Anthropic, кажется, снова спалилась раньше времени.

В интерфейсе Claude на короткое время засветилась модель claude-mythos-1-preview, а в коде нашли новые строки с упоминанием Mythos и фразой про «Access to the Claude Mythos».

По данным TestingCatalog, модель готовят к выпуску в Claude Code и Claude Security, то есть профиль явно кодерско-безопасностный.

Параллельно OpenAI выкатывает GPT-5.5-Cyber, но делает это тихо, через Trusted Access для верифицированных специалистов по защите.

То есть две компании идут в одну и ту же нишу (кибербез и автономный код), но с разной стилистикой: одни через закрытую программу для red/blue team, другие через утечку в проде и закончившиеся мощности сразу после показа.

Если Mythos действительно метит в Claude Code и Security, ждём заметного скачка по агентным сценариям: длинные цепочки рассуждений на кодовой базе, аудит, поиск уязвимостей, работа в репозиториях без постоянного присмотра человека. Под это же стыкуется и осторожность с релизом, у моделей такого уровня офенсивный потенциал растёт быстрее, чем хочется показывать в публичном API.

https://x.com/Machinelearrn/status/2058446877813510325

Читать полностью…

✔️ В Claude Code закрыли уязвимость, позволявшую красть токены разработчиков

Anthropic пропатчила уязвимость в песочнице Claude Code. Баг позволял извлекать токены и исходный код разработчиков через инъекцию нулевого байта в SOCKS5.

Внутренний фильтр считал строку с нулевым символом безопасной, после чего операционная система обрезала текст по байту и подключалась к заблокированному хосту. В связке с промпт-инъекцией через анализируемые моделью файлы механизм давал возможность выполнять код и отправлять данные на сторонние серверы.

Уязвимость присутствовала в релизах до версии 2.1.89. Патч вышел в сборке 2.1.90 без упоминания в чейнджлоге и регистрации CVE. По заявлению Anthropic, разработчики обнаружили и закрыли баг внутренними силами до публикации отчета исследователей.

https://www.theregister.com/security/2026/05/20/even-claude-agrees-hole-in-its-sandbox-was-real-and-dangerous/5243662

Читать полностью…

⚡️ Machine Learning Roadmap 2026: большая карта входа в ML без сказок про “нейросети за месяц

Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps и даже вабкодинга.

Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и что должно получиться на практике после каждого этапа.

Roadmap разбит на 7 треков:

1. Фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
2. Классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
3. Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
4. LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
5. Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
6. MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring, serving
7. Специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety

Roadmap не продаёт иллюзию “обучил модель - стал ML-инженером”.

В реальной работе много времени уходит на данные, метрики, деплой, мониторинг, воспроизводимость и разбор ошибок. Модель - только часть системы.

Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сеньором. Она ускоряет того, кто уже понимает базу. Без базы человек просто становится оператором Copilot, который не может объяснить, почему всё сломалось.

По времени тоже без сказок:

1. 0-3 месяца: математика, классический ML
2. 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
3. 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
4. 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация

Тут же собрано 7 болших бесплатных курсов по машинному обучению, математике и вайбкодингу!

Если давно хотели зайти в ML системно, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и “топ-10 библиотек”, это хороший ориентир.

https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap

Читать полностью…

Любители науки, фестиваль для вас

Жителей и гостей Санкт-Петербурга приглашают на Т-Двор — масштабный и бесплатный городской фестиваль.

Особенно рекомендуем заглянуть в субботу, 4 июня, на День технологий. Он посвящен точным наукам, ИИ, биотеху, генной инженерии, космосу и физике. На фестивале выступят ученые:

— Астроном Владимир Сурдин расскажет про космос, черные дыры и тайны Вселенной.
— Океанолог Александр Осадчиев выступит с докладом про воду — главный ресурс планеты, изученный лишь на 5%.
— Футуролог Руслан Юсуфов будет рассуждать о цифровом приговоре — когда данные начинают решать за нас.

А еще будет арт-пространство, еда и активности. Встречаемся в Никольских рядах.

Успей зарегистрироваться, чтобы не пропустить событие

Читать полностью…

Yandex ML Challenge — соревнование по ML с задачами по CV, LLM, RL и оптимизации нейросетей.

Если вам интересны foundation models и соревновательный ML — советую посмотреть.

С 21 мая начался длинный онлайн-тур: 3 задачи, рейтинг и 11 дней на решения. Топ-100 участников попадут в очный финал на Young Con в Москве.

1 место — 1 млн рублей.
Топ-15 получат устройства от Яндекса.

Регистрация уже открыта.

Читать полностью…

Японцы показали компонент для чипов, который может стать ответом на энергетический ад ИИ

Университет Токио разработал компонент, который обрабатывает данные до 1000 раз быстрее обычных методов и при этом не разгоняет тепловыделение.

Но главная цифра даже не скорость.

По заявке разработчиков, энергопотребление может упасть до 1/100 от текущего уровня. Если очень грубо перевести это на масштаб дата-центров, объект, который сегодня потребляет энергию как 80 000 домов, теоретически мог бы уложиться в уровень около 800 домов.

Прототип чипа ожидается только к 2030 году, а коммерческое применение - ещё позже.

Читать полностью…

МЕГАДОД Центрального университета - день открытых дверей для будущих студентов

Центральный университет проводит МЕГАДОД для школьников 10-11 классов, родителей и абитуриентов магистратуры.

На встрече можно будет узнать всё об обучении в ЦУ напрямую от преподавателей, студентов и академических руководителей программ.

Что будет:

- презентации программ бакалавриата и магистратуры
- разговор о карьерных возможностях после обучения
- истории студентов и выпускников
- знакомство с кампусом и академической средой
- интерактивные сессии
- возможность задать вопросы преподавателям и студентам

Это хороший шанс понять, как устроено обучение в Центральном университете, какие направления можно выбрать и какие возможности открываются после поступления.

Зарегистрироваться

Читать полностью…

Tencent выкатил переводчик, который помещается почти куда угодно

Tencent Hunyuan открыли Hy-MT2 - серию мультиязычных моделей для перевода с Dense и MoE-вариантами.

Главная фишка не в том, что это «ещё одна модель для перевода». Самое интересное - маленькая версия на 1.8B параметров.

Её ужали через AngelSlim до 1.25-bit, и теперь модель занимает всего 440 МБ. При этом на Apple A15 она работает в 1.5 раза быстрее, чем обычный 4-bit inference.

То есть нормальный on-device перевод уже не выглядит как фантазия, где нужно жертвовать либо скоростью, либо размером.

Что заявляют по моделям:

• поддержка 33 языков и 5 китайских диалектов
• версия 1.8B обходит Microsoft Translate и другие коммерческие API на FLORES-200
• версии 7B и 30B-A3B обходят DeepSeek-V4-Pro
• 7B достигает 97.9% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• 30B-A3B достигает 98.6% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• все три модели показывают 96-99% от Gemini 3.1 Pro Think на реальных и доменных бенчмарках

Плюс Tencent вместе с моделями открыли IFMTBench - бенчмарк для проверки того, насколько хорошо переводческие модели следуют инструкциям.

🤖 https://modelscope.ai/collections/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2

Читать полностью…

Claude Computer Use: Anthropic наконец объяснила, почему агенты промахиваются по кнопкам

Anthropic выложила практический гайд по computer/browser use для Claude. И там не про «магических агентов будущего», а про скучную инженерию, из-за которой агент либо работает, либо кликает мимо кнопки.

Главный инсайт: точность кликов часто ломается не из-за модели, а из-за скриншотов.

Если отправлять в API нативный 4K-скрин, Claude всё равно может увидеть его в уменьшенном виде. Модель возвращает координаты по одной картинке, а ваш harness кликает по другой системе координат. Итог - стабильные промахи.

Что рекомендует Anthropic:

- заранее downscale скриншотов
- для Claude 4.6 держаться около 1280×720
- для Opus 4.7 можно начинать с 1080p
- не отправлять native 4K без подготовки
- всегда масштабировать координаты обратно в реальный экран
- сначала давать текстовую инструкцию, потом изображение
- для мелких UI-элементов включать zoom или использовать клавиатуру
- логировать transcript и накладывать predicted clicks поверх скриншота

Отдельно интересно про модели. Sonnet 4.6 у них точнее для механических кликов, Opus 4.7 уже почти догнал по click accuracy, но даёт больше reasoning и больший pixel budget.

Самый полезный вывод: browser agent - это не «дал промпт и забыл».

Это система из модели, скриншотов, координат, DPI, zoom, DOM, клавиатуры, логов и fallback-методов. Если хотя бы один слой настроен криво, агент будет выглядеть глупым, хотя проблема вообще не в интеллекте модели.

Агенты становятся реальными не тогда, когда модель «умнее».

А тогда, когда вокруг неё собран нормальный runtime.

https://claude.com/blog/best-practices-for-computer-and-browser-use-with-claude

Читать полностью…

Бывший CEO Google Эрик Шмидт выступил на выпускной церемонии Университета Аризоны с речью про ИИ - и зал встретил это не восторгом, а свистом.

Его освистали после фразы:

«Вам не обязательно интересоваться ИИ. Какую бы карьеру вы ни выбрали, ИИ всё равно будет иметь к ней отношение».

Для студентов, которые выходят на рынок труда, где вакансий меньше, конкуренции больше, а компании всё чаще прикрывают сокращения словами про автоматизацию, такая фраза звучит не как вдохновение, а как предупреждение.

Шмидт, по сообщениям, ушёл со сцены со слезами на глазах. Получился редкий момент, когда технооптимизм столкнулся не с критиками из Twitter, а с аудиторией, которой в этом будущем предстоит жить первой.

Читать полностью…

ИИ меняет подход к аналитике бизнеса

3 июня Visiology проведёт бесплатный онлайн-эфир о том, как AI помогает быстрее работать с данными, сокращать ручную отчётность и получать ответы без долгой подготовки дашбордов. Это революция в управлении аналитикой.

Разберём, как корпоративный BI меняется после Power BI: self-service аналитика, AI-ассистенты, автоматизация отчётов, контроль метрик и сценарии для бизнеса, IT и аналитиков.

Будет полезно:
— аналитикам, которые хотят быстрее собирать отчёты и находить инсайты;
— IT-командам, которые отвечают за BI-инфраструктуру и безопасность данных;
— руководителям, которым нужны понятные метрики и быстрые управленческие решения.

Участие бесплатное. Количество мест ограничено. Успейте зарегистрироваться.

Узнать больше

#реклама 16+
ai.visiology.com
О рекламодателе

Читать полностью…

⚡️ SkyClaw-v1.0: новая модель под tool use и агентные задачи

Skywork представила SkyClaw-v1.0 - агентную модель, оптимизированную под OpenClaw, Hermes и Nanobot.

Фокус на сценариях, где модель должна работать с инструментами и вести задачу в несколько ходов: выбрать tool, собрать аргументы, обработать ответ, продолжить выполнение и не развалиться на длинной цепочке действий.

Вместе с основной версией вышла SkyClaw-v1.0-lite - более быстрая и дешёвая версия для сценариев, где важна стоимость запуска.

Модель обучали в собственном окружении OpenClaw: с качественными инструментами и синтетическими задачами, собранными из реальных пользовательских паттернов. То есть её специально подгоняли под агентную работу, а не просто добавили tool calling поверх обычной языковой модели.

По заявлению Skywork, на PinchBench, Claw-Eval и Skywork-Claw-Bench обе версии обходят:

- Minimax 2.7
- DeepSeek V4 Flash
- Qwen 3.6 35B A3B
- Qwen 3.6 27B

https://www.apifree.ai/model/skywork-ai/skyclaw-v1?tab=api

Читать полностью…

Я, закидывающий всю кодовую базу в Claude, чтобы найти одну пропущенную точку с запятой.

Читать полностью…

Китайские кандзи теперь стали бенчмарком для VLLM

Вышел открытый Chronicles-OCR - новый визуальный бенчмарк для проверки, насколько хорошо мультимодальные модели понимают древние китайские иероглифы.

Идея очень крутая: модели дают не современные аккуратные символы из шрифта, а реальные исторические формы письма за 3000 лет эволюции.

В датасете:

• 7 исторических стилей письма - от гадательных костей до скорописи
• 2800 сбалансированных изображений
• разные физические носители, где символы выглядят совсем не как “чистый OCR”
• задачи на поиск символов, распознавание, разбор древнего текста и классификацию стиля письма

Почему это интересно?

Потому что обычный OCR проверяет, умеет ли модель читать текст. А Chronicles-OCR проверяет другое: понимает ли VLLM, как меняется визуальная форма одного и того же знака во времени, на разных материалах и в разных стилях письма.

Для мультимодальных моделей это больное место. Символ может быть тем же самым по смыслу, но визуально выглядеть как совершенно другой объект. И здесь сразу видно, где модель реально “видит”, а где просто угадывает по паттернам.

Paper: https://arxiv.org/abs/2605.11960
GitHub: https://github.com/VirtualLUOUCAS/Chronicles-OCR

Читать полностью…

Microsoft вбухивает десятки миллиардов в ИИ, но Copilot пока не стал новым топ-продуктом

Бывший вице-президент Microsoft говорит неприятную вещь: компания рискует пропустить ИИ-волну так же, как когда-то не почувствовала интернет и мобильную эпоху.

На бумаге всё выглядит мощно. Microsoft тратит на ИИ гигантские суммы, встраивает Copilot в Windows, Office, Teams, GitHub и продаёт идею «ИИ в каждом рабочем процессе».

Но продукт не тянет сам себя.

По оценке экспертов, меньше 3,3% пользователей Microsoft 365 реально платят за Copilot. Производители ноутбуков массово добавили NPU в новые устройства, но в Windows и Office так и не появилось killer-приложения, ради которого обычный человек скажет: «Да, мне срочно нужен AI-PC».

Это очень болезненный урок для компании, которая десятилетиями выигрывала за счёт дистрибуции. Раньше достаточно было встроить продукт в Windows или Office, и рынок сам подтягивался. Сейчас так не работает. ИИ нельзя просто положить в меню «Пуск» и ждать магии. Пользователь должен почувствовать пользу сразу.

Бывший VP не списывает Microsoft со счетов. Наоборот, он говорит, что корпоративный ров компании почти невозможно пробить. У Microsoft есть Office, Azure, Active Directory, Teams, контракты, безопасность, доверие CIO и доступ к рабочим данным.

То есть обе мысли могут быть правдой одновременно: Microsoft пока не сделала Copilot продуктом, который люди массово хотят покупать. Но Microsoft всё ещё остаётся одной из немногих компаний, которые могут протащить ИИ в корпоративный мир на уровне инфраструктуры.

https://www.windowslatest.com/2026/05/17/former-microsoft-vp-says-microsoft-missed-the-ai-wave-like-the-internet-and-mobile-as-copilot-scales-back-in-windows-11/

Читать полностью…

⚡️ В LLMs-from-scratch добавили реализацию DeepSeek Sparse Attention с нуля.

Это тот редкий случай, когда сложную архитектурную идею можно открыть не в виде сухой формулы из статьи, а в виде понятного кода, где видно, как именно модель выбирает, на какие токены смотреть.

Проблема обычного attention хорошо знакома всем, кто работал с длинным контекстом: чем больше последовательность, тем дороже становится вычисление. Каждый токен сравнивается со всеми предыдущими, и цена быстро улетает в квадрат. Sparse attention пытается убрать лишнюю работу без полного отказа от качества.

В реализации показан базовый механизм DSA: лёгкий индексатор оценивает важность прошлых токенов, затем выбираются top-K позиций, остальные маскируются, и attention считается только по релевантным участкам контекста. По сути, модель получает не весь контекст подряд, а отфильтрованное поле внимания.

В примере есть GPT-style модель, слой attention с DSA, optional KV cache, отдельный runnable-скрипт и тесты. Это не production-код уровня DeepSeek V3.2 с fused kernels, MLA и серверными оптимизациями. Зато это хороший учебный разбор, где архитектурная идея превращается в читаемую реализацию.

Sparse attention здесь разобрать пройти руками: от scoring до маскирования и выбора токенов.

https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch04/09_dsa

Читать полностью…

Anthropic выкатили первый апдейт по Project Glasswing и цифры там уже выглядят как начало нового этапа в кибербезе.

Claude Mythos Preview вместе с партнёрами нашёл больше 10 тысяч high и critical уязвимостей в системах, на которых держится интернет. У одного только Cloudflare модель накопала около 2000 багов, из них 400 критических. Mozilla за месяц закрыла 271 уязвимость в Firefox. Некоторые дыры сидели в коде больше 15 лет.

Anthropic прямо пишет, что поиск уязвимостей перестал быть узким местом. Теперь всё упирается в людей, которые должны успевать проверять отчёты, делать disclosure и выпускать патчи. Несколько maintainers open-source проектов уже попросили снизить поток репортов, потому что команды не справляются.

Отдельно впечатляет качество находок. Независимые исследователи подтвердили 90.6% true positive среди проверенных high/critical багов в open-source проектах. Для security tooling это уже не “интересный эксперимент”, а рабочий инструмент уровня топовых ресерчеров.

Anthropic при этом всё ещё не готова выпускать Mythos в паблик. Они прямо говорят, что индустрия пока не умеет контролировать модели такого уровня и не знает, как предотвращать их злоупотребление. Поэтому доступ пока только у ограниченного круга компаний и госструктур.

AI уже научился искать баги быстрее, чем индустрия успевает их чинить.

https://www.anthropic.com/research/glasswing-initial-update

Читать полностью…

ModelScope добавили в EvalScope режим Agent Evaluation Mode. И это полезный сдвиг: теперь стандартные бенчмарки можно прогонять не только как «вопрос - ответ», а как полноценные агентные сценарии.

GSM8K, AIME, IFEval и SWE-Bench можно превратить в multi-turn задачи одной настройкой в конфиге. Дальше AgentLoop сам гоняет модель по циклу: сгенерировала шаг, вызвала инструмент, получила наблюдение, повторила.

Для оценки агентов это гораздо ближе к реальности. В проде модель редко просто отвечает текстом. Она вызывает функции, пишет код, запускает shell или Python, ошибается, читает вывод, чинит решение и идёт дальше.

В EvalScope теперь можно переключать стратегии: Function Calling, ReAct или SWE-Bench protocol. Можно сохранять полный trace: каждый шаг, ошибку, tool call и наблюдение. Потом всё это воспроизводится в Web Dashboard, что особенно полезно для дебага, а не только для красивой цифры в таблице.

Отдельно завезли безопасный sandbox через Docker и ms-enclave, чтобы shell и Python-инструменты запускались изолированно. Это важно, потому что агентные бенчмарки без sandbox быстро превращаются в рискованный запуск чужого кода.

Самое удобное - старые бенчмарки не надо переписывать. Включаешь Agent Mode в TaskConfig, и обычная проверка превращается в агентный прогон.

Судя по направлению, оценка AI-систем постепенно уходит от «какая модель умнее на статичном тесте» к более неприятному вопросу: как она ведёт себя в цикле, с инструментами, ошибками, ограничениями и реальным состоянием среды.

Вот это уже ближе к тому, что потом ломается в проде.

https://github.com/modelscope/evalscope

Читать полностью…

✔️Сэм Альтман форсирует выход OpenAI на IPO в сентябре

OpenAI готовит заявку на первичное размещение акций на сентябрь. Сэм Альтман торопит процесс, несмотря на позицию финансового директора Сары Фрайар о необходимости дополнительного времени на подготовку.

На этой неделе суд отклонил иск Илона Маска, обвинявшего OpenAI в незаконном переходе от некоммерческой лаборатории к коммерческой структуре. Закрытие дела устранило одно из юридических препятствий для листинга.

Перед размещением OpenAI предстоит обосновать инвесторам бизнес-модель. Основные проблемы - затраты на дата-центры и невыполнение внутренних KPI по выручке и пользователям.

На стратегию также влияет конкуренция: из-за темпов роста Anthropic в корпоративном секторе OpenAI пришлось корректировать план развития.
wsj.com

✔️ Белый дом предлагает тестировать ИИ-модели за 90 дней до релиза

Администрация США предложила внедрить систему добровольной оценки ИИ-моделей перед выходом на рынок. Инициативу обсуждали на закрытой встрече Управления национальной кибербезопасности США с руководителями ИИ-лабораторий.

Новые правила предполагают передачу правительству доступа к флагманским моделям за 90 дней до релиза. Компании лоббируют сокращение окна тестирования до 14 дней. Критерии отбора систем определят АНБ, УНКБ и Управление по научно-технической политике. Аудит пройдет в конфиденциальном режиме при участии Министерства обороны США.

Поводом для создания механизма стала Mythos от Anthropic. По данным спецслужб, на закрытых тестах система смогла эксплуатировать уязвимости нулевого дня, после чего ведомства ускорили разработку правил превентивного контроля.
theinformation.com

✔️ Инструменты CapCut будут встроены в интерфейс Google Gemini

Google добавит инструменты видеоредактора CapCut в интерфейс Gemini. Пользователи смогут монтировать видео и редактировать фото напрямую в диалоговом окне.

Интеграция объединит этапы создания контента: генерацию идей, написание сценария через LLM, склейку и экспорт ролика в одном интерфейсе.

Точная дата релиза совместного продукта пока неизвестна.
Cupcut в сети Х

✔️ Gemini начнет генерировать контекстную рекламу в поиске Google

Google тестирует диалоговые рекламные форматы в поиске на базе Gemini. В ИИ-режиме выдачи модель генерирует текст контекстного объявления с объяснением, как продукт решает задачу из запроса пользователя. Блоки сохранят обязательную пометку о спонсорстве.

