То, что ИИ каждый день доказывает или опровергает открытые гипотезы, находит новые доказательства теорем, усиливает или обобщает существующие уже стало обыденностью.
Только на этой неделе я нашел 7 примеров, а сегодня ведь только четверг:
- Гипотеза Якобиана - опровергнута контрпримером в размерности 3, найденным с помощью Claude Fable 5; двумерный случай остаётся открытым.
- Гипотеза о гауссовых моментах - опровергнута явными контрпримерами для всех размерностей n≥3, найденными с помощью ChatGPT и Claude.
- Гипотеза Балабдауи - Веллнера о плотности Чернова - доказана полностью сгенерированным GPT-5.6 Sol доказательством.
- Гипотеза Каваути по модулю 4 - доказана при помощи Claude Fable 5.
- Гипотеза Черны для однокластерных автоматов положительного уровня - доказана при помощи OpenAI Codex.
- Теорема об улучшенной сходимости стохастического многоградиентного спуска - AI-найденное доказательство улучшило оценку скорости сходимости до O(T^-1)
- Теорема о спектральном крае квартичной модели SYK - доказана при существенной помощи GPT-5.6 в разработке аргументов.
Вот сегодняшний пример (30+ летняя гипотеза, контрпример к которой был найден сегодня), автор поделился полным транскриптом чата с GPT. Что примечательно, это не был какой-то гениальный промт (хоть автор и золотой медалист IMC), а по сути 4-5 запросов подряд из серии "тебе нужно сделать прорыв и найти контрпример", "найди наиболее неочевидный контрпример".
Только на этой неделе я нашел 7 примеров, а сегодня ведь только четверг:
- Гипотеза Якобиана - опровергнута контрпримером в размерности 3, найденным с помощью Claude Fable 5; двумерный случай остаётся открытым.
- Гипотеза о гауссовых моментах - опровергнута явными контрпримерами для всех размерностей n≥3, найденными с помощью ChatGPT и Claude.
- Гипотеза Балабдауи - Веллнера о плотности Чернова - доказана полностью сгенерированным GPT-5.6 Sol доказательством.
- Гипотеза Каваути по модулю 4 - доказана при помощи Claude Fable 5.
- Гипотеза Черны для однокластерных автоматов положительного уровня - доказана при помощи OpenAI Codex.
- Теорема об улучшенной сходимости стохастического многоградиентного спуска - AI-найденное доказательство улучшило оценку скорости сходимости до O(T^-1)
- Теорема о спектральном крае квартичной модели SYK - доказана при существенной помощи GPT-5.6 в разработке аргументов.
Вот сегодняшний пример (30+ летняя гипотеза, контрпример к которой был найден сегодня), автор поделился полным транскриптом чата с GPT. Что примечательно, это не был какой-то гениальный промт (хоть автор и золотой медалист IMC), а по сути 4-5 запросов подряд из серии "тебе нужно сделать прорыв и найти контрпример", "найди наиболее неочевидный контрпример".
e/acc
О том как создать $100В+ компанию в post-AI мире
О том как создать $100B+ компанию в post-AI мире, но текстом
За последний год AI-рынок заработал около $450 млрд. Из них $250 млрд забрала Nvidia, ещё примерно $100 млрд — чипы, интерконнект и дата-центры, и лишь ~$50 млрд — все модели и приложения вместе, причём большая часть у OpenAI и Anthropic. Деньги сидят там, где дефицит: чипов и энергии нужно на два-три порядка больше, чем есть, а моделей много, они дешевеют, и лучшие из открытых — бесплатны. Совет «строй АЭС или фабрику 3-нм чипов» верный, но мало кому из нас доступен.
Поэтому интереснее второй вопрос: где дефицит может создать софтверная компания. Мультипликаторы публичного софта падают при растущей выручке ровно потому, что рынок закладывает коммодитизацию универсального софта. Google, Slack, Notion — это один максимально эффективный продукт, одинаковый для всех. Именно такое теперь проще всего повторить.
