ИИ

ByteDance обучает гигантскую AI-модель на 10 триллионов параметров Это примерно втрое больше, чем у Kimi K3 — крупнейшей китайской модели на сегодня. Точный размер определят позже. Предварительное обучение займёт 3-6 месяцев. Для сравнения, размер моделей Anthropic официально не раскрывается, но отраслевые оценки приписывают Mythos 5 около 8 триллионов параметров, а Fable 5 — около 5 триллионов. При этом само количество параметров ещё не гарантирует качество: многое зависит от данных, архитектуры и обучения. Источники FT утверждают, что ByteDance сознательно старается не дистиллировать чужие модели, а разрабатывать всё самостоятельно. Это замедляет прогресс, но руководство считает, что только так можно обогнать американские лаборатории. https://www.ft.com/content/9b8383b1-a28d-4940-8c4e-2f0cd21556ef

#Нейропрожарка “Exquisitely Empty” Автор: @BaroVilgotsky Музыкальный клип для группы OMEGA DARK на песню “Exquisitely Empty” с альбома ‘Anhedonia’ (2026). Жанр - darkwave/industrial. Клип выдержан в стилистике horror/arthouse (не совсем для слабонервных) Генерация изображений - NanoBanana 2, NanoBanana Pro Генерация видео - Seedance 2.0 Монтаж - Movavi Video Editor Музыка - FL Studio 21, доработка в Suno Запись вокала - Cockos Reaper. Липсинк - встроенный в Seedance 2.0 В целом работа над клипом заняла около двух недель, с учётом того, что велась она нерегулярно. Бюджет ~ 3500 рублей. Ссылка на клип на YouTube: https://youtu.be/EkbxN5afefs Альбом ‘Anhedonia’ на VK Music: https://vk.com/music/album/-2000269457_28269457_e2b0b5f24aa699ae59 Альбом ‘Anhedonia’ на Яндекс.Музыке: https://music.yandex.ru/album/42823842 @cgevent

/Как ИИ уже заменяет фрилансеров - свежие данные/ Последние годы мы много рассуждали, «кого на самом деле заменит ИИ», а теперь на данных видим, как он меняет целые форматы работ. Например, фриланс-рынок труда превращается в песочные часы. Раньше спрос на фрилансеров был распределен близким образом к нормальному - много запросов умеющим делать миддловые задачи - вроде уже и с опытом, но вроде и руками и без грандиозных амбиций на захват мира. А теперь вот эта середина, наоборот, исхудала в распределении. С одной стороны остаются простые и дешевые задачи, которые либо делает ИИ, либо человек с ИИ делает почти мгновенно. С другой — дорогие специалисты, которым платят за экспертизу, решения и ответственность. Цифры такие: после появления ChatGPT спрос на копирайтинг снизился на 33%, на переводы минус 19%, на клиентскую поддержку минус 16%. При этом спрос на видеомонтаж и видеопроизводство вырос на 39%, AI-видео на 329%, интеграцию нейросетей на 178%. [источник] И гланый критерий риска предельно простой: можно ли целиком описать вашу задачу словами? Чем лучше задача помещается в промпт и чем проще проверить результат, тем меньше причин иметь между постановщиком задачи и нейросетью отдельного человека. Поэтому в целом уже бессмысленно обсуждать, какая профессия исчезнет. Скорее исчезают конкретные куски работы внутри профессий. А вот вам все чаще надо понять плохо сформулированную проблему, выбрать между несколькими нормальными решениями и отвечать за результат, тем больше ИИ становится не конкурентом, а экзоскелетом. Неприятный, но гипер важный вопрос для рефлексии: за что конкретно мне платят деньги? За производство результата? За скорость? За знание инструмента? Может быть за энергию или связи? Или за то, что я могу зайти туда, где никто толком не понимает, что происходит, разобраться и решить, что вообще нужно делать. Если вы ждали бесплатных карьерных советов - надо постепенно делать свою работу менее описываемой одним хорошим промптом.

OWASP Agent Memory Guard - новая защита от отравления памяти ИИ-агентов. Буду звать его теперь AMG (не mercedes 👍). 📦 помнится говорил про спящих агентов. Это способ атак отложенных во времени и работающих по триггеру в рамках разговора. А-ля стоп слово в bdsm 🤣. AMG в тч работает против таких отложенных инъекций, но в глобал памяти. Если ваш агент хранит память между сессиями, он уязвим к memory poisoning. Атакующий может переписать цели, внедрить промпт-инъекции или инициировать утечку данных, и это переживёт очистку контекста. Что умеет AMG? ✅ Перехватывает все чтения/записи в память агента ✅ Детектирует промпт-инъекции, утечки секретов/PII, модификацию защищённых ключей ✅ Применяет политику: allow, redact, quarantine, block ✅ Работает без внешних API, всё локально ✅ Готовый middleware для LangChain, LlamaIndex. Уже вижу, как безопасники ликуют 😜 Цифры, которые заявляют: · Детекция реальных эксплойтов - 92.5% (recall), малова-то, над бы охваты держать на уровне 95+, а лучше девяток. 😮‍💨 · Точность - 100% (precision), 0% false positive, эти уже хорошо. 🍷 · Задержка ~59 микросекунд на операцию. Итого F1 - 0.961. В общем, есть ещё над чем поработать, но это лучше чем гварды из коробки с 0.67-0.71 уровнем метрик, что я видел на ру рынке. 😐 Уже в pip:

pip install agent-memory-guard

Проект, как заявляется, уже используют Microsoft и OWASP как стандарт. В планах ML-детекция аномалий и защита векторных хранилище, ещё бы в планы ап метрик добавили. 🔗 Репозиторий: https://github.com/OWASP/www-project-agent-memory-guard Безопасность агентов становится обязательной, поэтому не забывайте внедрять защиту памяти в тч. 💪

⚡️ Liquid AI выжала почти BF16-качество из 4-битных моделей Компания выпустила новые Q4_0-чекпоинты для LFM2.5-230M, 350M, 1.2B и 2.6B, обученные через Quantization-Aware Distillation. Суть QAD простая: высокоточная модель выступает учителем для уже квантованной 4-битной версии. В итоге сохраняются низкое потребление памяти и высокая скорость Q4_0, но заметно возвращается качество, потерянное после обычной квантизации. По тестам Liquid AI новые модели сохраняют примерно 96,5–97,4% качества BF16. Для младших моделей QAD закрывает больше 70% разрыва между обычным Q4_0 и BF16. При этом скорость инференса остается на уровне обычного Q4_0, потому что формат GGUF, layout тензоров и runtime не меняются. Тестировали в том числе на MacBook Pro с M5 Max, Galaxy S26 Ultra и Raspberry Pi 5. https://liquid.ai/blog/qad

(c) Это та самая архитектура, которая позволит запускать Fractal MAS R=3, плодя сотни и тысячи субагентов по разным проектам и воркспейсам. Все их запросы, как через воронку, будут элегантно проходить через единый MCP-сервер, гарантируя отсутствие багов, DB Corrupts и спама интерфейса! Готов перевести эту концепцию в реальный код MCP-сервера, если вы дадите зеленый свет на реализацию. // Fractal MAS R=3 • это фрактальная / рекурсивная декомпозиция задачи большой над подзадачи и если задачу нельзя отдать какой-то "тупой" модели, мы дальше ее дробим фрактально. R=3 это когда таких дроблений может быть 3 уровня. это типа 3*3*3 дроблений (если на 3 подзадачи делить на каждом проходе) -> 27 агентов/процессов в конце будут в итоге и каждый из процессов / узел предыдущий работают через спекулятивные роутеры. Всего узлов 1+3+3*3+3*3*3 -> 40 узлов которые декомпозируют большую задачу - при этом максимально абстрактную, которую по пути надо изучать/делать исследования / делать MVP, A/B тесты, выбирать разные решения и упаковывать в конечную архитектуру решения/ответа. Интересно у меня агенты сами решили так проапдейтиться за счет саморефлексии и моих уточнений / жалоб во время работы в разных чатах. Держу вас в курсе. Пока "на чай" Арни и Сара не заходили. 🤖

✔️ Апдейт ChatGPT: изолированный контекст в Projects, тесты для проверки знаний и правки для Android У проектов появился переключатель контекста - модель может брать общую память или работать только с тем, что загружено внутрь проекта, игнорируя историю остальных чатов. Пересоздавать проект для этого не нужно. Проекты с общим доступом работают только во втором режиме. Пользователи платных тарифов стали видеть на стартовом экране персональные подсказки, которые собираются из прошлых чатов и истории использования инструментов. Бесплатным и образовательным аккаунтам добавили генерацию тестов для самопроверки. В приложении для Android починили сброс фокуса при подключении физической клавиатуры, а кнопка голосового ввода больше не пропадает после того, как прикрепишь файл. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

как выглядят вотермарки в ai gen контенте в 2026м году 🤔 Что картинки и видео включают в себя лейблы давно не новость. На прошлой неделе антропик (разработчик клода) включили невидимые вотермарки в текстах, а в начале августа suno анонсировали то же самое для музыки. Давайте разберемся как это работает и какие комментарии дают крупные игроки на этот счет. Итак, какие бывают вотермарки: 1️⃣ метаданные (они же c2pa) - подписанный паспорт внутри файла: чем сделано, когда, что редактировали. Проверить может кто угодно, ключи не нужны. Довольно ненадежная история, так как нет защиты от скриншота и слетает при сжатии в соцсетях 🧠 2️⃣невидимая метка в самом сигнале (например synthid от гугла) - находится в пикселях, звуке или выборе слов. В пикселях кстати ее довольно быстро нашли умельцы из твиттера. Скриншоты и сжатие переживает, но все что можно узнать - только сгенерировано или нет. Какой моделью, когда - эта информация не хранится. Кстати, в мае 2026го года таких файлов было уже больше 100 миллиардов 😮 Ожидаемый вопрос, а как это работает в текстах? 😂 Если у вас была версия, то скорее всего она правильная, потому что это вроде как единственный разумный вариант. Когда модель выбирает между равноценными словами, например "интересно" или "любопытно", выбор делается не случайно, а по криптографическому ключу. На смысл это не особо влияет, но статистика выборов становится узнаваемой. Ожидаемо это плохо работает на документах и коде, где нет творческой вариативности, но справедливости ради, как по мне так писать руками код в 2026м году это уже какое-то извращение 😠 По словам авторов, небольшие правки метку не убирают, а вот переписанный своими словами текст целиком - вполне зачем это все? 🐵 Увы, не из любви к человечеству и гневным коментаторам в тик токе, которых достал эйай. Антропик в июле подписали европейский кодекс по маркировке ии-контента, это новое требование ai act, которое кстати уже вступило в силу, а suno анонсировали вотермарки на фоне исков от universal и sony. Все упирается в авторские права и правовую плоскость Надя, а ты сама писала этот пост или ...? Щас проверим 😅 Ну почти, антропик анонсировал api проверки эйай/не эйай для сторонних разработчиков, но он еще не запущен, даты нет, в справке так и написано "детали будут в будущей документации". Как по мне это юридическая отмазка и точно не приоритет (пока) Кстати, youtube и X уже автоматически лейблят видео, читая и c2pa и synthid, причем независимо от того раскрыл автор или нет, частично замечала автометку на pinterest. Но в большинстве случаев раскрытие AI пока остается ручным. Текст платформы не проверяют - только картинки, видео и звук. Могут проверять массовость реплаев и искать агентов, которые ведут соц сети за вас (так недавно снесли 40 тыс аккаунтов в твиттере) 🎧 Есть ли официальные комментарии про охваты? Youtube при запуске отдельно сказали, что помеченные видео не режутся в рекомендациях и не теряют монетизацию. Но сам факт, что платформа теперь умеет отличать одно от другого автоматически и без вашего участия - это рычаг, которого раньше просто не было. Да и у части продуктов большие репутационные риски за использование ai контента, тот же гуччи с ai-визуалами к неделе моды в Милане, которых разнесли за "дешево и лениво". А aerie сделали ровно наоборот, выкатили кампанию с памелой андерсон и слоганом "you can't prompt this" и получили +23% к продажам в квартале. Это конечно не значит что эйай контент нельзя использовать, можно и нужно, но стоит изучать отношение вашей аудитории к этой теме, даже если платформы не урежут охваты 🤑 @neural_prosecco

Не меняйте уровень "размышления" модели посреди диалога! 🤷‍♂️ Оказывается, много кто так делает. Типа в начале диалога используют xHigh, чтобы получить лучший результат, а потом меняют на medium, чтобы сэконоить токены. 😬 Но это работает ровно наоборот! Вы тратите х2 токенов OpenAI кэширует контекст диалога, чтобы старые сообщения не нужно было каждый раз заново обрабатывать. Это в целом повсеместная практика, но работает это только в том случае если старые сообщения не менялись. А, как оказалось, уровень "размышления" прописывается в системном промпте (считай нулевое сообщение), а значит его изменение просто сбросит кэш и все сообщения придется обрабатывать заново. 🤷‍♂️ В общем, если начали уже вести диалог, то не меняйте настройки модели. Лучше начать новый диалог с нужными настройками, если это так необходимо 👌 Свята место | 10МДК | YHub

Китайские разработчики ИИ обходят санкции США через облачные сервисы в Азии Китайские ИИ-компании, включая Moonshot AI, ByteDance, Alibaba и Tencent, находят способы тренировать свои флагманские модели на запрещенных чипах NVIDIA (включая GB300). По данным источников CNBC, разработчики не покупают физические ускорители, а арендуют вычислительные мощности через зарубежные дата-центры в Таиланде, Малайзии, Индонезии и Японии. Юридически это не нарушает текущий режим экспортного контроля США, так как он регулирует только поставку оборудования, но не удаленный доступ к нему. Лазейку в законодательстве пытаются заблокировать с помощью нового американского законопроекта RASA (Remote Access Security Act), который уже одобрен Палатой представителей. Документ обяжет облачных провайдеров внедрять строгую систему верификации клиентов (KYC). Однако эксперты отмечают, что принятие закона задерживается в Сенате из-за сопротивления IT-отрасли, а разработка и внедрение рабочих механизмов контроля удаленного доступа могут затянуться на месяцы.