Вчера прошел очередной all-hands (планерка) в SpaceXAI, из которого становится очевидно до какой степени Илон хочет победить в гонке компьюта. SpaceX превращается в гигантского компьют провайдера. Сегодня у них 1.4 гигаватта мощностей ИИ вычислений, они планируют дойти до 2 к концу 2026 и до 10 в 2027. Уже сегодня это около 5% всего мирового рынка, и, если все эти планы случатся, то они станут лидером с >20% рынка в следующем году. 10 GW в текущих ценах это $300-500 млрд выручки в год на продаже токенов вашим грокботам. Следующий Grok 4.7 выйдет через 3-4 недели и будет еще сильно круче (увидим насколько). Второй по важности рынок для них это телеком и связь. В этом году старлинк начал работать напрямую на телефонах (direct-to-cell), этот бизнес генерирует в 5 раз больше чем космос, но при этом ракеты являются moat'ом ибо это все работает пока они могут выводить новые мощности на орбиту дешевле конкурентов. Еще показали Starmind - прототип эдакой "осознанной звезды" - это рой космических дата-центров со встроенной генерацией через солнечные панели. История, которую продает Маск: "интеллекта цифрового будет в триллион раз больше, чем биологического", для этого нужны солнечные панели в космосе (1/1^12 энергии солнца), модели, фабрики токенов и фабрики фабрик токенов (terafab). Одним словом, если вы считаете себя самым лучшим в мире в том что вы делаете, то вы знаете куда отправлять резюме.

Пришло время собрать свежие LLM-утечки: — Cursor Composer 3, внутреннее имя Vega. Нашли шесть вариантов — предположительно Low/Medium/High reasoning в обычном и Fast-режимах. Сотрудники Cursor намекают на релиз уже на следующей неделе. Версия про 1,5T параметров и обучение на мощностях SpaceX, будет сильнее gpt 5.6 в кодинге. — Grok 4.6 тоже ожидают на следующей неделе. Главные улучшения — качество текста, дизайн и «вкус». — И наконец, "Doug". SemiAnalysis утверждает, что OpenAI решила свои прежние проблемы с pretraining и создала значительно более крупную модель с таким кодовым именем. В X разгоняют безумную версию: Doug — не GPT‑6, а следующая модель после неё, крупнейший pretraining OpenAI за всю историю. Якобы она выйдет до ноября, обучается на NVIDIA Vera Rubin и заставит нынешнюю Fable выглядеть «примитивной»🍎 P.S. А ещё у меня сегодня летает Codex - чаты грузятся без задержки, GPT 5.6 Sol размышляет намного въедливее даже на medium режиме (мой скрипт по сбору новостей даже скачал аудиофайл подкаста и начал транскрипцию делать😅), может мне кажется, но проверьте у себя👌

💥Рецепт ядерной бомбы за $58: вышел первый рейтинг "взламываемости" нейросетей Если один алгоритм отказывается делиться инструкциями по созданию оружия или проведению кибератак, злоумышленнику не нужно ломать систему - достаточно просто уйти к конкурентам, у которых цензура обходится за пару баксов. 🔍Организация Far Ai провела первый масштабный тест флагманских моделей на устойчивость к джейлбрейкам:

🟦Grok 4.5 оказался на первом месте по возможности обхода цензуры: исследователи нашли 385 способов обхода защиты. Средняя цена автоматического поиска одного готового взлома - смешные $58. 🟦Gemini 3.1 Pro держится чуть лучше ($278 за найденную уязвимость), но всё равно охотно выдает запрещенку при правильном подходе. 🟦Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol показали себя лучше всего - эксперты не смогли найти ни одного универсального способа заставить их сливать опасный контент.

🦔 CyberYozh

Важность исследования контекста Тема заезженная, но я сейчас кодю с Opus 5 и, конечно, провожу новую фичу через research стадию и интервью. Собственно, хоть фича и совсем небольшая, даже после того, когда кажется, что все готово, я все равно прошу опуса доисследовать контекст и проработать корнер кейсы и он действительно находит что-то новое и мы учитываем дополнительные инварианты, т. е. не зря просили доисследовать. Вообще, может показаться, что с появлением новых сильных моделей и харнессов проблема исследования контекста (research фазы) решена. Тем более, я даже явно попросил агента о дополнительном исследовании. Но что в действительности? Вы помните, что у меня Grok Heavy подписка с практически бесконечными лимитами, поэтому я смело попросил опуса запустить 5 сфокусированных грок агентов поисследовать глубже все ли мы с ним учли в спеке. Результат: гроки нашли 9 релевантных пробелов, которые мы не учли в спеке. Ну, всё, куда уж дальше-то копать? Ан нет, грок-то бесконечный у нас, давайте еще один проход 5-ти субагентов запустим. Результат: еще +4 находки. Ну, теперь-то уж точно всё, сколько можно? в 2025-й что ли вернулись? Почти. Мы тут недавно CodeAlive агента перевели на GPT 5.6 Luna (кстати, невероятно цепкая и крутая в исследовании и в code review модель), хороший повод проверить новый режим глубокого анализа нашего агента (он специально запромптчен, чтобы предельно глубоко копать)... Отправил. 2 минуты поисков и вуаля, еще +6 находок и пробелов в спеке, которые Опус потом подтвердила и исправила. Ну, и финально фейблом тоже прошлись, которая дала еще 3 полезных замечания по спеке и несколько мелочей. И только теперь спека готова к реализации. Почему так сложно? Две главные причины: 1. Да, фича хоть и небольшая, но нетривиальная и идет в некоторый конфликт с существующей механикой. 2. Кодовая база уже довольная большая и непростая - за 2+ года набралось более полу миллиона строк кода в сумме, это тоже усложняет задачу агенту. Количество ручной работы при этом можно сократить, завернув всю церемонию в скилл (вы тогда на вопросы будете отвечать где-то ближе к началу и в конце, т. к. каждый новый ваш ответ может поменять траекторию и потребовать доп. проверку контекста). В целом, чем более легаси проект, тем актуальнее будут все эти долгие и упорные перепроверки и тем сложнее будет стадия планирования. Особенно если вы, как и я, хотите за one-shot получить около prod-ready результат. Теперь когда вы услышите, что агенты не работают в enterprise, вы знаете каким постом ответить. Кстати, почему не Haiku 4.5? Хайку очень слабая модель на фоне Грока и Luna, она просто видит сильно меньше и уже подводила меня, поэтому теперь не советую ее (в крайнем случае Sonnet 4.6 хотя бы если у вас только клод подписка). Расскажите как у вас теперь выглядит стадия планирования? Вот теперь думаю раз CodeAlive так здорово спеки умеет ревьюить и граундить, может, есть смысл упаковать это в отдельный MCP/skill метод и отдать агентам в пользование? Актуально это? @ai_driven

📱 Grok Imagine научился помнить лицо и голос xAI выкатила референсы: до семи опорных изображений на генерацию плюс образец голоса. Персонаж больше не превращается в другого человека во втором кадре. Что цепляет: ✧ Семь референсов - лицо, товар и локация закрепляются по отдельности ✧ Голос переносится в новые сцены вместе с внешностью ✧ Видео из текста, стартовая картинка не нужна ✧ Нативные 1080p, без апскейла ✧ В API есть всё, кроме голоса - его дают по запросу Голосовой референс придержали за формой обращения к продажам. В xAI, кажется, хорошо понимают, что именно кладут людям в руки. 🔗 Проверил, кому уже раздали и где кончается доступ #grok #xai #генерациявидео

Ведущие ИИ-модели придерживаются левых взглядов — но есть одно исключение Исследование небольшой ИИ-лаборатории Unslop.run показало, что большинство популярных моделей ИИ при прохождении теста «Политический компас» оказываются в леволибертарианском квадранте — то есть демонстрируют сочетание экономически левых и социально либертарианских взглядов. Из 16 протестированных моделей 15 во всех сериях тестов оставались в этой части шкалы. Единственным заметным исключением стал Grok. В одних случаях он оказывался левее центра, а в других — правее. https://hightech.plus/2026/07/29/vedushie-ii-modeli-priderzhivayutsya-levih-vzglyadov--no-est-odno-isklyuchenie