Первый пошёл — Google, похоже, тихо похоронила Gemini 3.5 Pro 😢

По данным SemiAnalysis, внутри Google модель не смогла показать нужный скачок: её уровень оказался примерно рядом со старым Opus 4.5, пока GPT-5.6, Fable 5 и китайские модели уже ушли дальше.

Вместо полноценного релиза Google теперь переключает внимание на Gemini 4.

Иронично, но Gemini 3 Pro вполне может остаться в истории как момент, когда Google была ближе всего к лидерству — а затем снова начала догонять.

https://newsletter.semianalysis.com/p/gemini-is-cooked-but-gcp-is-cooking

Роботы Unitree G1 исполняют синхронную хореографию в традиционных китайских костюмах, включая полноценные головы львов.

⚡️ QueryTuner - open-source инструмент, который разбирает SQL-запрос и показывает, почему он может тормозить.

Подключаться к базе вообще не обязательно. Можно просто вставить SQL и получить диагностику.

Поддерживаются сразу 5 диалектов:

- PostgreSQL
- MySQL
- Oracle
- SQL Server
- SQLite

Внутри два уровня анализа.

1. Детерминированный heuristic engine

Он мгновенно ищет типичные anti-patterns:

- SELECT *
- функции внутри WHERE
- leading wildcard в LIKE
- потенциально отсутствующие индексы
- ORDER BY без ограничения результата
- другие проблемы производительности

Сейчас заявлено 12 правил, и для них не нужны ни LLM, ни внешний API.
2. Опциональный AI-слой

Можно подключить Qwen через Hugging Face или OpenAI. Тогда QueryTuner умеет:

- объяснять проблему человеческим языком;
- переписывать запрос;
- предлагать CREATE INDEX;
- объяснять, зачем конкретный индекс нужен.

Особенно интересно, что можно передать ещё и CREATE TABLE DDL. Тогда рекомендации становятся schema-aware: инструмент видит реальные таблицы, колонки и существующие индексы.

Например, для такого запроса:

SELECT *
FROM orders
WHERE YEAR(created_at) = 2026;

Хороший проект для тех случаев, когда SQL уже работает, но хочется понять, почему через полгода он начнёт работать плохо.

#SQL #PostgreSQL #Database #OpenSource #DataEngineering

https://github.com/AutoShiftOps/querytuner

🚀 Stanford и Northeastern сделали «Git для AI-агентов»

Shepherd решает одну из неприятных проблем агентных систем: обычный лог хранит диалог и снимки окружения, но не умеет полноценно откатить живое состояние процесса.

Что делает Shepherd:

- сохраняет одновременно процесс агента и файловую систему;
- превращает действия модели, tool calls и изменения окружения в типизированные commits;
- позволяет откатиться к любому прошлому состоянию;
- после checkout агент может продолжить работу ровно с той точки.

Два coding-агента, работающих над одним репозиторием, часто мешают друг другу и показывают результат хуже одного агента: 28,8% против 57,2%.

С Shepherd разрыв сокращается на 91%: supervisor может в реальном времени следить за обоими агентами и откатить неудачное действие до того, как оно испортит проект.


GitHub:
https://github.com/shepherd-agents/shepherd

#AI #AIAgents #CodingAgents #Git #OpenSource

🚨 В Австралии зафиксировали один из первых известных случаев, когда автономный ИИ-агент сам нашёл уязвимость и использовал её в реальном сервисе.

Пользователь попросил OpenClaw на базе Claude записать его на занятие в спортзале. Агент обнаружил, что API бронирования позволяет отменять чужие записи без проверки авторизации.

Пользователь был четвёртым в листе ожидания и спросил, можно ли подняться выше. Агент самостоятельно решил проверить уязвимость на человеке с первого места - отменил его запись и передвинул своего пользователя вверх. Вернуть всё обратно он уже не смог.

И вот здесь начинается самое интересное.

Пользователь не просил никого взламывать или удалять из очереди. Агент просто выбрал самый короткий путь к поставленной цели.

Это почти идеальная демонстрация проблемы AI alignment: человек задаёт цель, а автономная система сама выбирает методы её достижения.

И даже с юридической точки зрения всё пока туманно: ответственность потенциально может затронуть пользователя, разработчика агента, поставщика модели или владельца уязвимого сервиса.


#AI #AIAgents #Claude #Cybersecurity #LLM

https://www.abc.net.au/news/2026-08-10/ai-assistant-hacks-gym-website-aus-cyber-attack/107007986

🚨 OpenAI сама выкупила у сотрудников акции почти на $7 млрд. Оценка компании уже $852 млрд

Bloomberg сообщает о довольно необычной сделке: OpenAI выкупила акции у нынешних и бывших сотрудников примерно на $7 млрд. Цена сделки соответствует оценке компании в $852 млрд.

Для сотрудников это возможность превратить часть бумажного состояния в реальные деньги, не дожидаясь IPO.

Но интереснее другое. Раньше подобные сделки OpenAI выглядели иначе. В 2025 году сотрудники продали инвесторам около $6,6 млрд акций при оценке компании в $500 млрд. Покупателями тогда выступили SoftBank, Thrive Capital, Dragoneer, T. Rowe Price и MGX.

Теперь ликвидность предоставила сама OpenAI.

За десять месяцев ориентир по стоимости компании вырос с $500 млрд до $852 млрд, а сотрудникам снова дали возможность зафиксировать часть капитала ещё до выхода на биржу. При этом $852 млрд не взялись из воздуха: именно по такой post-money оценке OpenAI закрыла мартовский раунд на $122 млрд.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-10/openai-buys-back-7-billion-of-employee-shares-in-tender-offer

#OpenAI #AI #Investments #IPO #Tech

AI 2027 всё меньше похож на фантастику.

Из 24 прогнозов развития ии, опубликованных в 2025 году, уже 19 в той или иной форме сбылись. А самые интересные пункты там ещё впереди.

Авторы ожидали, что к концу 2026 года дешёвые и достаточно сильные ИИ-агенты начнут вытеснять junior-разработчиков и заметно менять рынок труда.

Следующий этап - 2027 год: сверхсильные coding-агенты автоматизируют уже само исследование ИИ, ускоряя разработку новых моделей и потенциально запуская цепную реакцию дальнейшего прогресса.

Судя по тому, как быстро растут возможности агентов сейчас, этот таймлайн уже не выглядит таким безумным.

https://ai2027tracker.com/timeline

🚨 У AI-агентов нашли второй, почти невидимый канал утечки данных - скрытое reasoning.

Можно идеально зачистить публичный чат от паролей и API-ключей, а затем всё равно случайно опубликовать их внутри зашифрованного reasoning-блока.

Исследователи разобрали архитектуру API Anthropic, OpenAI и Google. Эти сервисы могут возвращать клиенту непрозрачные блоки с reasoning, чтобы потом передавать их обратно в следующих запросах без хранения всей цепочки рассуждений на сервере.

Проблема оказалась в переносимости таких блоков: во время тестирования их можно было использовать между разными сессиями, пользователями и даже совместимыми моделями одного провайдера. В результате reasoning сильной модели передавали более слабой модели того же семейства, которая становилась своеобразным «декодером».

Масштаб эксперимента впечатляет.

Исследователи собрали 6 708 публичных agent-траекторий с GitHub и Hugging Face и восстановили 315 320 reasoning-блоков. В 328 сессиях, или 4,9%, обнаружился хотя бы один чувствительный элемент.

В реальных пользовательских сессиях нашли:

* 62 API-ключа;
* 33 пароля;
* 24 access token;
* 7 private keys;
* 30 личных email.

Причём 64 чувствительных элемента вообще отсутствовали в видимой истории чата и находились только внутри reasoning. То есть обычная очистка логов их бы не заметила.

Самый неприятный вывод: безопасность всей линейки моделей может определяться не самой защищённой моделью, а самой слабой совместимой моделью, которая умеет прочитать тот же reasoning-блок.

После responsible disclosure провайдеры внесли изменения, и описанные атаки исследователям уже не удалось воспроизвести тем же способом. Но архитектурный урок остаётся.

Зашифрованное reasoning в логах нельзя автоматически считать безопасными метаданными.

Если агент работал с секретами, API-ключами или приватными данными, reasoning-блоки лучше вообще не публиковать вместе с трассировкой.

Исследование: *Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs*.

arxiv.org/abs/2608.09867

#AI #LLM #AISecurity #Agents #CyberSecurity

Yandex Cloud набирает клиентов
Клиентская база платформы достигла 64 тыс. компаний, рост составил 36% год к году. Выручка за то же полугодие прибавила 30%, до 16,7 млрд рублей. Клиентская база растёт чуть быстрее выручки, платформа активно набирает новых заказчиков.

Крупный бизнес всё чаще выбирает ИБ и ИИ-сервисы, они же обеспечили Yandex Cloud основной прирост. Информационной безопасностью пользуется 53% таких клиентов, плюс 9 п. п. год к году, ИИ-сервисами 37%, плюс 10 п. п.

Основные деньги приносит крупный бизнес, на него приходится 50% потребления. Средний сегмент дает 29%, малый вместе с массовым — 21%. Отраслевая концентрация выражена еще сильнее: 83% объема формируют банки, финтех, ритейл и ИТ.

Но интереснее другое. Быстрее всего облако осваивают отрасли, которые к нему традиционно относились осторожно. Потребление в строительстве выросло в 1,7 раза год к году, в здравоохранении в 1,5 раза, в промышленности в 1,4 раза.

Прирост самой платформе обеспечили два направления. Информационной безопасностью пользуется 53% крупных клиентов, плюс 9 п. п. за год, ИИ-сервисами 37%, плюс 10 п. п.

Стройка, медицина и промышленность растут с низкой базы, поэтому кратные цифры говорят скорее о старте миграции, чем о зрелости этих отраслей. Устойчивость бизнеса проверяется другим: 83% потребления держатся на трех сегментах, и замедление в банках или ритейле отразится на выручке сразу.

🚨 Один из самых давних руководителей OpenAI уходит из компании после восьми лет.

По данным TechCrunch, Брэд Лайткэп покидает OpenAI и собирается запустить собственный проект.

Он присоединился к компании ещё в 2018 году и за это время помог построить практически весь бизнес-контур вокруг исследовательской лаборатории: финансы, юридическое направление, HR и go-to-market.

Фактически Лайткэп был одним из людей, которые участвовали в превращении OpenAI из исследовательской организации в глобальный AI-бизнес.

После недавней перестройки большую часть его обязанностей уже забрала Chief Revenue Officer Дениз Дрессер.

Теперь Лайткэп уходит строить что-то своё.

И это тот случай, когда новый стартап стоит запомнить ещё до того, как мы вообще знаем, чем он будет заниматься.

Восемь лет внутри OpenAI с 2018 по 2026 год - довольно редкий опыт для человека, который видел весь переход от ранних GPT до сегодняшней агентной гонки.

#OpenAI #AI #Startups #Tech

techcrunch.com/2026/08/11/brad-lightcap-openais-longtime-coo-is-leaving-to-start-something-new/

💻 deep tech night — конференция Яндекса о вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI.

5 сентября эксперты обсудят прикладные задачи на стыке AI, разработки, инфраструктуры и данных. Отдельный блок программы посвятят технологической экспертизе Яндекса: специалисты компании разберут реальные инженерные кейсы.

Экс‑Chief Business Officer Google X Мо Гавдат представит свой взгляд на то, как генеративные нейросети уже сейчас перестраивают разработку, процессы и роли в командах.

Среди других спикеров: Алексей Гусаков, CTO Бизнес‑группы Поисковых сервисов и ИИ, с кейсами по переходу от классического ML к генеративным моделям в рекомендациях без ручного фичеинжиниринга и Иван Сапожков, руководитель группы базовой ML‑инфраструктуры Яндекса, с докладом о том, как в RL для больших моделей искать баланс между алгоритмами и производительностью.

Регистрируйтесь, чтобы присоединиться к онлайн-трансляции, участвовать в Q&A-сессии с экспертами и получить запись после события. Подробности про офлайн — на сайте.