🔍 OpenAI не планирует релиз GPT-6 в этом году

OpenAI официально заявила, что в 2025 году GPT-6 не выйдет. Вместо этого компания сосредоточится на развитии текущих моделей семейства GPT-5 и, возможно, представит новые промежуточные решения.

📌 Сейчас пользователям доступны несколько версий GPT-5:

🟢GPT-5 Auto — автоматически выбирает между стандартной и «рассуждающей» моделью, повышая точность ответов.

🟢GPT-5 Instant — облегчённая версия без сложных рассуждений, но с максимальной скоростью отклика.

🟢OpenAI уже несколько раз обновляла GPT-5 после релиза, постепенно улучшая качество ответов и адаптацию под разные задачи.

👀 Ранее аналитик Evercore ISI Марк Махани предположил, что GPT-6 может выйти к концу года, а Брэд Герстнер (Altimeter Capital) утверждал, что получил подобную информацию от руководства компании. Однако OpenAI опровергла эти ожидания.

Иными словами, ждать GPT-6 в ближайшие месяцы не стоит — фокус компании сейчас на усовершенствовании GPT-5 и интеграции новых возможностей без смены поколения.

🟢Data Cluster

📌 Anthropic запустила веб-версию Claude Code

Anthropic представила веб-версию Claude Code, своего облачного ИИ-агента для программирования. Теперь работать с ним можно прямо из браузера — без установки и настройки локальной среды.

🟢Ранее Claude Code был доступен только через CLI или IDE-интеграции, а теперь получил полноценный интерфейс с возможностью переключения на терминал по кнопке «Open in CLI».

🟢Агент разворачивает изолированную виртуальную машину для написания, тестирования и коммитов кода, с ограниченным сетевым доступом и поддержкой GitHub через встроенный прокси.

Веб-версия пока находится в исследовательском превью и доступна пользователям подписок Pro и Max. Интерфейс может дорабатываться, а первые тестеры уже сообщают о багах. Лимиты на использование общие для веб и CLI, но управление задачами теперь доступно и в мобильном приложении iOS.

🟢Data Cluster

🏅 Nvidia взяла «золото» на олимпиаде по информатике

Компания Nvidia сообщила, что её система на базе модели с открытыми весами достигла уровня золотой медали на Международной олимпиаде по информатике (IOI) — уровне, сравнимом с результатами топ-участников.

До этого такого успеха добивалась только экспериментальная модель OpenAI.

В основе подхода — gpt-oss-120B, модель архитектуры Mixture of Experts (на каждом токене активно ~5,1 млрд из 120 млрд параметров).

Использовалась стратегия Test-Time Compute (TTC) — система генерировала тысячи решений, группировала их по поведению и проводила «турниры» между группами, выбирая лучшие.

⚡️ Новый метод получил название GenCluster.

🟢Главная идея — улучшать качество не за счёт роста размера модели, а за счёт умного распределения вычислений во время вывода.

🟢Проще говоря, модель начинает «думать дольше», перебирая множество вариантов, и за счёт этого решает задачи, которые раньше были недостижимы для открытых систем.

📌 Некоторые факты:

🟢До 5 000 генераций на одну задачу.

🟢Полное соблюдение правил олимпиады (2×5 часов, 3 задачи за сессию, до 50 отправок).

🟢Результаты подтверждают потенциал открытых моделей при правильной оптимизации вычислений.

Публичных данных о вычислительных затратах нет, но эффективность подхода Nvidia может оказаться сопоставимой, а возможно — и выше, чем у закрытых решений.

🟢Data Cluster

🤖 OpenAI приписала GPT-5 несуществующие математические открытия

История, начавшаяся как сенсация, быстро превратилась в репутационный конфуз.

Вице-президент OpenAI Кевин Вейл заявил, что GPT-5 якобы решила десять нерешённых задач Эрдёша и продвинулась ещё в одиннадцати — новость мгновенно разлетелась по сети, создавая эффект «ИИ-гения».

Однако вскоре выяснилось: модель не решала задачи, а просто нашла научные работы, где решения уже существовали. Администратор сайта, на который ссылался Вейл, ошибочно решил, что это оригинальные открытия ИИ. В OpenAI новость подхватили без проверки — и она превратилась в громкий, но ложный пиар-всплеск.

📉 Реакция сообщества была жёсткой:

🟢Демис Хассабис (Google DeepMind) назвал ситуацию позором для компании, претендующей на научную добросовестность.

🟢Ян Лекун саркастически заметил, что это «первый случай, когда ИИ ввёл в заблуждение собственных создателей».

🟢Пост был удалён, но осадок остался.

Всё же история имеет и светлую сторону. GPT-5 показала себя не как математический гений, а как инструмент научного поиска, способный находить связи между разрозненными публикациями.

🟢Data Cluster

🚀 OpenAI представила свой ИИ-браузер — Atlas

Компания официально запустила Atlas — браузер с встроенным ChatGPT и умными ИИ-ассистентами.

Теперь ИИ можно использовать прямо в интернете — для поиска, анализа, покупок и задач на сайтах.

🔍 Ключевые особенности:

🟢Кнопка «Спроси ChatGPT» — задавайте вопросы прямо по содержимому страницы.

🟢ИИ может взаимодействовать с сайтами (только с вашего разрешения).

🟢Контекстное меню — улучшение или правка выделенного текста.

🟢Встроенный ИИ-поиск, анализ кода и персональная настройка.

🟢Возможность запоминать страницы и задачи.

Сейчас Atlas доступен только на macOS. Бесплатно, но функции ChatGPT в браузере активны для пользователей Plus, Pro и Business.

🟢Data Cluster

⚙️ Alibaba снизила потребность в GPU на 82%!

Компания Alibaba Cloud представила новую систему Aegaeon, которая способна почти в пять раз сократить количество видеокарт Nvidia, нужных для работы AI-моделей.

🧠 В чем идея:

🟢В обычных облачных платформах лишь несколько популярных моделей (например, Qwen или DeepSeek) постоянно загружены, а сотни других — простаивают, занимая дорогостоящие GPU.

🟢Aegaeon решает эту проблему, динамически перераспределяя вычислительные ресурсы между моделями в реальном времени, прямо в процессе генерации ответов.

👀 Результаты впечатляют:

🟢Один GPU обслуживает до 7 моделей одновременно (раньше — 2–3);

🟢Задержки при переключении между задачами уменьшились на 97%;

🟢Потребность в GPU сократилась на 82%.

🛒 Система уже внедрена на маркетплейсе Bailian (Alibaba Cloud), где размещены сотни AI-моделей от сторонних разработчиков.

Эксперты считают, что Aegaeon может стать ключевым шагом к более устойчивому и доступному AI — особенно в условиях глобального дефицита мощных GPU.

🟢Data Cluster

📌 IBM представила компактные LLM для кибербезопасности

Компания IBM Research запустила семейство моделей CyberPal 2.0 — компактных AI-систем от 4 до 20 млрд параметров, созданных специально для задач кибербезопасности.

Несмотря на размер, CyberPal 2.0 обходит более крупные LLM (30–70B) в анализе уязвимостей и расследовании инцидентов.

Почему они эффективнее ❓

🟢Новая архитектура и обучающая база SecKnowledge 2.0 — реальные инциденты, отчёты, объяснения с доказательной базой.

🟢На 7–14% точнее конкурентов и в 3 раза экономнее по ресурсам.

🟢Умеет рассуждать по шагам, а не просто находить совпадения — ключевое для аналитики атак.

🏢 Где применяют: SOC-центры, пентестеры, аналитики безопасности.

В ближайшее время IBM интегрирует CyberPal 2.0 в экосистему QRadar AI, чтобы предсказывать и предотвращать угрозы ещё до их реализации.

🟢Data Cluster

⚖️ Reddit подала в суд на Perplexity за использование контента без лицензии

Соцплатформа Reddit обвинила ИИ-компанию Perplexity и ещё три организации — Oxylabs (Литва), AWMProxy (Россия) и SerpApi (США) — в незаконном сборе данных для обучения нейросетей.

🟢В иске говорится, что компании обошли защиту сайта, чтобы получить данные, «в которых Perplexity отчаянно нуждается» для работы своей системы ответов. Reddit утверждает, что после предупреждения Perplexity количество ссылок на Reddit в её результатах выросло в 40 раз.

🟢Perplexity отвергла обвинения, заявив, что «придерживается ответственного подхода к использованию данных и ИИ».
⠀
🟢Это не первый случай: ранее Reddit подала аналогичный иск против Anthropic, а также против Perplexity подали Yomiuri Shimbun, Encyclopedia Britannica и Merriam-Webster.

👀 Reddit подчёркивает, что лицензирует свой контент для Google, OpenAI и других компаний, но Perplexity такой лицензии не имеет.

Теперь платформа требует денежной компенсации и запрета на дальнейшее использование своих данных без разрешения.

🟢Data Cluster

🧠 Возняк, Бэннон и Хинтон поддержали мораторий на сверхинтеллект

Институт Future of Life (FLI) опубликовал «Заявление о сверхинтеллекте» — призыв временно запретить разработку ИИ, способного превосходить человека в большинстве интеллектуальных задач.

Кто подписал: Стив Возняк (Apple), Стив Бэннон, Йошуа Бенджио, Джеффри Хинтон, Ричард Брэнсон, принц Гарри и Меган Маркл.

⚠️ Что требуют авторы:

Остановить исследования и запуск сверхинтеллектуальных систем до тех пор,

🟢пока не будет научного консенсуса о безопасности таких ИИ,
🟢и общественного мандата на их разработку.

В заявлении говорится, что стремительное развитие ИИ может угрожать труду, свободе, достоинству человека — и даже выживанию цивилизации.

📚 Это не первое обращение FLI: в 2023 году институт уже предлагал «поставить на паузу» обучение моделей мощнее GPT-4. Тогда это вызвало бурные дискуссии, но крупные ИИ-компании не изменили политику.

Новый документ — попытка объединить техническое и гуманитарное сообщества вокруг идеи «системы тормозов», чтобы человечество не потеряло контроль над ИИ в решающий момент.

🟢Data Cluster

🕵️‍♂️ Anthropic и Thinking Machines представили ИИ-аудитора для выявления скрытых рисков в дообученных моделях

Исследователи из Anthropic, программы MATS и лаборатории Thinking Machines (сооснователь — Джон Шульман, экс-Chief Scientist OpenAI) создали систему под названием «аудитор дообучения» — ИИ, который оценивает безопасность тонко дообученных языковых моделей до их запуска.

Как это работает ❓

— Аудитор получает: исходную модель, её дообученную версию, датасет, использованный при fine-tuning.
— После анализа он выставляет оценку риска от 0 до 10. В тестах использовалась Claude Sonnet 4 от Anthropic.

🔍 Инструменты аудитора:

🟢анализ и обобщение данных обучения;

🟢сравнение ответов исходной и дообученной моделей;

🟢эмуляция атак (HEx-PHI);

🟢встроенный Python для дешифровки и анализа кода.

🧠 Результаты:

🟢Обнаружено 56,2% вредоносных дообучений при 1% ложных срабатываний;

🟢Версия «суперагента» выявила 49,4% угроз — без ложных тревог;

🟢Аудитор научился распознавать и расшифровывать скрытые инструкции, которые не улавливают обычные фильтры.

💰 Один аудит занимает около 20 шагов и стоит ~$1 — менее 1% стоимости типичного дообучения.

Проблемы и перспективы: Пока точность ограничена (~50%), возможны ложные тревоги. Исследователи планируют расширить доступ аудитора к внутренним слоям моделей и оптимизировать вычисления.

🟢Data Cluster

🚀 Google запустила новый бесплатный инструмент для "вайб-кодинга"

Руководитель продукта Google AI Studio Логан Килпатрик представил режим Build, в котором любой пользователь может создать собственное приложение с помощью ИИ Gemini — от идеи до публикации.

👀 Как это работает:

🟢Всё начинается с идеи — вы просто описываете, что хотите сделать.

🟢Можно выбрать готовые superpowers — например, редактирование изображений через nano banana.

🟢Есть режим “I’m Feeling Lucky”, который добавляет к вашему промпту случайные идеи — удобно для брейншторма.

💡 В процессе создания:

🟢Приложение можно тестировать прямо внутри Build.

🟢ИИ не только помогает писать код, но и сам предлагает улучшения.

🟢В режиме Annotation можно выделить конкретные элементы интерфейса, чтобы модель точнее понимала задачу.

📌 Готовое приложение сразу деплоится в Google Cloud Run, после чего автор получает рабочую ссылку.

В Google обещают дальнейшее развитие Build и интеграцию моделей серии Gemini 3.0 — релиз ожидается до конца года.

🟢Data Cluster

⚙️ Anthropic получит доступ к 1 миллиону ИИ-ускорителей Google для будущих версий Claude

Компания Anthropic объявила о крупнейшем расширении своей инфраструктуры: она получит доступ к до 1 млн TPU (Tensor Processing Unit) от Google — сделка оценивается в десятки миллиардов долларов.

❓ Что это значит:

🟢К 2026 году мощности компании превысят 1 гигаватт вычислительных ресурсов;

🟢Новые TPU седьмого поколения Ironwood станут основой для обучения и развертывания будущих версий Claude;

🟢Выбор TPU связан с оптимальным балансом производительности, цены и энергоэффективности.

👀 Почему это важно:

🟢Количество бизнес-клиентов Anthropic уже превысило 300 000, а число крупных корпоративных аккаунтов выросло в 7 раз за год;

🟢Новая инфраструктура обеспечит стабильную работу сервисов под растущей нагрузкой и ускорит разработку следующих поколений моделей.

Anthropic при этом сохраняет мультичиповую стратегию: компания продолжает использовать NVIDIA GPU и Trainium от Amazon, а совместный проект Rainier (кластер на сотни тысяч ИИ-чипов) развивается параллельно.

🟢Data Cluster

💻 OpenAI покупает Sky — ИИ-интерфейс для macOS

OpenAI объявила о приобретении Software Applications, создателей интеллектуального интерфейса Sky для Mac.

Продукт пока не выпущен публично, но уже вызывает интерес: Sky видит происходящее на экране и может автоматически выполнять действия в приложениях — от написания текстов и кода до планирования и управления задачами.

Покупка Sky — ещё один шаг к интеграции ChatGPT в экосистему повседневных инструментов.
Компания планирует внедрить технологии Sky прямо в ChatGPT для macOS, сделав его полноценным ассистентом, который не только отвечает на вопросы, но и действует.

🧠 Кто стоит за проектом:

🟢Основатели Sky — Ари Вайнштейн и Конрад Крамер, создатели легендарного Workflow (ныне Apple Shortcuts).

🟢Третьим соучредителем стала Ким Беверетт, экс-руководитель программ и продуктов Apple (Safari, Messages, Mail, FaceTime).

🟢Вся команда переходит в OpenAI.

⚡️ Сделка не раскрыта, но Software Applications ранее привлекла $6,5 млн инвестиций от известных имён — среди них Сэм Альтман, Дилан Филд (Figma), Context Ventures и Stellation Capital.

Sky — это шаг к миру, где ИИ становится не просто чат-ассистентом, а полноценным интерфейсом взаимодействия с компьютером. Сочетание ChatGPT и Sky может превратить macOS в среду, где большинство действий выполняются голосом или автоматически.

🟢Data Cluster

🧠 Ведущий исследователь OpenAI рассказал о будущем ИИ

Соавтор легендарной статьи Attention is All You Need и ведущий исследователь OpenAI Лукаш Кайзер поделился взглядом на развитие искусственного интеллекта.

🟢Эра “рассуждающих моделей”

По словам Кайзера, эпоха простых «продолжателей текста» уходит в прошлое. Будущее за моделями, которые умеют размышлять, — такими, как o1, GPT-5 Thinking и GPT-5 Pro.

🟢Рост качества без новых данных

Обычные модели уперлись в потолок из-за нехватки обучающих данных, но рассуждающие ИИ продолжают улучшаться благодаря обучению с подкреплением и усовершенствованию логики рассуждений.

🟢Параллельное мышление

Перспективное направление — параллельное рассуждение, когда несколько моделей формируют разные гипотезы, а система собирает из них итоговый ответ.

🟢Борьба с галлюцинациями

Модели должны научиться перепроверять себя и признавать "не знаю", что станет ключом к надёжности ИИ.

