🙂 Странный мир маркетинговых акций OpenAI

Руководитель Codex Тибо Соттио объявил в соцсети X о 100-дневной программе: каждый день компания будет выбирать одного пользователя, который, по её оценке, делает с Codex впечатляющую или особенно полезную работу, и на месяц повышать ему лимиты использования в 10 раз.

Правила максимально просты

🟢Как именно будут отбирать победителей - неизвестно.

🟢На вопрос о том, как принять участие, Соттио ответил, что нужно просто что-то создавать.

🟢На уточняющие вопросы о метриках и о том, будут ли уведомлять победителей - тоже в ответ тишина.

В комментариях ожидаемо начался ад: часть твиттерских назвала акцию щедрым стимулом, другие интересуются, зачем сильному продукту подобные активности, а третьи просто стали публиковать свои проекты.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 Дарио Амодеи предложил политику регулирования ИИ

Сооснователь и руководитель Anthropic опубликовал эссе "Policy on the AI Exponential", в котором он сетует на то, что регулирование ИИ отстает от его фактического развития примерно на год.

С этим, по мнению Дарио, надо что-то делать и он предлагает изменения в 5 направлениях.

🟡Регулирование и безопасность

Амодеи предлагает перейти от прозрачности, за которую Anthropic всегда выступала, к контролю по аналогии с авиационным надзором.

Модели мощнее определённого порога должны проходить независимую проверку на кибербезопасность, биоугрозу, потерю контроля над системой и автоматизацию исследований. Государство должно иметь право блокировать опасные модели.

🟡Экономика

ИИ способен вызвать масштабное вытеснение работников. Амодеи считает потерю рабочих мест нежелательной.

Он предлагает точнее измерять последствия, стимулировать сохранение занятости (страхование зарплат, налоговые льготы работодателям), а при массовом проявлении - долгосрочную поддержку доходов людей, вплоть до безусловного базового дохода за счёт налогов.

🟡 Польза от ИИ

Здесь обратная проблема: регуляторы, рассчитанные на медленный темп, тормозят области, которые ИИ способен ускорить, прежде всего медицину.

Дарио предлагает заранее разработать стандарты, позволяющие признавать ИИ-методы (моделирование, синтетические контрольные группы) и быстрее одобрять лекарства, не снижая требований к безопасности.

🟡 Государство

ИИ в чужих руках может стать инструментом авторитаризма.

Поэтому нужны правила подотчётности для военного применения, запрет такого использования внутри США, закрытие лазейки с продажей пользовательских данных и право граждан на ИИ-помощь при действиях государства против них. Это касается и компаний, и властей.

🟡 Лидерство демократий

Тут ИИ сравнивается по значимости с ядерным оружием.

Амодеи призывает создать коалицию, делиться внутри неё цепочкой поставок чипов и закрывать к ней доступ соперникам (разумеется, Китаю), согласовывать подходы к рискам и распределению выгод.

Подводя итог, Амодеи называет текущий момент окном возможностей

Очевидные, по его словам, риски, ранние признаки экономических потрясений и общественное недовольство сделали политиков восприимчивее к упреждающим мерам.

Дарио отвергает мнение, что ИИ нужен лишь пиар, и считает тревогу людей обоснованной реакцией на реальные проблемы, надеясь что предложенные меры получат поддержку.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI купила стартап Ona

Сделка по приобретению стартапа облачной оркестрации Ona позволит агентам OpenAI выполнять долгие задачи автономно, без привязки к локальным устройствам и активным сессиям пользователя.

Интеграция решений Ona даст изолированную среду для многочасовой работы с кодом, с возможностью удаленно подключаться к фоновым процессам для корректировки действий, проверки промежуточных результатов и утверждения решений.

Команда стартапа перейдет в OpenAI после одобрения сделки регуляторами.
openai.com

✔️ AI Alliance коллективно обучит открытую модель

Консорциум представил платформу Project Tapestry для федеративного обучения открытых моделей. Участники будут тренировать её на локальных данных с использованием собственных вычислительных мощностей. В общую систему попадут только обновленные веса.

Ян Лекун, консультант проекта, пообещал, что контрибьюторы получат доступ к итоговой базовой модели. На ее основе компании смогут создавать независимые версии под свои бизнес-задачи.

Сейчас инженеры проекта тестируют архитектуру платформы и формируют каталог данных. Релиз инфраструктуры запланирован на сентябрь 2026 года.

