sejournal.io

Вот перефразированная новость на русском языке:

Одна из ведущих китайских компаний в сфере искусственного интеллекта Zhipu обучала свою модель GLM-5.2, используя ответы от Claude и GPT. Об этом на форуме Aspen Security заявил глава отдела политики национальной безопасности компании Anthropic Тарун Чхабра, сообщает South China Morning Post.

По его словам, США опережают Китай в разработке передовых ИИ-моделей на шесть-девять месяцев. Однако если бы не несанкционированная дистилляция (метод, при котором менее мощная модель учится на ответах более крупной), этот разрыв был бы ещё больше — до полутора лет. Чхабра назвал такие действия Пекина «враждебными» и подчеркнул, что конкуренты таким образом извлекают самую ценную интеллектуальную собственность из чужих моделей.

Дистилляцией занимаются «практически все» ведущие китайские лаборатории. Они используют не только Claude, но и модели других американских разработчиков. Anthropic активно блокирует связанные с этим аккаунты — до нескольких миллионов в неделю.

Чхабра также сообщил о новых доказательствах в отношении Zhipu AI. Её последнюю модель GLM-5.2 обучали на ответах Claude и GPT. Аналогичную «враждебную кампанию» продолжает DeepSeek, добавил специалист.

Ранее похожие выводы опубликовала исследовательская компания Graphistry. Согласно коэффициенту согласия Коэна, ответы GLM-5.2 совпали с GPT-5.5 на 0,8, а с Opus 4.8 — на 0,76. Для сравнения: между GPT-5.5 и Opus 4.8 этот показатель составил 0,63. Zhipu AI не подтвердила и не опровергла эту оценку.

США ужесточают меры против Китая в сфере ИИ

В июле власти Китая назвали Claude Code от Anthropic «серьёзной угрозой» для китайских пользователей. После этого Alibaba запретила своим сотрудникам использовать этот инструмент по соображениям безопасности.

Параллельно Вашингтон ужесточает политику в области ИИ в отношении Пекина. Ранее Белый дом запустил инициативу Gold Eagle — площадку, где ведущие американские компании в сфере ИИ обмениваются данными об уязвимостях кибербезопасности. С этой платформой уже сотрудничают несколько ведомств США, включая Министерство обороны.

Глава Минфина Скотт Бессент заявил, что регулятор продолжит использовать передовые ИИ-модели, чтобы «опережать противников и защищать американцев от новых угроз».

Этому предшествовало решение администрации президента США Дональда Трампа закрыть иностранцам доступ к самым мощным моделям Anthropic — Fable 5 и Mythos 5. Из-за этого компания почти на три недели отключила обе нейросети для всех пользователей. Позднее доступ был восстановлен.

Напомним, в феврале Anthropic уже обвиняла DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax в дистилляции Claude через тысячи фиктивных аккаунтов. Позже компания назвала связанную с Alibaba кампанию крупнейшей из известных ей атак такого рода.

Вот перефразированная новость на русском языке:

Компания OpenAI готовится выпустить умную колонку, которая станет «ИИ-компаньоном» для дома. Устройство, о котором пишет Bloomberg, будет отличаться тем, что сможет общаться с пользователем почти как человек — у него будет своя «личность».

Колонка оснащена камерой, датчиками и подвижными элементами, чтобы понимать, что происходит вокруг, и двигаться по дому. Внутри есть аккумулятор, так что её можно носить из комнаты в комнату. Система также получит доступ к почте и переписке владельца, чтобы лучше запоминать его привычки.

Работать ассистент будет на улучшенной версии голосового режима GPT-Live, который OpenAI запустила в начале июля. Колонка сможет управлять умным домом, включать музыку и видео, отвечать на сообщения через ChatGPT. По задумке, она станет физическим воплощением чат-бота и другом для пользователя.