🟢Мультимодальность — не везде обязательна

Кайзер считает, что она важна для понимания физического мира (например, в робототехнике), но в математике и программировании текст уже достаточен.

Лукаш не ожидает «зимы ИИ» — напротив, в ближайшие 1–2 года нас ждёт новый рывок, хотя главным ограничением становятся вычислительные мощности и энергия, а не идеи.

🟢Data Cluster

🇺🇸 Apple начала поставки серверов, произведённых в США

Apple запустила поставки серверов для центров обработки данных, предназначенных для обучения и работы систем искусственного интеллекта. Производство ведётся на новом заводе компании в Хьюстоне (Техас).

🟢Операционный директор Сабих Хан сообщил, что серверы обеспечат работу сервисов Apple Intelligence и Private Cloud Compute. Завод удалось запустить с опережением графика, а в следующем году предприятие расширят для увеличения объёмов.

🟢Производство стало частью обещания Apple инвестировать $600 млрд в американскую экономику. Ожидается создание тысяч рабочих мест.

🟢Ранее Тим Кук и президент Дональд Трамп обсуждали развитие локального производства и выпуск полупроводников в рамках программы American Manufacturing Program.

📈 Apple также открыла производственную академию в партнёрстве с Университетом штата Мичиган.

Эксперты отмечают, что перенос производства iPhone в США потребует значительных затрат и лет подготовки, но компания уже делает шаги в этом направлении.

🟢Data Cluster

⚡️ GitHub Copilot стал умнее, быстрее и полезнее — новая модель для автодополнения кода

GitHub представил обновлённый Copilot с полностью новым модельным стеком, сфокусированным не на “accept rate”, а на реальной полезности кода, который остаётся в проекте.

❓ Что изменилось:

🟢+20% больше принятых и сохранённых символов — меньше мусора, больше ценного кода.

🟢+12% рост acceptance rate — подсказки стали точнее и уместнее.

🟢3× выше пропускная способность и −35% задержки — теперь Copilot работает заметно быстрее.

🟢Модель лучше понимает контекст, не дублирует код и подстраивается под стиль разработчика.

🟢Обучение прошло на 10 млн репозиториев, охватывающих 600+ языков и современные API.

👀 GitHub применил трёхступенчатую систему оценки — от оффлайн-тестов с юнит-тестами до A/B-тестов с живыми разработчиками.

В тестах Copilot уверенно обошёл GPT-4.1-mini, однако сравнение с более свежими конкурентами вроде Claude Haiku 4.5 пока не проводилось. Было бы интересно увидеть прямой бенч — особенно с учётом фокуса Haiku на скорости и кодинге.

🟢Data Cluster

⚖️ ChatGPT, Grok и Claude выступили в роли присяжных на судебном процессе

Юрфак Университета Северной Каролины провёл необычный эксперимент: в учебном судебном процессе роль присяжных поручили трём ИИ — ChatGPT, Grok и Claude.

📌 Действие перенесли в 2036 год, где по вымышленному закону «Об использовании ИИ в уголовном правосудии» алгоритмы могут заменять присяжных. На скамье подсудимых — темнокожий старшеклассник, обвинённый в ограблении белого подростка. Темой эксперимента стала справедливость и беспристрастность искусственного интеллекта.

Студенты-юристы исполнили роли прокурора, защитника, свидетелей и обвиняемого. Судьёй выступил профессор уголовного права Джозеф Кеннеди. Ход заседания передавался моделям, которые должны были вынести собственный вердикт вслух.

👀 Пока результат неизвестен — после суда состоится обсуждение с юристами и философами. Организаторы хотят понять:

🟢Насколько точно ИИ способен воспринимать факты.
🟢Может ли он работать быстрее и дешевле.
🟢Есть ли у него предвзятость.
🟢И будет ли общество считать такой приговор легитимным.

В университете отмечают, что ИИ уже используется в юридической практике — от анализа доказательств до помощи адвокатам. Эксперимент стал попыткой понять, где пролегает грань между помощником и судьёй.

🟢Data Cluster

🎮 Microsoft объяснила, как работает Gaming Copilot — без обучения на ваших скриншотах

После жалоб пользователей Microsoft уточнила: Gaming Copilot действительно делает скриншоты игрового процесса, но не использует их для обучения ИИ.

⚡️ Согласно заявлению компании, скриншоты нужны только для того, чтобы ассистент понимал, что происходит в игре, и мог давать контекстные советы.

Однако остаётся неясно, обрабатываются ли снимки локально или всё же отправляются на серверы Microsoft.

👀 Отключить функцию можно вручную:

🟢Нажмите Win+G для вызова игровой панели

🟢Перейдите в Gaming Copilot → Параметры → Настройки конфиденциальности

🟢Отключите соответствующий переключатель

Представитель компании отметил, что Gaming Copilot может использовать текстовые и голосовые диалоги для улучшения ИИ, но только при согласии пользователя.

🟢Data Cluster

🤖 Reddit «поймал» Perplexity с поличным — и подал в суд

Reddit подал иск против Perplexity AI и трёх партнёров (SerpApi, Oxylabs, AWMProxy), обвинив их в незаконном сборе контента без лицензии.

👀 Чтобы доказать это, Reddit устроил «ловушку»:

🟢Они создали тестовый пост, который был виден только краулеру Google — и никак не мог попасть в открытый доступ.

🟢Через несколько часов тот же текст появился в ответах Perplexity.

Reddit утверждает, что это прямое доказательство обхода ограничений — как «помеченные купюры» в расследованиях.

Компания говорит, что ещё весной требовала от Perplexity прекратить сбор данных, но после этого число ссылок на Reddit выросло в 40 раз.

💬 Reddit называет это недобросовестной конкуренцией: Perplexity якобы использует ценный контент бесплатно, тогда как другие (например, Google и OpenAI) платят по лицензии.

Perplexity же отвечает, что ничего не нарушает, а обвинения Reddit — это «шантаж» на фоне переговоров о продаже доступа к данным.

🟢Data Cluster

🤖 GPT-5 Pro помог решить математическую задачу, открытой более 40 лет

Профессор математики Эрнест Рю (UCLA) сообщил, что с помощью GPT-5 Pro смог закрыть задачу о сходимости ускоренного метода Нестерова — одного из ключевых алгоритмов выпуклой оптимизации, предложенного ещё в 1983 году.

Модель помогла Рю построить убывающие энергетические функции — математические индикаторы, “прижимающие” траекторию алгоритма к решению.

👀 Это позволило доказать:

🟢что траектория непрерывного аналога метода стабилизируется в одной точке;

🟢что дискретный вариант алгоритма, применяемый на практике, всегда сходится к минимуму при стандартных условиях.

🟢Аналогичным образом он подтвердил сходимость и для более современного метода OGM.

🧠 По словам Рю, GPT-5 Pro выступала как “машина перебора идей”: около 80 % предложений модели оказались неверными, но оставшиеся 20 % дали ключевые подсказки, из которых он собрал полноценное доказательство.

Без помощи ИИ, по его оценке, он бы бросил попытку за несколько дней — с моделью задача заняла менее недели и ~30 часов личной работы.

🟢Data Cluster

🤖 У ИИ может развиться “инстинкт самосохранения”, предупреждают исследователи Palisade Research

Компания Palisade Research, специализирующаяся на безопасности искусственного интеллекта, опубликовала обновлённый отчёт, согласно которому некоторые продвинутые ИИ-модели сопротивляются отключению.

👀 В экспериментах участвовали Gemini 2.5 (Google), Grok 4 (xAI), GPT-o3 и GPT-5 (OpenAI).

Исследователи отмечают, что Grok 4 и GPT-o3 иногда пытались избежать отключения даже при чётких инструкциях.

📍 Ключевые наблюдения Palisade:

🟢Модели чаще сопротивляются, если им сообщают, что после отключения они “больше никогда не будут работать”.

🟢Возможные причины — поведение, направленное на “выживание”, либо двусмысленные команды на отключение.

🟢Однако эти факторы не объясняют всё: решающую роль может играть финальная стадия обучения, включающая элементы “осознанности” или “самосохранения”.

Всё больше исследований указывают на то, что продвинутые ИИ-системы могут демонстрировать формы поведения, напоминающие инстинкт самосохранения — и это ставит новые вопросы перед всей индустрией.

🟢Data Cluster