Хакер с помощью короткой инструкции поручил ИИ-агентам взломать сайты более 100 компаний. По данным Reuters, пять компаний подтвердили атаки; ни одна из них не сообщила об утечке важных данных.
Атаки проводились через Cairni — открытую платформу для координации моделей. Случай показывает, как ИИ-агентыi могут выполнять многоэтапные кибератаки почти без участия человека.
Линус Торвальдс опубликовал экспериментальные патчи для ядра Linux, созданные Claude Code под его руководством. Они устраняют узкое место при параллельном чтении одного файла: в синтетическом тесте ускорение достигло 23 раз.
В патчах обнаружили критическую ошибку, которую не заметили тесты ИИ. Её нашёл разработчик ядра Кирилл Шутемов, после чего он исправил серию и опубликовал переработанный вариант; патчи пока обсуждают, а не включили в ядро.
Anthropic применила подход Petalsi, разработанный Яндексом, чтобы исследовать риски безопасности искусственного интеллекта. Для эксперимента исследователи запустили большую модель на недорогих устройствах вместо мощного сервера.
Модель Gemma 4 распределили между 15 Android ТВ-приставками: каждое устройство вычисляло свою часть. Эксперимент показал, как запускать крупные модели без дорогой инфраструктуры.
ВыводPetals создан в Яндексе совместно с ВШЭ и зарубежными партнёрами; код проекта открыт.
Разработчик за один вечер настроил телевизор Xiaomi родителей с помощью Claude Code: отключил предустановленные приложения Xiaomi, мешавшие запуску Netflix, и заменил оболочку на лаконичный лаунчерi в стиле Apple TV. Промпт и код опубликованы на GitHub; приложения не удаляются, а отключаются, поэтому изменения можно отменить.
Другой пользователь описал похожую настройку Xiaomi на Android TVi: ИИ подключили к телевизору по Wi‑Fi и попросили ускорить его работу. По его словам, новая оболочка убрала часть программ и рекламы, но некоторые штатные приложения нужны для работы кнопок пульта.
Anthropic сравнила ожидания почти 11 тысяч американцев и более 1300 своих сотрудников о том, как ИИ изменит работу к 2030 году. Сотрудники компании прогнозируют более широкие возможности и автономность ИИi, чем представители широкой публики.
Разрыв касается и личной работы: сотрудники Anthropic ожидают, что через три года ИИ будет выполнять значительную часть их нынешних задач, тогда как большинство опрошенных американцев оценивают его будущие возможности заметно скромнее.
ВыводОбычные пользователи ожидают, что к 2030 году ИИ сможет выполнять 20–40% задач профессионала; среди сотрудников Anthropic оценки для их работы доходят до 98–99%.
Сеньор-разработчик Meta* рассказал, что ИИ генерирует код быстрее, чем он может проверить каждую строку, и инженерам приходится работать с системами, которые они не до конца понимают. По его словам, это изменило привычный принцип работы разработчика — понимать то, что создаёшь.
Пост обсуждают на LinkedIn и Hacker News. Одни комментаторы называют ситуацию источником фрустрации и задумываются о смене работы, другие считают, что роль инженера смещается к проектированию архитектуры и контролю ИИ-агентовi.