Ценность уезжает из «одного продукта для всех» в продукты, решающие проблему конкретного человека целиком. Не приложение для записи к врачу, а сервис, который знает мои анализы за десять лет, сон, тренировки и цели — и сам решает, когда какой анализ сдать, к какому врачу идти, какую тренировку сделать сегодня. Он продаёт не софт, а результат: здоровье, образование, личные финансы, развлечения. Его ров — data loop не из абстрактных метрик, а вокруг того, какое решение даёт лучший опыт конкретному пользователю: каждый новый клиент делает продукт лучше для всех следующих.
И сайдпоинт: у таких компаний почти наверняка будет офлайн-часть — свои лаборатории, устройства, железо. Чисто цифровых компаний на сотни миллиардов не бывает уже сегодня: Google, Meta и Amazon сами делают чипы и строят дата-центры, иначе не стоили бы столько. Рынок платит мультипликаторами не за выручку, а за то, что невозможно повторить.
Ровно этим и советую всем заниматься.
За последний год AI-рынок заработал около $450 млрд. Из них $250 млрд забрала Nvidia, ещё примерно $100 млрд — чипы, интерконнект и дата-центры, и лишь ~$50 млрд — все модели и приложения вместе, причём большая часть у OpenAI и Anthropic. Деньги сидят там, где дефицит: чипов и энергии нужно на два-три порядка больше, чем есть, а моделей много, они дешевеют, и лучшие из открытых — бесплатны. Совет «строй АЭС или фабрику 3-нм чипов» верный, но мало кому из нас доступен.
Поэтому интереснее второй вопрос: где дефицит может создать софтверная компания. Мультипликаторы публичного софта падают при растущей выручке ровно потому, что рынок закладывает коммодитизацию универсального софта. Google, Slack, Notion — это один максимально эффективный продукт, одинаковый для всех. Именно такое теперь проще всего повторить.
Ценность уезжает из «одного продукта для всех» в продукты, решающие проблему конкретного человека целиком. Не приложение для записи к врачу, а сервис, который знает мои анализы за десять лет, сон, тренировки и цели — и сам решает, когда какой анализ сдать, к какому врачу идти, какую тренировку сделать сегодня. Он продаёт не софт, а результат: здоровье, образование, личные финансы, развлечения. Его ров — data loop не из абстрактных метрик, а вокруг того, какое решение даёт лучший опыт конкретному пользователю: каждый новый клиент делает продукт лучше для всех следующих.
И сайдпоинт: у таких компаний почти наверняка будет офлайн-часть — свои лаборатории, устройства, железо. Чисто цифровых компаний на сотни миллиардов не бывает уже сегодня: Google, Meta и Amazon сами делают чипы и строят дата-центры, иначе не стоили бы столько. Рынок платит мультипликаторами не за выручку, а за то, что невозможно повторить.
Ровно этим и советую всем заниматься.
1❤87
Взрослые инженеры считают токены и ждут сброса недельных лимитов Claude. Дети 8–15 лет тоже выжигают эти лимиты. Не потому что «надо» — им просто интересно
Это wai school — онлайн-школа, где дети 8–15 делают с ИИ настоящие проекты и публикуют их в интернет.
За два месяца — уже шестой поток, первая группа продлилась в полном составе, родители приводят друзей без рекламы.
На видео — три проекта:
🧑🏻💻 Игра-платформер в духе Hollow Knight от Вани (14)
🧑🏻💻 Десять собственных модов для Minecraft от Льва (11)
🧑🏻💻 RIFFLEGG — закрытая лига по CS2 с таблицей сезона от Платона (13).
Все проекты живут по публичным ссылкам, в них играют друзья авторов. Остальные проекты на сайте школы.
Главное, что выяснилось за эти два месяца: школа — не про ИИ.
Группы до 7 детей, личный ментор, а родителям каждую неделю приходит красивый отчёт о прогрессе ребёнка.
