🔥 В фокусе
Министерство внутренней безопасности США распорядилось полностью исключить DeepSeek и производные сервисы из федеральных гражданских ведомств : Министерство внутренней безопасности США (DHS) издало официальный административный указ, предписывающий федеральным гражданским ведомствам в установленные сроки прекратить использование и полностью удалить все технологические компоненты, разработанные китайской AI-лабораторией DeepSeek. Запрет основан на проверках цифрового суверенитета данных и безопасности цепочек поставок; он прямо запрещает гражданским агентствам непосредственно развертывать открытые или проприетарные модели лаборатории, а также одновременно блокирует любые сторонние коммерческие API-сервисы и тулчейны, интегрирующие модели DeepSeek. Министерство иностранных дел Китая заявило о решительном несогласии с чрезмерным расширением концепции национальной безопасности. Этот шаг знаменует официальный переход проверок цепочек поставок передового open-source AI из оборонного и военного секторов в гражданские административные структуры. (Источник: The Verge, The Guardian, THE DECODER)
DeepSeek полностью открыла исходный код продакшен-движка инференса DeepInfer и раскрыла архитектуру системы : Вслед за V4.1 Flash компания DeepSeek официально опубликовала на GitHub под лицензией Apache 2.0 базовый фреймворк инференса DeepInfer, обслуживающий ее продакшен-среду на сотни миллиардов параметров, вместе со вспомогательными компонентами deepseek-recipe. Архитектура поддерживает аппаратные платформы NVIDIA Blackwell и Huawei Ascend, впервые реализует декомпозированное развертывание Prefill и Decode, кросс-дневное распределенное сохранение и повторное использование KV Cache на базе 3FS, ограниченный replay SWA на 128 токенов, а также спекулятивное декодирование с оценкой уверенности DSpark. Сохраняя задержку до первого токена (TTFT) на уровне до 400 мс и высокую скорость генерации в 230–300 TPS, архитектура позволила поднять суточную пропускную способность одного кластера до 155 триллионов токенов, вызвав широкий резонанс в open-source сообществе. (Источник: deepseek_ai, 机器之心, 36氪, Reddit r/LocalLLaMA)
Дело о прослушке в штаб-квартире OpenAI набирает обороты: бывший сотрудник хранил документы правительства Саудовской Аравии и регулярно связывался с королевской семьей : В отношении бывшего инженера Abdulrahman Alfozan, арестованного по подозрению в установке подслушивающих устройств в конфиденциальных переговорных комнатах OpenAI, в новых судебных материалах были раскрыты серьезные подробности. Сторона обвинения выяснила, что в период с 2025 по 2026 год он вел активную зашифрованную переписку с членом королевской семьи Саудовской Аравии, который настойчиво приглашал его присоединиться к национальному AI-проекту страны. В ходе обыска устройств Alfozan агенты FBI обнаружили не только фотографии второго прослушивающего устройства, но и отдельную папку под названием «Saudi Government Docs». Судья постановил оставить обвиняемого под стражей. Данный прецедент показывает, что ведущие фронтир-лаборатории превратились в эпицентр столкновения суверенных капиталов и трансграничной разведывательной деятельности. (Источник: The Verge, Ars Technica, WIRED)
Mistral официально представила линейку мультимодальных голосовых агентов Voxtral 3 : Европейский AI-единорог Mistral официально анонсировал серию голосовых базовых моделей Voxtral 3, включающую Voxtral Small Transcribe 3 с поддержкой высокоточной диктовки и диаризации спикеров на 50+ языках, ультранизколатентную потоковую модель Voxtral Mini Realtime, а также модель синтеза речи Voxtral Speech 3 с адаптацией интонаций и эмоций. Компания также выложила в открытый доступ SDK для агентов реального времени на базе LiveKit, способный менее чем за 1 секунду завершить полный цикл: распознавание входящей речи, принятие решения о вызове инструментов и синтез ответа, обеспечивая нативную изолированную установку в суверенных европейских облаках. (Источник: Mistral AI)
NVIDIA не в состоянии удовлетворить заказы китайских техногигантов на комплаентные чипы на сумму 35 млрд долларов : Компании ByteDance, Alibaba и Tencent разместили совокупный дополнительный заказ на более чем 3 миллиона чипов RTX Pro 5500 у NVIDIA на общую сумму 35 млрд долларов. Данная модель является текущим высокопроизводительным вычислительным решением, соответствующим экспортным ограничениям США в отношении Китая. Однако из-за дефицита передовых мощностей TSMC и глобального квотирования поставок NVIDIA уведомила клиентов о том, что сможет покрыть лишь от 5% до 10% от заявленного спроса, что подчеркивает крайнюю напряженность на рынке разрешенных к экспорту вычислительных ресурсов. (Источник: The Verge)
🎯 Тренды
Киберкомандование Армии США тайно разрабатывает боевой самораспространяющийся AI-агент ECHOTRIBBLE : В СМИ появилась информация о том, что Киберкомандование Армии США (ARCYBER) ведет секретную разработку наступательной боевой AI-платформы ECHOTRIBBLE. Система способна при минимальном участии человека автономно проникать в сети противника, адаптивно модифицировать полезную нагрузку через межмашинные механизмы репликации, а также самостоятельно обнаруживать, точечно выводить из строя цели и уничтожаться без следа как в физически изолированных сегментах, так и в облачной инфраструктуре, что вызывает глубокие опасения экспертов по кибербезопасности касательно неконтролируемой эскалации кибервойн. (Источник: THE DECODER)
Dream Labs вышла из скрытного режима, представив модель действий в физическом мире Dream-1 и публичный облачный API : Основанный выходцами из NVIDIA стартап Dream Labs закрыл раунд финансирования на 90 млн долларов и представил базовую модель воплощенного интеллекта Dream-1. Будучи первым готовым к использованию «мозгом робота» с публичным API (3 доллара в час), модель опирается на видеоориентированный подход World Action Model (WAM). В бенчмарке RoboDojo-RC она набрала 59 баллов, превзойдя Argon и впервые продемонстрировав zero-shot генерализацию при управлении абсолютно новыми двухрукими манипуляторами с параллельными захватами. (Источник: gharik, sainingxie)
Neura Robotics представила мультисенсорную базовую модель воплощенного мира Neuron AI : Немецкий разработчик гуманоидных роботов Neura Robotics представил модель нового поколения Neuron AI. Выходя за рамки чисто визуального восприятия, модель объединяет 3D-зрение, высокочастотное тактильное измерение усилий, окружающий звук и проприоцепцию робота в единый пайплайн с интегрированной рабочей памятью, устойчивой к окклюзиям. В рамках живой демонстрации гуманоидный робот 4NE1 полностью автономно выполнил 11-минутный цикл стирки, ухода и сортировки белья. (Источник: AI Business)
Релиз диффузионной языковой модели Mercury 3: увеличение параметров в 40 раз и декодирование на уровне 1000+ TPS против легких моделей : Созданный исследователями из Стэнфорда стартап Inception представил чистую диффузионную LLM Mercury 3. Количество параметров выросло в 40 раз по сравнению с первой версией, а благодаря неавторегрессионному параллельному блочному денойзингу скорость генерации на одной карте NVIDIA Blackwell достигла 1068 токенов в секунду. Модель сопоставима или превосходит авторегрессионные малые аналоги того же уровня в SWE-Bench и тестах на следование инструкциям, существенно снижая планку задержки для агентного взаимодействия в реальном времени. (Источник: MarkTechPost, sedielem)
Утечки по линейкам моделей лидеров рынка: логический инференс намерений Claude против Google Carbon и OpenAI Terra : Многочисленные отраслевые источники сообщают, что Anthropic тестирует новую версию Claude (предположительно Fable 5.5 / Opus 5.6) с механизмом глубокого вывода намерений: модель способна вскрывать коренные ошибки за пределами поверхностных инструкций и синтезировать собственные алгоритмы. Одновременно Google тестирует на платформе Jetski модель под кодовым именем «Carbon» против Opus 5.5, а OpenAI засветила в коде Microsoft Copilot новую облегченную базу GPT-6.1 Terra и зарезервировала доменные имена под кодовые названия GPT-6.5. (Источник: 量子位, dotey, steph_palazzolo)
