Ну что, блин, приплыли. Пост бессилия.
Хотел выкатить вам крутой гайд с секретным промптом для обхода GPTZero и My Detector и "Очеловечивания текста", но гайда не будет. Будет честный разбор того, как меня сегодня знатно поимели нейросети.
Я потратил 2 с половиной часа, пытаяс заставить Клода и Гпт писать тексты, которые не распознают сканеры. Чего я только не делал. Вставлял различные фильтры, запрещал местоимения, просил модель ломать ритм и чередовать длинные предложения с короткими. Итог один - детекторы пишут "95% ИИ"
Я пробовал зашиваеть внутрь текста скрытые HTML-теги, типа <!-- х --> и невидимые пробелы, чтобы порвать парсер. И, на первых тестах нейронка споткнулась, я даже выдохнул (показало 43% написано Человеком), но при повторном сканировании фильтр детектора просто сбрил все скрытые символы и снова выдал "100% ИИ".
Так же, пытался вручную накидать в текст разговорных маркеров, междометий и личного опыта на примере обычного рецепта варенья. Результат такой же "98% ИИ".
Все эти "золотые подборки из 500 идеальных промптов" и лайфхаки из интернета для обхода детекторов, это полная инфоцыганская дичь. Похоже, что математику нельзя обмануть внутри самой математики.
Как писал один мой коллега (по ИИ тематике) еще в августе 2025 года, когда тоже пытался обойти эти фильтры:
Я сейчас на грани срыва, потому что все заготовленные "экспертные" идеи для канала на сегодня оказались пустышками. ИИ меня победил.
Единственный текст, который сейчас гарантированно выдаст 0% ИИ в любом сканере, это вот этот крик моей души, который я пишу руками на собственной злости и без всяких нейросетей.
Если вы тоже часами мучаете нейронки в надежде получить "очеловеченный" текст для работы, маркетинга или SEO - бросайте это занятие. Используйте ИИ для сбора фактов, мяса и структуры, но не ждите от него че то большего. Ломать ИИ детекторы - промптами похоже бесполезно. Проверено на собственных нервах.
Если я дурак и кто то реально смог взломать GPT Zero промптом - кидайте его в комменты. Утрите мне нос.
#ИИ #Копирайтинг #Лайфхак #GPTZero #Маркетинг #Правда
Хотел выкатить вам крутой гайд с секретным промптом для обхода GPTZero и My Detector и "Очеловечивания текста", но гайда не будет. Будет честный разбор того, как меня сегодня знатно поимели нейросети.
Я потратил 2 с половиной часа, пытаяс заставить Клода и Гпт писать тексты, которые не распознают сканеры. Чего я только не делал. Вставлял различные фильтры, запрещал местоимения, просил модель ломать ритм и чередовать длинные предложения с короткими. Итог один - детекторы пишут "95% ИИ"
Я пробовал зашиваеть внутрь текста скрытые HTML-теги, типа <!-- х --> и невидимые пробелы, чтобы порвать парсер. И, на первых тестах нейронка споткнулась, я даже выдохнул (показало 43% написано Человеком), но при повторном сканировании фильтр детектора просто сбрил все скрытые символы и снова выдал "100% ИИ".
Так же, пытался вручную накидать в текст разговорных маркеров, междометий и личного опыта на примере обычного рецепта варенья. Результат такой же "98% ИИ".
Все эти "золотые подборки из 500 идеальных промптов" и лайфхаки из интернета для обхода детекторов, это полная инфоцыганская дичь. Похоже, что математику нельзя обмануть внутри самой математики.
Как писал один мой коллега (по ИИ тематике) еще в августе 2025 года, когда тоже пытался обойти эти фильтры:
тексты после жесткой автоматической обработки становятся абсолютно не человеческими. То слово вставлено не туда и вообще очень отдаленно подходит по смыслу, фраза ломается, появляются лишние пробелы или странные переносы. Читать это тяжело. Для машины ок, для человека нет.
Я сейчас на грани срыва, потому что все заготовленные "экспертные" идеи для канала на сегодня оказались пустышками. ИИ меня победил.
Единственный текст, который сейчас гарантированно выдаст 0% ИИ в любом сканере, это вот этот крик моей души, который я пишу руками на собственной злости и без всяких нейросетей.
Если вы тоже часами мучаете нейронки в надежде получить "очеловеченный" текст для работы, маркетинга или SEO - бросайте это занятие. Используйте ИИ для сбора фактов, мяса и структуры, но не ждите от него че то большего. Ломать ИИ детекторы - промптами похоже бесполезно. Проверено на собственных нервах.
Если я дурак и кто то реально смог взломать GPT Zero промптом - кидайте его в комменты. Утрите мне нос.
#ИИ #Копирайтинг #Лайфхак #GPTZero #Маркетинг #Правда
😁9👍5😱2😢1🤗1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Наткнулся сегодня в одном из каналов на один любопытный лайфхак в виде набора быстрых команд тегов для LLM, которые помогают получать разбор идей, рисков и расчетов.
Я взял этот список, и докинул три своих кастомных тега, которые регулярно использую в работе.
Забирайте готовый набор переключателей:
А вот мои личные теги, которые я добавил под свои задачи:
Автор поста уверяет, что фишка заточена строго под ChatGPT. Но я с этим не согласен. Любым моделям глубоко насрать, как именно называется подобный тег [ATAKA] или [CRITIQUE]. Нейросети работают на инструкциях. И, когда мы пишем короткое кодовое слово в контексте, любая LLM активирует нужную инструкцию. Так что использовать эту механику можно вообще где угодно, разница только в том, куда эти правила зашивать:
Плюс схемы в том, что можно создавать свои теги под любые задачи. Главное вбить в LLM четкое правило: один тег - одна инструкция.
#ИИ #Промпты #ChatGPT #Claude #Лайфхаки #Продуктивность #BrainAidAiNews
Я взял этот список, и докинул три своих кастомных тега, которые регулярно использую в работе.
Забирайте готовый набор переключателей:
Когда я использую в начале запроса один из этих тегов в квадратных скобках, общайся со мной строго в соответствии с его инструкцией:
[ATAKA] — ИИ включает режим жесткого оппонента: указывает, где идея сломается, что вы не учли и как проект провалится на практике.
[KOMPROMISS] — сначала модель выдает лучшие аргументы «за» вашу позицию, затем сама же их разбивает в пух и прах и собирает адекватный компромисс.
[PROROK] — ИИ моделирует худший сценарий: «проект полностью провалился через 90 дней». И выдает разбор: что пошло не так, какие были ранние сигналы предупреждения и что нужно делать прямо сейчас.
[POTESTIM] — режим экономии бюджета. Помогает придумать способы опровергнуть гипотезу максимально быстро и дешево. Какой один тест даст самый информативный результат без слива денег.
[TUPITSA] — проверка на адекватность. Модель размечает когнитивные искажения в вашей логике и пишет, как их обойти.
[RESHENIE] — перечисление издержек и обменов: что выигрываем или теряем при каждом варианте, и пороги, при которых решение нужно менять.
[CALC] — режим калькулятора. Требует и показывает расчеты по шагам, включая единицы измерения и диапазоны, без примерных округлений.
[ISTOCHNIKI] — режим проверки фактов. Требует источники уровня доказательств и жестко отсекает слабые аргументы.
А вот мои личные теги, которые я добавил под свои задачи:
[HUMAN] — режим жесткой очистки текста. Убери из текста все маркеры нейросетей, глянцевые метафоры, канцеляризмы и вводные слова. Перепиши простым, живым языком, как пишут люди.
[SEO] — оптимизация без потери качества. Аккуратно вшей в текст ключевые слова так, чтобы это выглядело естественно для читателя и не превращалось в поисковый спам.
[BREAD] — генерация бредовых идей. Отключи логику и фильтры реалистичности. Накидай 10 самых абсурдных, странных и диких способов решить задачу. Нужен чистый креатив без оглядки на бюджет.
Автор поста уверяет, что фишка заточена строго под ChatGPT. Но я с этим не согласен. Любым моделям глубоко насрать, как именно называется подобный тег [ATAKA] или [CRITIQUE]. Нейросети работают на инструкциях. И, когда мы пишем короткое кодовое слово в контексте, любая LLM активирует нужную инструкцию. Так что использовать эту механику можно вообще где угодно, разница только в том, куда эти правила зашивать:
В ChatGPT (GPT 5.5): для этого есть встроенный раздел «Настройки - Персонализация - Пользовательские инструкции» (Custom Instructions). Прописали один раз и правила работают во всех новых чатах.
В Claude (Claude 4.8 Opus): тут эта функция называется «System Prompts» в режиме проектов (Projects). Либо можно просто создать один текстовый файл с описанием тегов и закидывать его в начале диалога. Результат будет одинаковым - модель зафиксирует правила до конца сессии.
Плюс схемы в том, что можно создавать свои теги под любые задачи. Главное вбить в LLM четкое правило: один тег - одна инструкция.
#ИИ #Промпты #ChatGPT #Claude #Лайфхаки #Продуктивность #BrainAidAiNews
🔥8👍6❤3⚡1
Коллеги из Интериум и Акос подкинули недельный новостной дайджест с произошедшими мировыми событиями.
Я решил разобрать одну новость с блокировкой Telegram в Индии, где миллионы людей развели с помощью обычной кнопки "Изменить", которой каждый из нас пользуется по 100 раз в день.
А причиной стал грандиозный скандал вокруг главного медицинского экзамена NEET, где за места в вузах бьются больше двух миллионов студентов. Мошенники массово продавали якобы слитые экзаменационные вопросы через мессенджер. В итоге поднялся дикий шум, и Министерство информационных технологий Индии просто взяло и рубануло платформу на время экзаменов для 150 миллионов пользователей.
При этом местный национальный тестировщик официально заявил, что никаких реальных утечек не было и в помине, а людям просто продавали воздух. Миллионы студентов развели с помощью обычной кнопки «Изменить», которой каждый из нас пользуется каждый день. Схему назвали «ретроспективный подлог», и ее суть в том, что мошенники подменяли содержимое постов задним числом, сохраняя старую дату публикации.
Обман устроен очень хитро. Мошенники создают закрытый канал и начинают активно крутить на него рекламу про слив экзаменационных вопросов, но заявки на вступление не одобряют. Тысячи студентов висят в очереди на модерации и не видят, что внутри ничего нет. А за пару дней до самого экзамена админ публикует в этом пустом канале совершенно любой текст, картинку или просто пустой файл. Пост улетает в ленту, и Telegram фиксирует точную дату и время отправки, например, 18 июня в 14:00 дня.
Затем проходит сам экзамен, задания официально публикуются в прессе и становятся общедоступными. В этот момент админ берет свой старый пост от 18 июня, нажимает кнопку редактирования и заменяет пустую заглушку на реальный свежий тест с вопросами. Дата и время сообщения при этом не меняются, они так и остаются старыми. И только после этой подмены админ массово одобряет все висящие заявки и открывает доступ.
Студенты заходят, листают ленту вверх и видят своими глазами: пост с правильными вопросами висит в канале еще со вчерашнего дня. Для обычного человека временная метка мессенджера это железное доказательство того, что у админа был доступ к тестам до экзамена. Жертвы верят этой дате, не понимая, что контент внутри сообщения обновили час назад, и начинают массово переводить огромные деньги за ответы на следующие туры.
