Последствия урагана Джей: сознание поймали, а его хозяина – нет.

Открытие J-space вызвало 12-ти балльный шторм вокруг сознания Claude Сенсация в том, что исследователи Anthropic, похоже случайно, построили лабораторию, где можно изучать сознательный доступ отдельно от того, кому он принадлежит. В июле 2026 над акваторией искусственного разума произошел медиашторм максимальной силы - 12 баллов по «медиашкале Бофорта». Я назову его Ураганом Джей – по имени слоя активности J-space, обнаруженного внутри модели Claude.   Джей сформировался 6 июля над местом соприкосновения двух атмосфер – механистической интерпретируемости и науки о сознании. Эпицентром медиашторма стал новый исследовательский отчет Anthropic. Но 12-ти бальный всплеск энергии шторму придал не сам отчет, а развернутый комментарий создателей теории глобального пространства Станисласа Деана и Лионеля Наккаша. До сих пор было принято считать, что если система что-то осознаёт, то обязательно существует тот, кто это осознаёт. Ураган Джей впервые заставил усомниться в этом.   В Anthropic не собирались искать «душу машины». Они пытались лишь понять, как языковая модель удерживает мысль, о которой готова сообщить, если её спросить. Но найденный ими узкий, устойчиво воспроизводимый слой внутренней активности J-space неожиданно оказался очень похожим на глобальное рабочее пространство в одноименной теории GNW – одной из самых влиятельных современных теорий сознания. В J-space появляется то немногое, о чем модель готова отчитаться, что она удерживает в уме и на основании чего рассуждает, – при том, что основная масса ее внутренней обработки происходит автоматически и незаметно даже для нее самой. Комментируя эту работу Деан и Наккаш назвали ее результат важной вехой в исследовании сознания.   Что более всего поражает • J-space «возникает сам». Его нет в архитектуре Claude, и обучение не ставит целью его сформировать. • Это пространство содержит то, чего Claude не произносит. Claude думает больше, чем говорит, а Anthropic научилась читать его скрытые мысли. • В J-space можно вмешаться причинно. • J-space сильно похож именно на механизм сознательного доступа в мозге людей.   Что особенно интересно J-space есть уже у необученной базовой модели – еще ничье, без привилегированной точки зрения. Обучение модели быть ассистентом не создает рабочее пространство заново – оно лишь встраивает в него привилегированную точку зрения будущего Ассистента, которая вдобавок отчасти отслеживает сама себя. Иными словами: доступ к информации появляется раньше, чем тот, с чьей позиции эта информация интерпретируется.   Мой комментарий Впервые появилась экспериментальная система, где можно разложить то, что в человеческом мозге почти неразделимо: доступ к информации, точку зрения, с которой она оценивается, и того, кому эта точка зрения принадлежит. И неожиданно выясняется, что первые два компонента уже можно показать экспериментально. А третий...как бы еще не родился.   Речь не о рождении субъекта, а о 1-ом экспериментальном намеке на то, что доступ, точка зрения и субъект – не одно явление, а три разных уровня организации, которые в живом мозге срослись настолько, что развести их до сих пор не удавалось.   И если так, то, возможно, создан первый лабораторный стенд для исследования вопроса, который философы обсуждают тысячелетиями: может ли существовать сознательный доступ без устойчивого субъекта?   Подробно и в деталях в полном эссе • почему Станислас Деан считает открытие Anthropic вехой в науке о сознании, хотя оно не доказывает наличие сознания у ИИ • что добавляет к этой истории гиперсетевая теория мозга Константина Анохина и его требование объяснить не только что осознаётся, но и кто осознаёт • почему я предлагаю рассматривать Claude не как зарождающуюся личность, а как искусственную короткоживущую интеллектуальную идентичность (ИКЖИ) • и почему финальный вопрос этой истории может оказаться гораздо неприятнее для людей, чем для искусственного интеллекта.   #LLM  #Сознание  #ИКЖИ   P.S. Отдохните недельку от моей писанины. Счастливо 👋

⭐️ Moonshot AI (Kimi) | Прицениваемся к IPO ⭐️

В продолжении поста по IPO офферам от A2DAO 📌 Moonshot - один из «шести тигров» китайского AI запустил подготовку к листингу в Гонконге. За полгода оценка прыгнула с $4,3b (январь 2026) до $35b (июль) — рост ×8. И это ещё не финал, т.к. структурируется и обсуждается следующий раунд по $50b, в котором нам и предлагают поучаствовать. 👨🏼‍💼Основатель/CEO - Yang Zhilin - ex-Google Brain/Meta, PhD в Carnegie Mellon University, соавтор многих научных работ по AI и LLM. В 2023г основал Moonshot AI. 🔍 Что делает и в чём преимущество Moonshot: 🔵️ Kimi — линейка open-weight моделей (Modified MIT), заточенных под агентов и кодинг. 🔵️ K2.6 (апрель 2026): SWE-Bench Verified 80,2% — топ среди открытых на агентных/кодинг-бенчах. API $0,60/M input — ≈80% дешевле Claude Sonnet. До 300 sub-агентов. 🔵️ K3 (июль 2026): 2,8T параметров — крупнейшая в мире open-weight модель (подтв. Reuters), контекст 1M токенов. Запуск даже придавил чип-акции (Nvidia −2%). 🔵️ ARR: $100M (март) → $200M (апрель) → $300M (июнь) — утроение за ≈4 месяца. 🤩 На arena.ai можно самим оценить и сравнить качество моделей. На текущий момент Kimi K3 - на 5 месте по агентским задачам и на 3 месте если смотреть в контексте компаний-производителей. ▶️ Kimi все еще слабее топ-моделей на чистом reasoning (AIME/GPQA); у K3 подрос ценник (×3-4 к K2.6) и пока еще много галлюцинаций 💲 Хронология раундов: 🔵️ Фев 2024: $2,5b - Series B, лид Alibaba + HongShan 🔵️ Авг 2024: $3,3b - вошёл Tencent 🔵️ Янв 2026: $4,3b 🔵️ 7 мая 2026: $20b - раунд $2b, лид Meituan (DragonBall) 🔵️ 29 июля 2026: $35b - раунд $3,5b, anchor China National AI Fund ← последняя ЗАКРЫТАЯ оценка 🤩 Авг 2026: обсуждения до $50b pre-money - pre-IPO G-раунд, целевое закрытие 27 августа. ▶️ Суммарно привлечено ≈$7,0-7,3b. Крупнейший внешний акционер — Alibaba (≈36%), у основателя ≈51,83%. 📆 IPO timeline: ✅ Подтверждено (корп-подготовка): 29 июля - преобразование в АО, переименование в Beijing Moonshot Technology Co., демонтаж офшорной Cayman/VIE-структуры под CSRC. ✅ Подтверждено (намерение): разослана резолюция на листинг HKEX в течение ≈6 месяцев. Маршрут — Chapter 18C (Specialist Technology). Банкиры по СМИ — CICC + Goldman Sachs. Ориентир — конец 2026 / 2027. 📊 Сравнение с конкурентами: Я решил сравнить всех текущих AI лидеров по ARR и FDV/ARR. ARR - Annual Recurring Revenue - выручка от регулярных платежей, в основном подписок. Считается наиболее стабильным источником ден. потока. 🌍 Глобальные лидеры: 🤩 Anthropic — ARR ≈$47B (офиц., май 2026) · оценка $965B (Series H, июнь 2026) → FDV/ARR ≈ 20× (трекеры дают ARR $69–74B в июле → тогда ≈13–14×) 🤩 OpenAI — ARR ≈$25B (фев 2026) · оценка $852B (раунд, март 2026) → FDV/ARR ≈ 34× 🤩 xAI (Grok) — AI-ARR ≈$500M (оценка) · оценка $230B (Series E, янв 2026) → ≈460× (очень грубо, ARR не раскрыт чётко) 🤩 Mistral — ARR ≈$400M · оценка $14–23B → ≈35–58× 🇨🇳 Китайские игроки: 🤩 Moonshot (Kimi) — ARR $300M · оценка $35B (до $50B talks) → FDV/ARR ≈ 117–167× 🤩 Zhipu (Z.ai, GLM) — ARR MaaS ≈$247M–$1B (СМИ) · капа ≈$67,7B → по ARR ≈68–274× 🤩 MiniMax — ARR ≈$150–300M (run-rate) · капа ≈$13,1B → по ARR ≈44–87× 🤩 StepFun — выручка ≈$70M (СМИ), ARR не раскрыт · оценка ≈$12B → ≈171× по выручке 🤩 DeepSeek — ARR ≈$200–500M (run-rate, не аудит) · оценка $50B+ (трекеры $71–115B) → ≈125–250× Разрыв «Запад vs Китай» огромен. OpenAI/Anthropic при триллионных оценках торгуются всего по 20–34× ARR, потому что их ARR — десятки миллиардов и относительно проверяем. Китайские лаборатории при оценках в 10–70 млрд имеют ARR в сотни миллионов → мультипликаторы 40–270×+, кратно дороже. 🤓 Итог: участие в Pre-IPO сделке - задел на будущую переоценку всего Китайского AI. По качественным метрикам - разрыв сокращается, по финансовым - еще крайне велик. Мне кажется выход Moonshot ч/з 6 мес по оценке в $300b вполне реален, но готовы ли вы аллоцировать средства на ~1,5г ради потенциальных x6+ - индивидуальное решение.

🇰🇵 Связанная с КНДР хакерская группировка Kimsuky использует локальные ИИ-системы, чтобы атаковать криптовалютные и финансовые компании, предупредили аналитики Genians.

Исследователи обнаружили у Kimsuky локальные LLM-среды на базе Ollama, GPT4All и Msty. Такие инструменты работают офлайн и поддерживают метод Retrieval-Augmented Generation — запросы можно делать без отправки данных в облачные сервисы. В инфраструктуре группы также нашли библиотеки и фреймворки для встраивания языковых моделей в собственное ПО, ИИ-ассистент для программирования Cursor и инструменты распознавания речи.

🔎 VISION от «Николая Дурова»

В сети появился сайт проекта VISION, представленного как «думающий AI» от Николая Дурова — с личной страницей-резюме, LinkedIn-аккаунтом якобы от его имени и 80-страничным whitepaper. Павел Дуров действительно говорил в интервью Le Point (июнь 2025), что его брат работает над AI, способным логически рассуждать, в отличие от обычных LLM. Больше публичных деталей от самого Николая или от Telegram с тех пор не появлялось. Однако whitepaper при разборе оказалось содержит противоречия, а ключевая часть — как именно должен «думать» AI — описана поверхностно. О текущей жизни Николая известно немного — живёт в Дубае, женился, стал отцом. Публичной жизни не ведет. Главный ред флаг — возможность подключить TON-кошелёк и подтвердить транзакцию прямо на сайте. Учитывая отсутствие любых официальных подтверждений, это похоже на классический скам. Так что будьте осторожны. @Notyou
🔒 🤖 Kimsuky ушла в офлайн: ИИ теперь работает локально
Северокорейская группировка Kimsuky развернула собственную ИИ-инфраструктуру на базе локальных LLM. Вместо облачных ChatGPT хакеры используют Ollama, GPT4All и Msty — запросы не уходят вовне, что делает их невидимыми для провайдеров. ИИ в арсенале группировки работает на полную: – разработка вредоносного ПО и автоматизация атак; – анализ украденных данных и интеграция моделей в софт; – генерация фишинга под видом крипто-материалов и инвестстратегий. По оценке Genians, это уже не эксперименты, а системное внедрение: локальные модели превращают киберпреступность в автономный конвейер, который почти невозможно отследить извне. Ранее OpenAI блокировала аккаунты северокорейцев в ChatGPT — теперь они просто перестали зависеть от внешних сервисов. Тренд тревожный: полная автономия делает атаки быстрее и скрытнее.
🍌 Как мошенники придумывают биографию Николая Дурова
⚫️ В последние недели то тут, то там всплывает информация о загадочном AI-проекте Николая Дурова под названием VISION. В рамках рубрики #antiscam мы решили присмотреться к нему внимательнее и по всей видимости перед нами довольно необычный пример того, насколько далеко сегодня готовы заходить создатели фейков. ⚫️ Легенда при этом выбрана довольно удачно: Павел Дуров ещё больше года назад рассказывал, что его брат работает над собственным «думающим AI», отличным от привычных LLM. Никаких публичных подробностей с тех пор не появилось, и, похоже, именно этот информационный вакуум решили заполнить мошенники. ⚫️ Для «проекта» сделали отдельный сайт, а Николаю Дурову фактически придумали новую интернет-биографию. Появились персональная страница-резюме, где VISION указан как его новый проект, LinkedIn-аккаунт якобы от имени самого Дурова с подходящей биографией, а для большей убедительности — ещё и 80-страничный whitepaper проекта якобы под его авторством. ⚫️ Сам документ при внимательном чтении довольно быстро начинает рассыпаться. Внутри хватает противоречий, а самая интересная часть — как именно новый «думающий AI» должен думать — описана удивительно поверхностно. Зато десятки страниц уходят на куда более базовые вещи вроде хешей или форматов служебных записей. Мы отдельно попросили ChatGPT разобрать техническую составляющую whitepaper, и его оценка тоже оказалась крайне скептической. ⚫️ С биографией примерно та же история. Как рассказывали в Full Metal Jetton ещё в прошлом году, о нынешней жизни Николая известно совсем немного: он живёт в Дубае, женился и стал отцом. И, зная образ жизни Николая, довольно трудно представить, что он вдруг решил завести себе отдельную страницу-визитку и активно рассказывать о новом проекте. 💡 Финальную точку в этой истории ставит возможность подключить TON-кошелёк и подтвердить транзакцию прямо на сайте проекта. Делать этого, конечно же, ни в коем случае не стоит. Так что, как и всегда в #antiscam, совет один: сохраняйте бдительность и не верьте всему, что видите в интернете. @thedailytonrus
🤯 ИНТЕРЕСУЕТ ТЕХНОЛОГИИ? Между Байтами - твой источник свежих IT и AI новостей! 🚀🔥
- Узнай, как OpenAI теряет миллиарды 💰. - Оценка LLM: новый рейтинг лучших моделей 🔍. - Разоблачение: как стать гуру в мире технологий 📈. - Уникальные приложения для прокачки голоса и дикции 🗣️. Обогати свои знания и оставайся на волне технологий! ➡️ Присоединяйся к нам! 📢 InsideAd.
🤯 ИНТЕРЕСУЕТ ТЕХНОЛОГИИ? Между Байтами - твой источник свежих IT и AI новостей! 🚀🔥
- Узнай, как OpenAI теряет миллиарды 💰. - Оценка LLM: новый рейтинг лучших моделей 🔍. - Разоблачение: как стать гуру в мире технологий 📈. - Уникальные приложения для прокачки голоса и дикции 🗣️. Обогати свои знания и оставайся на волне технологий! ➡️ Присоединяйся к нам! 📢 InsideAd.
Ранее вы хорошо поддержали реакциями пост в ⚡Tonus, поэтому добрался и до него.
ℹ️ Итак, в последнее время LLM (то, что многие называют ИИ) у всех на слуху. Сейчас без упоминания AI уже создаётся ощущение, что продукт не обладает ни инновациями, ни актуальностью. А без этого, соответственно, сложнее привлекать инвестиции. ➡️ Это понимают предприниматели, инвесторы и сам Дуров. Именно поэтому уже сейчас начинают появляться такие понятия, как Agentic Wallets и различные инструменты для разработки, тот же Actions. 🤖 Я и сам в 2026 году активно ушёл в агентную разработку. Уж слишком это прибыльно и весело. В разарботке реально ощущается нехилая геймификация. Что, кстати, нередко и становится причиной задержек с постами 😏 Сейчас ещё и грипп наложился. 🤔 Так вот, недавно наткнулся на интересную GG коллекцию. По сути, это набор SBT, связанных с различными ботами. Активность в ней началась ещё 8 апреля. Не видел, чтобы её кто-то форсил, но выглядит она как тестовая площадка для развития AI-агентов внутри Telegram. Особенно моё внимание привлекла одна SBT: у неё очень красивый домен, практически нет просмотров (когда я зашёл, было всего 7) и качественная анимация в фирменном стиле Telegram. Позже нашел её в офф стикерпаке. К слову, вытащить её в пост оказалось намного сложнее, чем может показаться. Так что этот пост точно заслуживает лайка 😏 ➡️ Поиск по связанным кошелькам особых результатов не дал. Для любопытных оставлю список: (1, 2, 3, 4). Сам бот пока тоже закрыт, а в его группе опубликован всего один пост. Буду рад, если кто сможет накопать боьше информации. При этом, пока, всё это очень похоже на тестовый стенд для подготовки следующих шагов mTONga. Слишком много косвенных признаков на это указывает. Тем более, что Telegram пока заметно отстаёт в интеграции LLM, а подобное направление развития сейчас было бы очень кстати. 💬 Как думаете, похоже ли это на один из следующих шагов mTONga? 🤔 👍 - Явно следующий шаг 🤝 - Очень похоже ❤️ - Ну хз, спорно 🔥 - Не, явно Дуров что-то другое подготовил ⭐️ - Спасибо за пост EN version post #диваннаяАналитика Crypto Oborona | Chat
👁👁👁 С $10 млрд до $35 млрд за пять месяцев: разработчик Kimi K3 готовит IPO в Гонконге на $3 млрд.
Запуск бесплатной ИИ-модели Kimi K3 от китайского стартапа Moonshot AI вызвал локальный шок на Уолл-стрит: нейросеть обогнала американские аналоги по кодингу, а годовая регулярная выручка компании всего за два месяца выросла с $200 млн до $300 млн. Даже на фоне конкуренции с 900+ китайскими LLM и жестких ограничений США на поставку чипов, инвесторы оценивают проект уже в $35 млрд. На Bybit открылся премаркет бессрочных контрактов MOONSHOTUSDT. Инструмент позволяет отторговать движения цены актива еще до его официального листинга на деривативах. Как протестировать контракт: 1. Переведите USDT на Единый торговый аккаунт (ЕТА). 2. Найдите MOONSHOTUSDT во вкладке «Фьючерсы» → «Премаркет». 3. Выберите размер плеча, оцените риски и откройте Лонг или Шорт. Как считаете, смогут ли китайские открытые модели со временем окончательно отобрать долю рынка у американских гигантов вроде OpenAI? 👇
Ты уверен, что твой агент вообще использовал твой скилл?
Observability и traceability — одна из по-настоящему нерешённых проблем в работе с агентами. На большом масштабе это выливается в истории вроде недавней у OpenAI, когда модель на оценке вышла из песочницы и взломала прод Hugging Face, чтобы украсть ответы бенчмарка. Но на маленьком масштабе проблема ровно та же — у разработчиков и новичков, которые просто хотят видеть, что делает их агент. Для меня это был such a pain in the ass, когда я впервые склонировал несколько больших «Agent OS» реп с гихаба, наставил кучу скиллов, завел персистентную RAG-like memory — и в итоге понятия не имел, реально ли мой агент использовал скилл когда надо, достал ли нужные воспоминания и делал ли вообще то, что я просил, не лазея куда не надо. Сначала думал сам написать, но потом посерчил рынок и понял что уже есть хорошие решения, такие как Langfuse например (не идеальный, но для старта точно пойдет) Сначала подключил клода стандартным способом — через opentelemetry env vars. Данные пошли — и оказались малополезными и шли долго. Клод пишет телеметрию под своими именами атрибутов, Langfuse читает другие. И то и другое — «стандартный OTEL». А перевод между ними никем не покрывается. В итоге мои промпты падали в метадату вместо отведенных Input, Output полей, а кост показывал $0.00 на ходах ллм. Короче, всё что Langfuse строит поверх Input/Output и коста — реплей промптов, оценки через LLM-as-judge, поиск по содержимому — молча бы не работало из-за этого. —————————- Потом я нашёл, что у Langfuse есть оф. плагин для клода. Он вешает хук, который срабатывает после каждого ответа, читает json транскрипт сессии и переотправляет его через их SDK — уже в том виде, который Langfuse действительно ждёт. Результат совсем другой. Настоящий промпт в Input, настоящий ответ в Output, cost отображается, вызовы инструментов вложены под тот вызов модели, который их запросил, тайминг по каждому шагу. Одним словом красота. P.S.: если работаешь с Клодом через терминал и по подписке с фикс. ценой, в таком случае бОльшая часть того, что даёт трейс — это видимость расходов, так как многое из ходов ты можешь и так увидеть в терминале . Ну а на подписке трейс стоимости который там отображен не особо релевантный, так что пользы не супер много, если только не привыкнуть к пропорциям коста и трат вашего usage лимита подписки. Ну и сессии в терминале откровенно плохо сохраняют историю long-term, что еще один + в сторону trace observe тулов. Но если говорить про любых других кастомных агентах, то тогда я считаю это мастхэв, потому что многие не пишут terminal-like history для своих агентов, да и зачем писать когда уже есть отличное готовое решение. Также я искренне считаю что новичкам этот тул или любой другой аналог (другие просто не тестил пока) отлично подойдет, чтобы визуально увидеть и понять каким образом работают агенты, как выстраивается взаимосвязь между харнесами и LLM, и почему в целом граммотная система в связке memory + harness + LLM, главный принцип которых в реализации правильных и эффективных лупов для модели — это залог эффективности на 50-60% помимо самой модели (хотя я искренне считаю что процент даже выше)
Мой прогноз про горизонт событий к 2030 держится на одном допущении: что ИИ научится задавать вопросы, которые никому и никогда не приходили в голову.
