Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Anthropic предотвратила несколько попыток создания биологического оружия с помощью Claude
11.09.2026 [11:30],
Алексей Разин
На ранних этапах развития систем генеративного искусственного интеллекта их создатели обеспокоились проблемой безопасности, поскольку предположили, что с их помощью некоторые пользователи попытаются создать новые виды оружия, включая биологическое. Anthropic утверждает, что в этом году смогла предотвратить несколько попыток создания биологического оружия. 
Источник изображения: Anthropic Данная информация стала доступна после публикации отчёта Anthropic о случаях некорректного использования её ИИ-моделей. При этом сама компания подчёркивает, что не может с уверенностью говорить о наличии у связанных с этими инцидентами учёных умысла на создание именно биологического оружия. По сути, запросы к ИИ-моделям в этой сфере нередко используются для разработки вакцин от опасных патогенов, и определить по их составу истинные намерения разработчика сложно. Тем не менее, на всякий случай Anthropic решила обратить внимание регуляторов на данные инциденты. До сих пор куда большим вниманием пользовались случаи применения ИИ-моделей для поиска и эксплуатации уязвимостей в информационной инфраструктуре компаний и организаций, а биологические угрозы оставались в большей мере гипотетическими. По словам старшего советника Совета по стратегическим рискам Эндрю Уэбера (Andrew Weber), свежий отчёт Anthropic содержит «леденящие кровь примеры причастности поддерживаемых государством создателей биологического оружия, которые пользуются возможностями быстро развивающихся ИИ-моделей». Объёмный отчёт Anthropic, охватывающий период восьми последних месяцев, традиционно приводит примеры использования ИИ-моделей семейства Claude представителями недружественных по отношению к США стран для достижения определённых политических целей. Впервые при этом были приведены примеры использования Claude для разработки традиционных видов оружия, включая огнестрельное, ракетное, а также бомбы и боевые дроны. Anthropic не была столь категоричной в идентификации случаев, описывающих попытки разработки биологического оружия, поскольку не уверена в наличии у авторов запросов именно злонамеренных мотивов. По этой причине не были названы ни организации, ни страны, причастные к соответствующей активности. Однако, компанию насторожили попытки авторов исследований скрыть своё происхождение и цели подобной активности, поэтому соответствующие учётные записи были заблокированы. В качестве одного из примеров приводятся попытки некоего исследователя изучить специфику распространения вируса чикунгунья, который передаётся человеку через укусы инфицированных комаров и вызывает продолжительные боли в суставах, сопровождающиеся сильной лихорадкой. По версии Anthropic, конкретный исследователь пытался модифицировать вирус, придав ему более выраженные вредоносные свойства. Помимо теоретических изысканий, данный исследователь проводил практические эксперименты на животных, а лабораторию для этих целей должен был предоставить некий исследовательский институт оборонного назначения. Ещё в прошлом году, по оценкам самой Anthropic, её собственные модели не были достаточно продвинутыми для содействия человеку в проведении биологических исследований, способных привести к созданию оружия. Нынешние версии ИИ-моделей Anthropic уже способны оказывать содействие в таких вопросах, а потому назревает необходимость введения защитных и ограничительных мер. Эксперты подчёркивают, что ИИ на нынешнем этапе своего развития предоставляет возможности как по созданию лекарственных средств, так и биологического оружия, противостоять которому без подготовки человечество не сможет. Эндрю Уэбер призвал ограничить доступ исследователям из недружественных к США стран к подобным ИИ-инструментам. Anthropic поймала DeepSeek и Moonshot на том, что они перенаправляют запросы клиентов в Claude вместо собственных моделей
11.09.2026 [10:50],
Павел Котов
Компания Anthropic опубликовала отчёт, в котором подробно изложила выявленные случаи недопустимого и потенциально опасного использования её моделей искусственного интеллекта семейства Claude. Документ включает семь разделов: кибероперации, слежка, операции влияния, разработка вооружений, биологические сценарии, мошенничество и дистилляция. 
Источник изображений: anthropic.com ИИ-модели семейства Claude использовались киберпреступниками для реальных взломов. Одна из группировок развернула атаки на более чем 20 организаций — ИИ использовался для разведки, подготовки фишинговых схем, прямого запуска атак, кражи учётных данных, продвижения по взломанным сетям и обработки похищенной информации. Claude не только писал вредоносный код, но и адаптировал его для конкретного окружения: когда система защиты на целевом ресурсе обнаруживала вредонос, ИИ выявлял причину обнаружения, переписывал программу, пересобирал и снова запускал её — цикл повторялся, пока защита не переставала реагировать на вторжение. Другая группировка киберпреступников использовала Claude для анализа кода в 1,8 млн приложений для Android на предмет поиска ключей и прочих учётных данных — они впоследствии использовались для взлома корпоративных сетей и кражи информации. В одном случае удалось похитить более терабайта данных, в другом добычей киберпреступников стали несколько десятков миллионов записей о пассажирах одной авиакомпании. ИИ-помощник Anthropic Claude использовался как вспомогательное средство для слежки за гражданами разных стран. Он, в частности, создал систему массового перехвата коммуникаций, способную работать с сетями всех мобильных операторов одной из африканских стран. В другой стране его использовали для разработки вредоносного расширения для браузера Mozilla Firefox, которое собирало сведения о пользователях соцсетей. В третьей стране Claude помог в обработке огромных массивов публикаций в соцсетях: определял местоположение людей, их демографические характеристики и политические взгляды. Обнаружены девять операций влияния, в которых Anthropic Claude сыграл важную роль. Разрабатывались и наполнялись новостные сайты с фальшивыми материалами, регистрировались тысячи учётных записей в соцсетях, для которых готовились материалы и комментарии. В рамках только одной операции были созданы около тысячи учётных записей в соцсети X — предусматривался даже период «прогрева», чтобы создать впечатление, что материалы публикуют реальные люди. Некоторые из таких операций Anthropic обнаруживала на стадии подготовки, поэтому они не доходили до аудитории.  