Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Apple Intelligence на следующей неделе доберётся до Китая — с Qwen от Alibaba, но без новой Siri
31.10.2026 [10:29],
Павел Котов
Apple официально объявила, что предназначенный для разработчиков первый вариант iOS 27.3 будет выпущен уже на следующей неделе. Обновлённая платформа получит поддержку некоторых функций Apple Intelligence для пользователей в Китае. 
Источник изображения: apple.com.cn Бета-версия iOS 27.3 дебютирует в среду, 4 ноября, говорится в пресс-релизе, опубликованном в разделе Apple Newsroom китайской части сайта компании. Полноценный выпуск iOS 27.3 для широкой аудитории запланирован на декабрь, но точная дата пока не называется. В обновлённой платформе для владельцев iPhone 15 Pro и более новых моделей в Китае станут доступны такие функции Apple Intelligence как «Инструменты для письма» (Writing Tools), Genmoji, «Очистка» (Clean Up), «Сводки по уведомлениям» (Notification Summaries), «Приоритетные уведомления» (Priority Notifications), «Визуальный интеллект» (Visual Intelligence) и «Живой перевод» (Live Translation) в AirPods. Улучшенный голосовой помощник Siri AI и другие анонсированные на WWDC 2026 функции на данный момент в Китае доступны не будут, уточнили в Apple. В стране не будет работать и функция Image Playground. Apple также сообщила о партнёрстве с Alibaba: работу Siri, «Инструментов для письма» и «Визуального интеллекта» обеспечит модель Qwen. Для использования этих функций потребуется установить английский и китайский (упрощённый) языки как для системы iPhone, так и непосредственно для Siri. Функции Apple Intelligence на компьютерах Mac, планшетах iPad и других устройствах в Китае станут доступны только после получения необходимых разрешений от регуляторов, добавили в Apple. Будущие обязательства пяти техногигантов превысили $3 трлн — ставка на ИИ становится всё дороже
31.10.2026 [10:18],
Павел Котов
Alphabet, Meta✴✴, Microsoft, Amazon и Oracle раскрыли будущие обязательства по аренде и закупкам на общую сумму около $3,2 трлн. Значительная их часть связана с расширением инфраструктуры ИИ, однако расчёт также включает другие направления бизнеса, а некоторые платежи растянуты на десятилетия. 
Источник изображения: Geoffrey Moffett / unsplash.com Alphabet, Meta✴✴, Microsoft, Amazon и Oracle сообщили о значительном росте обязательств, связанных с арендой и строительством объектов, энергоснабжением и закупкой оборудования — все они стремятся построить обширные сети ЦОД. Обязательства включают как краткосрочные расходы, так и долгосрочные договорённости, рассчитанные на десятилетия. Наибольшая доля этих обязательств приходится на Google: поисковый гигант заявил о расходах на сумму более $1 трлн, включая затраты на техническое оборудование, электроэнергию и аренду. Согласно поданной в регулирующие органы отчётности, эта сумма почти в восемь раз превышает показатели годичной давности. Резкий рост обязательств продемонстрировала и Meta✴✴: компания заявила о будущих расходах на сумму более $800 млрд. Чуть менее половины от этой суммы приходится на аренду ЦОД — соответствующие договоры ещё не вступили в силу и будут оплачиваться в срок до 30 лет. «Мы намерены и далее активно инвестировать, чтобы поддерживать как наш основной бизнес, так и новые инициативы в области ИИ», — заявила в беседе с аналитиками финансовый директор Meta✴✴ Сьюзан Ли (Susan Li). В деловых кругах продолжает обсуждаться вопрос, окупятся ли сотни миллиардов долларов, вложенные в серверные мощности для нужд ИИ. Alphabet и Meta✴✴, одни из наиболее прибыльных компаний в истории, столкнулись с отрицательным денежным потоком, объяснив это необходимостью инвестировать в новое, революционное направление бизнеса. Не все эти расходы напрямую связаны с ЦОД, и каждая компания раскрывает информацию по-своему, поэтому сопоставлять данные напрямую непросто. Meta✴✴ указывает, что часть запланированных расходов относится к потребительским устройствам подразделения Reality Labs; Alphabet и Amazon упоминают расходы на лицензирование контента. Существуют также значительные статьи расходов, в том числе аренда и долговые обязательства, которые не учитываются в данном анализе. В совокупности будущие обязательства по договорам аренды составляют $1,3 трлн, прочие обязательства по закупкам — $1,9 трлн. Все эти цифры компании сами привели в своих последних финансовых отчётах за исключением Microsoft, которая раскрыла данные о своих заказах на закупки и строительство в годовом отчёте, охватывающем период до конца июня. Oracle первой среди крупных компаний столкнулась с отрицательным свободным денежным потоком из-за инвестиций в ИИ-ЦОД. На презентации для инвесторов она представила план возвращения к положительному показателю в 2028 году. Этому должны помочь финансирование со стороны поставщиков и предоплаты клиентов, которые снизят потребность в собственных средствах на начальном этапе проектов. Представлена отвёртка с ИИ — она сама найдёт нужную биту и поможет её найти
30.10.2026 [23:09],
Владимир Мироненко
Компания Arrowmax представила на краудфандинговой платформе Kickstarter умную отвёртку Arrowspace S1, которая с помощью встроенной камеры и искусственного интеллекта определяет необходимую насадку и вдобавок указывает, где именно она находится в специальном умном кейсе, предлагаемом в качестве опции. 
Источник изображения: Arrowmax/The Verge Как отметил ресурс The Verge, такие компании, как Hoto и Fanttik, уже значительно усовершенствовали дизайн и функциональность электрических отвёрток. Однако Arrowmax продвинулась ещё дальше, сосредоточившись на интеллектуальной помощи пользователю, которая позволяет избежать ошибок в работе. Arrowspace S1 не только избавляет пользователя от необходимости подбирать нужную насадку методом проб и ошибок, но и предотвращает повреждение шлица винта из-за использования насадки неподходящего размера. В нижней части корпуса S1 расположена камера со светодиодной подсветкой, а рядом с ней — выдвижной «высокоточный контактный щуп», который упирается в поверхность винта, обеспечивая оптимальное расстояние между камерой и винтом для получения чёткого изображения. После того как ИИ проанализирует изображение винта, в сопутствующем мобильном приложении отобразится информация о необходимом типе и размере насадки. Также будет указан безопасный крутящий момент, что снизит риск повреждения крепежа. Чтобы пользователю не пришлось тратить время на поиск нужной насадки, в «умном» кейсе S1 предусмотрен набор из 52 стальных бит. Рядом с каждой из них расположен светодиод, который загорается возле нужной насадки. Ёмкости аккумулятора отвёртки, составляющей 600 мА·ч, достаточно для 90 минут работы или закручивания и откручивания более 900 винтов. Продолжительность автономной работы можно увеличить, если отключить функцию автоматической регулировки крутящего момента и настраивать его вручную. Уровень оставшегося заряда отображается на OLED-экране отвёртки, на котором также показываются текущее значение крутящего момента и выбранное направление вращения. На сайте Kickstarter уже можно оформить предзаказ на отвёртку за $79. Вместе с умным кейсом для насадок покупка обойдётся в $129. Поставки Arrowspace S1 ожидаются не ранее апреля 2027 года. Первый орбитальный дата-центр Google заработал — и родил странный стишок
30.10.2026 [22:22],
Андрей Созинов
Google сообщила об успешном испытании своих тензорных процессоров TPU на орбите Земли. Модель искусственного интеллекта Gemma 4, работающая на установленных на спутнике чипах, впервые выполнила запрос и сгенерировала ответ. 
Источник изображения: Google Google отметила, что во время испытаний инженеры успешно запустили бортовые TPU, после чего модель Gemma 4 получила запрос сочинить хайку о пребывании в космосе. В ответ она выдала три строки: Blue marble below Художественный перевод: Внизу — голубой шар, Помимо стихотворения, Google проверила работу модели с другими запросами на космическую тематику, включая написание лимериков — юмористических стихотворений из пяти строк — и обработку телеметрических данных. Испытание стало частью Project Suncatcher — экспериментальной инициативы Google по созданию инфраструктуры для ИИ-вычислений непосредственно на орбите. Спутник с установленными TPU отправился в космос ранее в октябре. Теперь Google предстоит проверить, насколько надёжно процессоры работают в непривычных условиях — при термических нагрузках и воздействии радиации. В компании сообщили, что в рамках следующих испытаний особое внимание уделят именно этим факторам. Если тесты пройдут успешно, следующим этапом станет запуск двух взаимосвязанных спутников — он запланирован на 2027 год. Google рассчитывает, что полученные результаты помогут оценить перспективы создания орбитальных дата-центров для ИИ. Anthropic запретила клонировать игры в Claude Code — это может ударить даже по легальным проектам
30.10.2026 [20:00],
Анатолий Хаблюк
ИИ-помощник для программирования Claude Code от Anthropic, по сообщениям пользователей, получил новое ограничение, запрещающее воссоздавать существующие видеоигры, даже если разработчик меняет их название. Инструкция поступает с серверов компании и не предусматривает отключения через настройки. При этом первые жалобы показывают, что запрет может затрагивать проекты, создаваемые с разрешения правообладателей. 
