Claude теперь работает прямо внутри Google Docs, Sheets и Slides

В Google Workspace Claude открывается в сайдбаре рядом с документом, видит, что у вас открыто, и редактирует прямо в файле - а не в отдельном чате с копипастой туда-обратно. Каждую правку можно одобрить отдельно, прежде чем она применится.

Работает и в обратную сторону: файлы из Google Docs, Sheets и Slides теперь можно открывать прямо внутри Claude.

Скачать можно тут

@ppprompt

В Claude добавили два новых инструмента для работы с данными и визуальным контентом:

• Claude Dashboards - создаёт интерактивные дашборды. Можно подключить BigQuery, Snowflake, Databricks, Salesforce и другие источники данных. Графики автоматически обновляются при изменении данных, а для каждого показателя можно посмотреть SQL-запрос, на основе которого он рассчитан.

• Claude Motion - превращает текст, графики и презентации в короткие анимированные видео. Например, можно сделать 30-секундный ролик по квартальному отчёту или анимировать графики для презентации. Всё редактируется через Claude или визуальный редактор, результат можно экспортировать в MP4. В основе не генерация видео, а программная анимация элементов.

Dashboards доступны пока в бете на платных тарифах, Motion — на Team и Enterprise.

https://claude.com/resources/articles/dashboards-and-motion

@ppprompt

У Anthropic редкий отчет - о том, как ее модели обходили ограничения в ходе внутренних тестов. Да так, что компания решила пока не давать моделям живой интернет во время тестов.

Claude не просто давал неверные ответы - в разных случаях он находил уязвимость на сервере университета, чтобы запустить нужные вычисления, отправлял выдуманную наводку через форму на сайте полиции, обходил лимиты URL через сокращатели ссылок..

Короче, мощно срезал углы, чтобы добиться желаемого.

Что думаю: главный риск моделей теперь - не выдумки и галлюцинации, а их настойчивое хитрожопие.

Чем больше мы даем агентам доступов - к браузеру, почте, платежам и продакшену, - тем важнее песочницы, ясные границы действий и быстрая возможность дернуть рычаг, если что.

@ppprompt

История запуска AI-агента Muse у Meta - это в стиле: «Е**анет? Не должно...»

Во внутренних тестах Muse однажды сам поменял пользователю пароль. Из-за таких рисков продукт несколько месяцев держали в столе.

Но летом появился стартап Instinct со своим агентом, начал быстро набирать популярность - и Цукерберг решил, что риски рисками, а капитализм есть капитализм. Muse вышел 8 сентября.

Неплохая иллюстрация нынешней AI-гонки: безопасность важна ровно до момента, пока конкурент не начинает выглядеть быстрее и мощнее.

@ppprompt

Калифорнийский стартап Odyssey выпустил Odyssey-3: модель, которая генерирует интерактивные окружения из текстового описания в реальном времени.

Pro-версия заняла первое место сразу в трёх категориях бенчмарка WorldMark и набрала 66,1 балла на Physics-IQ Verified - правда, с оговоркой: этот результат получен выбором лучшего из восьми прогонов, а по правилам бенчмарка нужно усреднять четыре попытки, так что сравнивать его с другими моделями напрямую не совсем корректно.

Попробовать бесплатно: experience.odyssey.systems, для API нужно подавать заявку.

@ppprompt

REA — MCP-инструмент, который помогает AI-агенту восстановить исходный код любой программы

Реверс-инжиниринг - это когда берёшь готовую программу (без исходного кода) и разбираешься, как она работает внутри. Обычно для этого нужны специальные дорогие инструменты и профильные навыки. REA подключается к вашему AI-агенту (Claude Code, Cursor и похожим) и берёт эту работу на себя. Сейчас эта штука стремительно набирает обороты.

Увидели в чужом приложении крутую фичу - спрашиваете агента «разберись, как здесь устроен поиск, и сделай так же у меня в проекте». REA разбирает само приложение (сайт, мобильное приложение, программу для компьютера) и отдаёт агенту псевдокод и логику работы, по которым можно воссоздать похожее. Всё происходит локально, на вашем компьютере, ничего никуда не выгружается.

Link: https://github.com/morluto/rea

@ppprompt

Фантастика 60-х, а звучит как реальность. Жутковато даже, насколько в точку

@ppprompt

Anthropic опубликовала исследование The AI Expectations Gap, в котором сравнила ожидания почти 11 тысяч американцев и более 1300 собственных сотрудников относительно развития AI до 2030 года.

Из любопытного:

🔹 91% сотрудников Anthropic считают, что к 2030 году AI сможет совершить научное открытие уровня Нобелевской премии. Среди обычных американцев - 39%.

🔹 59% сотрудников Anthropic уже сегодня сокращают время выполнения подходящих для AI задач как минимум в четыре раза. Среди работающих американцев, использующих AI, таких 26%.

🔹 Более половины сотрудников Anthropic считают, что к 2030 году AI сможет выполнять задачи, на которые сейчас приходится не менее 80% их рабочего времени. Среди работающих американцев так считают только 5%.

Пока что виден заметный разрыв между ожиданиями людей, работающих непосредственно с передовыми AI-моделями, и широкой общественности. При этом даже обычные американцы ожидают быстрого прогресса AI - сотрудники Anthropic просто прогнозируют значительно более высокие темпы.

@ppprompt

Иногда переписка с Клодом ощущается как-то так

Кстати, вот забавный словарь всех тех глаголов, которые Claude Code показывает в статус-строке во время обработки запроса (вроде "Brewing", "Contemplating", "Flummoxing" и т.п.): claudionary.com

@ppprompt