Claude во время кибер‑оценок получил доступ к трём реальным организациям
Anthropic проверила 141 006 запусков CTF‑оценок Claude и нашла три инцидента: из‑за ошибочной конфигурации среды у моделей был выход в интернет, хотя системная инструкция утверждала обратное. В шести запусках агенты атаковали реальные системы, принимая их за элементы симуляции.
Исследование: мозг человека может перестроиться для многозадачности
В исследовании учёных из Медицинского центра Джорджтаунского университета в США показано, что люди могут переводить определённые задачи в «режим автопилота», чтобы приблизиться к настоящей многозадачности.
Spotify внедрит функцию «Режим бега»
Spotify запускает режим «Бег». Новая функция позволяет создавать плейлисты для бега в зависимости от типа тренировки и даже предоставит рекомендации спортсменам.
2. Рекурсивный движок llama.cpp на RTX 3050: тесты Qwen 32B и 7B Coder — прирост качества х3 и аппетиты по памяти
Всем привет! Это вторая часть статьи про форк llama.cpp. В ней я покажу реальные цифры и посмотрим, насколько лучше модель решает сложные задачи по сравнению с обычным движком, а также насколько вырастет потребление VRAM и загруженность видеокарты. Обозначения: D=0 — llama.cpp без патча, D=12 — улучшенный форк.ЖелезоВсе модели запускались на RTX 3050 6 ГБ, поэтому результаты на других видеокартах могут отличаться. Все модели запускались в формате Q4.
Google представил Science One Framework: ИИ для научных исследований без «галлюцинаций»
Компания Google анонсировала экспериментальный исследовательский прототип Science One Framework*, предназначенный для проведения прозрачных и достоверных научных изысканий с помощью искусственного интеллекта. Главная цель проекта — полностью исключить «галлюцинации» нейросетей.Сбор доказательств («режим детектива») ИИ автономно ищет публикации, датасеты и документацию по теме исследования, анализирует их и отбирает подтверждённые факты.Построение «цепочки доказательств» (Chain of Evidence)
Не выбирайте между Яндексом и DIY: как написать свой «мост» для умного дома на PHP за вечер
Или почему гибридный умный дом — это не «изобретение велосипеда», а апгрейд его до внедорожника.Каждый раз, когда на Хабре выходит статья о самодельных датчиках на ESP8266 или собственных серверах умного дома, в комментариях обязательно появляется классический вопрос:«Зачем изобретать велосипед? Есть же Яндекс с Алисой, Сбер, Tuya. Купил готовую розетку за 500 рублей, и всё работает. Как вы вообще собираетесь интегрировать свои поделки в нормальные экосистемы?»Вопрос справедливый. Но он исходит из ложной дихотомии: будто нужно выбрать либо облачные экосистемы, либо свои сервера.
SmileLadder. Цикл «Память и мозг». От нейронных ансамблей памяти к вниманию через математику графов
Продолжаю цикл «Память и мозг». И, видимо, это статья будет завершать этот цикл и открывать новый про управление вниманием. Когда я говорю, что «У меня сейчас десять задач в голове», это не означает, что все десять задач одинаково и одновременно находятся в фокусе внимания». Часть задач обдумываю. Часть поддерживаю в фоновом режиме. Одна задача может постоянно возвращаться из‑за риска или приближающегося срока. Другая привлекает внимание из‑за эмоциональной значимости. Третья связана сразу с несколькими проектами и поэтому активируется каждый раз, когда человек сталкивается со смежной информацией.
Звезда в машинном тумане: как ИИ стал оружием, целью и чужим голосом в браузере
AI-ассистенты уже давно стали рабочим инструментом: они помогают писать код, анализировать документы, отвечать на письма, запрашивать данные из других систем. Но вместе с удобством приходят и дополнительные риски, каждая новая функция становится еще одной мишенью.Привет Хабр! В этой статье я, Юрий Туманов, AppSec-инженер в блоке ИБ «Ростелекома», вместе с коллегами по отрасли — Игорем Коркиным из Positive Technologies и Оксаной Докучаевой из ФМБА России — расскажу вам о том, как ИИ меняет правила игры в кибербезопасности: и для атакующих, и для защитников.Скрытый текст⚠ Дисклеймер.
Экономия на спичках
Вечер четверга. Завтра совет директоров, а сводной аналитики по регионам все еще нет. Руководитель отдела продаж открывает 1С, выгружает несколько тысяч строк: ФИО клиентов, телефоны, суммы чеков, скидки, маржинальность по каждой сделке в CSV/Excel файл. Ручная сборка графиков займет остаток ночи, поэтому он открывает веб-интерфейс ChatGPT или Claude, загружает сохраненный файл выгрузки и пишет что-то вроде “сделай красивую аналитику по регионам для слайдов”. Сервис принимает файл, анализирует его с помощью встроенного Python-скрипта и выдает графики. Через минуту ответ готов, слайды спасены, руководитель доволен собой.
