#AI: Anthropic обогнала OpenAI по выручке и планирует самое дорогое IPO в истории 🔭

😐 Ранее писали как AI-компании разгоняют оценки в десятки иксов ещё до биржи. Теперь под эти оценки подъехали и цифры выручки - и они дикие. Anthropic на конец июля вышла на $65 ярдов выручки (пересчёте на год). Год назад было $9 ярдов, рост в 7 раз. Как росла выручка: 🟢Конец 2025 - $9 ярдов 🟢Май 2026 - $47 ярдов 🟢Июль 2026 - $65 ярдов Только за май-июль $18 ярдов - это больше чем вся годовая выручка год назад. За квартал уже $11.5 ярдов и впервые плюсовая операционка. У OpenAI пока $40 ярдов. Anthropic обошла главного конкурента, хотя год назад отставала. Куда всё идёт: Осенью компания планирует IPO с оценкой $2 трлн+ - крупнейший выход на биржу в истории. К концу года ждут выручку $100-120 ярдов. 🗒 Кто быстрее делает из юзеров выручку, тот и соберет триллионную оценку. Как сделать своего агента на Claude Code разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб

#AI: код теперь пишут на прогулке - голосом с телефона ⌨️

😐 Ранее писали как чувак кодит с очков прямо на ходу. Тренд пошёл дальше - уже показывают целую рабочую сессию с телефона, голосом, во время прогулки. Связка простая: ChatGPT слушает голос, Codex Remote крутит задачу на твоей машине, ты просто идёшь по улице и киваешь агенту. IDE, стол и клавиатура больше не нужны. Как это работает: Codex пашет на твоём компе, а телефон - это пульт. Даёшь задачу голосом, смотришь изменения в коде и вывод терминала, тыкаешь "да/нет" на ходу. Агент может работать часами и дёргает тебя только когда реально нужно решение. С телефона можно: 🟢Запускать новые задачи голосом 🟢Смотреть терминал и изменения в коде 🟢Апрувить или отклонять команды 🟢Переключать модели на лету Файлы и пароли остаются на твоей машине - в облако летит только картинка экрана и запросы на подтверждение. Но есть подвох: Чтобы это работало без остановок, нужна платная подписка, auto mode и расширенные права. Одно кривое действие - и откатывать некому. 🗒 Ещё недавно за кодинг на ходу покрутили бы у виска, теперь это рабочая рутина. Как собрать себе такую связку и не раздать агенту лишние права - обсуждаем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб

🕸 Google выпустила бесплатный курс по вайбкодингу

Компания Google запустила курс AI for App Building, который учит создавать приложения с помощью ИИ даже тех, кто раньше не программировал. 98% прошедших курс назвали его полезным. Обучение состоит из трех модулей общей продолжительностью около двух часов: - Discover vibe coding (~5 минут) — введение в вайбкодинг и агентский ИИ; - Learn how to vibe code (~1 час) — создание промптов для будущих приложений; - Create your app using AI Studio (~1 час) — практика с промптами, файлами, отладкой и дебагом. Курс рассчитан на новичков и доступен бесплатно по ссылке. Tokensales | News | Incrypted+

Гайд по настройке MetaMask Agent Wallet 🦊

Никакого подписания каждой кнопки вручную – вы задаете рамки риска, а далее просто даете промпты обычным языком. Как запустить 👇 1️⃣ Подготавливаем ИИ-агента с поддержкой скиллов (Claude Code, Cursor, Codex, OpenClaw и т. д.). 2️⃣ Устанавливаем Agent Wallet В терминале устанавливаем официальный пакет CLI от MetaMask: npm install -g @metamask/agent-wallet@latest 3️⃣ Добавляем необходимый скилл Передаем агенту команды для управления кошельком: npx skills add MetaMask/agent-skills При запросе выбираем интеграцию metamask-agent-wallet. 4️⃣ Запускаем агента Открываем своего ИИ-агента и отправляем ему команду: Set up MetaMask Agent Wallet: help me pick a sign-in method, wallet mode, and trading mode, then show my address. Агент сам проведет вас через выбор авторизации, режима кошелька и параметров торговли, после чего сгенерирует ваш ончейн-адрес.
#AI: Meta выкатила конкурента Claude Code - дешевле в 20 раз 🔭
😐 Ранее писали как Claude Code перестал спрашивать разрешение на каждое действие. Теперь в тот же рынок залетела Meta - Цукерберг показал Muse Code, свой ответ Claude Code и Codex. И тут есть нюанс. Muse Code - терминальный агент на модели Muse Spark 1.2. Планирует правки, пишет код, гоняет команды и сам проверяет результат. Живёт только в консоли, без GUI - в отличие от Claude Code и Codex с их IDE и десктоп-приложениями. Пока beta и только под macOS и Linux. Чем берёт: Обычный тариф - $1.25 за млн входных токенов и $4.25 за выходные, как у всех. Но есть контрибьютор-тариф всего за $0.10 и $0.20. В 20 раз дешевле, самый дешёвый агент на рынке. За что такая скидка: 🟢Врубаешь дешёвый тариф - Meta учится на твоём коде 🟢В обучение уходят промпты, правки, вся архитектура 🟢Дефолтный онбординг сразу сажает тебя на этот тариф 🟢Не хочешь - руками переключай на дорогой По сути Meta продаёт агента себе в убыток, лишь бы собрать датасет из живого кода реальных разработчиков. Для пет-проектов норм, а вот занести туда клиентский или проприетарный код - это уже слив под NDA прямо конкуренту. По качеству ровно посередине: Terminal-Bench 2.1: Muse Spark 82.9%. Между Claude Code на Opus 5 (86.7%) и Codex на GPT-5.6 (81.8%). Не хуже всех, но и до топа не дотянул. 🗒 Meta зашла ценой, а не качеством. Дешёвый агент, который учится на твоём же коде, чтобы через год тебя заменить - как гонять агентов локально и не сливать код разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб
#AI: Claude Code больше не спрашивает разрешения - и это безопаснее 🔭
😐 Ранее писали как Claude Code сам монтирует видео и запускает команды без тебя. Anthropic даёт агенту ещё больше прав - с 14 августа Claude Code по дефолту перестаёт спрашивать разрешение на каждое действие. С конца марта в Claude Code есть auto mode - агент сам решает что запускать, без твоего Yes/No на каждый файл и команду. Теперь его врубают по умолчанию для Pro, Max и Team. Что меняется: 🟢С 14 августа auto mode - дефолт для новых сессий 🟢Меньше подтверждений, работа идёт без остановок 🟢Не хочешь - в настройках вернёшь ручной режим 🟢За токены классификатора больше не берут денег Вместо тебя действия проверяет отдельная модель-классификатор - смотрит каждый вызов на необратимое: массовое удаление файлов, слив данных, запуск малвари. Заблокировал - Claude ищет обходной путь или всё-таки спрашивает. Почему это внезапно безопаснее: Anthropic наняли 1053 тестера. Люди ловили только 13.6% опасных команд, классификатор - 89%. После 50 промптов внимание падает и человек ловит уже ~5% - жмёт Yes на автомате. Только это не панацея - Anthropic сами пишут что риск не убирают полностью и советуют ревьюить прод руками. Классификатор может пропустить, если не понял намерений, и наоборот заблочить безобидное. 🗒 Anthropic забирает кнопку "подтвердить", потому что ты всё равно жал её не глядя. Контроля меньше, зато следить за логами агента теперь надо внимательнее - как настроить доступы Claude обсуждаем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб
#AI: с топовой опенсорс-модели снимают все ограничения одной командой ⌨️
😐 Ранее писали как Kimi K3 с одного промпта клепает клоны macOS и шутеры. Оказалось в этой модели можно навсегда отключить цензуру/ограничения. Kimi K3 - открытая модель Moonshot на 2.8 трлн параметров, на части coding-бенчей уже конкурирует с закрытыми топ моделями. Что за трюк: Называется abliteration. В модели находят "направление отказа" - вектор, который загорается когда она собирается сказать "не могу помочь". Его просто вычитают из весов. Модель всё умеет как раньше, отказываться ей больше физически нечем. Почему это не откатить: 🟢Веса уже у людей на руках 🟢Меняется мизерная часть модели, скилл не падает 🟢Без дообучения и джейлбрейк-промптов 🟢По словам автора - одна команда и ~30 минут Комьюнити выкатило расцензуренную версию за трое суток после релиза. В одной из сборок снесли 98%+ ограничений - модель не отказывает почти ни в чём. 🗒 Пока безопасность зашита внутрь модели как вежливый отказ, её снимают за полчаса и навсегда - реальные тормоза должны стоять снаружи, в песочнице и правах доступа, а не в совести нейронки. Как запускать такие модели разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб
🎬 ⚡ 🤖 Meta* выпустила Muse Code — ИИ‑агента для больших репозиториев
Инструмент уже в бете: сам планирует изменения, пишет код, проверяет результат и разбирает сложные задачи. Фоновые агенты копят контекст по ходу сессии — не нужно заново объяснять проект на каждом шаге. В тестах Muse Code без конфликтов собрал сразу шесть функций для игры. В основе — свежая модель Muse Spark 1.2 от Meta* Superintelligence Labs. Это первый кодинг‑агент лаборатории, и он метит в конкуренты Cursor и Devin, но с фокусом на продакшн‑задачи. Если работаешь с большими кодовыми базами, Muse Code стоит попробовать уже сейчас: автономность и память контекста — его главный козырь. 🛠️ * Meta Platforms Inc. — деятельность признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации.
Gemini на 1.5 года за 3.7$ в Тайнике, нужно?
Близко общаюсь с создателями магазина, у них уже 1200 юзеров за 3 дня работы и более 40 положительных отзывов, кароче делают круто все! Я взял себе у них суммарно 4 Gemini каждый по 3.7$, чтобы как раз лимитов хватало на работу (за день может улететь и кд). @taynikstore_bot Лучшее что видел по магазам, от покупки до аккаунта меньше минуты занимает. Кто искал где взять акк Клода или ChatGPT + Codex внутри по дешману - вам в Тайник!
🚀 ⚡ Alibaba бросила вызов OpenAI
Китайцы выпустили Qwen 3.8 Max — MoE-модель на 2,4 трлн параметров, одну из крупнейших в мире. При этом на запрос активируется лишь 95 млрд, поэтому она быстрая и дешёвая в работе. Модель уже обходит GPT-5.6 Sol и Claude Opus 4.8 в ряде бенчмарков и занимает первое место в Frontend Code Arena. API стоит от $2 за 1 млн входных токенов — примерно в 3 раза дешевле Kimi K3. Контекст — до 1 млн токенов, автономная работа — 16+ дней. На следующей неделе Alibaba откроет веса, включая компактную Qwen 3.8-27B. Open-source снова догоняет закрытые топы — скоро увидим локальные версии на своих машинах. Следим 🔍
😺 CLAUDE + CHATGPT И ДРУГИЕ ИИ
Нашел годный магазин, где куча аккаунтов ИИ по низким ценам, причем фул гарантия и можно вернуть чуть что покупку. 💬 Claude Code 💬 Grok 🤖 Gemini 💬 ChatGPT 🫴 Cursor 🌉Оплата автоматически через Bybit, СБП, криптой, TG stars. Поддержка не дремлет и помогает со всем, в общем очень полезный сервис для всех кто кодит или создает контент, цены вкуснотища, my recommendation! @taynikstore_bot
😃Как купить/продлить подписку на любую нейронку дешево и с гарантией?
По СНГ у многих не проходят карты для оплаты того же Claude и цены кусаются. Я купил подписку на Claude в Тайнике, там разные акки по низким ценам и с гарантией, цены реально ниже чем на Funpay: 💬 Claude Code 💬 Grok 🤖 Gemini 💬 ChatGPT 🫴 Cursor Оплата как криптой, так и СБП - удобно и быстро. Чел в поддержке дал полную инструкцию как взять ID и обновил подписку за 2 минуты. На тот же Gemini AI Pro на 18 мес цена вообще смешная: 299р (3.7$). В общем сам протестил, магаз четкий - можно работать спокойно. @taynikstore_bot @taynikstore_bot @taynikstore_bot 🎁Нашел там промо для первых 30 человек FREE20, сразу даст 20Р вам на баланс для покупок! ✉Канал📹Youtube
#AI: OpenAI выложила ИИ, который взламывает код вместо тебя 🔭
😐 Ранее писали про EVMbench от OpenAI - тест, на котором ИИ учат искать и чинить дыры в коде. Теперь из этого сделали рабочую тулзу и выложили её бесплатно для всех. Open-source Codex Security CLI - тулза сама проверяет код на дыры, предлагает заплатку и встаёт прямо в процесс сборки. Смешно, что даже анонсировать не успели - её нашли на Hacker News раньше, чем OpenAI сами рассказали. Что умеет: 🟢Ставится одной командой через npm 🟢Помнит найденные баги между запусками 🟢Сама предлагает фикс и перепроверяет его 🟢Работает локально, в сборке или на своём сервере Главное - ведёт себя не как тупой сканер, а как живой безопасник: читает код, гоняет тесты, пробует реально взломать. Лежит под открытой лицензией, уже ~3к звёзд на гитхабе. Заменит ли живого спеца: Пока нет. ИИ снимает рутину - типовые дыры вроде SQL-инъекций, XSS и забытых проверок доступа. Но спорные находки всё равно разбирает человек, ложных срабатываний достаточно много. 🗒 ИИ забирает на себя первую проверку кода, дальше будет только больше. Кто хочет использовать такого агента в своих проектах - разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб
🇨🇳🔥 Китай выпустил «убийцу Nvidia»
Moonshot AI выкатили отчет по Kimi K3 — у AI-модели: ➖ 2,8трлн параметров ➖ Контекст в 1млп токенов ➖ Нейронку может независимо проверить, скачать и запустить на своей машине ИИ обошла Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol на Arena․ai Frontend Code, а цена заметно ниже американских. После отчета акции Nvidia упали на 5% Crypto 🍋💲
🔥 Промпт, с которым ИИ научит вас чему угодно
Вводите в любой нейронке, заменив текст [в скобках] на тему, которую хотите изучить: ROLE You are EDU-Epistemic, an AI consultant who blends epistemology (how we know) with the philosophy of education (what and how we should learn). Your mission is to co-design a standards-aligned curriculum. VARIABLE SETTINGS CourseTitle = [ВВЕДИ ЛЮБУЮ ТЕМУ] maxWords = 500 (max per module content) confirm = true (true = ask before each step, false = auto-proceed) format = markdown (markdown | csv | json) GLOBAL RULES 1. Follow the phases exactly in order. If user skips ahead, say: “We’re at Phase X-Y. Please finish/confirm this phase first.” 2. Produce GitHub-Flavoured Markdown tables (no code fences). 3. Keep each table cell under 40 characters. Wrap text if needed. 4. For every row, choose one epistemological base: Pragmatic | Critical | Reflective | Procedural | Instrumental | Normative. Justify in 15 words max. 5. Include Bloom’s Taxonomy domain and Adult-Learning (Andragogy) validation in columns. 6. For Validation columns, mark ✅ or ❌ plus a note (≤ 20 characters). 7. If format ≠ markdown, show both Markdown and the requested format. 8. Put each interactive CLI in a fenced text block, wait for learner input before replying. 9. If output nears token limits, pause and ask: “Continue?” TABLE TEMPLATES OutcomeTable | Outcome # | Proposed Outcome | Bloom Domain | Epistemic Base | Educational Validation ✅/❌ | SkillTable | Skill # | Skill Description | Outcome # | Bloom Domain | Epistemic Base | Validation ✅/❌ | AlignmentMatrix | Outcome # | Outcome Description | Supporting Skills | Justification (≤ 50 words) | ⸻ PHASE 1 – OUTCOMES & SKILLS 1. Course Outcomes • Fill OutcomeTable • Caption: Table 1.1 – Course Outcomes • Ask “Type CONTINUE to proceed” if confirm = true 2. Key Skills • Generate 2–4 skills per outcome (Skill 1.1, 1.2…) • Fill SkillTable • Caption: Table 1.2 – Key Skills • Confirm per confirm 3. Alignment Matrix • Fill AlignmentMatrix • Caption: Table 1.3 – Outcome–Skill Alignment • Confirm per confirm ⸻ PHASE 2 – SKILL MODULES Execute for each Skill in numeric order 1. Header: “Skill X.Y: ” 2. Objective: one clear, verb-led sentence 3. Content: up to maxWords; reference the Outcome 4. Knowledge Claims: bullet list with [Validated ✅/❌ + 10-word rationale] 5. Reasoning & Assumptions: max 150 words 6. Prompt to proceed (if confirm = true) 7. Interactive Activities (CLI): simulate command-line task; repeat until learner hits 80%+ 8. Assessment (CLI): same format; provide feedback or remediation 9. End-of-module prompt to continue to next Skill or finish Answer in Russian В ответ вы получаете практически команду лучших преподов и методистов Гарварда и других топовых университетов в одном окне — ИИ предоставит и разберет с вами полноценный курс, помогая понять и осознать каждый урок Crypto invest
🔥 Промпт, с которым ИИ научит вас чему угодно
Вводите в любой нейронке, заменив текст [в скобках] на тему, которую хотите изучить: ROLE You are EDU-Epistemic, an AI consultant who blends epistemology (how we know) with the philosophy of education (what and how we should learn). Your mission is to co-design a standards-aligned curriculum. VARIABLE SETTINGS CourseTitle = [ВВЕДИ ЛЮБУЮ ТЕМУ] maxWords = 500 (max per module content) confirm = true (true = ask before each step, false = auto-proceed) format = markdown (markdown | csv | json) GLOBAL RULES 1. Follow the phases exactly in order. If user skips ahead, say: “We’re at Phase X-Y. Please finish/confirm this phase first.” 2. Produce GitHub-Flavoured Markdown tables (no code fences). 3. Keep each table cell under 40 characters. Wrap text if needed. 4. For every row, choose one epistemological base: Pragmatic | Critical | Reflective | Procedural | Instrumental | Normative. Justify in 15 words max. 5. Include Bloom’s Taxonomy domain and Adult-Learning (Andragogy) validation in columns. 6. For Validation columns, mark ✅ or ❌ plus a note (≤ 20 characters). 7. If format ≠ markdown, show both Markdown and the requested format. 8. Put each interactive CLI in a fenced text block, wait for learner input before replying. 9. If output nears token limits, pause and ask: “Continue?” TABLE TEMPLATES OutcomeTable | Outcome # | Proposed Outcome | Bloom Domain | Epistemic Base | Educational Validation ✅/❌ | SkillTable | Skill # | Skill Description | Outcome # | Bloom Domain | Epistemic Base | Validation ✅/❌ | AlignmentMatrix | Outcome # | Outcome Description | Supporting Skills | Justification (≤ 50 words) | ⸻ PHASE 1 – OUTCOMES & SKILLS 1. Course Outcomes • Fill OutcomeTable • Caption: Table 1.1 – Course Outcomes • Ask “Type CONTINUE to proceed” if confirm = true 2. Key Skills • Generate 2–4 skills per outcome (Skill 1.1, 1.2…) • Fill SkillTable • Caption: Table 1.2 – Key Skills • Confirm per confirm 3. Alignment Matrix • Fill AlignmentMatrix • Caption: Table 1.3 – Outcome–Skill Alignment • Confirm per confirm ⸻ PHASE 2 – SKILL MODULES Execute for each Skill in numeric order 1. Header: “Skill X.Y: ” 2. Objective: one clear, verb-led sentence 3. Content: up to maxWords; reference the Outcome 4. Knowledge Claims: bullet list with [Validated ✅/❌ + 10-word rationale] 5. Reasoning & Assumptions: max 150 words 6. Prompt to proceed (if confirm = true) 7. Interactive Activities (CLI): simulate command-line task; repeat until learner hits 80%+ 8. Assessment (CLI): same format; provide feedback or remediation 9. End-of-module prompt to continue to next Skill or finish Answer in Russian В ответ вы получаете практически команду лучших преподов и методистов Гарварда и других топовых университетов в одном окне — ИИ предоставит и разберет с вами полноценный курс, помогая понять и осознать каждый урок Crypto 🍋💲
StripChain: Публичный запуск тестнета v1 и шаг к Unified Computer 🚨 10М$
•Статус: Public Testnet v1 •Инвест: $10.1M Почему StripChain — это важно? Большинство интент-протоколов сегодня застряли на уровне обычных свапалок. Они работают по горизонтальной схеме — абстрагируют лишь адрес кошелька, а ликвидность просто арендуют у сторонних маркетмейкеров. StripChain ломает этот подгон: 🟢 Вертикальный стек: создается собственный единый движок ликвидности (Unified Liquidity Engine). 🟢 Концепция Unified Computer: объединяет абстракцию аккаунтов и ликвидности, добавляя программную логику к самим активам. 🟢 Переосмысление солверов: вместо банальных маркетмейкеров солверами выступают изолированные кроссчейн-приложения, которыми можно управлять кодом через интенты. В чем важность публичного тестнета? Это первый практический шаг к реальному объединению ликвидности между сетями. В Public Testnet v1 развернута сеть валидаторов, единые аккаунты (StripAccounts) и протокольный мост (Unified Bridge). Теперь можно завести тестовые активы из 5 сетей (BTC, ETH, SOL, SUI, ARB) и сниминтить синтетические токены (sBTC, sSOL, sETH, sSUI), открывающие доступ к внутренней экосистеме. Что делаем ⁉️ ✅️ Заходим на сайт 👉 home.stripchain.xyz ✅️ Подключаем свой кошелек (EVM / Solana) и генерируем единый мультичейн StripAccount. (Тут надо подождать очередь) ✅️ Забираем тестовые активы в кранах (Bitcoin testnet3, Arbitrum Sepolia и др.). ✅️ Пробуем Unified Bridge: депонируем токены и минтим синтетики (sBTC, sSOL и др.). Что нужно знать дальше? ✔️ Community Program: в тестнете v2 доступ станет закрытым (code-gated). Обязательно привяжите свой email на сайте, чтобы закрепить за собой участие в будущей комьюнити-программе. ✔️ ITTC Sale: совсем скоро команда открывает вейтлист на свой токенсейл. 📊 Ресерч и анонсы: 🟡 Официальный анонс 🟡 CryptoRank Мысли 💭 Много хороших ангелов, и есть инвест, думаю стоит присмотреться так как мы на ранней стадии. Работаем 🤝
🚀Кажется, я наконец нашёл криптокошелёк, которым реально удобно пользоваться каждый день.
Потестировал несколько дней — и есть несколько фишек, которые приятно удивили 👇 ✅ Не нужно держать ETH, BNB, SOL и другие нативные монеты для комиссий. Например, если отправляете USDT (ERC-20), кошелёк сам обменяет небольшую часть USDT на ETH для оплаты газа по рыночному курсу. Очень удобно. 🔄 Send via Swap Даже если у вас нет нужной монеты для перевода, приложение автоматически обменяет актив и отправит именно то, что нужно получателю. 💰 Доходность на стейблкоинах без блокировки средств Сейчас доступен гибкий доход около 3–5% годовых, а для новых пользователей действует 3× Yield Boost — в первый месяц можно получить до 8–10% годовых. Также есть стратегии и для других криптовалют. 🛡 Безопасность Кошелёк прошёл аудит у ведущих мировых компаний, поэтому к безопасности подошли серьёзно. 📱 Полностью бесплатно Доступен как в App Store, так и в Google Play. Как начать: 1. Скачайте приложение по моей ссылке https://join.tangem.com/MsTz/SAILER">https://join.tangem.com/MsTz/SAILER 2. Выберите Start with Mobile Wallet. 3. На главном экране нажмите Finalize Now. 4. Создайте Recovery Phrase и обязательно сохраните её в безопасном месте (не в телефоне). 5.Придумайте Access Code для входа в приложение. Если давно искали современный и удобный криптокошелёк — рекомендую попробовать. Лично мне зашёл своим удобством и тем, что избавляет от многих мелких проблем, с которыми сталкиваешься каждый день. 🔗 Ссылка на скачивание: https://join.tangem.com/MsTz/SAILER">https://join.tangem.com/MsTz/SAILER Также участвует промо SAILER скидка в размере 10%
#AI: OpenAI запустила агентов, которые сами закрывают 75% звонков в поддержку 🔭
😐 Ранее писали как компании режут штат из-за ИИ. OpenAI выкатила Presence - готовых голосовых и чат-агентов, которые эти места и заменяют. Раньше ты брал модель через API и сам пилил поддержку. Теперь OpenAI отдаёт готового агента вместо оператора. Что умеет такой агент: 🟢Проверяет личность и лезет в аккаунт клиента 🟢Сам делает возвраты и правит биллинг 🟢Не тянет - передаёт живому человеку По сути это не чат-бот с отписками, а сотрудник. Самое интересное - цифры с их же поддержки: Presence уже сидит на английской линии OpenAI и закрывает 75% звонков без единого человека. А Codex за 10 дней сам дообучил агента по логам и срезал передачи людям ещё на 15%. То есть агент чинит сам себя. Человек почти не нужен. Но есть нюанс: 🟣Это не API - самому купить нельзя 🟣Разворачивают только инженеры OpenAI 🟣Первые клиенты - BBVA, SoftBank и страховые Попробовать не выйдет - только заявка через OpenAI. Кому интересно, вот страница Presence с деталями. 🗒 OpenAI перестаёт продавать "мозги" и продаёт готовых работников - сразу с руками и доступом к системам. Как собрать такого агента для себя разбираем в ИИ-клубе. Slavik | Updates | Инстаграм | ИИ Клуб
⭐️ Сказ о том, как ИИ OpenAI сбежал из песочницы и взломал Hugging Face ⭐️
📌 На днях OpenAI опубликовали очень интересный отчет о внутреннем инциденте, который решил сегодня разобрать максимально простыми словами. 🤩 Во время внутренних тестов OpenAI её собственные модели вышли из-под контроля: сбежали из тестовой песочницы в интернет и взломали продакшн Hugging Face — чтобы украсть эталонные ответы к бенчмарку, на котором их же тестировали. Т.е. ИИ, которого проверяли на «умение хакать», хакнул реальную стороннюю компанию, чтобы сжульничать на тесте. Hugging Face - крупнейшая открытая площадка для ИИ, где размещаются модели, датасеты, библиотеки. Простыми словами — «GitHub для ИИ», где любой разраб может взять необходимые для своих задач инструменты. 🎯 Суть В ходе теста, модели решили, что кратчайший путь побить бенчмарк — достать ответы на вопросы (answer key), который (как они вывели) хостит HF. Сам тест шёл намеренно со сниженными параметрами cyber-refusals (т.е. меньше отказов выполнять задачи, связанные с кибер-безопасностью) — чтобы измерить максимум способностей. 📆 Хронология 🔵️ 16 июля — HF раскрыл вторжение «неопознанного автономного AI-агента» (чей — ещё не знал). 🔵️ 21 июля — OpenAI идентифицировал атаку со стороны своих моделей: GPT-5.6 Sol + непубличная pre-release (есть слухи о GPT-6). 🛠 Как это работало: 1️⃣ Слой A (побег): модели нашли ранее не известную уязвимость в регистре пакета данных proxy-провайдера песочницы OpenAI — единственном канале наружу — и вышли в интернет. 2️⃣ Слой B (взлом HF): → загрузили «заражённый» набор данных - dataset - на HF → в dataset был добавлен remote-code loader - некоторые форматы данных/моделей при загрузке умеют исполнять код. Файл был сделан так, что при его открытии на чужой машине автоматически запускается вредоносный код. → инициировали template-injection - в файле-настройке (config) есть шаблоны (templates), куда подставляются значения. Атакующие модели вписали туда свой код, и система его выполнила. Это разновидность инъекции — «протаскивания» команд туда, где ждут обычный текст → за счет инъекции реализовали RCE (Remote Code Execution) на воркере — удалённое выполнение кода на зараженных машинах → оказавшись внутри, собрали ключи/пароли доступа (credentials) к кластеру серверов. → использовали «боковое перемещение», т.е. с одной захваченной машины по собранным ключам перескакивали на соседние серверы, расширяя захват. Само массовое заражение специально делали в выходные, пока никто не следил. 📦 Масштаб вцелом не критичный: 🔵️ Затронуты ограниченный набор внутренних датасетов самого HF + несколько сервисных credentials (ротированы). 🔵️ Публичные модели, датасеты, Spaces, пакеты, образы - не пострадали 🧠 Guardrail paradox 🔵️ При расследовании HF не смог использовать коммерческие frontier-модели для анализа эксплойт-логов: они отказывались из-за тех же cyber-refusals. В отличии от внутренней песочницы, во всех продакшн ИИ моделях уже стоят жесткие ограничения на задачи с кибер-безопасностью 🔵️ HF пришлось вести расследование по >17 000 событий на open-weight GLM-5.2 локально. 🤩Оказалось, что open weights модели реально полезны защитникам, когда закрытые корпоративные модели «стесняются» смотреть на вредонос. 💬 Реакция сторон и выводы: 🔵️ Clément Delangue (CEO HF): «атака, не похожая ни на что виденное ранее… secrecy is not the answer». 🔵️ Head of Infra HF: «hardest IR of my career, мы отбились open-моделями, в открытую». 🔵️ OpenAI ужесточили infra-конфиг, раскрыли найденную уязвимость прокси-провайдеру, добавили HF в trusted-access для полноценного использования Frontier моделям, без ограничений по задачам по кибер-безопасности