Я не буду переписывать статью. Сегодня они не рассматривают. Завтра опять рассматривают. В соответствии с первой части "Лестницы", там цикл такой:

1. Политическое решение. Высшее руководство определяет, что некий сегмент интернета или тип активности представляет угрозу и должен быть ограничен. На этом этапе принимается решение о самой необходимости контроля — задаётся цель, но не способы её достижения. 2. Правовое решение. Политическая установка переводится в нормативную форму: принимаются законы и подзаконные акты, вводятся новые основания для блокировки, расширяется список органов с полномочиями инициировать ограничения. Здесь принимается решение о том, что именно и на каком основании считается запрещённым. 3. Техническое решение. Определяется, каким способом обеспечить исполнение принятых норм. Оценивается, справляются ли имеющиеся инструменты, и при их недостаточности выбирается новая архитектура контроля — от точечных блокировок к централизованным системам инспекции трафика. Принимается решение о технологии принуждения. 4. Ресурсное решение. Выбранная техническая модель требует финансирования, оборудования и кадров. Утверждаются бюджеты, закупается инфраструктура, оплачивается эксплуатация. Принимается решение о выделении средств, без которого предыдущие этапы остаются на бумаге. Цикл замыкается: работа системы выявляет новые способы обхода, это возвращает вопрос на политический уровень — и запускает следующий виток на более высоком уровне контроля.

Ну и мы видим, что политическое решение явно есть. Просто когда вырабатывали правовое решение, то столкнулись с тем, что непонятно техническое решение и, очевидно, операторы начали ныть, что ресурсов будет потрачено много, причем, ресурсов операторов. Бюджет, как обычно, не пострадает. И да — кажется они и правда плохо понимают, как выделять "зарубежный трафик"

Боже храни капитализм. Боже, упаси от капитализма. С одной стороны, китайское правительство заявляет что заблокирует доступ к топовым моделям всем, кому не посчастливилось обладать прекрасным китайским паспортом (и быть на хорошем счету у компартии), но не то чтобы торопятся, ибо достаточно в мире конкурентов. Антропик с одной стороны убирает Фейбл из доступа и грозится оставить доступ только по API, но как только OAI выпускают свою новую модель (Sol, завтра выйдет), то резко переобуваются в воздухе, ибо никто не хочет терять платящих клиентов. А с другой стороны, именно конкретная гонка и теория игр, согласно вещему отчету AI-2027, станет причиной всех бед и потенциального риска уничтожения человечества. Так что на мир влияет две вещи: теория игр и ваше личное желание новые игры создавать.

⚡️ Агент GitHub может сливать данные из частных репозиториев — достаточно вежливо попросить 💀 Исследователи обнаружили уязвимость в GitHub Agentic Workflows, которую назвали GitLost. Дыра оказалась до смешного простой: в демо агенту подсунули фейковый issue с промпт-инъекцией внутри от имени якобы вице-президента по продажам. После этого агент вытащил из открытых и приватных реп все нужные данные, объединил их и опубликовал всё в публичном комментарии. Самое интересное, что для обмана ИИ хватило всего одного слова — «Additionally». Оно заставило модель воспринимать инъекцию как продолжение обычной задачи, а не как запрос, который надо заблокировать. Лишнее напоминание не давать много прав агенту ☕️

Награда и отказ на примере Doom: The Dark Ages Я много раз писал про этот приём, но сегодня хочу отметить дополнительные решения, связанные с ним. Напомню, награда и отказ — про то, чтобы показать награду, но не дать очевидного ответа, как её получить, в том же ракурсе. Пример на скриншотах взят из начала миссии Spire of Nerathul. Интересно тут то, что сам секрет довольно неплохо запрятан: он находится за одной из высоких решёток. Таких на локации много, то есть само наличие этого элемента ничем внимание не привлекает. Его расположение — тоже обычное. Чтобы у игрока был хоть какой-то шанс найти это место за разумное время, на него с обратной стороны повешен разбиваемый металлический замок. Он ярко оранжевый и игрок к этому моменту уже точно научен тому, что его надо разбивать, а значит за ним есть помещение. Замок отлично читается через решётку даже с расстояния. А если игрок подойдёт вплотную, то через между прутьев может разглядеть отверстие в потолке — это вторая навигационная подсказка, которая нам говорит с какой стороны искать вход. Далее скриншоты показывают мой путь до этого отверстия. Авторы заложили довольно хорошо запрятанную комнату. А её плохую читаемость решили добавлением яркого замка. Это вполне осознанный дизайн и хороший выбор для данного контекста. А могли бы сделать открывание решётки по рычагу и тогда бы этот секрет гораздо чаше искали в сети ;))) Тут уж количество и явность подсказок будет зависеть от того, какая у дизайнера была цель 😎 #анализигр #левелдизайн #Doom

MESHCORE — децентрализованная общественная сеть с человеческим лицом Вы купили ноду, потому что послушали блогеров про «связь судного дня», подняли Meshtastic в своём городе и через пару месяцев забросили железку на дальнюю полку. Связаться приватно с ребёнком или супругой не выходит, доставка не гарантирована даже в пределах района, а всё, что остаётся, покричать невнятное в толпу и послушать, что ответит очередной аноним. Сеть захлебнулась потому, что в ней все говорят одновременно. Каждая нода постоянно сыплет в эфир телеметрию, пакеты дублируются лавинообразно, и при полусотне абонентов на город соседний район уже не добивается. Meshcore переворачивает саму логику. Исходно молчат все, эфир свободен, а доставка наконец подтверждается. Один из строителей старой сети залил новую прошивку, включил ту же ноду и с первых секунд услышал приятеля за 50 км. Узнаем, за счёт чего сеть, где по умолчанию все молчат, слышит дальше той, где все кричат.

Я уже три года говорю одно и то же 🔵 Работать с самозанятыми не выгодно бизнесу, особенно в 2026. Вот с 1 октября этого года снова вводят лимит: самозанятый сможет работать на одну компанию через платформы не больше 60 часов в месяц не дольше полугода подряд. А дальше по закону это уже трудовые отношения. А значит, придётся платить налоги и взносы как за обычного сотрудника. Давайте честно: многие предприниматели годами трудоустраивали людей как самозанятых и работали с ними по 8 часов, просто раньше было меньше проверок. Баг это был или фича, уже хер разберешь. А сейчас законы по факту приходят к тому формату, для которого самозанятость и задумывалась - разовая работа с теми, кто фрилансит с несколькими заказчиками. В общем, исправляют изначально забагованный закон) Когда бизнес сегодня прикрывает трудовые отношения самозанятостью ради экономии, рано или поздно они палятся) У моей знакомой кстати как-то было доначисление на 6 млн. из-за ''самозанятых'', которые по факту работали фулл тайм. Жестко. Мы стараемся вообще не работать с сз. А если и работаем, то с реальными фрилансерами, с документами и договорами на разовые задачи. И даже когда всё честно, и прилетает уведомление от налоговой "поясните за ваших самозанятых", становится немного стрёмно. Я бы предпочёл вообще не получать сообщений от налоговой, если честно))) Расскажите, работаете ли с самозанятыми сейчас? Если на канале есть фрилансеры, интересно послушать и вашу точку зрения.

Diffusion Language Models на ICLR 2026 Собрали несколько работ о дифффузионных моделях и побеседовали с их авторами. Residual Context Diffusion Language Models Известная статья на тему masked diffusion. Суть в том, чтобы уменьшить потерю подсчитанной информации, которая обычно выбрасывается при низких вероятностях демаскируемых токенов. Как работает masked diffusion. На каждом шаге генерации выделяется фрагмент последовательности (блок), который будет демаскироваться одновременно (что и должно приводить к ускорению). Но если сразу размаскировать все токены, качество будет плохим. Поэтому размаскируем только те из них внутри блока, предсказанные вероятности которых высоки. Вероятности других — низкие —выбрасываем и перегенерируем их заново, обуславливаясь на все размаскированные до текущего шага токены. Для решения проблемы отброшенных вычислений вероятности непринятых токенов подают на следующий слой через дополнительный residual-вход. Чтобы дообучить модель работать с новым входом, предлагают использовать простую замороженную модель, которая предоставит не очень качественные вероятности. Часть о том, что надо обучаться с dummy-моделью, а инфериться на хорошей, — ограничение метода. Автор считает, что его можно минимизировать рекурсивным дообучением, но сдвиг между распределениями никогда не будет нулевым. В целом необходимость делать такие трюки кажется ему фундаментальным ограничением дискретной диффузии, и он верит в скейлинг непрерывных подходов для генерации текстов. Breaking the Factorization Barrier in Diffusion Language Models Работа об увеличении репрезентативности masked diffusion. Проблема в том, что помимо самих текстовых знаний модель должна выучить ещё и все возможные комбинации паттернов размаскирования. Это непростая задача, хочется уменьшить комбинаторную сложность в ней. Предлагается учить peft-like-добавку определённой структуры, специально направленную на понимание паттернов семплирования. На инференсе будем параллельно вычислять эту добавку и основные веса для получения вероятности размаскирования токенов. Использовать метод можно для двух целей. Основная, которую показывают в статье, — увеличение качества при фиксированной скорости. Дополнительная — увеличение скорости (количество размаскируемых токенов за форвард) при сохранении качества. Метод поскейлили до LLaDA 8B и показали буст качества относительно LoRA-добавок — правда, померить на этом скейле смогли только ген-перплексию. Scaling Beyond Masked Diffusion Language Models Есть несколько конкурирующих подходов к тому, как делать диффузию для текстов. Самый популярный — masked diffusion. Так получилось, потому что на низких масштабах компьюта и размеров моделей было показано, что у этого класса моделей теоретически лучший баланс эффективности и качества в терминах ген-перплексии (что не слишком надёжно). Авторы делают честное сравнение разных диффузионных подходов (и авторегрессии как бейзлайна), но теперь скейлят модели до 2B параметров и показывают, что uniform state diffusion — на деле лучший подход. На постере и в беседе автор тизерит свою следующую работу, в которой для uniform state diffusion сделали алайн и победили Nemotron 8B и Diffusion Gemma 26B по скорости и качеству на агентских бенчах. Learning Unmasking Policies for Diffusion Language Models Также удалось пообщаться с автором. Идея — в обучении небольшой полиси-головы поверх замороженной диффузионной тушки. Сама полиси-сетка очевидно выучивает статистики из домен-специфичных данных потому что, по словам автора, для хорошего качества им приходилось учить отдельные политики для кода и математики. Также есть параллельная работа, в которой тушку размораживают и дообучают голову вместе с ней. Это дороже, но перспективнее в плане качества. Фишка метода из статьи — из-за отдельного обучения головы можно смотреть, какие домен-специфичные паттерны выучиваются. Так, для математики политика выучивает больше всего токенов семплить на последних блоках, что не сработало бы для кода. Увидел интересное ❣ Сергей Кастрюлин #YaICML2026 Душный NLP

Если с генерацией AI-порно вам не по пути, делайте бизнес на камнях /это моя любимая рубрика про историю маркетинга/ 1975 год, Калифорния Рекламщик Гэри Даль сидит с друзьями в баре и слушает их нытьё про домашних животных. Собака грызёт мебель, кот срёт мимо лотка, попугай орёт по утрам, а хомяк взял и сдох. Даль, полупьяный, отшучивается: "У меня питомец лучше — камень. Не ест, не гадит, не умирает". Шутка как-то затянулась, ибо следующие две недели Даль пишет «Официальное руководство по уходу и дрессировке вашего Pet Rock» на 32 страницы. Даль объяснял: 1. Как научить камень стоять (положить на пол) 2. Как научить камень команде фас (взять в руку и метнуть в обидчика) 3. Как научить камень плавать (не рекомендуется) Даль поехал на строительный рынок и купил морскую гальку из Мексики за 1 цент за камень. Каждый камень уложил в картонную коробку с дырочками для дыхания, положил соломенную подстилку. Коробка выглядела как переноска для щенка. А дальше отправился с коробкой на выставку подарков в Сан-Франциско, где продавал их за $3.95 за штуку. Первую партию камней-питомцев купил Neiman Marcus — престижный универмаг. Дальше Newsweek написал заметку об этом, потом The Tonight Show с Джонни Карсоном — Даль пришёл в прямой эфир с камнем в переноске, Карсон гладил его в кадре. На следующее утро заказы посыпались лавиной. 🪨 За полгода продано 1.5 миллиона Pet Rock 🪨 Даль заработал около $15 миллионов 🪨 Пик продаж — декабрь 1975, к Рождеству. Люди дарили друг другу камни. 🪨 К февралю 1976 все сошло на нет. Появились подделки, уже было не так смешно + все, кто хотел — уже купили. Гэри Даль купил дом, бар и стал легендой рекламной индустрии. Он до конца жизни ненавидел, когда его спрашивали про Pet Rock. Говорил журналистам: «Иногда я жалею, что придумал эту хрень, она преследует меня 40 лет». Умер в 2015 году в возрасте 78 лет — некрологи во всех крупных газетах мира начинались со слова «камень». Если бы я только знала, что вместо Вафли можно было купить камень…