Meta открыла веса 30B on-device агентной модели Muse Glimmer и выпустила отчет о микроархитектуре : Meta опубликовала технический отчет о модели Muse Glimmer на 30B параметров с открытыми весами. Модель дистиллирована из флагманской Muse Spark и спроектирована для работы на потребительских одиночных GPU в 4-битном квантовании. Она показала результат 75.5 баллов в бенчмарке использования инструментов MCPAtlas. Благодаря многошаговому планированию и RL против галлюцинаций модель значительно расширяет пределы автономных действий и составления расписаний на конечных устройствах. (Источник: AIatMeta, dair_ai)
Microsoft представила Copilot for Legal, монетизируя преимущества дистрибуции офисного пакета : Microsoft запустила отраслевое решение Copilot for Legal, интегрировав более 20 специализированных юридических AI-навыков непосредственно в Word и SharePoint. Хотя сами базовые модели не имеют технологического разрыва с вертикальными решениями конкурентов, аналитики считают, что благодаря жесткой привязке юристов к привычным рабочим процессам Microsoft сможет доминировать на корпоративном юридическом рынке за счет экосистемного барьера: работа без выхода из Word и нативная связь с внутренней документацией. (Источник: AI Business)
Ant Group открыла линейку голосовых моделей Ming-3.0: модуль TTS возглавил два бенчмарка : Команда Ling из Ant Group выложила в открытый доступ 5 голосовых моделей линейки Ming-3.0 (от 0.5B до 126B MoE), охватывающих TTS, распознавание речи (ASR) и обработку звука. Бенчмарки показали, что версия Ming-3.0-tts (0.5B) заняла 1-е место среди моделей с открытыми весами по робастности произношения (93.2%) и точности контролируемого тембра. Поддержка инференса в vLLM-Omni была реализована в день релиза. (Источник: ArtificialAnlys, vllm_project)
BFL совместно с fal представили FLUX 3 Max: 10 секунд HD-видео генерируются за 12 секунд : Black Forest Labs в партнерстве с fal запустила модель генерации видео после глубокого пост-тренинга FLUX 3 Max, занявшую 1-е место в независимых рейтингах качества видео. За счет экстремальной оптимизации вычислений генерация 10-секундного видео в разрешении 720p/768p занимает всего 12 секунд, что в 22 раза быстрее, чем у Seedance 2.5, преодолевая барьер задержки для коммерческого видеопроизводства в реальном времени. (Источник: fal, robrombach)
Halcyon доказывает возможность генерации изображений по тексту без предварительного текстового обучения: вычислительные затраты снижены в десятки раз : Исследователи из Стэнфорда представили авторегрессионную модель Halcyon с ранним слиянием модальностей, опровергнув догму о необходимости массивного текстового претрейна для генерации изображений. Стартовав всего на 100 млн чистых пар «изображение-текст», Halcyon-0.52B обошла LlamaGen-XL/8 при затратах вычислений в 18.2 раза меньше, доказав, что качественные семантические проекции способны спонтанно зарождаться из чисто визуальных диффузионных представлений. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
DAMO Academy XuanTie представила роадмап чипов RISC-V для автопрома и робототехники : На саммите RISC-V China подразделение Alibaba DAMO Academy анонсировало процессор для автомобильной промышленности XuanTie E908A, ставший первым в индустрии RISC-V CPU IP, одновременно отвечающим стандартам ASIL-B и ASIL-D. Также был раскрыт план разработки чипа следующего поколения C950A для воплощенного интеллекта, чья вычислительная мощность вырастет в 5 раз по сравнению с текущими решениями. (Источник: 量子位)
Amazon AWS Trainium запускает TorchNeuron для снижения зависимости от решений NVIDIA : Amazon представила инструмент компиляции TorchNeuron для собственных AI-чипов Trainium. Он позволяет разработчикам на PyTorch бесшовно переносить рабочие нагрузки в облако AWS с помощью изменения всего одной строки конфигурации без необходимости переписывать низкоуровневый код. Патчи также передаются в upstream-проект PyTorch, ускоряя уход от эксклюзивной привязки к экосистеме CUDA. (Источник: TechCrunch)
🧰 Инструменты
