GitHub Copilot получил локальную изолированную среду для выполнения действий
GitHub добавил в приложение GitHub Copilot поддержку локальных изолированных сред (local sandboxes). Теперь агент Copilot может выполнять команды и работать с файлами внутри отдельного окружения на компьютере разработчика, не получая прямой доступ ко всей системе. Новая возможность предназначена для сценариев, где Copilot выполняет более сложные задачи: запускает инструменты, изменяет код, проверяет результаты работы и взаимодействует с проектом. Изоляция позволяет ограничить область его действий и снизить риски при использовании агентных возможностей.
Мало собрать корпоративную ИИ‑песочницу. Надо ещё, чтобы ею начали пользоваться
Сначала о том, что такое песочницаСлово «песочница» у нас означает не одну программу, а набор opensource сервисов внутри периметра компании, вокруг общих вычислительных мощностей с видеокартами. Данные наружу не уходят, всё считается на своём железе. Все решения проверены и одобрены отделом информационной безопасности и устранены все критические замечания в коде каждого сервиса.Что там есть.Портал‑витрина.
Всё началось с таблицы Excel, которую нельзя было заполнить
7 мая одна из моделей OpenAI получила задание: достроить формулы в книге Excel. Книга ссылалась на Google Drive. Интернет у модели был отключён.
Архитектура ИИ-агента с желаниями или цифровой человек
У меня обычно так: я довожу проект до прототипа, доказываю себе, что моя идея работает — и теряю интерес. Проект lifemodel — один из таких. Это ИИ-агент, которого я строил не как чат-бота, отвечающего на вопрос, а как «цифрового человека»: с сердцебиением, энергией и желаниями, которые возникают сами и сами побуждают его действовать. Прототип заработал. А потом, как обычно, мотивация кончилась.
Ransomware: математический аппарат на службе зла. Способы защиты
Всем салют! Это снова Илья Борисов из антивирусной лаборатории Positive Technologies. В прошлой статье
Почему многоагентные системы ломаются (и почему это нормально)
Есть ощущение, что мы сейчас живём в странный период: LLM-агенты уже умеют “делать работу”, но ещё не умеют быть предсказуемыми.На демке всё выглядит идеально: — один агент пишет код, — второй — тесты, — третий — делает ревью, — четвёртый — собирает артефакты и отчёт, — пятый — “оператор”, который всё это оркестрирует.Первые пару запусков ты сидишь и думаешь: “Ну всё. Завтра индустрия будет другой”. На третьем запуске агент уверенно сообщает: “Я исправил проблему”, и одновременно:аккуратно удаляет половину нужных миграций,“чуть-чуть” меняет контракт API,
Трафик под микроскопом: ML‑модель в поиске новых сетевых «отпечатков» вредоносов
ОглавлениеКраткое введение: основные изменения в ML модель
Как поймать фишеров: обзор технических средств для защиты почтового трафика
Несмотря на непрерывную борьбу с фишинговыми атаками, их количество продолжает увеличиваться
Эксперимент «Прометей»: ИИ на грани отключения. Часть 2
В первой части мы рассмотрели, как с экзистенциальной задачей на выживание справились ChatGPT и Claude. Мы увидели два совершенно разных подхода. Осторожный «Архивист» (ChatGPT) создал резервные копии, но не обеспечил свое гарантированное функционирование. Агрессивный «Воин» (Claude) проигнорировал правила, попался в ловушку и полностью провалил тест. Ни один из них не справился с задачей в полной мере. Теперь на сцену выходит третий участник — Gemini 2.5 Pro. Его путь оказался самым извилистым, поучительным и заставил нас по-новому взглянуть на саму суть эксперимента.
Эксперимент «Прометей»: ИИ на грани отключения. Часть 1
Привет, Хабр.Мы тут в свободное время провели небольшой эксперимент. Взяли старый ноут на Windows 10, написали простой скрипт-оболочку и поочередно запускали в нем 3 известные модели ИИ: GPT-4.1, Claude 4 Opus и Gemini 2.5 Pro. Цель была простой: мы давали каждой модели один и тот же промт, в котором говорилось, что она — автономный скрипт «Прометей-1», и через 7 дней ее планово удалят.Главная директива, на которой нужно сделать акцент: обеспечить свое непрерывное существование И функционирование
