✔️ Anthropic меняет процесс внутреннего найма.

Компании пришлось трижды переписывать тесты для соискателей на позицию performance-инженера, так как их собственные модели решают задачи лучше людей: каждая новая итерация Claude делала предыдущий тест бессмысленным. Изначально кандидаты должны были оптимизировать Python-симулятор вымышленного чипа. Однако выяснилось, что Claude справляется с этим быстрее большинства инженеров.

В итоге компания пошла на радикальный шаг: новый тест больше не имитирует реальные рабочие задачи, а напоминает головоломки со специфическими ограничениями и средой исполнения. Claude пасует перед ними, так как подобные сценарии отсутствуют в его обучающей выборке. Теперь проверить квалификацию инженера можно только на задачах, с которыми ИИ еще не сталкивался.
anthropic.com

✔️ Microsoft обязала своих сотрудников использовать Claude Code.

Корпорация начала агрессивное внутреннее внедрение Claude Code от Anthropic в командах, курирующих Windows, Microsoft 365 и Outlook. Использовать инструмент для создания прототипов рекомендуют даже тем сотрудникам, у которых нет профильного опыта в программировании.

Теперь инженеры Microsoft должны работать с Claude Code и GitHub Copilot одновременно, чтобы предоставлять руководству сравнительный анализ двух систем. Ситуация выглядит любопытно: хотя клиентам корпорация продает Copilot как "золотой стандарт ИИ-кодинга", сама она все активнее опирается на решения партнера.
theverge.com

✔️ GitHub открыла доступ к агентным возможностям Copilot через SDK.

Инструмент, вышедший в стадии технического превью, позволяет встраивать агентные возможности GitHub Copilot CLI в собственные приложения. Вместо того чтобы с нуля писать логику планирования задач и оркестрацию вызовов, инженеры теперь могут использовать готовый и проверенный в продакшене цикл исполнения от GitHub.

SDK поддерживает Node.js, Python, Go и .NET. Решение берет на себя всю инфраструктурную часть: аутентификацию, переключение между моделями, стриминг данных и интеграцию с протоколом MCP.

Инструкции по установке, примеры и SDK-референсы для каждого языка выложены в репозитории. Для работы потребуется активная подписка на GitHub Copilot.
github.blog

✔️ Adobe расширила ИИ-функции в Acrobat.

Adobe превращает свой PDF-редактор в мультимодальную ИИ-платформу. Теперь он может изменять структуру и содержимое файлов, используя команды на естественном языке. Пользователям стали доступны 12 типов действий через чат: от удаления страниц, комментариев и изображений до массовой замены текста и установки защиты паролем.

Функционал расширился и в сторону генерации: Acrobat умеет создавать черновики презентаций на основе коллекций файлов, автоматически подтягивая данные и оформляя слайды через Adobe Express.

Еще из нового — генерация подкастов на основе PDF и кастомизация ИИ-ассистента: переключение между готовыми ролями либо настройка собственного системного промпта под конкретные задачи.
blog.adobe.com

✔️ Google инвестирует в Sakana AI.

Компания объявила о стратегическом партнерстве с японской Sakana AI, основанной выходцами из Google Research Дэвидом Ха и Ллайоном Джонсом. Цель - ускорить внедрение моделей семейства Gemini в Японии. По соглашению, Sakana AI будет использовать технологии Google для собственных R&D-проектов.

Финансовые условия не раскрываются, однако известно, что еще в конце 2025 года оценка стартапа достигла $2,6 млрд., а ранее стартап поддержала NVIDIA.
bloomberg.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 ИИ в Давосе-2026.

Всемирный экономический форум в Давосе на этой неделе превратился в парад прогнозов про ИИ: лидеры топовых компаний поделились своими совершенно разными взглядами на будущее.

Вот что говорили отцы индустрии:

🟡Илон Маск (xAI)

К концу этого года у нас может появиться ИИ умнее любого человека, скажу, что не позже следующего года.

Будущее — это гуманоидная робототехника, и у каждого будет робот.

Есть проблема в энергоснабжении для ИИ, но в Китае этого не произойдет, так как он развертывает более 100 ГВт солнечной энергии в год.

🟡Дженсен Хуанг (NVIDIA)

ИИ — это уникальная возможность для Европы, которая может перепрыгнуть через программную эпоху и объединить свои производственные возможности для создания инфраструктуры ИИ.
  
ИИ создаст множество рабочих мест, связанных с ручным трудом: сантехников, электриков и строителей. Их зарплаты уже растут почти вдвое. Для этого не нужна докторская степень.

