Claude написал 180 млн строк доказательств, проверяя безопасность реального ПО.

Anthropic и Theorem показали подход, который превращает фаззинг-тесты в математические гарантии.

Обычный фаззер перебирает огромное количество входных данных и ищет сбой. Но даже триллионы запусков не гарантируют, что опасный случай найден.

Здесь Claude получает другую задачу: доказать, что выбранный тест не упадёт ни на одном входе размером менее 64 МБ - в рамках заданной модели исполнения.

За несколько недель удалось построить доказательства для 239 точек входа в 123 open-source библиотеках. Проверка идёт на уровне скомпилированного кода RISC-V: Claude пишет доказательство, а Rocq проверяет его корректность.

В процессе обнаружились сотни ошибок. Например, выход за границы памяти в распаковщике, требовавший входа около 20 МБ с редкой структурой.

Это не гарантия отсутствия всех багов в библиотеках. Доказательства покрывают конкретные точки входа и условия: однопоточный статический бинарник, ограниченную память и формальную модель RISC-V/Linux.

Но результат показывает перспективу: вместо бесконечного поиска контрпримеров — проверяемое доказательство конкретного свойства программы.

https://www.anthropic.com/research/formal-verification

MiniMax открыла веса M3.1 Flash - MoE-модели на 428 млрд параметров для программирования и ИИ-агентов.

При обработке каждого токена активируются около 23 млрд параметров. Модель ориентирована на многошаговые задачи: работу с инструментами, разработку ПО и управление приложениями.

Результаты по оценкам разработчика:

- 73,7% на DeepSWE v1.1 — сложные задачи разработки.
- 61,7 на OSWorld V2 — работа с компьютерным интерфейсом.
- 76,2 на BankerToolBench — использование инструментов в банковских сценариях.
- 29,6 на Agents’ Last Exam — комплексные профессиональные задачи.
- 82,2 на CyberGym — воспроизведение уязвимостей.

За эффективность отвечают MiniMax Sparse Attention и DSpark speculative decoding: разреженное внимание и спекулятивное декодирование, ускоряющее генерацию.

Теперь веса можно использовать для собственного развёртывания и независимых тестов. 23 млрд активных параметров сокращают вычисления, но хранить нужно всю модель — это по-прежнему серьёзная нагрузка на инфраструктуру.

Hugging Face: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash

API: https://platform.minimax.io

@ai_machinelearning_big_data

#MiniMax

Китай усиливает контроль над экспортом ИИ. DeepSeek и MiniMax прошли регистрацию и продолжают открывать модели.

По сообщению Reuters со ссылкой на связанный с CCTV аккаунт, компании получили разрешение на зарубежное использование своих моделей.

С 16 октября действует временная предварительная регистрация экспорта технологий, включённых в проект обновлённого контрольного перечня. Среди них - отдельные технологии больших моделей, агентов и вычислительных кластеров.

Публикация весов или кода для скачивания по всему миру тоже может подпадать под экспортные процедуры, если речь о контролируемой технологии.

Но это не всеобщий запрет на китайский open source: окончательный перечень ещё обсуждается, а для общедоступных технологий и открытых моделей предусмотрены исключения и упрощения.

Суть изменения: открытость модели больше не означает отсутствие экспортных формальностей. При этом пример DeepSeek и MiniMax показывает, что регистрация и дальнейшие открытые релизы могут сосуществовать.

https://www.reuters.com/business/media-telecom/chinas-deepseek-minimax-win-approval-ai-global-use-state-media-affiliated-entity-2026-10-23/

Anthropic очень круто адаптировала Claude для iPhone Duo.