✔️ Китай ограничил зарубежные поездки сотрудникам частных ИИ-компаний

Власти Китая ввели обязательное согласование зарубежных поездок для ключевых ИИ-специалистов из частных компаний, включая Alibaba и DeepSeek. Теперь инженерам, исследователям и основателям стартапов требуется официальное разрешение на выезд из страны вместо прежнего уведомительного порядка.

Ведомства формируют ограничительные списки, оценивая фактическую значимость конкретного разработчика для технологической отрасли, а не его должность в штатном расписании.

Ранее государство контролировало перемещения преимущественно чиновников, топ-менеджеров госкорпораций и ученых из стратегических секторов экономики.
bloomberg.com

✔️ В Claude Code появилась система трехуровневой проверки безопасности

Anthropic выпустила плагин Security Guidance для автоматического поиска уязвимостей в Claude Code. Инструмент работает на базе хуков и выявляет баги безопасности в процессе написания кода.

Проверка проходит на 3-х уровнях: при редактировании файлов система ищет опасные паттерны и ошибки использования библиотек; после генерации кода анализирует diff, а на этапе коммита проверяет окружающий контекст.

По данным Anthropic, использование этой системы как предварительного фильтра перед код-ревью снизило количество замечаний по безопасности PR на 30–40%. Расширение доступно в маркетплейсе плагинов Claude Code.
Claude Devs в сети Х

✔️ Grok Build вышел из закрытой беты

xAI открыла доступ к CLI-ассистенту Grok Build подписчикам SuperGrok и X Premium+. На этапе беты инструмент работал только на флагманском тарифе SuperGrok Heavy за $300 в месяц.

Grok Build предназначен для отладки и рефакторинга локального кода. Режим Plan Mode предварительно анализирует весь проект и составляет пошаговый план изменений - кодовая база обновляется только после подтверждения разработчиком.

Инструмент поддерживает MCP, параллельную работу нескольких агентов и режим для сред без графической оболочки. Дополнительно в CLI интегрирована Imagine для генерации изображений и видео напрямую из терминала.
xAI в сети Х

✔️ ElevenLabs выпустила модель Music v2 с функцией инпэйнтинга

Вторая версия модели для генерации музыки получила поддержку перегенерации отдельного фрагмента трека, без изменения всей композиции.

Также добавлена возможность создания сложных вокальных структур, смена музыкального жанра по ходу воспроизведения и интеграция немузыкальных звуковых эффектов.

Модель обучена на лицензированных датасетах, сгенерированные треки разрешены к коммерческому использованию. В ближайшее время доступ к ней откроют через API со сниженной на 50% стоимостью вызовов.
elevenlabs.io

✔️ ИИ-модерация Google удалила архивы японского художника

Автоматическая система модерации Google безвозвратно заблокировала аккаунт японского художника Масахиро Итосуги. Он потерял доступ к Gmail, YouTube и всем файлам в Google Drive.

Внутренний ИИ-алгоритм без предупреждения пометил приватные черновики художника в облаке как недопустимый контент. Апелляция на восстановление доступа была отклонена.

От непредсказуемой модерации, основанной на ИИ страдают не только художники, но и технические специалисты. Ранее в IT-сообществе вызвал резонанс случай конца 2025 года, когда разработчик из Греции лишился всех рабочих файлов на облачном диске из-за ошибочных действий Gemini 3 Pro.
Masahiro Itosugi в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Moonshot AI и госбанк Китая выпустят карту с конвертацией трат в токены

Разработчики Kimi совместно с неназванными государственным банком и платёжной системой открыли предрегистрацию на Kimi Credit Card.

Вместо классического кэшбека держатели карты получат вычислительные квоты платформы Kimi. Баллы за покупки конвертируются в токены для оплаты работы агентов и доступа к платным функциям моделей.

В качестве дополнительных бонусов владельцам карты обещают приоритетный доступ к тестированию новых релизов и приглашения на закрытые мероприятия.

Запуск запланирован на июль 2026 года.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌В DeepMind прикинули пути развития сверхинтеллекта

Исследователи Google вместе с коллегами из нескольких университетов выкатили визионерский доклад, в котором пытаются понять, куда кривая вывезет, когда ИИ достигнет AGI и пойдет дальше в светлое ASI-будущее, отправляя целые коллективы топовых экспертов на обочину истории.

В основе - оценка от Epoch AI: за последние 10 лет эффективный компьют рос примерно в 10 раз за год (и это еще консервативно).

Отталкиваясь от этого, DeepMind выделяет 4 вектора перехода от AGI к ASI, которые вполне могут идти параллельно:

🟢Скейлинг: классическая накачка - больше вычислительных мощностей, огромные массивы данных и рост параметров моделей;

🟢Смена парадигмы: переход на принципиально новые алгоритмы, когда нынешние архитектуры упрутся в потолок;

🟢Рекурсивное самоулучшение: ИИ начинает сам оптимизировать свои алгоритмы, писать код и ускорять собственный R&D;

🟢Мульти-агентные системы: ASI станет результатом взаимодействия множества агентов.

🟡Нюанс в том, что этот праздник могут легко тормознуть

Во-первых, качественные тексты для претрейна и дотюна тупо заканчиваются, а железо и сами исследования дорожают каждый месяц.

Во-вторых, есть так называемый "барьер абстракции". Так как модели учатся на человеческих данных, далеко не факт, что они вообще способны порождать фундаментально новые концепты.

Ну и регуляторы в любой момент могут прийти и заколотить гвозядми инициативу.

🟡Плюс ко всему, даже AGI не станет всезнающей сутью

Его инференс и логика всё равно останутся зажаты законами физики, теорией сложности и математикой (привет проблеме остановки и теоремам Гёделя о неполноте). ИИ не сможет просто по щелчку пальцев выдать нам лекарство от старения или сшить квантовую механику с общей теорией относительности.

Главный вывод в том, что надо готовиться к неопределенности. Да, 57 страниц - именно об этом.

Не будет одной волшебной кнопки и резкого прыжка в матрицу. Нас ждет серия локальных трансформаций, а может статься и так, что AGI окажется просто очередной фичей с импактом не больше, чем у появления смартфона или интернета.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #AGI #ASI #Research #DeepMind

📌 Anthropic предлагает делать самоуправляемые циклы

Команда Claude Code опубликовала в X руководство по loops. Это паттерны, в которых агент повторяет рабочий цикл, пока не сработает условие остановки.

Главная мысль: уходить от ручного режима, где разработчик задаёт направление на каждом шаге, и передавать агенту контроль по нарастающей.

Всего выделяют 4 типа циклов, различая их по способу запуска, условию остановки и степени автономии. Логически получается некая лестница делегирования, где на каждой ступени вы отдаёте агенту очередное полномочие.

🟡Агентный цикл запускается промптом и завершается, когда Claude считает задачу выполненной.

Здесь вы отдаёте агенту проверку. Ручные шаги верификации заполняются вSKILL.md и чем более количественные критерии, тем точнее агент оценивает собственную работу.

🟡 Целевой цикл /goal забирает у вас условие прерывания

Вы описываете, что значит готово, а дальше при каждой попытке Claude завершить работу отдельная модель-оценщик сверяет результат с вашим критерием (скажем, долей пройденных тестов) и возвращает агента к работе, пока цель не достигнута или не исчерпан заданный лимит попыток.

🟡Временной цикл /loop или /schedule берёт на себя триггер запуска.

Это удобно для повторяющейся рутины и при работе с внешними системами (например, дайджест по таскам, реакция на новое ревью или упавший CI).

🟡Проактивный цикл убирает человека из контура.

Рутина срабатывает по событию или расписанию и живёт, пока вы её не выключите. В связке с динамическими воркфлоу агенту передаётся уже сам промпт. Вот этот сценарий уже ближе всего к полной автоматизации.

🟡Дополнительные советы

Не каждая задача требует сложного цикла, начинать стоит с простейшего решения.

Кодовую базу следует держать чистой, а для ревью подключать второй агент. Для этого есть встроенный /code-review.

Контролировать расход токенов чёткими границами: точные условия остановки, подбор модели под задачу (рутину - на модели поменьше и побыстрее, решения с ризонингом - на самой мощной).

Динамические воркфлоу способны породить сотни агентов, так что масштаб лучше проверять на небольшой выборке.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI временно отменила пятичасовой лимит на использование GPT-5.6 Sol и Codex для платных тарифов

После экстремального всплеска нагрузки на серверы OpenAI решили отключить плавающее пятичасовое окно в подписках Plus, Pro и Business и полностью обнулила текущую статистику потребления для всех аккаунтов.

Одновременно с этим инженеры компании повысили вычислительную эффективность модели GPT-5.6 Sol. Теперь она тратит заметно меньше доступного лимита при выполнении аналогичного объема задач.

Точных технических деталей не раскрывают, но оптимизация, вероятнее всего, связана со снижением расхода токенов.

Благодаря апдейту разработчики смогут дольше работать с объемным кодом, прежде чем столкнутся с еженедельными ограничениями, которые по-прежнему остаются в силе.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ ЕС выделит 10 млрд евро на создание семи ИИ-фабрик

Еврокомиссия открыла тендер на строительство ИИ-кластеров с ожидаемым общим бюджетом 30 млрд евро. Из них 10 млрд евро напрямую предоставят фонды ЕС и бюджеты стран-участниц. Финансирование получат 7 дата-центров - в документах они фигурируют как "суперфабрики".

Прием заявок продлится до 12 ноября, победителей объявят в июле 2027 года. По условиям тендера, подрядчики обязаны полностью ввести объекты в эксплуатацию в течение 18 месяцев после подписания контрактов.
wsj.com

✔️ OpenAI запустила программу доступа к флагманским моделям для учёных

Программа ChatGPT for Academic Researchers предполагает, что до 2027 года компания предоставит 100 тысячам учёных доступ к своим топовым моделям. Первые 10 тысяч исследователей получат приглашения этим летом.

Участникам откроют доступ к GPT-5.6 Sol Pro, ChatGPT Work и Codex с расширенным контекстом, увеличенными лимитами и дополнительными кредитами для функции Deep Research. Платформа включает более 75 научных навыков и интегрирована с базами статей, геномными датасетами и вычислительными блокнотами.

Участие отрыто только для профильным специалистам из одобренных OpenAI университетов. Кандидаты обязаны подтвердить академический статус и наличие научных проектов. Одобренный участник может добавить в рабочее пространство до четырех коллег из своего института.
openai.com

✔️ Thinking Machines Lab представила модель Inkling-Small

Стартап Миры Мурати опубликовал веса мультимодальной MoE-модели Inkling-Small на 276 млрд общих и 12 млрд активных параметров. Модель обрабатывает текст, аудио и изображения в окне контекста до 1 млн токенов.

Благодаря дистилляции от флагманской Inkling и обучению с подкреплением, младшая версия превзошла оригинал в кодинге и логическом вывода. Она выбила 80% в бенчмарке SWE-bench Verified и 31,6% в Humanity’s Last Exam.

Веса - на Hugging Face, инференс и файн-тюнинг доступны через платформу Tinker. С учетом стартовой скидки стоимость API составляет от $0,58 для контекста 64K до $1,16 для 256K токенов.
thinkingmachines.ai

✔️ Google выпустила модель Embodied Reasoning 2

ER 2 обрабатывает непрерывные мультимодальные видеопотоки и работает как высокоуровневый планировщик. Архитектура разделяет логику и моторику - пока модель рассчитывает следующий шаг, физические действия выполняют VLA-модели.

Модель анализирует видеокадры в реальном времени, оценивает статус текущего этапа и корректирует алгоритм на лету без перезапуска процесса. ER 2 также поддерживает мультиагентную работу - устройства разного типа могут обмениваться семантическим контекстом для совместного выполнения многошаговых задач в общем физическом пространстве.

Модель доступна через Gemini API и на платформе Google AI Studio. В помощь начинающим опубликованы примеры того, как настроить модель и заставить её выполнять задачи в области физического ИИ.
blog.google

✔️ Liquid AI выложила веса двунаправленных энкодеров под CPU

Стартап опубликовал веса двунаправленных энкодеров LFM2.5-Encoder на 230M и 350M параметров. Модели базируются на архитектуре LFM2, оптимизированы для запуска на CPU и поддерживают контекст до 8К токенов. Основные сценарии применения - классификация, маршрутизация и токен-уровневые операции.

По итогам 17 тестов, старшая версия на 350M заняла четвертое место из 14. По словам Liquid AI, при полной загрузке окна в 8192 токена модель 230M выполняет forward pass на CPU за 28 секунд - в 3,7 раза быстрее ModernBERT-base.
Код и веса - на GitHub и Hugging Face.
liquid.ai

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Белый дом разработал регламент оценки новых моделей

Власти США отчитались о создании добровольного регламента тестирования новых моделей. Документ дает правительству и доверенным партнерам 30-дневный доступ к системам до их публичного релиза.

Содержание регламента, сроки внедрения и список допущенных к аудиту лиц не опубликованы. Эксперты рассчитывали, что администрация представит прозрачную структуру взаимодействия разработчиков с государством, включая требования к кибербезопасности, защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности на время проверок.

По данным источников, на ближайшей закрытой встрече Белый дом обсудит новые стандарты с представителями ИИ-компаний.
axios.com

✔️ Apple ввела 30-дневный кулдаун на баг-репорты из-за ИИ-спама

Компания ограничила прием баг-репортов из-за спама, сгенерированного языковыми моделями. С июня компания лимитировала количество одновременных отчетов и ввела месячную паузу для ИБ-исследователей.

Ограничения затронули легитимных специалистов. Итальянский стартап Bynario заявил, что за 3 недели нашел более 50 уязвимостей в macOS с помощью ChatGPT, включая цепочку повышения привилегий до полного контроля над устройством. Из-за ограничений команда не смогла передать все данные.

Сама Apple активно использует LLM для аудита безопасности. В последних патчах компания закрыла в 5 раз больше уязвимостей по сравнению с предыдущими релизами.
ft.com

✔️ Google отменила релиз мобильного приложения AI Studio

Компания отказалась от планов по выпуску отдельного клиента для iOS и Android, несмотря на 800 тысяч предварительных регистраций. В Google пришли к выводу, что заставлять аудиторию скачивать еще одно приложение нецелесообразно.

Вместо этого кодинг-инструменты Studio интегрируют в базовую версию Gemini. Пользователи смогут описать нужный функционал в формате обычного диалога, после чего чат-бот самостоятельно напишет приложение. Ожидается, что эта опция станет доступна как на мобильных устройствах, так и на десктопах, хотя точные сроки запуска пока не раскрываются.

Веб-версия Google AI Studio продолжит работу и развитие.
Google AI Studio в сети Х

✔️ Microsoft выпустит единый суперапп для всех сервисов Copilot

CEO компании Сатья Наделла подтвердил разработку универсального приложения, релиз которого запланирован в этом году. Новая платформа соберет под одной крышей диалоговые интерфейсы, кодинг-ассистентов и автономных агентов. Ожидается, что решение покроет задачи как обычных пользователей, так и корпоративного сектора.

По словам Наделлы, концепция Copilot стремительно эволюционирует из обычного чат-бота в цифрового коллегу и уже близка к формату полноценного автопилота. Интеграция всех этих сценариев в единый продукт должна начаться уже в текущем квартале.

Этот анонс официально подтверждает недавний инсайд, в котором сообщалось, что Microsoft готовит масштабный хаб, связывающий базовый чат-бот, GitHub Copilot, Copilot Cowork и Autopilot.
theverge.com

✔️ Sakana AI представила модель для японского рынка

Модель под названием Namazu на базе Kimi K2.6 дообучена на закрытых данных под локальные бизнес-задачи с фокусом на японский контекст. В бенчмарке FairPoliticsQA файнтюн поднял результат с 34,10% (Kimi) до 56,30% (Namazu) при сохранении показателей родительской модели в логике и кодинге.

Стоимость токенов составляет $0,95 за 1 млн на входе и $4 на выходе. Внешние инструменты тарифицируются отдельно: вызов веб-поиска обойдется в $7 за 1000 обращений, среда выполнения кода - в $0,12 за час. API Namazu полностью совместим со стандартом OpenAI.

Из-за необходимости соблюдать GDPR модель недоступна в ЕС, Великобритании и Швейцарии.
sakana.ai


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

👣 Google внезапно объяснила, почему Go может стать главным языком эпохи AI-кодинга

Код теперь пишется слишком быстро. Агент за несколько секунд может выдать сотни строк, переписать пакет или собрать целый сервис.

Проблема сместилась туда, где автоматизация пока не спасает: всё это нужно прочитать, проверить и потом годами поддерживать. Именно на этом Google строит свежий аргумент в пользу Go.

Go изначально проектировали для больших команд и долгоживущих кодовых баз. Поэтому здесь почти невозможно устроить соревнование по синтаксическим фокусам.

gofmt приводит код к одному виду, стандартная библиотека закрывает огромный пласт задач, а компилятор быстро ловит выдуманные методы, неправильные типы и другие типичные ошибки LLM.

Сгенерировал код, запустил компилятор и тесты, получил ошибку, исправил, повторил.

Рядом уже лежат fuzzing, govulncheck, gopls, go fix, профилирование и tracing. Агенту не приходится каждый раз собирать собственный зоопарк инструментов.

Есть и менее очевидный бонус. Go-код в разных проектах обычно выглядит похоже.

Меньше вариантов выразить одну и ту же конструкцию, меньше сюрпризов при ревью, проще заметить галлюцинацию модели или странную зависимость.

Для мира, где код начинают генерировать в огромных объёмах, такая предсказуемость становится очень дорогим преимуществом.

Получается забавно: Go долго критиковали за синтаксис, жёсткие правила и отсутствие лишней магии. А теперь именно эти качества неожиданно делают его одним из самых удобных языков для работы с coding agents.

https://developers.googleblog.com/why-go-is-an-ideal-language-for-ai-assisted-software-engineering/

#Golang #Go #AI #Programming #AIAgents

@Golang_google

✔️ Хакеры использовали ИИ для атаки на энергетические и государственные системы Тайваня

Тайваньское Министерство цифровых технологий и израильская ИБ-компания Dream заявили об атаке, в которой злоумышленники использовали ИИ. Инцидент произошел в июле 2026 года.

По их данным, за основу хакеры взяли открытую модель и переделали ее в агента, ведущего атаку самостоятельно. Название модели не сообщается.

Часть действий хакеры выполняли сами, а агент, по описанию исследователей, работал не как обычный скрипт, а скорее как слаженная команда специалистов, подхватывая и дополняя ручные действия.

Под удар попали Управление по ядерной безопасности и минимум семь энергетических компаний. Всего были скомпрометированы 85 учетных записей сотрудников и похищено больше 2500 записей с кадровыми данными.

Затронуты ли технологические системы ядерных объектов или только административный контур, не уточняется.

Организаторов власти официально не называют. Эксперты Dream сообщили, что во внутренней переписке злоумышленников встречалось упрощенное китайское письмо, и связывают атаку с КНР.

В ответ Тайвань обновил протоколы защиты и усилил мониторинг инфраструктуры. Комментария китайской стороны по поводу инцидента пока нет.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Nvidia покупает Hugging Face

Сумма сделки - $12,9 млрд. По данным инсайдеров, стороны находятся на стадии оформления, официальных комментариев от обеих компаний пока нет.

Переговоры ускорились после того, как Hugging Face получила предложение о поглощении от другого неназванного игрока и привлекла банк для оценки спроса.

Для Nvidia это выход за пределы железа и прямой контроль над площадкой, через которую расходится и разрабатывается основная масса открытых моделей. Ровно поэтому сделка почти наверняка заинтересует антимонопольные органы.
theinformation.com

✔️ Бигтех подписал открытое письмо об ИИ в кибербезопасности

OpenAI, Microsoft, Google, Anthropic, AWS, Cisco, CrowdStrike и еще около сотни компаний призвали защищать критическую инфраструктуру от атак, написанных с помощью ИИ, - тем же ИИ.

Коалиция предупреждает, что сегодня модели работают скорее на защитников - они автоматизируют поиск и закрытие уязвимостей, копившихся в системах десятилетиями. Перевес этот не вечен, поэтому внедрять такие инструменты нужно сейчас, пока он есть.

Корпорациям авторы письма советуют поднять киберзащиту на уровень топ-менеджмента, государствам - усилить координацию и финансирование отрасли.
openai.com

✔️ Anthropic встроила браузер в Claude

Через боковую панель Claude сам открывает сайты, читает страницы, кликает по элементам и заполняет поля. Пригодится, когда нужно снять цифры с дашборда, у которого нет API, или заполнить форму.

Работает это в изолированной среде - вкладок, закладок и паролей пользователя Claude не видит. Авторизацию можно перенести из Chrome, Edge или Firefox, но точечно - сессия привязывается к конкретной странице, а не отдается целиком. Почтовые клиенты и банковские сайты закрыты наглухо.

Функция появится на этой неделе у подписчиков Pro, Max, Team и Enterprise. Если нужно работать с уже открытыми вкладками, Anthropic советует расширение для Chrome.
claude.com

✔️ Google обновила Gemini Omni Flash до 1.1

Видеомодель умеет как генерировать, так и редактировать. Сцену выдает длиной до 40 секунд, опираясь на 10 секунд предыдущего видеоряда. На вход принимает текст, звук, изображения и видео.

Появилось ручное задание первого и последнего кадра, плюс черновой режим - он на 60% быстрее и втрое дешевле обычного, а понравившийся результат потом поднимается до 4K.

Секунда видео стоит 3 цента в 360p и 30 центов в 4K. Все, что генерирует модель, помечается невидимым знаком SynthID.

Модель доступна в Google AI Studio и через Agent Platform API, а подписчикам AI Plus, Pro и Ultra - еще и в Google Flow и приложении Gemini.
blog.google

✔️ ИИ-агент Instinct хайпует среди инвесторов Кремниевой долины

Стартап Spear Street Technology закрывает раунд на 250 млн долларов при оценке в 2,5 млрд. Ведут раунд Benchmark и Index Ventures. Основатель - 23-летний Ноа Шинн, автор метода Reflexion, до этого работавший в Sierra.

Instinct он делает как персонального агента, которого не нужно настраивать. Чтобы тот управлял компьютером, разбирал почту, бронировал билеты и проводил платежи, достаточно написать ему сообщение или позвонить голосом.

Первые тестировщики называют его "OpenClaw для обычных людей".

При этом продукт в закрытой бете, выручку и число пользователей стартап не раскрывает.
wsj.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml