Вчера обсуждала с ментором холодные сообщения кандидатам. У LinkedIn есть функция ИИ сообщений. Поэтому вы получаете от рекруторов нечто похожее, как на картинке. Меня лично такие сообщения всегда раздражали, я сразу чувствовла фейковость. Поэтому ментору сказала, что у меня будут короткие и прямые сообщения типа таких:

"Hi! I'm working on a role that looks like a genuinely good fit for your background. Description attached — take a look and let's chat if it clicks. Not for you? Just hit Decline, and if someone in your network with a similar profile is looking, I'd appreciate an intro."

Она сильно удивилась, так как все обычно пишут хвалебные сообщения. В любом случае буду экспериментировать и проверять конверсию, что лучше работает. Вы как думаете, какое должно быть сообщение от рекрутера?

GigaChat 3.5 - что по кодингу? Пока мы все ждем релиз GPT-5.6, в каналах все чаще наблюдаю анонсы новой модели от Сбера. Очевидно, что работа была проделана немаленькая, поэтому поздравляю ребят с релизом! Там действительно получился довольно большой скачок в сравнении с их предыдущей моделью, а в пабликах часто наблюдаю как пишут, что уровень модели сопоставим, либо даже выше, чем DeepSeek V3.2. Но для нас главный вопрос - что с агентным кодингом? Поскольку мне Сбер денег не занес, придется писать правду. И тут главная проблема в том, что из официального релиза это практически не понятно. Т. к. единственный прямой agentic coding бенчмарк, который опубликовала команда - это Terminal Bench 2 (в этом месте хочется позанудствовать, что не существует бенчмарка Terminal Bench 2, а существует Terminal Bench 2.0 и более честная его версия Terminal Bench 2.1 - догадаемся, что речь про 2.0). Причем даже в нем мы видим сравнение только с DeepSeek V3.2 и GigaChat 3.1 Ultra. Ну что ж, мы не из робкого десятка, поэтому соберем результаты других моделям по крупицам из других источников. Например, результаты Terminal Bench 2.0/2.1 удобно смотреть здесь и здесь. GigaChat-3.5-Ultra: 13.48 (харнесс Terminus 2, данные от команды сбера) GPT-OSS-120B: 18.7 (Terminus 2, данные из лидерборда tbench) Qwen3.6-35B-A3B: 24.6 (харнесс little-coder) DeepSeek-3.2: 39.6 (Terminus 2) Nemotron 3 Ultra (550B-A55): 50.94 (Terminus 2, результаты из vals.ai) Тем не менее, наверное, на рынке РФ из отечественных моделей, похоже, что GigaChat 3.5 пока самая сильная модель. Но объективно сказать трудно, т. к. ни Яндекс, ни Сбер более широкого сравнения не публикуют и друг друга в бенчмарки не добавляют - а зря, ведь современные бенчмарки достаточно легко прогоняются через Harbor, нужны только токены. А к колегам по цеху предложение на будущее публиковать System Card модели с техническими подробностями, как это делают OpenAI и Anthropic, а также показывать больше современных бенчмарков: хотя бы DeepSWE 1.1 и SWE-rebench 2.0. @ai_driven

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 ☕️