Если вашему ребёнку 8–15 — приходите на 30-минутное знакомство:
https://wai.school/call?utm_source=telegram&utm_medium=posev&utm_campaign=seeding_2026_07&utm_content=cryptoessay
#реклама
Это wai school — онлайн-школа, где дети 8–15 делают с ИИ настоящие проекты и публикуют их в интернет.
За два месяца — уже шестой поток, первая группа продлилась в полном составе, родители приводят друзей без рекламы.
На видео — три проекта:
🧑🏻💻 Игра-платформер в духе Hollow Knight от Вани (14)
🧑🏻💻 Десять собственных модов для Minecraft от Льва (11)
🧑🏻💻 RIFFLEGG — закрытая лига по CS2 с таблицей сезона от Платона (13).
Все проекты живут по публичным ссылкам, в них играют друзья авторов. Остальные проекты на сайте школы.
Главное, что выяснилось за эти два месяца: школа — не про ИИ.
Инструменты дети осваивают между делом. Дефицит в другом — превратить «хочу вот так» в задачу, декомпозировать, довести до результата.
В мире, где построить стало дёшево, дорогим становится именно это. И взрослые вырабатывают такое мышление годами, а в этой школе оно закладывается с 9 лет.
Группы до 7 детей, личный ментор, а родителям каждую неделю приходит красивый отчёт о прогрессе ребёнка.
Если вашему ребёнку 8–15 — приходите на 30-минутное знакомство:
https://wai.school/call?utm_source=telegram&utm_medium=posev&utm_campaign=seeding_2026_07&utm_content=cryptoessay
#реклама
1❤54
Разговаривал вчера с другом, возникла мысль что одна из самых рискованных инвестиций сегодня — это индекс Russell или даже S&P500.
Почему? Потому что большая часть компаний обоих индексов не имеют смысла уже с сегодняшним уровнем моделей, но продолжат существовать по инерции еще лет 10-15.
S&P500 спасет Нвидиа и Гугл, но вот классическим компаниям из Russell и их европейских/азиатских аналогов жопа. Да, авиакомпании и железные дороги не исчезнут совсем, но для любой более-менее технологической компании упадут мультипликаторы и вырастет конкуренция.
У биткоина и эфира от ИИ в любой день, начиная с сегодняшнего, есть ненулевой риск стоить ровно $0, потому что они код, а ничего лучше LLM не бывает в плане кибербезопасности и offense.
У сааса останется функция как хранилище данных и source of truth и платформ для агентов, но у многих мультипликаторы упадут до 2-4.
У банка и какого-нибудь крупного FMCG не будет моментального обнуления, но уже сегодня очевидно, но любая их офисная функция будет на 80+% автоматизирована. А какой процент производства и логистики в цене тюбика зубной пасты? Ну, от силы 20%.
Самый безумный ответ тут: «всех уволят, кто будет покупать?» — но это ересь, ибо большинство людей и сегодня не может себе позволить топовое образование, топовых роботов/машины/квартиры, топовую медицину и приватный ультрамодный банкинг.
Но смогут, ибо все эти вещи станут в разы дешевле. Но не за один год. За один год изменится индустрия софта. Все компании, чей продукт — код либо придумают уникальный способ защиты, который не могут повторить конкуренты, либо вынуждены будут самоликвидироваться. А для остального потребуется экономическая диффузия (условно, роботы для строительства домов есть уже сегодня, но нужны годы чтобы они строили сотни тысяч домов в год).
Самая рискованная ставка в экономике сегодня — это ставка на стабильность. Любой, кто не приучится к постоянно и с увеличивающейся скоростью меняющемуся миру должен будет уступить дорогу остальным.
Почему? Потому что большая часть компаний обоих индексов не имеют смысла уже с сегодняшним уровнем моделей, но продолжат существовать по инерции еще лет 10-15.
S&P500 спасет Нвидиа и Гугл, но вот классическим компаниям из Russell и их европейских/азиатских аналогов жопа. Да, авиакомпании и железные дороги не исчезнут совсем, но для любой более-менее технологической компании упадут мультипликаторы и вырастет конкуренция.
