Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Ситуация вышла из под контроля: разработчики открытого ПО тонут в потоке багрепортов, найденных ИИ
19.04.2026 [11:36],
Анжелла Марина
Как стало известно Bloomberg, небольшие команды разработчиков программного обеспечения с открытым исходным кодом столкнулись с беспрецедентным ростом количества отчётов о найденных уязвимостях, генерируемых искусственным интеллектом. Мощные ИИ-модели, такие как Mythos от Anthropic, находят ошибки быстрее, чем мейнтейнеры способны их исправить, создавая, таким образом, серьёзные риски для глобальной интернет-безопасности. 
Источник изображения: AI Дэниел Стенберг (Daniel Stenberg), главный сопровождающий проекта cURL, сообщил, что в 2025 году его команда получила 181 уведомление об ошибках, что сопоставимо с объёмом за два предыдущих года вместе взятых. К апрелю 2026 года количество уведомлений уже достигло 87 и, таким образом, может составить около 325 за год. Стенберг отметил, что справляется с большинством задач в одиночку, так как является единственным полнозанятым участником проекта, но признал резкий рост нагрузки. Эксперты связывают этот всплеск с появлением таких инструментов, как ChatGPT и Claude, которые значительно упростили процесс поиска багов и заполнения форм отчётности. Ситуация усугубляется выпуском новой модели Mythos от компании Anthropic, способной автономно выявлять и эксплуатировать уязвимости нулевого дня в основных операционных системах и браузерах. Опасаясь серьёзных последствий для экономики и национальной безопасности, разработчик решил не выпускать модель в открытый доступ, а предоставить её лишь ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation. Параллельно компания объявила о выделении $4 млн на поддержку групп сопровождения программного обеспечения. Зависимость технологического сектора от открытого исходного кода, поддерживаемого небольшими командами с малым финансированием, становится проблемой на фоне высоких рыночных оценок ИТ-гигантов. Нагрузка на эти команды растёт быстрее, чем их физические возможности по реагированию на уязвимости, что ставит под угрозу стабильность интернет- сервисов. Однако существует надежда, что использование новой модели Mythos позволит устранять проблемы до того, как их обнаружат злоумышленники. Проблема усугубляется накоплением устаревшего кода, который может содержать скрытые ошибки и уязвимости. Например, база кода cURL сейчас превышает 592 тысячи строк, и даже небольшое обновление одного компонента способно вызвать сбои в других частях системы. Исторические прецеденты, такие как уязвимость Heartbleed в OpenSSL, показали, насколько катастрофическими могут быть последствия ошибок, оставшихся незамеченными в течение длительного времени. Массовое внедрение генеративного ИИ привело к тому, что программы вознаграждений за поиск уязвимостей, такие как инициатива Google и Internet Bug Bounty, были вынуждены приостановить приём заявок из-за потока автоматически сгенерированных отчётов. Специалисты описывают текущую ситуацию как атаку типа «отказ в обслуживании» (DDoS), направленную непосредственно на разработчиков, а ведущие инженеры из HAProxy и SUSE подтвердили, что объём поступающей информации стал пугающим и труднообрабатываемым. Несмотря на риски, ранний доступ к передовым ИИ-инструментам уже помогает ключевым фигурам отрасли, таким как Грег Кроа-Хартман (Greg Kroah-Hartman), поддерживающих ядро Linux, эффективнее исправлять реальные проблемы. Однако зависимость от человеческого фактора сохраняется. Например, Стенберг тратит в среднем два часа на устранение каждой проблемы и продолжает работать над отчётами даже в выходные дни. Он выражает опасения, что поддерживать текущий темп работы невозможно, и назрели срочные изменения для сохранения здоровья и работоспособности разработчиков открытого программного обеспечения. Глава Anthropic предрёк исчезновение инженерных профессий — и открыл 429 вакансий с зарплатой до $405 000 в год
19.04.2026 [06:22],
Дмитрий Федоров
Глава Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) предупреждает об исчезновении инженерных профессий по мере того, как ИИ берёт на себя написание кода, — и одновременно открывает около 429 вакансий для разработчиков с зарплатой до $405 000. Противоречие обнажает переходный момент: ИИ меняет характер инженерного труда, но заместить специалистов полностью пока не может. 
Источник изображений: anthropic.com На протяжении нескольких месяцев Амодеи последовательно предупреждает, что начальные инженерные позиции окажутся под ударом первыми — рутинным кодингом уже занимаются ИИ-системы. «Думаю, что написание кода исчезнет первым — или, точнее, им первым займутся ИИ-модели», — сказал он в ходе одной из недавних дискуссий, разграничив собственно кодинг и более широкий круг инженерных обязанностей. По его прогнозу, уже через 12 месяцев ИИ будет писать фактически весь код, а в обозримом будущем доля машинного кода во многих компаниях достигнет 90 %. Внутри самой Anthropic трансформация идёт уже сейчас. Часть руководителей инженерных команд перестала писать код самостоятельно и переключилась на проверку и доработку того, что для них генерирует ИИ. Один из внутренних инструментов в компании собрали менее чем за 2 недели преимущественно на машинном коде — прежде такие задачи занимали значительно больше времени. Амодеи не исключает, что со временем потребность в инженерах снизится и внутри самой компании: «В будущем нам самим потребуется меньше разработчиков, чем сегодня».  Тем не менее, страница вакансий Anthropic насчитывает около 429 открытых позиций в разработке — инженер-исследователь, full-stack-разработчик, инженер по производительности, руководитель инженерного направления — с вилкой от $320 000 до $405 000 в год. Разрыв между прогнозом и кадровой практикой объясняется хронологией: ИИ снижает потребность в рутинном кодинге, однако разработка и совершенствование самих ИИ-систем требует глубокой технической экспертизы, которую компании вроде Anthropic продолжают наращивать. Амодеи признаёт, что даже при широкой автоматизации кодинга инженеры сохранят ключевую роль: формулировать условия задачи, принимать архитектурные решения, обеспечивать совместимость с существующим кодом и отвечать за безопасность. Параллельно, по его словам, возникнут новые специализации — в частности, «специалист по внедрению информационных систем» (англ. — forward deployed engineer): специалист, сочетающий технические компетенции с пониманием потребностей клиентов и помогающий внедрять ИИ-решения на практике. Открытым остаётся вопрос, что произойдёт, если ИИ научится управлять и этими задачами. Астрономы научились восстанавливать «биографии» галактик по одной фотографии
18.04.2026 [14:51],
Геннадий Детинич
Похоже, в астрономии зарождается новая область галактической археологии, которая позволяет всего по одному изображению любой галактики восстановить её эволюцию в течение прошедших миллиардов лет. Это как рассказать всё о человеке по его фотографии — где жил, с кем встречался и как дошёл до жизни такой. Предложенная учёными методология способна улучшить понимание вселенских процессов и нашего места в мироздании. 
Снимок галактики NGC 1365 в разных диапазонах. Источник изображения: JPL Как и следовало ожидать в современных реалиях, новый метод использует искусственный интеллект для анализа химических «отпечатков» тех или иных веществ в составе галактик. Основная идея заключается в том, чтобы по химическому составу и градиенту его распределения в любой галактике выявлять все события её истории за миллиарды лет эволюции: формирование звёзд, вспышки сверхновых, активность чёрных дыр и слияния галактик. Свою методику исследователи испытали на спиральной галактике NGC 1365. Центральная область галактики сформировалась около 13,7 млрд лет назад — практически сразу после рождения Вселенной, когда началось образование кислорода. В течение последующих 12 млрд лет внешние регионы галактики формировались за счёт множественных слияний с карликовыми галактиками, которые приносили дополнительные запасы газа и звёзд. Градиент распространения кислорода в изучаемой галактике — не единственный источник знаний о её эволюции и впоследствии будет дополнен наблюдениями за другими веществами для повышения точности модели. Для восстановления «биографии» галактики NGC 1365 астрономы воспользовались данными реальных наблюдений за галактиками в обзоре TYPHOON, которые проверили после запуска свыше 20 000 симуляций. Когда модели стали полностью совпадать с данными наблюдений, алгоритм «натравили» на NGC 1365. Машинное обучение восстановило историю эволюции галактики в её главных чертах, что открывает путь к новому подходу к изучению Вселенной и её эволюции. Anthropic выпустила Claude Design — дизайнерский ИИ для тех, кто в дизайне ничего не понимает
17.04.2026 [20:22],
Николай Хижняк
Компания Anthropic объявила о запуске Claude Design — нового экспериментального инструмента визуального дизайна, который позволяет создавать визуальные материалы, такие как прототипы, слайды, одностраничные макеты и многое другое, с помощью ИИ Claude. 
Источник изображений: Anthropic По словам разработчиков, Claude Design призван помочь основателям стартапов и менеджерам продуктов, не имеющим опыта в дизайне, проще делиться своими идеями. С помощью Claude Design пользователи описывают, что им нужно, а Claude создаёт первоначальную версию дизайна. Затем пользователи могут дорабатывать визуальные материалы, внося правки самостоятельно или отправляя запросы ИИ. Например, можно попросить Claude «создать прототип приложения для безмятежной мобильной медитации. Оно должно быть с успокаивающей типографикой, неброскими природными мотивами в оформлении и лаконичным макетом». Затем можно попросить ИИ изменить цвета, размер шрифта или добавить переключатель тёмного режима.  Может показаться, что Claude Design создан для конкуренции с популярным приложением для дизайна Canva, которое недавно расширило свои возможности в области искусственного интеллекта. Однако в разговоре с TechCrunch представители Anthropic сообщили, что их новый продукт призван дополнить Canva, а не заменить его. По их словам, Claude Design создан для тех, кто не изучал программное обеспечение для дизайна, а также для тех, кому нужно быстро воплотить свою идею в визуальном оформлении. После создания презентации или прототипа, их можно экспортировать в формате PDF, по URL-адресу, в виде файлов PPTX или отправить в Canva. По словам Anthropic, в Canva эти файлы можно редактировать, а также совместно дорабатывать.  Claude Design может имитировать общий стиль проекта, чтобы результаты, сгенерированные ИИ, соответствовали общему визуальному стилю компании. По словам представителей Anthropic, Claude Design делает это, анализируя кодовую базу и файлы дизайна компании. Кроме того, команды могут дорабатывать эти компоненты и использовать несколько дизайн-систем. Новый продукт создан на базе Claude Opus 4.7 и доступен в режиме исследовательской предварительной версии для подписчиков Claude Pro, Max, Team и Enterprise. Как отмечает портал TechCrunch, запуск Claude Design говорит о том, что Anthropic хочет выйти на корпоративный рынок и рынок профессиональных пользователей на фоне растущей конкуренции в сфере инструментов для работы с искусственным интеллектом. В январе Anthropic представила Claude Cowork — агентного ИИ-помощника для решения сложных задач. Спустя несколько недель после этого компания представила в Cowork агентские плагины, предназначенные для автоматизации специализированных задач в различных подразделениях компании. Глава Nvidia: у Китая уже есть всё, что нужно для обучения ИИ уровня Claude Mythos
17.04.2026 [19:17],
Николай Хижняк
Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что Китай уже обладает вычислительными мощностями и возможностями центров обработки данных, достаточными для обучения моделей ИИ уровня Claude Mythos от Anthropic. 
Источник изображения: Nvidia По данным блокчейн-издания Cointelegraph, генеральный директор Nvidia в подкаст-интервью с Двокешем Пателем (Dwokesh Patel) сказал: «Mythos был обучен на относительно обычном уровне вычислительных ресурсов». Он продолжил, отметив, что вычислительные ресурсы Китая огромны. По его словам, Поднебесная производит 60 % мирового объёма чипов общего назначения и находится на самом высоком в мире уровне вычислительных ресурсов. Он добавил, что в Китае работают 50 % мировых учёных и исследователей в области ИИ, а страна обладает изобилием энергоресурсов, чтобы обеспечить достаточную основу для высокоэффективного обучения ИИ. Заявление Хуанга прозвучало после того, как Anthropic в начале апреля открыла ограниченный доступ к предварительной версии своей новой ИИ-модели Mythos, предназначенной для поиска критических уязвимостей и отражения киберугроз. Инструмент доступен лишь избранным корпорациям, поскольку его навыки взлома систем признаны слишком опасными для публичного выпуска. По информации южнокорейского издания Digital Today, модель обнаружила множество уязвимостей, при этом 99 % из них до сих пор не исправлены. 13 апреля Институт безопасности ИИ (AISI) сообщил, что Claude Mythos может проводить многоэтапные атаки на уязвимые сети и автономно находить и использовать уязвимости. По его оценкам, такие задачи могут занимать у экспертов несколько дней. Mozilla анонсировала Thunderbolt — открытая платформа для запуска ИИ на локальных системах
17.04.2026 [12:48],
Владимир Фетисов
Mozilla анонсировала новый продукт, который во многом ориентирован на корпоративный сегмент. Речь об ИИ-клиенте с открытым исходным кодом Thunderbolt, который позволяет взаимодействовать с разными нейросетями и предназначен для развёртывания на собственной инфраструктуре компаний без необходимости использовать облачные сервисы сторонних поставщиков. 
Источник изображения: Mozilla Thunderbolt построен на основе Haystack — агентного фреймворка с открытым исходным кодом, который позволяет сформировать инфраструктурный слой из выбранных компонентов. В Mozilla называют свою разработку «суверенным ИИ-клиентом», размещённым поверх инфраструктурного слоя. Разработчики реализовали поддержку конвейеров Haystack, а также возможность интеграции с MCP-серверами и агентами через Agent Client Protocol. Thunderbolt может использоваться для взаимодействия с коммерческими ИИ-моделями, а также алгоритмами с открытым исходным кодом. Поддерживается автоматизация повседневных задач, включая формирование отчётов и запуск определённых действий по расписанию. Система может быть интегрирована с хранящимися локально корпоративными данными через открытые протоколы и использовать локальную базу данных SQLite в качестве источника актуальной информации. В сочетании с локально запущенной ИИ-моделью это может важным моментом для компаний, обеспокоенных тем, что конфиденциальные данные могут попасть в руки сторонних поставщиков услуг. В сообщении Mozilla сказано, что Thunderbolt опционально предлагает поддержку сквозного шифрования и обеспечение контроля доступа на уровне устройств для обеспечения безопасности. Клиент Thunderbolt поддерживает многие из уже знакомых интерфейсов и сценариев использования ИИ-систем, включая взаимодействие в чате, проведение исследований, поиск информации, автоматизацию процессов и др. Доступны версии приложения для Windows, macOS, Linux, iOS, Android, а также веб-версия. Google с помощью ИИ заблокировала 8,3 млрд рекламных объявлений за 2025 год — на 60 % больше, чем годом ранее
16.04.2026 [18:47],
Сергей Сурабекянц
Google сообщила, что в 2025 году заблокировала рекордные 8,3 млрд рекламных объявлений по сравнению с 5,1 млрд годом ранее. При этом пострадало гораздо меньше рекламодателей, чем можно было бы предположить. Компания объяснила это несоответствие растущим использованием ИИ который позволяют обнаруживать нарушающие правила объявления раньше и с большей точностью. Более 99 % таких объявлений были выявлены и заблокированы до первого показа пользователям. 
Источник изображения: unsplash.com Информация о блокировке незаконных рекламных объявлений опубликована в отчёте Google о безопасности рекламы за 2025 год. Она отражает заметное изменение политики компании в подходе к контролю. На лицо переход от полной блокировки недобросовестных пользователей к блокировке отдельных объявлений в каждом конкретном случае. Google заявила, что рост числа заблокированных объявлений также отражает растущее использование генеративного ИИ мошенниками для создания обманного контента в больших масштабах, при этом модели Gemini помогают выявлять закономерности в крупных рекламных кампаниях и блокировать их на ранних стадиях. Этот сдвиг также отражает стремление Google к более глубокой интеграции моделей Gemini в свои основные продукты и инфраструктуру, включая рекламу, где компания все чаще использует ИИ для автоматизации создания кампаний, выявления нарушений правил и реагирования на возникающие угрозы в режиме реального времени. В США в 2025 году Google удалила более 1,7 миллиарда объявлений и приостановила 3,3 миллиона аккаунтов рекламодателей, причём наиболее распространёнными нарушениями были злоупотребления рекламными сетями, искажение информации и контент сексуального характера. В Индии, крупнейшем рынке Google по количеству пользователей, было заблокировано 483,7 миллиона рекламных объявлений — почти вдвое больше, чем в предыдущем году, — при этом количество блокировок аккаунтов сократилось с 2,9 миллиона до 1,7 миллиона, причём наиболее распространёнными стали нарушения, связанные с товарными знаками, финансовыми услугами и авторским правом. 
Источник изображения: TechCrunch По данным компании, среди заблокированных объявлений и приостановленных аккаунтов 602 миллиона объявлений и 4 миллиона аккаунтов рекламодателей были связаны с мошенничеством. Многоуровневая защита Google, включая проверку рекламодателей, которая требует подтверждения личности перед стартом рекламной кампании, призвана предотвратить создание аккаунтов злоумышленниками. Генеральный менеджер Google по вопросам конфиденциальности и безопасности рекламы Кират Шарма (Keerat Sharma) сообщил, что компания перешла к более целенаправленному контролю «на гораздо более детальном уровне, на уровне креатива, в отличие от использования гораздо более грубого инструмента, такого как блокировка рекламодателей». По его словам, такой подход помог сократить количество необоснованных блокировок на 80 % по сравнению с прошлым годом. По словам Шармы, представленные в отчёты данные могут в дальнейшем заметно меняться, поскольку Google внедряет новые средства защиты, а злоумышленники постоянно адаптируются и находят новые лазейки для противоправной деятельности. Зачем читать классику, если можно в неё играть — Character.AI получил режим «Книги», который превращает чтение в ролевую игру
16.04.2026 [18:01],
Сергей Сурабекянц
Компания Character.AI представила новый режим «Книги» с каталогом из более чем 20 классических произведений, находящихся в общественном достоянии, включая «Алису в Стране чудес», «Гордость и предубеждение», «Дракулу», «Франкенштейна», «Ромео и Джульетту» и «Великого Гэтсби». По словам компании, «каждая книга позволяет вам выбрать, кем вы хотите быть» — героем книги или персонажем, самостоятельно созданным при помощи Character AI. 
Источник изображения: Character.AI Режим «Книги» позволяет пользователям погрузиться в знакомые миры для получения более структурированного ролевого опыта, который, как надеется компания, расширит представление о ролевых играх с использованием ИИ. Есть несколько способов пройти каждую историю. В режиме «Книжной арки» основное внимание уделяется оригинальному повествованию, сюжетным поворотам и персонажам, при этом пользователь полностью вовлекается в историю. Режим «Без сценария» позволяет более свободно взаимодействовать с миром. Character.AI пообещала в скором времени добавить режим, предлагающий готовые подсказки, которые можно выбрать для продвижения сюжета в дополнение к свободному вводу текста. Пользователи также могут полностью переработать завязку книги с помощью того, что компания называет «ремиксами альтернативных вселенных». В качестве примера Character.AI приводит интерпретацию «Алисы в Стране чудес» в виде романтической комедии в космосе или «Волшебника страны Оз» с собакой Тото в главной роли. Пользователи могут делиться своими альтернативными вселенными и исследовать те, которые созданы другими людьми. Неясно, смогут ли несовершеннолетние использовать все возможности режима «Книги». Компания Character.AI, столкнувшаяся с судебными исками о нанесении вреда психическому здоровью подростков, в прошлом году отключила функции открытого чата для несовершеннолетних и ввела более «структурированные» виртуальные «Истории». Новая функция будет доступна всем пользователям через мобильное приложение Character.AI или веб-центр прототипов Labs. Даже бесплатные пользователи получат, по словам компании, «несколько бесплатных попыток». Производитель кроссовок Allbirds объявил о переходе в сферу ИИ — и это сработало с первого дня
16.04.2026 [07:31],
Анжелла Марина
Американский производитель обуви Allbirds радикально сменил профиль деятельности, объявив о трансформации в компанию NewBird AI, которая будет предоставлять услуги по аренде графических процессоров (GPU). На фоне этого объявления котировки акций бренда взлетели более чем на 600 %, несмотря на предварительную продажу основных средств и закрытие розничных магазинов. 
Источник изображения: Gemini Генеральный директор Джо Верначио (Joe Vernachio) сообщил о плане по привлечению $50 млн от частного инвестора для создания платформы GPU-as-a-Service (GPUaaS). Полученные средства будут направлены на закупку высокопроизводительного оборудования, которое будут сдавать в долгосрочную аренду клиентам, испытывающим дефицит вычислительных мощностей для задач искусственного интеллекта (ИИ). Как отмечает The Verge, руководство рассчитывает занять нишу, в которой крупные гиперскейлеры не могут обеспечить клиентов мощностями из-за острого дефицита оборудования на рынке краткосрочной аренды (спотовый рынок). Предыдущий бизнес Allbirds столкнулся с серьёзными финансовыми трудностями после успешного IPO в 2021 году с оценкой в $4 млрд. Компания не смогла выйти на прибыль, а объём продаж сократился почти вдвое в период с 2022 по 2025 год. Бренд продали за $39 млн, однако биржевой статус компании сохранился, что позволило владельцам быстро запустить новый технологический проект, не тратя время на сложные процедуры выхода на рынок акций. Решение о смене вектора развития принято на фоне рекордного спроса на специализированные вычислительные ресурсы со стороны предприятий и исследовательских центров. Время ожидания поставки топовых GPU растёт, а свободные мощности в дата-центрах Северной Америки достигли исторического минимума. Ожидается, что весь объём новых мощностей, который появится на рынке до середины 2026 года, будет уже зарезервирован. Примечательно, что эксперты отмечают сходство текущей ситуации со спекулятивными разворотами бизнеса эпохи SPAC начала 2020-х годов, когда известные бренды резко меняли направление деятельности. Например, Radio Shack внезапно превратилась в криптовалютную компанию. Вопрос лишь в том, какой объём вычислительных ресурсов сможет обеспечить капитал в $50 млн на фоне конкуренции с технологическими гигантами стоимостью свыше триллиона долларов. Тем не менее, рынок отреагировал на новость с энтузиазмом: торги акциями открылись на уровне $6,82, а затем выросли до пиковых $24,31, увеличив курс на 721 %. Snap объявила о сокращении 1000 человек из-за «достижений в области ИИ»
15.04.2026 [19:48],
Сергей Сурабекянц
Акции Snap выросли почти на 7 % после объявления о планах увольнения около 16 % сотрудников. Генеральный директор компании Эван Шпигель (Evan Spiegel) заявил, что достижения в области ИИ помогают сотрудникам работать быстрее и сокращают «рутинную работу». Компания рассчитывает сэкономить более $500 млн благодаря этой оптимизации. 
Источник изображения: 9to5mac.com Snap, материнская компания популярной платформы обмена сообщениями Snapchat, планирует перераспределить ресурсы на свои наиболее приоритетные инициативы, включая повышение чистой прибыли. Шпигель сообщил, что сокращение затронет около 1000 сотрудников планируется закрыть не менее 300 вакансий. Ожидается, что затраты на реструктуризацию во втором квартале составят от $95 до $130 млн. Процесс увольнений, как ожидается, продолжится в третьем квартале и далее, поскольку сокращение должностей регулируется требованиями местного законодательства. Шпигель заявил, что увольнения сократят годовую базу затрат компании более чем на $500 млн ко второй половине 2026 года. Snap прогнозирует в первом квартале выручку в размере $1,5 млрд, что на 12 % больше, чем в прошлом году. «Прошлой осенью я описал ситуацию в Snap как критически важный момент, требующий нового, более быстрого и эффективного подхода к работе, а также переориентации на прибыльный рост, — заявил Шпигель. — Мы считаем, что стремительное развитие искусственного интеллекта позволяет нашим командам сократить рутинную работу, повысить скорость и лучше поддерживать наше сообщество, партнёров и рекламодателей». В презентации для инвесторов компания заявила, что испытывает давление со стороны гигантов с большими ресурсами, а также быстро развивающихся стартапов. В условиях растущей конкуренции Snap стремится повысить прибыльность за счёт трансформации на основе ИИ. Социальная платформа планирует распределять работу между небольшими, узкоспециализированными командами, одновременно расширяя возможности агентов ИИ. Сообщается, что ИИ-агенты уже генерируют более 65 % нового кода и обрабатывают более 1 миллиона запросов в месяц. По словам Шпигеля, в Snap инструменты ИИ успешно используются небольшими командами для достижения «значительного прогресса в нескольких важных инициативах, включая Snapchat+, повышение производительности рекламной платформы и улучшение эффективности нашей инфраструктуры Snap Lite». Сотрудники Snap в США получат уведомления по электронной почте и могут рассчитывать на получение выходного пособия в размере четырёхмесячной заработной платы, а также медицинского страхования, долевого участия и поддержки в переходе на новую работу. Проживающим в США работникам Snap было предложено перейти на удалённую работу.  «Сегодня мы объявили об организационных изменениях, направленных на более эффективное распределение ресурсов в соответствии с нашими главными приоритетами, поскольку мы продолжаем переориентироваться на прибыльный рост, — сообщил представитель Snap. — Эти решения невероятно сложны, и мы обязуемся поддержать наших коллег, покидающих Snap, в этот переходный период». Суперкомпьютеры с ИИ проиграли простым квантовым компьютерам из Китая в предсказании погоды
15.04.2026 [14:15],
Геннадий Детинич
Команда учёных из Университета науки и технологий Китая и Китайского университета Гонконга сообщила о способности квантовых платформ превзойти классические суперкомпьютеры с ИИ в задачах прогнозирования погоды. Это грозит подорвать огромные инвестиции в классические платформы прогноза погоды, поскольку китайцы обещают создавать квантовые платформы по предсказанию погодных явлений за суммы в сто раз меньше. 
Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews Государственные и частные структуры в США уже вложили и планируют вкладывать в классические ИИ-платформы по предсказанию погоды сотни миллионов долларов. По утверждению китайских исследователей, за всего 1 % от этих денег можно создать простую и компактную квантовую платформу, которая либо сравнится, либо превзойдёт по точности предсказаний классический суперкомпьютер с искусственным интеллектом. В конце марта в журнале Physical Review Letters исследователи из Китая опубликовали работу, в которой показали, что такое возможно. Техническая сторона исследования — это организация так называемого квантового резервуарного вычисления (QRC) на платформе ядерного магнитного резонанса (ЯМР). Данные кодировались на взаимодействующих ядерных спинах (4 углеродных и 5 протонных) молекулы кротоновой кислоты с метками из изотопа углерода-14. Учёные описывают эксперимент как чашку с кофе, в которой ингредиенты перемешали ложечкой и оставили приходить в равновесное состояние. По большому счёту — это не вычисления, а симуляция. Она не может быть универсальной, но для решения специфических задач может считаться работой вычислительного алгоритма. В данном случае квантовая платформа анализировала временные ряды, чем обычно занимаются алгоритмы прогнозирования погоды и не только. Резервуарный метод, кстати, способен использовать для анализа даже шум в системе и при этом работает при комнатной температуре. Предложенный китайскими исследователями подход существенно снижает аппаратные требования и энергопотребление по сравнению с классическими нейронными сетями, делая технологию доступной для решения реальных задач уже на современном оборудовании. В случае классических суперкомпьютеров с ИИ для решения той же задачи с существенно меньшей точностью потребовалась бы система с 10 тыс. узлов. Тем самым учёные делают вывод, что это первый доказанный случай, когда квантовая система превзошла классические в решении задач, имеющих прикладную ценность. Tesla завершила разработку чипа AI5 для систем автономного вождения и робототехники следующего поколения
15.04.2026 [14:01],
Николай Хижняк
Генеральный директор Tesla Илон Маск (Elon Musk) объявил в среду, что Tesla завершила разработку своего ИИ-чипа AI5 следующего поколения. Для компании это важный шаг в реализации планов по созданию специального кремния для своих программ автономного вождения и робототехники. 
Источник изображения: Tesla «Поздравляю команду разработчиков чипов искусственного интеллекта Tesla с выпуском AI5!», — написал Маск в соцсети X, добавив, что «AI6, Dojo3 и другие интересные чипы» уже находятся в стадии разработки. Он поделился фотографией AI5 и подробно рассказал о новом поколении в отдельном посте X. «Производительность одного AI5 примерно в 5 раз выше, чем у AI4 с двумя SoC», — написал Маск. В полупроводниковой промышленности термином tape-out обозначают заключительный этап проектирования чипа, после которого макет отправляется на завод для изготовления. Первые образцы нового процессора Tesla ожидаются в конце этого года, а массовое производство запланировано на середину 2027 года. Tesla AI5 — это специальная система на чипе (SoC), разработанная в первую очередь для работы искусственного интеллекта в автомобилях и человекоподобных роботах Optimus в режиме реального времени. Новый процессор заменит текущее поколение процессоров Tesla AI4, которые устанавливаются в электромобили Tesla с начала 2023 года и производятся Samsung по 7-нм техпроцессу. Маск заявляет, что AI5 примерно в 8 раз превосходит AI4 по вычислительной мощности, в 9 раз — по объёму памяти и в 5 раз — по пропускной способности. По словам главы Tesla, производительность одного чипа AI5 примерно соответствует производительности графического процессора Nvidia H100 при выполнении специфических для Tesla задач, а конфигурация из двух чипов сравнима с процессорами Nvidia класса Blackwell, но при этом он обходится значительно дешевле в производстве и и потребляет меньше энергии. «Это будет очень мощный чип. Примерно на уровне Hopper в конфигурации с одним чипом и Blackwell в конфигурации с двумя чипами, но при этом он стоит сущие копейки и потребляет гораздо меньше энергии», — написал Маск в январе. Tesla AI5 оптимизирован для операций логического вывода с низкой точностью: в нём активно используются тензорные ускорители INT4, INT2, FP8 и смешанной точности, а устаревшие аппаратные блоки заменены на то, что Маск назвал «радикальной простотой». Общая расчётная производительность всей системы на базе AI5 составляет от 2000 до 2500 Тфлопс. Для сравнения, система на базе AI4 имеет производительность около 300–500 Тфлопс. Маск ранее заявлял, что программа по разработке и интеграции AI5 играет решающее значение для будущего компании. «Решение вопроса с AI5 было жизненно важным для Tesla, поэтому мне пришлось сосредоточить усилия обеих команд на этом чипе, и я лично каждую субботу в течение нескольких месяцев работал над ним», — написал он в январе. Чип Tesla AI5 играет ключевую роль в стратегии компании по вертикальной интеграции в сфере искусственного интеллекта: Tesla разрабатывает как аппаратное обеспечение, так и весь программный стек для достижения максимальной эффективности. «AI5 превзойдет все ожидания, потому что весь программный стек Tesla для искусственного интеллекта разработан таким образом, чтобы максимально эффективно использовать каждую микросхему. Мы совместно разрабатывали программное и аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта», — написал Маск в марте. Он также заявил, что для конкретных задач компании процессор AI5 превосходит сторонние аналоги: «Для наших целей он будет работать намного лучше, чем всё остальное. Выражаясь словами Дженсена [Хуанга, главы Nvidia], мы бы не стали использовать в наших автомобилях и роботах никакой другой чип, даже если бы он был бесплатным». Производство AI5 будет осуществляться на двух заводах — в Аризоне (TSMC) и в Техасе (Samsung). Оба завода находятся в США, что обеспечит стабильное серийное производство и устойчивость цепочки поставок. Samsung уже производит чипы AI4 для Tesla и в июле 2025 года заключила с компанией восьмилетнее соглашение на сумму $16,5 млрд. Маск отметил, что оба завода будут производить чипы по одному и тому же проекту, но физическая реализация будет отличаться в зависимости от производственного процесса на каждом из них. Tesla также строит собственное производственное предприятие Terafab в Остине, штат Техас, которое в будущем будет выпускать более крупные объёмы продукции. Компания выделила $20 млрд на капитальные расходы в 2026 году для финансирования Terafab и других проектов, включая роботакси Cybercab и робота Optimus. В конце 2026 года ожидается выпуск небольших пробных партий чипа AI5, которые могут быть использованы для предварительных испытаний Optimus или разработки автомобилей. 
Ежегодные капитальные затраты Tesla. Источник изображения: Electric Vehicle Массовое производство электромобилей Tesla с новым чипом планируется начать в середине-конце 2027 года. Производство специализированного роботакси Tesla Cybercab, которое должно начаться в этом месяце, будет осуществляться с использованием текущего поколения процессора AI4, а не на базе AI5. Такое решение было принято с учётом сроков производства нового SoC. Маск обозначил весьма агрессивный темп разработки будущих поколений чипов. Он рассчитывает, что компания будет запускать новые процессоры в серийное производство примерно раз в год, а цикл разработки новых чипов составит девять месяцев. Завершение разработки AI6 запланировано на декабрь 2026 года, также уже ведётся разработка AI7. Маск ранее заявлял, что один только AI4 способен «обеспечить уровень безопасности при самостоятельном вождении, намного превосходящий человеческий», а AI5 «сделает автомобили практически идеальными и значительно улучшит Optimus». Новый процессор позволяет запускать на устройстве значительно более крупные модели нейронных сетей, что крайне важно для подхода компании к автономному вождению, основанного исключительно на визуальном восприятии. Текущая версия программного обеспечения FSD для автономного вождения от Tesla работает на основе модели с примерно миллиардом параметров. В версии 15 следующего поколения будет использоваться модель примерно в десять раз большего размера, для поддержки которой и предназначен AI5. В составе Optimus чип обеспечит периферийный вывод в режиме реального времени, необходимый для решения задач гуманоидной робототехники, требующих быстрой обработки данных с датчиков без подключения к облаку. ИИ способен извлечь все данные о мышечной активности рабочей руки пользователя из журнала сенсорного экрана смартфона
15.04.2026 [12:15],
Геннадий Детинич
ИИ научили определять активность рабочей руки пользователя смартфона, анализируя данные касаний и свайпов из журнала его сенсорного экрана. По координатам касаний и характерным движениям пальцев руки ИИ определяет мышечную активность опорно-двигательного аппарата пользователя, прогнозируя наступление усталости от использования интерфейса приложений. Это поможет с оптимизацией интерфейсов и с их адаптацией для людей с ограниченными возможностями. 
Источник изображения: Aalto University Исследование провели учёные из Университета Аалто (Aalto University) в Финляндии и Лейпцигского университета (Leipzig Universities). Они разработали интересную ИИ-модель Log2Motion, которая позволяет понять, почему длительное взаимодействие со смартфоном вызывает физическую усталость. Традиционные логи экрана фиксируют лишь координаты касаний и свайпов, но не отражают затраченные на это реальные мышечные усилия и энергозатраты пользователя. Новая система решает эту проблему, переводя данные логов в реалистичную симуляцию движений пальца по экрану с учетом биомеханики человеческого тела. Это первый в своем роде инструмент, который даёт возможность заранее оценивать эргономику интерфейсов мобильных приложений. Модель Log2Motion основана на цифровом моделировании опорно-двигательного аппарата человека: она воспроизводит движения указательного пальца, рассчитывая активность почти 70 мышц, а также скорость, точность и общие энергозатраты на основе предыдущих данных по исследованию с захватом движений. Симуляция работает в реальном времени с эмулятором смартфона и позволяет анализировать каждое касание или жест. Благодаря этому дизайнеры теперь могут количественно измерять физическую нагрузку при работе с тем или иным интерфейсом, что раньше ускользало от разработчиков. Ключевые результаты исследования показали, что наибольшие усилия требуют вертикальные свайпы вверх-вниз и вниз-вверх, а также взаимодействие с маленькими иконками и элементами в углах экрана. Такие жесты сильно повышают нагрузку на мышцы по сравнению с горизонтальными движениями или работой с центральными элементами интерфейса. Учёные подчеркивают, что даже небольшие различия в расположении элементов могут существенно влиять на комфорт использования интерфейса. Разработчики надеются, что Log2Motion станет стандартным инструментом для создания более эргономичных и приятных интерфейсов, особенно для людей с ограниченными возможностями — например, с тремором, слабостью мышц или протезами. Данная модель была испытана в условиях работы с экраном смартфона, лежащего на столе, но может быть адаптирована для других случаев, например, когда пользователь лежит на диване и держит смартфон одной рукой. Добавим, представленные возможности позволяют узнать намного больше о пользователе, его привычках и даже физической форме. Остаётся только ожидать, когда в это будут вложены бюджеты рекламщиков и во что это выльется. OpenAI представила GPT-5.4-Cyber — передовую ИИ-модель для защиты от киберугроз
15.04.2026 [12:13],
Владимир Фетисов
Компания OpenAI анонсировала ИИ-модель GPT-5.4-Cyber. Как и в случае Anthropic Claude Mythos, новинка не предназначена для публичного использования. Вместо этого она ориентирована на поиск уязвимостей и защиту от разного рода киберугроз. 
Источник изображения: Unsplash, Levart_Photographer OpenAI заявила, что GPT-5.4-Cyber создана для того, чтобы подготовить почву к появлению более мощных ИИ-моделей позднее в этом году. «Готовясь к появлению более мощных моделей OpenAI в ближайшие месяцы, мы дорабатываем наши алгоритмы специально для обеспечения вариантов их использования в сфере кибербезопасности, начиная с сегодняшнего дня с варианта GPT-5.4, обученного для работы в условиях с возможным возникновением киберугроз», — говорится в сообщении OpenAI. Доступ к GPT-5.4-Cyber ограничен «самым высоким уровнем» пользователей, которые готовы сотрудничать с OpenAI для аутентификации в качестве специалистов в сфере кибербезопасности. В компании такие ограничения объяснили тем, что новый алгоритм был доработан специально для применения в сфере информационной безопасности и имеет меньше ограничений в плане функциональности, чем стандартная версия алгоритма. «Разработанная нами версия GPT-5.4 снижает порог отказов для легитимной работы в сфере кибербезопасности и открывает новые возможности для продвинутых защитных рабочих процессов, включая реверс-инжиниринг бинарных файлов, за счёт чего специалисты могут анализировать скомпилированное программное обеспечение на предмет наличия вредоносного кода, уязвимостей и надёжности системы безопасности без необходимости доступа к его исходному коду», — говорится в сообщении OpenAI. Компания уже начала ограниченное развёртывание GPT-5.4-Cyber среди проверенных поставщиков услуг в сфере ИБ-безопасности, организаций и исследователей. Индивидуальные пользователи для доступа к алгоритму должны подтвердить свою личность на сайте OpenAI, тогда как предприятия могут запросить доступ через менеджера OpenAI. Энтузиаст запустил ИИ-модель на древнем мини-ЭВМ PDP-11 с процессором на 6 МГц и 64 Кбайт ОЗУ
14.04.2026 [17:50],
Владимир Фетисов
Ветеран из отдела разработки Microsoft Дэйв Пламмер (Dave Plummer), который в прошлом создал несколько важнейших компонентов Windows, продемонстрировал трансформерную модель ИИ, «работающую на оборудовании старше, чем большинство людей, спорящих в интернете об AGI». В опубликованном недавно видео опытный разработчик решил развеять миф об ИИ, раскрыв его «небольшой грязный секрет». 
Источник изображения: Дэйв Пламмер / YouTube Этот секрет в значительной степени раскрывается в начале описания к видео разработчика. «Дэйв использует PDP-11 для обучения настоящей нейронной сети, включающей трансформеры и механизм внимания, чтобы вы могли увидеть их в самом простейшем виде», — сказано в описании. Речь о системе PDP-11 возрастом 47 лет, которая оснащена процессором с рабочей частотой 6 МГц и 64 Кбайт оперативной памяти. На этом устройстве работает трансформерная ИИ-модель под названием Attention 11, написанная на ассемблере PDP-11 Дамьеном Буре (Damien Buret). На первый взгляд задача, которую PDP-11 «научится» выполнять, кажется элементарной: устройство должно строить обратную последовательность из восьми чисел. Однако модель должна усвоить определённое структурное правило, а не запоминать примеры из обучения, чтобы успешно справляться с обработкой любых входящих данных. Пламмер отмечает, что в этом отражается базовый принцип, лежащий в основе современных языковых моделей, таких как ChatGPT. Несмотря на использование специально созданной для PDP-11 трансформерной модели, Пламмеру потребовалось провести оптимизацию системы в виду ограничений в плане доступных вычислительных мощностей. Интересно то, что в конечном счёт получилась модель, имеющая всего 1216 параметров. Она используется вычисления с фиксированной точкой, вычисления для прямого прохода ужаты до 8-битной точности, а каждый такт оптимизирован, чтобы машина смогла завершить обучение в разумные сроки. «Мы наблюдаем упрощённую анатомию самого обучения. Модель начинает глупой. Количество ошибок изначально высоко. Точность спотыкается на каждом шагу, как человек, пытающийся собрать мебель из IKEA в кузове движущегося фургона. А затем где-то на этом пути веса постепенно выстраиваются в определённый паттерн. И механизм внимания обнаруживает правило переворота последовательности. И машина в результате пересекает ту невидимую черту — от угадывания к знанию», — рассказал Пламмер. Результаты эксперимента по обучению ИИ на древнем устройстве с процессором на 6 МГц оказались довольно неожиданными. Энтузиаст обучил модель до 100 % точности в задаче построения обратной последовательности из чисел примерно за 350 шагов обучения. На PDP-11/44 с платой кэш-памяти на это ушло около 3,5 минут. По сути, Пламмер попытался доказать, что в современных ИИ-системах используется та же механика, т.е. большое количество арифметики, повторение шагов и исправление ошибок для улучшения результатов. «Эта старая машина не мыслит в каком-то мистическом смысле. Она просто выполняет арифметические действия, чтобы обновить несколько тысяч тщательно сохранённых чисел. И в этом вся суть. Обаяние современного ИИ в основном исходит от выполнения этого в ошеломляющем масштабе. Но сам фундаментальный процесс обучения уже полностью представлен здесь в миниатюре», — объяснил Пламмер. |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
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
