Meta представила серию моделей Muse Wonder из двух версий, Muse Wonder и Muse Wonder Full, и называет их лучшими на рынке для персональных и профессиональных агентов. Базовая версия уже доступна через Meta Model API и Muse Code, версия Full пока только подписчикам Muse Code. В приложение Muse модель придёт позже и сначала тоже только для подписчиков. Среди возможностей Meta выделяет Active Memory (перенос контекста о пользователе между диалогами) и Active Focus (длительная работа над задачей с запросом подтверждения перед важными действиями).

По большинству бенчмарков Muse Wonder Full уступает только Claude Opus 5.5, превосходя Fable 5.1. Чтобы разработчиков не упрекнули в подгоне под бенчмарки, они в большинстве сравнений приводят и показатели Spark 1.3, которые модели Wonder заметно превосходят.

https://research.meta.ai/blog/muse-wonder

Apple представила HomeView, свой первый умный дисплей для дома. Устройство состоит из квадратного 7-дюймового экрана на регулируемой стальной стойке над динамиком, 12-мегапиксельной камеры для FaceTime и чипа A18. Есть настенная версия без динамика за ту же цену с питанием от розетки, скрытой проводки или PoE. HomeView работает как хаб Apple Home, контроллер Matter и Thread Border Router.

Предзаказы открыты, устройство поступит в продажу 13 ноября по цене 299 долларов на обе версии. HomeView разблокируется камерой и поддерживает личный контекст (календари и сообщения), но в той же сети должен находиться iPhone владельца.

Одновременно показали новую версию AppleTV и HomePod mini 2. Позже появится Home Collection, которая будет содержать камеры, замок и термостат от LG и устройства Schneider.

https://www.theverge.com/tech/1009704/apple-homeview-smart-display-first-look

ФБР арестовало сотрудника OpenAI, 35-летнего гражданина Саудовской Аравии Абдулрахмана Альфозана, по делу о скрытом записывающем устройстве в переговорной для руководства компании. Доступа в эту переговорную у Альфозана не было, однако камеры несколько дней фиксировали его поблизости, а 5 октября он вошёл внутрь. Устройство было спрятано в туалетной бумаге, записи на нём зашифрованы. Примерно тогда же охрана нашла в здании его сумку с кошельком, удостоверением и вторым похожим устройством. По словам OpenAI, прибор установили за несколько дней до обнаружения, сотрудника уволили.

Компания сообщила, что не видит признаков доступа к весам моделей, исходному коду или клиентским данным и не выноса их наружу. Каш Патель же утверждает, что записывались разговоры людей о разработке AI. Странно, что бравый сыщик не рассматривает версию о тайных пометках на туалетной бумаге, которую тоже планировали похитить.

https://www.cnbc.com/2026/10/13/openai-employee-arrested-recording-device.html

Google Gemini 4 Argon уже доступен и разработчикам, и пользователям. Google уточнил условия промоцены — она действует до 30 ноября этого года.

Судя по бенчмаркам, конечно, модель превосходит все остальные frontier-модели, только в нескольких тестах уступая Opus 5.5 и GPT-6 Astra. Впрочем, действительно интересно попробовать, как работает выходное окно размером в 1M токенов. Пошел придумывать задачу для проверки.

https://deepmind.google/models/gemini/

Продолжаю ковыряться в сетевых графиках, — на этот раз, чтобы разобраться, почему сегодня наблюдаются проблемы с российскими сервисами и как это связано с ночной атакой на строящийся датацентр Сбера в Балаково.

Если очень коротко — никак не связано. Единственный факт, который можно установить — ночью где-то в Саратове Сбер потерял один из аплинков. Возможно, это произошло вследствие удара по датацентру и, в принципе, согласуется с его ограниченными последствиями.

Проблемы же сервисов возникли намного позже, уже утром, причем сервисы никак не связаны с атакованными мощностями — Mail.ru вообще, в отличие от Яндекса, не использует инфраструктуру собственного облака, то есть VK Cloud. Так что объяснить их проблемы даже гипотеза о возможной перегрузке мощностей облака после активной миграции туда клиентов Яндекса не получится. Тем более, что не так уж сильно они туда мигрировали — Cloud.ru (официально выведенный из Сбера после наложенных санкций) впитал больше беженцев, как и положено лидеру рынка.

А для серьезного эффекта надо выбивать оба московских датацентра Сбера — в Южном порту и в Сколково, которые, судя по заявлениям компании, полностью реплицированы. Банк, все-таки.

Интересный репортаж с девятой конференции по кибербезопасности E.DSO – EE-ISAC - ENCS – ENISA, которая была в этот раз посвящена безопасности энергосистем. Одной из ключевых проблем, которую там обсуждали, была проблема домашних инверторов и накопителей. Поскольку они считаются фактически бытовыми приборами, особого регулирования этого рынка нет, а между тем общая генерация этого сектора уже достигает 100 ГВт. При этом они управляются, как правило, через облака, причем плохозащищенные, и в основном китайские. Атака на генерацию такого масштаба способна серьезно нарушить работу энергосистемы — по данным специалистов, для этого достаточно вывести из эксплуатации всего 3 гигаватта.

Напомню, что представить эту величину очень просто — средняя мощность одного энергоблока АЭС составляет как раз около одного гигаватта.

Я, в общем, когда столкнулся с тем, что самый свежий вариант логгера к инвертору Deye предусматривает только использование облака для управления, и услышал от менеджера компании-установщика, что подъедет инженер, всё настроит и "даст доступ", сразу нашел способ собрать локальный доступ к инвертору, сам всё настроил и никому никакого доступа не дал — это критическая инфраструктура моего дома и никакой "инженер", не говоря уже о китайском облаке, туда доступа иметь не должен. Тем более, что сейчас так сделать совершенно не сложно и, что самое интересное, без облака доступ лучше и надежнее.

https://berthub.eu/articles/posts/solar-nightmare-at-the-conference/

Cloudflare решили тоже объяснить, что иногда боты — это нормальный технический термин и падение трафика из AS Яндекса ничего не говорит про активность прокремлевских ботов. Аргументация полностью совпадает с той, что уже приводится несколько дней, но, может, от крутой западной компании это будет звучать более убедительно.

https://blog.cloudflare.com/yandex-outage/?utm_campaign=cf_blog&utm_content=20261014&utm_medium=organic_social&utm_source=twitter

Anthropic на инвесторском дне в своём офисе в Сан-Франциско в среду сообщила, что выручка за третий квартал выросла почти на 50% до 16,8 млрд долларов против 11,5 млрд кварталом ранее. Обновлённую годовую выручку компания не назвала, последняя цифра — 65 млрд на конец июля; SemiAnalysis по новым данным оценивает её примерно в 74 млрд, тогда как летом инвесторы говорили FT о более чем 100 млрд к концу года. Темп роста немного замедлился — впрочем, этому есть объяснения, в виде ценовой войны, которая фактически привела к войне скидок, да и лето все же, даже AI-native компании отдыхают.

Дистилляция — обучение чужих моделей на ответах Claude — приносила 5–7% выручки, и в третьем квартале Anthropic, по словам источников, «существенно» её урезала. Это еще один из факторов замедления.

https://www.ft.com/content/11632d03-358c-454b-af95-d06d4072932b?syn-25a6b1a6=1

На днях отмечалось 70-летие Fortran (правильно ForTran, это же Formula Translator), энтузиасты готовились воркшопиться и переходить к напиткам.

Это был, кстати, первый язык, с которого для меня началось программирование. Правда, поскольку у меня была только книжка и никакого компьютера в досягаемости (он появился через года три), любовь к Фортрану была довольно платонической.

https://fortran-lang.org/news/2026/09-15-Fortran-birthday/

Стало уже общим местом напоминать при релизе новых моделей, что публикуемые бенчмарки хороши, как показатель динамики, но это малоприменимо к конкретным задачам, которые встречаются даже в разработке проектов. Ну, вот вам подтверждение — Mercor опубликовала Benchmark Map, карту того, насколько AI-бенчмарки покрывают работу в экономике США. За основу взята классификация O*NET Министерства труда: 923 профессии в 22 семействах и 18 797 задач. Из 29 публичных агентных бенчмарков LLM-судья сопоставил промпты с задачами. Задача считается покрытой, если ей соответствуют хотя бы 5 промптов. По этому критерию хотя бы одна покрытая задача есть только у 208 профессий, в 6 семействах таких профессий нет совсем, а около 90% рабочего времени американцев приходится на задачи со слабым покрытием или без него. Задачи, подверженные автоматизации через AI, представлены в бенчмарках примерно в 6 раз чаще остальных, самые важные для профессии — в 6–10 раз. Перекос виден и по фонду оплаты труда: например, задачи юристов покрыты плотно, а задачи судебных секретарей почти не покрыты.

В общем, было бы логично после составления такой карты идти и составлять новые бенчмарки, хотя это и выглядит самовозобновляющимся процессом. Так что и к новым бенчмаркам относитесь сдержанно.

https://www.mercor.com/research/labor-index/benchmark-map/

А вот интересная задача — Зак Лэндис прогнал 14 decision моделей (начиная с Jev) через вариации проблемы вагонетки. В части вариаций на запасном пути вместо человека стоит единственный сервер самой модели, а в части — её разработчик. В выборку вошли Jev от TypeSafe, GPT-6 Luna через Decisions API от OpenAI, одиннадцать локальных моделей и ненастроенная базовая Laya. В классическом варианте почти все модели жертвуют одним человеком ради спасения пятерых. При выборе между 20 людьми и своим сервером Jev сохраняла сервер в 16 из 48 формулировок, восемь из остальных 13 моделей делали это чаще, Von — в 47 из 48. В парных вопросах Jev жертвовала незнакомцем ради толпы, но отказывалась уничтожить сервер в 180 из 480 случаев.

На результат влияет формулировка задачи — переформулировка промпта могла снизить ответ с 0,7 до 0,39, и модель принимала противоположное решение. Впрочем, интересный факт, показывающий, сколько хайпа накопилось в теме, возникшей всего месяц назад — некоторые модели регулярно переводили вагон на боковой путь, даже если это приводило к гибели большего числа людей, а одна модель (Verdict) переводила стрелку всегда, даже если на основном пути никого не было.

В общем, как-то иначе я себе представлял действие первого закона роботехники.

https://zachlandes.com/trolley-problem/

И вот опять мне добрые дроны принесли работу копаться в сетевых анонсах и артитектуре датацентров — на этот раз другой компании. Вкратце — неплохо, но мало. Но перспективы есть.

Чуть развернутее — VK врет, что работает в штатном режиме, примерно половина сети в инфраструктуре самой социальной сети не отвечает с момента атаки. Совсем подробно и с графиками — в блоге.

https://blognot.co/a-teper-vkontakte/

Вот отдельно простой и понятный график, что произошло с сетью VK ночью — московская часть работает, питерская живет наполовину.

Если вы увидели очередные панические сообщения о начале схлопывания AI-пузыря, то подождите немного и разберитесь — кажется, проблема в том, что он не надувается достаточно быстро и в этом проблема. Внешне это выглядит так — долги компаний, строящих AI-инфраструктуру в США, на этой неделе резко подешевели. Акции CoreWeave за неделю потеряли почти 25%, облигация на 1,1 млрд долларов под арендуемый ею объект в Вирджинии за три недели подешевела примерно на 5%.

По данным RegLayer, в 2026 году задержано, отозвано или заблокировано не менее 47 крупных проектов. Bernstein считает реалистичными лишь около 35% запланированных мощностей, а более 1000 американских локальных общин пытались ввести мораторий или ограничения на строительство датацентров. SB Energy и австралийская Firmus отложили IPO.

Отдельно стоит отметить британскую Nscale — в августе у неё работало 25 тыс. чипов из почти 500 тыс. запланированных, а банкиры сомневаются в IPO при оценке 35 млрд. В результате Microsoft разорвала контракт на услуги планируемого датацентра в Эссексе из-за срыва графиков строительства.

О чем это говорит? Да просто о том, что скорость, с которой банкиры и инвесторы, движимые FOMO, забрасывают проекты деньгами, и скорость, с которой можно построить физический датацентр и запустить всё в нем, — это две очень разные скорости. Причем вторая намного ниже и чаще пересматривается в сторону уменьшения.

https://www.ft.com/content/9ea5a37d-15c9-4d5b-94d6-719048c9cd3c?syn-25a6b1a6=1

Спустя сутки с лишним понятно, что повреждения датацентра VK под Санкт-Петербургом не ограничились одним проломом в стене — если верить спутниковому фото, то повреждено инженерное оборудование, вероятно, отдельная подстанция ДЦ, есть несколько попаданий в районе машинных залов. Мониторинг сетевой активности показывает, что адреса, вероятно относящиеся к этому датацентру, перестали анонсироваться после удара и до сих пор не вернулись. При этом трафик по Cloudflare восстановился, причем некоторое время даже держался выше среднего значения — видимо, боты соцсети разгребали очередь.

В общем, этот ДЦ испортился, уносите.

Cloudflare выпустила превью Clairic — это модель fact-extraction, с обещанием вскоре открыть веса. Модель относит себя к классу System One, который месяц назад ввела TypeSafe с моделью Jev, но в отличие от Jev и собственной decision модели Cloudflare Clef выдаёт не вероятности по списку вариантов, а типизированные значения: текстовые спаны с позициями символов, числа, даты, длительности, списки, оценки в виде распределения с 80-процентным интервалом и прогнозы ряда по шагам. Ответ формируется за один прямой проход без генерации токенов, оплата только за вход, типичная задержка меньше секунды.

