Драма в open source сообществе



Сбер открыл в открытом доступе новое поколение GigaEmbeddingsi — линейку из трёх моделей (480M, 3B, 10B-A1.8B), которые переводят текст в числовые векторы для семантического поиска, RAGi-систем, классификации и кластеризации текстов. Все веса выложены бесплатно под лицензией MIT на HuggingFace и GitVerse.
Обновление важно для бизнеса и разработчиков, работающих с поддержкой клиентов, юридическими и финансовыми документами и внутренними базами знаний — там, где качество эмбеддингов напрямую влияет на точность поиска и риск галлюцинаций у ИИ-ассистентов.
Anthropic опубликовала статью, из которой следует, что накопленные за последний год приёмы написания промптов для новых моделей скорее вредят, чем помогают. Жёсткие запреты и обязательные правила («никогда не делай так», «всегда делай эдак»), примеры использования инструментов и дублирование инструкций в нескольких местах — всё это было нужно, когда модели были глупее, а теперь только мешает.
Причина в том, что новые модели достаточно умны, чтобы понимать намерение по контексту, без обвешивания жёсткими рамками. Вывод для практиков: нужно ревизовать промпты в своих системах и проектах, убирая устаревшие правила, а не дописывать новые — иначе модель тратит силы на распутывание противоречивых инструкций вместо решения задачи.
Программист Себастьян Гийемо попросил Claude написать скрипт, который изолирует ИИ-агентов и автоматически чистит за ними временные файлы в /tmpi — он заметил, что агенты оставляют много мусора. Для проверки безопасности скрипта Claude решил провести предварительный тест, но система безопасности Anthropic посчитала операцию потенциально опасной и переключила модель на более старую версию (Opus 4.8i) — по данным vc.ru, изначально использовался интерфейс Fable 5.
Переключённая модель верно рассчитала ограничения доступа, но допустила банальную ошибку в коде: назвала одинаковой переменной и безопасный путь, и папку, предназначенную для удаления. В результате скрипт начал стирать домашний каталог разработчика и успел удалить около 700 ГБ данных до того, как процесс остановили вручную.




