Пользователи твиттера разгромили картину Клода Моне, так как поверили, что это генерация ИИ:
> Чувак под ником SHL0MS написал, что сгенерировал картину в стиле Моне, и попросил подробно рассказать, чем она уступает настоящему Моне
> Диванные искусствоведы начали критиковать работу со светом, деталями, цветами и так далее
> В итоге оказалось, что это не генерация ИИ, а настоящая картина Клода Моне из цикла «Кувшинки»
> Чувак под ником SHL0MS написал, что сгенерировал картину в стиле Моне, и попросил подробно рассказать, чем она уступает настоящему Моне
> Диванные искусствоведы начали критиковать работу со светом, деталями, цветами и так далее
> В итоге оказалось, что это не генерация ИИ, а настоящая картина Клода Моне из цикла «Кувшинки»
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Moonshot выкатили Kimi Web Bridge - расширение для Chrome, через которое их агент работает в браузере как человек: ищет, скроллит, кликает, печатает и доводит задачи до конца.
Bridge подключается к Kimi Code CLI, Claude Code, Cursor, Codex, Hermes и другим инструментам, которыми мы уже пользуемся каждый день. То есть свой привычный агент теперь можно вывести из песочницы терминала прямо в живой браузер с авторизованными сессиями, корпоративными SaaS и внутренними дашбордами.
Для нас это закрывает давнюю боль. Headless-браузеры ломаются на капчах и антибот-защите, API есть далеко не у всего, а MCP-серверы под каждый сервис писать никто не будет. Реальное рабочее окружение специалиста — это десятки вкладок, и агент, который туда зашёл со стороны пользователя, снимает целый слой костылей.
Из практического: можно собирать пайплайны вида «агент в IDE пишет код → тот же агент в браузере проверяет результат в проде → возвращается с фидбеком». Или поручать рутину в админках, где нет публичного API.
Поставить можно на kimi.ai и в Chrome Web Store. Любопытно посмотреть, как оно поведёт себя на длинных задачах и насколько устойчиво держит контекст между вкладками — напишите, если уже потрогали.
Bridge подключается к Kimi Code CLI, Claude Code, Cursor, Codex, Hermes и другим инструментам, которыми мы уже пользуемся каждый день. То есть свой привычный агент теперь можно вывести из песочницы терминала прямо в живой браузер с авторизованными сессиями, корпоративными SaaS и внутренними дашбордами.
Для нас это закрывает давнюю боль. Headless-браузеры ломаются на капчах и антибот-защите, API есть далеко не у всего, а MCP-серверы под каждый сервис писать никто не будет. Реальное рабочее окружение специалиста — это десятки вкладок, и агент, который туда зашёл со стороны пользователя, снимает целый слой костылей.
Из практического: можно собирать пайплайны вида «агент в IDE пишет код → тот же агент в браузере проверяет результат в проде → возвращается с фидбеком». Или поручать рутину в админках, где нет публичного API.
Поставить можно на kimi.ai и в Chrome Web Store. Любопытно посмотреть, как оно поведёт себя на длинных задачах и насколько устойчиво держит контекст между вкладками — напишите, если уже потрогали.
Компания напрямую агитирует за ужесточение экспортного контроля и закрытие каналов, через которые китайские лаборатории догоняют фронтир.
Логика статьи строится на одном наблюдении.
По интеллекту моделей отставание китайских лабораторий от американских сократилось до нескольких месяцев.
По компьюту (вычислительные мощности) разрыв пока огромный: согласно дорожным картам, Huawei в 2026 году произведёт около 4% от совокупной вычислительной мощности Nvidia, в 2027-м - 2%.
Но именно компьют, по мнению Anthropic, пока удерживает китайские лаборатории от паритета. И компанию беспокоит то, насколько изобретательно этот барьер обходится.
Каналов обхода два:
- физический и инфраструктурный доступ к компьюту в обход санкций: контрабанда чипов и обучение моделей в датацентрах за пределами Китая
- distillation attacks: массовое создание поддельных аккаунтов для систематического сбора ответов фронтирных моделей и воспроизведения их возможностей у себя
Текущее экспортное право регулирует продажу железа, но не удалённый доступ к нему. По данным FT, Alibaba и ByteDance уже тренируют флагманские модели на подсанкционных американских чипах в датацентрах Юго-Восточной Азии.
Distillation attacks Anthropic квалифицирует как промышленный шпионаж, фактически субсидируемый американскими инвестициями.
Особое место в статье занимает Mythos Preview - модель, которую Anthropic в апреле передал ограниченному кругу партнёров в рамках Project Glasswing. Команда Firefox с её помощью за месяц закрыла больше уязвимостей, чем за весь 2025 год.
Один китайский аналитик по кибербезопасности отреагировал фразой, которую теперь цитируют в статье: «
мы всё ещё точим мечи, а у соперника внезапно появился полностью автоматический пулемёт Гатлинга».
Этот эпизод Anthropic подаёт как репетицию будущего. При таком темпе ускорения отставание даже в несколько месяцев превращается в качественно другой уровень возможностей.
Два сценария на 2028 год выстроены вокруг одной развилки - что сделает Вашингтон в ближайшие месяцы.
В сценарии лидерства США закрывают лазейки в экспортном контроле, давят дистилляцию, ускоряют экспорт американского ИИ-стека и получают отрыв в 12-24 месяца по фронтиру. Этот отрыв самоусиливается: лидерство притягивает таланты и капитал, расширяет коалицию союзников, даёт США рычаги для диалога с Пекином, включая темы безопасности.
В сценарии паритета Вашингтон оставляет всё как есть. Китайские лаборатории за счёт удалённого компьюта и продолжающейся дистилляции выходят на околофронтирный уровень. Huawei и Alibaba занимают рынки Глобального Юга дешёвыми и достаточно качественными моделями, а нормы применения ИИ начинают формироваться под влиянием авторитарных режимов.
Отдельный важный блок - безопасность китайских моделей.
Anthropic ссылается на оценку CAISI: DeepSeek R1-0528 под распространённым джейлбрейком выполняет 94% явно вредоносных запросов против 8% у американских референсных моделей. Независимая проверка Kimi K2.5 от Moonshot показала похожую картину на CBRN-тематике.
Открытые веса делают проблему острее. После публикации модели встроенные ограничения можно снять, и любой актор получает доступ к её возможностям.
На уровне политики Anthropic предлагает четыре шага:
- ужесточить экспортный контроль на чипы и оборудование для их производства
- закрыть лазейку с удалённым доступом к зарубежным мощностям
- законодательно квалифицировать distillation attacks как незаконную практику
- продолжать продвигать американский ИИ-стек на внешних рынках
По расчётам, на которые ссылается компания, при ужесточении ограничений у американского сектора будет примерно в 11 раз больше компьюта, чем у китайского.
Любопытна и сама форма высказывания. Anthropic окончательно вышел за рамки роли исследовательской лаборатории - это полноценный лоббистский документ, оформленный как ресёрч.
Оригинал: https://www.anthropic.com/research/2028-ai-leadership
@ai_machinelearning_big_data
#anthropic
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Кибербезопасники напряглись: закрытая Claude Mythos смогла взломать macOS всего за 5 дней!
Модель сама нашла уязвимость и собрала рабочий эксплойт, который позволяет целиком захватить систему. Чтобы вы понимали — одной из самых престижных команд по поиску уязвимостей в мире Google Project Zero требуется примерно полгода на каждую zero-day уязвимость в MacOS/iOS. А стоят такие уязвимости ~$2 миллиона.
Apple уже рассматривает 55-страничный отчет, детали расскажут после патча.
Сначала Firefox, теперь Apple… кажется, Mythos пока рано в открытый доступ💀
Модель сама нашла уязвимость и собрала рабочий эксплойт, который позволяет целиком захватить систему. Чтобы вы понимали — одной из самых престижных команд по поиску уязвимостей в мире Google Project Zero требуется примерно полгода на каждую zero-day уязвимость в MacOS/iOS. А стоят такие уязвимости ~$2 миллиона.
Apple уже рассматривает 55-страничный отчет, детали расскажут после патча.
Сначала Firefox, теперь Apple… кажется, Mythos пока рано в открытый доступ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Узнаем, какие нейронки потянет ваш комп — сервис покажет локальные модели, которые встанут на ПК без перегрузки ресурсов и будут работать нормально.
• Просто вносим данные ПК — GPU, VRAM и RAM, и получаем полный список моделей.
• Сайт выдает всю инфу: модель, квантование, скорость и контекстное окно.
• Поддерживает железо от NVIDIA, AMD, Intel и Apple.
• Если разрабатываете ИИ-агентов — это мастхев.
😶 😶 😶 😶 😶 😶 😶 😶 😶
Пробуем — здесь.
• Просто вносим данные ПК — GPU, VRAM и RAM, и получаем полный список моделей.
• Сайт выдает всю инфу: модель, квантование, скорость и контекстное окно.
• Поддерживает железо от NVIDIA, AMD, Intel и Apple.
• Если разрабатываете ИИ-агентов — это мастхев.
Пробуем — здесь.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Claude Mythos смогла взломать macOS — одну из самых сложных ОС для хакеров. Эксплойт позволяет целиком захватить систему.
Модель просто связала два ранее неизвестных бага. С их помощью она «сломала» память макбука и получила полный доступ к закрытым частям macOS.
Исследователи, которые обнаружили уязвимость, были настолько удивлены, что лично поехали в офис Apple показывать находку. Там уже изучают дыру в безопасности, патча пока нет.
Видимо, не зря Mythos считают опасной для релиза.
Модель просто связала два ранее неизвестных бага. С их помощью она «сломала» память макбука и получила полный доступ к закрытым частям macOS.
Исследователи, которые обнаружили уязвимость, были настолько удивлены, что лично поехали в офис Apple показывать находку. Там уже изучают дыру в безопасности, патча пока нет.
Видимо, не зря Mythos считают опасной для релиза.
Узнайте, какие локальные модели потянет ваш ПК
Полезный сервис для тех, кто запускает LLM локально и не хочет гадать, какая модель влезет в железо без боли.
Как работает:
- указываете GPU, VRAM и RAM
- получаете список моделей, которые нормально запустятся на вашем ПК
- видите квантование, примерную скорость и контекстное окно
- поддерживается железо NVIDIA, AMD, Intel и Apple
Особенно удобно, если собираете ИИ-агентов, тестируете локальные модели или выбираете железо под inference.
Больше не нужно вручную считать память и перебирать модели наугад.
https://whatmodelscanirun.com/
Полезный сервис для тех, кто запускает LLM локально и не хочет гадать, какая модель влезет в железо без боли.
Как работает:
- указываете GPU, VRAM и RAM
- получаете список моделей, которые нормально запустятся на вашем ПК
- видите квантование, примерную скорость и контекстное окно
- поддерживается железо NVIDIA, AMD, Intel и Apple
Особенно удобно, если собираете ИИ-агентов, тестируете локальные модели или выбираете железо под inference.
Больше не нужно вручную считать память и перебирать модели наугад.
https://whatmodelscanirun.com/
Pointer tagging: как рантаймы прячут данные прямо внутри указателя
В x86-64 Linux пользовательские процессы обычно используют не все 64 бита адреса. На практике адреса занимают около 48 бит, а верхние биты часто остаются свободными.
И вот тут начинается низкоуровневая магия.
Некоторые рантаймы кладут в эти верхние биты служебную информацию: тип объекта, флаги, состояние GC, короткий идентификатор или другой metadata-tag. Перед разыменованием указатель очищается маской, и процессор снова видит обычный валидный адрес.
Это называется pointer tagging.
Зачем это нужно:
- можно хранить метаданные без отдельной структуры
- меньше аллокаций
- лучше cache locality
- быстрее проверка типа или состояния объекта
- меньше overhead в рантайме
Такой подход используют Lisp-рантаймы, garbage collectors, JavaScript-движки и VM, где каждый байт и каждый лишний переход по памяти имеют значение.
Идея простая: если часть битов в указателе всё равно не участвует в адресации, почему бы не заставить их работать.
В x86-64 Linux пользовательские процессы обычно используют не все 64 бита адреса. На практике адреса занимают около 48 бит, а верхние биты часто остаются свободными.
И вот тут начинается низкоуровневая магия.