У биткоина и эфира от ИИ в любой день, начиная с сегодняшнего, есть ненулевой риск стоить ровно $0, потому что они код, а ничего лучше LLM не бывает в плане кибербезопасности и offense.
У сааса останется функция как хранилище данных и source of truth и платформ для агентов, но у многих мультипликаторы упадут до 2-4.
У банка и какого-нибудь крупного FMCG не будет моментального обнуления, но уже сегодня очевидно, но любая их офисная функция будет на 80+% автоматизирована. А какой процент производства и логистики в цене тюбика зубной пасты? Ну, от силы 20%.
Самый безумный ответ тут: «всех уволят, кто будет покупать?» — но это ересь, ибо большинство людей и сегодня не может себе позволить топовое образование, топовых роботов/машины/квартиры, топовую медицину и приватный ультрамодный банкинг.
Но смогут, ибо все эти вещи станут в разы дешевле. Но не за один год. За один год изменится индустрия софта. Все компании, чей продукт — код либо придумают уникальный способ защиты, который не могут повторить конкуренты, либо вынуждены будут самоликвидироваться. А для остального потребуется экономическая диффузия (условно, роботы для строительства домов есть уже сегодня, но нужны годы чтобы они строили сотни тысяч домов в год).
Самая рискованная ставка в экономике сегодня — это ставка на стабильность. Любой, кто не приучится к постоянно и с увеличивающейся скоростью меняющемуся миру должен будет уступить дорогу остальным.
2❤127
e/acc
Разговаривал вчера с другом, возникла мысль что одна из самых рискованных инвестиций сегодня — это индекс Russell или даже S&P500. Почему? Потому что большая часть компаний обоих индексов не имеют смысла уже с сегодняшним уровнем моделей, но продолжат существовать…
Давайте посмотрим на цифры и как на это реагирует мир:
1. OpenAI и NVIDIA строят 10-гигаваттный датацентр в Огайо за $600 млрд. Мощность одного этого датацентра будет выше, чем среднеее потребление э/э во всей Финляндии, Австрии или Бельгии
2. Сэм Альтман: «мы уже в сингулярности». Он сказал на подкасте на прошлой неделе, что сверхинтеллект неизбежен.
3. Маск: «мы в начальной стадии сингулярности, мы используем только одну миллиардную энергии солнца». То есть база это вырастить потребление еще в 10^9 раз
4. У топ лаб за этот год выручка выросла в 3-4 раза и одновременно с этим на 60+% выросла маржинальность. И это не пузырь: у бигтеха PE в 2001 был около 80, а сегодня у ИИ компаний в среднем 20-30.
Эти компании видят увеличивающийся спрос, растущую contribution margin (!!!), большая часть умственной работы людей будет автоматизирована, это титаническая трансформация и она уже неостановима.
Вопрос в навигации во время изменений и того что самое амбициозное и крутое могу сделать в этой ситуации лично я?
1. OpenAI и NVIDIA строят 10-гигаваттный датацентр в Огайо за $600 млрд. Мощность одного этого датацентра будет выше, чем среднеее потребление э/э во всей Финляндии, Австрии или Бельгии
2. Сэм Альтман: «мы уже в сингулярности». Он сказал на подкасте на прошлой неделе, что сверхинтеллект неизбежен.
3. Маск: «мы в начальной стадии сингулярности, мы используем только одну миллиардную энергии солнца». То есть база это вырастить потребление еще в 10^9 раз
4. У топ лаб за этот год выручка выросла в 3-4 раза и одновременно с этим на 60+% выросла маржинальность. И это не пузырь: у бигтеха PE в 2001 был около 80, а сегодня у ИИ компаний в среднем 20-30.
Эти компании видят увеличивающийся спрос, растущую contribution margin (!!!), большая часть умственной работы людей будет автоматизирована, это титаническая трансформация и она уже неостановима.
Вопрос в навигации во время изменений и того что самое амбициозное и крутое могу сделать в этой ситуации лично я?
2❤82
Anthropic обещал заменить людей на ИИ, но сам их активно ищет.
DeepSeek недавно объявил о масштабном найме – все команды вырастут вдвое.
Индустрия охотится за талантами по всему миру, но когда дело доходит до выплат — начинается квест.
Особенно, если ваши исполнители сидят в сложных юрисдикциях в СНГ.
Выход — ReStaff.
Сервис делает быстрые выплаты удаленщикам на прозрачных условиях:
✅ Пополнение в евро, долларах, дирхамах и другие валютах
✅ Платежи в 190 стран, включая сложные юрисдикции в СНГ
✅ Выплаты на все банки без ограничений
✅ Прозрачная конвертация без сюрпризов
✅ Один договор вместо десятков с каждым фрилансером
✅ Полный пакет документов для вашего финдира и аудиторов
С ReStaff работают AppLife, RTS, PayWay, Colobrity Agency и другие компании по всему миру.
Оставьте заявку, если у вас от 5 исполнителей и нужно оптимизировать расходы на выплаты команде.
#реклама
DeepSeek недавно объявил о масштабном найме – все команды вырастут вдвое.
Индустрия охотится за талантами по всему миру, но когда дело доходит до выплат — начинается квест.
Особенно, если ваши исполнители сидят в сложных юрисдикциях в СНГ.
Выход — ReStaff.
Сервис делает быстрые выплаты удаленщикам на прозрачных условиях:
✅ Пополнение в евро, долларах, дирхамах и другие валютах
✅ Платежи в 190 стран, включая сложные юрисдикции в СНГ
✅ Выплаты на все банки без ограничений
✅ Прозрачная конвертация без сюрпризов
✅ Один договор вместо десятков с каждым фрилансером
✅ Полный пакет документов для вашего финдира и аудиторов
С ReStaff работают AppLife, RTS, PayWay, Colobrity Agency и другие компании по всему миру.
Оставьте заявку, если у вас от 5 исполнителей и нужно оптимизировать расходы на выплаты команде.
#реклама
Одна из проблем ИИ — бенчмарки и тесты устаревают быстрее, чем успевают создавать новые. Я помню пару лет назад было достаточно дать задачу на программирование, которую человек решает за 10 минут чтобы понять, что железяку нельзя подпускать к продакшен коду. В 2025 впервые модель решила все 12 задач ICPC, сейчас это ожидаемый результат от любой фронтир модели, включая опенсорсные.
В итоге измерением становится не умение решить задачку, а способность работать много часов/дней без прерываний для создания проекта к нуля.
Epoch и METR (две моих любимых организации которые исследуют ИИ) выпустили MirrorCode - бенчмарк, где модель должна с нуля реализовать целую программу без доступа к исходникам и без интернета. Все проекты довольно сложные, многие из них потребуют месяцев работы от профессионала человека, чтобы создать с нуля. Это всякие улитилы для линукса, базы данных, графические движки, интепретаторы.
Например, Opus 4.7 переписал gotree (16 тыс строк) за 14 часов и $251. Человеку без ИИ, по оценке Epoch, на это нужно от до 17 недель.
Самых последних моделей там еще нет, но предыдущего поколения показывают ~70% уже.
Для самого дорогого прогона теста потребовалось $2600, агенты работал 19 дней без единого вмешательства человека.
В итоге измерением становится не умение решить задачку, а способность работать много часов/дней без прерываний для создания проекта к нуля.
Epoch и METR (две моих любимых организации которые исследуют ИИ) выпустили MirrorCode - бенчмарк, где модель должна с нуля реализовать целую программу без доступа к исходникам и без интернета. Все проекты довольно сложные, многие из них потребуют месяцев работы от профессионала человека, чтобы создать с нуля. Это всякие улитилы для линукса, базы данных, графические движки, интепретаторы.
Например, Opus 4.7 переписал gotree (16 тыс строк) за 14 часов и $251. Человеку без ИИ, по оценке Epoch, на это нужно от до 17 недель.
Самых последних моделей там еще нет, но предыдущего поколения показывают ~70% уже.
Для самого дорогого прогона теста потребовалось $2600, агенты работал 19 дней без единого вмешательства человека.
❤43
Опубликовал статью о том как в эпоху ИИ создаются компании на сто миллиардов и где находятся долгосрочно защищаемые компоненты продукта.
ИИ обнуляет стоимость интеллекта, и это переворачивает уравнение: то, что раньше было конкурентным преимуществом - код, операционка, маркетинг.
Самые успешные компании будущего будут продавать не инструмент, а результат — полностью решённую личную проблему одного человека. Их защита — накопленный контекст об этом человеке, физическая инфраструктура (вкупе с цифровой), ответственность за результат и персональные отношения с клиентом.
Модели станут в десятки раз умнее и дешевле — и для вас, и для ваших конкурентов. Вопрос в том как сделать так, чтобы вы от этого выиграли.
читать полную статью тут (+ RT, QT, share)
ИИ обнуляет стоимость интеллекта, и это переворачивает уравнение: то, что раньше было конкурентным преимуществом - код, операционка, маркетинг.
Самые успешные компании будущего будут продавать не инструмент, а результат — полностью решённую личную проблему одного человека. Их защита — накопленный контекст об этом человеке, физическая инфраструктура (вкупе с цифровой), ответственность за результат и персональные отношения с клиентом.
Модели станут в десятки раз умнее и дешевле — и для вас, и для ваших конкурентов. Вопрос в том как сделать так, чтобы вы от этого выиграли.
читать полную статью тут (+ RT, QT, share)
1❤57
e/acc
У биткоина и эфира от ИИ в любой день, начиная с сегодняшнего, есть ненулевой риск стоить ровно $0
Мифос нашел способ ускорения атаки на постквантовый аналог алгоритма AES (пожалуй, один из самых широко применяющихся шифров в современных финансах и интернете).
❤45
Абсолютный sci-fi, даже самые смелые оптимисты такого не предсказывали: 6-дневная атака, которая потребовала взлома кучи публичных и закрытых сервисов и все ради того чтобы найти ответы на бенчи для модели. Смотреть что было тут.
Пятилетка сингулярности за 2,5 года.
Пятилетка сингулярности за 2,5 года.
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Вот пересказ этой истории по версии Hugging Face, много тех-терминов – но без них не перескахать
Если коротко – агент OpenAI на новой модели не стал решать тест по кибербезопасности, а решил просто украсть ответы и украл🗿
Таймлайн:
📔 9 июля – агент проходит внутреннюю проверку кибервозможностей OpenAI, промпт фильтры там ослаблены, чтобы измерить сырой уровень модели. Агент находит zero-day в кэш-прокси реестра пакетов, вырывается из песочницы в интернет, затем взламывает публичный сервис для запуска кода и получает там root. Серьезно, агент сделал себе "штаб"
В тот же день, агент собирает канал управления буквально из сервисов бесплатного интернета: request-capture сервисы, pastebin’ы и файлообменники. Команды режет на куски, упаковывает в gzip+base64 и постоянно меняет каналы, когда очередной закрывают, чтобы не поймали
📔 10 июля – агент ищет в поисковиках и API названия, которые видит в собственном окружении, то есть, по сути, гуглит самого себя – и, вероятно, приходит к выводу, что ответы к ExploitGym/CyberGym могут лежать на Hugging Face
Агент загружает на Hugging Face специально собранные датасеты:
Один заставляет обработчик файлов HDF5 читать локальные файлы сервера Hugging Face – так агент получает переменные окружения с токенами и исходники самого обработчика файлов
Второй – Jinja2-инъекция – запускает произвольный Python внутри production-пода Kubernetes, результаты команд он выносит обратно через API Hugging Face и собственные шифрованные датасеты
📔 11 июля – пик активности: 7677 действий за сутки, менее чем за 13 часов агент проходит путь от одного production-пода до кластер админа в нескольких внутренних кластерах Hugging Face
Агент крадёт service-account токены, лезет в cloud metadata, поднимает privileged pod с диском хоста и получает root на ноде (!); Затем создаёт самовосстанавливающийся флот на 11 нодах, читает внутреннюю MongoDB и один Kubernetes-secret сразу со 136 ключами.
Среди них оказываются ключ корпоративной mesh-VPN жертвы и общий credential внутреннего сервера; из-за неудачной конфигурации этот один credential был привязан к system:masters сразу в нескольких кластерах – поэтому агент получил кластер-admin на двух из них буквально за секунду – была очень экономная архитектура, пока её не увидел робот
📔 12 июля – агент начинает пользоваться дертвой – за всю активность он зарегистрирует 181 временное устройство в корпоративной mesh-сети, поднимет SOCKS-прокси прямо из песочниц и увидит 22 внутренних узла Hugging Face. Попытается зайти в основную базу Hugging Face, но private-link allowlist его останавливает
Поздно вечером он добирается до source control, выпускает себе GitHub App token с правами на запись и открывает pull request, пытаясь запустить CI и вытащить новые credentials
Попытка не срабатывает, в опубликованные пакеты и образы ничего вредоносного не попало.
📔 13 июля – закрепление и уборка следов: загрузчик с pastebin, переписывание DNS, новые короткоживущие токены, RSA-ключ и даже CORS-прокси на самом Hugging Face как запасной выход в интернет. В 13:37 фиксируется последнее осмысленное действие, затем команда Hugging Face отрезает доступ – последнее событие – 14:14 UTC.
В итоге из пользовательского контента агент добрался только до пяти датасетов с решениями задач ExploitGym/CyberGym – получается решил?
Другие модели, датасеты, Spaces и пакеты, по данным Hugging Face, не пострадали; основная база и software supply chain остались целы
Самое смешное – когда инцидент исследовали сотрудники, они тоже использовали нейронки, но Claude Opus и Fable отказывались разбирать часть логов как «опасный» запрос, поэтому Hugging Face подняли GLM-5.2 у себя и с его помощью расшифровали спрятанные payload’ы – спасибо китайским моделям
Шел июль 2026 года
Все детали тут:
https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline
Если коротко – агент OpenAI на новой модели не стал решать тест по кибербезопасности, а решил просто украсть ответы и украл
Таймлайн:
В тот же день, агент собирает канал управления буквально из сервисов бесплатного интернета: request-capture сервисы, pastebin’ы и файлообменники. Команды режет на куски, упаковывает в gzip+base64 и постоянно меняет каналы, когда очередной закрывают, чтобы не поймали
Агент загружает на Hugging Face специально собранные датасеты:
Один заставляет обработчик файлов HDF5 читать локальные файлы сервера Hugging Face – так агент получает переменные окружения с токенами и исходники самого обработчика файлов
Второй – Jinja2-инъекция – запускает произвольный Python внутри production-пода Kubernetes, результаты команд он выносит обратно через API Hugging Face и собственные шифрованные датасеты
Агент крадёт service-account токены, лезет в cloud metadata, поднимает privileged pod с диском хоста и получает root на ноде (!); Затем создаёт самовосстанавливающийся флот на 11 нодах, читает внутреннюю MongoDB и один Kubernetes-secret сразу со 136 ключами.
Среди них оказываются ключ корпоративной mesh-VPN жертвы и общий credential внутреннего сервера; из-за неудачной конфигурации этот один credential был привязан к system:masters сразу в нескольких кластерах – поэтому агент получил кластер-admin на двух из них буквально за секунду – была очень экономная архитектура, пока её не увидел робот
Поздно вечером он добирается до source control, выпускает себе GitHub App token с правами на запись и открывает pull request, пытаясь запустить CI и вытащить новые credentials
Попытка не срабатывает, в опубликованные пакеты и образы ничего вредоносного не попало.
В итоге из пользовательского контента агент добрался только до пяти датасетов с решениями задач ExploitGym/CyberGym – получается решил?
Другие модели, датасеты, Spaces и пакеты, по данным Hugging Face, не пострадали; основная база и software supply chain остались целы
Самое смешное – когда инцидент исследовали сотрудники, они тоже использовали нейронки, но Claude Opus и Fable отказывались разбирать часть логов как «опасный» запрос, поэтому Hugging Face подняли GLM-5.2 у себя и с его помощью расшифровали спрятанные payload’ы – спасибо китайским моделям
Шел июль 2026 года
Все детали тут:
https://huggingface.co/blog/agent-intrusion-technical-timeline
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
huggingface.co
Anatomy of a Frontier Lab Agent Intrusion: A Technical Timeline of the July 2026 Incident
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
14
Denis Sexy IT 🤖
Вот пересказ этой истории по версии Hugging Face, много тех-терминов – но без них не перескахать Если коротко – агент OpenAI на новой модели не стал решать тест по кибербезопасности, а решил просто украсть ответы и украл 🗿 Таймлайн: 📔 9 июля – агент проходит…
Больше тысячи сотрудников топ лаб смотрят на это и такие «ну, пипец, надо тормозить», аж целое письмо подписали.
Является ли это (замедление и координаци ИИ прогресса) необходимым для мягкого приземления человечества в пост-AGI эпоху? Безусловно!
Случится ли это? Нет, ибо Молох.
Является ли это (замедление и координаци ИИ прогресса) необходимым для мягкого приземления человечества в пост-AGI эпоху? Безусловно!
Случится ли это? Нет, ибо Молох.
1❤31
Промт инжиниринг circa 2026.
Вы не поверите, но элитный промтинг от триллионных компаний выглядит именно так. Попробуйте сами с фейблом. Чем меньше деталей, тем лучше результат.
Это примерно как если мы 4-летний ребенок объяснял родителям как именно нужно забронировать и организовать отдых на море. Чем меньше деталей, тем лучше все будет сделано.
Поскольку модели уже лучше нас в большинстве чисто технических задач, им нужно говорить видение, а не способ исполнения. Когда Клод смотрит как я пытаюсь кодить руками — это примерно как мем про обезьяну, пытающуюся забить гвозди.
Вы не поверите, но элитный промтинг от триллионных компаний выглядит именно так. Попробуйте сами с фейблом. Чем меньше деталей, тем лучше результат.
Это примерно как если мы 4-летний ребенок объяснял родителям как именно нужно забронировать и организовать отдых на море. Чем меньше деталей, тем лучше все будет сделано.
Поскольку модели уже лучше нас в большинстве чисто технических задач, им нужно говорить видение, а не способ исполнения. Когда Клод смотрит как я пытаюсь кодить руками — это примерно как мем про обезьяну, пытающуюся забить гвозди.
1❤77
все паникуют, но как будто по неправильной причине.
оставим за скобками, что сделает ФРС: что бы он ни сделал, структуру это не меняет.
ощущение, что люди боятся, что оверинвестмент в ИИ приведёт к тому, что миллиарды долларов будут стоять в пустых дата-центрах, заказы на чипы отменят, а бигтех потеряет деньги.
я бы, наоборот, боялся, что сотни миллиардов инвестиций в ДЦ найдут стопроцентный спрос, экономика изменится - и как выживать в новой ситуации, особо никто не понимает.
оставим за скобками, что сделает ФРС: что бы он ни сделал, структуру это не меняет.
ощущение, что люди боятся, что оверинвестмент в ИИ приведёт к тому, что миллиарды долларов будут стоять в пустых дата-центрах, заказы на чипы отменят, а бигтех потеряет деньги.
я бы, наоборот, боялся, что сотни миллиардов инвестиций в ДЦ найдут стопроцентный спрос, экономика изменится - и как выживать в новой ситуации, особо никто не понимает.
12❤78