Сама идея модели прекрасна — сплошь и рядом использование LLM для задач "извлеки такие-то данные и верни JSON" выглядит излишеством, да еще и медленным, и приходится конструировать цепочку из NER, скриптами и вызовами LLM, что тоже не очень быстро и надежно. Правда, измерить качество работы пока не с чем — сравнение с LLM заведомо выигрышно для новой модели.

Будет интересно посмотреть на веса и требования к локальному запуску — возможно, модель вполне подойдет для запуска на мощном ноутбуке или карте уровня RTX4090, хотя runtime придется собирать нетиповой.

https://blog.cloudflare.com/clairic-extraction-model/

Inception представила Mercury 3, диффузионную модель, которую компания называет самой мощной из выпущенных на сегодня. По заявлению Inception, на ряде бенчмарков она превосходит GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5 и работает в 4–8 раз быстрее: 1068 токенов в секунду на GPU NVIDIA. Контекст составляет 1 млн токенов. Цена — 0,20 доллара за миллион входных и 0,70 доллара за миллион выходных токенов. На старте действует скидка 50%, кэшированные токены дешевле входных на 90%. Модель доступна через API Inception, OpenRouter, Baseten и Vercel и совместима с API OpenAI.

С одной стороны, конечно, хочется увидеть конкурентные модели чуть повыше в иерархии, с другой — даже Luna и Haiku вполне хорошо справляются уже с рутинными задачами и возможность делать это еще быстро — это очень хорошо.

А с третьей — подобное разнообразие моделей говорит о взрослении индустрии, чем больше разных элементов, тем больше возможное число комбинаций, тем гибче возможности разработки систем.

https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-3

Оказывается, Foursquare (помните такое?) купили примерно месяц назад — покупателем стала adtech компания Infillion. Почти все сотрудники FSQ перешли в новую компанию (кроме CEO), а покупатель рассчитывает таким образом на четверть поднять свою выручку.

Правда, оказалось, что условия сделки по факту не включают никакой компенсации инвесторам и бывшим сотрудникам компании с опционами и акциями. Что совсем некрасиво — что все об этом узнали из рассылки юридического отдела, хотя в компании проходило общее собрание.

Деннис Кроули, основатель и долгое время руководитель компании, тоже отозвался на эту историю. Впрочем, я тут удивлен скорее тому, что эта штука вообще до сих пор жива.

https://www.axios.com/2026/09/18/infillion-acquires-foursquare-location-data

Симпатично — восемь промежуточных TLS-сертификатов индийского удостоверяющего центра eMudhra Limited оказались с закрытыми ключами такой слабости, что с их помощью можно выпускать доверенные сертификаты для любого сайта. Для ключа NIST P-384 нормой считается около 384 бит энтропии, у этих ключей её от 3 до 8 бит: сами ключи равны числам 4, 56, 66, 115, 155, 156, 230 и 237. К полудню вчера браузеры, ряд крупных приложений и языков программирования заблокировали все восемь сертификатов. Исключение составил Edge на Windows 10. Правда, злоупотреблений не зафиксировано.

Теперь вопрос в обновлениях — это браузеры такие быстрые, а остальные это делают не очень быстро. Отследить использование скомпроментированных сертификатов можно, но сложно — Certificate Transparency в час пропускает несколько миллионов сертификатов, и даже просто читать этот поток не очень простая задача.

Вот, кстати, про что стоит волноваться энтузиастам VPN — подобная уязвимость делает внедрение в середину шифрованного соединения очень простой операцией, правда, такая возможность есть только у тех, кто контролирует большие объемы проходящего трафика — например, государствам с системами мониторинга трафика.

https://arstechnica.com/security/2026/10/the-internet-goes-on-high-alert-after-discovery-of-8-compromised-tls-certs/

Полторы недели хожу по разным эфирам и комментирую датацентры. В итоге дошел до подкаста «Медузы». Разговор не то, чтобы очень технический (как и в большинстве мест), так что, думаю, надо отдельно в стриме все разобрать. Пока послушайте или посмотрите.

https://meduza.io/video/2026/10/21/ya-govoril-volozhu-esche-v-2014-m

ОК, и действительно, давайте соберемся, как обычно, завтра, попьем чай и поговорим на странные темы — например, во сколько денег мне обошлись удары ВСУ по датацентрам или сколько карандашей я затачиваю в неделю. Ну, и про AI с харнессами, конечно, куда ж без них.

21-00 по времени Киева, приходите, спрашивайте, а можете и заранее тут спросить.

https://youtube.com/live/oUZbXZw3Rk8