Claude за 5% цены: чем на самом деле платят покупатели серых токенов
На прошлой неделе вышло сразу два исследования сервисов, которые продают доступ к топовым нейросетям за 5–15% официальной цены: Token Jacking от Unit 42 и
Разработчик пожаловался, что в выдачу Gemini попали данные из его приватного Google‑документа
Инди‑разработчик Klub Kofta рассказал о странном случае с AI‑поиском в Google. Один из игроков расспрашивал нейросеть об игре Operation Octo и получил информацию о ещё не вышедшем контент, включая точное название будущего персонажа. Эти данные хранились только в приватном Google‑документе.
«Скопируй промпт дважды и получишь +76%». Я решил проверить
Всем привет. В декабре по всем AI-каналам пролетел лайфхак, который звучал как развод: продублируй свой запрос к нейросети, буквально Ctrl+C, Ctrl+V в одном сообщении, и точность вырастет. В пересказах фигурировали «+76%» и ссылка на Google Research, что придавало всей этой истории солидности. Трюк выглядел как-то настораживающе и при том вроде не сложным для проверки. Короче, я потратил $1.48, прогнал 3360 запросов и теперь знаю ответ. Он оказался интереснее, чем «работает || не работает».Что на самом деле написано в статьеИсточник это препринт Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs
Исследование: ИИ по‑прежнему не способен справиться со сложными задачами в большинстве профессий
Передовые инструменты ИИ всех типов и моделей по‑прежнему
Отчет Google AI & Economy ATLAS: ИИ уже в 68% профессий, но пока только в 21% задач
Google выпустила первую версию исследования AI & Economy ATLAS. Это большой отчет о том, как люди реально используют Gemini в работе и в быту. В основе отчёта лежат 15 млн обезличенных и агрегированных взаимодействий с Gemini App, AI Mode и Gemini API; покрытие включает более 150 стран, 140 языков, 800 профессий и 4000 задач. Интересен не только в масштаб, но и в метод: это не прогноз и не маркетинговая презентация, а попытка посмотреть на ИИ через поведение пользователей.
Google, кажется, решил не ждать Gemini 3.5 Pro и обновил Flash-линейку
Google представила крупное обновление семейства Gemini, сместив акцент с бенчмарков на прикладную эффективность, стоимость вычислений и безопасность.
Google разрабатывает ИИ-чип Frozen v2, который «зашьет» архитектуру Gemini непосредственно в кремний
Google работает над новым серверным ИИ-чипом под внутренним названием Frozen v2, который должен существенно повысить эффективность выполнения моделей Gemini. По данным The Information, компания планирует реализовать часть архитектуры модели непосредственно на аппаратном уровне, что позволит сократить энергопотребление и увеличить производительность инференса. Проект пока находится на ранней стадии и официально не анонсирован.