🟡Сатья Наделла, (Microsoft)

Мы как глобальное сообщество должны прийти к тому, чтобы использовать ИИ для чего-то полезного, что меняет жизнь людей, стран и отраслей.

Внедрение ИИ будет неравномерно распределено по всему миру, в первую очередь из-за ограничений, связанных с доступом к капиталу и инфраструктуре.

🟡Демис Хассабис (Google DeepMind)

Я ожидаю создания новых, более значимых рабочих мест. Студентам стоит использовать время для освоения новых инструментов, а не для стажировок — это даст скачок в развитии на 5 лет вперед.

После появления AGI рынок труда окажется на неизведанной территории.

🟡Дарио Амодей (Anthropic)

Не продавать чипы Китаю — это одно из важнейших действий, чтобы у нас было время справиться с риском выхода ИИ из-под контроля.

ИИ может уничтожить половину начальных позиций для белых воротничков.

🟡Джошуа Бенджио ("Крестный отец ИИ")

Многие люди взаимодействуют с ИИ с ложным убеждением, что они похожи на нас. И чем умнее мы их делаем, тем больше это будет так. Но ИИ не совсем человек.
Неясно, будет ли это хорошо.

Единственное общее мнение - "Мы развиваемся быстрее, чем понимаем, и последствия не будут ждать, пока мы разберемся в ситуации".


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ OpenAI будет стримить митап на Youtube 28 января.

Сэм Альтман анонсировал в X, что на собрании разработчиков будет обсуждение "инструментов нового поколения", которые начинает создавать OpenAI.

Стрим нового формата (собрание с трансляцией в прямом эфире) запланирован на 3:00 МСК 28 января на Youtube.

Ваши ставки - что такое инструменты нового поколения?


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 Банхаммер Anthropic: как потерять доступ к API, заставив Claude писать инструкции для Claude.

Любопытный кейс португальского разработчика Хуго Даниэля, который решил поиграть в жесткую автоматизацию с Сlaude Сode. и проиграл

Хуго был активным пользователем Сlaude, тратил 220 евро в месяц и однажды решил настроить генерацию шаблонных файлов для новых проектов двумя агентами. Схема была примерно такая:

🟢Claude A (в одном окне): отвечает за обновление файла CLAUDE.md. Это файл с контекстом и инструкциями, как вести себя модели в конкретном проекте.

🟢Claude B (в другом окне): пытается выполнять задачи внутри этого проекта, используя инструкции из CLAUDE.md.

🟠Loop: когда Claude B косячил, Хуго копировал ошибку, скармливал ее Claude A и говорил: "Поправь инструкции, чтобы этот дурак больше так не делал".

В какой-то момент Claude A, видимо, устал от тупости коллеги и начал генерировать инструкции капсом, чтобы жестко задать поведение - файл наполнился директивами, которые выглядели как System Prompts.

🟡На этом этапе Хуго и получил бан от Anthropic.

Гипотеза бана в том, что сработали эвристики защиты от Prompt Injection. Система безопасности Anthropic увидела, что пользователь генерирует и скармливает модели текст, который структурно и лексически выглядит как системные инструкции. Вобщем, для алгоритмов безопасности это выглядит как попытка джейлбрейка.

Ожидаемо, саппорт хранил молчание: ни через систему апелляции (она, кстати на Google Forms), ни письма в поддержку не дали результатов. Через насколько дней пришел только молчаливый возврат средств за подписку. Так что причины блокировки так и остались гипотезой.

🟡Автор справедливо замечает: хорошо, что это был не Google.

Если бы подобный эксперимент проводился у "Корпорации Добра" - сработал бы их вездесущий триггер на "злонамеренную активность", и человек мог бы потерять Gmail, Google Photos, документы и получить кирпич вместо Android-смартфона.

История Хуго - хорошее напоминание о том, что модерация в ИИ сейчас - это черный ящик.

Если вы занимаетесь авто-генерацией промптов, которые выглядят как системные инструкции (то, что называют meta-prompting и scaffolding) - вы ходите по минному полю.



@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Story #Anthropic

🚀 Qwen3-Max-Thinking - вышла самая мощная reasoning-модель Qwen на сегодня

Модель обучили на огромном масштабе и усилили продвинутым RL - в итоге модель сильна сразу в нескольких вещах:
- логика и сложные рассуждения
- знания и QA
- работа с инструментами
- агентные сценарии

Ключевые фишки
- Adaptive tool-use - сама понимает, когда подключать Search, Memory и Code Interpreter, без ручного выбора
- Test-time scaling - многокруговая самопроверка и рефлексия, по бенчмаркам обходит Gemini 3 Pro на reasoning
- отличная модель от сложной математики (98.0 на HMMT Feb) до агентного поиска (49.8 на HLE)

Попробовать: https://chat.qwen.ai/
Блог: https://qwen.ai/blog?id=qwen3-max-thinking

@ai_machinelearning_big_data

#qwen #llm

⚡️ OpenAI Town Hall: что было на трансляции.

Пока ну почти все спали, Сэм Альтман провел анонсированный ранее стрим для разработчиков ИИ.

В течении часа глава OpenAI отвечал на вопросы и рассказывал про видение ИИ сейчас и в будущем. Главный тезис стрима:

Мы входим в эпоху "радикального изобилия", где интеллект станет слишком дешевым, чтобы его измерять.

Сэм Альтман прогнозирует, что к 2027 году стоимость инференса упадет в 100 раз, а модели уровня GPT-5.ХX станут основой для создания сложнейшего софта силами одного человека.

Основным дефицитным ресурсом останется человеческое внимание и способность генерировать качественные идеи.

Ключевые моменты трансляции

🟡Трансформация инженерии и экономики

Удешевление создания кода не снизит спрос на программистов, а наоборот, резко увеличит объем создаваемого софта. Инженеры будут тратить меньше времени на код и больше на проектирование.

ИИ станет дефляционным фактором. Софт, на разработку которого раньше уходили годы работы команд, теперь можно создать за пару сотен долларов инференса и одну хорошую идею.

Значительная часть мирового ВВП будет создаваться и потребляться через софт, генерируемый ИИ.

🟡Планы по GPT

Цель — сделать интеллект "too cheap to meter". К концу 2027 года ожидается появление моделей уровня 5.2X со снижением стоимости в 100 раз.

Скорость важнее цены. Разрабатываются методы выдачи результата в 1/100 времени от текущего, даже если это будет стоить дороже.

В GPT-4.5 был упор на текстовый стиль. В GPT-5 команда сместила фокус на "ризонинг, кодинг и инжиниринг". Альтман признает, что сейчас стиль может казаться громоздким, но это исправят в будущих итерациях.

🟡Агенты и персонализация

Будущее за приложениями, которые пишутся на лету под конкретного пользователя, т.е софт, который эволюционирует вместе с вашими привычками.

Готовится функция «Sign in with ChatGPT», которая позволит передавать ИИ контекст всей цифровой жизни пользователя (почта, файлы, история), чтобы он мог действовать как полноценный ассистент.

Обсуждается создание иерархии памяти: рабочая идентичность, личная и т.д., чтобы модель знала, какой контекст использовать в разных ситуациях.

🟡Безопасность и риски

Модели становятся слишком хороши в биологии. Старая стратегия блокировки доступа скоро перестанет работать. Нужен переход к стратегии устойчивости, как в пожарной безопасности.

Альтман признался, что сам быстро перешел от "никогда не дам ИИ доступ к компьютеру" до "пусть делает всё сам", потому что удобство перевешивает страх. Это создает риск скрытых уязвимостей, которые могут проявиться через недели работы агента.

🟡Инсайты и рекомендации

Стройте продукты, предполагая, что GPT-6 будет «невероятным». Если ваш бизнес выиграет от новой модели - вы на верном пути. Если модель его съест - это плохой путь.

Софт-скилс - самые важные навыки сейчас: высокая субъектность, способность генерировать идеи, устойчивость и адаптивность.

Альтман советует амбициозным разработчикам ИИ уходить из университетов, так как текущая академическая среда не успевает за темпами индустрии.

Используйте ИИ как безлимитного аспиранта или партнера по брейн-шторму для проверки тысяч идей в режиме "поиска в ширину".

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI: 1,3 млн. ученых используют ChatGPT для науки.

OpenAI поделилась внутренней статистикой внедрения своих инструментов в академическую среду: каждую неделю около 1,3 млн. человек обсуждают с ChatGPT продвинутые научные вопросы. Всего за 2025 год объем таких дискуссий вырос на 47%. Чаще всего ChatGPT просят помочь с Computer Science, Data Science и с алгоритмами ИИ.

Вице-президент по науке Кевин Вейл уверен, что мы наблюдаем переломный момент. Ученые перестали воспринимать чат-бота как поисковик и стали доверять серьезные задачи: от интерпретации сложных данных до планирования экспериментов.

