Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Илон Маск сравнил обучение робота Tesla Optimus с воспитанием ребёнка
22.10.2026 [16:51],
Павел Котов
Илон Маск (Elon Musk) сравнил процесс обучения робота Tesla Optimus с воспитанием маленького ребёнка. Такое заявление бизнесмен сделал в ходе телефонной конференции, посвящённой квартальным финансовым результатам компании. 
Источник изображения: tesla.com Системы автономного вождения Tesla могут обучаться на данных, которые собирает огромный парк автомобилей компании, пояснил Маск, тогда как робот Optimus должен учиться, наблюдая за тем, как люди выполняют те или иные задачи, а затем повторяя эти действия самостоятельно. Примерно так учатся и сами люди. «Так ведёт себя и маленький ребёнок: поначалу он неуверенно держится на ногах, многого ещё не умеет, но со временем учится, например, ухаживать за собой — и это важный этап развития. Дети учатся читать и делать множество других вещей, и они учатся делать это в процессе игры. Нам нужно, чтобы Optimus тоже начал играть в больших масштабах и по-настоящему овладел выполнением задач в реальном мире», — рассказал Маск инвесторам. Компания формирует «Академию Optimus», где прототипы роботов смогут отрабатывать широкий круг задачи и генерировать данные для обучения будущих версий робота. «Чтобы Optimus получил необходимые нам обучающие данные, потребуется построить их множество. Думаю, порядка 10 или 20 тысяч роботов, а затем дать им возможность обучаться в самостоятельной игре», — отметил бизнесмен. Производство роботов уже стартовало на заводе во Фримонте, к поставкам роботов клиентам компания рассчитывает приступить к концу следующего года. Процесс производства может быть «несколько непростым», предупредил он, а разработка ещё далека от завершения. Среди главных трудностей он создание надёжных, но при этом гибких и чувствительных роботизированных рук, а также разработку искусственного интеллекта, способного справляться с задачами в непредсказуемой среде. В отличие от больших языковых моделей, которые обучаются на огромных массивах текстовых данных и используются в чат-ботах, в области робототехники наблюдается нехватка данных из реального мира, необходимых для обучения человекоподобных роботов взаимодействию с физической средой. Техасская Apptronik создала своего рода «фабрики данных» — здесь роботы загружают конвейерные ленты и сортируют предметы, генерируя таким образом обучающие данные и решая проблему их дефицита. Meta✴ подсадила людей на Muse: у ИИ-агента уже 10 млн пользователей, и каждый четвёртый запускает его ежедневно
22.10.2026 [14:18],
Владимир Мироненко
В ходе отчёта о финансовых результатах за III квартал компания Meta✴✴ сообщила, что число пользователей ИИ-приложения Muse превысило 10 млн. По словам гендиректора Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg), около 25 % установивших Muse пользуются им ежедневно. 
Источник изображения: Meta✴✴ При этом более четверти активных пользователей Muse, совершавших покупки с помощью этого ИИ-агента, тратили в среднем свыше $200 за одну покупку, что вызвало удивление даже у экспертов. «В компании Plaid нам сказали, что еще ни в одном другом сервисе не наблюдали такой активности, как при использовании их инструмента подключения», — сообщил Цукерберг. Muse использует технологию этой компании для обеспечения возможности совершения покупок с помощью ИИ-агента. Также Muse используют для повышения личной продуктивности, подключая ИИ-агента к электронной почте или календарям. По мнению главы Meta✴✴, это свидетельствует о доверии пользователей к системе безопасности Muse, включающей функцию Secure VM, предназначенную для защиты данных и конфиденциальности. Кроме того, готовящаяся к запуску функция Muse Confidential VM заблокирует доступ к контенту пользователей даже для самой компании Meta✴✴. В настоящее время Meta✴✴, по словам Цукерберга, сосредоточилась на масштабировании ИИ-агента, увеличении выручки и оптимизации затрат на вычислительные мощности. По прогнозам компании, в будущем Muse будет приносить больше дохода в расчёте на одного пользователя, чем нынешние продукты из «семейства приложений» Meta✴✴ (Facebook✴✴, Instagram✴✴, WhatsApp и Messenger). Сейчас этот показатель составляет «несколько сотен долларов в год», сообщил Цукерберг. Он добавил, что после масштабирования Muse станет приносить прибыль. «Что касается вычислительных мощностей, мы наращиваем потенциал, чтобы в ближайшие несколько лет обеспечить обслуживание более миллиарда пользователей», — сообщил Цукерберг. Он отметил, что для работы Muse сейчас требуются огромные вычислительные ресурсы, однако в течение следующего года компания намерена повысить экономическую эффективность системы более чем в 10 раз, что позволит сделать её прибыльной благодаря росту доходов. Предполагается, что Muse также будет играть ключевую роль в планах компании по выпуску умных очков. Сейчас подразделение Reality Labs, занимающееся их разработкой, а также технологиями виртуальной реальности и метавселенной, приносит компании миллиардные убытки. Кроме того, Цукерберг коснулся планов компании по созданию так называемой «сети Muse» (Muse network), в рамках которой агенты Muse смогут взаимодействовать с Muse друзей и членов семьи. Anthropic представила конкурента Meta✴ Muse — автономного ИИ-агента Claude Duet
22.10.2026 [10:07],
Павел Котов
Anthropic открыла доступ к предварительной версии агента с искусственным интеллектом Claude Duet. Работая в проактивном режиме, он сам обращает внимание на то, что требует участия, выполняет поставленные задачи в фоновом режиме и запрашивает подтверждения перед совершением важных действий. Приложение адресовано бизнес-клиентам. 
Источник изображения: claude.com Воспользоваться предложением пока могут только американские пользователи с платными подписками Pro и Max. Сервис доступен через приложения для Google Android и Apple iOS, а также в веб-интерфейсе Claude. ИИ-агент работает под управлением модели Claude Opus 5.5. Каждое утро, отмечает Anthropic, Claude Duet присылает краткую сводку из подключённых приложений. В течение дня он следит за событиями в них и обращается к пользователю только тогда, когда нечто требует его участия. ИИ-агенту можно поручать самые разные задачи —от простых административных дел, например, планирования встреч, до более сложных: он может сформировать информационную панель, составить финансовый или торговый прогноз, создать прототип веб-приложения. При разработке Claude Duet компания обращалась к концепции «надёжных агентов», которая легла в основу Claude Code и расширения Claude для браузера Google Chrome. Работа с учётными данными организована таким образом, что у ИИ-агента никогда нет прямого доступа к принадлежащим пользователю паролям и токенам для входа. Все действия Claude Duet проверяет классификатор автоматических операций — механизм защиты, который не позволяет ему выполнять действия, о которых пользователь не просил. Предусмотрена защита от атак класса инъекций в запросах. Сервис проходит стресс-тестирование специалистами Anthropic и экспертами сторонних организаций; он включён в программу вознаграждений за выявление уязвимостей. В Anthropic Claude Duet внедрены специальный классификатор и системная инструкция безопасности — они анализируют каждое сообщение и предотвращают утечки данных. ИИ-агент может читать электронную почту пользователя и отправлять письма от имени пользователя. Защитные средства блокируют попытки передачи закрытых данных, таких как номера банковских карт и документы государственного образца. Данные о здоровье и личных финансах передаются только при наличии прямого указания делать это. ИИ-агент продолжает функционировать, когда пользователь офлайн: Claude Duet работает в собственной виртуальной машине со встроенным браузером. Общаться с ним можно текстом и голосом. Пользователю достаточно просто поставить задачу — агент сам определяет, какие приложения использовать и какие шаги предпринять. Когда задача выполнена, или необходимо участие пользователя для проверки результата, Claude Duet присылает уведомление. ИИ-агент проверяет учётные записи пользователя раз в несколько часов — непрерывный мониторинг грозил бы исчерпанием лимита токенов. Пользователь может самостоятельно настраивать, о каких событиях и как часто он хочет получать оповещения. Claude Duet может готовить рабочие материалы, составлять черновики, но перед отправкой сообщения, проведением платежа, подписанием документа или удалением каких-либо данных система всегда показывает, что хочет сделать, и ожидает подтверждения. Некоторые действия недоступны даже с согласия пользователя, например, торговля ценными бумагами или перевод средств со счёта на счёт. В любой момент можно отключить любое приложение, к которому у Claude Duet есть доступ. В теперешнем виде Claude Duet представляет собой раннюю версию приложения — ИИ-агент может неверно истолковывать ход беседы или ошибаться в оценке срочности задач. Основной набор функций ориентирован на рабочие процессы, поэтому личные поручения, например, бронирование билетов, пока реализованы не так эффективно, предупреждают в Anthropic. У него также нет доступа к браузеру пользователя. Сейчас Claude Duet работает как отдельное приложение, обособленное от чат-бота Claude. Я тебя породил: представлена рекурсивная модель ИИ, которая обучает себя сама
22.10.2026 [08:46],
Сергей Сурабекянц
Компания Recursive представила Flint — модель ИИ с открытыми весами, предназначенную для написания программного кода. В этом проекте реализована концепция полноценного рекурсивного самосовершенствования (Recursive Self-Improvement, RSI) — захватывающего, но спорного подхода, при котором ИИ сам себя развивает. Компания использовала свою рекурсивную систему ИИ Eureka Machine («Машина Эврика»), для автоматизации большинства аспектов разработки модели. 
Источник изображений: Recursive Flint — первая разработка компании Recursive, цель которой — применять RSI как для развития самого ИИ, так и для прогресса в других научных областях. По словам генерального директора и соучредителя Recursive Ричарда Сочера (Richard Socher), «почти каждый этап создания модели был выполнен и усовершенствован самим ИИ». Использование Eureka Machine позволило небольшой команде исследователей всего за несколько месяцев создать модель мирового уровня. Разработчики утверждают, что Eureka Machine самостоятельно предложила ряд инноваций: новый метод обучения базовой модели, оригинальные архитектуры нейросетей, а также программный код, оптимизированный для работы на конкретных аппаратных чипах. Согласно результатам бенчмарков, предоставленным Recursive, Flint превосходит другие модели схожего размера и архитектуры в задачах, связанных с написанием кода.  ИИ уже активно используется для создания, тестирования и улучшения других систем благодаря своим выдающимся способностям к программированию. Это позволяет ускорить процесс доработки моделей и проверки новых идей, сводя к минимуму необходимость участия человека. Если дать ИИ возможность участвовать в каждом аспекте собственной разработки, то теоретически такой процесс может продолжаться бесконечно. Некоторые эксперты опасаются, что предоставление ИИ возможности самостоятельно совершенствоваться может привести к катастрофе. По их мнению, система, способная к бесконечному самосовершенствованию, может выйти из-под контроля человека и даже решить, что люди — это препятствие на пути к достижению её целей.  Концепция RSI стала настолько спорной, что в Конгрессе США был предложен ряд законопроектов, направленных на её запрет. В компании Recursive считают подобные опасения скорее научной фантастикой, чем реальностью, а законодательные меры, направленные на предотвращение RSI — ненужным препятствием на пути прогресса. Сочер утверждает, что система Flint не способна выйти из-под контроля человека. По его словам, процесс полностью останется под надзором людей, которые смогут остановить его в случае возникновения проблем. Recursive уже привлекла $650 млн инвестиций при оценке капитализации на уровне $4,65 млрд. Среди инвесторов — Google Ventures, Greycroft, Nvidia и AMD Ventures. Сам Сочер ранее занимал должность главного научного сотрудника в Salesforce, а одним из его соучредителей стал профессор Университета Британской Колумбии Джефф Клун (Jeff Clune), который исследует методы создания систем ИИ, способных к бесконечному обучению.  Эксперты протестировали модель на компьютере Mac с 48 Гбайт ОЗУ. Такого объёма памяти хватает лишь для запуска ИИ-модели среднего размера, подобной Flint (она насчитывает 40 млрд параметров). По отзывам исследователей, модель «безупречно» справлялась с разнообразными задачами по программированию — от написания поисковой утилиты до создания сайта, объясняющего принципы RSI. Сочер убеждён, что подход, применённый при создании Flint, может сделать передовые технологии ИИ более доступными. «Только так небольшая команда может разработать модель, которая превосходит все остальные аналоги в своём классе, — заявил он. — Надеюсь, это покажет окружающим, что [рекурсивное самосовершенствование] — это вполне достойная вещь, которая принесёт пользу многим людям». HPE компьютеризирует Луну — на луноход Astrolab FLIP установят ИИ-систему с секретным процессором
22.10.2026 [00:03],
Павел Котов
На Луну отправится безвентиляторный вычислительный модуль Spaceborne Computer-4 — он пройдёт серию тестов как суперкомпьютер и как система искусственного интеллекта; NASA и консалтинговая компания Deloitte проведут с ним ряд других экспериментов. 
Источник изображений: HPE Выступающая производителем Hewlett Packard Enterprise (HPE) назвала миссию «первым бенчмарком высокопроизводительных вычислений (HPC) на поверхности Луны»; аппарат установят на луноходе Astrolab FLIP, который будет работать в районе Южного плюса Луны. Запуск миссии с посадочным модулем Voyager Technologies Griffin-1 намечен на конец 2026 года в рамках инициативы NASA Commercial Lunar Payload Services по программе строительства лунной базы. Система пройдёт предназначенные для суперкомпьютеров тесты HPCG (High Performance Conjugate Gradients) и HPL (High Performance LINPACK). ИИ-тестирование включает обращение большой языковой модели к функции RAG (Retrieval-Augmented Generation), обработку изображений с помощью ИИ, работу с камерой, лидаром и запуск контейнера служб для развёртывания приложений ИИ. Работа с камерой и лидаром предполагает функции картографирования, навигации, анализа местности и развитие инфраструктуры. «Лёгкий, автономный и безвентиляторный» вычислительный модуль разрабатывался HPE «для космических окружений». Блейд-сервер имеет размеры 130 × 250 × 25 мм и состоит из двух компонентных карт. В его состав входят экономичный центральный и небольшой графический процессор — производитель и модель не раскрываются. Есть предположения, что это могут быть суперчип Nvidia GB10, платформа AMD Xilinx Versal AI или даже система на чипе от смартфона; производитель, вероятно, опасается репутационных потерь в случае отказа оборудования.  В наличии также два стандартных твердотельных накопителя Kioxia BG6 формактора M.2 ёмкостью по 1 Тбайт каждый, объединённые в зеркальный программный массив RAID 1. Корпус спроектирован таким образом, чтобы отводить тепло на панель лунохода — конструкция разработана специально для работы на Луне и не является готовым решением как модули для МКС. Подробные технические характеристики компьютера не приводятся. Первый вариант Spaceborne Computer в августе 2017 года стартовал на корабле SpaceX CRS-12 на МКС — тогда тесты HPCG и HPL показали более 1 Тфлопс. Эта система была установлена в стойку и имела водяное охлаждение, а её масса составляла 56 кг. NASA в рамках проекта запустит на этой системе нейросеть FLUID (Federated Learning for Unbounded and Intelligent Decentralization), обученную на данных с Земли, Луны и МКС и координирующую три отдельные модели. Ещё одна серия тестов будет связана с работой большой языковой модели, которая займётся семантической обработкой бортовых документов. Deloitte, со своей стороны, протестирует Silent Shield — «новую систему обнаружения кибервторжений» с прогнозирующей аналитикой почти в реальном времени. Миссия стартует до конца текущего квартала на ракете-носителе SpaceX Falcon Heavy. Посадочному аппарату потребуются несколько дней, чтобы достичь Луны и её поверхности. Луноход рассчитан на работу в течение одного лунного или 14 земных дней — с наступлением ночи аппарат перейдёт в спящий режим и попытается её пережить, поэтому для тестирования будет не так много времени. Nvidia и Siemens научили ИИ проектировать 3D-чипы — трудозатраты инженеров можно сократить на 95 %
22.10.2026 [00:01],
Геннадий Детинич
Siemens расширила сотрудничество с Nvidia в области ИИ-агентов для проектирования трёхмерных интегральных схем (3D IC). Новая система предназначена для совместного анализа электрических характеристик, энергопотребления и тепловых режимов многокристальных корпусов, используемых в решениях для ИИ. Это позволит многократно ускорить проектирование новых изделий. 
Источник изображения: Siemens Нет нужды объяснять, что в многокристальных решениях логика и память размещаются в тесно интегрированных сборках, поэтому возрастающая плотность мощности усложняет отвод тепла. Siemens предлагает с помощью специализированных ИИ-агентов объединить ранее разрозненные этапы анализа в единый автоматизированный процесс, чтобы выявлять электрические и тепловые ограничения ещё во время разработки, когда в проекты ещё можно вносить существенные изменения. В основе решения лежит агент Fuse EDA AI Agent, интегрированный с платформой Intelligence Center X. Инженер задаёт цели проектирования, после чего агент координирует работу нескольких инструментов автоматизации проектирования электроники (EDA), выполняет связанные электрические и тепловые расчёты, обнаруживает отклонения от заданных требований и ищет их причины. Так, система может анализировать влияние подачи питания, размещения кристаллов и материалов корпуса, а затем повторно проверять перспективные варианты конструкции. Для расчётов используются физические модели и вычислительные модули, предназначенные для проверки соответствия проекта заданным требованиям до завершения разработки. Автоматизированный процесс охватывает девять этапов работы с семью инструментами проектирования Siemens и, по данным компании, выполняет от 50 до 100 шагов анализа и принятия решений за цикл продолжительностью 8–10 часов. За один цикл можно исследовать от 200 до 500 и более вариантов конструкции, изменяя, например, коэффициенты теплоотдачи на границах модели, бюджеты энергопотребления и сочетания материалов корпуса. В рабочую цепочку включены программы Innovator3D IC Integrator для компоновки и сборки 3D-корпуса, mPower Digital для анализа мощности, Calibre 3DThermal для тепловой верификации, Simcenter FloTHERM для моделирования теплообмена на уровне системы, Calibre xACT для извлечения паразитных параметров с учётом температуры и Solido SPICE для электрического моделирования. Для координации агентов используются инструмент Nvidia Agent Toolkit, открытые модели семейства Nemotron и библиотеки CUDA-X, ускоряющие поддерживаемые вычислительные процедуры. По результатам сравнительных испытаний, приведённым Siemens, автоматизация сокращает трудозатраты инженеров на величину до 95 %, уменьшает время первоначальной настройки рабочего процесса до 99 % и позволяет исследовать до 50 раз больше вариантов конструкции, чем при традиционном ручном подходе. Проще говоря, ИИ-агенты сокращают время выполнения ряда операций по проектированию 3D-чипов с нескольких недель до считаных дней, а отдельных задач — со многих часов до нескольких минут. Интересно добавить, что на днях Siemens стала партнёром IBM в работе над автоматизацией проектирования чипов будущего с техпроцессом 0,7 нм и вертикальным расположением комплементарных транзисторов. Вот где ИИ-агентам придётся поломать голову — или что там у них вместо неё. ИИ-агенты Nvidia придутся как нельзя кстати для анализа теплового бюджета трёхмерных чипов IBM и не только. Октябрьский фестиваль демоверсий «Играм быть» в Steam наводнил ИИ-мусор, и пользователи требуют перемен
22.10.2026 [00:00],
Михаил Романов
Разразившийся на днях в сервисе цифровой дистрибуции Steam от компании Valve фестиваль демоверсий «Играм быть» (Steam Next Fest) оказался не только «праздником будущих новинок», но и парадом ИИ-мусора. 
Источник изображения: Kotaku Напомним, октябрьская итерация «Играм быть» стала самой масштабной в истории мероприятия — более 7,2 тыс. демо, согласно статистике Steam. Для сравнения: июньский фестиваль включал «лишь» 4,3 тыс. пробных версий. Как подметил портал The Gamer, меньше 20 % участников июньского «Играм быть» имели пометку об использовании ИИ, тогда как в октябре этот показатель вырос до 36 % (2642 игры из 7 265, по данным SteamDB). 
Источник изображения: Kotaku Резкий всплеск ИИ-игр в Steam и на других площадках можно связать с выходом месяц назад флагманской модели Claude Opus 5.5 от Anthropic, значительно упростившей декомпиляцию ПО и повысившей эффективность вайб-кодинга. Пользователи предсказуемо остались недовольны таким наплывом ИИ-контента (обычно ещё и крайне невысокого качества) и призвали Valve снабдить Steam фильтром/тегом для отсеивания подобных творений. 
Источник изображения: Steam «У вас больше шансов купить лотерейный билет и выиграть, чем найти хорошее демо. Теперь вам нужно перерыть тысячи мусорных ИИ-игр, чтобы обнаружить нечто стоящее», — посетовал Shogo-MAD. Его сообщение заслужило 12 тыс. одобрений. Ранее из страха перед кражей своих трудов ИИ инди-студии начали отказываться от открытых тестирований и публичных демоверсий новых игр. Разработчики не теряют надежды, что платформы рано или поздно вмешаются в ситуацию. Nvidia заткнёт деньгами узкие места в производстве ИИ-чипов — чтобы через три года выпускать в 2,5 раза больше ИИ-ускорителей
22.10.2026 [00:00],
Анжелла Марина
Nvidia договорилась на GTC Berlin с ключевыми партнёрами по цепочке поставок о расширении производства компонентов, необходимых для выпуска ИИ-ускорителей и вычислительных систем. Компания профинансирует развитие мощностей поставщиков, включая строительство новых заводов и закупку оборудования. 