Интеграция включает несколько форматов: адаптация креатива под узкие запросы, встраивание коммерческих предложений в сгенерированные рекомендации и персональное обоснование для покупки товаров.

Вместо статичных форм сбора лидов Google добавила встроенного в объявление интерактивного чат-бота, который отвечает на вопросы по базе знаний сайта компании.

В рамках программы Direct Offers, Gemini научилась динамически собирать персональные скидочные наборы. Продавцы, работающие по протоколу UCP смогут закрывать сделки через чекаут напрямую в поисковом интерфейсе.
blog.google

✔️ AMD представила процессоры Ryzen AI Max 400

Новая серия построена на базе архитектуры Strix Halo. Чипы поддерживают до 192 ГБ объединенной памяти стандарта LPDDR5X по 256-битной шине и допускают ручное выделение до 160 ГБ в качестве видеопамяти для встроенной графики. Это позволяет локально запускать LLM размером 300 млрд параметров.

Флагманский 16-ядерный чип Ryzen AI Max+ PRO 495 работает на частоте до 5,20 ГГц. Встроенный GPU RDNA 3.5 задействует 40 вычислительных блоков на частоте до 3,00 ГГц. Производительность интегрированного NPU составляет 55 TOPS.

В серию также вошли младшие модели с графикой на 32 блока: 12-ядерный PRO 490 и 8-ядерный PRO 485. Релиз потребительских версий запланирован на конец года.
techpowerup.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

МЕГАДОД Центрального университета - день открытых дверей для будущих студентов

Центральный университет проводит МЕГАДОД для школьников 10-11 классов, родителей и абитуриентов магистратуры.

На встрече можно будет узнать всё об обучении в ЦУ напрямую от преподавателей, студентов и академических руководителей программ.

Что будет:

- презентации программ бакалавриата и магистратуры
- разговор о карьерных возможностях после обучения
- истории студентов и выпускников
- знакомство с кампусом и академической средой
- интерактивные сессии
- возможность задать вопросы преподавателям и студентам

Это хороший шанс понять, как устроено обучение в Центральном университете, какие направления можно выбрать и какие возможности открываются после поступления.

Зарегистрироваться

Читать полностью…

По данным The Information, в первом квартале OpenAI получила около $5,7 млрд выручки. Anthropic за тот же период - примерно $4,7 млрд.

На бумаге OpenAI впереди.

Но у Anthropic годовая выручка в пересчёте с последнего месяца уже якобы достигла $45 млрд. У OpenAI - около $25 млрд. То есть в квартальном отчёте OpenAI ещё выглядит лучше, но по текущей скорости рост Anthropic уже вырвалась вперёд.

Главный драйвер роста OpenAI - Codex, продажи бизнесу и тестирование рекламы в ChatGPT. Но у Anthropic, судя по цифрам, месячная выручка после первого квартала выросла больше чем в два раза.

- Anthropic, по оценкам, выходит к первой операционной прибыли примерно на $600 млн
- OpenAI всё ещё теряет около $1,22 на каждый заработанный доллар
- рост ChatGPT не дотянул до цели в 1 млрд пользователей
- OpenAI при этом продолжает поднимать гигантские раунды финансирования

Получается странный разворот. Компания, которая громче всех ассоциируется с ИИ-бумом, сжигает деньги быстрее, чем превращает аудиторию в устойчивую экономику.

А Anthropic, которую долго воспринимали как догоняющего конкурента, может оказаться бизнесом с более здоровой моделью.

Читать полностью…

Qwen выкатила Qwen3.7-Max: модель под агентов.

Alibaba показала Qwen3.7-Max - новый флагман семейства, который явно целят не в «ответь на вопрос», а в полноценную агентную работу.

Главный акцент - кодинг и long-horizon задачи. Модель обещают как основу для агентов, которые умеют не только писать куски кода, но и вести задачу end-to-end: собирать фронтенд-прототипы, делать многофайловые рефакторы, дебажить реальные проблемы и работать через инструменты.

Самая громкая заявка - 35 часов автономной работы над задачей по оптимизации kernel. Больше 1000 tool calls и без постоянного ручного контроля. Если это стабильно повторяется не только в демо, это уже другой класс агентных сценариев.

Что ещё заявляют:

- coding agent для реальной разработки, а не игрушечных сниппетов
- офисный ассистент через MCP-интеграции
- multi-agent orchestration для сложных рабочих процессов
- совместимость с разными агентными оболочками
- работа через Claude Code, OpenClaw, Qwen Code или свой стек
- доступ через Alibaba Model Studio и Qwen Studio

📖 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7
✅ Qwen Studio: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.7-max
⚡️ API：https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.7-max&serviceSite=international

@data_analysis_ml

Читать полностью…

GitHub взломали через расширение для VS Code. Утекли тысячи внутренних репозиториев

GitHub сообщил о компрометации одного из сотрудников компании. По предварительным данным, атака прошла через заражённое расширение для VS Code.

В результате злоумышленники получили доступ примерно к 4 000 внутренних репозиториев.

И, конечно, история уже вышла за рамки «внутреннего инцидента»: хакеры выставили похищенные данные на продажу за $50 000.

GitHub обещает позже опубликовать подробный отчёт и итоги расследования.

По текущей оценке, активность злоумышленника свелась к эксфильтрации только внутренних репозиториев GitHub. Заявления атакующего о ~3 800 репозиториях, по словам компании, в целом соответствуют результатам их расследования.

Чтобы снизить риски, GitHub оперативно провёл ротацию критических секретов — вчера и в течение ночи, начав с учётных данных с наибольшим потенциальным влиянием. Команда продолжает анализировать логи, проверять ротацию секретов и отслеживать возможную последующую активность; при необходимости будут предприняты дополнительные меры.

https://x.com/github/status/2056949168208552080

@data_analysis_ml

Читать полностью…

Google выкатили сразу два больших релиза: Gemini Omni и Gemini 3.5 Flash

Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.

Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями, видео и даже виртуальными мирами.

Модель может принимать разные типы контента и не просто «понимать» их, а редактировать, дополнять и превращать в новые форматы:

- добавить эффекты в видео со смартфона
- сделать картину из грубого наброска
- собрать образовательный подкаст по фото
- работать с кодом, текстом, визуалом и видео в одном контексте

Первая модель семейства - Gemini Omni Flash - должна стать доступна уже сегодня.

Второй релиз - Gemini 3.5 Flash.

Google называет её своей самой сильной моделью для агентов и кодинга. Главное отличие - не просто быстрые ответы, а способность планировать работу по большим кодовым базам, рассуждать на длинной дистанции и запускать subagents параллельно.

По словам Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash обходит 3.1 Pro на agentic и coding-бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas, при этом стоит заметно дешевле фронтирных моделей.

Если коротко:

- Gemini Omni - модель для всего: текст, код, картинки, видео, миры
- Gemini 3.5 Flash - ставка на агентов, кодинг и работу с большими проектами

Ещё выкатили Antigravity 2.0 - инструмент для создания и оркстрации множества ИИ-агентов.

Интересно, насколько хорошо модель будет работать как исполнитель: в IDE, браузере, видео, агентных workflow и реальных продуктах.

Релиз https://x.com/GoogleDeepMind/status/2056786446636212467

Попробовать: https://gemini.google.com/app

Читать полностью…

Промышленный ИИ окончательно перестает быть теорией, и на ЦИПР-2026 это показали максимально прикладно.
«Норникель» уже встроил ИИ в цепочку от измельчения руды до выпуска концентрата. Алгоритмы в реальном времени подбирают режимы и меняют параметры, а ключевой фактор, как говорят в Норникеле, скорость: решения принимаются за секунды. На масштабе это дает около 10 млрд рублей в год уже сейчас, с ориентиром 50 млрд к 2030.
Важно, что это не про замену человека, оператор остается в контуре и контролирует безопасность. По сути, это модель «усиленного человека», а не автономного ИИ.
Еще один сдвиг, который прозвучал на ЦИПР: импортозамещение — только первый этап. Поверх него строятся собственные системы с ИИ, от предиктивной аналитики до управления добычей.
И главное: промышленный ИИ уходит от универсальных моделей к доменным. В выигрыше не самый большой LLM, а тот, кто глубже понимает конкретный процесс. Именно такие узкие, встроенные решения сейчас и становятся драйвером industrial AI.

Читать полностью…

Андрей Карпаты перешёл в Anthropic

Один из самых известных людей в индустрии - сооснователь OpenAI, бывший директор по ИИ в Tesla, автор легендарных лекций по нейросетям - официально объявил о переходе в Anthropic.

В твите он написал, что ближайшие несколько лет на фронтире LLM будут особенно формирующими, и он рад вернуться к R&D в команде Anthropic. Образовательные проекты, включая Eureka Labs, обещает не бросать и вернуться к ним позже.

Карпаты последние пару лет фактически был «свободным агентом» - выпускал собственные туториалы, строил Eureka Labs, считался одной из самых независимых фигур в ИИ.

Его выбор в пользу Anthropic, а не OpenAI, xAI или Google, многое говорит о том, где сейчас концентрируется самая интересная исследовательская работа.
С учётом недавнего policy paper Anthropic про 2028 год и фронтирные модели - у компании явно идёт серьёзная фаза найма под большие задачи.

https://x.com/karpathy/status/2056753169888334312

@data_analysis_ml

Читать полностью…

⚡Когда аналитика разнесена по отдельным системам, бизнес долго ждет данные и платит за лишние кластеры, ETL и серверы.

🐘Postgres Pro AXE — аналитическая СУБД от Postgres Professional на знакомом PostgreSQL. Ускоряет доставку аналитики и снижает TCO на хранение и обработку данных.

✔️До 20 раз быстрее Greenplum
На сложных запросах в тестах ClickBench, TPC-H и TPC-DS.

✔️До 10 раз меньше ресурсов
При сопоставимой нагрузке с MPP-аналогами.

✔️Аналитика ближе к рабочим данным
Postgres Pro AXE работает как отдельная аналитическая СУБД или расширяет Postgres Pro Enterprise аналитическими возможностями на существующих узлах.

✔️Быстрый старт для команды
Знакомый PostgreSQL снижает порог входа для администраторов и разработчиков.

✔️Свобода хранения и BI
Локальный сервер, сетевая шара или S3. Данные — в формате Parquet.

🔗Приходите 28 мая на бесплатный вебинар: покажем, как построить аналитику без зоопарка технологий.

Читать полностью…

AI-индустрия научилась идеально генерировать не только текст, но и бессмысленные анонсы.

Каждую неделю нам продают "революцию": новый агент, новый benchmark, новый copilot, новый способ случайно слить данные в AI провайдера. Разобраться, где там реальная польза, а где очередной демо-ролик для инвесторов, становится отдельной работой.

В Похек AI как раз этим и занимаются: фильтруют AI-новости, разбирают обновления OpenAI/Anthropic/других вендоров, тестируют инструменты и пишут про AI security без религиозной веры в каждый новый релиз. Иначе ИИ-новости сейчас выглядят как: OpenAI что-то выкатил, Anthropic что-то улучшил, кто-то снова "убил программистов", а через неделю выясняется, что половина инфоповода была красивым пресс-релизом.

Из полезного для старта - пост Где легально ломать LLM: площадки и лабы, где можно практиковаться без сомнительных историй.

Если интересен AI не как хайп, а как поверхность атаки, инструмент защиты и новая боль для безопасников и разработчиков - канал стоит добавить в подписки)

Читать полностью…

🌟 Raindrop открыла исходный код локального отладчика агентов Workshop

Инструмент интегрируется с Claude Code, Cursor и другими кодинг-агентами.

Raindrop - стартап из 9 человек, основанный в 2023 году, который позиционирует себя одним из первых, кто оформил мониторинг для ИИ-агентов как отдельный продуктовый класс.

При использовании Workshop модель получает прямой доступ к трассировкам выполнения, читает их, пишет оценочные тесты и правит код, замыкая цикл самовосстановления.

Если агент в проде отклоняется от ожидаемого поведения, разработчик вызывает кодинг-агента прямо в терминале. Тот читает трассу через Workshop, пишет оценку под падающий сценарий, правит код и перезапускает прогон.

Цикл повторяется автоматически, пока не пройдут все проверки.

Workshop работает локально и стримит данные в реальном времени. Каждый токен, вызов инструмента и шаг рассуждения попадает в интерфейс по мере выполнения, без поллинга.

Есть режим воспроизведение, который берёт трассу из продакшена и прогоняет её через ваш экземпляр агента, запущенный локально.

Заявлена поддержка TypeScript, Python, Go и Rust, а также фреймворков Vercel AI SDK, OpenAI Agents SDK, Anthropic SDK, Claude Agent SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI, Mastra, Pydantic AI и DSPy.


📌 Лицензирование: MIT License


🟡Документация
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Agents #Workshop #RaindropAI

Читать полностью…

“We locked one HUNDER new CS grads in a room until they all find a job.” takes 5 years to film.

Читать полностью…