Машинное обучение ,АИ,BIG DATA ,DEEP LEARNING, Machine learning https://nitter.cf/t.co/fU1sxtPqJp
Санкт-Петербург, Россия
Joined August 2017
- Tweets3K
- Following183
- Followers178
- Likes962
4 ГОДА КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ
Вся программа кибербеза за минуту: сети и Linux, криптография и веб-уязвимости, red team против blue team, облака и Zero Trust. А главный урок за четыре года: самое слабое место любой системы это человек, и один фишинговый клик обходится дороже любого эксплойта.
Тест моделей OpenAI и Anthropic на социальную дедукцию
Подкастер Дваркеш Патель потратил 20 000 долларов на API, организовав (youtube.com/watch?v=1NQwfImT…) турнир среди 11 моделей по игре Blood on the Clocktower (clocktowerbench.com/), усложненного аналога Мафии.
🟡Правила игры
Весь смысл - в борьбе за информацию. Участвуют несколько игроков и ведущий, который раздаёт тайные роли и сам ни за кого не играет.
Меньшинство - злые: демон и двое помощников, они с самого начала знают, кто есть кто.
Большинство - добрые, и они не знают ничего, даже кто с ними в одной команде.
У доброй стороны есть способности, которые по ночам тайно приносят правдивые подсказки, например, один игрок узнаёт роль другого, другой - сколько злых сидит рядом с ним и т.д.
Днём все могут общаться и добрым надо сложить информацию из подсказок в общую картину и вычислить демона, а злым - выдавать выдуманные подсказки.
В конце дня голосованием казнят одного подозреваемого или не казнят никого, затем снова ночь - и так круг за кругом.
Добрые выигрывают, когда казнён демон, злые - когда в живых остаётся двое.
Для чистоты эксперимента одна модель играла сразу за весь лагерь добрых, а другая - за злых, после чего они менялись ролями. Это позволило изолировать навыки дедукции и генерации обмана.
По итогам 386 раундов первое место заняла GPT-6 Astra с рейтингом 1859, обойдя Claude Opus 5.5 (1549). GPT-6 Astra превзошла Opus 5.5 и в выявлении лжи (1940 против 1500 баллов) и в ее создании (1806 против 1585).
🟡 Отдельные партии показали у моделей человеческие паттерны поведения
Astra, игравшая за злых, хладнокровно сдала собственного союзника на казнь, лишь бы самой втереться в доверие и довести свою сторону до победы.
Opus 5.5, играя за добрых поверил сопернику на слово там, где GPT заподозрила подвох, перепроверила улики и вычислила обманщика.
Если смотреть в целом на модели, выпущенные за этот год, то OpenAI быстрее прогрессируют в распознавании дезинформации, а у Anthropic на этом направлении успехи скромнее.
Но в навыках обмана обе компании развиваются примерно на одном уровне.
Повторить эксперимент можно (github.com/dwarkeshsp/clockt…) самостоятельно или поиграть (play.clocktowerbench.com/) против ИИ онлайн.
10 лет программирования на Python за 10 минут. База, которая сэкономит тебе годы
Всё, что обычно понимаешь только через годы работы и код-ревью: как Python хранит данные, питонический стиль, структуры данных, декораторы, генераторы, dataclass, обработка ошибок, типы и тесты, uv и pyproject.toml, профилирование, asyncio и numpy. Без синтаксиса для новичков, только опыт.
youtube.com/watch?v=yQH3Hoo7…
✔️ OpenAI привлекла 11 миллиардов при оценке в 1,25 триллиона
Компания успешно закрыла первый транш нового раунда финансирования, получив на свои счета 11 миллиардов долларов.
Ожидается, что в ближайшие недели общий объем привлеченных инвестиций может вырасти до 20 миллиардов.
Сделка закрепила за создателями ChatGPT оценку в 1,25 триллиона долларов, что заметно превышает мартовский показатель, тогда компания оценивалась в 852 миллиарда.
Первоначально OpenAI рассчитывала получить от инвесторов свыше 30 миллиардов долларов при капитализации в 1,4 триллиона, однако была вынуждена умерить аппетиты после переноса планов по выходу на IPO и общерыночного спада в технологическом секторе.
Смена настроений инвесторов продиктована опасениями из-за затрат на вычислительную инфраструктуру, а также риском появления новых политических барьеров для строительства дата-центров по итогам промежуточных выборов в США.
#news #ai #ml
PostgreSQL: от SQL до внутреннего устройства
Практический курс на русском для разработчиков, аналитиков и инженеров, которым важно понимать не только синтаксис запросов, но и поведение базы под нагрузкой. Вы построите учебный сервис заказов, исследуете планы запросов, воспроизведёте блокировки и разберёте MVCC, WAL и vacuum.
github.com/justxor/postgresq…
ИИ-агенты уходят в фон. В LangChain Deep Agents субагент может гонять тесты, пока основной агент отвечает в чате. Сменили ветку посреди прогона? Задачу можно перезапустить. Разобрал, как не перепутать результаты двух запусков.
uproger.com/ii-agenty-uhodya…
Мира Мурати представила Inkling 2 Small: 594 млрд параметров и третье место в DesignArena
Thinking Machines Lab, основанная бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати, выпустила новую мультимодальную модель Inkling 2 Small.
Характеристики:
594 млрд параметров, из которых активируются только 17 млрд благодаря архитектуре MoE.
До 1 млн токенов контекста, поддержка изображений и возможность регулировать глубину рассуждений.
1340 баллов в DesignArena и третье место среди всех моделей на момент публикации результатов. Выше оказались только закрытые Muse Wonder и Muse Spark.
На Artificial Analysis Intelligence Index модель набрала 31 балл, значительно превзойдя предыдущее поколение Inkling.
Особенно интересны результаты в программировании и генерации интерфейсов. Модель использует визуальную обратную связь, чтобы проверять созданные страницы и исправлять ошибки.
Полные веса обещают открыть на следующей неделе под Apache 2.0, после завершения внешних проверок безопасности. Пока Inkling 2 Small доступна через Tinker для инференса и дообучения.
Несмотря на название Small, модель довольно крупная: 17 млрд активных параметров не означают, что все 594 млрд весов можно уместить в память обычного компьютера.
thinkingmachines.ai/news/ink…
Anthropic устранила перерасход токенов в Claude Code
Ранее фоновые субагенты Claude Code , выполняющие проверку кода или тесты, обновляли свой статус каждые 30 секунд и каждый раз базовая модель заново считывала всю историю переписки.
Пользователи в сети отмечали, что на техрепорты уходило до 16% бюджета на токены. Anthropic подтвердила наблюдения - такой механизм действительно существует.
Теперь для генерации статусов используются (nitter.cf/ClaudeDevs/status/2118…) короткие заметки, которые обрабатывает менее ресурсоемкая модель Haiku 5.5, без чтения полного контекста.
По оценке Anthropic, стоимость одного обновления статуса снизилась примерно на 99%, а общая экономия ресурсов при использовании фоновых агентов составляет около 5%, что эквивалентно увеличению количества запросов примерно на 6% при том же объеме ресурсов.
Оптимизация работает только в командной строке и не затрагивает десктопное приложение. Чтобы фискс заработал, нужно обновить Claude Code до до v2.1.316 или более поздней.
#news #ai #ml
В догонку OpenAI выпустила GPT-6 Cyber. Модель способна самостоятельно находить и эксплуатировать уязвимости
OpenAI представила специализированную модель для кибербезопасности. GPT-6 Cyber умеет искать неизвестные уязвимости, анализировать код и разрабатывать эксплойты для защищённых систем.
В тестах результаты заметно выросли:
ExploitGym: GPT-6 Cyber набрала 48,5% против 32,1% у GPT-5.6 Cyber и 42,4% у GPT-6 Astra.
Модель также помогла обнаружить 81 ранее неизвестную уязвимость в Firefox.
Отдельно улучшили контроль автономных действий. В испытаниях GPT-6 Cyber выходила за установленные границы менее чем в 1% случаев против примерно 5% у предыдущей версии.
OpenAI присвоила модели уровень Critical по своей классификации киберугроз. Это означает, что её возможностей достаточно для самостоятельной разработки работающих эксплойтов для ранее неизвестных уязвимостей в хорошо защищённых системах.
Пока GPT-6 Cyber доступна ограниченному кругу специалистов по безопасности через программу Daybreak Red. Более широкий доступ планируют открыть в ближайшие недели.
openai.com/index/introducing…
#chatgpt #openai
Google выпустила Gemini Omni 1.2 Flash. Генерация видео стала дешевле на 30%
Новая модель создаёт ролики продолжительностью до 15 секунд вместо прежних 10. Стоимость генерации снизилась до $0,07 за секунду видео в 720p, то есть 15-секундный ролик обойдётся в $1,05.
Улучшили сохранение внешности персонажей, деталей одежды и объектов при смене ракурсов. Модель поддерживает референсы из изображений, коротких видео и аудио.
Появилось редактирование через диалог. Можно попросить заменить фон, освещение, погоду или формат видео, не генерируя ролик заново.
Также улучшили синхронизацию губ с речью, диалоги нескольких персонажей и плавность движения камеры. Видео можно создавать в 360p или 720p, а затем масштабировать до 1080p и 4K.
Gemini Omni 1.2 Flash уже доступна через Gemini API и Google AI Studio. Поддержка также распространяется на Flow, Google Vids и другие сервисы Google.
blog.google/innovation-and-a…
🖥️ NVIDIA B200 оказалась в 4 раза эффективнее AMD MI350X по экономической отдаче от ИИ
Исследователи Стэнфорда сравнили четыре ИИ-ускорителя на 220 реальных профессиональных задачах. На каждом запускали одну и ту же модель Qwen3.6-27B, оценивая полезный результат относительно потреблённой энергии.
По опубликованным результатам, NVIDIA B200 превзошла AMD MI350X по двум показателям:
- Более чем в 4 раза по денежной ценности выполненной работы на единицу энергии.
- Более чем в 9 раз по времени экспертов, сэкономленному на единицу энергии.
Исследователи оценивали не только скорость генерации токенов, но и экономическую полезность ответов модели.
Ускоритель может показывать хорошие результаты в стандартных бенчмарках, но уступать конкуренту по количеству действительно полезной работы на каждый потреблённый киловатт-час.
Модель оставалась неизменной, различались аппаратная платформа и условия выполнения.
Результаты не означают, что B200 всегда выгоднее MI350X: для полной оценки стоимости эксплуатации нужно учитывать цену оборудования, загрузку, охлаждение и программные оптимизации.
Источник: nitter.cf/JonSaadFalcon/status/2…
AI is using more and more of the world’s energy. But how much economic value are we getting from AI?
We’re introducing Joules-to-GDP (J2G), a framework that measures how well AI turns energy into economic value and shows which tasks, models, and hardware give the best return.
Across 44 occupations in finance, engineering, law, administrative work, and more in @OpenAI's GDPval, we arrive at three findings:
1) The tasks with the highest economic value are not the tasks with the highest economic value per joule. For example, CAD design earns ~10% more per task than building websites, but the latter earns ~27% more value per joule.
2) The most powerful model isn’t always the best use of energy. Gemma 4 31B delivers 56% of GLM 5.2’s net value with 23% of the energy, for 2.5x the value per joule.
3) More chips don’t guarantee proportionate returns. Moving the same model from 1 to 8 NVIDIA H100s uses 3.2x the energy but cuts completion time by only 22%, with about the same value.
With @SnorkelAI, we’re also releasing GDPWorks, a benchmark for economically valuable tasks across 36 additional occupations.
Joint work co-led by @amirzeinaalii and @Avanika15, with @Mersad_Abbasi, @Jon_Hartley_, John Hennessy, @HazyResearch, and @Azaliamirh.
More details below 🧵
Baidu открыла ERNIE 5.5 Flash: 280 млрд параметров, но активны только 14 млрд
Baidu Research выпустила ERNIE 5.5 Flash Base, новую открытую MoE-модель, которая, по заявлению разработчиков, достигает результатов ведущих моделей сопоставимого размера.
При генерации каждого токена используется лишь 5% параметров, что позволяет снизить вычислительные затраты.
Инженеры Baidu представили сразу несколько интересных решений.
Latent-Gated Sparse Attention распределяет память KV-cache так, чтобы сохранить способность модели находить информацию в длинном контексте без чрезмерного расхода памяти.
Multi-Router Latent MoE использует несколько маршрутизаторов для выбора экспертов. Это помогает точнее определять, какие части модели нужны для конкретного токена, без дополнительных вычислительных затрат.
ECHO объединяет предсказание нескольких токенов с основным слоем модели. Этот же механизм можно использовать для speculative decoding, ускоряя генерацию.
Для обучения разработали распределённый оптимизатор Muon и оптимизированное ядро внимания FlashMask-4.
Сейчас доступны веса базовой модели. Полная версия ERNIE 5.5 Flash ожидается позже.
Модель: huggingface.co/baidu/ERNIE-5…
Технический разбор: ernie.baidu.com/zh/release/e…
Anthropic запустила сайт грядущего IPO
Компания открыла лаконичный портал ipo.anthropic.com. Пока на главной странице отображается только минималистичная анимация и надпись о скором появлении деталей.
Anthropic планирует привлекать частный капитал через партнерские брокерские площадки, среди которых заявлены Interactive Brokers, Revolut и SBI. Согласно нормативным документам, только на японском рынке объем размещения может составить до 3,5 млрд долларов.
Официальная подача проспекта эмиссии состоялась 26 октября. Создатель Claude выйдет на биржу Nasdaq под тикером ANT.
Ожидается, что традиционное роуд-шоу для инвесторов стартует на неделе с 9 ноября, а сам листинг будет полностью завершен до конца этого месяца.
ipo.anthropic.com
🧬 Claude помог раскрыть структуру белковой частицы, которую учёные изучают уже 40 лет
Anthropic опубликовала результаты исследования загадочных белковых комплексов vault particles. Их обнаружили ещё в 1986 году, но учёные до сих пор не знают, зачем они нужны клеткам.
Vault-частицы - это крупные полые белковые структуры, напоминающие капсулы. Предполагается, что они участвуют во внутриклеточном транспорте и защите клеток, но их точная функция неизвестна.
С помощью Claude исследователи впервые восстановили трёхмерную структуру vault-подобной частицы, обнаруженной у прокариот.
Масштаб работы впечатляет. Claude проанализировал базу из 15 млрд белковых последовательностей, помог спроектировать ДНК-конструкции, оптимизировать лабораторные процедуры и обработать данные криоэлектронной микроскопии.
Результаты:
• Выделение частиц ускорили с 3 дней до 90 минут.
• Первую 3D-модель получили за 34 часа вместо нескольких недель.
• Обнаруженная структура состоит из 96 копий белка и имеет массу около 9,5 мегадальтона.
• Весь исследовательский цикл занял менее 4 месяцев.
Claude работал в мультиагентной системе, запускал специализированное ПО RELION и обрабатывал данные на вычислительном кластере.
Без ошибок не обошлось. Одна неудачная рекомендация Claude задержала эксперименты на две недели, а пропущенный этап обработки привёл к неправильной 3D-карте.
Биологическая функция vault particles пока остаётся загадкой. Но исследование показывает, как ИИ-агенты могут выполнять значительную часть сложной научной работы под контролем исследователей.
anthropic.com/research/inves…
Хакеры используют ИИ для кражи денег через банковские API. Индия объявила критическую угрозу
4 ноября индийская CERT-In выпустила предупреждение о группировке CRAFTY FALCON, которая атакует банки, финтех-компании и платёжные сервисы.
Злоумышленники используют ИИ-инструменты для автоматизации атак на платёжные API. Получив доступ, они могут инициировать несанкционированные переводы через инфраструктуру самой жертвы.
CERT-In назвала четыре инструмента, замеченных в кампании: ARTEX, PentAGI, Cairn и CyberStrikeAI.
Они помогают автоматически искать уязвимости, создавать эксплойты и адаптировать атаки под ответы защищаемых систем.
Причём атаки продолжаются даже против компаний, которые уже получали предупреждения и пытались устранить проблемы.
Хакеры специально выбирают выходные и праздники, когда службы безопасности работают менее активно. Используемая инфраструктура меняет IP-адреса в течение нескольких часов или дней.
По данным CERT-In, атаки уже приводили к успешным компрометациям. Кампания продолжается.
Любопытно, что речь идёт об общедоступных инструментах, а не о какой-то секретной разработке. ИИ позволяет автоматизировать значительную часть работы, которую раньше приходилось выполнять вручную.
Документ: CERT-In CIAD-2026-0058 от 4 ноября 2026 года.
cert-in.org.in/s2cMainServle…
Китайцы открыли веса Kimi K3.1 Pro. Модель уже обходит GPT-6 и Claude в отдельных тестах
Moonshot AI выложила Kimi K3.1 Pro на Hugging Face. Модель содержит 2,8 трлн параметров, из которых при обработке токена активируются 104 млрд. Контекстное окно - 1 млн токенов.
По опубликованным бенчмаркам результаты интересные:
Terminal-Bench 4.0: Kimi - 65,7, Claude Opus 5.5 - 66,4, GPT-6 Astra - 58,2.
SWE Marathon: Kimi - 51,7, Claude - 46,3, GPT-6 Astra - 42,5.
BrowseComp: Kimi - 92,1, GPT-6 Astra - 91,5, Claude - 90,8.
Модель поддерживает изображения, программирование, исследовательские задачи и работу ИИ-агентов. Для длинного контекста используется механизм Gated DeepSeek Sparse Attention.
Веса доступны в формате MXFP4, модель можно разворачивать через vLLM и SGLang. Размер файлов составляет около 1,56 ТБ, поэтому для локального запуска потребуется серьёзное оборудование.
huggingface.co/moonshotai/Ki…
🚨 GPT-6.2 Astra на подходе? В API OpenAI засветились новые модели
В списке моделей OpenAI обнаружили два неизвестных идентификатора: `rc-ada-or-vm` и `rc-ada-sh-vm`. Они появились ненадолго, после чего были удалены.
Это уже вторая утечка за несколько дней. Ранее пользователи заметили `gpt-6.2-astra` в статистике использования Codex. В одном из аккаунтов на новую модель приходилось 19,8% запросов за выбранный период.
Всё указывает на то, что OpenAI тестирует новые модели перед возможным релизом. Однако связи между обнаруженными идентификаторами и GPT-6.2 пока нет.
Официального анонса, характеристик и даты выхода тоже нет.
Похоже, OpenAI готовит очередное обновление GPT.
nitter.cf/theaidesk_/status/2117…
Hume AI открыла доступ модели, которая отвечает на вопросы по записи голоса
В представленном продукте, Audio Decisions, на вход идёт запись, свой вопрос к ней и перечень допустимых ответов, на выходе - вероятности по этим ответам с оценкой уверенности.
Форматов ответа четыре: да или нет, выбор из вариантов, шкала оценок и отрезок времени внутри записи, когда, например, смеются или вздыхают.
Спрашивать можно про язык и речь, число и смену говорящих, эмоцию, акустическую обстановку, неречевые события, динамику разговора, намерение и исход и социальные сигналы.
Набор вопросов можно поменять по запросу без дополнительной разметки и дообучения, а порог уверенности привязывается к правилам заказчика.
Нацелен продукт прежде всего на контакт-центры, где звонки оценивают по фиксированной рубрике, а её модификация выливается в отдельный проект.
По заявлению Hume AI, на живом звонке модель успевает отвечать на десятки вопросов каждые несколько секунд, а архив из 40 тысяч записей открывает для поиска за минуты.
В примере из анонса голосовой агент в розничной торговле проверяет неуверенность и раздражение в голосе, число говорящих, фоновый шум и намерение покупателя, а затем отдаёт эти ответы языковой модели вместе с транскриптом, чтобы та решила, подождать, уточнить или передать разговор человеку.
🟡Тесты
Hume AI ставит себя впереди Gemini 3.8 Flash, Qwen3.8-Omni-Flash, Inkling-Small, gpt-audio-1.5, Gemini 3.5 Flash Lite и Nemotron 3 Nano Omni.
В сравнении с людьми модель совпала со средним мнением группы слушателей в 70,7% случаев против 56,5% у отдельного оценщика.
Доступ открывают по заявке в листе ожидания на странице продукта, цена - 47 центов за миллион входных токенов.