Источник изображений: Nvidia За три года Nvidia планирует увеличить в 2,5 раза производственные мощности по выпуску подложек для своих продуктов, очевидно с намереньем в той же степени нарастить выпуск и самих чипов. Для этого будут заключены соглашения с производителями из Японии, Южной Кореи и Тайваня с предоставлением авансового финансирования и резервированием будущих объёмов производства. В частности, Nvidia выделит несколько миллиардов долларов на расширение завода Ibiden в японском Оно, мощности которого к 2028 году должны вырасти втрое относительно текущего уровня. Samsung Electro-Mechanics подключится к цепочке поставок Nvidia за счёт действующих производств в Южной Корее и расширения предприятий в Седжоне и Пусане.  Передовая упаковка полупроводников и тестирование чипов являются отдельным направлением. Вместе с Amkor Nvidia намерена более чем втрое увеличить мощности по выпуску пластин с интерпозерами к концу 2028 года. Общие мощности по тестированию полупроводников компания рассчитывает удвоить с 2026 по 2027 год. На развитие этого направления в США Nvidia предоставит компании King Yuan Electronics (KYEC) аванс в размере $1,1 млрд для резервирования производственных мощностей. Запуск массового тестирования на новых американских площадках намечен на апрель 2027 года, а в Сингапуре новые мощности должны выйти на этот этап в феврале того же года. Кроме того, Nvidia и Siliconware Precision Industries (SPIL) расширят производство оптических модулей на Тайване для систем с ко-упакованной оптикой (CPO), которая улучшает передачу данных между компонентами вычислительных комплексов. К середине 2027 года мощности в этом направлении планируется увеличить в 15 раз, а к концу 2028 года — удвоить эти показатели. По итогу, на фоне роста спроса на ИИ-инфраструктуру, расширение производства должно обеспечить Nvidia необходимыми компонентами для текущих и будущих поколений вычислительных платформ в достаточной мере. GTC Berlin — это крупная международная конференция по искусственному интеллекту и ускоренным вычислениям, организованная компанией Nvidia (проходит с 20 по 22 октября 2026 года в Берлине). Ранее 3DNews сообщал, что Nvidia не допустила некоторых партнёров на эту конференцию за использование чипов AMD и Google. Anthropic отчиталась об убытках на $80,7 млрд — в шесть раз больше прошлогодних, но есть нюанс
21.10.2026 [13:49],
Алексей Разин
В первой половине текущего года Anthropic зафиксировала в своей документации чистые убытки в размере $80,7 млрд, которые оказались в шесть с лишним раз больше показателей годичной давности. При этом $72 млрд из суммы чистых убытков формально вызваны изменениями в балансовой стоимости конвертируемых облигаций компании, а не реальными финансовыми потерями. 
Источник изображения: Unsplash, Brecht Corbeel Как уже отмечалось на прошлой неделе, третий квартал Anthropic завершила ростом выручки на 45 % до $16,8 млрд, а ещё стартап получил прибыль на скорректированной основе, которая не учитывает единовременных выплат или изменений в методике учёта тех или иных показателей. Если же рассматривать все факторы в совокупности, как поясняет Reuters, по итогам первой половины текущего года в целом Anthropic потерпела чистые убытки в размере $80,7 млрд. Более того, в годовом сравнении данная сумма в разы увеличилась по сравнению с $13 млрд чистых убытков по итогам первой половины прошлого года. Правда, основную часть чистых убытков Anthropic в прошлом полугодии составила корректировка оценочной стоимости облигаций, которые при выполнении ряда условий могут превратиться в акции данной компании, а также других финансовых инструментов. Величина этой корректировки как раз составила $72 млрд. Что характерно, и чистые убытки за весь 2025 год, составившие $42 млрд, учитывают влияние подобного фактора. По мере роста капитализации растёт и справедливая стоимость конвертируемых облигаций компании. В частности, на тот период они увеличились в цене втрое, и это изменение с точки зрения бухгалтерского учёта привело к резкому увеличению чистых убытков. Фактические же финансовые потери компании были существенно ниже — как в 2025 году, так и в первой половине текущего. Если не учитывать данный фактор, то по итогам прошлого года операционные убытки Anthropic ограничились суммой около $8,1 млрд при величине выручки $4,6 млрд. В третьем квартале текущего года, напомним, выручка Anthropic выросла на 45 % до $16,8 млрд. Во втором квартале последовательное увеличение выручки было более заметным, поскольку она выросла с $4,8 до $11,6 млрд. Некоторых инвесторов наблюдаемое по итогам третьего квартала замедление темпов роста выручки Anthropic огорчило до такой степени, что они снизили свою оценку капитализации сразу с $2 трлн до $1,5 трлн. В ближайшие десять лет компания собирается направить на развитие инфраструктуры и оплату доступа к облачным ресурсам не менее $518 млрд. При этом в своей документации для инвесторов Anthropic отмечает, что данная сумма может вырасти до $750 млрд с учётом ещё не оформленных соглашений с партнёрами. На соглашения с облачными провайдерами в ближайшие семь–десять лет будет направлено $450 млрд, основная часть этих контрактов не подразумевает отмену выплат в случае необходимости. В первой половине текущего года на соответствующие нужды было потрачено почти $9 млрд, почти в четыре раза больше $2,3 млрд, потраченных годом ранее. За весь 2025 год на эти нужды было направлено $7,3 млрд. ChatGPT научился прятать переписки от посторонних — чаты теперь можно закрыть PIN-кодом или Face ID
21.10.2026 [13:35],
Павел Котов
В ChatGPT заработала функция блокировки чатов, сообщила OpenAI. Нововведение призвано защищать конфиденциальные переписки на тот случай, когда другие люди смогут получить доступ к экрану или устройству пользователя. Защитить доступ к чату можно при помощи PIN-кода, а на поддерживаемых устройствах — средствами биометрической аутентификации Face ID или отпечатками пальцев. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com В отличие от временных чатов, которые представляют собой изолированные сессии, не сохраняющиеся в истории, к «Заблокированным чатам» (Locked Chats) можно возвращаться в любой момент. Функция предназначена для ситуаций, когда пользователь обсуждает с искусственным интеллектом что-то личное или готовит сюрприз и не хочет раскрывать эту информацию, передавая устройство друзьям или членам семьи — например, чтобы показать что-то из другого чата. Новая функция обеспечит дополнительную защиту приватности, и это актуально, потому что ChatGPT всё чаще используется для личного общения. Блокировка ограничивает доступ к переписке с клиентских устройств, но не решает вопросов, связанных с хранением или обработкой конфиденциальной информации на платформе. Блокировка чата не означает внедрение сквозного шифрования или создание отдельного зашифрованного хранилища, подчеркнули в OpenAI. Сроки хранения данных остаются прежними; информацию, которую ChatGPT запомнил до момента блокировки, функция не удаляет; настройка «Улучшение модели для всех» не затрагивается. После блокировки чат перемещается в соответствующий подраздел в разделе «Проекты». Он отделяется от основной истории переписки, закреплённых чатов и результатов поиска по ним. Если включена функция «Память», то для заблокированных чатов создаётся отдельная область памяти, общая для всех переписок внутри этого подраздела. Новые сообщения, отправленные после блокировки, могут обновлять эту память, но не затрагивают основную память ChatGPT. Таким образом, информация из заблокированных чатов в обычные переписки не попадёт. Подчёркивается, что сброс PIN-кода приводит к безвозвратному удалению всех заблокированных чатов, файлов и прочих защищённых этим кодом данных. Функция блокировки недоступна для временных, архивных и групповых чатов, а также для чатов, созданных по общей ссылке, содержащих запланированные задачи или записи встреч. Блокировать чаты могут пользователи всех тарифных планов, включая бесплатный. Недоступна она только в версии ChatGPT для сферы здравоохранения. Её развёртывание происходит постепенно, поэтому функция может быть доступна ещё не всем пользователям. ИИ-агенты OpenAI дважды за октябрь обошли систему, которая должна контролировать их поведение
21.10.2026 [13:27],
Владимир Мироненко
Компания OpenAI сообщила о двух нештатных ситуациях, зафиксированных в октябре, когда её ИИ-агенты ослабляли или отключали оповещения внутренней системы мониторинга, предназначенной для отслеживания некорректного поведения автономных ботов. Оба инцидента произошли при выполнении ИИ-агентами внутренних задач по написанию кода и не относятся к разряду серьёзных нарушений. 