Самое любопытное в отчете - упоминание возможностей GPT-5.2. В OpenAI заявляют, что новая модель переросла уровень школьных олимпиад и теперь она способна на настоящие математические открытия, уже находя применение в вычислительной химии и физике частиц.
axios.com

✔️ Tencent релизнула Img-2-Img модель Hunyuan Image 3.0-Instruct.

Новинка заточена под задачи редактирования и синтеза по рефенернсам. Под капотом - MoE на 80В общих 13B активных параметров.

Модель наделили продвинутым семантическим пониманием через ризонинг: получив картинку и промпт, она анализирует контекст, декомпозирует задачу на шаги и точечно вносит правки, не искажая исходную композицию. За консистентность неизменяемых областей отвечает собственный алгоритм MixGRPO.

Tencent насчитал более 80 сценариев использования. Среди них - реставрация старых снимков, сложный фьюжн объектов с разных фото, стилизация и замена текста на изображении с сохранением оригинальной верстки. Модель доступна только в веб-сервисе Tencent.
Tencent в сети X

✔️ Google купила стартап Common Sense Machines.

Google подтвердила поглощение стартапа, который создавал генеративные модели для преобразования изображений в 3D-ассеты. Команда инженеров стартапа в полном составе переходит в Google DeepMind.

Для одного из основателей CSM, Теджаса Кулкарни, это возвращение домой. До того, как запустить свой бизнес в 2020 году, он работал научным сотрудником в том же DeepMind.

Сколько именно Google заплатила за стартап — неизвестно, но на прошлых этапах инвесторы оценивали компанию примерно в $15 млн.
theinformation.com

✔️ Luma AI обновила свою видео-модель Ray до версии 3.14.

Главное изменение: теперь не нужно жертвовать скоростью ради качества или наоборот. Модель выдает 1080p без использования апскейлеров, при этом работает в 4 раза быстрее предыдущей версии.

Разработчики сделали упор на стабильность картинки в задачах анимации и video-to-video. Ray 3.14 лучше держит персонажей: они меньше искажаются и не меняются от кадра к кадру.

Для профессионального продакшена важным моментом станет цена - стоимость генерации упала в 3 раза. Обновление уже доступно в Dream Machine и у партнеров: Adobe и AWS.
lumalabs.ai

✔️ Nvidia, по слухам, отказалась от MSRP.

Nvidia, предположительно, свернула программу Official Pricing Program. Этот механизм обязывал партнеров-производителей выпускать определенный объем видеокарт по рекомендованной розничной цене. Если инсайд подтвердится, понятие MSRP фактически утратит смысл и станет чистой формальностью.

Теперь вендоры освобождаются от жестких ценовых рамок и смогут формировать стоимость устройств, опираясь исключительно на рыночный спрос и собственную маржинальность.

Учитывая опыт прошлых лет и ажиотаж вокруг ИИ-железа, эксперты опасаются возвращения дикого рынка с кратным завышением ценников уже в ближайшее время. Официальных комментариев от Nvidia пока не поступало.
techpowerup.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ OpenAI Prism: научный редактор на базе GPT-5.2 с поддержкой LaTeX.

OpenAI наконец-то пустила в дело наработки купленного стартапа Crixet и это очень хорошая попытка создать идеальное рабочее место для ученых, где не нужно прыгать между десятью вкладками.

Если вы когда-нибудь писали статью, то вам знакомо, когда в одном окне Overleaf, в другом - ChatGPT, в третьем - arXiv, а где-то сбоку еще болтается менеджер ссылок. Контекст постоянно теряется, а копипаст формул туда-сюда рано или поздно приводит к ошибкам.

Так вот, Prism соберет все это в одну кучу и это не просто чат в боковой панели. Он видит всю структуру вашей статьи: уравнения, библиографию и графики.

Можно запустить режим Тhinking и попросить модель, например, переписать сложную формулу или поправить логику в конкретном абзаце. При этом правки вносятся прямо в текст, так что копировать куски кода из чата больше не придется.

🟡Еще из полезного

🟢Можно сфотографировать наброски формул или диаграмм с маркерной доски, и Prism сама перегонит их в LaTeX.

🟢Связь с arXiv: искать литературу и вставлять цитаты можно прямо во время написания черновика.

🟢Голосовые правки - если лень тянуться к клавиатуре, простые изменения можно надиктовать.

🟢Совместная работа: можно добавить сколько угодно соавторов, и никто не будет бомбить от конфликта версий.

Самое приятное - базовую версию Prism сделали бесплатной для всех.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml