Posts of Data Secrets

Не знаете, к кому надо было стучаться на Хэллоуин, чтобы такую конфету получить?

Anthropic выпустили в опенсорс FlashProve – инструмент для доказуемого инференса https://github.com/anthropics/FlashProve По сути они предложили прототип открытого криптографического протокола, через который любой проверяющий без доступа к весам может убедиться, что ответ выдала именно та модель, которая была заявлена провайдером. Нужна такая штука например для того, чтобы проверять, что роутинг-сервис не подменяет модель на более дешевую, или что модель в контуре компании не была заменена злоумышленниками. Работает это так: провайдер заранее публикует цифровую печать своих весов, а к каждому ответу затем прикладывает файл-доказательство. Мэтч этого файла и печати означает подлинность модели, и проверить его можно на обычном компьютере без GPU и весов. Доказательство весит около 19 МБ на запрос в 1024 токена, а проверка занимает около 17 секунд. Понятно, что это все еще в разы дороже обычного инференса, но, для сравнения, предыдущий результат составлял около 14 часов проверки и доказательство на 93 ГБ. Алгоритм основан на методе zkSNARK. Он известен достаточно давно, но заслуга Anthropic именно в том, что они смогли оптимизировать его до практичных скоростей на модели до 400В параметров. Кстати, в статье написано, что ускорением и оптимизацией в основном занимался Claude. Может быть так и до детектора происхождения текстов недалеко

Binance опубликовали расследование кражи $6,3 млрд Оказалось, что все началось с инженера, который в июне скачал измененный Homebrew, чтобы поставить себе ИИ-инструмент для вайбкодинга. На втором этапе атакующие заманили сотрудника на фальшивый собес, заставили скачать вредоносный код и использовали полученный доступ и уже внутренний ИИ-инструмент самих Binance, чтобы взять под контроль софт еще двух инженеров и захватить кошельки.

No text

No text

Главные новости к этому часу: Сэм Альтман переименовал свой аккаунт в X в Ram Altman

DeepSeek дали пользователям возможность самим дизайнить свой харнесс Напоминаем, что в августе DeepSeek выпустили собственный опенсорсный харнесс. В его основе лежит идея «все есть плагин», и теперь они добавили Creator Mode: описываешь идею словами, а агент сам пишет под нее плагин и встраивает его прямо в интерфейс приложения. То есть интерфейс харнесса буквально перестает быть фиксированным и его можно дорабатывать под себя как угодно. Вот ссылка, где собраны промпты из демо ролика наверху: https://cdn.deepseek.com/harness/dsh-creator-mode-prompt-collection-en.html. Например, можно собрать себе видеоредактор прямо в чате, или сменить стиль всего приложения, или создать панель статистки по диалогам.

No text

No text

GPT-6 без дообучения улучшила веса Qwen3.5-0.8B Просто поразительное исследование выпустили сегодня рисерчеры из MIT CSAIL. Они показали, что топовые LLM могут напрямую читать и осознанно менять веса нейросетей, причем без градиентного спуска и обучения. Это назвали Weight-Space Programming. В главном эксперименте авторы дали Astra веса крошечной Qwen3.5-0.8B и попросили улучшить ее способности в математике. В итоге Astra обнаружила в весах нейроны, из-за которых модель зацикливалась в рассуждениях, и исправила их. Всего она переписала около 0.016% весов, и после этого на MATH-500 скор Qwen3.5-0.8B вырос с 7,9% до 48,1%, а на GSM8K – с 13,8% до 67,1%. Это не все. Оказалось, что Astra может неплохо интерпретировать модели по весам. Например, ученые дообучили 4 одинаковые модели играть в разные игры: Breakout, Pong, Pac-Man и Freeway. Astra получила только веса (около 17 тысяч чисел) и описание входов, без названий игр, и смогла угадать, чему учили эти модели, во всех четырех случаях. В другом эксперименте три диффузионные модели рисовали круг, квадрат и треугольник. Astra по весам определила каждую фигуру, прочитав выходной слой. Важно, что при этом она не запускает эти сети, а просто читает веса. А еще Astra умеет писать нейросети с нуля. Она без обучения, с нуля, взяла и выдала веса сетей для трех игр MinAtar. Во всех трех случаях она обошла модели, которые были обучены с помощью обучения с подкреплением (PPO) на 100 млн шагов. Также авторы просили ее написать сеть для игры в Go. Она написала веса одним скриптом на 336 строк и выиграла больше половины партий у двух маленьких обученных на PPO сетей. Если же ей давали возможность несколько раз прогнать свою сеть в песочнице, то она обыгрывала равную по размеру PPO-сеть, обученную на 20 млн партий. Результаты пока ранние, но само направление невероятно многообещающее. С помощью Weight-Space Programming можно было бы делать элаймент, аудит моделей, дешевую инициализацию весов, ну и рекурсивное самоулучшение на десерт. Сейчас авторы делают бенчмарк и харнесс для оценки способностей моделей к такому программированию весов. Полные логи всех экспериментов выложены на GitHub. https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/