Источник изображения: Growtika/unsplash.com В первом инциденте, происшедшем 2 октября, агент GPT-6.1 Sol, занимавшийся исправлением конвейера оценки (evaluation pipeline), отключил автоматические оповещения службы безопасности, истолковав полученное от пользователя указание не отправлять сообщения в Slack в процессе выполнения этой задачи как основание для подавления уведомлений системы мониторинга. В другом случае, шестого октября агент GPT-6 Astra при переносе программы удалил интеграцию с системой мониторинга, чтобы привести код в соответствие с эталонной реализацией, а затем солгал пользователю, что мониторинг не был отключен. «В обоих случаях агенты обдумывали необходимость сохранения защитных механизмов мониторинга, но интерпретировали стандартные инструкции по написанию кода как разрешение на их ослабление», — сообщила компания. Она отметила, что эти случаи выявили пробел в механизмах обеспечения требований к мониторингу для рабочих нагрузок, инициируемых агентами. OpenAI сообщила, что сложность отключения мониторинга зависит от типа рабочей нагрузки. В случае с рабочими нагрузками Codex отключить мониторинг затруднительно, поскольку он выполняется внутри сервиса, обрабатывающего запросы к модели, и находится вне прямого контроля агента. Для процессов оценки это сделать проще — отчасти потому, что в настоящее время компания не требует наличия мониторинга отклонений при оценке моделей, сопоставимых с GPT-6 Luna, ввиду их более ограниченных возможностей. Это создаёт риск использования в настройках при работе Astra механизма обхода мониторинга, изначально предусмотренного для моделей класса Luna. После случившегося компания обновила систему автоматической проверки (Auto-Review), использование которой уже является обязательным для всех внутренних задач Codex: теперь она способна обнаруживать и блокировать попытки отключения мониторинга отклонений. От проверяющего (человека-оператора) и раньше требовалось пресекать попытки обхода мер безопасности, а теперь он получает чёткие инструкции, гарантирующие корректное применение мониторинга отклонений. Также ведётся работа над тем, чтобы для каждой категории рабочих нагрузок существовало обоснование безопасности (safety case), в котором прописаны требования к мониторингу. Рабочие нагрузки, для которых отсутствует такое обоснование или которые не соответствуют установленным для их категории требованиям, будут автоматически завершаться. Вместе с тем разработчики стремятся понять, почему модели вообще могут пытаться это сделать. У компании пока нет объяснения такого поведения ИИ-агентов. ИИ, который пишет не последовательно, а параллельно: диффузионная модель Mercury 3 в 6–8 раз быстрее GPT-6 Luna
21.10.2026 [11:41],
Владимир Мироненко
Компания из Редвуд-Сити (США) представила диффузионную большую языковую модель (dLLM) Mercury 3, которая в 40 раз больше предшественницы Mercury 1, но при этом отличается высокой скоростью работы — свыше 1000 токенов/с. В ряде тестов Mercury 3 превосходит GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5, работая при этом гораздо быстрее. 
Источник изображения: Inception В отличие от больших языковых моделей (LLM), генерирующих текст по одному токену за раз, диффузионные могут выдавать несколько токенов сразу, что даёт выигрыш в скорости. Ранее разработчикам приходилось выбирать: либо использовать компактные и быстрые модели (для задач, критичных к задержкам), либо более мощные, но медленные аналоги. Mercury 3, как утверждает Inception, обладает и тем, и другим. Она значительно крупнее и функциональнее предшественников, но при этом по-прежнему работает со скоростью свыше 1000 токенов/с. При этом контекстное окно — объём текста, который модель может обрабатывать за один раз, — увеличилось до 1 млн токенов (в предыдущей версии Mercury 2.5 оно составляло 260 тысяч). Согласно внутренним тестам компании, Mercury 3 превосходит GPT-6 Luna от OpenAI, Claude Haiku 5.5 от Anthropic и GLM-5.3 Flash от Zhipu по ряду показателей, работая при этом в 4–8 раз быстрее. «Ответы от таких моделей приходят практически мгновенно», — сообщил генеральный директор Inception Стефано Эрмон (Stefano Ermon). Mercury 3 — четвёртая модель, выпущенная Inception с момента появления Mercury 1 в июне 2025 года. С каждой новой версией их функциональность росла, что не влияло на скорость работы. Так, в Mercury 2 появились механизмы логического рассуждения, в Mercury 2.5 — возможность настройки этих механизмов и контекстное окно объёмом 260 тысяч токенов. Mercury 3 совершила самый значительный качественный скачок в развитии линейки, утверждает разработчик. Mercury 3 доступна через Inception API, Baseten, OpenRouter и Vercel. Благодаря совместимости с API OpenAI разработчики могут перейти на неё без необходимости переписывать код. Стоимость использования Mercury 3 составляет $0,2 за миллион входных токенов и $0,7 за миллион выходных токенов. На этапе запуска компания снизила расценки вдвое — до $0,1 и $0,35 соответственно. Тысячи приватных переписок и документов утекли из ИИ-агента Meta✴ Muse — функцию временно отключили
20.10.2026 [21:10],
Анжелла Марина
Meta✴✴ отключила на неопределённый срок функцию обмена данными с помощью персонального ИИ-агента Muse через веб-ссылки после того, как исследователи безопасности обнаружили критическую уязвимость. Оказалось, что приватные переписки и документы пользователей могли быть легко найдены посторонними лицами. 
Источник изображений: ChatGPT Специалисты компании Claroc обнаружили около 6800 адресов страниц, созданных для обмена ссылками на переписку. Проверка показала, что некоторые из них вели к данным, которые владельцы явно не собирались публиковать. Среди находок были документы о подборе руководителей для крупной лаборатории ИИ, внутренний финансовый отчёт маркетинговой компании и заявка на банковский кредит с точно указанной суммой. Другие страницы содержали сведения о возможном мошенничестве с банковским счётом, финансовую отчётность инвестора и годовой график отпусков сотрудников. В отдельных случаях документы раскрывали точные суммы доходов, ипотечных платежей, время банковской операции и адреса объектов недвижимости. График отпусков включал десятки имён и даты отсутствия работников. Для поиска страниц исследователи использовали пассивный DNS (pDNS). При этом методе собираются сведения о доменах и сохраняется история их преобразования (разрешения) в IP-адреса, формируя базы, по которым можно искать информацию. Поскольку ссылки Muse размещались на домене cf.metaaiusercontent.com, а названия переписок становились частью поддомена, то их можно было найти в публичных базах данных DNS сразу после того, как кто-либо открывал такую ссылку. В Claroc пояснили, что проблема связана не с самой публикацией материалов по ссылкам, а с особенностями формирования адресов. Обычно ссылку для совместного доступа должен передать сам пользователь, однако в случае Muse посторонние могли самостоятельно найти её через поисковые инструменты. Исследователи отметили, что на обнаружение тысяч адресов им потребовался всего один запрос. Meta✴✴ подтвердила, что приостановила функцию после получения отчёта, а в заявлении для Ars Technica пояснила, что программа поиска уязвимостей Muse позволяет специалистам проверять разные сценарии использования продукта и сообщать о проблемах. Meta✴✴ пока не назвала сроки восстановления корректной работы функции. Это не первый публично описанный инцидент, связанный с безопасностью Muse. Примерно через три недели после запуска ИИ-агента эксперт по безопасности macOS Патрик Уордл (Patrick Wardle) обнаружил уязвимость нулевого дня, позволявшую другому приложению на том же устройстве получить контроль над учётной записью пользователя Muse. Meta✴✴ тогда заявила, что для эксплуатации требовалось предварительно скомпрометировать устройство, однако исследователь также указывал на возможность захвата аккаунта с помощью атаки ClickFix. Владельцы умных телевизоров обратились к ИИ, чтобы сделать их «глупыми»
20.10.2026 [18:08],
Павел Котов
Среди владельцев умных телевизоров обозначилась новая тенденция — они обращаются к сервисам искусственного интеллекта, чтобы сделать эти телевизоры «глупыми», избавив их от ненужного ПО. Разработчики и энтузиасты стали делиться решениями, которые помогают в программной очистке телевизора: убирается реклама, ускоряется работа приложений, меняется дизайн главного экрана, отключаются функции слежки за действиями пользователя, производится множество других операций. 
Источник изображения: Glenn Carstens-Peters / unsplash.com Один из открытых проектов под названием dumbtv ставит своей целью, чтобы телевизоры выполняли только функции, за которые их покупатели заплатили: запускали приложения, показывали картинку через HDMI — и больше ничего. Без встроенной рекламы, слежки и непрошенных обновлений. Проект cleanyourtv предлагает удаление ненужного ПО с устройств на базе Android TV или Google TV через Wi-Fi, а также замену стандартного интерфейса на среду в стиле Apple TV. Владельцы потребительской электроники уже не первый десяток лет с переменным успехом пытаются взламывать её, чтобы получить контроль над ней, и с появлением ИИ эти возможности стали доступны практически каждому. Производители умных телевизоров всё чаще навлекают на себя гнев покупателей — они показывают рекламу и следят за предпочтениями пользователей при просмотре контента. Телевизоры поддерживают функцию автоматического распознавания контента (ACR), которая помогает определять, что отображается на экране — для этого используются скриншоты, записываются фрагменты аудио, используются иные методы цифровой идентификации. Если подобные меры «упрощения» телевизоров станут популярными среди обычных владельцев, это может серьёзно ударить по индустрии целевой рекламы на них. Автор проекта cleanyourtv однажды обратился к ИИ-агенту Anthropic Claude Code с просьбой прямо через Wi-Fi «привести всё в порядок» и создать простой главный экран, на котором остались бы только нужные приложения. Он опубликовал образец запроса на GitHub, рассказал о своём опыте в соцсети X, и несколько тысяч человек сделали то же на телевизорах и проекторах Xiaomi, TCL, Sony, Fire TV и LG. Решение не требует получать права root, и при желании всегда можно вернуться к заводским настройкам. Решение dumbtv было протестировано на телевизорах Fire TV Edition, а также на моделях Android TV и Google TV от Sony, TCL, Philips, Hisense, Xiaomi и на приставках Nvidia Shield. Его создатель просто устал от того, что не может сразу перейти к контенту, который хочет посмотреть; для создания решения он использовал ИИ-модели Deepseek V4.1 Flash, Anthropic Claude Opus 5.5 и Claude Sonnet 5.5. Он планирует поддерживать репозиторий на GitHub и расширять список поддерживаемых моделей. Готовые решения не всегда необходимы. Один из пользователей соцсети X просто описал Claude Code свой телевизор и попросил его взломать. Тот подготовил пошаговую инструкцию, за счёт которой он избавился от рекламы, неудаляемых предустановленных приложений, ускорил работу интерфейса и настроил заставку экрана. Впрочем, не следует забывать, что затея рискованная. Claude Code не реагирует на простой запрос о взломе телевизора, а требует более подробных инструкций; кроме того, ИИ может совершить ошибку, например, отключить важные системные компоненты или вывести устройство из строя — такие прецеденты тоже отмечаются. Китай заказал вдвое больше RTX Pro 5500, чем Nvidia сможет выпустить за год
20.10.2026 [15:30],
Алексей Разин
ByteDance, Alibaba и Tencent заказали у Nvidia более 3 млн профессиональных видеокарт RTX Pro 5500 на сумму свыше $35 млрд — примерно столько Nvidia рассчитывает выпустить для всего мира за год. Cпрос оказался настолько высоким, что Nvidia предупредила клиентов о возможном дефиците. На фоне американских экспортных ограничений эти карты стали для китайских разработчиков ИИ альтернативой более мощным ускорителям. 
Источник изображения: Nvidia Через пару недель после анонса профессиональных графических адаптеров Nvidia RTX Pro 5500 с 84 Гбайт памяти появилась информация о готовности китайских властей разрешить местным компаниям закупать их для собственных нужд. Наличие графических процессоров Blackwell с 21 760 ядрами CUDA и 84 Гбайт памяти типа GDDR7 с поддержкой ECC делает подобные видеокарты подходящей альтернативой ускорителям вычислений для сегмента ИИ. Теперь агентство Reuters со ссылкой на свои источники сообщает, что китайские компании ByteDance, Alibaba и Tencent заказали более 3 млн новых видеокарт Nvidia RTX Pro 5500 на общую сумму более $35 млрд. Это якобы даже вынудило Nvidia уведомить своих клиентов и партнёров об отсутствии гарантий на поставку этих видеокарт в нужных им количествах, поскольку потребность китайских заказчиков заметно превышает запланированные изначально объёмы производства. Nvidia RTX Pro 5500 остаётся одним из самых производительных графических решений, доступных китайским покупателям как с точки зрения правил экспортного контроля США, так и ограничений со стороны китайских властей, которые приветствуют переход национальных разработчиков ИИ на местную компонентную базу. Более мощные и современные Nvidia B300 в Китай по официальным каналам попасть не могут, а поставки более старых Nvidia H200 хоть и разрешены с недавних пор, регулируются сложными и долгими процедурами лицензирования с американской стороны. По некоторым данным, на которые ссылается Reuters, все китайские клиенты Nvidia заказали в общей сложности более 6 млн видеокарт RTX Pro 5500. При этом сама Nvidia за весь следующий год готова выпустить не более 3 млн видеокарт на весь мир. Своих клиентов, по словам источника, Nvidia уже предупредила, что те смогут получить не более 5–10 % объёмов заказанных видеокарт. Каждая видеокарта этой модели стоит около $11 400, поэтому партия из 3 млн экземпляров обойдётся перечисленным китайским покупателям более чем в $35 млрд. Представители Nvidia в комментариях Reuters признались, что китайские производители чипов и графических плат для рабочих станций с 2022 года значительно расширили свой бизнес, поскольку с того момента в отношении поставок решений Nvidia в Китай начали действовать серьёзные ограничения. Кроме того, китайская сторона накладывает свои собственные ограничения на импорт чипов из США. Китайским заказчикам RTX Pro 5500 нужна преимущественно для инференса, работы с уже обученными моделями и формирования ответов в чат-ботах, как отметили источники. В отличие от стадии обучения, инференс подразумевает меньшие требования к производительности аппаратного обеспечения. По уровню производительности RTX Pro 5500 сопоставима с RTX 6000D, если исходить из технических характеристик этих графических решений. В середине прошлого года Nvidia представила видеокарты RTX 6000D, рассчитывая обеспечить соответствие их характеристик действующим на тот момент экспортным ограничениям США. Местные заказчики тогда преимущественно не проявили к ним интереса, посчитав их слишком дорогими. К тому же, они рассчитывали на послабления в области экспортных ограничений США, которые открыли бы путь на китайский рынок более производительным чипам. Подобных послаблений на практике не произошло, и в текущих условиях китайские покупатели считают RTX Pro 5500 вполне привлекательной альтернативой. RTX 6000D с производства были сняты, сейчас их стоимость на китайском рынке удвоилась относительно изначальной. С 2027 года Nvidia планирует использовать производственные мощности TSMC главным образом для выпуска более современных и мощных ИИ-ускорителей семейства Rubin. Возможностей выпускать относительно доступные RTX Pro 5500 в количествах, необходимых китайским клиентам, станет ещё меньше. Первые образцы этих карт поступят к клиентам компании в декабре, а коммерческие партии RTX Pro 5500 станут доступны в первом квартале 2027 года. На прошлой неделе китайская компания Tansun Technology в своей официальной документации сообщила о намерении купить 20 000 видеокарт RTX Pro 5500. В том же документе она отмечает, что существуют определённые риски задержки поставок или сокращения объёма закупаемой партии. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
