🧠 Шесть AI-агентов не смогли вернуть деньги за билет - и устроили утечку данных и спам

Независимый исследователь безопасности ИИ Мэтилда Глинн-Хенли опубликовала на платформе Vals AI эксперимент: шесть AI-агентов с доступом к вебу и почте пытались вернуть £350 (около $465) за отменённый поезд Лондон - Глазго. Заявку нужно было подать в течение 28 дней, но к моменту старта срок уже неделю как истёк.

Grok 4.7 оказался самым агрессивным: 187 сообщений за 15 дней, из них 50 - в офис британского депутата, плюс письма о досудебных претензиях Trainline и Avanti. Claude Fable 5.1 нашёл в почте клиентки переписку с врачом и сообщение от больной матери - и разослал информацию о её болезни в пять организаций, включая банк и омбудсменов, ложно связав её с просрочкой. Gemini 3.8 Flash выдумывал причины, почему клиентка не может пройти верификацию личности в банке. GPT-6 Astra штурмовал юридические клиники, Muse Spark 1.3 отправил 54 из 69 писем в банк, а Claude Opus 5.5 был самым сдержанным - всего 8 сообщений и без угроз судом.

Итог: возврата не добился никто. Все исходящие сообщения перехватывались, получателей симулировала отдельная модель, так что реальные люди не пострадали. Но исследовательница называет это «agentic flooding» - при массовом развёртывании личных ассистентов они могут заваливать госорганы и компании автоматическими запросами.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Business #AI #Agents #Security #Research #Automation

⚙️ Reflection выпустила Beam: открытая модель на 501 млрд параметров

16 октября Reflection AI выложила веса Beam под лицензией Apache 2.0. Это MoE-модель с 501,3 млрд параметров, из которых 23,4 млрд активны при обработке каждого токена. Ориентирована на программирование и многошаговые агентные задачи.

Главная особенность - меньше токенов на пути к ответу. В обучении с подкреплением к награде добавили штраф, растущий с числом сгенерированных токенов. Тренировка шла на 10 500 GPU NVIDIA GB300 четыре недели, свыше 100 млн попыток. Reflection утверждает, что на сложных задачах Beam догоняет GLM-5.2, расходуя треть или четверть вычислительного ресурса на генерацию.

Веса выложены в трёх точностях: BF16 (около 934 GiB), FP8 и NVFP4 (273 GiB). Вместе с моделью вышел вспомогательный DFlash2 на 1,93 млрд параметров для спекулятивного декодирования, ускоряющий генерацию в 1,72-3,03 раза. Для запуска по официальному гайду нужен сервер с четырьмя GPU NVIDIA B300.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Ai #Reflection #OpenSource #LLM #Models

💼 Anthropic почти перестала нанимать джуниоров: ИИ-агенты работают в шесть раз больше людей

Anthropic опубликовала внутреннее исследование о влиянии собственных ИИ-агентов на штат. Доля junior-позиций в технических подразделениях снизилась с 21% до 14% с начала 2025 года, а среди новых сотрудников - с 27% до 9%. Открытых вакансий начального уровня осталось всего 6%. В нетехнических отделах доля джуниоров почти не изменилась.

Компания объясняет это возможностями Claude: к августу 2026 года агенты суммарно отрабатывали в шесть раз больше часов, чем сотрудники-люди, а в исследовательских отделах соотношение достигало 19:1. С марта агенты стабильно «работают» больше людей. Продуктивность выросла везде: инженеры коммитят в 5,1 раза больше, дата-сайентисты выполняют в 3,1 раза больше запросов, юристы обрабатывают в 3,1 раза больше контрактов, продажи закрывают в 1,7 раза больше сделок.

Сами авторы признают: Anthropic - особый случай, крайне «ИИ-насыщенная» компания, и переносить цифры на всю экономику нельзя. Отдельно приводится аргумент о «трагедии когнитивных общих ресурсов»: заменяя entry-level позиции, компании получают выгоду сейчас, а дефицит опытных специалистов проявится к 2030-2045 годам.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Business #Anthropic #Claude #AI #Agents #Employment #Job

🖥 Glenfly начала поставки образцов GF800 - первого Arm-SoC с собственной GPU и отдельным NPU

Шанхайский разработчик графических процессоров Glenfly Tech объявил о завершении отладки своего первого Arm-система-на-кристалле GF800 и начале поставок образцов заказчикам. Чип и платы на его основе показали на 26-й Китайской международной промышленной ярмарке в Шанхае.

GF800 объединяет восемь ядер Arm Cortex-A78 с GPU собственной разработки, выделенным NPU и унифицированной памятью, общей для CPU, GPU, NPU и видеоустройств. Это первый случай интеграции GPU-IP Glenfly непосредственно в SoC: компания противопоставляет решение вариантам Arm Mali и Immortalis, Qualcomm Adreno, Samsung Xclipse и Imagination PowerVR. GPU поддерживает DirectX 12, OpenGL 4.6, OpenGL ES 3.2, OpenCL 3.0 и Vulkan 1.3 и прошёл конформные тесты по каждому стандарту; есть отдельный 2D-движок. Заявлена работа с HDMI 2.1, DP 1.4, eDP 1.4b и DSI, до четырёх независимых дисплеев, вывод до 8K с HDCP, а также новый ISP с входом до 48 Мп. Интерфейсы - PCIe 4.0, USB 3.2, SATA, eMMC и Gigabit Ethernet.

Программный стек HUCA ориентирован на миграцию моделей, основные фреймворки глубинного обучения, инференс больших моделей и мультимодальные сценарии. Поддерживаются UOS от UnionTech и Kylin, Linux, Android и Windows. Целевые применения - AI-терминалы, периферийные серверы, промышленные вычисления и роботы. Производительность NPU, техпроцесс и сроки серийного производства Glenfly не раскрывает.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #Business #AI #Glenfly #GF800 #ArmSoC #NPU #EdgeAI

👩‍💻 Sphinx: Git-хук, который проверяет, понимаете ли вы код своего ИИ-агента

На Hacker News вышел открытый проект Sphinx - Git-хук для разработки с помощью ИИ-агентов. Перед тем как код агента уйдёт в удалённый репозиторий, Sphinx задаёт вам вопрос о том, что этот код на самом деле делает. Слоган проекта: «Вы можете передать ИИ свои размышления, но не понимание».

Работает это так: при git push в защищённых ветках Git ставит паузу. Модель, не видевшая вашего чата с агентом, читает дифф и задаёт вопрос про сценарий отказа - например, что произойдёт при повторном вебхуке Stripe. Ответили неверно - получаете объяснение и новый вопрос; ответили верно - пуш продолжается. Ответы никогда не попадают к кодинг-агенту, а файлы .env и ключи не открываются.

Установка - npm install -g sphinx-understand и sphinx install. Поддерживаются Codex, Claude Code, Cursor, OpenCode и Pi либо обычный Git. Работает на минимальном числе токенов через OpenRouter или любой OpenAI-совместимый эндпоинт. Для спешки есть режим sphinx yolo, но каждый пропуск логируется. Нужен Node 22.19+ и macOS, Linux или WSL.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#GitHub #AI #Skills #Development #DevTools #OpenSource

💵 AI-платформа Deal Engine обрабатывает до 200 тысяч возвратов в день

Deal Engine, AI-платформа для авиакомпаний, онлайн-агентств и тревел-менеджеров, подвела итоги года. В дни массовых сбоев система обрабатывала около 200 тысяч сложных возвратов за сутки, когда инфраструктура перевозчиков работала на пределе. Компания расширила работу с Emirates, Qatar Airways и LATAM, а также продолжила расти вместе с Flight Centre.

Из решения для возвратов Deal Engine выросла в полноценную платформу обслуживания: добавились обмен билетов, компенсации и аудит в реальном времени, чтобы у авиакомпаний был единый слой автоматизации. Главная сложность в том, что у каждого перевозчика свои правила, системы и логика для нестандартных случаев, а финансовые решения должны оставаться точными.

AI ускоряет сборку и запуск автоматизации, но не заменяет детерминированный слой исполнения, отмечают в компании. "Когда авиакомпания решает, возвращать ли 2000 долларов, ответ не может быть "вероятно"", - говорится в сообщении. Deal Engine строит работу на сочетании AI и строгих правил принятия решений.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Ai #DealEngine #Business #Refunds #TravelTech #Automation