No text

No text

No text

No text

No text

No text

Голосуем за лучший костюм на Хэллоуин

No text

Интересный факт: Anthropic уже полгода тратит* на внутреннее использование Claude больше, чем на сотрудников * если считать по прайсу для клиентов Anthropic сами раскрыли эту информацию в заявке на IPO. Впервые расходы на внутренний Claude превысили зарплаты (без учета акций) в апреле этого года. С января по сентябрь внутреннее использование выросло более чем в 250 раз. В заявке стартап указывает на то, что благодаря использованию Claude им удается кратно растить выручку без огромного наращивания штата: за последние полтора года выручка выросла в 86 раз, число сотрудников за тот же период увеличилось всего в 5 раз.

Андрей Карпаты за 2 часа написал собственный YouTube – HackerTube https://hackertube.org/ Ученый рассказал, что его раздражали мусорные рекомендации YouTube, и поэтому на выходных он решил… навайбкодить новую платформу под свой вкус. Он поручил Claude отфильтровать 43 млн комментариев Hacker News за 20 лет до 6 454 видео, которые там постоянно советуют. На все ушло около двух часов работы Opus 5.5 на Medium effort. Андрей утверждает, что своими руками он только купил домен, создал API ключ YouTube и поднял VPS. Получился вот такой ютуб-подобный проект, основанный на 20 годах рекомендаций людей с HN. Кстати, результаты анализа тех 43 миллионов комментов Андрей выложил отдельным zip файлом, так что можно попросить своего агента сформировать выдачу именно под ваш запрос. «Много потрясающих проектов, которые обычно занимали недели/месяцы, теперь можно сделать за завтраком. О чем еще мы пока не думаем?»

Самый обсуждаемый стартап выходных – The Subvocal Company Они придумали сделать носимое устройство для беззвучного голосового ввода текста. Выглядит оно как обычные очки. Внутри этих очков есть антенны, излучающие радиоволны, которые проходят сквозь кожу и ловят движения мышц и артикуляционного аппарата, когда человек шевелит губами и языком без звука. Затем модель превращает этот сигнал в текст. В эпоху агентов, когда человеку действительно удобнее надиктовывать команды, чем печатать промпты, а говорить вслух при этому не всегда удобно, понятно, почему подобное изобретение привлекло так много внимания. Пост Subvocal с анонсом в X уже собрал около 11.5 млн просмотров. Точность набора, по словам создателей, составляет около 90%. Это выше, чем обычно бывает у моделей, читающих по губам, но ниже, чем у обычного голосового ввода текста (там примерно 95-96%). Скорость набора таким способом превышает 200 слов в минуту. Основатели, студенты Georgia Tech, сделали первый прототип на хакатоне в Стэнфорде в феврале этого года. Сейчас они выходят в осенний батч YC 2026, и общий пре-сид составляет около 1,3 млн долларов. На очки, кстати, уже можно оформить предзаказ, если вы готовы выглядеть самым странным техногиком в офисе

МГТС запускает студенческий кейс-чемпионат «Код города» 🚀 Реши реальную бизнес-задачу, разработай технологическое решение при поддержке экспертов МГТС и поборись за призы! 💫 Общий призовой фонд — 600 000 ₽ 💫 Фаст-трек на стажировку в МГТС для команд, занявших 2-е и 3-е места. Три направления — выбирай своё: • Робототехника: разработай алгоритм для сервисного робота, который самостоятельно проходит маршрут и обходит препятствия. • ИИ в бизнес-процессах: создай решение для анализа обратной связи стажёров и наставников. • Сетевой сервис: предложи систему мониторинга телеком-инфраструктуры на основе ИИ и компьютерного зрения. Участвовать могут студенты бакалавриата, специалитета и магистратуры 18–25 лет из любого региона России. Собирай команду из 3–5 человек или регистрируйся самостоятельно — найти сокомандников помогут организаторы. Подготовка и отбор пройдут онлайн. Финал пройдёт очно 26 ноября в Москве, на площадке МТУСИ: лучшие команды разработают решения кейсов и защитят их перед экспертами МГТС. 🔜 Регистрируйтесь до 15 ноября: https://studchamp.mgts.ru Преврати свои знания в реальный проект!

No text

Anthropic переименовывают свои подписки Теперь Max 5x за 100 долларов - это просто Max, а Max 20x за 200 долларов – это Ultra. Продуктовый лид подписок Anthropic объясняет это тем, что такие названия будут более информативными. Когда мы запустили наш самый высокий план в апреле 2025 года, у него был единственный лимит на 5 часов. Он давал 20x лимита Pro, поэтому мы назвали его Max 20x. Когда мы добавили еженедельные лимиты к Max 20x, мы установили их на уровне 10x от Pro (лимит в 5 часов остался на 20x). Я понимаю, что некоторые новые пользователи предположили, что 20x применяется к обоим лимитам. Мы могли бы сделать все прозрачнее в этом плане, и мне жаль. Недавно вокруг подписок Anthropic действительно бушевало очень много недовольств по поводу несоответствия заявленным лимитам. Так что любые числа и иксы решили вообще убрать из названий, видимо чтобы никого не обнадеживать ⌨️ Но есть и еще одна причина и одновременно радостная новость: для верифицированных Ultra аккаунтов вообще убирают 5-часовой лимит. Теперь сессии не будут прерываться посередине, и следить останется только за недельными лимитами.

Google запустили Gemma в космосе Несколько недель назад они в рамках проекта Suncatcher запустили на орбиту первый спутник с TPU, на который подсадили Gemma. И вот сегодня был впервые получен космический ответ от LLM. Модели направили промпт с Земли, она его обработала и прислала обратно ответ – стихотворение. Blue marble below Data streams in silent grace Starlight feeds my core. ✨ Голубой мрамор внизу Данные текут в безмолвном изяществе Свет звезд питает мое ядро ✨ Сундар Пичаи назвал это «hello world» моментом для программы вывода датацентров в космос

Будущее уже взлетело. Ты с нами? ИИ меняет привычные инструменты, Python остаётся в основе цифровых продуктов, а новые профессии появляются быстрее, чем успеваешь обновить резюме. В «Школе 21» можно не смотреть на всё это со стороны, а попробовать самому: Python, ИИ, реальные задачи и 7 цифровых профессий за 14 дней. Обучение бесплатное. Пока будущее набирает высоту — самое время набрать скорость. Записаться на «бассейн» → 21-school.ru

Вышли открытые веса Mistral Large 4. За три недели после анонса модель дополнительно обучили, заметно улучшив результаты в кодинге и кибербезопасности. Заодно снизили стоимость API до $0.70 за миллион входных и $2.10 за миллион выходных токенов. https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B

Google потеряла почти $500 млрд за один день После публикации квартального отчета акции Alphabet обвалились на 12,6%. Несмотря на рост выручки на 25%, инвесторов обеспокоили огромные расходы на ИИ и замедление рекламного бизнеса Google. За третий квартал компания потратила $51,4 млрд на капитальные вложения, преимущественно на серверы и дата-центры. Свободный денежный поток оказался отрицательным (−$9,1 млрд). На весь 2026 год запланировано $195–205 млрд инвестиций, а в 2027 году расходы вырастут еще сильнее. При этом выручка Google Cloud удвоилась до $30,7 млрд. Однако рост доходов от поиска замедлился до 12%, а Google признала, что запросы в AI Mode пока монетизируются хуже традиционного поиска. Параллельно в Финляндии власти приостановили подготовительные работы на двух площадках Google под новые ЦОД из-за незавершенной экологической оценки. 🫧🫧🫧 🪡

No text

ИИ-агент самостоятельно провел операцию на мозге мыши Эксперимент провели исследователи из Exin Therapeutics. Агенту Sonnet 5 выдали таблицу с векторами для генной терапии, мышь с моделью эпилепсии и доступ к моторизованной хирургической установке с камерами. Цель была снизить количество приступов. Никто не говорил агенту, что именно вводить и куда. Он сам разобрал механизм, вызывающий приступы в этой модели, выбрал метод терапии и область мозга, рассчитав координаты из трех научных статей. А затем, управляя стереотаксическими манипуляторами и ориентируясь по камерам, ввел иглу в мозг и впрыснул нужный препарат. За процессом наблюдал ветеринар, который подтверждал все шаги, но в остальном агент работал автономно. Интересно, что изначально операцию должен был проводить Opus 5.5, но он сразу отказался, когда распознал медицинскую задачу. Opus 5 прошел всю репетицию на воде и миллиметровой бумаге, но на настоящей операции тоже остановился. Модель объяснила это тем, что боится ошибиться на полпути проведения процедуры на живом пациенте. В итоге операцию провел Sonnet 5. По словам авторов, мышка хорошо восстановилась 🧀