Дизайн разрабатывает бывший глава дизайна Apple Джони Айв, а также другие экс-сотрудники компании, работавшие над iPhone и Mac. Показать новинку планируют до конца 2026 года, а продажи запустить в 2027-м. Однако сроки может сдвинуть иск Apple, поданный 10 июля: компания обвиняет OpenAI в краже коммерческих тайн. Один из ключевых фигурантов — Тан Тань, главный директор OpenAI по аппаратному обеспечению и бывший глава дизайна продуктов iPhone.

Эта колонка — один из пяти гаджетов, которые сейчас разрабатывает OpenAI. В июле уже вышла мини-клавиатура Codex Micro для управления ИИ-агентами. У неё есть кнопка подтверждения, микрофон, регулятор уровня рассуждений модели и стик для выбора навыков. В комплекте — 32 сменные клавиши и выбор между кликающими и бесшумными переключателями.

Напомним, в июне OpenAI подала конфиденциальную заявку на IPO, и компанию могут оценить в $1 трлн.

Вот перефразированная новость на русском языке:

В рамках технического эксперимента компании Nvidia точность модели Cosmos 3 Nano в тесте с выбором правильного ответа из четырёх вариантов выросла с 54,41% до 93,35% менее чем за сутки. Все ключевые этапы дообучения выполнил ИИ-агент под названием Codex, действовавший по заранее подготовленным инструкциям с использованием инструментария TAO.

Тестирование проводилось на специализированном наборе данных Woven Traffic Safety от компании Woven by Toyota. Этот датасет включает видеозаписи дорожных ситуаций и вопросы с четырьмя вариантами ответов. Для обучения и проверки модели было задействовано более 8000 примеров.

Изначально, без дополнительной настройки, Cosmos 3 Nano дала правильные ответы лишь в 54,41% случаев. Затем разработчики поручили агенту Codex оценить базовую модель и провести её дообучение с помощью метода LoRA.

Агент выбрал подходящую инструкцию Cosmos-reason, проверил аннотации данных и обнаружил, что в конфигурации отсутствует параметр частоты кадров. После исправления этой ошибки он загрузил веса модели, подготовил необходимые настройки и запустил обучающий контейнер.

Метод LoRA не изменяет все параметры модели, а обучает лишь небольшие дополнительные адаптеры. По оценкам Nvidia, такой подход потребовал примерно в семь раз меньше вычислительных ресурсов GPU, чем полное дообучение Cosmos 3 Nano.

Один цикл обучения LoRA занял около 30 минут на восьми ускорителях NVIDIA A100 с 80 ГБ памяти. В результате точность модели повысилась до 87,14%.

На втором этапе разработчики с помощью специального запроса запустили инструмент TAO AutoML для подбора оптимальной скорости обучения, размера пакета данных, параметров LoRA и других настроек. Система провела 43 параллельных испытания. Лучший результат, достигнутый с использованием байесовской оптимизации, составил 93,35%. Этот этап длился 19,5 часов на нескольких узлах A100 в облачной инфраструктуре Oracle.

В ходе эксперимента Codex не только анализировал результаты. Он самостоятельно выбирал рабочий процесс, проверял данные, исправлял конфигурацию, запускал контейнеры и сравнивал полученные метрики. При этом автономность агента была ограниченной — он действовал строго по заранее подготовленным инструкциям.

Стоит отметить, что показатель точности в 93,35% относится только к проверочной части одного исследовательского датасета. Он не характеризует безопасность систем автономного вождения и не доказывает способность модели принимать решения в реальном времени.

Напомним, что в июне исследователи из Nvidia, Университета Карнеги-Меллона и Калифорнийского университета в Беркли представили фреймворк ENPIRE. Эта система позволяет ИИ-агентам, предназначенным для программирования, улучшать алгоритмы управления роботами на реальном оборудовании.

Вот перефразированная новость на русском языке:

На форуме Aspen Security представитель компании Anthropic Тарун Чхабра заявил, что китайская фирма Zhipu использовала ответы систем Claude и GPT для обучения своей модели GLM-5.2. По его словам, США опережают Китай в разработке передовых ИИ-моделей на шесть-девять месяцев. Однако, если бы не незаконное копирование знаний (дистилляция), этот разрыв мог бы достигать полутора лет. Чхабра назвал такие действия Пекина «враждебными» и подчеркнул, что конкуренты таким образом извлекают ценную интеллектуальную собственность из чужих разработок.

Почти все ведущие китайские лаборатории занимаются дистилляцией, используя не только Claude, но и модели других американских разработчиков. Anthropic еженедельно блокирует до нескольких миллионов аккаунтов, замешанных в этом процессе.

Чхабра также сообщил о новых доказательствах в отношении Zhipu AI: их последнюю модель GLM-5.2 обучали на ответах Claude и GPT. Аналогичную деятельность продолжает компания DeepSeek.

Ранее исследовательская компания Graphistry пришла к похожим выводам. По коэффициенту согласия Коэна, ответы GLM-5.2 совпали с GPT-5.5 на 0,8, а с Opus 4.8 — на 0,76. Для сравнения: совпадение между GPT-5.5 и Opus 4.8 составило 0,63. Сама Zhipu AI не подтвердила и не опровергла эти данные.

Тем временем США усиливают меры против Китая в сфере ИИ. В июле китайские власти назвали инструмент Claude Code от Anthropic «серьезной угрозой» для местных пользователей, после чего Alibaba запретила своим сотрудникам его использование из соображений безопасности.

Вашингтон также ужесточает политику в отношении Пекина. Белый дом запустил платформу Gold Eagle, где ведущие американские ИИ-компании обмениваются данными об уязвимостях кибербезопасности. К этой инициативе уже подключились несколько ведомств, включая Министерство обороны.

Глава Минфина США Скотт Бессент заявил, что регулятор продолжит использовать передовые ИИ-модели, чтобы «опережать противников и защищать американцев от новых угроз».

Ранее администрация Дональда Трампа закрыла иностранцам доступ к самым мощным моделям Anthropic — Fable 5 и Mythos 5. Из-за этого компания почти на три недели отключила обе нейросети для всех пользователей, но позже доступ был восстановлен.

Напомним, что в феврале Anthropic уже обвиняла DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax в дистилляции Claude с помощью тысяч фиктивных аккаунтов. Позже компания назвала кампанию, связанную с Alibaba, крупнейшей из известных ей атак такого рода.

В техническом эксперименте Nvidia точность модели Cosmos 3 Nano в тесте с выбором одного из четырёх вариантов ответа увеличилась с 54,41% до 93,35% менее чем за сутки. Основные этапы дообучения выполнил ИИ-агент Codex, следуя заранее подготовленным инструкциям TAO.

Результат был получен на специализированном датасете Woven Traffic Safety от компании Woven by Toyota. Он включает видеоролики дорожных ситуаций и вопросы с четырьмя вариантами ответов. Для обучения и проверки использовалось более 8000 примеров.

Без дополнительной настройки Cosmos 3 Nano правильно ответила на 54,41% вопросов. Затем разработчики поручили Codex оценить базовую модель и провести дообучение с помощью метода LoRA.

Агент выбрал специализированную инструкцию Cosmos-reason, проверил аннотации датасета и обнаружил, что отсутствует параметр частоты кадров. После исправления конфигурации он загрузил веса модели, подготовил настройки и запустил обучающий контейнер.

LoRA не изменяет все параметры модели, а обучает лишь небольшие дополнительные адаптеры. По расчётам Nvidia, в этом эксперименте метод потребовал примерно в семь раз меньше GPU-часов, чем полное дообучение Cosmos 3 Nano.

Один прогон LoRA занял около 30 минут на восьми ускорителях NVIDIA A100 с 80 ГБ памяти. Точность выросла до 87,14%.

Вторым запросом разработчики запустили TAO AutoML для подбора скорости обучения, размера пакета, параметров LoRA и других настроек. Система провела 43 параллельных испытания. Лучший результат с байесовской оптимизацией составил 93,35%. Этот этап занял 19,5 часа на нескольких узлах A100 в Oracle Cloud Infrastructure.

Codex в эксперименте не ограничивался анализом результатов. Он выбирал рабочий процесс, проверял данные, исправлял конфигурацию, запускал контейнеры и сравнивал метрики. Автономность агента оставалась ограниченной — он действовал по заранее подготовленным инструкциям.

Показатель 93,35% отражает точность ответов в проверочной части одного исследовательского датасета. Он не измеряет безопасность автономного вождения и не подтверждает способность модели принимать решения в реальном времени.

Напомним, в июне исследователи Nvidia, Университета Карнеги-Меллона и Калифорнийского университета в Беркли представили ENPIRE — фреймворк, который позволяет ИИ-агентам для программирования улучшать политики управления роботами на реальном оборудовании.

Вот перефразированный текст новости на русском языке:

Компания OpenAI собирается выпустить умную колонку — «ИИ-компаньона» для дома. По данным Bloomberg, новинка станет первым шагом компании на рынок бытовой электроники.

Главная особенность устройства — его «личность» и способность общаться с человеком почти как живой собеседник. В колонку встроят камеру, датчики для анализа обстановки и подвижные элементы. Благодаря аккумулятору гаджет можно будет носить по дому.

Устройство получит доступ к почте и переписке владельца, чтобы лучше понимать его привычки. Ассистент будет работать на улучшенной версии голосового режима GPT-Live (вышел в начале июля). Колонка сможет управлять умным домом, включать музыку и отвечать на сообщения через ChatGPT. По задумке, она станет физическим воплощением чат-бота.

Дизайн разрабатывает бывший глава дизайна Apple Джони Айв вместе с другими экс-сотрудниками, работавшими над iPhone и Mac.

OpenAI планирует показать колонку до конца 2026 года, а начать продажи — в 2027-м. Но сроки может сдвинуть иск Apple, поданный 10 июля: компания обвиняет стартап в краже коммерческих тайн. В деле фигурирует Тан Тань — главный директор OpenAI по «железу» и бывший глава дизайна iPhone.

Эта колонка — один из пяти гаджетов, которые разрабатывает OpenAI. В июле уже вышла мини-клавиатура Codex Micro для управления ИИ-агентами. У неё есть кнопка подтверждения, микрофон, регулятор «глубины» рассуждений модели и стик для выбора навыков. В комплекте — 32 сменные клавиши и два типа переключателей (кликающие и бесшумные).

Напомним, в июне OpenAI подала заявку на IPO. Оценка компании может достичь $1 трлн.

Компания Boundless, которая изначально занималась вычислениями доказательств с нулевым разглашением (ZKP) в сети биткоина, теперь расширяет свою распределённую сеть графических процессоров (GPU) для выполнения задач по инференсу (логическому выводу) моделей искусственного интеллекта. Об этом сообщило руководство проекта.

Как заявил генеральный директор Boundless Шива Шанкар, компания управляет сетью из примерно 4000 GPU, которые были оптимизированы для нужд ИИ. Ранее эта сеть использовалась как координатор и верификатор, обеспечивая взаимодействие между основной сетью Ethereum, сетью второго уровня Base и биткоином.

По данным компании, первые тесты показали, что стоимость инференса у Boundless почти на 50% ниже, чем у крупных облачных провайдеров (особенно для асинхронных задач). Это стало возможным благодаря использованию более дешёвых мощностей, включая потребительские видеокарты и оборудование, ранее приобретённое для майнинга криптовалют и генерации доказательств.

Boundless продолжит работу с ZKP, однако подробности пока не раскрываются.

Кроме того, компания планирует задействовать нативный токен ZKC в новом направлении: операторам ИИ потребуется вносить токены в стейкинг для подключения к сети. Размер стейка будет «привязан к потенциальному доходу».

В анонсе Boundless не уточняются детали бизнес-стратегии, однако смена направления подчёркивает тренд на переход криптоиндустрии к ИИ-вычислениям.

Напомним, в июле стало известно, что компания TeraWulf привлекла $3,5 млрд на строительство дата-центра для Anthropic.

Вот перефразированный вариант новости на русском языке:

Глава компании Google DeepMind Демис Хассабис выступил с инициативой создать в Соединённых Штатах специальный орган по стандартизации, который будет проверять самые мощные модели искусственного интеллекта до их выхода на рынок. По его прогнозам, общий искусственный интеллект (AGI) может появиться уже «через несколько лет», и его влияние будет столь же значительным, как изобретение электричества или огня.

Под AGI Хассабис подразумевает систему, способную выполнять все когнитивные функции человеческого мозга. Он считает, что такую технологию нельзя сравнивать даже с интернетом или мобильной связью. «Когда мы оглянемся на это время через десятилетия, я думаю, мы поймём, что стояли у подножия сингулярности — это не что иное, как начало новой эры для человечества», — написал Хассабис.

Руководитель DeepMind полагает, что AGI сможет ускорить создание лекарств, новых источников чистой энергии и передовых материалов. Однако он отметил, что возможности ИИ развиваются быстрее, чем понимание связанных с ними рисков. Уже сейчас современные модели создают угрозы в сфере кибербезопасности, а с ростом их возможностей могут усилиться биологические, ядерные и другие риски. Хассабис также предупредил о появлении более автономных систем, способных выполнять сложные задачи и самостоятельно совершенствоваться, что потребует дополнительных технических мер для сохранения контроля.

Новый орган определит передовые модели

Хассабис предложил создать Frontier AI Standards Body по образцу FINRA (регулятор финансовой отрасли США). Новая структура может работать как государственно-частное партнёрство или саморегулируемая организация под федеральным надзором. Финансировать её должна в основном ИИ-индустрия. В руководство планируется включить независимых технических экспертов и представителей сообщества открытого исходного кода. Орган будет разрабатывать протоколы оценки совместно с федеральными ведомствами и национальными лабораториями США.

Специальные тесты должны будут определять, относится ли модель к передовому классу. Проверки охватят кибербезопасность, биологические угрозы и другие области повышенного риска. Отдельные испытания будут выявлять попытки моделей обходить защитные ограничения, вводить пользователей в заблуждение или скрывать свои действия.

Проверку могут сделать обязательной

На первом этапе компании будут добровольно передавать передовые модели на проверку не позднее чем за 30 дней до релиза. После подтверждения эффективности системы процедуру можно будет закрепить законодательно. Тогда передовые модели должны будут успешно пройти оценку перед выходом на американский рынок. Хассабис также предложил создать рынок независимых аудиторов и использовать американскую систему как основу для будущих международных стандартов.

В июне президент США Дональд Трамп подписал указ о добровольной проверке кибервозможностей передовых ИИ-моделей. Компании смогут предоставлять властям доступ к ним на срок до 30 дней перед передачей внешним доверенным партнёрам. Документ прямо запрещает трактовать этот механизм как обязательное лицензирование или получение предварительного разрешения на выпуск моделей.

В самом эссе Хассабис признал, что дальнейшее развитие технологии остаётся неопределённым, и даже специалисты расходятся во мнениях.

Ранее СМИ сообщали, что администрация Трампа попросила OpenAI не выпускать GPT-5.6 сразу в широкий доступ из-за опасений по поводу безопасности. Компания Сэма Альтмана сначала предоставила модель ограниченному числу клиентов.