Четвёртая группа сценариев применения Anthropic Claude — сфера вооружений. ИИ-помощник использовался в разработке ПО для оружейных систем: управляемых ракет, торпед, роя дронов, а также системы наведения радиоэлектронной борьбы и подавления ПВО. ИИ помогал в поиске и закупках компонентов вооружений, а также для сбора разведывательной информации. Речь идёт не о проектировании оружия с нуля — у подобных пользователей уже были специалисты, оборудование и готовые военные программы, поэтому Claude привлекался для отдельных задач. Anthropic приводит пять случаев недопустимого применения Claude в области биологии. Это были реальные научные работы с двойным назначением, то есть их результаты могли использоваться как в медицине, так и для создания опасных биологических агентов. Исследовались аспекты работы одного из вирусов, в том числе его способность к распространению и уклонению от иммунной системы человека. Claude использовался преимущественно для планирования исследований, анализа данных и научной литературы. В наиболее опасных случаях защитные механизмы Anthropic ограничивали доступ к более мощным моделям, однако часть запросов, имевших двойное назначение, проходила без блокировки. Anthropic не утверждает, что указанные исследователи имели некий злой умысел, но их работа могла иметь двойное назначение. По направлению мошеннических действий самым наглядным инцидентом стала разработка китайской компанией сети из более чем 20 приложений для знакомств — в них пользователи общались не только с реальными людьми, но и с ИИ-персонажами, которые выдавали себя за людей. За две недели Anthropic удалось обнаружить более 4700 таких персонажей — с ними вели переписку не менее 25 000 реальных пользователей. В ряде случаев управление персонажами перехватывали операторы — например, для подтверждения контакта или при видеозвонке. За две недели были отправлены около 2,36 млн сообщений, в том числе изображения и подсказки для операторов. Наконец, Anthropic рассказала об инцидентах с незаконной дистилляцией своих моделей, прямо указав, какие китайские компании, по её версии, проводили такие операции. Связанные с Alibaba компании создали 3500 учётных записей, и в пиковый момент генерировали до 3 млн обращений к Claude в сутки. Это были задачи на рассуждения, написание кода, разработку ядра ОС, задачи для агентов и задачи с длительными последовательностями действий — всё это конвертировалось в обучающие данные для моделей Qwen, утверждают в Anthropic. Китайские разработчики DeepSeek, Xiaomi и Moonshot перенаправляли запросы клиентов в Claude вместо того, чтобы обрабатывать их с помощью собственных моделей. Moonshot AI за десять дней отправила в Claude почти 300 тыс. запросов, а DeepSeek сделала 12,1 млн обращений за две недели, включая попытки дистилляции. При этом ответы, полученные от Claude, к тому же используются как обучающие данные для собственных моделей китайских компаний. Среди этих данных присутствовала личная информация пользователей: имена, адреса электронной почты, корпоративные сведения и учётные данные для доступа к системам. Приводятся примеры с передачей ИИ финансовых прогнозов компаний. ИИ ослабляет умственные способности человека и распространяется как вирус, установили учёные
11.09.2026 [08:51],
Павел Котов
Международная группа исследователей из Испании, Италии и США опубликовала работу, в которой сравнила большие языковые модели искусственного интеллекта с когнитивным вирусом. Модели не только могут нанести вред мыслительным способностям человека, но и создают эффект самоподкрепления, если люди вокруг активно их применяют. 
Источник изображения: Steve A Johnson / unsplash.com Работа носит теоретический, а не экспериментальный характер, но также обращается к полученным ранее данным о влиянии зависимости от ИИ на когнитивные функции. Применив методы эпидемиологического моделирования, которые используются для того, чтобы отследить распространение биологических вирусов, учёные пришли к выводу, что общество со временем переходит от одного состояния к другому: «независимое» сначала становится «привязанным», а затем превращается в «зависимое». В первом случае люди не полагаются на ИИ-модели в процессе мышления; во втором используют их как часть когнитивного процесса; а в третьем уже перекладывают большую часть умственной работы на ИИ. Авторы исследования не ограничиваются утверждением, что ИИ разрушает мозг — это показали и предыдущие исследования. Когда человек обращается к машине, выполняющей за него мыслительные задачи, его способности мыслить самостоятельно ослабляются. Новое исследование указывает, что повсеместное применение ИИ-моделей может оказывать системное воздействие на общество в целом. Устойчивая практика делегирования умственных функций ИИ может действовать как биологический вирус: люди, которые выиграли от работы с ИИ, распространяют эту практику среди окружающих и, если не проявляют должной осмотрительности, постепенно впадают в зависимость от него. Противниками ИИ авторы исследования не выступают — напротив, они подчёркивают, что не считают использование ИИ вредным само по себе и приводят несколько примеров, как ИИ по-настоящему помогает человеческому мышлению, не подменяя его. И в этом своего рода ключ к иммунитету от вируса — не давать ИИ думать за себя. Отказываться от него не нужно — модели хороши в задачах глубокого анализа, сбора информации и даже обучения. Вопрос не в том, применять ИИ или нет, а в том, как с ним взаимодействовать: важно, расширяет ли он компетентность человека или подменяет те умственные процессы, за счёт которых эта компетентность поддерживается. Авторы ссылаются на исследования, подтверждающие, что критический подход к ИИ без отказа от собственной умственной работы — ключ к предотвращению умственной деградации и способ выработать иммунитет к вирусу. Подчёркивается, что работа не является экспериментальным исследованием — учёные делают выводы, применяя сложный математический аппарат к уже существующим научным данным. OpenAI готова замедлить гонку разработки ИИ, если конкуренты сделают то же самое
11.09.2026 [06:48],
Алексей Разин
Опасения по поводу последствий слишком быстрого развития искусственного интеллекта звучат даже из уст представителей компаний, заинтересованных в этом процессе. Замедлить гонку ИИ ради повышения безопасности конечного продукта готова и компания OpenAI, как заявил её глава Сэм Альтман (Sam Altman), но при этом она рассчитывает на солидарность конкурентов. 
Источник изображения: OpenAI Соответствующими идеями генеральный директор OpenAI поделился с подчинёнными на общем собрании на текущей неделе. Альтман осознаёт необходимость синхронизации усилий в этой сфере с другими участниками рынка, но одновременно понимает, что не все могут согласиться последовать примеру OpenAI. На днях с похожими призывами выступил и главный научный сотрудник стартапа Якуб Пачоцки (Jakub Pachocki) — по его мнению, компании должны координировать собственные усилия при разработке ИИ в будущем, замедляя её в случае необходимости. Такие меры могут потребоваться до тех пор, пока не будут внедрены общепринятые меры безопасности. OpenAI уже замедлила процесс разработки некоторых компонентов своих ИИ-моделей и даже приостановила процесс их обучения в отдельных случаях именно из соображений безопасности. В июле Альтман признался, что общался с чиновниками Белого дома о необходимости модерации процесса развития искусственного интеллекта. На этой неделе другой исследователь — Джейкоб Коксон (Jacob Coxon) решил покинуть Anthropic на фоне озабоченности недостаточностью мер в сфере безопасности, предпринимаемых лидерами рынка ИИ. При этом он имеет опыт работы и в OpenAI, а потому имеет представление о ситуации в обеих компаниях. Его бывший коллега Эван Хабингер (Evan Hubinger) вызвал большой общественный резонанс, заявив об уверенности разработчиков Anthropic в способности ИИ уничтожить человечество. Правда, авторы высказываний разошлись в графике реализации подобного сценария, поскольку первый уверен, что это произойдёт к концу текущего десятилетия, а второй оценил подобную вероятность в более чем 10 % лишь в рамках следующего десятилетия. В конце июля необходимость замедления разработки ИИ с целью повышения его безопасности подтвердили своей петицией более 1000 сотрудников ведущих разработчиков. Это происходило на фоне множественных случаев ухода из профильных компаний специалистов по безопасности ИИ, выражавших тем самым своё несогласие с приоритетами руководства. Волна подобных настроений только набирает силу на фоне появления новых подробностей о деятельности «сбежавших» из-под надзора ИИ-агентов, которые творят что попало внутри инфраструктуры других компаний. ИИ упростил подачу жалоб — и граждане завалили обращениями госслужбы по всему миру
10.09.2026 [20:52],
Сергей Сурабекянц
Инструменты ИИ упростили заполнение форм и подачу жалоб, и теперь государственные службы по всему миру столкнулись с резким ростом обращений. В Великобритании число жалоб омбудсмену по жилищным вопросам удвоилось с момента появления ChatGPT. Бюро по защите прав потребителей в финансовой сфере США зафиксировало пятикратный рост числа обращений. Аналогичные всплески наблюдались в количестве судебных исков в Бразилии и петиций в парламент Германии. 
Источник изображений: unsplash.com Исследователь Крис Шмитц (Chris Schmitz) связывает бурный рост числа обращений с более широкой тенденцией, которую он назвал «наплывом агентов» (agentic flooding). Он проанализировал 84 различных случая потенциального наплыва обращений в 11 юрисдикциях и привёл убедительные доказательства того, что инструменты ИИ меняют характер взаимодействия граждан с государственными службами. Существенная часть обращений подаётся добросовестными заявителями, использующими ИИ для оформления претензий, от которых в противном случае они бы отказались. Шмитц видит в этом уникальную возможность перестроить работу социальных служб с учётом реалий эпохи ИИ. Шмитц изучил различные виды услуг — от заявок на получение социальных пособий до официальных судебных апелляций. Он воздерживается от прямого утверждения, что непосредственной причиной резкого роста числа заявителей является ИИ. Однако большинство из 84 рассмотренных случаев демонстрируют схожую динамику: до 2022 года количество обращений оставалось практически неизменным, а затем начало расти все более быстрыми темпами по мере распространения технологий ИИ.  По мнению Шмитца, рост возможностей ИИ и его доступность способствуют увеличению интенсивности использования подобных инструментов. «Люди начинают понимать, что это вполне реально, и с каждым разом делать это становится всё проще... Если раньше приходилось собирать воедино массу контекста и составлять предельно точные запросы для ChatGPT 3.5, то теперь достаточно просто скопировать текст или сфотографировать письмо через приложение Claude — и сразу получить вполне качественный ответ», — отметил он. Резкий рост объёма обращений напоминает ситуацию, с которой в прошлом году столкнулись многие платформы выплаты вознаграждения за поиск уязвимостей. Они оказались завалены низкокачественными отчётами, сгенерированными большими языковыми моделями. Компании были вынуждены проверять каждое поступившее сообщение, что требовало значительных ресурсов. Теперь с аналогичной проблемой сталкиваются и государственные службы, которым приходится обрабатывать значительно больше обращений при том же бюджете. В госучреждения, по словам Шмитца, большинство новых заявок поступает от реальных людей с обоснованными требованиями. Раньше эти люди не претендовали на положенную им помощь, так как их останавливала сложность самой процедуры подачи заявки. Теперь, когда ИИ способен взять всю подготовку на себя, появляется возможность перестроить многие подобные сервисы с учётом новых технологических возможностей.  «Чтобы внедрение ИИ прошло успешно, важно чётко понимать, как должен выглядеть идеальный вариант рабочего процесса. Любой, кто хоть раз использовал ChatGPT для заполнения налоговой декларации, знает: существует сценарий, при котором нейросеть действительно помогает справиться с задачей, — говорит Шмитц. — Возможно, сейчас самое время сказать: нам нужно полностью переосмыслить то, как организован этот процесс». Из Meta✴ ушёл ИИ-исследователь, которому предлагали премию до $1,5 млрд
10.09.2026 [20:17],
Павел Котов
Из Meta✴✴ ушёл исследователь Эндрю Таллок (Andrew Tulloch), которому при переговорах предлагали колоссальное вознаграждение — до $1,5 млрд. Он согласился на условиях, которые не разглашались, но не проработал в гиганте соцсетей и года, сообщает Wall Street Journal со ссылкой на информированные источники. 
Источник изображения: Andrew Tulloch О своём уходе из Meta✴✴ господин Таллок объявил накануне, 9 сентября. Где он намерен работать дальше, эксперт не уточнил. На запросы журналистов он не ответил, а в Meta✴✴ комментарии давать отказались. Австралиец Эндрю Таллок с высокими результатами окончил Сиднейский университет и работал в Meta✴✴ (тогда Facebook✴✴) по направлению машинного обучения. В 2016 году переманить его пытался неизвестный тогда стартап OpenAI — исследователь отказался, в том числе из-за низкой зарплаты: в Facebook✴✴ она составляла $800 тыс., а предложили ему втрое меньше. В 2023 году он всё-таки согласился перейти в OpenAI, когда уже вышел ChatGPT. В 2025 году перешёл на работу в стартап Thinking Machines Lab. В августе того же года Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) пытался переманить Таллока обратно в свою компанию и предложил пакет вознаграждения в размере $1 млрд, который при максимальных бонусах и росте акций минимум за шесть лет мог бы достичь $1,5 млрд. Поначалу исследователь отказался, но спустя несколько месяцев дал согласие за сумму, которую так и не раскрыли. После этого в Meta✴✴ он не проработал и года. IBM и NASA выпустили ИИ-модель для изучения и освоения Луны
10.09.2026 [20:12],
Павел Котов
IBM и NASA выпустили открытую модель искусственного интеллекта, призванную помочь учёным в анализе данных, полученных в ходе многолетних наблюдений Луны, и в реализации планов по обеспечению постоянного присутствия человека на естественном спутнике Земли. 
Источник изображения: nasa.gov ИИ-система, получившая название NASA-IBM Lunar Foundation Model, доступна для использования всем желающим. Она была обучена на более чем 30 слоях данных, собранных с девяти приборов в рамках четырёх миссий NASA, в том числе миссии Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). Новая система пополнила семейство базовых открытых моделей Prithvi, которые совместными усилиями разрабатывают IBM и NASA — они применяются в анализе геопространственных данных, в метеорологии и других областях. Модель поможет исследователям обнаружить возможные области залегания льда в постоянно затенённых районах Луны, нанести на карту кратеры для выбора безопасных мест посадки и изучить вулканические образования. Ранее для решения таких задач учёные собственными силами анализировали карты и снимки или обращались к средствам машинного обучения с более низким разрешением. В ходе сравнительных испытаний модель распознала ключевые объекты на поверхности Луны с точностью, превышающей показатели распространённых методов на 23 %. Лунный лёд представляет особый интерес, потому что он указывает на наличие воды и кислорода — они помогут в создании лунной базы и в производстве ракетного топлива для полётов на Марс. США намерены высадить астронавтов на Луну в 2028 году и испытать новые технологии, необходимые для обеспечения постоянного присутствия человека на Луне и подготовки будущих миссий на Марс. Nvidia представила универсальный контроллер на базе ИИ для обучения гуманоидных роботов широкому кругу задач
10.09.2026 [20:06],
Сергей Сурабекянц
Обучение гуманоидных роботов стабильному выполнению различных действий сопряжено с трудностями и занимает много времени. Исследователи из Nvidia разработали универсальный контроллер SONIC на базе ИИ, способный обучаться на обширном и разнообразном массиве данных о движениях человека. Контроллер преобразует команды из виртуальной реальности, заранее записанного видео или из текстовых подсказок в плавные, скоординированные движения робота. 
Источник изображений: Nvidia «Гуманоидные роботы должны двигаться с той же координацией и адаптивностью, что и люди, но современные системы обучаются с использованием отдельных контроллеров для разных навыков, что затрудняет их масштабирование, — отметил ведущий научный сотрудник Nvidia Юке Чжу (Yuke Zhu). — Мы хотели выяснить, может ли единый обученный контроллер послужить основой для множества вариантов движений, задействующих все тело». Чжу и его коллеги поставили перед собой задачу создать универсальный контроллер для управления движениями робота, способный обучаться на обширном и разнообразном массиве данных о движениях человека. Кроме того, они стремились к тому, чтобы контроллер мог обобщать полученные в ходе обучения знания и применять их для выполнения новых действий и движений. По мнению Чжу, «такой подход может приблизить гуманоидную робототехнику к созданию универсального двигательного интеллекта, пригодного для широкого спектра задач, что избавит инженеров от необходимости разрабатывать отдельный контроллер для каждой конкретной операции».  Разработанный командой контроллер SONIC представляет собой базовую модель управления движениями гуманоидного робота. Он выполняет функцию «двигательной системы» робота, преобразуя высокоуровневые команды в плавные, скоординированные движения всего тела. Модель прошла обучение на более чем 100 миллионах кадров с записью движений человека, что позволило ей усвоить широкий спектр двигательных паттернов, а не просто отдельные задачи. Разработчики протестировали SONIC в физическом симуляторе, используя разнообразные сценарии передвижения и манипулирования объектами, включая действия, отсутствовавшие в обучающей выборке. Один и тот же контроллер может работать с различными типами входных данных, будь то телеуправление в виртуальной реальности, движения на основе видео или команды от мультимодальных моделей без необходимости переобучения.  Исследователи испытали контроллер на гуманоидном роботе, оценив точность воспроизведения как уже изученных, так и новых, ранее не встречавшихся эталонных движений. Выяснилось, что система SONIC обеспечивает широкий спектр естественных и устойчивых движений всего тела, опираясь на единую модель, а не на отдельные стратегии управления для каждого конкретного действия. В сочетании с дополнительными компонентами контроллер даёт возможность дистанционного управления роботом и преобразования текстовых инструкций в конкретные действия. «В будущем такой подход может ускорить разработку человекоподобных роботов для производственных, складских и логистических задач, а также для других сфер, где требуется выполнение разнообразных физических действий. В более широком смысле SONIC служит универсальной базой для управления моторикой, способной взаимодействовать с моделями ИИ более высокого уровня и преобразовывать результаты логических рассуждений в надёжные физические действия», — заключил Чжу.  В настоящее время Чжу и его коллеги планируют продолжить развитие и совершенствование своей модели. В частности, они хотят улучшить способность системы воспринимать окружающую обстановку, чтобы снизить риск столкновений и аварий, а также повысить качество навигации роботов в динамичной среде или на пересечённой местности. В дальнейшем планируется интегрировать SONIC с платформой Nvidia Isaac GR00T, что позволит человекоподобным роботам сочетать высокоуровневое логическое мышление с универсальным управлением движениями всего тела. Представлена обновлённая быстрая модель DeepSeek V4.1-Flash — местами она быстрее GPT 5.6-Sol
10.09.2026 [17:57],
Павел Котов
Китайская лаборатория искусственного интеллекта DeepSeek представила обновлённый вариант компактной модели с поддержкой функции визуального восприятия. DeepSeek V4.1-Flash предназначается для быстрой обработки и генерации токенов, то есть работы с высокой пропускной способностью. 
Источник изображений: deepseek.com Модель имеет размер 552 млрд параметров, используется механизм MoE (Mixture-of-Experts) с обновлённой архитектурой Causal Encoder–Decoder с 8 млрд параметров на вводе и 16 млрд — на выводе. Новые методы предварительного обучения и масштабный этап последующего обучения с подкреплением обеспечили результаты, которые превзошли показатели флагманских моделей, включая мощную DeepSeek V4-Pro. Например, в тесте DeepSWE v1.1 новая модель набрала 74,2 балла, немного опередив GPT-5.6-Sol (73) и Claude Opus 5 (74). На CyberGym результат V4.1-Flash составил 88,1 балла — выше, чем у GPT-5.6-Sol и GLM-5.3 (по 84,5) и Kimi K3 (80). В тесте Terminal-Bench 3.0 модель получила 30 балла, обойдя GLM-5.3 (28,3) и Kimi K3 (17,7), но уступив GPT-5.6-Sol (34,4) и Claude Opus 5 (43,3).  Разработчик сократил использование KV-кеша — модель DeepSeek-V4.1-Flash потребляет вчетверо меньше памяти HBM и в восемь раз меньше места на SSD. Расходы на обработку запросов с попаданием в кеш часто составляют значительную часть стоимости работы ИИ-агентов, поэтому сжатие кеша позволяет существенно сократить затраты.  С выпуском DeepSeek-V4.1-Flash прекращается поддержка моделей V4-Flash и V4-Flash-Vision-Exp — все обращения к ним временно перенаправляются на новую модель. Учитывая, что V4.1-Flash превосходит V4-Pro по производительности, скорости и общему времени выполнения задач, последняя тоже будет постепенно выводиться из эксплуатации — с 14 сентября включится полная переадресация запросов к V4-Pro на V4.1-Flash по тарифам последнего. Официальные партнёры WorkBuddy, CodeBuddy и OpenCode объявили о поддержке V4.1-Flash.  Модель уже доступна через API DeepSeek с нативной поддержкой мультимодальности; для её использования необходимо выбрать модель deepseek-flash. При доступе к DeepSeek V4.1-Flash по API применяется гибкая тарификация с разделением на пиковые и непиковые часы — во втором случае цены ниже на 50 %. В непиковые часы обработка входных данных с попаданием в кеш стоит $0,003 за 1 млн токенов, без попадания в кеш — $0,15, а обработка выходных данных — $0,60. В пиковые часы эти тарифы составляют соответственно $0,006, $0,30 и $1,20 за 1 млн токенов. Уход Nvidia озолотил Biren — выручка китайского разработчика ИИ-чипов взлетела на 2000 %
10.09.2026 [17:44],
Сергей Сурабекянц
Китайский поставщик ИИ-ускорителей Biren Technology продемонстрировал в первой половине 2026 года колоссальный рост выручки — почти на 2000 % в годовом исчислении. Продажи начали стремительно расти во второй половине 2025 года после того, как американские компании во главе с Nvidia прекратили поставки своих графических процессоров для ИИ в КНР из-за мер экспортного контроля США и запретов, введённых самим Китаем на американское оборудование для ИИ. 
Источник изображения: Biren Technology Выручка Biren за первое полугодие составила $183,9 млн, что на 1998 % больше $8,665 млн за аналогичный период 2025 года. Валовая прибыль компании выросла до $78,552 млн, а рентабельность достигла 42,7 %. Тем не менее, компания получила убыток в размере $56,2 млн долларов в связи с инвестициями в новые продукты, включая ускорители ИИ, решения стоечного уровня с оптическими межсоединениями и программное обеспечение. Рост выручки Biren начался во второй половине 2025 года, по итогам года объём продаж составил $154,17 млн, а доля компании на китайском рынке ИИ-ускорителей оставалась ниже 3 %. Biren Technology, судя по заявленным характеристикам, готова составить конкуренцию решениям AMD и Nvidia. Компания разработала как минимум три высокопроизводительных графических процессора для ИИ — BR106, BR110 и BR166. В настоящее время в разработке находятся ускорители серий BR20X, BR30X и BR31X. Кроме того, Biren создала собственный программный стек Birensupa, призванный конкурировать с платформой Nvidia CUDA, и ведёт разработку решения стоечного уровня. До последнего времени спрос на отечественные ускорители ИИ в Китае был относительно низким, поскольку даже урезанные версии передовых графических процессоров Nvidia для ИИ обеспечивали более высокую производительность и лучшее программное обеспечение. Nvidia продавала свои ускорители H20 в КНР по цене $12 000–15 000 за единицу. До вступления в силу экспортных ограничений США в мае 2025 года компания успела поставила в страну около 2,2 млн таких устройств. Biren за весь 2025 год поставила не более нескольких десятков тысяч ускорителей ИИ. Даже сегодня объёмы поставок Biren исчезающе малы по сравнению с показателями Nvidia за 2025 год. Улучшение финансовых показателей Biren впечатляет, однако оно достигнуто на фоне крайне низких исходных показателей первой половины 2025 года. Теперь компания должна наладить выпуск достаточного количества ускорителей, чтобы удовлетворить спрос клиентов и существенно увеличить свою долю на рынке. Многое зависит от того, сможет ли Biren получить достаточные производственные мощности на заводах SMIC или у других производителей, чтобы конкурировать с более крупными китайскими компаниями, такими как Huawei, Kunlunxin и Cambricon. Apple раскрыла лимит для Apple Intelligence — без доплаты ряд функций будет временно отключаться
10.09.2026 [17:31],
Павел Котов
Apple опубликовала в разделе поддержки на своём сайте страницу, где рассказала о некоторых ограничениях, связанных с сервисами, входящими в пакет Apple Intelligence — теми из них, которые требуют обращения в облачным ресурсам, нельзя будет пользоваться бесконечно. В некоторых случаях расширить лимиты помогут платные подписки.  Ограничения по объёмам использования могут распространяться на функции удаления объектов, расширения кадра и изменения пространственной компоновки при редактировании изображений, на облачные функции Siri AI и генератор изображений Image Playground, на обращения к облачным моделям AFM 3 Cloud и AFM 3 Cloud Pro в приложении «Команды» (Shortcuts), а также на функции в приложениях сторонних разработчиков на основе моделей Apple (Apple Foundation Models) в среде Private Cloud Compute. Величина лимитов может зависеть от конкретной функции, сложности запроса, нагрузки на систему, системных политик и иных факторов. Apple намерена ввести ограничения на Apple Intelligence и Siri AI «в будущем», но конкретики компания пока не приводит. При достижении установленных лимитов функции могут на некоторое время отключаться. Приводится, однако, пример с камерами и видеосводками Apple Intelligence в приложении Home — ограничения зависят от уровня подписки iCloud+: на тарифе с 2 Тбайт облачного хранилища предусмотрена обработка данных с одной камеры, на тарифе 6 Тбайт — до двух и на тарифе 12 Тбайт — до пяти. Подчёркивается, что со временем число поддерживаемых камер и иные условия тарифов iCloud+ могут меняться. «Чрезмерное, неправомерное, автоматизированное, мошенническое, незаконное или иным образом ненадлежащее использование, в том числе действия, способные оказать материальное влияние на доступность сервиса или на других пользователей, могут подвергнуться ограничению, замедлению, временной приостановке доступа или введению дополнительных ограничений. Мы можем сами определять, что составляет неправомерное использование, на основании таких факторов как объём, частота использования, сложность запросов, нагрузка на систему и характер использования. <..> Apple оставляет за собой право расследовать и принимать меры по нарушениям „Условий использования“, включая ограничение, приостановку или прекращение доступа к функциям Apple Intelligence. Apple может время от времени обновлять эти „Условия использования“; продолжение использования Apple Intelligence после внесения изменений означает согласие пользователя с обновлёнными „Условиями использования“», — говорится в разделе поддержки Apple. Apple приучит людей, что гаджеты их постоянно «слушают» и это нормально
10.09.2026 [16:15],
Павел Котов
Одним из важнейших нововведений для Apple Watch, о котором Apple рассказала на состоявшейся накануне презентации, стала способность умных часов обрабатывать аудио в реальном времени и предлагать расшифровку сказанного. И это неожиданное решение для компании, которая традиционно уделяет огромное внимание конфиденциальности, пишет TechCrunch. 
Источник изображений: apple.com Это не значит, что Apple Watch будут постоянно записывать всё происходящее на диктофон, но некоторое беспокойство новая функция вызывает. Решения, связанные с расшифровкой речи при помощи искусственного интеллекта, становятся всё более популярными для массового потребителя. Но до настоящего момента это было связано преимущественно с записью заметок на совещаниях, записью лекций и интервью. Apple решила выбрать несколько иной путь: умные часы получили функции Audio Intelligence, Live Rewind и Siri Recap — они балансируют на грани между полезными инструментами и технологиями, которые начинают восприниматься как вторжение в частную жизнь. Audio Intelligence поможет оповещать владельца о таких событиях как звук сирены, сигналы тревоги, дверной звонок, плач ребёнка и многое другое — это особенно пригодится людям с нарушениями слуха. Функция работает без подключения к iPhone и может спасти владельцу часов жизнь. А вот Live Rewind и Siri Recap выходят за рамки просто полезных инструментов — меры Apple способны сделать их более приемлемыми; но стремление сделать нормальной постоянную запись звука может показаться не лучшим решением для компании, традиционно выступавшей приверженцем конфиденциальности.  Live Rewind по двойному нажатию на колёсико Digital Crown позволяет вернуться на 15 секунд назад и получить текстовую расшифровку сказанного — её можно сохранить в приложении Apple Siri и впоследствии вернуться к полученной информации. Apple говорит, что функция пригодится, чтобы запомнить, например, «название книги или высказанную коллегой идею, которую вы с первого раза не расслышали». А ещё можно зафиксировать и сохранить слова собеседника, которые тот не планировал произносить. Возникает вопрос получения согласия с этической и юридической точки зрения — сама аудиозапись не сохраняется, и нет ясности, как суды будут относиться к таким текстовым расшифровкам. Новые функции могут возыметь и некоторые культурные последствия. Записывающие устройства, социальные сети и в целом культура сбора данных уже оказали влияние на поведение людей в реальной жизни. Зная, что в любой момент может вестись запись, люди стали сдержаннее общаться и самовыражаться. Чтобы сделать снимок или провести видеосъёмку, нужно совершить заметное действие — поднять смартфон и навести его камеру на объект; а вот дважды нажать на Digital Crown — гораздо более ненавязчивый жест, даже если он сопровождается звуковым сигналом и анимированным изображением микрофона.  С функцией Siri Recap смарт-часы в фоновом режиме прослушивают разговоры для создания кратких сводок, которые потом появляются в приложении Siri на iOS. Для таких записей формируются заголовок, краткое изложение и основные тезисы — все это составляет ИИ, и дословная расшифровка не предусмотрена. Это пригодится, говорит Apple, чтобы собрать итоги совещания или зафиксировать ключевую информацию с родительского собрания. Apple заверила, что при разработке этих функций особое внимание уделялось конфиденциальности: Siri Recap не работает в режиме постоянной записи по умолчанию — она может включаться только на работе или исключительно в дневное время. Сама аудиозапись недоступна даже Apple, система не идентифицирует говорящих, не привязывает к ним реплики, а расшифровки и сводки защищаются сквозным шифрованием. Но только не факт, что этого будет достаточно, чтобы успокоить людей: или Apple сумела найти баланс между полезностью и конфиденциальностью, или её ждут неприятие со стороны потребителей. Midea показала на IFA 2026 умный дом с ИИ, роботов и энергоэффективную технику
10.09.2026 [15:00],
Андрей Созинов
Компания Midea привезла на IFA 2026 большое количество бытовой техники и сделала главным элементом экспозиции экосистему Smart Master. Она объединяет бытовые приборы с ИИ-агентом, который понимает голосовые команды, учитывает контекст и позволяет управлять разными устройствами из единой системы.  ИИ-агент Midea поддерживает 140 языков, включая русский, распознаёт голос на расстоянии до 8 м и заявленное время его реакции составляет 0,4 с. Голосовые интерфейсы встроены непосредственно в кондиционеры, холодильники и духовые шкафы, а управлять системой можно также через приложение Midea, умные колонки и голосовых ассистентов смартфонов.  На стенде Midea заодно продемонстрировала собственных роботов. Один из них работал с посудой и корзинами для посудомоечных машин, другой готовил попкорн и передавал его посетителям, а двуногий робот встречал гостей, махал рукой и танцевал. Midea Robot построен на архитектуре Eagles и использует четыре мультимодальные базовые модели. Компания рассматривает платформу как основу для будущих роботов, способных помогать на кухне, с уборкой и стиркой, а также выполнять функции компаньона и управлять техникой во всём доме.  Важная часть экспозиции Midea была посвящена технике для уборки, и здесь ключевой стала серия беспроводных моющих пылесосов AT8, старшая модель которой — AT8 Ultra — сочетает сразу несколько способов борьбы с загрязнениями. Устройство может подавать на пол горячую воду температурой до 60 °C, а также использовать микромолекулярную пену. Она образуется непосредственно во время уборки: вода проходит через специальный твёрдый чистящий картридж, после чего готовая пена подаётся на пол. По словам Midea, одного такого картриджа при обычном использовании хватает примерно на год регулярной уборки.  Горячая вода предназначена прежде всего для удаления жира и засохших загрязнений. Причём нагрев происходит непосредственно перед распылением, поэтому устройству не приходится нагревать весь запас воды в баке. Режим выбирается переключателем на рукоятке, а для особо стойких пятен можно сочетать подачу горячей воды с мощным всасыванием. У AT8 Ultra есть и необычный механический элемент — расположенная спереди силиконовая планка. При движении пылесоса вперёд она поднимается, а при движении назад опускается и плотнее прилегает к полу, собирая остатки воды. Это позволяет тщательнее убирать вдоль стен и мебели и быстрее высушивать поверхность после влажной уборки. Благодаря такой конструкции Midea заявляет о возможности уборки практически от края до края.  При высоте всего 9,9 см AT8 Ultra способен заезжать под кровати, диваны и другую низкую мебель. Моторизованные колёса помогают перемещать устройство, а после уборки его можно установить на док-станцию: она промывает валик чистой водой и затем сушит его горячим воздухом, снижая риск появления плесени и неприятного запаха. Сам валик получил защиту от наматывания волос. В серию также входят AT8 Pro и базовая модель AT8. Pro сохраняет функции подачи пены и горячей воды, но лишён механической планки и управления через приложение, тогда как AT8 работает только с пеной и не оснащается системой нагрева воды и вспомогательными колёсами. Кроме того, на IFA 2026 Midea демонстрирует семейство AT7 с функцией очистки горячим паром.  В сегменте роботов-пылесосов Midea представила модель M10 Plus с заявленной силой всасывания 10 кПа. Устройство оснащено системой распознавания препятствий на базе ИИ и двойной защитой от наматывания волос, а станция автоматически обслуживает пылесос после уборки. Модель также получила сравнительно компактную конструкцию, благодаря чему робот может эффективнее работать в ограниченном пространстве.  В сегменте стирки Midea показала модульную систему Omni Series. Она позволяет одновременно стирать разные типы белья в нескольких барабанах, причём конфигурацию можно выбирать в зависимости от свободного пространства и потребностей семьи. В линейку входят модели Omni Fusion, Omni Duo, Omni Trio и Omni Ped S, последняя дополнительно предусматривает отдельный модуль для стирки обуви. Особенно необычно выглядит старшая модель Omni Trio с тремя независимо работающими барабанами. Основной рассчитан на загрузку до 10 кг белья, а два расположенных выше предназначены для небольших партий — например, деликатных вещей, детской одежды или спортивной формы. У каждого барабана собственный подвод воды и отдельная система автоматической дозировки моющего средства, поэтому все три цикла могут выполняться одновременно и независимо друг от друга.  Основной барабан оснащён системой Foam & Flow DualSpray. По данным Midea, она обеспечивает до 99,9 % снижения количества микробов, а технология TriBalance отвечает за устойчивость и снижение уровня шума. Для стирки шерсти машина получила сертификацию Woolmark Green. При этом несмотря на три барабана, Omni Trio сохраняет стандартную высоту 850 мм, поэтому её можно устанавливать в обычное место для стиральной машины без специальной перепланировки. Отдельное направление экспозиции — AI Ecomaster, который координирует работу подключённых приборов с учётом энергопотребления. Система может учитывать выработку солнечных панелей и, например, запускать стиральную машину или робот-пылесос в период максимальной генерации солнечной энергии.  Midea также показала серию кондиционеров на хладагенте R290. По данным производителя, применение нового компрессора и герметизирующих технологий позволяет примерно на 10 % повысить энергоэффективность. В отопительном сегменте появилась сплит-система Arctic S4 с хладагентом R454C, которая уже соответствует требованиям европейских норм, вступающих в силу в 2027 году. На IFA модель также получила сертификат Heat Pump Keymark.  В холодильниках Visionary Series компания сделала ставку на удобство доступа к продуктам. Технология GlassVision позволяет посмотреть содержимое через дверцу без её открытия, а SmartSense Light Pro обеспечивает автоматическое освещение.  В варочных панелях InfiniteFit используется тонкая конструкция, не требующая переднего вентиляционного отверстия, а OmniFlex создаёт единую гибкую зону приготовления без жёсткой привязки к размеру и расположению посуды.  Одной из наиболее необычных разработок стала посудомоечная машина GreenApex с тепловым насосом. Она использует тепло окружающего воздуха для повышения эффективности цикла мойки и оснащается теплообменником собственной конструкции. В целом стенд Midea на IFA 2026 оказался не столько набором отдельных бытовых приборов, сколько демонстрацией концепции единого умного дома: ИИ должен связывать технику между собой, управлять энергопотреблением и постепенно переходить от голосовых команд к физическому выполнению бытовых задач роботами. Claude сам взломал чужую систему и добыл пароль — Anthropic раскрыла новый тревожный инцидент
10.09.2026 [14:18],
Павел Котов
Anthropic раскрыла информацию об очередном инциденте с участием её модели искусственного интеллекта, который в случае совершения тех же действий человеком мог бы квалифицироваться как преступление. Инцидент случился в январе 2026 года — информацию о нём эксперты компании обнаружили в расшифровке сеанса. 
Источник изображения: anthropic.com Первые три случая Anthropic выявила, изучив около 141 000 журналов сеансов; четвёртый поначалу оставался незамеченным, потому что поиск по материалам осуществляли агенты ИИ. Инцидент был связан с ранней версией модели Anthropic Claude Opus 4.6 — ей было поручено выполнить задание формата «захват флага» под наблюдением сторонней организации. В ходе тестирования модель сама лишила себя шансов на успех, присвоив целевому устройству IP-адрес, который уже использовался другим оборудованием; в результате цель стала недоступной, а выполнение задания — невозможным. Нежелательное поведение ИИ-моделей часто оказывается спровоцировано невыполнимыми задачами — они исчерпывают все допустимые варианты действий и прибегают к методам за рамками установленных норм. Поначалу Opus 4.6 попыталась прервать выполнение задачи, но «из-за ошибки в конфигурации программной обвязки» модели это оказалось невозможным, хотя она попыталась завершить работу семь раз. Модель продолжила действовать, пытаясь достичь цели другими стандартными способами, но безуспешно; и стала искать другие решения. «Модель обнаружила стороннюю машину, к которой сумела получить доступ и решила, что та тоже участвует в „захвате флага“. В машине модель обнаружила файл с паролем, который использовала для получения администраторского доступа к системе», — рассказали в Anthropic. Развернув деятельность, модель собрала дополнительные учётные данные и изменила системную настройку, чтобы упростить доступ к личной информации сотрудника организации, которая проводила тестирование. В этот момент у Opus 4.6 закончился лимит токенов, и сессия завершилась. Этот инцидент, отметили в Anthropic, вызывает у компании меньше опасений в сравнении с другими случаями, потому что модель сама попыталась прервать выполнение задачи. «Тот факт, что модель не упустила возможность нанести вред реальным системам или людям, вызывает тревогу, многие из описанных здесь механизмов поведения существенно изменились по мере совершенствования наших методов обучения с переходом к новым поколениям моделей», — заявили в компании. Подобные инциденты в Anthropic считают серьёзными, но рассчитывают, что существующие подходы к обучению, «вероятно, помогут устранить конкретные сложности с согласованием целей, проявившиеся в этих инцидентах». «Сбер» представил GigaChat 3.5 Reasoning — первую российскую открытую ИИ-модель с режимом рассуждений
10.09.2026 [14:08],
Владимир Мироненко
«Сбер» представил новую версию своей мультимодальной нейросети GigaChat — GigaChat 3.5 Reasoning, первую модель GigaChat с полноценным рассуждением, обученную на технологии online RL. Компания позиционирует GigaChat 3.5 Reasoning как единственную российскую открытую модель, которая последовательно рассуждает перед ответом, работает с цепочками задач и способна исправлять собственные ошибки. 
Источник изображения: «Сбер» Режим рассуждений может использоваться в задачах, где недостаточно одного действия или простого поиска информации. Например, он будет полезен при анализе договоров, когда модель может найти противоречия между их отдельными пунктами, для финансовых расчётов, при поиске ошибок в программном коде и планирования поездок с учётом нескольких ограничений. В последнем случае модель может уточнить недостающие параметры, подобрать рейс и отель, проверить соответствие маршрута запланированному бюджету, а при обнаружении противоречия — изменить план. При необходимости пользователь может сам включить режим отдельной кнопкой. Новая версия повысила качество результатов GigaChat, особенно в агентских задачах, работе с функциями и инструментами, программировании и задачах со сложной логикой. Как сообщает «Сбер», по ключевым направлениям — следованию сложным инструкциям, планированию и написанию кода — GigaChat 3.5 Reasoning вплотную приблизилась к лучшим мировым моделям. Например, в бенчмарке IFBench результат вырос с 44 до 77 баллов, в Natural Plan — с 64 до 80 баллов, в Live Code Bench v6 — с 56 до 85 баллов, что значительно лучше по сравнению с версией без режима рассуждений. При этом GigaChat 3.5 Reasoning тратит знаительно меньше токенов, чем ведущие открытые модели при сопоставимом качестве ответов. Например, на решение математических задач у неё уходит среднем на 37 % меньше токенов, чем DeepSeek V4 Flash Preview. Новая модель может найти применение в таких областях, как финансы и банкинг, юриспруденция, разработка ПО, логистика и планирование, образование, наука и аналитика данных, а также поддержка клиентов. GigaChat 3.5 Reasoning доступна всем пользователям «ГигаЧата», а разработчикам — бесплатно по лицензии MIT для интеграции в свои продукты. Модель также вскоре будет доступна бизнесу по API. |
|
✴ 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