Некоторые рантаймы кладут в эти верхние биты служебную информацию: тип объекта, флаги, состояние GC, короткий идентификатор или другой metadata-tag. Перед разыменованием указатель очищается маской, и процессор снова видит обычный валидный адрес.
Это называется pointer tagging.
Зачем это нужно:
- можно хранить метаданные без отдельной структуры
- меньше аллокаций
- лучше cache locality
- быстрее проверка типа или состояния объекта
- меньше overhead в рантайме
Такой подход используют Lisp-рантаймы, garbage collectors, JavaScript-движки и VM, где каждый байт и каждый лишний переход по памяти имеют значение.
Идея простая: если часть битов в указателе всё равно не участвует в адресации, почему бы не заставить их работать.
Храм айтишников нашли в Японии — там стоит памятник Томасу Эдисону, а молятся за технику и электричество.
Ивасимидзу Хатимангу находится в Киото. Местный бамбук Эдисон брал для своих первых лампочек — они работали рекордно долго для XIX века.
кто в Японии, сходите попросите нам стабильный интернет😄
Ивасимидзу Хатимангу находится в Киото. Местный бамбук Эдисон брал для своих первых лампочек — они работали рекордно долго для XIX века.
кто в Японии, сходите попросите нам стабильный интернет
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Британский институт безопасности ИИ протестировал модели GPT-5.5 и Claude Mythos на способность к автономному хакингу. По данным исследователей, нейросети прервали предыдущий тренд на удвоение сложности решаемых задач каждые 4,7 месяца, показав результаты за пределами измерительной шкалы института.
Модели проверяли на изолированных стендах с имитацией корпоративных сетей. Задачи включали поиск уязвимостей, веб-эксплуатацию и реверс-инжиниринг. Для тестов контекстное окно ограничивали 2,5 млн токенов. В этих условиях Claude Mythos первым прошел оба комплексных сценария: "The Last Ones" и инфраструктуру "Cooling Tower", требующих планирования многоэтапной атаки. GPT-5.5 также показала высокие результаты.
По оценкам AISI, при использовании агентной архитектуры и снятии лимита на токены доля успешных взломов приближается к 100%, из-за чего вычислить предел возможностей новых моделей пока не удается.
aisi.gov.uk
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic улетает в космос: $900 млрд оценки после $350 млрд в феврале
По данным Financial Times, Anthropic согласовала условия нового раунда на $30 млрд. Сделка может закрыться уже в этом месяце и оценить компанию в $900 млрд без учёта новых денег.
В феврале 2026 года Anthropic оценивали в $350 млрд. Сейчас речь уже про $900 млрд. Почти x3 за три месяца.
По ARR картина ещё жёстче:
- конец 2025 года: $9 млрд
- конец мая 2026 года: $45 млрд
Почти x5 за пять месяцев.
Раунд, по данным FT, ведут Dragoneer, Greenoaks, Sequoia Capital и Altimeter Capital. И это уже не просто история про «ещё один AI-стартап поднял денег».
Рынок начал переоценивать Anthropic как одного из главных победителей enterprise-AI. Claude Code, корпоративные контракты, API, агенты, инфраструктура вокруг моделей - всё это внезапно превращается не в красивую демку, а в гигантский денежный поток.
https://www.ft.com/content/9deae3c6-716d-4f4d-8b09-434d8519f847
По данным Financial Times, Anthropic согласовала условия нового раунда на $30 млрд. Сделка может закрыться уже в этом месяце и оценить компанию в $900 млрд без учёта новых денег.
В феврале 2026 года Anthropic оценивали в $350 млрд. Сейчас речь уже про $900 млрд. Почти x3 за три месяца.
По ARR картина ещё жёстче:
- конец 2025 года: $9 млрд
- конец мая 2026 года: $45 млрд
Почти x5 за пять месяцев.
Раунд, по данным FT, ведут Dragoneer, Greenoaks, Sequoia Capital и Altimeter Capital. И это уже не просто история про «ещё один AI-стартап поднял денег».
