😏OpenAI слила переписку из ChatGPT в ФБР 🤖OpenAI в экстренном порядке передала агентам ФБР логи диалогов 25-летнего финансового аналитика Goldman Sachs Даррена Чжоу, который в деталях расписывал нейросети планы убийства бывшей девушки, слежку за ее расписанием и покупку оружия. 🔍Автоматические классификаторы зафиксировали угрозу, модераторы подняли логи за два месяца и выгрузили их спецслужбам. Финал истории: мгновенный арест, увольнение из банка, суд и восемь лет надзора с электронным браслетом на ноге.

🟦Никакой тайны переписки нет: алгоритмы сканируют каждый запрос в реальном времени.

🟦Выключение тумблера не "обучать модель" и режим "временных чатов" не защищают от логирования безопасности

🟦OpenAI хранит копии и при малейшем подозрении передает их живым ревьюерам.

🟦При возникновении прямой угрозы компания делится данными с силовиками сама, не дожидаясь судебных ордеров.

Промпты, отправленные в проприетарные нейросети, никогда не принадлежали нам. 🦔CyberYozh

HeadHunter [“Хэдхантер”] приобрел 51% российской технологической платформы Happy Job. Сумма сделки не раскрывается. Happy Job - технологическая платформа для исследования опыта сотрудников. Компания специализируется на исследованиях вовлеченности, удовлетворенности и лояльности сотрудников и измерении различных HR-метрик. С помощью платформы работодатели могут проводить исследования, анализировать результаты и получать практические рекомендации по развитию команд и повышению вовлеченности сотрудников. Согласно данным Rusprofile, ООО “Счастливая Работа” [юрлицо Happy Job] было создано в 2009 году. Гендиректор компании Алексей Клочков владеет 65%. Еще 23% принадлежит Артему Карматских. 12% владеет Вадим Завалов. Выручка организации за 2025 год составила 441 млн рублей, чистая прибыль - 2,1 млн рублей. @rusven

Одобрен первый препарат, воздействующий на причину нарколепсии Нарколепсия — это хроническое заболевание нервной системы, которое нарушает способность мозга нормально регулировать состояние сна и бодрствования. Одно из наиболее характерных проявлений заболевания заключается в выраженной сонливости в дневное время, при этом ночью сон также может быть нарушен. Кроме того, у пациентов возникают сонный паралич и галлюцинации. Препарат Orzeyful стал первым лекарством, которое воздействует не только на симптомы нарколепсии, но и на биологическую причину заболевания. Он восстанавливает работу системы орексина, связанной с поддержанием бодрствования, и за счет этого может одновременно влиять на несколько проявлений нарколепсии первого типа. https://hightech.plus/2026/08/18/odobren-pervii-preparat-vozdeistvuyushii-na-prichinu-narkolepsii

Йакреведко от Алибаба После того как Ворнеры пожрали Udio и дожирают Suno, все бросились делать генераторы музла. Чуют, что свято место пусто не бывает. Minimax Music, Pika Music, Treblo (про всех писал), и вот теперь Алибабищенко. В зоопарке щасливых коней и устриц появилась Креведко: HappyShrimp 1.0 - модель генерации полноценных песен. И да, Креведко - это тот самый Lucky Dolphin, который до раскрытия Alibaba анонимно болтался на Artificial Analysis и забрался примерно на 2-3 место Music Arena. Кто ничего не понял про конец и устриц: HappyHorse - видео генерация: https://happy-horse.ai/ HappyOyster - модель мира https://happyoyster.cn/ HappyShrimp - новоиспечённая мужика: https://www.happyshrimp.ai/ Подход здесь отличается от Suno. Сначала большая ~8B модель планирует песню и ее длинную структуру, маленькая ~0.4B добивает музыкальные токены, а затем отдельный FullDiT на flow matching рендерит всё это в аудио, причем с контекстом всей песни, а не последовательно кусочками. Для гикоа есть технический отчет: https://arxiv.org/abs/2607.20253 На вход HappyShrimp принимает обычный текстовый промпт, lyrics и довольно подробные музыкальные инструкции: жанр, BPM, тональность, инструменты, тип вокала, структуру и настроение. Есть instrumental. Заявлены также reference audio, генерация по референсу и перенос музыкального стиля. Главная ставка - не просто сделать красивый 20-секундный кусок, а удерживать мелодию, аранжировку и развитие целой песни. В этом отличие от Суно. И это уже третий музыкальный проект от Alibaba. Рядом существует Qwen-Music с другим подходом - single-codebook tokenizer и Melody-CoT, обученный на заявленных 5+ млн часов музыки. А в Alibaba Cloud уже есть Fun-Music / fun-music-v1 с API для генерации песен и инструменталов. Еще одна интересная вещь: В день запуска Alibaba объявила стратегическое партнерство с Taihe Music Group, крупным китайским музыкальным холдингом. Они говорят о совместной AI-music платформе, работе с музыкантами и индустриальной экосистеме. Интересно, это справка-отмазка для Ворнеров? Пробовать: https://www.happyshrimp.ai/ Техотчет Lucky Dolphin: https://arxiv.org/abs/2607.20253 Qwen-Music: https://arxiv.org/abs/2607.11699 Fun-Music: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/fun-music/ Август просто развесёлый получаеццца. Думал отдохну в отпуске, типа август у всех тихий будет, время отпусков. Но все обезумели вместо этого. @cgevent

Подписчик в комментариях указал на важную проблему популярных алгоритмов оценки внутренней размерности облака точек, за что ему большое спасибо! Выяснилось, что при большой истинной размерности облака они дают систематически заниженную оценку этой размерности. При чем чем больше настоящая размерность, тем сильнее занижается оценка. Я решила проверить это и навайбкодила ноутбук, в котором генерируются облака точек, равномерно заполняющие n-мерные шары: https://colab.research.google.com/drive/1kIRin8sBBNQDFvruXWITU3i5kL7x7Zww?usp=sharing Краткие результаты: - При размерности такого шара 10 и количестве точек 2000, три алгоритма оценки размерности (PHD, TwoNN и MLE) дают что-то между 8.5 и 9, то есть занижают незначительно. А вот при размерности 100, PHD уже даёт оценку в 64, а TwoNN и MLE и вовсе около 50, то есть оценка занижена в целых два раза (см. рис. 1). - Увеличение количества точек в шаре может помочь подтянуть оценку к истинной, но, похоже, что для этого увеличивать их количество нужно экспоненциально с ростом размерности. Интересные выводы, и вообще даже странно, что раньше я не знала о таком явлении. Или знала, но забыла? 😅 Честно говоря, мозг от вайбкодинга уже совсем потек, так что ничего не могу сказать с уверенностью 😅 В любом случае, надеюсь, что эта инфа будет полезна всем, кто интересуется внутренней размерностью и т.д. P S В случае любых ошибок в ноутбуке - все претензии к Клоду 😍 #эксперимент #наука

Источник Как и ожидалось, РФ выбрал путь по "укрупнению рынка". Ну, потому что так Проще "управлять" в том числе и блокировками — гораздо проще отдать приказ нескольким десяткам операторов, где буквально сидит "прикомандированный сотрудник" от "второй службы", чем пытаться навязать поведение паре тысяч мелких живопырок. И для этого все и делается. Я знаю, что канал читают собственники мелких операторов. Я не знаю какой вам еще сигнал надо — речь идет только о том, что у вас отожмут бизнес бесплатно или продать его за копейки. Увы, но окно, когда можно что-то было сделать — закрылось. Тем более, что там уже:

Сейчас в России на топ-5 провайдеров приходится 70% абонентской базы ШПД в B2C-сегменте.

Оставшиеся 30% будут рассованы по карманам в течение пары последующих лет. Мне очень жаль, но коллеги (бывшие, чтоб не было там кривотолков и причин кого-то репрессировать в РФ по моим словам) из АМОР, Ростелесети и других региональных ассоциаций, но... когда приходили за мной — вы молчали. Когда приходили за свободными медиа — вы молчали. Когда придут за вами, то заступиться уже некому.

Speko – OpenRouter для голосового AI Вчера попался интересный проект, который как-то хотел сделать сам :) Ребята из стартапа YCombinator сделали один API, за которым 60+ голосовых моделей, и роутер, который сам выбирает лучшую под язык и задачу. Что внутри: – 61 модель и 10 языков в бенчмарке; на платформе 16 STT, 16 LLM и 17 TTS. Русского в бенчмарках нет, есть европейские и индийские (сразу видно, откуда фаундеры), но можно самому потестить все модели (в списках есть все сотня языков) – говорите «оптимизируй под точность / задержку / цену», указываете язык и регион – роутер сам подбирает модель и в ответе честно пишет, кого позвал – 1 ключ, API совместим с OpenAI, из коробки заводится в LiveKit и Pipecat, есть TS, Python и MCP – тарифы: +5% к прайсу провайдера за роутинг либо $0.09/мин all-in за весь стек STT+LLM+TTS. На старте дают $100 кредитов, то есть можно обпробоваться по полной и потом если что уйти к исходным провайдерам – сам шлюз выложен в опенсорс под MIT – можно поднять у себя Но самое конечно интересное - поковыряться в бенчмарках :) https://benchmarks.speko.ai/ Пишут, что на 9 языках чтобы быть в топе надо использовать 4 разные модели (согласен с этим, аналогично было для перевода текстов у intento). Надергал вам скриншотов оттуда, куча данных для сравнения. Практически везде лучшие результаты не у популярных моделей, а у например qwen ASR или inworld, так что сравнивайте обязательно. Ещё пара фактов оттуда же: 95% продовых голосовых систем до сих пор каскадные (STT → LLM → TTS), а не end-to-end. Ну собственно поэтому они и делают сравнение 3 разных подсистем, а не end2end (за что им прилетело кстати на hackernews). Еще из прикольного - сравнение в реальном времени или на файлах. Вот например можете проверить всех провайдеров, которые заявляют русский - https://benchmarks.speko.ai/compare/stt?lang=ru&scenario=ru-support Советую! Будут крайне неожиданные результаты чаще всего :) Короче, очень понравился сайт. Прям кладезь инфы и тестов про голосовые модели. https://speko.ai