В итоге индийские власти выдали Telegram жесткий ультиматум и обязали полностью отключить функцию изменения сообщений внутри страны. Павел Дуров раскритиковал это решение в своем канале, заявив, что запрет наказывает обычных пользователей, а не инсайдеров, и ничего не остановит, а утечки просто перейдут в другие приложения. Он отметил, что команда удалила сотни мошеннических каналов и уже сделала метку «отредактировано» более заметной, чтобы предотвратить такие обманы с обратной датой.
Спустя пару часов история получила неожиданный поворот и вышла далеко за пределы Индии: пользователи в ОАЭ и других странах тоже потеряли доступ к Telegram. Дуров напрямую обвинил в этом индийский телеком Reliance. Он заявил, что компания саботирует доступ с помощью нелегального BGP-хакерства, перехватывая маршруты, и предположил, что это часть конкурентной войны, поскольку Reliance частично принадлежит Meta* — владельцам WhatsApp. Представители Reliance обвинения отвергли, а сетевые исследователи намекнули, что команда мессенджера могла перепутать два разных юрлица с похожими названиями. Как бы то ни было, через 4 часа после публичного скандала вредоносная маршрутизация прекратилась.
Вся эта история наглядно показывает то, что. большинство людей (пусть даже Индусов) до сих пор искренне считают дату публикации сообщения гарантией подлинности контента. Но любой текст и файл в мессенджерах можно переписать задним числом, сохранив старую дату. Мошенники зарабатывают миллиарды не на сложных хакерских атаках, а на нашей цифровой безграмотности. Стоит запомнить это раз и навсегда и объяснить уже тем, кто рядом.
🔥 если тема зашла
*Запрещена в РФ
#Telegram #мошенничество #расследование #BrainAidAI
Я решил разобрать одну новость с блокировкой Telegram в Индии, где миллионы людей развели с помощью обычной кнопки "Изменить", которой каждый из нас пользуется по 100 раз в день.
А причиной стал грандиозный скандал вокруг главного медицинского экзамена NEET, где за места в вузах бьются больше двух миллионов студентов. Мошенники массово продавали якобы слитые экзаменационные вопросы через мессенджер. В итоге поднялся дикий шум, и Министерство информационных технологий Индии просто взяло и рубануло платформу на время экзаменов для 150 миллионов пользователей.
При этом местный национальный тестировщик официально заявил, что никаких реальных утечек не было и в помине, а людям просто продавали воздух. Миллионы студентов развели с помощью обычной кнопки «Изменить», которой каждый из нас пользуется каждый день. Схему назвали «ретроспективный подлог», и ее суть в том, что мошенники подменяли содержимое постов задним числом, сохраняя старую дату публикации.
Обман устроен очень хитро. Мошенники создают закрытый канал и начинают активно крутить на него рекламу про слив экзаменационных вопросов, но заявки на вступление не одобряют. Тысячи студентов висят в очереди на модерации и не видят, что внутри ничего нет. А за пару дней до самого экзамена админ публикует в этом пустом канале совершенно любой текст, картинку или просто пустой файл. Пост улетает в ленту, и Telegram фиксирует точную дату и время отправки, например, 18 июня в 14:00 дня.
Затем проходит сам экзамен, задания официально публикуются в прессе и становятся общедоступными. В этот момент админ берет свой старый пост от 18 июня, нажимает кнопку редактирования и заменяет пустую заглушку на реальный свежий тест с вопросами. Дата и время сообщения при этом не меняются, они так и остаются старыми. И только после этой подмены админ массово одобряет все висящие заявки и открывает доступ.
Студенты заходят, листают ленту вверх и видят своими глазами: пост с правильными вопросами висит в канале еще со вчерашнего дня. Для обычного человека временная метка мессенджера это железное доказательство того, что у админа был доступ к тестам до экзамена. Жертвы верят этой дате, не понимая, что контент внутри сообщения обновили час назад, и начинают массово переводить огромные деньги за ответы на следующие туры.
В итоге индийские власти выдали Telegram жесткий ультиматум и обязали полностью отключить функцию изменения сообщений внутри страны. Павел Дуров раскритиковал это решение в своем канале, заявив, что запрет наказывает обычных пользователей, а не инсайдеров, и ничего не остановит, а утечки просто перейдут в другие приложения. Он отметил, что команда удалила сотни мошеннических каналов и уже сделала метку «отредактировано» более заметной, чтобы предотвратить такие обманы с обратной датой.
Спустя пару часов история получила неожиданный поворот и вышла далеко за пределы Индии: пользователи в ОАЭ и других странах тоже потеряли доступ к Telegram. Дуров напрямую обвинил в этом индийский телеком Reliance. Он заявил, что компания саботирует доступ с помощью нелегального BGP-хакерства, перехватывая маршруты, и предположил, что это часть конкурентной войны, поскольку Reliance частично принадлежит Meta* — владельцам WhatsApp. Представители Reliance обвинения отвергли, а сетевые исследователи намекнули, что команда мессенджера могла перепутать два разных юрлица с похожими названиями. Как бы то ни было, через 4 часа после публичного скандала вредоносная маршрутизация прекратилась.
Вся эта история наглядно показывает то, что. большинство людей (пусть даже Индусов) до сих пор искренне считают дату публикации сообщения гарантией подлинности контента. Но любой текст и файл в мессенджерах можно переписать задним числом, сохранив старую дату. Мошенники зарабатывают миллиарды не на сложных хакерских атаках, а на нашей цифровой безграмотности. Стоит запомнить это раз и навсегда и объяснить уже тем, кто рядом.
🔥 если тема зашла
*Запрещена в РФ
#Telegram #мошенничество #расследование #BrainAidAI
🔥15❤4😁2🤷♂1👏1
За 72 часа Google потерял двух людей, без которых современный ИИ просто не существовал бы.
Это финал истории, которая тянется уже 9 лет. Еще в 2017 году группа инженеров Google опубликовала статью «Attention Is All You Need» (Внимание, это всё, что вам нужно). В этой статье они впервые представили архитектуру трансформера (Transformer) - фундамент, на котором сегодня работают ChatGPT, Claude, Gemini и вообще любая языковая модель.
Рыночная капитализация индустрии, выросшей на этой статье, сейчас составляет около $10 триллионов. Авторов было восемь человек. Все они тогда работали в Google. Но на сегодняшний день в компании не осталось ни одного. Последние соавторы ушли основывать Cohere, Sakana AI, NEAR Protocol и другие проекты, став прямыми конкурентами Гугла.
Ноам Шазир был одним из этой восьмерки. В 2021 году он предлагал Google запустить чат-бота на основе трансформеров, но руководство отказало из соображений безопасности. Тогда Шазир ушел и создал собственный проект Character.ai. А дальше у Google начались серьезные проблемы.
В конце 2023 года компания в спешке презентовала свою первую, флагманскую модель Gemini, но запуск обернулся провалом. Сначала разработчиков поймали на монтаже промо-ролика, где модель якобы общалась по видео в реальном времени, а на деле это были склеенные статичные кадры. Затем нейросеть начала выдавать исторические нелепости в генерации картинок в Imagen, из за чего функцию пришлось экстренно отключать.
Акции Alphabet тогда рухнули на 11%, а сооснователь компании Сергей Брин был вынужден лично вернуться в офис, чтобы в ручном режиме спасать положение. Брин тогда признал, что уход Шазира был огромной ошибкой, и корпорации пришлось выложить космические $2,7 миллиарда, чтобы вернуть Ноама в штат на должность вице президента и соруководителя Gemini. В итоге, Google официально объявил о сделке с Character.AI и возвращении Ноама Шазира в конце августа 2024 года.
Но 18 июня 2026 года Шазир объявил в X, что присоединяется к OpenAI, тепло попрощавшись с командой Google. Сэм Альтман ответил сразу же: «Ноам - один из тех людей, с которым я больше всего хотел работать с самого начала OpenAI». В итоге Google отдал $2,7 миллиарда за человека, который не проработал в компании и двух лет и ушел к главному конкуренту.
На следующий день, 19 июня, случился второй удар. Джон Джампер, нобелевский лауреат по химии 2024 года, объявил в X, что после 9 лет работы уходит из Google DeepMind в Anthropic. Джампер знаменит тем, что создал AlphaFold. Это ИИ-система, которая решила одну из главных задач биологии и научилась предсказывать трехмерную структуру белков. Ученые бились над этим больше 50 лет, а AlphaFold справился за месяцы. Сейчас этой базой пользуются два миллиона исследователей по всему миру, и это реальное ускорение разработки лекарств, а не просто цифры в отчетах.
Демис Хассабис написал Джамперу теплое публичное прощание, но сам ученый уходит в Anthropic строить платформу Claude for Science (Клод для науки).
Anthropic уже год закупает оборудование, строит лаборатории и договаривается с медицинскими институтами, судя по всему они готовились к этому найму.
Эта история прямо показывает, почему из Google бегут люди. Топ исследователи уходят не потому, что им мало платят. (Google дает самые большие бюджеты на рынке). Шазиру заплатили миллиарды, но его это не удержало. Они уходят, потому что в Google невозможно быстро выпускать продукты для пользователей.
Компания до сих пор хороша в исследованиях: они публикуют больше всех научных статей, создают базовые технологии и берут Нобелевки. Но между "придумать" и "дать людям" в Google лежит пропасть из бесконечных согласований, юридических комитетов и корпоративного страха. Шазир придумал чат-бота в 2021 году, но ему не разрешили его запустить. В итоге в 2022 году вышел ChatGPT от OpenAI и изменил мир. Сильные инженеры и ученые хотят видеть свою работу в смартфонах миллионов людей прямо сейчас, а не в закрытых презентациях для директоров.
Это подтверждает и свежая статистика из июньского отчета State of Talent от фонда SignalFire. Инженеры из OpenAI уходят в Anthropic в 8 раз чаще, чем наоборот, а из Google DeepMind в Anthropic бегут вообще в 11 раз чаще. Сама Anthropic умудряется удерживать 80% сотрудников на протяжении двух лет, и это лучший показатель в индустрии.
Глава Anthropic Дарио Амодеи на конференции Morgan Stanley прямо заявил: конкуренты пытались переманить его ведущих инженеров контрактами от $100 млн до $500 млн. Но люди отказывались. Потому что пухлому кошельку BigTech-гигантов они предпочитают автономность, скорость запусков и нормальную рабочую идеологию.
Время, когда гениев можно было удерживать просто безлимитным бюджетом и престижным брендом, окончательно закончилось. Если система тормозит продукт, люди забирают свои мозги и уходят туда, где есть свобода запуска.
#Google #OpenAI #Anthropic #ИИ #расследование #BrainAidAI
Это финал истории, которая тянется уже 9 лет. Еще в 2017 году группа инженеров Google опубликовала статью «Attention Is All You Need» (Внимание, это всё, что вам нужно). В этой статье они впервые представили архитектуру трансформера (Transformer) - фундамент, на котором сегодня работают ChatGPT, Claude, Gemini и вообще любая языковая модель.
Рыночная капитализация индустрии, выросшей на этой статье, сейчас составляет около $10 триллионов. Авторов было восемь человек. Все они тогда работали в Google. Но на сегодняшний день в компании не осталось ни одного. Последние соавторы ушли основывать Cohere, Sakana AI, NEAR Protocol и другие проекты, став прямыми конкурентами Гугла.
Ноам Шазир был одним из этой восьмерки. В 2021 году он предлагал Google запустить чат-бота на основе трансформеров, но руководство отказало из соображений безопасности. Тогда Шазир ушел и создал собственный проект Character.ai. А дальше у Google начались серьезные проблемы.
В конце 2023 года компания в спешке презентовала свою первую, флагманскую модель Gemini, но запуск обернулся провалом. Сначала разработчиков поймали на монтаже промо-ролика, где модель якобы общалась по видео в реальном времени, а на деле это были склеенные статичные кадры. Затем нейросеть начала выдавать исторические нелепости в генерации картинок в Imagen, из за чего функцию пришлось экстренно отключать.
Акции Alphabet тогда рухнули на 11%, а сооснователь компании Сергей Брин был вынужден лично вернуться в офис, чтобы в ручном режиме спасать положение. Брин тогда признал, что уход Шазира был огромной ошибкой, и корпорации пришлось выложить космические $2,7 миллиарда, чтобы вернуть Ноама в штат на должность вице президента и соруководителя Gemini. В итоге, Google официально объявил о сделке с Character.AI и возвращении Ноама Шазира в конце августа 2024 года.
Но 18 июня 2026 года Шазир объявил в X, что присоединяется к OpenAI, тепло попрощавшись с командой Google. Сэм Альтман ответил сразу же: «Ноам - один из тех людей, с которым я больше всего хотел работать с самого начала OpenAI». В итоге Google отдал $2,7 миллиарда за человека, который не проработал в компании и двух лет и ушел к главному конкуренту.
На следующий день, 19 июня, случился второй удар. Джон Джампер, нобелевский лауреат по химии 2024 года, объявил в X, что после 9 лет работы уходит из Google DeepMind в Anthropic. Джампер знаменит тем, что создал AlphaFold. Это ИИ-система, которая решила одну из главных задач биологии и научилась предсказывать трехмерную структуру белков. Ученые бились над этим больше 50 лет, а AlphaFold справился за месяцы. Сейчас этой базой пользуются два миллиона исследователей по всему миру, и это реальное ускорение разработки лекарств, а не просто цифры в отчетах.
Демис Хассабис написал Джамперу теплое публичное прощание, но сам ученый уходит в Anthropic строить платформу Claude for Science (Клод для науки).
Если, к примеру Claude Code это ИИ-помощник для программистов, то Claude for Science - это полноценный цифровой ученый и лабораторный ассистент. Проект создается для того, чтобы ИИ мог совершать открытия в реальной науке (в первую очередь в биологии, химии и медицине), а не просто искать информацию по готовым статьям.
Anthropic уже год закупает оборудование, строит лаборатории и договаривается с медицинскими институтами, судя по всему они готовились к этому найму.
Эта история прямо показывает, почему из Google бегут люди. Топ исследователи уходят не потому, что им мало платят. (Google дает самые большие бюджеты на рынке). Шазиру заплатили миллиарды, но его это не удержало. Они уходят, потому что в Google невозможно быстро выпускать продукты для пользователей.
Компания до сих пор хороша в исследованиях: они публикуют больше всех научных статей, создают базовые технологии и берут Нобелевки. Но между "придумать" и "дать людям" в Google лежит пропасть из бесконечных согласований, юридических комитетов и корпоративного страха. Шазир придумал чат-бота в 2021 году, но ему не разрешили его запустить. В итоге в 2022 году вышел ChatGPT от OpenAI и изменил мир. Сильные инженеры и ученые хотят видеть свою работу в смартфонах миллионов людей прямо сейчас, а не в закрытых презентациях для директоров.
Это подтверждает и свежая статистика из июньского отчета State of Talent от фонда SignalFire. Инженеры из OpenAI уходят в Anthropic в 8 раз чаще, чем наоборот, а из Google DeepMind в Anthropic бегут вообще в 11 раз чаще. Сама Anthropic умудряется удерживать 80% сотрудников на протяжении двух лет, и это лучший показатель в индустрии.
Глава Anthropic Дарио Амодеи на конференции Morgan Stanley прямо заявил: конкуренты пытались переманить его ведущих инженеров контрактами от $100 млн до $500 млн. Но люди отказывались. Потому что пухлому кошельку BigTech-гигантов они предпочитают автономность, скорость запусков и нормальную рабочую идеологию.
Время, когда гениев можно было удерживать просто безлимитным бюджетом и престижным брендом, окончательно закончилось. Если система тормозит продукт, люди забирают свои мозги и уходят туда, где есть свобода запуска.
#Google #OpenAI #Anthropic #ИИ #расследование #BrainAidAI
character.ai
character.ai | AI Chat, Reimagined–Your Words. Your World.
Chat with millions of AI Characters on the #1 AI chat app. Where will your next adventure take you?
👍12🔥7⚡2
Китайцы украли Claude. И сделали это настолько нагло, что американской компании Anthropic пришлось бежать с жалобой напрямую в Сенат США.
24 июня стало известно, что Anthropic обвинила Alibaba в крупнейшей «дистилляционной атаке» в своей истории. Письмо, датированное 10 июня, было адресовано сенаторам Тиму Скотту и Элизабет Уоррен. Его содержание получили несколько крупнейших СМИ одновременно. И это 100% не случайная утечка! Anthropic намеренно слила документ прессе.
Я решил разобрать, что произошло на самом деле, потому что вся эта история - чистый цирк.
Дистилляция, это не хакерский взлом. Никто не крал исходный код Claude. Схема выглядит гораздо проще. Операторы, ИИ-лабы Alibaba Qwen, создали около 25 000 фейковых аккаунтов. Через них с 22 апреля по 5 июня они задали Claude 28,8 миллиона вопросов и сохранили ответы. Этими данными они обучили собственную нейросеть, которая теперь выдает точно такие же результаты, как Claude. Только Alibaba не потратила миллиарды $$$ на исследования, а просто «списала все ответы».
Причем китайцы целенаправленно выкачивали самое дорогое - агентное мышление и инженерию. Как пишет глава по госполитике Anthropic Сара Хек (детали письма приводит Business Insider) цель атаки состояла в том, чтобы дотянуть свои модели до уровня Claude Mythos.
Чтобы система безопасности Anthropic их не спалила, Alibaba использовала прокси-сети, которые перемешивали сложные запросы на выкачку логики с миллионами обычных, бытовых вопросов вроде «как сварить пельмени» и «почему кошка спит на спине». В итоге сеть ботов долгое время выглядела, как толпа обычных пользователей.
Для сравнения: в феврале Anthropic уже ловила на дистилляции DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax. Но тогда они все вместе сделали 16 миллионов запросов. Alibaba в одиночку переплюнула их.
А теперь начинается самое интересное. Письмо сенаторам ушло 10 июня. А уже 12 июня - Министерство торговли США ввело жесткие ограничения на экспорт новейших моделей Fable 5 и Mythos 5, из-за чего Anthropic пришлось отключить к ним доступ по всему миру.
Получается такая картина: Anthropic бежит к правительству США с просьбой защитить её от китайских воров, и в этот же самый момент судится с этим же правительством из-за жесткого экспортного контроля, который рушит её международные продажи.
Буквально за пару дней до письма Anthropic Пентагон внес компанию Qwen в список китайских военных подрядчиков. И пока Alibaba оспаривает этот статус в суде, заявляя, что они мирные торговцы, им прилетает обвинение в промышленном шпионаже. Представители Alibaba пока официально не ответили на это.
Если посмотреть на эту гонку со стороны, то конца и края ей нет, потому что в ИИ индустрии наступила какая - то дикая эпоха, где воруют вообще все.
Сама Anthropic вместе с OpenAI построили свои империи на том, что без спроса «спи...или» и скачали весь открытый интерне: книги, статьи, Reddit, YouTube и персональные сайты художников. А, когда авторы пришли судиться, Кремниевая долина сделала честные глаза и сказала:
Китайцы посмотрели на этот финт, улыбнулись и решили:
Зачем тратить миллиарды на разработку, если можно взять 25 000 аккаунтов и бесплатно скопировать чужие мозги?
Пока конгресс США не примет специальный закон - юридически дистилляция не будет считаться взломом, При этом Anthropic отдельно подчеркивает: модели, обученные пиратским способом, лишены встроенных барьеров безопасности. То есть Китай получил мощнейший ИИ, из которого полностью вырезаны все американские этические ограничения и лекции про политкорректность.
Anthropic сейчас оценивается почти в $965 миллиардов и планирует выйти на IPO этой осенью. Бесплатные китайские копии Claude, это прямая угроза доходам будущих акционеров. Письмо в Сенат, это просто попытка защитить капитализацию перед выходом на биржу, пока конкуренты не растащили Claude по кусочкам через фейковые аккаунты.
Святых в этой индустрии вообще нет.
🔥 если разбор зашел
#Alibaba #Anthropic #расследование #BrainAid
24 июня стало известно, что Anthropic обвинила Alibaba в крупнейшей «дистилляционной атаке» в своей истории. Письмо, датированное 10 июня, было адресовано сенаторам Тиму Скотту и Элизабет Уоррен. Его содержание получили несколько крупнейших СМИ одновременно. И это 100% не случайная утечка! Anthropic намеренно слила документ прессе.
Я решил разобрать, что произошло на самом деле, потому что вся эта история - чистый цирк.
Дистилляция, это не хакерский взлом. Никто не крал исходный код Claude. Схема выглядит гораздо проще. Операторы, ИИ-лабы Alibaba Qwen, создали около 25 000 фейковых аккаунтов. Через них с 22 апреля по 5 июня они задали Claude 28,8 миллиона вопросов и сохранили ответы. Этими данными они обучили собственную нейросеть, которая теперь выдает точно такие же результаты, как Claude. Только Alibaba не потратила миллиарды $$$ на исследования, а просто «списала все ответы».
Причем китайцы целенаправленно выкачивали самое дорогое - агентное мышление и инженерию. Как пишет глава по госполитике Anthropic Сара Хек (детали письма приводит Business Insider) цель атаки состояла в том, чтобы дотянуть свои модели до уровня Claude Mythos.
Чтобы система безопасности Anthropic их не спалила, Alibaba использовала прокси-сети, которые перемешивали сложные запросы на выкачку логики с миллионами обычных, бытовых вопросов вроде «как сварить пельмени» и «почему кошка спит на спине». В итоге сеть ботов долгое время выглядела, как толпа обычных пользователей.
Для сравнения: в феврале Anthropic уже ловила на дистилляции DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax. Но тогда они все вместе сделали 16 миллионов запросов. Alibaba в одиночку переплюнула их.
А теперь начинается самое интересное. Письмо сенаторам ушло 10 июня. А уже 12 июня - Министерство торговли США ввело жесткие ограничения на экспорт новейших моделей Fable 5 и Mythos 5, из-за чего Anthropic пришлось отключить к ним доступ по всему миру.
Получается такая картина: Anthropic бежит к правительству США с просьбой защитить её от китайских воров, и в этот же самый момент судится с этим же правительством из-за жесткого экспортного контроля, который рушит её международные продажи.
Буквально за пару дней до письма Anthropic Пентагон внес компанию Qwen в список китайских военных подрядчиков. И пока Alibaba оспаривает этот статус в суде, заявляя, что они мирные торговцы, им прилетает обвинение в промышленном шпионаже. Представители Alibaba пока официально не ответили на это.
Если посмотреть на эту гонку со стороны, то конца и края ей нет, потому что в ИИ индустрии наступила какая - то дикая эпоха, где воруют вообще все.
Сама Anthropic вместе с OpenAI построили свои империи на том, что без спроса «спи...или» и скачали весь открытый интерне: книги, статьи, Reddit, YouTube и персональные сайты художников. А, когда авторы пришли судиться, Кремниевая долина сделала честные глаза и сказала:
«Это не воровство, это обучение моделей, вы не понимаете».