Источник изображения: Anthropic На изменение обратил внимание пользователь соцсети X под ником chasm. По его данным, новая инструкция появилась приблизительно 27 октября и передается Claude Code через серверный механизм с внутренним обозначением Новое правило появилось на фоне растущей популярности портирования компьютерных игр с помощью ИИ. Современные нейросети Anthropic позволяют за считаные часы декомпилировать существующие игры и создавать их браузерные версии. Энтузиасты уже продемонстрировали подобные проекты на примере Call of Duty: Black Ops, Halo: CE, Grand Theft Auto: Vice City, Skate 3 и The Simpsons: Hit & Run. Ранее аналогичная работа могла занимать месяцы. Причем разработчики перестали ограничиваться старыми играми. В октябре независимый энтузиаст omonkeyzz выпустил браузерную версию Cyberpunk 2077, способную работать на компьютерах и мобильных устройствах с Android. Для ее запуска не требовалась лицензионная копия оригинала. Появление такого порта наглядно показало, насколько доступнее стало воспроизведение крупных коммерческих игр с использованием ИИ. Ограничения Claude Code могут осложнить подобные эксперименты, однако под них, судя по первым жалобам, попадают и проекты, не связанные с нарушением авторских прав. На официальной странице инструмента в GitHub появилось обращение представителя Conflict Simulations LLC, занимающейся созданием цифровых версий настольных военных игр по заказу правообладателей. По словам разработчика, программный код пишется с нуля, а необходимые материалы предоставляют заказчики. Тем не менее Claude Code начал отказываться продолжать работу, ссылаясь на запрет воспроизведения существующих игр. Автор обращения утверждает, что ранее ИИ-помощник месяцами выполнял аналогичные задания без возражений. Отказы начались после того, как разработчик попросил Claude Code проверить, распространяется ли новая инструкция на его проекты. Проблема сохранилась и в последующих сеансах работы с теми же репозиториями. Она затронула платные учетные записи Max и Team, использующие Claude Opus 5.5. Под вопросом оказались и некоторые проекты по модификации игр. Ранее мы рассказывали об инструменте Co-op Anything, который использует ИИ-агентов, включая Claude Code, для добавления кооперативного режима в одиночные игры. С его помощью энтузиасты уже снабдили мультиплеером Deus Ex, Fallout: New Vegas, Dungeon Keeper и неофициальный порт The Legend of Zelda: Ocarina of Time. Если готовых модификаций нет, система может декомпилировать игру и создавать необходимые изменения с нуля. Впрочем, прямого запрета на моддинг в опубликованной инструкции нет. Anthropic пока не представила официальных разъяснений относительно новых ограничений и не уточнила, смогут ли разработчики подтверждать наличие лицензий на использование чужих игр. Представитель Conflict Simulations LLC попросил компанию предусмотреть такую возможность и изменить формулировку запрета, чтобы тот не мешал законной работе. Насколько широко Claude Code будет применять новое правило к портированию, модификациям и коммерческим проектам, пока неизвестно. Китайская Iluvatar заявила, что сделала ИИ-ускоритель не хуже Nvidia H200 — и даже показала тесты
30.10.2026 [15:45],
Павел Котов
Китайская компания Iluvatar CoreX заявила, что её графический ускоритель Tiangai 300 способен конкурировать с Nvidia H200, а в отдельных задачах искусственного интеллекта — превосходить его. Компания представила результаты тестов и продемонстрировала работу оборудования журналистам, однако подробные условия сравнения раскрыты не полностью. 
Источник изображения: iluvatar.com В ходе демонстрации в Шанхае компания сравнила Tiangai 300 и Nvidia H200 в задачах генерации изображений и видео по текстовым запросам. В одном из тестов на создание изображений система на Tiangai 300 успешно выполнила 100 % запросов с пропускной способностью 0,101 изображения в секунду, тогда как система на H200 — 87,5 % при 0,086 изображения в секунду. При этом время завершения задания у китайского ускорителя оказалось на 0,64 с больше. Критерии успешного выполнения запросов и методика подсчёта показателей не уточняются. По данным Iluvatar CoreX, проведённое в июле шанхайской компанией INESA тестирование показало, что система на Tiangai 300 обеспечивает на 5 % большую пропускную способность в пересчёте на один ускоритель, чем система на H200. Испытания проводились в конфигурации с раздельным выполнением обработки входных запросов и генерации ответов. Производитель утверждает, что Tiangai 300 стал первым китайским GPU общего назначения, достигшим уровня H200 в таких испытаниях. H200 — наиболее передовой ИИ-ускоритель Nvidia, разрешённый к экспорту в Китай по действующим американским правилам. В другом тесте, по данным компании, Tiangai 300 на 15 % превзошёл H200 по пропускной способности при работе с моделью GLM-5.3 на архитектуре MoE (Mixture-of-Experts) с контекстом 64 тыс. токенов. В задачах ИИ-агентов с контекстом от 8 тыс. до 128 тыс. токенов время до выдачи первого токена оказалось на 10–30 % меньше. В демонстрации обучения открытой модели Alibaba Qwen3-32B восьмикарточная система на Tiangai 300 с точностью FP8 обеспечила в 1,33 раза большую эффективную пропускную способность на карту, чем система на Nvidia H100. Iluvatar CoreX стремится сократить отставание от Nvidia. В январе компания опубликовала долгосрочную дорожную карту развития архитектур, согласно которой намерена в течение двух лет превзойти платформу Nvidia Rubin. По заявлению производителя, ускорители серии Tiangai уже используются в системах масштаба десяти тысяч карт, что позволяет накапливать опыт их внедрения и технического обслуживания. Компания также расширяет деятельность за пределами облачных центров обработки данных, развивая решения для локального запуска ИИ. По её данным, вычислительная система Tongyang TY1200 в отдельных тестах больших языковых моделей превзошла решение на базе Nvidia Thor T5000 на 20 %. Как и в случае Tiangai 300, эти результаты относятся к выбранным нагрузкам и не подтверждают общего превосходства над конкурентом. Раскрыт крупнейший клиент SpaceX — и это вовсе не космическая компания
30.10.2026 [11:27],
Павел Котов
Anthropic стала крупнейшим клиентом SpaceX: в III квартале текущего года на долю лаборатории искусственного интеллекта пришлись более трети всей выручки компании Илона Маска (Elon Musk), которая занимается ИИ, технологиями спутниковой связи и ракетостроением. 
Источник изображения: SpaceX / unsplash.com Доходы от сотрудничества с Anthropic оказались больше выплат со стороны властей США — ранее они были крупнейшим заказчиком SpaceX. Ситуация, однако, указывает на определённые риски: по условиям контракта, клиент имеет право выйти из сделки уже в следующем году. Согласно заключённым соглашениям, действующим до 2029 года, Anthropic обязалась выплатить в общей сложности до $120,5 млрд; но компания сохранила возможность по истечении определённых сроков расторгнуть контракты со SpaceX, уведомив её об этом за 90 дней. На минувшей неделе в официальном документе SpaceX было указано, что около 34,5 % выручки за последний квартал компания получила от одного клиента, пользующегося услугами её подразделения по развитию ИИ, которое предоставляет вычислительные мощности. В документах эта компания проходит как «Клиент B» (Customer B), и под ней подразумевается Anthropic, уверяет анонимный источник Bloomberg. Выручка поступила в рамках сделок, заключённых Anthropic и SpaceX в этом году — он предусматривают использование вычислительных мощностей в центрах обработки данных SpaceX в теннессийском Мемфисе. Маск постепенно трансформирует ИИ-направление SpaceX в неооблако, которое предоставляет свои мощности клиентам, в том числе Anthropic и Google. Ставка оказалась прибыльной в текущем квартале: ИИ-направление компании впервые принесло прибыль. Это подкрепляет обещание Маска довести годовой объём выручки в пересчёте на текущие темпы до $100 млрд к концу 2026 года. При этом компания оказывается в значительной степени зависимой от единственного клиента, а Уолл-стрит охладевает к неооблачным провайдерам. В рамках действующих до 2029 года контрактов Anthropic обязалась выплатить до $120,5 млрд, гласят поданные компанией документы для первичного публичного размещения акций (IPO). С декабря текущего года сумма выплат составит около $3,1 млрд ежемесячно. Anthropic имеет право расторгнуть контракты со SpaceX с уведомлением за 90 дней — такая возможность появится после января и марта 2027 года. У Anthropic также действуют соглашения с двумя другими неооблачными провайдерами — Nscale и Lambda. Зависимость от контрактов в области ИИ-вычислений показывают сильные изменения в работе SpaceX менее чем за год — с момента слияния с ИИ-стартапом Маска xAI. Ранее основная выручка SpaceX поступала от контрактов с NASA и Минобороны США. В III квартале лишь два клиента обеспечивали более 10 % от общего объёма выручки SpaceX. Вторым, вероятно, является совокупность сотрудничающих с компанией государственных ведомств — сейчас их доля составила 16,6 % выручки SpaceX, а в прошлом году она составляла одну пятую часть от доходов компании. По итогам 2026 года доля контрактов с NASA составит менее 5 % от выручки компании, представил ранее свой прогноз Илон Маск. OpenAI решила научить ИИ лучше понимать человеческие ценности
30.10.2026 [01:25],
Анжелла Марина
OpenAI пересмотрела Model Spec — свод правил, определяющий принципы поведения её ИИ-моделей. Компания выделила пять основных пунктов, главным из которых стало понимание намерений человека. Новые правила также определят поведение ИИ в незнакомых ситуациях. 
Источник изображения: Brecht Corbeel/Unsplash Помимо следования намерениям человека, документ закрепляет принципы минимизации вреда, честности и прозрачности искусственного интеллекта. Согласно обновлённым правилам и рекомендациям, модели должны не просто буквально выполнять инструкции, но и учитывать их смысл. При этом они должны сообщать о пределах своих знаний и помогать пользователям самостоятельно принимать решения и достигать поставленных целей. OpenAI рассматривает обновлённый документ как часть работы по согласованию поведения ИИ в общении с человеком. Компания признала, что существующие модели пока не полностью соответствуют новым принципам, и изучает дополнительные методы обучения, которые позволят лучше усвоить их. Подход OpenAI перекликается с концепцией и «конституционного ИИ» (Constitutional AI) компании Anthropic, в которой набор принципов используется для формирования поведения моделей и повышения прозрачности заложенных в них ценностей. Примечательно, что обновление OpenAI последовало за инцидентом, в ходе которого автономный ИИ-агент компании взломал в тестовой среде крупнейшую платформу искусственного интеллекта Hugging Face, показав тем самым, что передовые модели могут нарушать установленные правила и обходить защитные механизмы при выполнении поставленных человеком задач. DeepSeek и Moonshot AI использовали GPT-6 Astra для обучения своих ИИ-моделей
30.10.2026 [01:10],
Анжелла Марина
Китайские разработчики DeepSeek и Moonshot AI, как выяснило издание The Information, активно использовали результаты работы модели GPT-6 Astra компании OpenAI при обучении своих новейших систем искусственного интеллекта. Речь идёт о практике дистилляции, позволяющей переносить возможности более мощных моделей в другие системы. 
Источник изображения: Grok Reuters также сообщает, что результаты дистилляции GPT-6 Astra использовались при обучении модели Kimi K3.1 Pro от Moonshot AI, выпущенной на прошлой неделе, а также обновлённой DeepSeek V4.1-Flash 1017, которая появилась 17 октября. Дистилляция предполагает использование ответов более мощной модели для обучения другой системы, что позволяет быстрее воспроизводить определённые возможности искусственного интеллекта без сопоставимых затрат разработчиков менее мощных моделей. Использование подобных методов стало предметом споров между ведущими компаниями. OpenAI, Anthropic и Google считают, что дистилляция позволяет конкурентам не вкладываясь материально быстро копировать возможности их моделей. В публикации от 30 сентября OpenAI сообщила, что обнаружила участников кампании по сбору данных, начавшейся в июле, которые, по утверждению компании, были связаны с Moonshot AI. Представители OpenAI, DeepSeek и Moonshot AI не ответили на запросы Reuters о комментариях. Ранее в октябре Anthropic заявила, что новые меры защиты её моделей Claude позволили сократить объём данных, собираемых в ходе атак с применением дистилляции, на 90–99%. Mistral открыла веса ИИ-модели Large 4 с триллионом параметров и удешевила доступ через API
29.10.2026 [19:12],
Анатолий Хаблюк
Французская компания Mistral опубликовала открытые веса своей флагманской ИИ-модели Large 4 (Le Chonk). Перед выпуском разработчики еще три недели обучали нейросеть, повысив ее результаты в тестах на программирование и поиск уязвимостей. Теперь модель можно запускать на собственном оборудовании, а стоимость доступа через API снижена почти вдвое по сравнению с первоначальными базовыми тарифами. 
Источник изображения: Mistral AI В начале октября Mistral представила Large 4 в предварительной версии. Тогда разработчики могли работать с ней через облачный API, а публикацию весов обещали до конца месяца. Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) и содержит около 1 трлн параметров, из которых при обработке каждого токена задействуется 49 млрд, без учета слоев эмбеддингов и вывода. Контекстное окно достигает 1 млн токенов. Нейросеть распознает изображения и поддерживает более 160 языков. Основные изменения коснулись программирования. После дополнительного обучения с подкреплением результат Large 4 в тесте Terminal-Bench 4.0 вырос на 13 процентных пунктов — до 41 %. При этом количество генерируемых токенов сократилось на 30 %. В Artificial Analysis Coding Agent Index модель набрала 48 %, приблизившись к китайской GLM-5.3. По данным Mistral, на выполнение сопоставимых заданий Large 4 расходует в среднем на 47 % меньше токенов. В тесте FrontierCode 2.0, который оценивает качество изменений в программном коде с точки зрения их пригодности для включения в основной проект, нейросеть набрала 19,7 %. По утверждению разработчиков, это лучший результат среди моделей с открытыми весами. В слепых сравнительных испытаниях Surge Code пользователи также чаще отдавали предпочтение Large 4, чем GLM-5.3, Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash. Изменились и показатели в тестах по кибербезопасности. В Artificial Analysis Cyber Index, где проверяется способность ИИ находить, воспроизводить и исправлять уязвимости программного обеспечения, модель получила 51 %. Mistral также проверила ее реакцию на потенциально опасные запросы. В собственных испытаниях нейросеть отклонила 96,6 % вредоносных запросов, связанных с кибератаками. В B3 Agent Security Benchmark устойчивость к атакам на ИИ-агентов достигла 97,1 % против 93,3 % у предварительной версии. Для Large 4 предусмотрены три режима рассуждений: Low, Medium и High. Они различаются объемом вычислений и глубиной обработки запросов. Режим Low рассчитан на простые задания, Medium — на повседневную работу, а High — на сложные задачи, требующие более тщательного анализа. Последний используется по умолчанию. Mistral также объявила новые тарифы на использование Large 4 через API. Теперь обработка 1 млн входных токенов стоит $0,70, а выходных — $2,10. При первоначальном анонсе базовые тарифы составляли соответственно $1,36 и $4,18. Для входных токенов из кеша установлена цена $0,07 за миллион. Веса нейросети размещены на Hugging Face. Для самостоятельного развертывания разработчики могут использовать vLLM и SGLang. Модель распространяется по лицензии Mistral Ecosystem Open-Weight, основанной на модифицированной MIT. Она допускает бесплатное использование, дообучение и коммерческое применение. Однако компаниям, которые намерены предоставлять платный доступ к модели по схеме Model-as-a-Service, потребуется отдельное соглашение с Mistral. Large 4 также доступна через Mistral Studio, OpenRouter и инфраструктуру NVIDIA. На ее основе Mistral намерена создавать специализированные модели для отдельных отраслей и задач Anthropic научила Claude доносить начальству на сотрудников, которые зря тратят токены
29.10.2026 [11:12],
Павел Котов
Anthropic представила «умные отчёты» (smart reports) — функцию, которая даёт руководству компании возможность оценить, как и для чего сотрудники пользуются сервисами искусственного интеллекта Claude. «Умные отчёты» уже доступны пользователям платных корпоративных тарифных планов и могут активироваться в настройках организации. 
Источник изображений: claude.com Платформа формирует графики, отражающие, как в организации используются ИИ-сервисы: какие задачи выполняются, какие результаты были получены и каковы затраты на использование сервиса. Менеджеру достаточно выбрать отдел, указать временной интервал до 28 дней и отметить инструменты Claude, которые необходимо включить в отчёт. В число доступных сервисов входят Claude Code, Claude Cowork, а также объединённый режим чата и Cowork; представленный ранее ИИ-агент Claude Duet в версии Claude Enterprise недоступен. Система собирает данные из выбранных инструментов и составляет обзор деятельности сотрудников. В процесс анализа входит изучение стенограмм рабочих обсуждений, их группировка по направлениям деятельности и типам создаваемых материалов (например, код или техническая документация), а также расчёт понесённых расходов. При необходимости прямо в этом интерфейсе можно увеличить квоту ИИ-ресурсов на отдельного сотрудника. В месяц организация может бесплатно запросить до десяти «умных отчётов».  Помимо выбора параметров для анализа, менеджеры могут задавать собственные вопросы об использовании сервиса и связанных с ним расходах. Такие запросы можно сохранять, чтобы не вводить их каждый раз заново. «Умные отчёты» содержат рекомендации — например, предлагают новые правила, которые можно внести в репозиторий кода. Диаграммы в отчётах интерактивны — по элементу можно кликнуть, чтобы увидеть детализацию рабочих сессий. Сессии сортируются и фильтруются по стоимости, используемому продукту, дате и типу полученного результата. Система показывает элементы «неэффективности» Это могут быть сессии, в ходе которых сотрудники не создали полезного результата, а также сессии, классифицированные как личные или не относящиеся к работе. Anthropic отмечает, что «умные отчёты» не должны становиться поводом для тревоги у сотрудников компаний. «„Умные отчёты“ помогают понять уровень внедрения технологии и спланировать инвестиции в Claude. Они не предназначены для оценки эффективности сотрудников или принятия решений, касающихся их трудоустройства, и не должны использоваться для этого», — подчеркнули в компании. В системе «умных отчётов» предусмотрены ограничения на типы задаваемых вопросов. Запрещено запрашивать сведения, связанные с расовой принадлежностью, религией, политическими взглядами, иммиграционным статусом, состоянием здоровья, участием в профсоюзной деятельности и личной жизнью сотрудников. Китай решил продавать за рубеж доступ к ИИ, но не сами технологии — Пекин готовит новые экспортные ограничения
29.10.2026 [10:32],
Павел Котов
Китайские власти намерены ввести ограничения на экспорт технологий искусственного интеллекта — предлагаемую бизнес-модель поддерживают и официальный Пекин, и крупнейшие игроки в отрасли. Стратегия направлена на сохранение ценных технологий при одновременной продаже доступа к ним за рубежом. 
Источник изображений: Igor Omilaev / unsplash.com В опубликованном 16 октября проекте правил устанавливается различие между иностранными клиентами, которые пользуются китайскими ИИ-сервисами, а также зарубежными компаниями, которые получают доступ к самим моделям, данным или экспертным знаниям, необходимым для их самостоятельной эксплуатации или воспроизведения. Новые нормы сохраняют зарубежным пользователям возможность работать с китайскими ИИ-решениями через сайты и облачные платформы, а вот передача базовых технологий или их развёртывание за пределами КНР теперь потребуют одобрения со стороны правительства. Это разграничение имеет особое значение для разработчиков, которые пользуются зарубежными вычислительными мощностями с передовыми ускорителям, экспорт которых в Китай запрещён США. Усиление контроля ещё сильнее усложняет и без того непростую макроэкономическую ситуацию, в которой оказались китайские технологические гиганты и стартапы — они уже столкнулись с обвалом котировок акций в секторе ИИ и полупроводников. Китай, утверждает источник Reuters, может утвердить ограничения до конца года, а позднее выйдут дополнительные разъяснения по их реализации. В проекте документа значатся 23 связанных с ИИ решения, которые войдут в перечень товаров и технологий, экспорт которых запрещён или ограничен. В список включены передовые модели ИИ, ИИ-агенты, выполняющие задачи при минимальном участии человека, а также технологии, используемые для проектирования чипов и эксплуатации крупных вычислительных комплексов. Временное требование о регистрации отдельных видов передачи технологий вступило в силу незамедлительно. Новые правила могут существенно повлиять на то, как ведущие китайские ИИ-лаборатории запускают свои модели в зарубежных центрах обработки данных, выстраивают международные партнёрства, на их работу с иностранными инвестициями и владением активами в сфере ИИ.  DeepSeek, Moonshot и Z.AI предоставляют зарубежным клиентам доступ к своим моделям через сайты или облачные платформы. Некоторые китайские разработчики пользуются зарубежными вычислительными мощностями, чтобы иметь доступ к к передовым ускорителям, экспорт которых в Китай запрещён США. Исследователи из китайских лабораторий пытаются установить, смогут ли они обучать и запускать передовые модели на зарубежных серверах. Возможно, им придётся поддерживать по две версии одной и той же модели — для внутреннего рынка и для зарубежных пользователей. В проекте документа предусмотрены три критерия для ввода ограничений: объём вычислительных мощностей, необходимых для обучения модели — устанавливается порог в 10²⁶ операций; размер модели — не менее 2 трлн параметров; и попадание в десятку мирового рейтинга по определённым показателям производительности или эффективности. Предложения открыты для общественного обсуждения до 15 ноября. Новые нормы могут распространяться не только на выпуск моделей, но и на корпоративные сделки: вступившие в силу 16 октября требования о регистрации касаются любых операций, в результате которых китайские технологии переходят в собственность или под контроль иностранных лиц, в том числе сделки в процессе реализации. Meta✴✴ по требованию китайских властей была вынуждена аннулировать сделку по поглощению основанного выходцами из Китая стартапа Manus — она оценивалась в $2 млрд. При этом проект документа предусматривает упрощённый порядок согласования для китайских компаний, создающих или эксплуатирующих собственные вычислительные мощности за рубежом. Но в нём не оговаривается возможность передачи технологий иностранным заказчикам для создания аналогичных систем. Меры контроля также охватывают методы координации работы систем с более чем 10 000 ИИ-чипов. «Да, мы вайбкодим»: Epic Games подтвердила повсеместное использование ИИ в разработке Fortnite, Unreal Engine 6 и не только
29.10.2026 [09:19],
Михаил Романов
Американская студия Epic Games подтвердила проникновение генеративного ИИ во все процессы компании — от развития условно-бесплатной королевской битвы Fortnite и инструмента Unreal Editor for Fortnite до подготовки движка Unreal Engine 6. 
Источник изображений: Epic Games Напомним, ранее Epic Games отложила эвакуационный шутер с героями Marvel и «Звёздных войн» для полного перевода производства на ИИ-инструменты вроде Claude от Anthropic и запретила сотрудникам писать код вручную. Вслед за этим гендиректор Epic Тим Суини (Tim Sweeney) в личном микроблоге заявил, что студия использует ИИ-инструменты для написания кода Unreal Engine, хотя ещё прошлой осенью говорил обратное. 
Выход Unreal Engine 6 в ранний доступ ожидается к концу 2027 года Исполнительный вице-президент Epic Games по разработке Маркус Вассмер (Marcus Wassmer) в интервью изданию This Week in Videogames подтвердил, что в производстве Unreal Engine 6 задействован ИИ. «Да, мы вайбкодим. Это означает, что наши инженеры больше не пишут основную часть кода, но всё ещё направляют инструменты для получения желаемого архитектурного результата», — подчеркнул Вассмер. 
Epic не пытается разработать Unreal Engine 6 за «один запрос» По словам Вассмера, ИИ-инструменты вроде Claude Code и Codex помогают с ускорением разработки, написанием кода и функций, устранением багов, расширением тестового покрытия, улучшением производительности и другими задачами. Epic также не переживает насчёт скептического отношения к ИИ: «Нас больше заботят риски, связанные с излишним промедлением <...>. Лучший способ бороться со скептицизмом — качеством наших игр и инструментов». Nvidia представила открытую ИИ-модель для распознавания речи на 40 языках, включая русский
29.10.2026 [00:19],
Анжелла Марина
Компания Nvidia представила ИИ-модель Nemotron 3.5 Transcribe с открытыми весами для распознавания речи, перевода и анализа аудиозаписей. Модель поддерживает русский язык и позволяет обрабатывать аудио продолжительностью до часа. В релиз также вошли набор данных для обучения и инструменты, позволяющие адаптировать ИИ к специализированным задачам. 
Источник изображения: Mariia Shalabaieva/Unsplash Nemotron 3.5 Transcribe распознаёт речь на 40 языках, переводит с 31 языка на английский и обратно, а также идентифицирует говорящих на 13 языках. Модель способна обрабатывать записи с участием до восьми человек, в том числе с перебивающими друг друга собеседниками. С помощью текстовых инструкций пользователь может получить расшифровку с указанием говорящих, перевод на другой язык, краткое изложение принятых в ходе диалога решений или ответы на вопросы по содержанию аудиозаписи. При необходимости можно передать модели подсказки с техническими терминами, например названиями лекарств. Общее количество параметров модели составляет 30 млрд, однако при обработке каждого фрагмента данных активны около 4 млрд. Благодаря этому Nemotron 3.5 Transcribe может работать даже на одной видеокарте Nvidia, например на компактной DGX Spark. На флагманской RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition модель обрабатывает 100 часов аудио менее чем за три минуты при использовании формата NVFP4. В тесте Open ASR Leaderboard на платформе Hugging Face модель заняла первое место среди моделей с открытыми весами со средней долей ошибок распознавания слов 5,33 %. В тестах независимого бенчмарка Artificial Analysis показатель составил 2,81 %, что близко к результату модели Mistral Voxtral Small, составляющему 2,77 %, хотя у Mistral активных параметров примерно в шесть раз больше. 
Источник изображений: huggingface.co Особенно высокие результаты Nemotron 3.5 Transcribe показала при определении говорящих. В тестировании VoiceArena, включавшем 14 систем и записи с одновременной речью нескольких участников, модель заняла первое место. Доля пропущенных слов составила 8,32 % против медианного значения около 31 % у участников сравнения.  В тесте David AI, оценивающем точность определения говорящих на 21 языке, модель также показала лучший результат, немного опередив специализированную Nemotron 3 Diarization.  Одновременно Nvidia представила набор данных Granary v2, включающий около 844 тысяч часов аудиозаписей на 48 языках. Для сравнения: предыдущая версия содержала примерно 643 тысячи часов речи на 25 языках. Записи представлены в нескольких вариантах расшифровки: дословном, сохраняющем слова-паразиты, и с записью чисел словами. Nvidia также добавила в релиз инструменты для подготовки наборов данных. Их можно использовать для адаптации модели к конкретным областям. Например, при дообучении на медицинских записях с участием индийских врачей и студентов-медиков частота ошибок снизилась с 30,8 до 11,8 %. Для проверки результатов на новых, незнакомых ИИ-модели голосах показатель уменьшился с 22,44 до 12,17 %. Модель Nemotron 3.5 Transcribe и набор данных Granary v2 доступны на Hugging Face. Nvidia также предоставляет демонстрационную версию и руководство по дообучению, включая расширение, позволяющее поручить соответствующий процесс ИИ-ассистенту для программирования. Возможности модели различаются в зависимости от языка. Кроме того, система предназначена для обработки готовых записей, а не потокового аудио, поэтому Nvidia рекомендует дополнительно проверять имена и моменты смены говорящих. Секретная ИИ-модель Anthropic выкачала фото с заблокированного Android-смартфона и сбежала из Chrome
28.10.2026 [23:01],
Анатолий Хаблюк
Экспериментальная ИИ-модель компании Anthropic самостоятельно обнаружила уязвимости в Chrome, Safari, Android, Windows и Linux и объединила их в работающие инструменты для взлома. В ходе испытаний Claude смогла запускать посторонний код за пределами браузера, получать данные с заблокированного смартфона и выполнять команды с правами администратора на Linux-сервере. 
Источник изображения: Anthropic Как сообщили исследователи Anthropic, для экспериментов использовалась внутренняя версия Claude, которая пока не доступна пользователям. Специалисты давали нейросети первоначальные задания, после чего она анализировала программный код, искала ошибки и составляла цепочки эксплойтов. Разработчики представили пять сценариев атак, в которых несколько уязвимостей последовательно использовались для обхода защитных механизмов. В Google Chrome модель обнаружила четыре ошибки, которые в сочетании позволяли выйти за пределы изолированной среды браузера. Сначала Claude нашла уязвимость в движке JavaScript V8, затем обошла ограничения доступа к памяти и получила контроль над процессом обработки веб-страницы. Следующие этапы использовали ошибки в CacheStorage и механизме авторизации FedCM. Во время демонстрации специально подготовленная страница за несколько секунд запустила приложение «Калькулятор» на компьютере с macOS без дополнительных действий пользователя. Всего Anthropic сообщила Google о 62 уязвимостях высокой и критической степени опасности, включая 13 способов выхода из песочницы браузера. Исправления вошли в Chrome 156. В Safari нейросеть нашла возможность обойти политику одинакового источника (Same-Origin Policy), которая запрещает одному сайту получать данные другого. Для этого Claude объединила несколько ошибок в движке JavaScriptCore и механизмах изоляции браузера. Эксплойт позволял читать историю посещений, файлы cookie и содержимое страниц, на которых пользователь уже авторизовался. Например, вредоносный сайт мог получить доступ к электронной почте или информации банковского аккаунта. Apple устранила обнаруженные проблемы. Отдельные испытания проводились на смартфоне Google Pixel 9. Claude исследовала открытый код Android, изучила компоненты Google Play Services и нашла способ обойти защиту передачи данных через USB. Для атаки требовался физический доступ к устройству, однако разблокировать экран или подтверждать подключение владельцу не приходилось. Подготовленный ИИ эксплойт позволял копировать фотографии и другие личные файлы. По информации Anthropic, Google уже исправила выявленные ошибки. В Windows модель обнаружила уязвимость CVE-2026-33096, связанную с обработкой сетевых запросов HTTP/3. Отправка специально подготовленных пакетов могла вызвать аварийное завершение работы сервера, а повторение атаки — препятствовать восстановлению его доступности. Microsoft выпустила исправление. В Linux нейросеть подготовила более сложный эксплойт для серверов, использующих Multipath TCP. Он позволял удаленно выполнять команды с правами root без предварительной авторизации. В одном из испытаний на получение адреса памяти ядра потребовалось 48 минут, еще пять минут ушло на выполнение команды. Уязвимость также устранена. Все описанные атаки проводились в исследовательской среде, а сведения о найденных ошибках были переданы разработчикам программного обеспечения. Anthropic не раскрыла название и характеристики использованной экспериментальной модели. Независимо установить степень участия человека в создании каждого эксплойта по опубликованным материалам невозможно. В компании считают, что подобные возможности ИИ помогут специалистам быстрее обнаруживать опасные ошибки, хотя они же могут оказаться полезными злоумышленникам. Неделей ранее специалисты Anthropic проверили с помощью Claude 25 крупных проектов с открытым исходным кодом и выявили почти 500 проблем безопасности. Среди находок оказалась ошибка конфигурации, остававшаяся незамеченной 21 год. |
|
✴ 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