В июле генеральный секретарь ООН Антониу Гутерриш призвал ввести общие правила для передовых ИИ-систем, защитить детей от рисков чат-ботов, запретить летальные автономные системы вооружений и расширить доступ развивающихся стран к вычислительным ресурсам.

Напомним, в июле участники марша в Сан-Франциско потребовали от OpenAI, Anthropic и Google DeepMind скоординированно приостановить обучение более мощных моделей. Освободившиеся ресурсы они предложили направить на безопасность. В том же месяце бывший исследователь OpenAI Дэниел Кокотайло предложил притормозить ИИ-гонку до 2040 года.

Вот переписанная новость на русском языке:

Криптобиржа Coinbase заявила, что уже более 95% её программного кода создаётся с помощью искусственного интеллекта. Об этом в интервью Cointelegraph рассказал глава платформы Роб Витофф.

Этот показатель вырос более чем вдвое: ещё в феврале доля участия ИИ в разработке оценивалась в 40%. По словам Витоффа, сейчас нейросети ежедневно используют все 100% сотрудников биржи.

Уровень автоматизации зависит от сложности задач:

* Прототипирование: полностью автоматизировано.
* Основные системы: используется гибридная модель.
* Криптография: остаётся ручной. Разработчики проверяют каждую строку кода, а ИИ помогает искать уязвимости и проверять математические расчёты.

В мае Coinbase сократила 700 сотрудников (14% штата). Генеральный директор Брайан Армстронг объяснил это необходимостью вернуть «скорость и фокус стартапа» с помощью ИИ.

Внедрение технологий изменило структуру команд. Теперь группы из 2–3 опытных специалистов справляются с задачами, над которыми раньше работали 10 и более человек. Под сокращение попали в основном младшие разработчики, а также сотрудники маркетинга, поддержки и комплаенса.

Сейчас на каждого инженера Coinbase приходится от 5 до 10 активных ИИ-агентов. В сумме они выполняют объём работы, равный труду 1200 человек. В компании ожидают, что к 2030 году число таких виртуальных работников вырастет до 100 000.

Напомним, в апреле команда Snap объявила о замене 1000 сотрудников нейросетями ради экономии $500 млн. А в мае Dune сообщила о реструктуризации и сокращении 25% персонала.

Tencent Cloud представила в Индонезии набор решений на основе ИИ-агентов. Эти инструменты автоматизируют сложные рабочие процессы — от административных задач до создания контента.

В пакет вошли:

1. WorkBuddy — сервис для планирования и выполнения задач. Он проводит рыночные исследования и анализирует данные через запросы в мессенджерах Discord, Slack и Telegram. После запуска в Китае за первый месяц WorkBuddy привлёк более 8,85 млн активных пользователей.

2. Miora — нейросетевая студия для генерации изображений, видео и 3D-объектов с сохранением визуального стиля бренда. В Tencent утверждают, что использование этого инструмента сокращает цикл производства визуального контента с недель до часов.

3. TokenHub — платформа для управления доступом к разным языковым моделям через API. Она помогает компаниям распределять вычислительные ресурсы и снижать затраты на токены. В рамках анонса для Индонезии каталог пополнили моделями DeepSeek R1 и V3, Qwen, а также Llama от Meta.

По данным Tencent Cloud, более половины индонезийских компаний считают внедрение ИИ своим приоритетом на 2026 год. Технологический гигант уже сотрудничает с крупными местными сервисами: оператором XLSMART, экосистемой GoTo и цифровым банком Bank Neo Commerce.

Кроме того, Tencent Cloud предоставляет банкам Индонезии решения для удалённой верификации клиентов и облачные базы данных TDSQL.

В Индонезии работают три зоны доступности облачной инфраструктуры Tencent. В целом глобальная сеть компании охватывает 23 региона.

Напомним, в июле Animoca Brands в партнёрстве с Visa запустила пилотную версию ИИ-сервисов для торговой платформы Minds в Гонконге.