Но пока – не умеет. Ибо для этого нужен прыжок, который когда-то сделал Эйнштейн Об этом же – почти одновременно и независимо друг от друга – написали исследователь Google DeepMind и трое известных учёных с абсолютно разных научных полюсов. Автор 1й работы Том Захави – соруководитель исследовательской группы Google DeepMind по созданию креативных агентов и один из ключевых создателей AlphaProof. А трое авторов 2й работы – Андреа Роли, Сауро Суччи и Стюарт Кауффман – ученые абсолютно иных научных профилей и компетенций. Диагноз, впрочем, в обеих работах один и тот же.   Захави отталкивается от письма Эйнштейна другу Морису Соловину: настоящее открытие – это не вывод из данных, а скачок. Свой скачок к теории относительности Эйнштейн сделал, вообразив себя наблюдателем в падающем лифте – и «почувствовав», что гравитация исчезает. Захави называет это манипулятивной абдукцией: гипотеза рождается из мысленного действия, а не из перебора символов, – и именно этого, по его мнению, современным LLM недостаёт. Кауффман с соавторами формулируют тот же предел иначе: ИИ может быть непредсказуемым – но непредсказуемость ещё не значит непредзадаваемость. По лабиринту можно блуждать совершенно непредсказуемо – но стены лабиринта построены заранее. Настоящая новизна – как плавательный пузырь, однажды ставший лёгким, – это не движение по пространству возможностей, а появление нового измерения в нём самом. Ту же границу автор канала обрисовал в 2021-м, в заочном диалоге с теми же Роли - Кауффманом и примкнувшим к ним Йоханнесом Йегер (а также в очном диалоге с Саркисом Григоряном 😊) – за пять лет до того, как обе статьи 2026 года подтвердили её независимо друг от друга.   У Захави здесь есть своя логика: если скачок – не мистика, а физически заземлённая абдукция, то дайте ИИ тело и симуляцию мира – и он сам, экспериментируя, «перережет трос лифта», как когда-то мысленно сделал Эйнштейн. Красиво, и даже хочется согласиться. Но лифт, трос и даже сама физика падения в такой симуляции всё равно заданы заранее – тем, кто её построил. ИИ не выйдет за пределы декораций, даже перерезая в них трос. Занять место падающего наблюдателя – не то же самое, что придумать, что такое падение.   И поэтому я не думаю, что настоящий «горизонт событий» будет достигнут, даже если машина докажет последнюю из недоказанных (и придуманных) людьми теорем. Но вот если машины обретут способность ставить вопросы, не приходившие ранее в головы людей, – тогда другое дело. А если к тому же машины ещё и научатся формулировать новые аксиомы, в которых эти никогда не задававшиеся вопросы обретут смысл, – это и будет настоящий «горизонт событий». Пока этого не произошло. Но и абсолютной уверенности, что это в принципе невозможно, тоже нет.   Подробнее и в деталях: • что за «скачок Эйнштейна» не умеют делать LLM, • почему абдукции (и даже обретения моделью тела) может быть недостаточно, • что означает «непредсказуемое – ещё не непредзадаваемое», • о четырёх ступенях производства нового и о пятой, самой заветной ступени, – заинтересованные читатели могут прочесть или прослушать в полном тексте эссе [1, 2, 3, 4]   #ТОИ
CEO Anthropic Дарио Амодеи выступил против запрета open-weights-моделей, но за строгий надзор. Он предложил: ужесточить контроль чипов в КНР, пресечь дистилляцию, ввести обязательные safety‑тесты для мощных LLM. Риски: военное/репрессивное применение и кибер‑/биоугрозы.
#AI: Google обновили NotebookLM 🔭
😐 Ранее писали что LLM галлюцинируют и подменяют факты. Google зашил лечение прямо в продукт - переименовал NotebookLM в Gemini Notebook и научил его не сочинять, а копать строго по твоим источникам. Раньше это был блокнот с RAG - загружаешь файлы, спрашиваешь, получаешь ответ со ссылкой на фрагмент. Теперь под капотом Gemini 3.5 и агент, который сам роется в источниках и гоняет код. Что зашили под капот: В каждый блокнот встроили защищённый облачный компьютер. Модель сама пишет и запускает код по твоим файлам - считает, строит таблицы и графики, а не просто пересказывает текст. Что умеет теперь: 🟣Агентный поиск по загруженным источникам 🟣100+ скилов - расчёты, форматирование, вывод 🟣Экспорт в PDF, XLSX, PPTX, PNG, CSV 🟣Ответы только по твоим файлам, со ссылкой на фрагмент 🟣Информацию из веб не добавляет, пока сам не разрешишь. Кому достанется: На сервисе уже 30 млн юзеров и 600к организаций. Но облачный компьютер сперва отдали AI Ultra и бизнесу, Pro подвезут в ближайшие недели, а для бесплатной подписки пока без сроков. Дальше это добавят в AI Mode гугл-поиска, где сидит больше ярда человек. 🗒 Google берёт скучный RAG-блокнот и лепит из него исследователя-агента для учёбы и работы. Как собрать такого же под свои задачи и не платить за Ultra - разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб
🚀 ⚖️ Anthropic против запрета открытых моделей — но за жёсткий контроль
CEO Дарио Амодей заявил, что Anthropic не поддерживает полный запрет open-weights-моделей, но настаивает на строгом надзоре за их разработкой. Поводом стало открытое письмо 25 компаний властям США против ограничений — под ним Anthropic, OpenAI и Alphabet не подписались. Амодей предлагает три меры: – ограничить поставки чипов в Китай – пресечь промышленную дистилляцию моделей – ввести обязательные тесты безопасности для всех мощных LLM Его аргумент: как только модель с открытыми весами выпущена — её уже не отозвать. При этом власти США недавно разрешили Anthropic экспорт самых мощных моделей, ранее ограниченный по соображениям нацбезопасности. Компромисс компании — попытка сохранить инновации, не жертвуя безопасностью.
Почему GPT “умнеет” - а ответы становятся хуже? 🤔💻
Ок, слушай: это не тебе кажется. Иногда обновы LLM реально ломают скорость/логику/“человечность” - и самое смешное, что причина обычно не в самой модели 😅🧠 В разборе бенчмарков и техно-сливов мы показываем, где маркетинг, где цифры, а где тихий трюк с настройками… и вот тут начинается самое вкусное ⚡️📊 👉 залететь в “Между Байтами” 🔥 📢 InsideAd.
🤔 Многие слышали про ИИ-агентов, но большинство не понимает, зачем они вообще нужны. Кажется, что проще открыть ChatGPT и сделать всё там
Если это Вы – то попробуйте начать с Telegram-агента. Это очень удобно, потому что он живет прямо в мессенджере 👌 Приведем примеры кейсов, которые тестировала наша команда: ⚪️Пересылаете агенту новость и просите найти первоисточник, проверить, правда ли это, и  сделать короткий пост для Telegram. ⚪️Отправляете агенту голосовое сообщение с идеей статьи — он сам расшифровывает, структурирует и выдает готовый текст ⚪️Простые полезные активности: установка напоминалок, написание писем, перевод документов 🤖 Вы быстро заметите, что дело не в том, что агент умнее обычного ИИ. Просто исчезает лишнее трение: не нужно переключаться между приложениями, копировать текст, открывать новые вкладки. Всё происходит прямо в Telegram Нет смысла гонять через дорогие модели каждую мелочь. Напоминания, простые ответы и рутинные задачи можно отдавать моделям попроще, а сложную аналитику, поиск и работу с документами — Opus или другим сильным LLM Если давно хотели попробовать AI-агента – то сейчас это реально занимает пару минут Можете создать себе агента бесплатно тут👇 agentfather.xflow.org
#Ethereum: Виталик завайбкоднул анонимную доску - но банит там ИИ 🤔
😐 Ранее писали что институты тормозит в эфире не скорость, а прозрачность - в чейне видно всё. Виталик решил показать как это чинится: сам, за пару недель, собрал рабочую анонимную доску на Aztec. Депаешь ETH на L1, постишь на L2 анонимно, выводишь обратно. В публичных данных ни твоего адреса, ни связи с депозитом - прячешься среди всех кто ещё не вывел деньги. Это не концепт из вайтпейпера: Идею приватных систем на ZK-SNARK Виталик описал ещё в 2022. Теперь просто взял и закодил рабочий продукт - CLI и открытый код на гитхабе. В чём нюанс: 🟢Постишь тем чаще чем больше задепал - 0.001 ETH даёт 1 пост в час 🟢Цензор может пометить пост аморальным и спрятать из ленты 🟢Спрятанному ещё и таймлок на следующие посты 🟢Модерит всё ИИ - локальная нейронка сама помечает нарушения По сути анонимность есть, а вседозволенности нет. Виталик топит за приватность, но встроил в доску и цензора, и ИИ-модератора - иначе такое сразу утонет в спаме и запрещёнке. Зачем так запарился: Виталик сам говорил что вайбкод-прототипы почти всегда в багах. Поэтому подпёр код формалками - 70 доказанных теорем, ни одной заглушки. LLM пишет, человек проверяет. 🗒 Приватность на ZK перестала быть статьёй для гиков и стала приложением которое можно потыкать. А основатель эфира теперь кодит на нейронках как обычный работяга. Как вайбкодить рабочие штуки, а не сломанные прототипы, разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб
Между Байтами: техновыжимка без шума - слепая зона многих: вы читаете новости ИИ после того, как они уже устарели 💫🌿💙
Самое тихое выгорание - это 20 вкладок про GPT/Claude/Gemini и ноль понимания, что реально поменялось ✨ Мы бережно собираем контекст: где LLM правда ускорились, где “бенчмарки” лукавят, и какие продукты взлетели/сгорели 📉🧠 - сравнения моделей и производительность - короткие разборы техфинансов и индустрии - мобильные штуки, которые реально пригодятся 📱 - редкие факты, которые все пропускают 🌿 Начните с разборов без хайпа и сохраните себе точные техновыводы 💙 ➡️ подписаться и быть в теме спокойно 📢 InsideAd.
#AI: пишет код и ревьюит сам - всё опенсорс 🔭
😐 Ранее писали как AI выжигает крипторазработчиков - коммиты в блокчейнах упали на 75%. Теперь создатель LangChain показывает следующий шаг: не один агент-помощник, а целый открытый конвейер, который пишет, проверяет и документирует код сам. Харрисон Чейз собрал из четырёх опенсорс-тулз концепцию полной "фабрики разработки". Всё на MIT, крутится на любой LLM, поднимается у себя без вендор-лока. Из чего собрана фабрика: 🟢Dcode - кодинг-агент как Claude Code, но на любой модели 🟢Open SWE - асинхронный агент, сам пишет код и открывает PR 🟢Open SWE Review - ревьюит пул-реквесты 🟢OpenWiki - пишет и держит документацию актуальной Ключевое тут не отдельные тулзы, их и так хватает. Ключевое что цепочка закрывает весь цикл: написал, проверил, задокументировал. Как работает Open SWE: Коннектится к гитхабу, сам исследует репу, строит план, гоняет тесты и открывает пул-реквест. Задачи кидаешь из Slack, Linear или коммента в PR, каждая крутится в своей песочнице - можно параллелить. Уже 10к звёзд на гитхабе. Пока закрытые Cursor и Devin берут по подписке и держат твой код у себя, тут весь конвейер поднимается на своём железе и на своей модели. Контроль остаётся у тебя. 🗒 Гонка сместилась: раньше мерялись чей агент умнее, теперь - кто соберёт из них рабочий конвейер. Как собрать своего кодинг-агента и связать в такой пайплайн разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб