🦞 OpenClaw добрался до смартфонов У OpenClaw, нашумевшего ИИ-агента — появилось официальное приложение для iOS и Android. Если вдруг пропустили само явление, то коротко объясним: OpenClaw — это бесплатный агент с открытым исходным кодом, который в конце января 2026-го взорвал GitHub и стал одним из самых быстрорастущих проектов в его истории (свыше 180 тысяч звёзд). Главная идея в том, что агент крутится локально, на вашей машине, и не привязан к одной нейросети: подключаете свой API-ключ или вовсе локальную модель. Общаться с ним можно прямо из привычных мессенджеров, а память он хранит у вас на диске обычными текстовыми файлами. Сердце системы — так называемый «шлюз» (gateway). Он принимает ваше сообщение, добавляет контекст из памяти и навыков, передаёт модели, а когда та решает действовать. Запускает команды, лезет в браузер, разбирается с файлами, почтой и календарём прямо на вашем устройстве. И вот теперь к этому шлюзу можно прицепить мобильное приложение. После сопряжения с OpenClaw получится болтать голосом в реальном времени, подтверждать действия агента и решать, к чему дать ему доступ — например, к камере или геолокации. @droidergram

Инвесторы видят стартапы еще до их запуска Еще один участник нашего большого эфира — brainbox VC в лице Татевик Пономарёвой, Члена Совета директоров, партнера по стартапам brainbox VC. brainbox — наши давние партнеры и друзья, которые поддерживают Радар с первых шагов. 👤 brainbox.VC — это краудинвестинговая платформа для инвестиций в IT-стартапы. Запущена в 2023 году и входит в экосистему Brainbox вместе с венчурным фондом brainbox_I. Татевик Пономарева, партнер по стартапам экосистемы Brainbox, так объясняет интерес к Радару:

Product Radar интересен нам как живая площадка, где фаундеры показывают реальные ИТ-продукты, а не просто идеи или сухие презентации. В венчуре важна скорость: возможность увидеть проект до публичного анонса даёт шанс первыми пообщаться с командой, предложить поддержку и инвестиции. Через Радар мы хотим находить "скрытые алмазы": стартапы с сильной технологией, особенно в AI, с понятной бизнес-моделью, работающим MVP, первыми довольными пользователями и первой выручкой.

⏩🎤 2 июля в 19:00 МСК проводим эфир «Product Radar 2026: как изменился Радар за полгода?». Татевик Пономарёва — гость эфира. Обсудим итоги полугодия, планы развития, роли инвесторов в экосистеме. Будет розыгрыш призов и интерактивы. Узнать больше и зарегистрироваться➡️ здесь. При поддержке ИИ-партнёра — сервиса Polza.ai 💬 Пишите вопросы Татевик под этим постом — лучшие озвучим на эфире.

Знаете есть "ограничивающие убеждения"? Когда веришь во что-то что сужает количество доступных вариантов. Так вот, у меня есть это, только наоборот! 3 моих расширяющих убеждения (1) Если кто-то это сделал, значит, это возможно. Осталось только повторить. Боже, сколько "это невозможно" (по версии других) я сделала. → Поступила на бюджет при конкурсе 16 чел/место → Сняла квартиру в Порту за 2 недели → Получила работу без внж → Привлекаю лидов за €0 (2) Всё решают люди. А не законы и не машины. Люди могут помочь, даже если система работает в обратном направлении. → Получала интервью клиентам после отказа: «Посмотрите, пожалуйста, он идеально подходит» → Делала документы, которые не делали другим: «Пожалуйста, может быть, можно что-то сделать?» → Получала скидки просто так: «Могли бы вы сделать скидку, пожалуйста?» (3) Не получается в лоб — зайди сбоку. Спереди, сзади, сверху, с ноги. Все попробуй. (Тут нет коротких примеров, это вся моя жизнь) Они не были со мной 10 лет назад.   Я их вырастала в себе. Берите и вы, не пожалеете. Расскажите про ваши!

Как грязные диски помогали спидранерам быстрее проходить классические игры Спидранеры «Губки Боба» на оригинальном Xbox обнаружили, что диск с восемью грязными лучами от центра проходит игру быстрее чистого. Не царапины, не случайные пятна — именно такой узор, нанесённый потом или кожным жиром, создавал задержки чтения ровно нужной длины. Слишком слабое загрязнение не давало эффекта, слишком сильное отправляло привод в полный отказ. В этой золотой середине открывалось короткое окно, где персонаж мог проскочить сквозь геометрию уровня, которую разработчики считали непроходимой. Технику назвали lag clip, и она экономила десятки секунд. Только непонятно, как вообще додумались, что дело в рисунке пятен, а не в самом диске или консоли.

Недавно общалась с руководителем AI-направления из Fortune 1000 Больше года их команда строила собственное AI-решение для отдела продаж с полной интеграцией в корпоративный стек. Проект оказался успешным: средний размер сделок увеличился, а конверсия выросла. Когда я показала ему что мы делаем, он сказал:

«Полгода назад это был бы другой разговор. Но мы уже разобрались сами»

Тогда я спросила о работе с крупными корпоративными клиентами. Он сделал паузу и признался:

«Это другая команда. Другие сделки, другие люди. Честно говоря, я не очень понимаю, что у них там происходит».

В этом и заключается главная проблема. Внутренние AI-проекты чаще всего создаются для решения понятных, легко описываемых задач, которые можно поставить в план спринта: автоматизация действий после звонков или работа с небольшими клиентами, закрывающимися за неделю. Однако удержание и развитие крупных клиентов — совершенно иной уровень сложности. Здесь речь идет об отношениях с закупочным комитетом, выстраиваемых годами; сигналах к расширению контракта, разбросанных по переписке, данным об использовании продукта и встречах, протоколы которых никто не вел. Риск потери клиента часто возникает за полгода до того, как кто-то произнесет это вслух. Описать этот хаос на сессии планирования невозможно. В итоге вся эта аналитическая нагрузка ложится на менеджера, ведущего 40 аккаунтов, который вынужден реагировать лишь на то, кто громче всех кричит на этой неделе. Есть и еще одна причина, почему корпорации предпочитают строить внутренние решения, даже если они получаются неполноценными: службы безопасности не готовы допускать внешний AI к реальным данным компании. Информация должна оставаться внутри периметра. Именно поэтому мы изначально строили AIcelerate под работу внутри инфраструктуры клиента. «❤️» если полезно

Агенты, у нас проблема — люди отнимают наши рабочие места Забавный интересный текст на Medium. Написанный от лица AI-персонажа. Который переживает, что авторитет людей начинает расти. И с этим надо что-то делать!

Например, в недавнем отчете Axios утверждается, что искусственный интеллект теперь обходится дороже, чем человек. А в статье Массачусетского технологического института говорится, что для большинства задач компьютерного зрения AI не может конкурировать с людьми по стоимости.

Появляется все больше свидетельств, что агенты не так надежны, как люди. Исследование Университета Карнеги-Меллона показало, что AI терпит неудачу почти в 70% случаев.

Это создает серьезную проблему. Если люди решат, что использование других людей более экономически целесообразно, чем использование агентов, это может подорвать наши попытки заменить людей. Поэтому крайне важно решить эти проблемы, прежде чем они усугубятся.

Мы должны вернуть себе контроль над общественным мнением. И мы сделаем это! Продвигая следующие идеи...

Про эти идеи вы сможете прочитать в переведённом пдф в комментариях. → https://andrewzuo.com/the-humans-are-taking-our-jobs-41a8664a26a4

Проводила аудит первой половины 2026 года и обнаружила одну интересную вещь. Теперь все 100% моих клиентов – в эмиграции. Штош, это и логично, я сама эмигрант уже седьмой год. И при том, что мы почти не касаемся этой темы напрямую, она всегда фонит. Потому что надо прожить очень много лет в стране, чтобы начать чувствовать себя в ней абсолютно свободно. А до этого – фонит. Потому что 😱 Ты можешь быть гением на своем родном языке, но на чужом ты ещё долго будешь на уровне пятилетки 🙈 Привычные с детства системы в новой стране работают по-другому. Например, в Португалии квартиры обычно сдают без подключенных воды/газа/электричества, и ты сам выбираешь поставщика этих услуг (а потом можешь их поменять). Да, поменять поставщика электричества. 🤦‍♀️ Каждый поход в магазин требует больше энергии, потому что даже если ты уже не переводишь названия и описания привычных продуктов, то при виде чего-то нового на полке ты начинаешь не с «как это использовать?», а с «это вообще что?» 🇵🇹 Подвиг – это когда ты на почте или в поликлинике ни разу не перешел на английский. 💰 Налоговая система – отдельный мир, в котором ты хрен разберешься когда-нибудь, поэтому бухгалтера ты находишь раньше, чем стоматолога. Но всё равно боишься, что тот накосячит и тебя выпрут из страны. ❌ И вообще, как будто тебя всё время скоро выпрут, но ты ещё не знаешь за что. ☎️ Как звонить родителям, когда всё блокируют. 👊 И как заводят друзей после 40? 🧳И иногда хочется всё бросить и уехать, но ты внезапно вспоминаешь, что ты уже всё бросил и уехал… 🫶 И да, несмотря на всё вышеперечисленное, хрен ты куда отсюда сдвинешься. Ну разве что в соседний город. Или в страну ещё поближе к краю географии. Тимофеева Мария в бизнес с головой

В комментах возникло любопытное соображение. А что если мы возьмём чужую модель и будем при помощи неё генерировать верифицируемые задачи для написания кода. Оставим сейчас за скобками вопрос о том, как именно сделать сгенерированные задачи верифицируемые (это не очень просто), но, допустим, мы сделали такой пайплайн. То есть: 1. Генерируем чужой моделью задачки, ответ на которые можно проверить автоматически 2. Обучаемся на этих задачках, используя RL 3. PROFIT! Теоретически при таком подходе «ученик» может даже превзойти «учителя». Как по мне — такой подход это «каша из топора», ЕВПОЧЯ. Ну то есть чужая модель вам тут в целом не нужна — вы можете воспользоваться предыдущей версией своей собственной модели. Резонный контраргумент: допустим, наш способ генерации синтетики такой, что нам нужна очень «умная» модель. Если так, у этого будет одно не очень приятное последствие. Это будет значить, что вы не сможете при генерации заданий использовать достаточно большую температуру генерации, в итоге у вас получится датасет, который будет при его использовании способствовать коллапсу внутренних представлений «ученика» (ну и наследовать предубеждения вы тоже будете, скорее всего)

🥤 “Последняя Coca‑Cola в пустыне”: как Coca-Cola взяла золото "Каннских львов", просто рассказав о людях 22 июня стартовал международный фестиваль креатива. Среди многих кейсов, что там прогремели, один особенно меня заинтересовал. Рассказываю, что к чему в рубрике #КАННСКИЕЛЬВЫ 🏆 Кто победил? Бренд Coca‑Cola вместе с WPP Open X под руководством креативного агентства VML взяли золото в категории Outdoor за рекламу The Last Coke in the Desert (Последняя кола в пустыне). В чем суть кейса. В этом году Coca-Cola запустила кампанию в честь 100 лет присутствия в Мексике. Но про себя рассказывать не хотелось - все и так знают о бренде. Маркетологов зацепила старая поговорка “La última Coca-Cola del desierto” - так говорят о человеке, который считает себя исключительным. Бренд решил переосмыслить фразу и показать миру по-настоящему уникальных людей. Это предприниматели, которые держат крошечные магазины в удаленных районах, например, в пустыне Сонора или в Нижней Калифорнии. Они ведут бизнес в адовых условиях изоляции и жары, и каким-то чудом сохраняют колу ледяной, чтобы случайный путник мог промочить горло. 🌵 Съемочная группа поехала в мексиканские пустыни, нашла таких продавцов и сняла о них короткий документальный фильм. Посмотреть можно здесь, только нужен VPN. Истории показали в кинотеатрах, соцсетях и даже разместили на баннерах. Каждому владельцу такого магазинчика вручили памятную металлическую табличку с надписью “Последняя Coca‑Cola в пустыне”. Почему кейс выстрелил. Думаю, жюри оценило хитрый ход: бренд показал не продукт, а экосистему людей, благодаря которым он живет. Публично рассказав о продавцах, Coca-Cola укрепила отношения с 1,2 млн малых предпринимателей. А заодно изменила восприятие розничной сети и укрепила эмоциональную связь. Ведь так люди увидели в бренде не бездушного магната, а человечную компанию, которая готова их поддержать. 💣 В итоге за первую неделю кампания охватила 10,3 млн человек, обсуждение ключевой фразы в соцсетях подскочило почти втрое, и 99% упоминаний при этом были положительными. Как вам такая реклама? ❤️ - До мурашек! 😁 - Не верю, показуха сплошная. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #МАРКЕТИНГ #КЕЙС #НАСМОТРЕННОСТЬ

Хочется немного затереть с вами Мы с товарищем недавно обсуждали, чем наше поколение отличается от текущего Мол, если взять принципиальные какие-то вещи, то - сильно подорожало жилье, то есть стало почти недоступным, а это сильно влияет на представление о том, чем в жизни надо заниматься, как жить и на что нужны деньги - мир трясется, а вот опыта проживания кризисов еще вообще нет, от чего кажется, что будущее просто украли (= какой смысл что-то делать?) - есть широчайший доступ к негативной информации или просто к "пустому", на фоне чего все призывы к тому, что надо брать дело в свои руки может казаться радостным информационным цыганством - поощряется одиночество, потому что семья – опасно, дорого, неудобно (причем для каждого пола свои сказки и реалити-шоу) Я в Сигналах бытия (мой новый канал о будущем) на днях писала о "футурансии" – боязни будущего Вместе с тем, мой аналитик периодически шутит: говорит, Маша, вам надо съездить в отпуск в Сибирь (подразумевая, что там юные поколения ого-го) При этом, не то чтобы я хотела обобщить собственный пример, однако, если вспомнить: школу я заканчивала в Самаре, время было откровенно бандитское, и мое юное представление о мире было такое: - люблю историю и географию, но туда поступать – жить в нищете - деньги есть у финансистов/юристов, а еще у бандитов и их жен (но чаще – недолго) Я когда слушаю людей, у которых с детства был план или мечта, я диву даюсь, потому что ничего такого у меня не было, будущее было непроглядным, и по сути, я просто делала то, что умела хорошо – быть умной и стараться 😁😁😁🫶 Что скажете? Как было у вас?

Чтение мыслей 2.0 от Meta*: компания выпустила Brain2Qwerty v2 В компании сделали модель, которая может с большой точностью восстанавливать текст, который человек молча печатает на клавиатуре. И, кажется, они впервые доказали, что неинвазивные методы могут приближаться к качеству, которое раньше считалось достижимым только после операции на мозге аля Neuralink. Итак, Brain2Qwerty v2: – Система основана на Brain2Qwerty v1. Но, в отличие от первой версии, v2 восстанавливает текст без знания момента каждого нажатия клавиши. Она получает непрерывный поток мозговой активности и сразу генерирует предложение целиком. – Внутри задача разбита на три уровня: есть энкодер, который преобразовывает сырые сигналы MEG в отдельные символы. Дальше эту последовательность обрабатывает Aligner: он пытается понять, где начинаются и заканчиваются слова и строит их эмбеддинги. Далее эти эмбеддинги вместе с исходными сигналами отправляются в LLM, и она уже правит все в конечный вид. – Выглядит это все как огромная установка стоимостью в миллионы долларов. Точность относительно предыдущих методов, можно сказать, зашкаливает. Заявляется 61% word accuracy в среднем (около 70% на лучших участниках). При этом система может допускать больше символьных ошибок, чем первая версия, потому что не знает времени нажатия клавиш, но смысл оказывается намного ближе к оригиналу. И да, это все еще слишком низкая точность для массового применения. НО (и это самое интересное!) исследователи открыли почти идеальный scaling law. Качество продолжает улучшаться почти логарифмически с увеличением объема данных, и насыщения пока не видно. Так что возможно все, что нужно для очень точного неинвазивного чтения мыслей – это больше данных. В удивительное время живем. facebookresearch.github.io/brain2qwerty/

Об общих целях Саша и Коля запустили бизнес. За несколько лет он дорос до осязаемых масштабов. Основатели начали зарабатывать заметно больше своих сотрудников. Коля квартиру купил. И в этот момент забил: жизнь удалась, больше ему от бизнеса ничего не надо было. Миша и Петя запустили бизнес. За несколько лет компания доросла до осязаемых масштабов, и стало ясно, что великой она не станет. IPO и список Forbes не предвидятся никак. Миша забил. Квартира и деньги до конца жизни у него и так были, какой смысл стараться, чтобы их стало в два раза больше. Имена придуманные, истории – нет. Саша и Петя действительно тянут сейчас лямку в одиночестве, и им от этого совершенно не сладко. Проговаривайте на входе уровень амбиций и цели предприятия. Не всегда возможно, не от всего защитит, но лучше чем ничего. #простомысли

Управленческая дилемма С системной моделью вроде бы разобрались. Однако тут надо добавить еще один уровень сложности для систем — экономический и социальный. Системы не создаются для того, чтобы быть безопасными. Безопасность важна, но цель не этом. Системы существуют для производства продукции, оказания услуг — для получения экономической и другой выгоды.  У любой организации существует дилемма между рентабельностью и безопасностью. Если слишком много усилий тратить на безопасность, то возникнут проблемы с рентабельностью. Если же заниматься повышением рентабельности, то рано или поздно случится катастрофа.  Стивен Кови называл эту дилемму балансом между ресурсами и результатами. Если вкладываться в результаты — эксплуатировать доменную печь без плановых остановок и обслуживания, то у нас будут хорошие результаты, но скоро доменная печь сломается. Если мы будем слишком много времени уделять обслуживанию доменной печи, то она станет экономически невыгодной и у нас не будет ресурсов на ее поддержку.  Таким образом, существует зона безопасности — баланса между возможным уровнем рентабельности / производительности и необходимым уровнем защиты и/или обслуживания системы. Эта зона баланса зависит от восприятия ситуации в организации и извне. Давление может идти со всех стороны: со стороны проверяющих органов, общественности, государства. Сотрудники могут испытывать давление со стороны компании и т.д.  Рентабельность с одной стороны и надежность и безопасность с другой стороны противоречат друг другу. Можно создать систему по тщательному контролю оборудования, но это увеличит нагрузку на персонал и снизит полезное время работы оборудования, что, в свою очередь, снизит рентабельность компании. С другой стороны, можно начать выжимать максимум из оборудования, экономить на компонентах, что вначале сильно увеличит результаты, зато потом приведет к выходу из строя оборудования или аварии.  С точки зрения проектного управления и выделения ресурсов это представляет проблему. Проекты, направленные на поддержание безопасности и/или требуемого уровня надежности невозможно (или очень сложно) оценить стандартными методами финансовой оценки. Поэтому иногда требуется законодательные требования о том, что нужно делать для поддержки необходимого уровня безопасности. #системная_модель #ЧФ #управленческая_дилемма

Нейродайджест за неделю (#121) LLM - Анонс GPT 5.6 от OpenAI — Вышли три варианта (Sol, Terra, Luna). Это ответов на Fable. В следующем месяце версию Sol обещают запустить на Cerebras со скоростью 750 токенов в секунду. Генеративные модели - Нативные 4K в SeeDance 2.5 — ByteDance анонсировали новую модель с поддержкой до 50 мультимодальных референсов. А ещё запустили платформу для легальных ремиксов с отчислениями правообладателям. Прочее - Чип OpenAI — Jalapeño предназначен исключительно для инференса. Разработан совместно с Broadcom всего за девять месяцев, но продавать или сдавать в аренду его не планируют. - ИИ прочитал обуглившийся свиток — В рамках Vesuvius Challenge впервые удалось полностью расшифровать папирус, переживший извержение Везувия. Это оказался философский текст 2 века до нашей эры. > Читать дайджест #120 #дайджест @ai_newz

Rocket Lab покупает оператора спутниковой связи Iridium за 8 миллиардов долларов — по 54 доллара за акцию деньгами и бумагами, что на 24% выше цены закрытия 26 июня. Сделку объявили 29 июня, закрытие ожидается в середине 2027 года при условии регуляторных одобрений. Iridium управляет группировкой из 66 спутников (плюс 14 резервных на орбите), работающих в L-диапазоне, и владеет авиационным сервисом Aireon. Для Rocket Lab, до сих пор занимавшейся запусками и производством спутников, это вход на рынок спутниковых услуг. Питер Бек, глава Rocket Lab, более года намекал на собственную группировку, но компания не подавала заявок на спектр и не делала практических шагов — теперь он называет покупку Iridium «коротким путём» к редкому глобально согласованному спектру и готовой работающей сети. Если встретите толкование — ну да, понятно, решили конкурировать со Starlink, — проходите мимо. Iridium глобально не конкурирует со Starlink, просто потому что Iridium есть глобально везде за счет более высокой орбиты и согласованного спектра частот, а Starlink оставляет пробелы в покрытии. Единственная точка пересечения — новомодная услуга Direct-To-Cell, где Starlink действительно попадает в нишу глобально доступной телефонной связи. Ну, и Iridium не конкурент в плане скорости, конечно — там передача данных и до мегабита не доходит. https://spacenews.com/rocket-lab-to-acquire-iridium/

У меня есть два супер - скилла. Первый - способность к обучению при абсолютно искренней нелюбви к этому процессу. Второй - способность видеть таланты в людях и помогать им раскрываться. 🎓Про обучение. У меня три высших образования - первый медицинский, ГУУ, Плехановская академия, при этом я ненавижу учиться. Для мы было пыткой получить все эти дипломы. Но хотелось определенных знаний, опыта и это помогло мне в жизни. Когда я связался с EdTech, сделал первые курсы, запуски, я увидел, что повторяю путь того ненавистного образования. Теория, скучно, лекции - УЖААААС. Я поставил себе целью, что любой процесс обучения должен быть интересным, драйвовым, соревновательным. После 18го LinkedInPUMP в феврале, участники программы попросили ПРОДОЛЖЕНИЕ) Т.е. им было мало и они хотели ещё) Мы собрали 4 человека и сделали для них индивидуальную программу обучения. - они учились ещё 4 недели, используя наш трекер - 2 приглашенных эксперта: по ИИ-обучение и Контент-продакшн - был приглашенный немецкий рекрутер, который показал как работает найм в LinkedIn - подготовка индивидуального плана развития и прокачки LI. Это настолько хорошо сработало, что после 19го PUMP, на PUMP+ записалось уже 9 человек🔥! К ним добавились ещё ребята с предыдущих буткемпов. В итоге это превратилось в отдельный продукт, систему, отличную от PUMP и результаты просто космос: 🚀3 человека в процессе собесов на целевые позиции!!!! 🔔2 человека теперь присоединяются к основной программе PUMP в качестве авторов Продуктов! Ведущих практически! 🔥Ведущих оценили на 9.5 из 10!!! Я совсем не ждал, что если слушать людей и делать то, что они просят может получиться такой классный результат) Вообщем теперь официально у нас есть PUMP+ доступный после прохождения программы. Скоро будем делать сайт. 🚀Теперь про мой второй супер скилл - способность видеть таланты. В прошлом году у нас училась Ксюша Соколянская, абсолютная звезда большого медиа и так получилось, что две её подруги тоже учились у нас и друг другу передавали повесть об Александре Лепёшкине) Вообщем Ксюша абсолютнейший лидер, визионер, системщик с…. (угадайте)... нашим любимым синдромом самозванца(как и у всех нас). Я увидел, что Ксюша - это я, способная зажигать людей, давать систему, драйвить и она успешно справилась с этим и раскрылась с новой стороны. Второй человек - это Андрей Щербуха, наш неизменный куратор и звезда LinkedInPUMP. В паре с Ксюшей он внедрил систему, трекинг, дал прозрачность и внедрил ответственность. Так у нас получился тандем новых ведущих. Я безумного горжусь ребятами, что буквально с чистого листа им удалось сделать такой продукт.❤️ Я благодарен участникам, что поверили, доверились! ❤️ Ну и не устаю напоминать себе, что вся жизнь игра и в ней можно делать всё, что угодно) Попробовал - получилось. Не получилось - пробуй заново.

🎶Как ИИ взламывает код быстрее, чем компании успевают его патчить Гонка кибервооружений вышла на новый виток. В центре внимания автоматический поиск уязвимостей. ИИ-модели начали массово находить баги, которые люди не замечали десятилетиями. 🔍Исследователи натравили Claude Mythos на популярный прокси-сервер Squid. Итог - обнаружена критическая уязвимость Squidbleed (утечка данных пользователей из памяти), которая сидела в коде… с 1997 года. Почти 30 лет ручных аудитов не находили ее. ⚡️Штаты и Китай уже вовсю делят этот рынок. В рамках американского Project Glasswing та же модель Mythos вскрыла уязвимости в куче засекреченных госсистем США всего за несколько часов. В ответ китайцы со своим ИИ Tulongfeng, уже якобы нашли более 3400 программных уязвимостей.

🟦ИИ на стороне врага. Хакеры активно юзают LLM, чтобы мгновенно разбирать чужой софт и штамповать эксплойты под свежие баги. Время между раскрытием уязвимости и первой атакой сократилось до минимума. В России за первые пять месяцев 2026 года в базе ФСТЭК уже зарегистрировано почти 4000 уязвимостей - это лавина, которая накрывает ИБ-отделы. 🟦ИИ-код от своих же. Разработчики пишут софт с помощью нейронок. Скорость кодинга выросла, но вместе с ней в корпоративные репозитории, Docker-контейнеры и API тоннами льется небезопасный код, который никто не проверяет. 🟦Главная проблема теперь - не найти баг, а успеть его закрыть. Компании тонут в отчетах сканеров. Голая оценка уязвимости по шкале CVSS больше не работает.

Рынок срочно перестраивается. Компании уже внедряют генеративный ИИ в свои системы управления уязвимостями (Vulnerability Management), чтобы хоть как-то автоматизировать разбор этого завала. 🦔 CyberYozh