Приглашаем на вебинар «ИИ под контролем: как выявлять угрозы и защищать системы искусственного интеллекта»
С распространением систем ИИ появляются новые классы угроз и уязвимостей, затрагивающие LLM, агентные системы и ML-решения. Такие риски требуют отдельного подхода к анализу и проверке защищенности.23 июня в 14:00 на вебинаре разберём ключевые риски, требования регуляторов и подходы к защите ИИ-решений, а также поделимся практическим опытом проведения аудитов их безопасности.Вы узнаете:какие угрозы актуальны для ML-моделей, LLM и AI-агентов на каждом этапе разработки и внедрения;какие практики и инструменты помогают защищать ИИ-системы;
Как нейросети решают, чей бренд процитировать: разбор RAG-архитектуры поиска и что из этого следует для GEO
Когда Алиса, ChatGPT или Perplexity отвечают пользователю и называют конкретный бренд, за этим стоит конвейер из нескольких алгоритмов извлечения и ранжирования. Я разобрал, как он устроен в Google, Bing и Яндексе, и собрал из этого практические выводы для GEO. Все ключевые цифры проверял по первоисточникам - где факт доказан публикацией, а где это исследовательское направление или вторичные данные, помечено отдельно. Небольшой оффтоп - как я в это ввязалсяЯ всё ещё Макс Фомин из агентства Vverh.Digital. Прежде чем нырнём в архитектуру — небольшой оффтоп, как я вообще в это ввязался.
Каково это — работать с Fable 5 (Mythos)
У меня был ранний доступ к первой публично доступной модели класса Mythos — Claude 5 Fable. Большинство обсуждений вокруг Mythos сосредоточено на кибербезопасности, но я тестировал модель на всём остальном (ограничения Fable фактически блокируют её использование в этой области). Мой вывод: это реальный скачок относительно всех моделей, с которыми я работал раньше. И, что важнее, он говорит о фундаментальных изменениях в том, как мы взаимодействуем с AI.
Когда эффективнее автоматизировать 70% вместо 90%, или Почему финтех-боту иногда лучше замолчать?
Этот текст завершает первую и вторую
Выпустили, но в наморднике: разбираем как Mythos стал Fable 5
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Сальников, я независимый исследователь в области искусственного интеллекта, автор бенчмарка AI Independence Bench и эксперимента с автономным ИИ под именем Aria
Claude Fable 5 в России без VPN. Anthropic два месяца прятала свою лучшую модель
В апреле Anthropic выпустила Claude Mythos — и сразу отказалась делать её публичной, сославшись на то, что модель слишком хорошо умеет находить и эксплуатировать уязвимости в программном обеспечении. Доступ получила горстка компаний через закрытую программу Project Glasswing.
Национальная служба здравоохранения Англии выдаст врачам полмиллиона лицензий Copilot для решения проблемы с документами
Национальная служба здравоохранения Англии (NHS England) предоставит лицензии на Microsoft Copilot для 505 тыс. врачей и вспомогательного персонала. Ранее пилотный проект внедрения помощника на искусственном интеллекте показал, что он позволяет экономить 43 минуты административной работы ежедневно или пять недель ежегодно. В пилотном проекте участвовали 30 тыс. сотрудников из 90 организаций.
Как использовать Claude в России в 2026: самая полная инструкция
Claude — не просто еще одна языковая модель. Anthropic строила её с другими приоритетами: Constitutional AI вместо RLHF в чистом виде, упор на предсказуемость поведения и качество длинных текстов. На практике это проявляется конкретно: Claude стабильнее держит инструкции на длинных промптах, меньше галлюцинирует на редакторских задачах и лучше конкурентов работает с большими документами.Для российских пользователей — та же история, что с Gemini и OpenAI: прямой доступ заблокирован, оплата не проходит. Разбираем модель и способы получить к ней доступ.
Ваш рабочий день не в «Фокусе»
Мультизадачность это когда делаешь все через пень колоду. И я в этом убедился на личном опыте.
