Perplexity Computer — автономный агент, который пишет и запускает код, просматривает веб и подключается к внешним сервисам. Он работает на инфраструктуре Perplexity с аттестацией SOC 2 Type II (2026) и наследует корпоративные функции безопасности: SAML SSO, аудит-логи и гранулярное администрирование.
Каждая задача Computer выполняется в изолированной Firecracker microVM с собственным ядром Linux, изолированной файловой системой и частным сетевым пространством. Песочницы автоматически приостанавливаются при бездействии и уничтожаются после сессии. Данные хранятся отдельно от среды выполнения в разных VPC, связь — через зашифрованный HTTPS.
Для защиты от prompt injection используется четырёхуровневая архитектура и модель BrowseSafe. ML-классификаторы сканируют внешний контент до того, как агент начнёт действовать. Подозрительный контент блокируется. Системные промпты инструментов содержат явные ограничения, а внешние данные помечаются как ненадёжные.
Для Enterprise-клиентов доступны аудит-логи с интеграцией в Splunk, Azure Sentinel и Datadog, контроль доступа к коннекторам (Gmail, Outlook, Slack, GitHub, Notion, Snowflake, Databricks, Salesforce) и биллинговые лимиты на пользователя.
#Ai #Perplexity #Enterprise #PromptInjection #Sandbox
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Инженеры Cloudflare обнаружили редкий баг в ClickHouse, который вызвал критическое замедление пайплайна выставления счетов. Проблема проявилась после миграции одной из крупнейших таблиц на новую схему партиционирования с поддержкой per-tenant retention.
Команда перевела таблицу Ready-Analytics (более 2 PiB данных, миллионы строк в секунду) с партиционирования по дням на схему (namespace, day). Это позволило гибко управлять сроками хранения для разных команд. Однако через два месяца после rollout биллинговые джобы начали не укладываться в дедлайн.
Стандартные метрики — I/O, память, количество прочитанных партов — были в норме. Зависимость обнаружилась только при анализе времени выполнения запросов относительно общего числа партов в кластере. Корнем проблемы оказалась lock contention на этапе query planning: при росте числа партов планировщик ClickHouse тратил всё больше времени на захват блокировок, хотя сами запросы не стали тяжелее.
Инженеры написали патчи, устраняющие узкое место. Детали исправлений и полная история расследования — в блоге компании.
#Business #Cloudflare #Security #Bug
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😭1
Финансовые компании сталкиваются с уникальными вызовами при внедрении бизнес-ИИ: они работают в строго регулируемой среде, где данные обновляются ежесекундно. Успех агентного ИИ (Agentic AI) здесь зависит не столько от сложности системы, сколько от качества, безопасности и доступности данных. По данным Gartner, более половины финансовых команд уже внедрили или планируют внедрить агентный ИИ.
Автономный ИИ усиливает как сильные, так и слабые стороны данных. «Агентный ИИ увеличивает влияние самого слабого звена — доступности и качества данных», — отмечает Стив Мэйзак, глобальный управляющий директор Elastic. Для быстрого и контролируемого развертывания компаниям необходимо единое централизованное хранилище данных с возможностью поиска, защиты и контекстуализации.
Регуляторы требуют полной подотчетности: нужно не просто объяснить, откуда взялись данные, но и показать логику их использования моделью. При этом рынки меняются мгновенно, а ошибки, включая галлюцинации ИИ, недопустимы. Данные должны быть проиндексированы и консолидированы, а не заперты в разрозненных системах. Forrester выявил, что 57% финансовых организаций все еще развивают внутренние компетенции для работы с агентным ИИ.
#Ai #Business #Finances #Automation
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Alibaba представила Qwen-Image-2.0: сжатие увеличено вдвое, шаги генерации сокращены с 40 до 4
Alibaba опубликовала технический отчет по Qwen-Image-2.0 - новой модели генерации изображений. Главные улучшения: VAE с 16-кратным сжатием (вместо обычных 8x), переработанный трансформер и отдельный модуль для обогащения коротких пользовательских запросов.
Более агрессивное сжатие обычно уничтожает детали, но инженеры решили проблему двумя способами: добавили skip-соединения в VAE и настроили латентное пространство так, чтобы оно сохраняло семантически значимые структуры. При этом из архитектуры полностью убрали дискриминатор - второй нейросетевой компонент, который традиционно используется для повышения резкости. В Alibaba назвали его «излишним» и источником нестабильности.
В трансформере Qwen-Image-2.0 заменили feed-forward блоки на SwiGLU - это решило проблему «массовых активаций», когда значения нейронов выходят за пределы рабочего диапазона. Текстовая conditioning идет через замороженную модель Qwen3-VL.
Отдельного внимания заслуживает модуль обработки промптов на базе Qwen3.5-9B. Для его обучения команда взяла существующие подробные описания изображений и автоматически удаляла из них детали (освещение, текстуры, компоновку), пока они не становились похожи на запросы реальных пользователей. Каждый шаг удаления давал обучающий сигнал для обратного процесса - добавления деталей.
#Ai #QwenImage #Alibaba #Vae
Alibaba опубликовала технический отчет по Qwen-Image-2.0 - новой модели генерации изображений. Главные улучшения: VAE с 16-кратным сжатием (вместо обычных 8x), переработанный трансформер и отдельный модуль для обогащения коротких пользовательских запросов.
Более агрессивное сжатие обычно уничтожает детали, но инженеры решили проблему двумя способами: добавили skip-соединения в VAE и настроили латентное пространство так, чтобы оно сохраняло семантически значимые структуры. При этом из архитектуры полностью убрали дискриминатор - второй нейросетевой компонент, который традиционно используется для повышения резкости. В Alibaba назвали его «излишним» и источником нестабильности.
В трансформере Qwen-Image-2.0 заменили feed-forward блоки на SwiGLU - это решило проблему «массовых активаций», когда значения нейронов выходят за пределы рабочего диапазона. Текстовая conditioning идет через замороженную модель Qwen3-VL.
Отдельного внимания заслуживает модуль обработки промптов на базе Qwen3.5-9B. Для его обучения команда взяла существующие подробные описания изображений и автоматически удаляла из них детали (освещение, текстуры, компоновку), пока они не становились похожи на запросы реальных пользователей. Каждый шаг удаления давал обучающий сигнал для обратного процесса - добавления деталей.
#Ai #QwenImage #Alibaba #Vae
🔥1
🏬 Cisco сокращает почти 4 000 сотрудников ради инвестиций в AI, отчитываясь о «рекордной квартальной выручке»
Cisco объявила о сокращении почти 4 000 рабочих мест, чтобы перенаправить средства на развитие искусственного интеллекта. Это очередная волна увольнений в компании за последние годы, однако генеральный директор одновременно отчитался о рекордной квартальной выручке и росте показателей.
Сокращения затронут около 4% персонала. Руководство подчеркивает, что высвобожденные ресурсы пойдут на усиление AI-направления, включая разработку сетевых решений для дата-центров и облачных платформ. Несмотря на увольнения, Cisco демонстрирует финансовую стабильность: квартальная выручка достигла исторического максимума.
Аналитики связывают реструктуризацию с глобальным трендом перераспределения бюджетов в пользу AI-инфраструктуры, где Cisco стремится конкурировать с Nvidia и Arista.
#Business #Ai #Cisco #Tech
Cisco объявила о сокращении почти 4 000 рабочих мест, чтобы перенаправить средства на развитие искусственного интеллекта. Это очередная волна увольнений в компании за последние годы, однако генеральный директор одновременно отчитался о рекордной квартальной выручке и росте показателей.
Сокращения затронут около 4% персонала. Руководство подчеркивает, что высвобожденные ресурсы пойдут на усиление AI-направления, включая разработку сетевых решений для дата-центров и облачных платформ. Несмотря на увольнения, Cisco демонстрирует финансовую стабильность: квартальная выручка достигла исторического максимума.
Аналитики связывают реструктуризацию с глобальным трендом перераспределения бюджетов в пользу AI-инфраструктуры, где Cisco стремится конкурировать с Nvidia и Arista.
#Business #Ai #Cisco #Tech
😈1
🤗 Hugging Face представил технику асинхронного батчинга для LLM, которая устраняет ключевой недостаток стандартного continuous batching — синхронное ожидание CPU и GPU. В обычном режиме процессор и видеокарта работают поочередно: пока GPU считает, CPU простаивает, и наоборот. В цикле из сотен шагов в секунду эти паузы съедают до 25% времени.
Решение — разделить подготовку батча на CPU и вычисления на GPU, запустив их параллельно. Для этого используются CUDA streams (потоки) и CUDA events (события синхронизации). Потоки позволяют выполнять операции конкурентно, а события — корректно синхронизировать данные без блокировки GPU.
В результате GPU загружен полезной работой 100% времени. Авторы тестировали метод на модели 8B с батч-сайзом 32 и генерацией 8K токенов — прирост производительности значительный. Асинхронный батчинг особенно важен для дорогих ускорителей вроде H200 ($5/час), где каждая секунда простоя — прямые убытки.
#Ai #LLM #Inference #CUDA #HuggingFace
Решение — разделить подготовку батча на CPU и вычисления на GPU, запустив их параллельно. Для этого используются CUDA streams (потоки) и CUDA events (события синхронизации). Потоки позволяют выполнять операции конкурентно, а события — корректно синхронизировать данные без блокировки GPU.
В результате GPU загружен полезной работой 100% времени. Авторы тестировали метод на модели 8B с батч-сайзом 32 и генерацией 8K токенов — прирост производительности значительный. Асинхронный батчинг особенно важен для дорогих ускорителей вроде H200 ($5/час), где каждая секунда простоя — прямые убытки.
#Ai #LLM #Inference #CUDA #HuggingFace
⚡1😱1
Amazon Bedrock AgentCore Browser теперь поддерживает корпоративные политики Chrome и пользовательские корневые CA-сертификаты. Это дает организациям гранулярный контроль над поведением браузера ИИ-агентов и их сетевыми подключениями.
С помощью Chrome policies можно настроить более 450 параметров браузера, включая фильтрацию URL, ограничения на загрузку файлов и управление менеджером паролей. Политики применяются через знакомый JSON-формат Chrome Enterprise. Поддержка пользовательских корневых CA-сертификатов позволяет агентам подключаться к внутренним сервисам и работать с корпоративными SSL-прокси.
Управляемые политики настраиваются на уровне браузера через API control plane и применяются ко всем сессиям. Это позволяет командам безопасности определять конфигурации браузера, а разработчикам — фокусироваться на логике агентов. Рекомендуемые политики работают на уровне сессии, но управляемые имеют приоритет при конфликтах.
#Ai #AWS #Amazon #Bedrock #EnterpriseSecurity
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Проверка, проведенная в канадской провинции Онтарио, показала, что системы искусственного интеллекта, используемые врачами для автоматической записи и расшифровки приёмов, часто генерируют ложную информацию. Аудит выявил случаи, когда AI-нотариусы добавляли в медицинские карты симптомы, которых у пациентов не было, или искажали рекомендации специалистов.
Исследование охватило несколько клиник, использующих популярные сервисы на базе больших языковых моделей. В ряде записей были обнаружены «галлюцинации» — вымышленные детали разговора, которые могли повлиять на дальнейшее лечение. Эксперты подчёркивают, что подобные ошибки несут серьёзные риски для пациентов, так как на основе этих данных могут назначаться лекарства или процедуры.
Разработчики AI-инструментов уже заявили, что работают над улучшением точности, однако аудит показал: текущие модели всё ещё ненадёжны для клинического использования без обязательной проверки врачом.
#Ai #Healthcare #Doctors #Medicine
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Ричард Сокер, бывший главный учёный Salesforce AI, запустил стартап с оценкой $650 млн. Цель — создать ИИ, способный самостоятельно исследовать и улучшать себя без ограничений. Сокер утверждает, что проект не останется теорией: компания намерена выпускать реальные продукты.
Новый подход предполагает, что система будет не просто выполнять задачи, а анализировать собственные алгоритмы, находить слабые места и оптимизировать их. Это может кардинально ускорить прогресс в области ИИ, но вызывает вопросы о контроле и безопасности.
Стартап уже привлёк значительные инвестиции, что указывает на высокий интерес рынка к автономному самообучению. Однако эксперты предупреждают: без чётких границ такая технология может стать непредсказуемой.
#Tech #Ai #Selfbuilding #Salesforce
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
Perplexity запускает коннектор к Snowflake для запросов на естественном языке
Perplexity объявила о выходе App Connector для платформы Snowflake. Интеграция позволяет командам задавать вопросы на обычном языке и получать данные напрямую из корпоративных хранилищ, минуя SQL, дашборды и очереди к data-специалистам.