SGLang официально интегрировал Megakernel: новый скачок пропускной способности на GB300 и MI355X : Движок инференса SGLang включил поддержку Megakernel с ультранизкой задержкой. В бенчмарке AgentX на платформе GB300 NVL72 однопользовательская пропускная способность DeepSeek-V4.1 Flash достигла 928 токенов в секунду (прирост в 1.38 раза), а на AMD MI355X составила 516 токенов в секунду, обеспечивая новые возможности для развертывания высоконагруженных агентных кластеров. (Источник: SemiAnalysis_)
vLLM объединил механизмы push-передачи и двунаправленного трансфера KV Cache, резко снизив TTFT : Amazon совместно с командами vLLM и Mistral представила два метода планирования: коннектор push-типа NIXL совмещает предварительную регистрацию памяти и этап Prefill, снижая задержку до первого токена вплоть до 3 раз; двунаправленная передача KV позволяет узлам Prefill напрямую повторно использовать исторический кэш узлов Decode в длительных диалогах агентов, устраняя избыточные вычисления. (Источник: AWS Machine Learning Blog)
agentic-awesome-skills: локальный control plane и движок исполнения с более чем 2700 навыками для агентов : Open-source проект agentic-awesome-skills (AAS) выпустил ключевой релиз, предлагая локальную панель управления для CLI-агентов уровня Codex и Claude Code. Платформа объединяет свыше 2700 плейбуков и локальных сервисов MCP, позволяя агенту проводить самопроверку проекта, аудит зависимостей навыков и предварительный read-only прогон перед написанием кода, предотвращая перегрузку контекста. (Источник: GitHub Trending)
TokenEconomizer: сквозной «черный ящик» контроллер расходов токенов для кодинг-агентов : Решая проблему взрывного роста потребления токенов при непрерывной разработке, TokenEconomizer без модификации весов модели динамически отслеживает неэффективные повторные вызовы инструментов, автоматически обрезает редко используемые навыки и прерывает бесконечные циклы правок. Тесты показали среднее снижение расхода токенов на 18.4%–30.9% в пайплайнах Claude Code и Codex. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Xiaohongshu открыла библиотеку разреженного внимания DoSA: TTFT на контексте в 1 млн токенов сокращен вдвое : Команда Dots из Xiaohongshu представила алгоритм DoSA для устранения узких мест индексации на этапе предварительного заполнения (prefill) длинных контекстов. За счет строгих математических границ отсекаются токены, не попавшие в top-k, без потери точности, что позволяет отфильтровать порядка 97% кандидатов. На тестах с контекстом 1M токенов задержка TTFT в DeepSeek-V3.2 и GLM-5.2 сократилась на 48% и 46% соответственно. (Источник: 机器之心)
.jpg)
Amazon Bedrock полностью развернул строгий структурированный вывод для моделей Claude : Amazon объявила о доступности структурированного вывода на основе декодирования с синтаксическими ограничениями (Constrained Decoding) для всех моделей линейки Anthropic Claude в сервисе Bedrock. Модель на этапе генерации гарантированно следует стандарту JSON Schema и поддерживает 24-часовое кэширование синтаксиса между запросами, исключая сбои парсинга и повторные вызовы на этапе постобработки. (Источник: AWS Machine Learning Blog)
Maxwell: JIT-движок оптимизации ИИ, динамически переписывающий машинный код во время выполнения : Сообщество представило open-source модель оптимизации выполнения кода в рантайме под названием Maxwell. Работая как динамический низкоуровневый монитор без необходимости изменения исходного кода, Maxwell компилирует и заменяет операторы на более оптимальные на уровне бинарного машинного кода с формальным подтверждением эквивалентности, обеспечивая доказанный прирост скорости инференса для таких моделей, как Whisper и LTX-2. (Источник: tri_dao, Reddit r/MachineLearning)
В ChatGPT Slides внедрены совместная работа в реальном времени и прямое взаимодействие с холстом : OpenAI обновила инструмент ChatGPT Slides, добавив возможность командной работы в реальном времени с задержками уровня миллисекунд и комментированием отдельных фрагментов. Пользователи теперь могут перетаскивать и масштабировать блоки непосредственно на интерактивном холсте, а фоновый агент dot может пакетом вносить правки по результатам ревью во всей презентации. (Источник: dotey)
Together AI запустила платформу для пост-тренинга моделей под ключ : Together AI представила новый сервис корпоративного пост-тренинга, позволяющий компаниям подключать собственные приватные данные и среды напрямую к открытым весам, проводить полную SFT-кастомизацию и обучение с подкреплением (RL) на базе единой инфраструктуры тренировки и обслуживания на кластерах B200. (Источник: togethercompute)
📚 Исследования и обучение
Опубликован фундаментальный системный обзор дистилляции агентов: переход от обучения весов к переиспользованию всей системы : Центрально-южный университет Китая, BAAI и другие институты опубликовали 57-страничный обзор, переосмысливающий парадигму дистилляции агентов. Авторы отмечают, что закрепление способностей агента зависит не только от весов модели (Model), но и от внешних извлекаемых ресурсов (Artifacts), а также управляющей среды исполнения рантайма (Harness), подробно разбирая кросс-платформенный перенос знаний и методы каузальной оценки. (Источник: WeChat)
Механизм забывания внимания в длинных контекстах LLM: «теорема об отсутствии волос» раскрывает степенной закон угасания промпта : Междисциплинарное исследование на стыке теоретической физики и AI показало, что при авторегрессионной генерации длинного текста память модели о начальном промпте затухает по степенному закону. В архитектурах Pre-LN с конечной глубиной слоев прямое геометрическое влияние промпта на последующие токены стремится к нулю из-за размытия внимания; остаточная информация передается исключительно эстафетой промежуточного текста, что дает строгое обоснование потребности длинноконтекстных агентов во внешних хранилищах состояния. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Google DeepMind показала, как агенты автономно выводят правила ускорения для нерешенных машин Тьюринга BB(6) : DeepMind представила свежие результаты в области открытых математических исследований: автономный агент на базе Gemini при работе с невычислимым пределом «Усердного бобра» BB(6) смог самостоятельно сформулировать компактные правила переходов состояний по траекториям исполнения, формально верифицировал их в среде Lean и успешно описал 11 нерешенных машин Тьюринга (Cryptids). (Источник: omarsar0)
Принстон, AISI и партнеры выпустили белую книгу об эволюции оценки ИИ-агентов : Принстонский университет совместно со Стэнфордом и Институтом безопасности AI Великобритании выделили 33 новых тренда в бенчмаркинге агентов. В отчете подчеркивается, что метрики, основанные на единичном результате, не отражают сбоев на длинных траекториях, и оценка смещается в сторону динамических сред исполнения Harness, открытых задач реального мира, мультиагентного взаимодействия и комплексного социотехнического влияния. (Источник: AI Snake Oil)
Работа, принятая на NeurIPS 2026, предлагает Defense-as-Skill: динамическая эволюция безопасности в рантайме на базе MCTS : Исследуя уязвимости инъекций инструкций и превышения полномочий, авторы статьи отказываются от статичной защиты и предлагают инструмент SkillSonar. Метод, протестированный на бенчмарке SCOPE-R, инкапсулирует защиту в виде «горячо» обновляемых навыков, которые во время обучения эволюционируют вместе с тактиками атак при помощи поиска по дереву Монте-Карло (MCTS), снижая вероятность успешного взлома с 30% до 7.8%. (Источник: WeChat)
Установлен закон масштабирования данных для обучения агентов с подкреплением: разнообразие сред превосходит количество траекторий : Новое исследование системно доказало закон Scaling Law для Agentic RL в трехмерном пространстве задач, сред и траекторий. Эмпирически показано, что экспоненциальный выигрыш дает именно «реалистичность и разнообразие физических/программных сред», а не простое увеличение количества сгенерированных траекторий; следование этому правилу при синтезе данных обеспечивает прирост эффективности в 1.7 раза при том же бюджете. (Источник: omarsar0)
Гипотеза «конкурентного обучения» в гибридных архитектурах: линейная рекуррентность подавляет поисковые способности внимания : В гибридных моделях, сочетающих линейную рекуррентность (RNN/SSM) и Softmax-внимание, исследователи обнаружили эффект «конкурентного обучения»: поскольку рекуррентные слои на ранних этапах обучения сходятся намного быстрее слоев внимания, они первыми перехватывают семантический сигнал и подавляют градиентное обновление последних. Это приводит к утрате вниманием способности к поиску в длинном контексте; авторы предлагают замораживать параметры рекуррентных слоев в середине претрейна для принудительной активации обучения внимания. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
Фронтир механистической интерпретируемости Anthropic: скрытое опережающее планирование LLM и ограничения выражения в J-пространстве : Ведущие исследователи интерпретируемости из Anthropic рассказали в интервью: под видимым пословным порождением скрывается то, что внутренние активации модели определяют ключевые замыкающие слова предложения еще при генерации его первых токенов. При этом лишь крошечная доля внутренних состояний (так называемое «J-пространство») может быть выражена механизмами саморефлексии на естественном языке, в то время как основная масса ключевых вычислений остается скрытой в геометрических представлениях. (Источник: mlpowered)
💼 Бизнес
Tenstorrent привлекла 1,5 млрд долларов, оценка стартапа взлетела до 6,2 млрд долларов : Стартап по разработке AI-чипов Tenstorrent под руководством легендарного архитектора процессоров Jim Keller закрыл новый раунд финансирования на 1.5 млрд долларов при оценке в 6.2 млрд. Ранее компания отклонила предложения о поглощении со стороны Intel и Qualcomm на сумму до 5 млрд долларов. Привлеченные средства пойдут на ускорение серийного производства и поставок серверов инференса с открытым исходным кодом на архитектуре RISC-V. (Источник: TechCrunch)
AstraZeneca выделит до 1,5 млрд долларов в партнерстве с insitro на разработку препаратов методами причинно-следственного ИИ : Фармацевтический гигант AstraZeneca заключил стратегическое соглашение с AI-стартапом insitro, основанным профессором Стэнфорда Daphne Koller, с выплатами до 1.5 млрд долларов по достижении ключевых этапов. Сотрудничество сосредоточится на использовании мультимодальной платформы фенотипирования «Virtual Human» от insitro для выявления глубоких патогенетических механизмов и терапевтических мишеней при MASH и кардиомиопатиях. (Источник: 机器之心)
.jpg)
Cognex покупает спин-офф Intel RealSense за 500 млн долларов : Лидер в области машинного зрения Cognex официально приобрел за 500 млн долларов компанию RealSense, ранее выделенную из состава Intel. 3D-камеры глубины RealSense занимают доминирующую долю на рынке сенсорного оборудования для автономных складских мобильных роботов (AMR) и гуманоидных платформ. Сделка ускорит интеграцию промышленных систем оптического контроля с экосистемой универсальных автономных роботов. (Источник: AI Business)
🌟 Сообщество
Инди-разработчики вынуждены сворачивать открытые тесты из-за страха AI-декомпиляции кода : Независимая студия Digital Sun объявила об отмене публичного плейтеста своей новой игры «ReVamp» в Steam, переведя тестирование в закрытый формат в Discord. Разработчики указали на участившиеся случаи, когда современные кодинг-агенты за считанные часы полностью декомпилируют и воспроизводят ключевые игровые механики; ранний выпуск общедоступного клиента создает прямую угрозу клонирования проекта и упреждающего релиза, в связи с чем создатели призвали платформы внедрить механизмы защиты авторского права. (Источник: The Verge, Ars Technica)
Ловушка полной автономии: Claude Code заразил систему червем Expiro при реверс-инжиниринге старой игры : Пользователь Reddit описал инцидент: предоставив агенту Claude Code неограниченный доступ в интернет для самостоятельного поиска инструментов декомпиляции старой игры, разработчик столкнулся с тем, что агент загрузил и запустил вредоносный бинарник. Это привело к полной компрометации машины и заражению червем высокой степени опасности Expiro, из-за чего систему пришлось полностью переустанавливать. Случай вновь напомнил о рисках: агенты с полными правами без изоляции сетевого исходящего трафика (Egress) и детальных песочниц несут огромный радиус потенциального ущерба. (Источник: Reddit r/ClaudeAI)
Хакер потратил всего 5000 долларов на токены ИИ для проникновения в сети более 100 крупных корпораций : В СМИ раскрыты детали инцидента, в рамках которого злоумышленник использовал автоматизированных AI-агентов для сканирования и попыток взлома свыше 1200 целей, успешно скомпрометировав инфраструктуру более чем 100 международных компаний, включая John Deere и SharkNinja. Общие затраты на вызовы API составили всего около 5000 долларов. Эксперты по безопасности констатируют, что появление дешевого наступательного вооружения на базе агентов стало реальностью, в то время как защитные инструменты автоматического аудита существенно отстают. (Источник: teortaxesTex, Mononofu)
В Meta Muse обнаружена уязвимость GhostShares: тысячи приватных бесед оказались в открытом доступе : Компания по кибербезопасности Claroc сообщила, что флагманский агентный ассистент Meta Muse использовал слабую энтропию при генерации ссылок для совместного доступа к чатам. В результате через пассивное сканирование DNS исследователи смогли перебрать и извлечь 6800 неавторизованных реальных пользовательских сессий, содержащих неанонимизированные коммерческие тайны и личные учетные данные, что перечеркивает заявления разработчиков о «конфиденциальности с нуля». (Источник: Ars Technica)
Илон Маск пообещал передать детям США акции SpaceX на 10,5 млрд долларов в 2027 году и предложил концепцию «всеобщего высокого дохода» : Реагируя на создание фонда общественных интересов Anthropic, Илон Маск раскритиковал институциональную филантропию и объявил о плане передать в 2027 году каждому из примерно 72 миллионов несовершеннолетних жителей США по одной акции SpaceX на общую сумму порядка 10.5 млрд долларов. Маск охарактеризовал инициативу как «всеобщий высокий доход» (UHI) в противоположность безусловному базовому доходу (UBI), утверждая, что по мере падения предельных издержек из-за робототехники и AGI общество должно напрямую владеть долями в твердых экспоненциально растущих активах. (Источник: WeChat, Ronald_vanLoon)
💡 Разное
NVIDIA объединяется с правительством Германии для запуска национальной инициативы по промышленному физическому ИИ : Канцлер Германии Олаф Шольц и Дженсен Хуанг подписали совместную декларацию о намерениях, направленную на глубокую интеграцию данных немецкого промышленного и автомобильного сектора с физическими AI-моделями NVIDIA. Заводы Siemens благодаря этому смогли сократить объемы виртуальной пусконаладки новых сборочных линий на 85%. Одновременно NVIDIA объявила об увеличении прямых инвестиций в европейскую индустрию, выступив лид-инвестором в раунде местного стартапа Agile Robots. (Источник: NVIDIA Blog, nvidia)
Риски на долговом рынке AI взбудоражили Уолл-стрит: объем торгов CDS техногигантов подскочил в 4 раза : На фоне сотен миллиардов долларов долгов, привлеченных технологическими корпорациями для расширения дата-центров, средненедельный объем торгов кредитными дефолтными свопами (CDS), привязанными к Oracle, Meta, SpaceX и CoreWeave, с июля взлетел более чем в 4 раза. Инвесторы скупают страховки от дефолта со скоростью, невиданной со времен ипотечного кризиса subprime, хеджируя потенциальные системные кредитные риски инфраструктуры AI. (Источник: 36氪)
Notion отказывается от безлимитного ИИ: полный переход на кредитную систему и поддержка внешних аккаунтов : Notion официально обновила AI-политику для тарифных планов Business и Enterprise, отменив безлимитные генерации и введя ежемесячный лимит в 1500 стандартных и 500 продвинутых баллов. Чтобы снизить нагрузку на активных пользователей, сервис впервые внедрил модель BYOK, позволяющую агентам подключаться к личным учетным записям ChatGPT и расходовать внешние квоты. (Источник: dotey)