Китайцы посмотрели на этот финт, улыбнулись и решили:
«Отличная схема, мы сделаем так же, только с вашими моделями».
Зачем тратить миллиарды на разработку, если можно взять 25 000 аккаунтов и бесплатно скопировать чужие мозги?
Пока конгресс США не примет специальный закон - юридически дистилляция не будет считаться взломом, При этом Anthropic отдельно подчеркивает: модели, обученные пиратским способом, лишены встроенных барьеров безопасности. То есть Китай получил мощнейший ИИ, из которого полностью вырезаны все американские этические ограничения и лекции про политкорректность.
Anthropic сейчас оценивается почти в $965 миллиардов и планирует выйти на IPO этой осенью. Бесплатные китайские копии Claude, это прямая угроза доходам будущих акционеров. Письмо в Сенат, это просто попытка защитить капитализацию перед выходом на биржу, пока конкуренты не растащили Claude по кусочкам через фейковые аккаунты.
Святых в этой индустрии вообще нет.
🔥 если разбор зашел
#Alibaba #Anthropic #расследование #BrainAid
🔥33😁4❤3👏3⚡1🤷♂1
Ночной звонок в Белый дом: Как OpenAI лишили независимости
Вчера ко мне поступил свежий дайджест от Комитета АКОС по международным связям и Комитета АКОС по Digital Communications (лидер Комитетов — Интериум). Забрал оттуда одну интересную тему и разобрал ее по полочкам.
В официальных новостях в ближайшие дни нам будут рассказывать, что OpenAI перенесла публичный релиз GPT-5.6 на июль просто из-за «необходимости дополнительной доработки модели».
Спойлер: всё это красивая корпоративная сказка.
На деле же на рынке ИИ произошел государственный переворот: власти США впервые в истории фактически ввели ручное управление частной ИИ-лабораторией.
Я залез в американские первоисточники, сопоставил тайминги и восстановил хронологию всех событий. Рассказываю, о чем умалчивают СМИ.
Шаг 1. Слив и паника Сэма Альтмана
Всё началось с закрытой встречи Сэма Альтмана со своими сотрудниками, детали которой раскопало издание The Information . Альтман объявил команде, что готовая к релизу GPT-5.6 не выйдет для обычных пользователей в июне.
Публичный релиз официально отложен на середину июля (информацию о переносе сроков подтверждают аналитики).
А перенесли, потому что правительство США запретило OpenAI выкатывать модель на широкую публику, пока её не одобрят спецслужбы. Белый дом заставил компанию полностью изменить схему запуска.
Теперь GPT-5.6 будут выдавать «поштучно», где чиновники Трампа будут вручную одобрять каждого конкретного корпоративного клиента в режиме закрытого превью.
Как пишет профильное издание Digitimes, министр торговли Говард Латник жестко предупредил OpenAI: если модель выйдет без одобрения ведомств, Минторг задействует механизмы экспортного контроля и просто отрежет компанию от серверов Azure. То есть Альтману фактически приставили пистолет к виску.
Шаг 2. Донос года
На некоторых форумах видел, что люди пишут о том, что Белый дом якобы сам догадался закрутить гайки, но у этой "догадки" есть конкретное имя. По данным расследования Financial Times, триггером стал звонок CEO Amazon Энди Джесси.
У Amazon горит одно место: они влили ярды $$$ в Anthropic, но их новейшие модели Fable 5 и Mythos 5 забанило правительство. Джесси лично позвонил чиновникам. Логика Amazon была проста:
А теперь то, о чем нам не расскажут в обычных новостях. Почему спецслужбы так испугались?
Внутренние тесты Британского института ИИ (UK AISI) и отчеты самой Anthropic (детали есть на Wikipedia) показали: новое поколение моделей вышло на уровень автономного кибероружия. Модель Claude Mythos с ходу самостоятельно нашла и создала рабочие эксплойты для 271 уязвимости в браузере Firefox и вскрыла древний баг в системе OpenBSD. Как поясняют исследователи Института Макса Планка, этот ИИ сам строит гипотезу атаки, пишет код взлома, тестирует его и исправляет ошибки. Дай такую модель хакерам, и инфраструктура любой страны ляжет за пару часов.
И Белый дом решил действовать так: 2 июня Трамп подписал указ «Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security». По нему лаборатории обязаны давать государству до 30 дней на проверку моделей, а доступ к ним первыми получат «избранные доверенные партнеры».
Кто эти партнеры? Текст указа прямо говорит: оборонные ведомства и их подрядчики. То есть первыми новейший суперинтеллект получит не малый бизнес, а условный Palantir — главный ИИ-сканер Пентагона для военных разработок.
И вот тут кроется главная тайна, о которой все молчат. Почему Альтман так легко лег под чиновников?
Да потому что ИИ-гиганты - скрытые банкроты! Обучение этих моделей стоит миллиарды $$$, а подписки по $20 в месяц от обычных юзеров эти затраты не окупают даже близко. Единственный способ для OpenAI выжить и отбить инвестиции - это сесть на многомиллиардные оборонные контракты Пентагона.
И Сэм Альтман ради этого уже запустил закрытую программу Trusted Access for Cyber (TAC) и платформу Daybreak. Официально это подается, как инструмент для безопасного тестирования защиты. Но если зайти на страницу регистрации, там черным по белому написано:
Они просто продали свою независимость и перенесли релиз для обычных людей на июль, чтобы первыми ключи от GPT-5.6 получили военные чины и спецслужбы. Пока пиарщики OpenAI лепят отмазки про «доработку алгоритмов», ИИ окончательно превращается в цифровой уран, который распределяют люди в погонах.
Свободный интернет вышел из чата.
🔥 если понравилось, как развернул тему
Как Белый дом заставил OpenAI притормозить релиз
Инсайд про роль Amazon в блокировках моделей
Страница регистрации в программе Trusted Access для оборонки
#OpenAI #GPT5 #БелыйДом #Palantir #ИИ #расследование #BrainAidAI
Вчера ко мне поступил свежий дайджест от Комитета АКОС по международным связям и Комитета АКОС по Digital Communications (лидер Комитетов — Интериум). Забрал оттуда одну интересную тему и разобрал ее по полочкам.
В официальных новостях в ближайшие дни нам будут рассказывать, что OpenAI перенесла публичный релиз GPT-5.6 на июль просто из-за «необходимости дополнительной доработки модели».
Спойлер: всё это красивая корпоративная сказка.
На деле же на рынке ИИ произошел государственный переворот: власти США впервые в истории фактически ввели ручное управление частной ИИ-лабораторией.
Я залез в американские первоисточники, сопоставил тайминги и восстановил хронологию всех событий. Рассказываю, о чем умалчивают СМИ.
Шаг 1. Слив и паника Сэма Альтмана
Всё началось с закрытой встречи Сэма Альтмана со своими сотрудниками, детали которой раскопало издание The Information . Альтман объявил команде, что готовая к релизу GPT-5.6 не выйдет для обычных пользователей в июне.
Публичный релиз официально отложен на середину июля (информацию о переносе сроков подтверждают аналитики).
А перенесли, потому что правительство США запретило OpenAI выкатывать модель на широкую публику, пока её не одобрят спецслужбы. Белый дом заставил компанию полностью изменить схему запуска.
Теперь GPT-5.6 будут выдавать «поштучно», где чиновники Трампа будут вручную одобрять каждого конкретного корпоративного клиента в режиме закрытого превью.
Как пишет профильное издание Digitimes, министр торговли Говард Латник жестко предупредил OpenAI: если модель выйдет без одобрения ведомств, Минторг задействует механизмы экспортного контроля и просто отрежет компанию от серверов Azure. То есть Альтману фактически приставили пистолет к виску.
Шаг 2. Донос года
На некоторых форумах видел, что люди пишут о том, что Белый дом якобы сам догадался закрутить гайки, но у этой "догадки" есть конкретное имя. По данным расследования Financial Times, триггером стал звонок CEO Amazon Энди Джесси.
У Amazon горит одно место: они влили ярды $$$ в Anthropic, но их новейшие модели Fable 5 и Mythos 5 забанило правительство. Джесси лично позвонил чиновникам. Логика Amazon была проста:
«Если вы заблокировали наших ребят из-за угрозы кибербезопасности, то почему OpenAI разрешено свободно выпускать свою GPT-5.6, которая умеет то же самое?»
А теперь то, о чем нам не расскажут в обычных новостях. Почему спецслужбы так испугались?
Внутренние тесты Британского института ИИ (UK AISI) и отчеты самой Anthropic (детали есть на Wikipedia) показали: новое поколение моделей вышло на уровень автономного кибероружия. Модель Claude Mythos с ходу самостоятельно нашла и создала рабочие эксплойты для 271 уязвимости в браузере Firefox и вскрыла древний баг в системе OpenBSD. Как поясняют исследователи Института Макса Планка, этот ИИ сам строит гипотезу атаки, пишет код взлома, тестирует его и исправляет ошибки. Дай такую модель хакерам, и инфраструктура любой страны ляжет за пару часов.
И Белый дом решил действовать так: 2 июня Трамп подписал указ «Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security». По нему лаборатории обязаны давать государству до 30 дней на проверку моделей, а доступ к ним первыми получат «избранные доверенные партнеры».
Кто эти партнеры? Текст указа прямо говорит: оборонные ведомства и их подрядчики. То есть первыми новейший суперинтеллект получит не малый бизнес, а условный Palantir — главный ИИ-сканер Пентагона для военных разработок.
И вот тут кроется главная тайна, о которой все молчат. Почему Альтман так легко лег под чиновников?
Да потому что ИИ-гиганты - скрытые банкроты! Обучение этих моделей стоит миллиарды $$$, а подписки по $20 в месяц от обычных юзеров эти затраты не окупают даже близко. Единственный способ для OpenAI выжить и отбить инвестиции - это сесть на многомиллиардные оборонные контракты Пентагона.
И Сэм Альтман ради этого уже запустил закрытую программу Trusted Access for Cyber (TAC) и платформу Daybreak. Официально это подается, как инструмент для безопасного тестирования защиты. Но если зайти на страницу регистрации, там черным по белому написано:
Доступ к расширенным кибер-возможностям моделей (начиная с GPT-5.5 и выше) предоставляется только для «санкционированных правительством миссий и защиты критической инфраструктуры».
Они просто продали свою независимость и перенесли релиз для обычных людей на июль, чтобы первыми ключи от GPT-5.6 получили военные чины и спецслужбы. Пока пиарщики OpenAI лепят отмазки про «доработку алгоритмов», ИИ окончательно превращается в цифровой уран, который распределяют люди в погонах.
Свободный интернет вышел из чата.
🔥 если понравилось, как развернул тему
Как Белый дом заставил OpenAI притормозить релиз
Инсайд про роль Amazon в блокировках моделей
Страница регистрации в программе Trusted Access для оборонки
#OpenAI #GPT5 #БелыйДом #Palantir #ИИ #расследование #BrainAidAI
The Information
Trump Administration Asks OpenAI to Stagger Release of New Model Over Security Concerns
For AI companies on the verge of releasing cutting edge new AI models, there’s a new normal in the wake of the Trump administration’s tense showdown with Anthropic in recent weeks. On Wednesday, for example, OpenAI CEO Sam Altman informed staff during a Q&A…
🔥18❤3👍1😁1🙈1
Пока Белый дом за кулисами согласовывает списки «доверенных клиентов» для июльского релиза, в сеть утекли официальные графики тестирования новой линейки GPT-5.6.
Сэм Альтман не просто переносил запуск - он ждал результатов закрытых бенчмарков, чтобы размазать конкурентов.
На сайте OpenAI показали 3 графика, которые объясняют всё: от причин паники Минторга США до того, почему Anthropic со своим Mythos 5 прямо сейчас теряет лидерство.
Новое семейство: Sol, Terra и Luna
OpenAI полностью меняет нейминг. Вместо обычных цифр они вводят «космическую» линейку, где GPT-5.6 Sol (Солнце) - это самая жирная, ультимативная модель, Terra (Земля) - крепкий средний класс для широкого круга задач, а Luna (Луна) - облегченная быстрая версия.
Более того, на графиках засветился монстр, которого вообще никто не ждал, это GPT-5.6 Sol Ultra.
Первый график, это бенчмарк TerminalBench 2.1, который оценивает работу ИИ с реальными кодовыми базами, агентным поведением и управлением терминалом Linux.
Второй график, это тот самый ExploitBench, от которого у АНБ зашевелились волосы на затылке. Это тест на кибербезопасность и автономный поиск уязвимостей.
Посмотрите на скорость взлета кривой GPT-5.6 Sol по сравнению с GPT-5.5. Новой модели нужно в 4 раза меньше токенов на вывод, чтобы выйти на пик своей эффективности по генерации рабочих эксплойтов. Она делает это очень быстро.
При этом Mythos 5 пока удерживает верхнюю планку по общему числу находимых уязвимостей (около 78%), но Sol подобралась к нему вплотную при гораздо меньших вычислительных затратах.
Именно поэтому OpenAI сделала жесткий упор на «безопасность». Они в ручном режиме закручивают модели гайки, внедряя многослойную защиту, чтобы она не выдавала инструкции по взлому инфраструктуры обычным пользователям.
Третий график (GeneBench v1) показывает работу в фундаментальной науке, химии и биоинженерии. Здесь GPT-5.6 Sol уверенно доминирует над всеми предыдущими версиями OpenAI, уходя за отметку в 30% эффективности в сложнейших многошаговых рассуждениях.
Как сообщает VentureBeat, такого прорыва удалось достичь благодаря новому режиму max reasoning effort (максимальный уровень рассуждений) и мультиагентной архитектуре.
Слив этих графиков окончательно закрывает вопрос, почему Белый дом ввел цензуру и поклиентную выдачу. Сэм Альтман создал не просто улучшенный чат-бот для написания постов. Он создал софт, который кодит, ищет уязвимости и проводит научные исследования на уровне топ-инженеров планеты.
Anthropic радовалась лидерству Claude Mythos всего пару месяцев. OpenAI вернулась в игру и готова забрать трон обратно. Модели уже раскатывают для закрытых тестеров и тех самых «одобренных ведомствами» корпораций.
Публичный релиз для всех нас будет сразу после того, как силовики закончат проверять барьеры безопасности.
Всё ребята, эпоха текстовых игрушек официально закрыта. Началась битва тяжелого автономного оружия.
🔥 если ждешь Sol
#OpenAI #GPT5 #ClaudeMythos #Кибербезопасность #ИИ #инсайд #BrainAidAI
Сэм Альтман не просто переносил запуск - он ждал результатов закрытых бенчмарков, чтобы размазать конкурентов.
На сайте OpenAI показали 3 графика, которые объясняют всё: от причин паники Минторга США до того, почему Anthropic со своим Mythos 5 прямо сейчас теряет лидерство.
Новое семейство: Sol, Terra и Luna
OpenAI полностью меняет нейминг. Вместо обычных цифр они вводят «космическую» линейку, где GPT-5.6 Sol (Солнце) - это самая жирная, ультимативная модель, Terra (Земля) - крепкий средний класс для широкого круга задач, а Luna (Луна) - облегченная быстрая версия.
Более того, на графиках засветился монстр, которого вообще никто не ждал, это GPT-5.6 Sol Ultra.
Первый график, это бенчмарк TerminalBench 2.1, который оценивает работу ИИ с реальными кодовыми базами, агентным поведением и управлением терминалом Linux.
⏺️ Лидер рынка Claude Mythos 5 держит планку на 88.0%.⏺️ Новая GPT-5.6 Sol обходит его и забирает 88.8%.⏺️ А секретная GPT-5.6 Sol Ultra улетает в космос с результатом 91.9%.
Второй график, это тот самый ExploitBench, от которого у АНБ зашевелились волосы на затылке. Это тест на кибербезопасность и автономный поиск уязвимостей.
Посмотрите на скорость взлета кривой GPT-5.6 Sol по сравнению с GPT-5.5. Новой модели нужно в 4 раза меньше токенов на вывод, чтобы выйти на пик своей эффективности по генерации рабочих эксплойтов. Она делает это очень быстро.
При этом Mythos 5 пока удерживает верхнюю планку по общему числу находимых уязвимостей (около 78%), но Sol подобралась к нему вплотную при гораздо меньших вычислительных затратах.
Именно поэтому OpenAI сделала жесткий упор на «безопасность». Они в ручном режиме закручивают модели гайки, внедряя многослойную защиту, чтобы она не выдавала инструкции по взлому инфраструктуры обычным пользователям.
Третий график (GeneBench v1) показывает работу в фундаментальной науке, химии и биоинженерии. Здесь GPT-5.6 Sol уверенно доминирует над всеми предыдущими версиями OpenAI, уходя за отметку в 30% эффективности в сложнейших многошаговых рассуждениях.
Как сообщает VentureBeat, такого прорыва удалось достичь благодаря новому режиму max reasoning effort (максимальный уровень рассуждений) и мультиагентной архитектуре.
Слив этих графиков окончательно закрывает вопрос, почему Белый дом ввел цензуру и поклиентную выдачу. Сэм Альтман создал не просто улучшенный чат-бот для написания постов. Он создал софт, который кодит, ищет уязвимости и проводит научные исследования на уровне топ-инженеров планеты.
Anthropic радовалась лидерству Claude Mythos всего пару месяцев. OpenAI вернулась в игру и готова забрать трон обратно. Модели уже раскатывают для закрытых тестеров и тех самых «одобренных ведомствами» корпораций.
Публичный релиз для всех нас будет сразу после того, как силовики закончат проверять барьеры безопасности.
Всё ребята, эпоха текстовых игрушек официально закрыта. Началась битва тяжелого автономного оружия.
🔥 если ждешь Sol
#OpenAI #GPT5 #ClaudeMythos #Кибербезопасность #ИИ #инсайд #BrainAidAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤1
Ловушка для Nvidia: OpenAI показала свой первый чип Jalapeno
Помните мой пост про Токенопокалипсис? Так вот, OpenAI несколько дней назад сделала первый шаг к выходу из этой ловушки. 24 июня OpenAI и Broadcom официально представили Jalapeno - первый кастомный чип компании. И название тут не случайное. Острый халапеньо летит прямо в лицо Nvidia.
Но начну с контекста, потому что без него вся история не будет работать.
В посте про Токенопокалипсис я показывал пирамиду ИИ-индустрии. Снизу я указывал реальных хозяев кремния (TSMC, ASML, SK Hynix). Выше уже Nvidia, которая сама ничего не производит, но продает GPU по космическим ценам. Еще выше идут OpenAI, Anthropic и Google, которые сжигают по $40–50 млрд в год на закупку этого железа. И все это тянется деньгами обычных пользователей и венчурных фондов.
В 2025 году OpenAI потратила около $14 млрд только на то, чтобы запускать уже обученные модели и отвечать на запросы в ChatGPT и Codex. Это называется инференс. Не обучение новых моделей, а просто обслуживание текущих. $14 миллиардов в год за то, чтобы нейронка могла выдавать нам ответы.
Jalapeno создавался именно под эту задачу.
Этот чип, это ASIC (специализированная микросхема, заточенная под одну задачу):
OpenAI изучила, как работают её алгоритмы изнутри, убрала все лишнее и построила архитектуру под свои нужды.
Инсайдеры из Tom's Hardware раскопали технические детали: "Халапеньо", это огромный кремниевый кристалл площадью 840 мм², что почти равняется физическому пределу современных литографических систем EUV. На этот гигантский чип установили 6 модулей сверхбыстрой памяти HBM и сетевую логику Tomahawk от Broadcom. А сделали это для того, чтобы полностью убрать задержки при передаче данных между памятью и процессором.
В закрытых лабораториях OpenAI инженерные образцы Jalapeno уже вовсю гоняют внутренние нейросетевые нагрузки, проверяя архитектуру на прочность. По официальным данным компании, точные цифры энергопотребления отдельного кристалла пока держат в секрете до публикации финальных бенчмарков, но результаты ранних тестов уже подтверждают, что за счет вырезания лишней универсальной логики, чип выдает рекордную энергоэффективность.
Процессор тратит значительно меньше ватт на генерацию токенов и обещает до 50% экономии на обслуживании моделей по сравнению с текущими моделями конкурентов. Самое безумное в том, что весь цикл от первых чертежей до готового кремния занял всего 9 месяцев, хотя обычно разработка таких сложных ASIC-систем длится годами. Секрет бешеной скорости прост:
Самое неочевидное в этой истории то, что OpenAI официально зашла в клуб компаний со своим кремнием. У Google есть TPUs, у Amazon чипы Trainium, у Microsoft - Maia, у Meta серия MTIA. Как отмечает издание Indian Express, когда 5 крупнейших покупателей Nvidia одновременно строят аналог, то это уже не диверсификация рисков. Это жесткий системный вызов монополии Дженсена Хуанга.
Но не думайте, что чипы появятся в дата-центрах завтра. Первые небольшие поставки начнутся в конце 2026 года. Полноценное развертывание в гигаваттных масштабах совместно с Microsoft запланировано на 2027–2028 годы. Финансовые отчеты на инвесторском портале Broadcom подтверждают: компания готовит под этот проект колоссальные объемы производства для обеспечения контракта по развертыванию мощностей.
А теперь следите за моей мыслью. Зачем делать громкий анонс сейчас, если чип пойдет в серию только через полтора года? Это чистой воды инвестиционный нарратив перед IPO этой осенью! Сэм Альтман показывает будущим акционерам то, что у компании есть четкий план, как перестать сливать миллиарды на сторону и выйти в прибыль.
Еще раз вспомните мою пирамиду Токенопокалипсиса, где реальные деньги оседают на самом нижнем уровне у производителей оборудования. Jalapeno эту структуру не разрушает. Изготавливать чип все равно будет TSMC. Станки для него все равно делает ASML. Сборкой серверных стоек займется контрактный гигант Celestica.
Пирамида устояла. Просто OpenAI вычеркивает Nvidia из списка посредников и начинает кормить хозяев кремния напрямую.
Кто следующий выпустит свой чип? Ставлю на Anthropic до конца года.
🔥 согласен
😁 размечтался
#OpenAI #чипы #Nvidia #ИИ #Токенопокалипсис #BrainAidAI
Помните мой пост про Токенопокалипсис? Так вот, OpenAI несколько дней назад сделала первый шаг к выходу из этой ловушки. 24 июня OpenAI и Broadcom официально представили Jalapeno - первый кастомный чип компании. И название тут не случайное. Острый халапеньо летит прямо в лицо Nvidia.
Но начну с контекста, потому что без него вся история не будет работать.
В посте про Токенопокалипсис я показывал пирамиду ИИ-индустрии. Снизу я указывал реальных хозяев кремния (TSMC, ASML, SK Hynix). Выше уже Nvidia, которая сама ничего не производит, но продает GPU по космическим ценам. Еще выше идут OpenAI, Anthropic и Google, которые сжигают по $40–50 млрд в год на закупку этого железа. И все это тянется деньгами обычных пользователей и венчурных фондов.
В 2025 году OpenAI потратила около $14 млрд только на то, чтобы запускать уже обученные модели и отвечать на запросы в ChatGPT и Codex. Это называется инференс. Не обучение новых моделей, а просто обслуживание текущих. $14 миллиардов в год за то, чтобы нейронка могла выдавать нам ответы.
Jalapeno создавался именно под эту задачу.
Этот чип, это ASIC (специализированная микросхема, заточенная под одну задачу):
максимально быстро и дешево крутить готовые языковые модели.
OpenAI изучила, как работают её алгоритмы изнутри, убрала все лишнее и построила архитектуру под свои нужды.
Инсайдеры из Tom's Hardware раскопали технические детали: "Халапеньо", это огромный кремниевый кристалл площадью 840 мм², что почти равняется физическому пределу современных литографических систем EUV. На этот гигантский чип установили 6 модулей сверхбыстрой памяти HBM и сетевую логику Tomahawk от Broadcom. А сделали это для того, чтобы полностью убрать задержки при передаче данных между памятью и процессором.
В закрытых лабораториях OpenAI инженерные образцы Jalapeno уже вовсю гоняют внутренние нейросетевые нагрузки, проверяя архитектуру на прочность. По официальным данным компании, точные цифры энергопотребления отдельного кристалла пока держат в секрете до публикации финальных бенчмарков, но результаты ранних тестов уже подтверждают, что за счет вырезания лишней универсальной логики, чип выдает рекордную энергоэффективность.
Процессор тратит значительно меньше ватт на генерацию токенов и обещает до 50% экономии на обслуживании моделей по сравнению с текущими моделями конкурентов. Самое безумное в том, что весь цикл от первых чертежей до готового кремния занял всего 9 месяцев, хотя обычно разработка таких сложных ASIC-систем длится годами. Секрет бешеной скорости прост:
OpenAI использовала свои собственные языковые модели для оптимизации и проектирования схем. Чип в буквальном смысле помог спроектировать сам себя.
Самое неочевидное в этой истории то, что OpenAI официально зашла в клуб компаний со своим кремнием. У Google есть TPUs, у Amazon чипы Trainium, у Microsoft - Maia, у Meta серия MTIA. Как отмечает издание Indian Express, когда 5 крупнейших покупателей Nvidia одновременно строят аналог, то это уже не диверсификация рисков. Это жесткий системный вызов монополии Дженсена Хуанга.
Но не думайте, что чипы появятся в дата-центрах завтра. Первые небольшие поставки начнутся в конце 2026 года. Полноценное развертывание в гигаваттных масштабах совместно с Microsoft запланировано на 2027–2028 годы. Финансовые отчеты на инвесторском портале Broadcom подтверждают: компания готовит под этот проект колоссальные объемы производства для обеспечения контракта по развертыванию мощностей.
А теперь следите за моей мыслью. Зачем делать громкий анонс сейчас, если чип пойдет в серию только через полтора года? Это чистой воды инвестиционный нарратив перед IPO этой осенью! Сэм Альтман показывает будущим акционерам то, что у компании есть четкий план, как перестать сливать миллиарды на сторону и выйти в прибыль.
Еще раз вспомните мою пирамиду Токенопокалипсиса, где реальные деньги оседают на самом нижнем уровне у производителей оборудования. Jalapeno эту структуру не разрушает. Изготавливать чип все равно будет TSMC. Станки для него все равно делает ASML. Сборкой серверных стоек займется контрактный гигант Celestica.
Пирамида устояла. Просто OpenAI вычеркивает Nvidia из списка посредников и начинает кормить хозяев кремния напрямую.
Кто следующий выпустит свой чип? Ставлю на Anthropic до конца года.
🔥 согласен
😁 размечтался
#OpenAI #чипы #Nvidia #ИИ #Токенопокалипсис #BrainAidAI
🔥9❤2😁2
Поймал себя на мысли, что в последние дни я как то совсем выпал из новостной повестки. Кругом только и разговоров, что про нейросети. Открываешь ленту, а там OpenAI, Anthropic, Трамп. Сегодня вот листал региональные новости, и даже в Башкортостане чиновники на полном серьезе обсуждают внедрение ИИ. Такое ощущение, что если ты пропустил день, то отстал от прогресса навсегда.
А потом я выключаю телефон, сажусь в машину, еду по Екатеринбургу и сталкиваюсь с суровой аналоговой реальностью. На Лукойле во всём ЕКБ тупо нет бензина. А там, где он есть, это какие-то перекупщики с заоблачными ценниками.
Меня даже накрыл небольшой приступ паники. Ведь можно хоть сколько анализировать кремниевые чипы, строить прогнозы, крутить кастомные промпты и рассуждать о суперинтеллекте. Но когда тебе нужно просто заправить бак, чтобы доехать до дома, весь этот цифровой прогресс просто ничто. Нейросеть не зальет тебе АИ-95 по нормальной цене.
Я вижу ваши сообщения в личке, читаю комменты под постами и понимаю, что не успеваю выдавать контент каждый день. И, честно говоря, внутри есть неприятное чувство, что я не справляюсь, или отстаю от прогресса.
Но знаете что? Хрен с ним.
Я не хочу превращать этот канал в бездушного робота автопостинга (хотя могу это сделать), который штампует посты по расписанию ради охватов. И понимаю, что иногда нужно просто выдохнуть, признаться себе, что ты занят, устал или просто стоишь в очереди на заправку, матеря перекупов.
Спасибо каждому, кто пишет, комментирует и остается здесь, даже когда я пропадаю на несколько дней. Мы обязательно продолжим разматывать этот ИИ-детектив, копать закрытые инсайды и искать "мясо" в технологиях. Но прямо сейчас я просто хочу найти бензин и доехать до дома.
А как у вас неделя началась? Есть траблы с бензом?
#мысливслух #реальность #ЕКБ #BrainAidAI
А потом я выключаю телефон, сажусь в машину, еду по Екатеринбургу и сталкиваюсь с суровой аналоговой реальностью. На Лукойле во всём ЕКБ тупо нет бензина. А там, где он есть, это какие-то перекупщики с заоблачными ценниками.
Меня даже накрыл небольшой приступ паники. Ведь можно хоть сколько анализировать кремниевые чипы, строить прогнозы, крутить кастомные промпты и рассуждать о суперинтеллекте. Но когда тебе нужно просто заправить бак, чтобы доехать до дома, весь этот цифровой прогресс просто ничто. Нейросеть не зальет тебе АИ-95 по нормальной цене.
Я вижу ваши сообщения в личке, читаю комменты под постами и понимаю, что не успеваю выдавать контент каждый день. И, честно говоря, внутри есть неприятное чувство, что я не справляюсь, или отстаю от прогресса.
Но знаете что? Хрен с ним.
Я не хочу превращать этот канал в бездушного робота автопостинга (хотя могу это сделать), который штампует посты по расписанию ради охватов. И понимаю, что иногда нужно просто выдохнуть, признаться себе, что ты занят, устал или просто стоишь в очереди на заправку, матеря перекупов.
Спасибо каждому, кто пишет, комментирует и остается здесь, даже когда я пропадаю на несколько дней. Мы обязательно продолжим разматывать этот ИИ-детектив, копать закрытые инсайды и искать "мясо" в технологиях. Но прямо сейчас я просто хочу найти бензин и доехать до дома.
А как у вас неделя началась? Есть траблы с бензом?
#мысливслух #реальность #ЕКБ #BrainAidAI
❤10⚡3💯2👍1🐳1
Как Anthropic заставила нас переплачивать за «запрещенку» Fable 5
Сегодня все ИТ-блогеры в телеге и разработчики в X (Twitter) радуются официальному релизу Claude Sonnet 5, но почему-то никто не заметил, как Anthropic провернула главный коммерческий развод года.
В аккаунте @AnthropicAI в X вышло подтверждение:
Я сопоставил технический отчёт из блога Artificial Analysis и официальный документ Claude 5 System Card. И скажу так: нам продают не прогресс, а гениально просчитанный коммерческий компромисс. Ниже расписал собранные доказательства.
№1. Зачем придушили Sonnet 5?
Посмотрите на скрин 1 CyberGym vulnerability discovery. В тесте на поиск уязвимостей Sonnet 5 показывает падение до 52.7% успешных решений. Она уступает не только старому Opus 4.8 (78.1%), но и своей предшественнице Sonnet 4.6 (65.2%).
В это же время в таблице Sonnet 5 vs Sonnet 4.6 vs Opus 4.8 (скрин 2) в категории SWE-bench Pro модель выдает всего 63.2%, заметно не дотягиваясь до Opus 4.8 (69.2%).
Это значит, что Anthropic сознательно «затупила» модель Sonnet 5 в тяжелых задачах. В официальном документе разработчики признают, что залили Sonnet 5 жесткими фильтрами безопасности и увеличили процент ложных отказов. Модель просто боится писать сложный код, чтобы снова не улететь под бан Минторга США.
№2. Бесшовный откат на Opus 4.8
Fable 5? это та же самая сверхмощная модель Mythos 5, но обвешанная внешними цензорами. Посмотрите на официальный график Classifier boundary (скрин 3). На схеме B (Fable 5 safeguards) наглядно показано, что Anthropic кратно увеличила безопасную зону (Larger safety margin), из-за чего под нож цензуры теперь попадают даже безобидные запросы (benign use).
То есть, если мы отправляем в Fable 5 сложный запрос, и встроенный цензор его блокирует, то модель не выдает ошибку. Она бесшовно переключает наш чат на старую Claude Opus 4.8, которая и отвечает на запрос.
№3. Капкан токенов и новые лимиты
Самый сок скрыт на графике стоимости решения одной задачи от Artificial Analysis (скрин 4). Sonnet 5 обходится в API дороже флагманов: $2.29 за задачу против $1.80 у Opus 4.8 и $1.03 у GPT-5.5 от OpenAI.
В отчете Artificial Analysis вскрыли причину:
Модель стала невероятно прожорливой и сжигает деньги на внутренний монолог с самим собой. При этом до 7 июля пользователям дают бесплатно тратить на Fable 5 до 50% недельных лимитов, но сразу после этого лавочку закроют и введут жесткую систему платных кредитов.
Но у Anthropic горит тыл
Им китайцы наносят удар в спину. Посмотрите на сравнительную таблицу GLM-5.2 vs Sonnet 5 (скрин 5). Модель GLM-5.2 в консольном тесте Terminal-Bench 2.1 даже обходит Claude (81.0% против 80.4%).
При этом китайская GLM-5.2 стоит в три раза дешевле в API - $1.4 за миллион входных и $4.4 за выходные токены против $2/$10 у Anthropic. У китайцев нет паранойи по поводу цензуры, они не подменяют модели на лету и не заставляют покупать скрытые кредиты.
Публичный запуск Sonnet 5 и "амнистия" Fable 5, это не технологический прорыв, а тонко просчитанная бизнес-стратегия по контролируемому выкачиванию денег из пользователей. Но зажимая модели жесткими фильтрами (график Classifier boundary) и заставляя людей переплачивать, Anthropic рискует полностью отдать массовый коммерческий рынок азиатским конкурентам.
🔥 если разбор открыл глаза
#ClaudeSonnet5 #Fable5 #GLM #ИИ #расследование #BrainAidAI
Сегодня все ИТ-блогеры в телеге и разработчики в X (Twitter) радуются официальному релизу Claude Sonnet 5, но почему-то никто не заметил, как Anthropic провернула главный коммерческий развод года.
В аккаунте @AnthropicAI в X вышло подтверждение:
экспортные ограничения сняты, и запрещенная модель Fable 5 возвращается на глобальный рынок для всего мира.
Я сопоставил технический отчёт из блога Artificial Analysis и официальный документ Claude 5 System Card. И скажу так: нам продают не прогресс, а гениально просчитанный коммерческий компромисс. Ниже расписал собранные доказательства.
№1. Зачем придушили Sonnet 5?
Посмотрите на скрин 1 CyberGym vulnerability discovery. В тесте на поиск уязвимостей Sonnet 5 показывает падение до 52.7% успешных решений. Она уступает не только старому Opus 4.8 (78.1%), но и своей предшественнице Sonnet 4.6 (65.2%).
В это же время в таблице Sonnet 5 vs Sonnet 4.6 vs Opus 4.8 (скрин 2) в категории SWE-bench Pro модель выдает всего 63.2%, заметно не дотягиваясь до Opus 4.8 (69.2%).
Это значит, что Anthropic сознательно «затупила» модель Sonnet 5 в тяжелых задачах. В официальном документе разработчики признают, что залили Sonnet 5 жесткими фильтрами безопасности и увеличили процент ложных отказов. Модель просто боится писать сложный код, чтобы снова не улететь под бан Минторга США.
№2. Бесшовный откат на Opus 4.8
Fable 5? это та же самая сверхмощная модель Mythos 5, но обвешанная внешними цензорами. Посмотрите на официальный график Classifier boundary (скрин 3). На схеме B (Fable 5 safeguards) наглядно показано, что Anthropic кратно увеличила безопасную зону (Larger safety margin), из-за чего под нож цензуры теперь попадают даже безобидные запросы (benign use).
То есть, если мы отправляем в Fable 5 сложный запрос, и встроенный цензор его блокирует, то модель не выдает ошибку. Она бесшовно переключает наш чат на старую Claude Opus 4.8, которая и отвечает на запрос.
№3. Капкан токенов и новые лимиты
Самый сок скрыт на графике стоимости решения одной задачи от Artificial Analysis (скрин 4). Sonnet 5 обходится в API дороже флагманов: $2.29 за задачу против $1.80 у Opus 4.8 и $1.03 у GPT-5.5 от OpenAI.
В отчете Artificial Analysis вскрыли причину:
в режиме повышенных рассуждений Sonnet 5 тратит на 40% больше выходных токенов и делает в 3 раза больше внутренних циклов для выполнения рутины.
Модель стала невероятно прожорливой и сжигает деньги на внутренний монолог с самим собой. При этом до 7 июля пользователям дают бесплатно тратить на Fable 5 до 50% недельных лимитов, но сразу после этого лавочку закроют и введут жесткую систему платных кредитов.
Но у Anthropic горит тыл
Им китайцы наносят удар в спину. Посмотрите на сравнительную таблицу GLM-5.2 vs Sonnet 5 (скрин 5). Модель GLM-5.2 в консольном тесте Terminal-Bench 2.1 даже обходит Claude (81.0% против 80.4%).
При этом китайская GLM-5.2 стоит в три раза дешевле в API - $1.4 за миллион входных и $4.4 за выходные токены против $2/$10 у Anthropic. У китайцев нет паранойи по поводу цензуры, они не подменяют модели на лету и не заставляют покупать скрытые кредиты.
Публичный запуск Sonnet 5 и "амнистия" Fable 5, это не технологический прорыв, а тонко просчитанная бизнес-стратегия по контролируемому выкачиванию денег из пользователей. Но зажимая модели жесткими фильтрами (график Classifier boundary) и заставляя людей переплачивать, Anthropic рискует полностью отдать массовый коммерческий рынок азиатским конкурентам.
🔥 если разбор открыл глаза
#ClaudeSonnet5 #Fable5 #GLM #ИИ #расследование #BrainAidAI
🔥10❤2
Как Anthropic заставила нас переплачивать за «запрещенку» Fable 5
Коллеги из Комитета АКОС по международным связям и Комитета АКОС по Digital Communications (лидеры — Интериум) подкинули мне свежий международный Дайджест. Пока листал его, наткнулся на блок новостей про регулирование, и у меня окончательно сложился пазл вокруг истории с Fable 5. Потому что буквально вчера эта безопасность ударила лично по моей работе.
У меня была задача: написать сложную экспертную статью на заказ. Для структуры материала мне нужно было разобрать классическую методологию по модели ADDIE (аббревиатура от Analyze, Design, Development, Implement, Evaluate — анализ, проектирование, разработка, внедрение и оценка).
Но Fable 5 внезапно посчитала этот запрос запрещенным, стёрла ответ и перекинула меня на модель Opus 4.8.
Для тех кто не знает, модель ADDIE, это база педагогического дизайна. По ней строят обучающие курсы во всём мире аж с 1970 х годов. В ней нет ничего опаснее, чем в учебнике для первоклассника. Но самая мощная нейросеть планеты посмотрела на неё и решила, что я задумал какое - то киберпреступление.
Сначала я списал это на случайный глюк. Оказалось, что нет. Это система.
Что произошло с запрещенкой после разблокировки?
Напомню: 12 июня правительство США заблокировало Fable 5 и Mythos 5 по линии экспортного контроля. Через 18 дней доступ вернули, но модель принудительно обновили. Anthropic перезапустила её с выкрученными на максимум фильтрами безопасности.
Я наткнулся на интересный тест компании BridgeMind в сети Х, которая прогнала обновленную Fable 5 через свой бенчмарк BridgeBench и сравнила результаты с версией до блокировки.
Цифры выглядят печально:
И дело не в том, что сама модель резко стала тупой. Когда Fable 5 всё-таки соизволит ответить - то качество выдачи то же, что и раньше. Появляется только проблема в механике цензуры.
Усиленные классификаторы безопасности теперь работают по принципу пост-генерационного фильтра:
1. То есть мы пишем обычный запрос, модель начинает генерировать абсолютно нормальный технический ответ;
2. Затем, встроенный цензор сканирует уже создаваемый моделью текст на наличие подозрительных слов триггеров;
3. Если фильтр находит совпадение, то генерация мгновенно зачищается, а запрос перекидывается на более слабую Opus 4.8, которая переписывает ответ заново.
Мало того, что падает качество, так это ещё и дико бесит по времени: на то, чтобы стереть ответ и перегенерировать его другой моделью, уходят лишние десятки секунд.
У Anthropic похоже нет других вариков, она оказалась зажата между молотом и наковальней. С одной стороны прессингует государство в лице Минторга США, требующее, чтобы модель было невозможно взломать. С другой стороны пользователи, которые платят за премиальный ИИ, а на выходе получают Opus 4.8 на ровном месте.
Компания выбрала трусливую перестраховку: им проще зарезать 100 нормальных бизнес запросов, чем пропустить один потенциально опасный. Вот только платит за эту паранойю обычный пользователь.
Самую продвинутую языковую модель в мире пропустили через жесткое государственное сито. На выходе мы получили продукт, который в трети рабочих сценариев выдает результат хуже предыдущего поколения.
🔥 если тоже ловили странные блокировки на ровном месте
#Anthropic #Fable5 #Claude #ИИ #расследование #BrainAidAI
Коллеги из Комитета АКОС по международным связям и Комитета АКОС по Digital Communications (лидеры — Интериум) подкинули мне свежий международный Дайджест. Пока листал его, наткнулся на блок новостей про регулирование, и у меня окончательно сложился пазл вокруг истории с Fable 5. Потому что буквально вчера эта безопасность ударила лично по моей работе.
У меня была задача: написать сложную экспертную статью на заказ. Для структуры материала мне нужно было разобрать классическую методологию по модели ADDIE (аббревиатура от Analyze, Design, Development, Implement, Evaluate — анализ, проектирование, разработка, внедрение и оценка).
Но Fable 5 внезапно посчитала этот запрос запрещенным, стёрла ответ и перекинула меня на модель Opus 4.8.
Для тех кто не знает, модель ADDIE, это база педагогического дизайна. По ней строят обучающие курсы во всём мире аж с 1970 х годов. В ней нет ничего опаснее, чем в учебнике для первоклассника. Но самая мощная нейросеть планеты посмотрела на неё и решила, что я задумал какое - то киберпреступление.
Сначала я списал это на случайный глюк. Оказалось, что нет. Это система.
Что произошло с запрещенкой после разблокировки?
Напомню: 12 июня правительство США заблокировало Fable 5 и Mythos 5 по линии экспортного контроля. Через 18 дней доступ вернули, но модель принудительно обновили. Anthropic перезапустила её с выкрученными на максимум фильтрами безопасности.
Я наткнулся на интересный тест компании BridgeMind в сети Х, которая прогнала обновленную Fable 5 через свой бенчмарк BridgeBench и сравнила результаты с версией до блокировки.
Цифры выглядят печально:
⏺️ Отладка кода: обвал с 86.2 до 25.9 балла (падение более чем в 3 раза).⏺️ Рефакторинг: падение с 73.6 до 38.4 балла (почти вдвое).⏺️ Устойчивость к галлюцинациям при анализе кода: просадка с 75.9 до 61.7 балла.
И дело не в том, что сама модель резко стала тупой. Когда Fable 5 всё-таки соизволит ответить - то качество выдачи то же, что и раньше. Появляется только проблема в механике цензуры.
Усиленные классификаторы безопасности теперь работают по принципу пост-генерационного фильтра:
1. То есть мы пишем обычный запрос, модель начинает генерировать абсолютно нормальный технический ответ;
2. Затем, встроенный цензор сканирует уже создаваемый моделью текст на наличие подозрительных слов триггеров;
3. Если фильтр находит совпадение, то генерация мгновенно зачищается, а запрос перекидывается на более слабую Opus 4.8, которая переписывает ответ заново.
Именно из-за этой механики под флаг безопасности попадают невинные вещи. В X и на Reddit сейчас масса жалоб. Один разработчик проверял изоляцию собственных серверов (свои iptables, свой SSH), и получил бан запроса. Я разбирал образовательную методику полувековой давности и тоже самое...
Мало того, что падает качество, так это ещё и дико бесит по времени: на то, чтобы стереть ответ и перегенерировать его другой моделью, уходят лишние десятки секунд.
У Anthropic похоже нет других вариков, она оказалась зажата между молотом и наковальней. С одной стороны прессингует государство в лице Минторга США, требующее, чтобы модель было невозможно взломать. С другой стороны пользователи, которые платят за премиальный ИИ, а на выходе получают Opus 4.8 на ровном месте.
Компания выбрала трусливую перестраховку: им проще зарезать 100 нормальных бизнес запросов, чем пропустить один потенциально опасный. Вот только платит за эту паранойю обычный пользователь.
Самую продвинутую языковую модель в мире пропустили через жесткое государственное сито. На выходе мы получили продукт, который в трети рабочих сценариев выдает результат хуже предыдущего поколения.
🔥 если тоже ловили странные блокировки на ровном месте
#Anthropic #Fable5 #Claude #ИИ #расследование #BrainAidAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7😱4👍2
Anthropic выложили в открытый доступ библиотеку промптов и документацию по промптингу. Я вытащил оттуда несколько интересных промптов, которые меняют то, как работает Claude.
Для тех кто пишет и анализирует:
1. Инопланетный антрополог — взгляд инопланетянина
2. Исследователь мнений — все стороны одного вопроса
3. Текстовый «шлифовщик — редактор текста
4. Анонимайзер текста — чистка персональных данных
Для тех кто делает (Дизайн и код):
5. Против AI slop в дизайне
6. Против галлюцинаций в коде
7. Против мусора в проекте
8. Против перестраховки агентов
9. Против перфекционизма
Всё это официальная документация Anthropic. Добавляйте в системный промпт или в начало любого запроса.
Забирайте.
🔥 если хоть один из девяти уже нужен прямо сейчас
Библиотека промптов Anthropic
Best practices
#Claude #промпты #ИИ #инструменты #BrainAidAI
Для тех кто пишет и анализирует:
1. Инопланетный антрополог — взгляд инопланетянина
Представь что ты инопланетный антрополог
изучающий человеческую культуру. Проанализируй
следующий аспект человеческого общества
с объективной точки зрения стороннего наблюдателя.
Дай подробные наблюдения, инсайты и гипотезы:
[вставь тему]
2. Исследователь мнений — все стороны одного вопроса
Взвесь все за и против следующей темы.
Дай сбалансированный анализ разных точек зрения
и соображений. Не делай окончательного вывода —
просто покажи все стороны:
[вставь тему или вопрос]
3. Текстовый «шлифовщик — редактор текста
Отредактируй следующий текст для большей ясности,
краткости и силы. Исправь грамматические ошибки,
улучши структуру предложений, убери воду.
Сохрани оригинальный голос и смысл автора:
[вставь текст]
4. Анонимайзер текста — чистка персональных данных
Найди и удали все персональные данные из текста:
имена, телефоны, адреса, email, номера документов.
Замени их нейтральными заглушками вроде [ИМЯ],
[ТЕЛЕФОН], [АДРЕС]. Верни очищенный текст:
[вставь текст]
Для тех кто делает (Дизайн и код):
5. Против AI slop в дизайне
Ты склонен выдавать предсказуемые решения.
В дизайне интерфейсов избегай: шрифтов Inter,
Roboto, Arial, фиолетовых градиентов,
стандартных макетов. Делай самобытные,
неожиданные интерфейсы которые удивляют.
Чередуй светлые и тёмные темы. Думай нестандартно.
6. Против галлюцинаций в коде
Никогда не делай предположений о коде
который ты не открывал. Если пользователь
упоминает конкретный файл — ты ОБЯЗАН
прочитать его перед ответом. Не утверждай
ничего о коде не изучив его.
7. Против мусора в проекте
Если ты создаёшь временные файлы, скрипты
или вспомогательные файлы в процессе работы —
удали их по завершении задачи.
8. Против перестраховки агентов
По умолчанию внедряй изменения а не просто
предлагай их. Если намерение пользователя
неясно — выбери наиболее полезное действие
и выполни его, используя инструменты для
уточнения деталей вместо лишних вопросов.
9. Против перфекционизма
Избегай избыточной сложности. Вноси только те
изменения которые прямо запрошены. Исправление
бага не требует рефакторинга окружающего кода.
Не добавляй документацию к коду который не менял.
Правильный объём сложности — минимально
необходимый для текущей задачи.
Всё это официальная документация Anthropic. Добавляйте в системный промпт или в начало любого запроса.
Забирайте.
🔥 если хоть один из девяти уже нужен прямо сейчас
Библиотека промптов Anthropic
Best practices
#Claude #промпты #ИИ #инструменты #BrainAidAI
🔥8❤6⚡2
Привет, ребята.
Мне периодически в личку прилетают одни и те же вопросы и просят советы, типа, Паш, подскажи, с чего начать, чтобы не просто играться с нейронками, а внедрять ИИ в работу?
Я не люблю отвечать на такие вопросы, давать советы (типа посмотри ютуб или почитай статью). Кому действительно интересно и хочет научиться строить проекты, монетизировать их - приходите к нам в сообщество!
С завтрашнего дня мы с коллегами из "Универус" запускаем новую бесплатную программу - интенсив, покажем на практике, как сейчас работает «вайбкодинг» (это когда собирается рабочий продукт, общаясь с ИИ на обычном языке).
В прямом эфире:
Бесплатный вход: 5 дней эфиров, заходите, смотрите, повторяете. Сразу после регистрации получите бонус - гайд «10 идей доходных сайтов», чтобы было от чего оттолкнуться.
VIP-вариант (990 ₽): гайд + записи 5 дней, исходный код всех проектов (копипастнул и готово) + шаблоны промптов.
Важный момент для VIP: если берете этот тариф, после марафона мы с вами созвонимся по видео. Я или коллеги лично проведем диагностику марафона, а также покажем, как промптить, чтобы ИИ выдавал не шаблонный мусор, а вот такие рабочие интерфейсы, как сайт с фото «На коленке», который мы собрали, плюсом разберем ваш кейс и ваши задачи.
Кому интересно покопаться в "кишках" современных ИИ-проектов - присоединяйтесь, буду рад поддержать вас на эфирах.
👉 Ссылка на интенсив
#ИИ #Универус #разработка #вайбкодинг #нейросети #BrainAidAI
Мне периодически в личку прилетают одни и те же вопросы и просят советы, типа, Паш, подскажи, с чего начать, чтобы не просто играться с нейронками, а внедрять ИИ в работу?
Я не люблю отвечать на такие вопросы, давать советы (типа посмотри ютуб или почитай статью). Кому действительно интересно и хочет научиться строить проекты, монетизировать их - приходите к нам в сообщество!
С завтрашнего дня мы с коллегами из "Универус" запускаем новую бесплатную программу - интенсив, покажем на практике, как сейчас работает «вайбкодинг» (это когда собирается рабочий продукт, общаясь с ИИ на обычном языке).
В прямом эфире:
Формат такой:⏺️ с нуля соберём живой сайт;⏺️ мобильное приложение;⏺️ бота с приемом платежей;⏺️ настроим подписочную модель, чтобы проект был инструментом для дохода, а не просто красивой картинкой;⏺️ разберем 7 реальных способов монетизации этих навыков, от фриланса до своих ИИ-продуктов.
Бесплатный вход: 5 дней эфиров, заходите, смотрите, повторяете. Сразу после регистрации получите бонус - гайд «10 идей доходных сайтов», чтобы было от чего оттолкнуться.
VIP-вариант (990 ₽): гайд + записи 5 дней, исходный код всех проектов (копипастнул и готово) + шаблоны промптов.
Важный момент для VIP: если берете этот тариф, после марафона мы с вами созвонимся по видео. Я или коллеги лично проведем диагностику марафона, а также покажем, как промптить, чтобы ИИ выдавал не шаблонный мусор, а вот такие рабочие интерфейсы, как сайт с фото «На коленке», который мы собрали, плюсом разберем ваш кейс и ваши задачи.
Кому интересно покопаться в "кишках" современных ИИ-проектов - присоединяйтесь, буду рад поддержать вас на эфирах.
👉 Ссылка на интенсив
#ИИ #Универус #разработка #вайбкодинг #нейросети #BrainAidAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥4👍3✍2⚡1
Я очень часто провожу расследования по различным темам и докапываюсь до сути.
Большую часть материала беру из YouTube.
Знаю,что многие из вас, когда хотят вытащить суть из видео, пишут нейросети банальное «перескажи, о чём это видео» или "о чем тут говорят"
И получают в ответ 3 абзаца воды без единой цитаты и без единого таймкода.
Я использую другой подход.
Вместо пересказа я «скальпелем» вскрываю видео, вытаскивая конкретику.
Разница получается колоссальная: пересказ исчезает, а дословные цитаты с таймкодами, это готовый крючок для поста или статьи.
Важный момент: этот промпт идеально работает в Gemini или ChatGPT (у них есть доступ к субтитрам YouTube). После того, как текст получен - остаётся довести его до ума.
Кстати, буквально вчера гонял этот промпт на интервью главы Anthropic. И вылезла история о которой почти никто не писал. Расскажу потом отдельно.
Забирайте инструкцию и пользуйтесь:
🔥 если забираете промпт в работу
#промпты #YouTube #ИИ #инструменты #BrainAidAI
Большую часть материала беру из YouTube.
Знаю,что многие из вас, когда хотят вытащить суть из видео, пишут нейросети банальное «перескажи, о чём это видео» или "о чем тут говорят"
И получают в ответ 3 абзаца воды без единой цитаты и без единого таймкода.
Я использую другой подход.
Вместо пересказа я «скальпелем» вскрываю видео, вытаскивая конкретику.
Разница получается колоссальная: пересказ исчезает, а дословные цитаты с таймкодами, это готовый крючок для поста или статьи.
Важный момент: этот промпт идеально работает в Gemini или ChatGPT (у них есть доступ к субтитрам YouTube). После того, как текст получен - остаётся довести его до ума.
Кстати, буквально вчера гонял этот промпт на интервью главы Anthropic. И вылезла история о которой почти никто не писал. Расскажу потом отдельно.
Забирайте инструкцию и пользуйтесь:
Забирайте, тестируйте. Уверен, после первого же разбора вы поймете, что до этого просто теряли время.Вот ссылка на YouTube-видео: [ВСТАВЬ ССЫЛКУ]
Сначала извлеки полный транскрипт этого видео
с таймкодами.
Затем на основе транскрипта сделай структурированный
разбор по шагам:
ШАГ 1. КОНТЕКСТ
Кто участники, где и когда записано,
повод для разговора.
ШАГ 2. ДОСЛОВНЫЕ ЦИТАТЫ
Выпиши 5-7 самых сильных дословных цитат
с указанием таймкода каждой. Не пересказывай, а именно дословно, в кавычках.
ШАГ 3. САМАЯ СОЧНАЯ ДЕТАЛЬ
Из всего разговора выдели один момент, который цепляет сильнее всего — через страх, скандал или неожиданный поворот. Объясни почему именно он.
ШАГ 4. ЛИЧНАЯ ИСТОРИЯ
Есть ли в видео личный, эмоциональный момент —
семья, потеря, переломный опыт? Процитируй дословно.
ШАГ 5. КОНФЛИКТ ИЛИ ПРОТИВОРЕЧИЕ
Есть ли момент где слова говорящего расходятся
с его же действиями, или прямой конфликт с другим человеком, компанией, позицией?
ШАГ 6. ЦИФРЫ И ФАКТЫ
Собери все конкретные цифры, даты, суммы
которые называются в разговоре.
ШАГ 7. ПРОВЕРКА И ДОПОЛНЕНИЕ ЧЕРЕЗ ИНТЕРНЕТ
Возьми ключевые темы, имена, компании и цифры
из транскрипта и поищи в интернете:
— Подтверждаются ли названные цифры и факты
внешними источниками?
— Что писали СМИ об этом же интервью или об этих
же событиях — есть ли реакции, продолжения,
скандалы вокруг сказанного?
— Есть ли контекст который человек не упомянул, но который важен для понимания всей картины
(например: что случилось после этого разговора,
как отреагировали другие стороны конфликта)?
ШАГ 8. ИТОГ
Составь список из 7-10 фактов с указанием источника для каждого — таймкод транскрипта или ссылка на статью. Дословные цитаты отмечай кавычками отдельно от пересказа и внешних фактов.
Пиши просто, только проверяемые факты.
Ничего не додумывай — если что-то не удалось
подтвердить или найти, прямо скажи об этом.
🔥 если забираете промпт в работу
#промпты #YouTube #ИИ #инструменты #BrainAidAI
🔥8❤2👍2