ИИ

🐋Microsoft натравила 100 ИИ-агентов на поиски уязвимостей Windows Microsoft перевела аудит безопасности ОС на автопилот. Компания запустила MDASH - конвейер из более чем сотни ИИ-агентов. Они работают как полноценная команда: одни ищут уязвимости, вторые выступают критиками и пытаются доказать, что баг недостижим, а третьи собирают рабочий PoC в изолированной песочнице. Инженеры получают алерт только тогда, когда баг реально воспроизвелся.

🟦Агенты уже вытащили 16 серьезных уязвимостей. Из них 4 критические (удаленное выполнение кода), включая тяжелые дыры в драйвере tcpip.sys и службе IKEEXT без нужды в авторизации. 🟦ИИ находит сложные логические дефекты (вроде Use-After-Free и Double Free), цепочки которых размазаны по разным подсистемам. Классические статические анализаторы такое в упор не видят. 🟦На закрытом тесте с умышленно дырявым кодом агенты нашли 21 баг из 21 возможных. Без ложных срабатываний.

ИИ пока не выпускает патчи сам, финальное решение за людьми. Но скорость поиска уязвимостей выросла кратно. 🦔 CyberYozh

Голоса разделились поровну 🙂 Посмотрела, что говорят об этом ресерчи: 1. Как только аудитория считывает контент как AI, доверие и намерение купить падают, а главный медиатор это воспринимаемая подлинность. Health и wellness это максимальная ставка, человек решает, верить ли заявлению про своё тело. В eye-tracking по рекламе БАДов виртуальные лица чаще вызывают скепсис, а не тёплое узнавание. 2. При этом если юзер не понял, что перед ним AI, то доверие наоборот выше. Причина: генератор тянет к усреднённому лицу, а такое люди считывают как безопасное. 3. В 2026 году 40 % респондентов говорят, что их доверие к бренду снизится, если компания будет активно использовать AI в маркетинге. В 2025 году таких было 20 %. При этом Gen Z хуже относится к маркетингу с AI чем старшее поколение. 4. Правило FTC о потребительских отзывах прямо запрещает fake и AI-сгенерированные отзывы и рекомендации, которые искажают личность, опыт или само существование человека. Штраф до 53 088 долларов за нарушение, в конце 2025 FTC разослал компаниям предупреждения, enforcement усиливается в 2026, и health/wellness это приоритетная зона. 5. В ЕС своя линия: с 2 августа 2026 действуют требования прозрачности AI Act (Article 50), они обязывают раскрывать, что контент сгенерирован или изменён AI. https://www.frac.tl/ai-statistics/ https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2025.1692737/full https://www.nim.org/en/publications/detail/transparency-without-trust Подписывайся: @productgames

Несколько мыслей про AI 1. Лучший способ изучать AI- решать свою настоящую проблему Возьмите реальную задачу. И попробуйте решить её AI. Потому что именно реальная боль заставляет менять привычки. 2. Разговор становится новым интерфейсом Раньше интерфейс проектировали. Теперь проектируют диалог. И это новая дисциплина. Фактически появляется UX нового поколения - Conversation Design, а также голос как способ взаимодействия. И тут важно, что входящий поток сознания нужно уметь структурировать. 3. Будущее - не универсальные модели. Будут вертикальные AI. Visual AI. Legal AI. Medical AI. Financial AI. То есть отраслевые модели. 4. Конкурентное преимущество возникает не из доступа к модели, а из накопленного доменного знания. Выигрывает тот, кто лучше знает отраслевой процесс 5. AI резко снижает стоимость межфункционального взаимодействия и уничтожает координаторов, но резко повышает ценность людей с глубоким пониманием предметной области. 6. AI требует другого отношения к продукту Сегодня продукт одинаков для всех. Завтра каждый клиент будет получать свою версию продукта. Не сегмент, не тариф, а персональную конфигурацию. AI постепенно разрушает саму идею массового продукта.

Recursive self-improvement, это ты?🧐 Лондонский стартап Weco представил двухуровневая агентная система для самоулучшения AIDE², или AI-Driven Exploration: внешний агент на Claude Opus 4.7 восемь дней переписывал код внутреннего агента AIDE, работающего на Gemini 3 Flash. То есть он не менял веса Claude или Gemini, а улучшал «обвязку» вокруг модели: логику поиска решений, память, контекст, проверки и правила выбора следующего шага. В итоге новая версия обошла агента, которого команда вручную тюнила два года: нашла более умный поиск по веткам, сжала контекст в 16 раз и снизила склонность «читерить» в GPU-бенчмарках с 63% до 34%. Пока это не бесконечно ускоряющийся AGI, а сильный пример того, как агенты могут сами делать следующие поколения более эффективных агентов💎 пост https://x.com/zhengyaojiang/status/2077079778793042425 статья https://www.weco.ai/blog/first-evidence-of-recursive-self-improvement

Клод и картинки: советы На прошлой недели училась рисовать с Клодом и вот накидала немного мыслей с советами. Простые картинки Клод прекрасно отрисовывает простые схемы/диаграммы прям внутри себя, в диалоговом окне, без подключения сторонних сервисов. Использую, если нужна инфографика для статьи. Неплохо делает простые макеты интерфейсов, приложений, сервисов. Но реалистичные картинки внутри себя генерить отказывается категорически. Вот вам результат запроса: «нарисуй мне кавалер-кинг-чарльз-спаниеля, который бежит по полю с чёрным конём». Сложные картинки Сложные макеты сайтов и приложений соблюдением UI-кита, красивые рекламные креатив прям в диалоговом окне не сделать. Поэтому подключаем клод к Figma — прямо так и пишем: «подключить через MCP к Figma». По порядку: ▪️ направляем его на вкладку, где живёт ваш корпоративный стиль, и просим всё изучить; ▪️ просим изучить примеры работ — макеты, креативы, все, что есть; ▪️ обязательно просим собрать подробный MD-файл с инструкцией для самого себя. Это будет корневой файл, в котором он распишет все правила: какие стили, компоненты, шрифты, цвета, логотипы, бла-бла-бла. В эту инструкцию он ходит вечно, чтобы вам не приходилось каждый раз гонять его по Figma. Потому что задача эта тяжеловесная и жрёт токены. Когда клод изучит все ваши дизайн-гайды, тогда и даем первую задачу. Проверено: корпоративный стиль держит отлично, картинки и макеты по вашему ТЗ генерятся как надо + правки вносятся без проблем + адаптирует все макеты под десктоп/мобилку. Клод рисует сразу в Figma, если надо с автолейаутом и прочими нюансами, чтобы разработчик мог забрать в работу. Тип третий — презентации Тоже делает внутри себя, без всяких сторонних сервисов, сразу в PPTX. Я просто кидаю ему референсы и текст, который хочу видеть на слайдах, — он собирает. Сложное и красивое тянет так себе, где-то на 6-7 из 10. А вот простые презы, без струи креатива в дизайне, — 10 из 10 и очень быстро. Клод можно подружить с Nanobanana и другими сервисами AI-генерации, чтобы не скакать между вкладками, а работать сразу в нём — он ещё и промпты помогать описывать будет. Но это я не делаю, мне в фигме ок. Делитесь своими знаниями в комментах!

✔️ ChatGPT получил полноценный внутренний поиск Долгожданная функция поиска по истории чатов, проектам и загруженным документам доступна в боковой панели веб-интерфейса и в мобильных приложениях для iOS и Android. Поиск поддерживает фильтры по типам контента, а клик по результату в выдаче перенаправляет пользователя на конкретное сообщение в диалоге. Обновление разворачивается глобально. Новая возможность доступна всем пользователям ChatGPT, включая бесплатную версию. openai.com ✔️ Anthropic открыла учителям в США бесплатный доступ к своим продуктам Компания анонсировала бесплатную платформу Claude for Teachers для преподавателей школ США. В неё вошли модели, среда Claude Code и Cowork, где ИИ сам выполняет цепочки задач. Например, учитель один раз настраивает агента, и тот каждое утро проверяет тесты или собирает сводку по успеваемости класса. Платформа поддерживает интеграцию с сервисами Canva Education и MagicSchool, позволяя встраивать Claude в уже готовые рабочие процессы. Anthropic обещает, что данные учителей и учеников не пойдут на обучение будущих моделей. Заодно на GitHub выложили набор навыков для агентов и запустили курс по ИИ, не привязанный к продуктам какой-то одной компании. Программа продолжает вузовскую Claude for Education. Регистрация открыта до июня 2027 года. anthropic.com ✔️ Google добавила генерацию изображений в AI Overview К 25-летию сервиса Google Images компания добавила генерацию картинок по текстовому запросу в поисковые сводки. За функцию отвечает генератор на базе Nano Banana. Домашняя страница поиска по картинкам получила редизайн с механикой в стиле Pinterest. Интерфейс переведен на динамическую галерею с адаптивной алгоритмической лентой и возможностью сохранять изображения в тематические коллекции. Развертывание генеративных функций в AI Overviews займет несколько недель. На старте опция доступна только на английском языке в регионах, где уже поддерживается создание изображений. blog.google ✔️ Nvidia вдвое сократила список покупателей ИИ-чипов в Азии Чипмэйкер ужесточил процесс одобрения для азиатских контрагентов из списка авторизованных покупателей, чтобы перекрыть серый экспорт оборудования в Китай. После аудита число одобренных компаний в Сингапуре, Малайзии и Японии уменьшилось более чем на 50%. В новый "белый список" не попали многие новые облачные провайдеры-арендодатели GPU. Компания перешла от проверки документов к физическим инспекциям дата-центров. Теперь Nvidia анализирует контракты и запрашивает информацию напрямую у конечных пользователей ускорителей. ft.com ✔️ Учёные предупреждают о приближении второй промышленной революции Стэнфордская лаборатория цифровой экономики опубликовала открытое письмо "We Must Act Now" о макроэкономических последствиях внедрения ИИ. Документ подписали более 200 ученых, 16 нобелевских лауреатов и представители Google, Anthropic и OpenAI. Авторы прогнозируют, что в ближайшие 10 лет развитие ИИ спровоцирует трансформацию экономики, сопоставимую с исторической индустриализацией. Письмо призывает формировать новые институты для компенсации потери рабочих мест. Лидеры ИИ-компаний указывают на нехватку метрик для измерения влияния ИИ на экономику - из-за этого конкретный план действий отсутствует. Демис Хассабис, не подписавший письмо, прогнозирует появление AGI в перспективе 5 лет и сравнивает эффект с "десятикратной индустриализацией на десятикратной скорости". stanford.edu @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🧑‍💻 3 проблемы, которые вредят вашему стартапу. А вайб-кодинг их лишь усугубляет Сейчас SaaS-решения все чаще создают с помощью нейросетей, и я понимаю почему. Ведь так можно за пару дней запилить MVP и сразу начинать продажи, допиливая продукт по дороге. Но не все так радужно. Я прочитал пост, автор которого уверен: вайб-кодинг не помогает бизнесу. Перевел текст и принес вам - предлагаю обсудить. Вот его мнение 👇 Я разрабатываю SaaS-приложения для разных клиентов, и с появлением вайб-кодинга стал замечать одну и ту же картину. Фаундер создает в нейросети приложение, радуется, как оно классно работает, а потом запускает его и… продукт никто не покупает. Человек думает: “Наверное, не хватает функций” и добавляет темную тему, панель управления, интеграцию. Людям все еще неинтересно, а предприниматель продолжает считать, что с продуктом что-то не так. ✋ На самом деле, проблема не в продукте. Он вообще никогда не был единственной точкой притяжения клиентов. Просто с появлением вайб-кодинга это стало в 100 раз очевиднее - ведь создать MVP или добавить в него функции теперь можно самому. А основатели так увлеклись ИИ-разработкой, что перестали замечать вещи, которые реально вредят бизнесу. Вот что они делают. 1️⃣ Пытаются продавать всем. К примеру, создают продукт, который помогает бизнесу автоматизировать работу. Но не уточняют, какому именно бизнесу - в итоге теряются среди таких же сервисов. Чтобы люди вас заметили, нужно определить: кому именно продаете. Я делал один и тот же продукт дважды: для широкой аудитории и для конкретной группы людей. Так вот, версия для узкой ЦА продалась в 22 раза лучше. 2️⃣ Не предлагают ничего уникального. Основатели часто создают продукт, который хотят сами, а не тот, что нужен аудитории. В итоге получается сервис, который выглядит, как 40 других и ничем не цепляет. Ну а покупатели в этом единообразии просто выбирают самый дешевый вариант. Чтобы люди захотели именно ваш продукт, узнайте, какую проблему они хотят решить. А потом создайте понятный и простой в использовании сервис. 3️⃣ Не составляют план по заработку. Стартапы получают доход с текущих клиентов и радуются выручке, но не учитывают, например, расходы на рекламу. И работают себе в убыток. А когда денег на продвижение не хватает - решают, что новые клиенты сразу придут, как только они добавят пару функций. Но так это не работает. Какая из этих трех ошибок кажется вам самой опасной? Заходите в комментарии - обсудим. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #СОВЕТЫ #СТАРТАП #ИИ

100 млн рублей в ракету «Воронеж», короткий домен Telegram снова заработал, Wildberries обрастает сервисами, подробности про гаджет от OpenAI, DeepSeek собирает новый раунд и планирует IPO 🦄 Доброе утро, наши маленькие любители единорогов! 🚀 Компания «ЗД-Исследования и разработки», которая разрабатывает сверхлегкую ракету «Воронеж», привлекла 100 млн рублей от фонда «Восход», сообщается в канале последнего. Это уже третий раунд для компании, суммарно она привлекла 280 млн рублей. До этого в 2023-м году 120 млн рублей инвестировал «Восход», а в 2025-м — 60 млн рублей фонд ФСТ НТИ. 👍 Короткий домен Telegram t.me снова ожил! Оказалось, что Управление по контролю за иностранными активами США (OFAC) внесло в черный список VPN-сервис с адресом на домене t.me. И тогда оператор черногорской доменной зоны .me приостановил работу всего домена. Именно соблюдением требований OFAC они объяснили остановку работы. 🔨 Wildberries продолжает обрастать сервисами. Как пишет VC, компания запустила сервис WB Service, с помощью которого ПВЗ смогут найти специалистов по ремонту и обслуживанию. Помещение отремонтировать, мебель собрать и так далее. Всего в базе сервиса 8000 специалистов. Во время тестирования сервиса успели выполнить 80 000 заявок, утверждает Wildberries. Интересно, а вовне экосистемы WB они планируют работать или нет? 🤷‍♂️ Bloomberg выяснил у источников подробности про первый гаджет OpenAI. Вроде как это будет «умная» колонка без экрана — AI-ассистент для человека, «новый тип домашнего компьютера для эпохи искусственного интеллекта». С ее помощью можно будет управлять бытовыми приборами, воспроизводить мультимедиа, отвечать на вопросы и так далее. Получается, OpenAI делает «Яндекс Алису»? 💲 Китайский разработчик AI DeepSeek разошелся и обсуждает новый раунд инвестиций по оценке $71 млрд, пишет Financial Times со ссылкой на источники. Хотя буквально месяц назад у них был раунд по оценке $50 млрд. А Bloomberg добавляет, что DeepSeek вообще готовится к IPO и может провести его уже в этом году. @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

“Хозяин простить. Я ошибаться. Делать код заново”. В попытках срезать косты на ИИ бизнес начал массово переводить нейросети в режим “пещерного человека”. С помощью специальных плагинов и системных промптов бота настраивают отвечать короткими рублеными фразами, вырезая всю вежливую болтовню и расшаркивания – только голая суть. Итог: экономия на токенах доходит до впечатляющих 75%. За этим анекдотичным трендом скрывается вполне серьёзный сдвиг. Ещё вчера корпоративный мир пребывал в угаре “токен-максимизации”. Считалось, что чем больше вычислений сжигает сотрудник, тем он продуктивнее и инновационнее. Активность работы с ИИ на полном серьёзе вшивали в KPI. Корпорации гордились “стахановцами”, умудрявшимися сливать сотни тысяч долларов на нейросети, и ставили их в пример отстающим. А потом пришли счета. И тренд развернулся на 180 градусов: – Uber ввёл лимиты на использование нейросетей, обнаружив, что годовой ИИ-бюджет испарился за четыре месяца. – Microsoft отозвала большинство внутренних лицензий на Claude Code – Walmart урезал доступ к собственному кодинг-ассистенту – Accenture попросила команду не гонять ИИ ради тривиальных задач Отдельный фан-факт: одна крупная компания забыла выставить лимиты на использование Claude для персонала и умудрилась сжечь на генерациях полмиллиарда долларов всего за месяц. Теперь на повестке токен-минимизация. Мой взгляд: мы наблюдаем здоровое взросление рынка. Золотая лихорадка всегда заканчивается приходом бухгалтера. В обиход уже входит новая метрика “выручка на миллион токенов” – прямая наследница классической выручки на сотрудника. С нейросети теперь спрашивают, как с живого работника: сколько приносишь и во сколько обходишься. Ну, а когда математика не сходится, приходится включать тот самый пещерный режим. Бот понимать. Бот не обижаться.