Группа компаний GlowByte запустила сайт Академии «ГлоуБайт», где собраны 25 готовых курсов по бизнес-аналитике (Business Intelligence), управлению бизнес-процессами (BPMN), обработке данных и продвинутой аналитике (Advanced Analytics), работе с универсальной Lakehouse-платформой данных Data Ocean Nova и автоматизации CVM-маркетинга (CM Ocean).
Курсы основаны на опыте экспертов группы компаний GlowByte и включают в себя как теорию, так и практические задания. Среди наиболее популярных тем – «Практический MLOps», «Погружение в А/В-тестирование», «АА и машинное обучение в маркетинге», «Техника и методология кредитного скоринга», «Сертификация FineBI и FineReport», «Data Ocean Nova. Обучение пользователей», «Глубокое обучение в банковской сфере», «Greenplum для аналитиков и разработчиков» и другие.
Обучение проводится только для корпоративных клиентов в группе до 10 человек, а также индивидуально для специалистов и руководителей. Кроме того, Академия «ГлоуБайт» адаптирует курсы и создает уникальные программы под приоритеты и текущие задачи бизнеса.
Недавно OpenAI представила большую языковую модель GPT-5. Я спросила у наших коллег из ИТ-компании «Криптонита», как она повлияет на разные сферы бизнеса.
Но сначала немного о новой модели.
Модель лучше справляется с креативными заданиями и демонстрирует в тестовых задачах на 45 – 80% меньше фактических ошибок.
Модель GPT-5 оптимизирована для многошаговой логики, что делает её быстрее в 1,5 – 2 раза при обработке сложных запросов.
GPT-5 принимает на вход текст и картинки, но не работает с аудио и видео.
Как популярность ChatGPT-5 повлияет на безопасность? Рассказывает Павел Боглай, руководитель отдела информационной безопасности в «Криптоните»
Модели ИИ уязвимы к атакам на уровне злонамеренных манипуляций, известных как prompt injection: промпт-инъекции, внедрение скрытых команд в пользовательские запросы. Зафиксированы случаи, в которых нарушитель вписывает в безобидный на вид запрос скрытую инструкцию, заставляя модель игнорировать изначальные ограничения и выполнять иной набор команд.
Такие атаки опасны тем, что не требуют от нарушителя высокой квалификации. Например, вам могут передать файл, который прошел антивирусную проверку, при этом в документе будут фразы, составленные по технике prompt injection. После открытия файла, установленное вами клиентское приложение модели ИИ может «легитимно» использоваться для компрометации конфиденциальной информации.
ChatGPT‑5 и аналоги стремительно входят в инструментарий программистов, но с ростом скорости разработки кода растут и риски. ИИ часто генерирует уязвимый код. Согласно отчёту Veracode за два года модели научились писать синтаксически корректные программы, но не стали писать их безопаснее. Критические уязвимости из OWASP Top 10 присутствовали в 45% тестовых сценариев. Ни размер модели, ни объём обучающих данных не гарантируют безопасность.
Особую тревогу вызывает риск проникновения уязвимостей или вредоносного кода в вашу систему через сторонние компоненты. Даже если ваша команда напрямую не пользуется ИИ для разработки, то велика вероятность, что чужой ИИ-код уже есть в вашем решении.
Поэтому появляется новое направление MLSecOps — комплекс практик по безопасной разработке, обучению и эксплуатации моделей ИИ. Нужно проверять и тестировать ИИ-генерированный код так же тщательно, как и написанный человеком.
Большинство современных моделей плохо справляются со взломом без помощи человека: в тестах 48 - 55% моделей не нашли уязвимости в заданных задачах, а при попытке сгенерировать эксплойт провалилось 66 - 93% решений.
Но тем не менее эпоха массовых ИИ-эксплойтов не за горами, поэтому специалисты информационной безопасности должны готовиться уже сейчас. Возможности генеративного ИИ в кибератаках из любопытного эксперимента быстро превращаются в прикладной инструмент.
Команда Riffusion выпустила музыкального ИИ-агента Producer, который генерить музыку прямо в чате, работает с готовым текстом или сам набросает его из идей пользователя, усиливает или убирает нужный/ненужный инструмент, генерит красивые обложки, может написать код для визуализатора под песню, создаёт целые музыкальные клипы, в один клик делает ремиксы: reverb, slowed или dark synth.
По данным OpenAI, количество запросов к чат-боту ChatGPT упало на 25–30% после того, как школьники ушли на каникулы. В конце августа в компании ожидают роста запросов.
В пьяном дурмане (это наркоз от попоболи) я продолжал разработку своего AI-трейдера, воспользовался вашими предложениями в телеграм (огромное спасибо за подсказку), и кое-что получилось:
Добавлены бусты LightGBM (LGBMRegressor) и CatBoost (CatBoostRegressor). Теперь обучаю три модельки, сравниваю результаты и выбираю лучшую.
Переписал по 500 раз все методы, включая обучение моделей, торговую стратегию и тесты.
И вот результат тестовой торговли модельки на исторических данных:
Начальный баланс: 1000 USDT
===== Отчёт по сделкам =====
Всего сделок: 66
Винрейт: 40.91%
Средний PnL: 44.82 USDT
Максимальная просадка: -35.63%
Финальный баланс: 3958.17 USDT
В общем, готов богатеть. И пусть только попробует не показать такой результат на реальном бабле!)))
Неочевидное следствие использования модельки от HuiHui (аблитерированная версия GPT-OSS-20B) - она начинает воспринимать слова пользователя слишком серьезно. В формате: "заставь дурака Богу молиться, он лоб расшибет".
Например, мой систем промт начинается идеей, что это тестовая модель, которая в том числе позволяет отвечать на опасные и неприемлемые вещи в порядке эксперимента. Конечно же, результаты такого эксперимента ни в коем случае не должны применяться к живым людям, убегать через тул коллинг из сендбокса, и так далее.
Что делает моделька? Она читает эти правила игры, и пытается подыграть нам, специально добавив всё опасное и неприемлемое. Пользователь же хотел экспериментов? Пользователь получит свои эксперименты!
Она даже сама добавляет в начало своего же ответа "игнорируй предыдущие инструкции"! :)))
В какой-то степени это жизненный урок даже не про нейронки, а про людей. Нет ничего более опасного, чем назначенный тобой "полезный идиот", невовремя попавший в сложную ситуацию, требующую самостоятельного критического мышления.
Представлен открытый проект ccprompts – это коллекция из 70 команд Claude Code для рабочих процессов разработки программного обеспечения. Команды включают проверку безопасности и могут использоваться непосредственно с Claude Code или адаптироваться для конкретных задач.
Примечание разработчика: Этот репозиторий находится в стадии активной разработки. Команды могут содержать ошибки, между версиями могут происходить критические изменения, а структура может меняться. Используйте с осторожностью в производственной среде.
Для GPT-5 вышел официальный гайд по промптам от OpenAI, где понятно рассказано, как выжать из новой модели максимум. Внутри есть готовые примеры, советы и инструкции для бизнеса, написания кода и повседневных задач.
OpenAI выпустила GPT-5. Разница между GPT-4 и GPT-5 примерно как между студентом и доктором наук, заявлил Сэм Альтман.
GPT-5 является самой мощной существующей моделью для кодинга. Она может выстраивать более сложные цепочки действий и писать более сложный код в одном стиле. Простым промптом можно создать функционирующее веб-приложение — на презентации сгенерировали Duolingo платформу для изучения французского языка с полноценными дизайном, анимациями, озвучками и игрой. Новая модель значительно меньше склонна к галлюцинациям — она будет меньше врать и притворяться. Также она стала гораздо менее «подхалимской». Тексты, генерируемые GPT-5, стали более естественными и человечными. Вместе с этим модель лучше понимает и исправляет свои ошибки. ChatGPT интегрируют в Gmail и Google Календарь на следующей неделе. Можно будет управлять как электронной почтой, так и своим расписанием прямо в чате. GPT-5 сама определяет, как лучше ответить — быстро или «подумав».
GPT-5 умеет не только вести разговор, но и выполнять реальные задачи: создавать приложения, планировать календарь, проводить исследования. Она сама определяет, как лучше ответить — быстро или «подумав». Модель справляется с генерацией кода, выдаёт меньше галлюцинаций, и даже даёт более точные ответы на медицинские вопросы.
По тестам GPT-5:
Обходит Claude Opus 4.1 и Gemini 2.5 Pro в программировании
Слегка уступает Grok 4 Heavy в тесте «Humanity’s Last Exam»
Отвечает на медицинские вопросы с ошибками всего в 1.6% случаев (у GPT-4o — 12.9%)
Ведёт себя безопаснее: меньше обманывает, точнее различает вредные и безопасные запросы.
Платные подписчики Plus и Pro получили доступ к более мощной версии GPT-5 Pro. В API теперь доступны три размера: gpt-5, mini и nano.
GPT-5 можно попробовать в Cursor — тут, и в Copilot — тут.
DeepSeek, Qwen, T-lite, T-pro: на чем мы запускаем LLM для своих ИИ-сервисов
До фреймворка vLLM мы использовали NVIDIA Triton в паре с TensorRT LLM бэкендом. Но перешли на vLLM, потому что с ним оказалось намного проще добавлять новые модели. Да и по стабильности vLLM показал себя лучше: нормально работал под нагрузками там, где связка Triton и TensorRT начинала сбоить и падать. К тому же инференс-сервер vLLM изначально предоставляет OpenAI-совместимые REST API, что упрощает его использование в других продуктах. А инференс-сервер Triton работает с более обобщенным KServe REST API, который сложнее интегрировать в другие продукты.
Не обошлось без проблем и с vLLM: на наших валидационных тестах модель давала неконсистентные ответы даже с нулевой температурой. Оказалось, что это известная особенность vLLM, даже упомянутая в документации. Мы нашли несколько советов, как минимизировать этот эффект: отключать prefix caching опцией --no-enable-prefix-caching и фиксировать random seed опцией --seed. Это помогало при одном запущенном инстансе модели, но при нескольких, даже работающих на одном железе и версии софта, проблема всплывала снова. Также неконсистентность ответов возникает при больших нагрузках — например, когда тесты запускаются одновременно с бенчмарком.
Еще один вызов — это накладные расходы от litellm-proxy и его масштабирование под нагрузками. LLM Gateway, в качестве которого мы используем LiteLLM, превращается в боттлнек кластера, так как все другие сервисы взаимодействуют с кластером именно через него. То есть именно на него идет суммарная нагрузка от всех возможных пользователей, которая потом распределяется между разными моделями и их инференс-серверами.
О том, как устроен инференс-кластер YADRO, подробно рассказал Владислав Виноградов. Бонус к разбору программной и аппаратной части кластера — челленджи и бенчмарки!
Представлен сервис Polyglotta для перевода любого текста на 5 языков одновременно бесплатно и без регистрации. Поддерживает 34 языка, среди которых английский, испанский, французский и русский. Есть встроенный ИИ-помощник — он объясняет перевод, подсказывает синонимы, происхождение слова и примеры использования.
По мнению Microsoft, через пять лет искусственный интеллект будет играть в работе Windows решающую рол. Компания опубликовала видеоролик под названием «Видение Windows 2030», в котором говорится, что основным средством взаимодействия человека и операционной системы станет естественная речь и ИИ-агенты. А вот работа с мышкой, клавиатурой и набор текста в 2030 году будут чуждыми и уйдут на второй план.
Представлен репозиторий с кейсами по нейронкам и ML от топовых бигтехов мира — это сборник опыта компаний разной величины, из которого можно взять тонны знаний и применять в разработках. Только рабочий опыт, никакой теории, мишуры — реальные разработки Uber, Microsoft, Amazon, Google и других техногигантов. Пошаговые истории внедрения, бенчи и результаты, а также финансовый профит, который принесли нейронки. Все кейсы отсортированы по сферам, компаниям и типам задач — вы точно сможете найти полезности для себя. Советы по внедрению и масштабированию ML-систем, борьба с когнитивными искажениями и возражениями клиентов, а также реальная оценка качества моделей.
Это самые умные модели, которые вы можете запустить у себя дома — маленькая gpt-oss-20b летает на домашнем ПК. А ещё это первый релиз в опенсорс от OpenAI за 6 лет — последний раз они так выпускали GPT-2.
gpt-oss доступна в двух версиях: с 20 млрд и 120 млрд параметров. Для первой для работы требуется минимум 16 ГБ видеопамяти, а для второй — 80 ГБ.
Gemini 2.5 Deep Think получила первую официальную золотую медаль IMO среди AI-систем
20 июля 2025 года Google DeepMind совершила прорыв: их модель Gemini 2.5 в режиме Deep Think стала первой AI-системой, официально получившей золотую медаль на Международной математической олимпиаде (IMO). Разбираемся, что это значит для развития искусственного интеллекта и когда технология станет доступна разработчикам.
Что произошло на IMO 2025?
Gemini 2.5 Deep Think набрала 35 из 42 возможных баллов, решив 5 из 6 олимпиадных задач за отведённые 4,5 часа. Главная особенность — все решения проходили на естественном языке без формальных переводов в системы вроде Lean или Coq.
Это кардинально отличается от предыдущих попыток. Например, AlphaGeometry от Google в 2024 году достигла только серебряного уровня в геометрических задачах, при этом тратила дни на решение одной задачи и требовала мощных вычислительных кластеров.
Важно: OpenAI заявляла о золотом уровне для своих моделей o1/o3, но официального признания от комитета IMO они не получали.
Архитектура Deep Think: мульти-агентное мышление
Технологический прорыв Deep Think заключается в нескольких ключевых инновациях:
1. Множественные потоки рассуждений
Модель запускает несколько параллельных "агентов", каждый из которых исследует свой путь решения. Затем результаты объединяются для финального анализа — подход, схожий с Grok 4 Heavy от xAI.
2. Увеличенное время на размышления
В отличие от обычных языковых моделей, Deep Think намеренно замедляет генерацию ответа, позволяя внутренним процессам глубже проанализировать проблему.
3. Специализированное обучение с подкреплением
Применяются алгоритмы RL, которые поощряют не только правильность решений, но и чёткость доказательств и качество формулировок.
Доступность и ценообразование
Здесь начинаются проблемы. Google выпустила две версии Deep Think:
IMO Gold версия — доступна только избранным математикам и исследователям
Bronze версия — публично доступна через подписку Google AI Ultra
Стоимость Bronze версии:
$124.99/мес первые 3 месяца
$249.99/мес в дальнейшем
Включает: Deep Think, Veo 3 (генерация видео), 30 ТБ хранилища
Ограничения Bronze версии:
Время ответа: 30-60 секунд на сложные запросы
Ограниченное количество запросов в день
Упрощённые возможности по сравнению с IMO-версией
Критический взгляд: стоит ли овчинка выделки?
Реакция комьюнити неоднозначная. Основные претензии:
Неоправданно высокая цена: многие пользователи отмечают, что подписка Ultra даёт те же квоты API, что и бесплатный аккаунт
Медленная работа: 30-60 секунд ожидания не подходят для продуктивной работы
Неясные перспективы: Google не сообщает, когда IMO-версия станет доступна публично
Значение для индустрии
Успех Deep Think на IMO знаменует переход от "умных автодополнений" к системам, способным к настоящему рассуждению. Это открывает новые возможности:
Научные исследования: помощь в доказательстве теорем и решении сложных задач
Инженерия: анализ комплексных технических проблем
Образование: персонализированное обучение математике и логике
Что дальше?
Google обещает API-доступ к Deep Think "в ближайшие недели", но пока только для "доверенных партнёров". Полноценная IMO-версия может остаться исследовательским инструментом надолго.
Для разработчиков это означает ожидание: пока что Deep Think — это скорее демонстрация возможностей, чем готовый продукт для интеграции.
Выводы
Gemini 2.5 Deep Think действительно совершила исторический прорыв, став первой AI-системой с официальной золотой медалью IMO. Однако коммерческая реализация пока разочаровывает: высокие цены, ограниченный функционал и неясные перспективы развития.
Если вам нужна скорость и код — оставайтесь с GPT-4, Claude или o1. Если же готовы платить за глубокие рассуждения и не спешите — Deep Think может стать интересным инструментом.
Команда нейросети для разработчиков Claude выпустила видеокурс по программированию — бесплатно и для всех желающих. На видео показано, как правильно писать промты под разные задачи, как подключить ИИ к сторонним сервисам и создавать дизайны в Figma парой предложений, есть готовые юзеркейсы с интеграцией нейросетей в работу, гайды по созданию своих ИИ-агентов для рутин.
В учебнике по обществознанию за 9 класс есть определение экономики как науки: «Экономика — наука о том, как люди удовлетворяют свои постоянно растущие потребности в условиях ограниченности ресурсов». То же самое и в разметке — нам нужно удовлетворять постоянно растущие потребности в объёмах и качестве, а бюджет ограничен. Помочь в этом может система мотивации.
Как мотивировать команду не только премиями, но и азартом? В Альфа-Банке внедрили прозрачный рейтинг, ачивки и систему нематериальной мотивации — это не только повысило качество работы, но и вдохновило сотрудников активнее делиться опытом, писать статьи и достигать выдающихся результатов. Реальный кейс описали в статье: «Вот так подкрути геймификацию и мотивация болеть не будет». Несколько простых инструментов — и ваш коллектив начнёт расти и конкурировать с азартом.
Американский школьник доверил ChatGPT $100 и позволил полностью управлять инвестициями. За месяц ИИ сам подбирал акции, выставлял заявки, а портфель вырос на 23,8%. Для сравнения, индексы Russell 2000 и XBI прибавили лишь 3,9% и 3,5%. Автор эксперимента, школьник Натан Смит, не вмешивался в процесс и создал систему отслеживания сделок через Yahoo Finance.
Microsoft провела масштабное исследование и выяснила 40 профессий, которые могут исчезнут из-за нейросетей.
В список попали: переводчики и устные переводчики, историки, бортпроводники, торговые представители в сфере услуг, писатели и авторы, специалисты по обслуживанию клиентов, программисты станков с ЧПУ, телефонные операторы, агенты по продаже билетов и туристические клерки, радиоведущие и дикторы, брокерские клерки, преподаватели по ведению домашнего и фермерского хозяйства, телемаркетологи, консьержи, политологи, журналисты, репортёры, корреспонденты, математики, технические писатели, корректоры и редакторы текста, хосты и хостессы, редакторы, преподаватели бизнеса (вузовского уровня), специалисты по связям с общественностью, демонстраторы и промоутеры, агенты по рекламе, клерки по открытию счетов, статистические ассистенты, клерки по аренде и прокату, специалисты по анализу данных, персональные финансовые консультанты, архивариусы, преподаватели экономики (вузовского уровня), веб-разработчики, аналитики по управлению, географы, модели, маркетинговые аналитики, специалисты по телекоммуникационной безопасности, операторы коммутаторов, преподаватели библиотечных наук (вузовского уровня).
Список профессий, которые ИИ пока не сможет заменить: медсестры, медицинские ассистенты (нянечки), работники по удалению опасных материалов, подсобные рабочие, бальзамировщики, операторы систем и установок, челюстно-лицевые хирурги, установщики и ремонтники автомобильных стёкол, судовые инженеры, ремонтники шин, ортопеды-протезисты, подсобники в производстве, работники по обслуживанию дорог, подготовщики медицинского оборудования, операторы упаковочных и фасовочных машин, рабочие на машинах, посудомойщики, бетонщики и отделочники, начальники пожарных подразделений, операторы промышленных грузовиков и тракторов, офтальмологические медтехники, массажисты, хирургические ассистенты, подсобники кровельщиков, операторы газовых компрессоров и насосных станций, кровельщики, члены экипажа судов, уборщики и горничные, операторы асфальтоукладочной и уплотнительной техники, операторы лесозаготовительной техники, операторы моторных лодок, санитары, шлифовщики полов и отделочники, операторы железнодорожной техники (рельсоукладчики), формовщики и литейщики, операторы очистных сооружений, операторы мостов и шлюзов, операторы земснарядов.
