90396
Первый журнал о Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks По вопросам сотрудничества: @v2r8n
🚀 Последний шанс зайти на КосмоХакатон — старт сегодня
Сразу два этапа, 11–13 сентября: Нижний Новгород и Благовещенск. Задачи от компаний отрасли — от сервисной модели космических услуг до мониторинга паводков по спутниковым снимкам. Призовые на каждой площадке, общий фонд серии 7,2 млн рублей.
Участвовать можно очно или онлайн из любой точки России, командами 3–5 человек. Своей команды нет — собери на платформе.
Не успеваешь на эти — Питер и Красноярск идут 18–20 сентября. А лучшие команды всех этапов выходят в финал в Москве.
Регистрация и детали здесь: космохакатон.рф/
Реклама. Инновационные Интеграторы, ИНН 9704244539
Сбер представил GigaChat 3.5 Reasoning — флагманскую модель с режимом рассуждений
Новая версия умеет последовательно решать сложные задачи. Сначала разбирает их на этапы и выстраивает план. Затем проверяет промежуточные результаты и исправляет ошибки.
Ещё одна особенность релиза — экономный расход токенов. В среднем на математические расчёты здесь используется на 37% меньше токенов, чем у открытой ИИ-модели DeepSeek V4 Flash Preview.
По сравнению с моделью без режима рассуждений GigaChat 3.5 Reasoning заметно улучшила результаты бенчмарков. В IFBench показатель вырос с 44 до 77 баллов, в Natural Plan — с 64 до 80, а в Live Code Bench v6 — с 56 до 85.
Модель доступна бесплатно по лицензии MIT на HuggingFace и GitVerse. Её можно интегрировать в собственные продукты.
Попробуйте обновлённый режим «Рассуждение» на giga.chat. Подробнее – в посте команды.
Разработчики продолжают развлекаться с мозгом мухи
Ее научили играть в doom, водить машину, собирать кубик Рубика и даже торговать на бирже.
Ждем, когда муха получит PhD
Moonshot и DeepSeek подменяли ответы своих моделей ответами Claude, не предупреждая об этом пользователей 👀
Anthropic выпустили настоящие «записки из апокалипсиса»: документ под названием «Detecting and countering misuse of AI», в котором отчитываются о случаях, когда Claude использовался для какой-либо вредоносной деятельности.
Чего там только нет, если честно. Шпионаж, взломы, крупные информационные операции, вербовка, управление оружием, разработка биооружия, мошенничество…
Ну и дистилляция, конечно. Один из самых «веселых» разделов.
В общем, Anthropic утверждают, что помимо уже привычной кражи ответов моделей с фейковых аккаунтов (недавно они зафиксировали крупнейшую за все время атаку Alibaba, которая отправляла до 3 млн запросов в день с 3500+ фейков) китайцы теперь еще и внаглую подменяют ответы своих моделей на ответы Claude прямо на проде.
В смекалке им отказать нельзя, потому что так убиваются два зайца разом:
1. Пользователи думают, что у тебя умная модель 🗿
2. Каждый такой обмен – это бесплатный обучающий пример вида «вопрос реального пользователя -> качественный ответ Claude»
В частности, подобное поведение зафиксировали от DeepSeek и Moonshot (Kimi). Moonshot за 10 дней перенаправила Anthropic почти 300 000 запросов клиентов, подавляющее большинство – на Opus. DeepSeek делала похожее, но избирательнее: они проверяли входящие запросы на строки, характерные для Claude Code или OpenCode, и именно их перенаправляли.
Напоминаем: пользователь при этом думает, что общается с Kimi или DeepSeek соответственно. И все конфиденциальные данные, которые люди вводили, тоже отправлялись без их ведома в Anthropic.
Таким образом, Anthropic утверждают, что к ним утекли: данные слежки от пользователя, предположительно связанного с Народно-освободительной армией Китая; чувствительный код и учетки одного крупного китайского госпредприятия; учетные данные к базе данных, связанной с Минобороны РФ.
Zhipu (GLM) и Xiaomi, кстати, тоже прогоняли собственные пользовательские сессии через Claude ради дистилляции, но хотя бы не заменяли ответы для юзеров на лету.
Также многие китайские стартапы научились вытаскивать скрытые CoT из моделей Anthropic. Для этого они просто перенаправляют зашифрованные цепочки рассуждений в новую сессию Claude, в которой нет контекста о том, что это скрытая информация, и просят модель конвертировать их обратно в нормальный текст – например, под видом отладки.
