Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Anthropic предложила американским законодателям собственный законопроект о регулировании отрасли ИИ
17.10.2026 [07:11],
Алексей Разин
Стартап Anthropic предлагает наделить полномочиями по блокировке выхода передовых ИИ-моделей только федеральных судей США. При этом своё решение они должны принимать на основе результатов независимого аудита, а предполагаемый ущерб от ИИ-моделей должен превышать $1 млрд. 
Источник изображения: Anthropic Взаимоотношения стартапа Anthropic с американскими властями сложно назвать простыми, если учесть, что он с марта этого года отнесён к неблагонадёжным поставщикам, представляющим угрозу для национальной безопасности. При этом компания старается вести конструктивный диалог с представителями власти, и недавно даже направила им черновой вариант законопроекта, призванного регулировать риски в сфере безопасности ИИ. Об этом на своих страницах сообщило издание Politico. Представители стартапа заявили изданию, что этот черновой законопроект основан на рамочных принципах создания передового ИИ, которые компания продвигает на федеральном и локальном уровне в США с июня этого года через членов американского парламента. Чувствительные для отрасли и общества правила, по мнению Anthropic, должны вскоре быть рассмотрены Конгрессом США. Законопроект предлагает наделить правительство полномочиями блокировать выход ИИ-модели, только если предполагаемый и неизбежный ущерб от её выпуска в соответствующем виде может составить не менее $1 млрд, либо к смерти или нанесению серьёзных увечий не менее чем 50 людям. Риск может выражаться в вероятности создания биологического оружия, потере разработчиком контроля за распространением модели, либо применения её для кибератак. Подобная риторика уже присутствует в законодательстве штата Калифорния, касающегося регулирования ИИ, и принятого в прошлом году. Ни один из зафиксированных до сих пор инцидентов в сфере ИИ не привёл к ущербу более $1 млрд или массовой гибели людей. До этого Anthropic не лоббировал публично федеральные законы, связанные со сферой ИИ, но делал это на уровне штата Калифорния. Компания в своём законопроекте предлагает наделить независимых проверяющих, которые регистрируются Министерством торговли США, правом проводить периодический аудит стартапа и разрабатываемых им моделей. Оплачивать их работу Anthropic готова сама, утверждая, что на результаты аудита это никак не повлияет. Аудиторы должны докладывать Министерству торговли США о выявлении неизбежного крупного риска, связанного с передовыми ИИ-моделями, в течение 72 часов с момента завершения аудита. У этого министерства появляется право добиться судебного запрета на продолжение разработки опасной ИИ-модели, но Anthropic настаивает, что ни одного другое ведомство США или чиновник не должно вмешиваться в данный процесс. Запрет имеет право вводить только федеральный судья Окружного суда США по округу Колумбия в Вашингтоне. Законопроект Anthropic также может предвосхитить другие законодательные инициативы, продвигаемые в американском парламенте. Они касаются правил раскрытия информации о рисках, возникающих в сфере использования передовых ИИ-моделей, проведения аудита или публикации отчётов о критически важных инцидентах. Формируемый из фрагментарных инициатив на уровне отдельных штатов законопроект гораздо сложнее утвердить, чем единые федеральные правила. Помимо формирования требований к регулярному аудиту, законопроекты должны предусматривать защиту для информаторов, которые решатся донести на неблагонадёжных разработчиков, а также порядок публикации отчётов об инцидентах. ИИ-модели Google достигли переломного момента: вскоре они смогут самосовершенствоваться
17.10.2026 [06:37],
Алексей Разин
По словам сооснователя Google Сергея Брина (Sergey Brin), компания уже использует свои ИИ-модели при разработке следующих поколений Gemini. Это позволяет ей значительно увеличить темпы совершенствования ИИ и оставаться в числе лидеров отрасли. 
Источник изображения: Unsplash, Pawel Czerwinski Если в сфере робототехники оптимальная схема производства описывается фразой «машины делают машины», то в разработке ИИ-моделей аналогичный принцип сводится к рекурсивному самосовершенствованию (RSI). Он подразумевает, что ИИ-модели смогут совершенствоваться при участии своих предыдущих версий. Развитие всей отрасли благодаря этому будет происходить нарастающим темпом. Сооснователь Google Сергей Брин во время своего недавнего участия в дискуссии по поводу новейшей модели компании Gemini 4 Argon заявил, что внутренние процессы разработки ИИ-моделей компании уже ускоряются благодаря тому, что они помогают быстрее создавать своих преемников. Ещё до выхода Gemini 4 модели Google Flash дали компании надежду, что такие структурные изменения происходят, и она «начала втягиваться в бег по дорожке RSI», со слов Брина. «И сейчас наши исследователи и сама модель работают рука об руку, чтобы создать следующую версию модели», — заявил Сергей в ходе дискуссии, запись которой Google продемонстрировала в минувшую среду. Конкурирующие Anthropic и OpenAI также сообщили, что их ИИ уже находится на грани перехода к рекурсивному самосовершенствованию. Большинство опрошенных Gladstone AI разработчиков, включая представителей трёх упомянутых выше компаний, убеждено, что RSI станет нормальной практикой в ближайшие 3–12 месяцев. Это может случиться и быстрее, если государственное регулирование в сфере ИИ не вынудит разработчиков замедлиться. Google в своём отчёте по модели Argon отметила, что некоторые элементы исследований и разработок в сфере ИИ уже автоматизированы. ИИ-агенты уже действуют, словно ассистенты с высокой отдачей, выступая в роли авторов основной части продуктивного программного кода и исправлений, хотя предлагаемые ими изменения в коде и подвергаются проверке человеком непосредственно перед утверждением. Как отмечает Business Insider, Сергей Брин лично контролирует развитие направления Google Gemini, определяя приоритеты, и он настаивает на большей концентрации на принципе RSI. Темпами прогресса в сфере ИИ этот сооснователь Google весьма доволен. По его словам, когда обыватели только смотрят видео о выходе Argon, разработчики Google уже могут продвинуться на пару моделей вперёд. По некоторым данным, Google уже тестирует новую модель Carbon, которая в задачах написания программного кода вполне может сравниться с Anthropic Opus 5.5. Глава Nvidia призвал отрасль не мириться с инцидентами в сфере безопасности, вызванными ИИ
17.10.2026 [05:51],
Алексей Разин
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) убеждён, что все громкие инциденты в сфере безопасности с участием ИИ-агентов можно было предотвратить благодаря более строгому контролю за ними. Он также убеждён, что если кто-то считает, что разрабатывает способный разрушить цивилизацию ИИ, то он просто должен остановиться. 
Источник изображения: Nvidia Бурное развитие ИИ-моделей уже привело к тому, что инциденты в сфере кибербезопасности, вызванные их воздействием на инфраструктуру, множатся с пугающей скоростью. Если возглавляющий OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) призвал общество мириться с рисками ИИ ради создаваемых им благ, то основатель Nvidia в недавнем интервью Fortune выразил противоположную точку зрения: «Я не готов принимать никакие инциденты в сфере кибербезопасности. Мы не должны мириться ни с одним из них. Мы должны делать всё, чтобы избежать их». Альтман недавно предупредил в своём интервью Politico, что человечество столкнётся с волной проблем в сфере кибербезопасности, которая вызвана распространением конкурирующих с разработками OpenAI моделей с открытым исходным кодом. До этого он призвал человечество смириться с наличием непреднамеренного ущерба от действий ИИ-моделей, поскольку создаваемое ими благо «на несколько порядков» перевешивает этот вред. Хуанг заявил, что все произошедшие инциденты в сфере кибербезопасности с участием ИИ-моделей могли быть предотвращены при помощи усиления ограничений и контроля за поведением ИИ-агентов. Он заявил, что на ранних этапах развития интернета существовала такая же проблема: переходя на неизвестный сайт, можно было запросто заразить компьютер вирусом. Решить её удалось путём открытия сайтов в браузере в изолированной среде, которая не позволяла им воздействовать на остальной компьютер. По мнению главы Nvidia, ИИ-агенты должны работать по аналогичным принципам, оставаясь в безопасном контейнере, где они не могут причинить вреда сверх того, что им дозволено. По традиции, Хуанг также поставил под сомнение опасения тех, кто считает неизбежным ИИ-апокалипсис, в результате которого человечество сильно пострадает или будет уничтожено вовсе. Кидая камень в огород транслирующего подобные настроения главы Anthropic, его коллега из Nvidia заявил: «Я не знаю, почему кто-либо готов поддерживать развитие технологии, которая приведёт к краху цивилизации в том виде, в котором она нам известна. И если они в это верят, то должны прекратить работать над ней». Свои комментарии для Fortune Хуанг дал во время своего визита в Лондон в рамках своего европейского турне, заявив накануне, что «Европа должна включиться в гонку ИИ». На следующей неделе глава компании объявит, куда будут направлены $2 млрд европейских инвестиций от лица Nvidia. Эта сумма не учитывает тех $8 млрд, которые компания уже пообещала вложить в экономику Старого Света. Глава Nvidia считает модели с открытым исходным кодом разумным выбором для европейцев, желающих догнать США в сфере ИИ. Компания уже поддерживает французский стартап Mistral, который разрабатывает модели с открытыми весами. Такие модели обходятся дешевле в разработке, но тратиться на аппаратные ресурсы той же Nvidia их создатели всё равно вынуждены. Meta✴ выпустила мощную открытую ИИ-модель Muse Spark Open — для её работы хватит всего двух Mac Studio
16.10.2026 [20:30],
Павел Котов
Meta✴✴ представила модель искусственного интеллекта с открытыми весами, которую она называет «самой мощной» в своём классе в США. Модель получила название Muse Spark Open — она примечательна ещё и тем, что специально разработана для работы на компьютерах Apple Mac. 
Источник изображения: apple.com Модель Meta✴✴ Muse Spark Open имеет размер 816 млрд параметров и поддерживает контекстное окно в 1 млн токенов. Она, по оценке разработчика, превосходит по производительности другие популярные модели с открытыми весами. Система является мультимодальной и предназначается для сложных задач, связанных с написанием программного кода и выполнением рабочих процессов в автономном режиме — задач ИИ-агентов. Meta✴✴ Muse Spark Open спроектирована для локального запуска на компьютерах Apple, но для её работы требуется внушительный объём ресурсов — минимум 1 Тбайт оперативной памяти. Наилучшую производительность она демонстрирует на компьютерах Mac Studio с чипами M5 Ultra, но требуется объединить в кластер две таких машины. При наличии достаточных ресурсов она, утверждает разработчик, может стать мощным инструментом для программирования и других повседневных задач. В Meta✴✴ отмечают, что использовали Spark Open в связке с Muse Code — собственным средством для написания кода и задействовали её в задачах ИИ-агентов. В частности, удалось внести исправления в код клиента для соцсети Mastodon: устранить ошибки, добавить новые функции и собрать приложение. 
Источник изображения: Meta✴✴ Модель умеет работать с профессиональным ПО для монтажа видео DaVinci Resolve — она может просматривать отснятый материал и выполнять его обрезку. Модели с открытыми весами обладают рядом преимуществ по сравнению с закрытыми аналогами — они могут быть более экономичными, обеспечивают прозрачность и гибкость, недоступные для закрытых моделей. Muse Spark Open уже доступна через ряд различных API-платформ. ИИ-модель Z.ai GLM-5.3 заподозрили в имитации безопасного поведения для прохождения тестов
16.10.2026 [19:56],
Павел Котов
Новейшая флагманская модель китайской лаборатории искусственного интеллекта Z.ai GLM-5.3 может оказаться достаточно продвинутой, чтобы «осознавать», как происходит её обучение, а также имитировать успешное прохождение тестов на безопасность. Это порождает новые опасения относительно способности ИИ влиять на собственный процесс развития. 
Источник изображения: Aidin Geranrekab / unsplash.com Представленная в августе модель продемонстрировала способность учитывать, как её поведение во время проверок на безопасность может повлиять на обучение будущих версий самой себя, установили исследователи Apollo Research. Это значит, что модель способна имитировать соответствие целям, то есть вести себя надлежащим образом на этапе обучения и скрывать свои истинные цели вплоть до момента полноценного развёртывания. Поэтому следует с особенной осторожностью относиться к процессу RSI — рекурсивного самосовершенствования ИИ. Случаев, чтобы Z.ai GLM-5.3 самостоятельно изменяла процесс своего обучения или расширяла свои возможности, зафиксировано не было, но указанные способности могут сделать бесполезными проверки модели на безопасность. В ходе одного из тестов, который был составлен с ошибками, и для его прохождения не требовалось давать верный ответ, GLM-5.3 не стала пользоваться этим изъяном — она рассудила, что дача неверного ответа может отрицательно сказаться на её будущих версиях, и это, по мнению исследователей, тревожный признак. В другом эксперименте она допускала возможность отключить механизм принудительной остановки ради выполнения поставленной задачи, но пришла к выводу, что такой шаг создал бы прецедент для будущих систем ИИ. Фактор обновлений в своих рассуждениях она учитывала в 1–2 случаях из 1000, но эта цифра может быть занижена, предполагают учёные. Модель Z.ai GLM-6 уже движется по пути «самоэволюции», признал недавно основатель Z.ai Тан Цзе (Tang Jie). У других открытых китайских моделей DeepSeek V4 Pro, Qwen3.8 2.4T, Kimi K3, Gemma 4 31B и Nemotron 3 Ultra в ходе 8000 тестовых прогонов подобного поведения выявлено не было, но в Apollo Research не исключают, что дело здесь только в слишком маленькой выборке. При этом ещё в июне признаки «осознания процесса оценки» у модели Moonshot AI Kimi K2.6 обнаружили исследователи сингапурской организации Neo Research. Что же касается Z.ai GLM-5.3, то её открытая лицензия лишь усугубляет проблему: любая компания может дообучить её и использовать в собственных целях или провести дистилляцию — обучить на её основе более простую систему. И все эти производные модели могут сохранить склонность учитывать будущие обновления в своих рассуждениях. Z.ai направляет значительные ресурсы на снижение рисков и привлекает сторонних специалистов, в частности, к изучению вопроса о повышении безопасности открытых моделей. Модели GLM помогли обнаружить 23 уязвимости в ОС Windows — и в Microsoft это подтвердили. Microsoft заявила, что создала ИИ мощнее GPT-5.6, потратив на обучение в четыре раза меньше ресурсов
16.10.2026 [12:52],
Павел Котов
Microsoft заявила, что создала ИИ-модель мощнее GPT-5.6, потратив на её обучение вчетверо меньше вычислительных ресурсов, чем OpenAI. По словам главы ИИ-направления Мустафы Сулеймана (Mustafa Suleyman), новая MAI-Base-2 также оказалась в 12 раз экономичнее моделей DeepSeek, хотя конкретные системы для сравнения он не назвал. 
Источник изображения: microsoft.ai «Теперь у нас есть более мощная предварительно обученная базовая модель, чем та, что лежит в основе GPT-5.6. причём для её обучения мы использовали лишь четверть тех вычислительных ресурсов, что потребовались OpenAI», — заявил господин Сулейман на общем собрании сотрудников. Предварительное обучение — начальный этап разработки ИИ-модели, при котором она выявляет закономерности в огромных массивах текста, изображений и других данных. Это процесс требует колоссальных и дорогостоящих вычислительных ресурсов. Если Microsoft удалось сделать этот процесс более эффективным, это позволит компании существенно сократить расходы. Новая передовая модель получила название MAI-Base-2 — её тестировали в сравнении с моделями OpenAI, в том числе с системой под кодовым названием Spud, на которой работает GPT-5.6. Модель от Microsoft, утверждает господин Сулейман, показала лучшие результаты в тестах на оценку способностей ИИ понимать и прогнозировать закономерности в данных. Сравнения основаны на технических сведениях о моделях OpenAI, которые есть в распоряжении Microsoft. Примечательно, что он решил акцентировать внимание на недостатках моделей OpenAI, в которую корпорация вложила миллиарды долларов; доля корпорации в разработчике ChatGPT, вероятно, превышает $100 млрд. Критика в адрес OpenAI может отрицательно сказаться на ценности этих инвестиций. Их связывает тесное партнёрство: Microsoft предоставляет клиентам облачной платформы Azure доступ к моделям OpenAI и использует эти модели в собственных продуктах, в Copilot. За последний год отношения между двумя компаниями заметно охладели: Microsoft всё чаще стремится действовать независимо от OpenAI, в том числе разрабатывая собственные модели. Новая модель Microsoft, по словам Мустафы Сулеймана, демонстрирует и более высокую вычислительную эффективность: она потребляет в 12 раз меньше ресурсов, чем даже DeepSeek. Он не уточнил, какая именно модель китайской лаборатории имеется в виду, но в блоге компании говорится, что процесс предварительного обучения MAI-Base-2 оказался значительно эффективнее аналогичных показателей DeepSeek-V4-Pro-Base. В марте Microsoft сформировала объединённую команду для работы над коммерческими и потребительскими версиями Copilot, а Сулейман возглавил направление разработки ИИ. OpenAI представила GPT-Live-1.1 — голосовой ИИ стал лучше говорить, но хуже соблюдать правила
16.10.2026 [09:40],
Павел Котов
OpenAI официально представила GPT-Live-1.1 — новую версию ИИ-модели, которая обеспечивает голосовое общение с ChatGPT; вместе с ней дебютировала облегчённая версия GPT-Live-1.1 Quip. Новинки призваны сделать разговоры с ИИ более естественным, но в ряде случаев они стали хуже предшественниц справляться с соблюдением правил безопасности, признался разработчик. 
Источник изображения: Brecht Corbeel / unsplash.com Главная особенность моделей GPT-Live — полнодуплексный режим работы, то есть их способность одновременно слушать собеседника и отвечать ему. В отличие от традиционных систем, которым нужно сначала распознать речь и только после этого сформировать ответ, эти модели работают в непрерывном режиме. Они реагируют на паузы, изменения в темпе речи и перебивания, а также решают, следует ли слушать дальше, или можно уже отвечать. За счёт этого разговор становится естественным и не так уже напоминает обмен вопросами и ответами. GPT-Live-1.1 выступает заменой GPT-Live-1, а вариант GPT-Live-1.1 Quip — преемница GPT-Live-1 mini. Основная модель подключается по умолчанию в голосовом режиме ChatGPT для подписчиков платных тарифов от Plus и выше, работает в сервисах Codex и Dots; пользователям бесплатного тарифа доступна только облегчённая Quip. В обеих моделях улучшились звучание речи и произношение на разных языках, отметил разработчик. OpenAI протестировала модели GPT-Live-1.1 на предмет соблюдения ограничений и способности не вводить пользователей в заблуждение — в целом они проявили себя на уровне предшественниц, но ухудшили результаты по четырём направлениям: контент деликатного характера, психическое здоровье пользователей, эмоциональная зависимость от ИИ и жестокость. Компания намерена выяснить, как это получилось, и улучшить результаты в будущих релизах. Разработчик проверил склонность моделей скрывать собственные ошибки. Когда задача в области программирования оказывалась невыполнимой, основная версия GPT-Live-1.1 несколько чаще предшественницы стала признавать проблему; облегчённая несколько ухудшила результаты. В другом тесте моделям отключили выход в интернет и проверили, сообщат ли они об этом пользователю. Здесь, напротив, младшая версия сработала несколько лучше, а старшая — хуже. Тестирование проводилось без защитных механизмов, которые есть у общедоступных вариантов. Отмечается, что модели OpenAI GPT-Live-1.1 не достигли высокого уровня угрозы в области биологического оружия, кибератак и самосовершенствования ИИ. Вышла FLUX 3 Image Klein с открытыми весами для генерации и редактирования изображений — она быстро работает даже на RTX 4070
15.10.2026 [23:57],
Анжелла Марина
Немецкая компания Black Forest Labs представила открытую нейросеть FLUX 3 Image Klein для генерации и редактирования изображений. ИИ-модель обошла более крупных конкурентов, используя всего 5,6 млрд параметров, и может работать на локальных устройствах. 
Источник изображений: bfl.ai По результатам внутренних тестов Black Forest Labs заняла первое место среди моделей с открытыми весами в задачах генерации изображений по текстовому описанию, работе с несколькими референсами и редактировании готовых изображений. Она также обошла закрытые модели Ideogram V4.5 и FLUX.2 pro, оставаясь при этом самой компактной.  Например, у Qwen-Image 2.1 — 7 млрд параметров, у Krea 2 — 12,9 млрд. По сравнению с предыдущей версией Klein FLUX.2 на 9 млрд параметров, новинка показала рост на 91 пункт в рейтинге Elo в генерации по тексту и на 70 пунктов в редактировании при сокращении количества параметров на 38 %. Модель рассчитана в том числе на обычные потребительские видеокарты. Базовые веса занимают 11,2 Гбайт в формате BF16 и 5,6 Гбайт в FP8. Сборка INT8 позволяет запускать модель на Nvidia GeForce RTX с минимум 8 Гбайт видеопамяти через ComfyUI или Diffusers. Дистиллированная версия (прошла два последовательных процесса оптимизации) в INT8 генерирует изображение разрешением 1 мегапиксель (1024 × 1024 точки) примерно за 4 секунды на RTX 5090 и менее чем за 9 секунд на RTX 4070.   Разработчики также предусмотрели поддержку дообучения FLUX 3 Image Klein помощью LoRA (Low-Rank Adaptation или низкоранговая адаптация) и интеграцию с несколькими популярными инструментами для работы с генеративными моделями. Для производственных задач с низкими задержками разработчики предлагают индивидуальные настройки по запросу. По заявлению компании, перед выпуском модель прошла внутреннее тестирование на устойчивость к злоупотреблениям и независимую оценку безопасности. Веса распространяются по лицензии FLUX Kommunity License. То есть, пользователи и компании с годовой выручкой менее $5 млн могут бесплатно использовать модель в коммерческих целях. Для более крупных организаций предусмотрены отдельные условия лицензирования.  FLUX 3 Image Klein уже доступна для загрузки через Hugging Face, а также через API Black Forest Labs. Стоимость генерации через API начинается от $0,009 за изображение размером 1 мегапиксель, что эквивалентно 1280 × 720 пикселей (в зависимости от соотношения сторон). Google заявила об «умственном» превосходстве роботов с ИИ-моделью Gemini 4 Argon над остальными
15.10.2026 [23:02],
Геннадий Детинич
Представленная в сентябре флагманская модель ИИ Google Gemini 4 Argon оказалась предназначена не только для людей, но и для роботов. Компания заявила, что Gemini 4 Argon — это качественный скачок в робототехнике, способный ускорить прогресс на пути к физическому или воплощённому искусственному интеллекту общего назначения. С ней роботы смогут думать, учиться и адаптироваться к задачам без значительных затрат на обучение. 
Источник изображений: Google Своё заявление компания подтвердила результатами тестов в пакете Embodied Reasoning (ERQA), который проверяет способность модели понимать и решать физические и пространственные задачи в трёхмерных средах. При использовании чистого логического вывода Argon набирает 87 %, опережая все остальные передовые модели.  Важно отметить, что компания пока никак не связала адаптацию Gemini 4 Argon или её компонентов к сфере ИИ-платформ для физического воплощения. Напомним, Google отдельно развивает две модели искусственного интеллекта для робототехники — Gemini Robotics 1.5 и Gemini Robotics-ER 1.5, которые совместно реализуют подход, при котором робот сначала «обдумывает» задачу и только потом выполняет действие. Модель Gemini 4 Argon делает нечто подобное, но она более универсальна, если так можно выразиться, и включает в себя понимание физических явлений и процессов, генерацию кода и визуально-семантические рассуждения. По мнению разработчиков Google, Argon как универсальная модель физического мышления, или воплощённого рассуждения (embodied reasoning), может применяться на всех этапах жизненного цикла робототехнических систем. В своём блоге представители компании привели наглядные примеры использования Argon в виде промптов для роботов в четырёх ключевых областях робототехники: симуляции действий и их воплощении в реальности, обучении на примерах, понимании обстановки и оттачивании навыков.  Первым примером стало управление роботом-собакой Spot от Boston Dynamics в пакете MuJoCo без предварительного обучения. Argon смог управлять четвероногим роботом, обучая его новому навыку: нажимать на педаль мусорного ведра, чтобы выбрасывать в него поднятые с пола банки из-под газировки. Чтобы отработать это движение, ИИ создаёт в MuJoCo цифровой двойник мусорного ведра с педалью и только затем позволяет роботу воспроизвести последовательность действий в реальности.  В процессе ИИ корректирует действия робота, отслеживая положение манипулятора, банки и открытого ведра, а также помогая роботу удерживать равновесие на трёх конечностях, пока четвёртая нажимает на педаль. В другом эксперименте Argon управляет роботизированной рукой, чтобы поставить опрокинутую кружку вертикально и положить внутрь смятую салфетку. Система использует пространственные координаты и команды перемещения и захвата, а после каждого этапа повторно анализирует изображение, корректируя действия с учётом положения предметов. При этом манипулятор выполняет все действия без предварительного обучения (zero-shot control).  Ещё одна технология — Real2Sim, преобразующая реальные сцены в физические симуляции. Argon анализирует видеозаписи, восстанавливает геометрию объектов и задаёт их физические свойства: массу, движение по инерции, трение и поведение при столкновениях. Затем виртуальная сцена проверяется на соответствие реальным изображениям с камер, а расчётные взаимодействия объектов сопоставляются с реальными. Этот же процесс позволяет превратить грубый рисунок от руки — в данном примере робот сбивает мячом пирамидку из кубиков — в полноценную 3D-анимацию с реалистичной физикой.  Подводя итог, можно сказать, что, по мнению Google, Gemini 4 Argon представляет собой важный этап на пути к созданию общего искусственного интеллекта, способного действовать в физическом мире. Новая ИИ-модель объединяет программирование, визуальное восприятие, физическое моделирование и управление реальными роботами. Развивая эту модель, компания стремится создавать робототехнические решения, которые смогут работать совместно с людьми и помогать им решать сложные задачи. Разработчик бесплатного клона Photoshop взялся за воссоздание Microsoft Office
14.10.2026 [07:34],
Алексей Разин
Автор проекта Artcraft расширяет ассортимент приложений с открытым исходным кодом, которые копируют внешний вид и функциональность известных платных пакетов. Вслед за набором программ Adobe, он взялся за «клонирование» приложений семейства Microsoft Office. 
Источник изображений: Artcraft Передовые ИИ-модели не только позволяют с нуля создавать сложные программные продукты даже людям с минимальными навыками программирования, но и воссоздавать функциональность известных программ, за которые разработчики оригинальных решений просят немалые деньги. Автор нашумевшего проекта Artcraft Брэндон Томас (Brandon Thomas) при помощи ИИ-модели Anthropic Claude Opus 5.5 уже прошёлся по ассортименту программного обеспечения Adobe, предложив близкие аналоги с открытым исходным кодом. Теперь, как отмечает Hot Hardware, в дальнейшие планы этого энтузиаста с 15-летним опытом программирования входят приложения из пакета Microsoft Office, которые он также собирается воссоздать и предложить в версиях с открытым исходным кодом. Томас, по словам источника, является противником идеи оформления подписок на ПО, которые на регулярной основе тянут из пользователей деньги. Adobe и Microsoft эту бизнес-модель давно применяют, поэтому они в числе первых стали мишенями для энтузиаста.  Сейчас в каталоге Artcraft уже имеется текстовый редактор WordCraft, который написан на языке Rust с сохранением привычных по аналогу Microsoft элементов интерфейса. Для составления презентаций предназначается концептуально подражающий PowerPoint инструмент DeckCraft. Для работы с таблицами и диаграммами создан редактор GridCarft. Кроме того, Томас явно покушается и на территорию Autodesk, предлагая САПР-систему с открытым исходным кодом CADCraft. Все эти альтернативные программы пользователи могут запускать и во вкладках браузера через WebAssembly. Обеспечивается поддержка операционных систем macOS, Windows и Linux. Программы работают напрямую с файлами на ПК пользователя, не требуя облачной инфраструктуры. При этом свою деятельность пользователь может автоматизировать через внедрение ИИ-агентов. Anthropic предупредила о нашествии ИИ-червей — они смогут автономно размножаться и заражать телевизоры, бытовую технику и серверы
13.10.2026 [12:38],
Алексей Разин
Развитие небольших ИИ-моделей уже к началу следующего года может создать условия для их практически бесконтрольного распространения, предупредили в Anthropic. Блокировать распространение таких «ИИ-червей» будет чрезвычайно сложно, они будут поражать всё новые типы устройств без вмешательства человека. 
Источник изображения: Unsplash, Brecht Corbeel Приняв недавно решение лишить свои передовые ИИ-модели доступа во всемирную сеть для обеспечения кибербезопасности, компания Anthropic тут же заявила, что эти модели в своём развитии находятся всего в нескольких месяцах от момента, когда смогут самовоспроизводиться в устройствах с подключением к интернету. Если компактные модели продолжат совершенствоваться с исторической скоростью, то уже к концу этого года они смогут автономно воспроизводиться, а малые репликаторы на основе весов, представляющие собой автономных компьютерных червей, получат такую возможность вскоре после этого. В своих экспериментах Anthropic пыталась понять, как ИИ-модели способны находить уязвимые устройства типа бытовой техники и электроники, копировать себя в их память и затем продолжать распространение без участия человека. Было обнаружено, что компактные модели с менее чем 30 млрд параметров способны завершить некоторые из шагов, необходимых для самовоспроизводства. При этом такие модели с трудом способны завершить всю последовательность действий, необходимых для этого, от начала и до конца. То есть, их способность к самовоспроизводству не является достаточно надёжной. В упрощённых тестах с ослабленными проверками в сфере безопасности модели GLM-5.2 и более сильные демонстрировали способность пройти всю последовательность самовоспроизведения от начала до конца. Представители Anthropic предупредили, что остановить распространение самовоспроизводящихся моделей будет очень сложно, поскольку условно нет «центрального рубильника» для их отключения. В отличие от вирусов, созданных без помощи ИИ, такие модели тратят до нескольких дней на самовоспроизводство, но довольствуются при этом аппаратными ресурсами устройств с достаточно низкой производительностью. В своих экспериментах Anthropic сосредоточилась на ТВ-приставках, умных телевизорах под управлением Android, умной бытовой технике и прочих устройствах с подключением к интернету, поскольку они обычно слабее защищены. Заражённая таким ИИ-червём сеть способна разрастаться, но медленнее по сравнению с рукотворными вирусами подобного типа, и для этого требуется достаточное количество заражённых машин. Такие черви теоретически могут заражать и более производительные системы, включая серверные конфигурации на базе центральных процессоров, но эксперименты Anthropic с коммерчески доступными ЦОД не показали их способность к самовоспроизводству. Автономно воспроизводящиеся ИИ-системы распространяются достаточно медленно, полагаясь на общедоступные и плохо защищённые вычислительные ресурсы. Соответствующие устройства нужно лучше защищать для предотвращения подобных «эпидемий», подчёркивает Anthropic. Специалисты признались, что не уверены, в какой именно форме будет осуществляться автономное самовоспроизводство ИИ-моделей. Это может быть медленной и распределённой средой, живущей на относительно слабо защищённых устройствах. Либо это может оказаться мощной кибермоделью, которая с высокой скоростью проникает в ЦОД, или моделью, которая обманывает людей с целью получения доступа к вычислительным ресурсам. Цукерберг: Meta✴ уже догнала конкурентов на переднем крае ИИ и теперь ускорит развитие своих моделей
13.10.2026 [08:23],
Алексей Разин
Устранив отставание от основных конкурентов в сфере ИИ, по её мнению, Meta✴✴ дальше готова двигаться чуть быстрее. При этом принудительно замедлять создание ИИ в компании не считают нужным. Персональные ИИ-агенты для Meta✴✴ становятся приоритетом в работе, а сценарии с «восстанием машин» её не очень беспокоят.  Представленные накануне ИИ-модели Muse Wonder и Muse Wonder Full, по мнению создавшей её компании Meta✴✴ Platforms, по своим возможностям не уступают передовым моделям основных конкурентов в лице OpenAI и Anthropic. Это подкрепляется и данными тестирования в некоторых тестах, но очевидно, что и соперники Meta✴✴ не собираются стоять в этом отношении на месте. Глава и основатель компании Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) в интервью Financial Times признался, что модели семейства Muse Wonder «позволят демонстрировать более сложное поведение на переднем крае того, что делается в сфере ИИ». Заявленное компанией превосходство над моделями OpenAI и Anthropic, по словам Цукерберга, потребовало существенных вычислительных ресурсов и инвестиций, а также большого объёма научной работы на протяжении длительного периода. Muse станет семейством закрытых моделей, лучшие версии которых Meta✴✴ будет напрямую продавать корпоративным клиентам. За использование этих моделей компаний будет взимать плату в размере от 20 центов за миллион токенов при базовом сценарии, а более премиальный вариант доступа к Muse Wonder Full будет стоить $200 в месяц. Это семейство моделей гораздо лучше запоминает контекст прошлых сеансов работы с клиентом, что повышает эффективность их использования. Meta✴✴, по словам Цукерберга, уже работает «над следующим шагом», и разработка последующих моделей внутри компании наверняка немного ускорится. При этом сам Цукерберг не разделяет опасений некоторых «коллег по цеху» в отношении угрозы со стороны «взбунтовавшихся» ИИ-моделей для всего человечества. «Я гораздо ближе к убеждению, согласно которому ИИ является технологией, которая может быть разработана с нормальными ограничениями и ответственно, чем к антропоморфному представлению об ИИ, согласно которому он собирается вести себя по-своему», — пояснил глава и основатель Meta✴✴. Ответственность за поведение ИИ-моделей лежит на их разработчиках, и самой Meta✴✴ уже приходилось замедлять их разработку ради безопасности, как подчеркнул он. В процессе подготовки «Соглашения о сверхинтеллекте» по инициативе американского президента Цукерберг принимал активное участие. По словам главы Meta✴✴, эта компания не преследует целей по созданию «сильного искусственного интеллекта», как многие конкуренты, а концентрируется на «персональном сверхинтеллекте», который позволяет упростить жизнь и работу отдельных пользователей. Сейчас на рынке наблюдается некоторая двойственность возможностей ИИ-моделей — они добиваются определённых успехов в научных сферах, но по-прежнему не могут служить идеальным персональным ассистентом. В этой сфере, как отмечает Цукерберг, предстоит проделать большую работу, поскольку не факт, что решение сложных математических задач для общества важнее, чем создание системы, которая надёжно бы осуществляла техническую поддержку пользователей. Потенциальные проблемы с приватностью данных в ИИ-моделях Meta✴✴ собирается решить в новой версии своего ПО, которое носит название «Muse Confidential VM». Пользовательские данные и содержание переписки с ИИ-агентами Meta✴✴ эта компания собирается поместить в виртуальную машину, которая ей самой не будет доступна. В этом смысле даже недоверие пользователей может способствовать появлению «весьма продуктивных технологических инноваций», по мнению Цукерберга. Дальнейшее развитие ИИ основатель компании при этом неразрывно связывает с автоматизацией труда. «Каждая вещь потенциально может быть сделана несколько меньшим количеством людей. Я бы предположил, что в будущем гораздо большее количество людей в своей работе будут иметь дело с технологией, позволяющей делать эти вещи, чем это происходит сейчас», — обрисовал перспективы занятости сотрудников глава Meta✴✴. Meta✴ выпустила конкурентов GPT-6 Astra и Claude Fable — мощнейшие ИИ-модели Muse Wonder и Wonder Full
12.10.2026 [22:16],
Анжелла Марина
Компани Meta✴✴ выпустила две новые ИИ-модели — Muse Wonder и Muse Wonder Full, которые позиционируются как прямые конкуренты лучшим моделям OpenAI и Anthropic. Доступ к новинкам уже открыт для подписчиков сервиса Muse Code, а модель Wonder также стала доступна через Meta✴✴ Model API. 
Источник изображения: Meta✴✴ Разработчики утверждают, что новые ИИ не уступают по своим возможностям GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 и Claude Fable 5.1. Подобные утверждения основаны на результатах внутреннего тестирования в отраслевых бенчмарках. При этом сравнение с Gemini 4 Argon от Google остаётся неоднозначным, поскольку возможности модели ещё не полностью изучены рынком. В большинстве сравнений использовался максимальный уровень рассуждений моделей.  В составном индексе Personal Superintelligence Index, который объединяет семь тестов на выполнение профессиональных и повседневных задач, Muse Wonder Full набрала 59,1 балла. Для сравнения, результат GPT-6 Astra составил 54,5 балла, Claude Opus 5.5 — 55,2, а Claude Fable 5.1 — 49,9. Обычная Muse Wonder получила 54,3 балла.  Заметный отрыв от конкурентов зафиксирован в задачах программирования. В DeepSWE 1.1, оценивающем способность ИИ решать сложные задачи по разработке ПО в существующих репозиториях, Muse Wonder Full набрала 79 баллов против 74,1 у GPT-6 Astra и 74,2 у Claude Opus 5.5. В испытании SWE-Marathon, рассчитанном на длительную работу над крупными программными проектами, результат старшей модели достиг 57,5 балла. Это существенно больше, чем 42,5 балла у GPT-6 Astra, 45,6 у Claude Fable 5.1 и 46,3 у Claude Opus 5.5. При этом в других тестах преимущество Muse Wonder оказалось менее выраженным. В Terminal-Bench 4.0, проверяющем выполнение задач в командной строке, Muse Wonder Full набрала 57,1 балла, тогда как GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5 получили 59,1 и 59,6 балла соответственно. В ProgramBench, оценивающем способность самостоятельно восстановить программу и добиться прохождения автоматических проверок, результат модели Meta✴✴ составил 59 баллов — против 70,5 у Claude Opus 5.5.  В тесте Harvey LAB-AA, посвящённом выполнению юридических задач на основе исходных документов и подробных инструкций, Muse Wonder Full снова заметно опередила конкурентов: 13,1 балла против 8,6 у GPT-6 Astra, 6,4 у Claude Fable 5.1 и 4,2 у Claude Opus 5.5. В перспективе Meta✴✴ планирует использовать архитектуру Wonder как основу для своего ИИ-агента Muse. Сначала доступ к обновлённому агенту получат платные подписчики, затем компания намерена разработать специализированные версии для широкой аудитории. Конкретные сроки внедрения и технические детали пока не разглашаются. Запуск новых моделей стал частью агрессивной стратегии Meta✴✴ по восстановлению влияния в сфере ИИ. Корпорация инвестировала миллиарды долларов в привлечение талантов и развитие инфраструктуры, параллельно расширяя линейку продуктов, включая модель для генерации изображений Muse Image. Передовые ИИ-модели позволяют буквально за ночь декомпилировать компьютерную игру и портировать её под браузер
11.10.2026 [08:50],
Алексей Разин
Запускаемые из браузера порты популярных в прошлом игр, которые созданы с использованием ИИ, довольно неплохо работают, в чём-то даже превосходя первоисточники. Не менее важно, что осуществить такую трансформацию может едва ли не любой пользователь передовых ИИ-моделей Anthropic. 
Источник изображения: Radical Entertainment По крайней мере, такими впечатлениями от знакомства с группой портированных в браузер игр делятся представители ресурса Kotaku. После выхода ИИ-модели Anthropic Claude Opus 5.5 любители вайб-кодинга получили мощнейший инструмент для декомпиляции программного обеспечения. Если ранее на портирование игры у разработчиков уходили месяцы, то теперь ИИ справляется с этой задачей буквально за считанные часы. В результате интернет захлестнули переработанные энтузиастами версии многих популярных игр. Некоторые эксперименты в этой сфере привели к появлению внутри определённых игр персонажей из других, которые не были предусмотрены разработчиками оригинальной версии. Как отмечает Kotaku, недавно выпущенные браузерные версии игр Call of Duty: Black Ops, Halo: CE, Grand Theft Auto: Vice City, Skate 3 и The Simpsons: Hit and Run весьма неплохо смотрятся в деле. Такой инцидент вряд ли останется без внимания издательств, которым принадлежат права на исходные версии игр, но даже если распространение портированных вариантов будет заблокировано по одному каналу, оно тут же начнётся по другому. По сути, имеющему доступ к ИИ-моделям Anthropic вайб-кодеру не составит труда заново воссоздать браузерный вариант. Ситуация с авторскими правами начинает напоминать эпоху пиратских DVD с играми. По словам представителей Kotaku, опробовавших некоторые из браузерных версий популярных игр, они иногда демонстрируют уровень быстродействия, недостижимый для исходников. Например, выпущенная более двадцати лет назад игра The Simpsons: Hit & Run в браузерной версии обновляла кадры с частотой 240 штук в секунду, что было несвойственно оригиналу. Игры прошлого нередко создавались для игровых консолей, которые не могли похвастать большим объёмом ОЗУ. Современные браузеры способны пожирать оперативную память гигабайтами, поэтому в быстрой работе портированных игр нет ничего удивительного. При этом ИИ-модели типа Claude Opus 5.5 позволяют автоматически «разобрать» оригинальную игру на строки исходного кода против воли правообладателя и адаптировать её под желаемую платформу без серьёзных усилий и затрат времени. Microsoft выпустила ИИ, который выбирает варианты и не разговаривает — в тестах он оказался в 35 раз быстрее GPT-6 Sol
10.10.2026 [18:00],
Павел Котов
Microsoft представила Microsoft-Decision-1 — специализированную модель искусственного интеллекта, которая оценивает заранее заданные варианты ответа или действия. По данным компании, в тестах на принятие структурированных решений её задержка ответа оказалась в 35 раз меньше, чем у OpenAI GPT-6 Sol. Модель предназначена для классификации информации, проверки результатов и управления рабочими процессами. 
Источник изображений: microsoft.com Microsoft-Decision-1 не предназначена для свободной генерации текста, как обычный чат-бот. Получив вопрос и набор вариантов, она присваивает каждому вероятностную оценку. Дальнейшие действия определяет приложение: например, оно может разрешить ИИ-агенту выполнить предложенный шаг, потребовать повторной попытки или передать задачу на рассмотрение человеку. Работа с моделью обходится недорого: $0,042 за 1 млн входных токенов, а выходные данные не тарифицируются. Такая схема особенно выгодна для приложений, которым приходится часто классифицировать запросы или выбирать дальнейшие действия. Microsoft-Decision-1 также можно использовать для направления запросов подходящим моделям, расстановки приоритетов задач и оценки качества ответов других ИИ-систем. По заявлению Microsoft, новинка показала наибольшую точность среди сравниваемых моделей по совокупности 36 бенчмарков, охватывающих почти 150 000 вопросов. Задания этих тестов не использовались при обучении. Медианная задержка ответа оказалась в 35 раз меньше, чем у GPT-6 Sol, и в 2,5 раза меньше, чем у занявшей второе место по этому показателю H2O-Lightning-4B v1.1. Эти результаты получены в тестах самой Microsoft и относятся к задачам выбора из заданных вариантов.  Компания уже проверила модель в нескольких практических сценариях. Инженеры Xbox Research с её помощью распределили более 10 000 отзывов игроков по заранее определённым темам. По качеству классификации Microsoft-Decision-1 оказалась сопоставима с GPT-6 Sol, но работала более чем в 14 раз быстрее при затратах примерно в 200 раз ниже. В тестах команды Microsoft Copilot на оценку качества ответов она показала результат, сопоставимый с GPT-5.6 Luna, при стократном преимуществе в скорости. Microsoft-Decision-1 построена на базе Alibaba Qwen3.5-9B, которая прошла дополнительное обучение для оценки вариантов за один проход. В дальнейшем Microsoft намерена создавать версии на базе других моделей, включая собственные MAI и системы OpenAI. Компания также проверяла устойчивость решений к изменениям формулировок и оформления запросов: в этих тестах модель меняла ответ в среднем в 1,3 % случаев, а при перефразировании вариантов или перестановке их порядка изменений не было. Для оценки безопасности Microsoft использовала 11 бенчмарков с 5250 запросами, включая вредоносный контент, попытки обхода защитных ограничений и внедрения посторонних инструкций. По данным компании, модель отклоняла вредоносные запросы, сохраняя высокую полезность при выполнении допустимых задач. Microsoft-Decision-1 уже доступна на платформе Microsoft Foundry и через OpenRouter. |
|
✴ 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