Коннектор работает через Perplexity Computer — ИИ-агента, который переводит запросы в SQL и возвращает ответы на основе данных Snowflake. Администраторы сохраняют полный контроль: управление доступом через ролевую модель, шифрование и read-only права. Данные не используются для обучения моделей.
Идея родилась из внутреннего опыта Perplexity — Slackbot для запросов к Snowflake обрабатывает до 3 000 запросов в неделю от команд продукта, аналитики, маркетинга и поддержки. Теперь та же функциональность доступна внешним пользователям Pro, Max и Enterprise.
#Tech #Ai #Perplexity #Snowflake #Slackbot
Perplexity объявила о выходе App Connector для платформы Snowflake. Интеграция позволяет командам задавать вопросы на обычном языке и получать данные напрямую из корпоративных хранилищ, минуя SQL, дашборды и очереди к data-специалистам.
Коннектор работает через Perplexity Computer — ИИ-агента, который переводит запросы в SQL и возвращает ответы на основе данных Snowflake. Администраторы сохраняют полный контроль: управление доступом через ролевую модель, шифрование и read-only права. Данные не используются для обучения моделей.
Идея родилась из внутреннего опыта Perplexity — Slackbot для запросов к Snowflake обрабатывает до 3 000 запросов в неделю от команд продукта, аналитики, маркетинга и поддержки. Теперь та же функциональность доступна внешним пользователям Pro, Max и Enterprise.
#Tech #Ai #Perplexity #Snowflake #Slackbot
🔥1
Несколько крупных компаний приступили к пилотным испытаниям человекоподобных роботов на производственных линиях. Технология Physical AI, объединяющая компьютерное зрение, тактильные сенсоры и алгоритмы управления движением, вплотную приблизилась к реальному промышленному применению.
Роботы-гуманоиды способны выполнять операции, требующие мелкой моторики: сборку узлов, перемещение деталей и контроль качества. В отличие от традиционных промышленных манипуляторов, новые системы адаптируются к изменениям среды и могут работать бок о бок с людьми без дополнительного ограждения. Разработчики отмечают, что ключевым прорывом стало удешевление сенсоров и рост вычислительной мощности бортовых чипов.
Промышленные гиганты уже заявили о планах развернуть сотни таких роботов на своих предприятиях в течение ближайших двух лет. Ожидается, что массовое внедрение начнётся в автомобильной и электронной отраслях.
#Tech #Ai #Robotics #Business
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
Стартап Graphon AI объявил о выходе из режима секретности и привлёк $8,3 млн посевных инвестиций. Компания разрабатывает «предмодельный слой интеллекта», который выявляет взаимосвязи в мультимодальных корпоративных данных до того, как они попадают в фундаментальную модель.
Раунд возглавила Novera Ventures, среди участников — Perplexity Fund, Samsung Next, GS Futures, Hitachi Ventures и другие. Название стартапа отсылает к математической концепции, со-формализованной его научными консультантами — профессорами UC Berkeley Дженнифер Чейз и Кристианом Боргсом.
Основатели — Арбааз Хан (CEO), Дипак Мишра (COO) и Кларк Чжан (CTO). В команду вошли выходцы из Amazon, Meta, Google, Apple, NVIDIA и NASA. Первый клиент — южнокорейский конгломерат GS Group, уже использующий Graphon для аналитики магазинов у дома и контроля безопасности на стройках.
#Business #Ai @GraphonAi #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Федеральное жюри присяжных сейчас решает, выиграет ли Илон Маск свой иск против OpenAI и Сэма Альтмана — но сам процесс выставил всех участников в неприглядном свете.
Судебное разбирательство, длившееся несколько недель, вскрыло внутренние конфликты и сомнительные решения обеих сторон. Маск обвинял OpenAI в отходе от изначальной некоммерческой миссии, а защита Альтмана указывала на собственные коммерческие интересы истца. В результате репутационные потери понесли все: от основателей до рядовых сотрудников компаний.
Эксперты отмечают, что дело стало показательным для всей индустрии ИИ, обнажив хрупкость этических обещаний в условиях гонки за прибылью. Вердикт, который вынесут присяжные, может задать новый вектор регулирования искусственного интеллекта.
#Ai #OpenAI #Musk #Trial #Business
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤨1
💵 Figma отчиталась за Q1: выручка растёт, но рынок сомневается
Выручка Figma в первом квартале 2026 года составила $333,4 млн — рост на 46% год к году, превысив прогнозы аналитиков в $316 млн. Компания повысила годовой прогноз на $55 млн, до $1,422–1,428 млрд, и дала оптимистичный прогноз на Q2. Акции подскочили на 8% после закрытия торгов.
Ключевой показатель: после введения лимитов на AI-кредиты 18 марта более 75% пользователей старших тарифов, превысивших лимит, продолжили платить за дополнительные кредиты. Однако около 5% таких пользователей покинули платформу. Net dollar retention достиг 139% — максимум за два года. Количество платных клиентов выросло на 54%, до примерно 690 000.
Несмотря на сильные цифры, акции Figma всё ещё на 80% ниже пика после IPO ($142,92). Инвесторов беспокоят конкуренция со стороны бесплатного инструмента Google Stitch, запуск Claude Design от Anthropic и общее давление на сектор AI.
#Business #Ai #Figma #Profit
Выручка Figma в первом квартале 2026 года составила $333,4 млн — рост на 46% год к году, превысив прогнозы аналитиков в $316 млн. Компания повысила годовой прогноз на $55 млн, до $1,422–1,428 млрд, и дала оптимистичный прогноз на Q2. Акции подскочили на 8% после закрытия торгов.
Ключевой показатель: после введения лимитов на AI-кредиты 18 марта более 75% пользователей старших тарифов, превысивших лимит, продолжили платить за дополнительные кредиты. Однако около 5% таких пользователей покинули платформу. Net dollar retention достиг 139% — максимум за два года. Количество платных клиентов выросло на 54%, до примерно 690 000.
Несмотря на сильные цифры, акции Figma всё ещё на 80% ниже пика после IPO ($142,92). Инвесторов беспокоят конкуренция со стороны бесплатного инструмента Google Stitch, запуск Claude Design от Anthropic и общее давление на сектор AI.
#Business #Ai #Figma #Profit
⚡1
Исследователи представили CHAL (Council of Hierarchical Agentic Language) — фреймворк для многоагентных дебатов, который переосмысливает подход к аргументации в LLM. В отличие от существующих методов, где дебаты сводятся к голосованию и эскалации уверенности, CHAL фокусируется на «опровержимых» доменах — задачах, где любое утверждение может быть оспорено более сильной логикой.
Каждый агент использует CHAL Belief Schema (CBS) — графовую структуру убеждений с байесовским ядром. Обновление убеждений происходит через градиентно-информированную динамику, где сила тезиса выступает дифференцируемой целью. Мета-когнитивные системы ценностей (эпистемология, логика, этика) вынесены в настраиваемые гиперпараметры, управляющие рассуждениями агентов и итоговым вердиктом.
Эксперименты показали, что система ценностей арбитра определяет траектории дебатов в латентном пространстве убеждений, а разнообразие совета улучшает убеждения всех участников. CHAL — первая платформа, рассматривающая многоагентные дебаты как структурированную оптимизацию убеждений. Создаваемые артефакты убеждений поддаются аудиту, что закладывает основу для прозрачных и подконтрольных человеку ИИ-систем.
#Tech #Ai #CHAL #LLM #Research
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥1
🛰 Стартап собрался запускать ИИ-инференс из космоса
Компания Orbital Inference Data Center (OIDC) предложила размещать GPU-серверы на орбите для выполнения задач искусственного интеллекта. Стартап утверждает, что космические дата-центры позволят обрабатывать данные с низкой задержкой для спутниковых систем и снизить нагрузку на наземную инфраструктуру.
Проект предполагает использование специализированных модулей с графическими ускорителями, которые будут работать на низкой околоземной орбите. По замыслу разработчиков, это даст возможность выполнять инференс нейросетей прямо в космосе, без передачи больших объёмов данных на Землю. Основные клиенты — операторы спутниковой связи, дистанционного зондирования и военные структуры.
Пока OIDC находится на стадии прототипа и ищет инвестиции для запуска тестового модуля. Эксперты отмечают, что главные вызовы — охлаждение оборудования в вакууме и радиационная стойкость чипов.
#Tech #Ai #Space #OIDC
Компания Orbital Inference Data Center (OIDC) предложила размещать GPU-серверы на орбите для выполнения задач искусственного интеллекта. Стартап утверждает, что космические дата-центры позволят обрабатывать данные с низкой задержкой для спутниковых систем и снизить нагрузку на наземную инфраструктуру.
Проект предполагает использование специализированных модулей с графическими ускорителями, которые будут работать на низкой околоземной орбите. По замыслу разработчиков, это даст возможность выполнять инференс нейросетей прямо в космосе, без передачи больших объёмов данных на Землю. Основные клиенты — операторы спутниковой связи, дистанционного зондирования и военные структуры.
Пока OIDC находится на стадии прототипа и ищет инвестиции для запуска тестового модуля. Эксперты отмечают, что главные вызовы — охлаждение оборудования в вакууме и радиационная стойкость чипов.
#Tech #Ai #Space #OIDC
👏1
Исследователи из Nanyang Technological University представили новую систему классификации архитектур LLM-агентов. Существующие подходы (Anthropic, Google, LangChain) описывают либо топологию выполнения (поток данных), либо когнитивные функции (что делает агент). Это приводит к путанице: одна и та же топология Orchestrator-Workers может реализовывать три разных паттерна с различными режимами отказов.
Предложена двумерная матрица 7×6: ось когнитивных функций (7 категорий: контекстная инженерия, память, рассуждение, действие, рефлексия, коллаборация, управление) и ось топологии выполнения (6 архетипов: Chain, Route, Parallel, Orchestrate, Loop, Hierarchy). Матрица идентифицирует 27 именованных паттернов, 13 из которых получили оригинальные названия.
Валидация проведена на четырёх реальных доменах: финансовое кредитование, юридическая экспертиза, управление сетями, медицинская сортировка. Выведены пять эмпирических законов выбора паттернов в зависимости от временных ограничений, уровня полномочий, асимметрии стоимости ошибок и объёма данных.
#Tech #AI #LLM #Agents
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1💯1
Microsoft представила систему MDASH (Multi-Model Agentic Scanning Harness), которая использует более 100 специализированных AI-агентов для автоматического поиска уязвимостей в ПО. Система уже обнаружила 16 новых уязвимостей (CVE) в сетевом стеке Windows, четыре из которых признаны критическими — включая удаленное выполнение кода в компонентах tcpip.sys, IKEv2, netlogon.dll и dnsapi.dll.
MDASH работает в четыре этапа: анализ исходного кода, сканирование подозрительных участков, "дебаты" между агентами о реалистичности эксплуатации каждой находки и финальная проверка через специальные входные данные. Система модельно-независима — новые модели можно подключать простой сменой конфигурации.
На бенчмарке CyberGym (1507 реальных уязвимостей) MDASH показал 88,45% — лучший результат, опередив ближайшего конкурента на 5 п.п. Впрочем, сравнение не совсем честное: Microsoft сравнивает целый фреймворк с отдельными моделями.
Какие именно модели используются — OpenAI, Anthropic или собственные разработки Microsoft — не раскрывается. Система уже доступна в ограниченном приватном превью для внешних клиентов.
#Tech #Microsoft #Ai #MDASH
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👌1
Anthropic PBC, оценённая в 380 миллиардов долларов, представила 12 новых AI-инструментов (плагинов) для корпоративного, регуляторного и трудового права. Эти плагины представляют собой наборы навыков для модели Claude и интеграции с другим юридическим ПО. Компания стремится стать прямым поставщиком юридических технологий, выходя за рамки роли разработчика фундаментальных языковых моделей.
Новые инструменты включают функции для проверки найма и обновления кадровых инструкций (трудовое право), анализа NDA и подписки на ПО (коммерческое право), а также инструменты для M&A и корпоративного управления. Claude также получил 20+ коннекторов к внешнему юридическому софту. По словам Марка Пайка, заместителя гендиректора Anthropic, компания создаёт открытую экосистему, где партнёры могут строить свои решения на базе Claude.
Консультанты отмечают, что для бюджетно ограниченных внутренних юридических команд это явный выигрыш - «швейцарский нож» на рынке точечных решений. Однако нишевые вендоры сохраняют преимущество в специализации: «Швейцарский нож хорош, пока не нужно резать стейк», - комментирует Томми Таварес-Феррейра из Lawtrades. Аналитик Gartner Крис Одет считает, что есть место и для крупных платформ, и для специализированных инструментов, особенно с учётом партнёрства Anthropic с ведущими юридическими техкомпаниями.
#Ai #Anthropic #LegalTech #Product
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🦾 AI побила все бенчмарки автономных кибервозможностей
Британский Институт безопасности ИИ (AISI) и Palo Alto Networks опубликовали данные, согласно которым Anthropic Claude Mythos Preview и OpenAI GPT-5.5 значительно превзошли предыдущие показатели автономного выполнения киберзадач. AISI отслеживал тренд удвоения временного горизонта 80% надежности с конца 2024 года - ранее этот показатель удваивался каждые 5 месяцев, что уже было вдвое быстрее, чем в ноябре 2025 года. Новые модели превзошли все прогнозируемые тренды.
Наиболее наглядные результаты получены на киберполигонах AISI - симуляциях многоэтапных атак на небольшие незащищенные корпоративные сети. Claude Mythos Preview стал первой моделью, завершившей оба полигона: 32-шаговую атаку «The Last Ones» в 6 из 10 попыток и ранее нерешаемый «Cooling Tower» в 3 из 10 попыток. GPT-5.5 справился с «The Last Ones» в 3 из 10 попыток. Palo Alto Networks подтвердила выводы: модели находят уязвимости и превращают их в критические эксплойты почти в реальном времени. Компания выпустила предупреждения по 26 CVE (75 проблем) против обычных 5 в месяц, выявленных при сканировании более 130 продуктов.
AISI отметил, что оценки основаны на небольшом числе моделей, но общий тренд устойчив: исключение любой модели из анализа сдвигает время удвоения менее чем на месяц. Независимое исследование METR показало аналогичный результат - удвоение примерно за 4 месяца с конца 2024 года. Palo Alto Networks рекомендует предприятиям: находить и исправлять уязвимости до атак, сокращать поверхность атаки, внедрять AI-обнаружение угроз и строить операции безопасности, способные реагировать за минуты. AISI разрабатывает более сложные оценки, включая новые киберполигоны и активную киберзащиту.
#Ai #Cybersecurity #Anthropic #OpenAI
Британский Институт безопасности ИИ (AISI) и Palo Alto Networks опубликовали данные, согласно которым Anthropic Claude Mythos Preview и OpenAI GPT-5.5 значительно превзошли предыдущие показатели автономного выполнения киберзадач. AISI отслеживал тренд удвоения временного горизонта 80% надежности с конца 2024 года - ранее этот показатель удваивался каждые 5 месяцев, что уже было вдвое быстрее, чем в ноябре 2025 года. Новые модели превзошли все прогнозируемые тренды.
Наиболее наглядные результаты получены на киберполигонах AISI - симуляциях многоэтапных атак на небольшие незащищенные корпоративные сети. Claude Mythos Preview стал первой моделью, завершившей оба полигона: 32-шаговую атаку «The Last Ones» в 6 из 10 попыток и ранее нерешаемый «Cooling Tower» в 3 из 10 попыток. GPT-5.5 справился с «The Last Ones» в 3 из 10 попыток. Palo Alto Networks подтвердила выводы: модели находят уязвимости и превращают их в критические эксплойты почти в реальном времени. Компания выпустила предупреждения по 26 CVE (75 проблем) против обычных 5 в месяц, выявленных при сканировании более 130 продуктов.
AISI отметил, что оценки основаны на небольшом числе моделей, но общий тренд устойчив: исключение любой модели из анализа сдвигает время удвоения менее чем на месяц. Независимое исследование METR показало аналогичный результат - удвоение примерно за 4 месяца с конца 2024 года. Palo Alto Networks рекомендует предприятиям: находить и исправлять уязвимости до атак, сокращать поверхность атаки, внедрять AI-обнаружение угроз и строить операции безопасности, способные реагировать за минуты. AISI разрабатывает более сложные оценки, включая новые киберполигоны и активную киберзащиту.
#Ai #Cybersecurity #Anthropic #OpenAI
👍1