Ссылку на полный отчет оставляем: https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026
По всей сети уже распространился слух, что OpenAI решили еще один или даже два миллениума
Первая задача – гипотеза Ходжа, вторая – гипотеза Берча-Свиннертона-Дайера. Про последнюю говорят, что ее могли также решить в Anthropic.
По поводу Ходжа (вероятнее всего) уже высказались New York Times: OpenAI сказали им, что «добились существенного прогресса по еще одной задаче тысячелетия и теперь работают над тем, чтобы поделиться результатом вдумчиво».
Если все подтвердится, то на счету стартапа будут уже 2 Millennium задачи из 6 открытых (всего их было 7, одну решил Перельман).
Что будем решать, когда миллениумы кончатся? 😐
Краткое содержание новости выше из нашего чата
Читать полностью…
⚡️ Только что вышел DeepSeek-V4.1-Flash
Многие бенчмарки на уровне Opus 5 и Sol (обратите внимание на DeepSWE). Учитывая, что это модель Flash, самая маленькая из семейства, очень даже круто.
По поводу внутренностей:
– 552В MoE
– Новая асимметричная архитектура Causal Encoder–Decoder: 8В активных параметров на вход, 16В активных на выход
– Новые метода претрейна + более масштабный RL
Оптимизировали KV-кэш. Теперь он занимает еще меньше памяти в пересчете на токен (3 график).
Цены: $0.15/М input, $0.6/M output в непиковые часы. В пик – в два раза выше.
Веса
Статья
Исследовательница с помощью RL научила мозг мухи играть в beat saber
https://x.com/_lyraaaa_/status/2097527368919470162?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Использовалась полная цифровая модель мозга плодовой мухи, построенная по реальной карте нейронных связей насекомого: там около около 165 122 нейронов и более 50.4 млн синапсов. Эта модель управляет виртуальным телом мухи в физической симуляции. Про саму эту симуляцию мы рассказывали здесь: /channel/data_secrets/8834.
Так вот этот мозг мухи вооружили двумя световыми мечами и поставили покорять Beat Saber с помощью RL. Пока муха играет плохо и почти случайно (на видео, если что, воспроизводится просто оверфит под конкретную последовательность), но обучение продолжается.
Уровень пет-проектов, к которому стоит стремиться
КосмоХакатон 11–13 сентября.
Кейс на спутниковых данных 🚀
Два формата: очно в Благовещенске (ДФО) или онлайн из любой точки России.
Задача про наблюдение за водными объектами со спутника: как отслеживать их изменения и оценивать гидрологическую обстановку. Паводки, обмеление, разливы. Нужен подход, который вовремя ловит значимые изменения и отдаёт результат в форме, пригодной для анализа, а не в виде папки с растрами.
🏆 Призовой фонд площадки — 600 000 ₽
🛰 Команды от 3 до 5 человек. Собери свою или присоединяйся к другим на нашей платформе.
🚀 Лучшие команды выходят в финал в Москве 25–27 сентября — ещё 2,4 млн ₽, и туда тоже можно подключиться онлайн
Детали и расписание: космохакатон.рф/blagoveshchensk
Реклама. АО Инновационные Интеграторы, ИНН 9704244539
Meta* запустила Muse – облачного персонального агента
Его презентовали как инструмент, который помогает достигать ежедневные цели. Агент может выстроить персональный план, скоординировать время и ресурсы, а затем самостоятельно продвигает работу дальше, открывая браузер, заполняя формы и тд. Может также вести переговоры от имени пользователя.
Агент работает на базе Muse Spark 1.3 в своей изолированной среде внутри инфраструктуры компании. Утверждается, что он никогда не видит настоящие пароли или платежные данные пользователя. Интересно, что кроме основного агента к процессу также постоянно подключен агент Sentinel, единственная функция которого – следить за безопасностью.
Александр Ван назвал Muse «магическим продуктом». В компании также заявляют, что агент «фактически не ограничен в том, что может делать» – единственный лимит это то, к скольким сервисам пользователь готов дать доступ.
Работает через отдельное приложение Muse или внутри WhatsApp.
https://introducing.muse.ai/
AI VK снова собрала лидов AI, ML и RecSys индустрии на встрече AI VK & Pro.
Здесь снова ушли от формата рабочей встречи и дали больше времени для неформального общения людям, которые развивают крупные ML-системы.
Команда подсветила главные итоги развития их Discovery-платформы и нейросетевых рекомендаций. А после короткой деловой части — мастер-класс и турнир по гольфу.
Немного фотографий с мероприятия.
Что известно про внутреннюю модель, которая решила миллениум:
– На данный момент ее обучение продолжается, то есть качество еще будет расти.
– Сказано, что она значительно превосходит Astra.
– Единственный график, относящийся к модели, из статьи: по оси X test-time compute в логарифмической шкале, ось Y – доля решенных открытых задач. Получается, что при том же бюджете модель решает примерно в 3 раза больше задач, чем Astra.
🗿 🗿 🗿
Кстати, OpenAI заявили, что не претендуют на тот самый миллион долларов за решение задачи от Clay Institute
Им хватит и того, что они заработают после этой новости на IPO 🗿
Если у Anthropic где-нибудь не припрятано доказательство гипотезы Римана, то press F
Этот день войдет в историю
https://openai.com/index/navier-stokes-solution/
https://cdn.openai.com/pdf/32d9f210-8b73-45e0-91bc-82a30aef8a9a/navier-stokes.pdf
Яндекс запустил Алису AI для бизнеса — теперь ей можно поручать полноценные рабочие задачи
Например, ИИ-ассистент может разобрать переписку сотрудника в почте и собрать главное: какие вопросы требуют ответа, что уже решили и какие задачи остались. Или проанализировать таблицу, найти заметные изменения и объяснить, что происходит с показателями. Если информации для работы не хватает, ассистент может сам найти её в доступных рабочих данных.
Причём для этого не нужно разбираться в промптах или заранее описывать каждый шаг. Достаточно обычным языком объяснить, какой результат нужен, а дальше Алиса AI для бизнеса сама разбирается с задачей.
Получается довольно заметный сдвиг: ИИ в компании становится не ещё одним окном для генерации текста, а ассистентом, которому можно передавать часть реальной работы. И чем больше таких задач можно отдать ассистенту, тем важнее становится вопрос не «какую нейросеть выбрать», а какую работу ей вообще можно доверить.
Алиса AI для бизнеса уже доступна клиентам Яндекс 360. Для остальных компаний после регистрации в экосистеме виртуального офиса также будет доступен трёхмесячный пробный период.
Кажется, скоро в резюме появится новый пункт: «умею делегировать нейросети».
На этот раз ее научили деплоить бд
https://x.com/supabase/status/2097999894632149229?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Подписываем петицию, чтобы от мухи отстали
Еще одна кул стори из того же отчета Anthropic: китайская студия создала сеть из 20+ дейтинг-приложений, в которых люди общались с ботами и не знали об этом
За зафиксированное окно в две недели Anthropic обнаружили более 4700 уникальных AI-персонажей, которые вели переписку с как минимум 25 000 реальных людей. За это время боты обменялись с наивными искателями отношений ~2,36 млн сообщений (а сообщения и мэтчи расходовали платную квоту реальных пользователей платформ).
ИИ-персонажи, которые работали на основе Claude, переписывались с людьми полностью автономно. На платформах был даже прописан специальный механизм отслеживания того, у кого из пользователей появлялись подозрения, что перед ними бот.
Интересно, что Anthropic находили в логах CoT Claude мысли о том, что происходит что-то неладное. Некоторые экземпляры даже довольно точно разгадывали, что именно. Но при этом модели не отказывались работать дальше.
КосмоХакатон в Нижнем Новгороде - 11–13 сентября 🚀
Участвовать можно очно на площадке или онлайн из любой точки России — задачи, критерии и рейтинг общие.
Что предстоит решать:
1. Как удержать связь и работоспособность спутниковой группировки, когда меняются условия эксплуатации и часть аппаратов выходит из строя.
2. Что в космических сервисах сделать общественным, что отдать рынку и как всё это закупать и финансировать при жёстких бюджетах.
🏆 Призовой фонд площадки — 1 200 000 ₽
💻 Очный и онлайн-форматы
🛰 Команды от 3 до 5 человек. Собери свою или присоединяйся к другим на нашей платформе
🚀 Лучшие команды выходят в финал в Москве 25–27 сентября
Детали и расписание: https://космохакатон.рф/nizhny/
Реклама. Инновационные Интеграторы, ИНН 9704244539
Эндрю Гарфилд, сыгравший роль Сэма Альтмана в фильме Artificial, заявил, что после роли перестал использовать ChatGPT
Когда актер готовился к роли, то провел собственное большое расследование личности Альтмана: смотрел интервью, изучал статьи, судебные стенограммы и биографию. Свое мнение по поводу предпринимателя он не афиширует, но в одном из интервью сказал, что "любой, кто берет на себя такую ответственность за компанию или технологию, которая точно нанесет немалый вред душе человечества, должен обладать определенной способностью к диссоциации".
А в интервью Jimmy Kimmel он заявил, что после съемок вообще перестал использовать ChatGPT.
Это то же самое, что случилось со мной, когда я снимался в 'Социальной сети' – я тогда сразу отказался от Facebook. Я даже не знаю, как это объяснить, но чем больше ты знаешь, тем больше понимаешь, что мы несемся в какую-то совершенно неизвестную территорию.Читать полностью…
А вы заметили, что с появлением агентов зазор между демо и продом достиг своего максимума?
Сейчас это почти что два разных продукта. Демо соберет каждый второй: подключил тулы, обвязал промптом, показал на созвоне и все. На проде – совершенно другое дело. Логи могут быть чистые, все метрики зеленые, а агент при этом выбирает не тот тул, тащит устаревшие данные и тд. Если обычная ошибка LLM хотя бы видна, то ошибка агента – часто нет. И если материалов по промптингу и базовым фреймворкам достаточно, то вот про мониторинг, guardrails и все то, что отделяет пилот от инцидента, информации в разы меньше.
Наши друзья из Школы Высшей Математики тоже обратили внимание на эту пропасть, и решили перекинуть мост. Они создали курс по AI-агентам, который ведут три инженера, запускавшие агентов в огромных системах. Один строил в Revolut AI ассистента с доступом к транзакциям – сейчас продукт работает по всей Британии. Другой держит в Wildberries агентов-кодеров и ревьюеров. Третий в Точка Банке собрал систему оценки качества на 5000 звонков в день.
Программа разбита на 12 недель и три логичных блока:
— Сначала разработка агента: работа с LLM через API, structured outputs и tool calling, ReAct-агент с памятью, RAG, разбор реальных архитектур.
— Дальше самое недообъясненное в индустрии: качество и оценка. Как отладить агента по трейсам и логам, собрать говорящие метрики и поймать ответы, которые выглядят правильными, но неверны (до того, как это увидит пользователь!).
— Финальный блок – фреймворки и деплой: LangChain, LangGraph, Telegram-бот через MCP, observability в Langfuse, мультиагентные системы через протокол A2A.
Формат – живые занятия раз в неделю, на которых преподаватель поэтапно собирает код на ваших глазах. Домашние задания проверяют лично и дают глубокую ОС. От вас требуется знание Python и опыт работы с API, опыта создания агентов не требуется.
Старт второго потока – 24 сентября. Курс для вас, если вы уже наигрались с демо, и хотите научиться строить то, что действительно заработает.
Реклама. ООО "ШВМ", ИНН 9728100991
OpenAI украли еще одно доказательство?
На фоне скандала с Тристаном Бакмастером и Левентом Альпеге внезапно вспыла еще одна история. Помните, в начале августа OpenAI объявили, что Astra решила 10 открытых математических задач? В числе прочего там было построение первой несофической группы, один из самых мощных результатов из того анонса: /channel/data_secrets/9645.
Так вот немецкий математик Андреас Том рассказал, что ключевой технический шаг в доказательстве OpenAI напрямую опирался на те идеи, которые он и его коллега обсуждали в чатах с ChatGPT на протяжении нескольких месяцев.
С 2016 года Том и Габор Кун занимались софичностью групп и добились определенных результатов (в частности, было опубликовано несколько работ). В последние месяцы они обсуждали конкретные идеи по расширению их метода на новые случаи. Неопубликованные черновики и методы они также загружали для обсуждения в ChatGPT.
После того, как OpenAI опубликовали свои результаты, Том начал подозревать, что модель могла получить доступ к этим данным. Он утверждает, что путь, который выбрала модель, был далеко не самым очевидным. Большинство исследователей скорее пробовали бы другой подход (через квантовые игры), и то, что модель "случайно" выбрала именно тот непопулярный подход, который Том именно в это время обсуждал в чатах с ChatGPT, кажется статистически подозрительным совпадением.
После анонса ученый даже написал в OpenAI и напрямую спросил, не обучали ли модель на его чатах и не было ли у нее к ним доступа, на что получил холодное "that did not happen". Только после истории с Бакмастером ученый решил рассказать о своем опыте публично, потому что эти истории "подтверждают потерю морального компаса у исследователей OpenAI".
Вопрос знатокам: сколько уже лет подряд Apple обещает на презентации, что Siri станет умнее, будет вашим личным ассистентом, начнет выполнять за вас ВСЕ задачи и рожать детей?
Читать полностью…
Кстати, знаете же группу Muse?
Так вот Цукерберг видимо выкупил у них ник @muse в X и Instagram*. Теперь у рокеров, у которых почти 3 миллиона подписчиков, ник стал museband, а muse принадлежит новому агенту Meta* 🤷♂️
Внимание, реакция на этот утренний тред лида по элайменту из Anthropic
Джейкоб здесь прав - мы действительно искренне верим, что ИИ может убить всех людей! Лично я считаю, что вероятность того, что это случится в течение следующего десятилетия – >10%. Я считаю, что Anthropic старается изо всех сил, но у нас еще нет плана по решению проблемы суперинтеллекта, и мы явно не на пути к этому.
Заряд оптимизма с утра заказывали? 🗿
Исследователь, специализировавшийся на предобучении LLM и обработке данных, ушел из Anthropic, обвинив ИИ-компании в безответственности
Джейкоб Коксон последние три года занимался претрейном в OpenAI и Anthropic (у них он значился как core researcher). Сегодня ночью он объявил об увольнении и написал в X целый тред о том, что компании, по его мнению, безответственно гонятся за самосовершенствующимся сверхинтеллектом, забывая про безопасность. Он назвал это «игрой с человеческими жизнями».
По мнению Коксона, скоро появятся сверхчеловеческие системы, способные взламывать что угодно, мгновенно совершать революции в любой области и накапливать реальную власть и ресурсы.
При этом он утверждает, что люди, разрабатывающие ИИ, тоже искренне в это верят. Как и в то, что технология может убить всех к концу десятилетия. По его словам, такие разгоны – не маркетинговый трюк, а наоборот. Якобы руководители смягчают публичные формулировки, но в частных разговорах выражают настоящий страх.
На вопрос "Но почему же тогда они продолжают?" Коксон отвечает, что в OpenAI многие не осознали масштаб цивилизационных ставок, а в Anthropic ставки понимают хорошо, но компания заперта в гонке: там героически считают, что раз другие не будут действовать ответственно, придется делать это самим, несмотря на риск. В итоге прогресс продолжается – из-за гордыни и авантюризма.
Джейкоб также обратился к другим исследователям и призвал их подумать, готовы ли они и дальше молча запускать сверхразумные модели без строгого понимания того, к чему это приведет.
Сегодня во всех блогах мира:
P.S. Вообще решение еще не прошло формального рецензирования, так что, вполне возможно, во всем мире еще нет НИ ОДНОГО человека, который понимал бы его до конца. Думайте.
Подробности по решению Навье-Стокса внутренней моделью OpenAI:
– Есть аналитическое доказательство и формализация Lean.
– Доказано, что гладкое течение несжимаемой жидкости в 3D может за конечное время развить сингулярность. То есть скорость в какой-то точке жидкости неограниченно растет, хотя движение начинается гладко и энергия конечна на всем пути.
– Решение – это вихрь, который закручивается вовнутрь и вытягивается типа спагетти. Центральная область сжимается и ускоряется так, что энергия остается конечной. Это доказывает варианты С и D из официальной формулировки Clay Institute.
По поводу скандала с кражей решений интерпретация компании такая:
– С 28 августа OpenAI обучали новую внутреннюю модель, заметно превосходящую GPT-6 Astra. Услышав 1 сентября слухи о том, что решены две проблемы тысячелетия, они запустили мультиагентную систему (до ~10 000 параллельных агентов) для проверки модели на всех открытых проблемах тысячелетия. Агентам давали разные варианты формулировки задачи и доступ к кэшированному интернету и коду.
– По пути агенты разрешили более простой вопрос – регулярность для уравнений Эйлера (практически та же задача, над которой работали Бакмастер и Альпеге, но без условия на forced). Это заняло около 50 часов силами почти 100 агентов.
– После этого ресурсы перебросили на Навье-Стокса; решение нашли через 88 часов после запуска 5 сентября. Еще 17 часов ушло формализацию в Lean.
В общей сложности вышло ~130 млрд токенов.
OpenAI выложили решение задачи тысячелетия
Мы делимся решением проблемы Навье-Стокса, одной из задач тысячелетия, одной из самых глубоких задач математики.
Доказательство было подготовлено группой агентов, использующих модель OpenAI следующего поколения, значительно более мощную, чем GPT-6 Astra.
Вышел первый трейлер Artificial – фильма про OpenAI и увольнение Сэма Альтмана
Сэма играет Эндрю Гарфилд, а Юра Борисов выступает в роли Ильи Суцкевера. В прокат фильм выходит уже в декабре.
Смотрим! https://youtu.be/FyPJhzJ_aE8