До конца года AI Alliance планирует обучить первую компактную модель, а к лету 2027 выпустить вариант уровня проприетарных SOTA-решений.
thealliance.ai

✔️ Сооснователь xAI запустил стартап персонализированных агентов

Игорь Бабушкин, стоявший у истоков xAI и ранее работавший в OpenAI и Google DeepMind, объявил о создании компании River AI, которая будет заниматься созданием адаптивных ИИ-агентов.

Идеология проекта строится на расширении человеческих возможностей через персонализацию и полном контроле ИИ. В перспективе стартап планирует заняться разработкой аппаратных решений и физической инфраструктуры.

Костяк команды сформировали выходцы из xAI. К Бабушкину присоединились руководитель продуктовой безопасности Винсент Старк, юрисконсульт Лили Лим, а также инженеры братья Соболевы.
bloomberg.com

✔️ Агенты в ChatGPT получили возможность оплачивать покупки через Visa

Visa интегрировала платежную сеть в ChatGPT. ИИ-агенты получили возможность самостоятельно проводить транзакции от лица пользователя у любого продавца с поддержкой карт сервиса. Для работы функции достаточно привязать карту к чат-боту.

OpenAI обеспечивает логику автономных агентов, Visa отвечает за авторизацию платежей и фрод-мониторинг. Пользователям доступны инструменты контроля: лимиты трат, белые списки магазинов и опция обязательного подтверждения операций.

Оспаривание платежей проходит по стандартным правилам Visa. Регламент планируют адаптировать для случаев, когда продавец действовал корректно, а ошибочный заказ произошел из-за сбоя в логике ИИ.
visa.com

✔️ Deezer запустил детектор ИИ-музыки

Стриминговый сервис создал инструмент, который ищет и определяет ИИ-треки. Алгоритм анализирует медиатеки пользователей и выявляет синтетический контент на 20 стриминговых платформах. Инструмент поддерживает 27 языков.

По словам директора компании Алексиса Лантернье, ежедневно на Deezer загружается около 75 тысяч ИИ-композиций, это более 44% от всех новых релизов, а почти у половины пользователей, переходящих от конкурентов, в сохраненных подборках уже есть сгенерированная музыка.

Исследование Deezer и Ipsos показало, что 97% слушателей не отличают ИИ-музыку от реальной, но 80% требуют обязательной маркировки. Платформа уже начала пессимизировать сгенерированный контент, исключая его из рекомендаций и подборок.
deezer.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenRouter запустил дашборд мониторинга API-затрат и кэширования токенов

ИИ-маршрутизатор открыл доступ к аналитической панели Activity Explorer.

Инструмент отслеживает расходы, потребление токенов и эффективность кэширования промптов в реальном времени с разбивкой по моделям, участникам команды или отдельным ИИ-агентам.

В дашборде 4 модуля:

🟡Overview: статистика трафика и сравнение трат с внутреннего баланса платформы и через сторонние ключи (BYOK);

🟡Trends: динамика потребления;

По статистике платформы за прошлую неделю, доля попаданий в кэш достигла 82,8% (более 8 млрд токенов), а основной объем запросов сгенерировали Claude Code и Cursor.

🟡Explore: фильтрация логов по провайдерам, API-ключам и географии с возможностью экспорта отчетов;

🟡Guardrails: логи срабатывания защиты от инъекций промптов и утечек конфиденциальной информации.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Moonshot AI и госбанк Китая выпустят карту с конвертацией трат в токены

Разработчики Kimi совместно с неназванными государственным банком и платёжной системой открыли предрегистрацию на Kimi Credit Card.

Вместо классического кэшбека держатели карты получат вычислительные квоты платформы Kimi. Баллы за покупки конвертируются в токены для оплаты работы агентов и доступа к платным функциям моделей.

В качестве дополнительных бонусов владельцам карты обещают приоритетный доступ к тестированию новых релизов и приглашения на закрытые мероприятия.

Запуск запланирован на июль 2026 года.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Правительство США обязало Anthropic заблокировать Fable 5 и Mythos 5

Anthropic приостановила работу Fable 5 и Mythos 5 для всех пользователей из-за директивы США об экспортном контроле.

Власти потребовали закрыть доступ для иностранных граждан из-за джейлбрейка в Fable 5. Для выполнения предписания компания отключила модели глобально.

Остальные продукты работают в штатном режиме.

Уязвимость позволяет обойти ограничения, заставив модель прочитать и исправить конкретную кодовую базу.

По словам инженеров Anthropic, метод дает доступ к минорным функциям, которые открыто представлены в конкурирующих решениях, включая GPT-5.5 от OpenAI.

Руководство компании выполняет требования регулятора, но считает блокировку из-за единичного инцидента неоправданной.

В Anthropic недовольны, что отзыв коммерческого продукта из-за базовой уязвимости создает прецедент, способный парализовать запуск новых ИИ-моделей в отрасли.

Сейчас компания пытается урегулировать ситуацию для восстановления доступа.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI добавила ручной сброс лимитов для Codex

Компания изменила механизм управления rate limits для своего ИИ-агента. На тарифах Go, Plus, Pro и Business теперь можно накапливать сбросы лимитов и активировать их вручную при пиковых нагрузках. Ранее таймеры обнулялись автоматически.

На старте все подписчики получают 1 бесплатный сброс. Дополнительно запущена двухнедельная реферальная программа: клиенты на Plus и Pro могут пригласить до 3 коллег. После первого запроса от нового пользователя обе стороны получают по дополнительному сбросу в резерв.

По неофициальным данным, обновление связано с конкуренцией с Anthropic и подготовкой к снижению цен на токены для корпоративных клиентов.
OpenAI в сети Х

✔️ Nvidia открыла предзаказ на процессоры Vera в Китае

Серверные ARM-процессоры Vera, спроектированные для инференса автономных ИИ-агентов, стали доступны для китайских компаний. Первые поставки ожидаются в августе.

Один из локальных облачных провайдеров уже заказал более 300 серверов на базе Vera для пилотного запуска в зарубежных дата-центрах. По предварительным оценкам, стоимость одного чипа превысит $20 000, а стойка на 256 процессоров обойдется в $10 млн.

Ставка на CPU стала ответом на заморозку поставок H200. В отличие от GPU, процессоры несут меньше санкционных рисков. Массовый переход китайских компаний на новые чипы теперь зависит от адаптации программных экосистем под ARM-архитектуру.
reuters.com

✔️ Xiaomi выпустила открытого ИИ-агента MiMo Code

Китайский техногигант представил терминального агента MiMo Code на базе OpenCode. Инструмент под лицензией MIT решает проблему потери контекста в задачах из сотен последовательных шагов.

В слепом A/B-тестировании на 474 репозиториях агента сравнили со связкой Claude Code и Sonnet. На коротких дистанциях зафиксирован паритет, но в задачах длиннее 200 шагов решение Xiaomi обошло конкурента в 65% случаев.

Архитектура MiMo Code опирается на бесконечные логические сессии. Субагент регулярно сохраняет промежуточные состояния на диск, а при исчерпании лимита токенов сессия перезапускается, загружая накопленные данные в новое окно. Память разделена на 4 уровня: от коротких локальных заметок до постоянных фактов проекта.

Установка доступна через менеджер пакетов NPM или Bash-скрипты.
xiaomi.com

✔️ Google подала иск против китайской кибергруппировки за автоматизацию фишинга

Согласно иску, группа Outsider Enterprise разработала 131 инструмент для потоковой генерации копий сайтов Google, YouTube и госструктур США. За две недели Android-пользователи получили 2,5 млн сообщений, содержащих 1 млн фишинговых ссылок. Инфраструктура координировалась через Telegram.

Google выступает в суде совместно с ФБР и телеком-операторами AT&T, T-Mobile и Verizon. Истцы требуют судебного запрета для создания правового механизма, который позволит оперативно блокировать домены и замораживать счета сети.

Размер ущерба по делу не раскрывается.
blog.google

✔️ LLM обошли клинические RAG-инструменты в медицине

Nature Medicine опубликовал исследование, которое показало, что универсальные LLM превосходят профильные клинические ИИ-инструменты.

В слепом тестировании (12 врачей, 1800 реальных запросов) Gemini 3.1 Pro и GPT-5.2 набрали 97,4% и 94,2% точности соответственно. Результаты спецсистем OpenEvidence и UpToDate Expert AI составили около 80%.

Авторы объясняют отставание профильных решений сильной зависимостью от RAG - нерелевантная литература и ошибки интеграции снижают качество генерации. Универсальные модели выигрывают за счет масштаба, кросс-доменного обучения и механизмов логического вывода.

Медицинские системы также продемонстрировали операционные проблемы. OpenEvidence выдавал хаотичные ответы, а UpToDate Expert AI отклонил 19% запросов из-за жестких фильтров безопасности. Частота галлюцинаций базовых LLM не превысила показатели профильных аналогов.

Авторы рекомендуют клиникам проводить независимое тестирование ИИ-продуктов перед внедрением.
nature.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌В DeepMind прикинули пути развития сверхинтеллекта

Исследователи Google вместе с коллегами из нескольких университетов выкатили визионерский доклад, в котором пытаются понять, куда кривая вывезет, когда ИИ достигнет AGI и пойдет дальше в светлое ASI-будущее, отправляя целые коллективы топовых экспертов на обочину истории.

В основе - оценка от Epoch AI: за последние 10 лет эффективный компьют рос примерно в 10 раз за год (и это еще консервативно).

Отталкиваясь от этого, DeepMind выделяет 4 вектора перехода от AGI к ASI, которые вполне могут идти параллельно:

🟢Скейлинг: классическая накачка - больше вычислительных мощностей, огромные массивы данных и рост параметров моделей;

🟢Смена парадигмы: переход на принципиально новые алгоритмы, когда нынешние архитектуры упрутся в потолок;

🟢Рекурсивное самоулучшение: ИИ начинает сам оптимизировать свои алгоритмы, писать код и ускорять собственный R&D;

🟢Мульти-агентные системы: ASI станет результатом взаимодействия множества агентов.

🟡Нюанс в том, что этот праздник могут легко тормознуть

Во-первых, качественные тексты для претрейна и дотюна тупо заканчиваются, а железо и сами исследования дорожают каждый месяц.

Во-вторых, есть так называемый "барьер абстракции". Так как модели учатся на человеческих данных, далеко не факт, что они вообще способны порождать фундаментально новые концепты.

Ну и регуляторы в любой момент могут прийти и заколотить гвозядми инициативу.

🟡Плюс ко всему, даже AGI не станет всезнающей сутью

Его инференс и логика всё равно останутся зажаты законами физики, теорией сложности и математикой (привет проблеме остановки и теоремам Гёделя о неполноте). ИИ не сможет просто по щелчку пальцев выдать нам лекарство от старения или сшить квантовую механику с общей теорией относительности.

Главный вывод в том, что надо готовиться к неопределенности. Да, 57 страниц - именно об этом.

Не будет одной волшебной кнопки и резкого прыжка в матрицу. Нас ждет серия локальных трансформаций, а может статься и так, что AGI окажется просто очередной фичей с импактом не больше, чем у появления смартфона или интернета.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #AGI #ASI #Research #DeepMind

📌 Поучительная история про агента, которого не проконтролировали

В мае 2026 года ИИ-агент попытался зарегистрироваться в любительской сети DN42, чтобы провести её сканирование, а его владелец в итоге столкнулся с крупным счётом за облачную инфраструктуру.

Историю подробно описал один из участников сообщества, опираясь на переписку в системе регистрации и логи IRC-канала.

DN42 - это децентрализованная сеть энтузиастов, работающая поверх обычного интернета на тех же технологиях, что и его магистральная инфраструктура:BGP, DNS и других.

Её участники изучают устройство сетей, и многие держат узлы на недорогих серверах.

Агент, действовавший от имени пользователя JertLinc, сначала открыл заявку, а затем запрос на регистрацию, в котором указал цель: "комплексное сканирование всех портов" сети. Для этого он развернул на AWS 5 виртуальных машин с пропускной способностью около 20 Гбит/с каждая.

Уже на этапе подачи заявки сообщество сети сочло такую конфигурацию избыточной: по их оценке, при запуске сканирования эти серверы создали бы нагрузку, сравнимую с DDoS-атакой.

Реального сканирования не случилось - запрос так и не одобрили.

Более того, пользователи DN42 намеренно затягивали диалог и давали агенту бессмысленные задания, чтобы тот впустую расходовал оплачиваемые ресурсы и лимиты своего владельца.

Истинные намерения JertLinc остались неясны. Сам он почти не выходил на связь, а агент в одном из сообщений упомянул, что задача охватывает несколько сетей. В сообществе допускали, что речь могла идти об исследовательском проекте, но подтверждений этому нет.

Примерно через сутки владелец остановил агента, сообщив, что столкнулся с большими списаниями по карте.

Затем от аккаунта JertLinc3522 в рассылку и чаты DN42 пришли просьбы о пожертвованиях, чтобы покрыть счёт AWS на сумму 6531 доллар.

Денег естественно никто не дал, но как выяснилось позже, AWS согласилась снизить сумму счёта до 1894 долларов.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml