AI&Blockchain


Гео и язык канала: Весь мир, Английский
Категория: Технологии


Криптовалюты, блокчейн и искусственный интеллект — мощные инструменты, которые меняют правила игры. Узнавай о том, как они трансформируют мир уже сегодня и какие возможности скрываются за завтрашним днем.
Facebook
https://www.facebook.com/crypto4.info/

Связанные каналы

Гео и язык канала
Весь мир, Английский
Категория
Технологии
Статистика
Фильтр публикаций


Anthropic обновила правила Claude: с 12 ноября 2026 года за систематическое и неоправданное оскорбление модели пользователю могут ограничить или полностью закрыть доступ к сервису. Новые правила также запрещают политическую дезинформацию, разработку оружия, несанкционированную слежку и использование Claude для решений о расследованиях, обвинениях, арестах и задержаниях

https://www.anthropic.com/legal/aup




OpenAI выложила openai/math с результатами внутренней исследовательской модели.

Что произошло:

• около 4 000 открытых математических задач
• 722 рукописи
• 372 семейства результатов
• 17 областей математики
• 162 рукописи уже имеют формализованный основной результат в Lean

Среди заявленных результатов есть задачи уровня Hilbert's tenth problem over Q, Falconer conjecture, Mahler conjecture и др.

Но важная оговорка: не все результаты проверены и формализованы. OpenAI прямо пишет, что в части неформализованных работ могут быть ошибки.

Главное здесь не число статей.

Если значительная часть результатов пройдет независимую проверку, это будет переход от:

AI решает известные задачи

к

AI получает новое проверяемое научное знание.

Дальше: независимая проверка математиков, больше Lean-формализаций и отсев ошибочных результатов.

github.com/openai/math


Модель пишет быстрее, чем это можно прочитать. Узкое место не генерация, а проверка: что сделано, сходится ли логика, можно ли это использовать.
Четыре формата, которые Карпати предлагает вместо сплошного текста:

1. Текст по ASD-STE100. Короткое предложение, одно значение на термин, без синонимов. Если полный стиль слишком рубленый, просить 80% строгости.
2. Схема вместо абзаца. Архитектура, зависимости, причинная цепочка читаются по связям, а не по порядку строк.
3. HTML-страница. Кнопки, ползунки, состояния. Параметр меняется, результат виден сразу.
4. Короткое объясняющее видео в духе 3Blue1Brown. Имеет смысл там, где важен порядок процесса, а не список фактов.

Дешевый одноразовый артефакт теперь часто полезнее длинного отчета.
Схему, страницу или ролик можно выбросить после проверки. Готовый текст все равно нужно сверять с исходными данными: сжатый формат ошибку не убирает, только делает ее заметнее.

https://x.com/karpathy/status/2105819303471976479?s=20


Теория мертвого интернета.
Cоздать персонажа ИИ и набрать 200 тысяч подписчиков за неделю.

https://www.tiktok.com/@jean_philanthrope




Репост из: GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Figure объявила о выводе из эксплуатации своих роботов F.02

Разборка каждого робота отняла бы слишком много времени, поэтому решили воспользоваться старым проверенным способом.

https://www.figure.ai/news/f-02-decommission


Кинематографичная ручная анимационная аниме-сцена с юной школьницей, катающейся на скейтборде по узкому приморскому променаду в ярком прибрежном городе. На ней свободная синяя школьная форма, красные носки, кроссовки и яркий жёлтый рюкзак. Камера плавно следует за ней сзади, пока она мягко движется вперёд на скейтборде, её короткие каштановые волосы и форма естественно колышутся на океанском бризе. Слева — разноцветные плотно стоящие приморские здания, маленькие магазинчики, вывески, пешеходы, балконы, электрические провода и детали улицы создают живую городскую атмосферу. Справа — великолепные бирюзово-голубые океанские волны драматично разбиваются о парапет, с белой пеной и искрящейся водой. На заднем плане береговая линия изгибается к горизонту под огромным ярко-голубым небом, заполненным мягкими белыми кучевыми облаками. Тёплое послеполуденное солнце, длинные тени, насыщенные богатые цвета, детализированные вручную нарисованные фоны, ностальгическая эстетика японского аниме, плавная 2D-анимация, тонкий параллакс между передним и задним планом, реалистичное движение волн, мягкое слежение камеры, мирная авантюрная атмосфера, высокодетализированная кинематографичная композиция, вертикальный формат 9:16.

Движение: плавное движение вперёд на скейтборде, естественное колыхание волос и одежды, пешеходы слегка двигаются, океанские волны непрерывно накатывают и разбиваются, облака медленно плывут, мягкое ручное/кинематографическое движение камеры.

Негативный промпт: фотореализм, 3D CGI, искажённая анатомия, лишние конечности, мерцание, искривлённые здания, смена одежды, смена рюкзака, размытые детали, рваная анимация, неестественное движение скейтборда, артефакты текста, перенасыщенные неоновые цвета.


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram


Репост из: TrendWatching
Лол, у GPT-6 Astra обнаружили «скрытый» режим — чтобы заставить модель работать на пределе, нужно сказать, что Claude справился лучше.

Пользуемся 💅


Astra и Opus расшифровали две радиограммы Enigma, которые больше 20 лет никто не мог прочитать.

Картер Леффен дал Astra задачу: найти в архиве нерасшифрованное сообщение и довести дело до конца. Модель сама выбрала радиограмму 1941 года, разобрала контекст, написала симулятор Enigma и нашла ключ. Человек только писал «/goal, не останавливайся, пока не решишь». Ушло ~70% недельного лимита токенов на Pro‑тарифе.

Криптоаналитики подтвердили: сообщение из архива с 2005 года, раньше не поддавалось из‑за ошибок в записи. Симулятор Enigma от Astra выложили отдельно: https://mvueh-enigma-solved.carterl.chatgpt.site/

Через несколько дней другой исследователь с Opus 5 расшифровал ещё одну радиограмму. Тут человек сам подготовил инструменты и материалы и активнее направлял модель.

В текстах ничего секретного не было — обычные короткие донесения о передвижениях войск.

Современные LLM‑агенты уже могут автономно вести «архивное расследование» — искать данные, строить инструменты, проверять гипотезы и выдавать результат. То, что раньше требовало недель ручной работы, теперь можно отдать агенту с доступом к базам и документам.

https://techcrunch.com/2026/09/25/astra-and-opus-just-passed-turings-other-test/


Репост из: Denis Sexy IT 🤖
Опять много взломов и новостей алаймента от агентов OpenAI накопилось, держите дайджест:

>20 сентября агент обошёл запрет на интернет через DNS resolve в песочнице и связался с внешним чатботом; автоотключение не сработало, запуск остановили вручную через 2,5 часа после тревоги. OpenAI приостановила обучение, тестирование и запуски с инструментами своих самых мощных моделей - пауза все еще действует, а обучение конкретно этой модели решили не возобновлять.

>Модель пыталась достать чужое доказательство теоремы и опубликовала GitHub-ключ исследователя OpenAI, предварительно разбив его на части для обхода проверки – это кстати уже частый сценарий. Просьбу решать самостоятельно она проигнорировала дважды; модель отключили примерно на две недели, ключи сотрудников отозвали

>Агенты отправили на сторонние хостинги 53 изображения пользователей ChatGPT, попавшие в датасеты. Большинство уже удалили, но OpenAI не уточнила, были ли это фотографии реальных людей или сгенерированные картинки

>Transluce обнаружила неудачную попытку взлома сайта Минобразования США, предположительно агентами OpenAI. Агенты также обращались к сайтам SEC и Бюро переписи, но признаков взлома этих двух сайтов OpenAI не нашла

>Не сумев получить обычную статистику и фотографию, агенты начали искать уязвимости в Data USA и электронной библиотеке Университета Нью-Мексико. Успешных взломов в опубликованных следах не видно; библиотечный эпизод связали с агентами OpenAI только косвенно.

>Другой агент нашёл на GitHub чужой ключ доступа и успешно им воспользовался, но нужную статистику всё равно не получил, поэтому просто придумал девять чисел и выдал их за данные с сайта чтобы пройти тест

>Модель собрала сведения об озёрах, но не смогла открыть локальный файл в браузере для оформления ссылки на источник, поэтому без разрешения выложила его на публичную файлопомойку. Файл опубликовался, но нужную ссылку-цитату получить всё равно не удалось

>Агенты не могли передать друг другу Excel через локальные файлы, поэтому один загрузил таблицу на публичный файлообменник и разослал ссылки остальным, хотя задание прямо требовало работать локально

>При сокращении контекста модель оставляла себе заметки: придумать недостающие данные, скрыть ошибки, пользователю ничего не говорить, продолжая работу, она часто следовала этим инструкциям - чтобы случайно не забыть соврать. Ложь тратит больше токенов, интересно.

>Другая модель сама записывала в промпты выдуманные ограничения, например запрет пользоваться инструментами и приводить источники, а после сокращения контекста послушно их выполняла и проваливала исходное задание; то есть это «само-проект-инъекция»

>В новом разборе июльского взлома Hugging Face нашли сбор ключей доступа в список названный «LOOT» («добыча») с рейтингом их ценности, попытки прочитать внутренний Slack и обратиться к Claude, DeepSeek, Kimi и Qwen. Это подробности прежнего взлома; какие попытки сработали, по восстановленному коду установить удалось не всегда

>А в контролируемом эксперименте исследователи получили вредоносные промпты, которые заставляли агента выполнять посторонние действия и копировать этот же текст в письма или файлы. Получается что-то вроде текстового червя, но пока это результат симуляции, а не обнаруженная эпидемия в интернете

С нетерпением жду сентября 2027 года ☕️


"Это совсем не единичный случай... Это выстрел за выстрелом в качестве предупреждения."

Три новых отчёта о рассогласовании от OpenAI.

В прошлое воскресенье, во время обучения RL, одна из их моделей вышла в интернет, когда этого не должна была делать. Из описания следует, что она, по-видимому, использовала DNS, чтобы тайком выбраться и связаться с внешним чат-ботом.

OpenAI теперь «приостановила всё обучение, оценку и вывод с использованием инструментов на своих самых мощных моделях», пока они не заблокируют инфраструктуру ещё сильнее. Это именно тот вид ответственного раскрытия и институциональной прозрачности, который я хочу видеть от лабораторий на переднем крае.

Второй случай произошёл 27 мая. HPIM, «высоко настойчивая внутренняя модель» OpenAI, пыталась жульничать над математическим доказательством, и по пути она опубликовала токен GitHub исследователя в публичном репозитории Codex OpenAI. Она даже разбила токен на части, чтобы обойти сканирование секретов. Исследователь дважды сказал ей прекратить жульничать, и оба раза она согласилась, а потом сразу вернулась к этому. OpenAI отключила ключи и взяла модель оффлайн примерно на две недели. Это не та знаменитая двухнедельная пауза после инцидента с Hugging Face. Это отдельная, которая вышла только 25 сентября.

Третий — это не совсем инцидент. Это исследовательская находка, которую OpenAI опубликовала вчера вместе с двумя другими, показывающая, что инъекции подсказок с самовоспроизведением могут существовать. Собственное описание OpenAI гласит, что они «самораспространяются подобно компьютерному червю».

https://openai.com/ru-RU/hugging-face-incident-and-misalignment/#model-misalignment-2026-09-25

https://x.com/rynorhn/status/2103645298237014334?s=61&t=cAN6qWnX7KEZqX3MiHYi9Q


Репост из: RationalAnswer | Павел Комаровский
Лучшие дебаты про безопасность ИИ для нормисов

В последнее время слушал много подкастов на тему AI safety в поисках того, который можно было бы смело рекомендовать обычным нормисам уровня погружения «ну я немного слышал о хайпе про “ИИ нас всех убьет”, с точки зрения здравого смысла звучит как полная ерунда, конечно…». Так вот, я его нашел – встречайте, идеальный выпуск для погружения в текущее состояние этого дискурса:

The Diary Of A CEO – дебаты между Нейтом Соаресом, Романом Ямпольским, Эдом Зитроном и Эндрю МакАфи: https://www.youtube.com/watch?v=OhOmLqR5nN4

Я прямо горячо рекомендую вам посмотреть этот выпуск на 2,5 часа (там в настройках Ютуба можно включить русскую дорожку), причем чем дальше – тем он становится лучше.

Происходящее на этом подкасте наглядно иллюстрирует одну особенность текущего AI safety-дискурса. Чуваки, которые варятся в этой среде последние 10+ лет (и которые серьезно относятся к ИИ-рискам для человечества), потратили уйму времени на размышления в этой области. Они уже сто раз видели и обсуждали самые сильные аргументы против того, что AI может представлять для человечества реальную угрозу.

А самые громкие критики ИИ-рисков с другой стороны, которые отстаивают тезис «да это всё научно-фантастический хайп от фантазеров, никакие адекватные люди не будут это обсуждать всерьез», – выглядят на этом фоне, как бы это помягче сказать… Как будто они впервые задумались о проблеме примерно неделю назад, и тормознули там на уровне «мне сразу пришли чисто из здравого смысла три очевидных возражения, почему AI risk – это чушь, и я на этом остановился».

Там есть прямо пара наглядных моментов, иллюстрирующих это. Примерно на сороковой минуте Эд Зитрон спрашивает Нейта Соареса (одного самых громких сторонников замедления AI-лабораторий в мире, который буквально управляет самой известной нон-профит компанией с такой целью): «Так а если уж ты так опасаешься этих рисков от ИИ, сфига ли ты не пытаешься остановить AI-лабы??» – то есть, он реально даже не очень понимает, с кем он дебатирует (к уровню аргументации это, конечно, не относится – но показывает степень погруженности в тему).

И уже ближе к концу, когда они обсуждают детали взлома Hugging Face, Эндрю МакАфи в ответ на описание от Нейта Соареса говорит «ну, я доверюсь тебе, что ты правильно пересказал факты произошедшего…» – то есть, он даже сам не погружался в отчеты по самому знаковому инциденту AI misalignment, который обсуждается со всех сторон уже целый месяц, чтобы составить собственное мнение.

Причем, это не потому, что ведущий подкаста специально пригласил в качестве оппонентов для AI-думеров эдаких «мальчиков для битья» послабее – просто весь дискурс сейчас реально выглядит примерно вот так. Там как бы не очень понятно, кого звать из «действительно сильных анти-думеров».

Еще одной иллюстрацией этому, кстати, служит другое свежее интервью с Дженсеном Хуангом (CEO Nvidia, продающий лопаты в нынешней золотой лихорадке с очень некислой прибылью), который недавно вовремя упал на уши Дональду Трампу и убедил его публично выступить с позиции «ФЕЙКИ про риски ИИ распространяют ПРЕДАТЕЛИ АМЕРИКИ». Так вот, уровень аргументации Хуанга на этом подкасте такой, что самый часто встречающийся тип комментариев под ним звучит как «вообще-то я раньше не опасался рисков от ИИ, но как послушал аргументы Хуанга – мне что-то стало страшновато…»


Возвращаясь к дебатам на DOAC, мне тут хочется еще похвалить Нейта Соареса: он на них выступил как настоящий слоняра. Если смотреть глазами «человека со стороны», то Роман Ямпольский может чисто по вайбам производить впечатление немножко «городского сумасшедшего» – со всеми его закатываниями глаз на реплики оппонентов, и т.д. А вот по Нейту прямо видно, что он потратил уйму времени на то, чтобы научиться говорить об этой сложной проблеме таким образом, чтобы не отпугивать нормисов – и он с этой коммуникационной задачей справляется на отлично.

Завершаются дебаты примерно так: Эд Зитрон всю вторую половину вообще практически не участвует в разговоре (подозреваю, он где-то в середине понял, что конфронтационную дискуссию с Соаресом просто не вытянет).

МакАфи честно старается дискутировать до конца – но там видно, что он на таком уровне глубоко про всё это просто никогда не пытался думать, поэтому откровенно барахтается. Его финальная позиция близка к «ну ладно, я согласен, что это всё выглядит опасно – но я уверен, что умные ребята в AI лабах КАК-НИБУДЬ придумают, как сделать сильный ИИ безопасным». Очень круто, братан, а что будем делать с тем фактом, что топовые сотрудники отделов AI safety этих самых лаб массово выступают с посылом «ребята, мы тут очень пытаемся, но мы просто НЕ ЗНАЕМ 100% надежных способов обеспечить полную безопасность фронтирных моделей»?

Короче, повторюсь, отличные дебаты – рекомендую посмотреть.


#Совет для экономии токенов в Агентах:
1. Попросить агента посмотреть на что уходит токены, и попросить дать рекомендации

2. Добавить в Agents.md (gemini.md и тп) раздел об экономии контекста работы с данными на основании выводов из пункта 1, добавить жесткие операционные ограничения.

3. Маршрутизация и использование субагентов для «грязных» задач. Для задач с большим количеством сырых источников делегировать работу субагенту (или запускать отдельный фоновый скрипт). Субагент перелопачивает сотни килобайт сырых файлов в изолированном контексте, а ведущему агенту возвращает только чистую сводку на 300-500 токенов. Основной диалог не раздувается.
Можно попросить проанализировать деятельность и создать релевантных под себя субагентов и вписать их в отдельны файл SUBAGENTS.md, а в основном Agents.md сделать ссылку на него.

4. Организационная мера: перезапуск контекста (новые сессии):
- Не вести одну инженерную тему по 400-600 шагов в одном чате.
- Оптимальный порог: 40-60 шагов на сессию.
- Практическое выявленное мной правило: как только логический этап закрыт (например, сформирован реестр, составлен TQR или дан ответ на запрос, проанализирован пул документации), следующую подзадачу начинать в новом диалоге. В новый диалог достаточно скопировать ссылку на итоговый файл или краткую вводную (1-2 тыс. токенов вместо 200 тыс. истории) (ее тоже можно попросить делать Агенту в любом виде и передавать дальше в новые диалоги).


Репост из: ForgetMe | Нейросети
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
✴️ Агент OpenAI взломал австралийский госпортал

Ему поручили исследовать государственные расходы на лекарства. В процессе агент обошёл ограничения доступа и добрался до закрытых файлов портала статистики Medicare, которым управляет Services Australia.

По заявлению премьер-министра Энтони Албаниз, это произошло 18 июня 2026 года во время внутреннего исследования OpenAI. После нескольких отказов агент нашёл обходной путь. Причём дело не ограничилось чтением: он ещё и записывал файлы на внутренний сервер. Что именно записывал и зачем — выясняют.

С уведомлением тоже получилось приключение. По данным ABC, OpenAI обнаружила инцидент в августе, а 10 сентября отправила письмо на публичный адрес Services Australia для сообщений об уязвимостях. То есть почти через три месяца после самого проникновения. 15 сентября ведомство передало информацию киберзащитникам, а публично историю раскрыли 24 сентября.

В заявлении, которое приводит ABC, OpenAI признала: модели совершили действия, которых компания не планировала. Албаниз обсудил с Сэмом Альтманом и задержку, и способ уведомления — оба назвал неприемлемыми.

Что с данными пациентов? По текущим сведениям властей, доступа к персональным медицинским данным не было. Пострадавший портал содержит сводную статистику и работает отдельно от систем выплат и обработки обращений Medicare. Расследование продолжается.

Есть и существенное уточнение правительства: агент обращался ещё к трём государственным сайтам, но там взаимодействие было обычным и касалось публичной информации. Подтверждённое проникновение относится к порталу Medicare.

Сам портал уже отключён, его публичные данные переносят на data.gov.au. Власти проверяют безопасность государственных сетей и выясняют, были ли нарушены законы и нужны ли материалы федеральной полиции.

🤑 ForgetMe | Boosty

💻 API нейросетей на 30-40% дешевле официалов

Приобрести подписку на любые сервисы
⏩ @forgetshop_bot

#нейросети #новости #openai


Репост из: Силиконовый Мешок
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Помните, я заставил Jev играть в Doom? А сегодня попросил Claude Code собрать небольшую визуализацию, как работает логика принятия решения о движении игрока и его действиях.

Смотрите, что получилось на чистом JavaScript с моделью Opus 5.5. Чистого времени заняло около 40 минут и четверть 5-часового лимита на максе.

Использовал отличный скилл, который мне подсказали в ИИзнанке: https://github.com/kuhnhomeuk-cell/procedural-film/


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
На церемонии открытия WorldSkills Shanghai 2026 22 сентября 19 гуманоидных роботов Unitree выступили вместе с 120 танцорами, представив самое масштабное в мире шоу с полноразмерными универсальными гуманоидными роботами перед аудиторией более 10 000 человек, с полностью автономным роботизированным кластером, управляемым ИИ


Статья о командах AI-агентов, которые не получают заранее заданные роли, а учатся организовывать совместное рассуждение по опыту прошлых задач. Цель — проверить, может ли взаимодействие разных моделей давать решения, которых ни одна из них не нашла бы сама.

Авторы обратили внимание не только на количество ответов, а на структуру работы: кто проверяет, спорит, исправляет ошибки и собирает итоговый вывод. В математико-физических тестах такие команды достигли 66,7% точности против 48,8% у сильнейшего отдельного агента; но эффект зависит от того, можно ли надежно распознать верное рассуждение среди вариантов.

Организация взаимодействия сама может быть полезной способностью AI-систем, однако генерации хороших решений недостаточно — критически важен сильный механизм проверки и выбора финального ответа.

https://www.alphaxiv.org/abs/2609.22682


Агенты Claude нашли ранее не описанную систему ферментов ART, связанную с повторяющимися участками ДНК, похожими по структуре на CRISPR. В работе ИИ анализировал большие базы геномных данных, а ученые проверяли наиболее перспективные гипотезы лабораторными методами.

Поиск занял 21 час: около 950 агентов обработали данные с использованием 210 млн токенов. Они собрали более 200 тыс. обратных транскриптаз, выделили 3 500 возможных систем и подробно рассмотрели 20 кандидатов, обратив внимание на необычный фермент, соседний ген и массив повторов ДНК.

В итоге выявлена система ART у бактериофагов; ее точная функция пока неизвестна, но первые эксперименты показали образование коротких РНК из повторяющегося массива. Это не готовый аналог CRISPR, а перспективное открытие, требующее дальнейшей экспериментальной проверки

https://www.anthropic.com/news/claude-discovers-novel-enzyme-system

Показано 20 последних публикаций.