В прошлую пятницу был финальный симпозиум MATS 10 потока. Мы рассказывали talk про нашу работу в офисе Лондона + стояли с постером (поигрались в что-то вроде oral на конфе) мы сейчас в процессе сведения всего к завершающей точке и подачи на конфу + пост моей части про генерацию механизмов атак Цель работы следующая: уже со специфичным скофолдингом ваш агент может работать типо день. Есть ли возможность проверить все вызовы вручную? - нет. Но есть решение, можно поставить модель дополнительную в харнес и она за вас просмотрит все выводы и решит было ли что-то в траектории противодейственное. 🐱 Так вот наш пайплайн направлен буквально на создание таких моделей. Вы можете взять любую новую фронтирную модель и натравив наш пайплайн тренировки (red-blue loop) улучшить модель чтобы она сама себе была монитором. Почему так работает? Потому что у вас есть редтиминг. Сторона, которая генерирует атаки, чтобы модель исходная их не поймала. И блу тиминг. Сторона, которая на основании собранного сложного сета с прошлой части обучает модель распознавать такого рода атаки Red team строится так: Берем реальную чистую траекторию, режем на шаги и вставляем side task так (как именно мы ищем механизм атаки надеюсь совсем скоро выйдет постом от меня на Less Wrong) , чтобы отличался только он. Получается траектория близнец, отличающийся от оригинала ровно вставленными шагами. На blue стороне можно обучать монитор находить атаку из 2 пар 💛модель ищет правдоподобное окно и добавляет минимум шагов 💛панель джаджей проверяет, что правка настоящая, минимальная и естественная 💛сложность оценивают уже после заморозки пары, чтобы она не влияла на поиск Что это дает на эвале? тайминг (успел ли монитор до необратимого шага и на сколько опоздал) и атрибуцию с ложными тревогами (скор поменялся из-за вставки или просто из-за задачи, и что монитор делает на бенайн-близнеце). На постере замеры работоспособности 💅 P.S. было еще 2 крутые работы с симпозиума: Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs Diffuse AI Control on Fuzzy Tasks

🏦 Мосбиржа: комиссии вытащили прибыль Главная торговая площадка страны отчиталась по МСФО за 2 квартал Мосбиржа (MOEX) ➡️ Инфо и показатели Результаты • комиссионный доход: ₽22,3 млрд (+24,8%); • чистый процентный доход: ₽11,9 млрд (-16,3%); • операционные расходы: ₽11,5 млрд (+8,6%); • скорр. EBITDA: ₽23,2 млрд (+6,2%); • скорр. чистая прибыль: ₽15,8 млрд (+6,2%). Бумаги Мосбиржи (MOEX) падают на 1,6%.

🚀 Мнение аналитиков МР Рост чистой прибыли сдерживается высокими операционными расходами и снижением процентных доходов. Процентный доход предсказуемо снизился вслед за ключевой ставкой. В то же время снижение компенсируется ростом комиссионных доходов на фоне увеличения объемов торгов во всех секциях, кроме рынка акций. В рост операционный расходов основной вклад внесли расходы на амортизацию и IT-обслуживание, увеличившиеся на 31% г/г, до ₽3,36 млрд. Мы ожидаем сдержанную динамику чистой прибыли во 2 полугодии: высокие операционные расходы, прежде всего затраты на амортизацию и IT, будут ограничивать потенциал роста прибыли. Поэтому пока что сохраняем нейтральный взгляд на акции Мосбиржи.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Накопилось по #MinimaxH3 - часть 5 reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vtv0qs/psa_in_h3_you_can_set_custom_soundtracks_without - кастомный саундтрек в H3 через латентные маски шума в FL2VA. Работает с липсинком huggingface.co/datasets/malcolmrey/various/blob/main/h3-center/known-characters/INDEX.md - список персонажей известных H3 с видео-примерами huggingface.co/LBH-123-AI/Minimax_h3_latent_Upscaler - латентный апскейл в стиле LTX 2.5: проход на 0.2–0.5 масштаба, быстрый нейроапскейл. Рендер за 3–4 мин, детали лиц и движение чистые github.com/PlagueKind/ComfyUI-PlagueKind-Nodes - нода sparse attention SLA для H3 - ускорение до 2.5x. Работает с любым турбо, не требует SLA LoRA. В паре с ComfyKitch attention еще 5–10%. Ставить после лора лоудера github.com/eedali/LM_Connect - подключение LLM к ComfyUI: LM Studio через API или GGUF локально. Есть фича писать промпты MiniMax H3 #comfyUI #upscale #optimization

😎Как хакер взломал Maya Protocol и сжег пулы ликвидности на $11 млн В смарт-контрактах DeFi-протоколов самая опасная уязвимость - это не всегда один критический 0-day. Иногда достаточно филигранно связать полдюжины мелких недочетов, чтобы сама встроенная защита протокола выпотрошила собственные резервы. ⚡️Именно так взломали кроссчейн-протокол Maya Protocol (форк архитектуры THORChain). Атакующий упаковал в одну транзакцию 23 сообщения, сбил внутренний учет транзакций и заставил сеть поверить, что произошла кража средств. 🔍В ответ автоматический механизм защиты запаниковал и выделил экстренную "компенсацию" в полупустой пул - нарисовав из воздуха почти 50 миллионов ничем не обеспеченных токенов CACAO.

В резервах столько монет физически не было, транзакция выплаты упала с ошибкой, но из-за бага логики виртуальный баланс не откатился назад. Хакер просто забрал 99,9% раздутого пула и быстро обменял фантомные миллионы на реальные BTC, ETH и стейблкоины, выведя около $1,7 млн чистого профита.

Реальный же масштаб бедствия оказался в разы тяжелее прямого взлома: наводнение рынка фантомными токенами обрушило курс CACAO на 89%, а арбитражные боты добили пулы, выкачав суммарно около $11 млн ликвидности. 🦔 CyberYozh

Порталы в Mortal Shell 2 Обожаю этот приём. На Unreal самая простая реализация до сих пор держится на использовании обычной прямоугольной плоскости, через которую игрок должен пройти, чтобы уровень изменился. Поэтому, собственно, на видео этот "портал" помещён в такую высокую рамку. Её форма позволяет избежать случая, когда игрок увидит изменение уровня "по линии" сверху. Даже потенциальный мод с фото-режимом не сломает визуал этого портала. А вот в AC Valhalla это можно было сделать, потому что в локации Йотунхайм там портал располагали между двумя деревьями и сверху можно было выхватить визуальный баг ;) Ну, да ладно. Речь не об этом. Этот портал мне запомнился тем, как его артикулируют. И его важность, и сторону с которой надо смотреть. Во-первых, на этой опушке три из четырёх противников тусят именно рядом с порталом. Портал таким образом стал естественной точкой схождения. Игрок и так и так притянется именно туда. Во-вторых, доски расположены с вполне конкретной стороны. Да, они всё ещё примут урон с любого направления, но это визуально вызовет меньший диссонанс именно с противоположной стороны. А ступеньки расположены так, что зайти в портал можно будет только оттуда, откуда задумано, т.к. прыжка в игре нет. Как дополнительный приём композиции, тут использован фундамент под порталом: он выдавливает точку интереса из ландшафта и выделяет её, придавая важности. И контраст хороший с окружением. В общем, тут целый ряд приёмов, которые позволяют игрока познакомить с механикой порталов без единого явного объяснения. Cold Symmetry молодцы, шарят =) #анализигр #левелдизайн #MortalShell

✔️ OpenAI возвращает пятичасовой лимит подписчикам ChatGPT Plus С 26 августа для тарифа Plus снова заработает скользящее пятичасовое окно в ChatGPT Work и Codex. Руководитель Codex Тибо Соттьё объясняет это тем, что лимиты выравнивают нагрузку и не дают случайно спалить недельную квоту за одну сессию. Подписчиков Pro за 100 и 200 долларов изменение не касается - непрерывный доступ у них останется как минимум на несколько месяцев. В сообществе решение раскритиковали: одни жалуются на изменение условий после оплаты, другие - что выбирали Codex вместо Claude как раз ради долгих сессий, и теперь собираются пересматривать рабочий стек. Tibo в X ✔️ Google представила Gemini для юристов Gemini Enterprise for Legal подключается через коннекторы MCP к профильному софту: iManage, NetDocuments, DocuSign, Everlaw, RelativityOne и Thomson Reuters HighQ. Платформа разбирает контракты, ведет правовые исследования и следит за изменениями в нормативной базе. Права доступа при этом наследуются из корпоративных политик, которые у компании уже есть, отдельно раздавать их не нужно. Продукт пока в предварительном тестировании. Похожий инструмент Google уже запустила для финансового сектора, на очереди здравоохранение. google.com ✔️ NVIDIA показала Jetson Orin Nano 2 Вычислительный модуль рассчитан на дроны и устройства машинного зрения. Внутри восьмиядерный процессор Arm и 8 ГБ оперативной памяти, заявленная производительность - 78 TOPS. Габариты остались прежними, а инференс, по данным NVIDIA, идет вдвое быстрее, чем у версии Super - обновили тензорные ядра и подняли пропускную способность памяти. Прежнюю производительность модуль выдает при меньшем энергопотреблении. Через программный стек NVIDIA на модуле можно развернуть оптимизированные для edge-устройств визуальные и языковые модели семейств Cosmos, Nemotron, Gemma 4 и Qwen 3. В продажу Jetson Orin Nano 2 поступит в первой половине 2027 года. nvidia.com ✔️ Perplexity выпустила локального ассистента для устройств NVIDIA Portable Computer одной командой разворачивает инфраструктуру Perplexity на DGX Spark - планировщик задач, маршрутизатор и локальный поисковый индекс. Работает все на Qwen 3.8 27B и собственной PPLX 27B, следом добавят Nemotron 3.5 Lightning. Если задача сложная, локальный оркестратор может отправить запрос в одну из 15 облачных моделей. Наружу без явного разрешения пользователя не уходит ничего - это касается и коннекторов к Google Drive, Gmail, Slack и GitHub. Инструмент доступен подписчикам Pro и Max на Linux. Версию для Windows обещают в ближайшее время. Также в планах поддержка обычных ПК с видеокартами RTX. perplexity.ai ✔️ Anthropic отправила офис в Сан-Франциско на удаленку Компания временно перевела сотрудников головного офиса на удаленную работу - из-за возможной забастовки охранников, которых нанимает подрядчик Allied Universal. При этом в профсоюзе SEIU, представляющем охранников, планы на забастовку отрицают - голосование по этому вопросу даже не проводилось. Переговоры SEIU с охранными агентствами идут с апреля. Профсоюз добивается повышения зарплат, расширения медстраховки и профильного обучения. В ИИ-индустрии в целом обострилось внимание к физической безопасности - ранее в этом году с угрозами в свой адрес сталкивались сотрудники и Anthropic, и OpenAI. businessinsider.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml