIT создали летающего микро-робота с ИИ.

MIT представила устройство размером с насекомое. В основе разработки лежат мягкие приводы и двухуровневый ИИ-контроллер, объединяющий методы предиктивного планирования и имитационного обучения. Такая архитектура позволяет роботу мгновенно адаптироваться к внешним возмущениям.

На тестах микро-бот показал уверенную маневренность, выполнив 10 непрерывных сальто за 11 секунд в условиях сильных порывов ветра. Проект планирует создавать автономные рои для поисково-спасательных миссий: благодаря миниатюрным размерам и ударопрочности, они смогут проникать в узкие расщелины завалов при ЧС.

Следующим этапом станет интеграция бортовых камер и сенсоров для полноценной навигации вне помещений.
news.mit.edu

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ ChatGPT 5.2 "Code Red" выйдет 9 декабря.

The Verge пишет, что по информации инсайдеров, OpenAI планирует представить обновление уже в начале следующей недели, ориентировочно 9 декабря.

Ожидается, что GPT-5.2 вернет компании доминирующие позиции в сегменте больших языковых моделей.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌Адвент-календарь по ML и DL.

Towardsdatascience запустил декабрьский Адвент-календарь "Machine and Deep Learning", котором предлагает разобраться, что под капотом у ML-процессов.

Фреймворки, например scikit-learn, сделали нас ленивыми. Вызов model.fit стал настолько обыденным, что в эпоху Gen AI кажется, будто обучение модели -это просто подбор параметров.

ML-инженеры жонглируют моделями со сложностью, которая растет в геометрической прогрессии, но при этом они не всегда способны вручную пересчитать и объяснить результаты даже самых простых алгоритмов: линейной регрессии или классификатора.

Модели превратились в "черные ящики", и это огромная проблема, ведь знание, что стоит за каждой функцией, критически важно для понимания процесса.

Фишка в том, что весь материал разбирается в Excel. Звучит диковато, но в этом и есть гений. В отличие от кода, где операции скрыты за функциями, в Excel каждая формула, каждое число, каждый расчет - всё на виду. Никаких "черных ящиков".

Уже вышло 7 статей:

🟢День 1 : k-NN Regressor

🟢День 2 : k-NN Classifier

🟢День 4 : GNB, LDA и QDA

🟢День 5 : GMM (Gaussian Mixture Model)

🟢День 6 : Decision Tree Regressor

🟢День 7 : Decision Tree Classifier

Цикл поможет ответить на вопросы, которые часто остаются за кадром: как грамотно обрабатывать категориальные признаки, когда масштабирование не является правильным решением, и как измерять важность признаков, интерпретируя их напрямую с моделью, минуя модель-агностические пакеты LIME и SHAP.

Серия будет полезна студентам для осмысления формул, и менеджерам для понимания какой ML-метод необходим для бизнеса. А для разработчиков это шанс наконец-то понять теорию.

В общем, это маст-рид для тех, кто хочет перестать быть оператором библиотек и по-настоящему понять, как работает ML-движок.

🔜 Мониторить выход новых статей можно тут, обещают публикацию до конца декабря в формате "один день - одна статья".



@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #Tutorial #Excel