НейроЛогика

Anthropic предупредила: ИИ-черви на пороге — самораспространение без дата-центров 🐛⚠️ 12 октября Frontier Red Team — внутренняя команда Anthropic, которая проверяет модели на опасные возможности, — опубликовала эксперимент, который многие пропустили на фоне громких релизов. Исследователи Уильям Чжоу и Дэниел Фриман проверили, сможет ли небольшая открытая модель сама распространяться по дешёвым IoT-устройствам без доступа к дата-центру. 🖥️ Что показал эксперимент? Модель на 9 млрд параметров сама запустила инференс на 8 из 9 типов железа. В упрощённой тестовой сети GLM-5.2 от Zhipu в четырёх прогонах из пяти заразила все восемь узлов, а в пятом — 7 из 8. В демонстрации Gemma4-26B-A4B от Google работала на 15 безымянных Android-приставках по $55 за штуку со скоростью около 0,39 токена…

+1

Хакеры нашли способ взломать Chrome с помощью GPT-5.6 Sol — и получили от Google $250 тысяч 🏆💻 Команда XBOW использовала публично доступную модель GPT-5.6 Sol, чтобы найти и построить полную цепочку эксплойтов для Chrome. Google подтвердила все три уязвимости, исправила их и выплатила максимальное вознаграждение — $250 000. ⏱️ Главная цифра: 6 дней вместо 6 месяцев. Исследователь Брендан Долан-Гавитт и AI-агенты на базе GPT-5.6 Sol построили эксплойт за шесть дней. Раньше на такую работу у команды из четырёх человек уходило 6–9 месяцев. Расходы на вычисления за эти дни — около $40 000. То есть затраты окупились более чем в шесть раз только за счёт одного вознаграждения. 🔗 Как работает цепочка? Атака прошла через три уязвимости в разных частях Chrome, последовательно преодолев две …

Блогер отправил своего ИИ-помощника на собеседование к ИИ-рекрутеру. Они обо всём договорились без него 🤖🤝🤖 Американский блогер Грэм Дот Зип опубликовал видео, которое за сутки набрало более 2 миллионов просмотров . Он пришёл на собеседование, где его ждал ИИ-рекрутер по имени Пэт. В ответ блогер представил своего ИИ-ассистента Виктора — и предложил продолжить разговор с ним. Что пошло не так. Сначала всё шло гладко. Виктор начал расхваливать кандидата — сказал, что Грэм опытный руководитель, три года работает senior-маркетологом и управляет четырьмя сотрудниками и двумя подрядчиками. Проблема: всё это было выдумкой. Грэм — обычный маркетинговый координатор, который в основном занимается календарями и пока никого не возглавляет. Блогеру пришлось прервать собеседование и объяснить В…

+1

Odyssey-3: ИИ генерирует интерактивные миры в реальном времени — и это уже можно потрогать 🌍🎮 Компания Odyssey открыла публичный доступ к исследовательской версии Odyssey-3. Модель создаёт интерактивное окружение по текстовому описанию и продолжает генерировать его в реальном времени, пока пользователь перемещается, меняет положение камеры или запускает события. 🧠 Что такое «модель мира» Odyssey-3 относится к классу world models — моделей мира. В отличие от обычного генератора видео, такая система учитывает предыдущие состояния сцены и предсказывает, как окружение изменится после конкретного действия. Например: что произойдёт, если персонаж войдёт в воду. Или как поведёт себя автомобиль, начав движение по дороге. Это не «проигрывание заранее записанного ролика» — это генерация мира …

ИИ больше не помощник, а исполнитель. Что это значит для труда и бизнеса 🤖💼 Две свежие публикации — от экономистов и от практиков — складываются в одну картину. ИИ переходит от генерации контента к выполнению реальной работы. И это меняет всё: и ценность навыков, и структуру бизнеса. 📉 Труд дешевеет и стандартизируется Экономист Дарон Аджемоглу указывает на тревожную закономерность. Конвейеры, компьютеры и интернет в своё время тоже меняли рынок труда — но создавали новые виды деятельности. Нынешний вектор развития ИИ, заложенный ещё Тьюрингом и Мински, ведёт к AGI — гипотетической стадии, на которой ИИ выполняет любые интеллектуальные задачи на уровне лучших специалистов. Проблема в том, что при таком подходе ИИ заменяет людей в существующих задачах, а не создаёт для них новые. И о…

Как нейросеть «думает» на самом деле: прогноз следующего слова и ничего больше 🧠🔮 Если кратко: нейросеть не «думает» и не «знает» факты. Она делает одну простую вещь — предсказывает, какое слово вероятнее всего идёт следующим. 🎮 Игра в «угадай следующее слово» Представь, что ты играешь в игру: тебе дают начало фразы, а ты угадываешь, что будет дальше. «Я взял зонт, потому что на улице…» Ты сразу скажешь: «дождь». Почему? Потому что в твоём опыте эти слова часто стоят рядом. Ты не «вычисляешь» это логически — ты просто знаешь из миллионов прочитанных фраз . Нейросеть работает так же. Только вместо твоего жизненного опыта у неё — весь интернет, все книги, все статьи и посты, которые когда-либо были оцифрованы. Она «прочитала» настолько много, что научилась угадывать следующее слово …