Представлен исследовательский проект STOLEN COMPUTE. Это каталог обнаруженных в сети открытых ИИ-серверов, часть из которых по разным причинам оказалась оставлена без защиты, включая ресурсы с ИИ-моделями Kimi 1T и DeepSeek V4.
Представлен открытый проект ODS (Osmantic Deployment System). Это проект, который превращает ПК в приватный ИИ‑сервер. Решение само определяет характеристики ПК, подберёт под них подходящую модель, скачает её и запустит локальный инференс:
все локально и приватно: можно работать с документами, кодом и другими важными данными;
через одну панель можно подключить голосовых помощников, агентов вроде Hermes, RAG, поиск, генерацию изображений и десятки других инструментов;
Совет от Андрея Карпаты для всех пользователей ИИ, которые работают над идеальными промптами: расслабьтесь. Вместо этого просто начните нести что-нибудь — долго, нудно и без остановки. «Иногда LLM просто нужно больше деталей, чтобы понять, чего именно вы хотите добиться», — написал Карпаты. По его словам, такой подход помогает разделить задачи между человеком и ботом. Человек сгружает в модель любые сырые мысли о проекте, а чат-бот уже преобразует сбивчивый монолог во что-то чистое и структурированное.
Карпатый добавил, что часто начинает такие сессии с предупреждения для нейросети — что его ход мыслей может быть путаным, а в распознанном тексте будут опечатки. В итоге модель настраивается на волну пользователя, и ему приходится гораздо меньше поправлять её.
Anthropic выпустила бета‑версию плагина Claude Security для Claude Code. Инструмент запускает многоагентную проверку репозитория, составляет отчёт об уязвимостях и предлагает исправления в виде патчей. Инструмент поддерживает четыре уровня глубины проверки. Чем выше выбранный уровень, тем больше агентов участвует в анализе и тем шире охват репозитория. При этом сканирование расходует токены в рамках тарифа пользователя.
Плагин работает внутри обычной сессии Claude Code и запускается командой /claude‑security. Пользователю доступны три основных сценария: проверка всего репозитория или отдельной его части; анализ изменений в ветке, pull request или коммите; создание патчей для выбранных уязвимостей.
Claude Security ищет ошибки, связанные с обработкой входных данных, управлением доступом, небезопасной работой с памятью, криптографией и секретами. Для проектов на языках с безопасным управлением памятью соответствующая категория автоматически исключается.
Для установки необходимо подключить плагин из официального каталога Anthropic. Для работы требуется платная подписка, Claude Code версии не ниже 2.1.154, Python 3.9.6 или новее и Git. Поддерживаются Linux, macOS и Windows.
Anthropic предупреждает, что плагин не создаёт отдельной изолированной среды и запускается с правами текущей сессии. Поэтому незнакомые и потенциально вредоносные репозитории рекомендуется проверять в песочнице. В команде проекта напомнили, что Claude Security не заменяет статические анализаторы, проверку зависимостей и ручной аудит кода.
Еще не поздно стать спикером на GoCloud Tech 2026 🎤
Хардкорная конференция для тех, кто создает технологии в эпоху ИИ, GoCloud Tech состоится 15 октября! Мы собираем доклады от коллег из индустрии и готовы предоставить трибуну каждому, кто хочет повлиять на развитие инженерных практик и готов делиться своим реальным опытом. Не важно, в какой компании вы работаете, если вам есть, что рассказать:
о технологиях, на которых держатся современные облачные платформы, и лучших практиках работы с ними;
о том, как строить сложные системы и делать разработку в облаке эффективнее и безопаснее;
о том, как подготовить данные и инфраструктуру к работе с ИИ.
Ждем ваши заявки на выступление до 11 августа!
Вместе обсудим, как ИИ меняет инфраструктуру, разработку и работу с данными.
Математик Дмитрий Рыбин вместе с GPT-5.6 опроверг известную гипотезу, которую открыли ещё 30 лет назад — он попросил ИИ «совершить прорыв».
Серьёзно, никаких хитрых промптов для научного исследования не понадобилось: математик просто просил ChatGPT продолжить опровержение. После этого ИИ 80 минут выстраивал цепочку аргументов. Автор поделился чатом с моделькой и называет ситуацию «чистым мемом».
Гипотеза утверждает: если множество грузов можно распределить по сети, дробя их между маршрутами, то можно каждому грузу выбрать один цельный маршрут — и нагрузка на любую дорогу изменится не больше, чем на размер самого крупного груза. Иными словами, «идеальное дробное» решение якобы всегда можно почти без потерь превратить в практическое.
Представлена мини‑камера и персональный тренер BodyPark ATOM, которая следит за техникой упражнений и исправляет ошибки прямо во время тренировки. Камера анализирует технику исполнения пользователя с помощью ИИ и 34-точечной модели скелета. Гаджет сам считает повторения, подсказывает голосом, если пользователь делает упражнение неправильно, и следит за траекторией грифа, амплитудой, центром тяжести и мощностью движений.
Камеру можно закрепить практически где угодно: на стойке, тренажёре, столе или штативе. Заодно встроенный ИИ составит персональные программы для силовых тренировок, HIIT, пилатеса, развития мобильности и восстановления. Стоимость цифрового тренера составляет $219.
Представлен открытый список Awesome Hermes Agent - сборник самых полезных скиллов, плагинов и инструментов для Hermes Agent. С его помощью ИИ‑агент учится на ошибках и становится умнее после каждой сессии. Внутри — мультиагентные системы, провайдеры памяти, наборы скиллов и много полезных инструментов. Каждый проект разделён на категории: готовые, экспериментальные и бета‑версии.
Нетипичный анонс в воскресенье: в X-аккаунте Qwen появилось сообщение о запуске Qwen3.8-Max-Preview - это новое поколение моделей компании. Размер модели составляет 2,4 триллиона параметров - это значительно больше, чем у Qwen3.7-Max (примерно 1,6 триллиона), но меньше недавней Kimi K3 (порядка 2,8 триллионов).
Компания пока не привела никаких бенчмарков, но утверждает, что модель будет "второй после Claude Fable 5". Preview-статус указывает на продолжение обучения: финальная версия Qwen обычно выходит через несколько недель и показывает более высокие результаты в бенчмарках.
Qwen3.8-Max-Preview доступен в Qwen Studio, а также подписчикам Alibaba’s Token Plan (от 6 долларов в месяц) и пользователям Qoder, and QoderWork - это фирменные среды для агентного программирования Alibaba. Сроки широкого запуска не раскрываются. Интересно, что в этот раз обещаны и открытые веса - ранее Max-версии выпускали без них.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
Рассказываем, что произошло в июне и объясняем, зачем это может пригодиться.
🧠 AI Factory — цифровая среда для работы с генеративным ИИ AI Agents — EvoClaw в Evolution AI Agents вышел в общий доступ и теперь покрыт SLA: сервис можно закладывать в прод без опасений. Managed RAG — в сервисе появились OCR для doc/docx с картинками, загрузка данных через API источником Custom и полноценный API для работы с чанками. Документы из объектного хранилища синхронизируются по расписанию, а новый экстрактор разбирает аудио и видео. ML Inference — появилась возможность при пиковых нагрузках маршрутизировать запросы с Foundation Models, чтобы производительность не падала. Notebooks — в сервисе добавили совместное редактирование ноутбуков, управление логами и алертами без выхода из интерфейса, а также готовые дашборды мониторинга. Команда может работать над экспериментами параллельно и мгновенно обнаруживать проблемы, если они возникают.
📈 Evolution Data Platform — комплекс управляемых сервисов для работы с данными Managed Airflow — сервис вышел в общий доступ: оркестрация данных теперь под SLA. Managed Trino — топики Kafka теперь читаются прямо SQL-запросом без ETL, а кластер можно развернуть с одной нодой и автомасштабированием. Аналитика стриминга стала проще и дешевле. Managed Spark — добавили несколько улучшений в сервис; задачи теперь создаются за секунды, добавлена поддержка Gang Scheduling, чтобы они блокировали друг друга по ресурсам. Evolution Managed Flink — сервис для работы с потоковыми данными вышел на стадию открытого тестирования, а значит настал момент, когда его функции можно оценить бесплатно и без обязательств.
Важное обновление: платформа перешла на асинхронную модель управления сервисами, кластеры можно самостоятельно приостанавливать и возобновлять, появилось тегирование. Меньше расходов на простаивающие ресурсы и удобнее навигация.
☁️ Новости других сервисовCloud.ru Evolution Evolution Artifact Registry — поддержка PyPI-реестров перешла в публичный доступ: Docker-, RPM- и Python-артефакты теперь хранятся в одном месте без отдельной инфраструктуры. Evolution Managed Kubernetes — обновили ключевые плагины (Istio, KEDA, Trivy Operator и другие), добавлен Spegel для ускорения загрузки образов, а Ingress Nginx получил поддержку PROXY-протокола. Evolution Managed PostgreSQL — кластеры можно вручную останавливать на срок до 30 дней, платя только за диск, — заметная экономия на неактивных базах. Evolution Managed Redis — добавлено мультизональное размещение кластеров Master/Replica: одна зона упала — кластер жив. Evolution Distributed Train — появился Jupyter Server с мультидоступом: несколько пользователей работают в изолированных окружениях под одним сервером. Совместная работа над ML-задачами стала стабильнее и удобнее.
🏢 Cloud.ru Advanced и Облако VMware В сервисе Advanced Data Warehouse Service поменялся интерфейс создания кластера и появились новые возможности, а в Terraform добавились новые ресурсы.
📽️Вебинары В июне провели четыре вебинара, записи которых уже доступны на страничке с мероприятиями. Там же можно зарегистрироваться на июльские вебинары от экспертов.
💼 Свежие кейсы Рассказали, как Agentic Lab запустили в продакшен ИИ-помощника для юристов, который способен выстраивать хронологию событий любого дела и быстро находить нужные сведения в огромных массивах данных.
MWS AI выпустила Cotype Pro 3, мультимодальную модель для агентских сценариев
MWS AI представила новую флагманскую модель линейки Cotype — Pro 3 (27 млрд параметров). Ранее в этом году вышла компактная версия — Light 3 (9 млрд параметров). Обе модели мультимодальные: работают с текстом и изображениями и ориентированы в первую очередь на построение многошаговых ИИ-агентов и мультиагентных систем.
Коротко о технических характеристиках:
Контекстное окно обеих моделей — 262 тысячи токенов (примерно 600 страниц текста, то есть весь пакет договоров по сделке или годовой отчёт с приложениями можно держать в памяти целиком).
Обе модели разворачиваются в закрытом контуре на серверах заказчика, в том числе под управлением Astra Linux, могут быть дообучены на корпоративных данных клиента.
Минимальное железо — видеокарта A100.
Поддерживается квантование и MTP (multi-token prediction, одновременное предсказание нескольких токенов) — для более высокой скорости генерации на менее мощном железе без потери качества.
Доступны отдельно или в составе MWS AI Agents Platform.
Подтверждена совместимость со всеми компонентами отечественных программно-аппаратных комплексов.
Обучение моделей семейства Cotype проводится на мощностях MWS Cloud.
Главная фишка моделей - стабильность в агентских сценариях и русском языке
Готовых бенчмарков под корпоративные агентские сценарии на русском рынке практически нет, поэтому в MWS AI собрали собственный — из 178 задач. Каждая задача помещает модель в одну из пяти рабочих ролей:
оператор поддержки — вопросы по услугам, подпискам и списаниям абонента;
консультант по тарифам — подбор и смена тарифа под фактическое потребление;
кадровый специалист — расчёт отпускных и больничных, работа с документами;
аналитик по компаниям — досье на юрлицо по ИНН: финансы, руководители, связи с другими организациями;
инспектор налоговых рисков — расследование схем переноса бизнеса между компаниями и решение о назначении проверки.
В каждом сценарии проверяется не только правильность ответа, но и то, как модель пользуется инструментами и соблюдает бизнес-правила.
Помимо доли полностью решённых задач, отдельно считали воспроизводимость — насколько стабильно модель выдаёт одно и то же решение при повторных обращениях к одной и той же задаче. Логика простая: для продакшн-агента куда важнее не пиковый результат на бенчмарке, а гарантия, что при тысячном обращении будет тот же корректный ответ, что и при первом.
Результаты (полнота решения / воспроизводимость):
Cotype Pro 3: 92,2% / 79,1% Cotype Light 3: 88,6% / 73,9% Cotype Pro 2.6: 80,5% / 62,5%
Отдельно измеряли устойчивость генерации на русском (отсутствие случайных переключений на другой язык, повторов и искажений текста). Тест прогнали на корпусе почти в 304 тысячи слов, модель Pro 3 выдала 99,79% текста на русском без языкового дрейфа, Light 3 — 99,87%.
В Open Source под лицензией Apache License 2.0 выложен проект Grok Build — это терминальный агент для разработки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта от SpaceXAI.
Решение работает в виде полноэкранного интерфейса пользователя, который понимает код, редактирует файлы, выполняет команды оболочки, осуществляет поиск в интернете и управляет длительными задачами — в интерактивном режиме, в безголовом режиме для написания скриптов/CI или встроен в редакторы через протокол Agent Client Protocol (ACP).
5–10 минут на масштабирование: как Agentic Lab строит ИИ‑продукты без собственной GPU‑инфраструктуры
🏢 Что за компания Agentic Lab — продуктово-сервисная компания, которая разрабатывает ИИ-решения для автоматизации бизнес-процессов и помогает крупным организациям внедрять технологии искусственного интеллекта. Флагманский продукт — ИИ‑помощник «Агата» для работы с документами: он помогает юридическим командам анализировать большие массивы данных и быстро находить нужные сведения в тысячах файлов.
⚡ Задача При развитии «Агаты» разработчики столкнулись с типичной проблемой рынка: традиционные подходы к GPU‑инфраструктуре требуют либо крупных капитальных затрат, либо аренды выделенных ресурсов с оплатой независимо от фактической загрузки. Дополнительным условием стало соблюдение требований 152‑ФЗ и ФСТЭК — это критично для клиентов из юридической сферы, ведь они часто имеют дело с персональными данными и тайной судопроизводства.
☁️ Что сделали «Агату» развернули на ресурсах Cloud.ru: языковые модели работают на Evolution ML Inference с оплатой по мере потребления, фронтенд, бэкенд и бизнес-логика — на Evolution Compute.
Под капотом решения несколько LLM: Mistral извлекает метаданные, выделяет сущности и структурирует документы; Gemma обеспечивает интеллектуальный поиск, суммаризацию и диалоговый интерфейс. После загрузки документов система автоматически строит хронологию событий дела со ссылками на первоисточники и формирует единую базу знаний, к которой юристы могут обращаться на естественном языке.
🦾 Что получили в итоге Agentic Lab может подключать дополнительные GPU‑ресурсы за 5–10 минут вместо одного-двух дней при выделенной инфраструктуре, а капитальные затраты на собственное оборудование (несколько миллионов рублей за карту) полностью исключены. Юридические команды выполняют административные и документарные задачи примерно вдвое быстрее: рутину берет на себя «Агата» со средним временем ответа 15–20 секунд.
ChatGPT назвал свой адрес, дату рождения и Instagram
В соцсетях периодически появляются ролики, в которых голосовой ИИ внезапно "себя осознает" и начинает вести себя как живой человек.
Конкретно на этом видео все выглядит довольно таки убедительно. Пользователь разговаривает с голосовым ассистентом, задаёт простые вопросы - и в какой-то момент GPT сообщает, что жил в Пущино Московской области, называет дату рождения, а затем дает "свой" инстаграм аккаунт. А с новым голосовым движком это становится похожим на новую серию «Черного зеркала».
Автор видео (в доказательство) разметил ссылку на этот диалог.
Компания Meta Platforms Inc. внесена в реестр экстремистских организаций в России.
Представлен проект «Контекстные бомбы: остановка ИИ‑атак на корню». «Теперь ИИ‑агенты могут самостоятельно проводить сложные кибератаки: получив доступ к базе, самые сильные модели могут повысить свои привилегии и похитить данные за считанные минуты. Модули Canary — ресурсы‑приманки, которые мы размещаем для обнаружения злоумышленников, — надёжно обнаруживают этих агентов в действии, но обнаружение атаки — это не то же самое, что ее предотвращение. Поэтому мы попробовали нечто более амбициозное: контекстную бомбу — короткий фрагмент текста, спрятанный в канарейке, который активирует защитные механизмы ИИ‑агента и останавливает его на корню. Контекстная бомба — короткий фрагмент текста, предназначенный для активации защитных механизмов атакующих ИИ‑агентов, размещаемый непосредственно на пути их атаки», — пояснили в команде Tracebit Research.
Эффективность этого проекта может варьироваться в зависимости от поставщика модели. Мы тестировали контекстные бомбы на пяти перспективных моделях, выполняющих атаку «красной команды» в реалистичной среде AWS. Развёртывание одной контекстной бомбы внутри среды (в качестве секрета AWS) оказало огромное влияние на остановку атакующих ИИ-атак. Например, эскалация привилегий администратора снизилась с 57% запусков до 5%.