Рынок начал переоценивать Anthropic как одного из главных победителей enterprise-AI. Claude Code, корпоративные контракты, API, агенты, инфраструктура вокруг моделей - всё это внезапно превращается не в красивую демку, а в гигантский денежный поток.
https://www.ft.com/content/9deae3c6-716d-4f4d-8b09-434d8519f847
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Разрешения получили около 10 компаний (Alibaba, Tencent, ByteDance и JD и дистрибьюторы Lenovo и Foxconn). Квота составляет до 75 тысяч чипов на клиента. Правительство КНР остановило сделки для перевода инфраструктуры на локальные аналоги.
Дополнительным барьером стала новая схема логистики от администрации США. Ведомство требует 25% выручки от продаж, для чего обязали физически провозить электронику через американскую территорию перед отправкой заказчикам. Китайские регуляторы видят в таком маршруте риск компрометации цепочек поставок и установки аппаратных закладок.
Для проведения переговоров по контрактам глава Nvidia присоединился к миссии США в Пекине.
reuters.com
До 13 июля пользователи платных тарифов Pro, Max, Team и Enterprise смогут обращаться к ИИ-ассистенту в полтора раза чаще. Новые еженедельные квоты и действуют во всех рабочих средах: CLI, расширениях для IDE, а также в десктопной и веб-версиях.
Это расширение станет отличным подспорьем для разработчиков, поскольку 50-процентная надбавка суммируется с обновлением прошлой недели, когда Anthropic в 2 раза увеличила лимиты на пятичасовые сессии. Никаких дополнительных действий для активации нового лимита не требуется.
ClaudeDevs в сети Х
OpenAI добавила функцию удаленного управления Codex в мобильное приложение ChatGPT. Мобильный клиент в реальном времени транслирует скриншоты среды, логи терминала, результаты тестов и diff-файлы. Пользователь может проверять промежуточные результаты, корректировать действия ИИ и подтверждать выполнение команд без физического доступа к ПК.
Соединение устройств идет через внутренний ретранслятор без прямого доступа к машине из публичного интернета. Исходный код, ключи и локальные настройки не покидают рабочую среду. Одновременно OpenAI выпустила функцию Remote SSH для запуска агента в корпоративных инфраструктурах.
Управление агентом со смартфона доступно на всех тарифах. Для подключения необходимо обновить мобильный ChatGPT и десктопный клиент для macOS. Поддержка Windows ожидается позже.
openai.com
О новых правилах объявил Томас Дитерих. Согласно политике, авторы несут полную ответственность за содержимое препринтов, включая плагиат, предвзятость и фактические ошибки языковых моделей.
Поводом для блокировки аккаунта станут явные следы ИИ-генерации: выдуманные источники в списке литературы, забытые ответы чат-ботов или просьбы заполнить таблицу реальными данными экспериментов.
Нарушители лишаются права публиковаться на один год. После истечения бана прямая загрузка препринтов для них останется недоступной, для размещения статьи потребуется предоставить доказательства ее принятия авторитетным рецензируемым изданием или конференцией.
Ведущий модератор раздела CS.LG сервиса arXiv
Британский институт безопасности ИИ протестировал модели GPT-5.5 и Claude Mythos на способность к автономному хакингу. По данным исследователей, нейросети прервали предыдущий тренд на удвоение сложности решаемых задач каждые 4,7 месяца, показав результаты за пределами измерительной шкалы института.
Модели проверяли на изолированных стендах с имитацией корпоративных сетей. Задачи включали поиск уязвимостей, веб-эксплуатацию и реверс-инжиниринг. Для тестов контекстное окно ограничивали 2,5 млн токенов. В этих условиях Claude Mythos первым прошел оба комплексных сценария: "The Last Ones" и инфраструктуру "Cooling Tower", требующих планирования многоэтапной атаки. GPT-5.5 также показала высокие результаты.
По оценкам AISI, при использовании агентной архитектуры и снятии лимита на токены доля успешных взломов приближается к 100%, из-за чего вычислить предел возможностей новых моделей пока не удается.
aisi.gov.uk
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
WSJ: Anthropic Mythos помог собрать рабочий exploit для macOS kernel за 5 дней
По данным WSJ, модель Anthropic Mythos помогла исследователям найти две ранее неизвестные уязвимости в ядре macOS и связать их в рабочую цепочку privilege escalation.
Целью был не браузер, не приложение и не какой-нибудь userspace-сервис, а macOS kernel - самый глубокий слой системы, где управляются память, процессы, права доступа и взаимодействие с железом.
Атака держалась не на одном баге. Mythos помог связать две отдельные ошибки с дополнительными техниками эксплуатации. То есть это была цепочка, где каждый шаг открывал возможность для следующего.
По данным WSJ, exploit смог:
- повредить память
- обойти защитные механизмы Apple
- получить доступ к защищённым частям системы
- поднять привилегии выше уровня обычного приложения
Современные защиты macOS строятся не только вокруг поиска багов. Их задача - сделать так, чтобы даже найденную memory corruption уязвимость было крайне сложно превратить в контроль над системой.
Vulnerability research - это не магия, а огромный поиск по тупикам. Нужно строить гипотезы, понимать поведение кода, держать в голове низкоуровневые ограничения, искать связки между багами и проверять, где защита системы реально ломается.
Если модель ускоряет этот процесс, она меняет не просто ресёрч. Она меняет экономику offensive security.
По данным WSJ, модель Anthropic Mythos помогла исследователям найти две ранее неизвестные уязвимости в ядре macOS и связать их в рабочую цепочку privilege escalation.
Целью был не браузер, не приложение и не какой-нибудь userspace-сервис, а macOS kernel - самый глубокий слой системы, где управляются память, процессы, права доступа и взаимодействие с железом.
Атака держалась не на одном баге. Mythos помог связать две отдельные ошибки с дополнительными техниками эксплуатации. То есть это была цепочка, где каждый шаг открывал возможность для следующего.
По данным WSJ, exploit смог:
- повредить память
- обойти защитные механизмы Apple
- получить доступ к защищённым частям системы
- поднять привилегии выше уровня обычного приложения
Современные защиты macOS строятся не только вокруг поиска багов. Их задача - сделать так, чтобы даже найденную memory corruption уязвимость было крайне сложно превратить в контроль над системой.
Vulnerability research - это не магия, а огромный поиск по тупикам. Нужно строить гипотезы, понимать поведение кода, держать в голове низкоуровневые ограничения, искать связки между багами и проверять, где защита системы реально ломается.
Если модель ускоряет этот процесс, она меняет не просто ресёрч. Она меняет экономику offensive security.
Масштабы вайбкодинга выходят на новый уровень
Вот это – merge PR на миллион строк в крупном проекте Bun. Все миллион строк написаны агентами, и при этом чуть больше, чем за неделю.
Bun с конца прошлого года принадлежит Anthropic. Это runtime среда для JavaScript и TypeScript, которая изначально была написала на Zig.
Недавно (10 дней назад) создатель Джарред Самнер написал, что начал экспериментально переписывать Bun на Rust с помощью Claude (возможно, Claude Mythos). Он отдельно отметил, что это лишь исследование на начальной стадии.
Но прошло 10 дней, и вот полностью обновленный код уже на пути в основную сборку. Еще раз: агентам понадобилось 10 дней, чтобы полностью портировать огромный проект с одного языка на другой.
Пока попробовать новый код можно в canary, но в публикациях говорится, что Rust-ветка Bun уже достаточно продвинута и проходит около 99.8% тестов, так что в stable она попадет уже очень скоро.
Вот это – merge PR на миллион строк в крупном проекте Bun. Все миллион строк написаны агентами, и при этом чуть больше, чем за неделю.
Bun с конца прошлого года принадлежит Anthropic. Это runtime среда для JavaScript и TypeScript, которая изначально была написала на Zig.
Недавно (10 дней назад) создатель Джарред Самнер написал, что начал экспериментально переписывать Bun на Rust с помощью Claude (возможно, Claude Mythos). Он отдельно отметил, что это лишь исследование на начальной стадии.
Но прошло 10 дней, и вот полностью обновленный код уже на пути в основную сборку. Еще раз: агентам понадобилось 10 дней, чтобы полностью портировать огромный проект с одного языка на другой.
Пока попробовать новый код можно в canary, но в публикациях говорится, что Rust-ветка Bun уже достаточно продвинута и проходит около 99.8% тестов, так что в stable она попадет уже очень скоро.