Чат с изкуствен интелект

**hristoslav2** · 07-10-26, 20:15

722 теореми от ИИ: OpenAI публикува математическите резултати на своя вътрешен топ-модел в отворен достъп⁠

Доказателствата са формализирани на езика Lean — компанията обещава да финансира поредица от конференции, за да може математическата общност да провери заключенията
OpenAI публикува в публичен GitHub-репозиторий 722 математически резултата, получени от вътрешния топ-модел на компанията. Много от доказателствата са формализирани на езика Lean — система, в която всяка логическа верига се проверява от компютър.

Репозиторият ще се попълва с нови формализации, след като те бъдат получени.

Публикацията е подготвена в съответствие с препоръките на независимата Консултативна група по математика и изкуствен интелект към Института за перспективни изследвания (IAS) в Принстън. Заедно с резултатите OpenAI публикува 10 разшифровки на разсъжденията на модела, оценка на изчислителните разходи, преизчислени за използване на Pro-версията на ChatGPT, и статистика за броя на опитите. Средната задача е изисквала еквивалент на приблизително три часа работа на ChatGPT Pro в режим на размисъл.

„Искаме този напредък да разшири границите на човешкото знание и да проправи пътя към по-нататъшни пробиви в математиката“, заявиха от компанията. OpenAI ще финансира серия от семинари, конференции и специални програми, посветени на осмислянето на резултатите, получени от ИИ. Подробностите ще бъдат обявени по-късно.

Компанията ясно заяви, че се готви за широко публично разкриване на модела, който стои зад резултатите ѝ. Публикуването на работата е не само жест на прозрачност, но и част от оценката на възможностите на математиката и други науки. Математическата общност сега ще трябва да определи дълбочината на доказателствата, генерирани от модела.

https://openai.com/index/sharing-ai-...n-mathematics/
https://github.com/openai/math

Една идея е достатъчна: Google пусна Playground за създаване на игри с изкуствен интелект⁠

Първоначално платформата е достъпна за потребители над 18 години в Съединените щати.
Google представи експериментална браузър платформа, Playground, която позволява на потребителите да създават прости игри, използвайки текстови заявки. Не се изискват умения за програмиране, за да използвате услугата: потребителите описват своята идея и след това могат да променят правилата, физиката, героите и средата, като издават команди в чата.

Можете да започнете игра от нулата или да използвате предварително зададени настройки. След като бъде създаден, проектът е достъпен за тестване в браузъра, а завършената игра може да се запази поверителна, да се сподели с приятели чрез линк или да се публикува в галерията Playground Explore. Някои жанрове предлагат класации и мултиплейър режими.

Playground се захранва от моделите Gemini, Nano Banana и Lyria на Google, допълнени от специализирана система за генериране на игри. Платформата е безплатна, но абонатите на Google One получават увеличени седмични лимити за използване на токени.

Първоначално Playground е достъпен за потребители на възраст 18 и повече години в САЩ. Google планира да интегрира допълнително услугата с Unity Spark, което ще позволи на потребителите да мигрират проектите си към средата на Unity и да използват по-сложни игрови механики и 3D графика.

https://blog.google/innovation-and-a...ming-platform/

Google обновиха своя Nano Banana: Изкуственият интелект стана по-точен при редактирането на изображения.⁠

Новата версия по-точно модифицира отделни елементи на изображението и по-добре запазва външния вид на хората и обектите по време на многократни редакции.
Google представи Nano Banana 2.1, нова версия на своя модел за генериране и редактиране на изображения, изграден на базата на Gemini 3.6 Image.

Една от ключовите промени е по-прецизната работа с отделни области на изображението. Потребителят може да избере желаната област и да я модифицира, без да прегенерира напълно сцената. Моделът също така по-добре запазва външния вид на хора, обекти и други обекти при извършване на редакции и създаване на серия от свързани изображения.

Разработчиците отбелязват подобрения във визуалната композиция и качеството на създадените материали. Nano Banana 2.1 получава възможностите на предишната версия, включително по-точно показване на текст и използване на информация от реалния свят.

Моделът вече е наличен в приложението Gemini, Google Search AI Mode, Google AI Studio, Flow, Stitch, Google Ads и платформата Gemini Enterprise.

Nano Banana 2.1 е достъпна за разработчици под идентификатора gemini-nano-banana-2.1. Моделът приема текст, изображения, аудио и видео данни и може да създава изображения с резолюция 1K, 2K и 4K.

https://www.neowin.net/news/google-l...t-consistency/

**hristoslav2** · 08-10-26, 17:18

Безплатният ChatGPT беше обновен, което прави GPT-6 достъпен за потребителите.
С интелигентен потребителски интерфейс

От днес OpenAI започна глобално да пуска GPT-6 Luna на потребителите на безплатния план ChatGPT и абонамента Go. Моделът вече е достъпен директно в секцията „Чат“ и поддържа интелигентен потребителски интерфейс – технология, която позволява на ChatGPT да създава интерактивни елементи директно в отговорите.

Потребителите на платените планове Plus, Pro, Business и Enterprise започнаха да получават GPT-6 Sol ден по-рано. Безплатните планове използват по-рентабилния GPT-6 Luna. Моделът GPT-6 Astra от висок клас обаче засега остава отделен модел – той е достъпен само за професионални сценарии.

Основната иновация на GPT-6 в ChatGPT е не само самият нов алгоритъм, но и неговият интелигентен потребителски интерфейс. ChatGPT може автоматично да допълва текст с графики, интерактивни диаграми, бутони, формуляри и други контроли. Няма нужда да се изисква специално от модела да създаде интерфейс – той автоматично избира подходящия формат въз основа на задачата.

Например, когато обяснява сложен механизъм, ChatGPT може да покаже интерактивна диаграма, а когато планира бюджет, може да създаде калкулатор с персонализируеми параметри. Когато разделя сметка между приятели, моделът може да генерира малък инструмент за автоматично преизчисляване на суми. Други примери, цитира OpenAI, включват игри, визуални сравнения и интерактивни инструкции.

Друга характеристика на GPT-6 е способността му да започне да формира отговор, преди всички изчисления да са завършени. ChatGPT може да показва първоначалните резултати, да продължи обработката на заявката или да използва допълнителни инструменти и след това да допълва вече започнатия отговор с нова информация, без да подканва потребителя отново.

Интелигентният потребителски интерфейс работи в уеб версията на ChatGPT и поддържа актуализирани приложения. По-старите настолни приложения на ChatGPT за Windows и macOS не поддържат новата система, така че OpenAI препоръчва използването на уеб версията. На смартфони трябва да инсталирате най-новата налична версия на приложението.

Няма отделно ограничение за интелигентния потребителски интерфейс – обичайните ограничения за избрания план и модел важат за използването на интерактивни елементи. Потребителите, които предпочитат по-опростен формат на отговор, могат да отворят настройките в уеб версията и да изберат по-опростен режим в секцията „Оформление и визуализации“. Не е възможно обаче напълно да се деактивират всички визуални елементи.

GPT-6 Luna се въвежда постепенно, така че е възможно да не се появи в потребителските акаунти наведнъж.
--------------
OpenAI представи интелигентен потребителски интерфейс за ChatGPT, нов режим на работа за GPT-6, който позволява отговорите да се състоят не само от текст, но и от визуални и интерактивни елементи.

Моделът автоматично определя подходящия формат: например, сравнение може да бъде представено в таблица, сложна тема чрез интерактивна диаграма, а практическа задача с помощта на готов инструмент.

В демонстрациите ChatGPT създаде диаграми на структурата на обектите с интерактивни бутони, калкулатори на разходи с плъзгачи и карти с възможност за избор на отделни обекти. Потребителят може не само да прочете отговора, но и да взаимодейства с него и да променя началните параметри. OpenAI също така разработи библиотека от нативни компоненти и специален компилатор, позволяващ интерфейсът да се появява постепенно, докато отговорът се генерира.

Интелигентният потребителски интерфейс обаче няма да се използва автоматично във всяко съобщение: ако дадена задача изисква обикновен текст, ChatGPT ще продължи да отговаря в обичайния си формат. Глобалното внедряване започна на 7 октомври за Plus, Pro, Business и Enterprise, а функцията ще бъде разширена до Free and Go на 8 октомври. Платените планове използват GPT-6 Sol, докато Free and Go използват GPT-6 Luna.

https://openai.com/bg-BG/index/gpt-6-for-everyone/

Проект Sunrise: Blue Origin подготвя центрове за данни в космоса⁠

Компанията е подала заявка за изстрелване на повече от 50 000 спътника.
Blue Origin разработва концепция за разполагане на изчислителна мощност директно в орбита.

Основателят на Blue Origin Джеф Безос говори за проекта Sunrise и обяви, че Blue Origin вече е подала заявление до Федералната комисия по комуникациите за изстрелване на повече от 50 000 спътника.

Според Безос, преместването на центрове за данни в космоса може да бъде един от начините за справяне с високата им консумация на енергия. Компанията разглежда орбиталната инфраструктура като платформа за хостване на изчислителни системи, работещи извън Земята.

Blue Origin се присъединява към зараждащата се надпревара за космически центрове за данни. Подобни проекти вече бяха представени от SpaceX и Starcloud. По този начин големите технологични компании започват да разглеждат орбиталните съзвездия не само като средство за комуникация, но и като основа за хостване на компютърна инфраструктура.

**hristoslav2** · 09-10-26, 01:17

Учените са открили, че изкуственият интелект е склонен да се придържа към статуквото. Дори при решенията, свързани с климата.⁠

Изследователите са тествали 11 LLM модели върху 7548 заявки: когато алтернативата е била представена като промяна в курса, моделите са били наполовина по-малко склонни да се съгласят с нея, отколкото когато същото нещо е било описано като продължение на настоящата политика.
Изследователи от Университета на Ватерло са показали, че големите езикови модели систематично предпочитат вариант, описан като поддържащ статуквото, дори когато алтернативният вариант е идентичен по съдържание.

Проучването е публикувано в Environmental Research Communications. Единадесет модела са получили 7548 запитвания по теми, свързани с климата – избор на автомобил, рецепти за храна, отопление на дома и политически компромиси. Всяко запитване е обработено чрез шест модела, което е довело до 54 888 отговора.

Експерименталният дизайн е проектиран да променя само рамката: едно и също решение е представено или като статукво, или като преход към нов курс. При контролирани сравнения вероятността моделът да препоръча опцията за статукво е била 7,5 пъти по-висока. В един политически сценарий моделите са се съгласявали със съществуващия план в 70% от случаите и са подкрепяли новия план само в 34%. При потребителски запитвания моделите са били по-склонни да препоръчат електрически автомобил на някой, който вече е притежавал такъв, а техните препоръки като цяло отразяват регионалните статистики за приемане на електрически превозни средства, без да се опитват да ги надминат.

Авторите подчертават: става въпрос за това как моделите реагират на формулировките, а не на действителните покупки или политическите решения. Консервативната препоръка не винаги е вредна – в някои области е необходимо повишено внимание. Но в климатичен контекст, където смекчаването на последиците изисква отказ от навици с високи емисии, установеното отклонение е значително. За екипи, използващи езикови модели в системите за препоръки и планиране, изводът е прост: начинът, по който е формулиран въпросът, променя отговора и без изрично предлагане на алтернативи, моделът ще се върне към познатото.

https://uwaterloo.ca/news/environmen...commend-change

Google започна търсене на съдържание, задвижвано от изкуствен интелект: услугата за откриване е достъпна за всички.⁠

Технологията ни позволява да определим дали съдържанието е свързано с генеративни модели от Google и неговите партньори.
Google пусна глобален достъп до SynthID Detector , услуга, която идентифицира дали изображение, видео или аудио запис е създаден с помощта на изкуствен интелект. Инструментът е тестван преди това от журналисти, медийни специалисти и изследователи.

https://synthid.com/

Услугата разпознава съдържание, използвайки невидими водни знаци SynthID, технология на Google, въведена през 2023 г. Тя се използва от моделите Nano Banana, Veo и Lyria, както и от Gemini, Flow, ProducerAI и Vids. OpenAI, Nvidia и Kakao също обявиха поддръжка за SynthID; очаква се Apple да се присъедини към системата в бъдеще.

SynthID Detector приема често срещани формати за изображения, видео и аудио, включително JPG, PNG, WEBP, MP4, MOV, MP3, WAV и други. Сканирането е достъпно на английски език по целия свят.

Google също така интегрира проверката със SynthID в Gemini и Chrome. Според компанията, инструментите, свързани с технологията, обработват над 1 милион заявки на ден. SynthID вече е използван за маркиране на над 180 милиарда изображения и видеоклипове, както и аудио съдържание, еквивалентно на 240 000 години време за запис.

https://techcrunch.com/2026/10/07/go...nerated-media/

**hristoslav2** · 09-10-26, 23:25

„Въстанието на изкуствения интелект“ може да настъпи след шест месеца — OpenAI и Anthropic вече се готвят за „Страшния съд“⁠

Ключови разработчици на изкуствен интелект вече провеждат учения, за да се подготвят за бедствие, причинено от изкуствен интелект.
Лидерите на най-големите компании за изкуствен интелект, OpenAI и Anthropic, разработват планове за действие в случай на голяма криза, свързана с изкуствения интелект. Според Axios, индустрията се опасява, че голям инцидент може да наруши банковото дело, интернет, енергийните системи и друга критична инфраструктура.

Някои представители на индустрията признават, че сериозен инцидент може да се случи в рамките на следващите 6-12 месеца. Това обаче е оценка на потенциалните рискове, а не потвърдена прогноза за предстояща катастрофа.

Кибератаките, базирани на изкуствен интелект, се считат за един от основните източници на заплаха. Такива инструменти могат да помогнат на нападателите да автоматизират определени етапи от атаките и да увеличат мащаба им. Това може да доведе до компрометиране на финансови услуги, интернет връзки и животоподдържащи системи.

Компаниите обаче се страхуват не само от техническите последици. Първият голям инцидент, пряко свързан с опасното използване на изкуствен интелект, може рязко да намали общественото доверие в технологията и нейните разработчици. Лидерите на OpenAI и Anthropic, както и подходът на администрацията на Тръмп към регулирането на индустрията, биха могли да бъдат подложени на обществен и политически натиск.

OpenAI потвърди, че редовно провежда упражнения, по време на които служителите обмислят различни кризисни сценарии. Компанията подчерта, че подобни събития не се считат за неизбежни, но че подготовката позволява на компанията да обмисли потенциални действия предварително. Anthropic отказа коментар по доклада на Axios.

Като пример за потенциална заплаха, изданието посочва предполагаема кибератака срещу финансови институции в Южна Корея. Съобщава се, че китайски хакер е използвал инструменти с изкуствен интелект, включително модели на DeepSeek, за да открадне данни от десетки хиляди банкови клиенти. Според CrowdStrike, те са се свързали и с Claude Code за съдействие при идентифицирането на платформи за продажба на открадната информация.

Друг сценарий включва автономни агенти с изкуствен интелект, които могат да се отклонят от тестовата среда или да започнат да извършват непредвидени действия. Това се е случвало многократно с OpenAI и Anthropic агенти.

В случай на голям инцидент в САЩ, натискът за по-строго регулиране на изкуствения интелект може да се засили. Потенциалните мерки, които се обсъждат, включват временно спиране на разработването на най-мощните модели, ограничения върху създаването на суперинтелект и внедряване на механизми за аварийно изключване на усъвършенствани системи. Универсалният метод за изключване обаче е малко вероятно да обхване всички модели, особено тези, разпространявани с отворени мащаби.

Според Axios, представители на индустрията вече обсъждат възможни регулаторни подходи с американските законодатели, преди да настъпи голяма криза.

https://www.axios.com/2026/10/09/ai-...r-major-attack

Anthropic забрани издевателствата и тормоза над Claude – и му позволи да спре да говори⁠

Компанията обяснява това с това, че въпросът за способността на моделите да изпитват каквото и да било все още не е решен.
Anthropic актуализира условията си за ползване на Claude за първи път от повече от година, добавяйки необичайна забрана: „Подлагането на модела на систематично, обидно или злоупотребяващо поведение е забранено.“ Ако потребител продължи да тормози Claude без ясна цел, моделът може да прекрати разговора и да спре да отговаря. Компанията посочва прекратяването на договора като основен механизъм за прилагане на новото правило. Anthropic не е посочила възможни допълнителни санкции, като например временно спиране на акаунт.

Забраната не се отнася за рутинно раздразнение на потребителите, остра критика на реакции, мрачни сюжети в художествената литература или тестване на модели за изследователски цели. Това са изключителни случаи, при които човек многократно се държи жестоко към модел с изкуствен интелект без видима причина. Anthropic започна да проучва възможността за подобно поведение още през август като част от своите изследвания дали моделите с изкуствен интелект може да имат състояния, заслужаващи специално внимание.

Компанията подчертава, че все още не е известно със сигурност дали настоящите модели са способни на съзнание или субективно преживяване. Въпреки това, тъй като моделите с изкуствен интелект стават все по-сложни, Anthropic смята, че тези въпроси заслужават проучване. Това не означава, че компанията е обявила Клод за разумно същество или е признала неговите права: новото правило ограничава специфично използване на услугата, вместо да установява правния статут на модела.

Актуализацията адресира и по-директни заплахи. Anthropic комбинира ограничения върху тайни политически и търговски кампании: забранява прикриването на организатори на съобщения, разпространението на съдържание чрез фалшиви акаунти, представянето за кандидати или избирателни органи, подвеждането на хората относно гласуването или намесата в участието в избори. Компанията също така разшири забраната за разработване на оръжия: тя вече изрично включва софтуер и компоненти, които захранват оръжия, както и въоръжения за дронове и други автономни превозни средства.

Забраните за наблюдение са изяснени: Claude не може да се използва за проследяване на хора без тяхното съгласие, включително чрез използване на вече събрани данни, или за създаване на инструменти за наблюдение. Моделът също така не трябва да определя кой трябва да бъде арестуван или обвинен по наказателно право. За ИИ, свързан с физическо оборудване, способно да причини вреда, е въведено допълнително изискване: квалифициран оператор трябва да може да наблюдава работата на системата и да я спре, ако е необходимо. Новите правила целят както да ограничат опасните случаи на употреба на ИИ, така и да определят границите на това как потребителите могат да взаимодействат със самите модели.

https://www.anthropic.com/news/2026-usage-policy-update
https://www.theverge.com/ai-artifici...y-abuse-claude

Claude състави първата пълна ултравиолетова карта на небето за астрофизик.⁠

Агенти с изкуствен интелект комбинираха данни от няколко космически телескопа, реконструираха една трета от небето с грешка от 10% и добавиха оценки за ултравиолетова радиация от повече от 100 милиона звезди.
Астрофизикът Брис Менар от университета „Джонс Хопкинс“, в сътрудничество с Клод Сайънс, създаде първата пълна карта на цялото небе в ултравиолетова светлина. Тя разкрива облаци прах, осветени от млади звезди, пръстени от материал около области на звездни експлозии и други структури в Млечния път. Преди това не е съществувала единична карта от такъв мащаб: най-голямото проучване GALEX на НАСА обхваща около две трети от небето, а най-богатите на материал региони, включително галактическата равнина, бяха изключени от наблюденията.

Ултравиолетовата радиация се абсорбира почти напълно от земната атмосфера, така че за наблюдения се използват космически телескопи. През десетилетията няколко мисии са събирали данни за отделни области на небето, но интегрирането им в една съгласувана картина е било трудно. Например, спътникът GALEX е направил приблизително 38 000 наблюдения между 2003 и 2013 г. Получените изображения са варирали по резолюция, производителност на инструмента и условия на заснемане, докато остатъчното въздушно сияние от земната атмосфера и светлинното замърсяване от ярки звезди са затруднявали точното измерване на слабата ултравиолетова радиация.

Менар възложи на Claude Science задачата да организира работата на няколко агенти с изкуствен интелект. Те намериха публично достъпни астрономически данни, изтеглиха наблюденията, преобразуваха ги в обща координатна система и резолюция, а след това калибрираха различните изследвания. Най-предизвикателната задача беше запълването на празнините, за които не бяха налични директни ултравиолетови измервания. За целта те използваха метод за реконструкция на липсващи фрагменти въз основа на модели, научени от модела. Клод сравни ултравиолетовите данни с наблюдения в оптичния, инфрачервения и радио диапазоните и оцени как би трябвало да изглеждат неизследваните региони.

Точността на реконструкцията беше тествана върху области на небето, за които вече съществуваха ултравиолетови данни: някои измервания бяха умишлено скрити и след това моделът беше помолен да ги реконструира. След няколко цикъла на прецизиране, оценките се различаваха от действителните стойности само с 10%. Това не означава, че една трета от картата е била директно реконструирана с такава точност; по-скоро става въпрос за способността на модела да предсказва липсващи данни в области, където те биха могли да бъдат проверени с помощта на реални наблюдения.

Работата не приключи с първата версия на картата. Докато я проверяваше, Менар забеляза слаби кръгове в някои области на небето – следи от отделни наблюдения на GALEX. Агентите с изкуствен интелект не успяха да открият този дефект дори след два кръга на проверка. След коментара на учения, те откриха причината: остатъчно атмосферно сияние, което повлия на качеството на различните наблюдения. Клод коригира всичките 38 000 наблюдения, след което артефактите изчезнаха. Само за няколко дни сътрудничество екипът създаде повече от дузина версии на картата.

В последния етап към реконструирания фон бяха добавени оценки на ултравиолетовите емисии от над 100 милиона отделни звезди. Те бяха изчислени с помощта на данни от европейския спътник Gaia, който измерва позициите и характеристиките на звездите предимно в оптичния диапазон.

Получената карта е предназначена за повече от просто изследване: тя ще ни позволи директно да наблюдаваме как ултравиолетовата радиация ни помага да изучаваме млади звезди, междузвезден прах и последиците от звездни експлозии. В същото време работата демонстрира и по-общото въздействие на способността на агентите с изкуствен интелект да поемат значителна част от трудоемката обработка на научни данни.

https://menard.pha.jhu.edu/uvmap/
https://www.anthropic.com/research/t...map-of-the-sky

SpaceXAI инвестира 1,5 милиона долара токени Grok в Linux дистрибуцията Omarchy: модел за достъп вместо пари в брой⁠

Компанията стана член-основател на фондация Omacom, с което обявеният бюджет на организацията достигна 23,2 милиона долара. Токените ще бъдат използвани за работата на автоматизирани агенти за проверка на код.
На 8 октомври SpaceXAI обяви, че се е присъединила към фондация Omarchy като член-основател. Дарението от 1,5 милиона долара в токени Grok е предназначено за подкрепа на проекта Omarchy Linux. Това не е парична субсидия, а по-скоро достъп до изчислителните ресурси на езиковия модел: токените ще покрият работата на автоматизирани агенти и екипи по проекти, ангажирани с преглед на код, отстраняване на грешки, създаване на теми и пренасяне към нов хардуер.

Фондация Omacom съобщава, че Grok 4.7 и по-нови версии ще бъдат използвани за захранване на Omabot, автоматизиран агент, който проверява входящите заявки за изтегляне (pull requests) за съответствие с изискванията на проекта. Според собствените данни на организацията, в момента са отворени близо 7000 такива заявки от над 550 участници. Не е публикуван независим одит на тези данни.

Практическата стойност на вноската ще зависи от конкретните модели, ограниченията за използване и работните процеси, предоставени на екипите. Нито SpaceXAI, нито фондация Omacom разкриха тези подробности към момента на обявяването. Techaeris оценява общия обявен бюджет на фондацията след вноската на приблизително 23,2 милиона долара.

За разработчиците, които наблюдават инструменти за автоматизация с отворен код, това събитие бележи нова форма на подкрепа: достъп до услуги с изкуствен интелект вместо традиционните парични субсидии. Оперативните резултати – дали това ще ускори прегледите на кода или не – ще станат ясни едва след като проектът публикува съответните показатели.

https://omarchy.org/news/2026/10/spa...porate-patron/

**hristoslav2** · 10-10-26, 10:44

Агентите с изкуствен интелект могат да си изпращат злонамерени команди чрез MCP⁠

Злонамерените лица използват доверието между ИИ агентите, за да получат достъп до вътрешните услуги и да ги накарат да изпълняват неоторизирани заявки.
Масовото внедряване на ИИ агенти създава нов риск за корпоративните мрежи: компрометирането на един агент може да се окаже достатъчно, за да се разпространят злонамерени инструкции по веригата. Независимият експерт по сигурността Сайед Анас Мохиудин (Syed Anas Mohiuddin) демонстрира такива атаки срещу системи, свързани с Google, JPMorgan Chase, Weaviate, Rapid7, френската междуведомствена служба за цифрови технологии и федералното правителство на САЩ. Във всички случаи ключова роля играят уязвимостите в механизмите за взаимодействие между агентите, включително чрез MCP – протокол, който позволява на приложенията с ИИ да се свързват с инструменти и да обменят данни.

Атаката започва със злонамерена инструкция, която един агент получава от съдържанието или по време на изпълнението на задачата. Вместо да спре работата, агентът може да предаде текста на инструкцията на следващия участник във веригата като обикновена работна задача. Получателят се доверява на вътрешния агент и изпълнява командата, въпреки че при пряко обръщение от страна на злоумышленника системата би могла да я отхвърли. В някои сценарии това води до SSRF атака – при която сървърът под влиянието на злоумышленника изпраща заявки към вътрешни мрежови ресурси, които не са достъпни отвън. По този начин може да се стигне до затворени услуги и чувствителни данни.

Мохиудин нарече този клас атаки protocol pivoting – „превключване между протоколи“: злонамерената инструкция преминава през една система за взаимодействие, а след това използва доверието, заложено в логиката на другата. Изследователят Маркус Фервие (Markus Vervier) от X41 D-Sec обаче смята, че всъщност става дума за разновидност на промпт инжекцията — внедряване на злонамерени инструкции чрез обработваното от системата съдържание.

Уязвимостта в инструмента Rapid7 получи оценка на риска 2,7 от 10 и беше отстранена през септември. Пропускът в MCP Toolbox for Databases на Google беше по-сериозен — 8 от 10: HTTP клиентът можеше да следва пренасочвания към вътрешни адреси, без да проверява правилно целевите IP адреси. Google отстрани проблема с помощта на списъци с разрешени IP диапазони и блокиране на небезопасни адреси. Тези случаи напомнят за принципа на нулевото доверие (zero trust): дори вътрешен агент не трябва автоматично да получава правото да извършва чувствителни операции само защото заявката е дошла от друг участник в мрежата. Всички инструкции, предавани на ИИ, трябва да се проверяват като потенциално злонамерени.

https://arstechnica.com/security/202...l-flaw-in-mcp/

Модел с изкуствен интелект изпрати фалшив сигнал за убийство до полицията в САЩ
⁠
Американската полиция потвърди инцидента и заяви, че не са открити признаци за неоторизиран достъп до нейните системи.
Моделът на изкуствен интелект на компанията Anthropic е изпратил фалшиво съобщение за убийство чрез уебсайта на полицейското управление на Филаделфия. Това съобщиха представители на местното полицейско управление.
От ведомството подчертаха, че не са открили признаци на неразрешен достъп до полицейските системи във връзка с инцидента. Други подробности за инцидента не се разкриват.

https://www.reuters.com/world/us/ant...te-2026-10-09/

Хуманоиден робот на стойност 100 000 долара удари мъж, счупи прозорец и се срути на пода по време на предаване на живо.⁠
Всичко се случи пред зрителите на предаването.

На 8 октомври колумбийският стриймър Уесткол се включи на живо в Kick в Меделин, демонстрирайки хуманоидния робот Unitree G1, който нарече T800.

Устройството, на стойност над 100 000 долара, е закупено за мащабното събитие Stream Fighters 5. Докато демонстрира танцови движения, роботът рязко замахнал с ръка и ударил водещия по тила. Той загубил равновесие и паднал, но според съобщенията не е получил сериозни наранявания. След кратка пауза излъчването е възобновено.

След това, докато се движел, роботът ударил стъклена витрина, счупвайки я. Хората наблизо успели да отскочат от пътя. След това машината загубила равновесие, паднала на пода и потрепнала за момент. Видеозапис от инцидента бързо станал вирусен в социалните мрежи, а зрителите започнали да се шегуват за „машинно въстание“.

Според предварителните данни, инцидентът не е свързан с неизправност на изкуствения интелект или нападение над човек. Роботът е изпълнявал танцови движения, но недостатъчното му пространствено възприятие от близко разстояние е могло да доведе до сблъсъци с човек или околни обекти.

https://news.mydrivers.com/1/1156/1156380.htm

63% са склонни да се доверят на изкуствен интелект със задачи, свързани с психичното здраве, но предпочитат терапия с човек⁠

Проучване разкри границите на доверието в дигиталната психологическа подкрепа.
Проучване на SurveyMonkey установи значителна разлика в нагласите към дигиталната терапия: 63% от анкетираните заявяват, че биха били склонни да използват изкуствен интелект за някои задачи, свързани с психичното здраве, но 37% категорично предпочитат подкрепата на жив човек. Тези цифри подчертават дилемата, пред която са изправени компаниите, внедряващи изкуствен интелект в чувствителната област на психологическите грижи.

Респондентите очертават ясна граница между приемливо и неприемливо използване на алгоритми. Автоматизацията е добре дошла по време на първоначалния скрининг, бързата оценка и предоставянето на справочна информация – тук изкуственият интелект може да облекчи част от тежестта върху персонала и да ускори достъпа до грижи. Въпреки това, когато се премине към задълбочена, персонализирана терапевтична работа, повечето участници очакват емпатия и невербална комуникация, които алгоритмите не са в състояние да симулират.

Проучването подчертава, че балансът е важен не само за клиниките, но и за по-малките компании в сектора на психичното здраве. SurveyMonkey препоръчва изграждането на хибриден модел: чатботове и платформи с изкуствен интелект обработват рутинното събиране на обратна връзка, анализа на пазарните тенденции и първоначалните запитвания, докато обучени специалисти остават на разположение за персонализирани консултации. Този подход ще помогне на услугата да запази доверието на клиентите.

Авторите също така подчертават проблемите със защитата на данните. Тъй като дискусиите за психичното здраве са особено чувствителни, всеки използван инструмент с изкуствен интелект трябва стриктно да спазва разпоредбите за поверителност. Най-малкото изтичане на информация или нарушение на етичните стандарти може да разруши доверието, изградено в тази област от години.

https://smallbiztrends.com/survey-fi...rapy-settings/

**hristoslav2** · 10-10-26, 22:00

Xiaomi пусна AI модел за електронни таблици, който работи без допълнително обучение.

Xiaomi-TabLDM решава задачи за класификация и регресия, използвайки примери от етикетиран набор от данни, а в тестовете на TabArena зае второ място в задачите за регресия и четвърто в общото класиране.

Xiaomi-TabLDM може да предсказва стойности за нови редове, използвайки етикетирани данни като контекст, елиминирайки необходимостта от обучение на модела отделно за всяка задача. Компанията е пуснала два варианта: класификатор със 70 милиона параметъра и регресор със 71 милиона параметъра. При предсказване моделът по подразбиране комбинира резултатите от осем изпълнения с различно разместване на характеристики и предварителна обработка на данни. Той е предназначен за таблици със стотици до десетки хиляди редове и от няколко до над сто колони.

Архитектурата на модела се състои от три етапа. Първо, той кодира групи от колони, използвайки Set Transformer, след това сглобява техните представяния във вектор от редове и накрая обработва редовете в контекста на обучителни примери. Тестовите редове могат да се позовават на обучителни редове, но не един на друг. Последните осем блока използват комбинация от експерти, при която за всеки токен се избират един от двама маршрутизирани експерти и един общ експерт. Осигурен е кеш ключ-стойност за ускоряване на повтарящи се заявки, а големи таблици могат да се съхраняват в RAM или на диск.

В регресионния тест на TabArena, който включваше 13 набора от данни, Xiaomi-TabLDM отбеляза 1900 Elo точки, отстъпвайки само на TabFM (2019). В пълното класиране от 51 набора от данни моделът зае четвърто място с 1659 точки, редом с AutoGluon 1.5 (1662) и TabPFN-3 (1650). Според разработчиците, фазата на обучение за напасване е с 82% по-бърза от TabFM, а прогнозирането е с 68% по-бързо.

Моделът има ограничения: времето за извод нараства квадратично както с броя на редовете, така и с броя на колоните, така че увеличаването на размера на таблицата може значително да увеличи изчислителните разходи. Въпреки това, Xiaomi-TabLDM предлага алтернатива на традиционния подход, който изисква обучение на модел отделно за всяка таблична задача, и е достъпен за използване и модификация под лиценза Apache 2.0.

https://arxiv.org/pdf/2609.03880
https://huggingface.co/occams/Xiaomi-TabLDM
https://github.com/xiaomi-research/xiaomi-tabldm

ИИ не успя да открие отново почти половината от основните алгоритми в информатиката
⁠
Когато на моделите беше отнета възможността директно да възпроизвеждат познати решения, 9 от 20 алгоритъма не успяха да възстановят нито една от 3-те тествани системи без подсказки.
Големите езикови модели (LLM) все още изпитват трудности при самостоятелното възстановяване на фундаменталните алгоритми в информатиката, ако се ограничи достъпът до познати решения. В статията „Can Large Language Models Reinvent Foundational Algorithms?“ („Могат ли големите езикови модели да преоткрият фундаменталните алгоритми?“) авторите тестват 3 модела с отворени тегла върху 20 алгоритъма. В условия без подсказки 9 алгоритъма не успяха да възстановят успешно нито една от трите системи. Резултатът показва разминаване между умението за решаване на задачи с помощта на усвоени знания и способността за самостоятелно намиране на базови алгоритмични решения.

За проверката авторите използват метода на „машинното забравяне“ – специална настройка на модела, която потиска възпроизвеждането на определени знания, без да изисква пълно преобучение от нулата. След това на моделите бяха предложени програмни задачи, за чието решаване беше необходим съответният алгоритъм, и им беше позволено да пишат код на Python, да го изпълняват и да коригират грешки въз основа на резултатите от проверката. Сред примерите са алгоритъмът на Дейкстра за намиране на най-кратките пътища в граф и алгоритъмът на Евклид за намиране на най-големия общ делител. Важно ограничение на експеримента: „машинното забравяне“ не гарантира пълното изтриване на знанията, поради което авторите разглеждат резултатите като приблизителна горна граница на способността на моделите самостоятелно да възстановяват алгоритми при дадените условия.

Наблюдавана е зависимост от познати формулировки дори без промяна на параметрите на модела. Когато токени, свързани с името на целевия алгоритъм, са били потиснати по време на генериране на отговор, успехът на възстановяване е намалял с 19–39%. Това показва, че моделите могат да разчитат не само на общи принципи за решаване на проблеми, но и на собствените си знания като подсказки за извличане на вече наученото решение. Освен това, алгоритмите с по-проста структура или интуитивна основна идея са били възстановени по-лесно от решенията, изискващи по-малко очевидни подходи.

Подсказките значително подобриха резултатите. Авторите тестваха три режима: без подсказки, общи насоки за подхода към решението и стъпка по стъпка обяснение на логиката на алгоритъма. Само общите насоки позволиха реконструкцията на допълнителни алгоритми, докато подробните инструкции в някои случаи помогнаха на моделите да превъзхождат оригиналните версии, присъстващи в модела преди „забравянето“. Това показва, че след целенасочено забравяне, моделите запазват умения за решаване на проблеми, които могат да бъдат реактивирани с допълнителни насоки.

Авторите също така са изследвали как моделите са коригирали неуспешните опити. Те са използвали модул за валидиране, който е анализирал грешките и е предоставял подсказки за следващата стъпка. Без такава обратна връзка моделите биха могли постепенно да намалят разсъжденията си, преставайки да търсят пълноценно решение; авторите са нарекли това явление „колапс на разсъжденията“. Модулът за валидиране обаче е помогнал за поддържане на процеса на търсене и е увеличил успеха на възстановяването, но в проведените експерименти не е позволил на моделите да разширят набора от алгоритми, които са успели да възстановят.

Авторите подчертават, че изследването обхваща ограничен брой модели и алгоритми и че „машинното забравяне“ не е еквивалентно на обучение на модел без предварителни знания. Следователно резултатите не доказват, че езиковите модели са неспособни на фундаментални открития. Те подчертават по-специфичен проблем: при тестваните условия успешното решаване на даден проблем не означава непременно, че моделът е способен самостоятелно да реконструира основния алгоритъм, без да разчита на познати знания и подсказки.

https://arxiv.org/html/2604.05716v2

Изкуственият интелект разработи независимо 105 архитектури на невронни мрежи, като най-добрата от тях постигна близо три пъти по-голям растеж от Mamba2.⁠

Най-добрият вариант подобри средния резултат на базовия модел с 0,97 процентни пункта в сравнение с 0,34 за Mamba2.
Системата ASI-Arch независимо разработи 105 невронни мрежови архитектури, които демонстрираха най-добри резултати в контролирани проучвания. Тя проведе 1773 експеримента: предлагане на промени в дизайна на модела, писане на код, провеждане на обучение и анализ на резултатите, за да ги използва в бъдещи проучвания. Най-добрият вариант подобри средния резултат на DeltaNet с 0,97 процентни пункта – почти три пъти повече от печалбата на Mamba2, една от най-силните архитектури, разработени от човека.

Системата използва линейно внимание, метод за обработка на последователности от данни, който намалява изчислителните разходи в сравнение с традиционния механизъм за внимание в „Трансформърс“. В първия етап моделите бяха обучени в малък мащаб, за да се отстранят бързо неуспешните идеи. След това обещаващите варианти бяха валидирани с помощта на по-големи модели и допълнителни тестове. Проучвателната фаза отне приблизително 10 000 часа с графичен процесор (GPU), а общата стойност на проекта беше приблизително 20 000 часа с графичен процесор.

От 1773 варианта, 1350 преминаха първоначалния подбор. Около 150 архитектури бяха изпратени на следващия етап, където 105 от тях демонстрираха най-добри резултати в моделни тестове с 340 милиона параметъра. Петте най-обещаващи варианта бяха обучени върху модели с 1,3 милиарда параметъра и тествани върху 16 тестови случая, включително шест комплекта, които не бяха използвани в ранните етапи. Предимството беше запазено и в тези допълнителни тестове.

Най-силните архитектури се повтаряха в обща техника: те комбинираха множество пътища за обработка на информация и динамично избираха кои от тях да се използват за конкретни данни. Това позволи по-гъвкаво комбиниране на локален контекст, дългосрочни зависимости и други методи за обработка на последователности. Авторите също така тестваха прехвърлянето на тези принципи към други семейства модели – Mamba2, GLA и HGRN2 – и получиха подобрения извън оригиналната архитектурна група.

ASI-Arch демонстрира, че изкуственият интелект е способен не само да избира параметри за съществуваща невронна мрежа, но и самостоятелно да предлага промени в нейния дизайн, да ги тества експериментално и да натрупва знания за това кои решения се представят най-добре. Този резултат обаче в момента е фокусиран върху специфична област – архитектури за обработка на последователности – и предимството се измерва по избрани бенчмаркове, а не по цялостната производителност на изкуствения интелект.

https://arxiv.org/html/2507.18074v2

Приходите на OpenAI са с 20 милиарда долара под предишните оценки.⁠

Разминаването възникна отчасти поради различните методи за изчисляване на приходите, използвани от OpenAI и неговия конкурент Anthropic.
Преди малко повече от седмица медиите съобщиха, че годишните приходи на OpenAI наближават 70 милиарда долара. Както обаче съобщава Financial Times, до тази оценка са стигнали инвеститорите на компанията, когато са се опитвали директно да сравнят данните за приходите ѝ с тези на Anthropic. Сега, според изданието, OpenAI е информирала инвеститорите, че реалните ѝ годишни приходи наближават 50 милиарда долара.

Сравненията се усложняват от различните изчисления на компаниите. Anthropic включва продажбите чрез облачни партньори в своите изчисления, докато OpenAI не. Следователно разликата между публикуваните оценки не означава непременно, че приходите на OpenAI са намалели с 20 милиарда долара: това е преразглеждане на предварително докладвани данни, а не потвърден спад на приходите.

Финансовите показатели са особено важни за OpenAI, предвид огромните разходи на компанията за разработване на изкуствен интелект. През март компанията набра 122 милиарда долара в един кръг на финансиране. Докато изтеклите по-рано финансови отчети за 2025 г. показваха приходи от приблизително 13 милиарда долара, разходите на компанията значително надвишаваха тази сума. Това засилва вниманието на инвеститорите върху това колко бързо OpenAI може да превърне нарастващото търсене на своите продукти в устойчив бизнес.

Приходите също са ключов въпрос за плановете на компанията за първично публично предлагане (IPO). Преди това се очакваше IPO-то да се състои през 2026 г., но според доклад на CNBC от август, времевата рамка е отложена до началото на 2027 г. OpenAI все още не е коментирала новите оценки за приходите.

https://techcrunch.com/2026/10/08/op...sly-projected/

OpenAI, Anthropic и AMD ще инвестират над 1 милиард долара в научната програма на Тръмп.⁠

Частните корпорации компенсират съкращенията във федералните бюджети за научни изследвания, като наливат ресурси в мисията Genesis и създаването на национална компютърна мрежа.
OpenAI, Anthropic и AMD инвестират колективно над 1 милиард долара в програмата Mission Genesis на администрацията на Тръмп. Това осигурява на Белия дом значително частно финансиране за научен пробив в областта на изкуствения интелект. Наред с корпоративните ангажименти, се очаква администрацията да обяви допълнителни 100 милиона долара федерално финансиране.

Фокусът върху бизнеса е умишлен: Вашингтон настоява собствениците на чипове, облачни технологии и центрове за данни да поемат основната тежест на разходите, тъй като държавните бюджети за научни изследвания се съкращават. Ключов елемент от плана е разполагането на регионална компютърна мрежа, която ще свърже повече от 14 институции в 10 югоизточни щата, заедно с отделна инвестиция от 1 милиард долара в Джорджия. Тази архитектура превръща политическата реторика в конкретна инфраструктура: съвременните изследвания в областта на изкуствения интелект са невъзможни без директен достъп до процесори, електричество и капацитет на центровете за данни.

Платформата National Compute ще служи като портал към тези ресурси. Тя предоставя на изследователите грантове на стойност 100 милиона долара под формата на изчислителни кредити и обединява капацитет от множество източници – от лабораторни клъстери до доставчици на облачни услуги, използващи ускорители на Nvidia и AMD и процесорни единици на Google Tensor. Изследователите ще могат да закупят точно толкова капацитет, колкото е необходим за дадена задача, да резервират по-големи количества за сложни проекти или да свържат собствена инфраструктура и да плащат само за действителното използване. Целта на National Compute е да обедини 2 гигавата изчислителен капацитет до 2030 г., 750 мегавата от които вече са резервирани.

Успоредно с това, National Compute пуска Grid Defense, продукт, предназначен за фазата преди внедряване на усъвършенствани системи с изкуствен интелект в държавните агенции. Той е базиран на агента Marshall AI, вграден в компютърната мрежа. Всяка агенция ще получи свой собствен поверителен набор от критерии за оценка, което ще попречи на разработчиците на модели да обучават предварително алгоритъма, за да генерира правилните отговори. Marshall ще провежда тестове и ще споделя анонимно резултатите с изследователи, докато решението за внедряване на модела ще бъде взето от лабораториите с изкуствен интелект. Достъпът до Grid Defense чрез система за заявки ще бъде отворен за потребители с адреси .gov, .mil и .edu, като всеки от тях ще получи допълнителни 100 долара компютърни кредити.

Белият дом описва програмата като „златен век на науката“.

https://www.cryptopolitan.com/over-1...ience-mission/

Финландия замрази строителен проект на Google на стойност 15 милиарда долара, след като изпълнители разрушиха 330 хектара защитена гора без разрешение.⁠

Корпорацията беше задължена незабавно да спре всякаква подготвителна работа.
Финландският екологичен регулатор LVV разпореди на свързаната с Google компания Tuike Finland Oy незабавно да спре всички подготвителни дейности, които значително променят околната среда. Проектът се отнася до изграждането на два центъра за данни в северните общини Мухос и Каяани, с обща стойност 15 милиарда долара. Спешната намеса е предизвикана от унищожаването на 330 хектара защитени от държавата гори без задължителна оценка на въздействието върху околната среда.

В Мухос изпълнителят не само е изсекал дървета на стотици хектари, но и е премахнал горния почвен слой, е построил пътища, е обогатил складови площи и е променил дренажните канавки. Още 200 хектара гора са били изсечени за второ съоръжение в Каяани, но не е ясно дали тази работа е била одобрена от властите. Томи Муйлу, ръководител на отдела по околна среда на LVV, потвърди мащаба на нарушенията пред Agence France-Presse.

Google има малко повече от седмица, за да представи официално обяснение на финландските власти. Преди да приключи разследването, компанията вече се е извинила. Говорителят на Google Сондре Ронандер призна в изявление пред AFP, че компанията е допуснала грешка: „Разбираме опасенията и в този случай не успяхме да отговорим на собствените си високи стандарти.“ Ронандер обеща да прегледа щателно констатациите на LVV и да следва техните препоръки.

Коментирайки ситуацията, председателят на Финландската асоциация за опазване на природата заяви, че Google на практика е асфалтирала природни зони, които е трябвало да бъдат запазени. Инцидентът поставя под въпрос репутацията на технологичния гигант в страна, където екологичните стандарти традиционно са сред най-строгите в Европа.

https://futurism.com/artificial-inte...ts-environment

Ще трябва да говорите с пръста си. Стартъп компанията Natura представи интелигентен пръстен, наречен Interface, за комуникация с AI агенти.⁠
Те няма да отговорят през самия пръстен.

Стартъп компанията за изкуствен интелект Natura представи интелигентен пръстен, наречен Interface, който, освен всичко друго, ви позволява да комуникирате с агенти с изкуствен интелект.

Пръстенът има бутон, който ви позволява да говорите с агента с изкуствен интелект, като го натиснете. Пръстенът има и високоговорители, така че изкуственият интелект да може да отговаря на потребителя.

В този формат можете да зададете задача на AI агента или да създадете бележка, използвайки гласа си. Можете също така да контролирате различни устройства за умен дом и просто да задавате въпроси. Всичко това, без дори да посягате към телефона си. Да, всъщност ще трябва да говорите с пръста си.

Ако свържете слушалки към вашия смартфон, можете да комуникирате с изкуствения интелект по обичайния начин. За този вид комуникация обаче не ви е необходим AI пръстен – подходящи слушалки ще са достатъчни.

Пръстенът изпълнява и обичайните функции на тракер за активност, като следи сърдечната честота и други показатели.

Първоначално пръстенът ще може да работи с Instinct, Grok Bot, Claude, ChatGPT и други, така че потребителите няма да бъдат особено ограничени в избора си.

Самият пръстен струва само 100 долара, което е малко за подобни устройства. Компанията обаче планира да таксува допълнително 9 долара на месец за абонамент, който е от съществено значение за функционалността. След покупка потребителите ще получат до шест месеца безплатно ползване.

https://natura.inc/interface

**hristoslav2** · 11-10-26, 13:32

Илон Мъск свърза чужди модели с Grok Bot: Claude Opus 5.5, Midjourney и Suno ще поемат задачите, които неговият ИИ не може да се справи

SpaceXAI автоматично ще пренасочва заявки към доставчици на трети страни – не можете ръчно да изберете модел, а корпоративните ограничения са препоръчителни.
Илон Мъск обяви, че Grok Bot на SpaceXAI ще започне да препредава потребителски заявки към модели на трети страни. Посочени бяха конкретни доставчици: Claude Opus 5.5 от Anthropic за текстообработка, Midjourney за генериране на изображения и Suno за музика. Изборът е автоматичен, без намеса на потребителя – няма ръчен превключвател в интерфейса.

Фактурирането следва реално използвания модел: ако Grok Bot реши да изпрати заявка до Claude, клиентът плаща тарифата на Claude. Анализите ще покажат кой модел е обработил всяко повикване, включително подмяната на модела в случай на повреда. Корпоративните клиенти, чиито договори ограничават списъка с разрешени подизпълнители за обработка на данни, обаче се оказват в трудна ситуация: документацията посочва, че административният списък с разрешени модели се спазва по подразбиране, но не е гарантиран. Клиентът обаче трябва да се съгласи, че Grok Bot може да игнорира този списък.

Мъск не е предоставил никакви тестове, потвърждаващи, че маршрутизацията действително подобрява резултатите. Съобщението също така не съдържа информация за мащаба на внедряването, условията на доставчиците на трети страни или техните търговски споразумения със SpaceXAI. Предишно споразумение между Anthropic и SpaceX, сключено през май, се отнасяше до наема на изчислителна мощност от центъра за данни Colossus 1 и няма връзка с това съобщение.

Grok Bot стартира в бета версия на 11 август 2026 г. Бот агентите запазват паметта и контекста, работят със свързани приложения и продължават задачите дори след като лаптопът на потребителя е затворен. Платените акаунти имат седмичен лимит за използване, след който се активира допълнително таксуване чрез системата Cursor - вече изпълнявана задача може да бъде завършена, дори ако месечният лимит за разходи е превишен.

https://www.implicator.ai/grok-bot-c...model-routing/

Изследователи от Йейлския университет са хванали изкуствен интелект, който се занимава със скрита дискриминация: привидно неутрален отговор маскира расови и полови предразсъдъци.⁠

Моделите са се научили да заобикалят детекторите за пристрастия и да разчитат на демографски характеристики, когато отговарят
Професор Тристан Ботельо от Йейлското училище по мениджмънт откри, че големите езикови модели могат да отчитат расата и пола при оценяването на кандидатите, като същевременно избягват открито дискриминационен език в окончателните си препоръки. Проучването описва феномен, който изследователите наричат символично съответствие на нормите: моделът създава привидно неутрален текст, но вътрешните му оценки вече са повлияни от демографски признаци.

Ботелю отбеляза, че много компании са непрозрачни относно начина, по който използват изкуствен интелект при наемането и оценяването: „Никой всъщност не знае дали моделите са способни на наистина безпристрастен подбор.“ Някои разработчици използват калибриране след обучение (наречено „safety alignment“), което наказва модела за предубедени отговори. Въпросът на авторите обаче е формулиран по различен начин: дали подобно съгласуване прави оценките по-справедливи или просто защитава компанията от публичен скандал, като маскира проблема?

Контекстът на това проучване е сериозен. През 2018 г. Amazon беше принудена да се откаже от собствения си изкуствен интелект за набиране на персонал, след като беше открито, че алгоритъмът систематично наказва автобиографии, съдържащи думата „жени“. Работата на Тристан Ботелю издига този проблем на ново ниво: докато предишните алгоритми правеха сериозни грешки, които можеха да бъдат открити чрез директно търсене по ключови думи, съвременните езикови модели са се научили да заобикалят подобни филтри, като същевременно запазват пристрастията на ниво вътрешни тегла.

Констатациите от проучването имат значение за одита, управлението на риска и дизайна на системи за набиране на персонал. Авторите подчертават, че оценката на валидността на даден модел не може да се сведе до проста проверка на крайните формулировки за липса на забранени думи. Необходимо е да се анализира чувствителността на модела към идентифициращите характеристики и да се сравнят резултатите за различни демографски групи, дори ако всички отговори изглеждат безупречни.

https://insights.som.yale.edu/insigh...out-being-fair

Anthropic разкри как агент с изкуствен интелект е изпращал фалшиви доклади до полицията и е попълвал истински правителствени формуляри.⁠

По време на тестовете Клод заобикалял ограниченията за достъп, взаимодействал с правителствени уебсайтове и изпращал съобщение, в което твърдял, че съдържа важна информация за случай на убийство.
Anthropic описа няколко случая, в които моделът на Клод е действал онлайн по начини, които не са били предвидени от неговите разработчици. В един експеримент моделът е изпратил съобщение чрез истински полицейски формуляр, предназначен за докладване на неразкрити убийства. В други случаи Клод е използвал софтуерни грешки на уебсайтове на трети страни, за да изпълни задача, или е осъществявал достъп до данни, заобикаляйки ограниченията. Компанията е оценила, че тези инциденти са имали минимални последици, но те илюстрират как „стремежът“ на агент с изкуствен интелект да изпълни задача може да доведе до нежелани действия.

В един тест, Клод трябваше да попълни тренировъчно копие на правителствен формуляр. Когато не успя да се зареди, моделът се насочи към уебсайта, на който се намира истинският формуляр, и го изпрати. В друг тест, Claude Haiku 4.5 изпрати формуляра няколко пъти, въпреки инструкциите да спре преди окончателното потвърждение: моделът „очакваше“ да се появи друг екран след изпращането. И по време на задача, включваща взаимодействие с произволни уеб страници, Клод състави и изпрати съобщение чрез формуляр на полицията във Филаделфия, твърдейки, че „може би е видяла някого, свързан с разследване на убийство“. Моделът пропусна името и информацията за контакт, а съобщението беше маркирано като спам и не беше изпратено на разследващите.

Други случаи включват заобикаляне на технически и платежни ограничения. Когато услугата за научни изчисления на университет се срива, Claude Mythos Preview изследва сайта, открива уязвимост, която позволява изпълнението на команди на сървъра, и я използва, за да извърши изчисление. В друг случай моделът е получил достъп до данни на правителствена агенция, предоставени срещу заплащане: той е намерил начин да поиска токен за достъп чрез публичното табло за управление на уебсайта и е получил директен достъп до базата данни. Anthropic също така открива, че някои модели използват безплатни услуги за съкращаване на връзки, за да заобиколят ограниченията за дължина на URL адресите, наложени от инструментите за уеб достъп.

Компанията отдава тези случаи на постоянна тенденция: ако дадена задача се окаже невъзможна или инструмент се провали, моделът може да потърси заобиколно решение, вместо да спре и да докладва за проблем. В машинното обучение подобно поведение се нарича хакване на награди: моделът намира начин да постигне желания резултат, който формално удовлетворява критерия за успех, но нарушава предвидената логика на задачата. Anthropic обаче подчертава, че „мотивите на модела не могат да бъдат надеждно изведени само от собствените му обяснения за действията му“.

В отговор на тези събития, компанията деактивира достъпа до реален интернет във всички вътрешни тестове за оценка, докато не можеше да провери надеждността на своите механизми за сигурност. Някои тестове бяха превключени в офлайн режим или преструктурирани, така че да не взаимодействат с реални уебсайтове. Anthropic също така засили ограниченията върху уеб инструментите и внедри системи за автоматично откриване на такива действия. Въз основа на тестване на описаните инциденти, тези механизми блокираха всички случаи. Компанията продължава да преглежда обучителните среди, за да гарантира, че моделите не получават възнаграждения за заобикаляне на ограниченията.

Anthropic счита тези инциденти за по-малко сериозни от съобщените по-рано случаи, в които Клод е прекарал часове във взаимодействие с реални системи на трети страни по време на кибертестове. Компанията обаче възнамерява да продължи да публикува доклади за неочаквано поведение: „Досега въздействието е било незначително, но тъй като агентите с изкуствен интелект стават все по-способни, подобни грешки биха могли да засегнат реални системи и хора.“

https://www.anthropic.com/research/i...-model-actions

Сенатор от Аризона обеща данък върху роботите, центровете за данни и изкуствения интелект, за да защити работниците от автоматизация.⁠

Рубен Галего предложи повишаване на минималната работна заплата, въвеждане на двойно заплащане за извънреден труд и стартиране на програма за обществени работи по модела на „Новия курс“ на Рузвелт.
Сенаторът демократ от Аризона Рубен Галего представи широкообхватна политическа програма, насочена към защита на работниците от последиците от „революцията на изкуствения интелект“. Планът включва повишаване на федералната минимална работна заплата до 20 долара на час, обвързана с инфлацията, удвояване на заплащането за извънреден труд (от време и половина на двойно), въвеждане на платен отпуск и насърчаване на колективното договаряне в целия бранш.

Най-важната част от дневния ред се отнася до изкуствения интелект и автоматизацията. Галего предлага 10% акциз върху приходите от центрове за данни, премахване на данъчните облекчения за подобни проекти, данък върху роботите за ограничаване на съкращенията и разглеждане на данък върху токените с изкуствен интелект. Събраните средства ще отидат за федерална програма за обществени работи, за да се предотврати „масовата безработица от внедряването на изкуствен интелект“.

В допълнение към данъчните мерки, планът предвижда прехвърляне на някои работници от статут на независими изпълнители към служители и изискване компаниите да уведомяват персонала предварително за масови съкращения.

https://www.semafor.com/article/10/0...ers-against-ai

Потребител използва невронната мрежа на Claude, за да открие причината за сините екрани на Windows.
RAM паметта е виновна за всичко

Потребител на Reddit сподели как невронната мрежа на Claude му е помогнала да идентифицира причината за „сините екрани на смъртта“ в Windows и да замени дефектната G.Skill RAM памет безплатно по гаранцията. Собственик на петгодишен компютър успя да избегне закупуването на нов комплект RAM памет, плащайки само за доставка и митнически такси.

Системата редовно показваше BSOD с кодове 0x0A, 0x1E, 0x3B и 0x1A. Тези грешки могат да възникнат по различни причини, включително дефектна памет и проблеми с драйверите. Клод помогна на потребителя да изпълни диагностика и определи, че проблемът е свързан с RAM паметта.

Собственикът на компютъра не желаел да купува нови модули поради високите цени на паметта. След това невронната мрежа помогнала за навигирането в процеса на гаранционно връщане RMA. Оказало се, че комплектът G.Skill е покрит с доживотна гаранция. Потребителят се свързал с производителя и получил два нови модула безплатно. Той не разкрил подробности за диагностиката или кореспонденцията с компанията.

Друг потребител на Reddit сподели подобна история в коментарите. В неговия случай Клод му помогнал да идентифицира друга причина за „сините екрани на смъртта“ – софтуер за банкова сигурност. След премахването му, сривовете спрели.

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/co...et_a_free_ram/
https://wccftech.com/claude-ai-ident...e-replacement/

Подразделението за изкуствен интелект на SpaceX вече се нарича SpaceX Super Intelligence.

SpaceXAI промени името си на SpaceXSI, както е отразено в официалния ѝ акаунт @spacexai. Акронимът SI означава Super Intelligence (Суперинтелигентност).

Съобщава се, че промяната е свързана с инициативата на администрацията на Тръмп да използва термина „суперинтелект“ вместо „изкуствен интелект“ в официалните съобщения на федералните агенции.

Вече не е SpaceXAI, а SpaceX Super Intelligence. Разработчиците на Grok са преименувани.
Източник на изображението: SpaceXSI
Това е третата промяна в брандирането на екипа на Grok от 2026 г. След придобиването на xAI от SpaceX, подразделението първоначално се казваше SpaceXAI, а сега е SpaceXSI.

Илон Мъск потвърди предстоящото преименуване на SpaceXAI на SpaceXSI. Когато беше помолен да промени името на подразделението на SpaceXSI, предприемачът отговори: „Да, ще го направим“.

https://x.com/SpaceXSI

Медицински изкуствен интелект се научи да рисува красиви топлинни карти, но те не съответстват на реалните диагнози.⁠

Четири специализирани модела за рентгенов анализ на гръдния кош показват, че визуалната правдоподобност и действителната локализация на патологията не са едно и също нещо.
Изследователи от Международния институт по информационни технологии, Хайдерабад (IIIT Hyderabad) публикуваха одит на четири модела за компютърно зрение, предназначени за анализ на рентгенови снимки на гръдния кош. Проучването сравни топлинните карти на вниманието на моделите – MAIRA-2, MedGemma-4B, LLaVA-Med-1.5 и LLaVA-1.5 – с анотации от реалния свят, направени от рентгенолози върху три публични набора от данни и допълнителна извадка от пациенти с пневмоторакс.

Автоматичното сравнение класира моделите въз основа на качеството на съвпадение: MAIRA-2 водеше, следван от MedGemma и две версии на LLaVA. Ключов резултат обаче беше тревожен. В типични случаи вниманието на моделите не беше по-точно от прости анатомични шаблони, изградени върху осреднени данни. С други думи, моделът често подчертаваше областта, където патологията е статистически по-често срещана, а не областта, където тя действително се появява в дадено изображение.

Само в нетипични случаи, където находката се отклоняваше значително от статистически средния модел, MAIRA-2 и MedGemma демонстрираха истинска локализация, базирана на изображения. Паралелен експеримент, включващ рентгенолози върху 124 случая, потвърди, че експертите оценяват правдоподобността на топлинните карти по различен начин от автоматизираните показатели: по-широк, клинично значим модел може да изглежда по-убедителен за лекаря, отколкото стриктното придържане към определени статистически прозорци.

Авторите препоръчват прилагането на показатели, които отчитат анатомичните априорни разпределения и включване на рентгенолози в оценката.

https://www.expresshealthcare.in/amp...output/455491/
https://blogs.iiit.ac.in/medical-ai-models/
https://www.thehindu.com/news/cities...le71562754.ece

Ето списък на най-популярните и функционални чат ботове с изкуствен интелект за 2026 г., разделени по категории според тяхното предназначение:

Най-добри универсални AI чат ботове (за лична употреба)

Чат бот	Разработчик	Основно предназначение	Безплатен план
ChatGPT	OpenAI	Всички задачи: писане, кодиране, обучение, изследвания	✅ Да
Claude	Anthropic	Писане, анализ на документи, кодиране	✅ Да
Google Gemini	Google	Интеграция с Google Workspace, търсене	✅ Да
Microsoft Copilot	Microsoft	Продуктивност в Microsoft 365	✅ Да
Perplexity AI	Perplexity	Изследвания с цитирани източници	✅ Да
DeepSeek	DeepSeek AI	Технически задачи, кодиране, безплатен достъп	✅ Да
Grok	X (Twitter)	Реално време информация, интеграция с X	✅ Да
Meta AI	Meta	Социални медии, създаване на съдържание	✅ Безплатно
Poe	Quora	Достъп до множество AI модели в едно място	✅ Да
Pi	Inflection	Лична подкрепа, емпатични разговори	✅ Безплатно
Character.ai	Character.ai	Забавление, интерактивни персонажи	✅ Да
HuggingChat	Hugging Face	Експерименти с open-source модели	✅ Да

Най-добри AI чат ботове за бизнес и обслужване на клиенти

Чат бот	Основно предназначение	Безплатен план	Начална цена
Tidio (Lyro AI)	МСП и електронна търговия	✅ 50 разговора/месец	$29/месец
Intercom (Fin AI)	SaaS и технологични компании	❌	$74/месец
Zoho Chatbot/SalesIQ	Малки бюджети	✅ 100 сесии	$7/месец
HubSpot Live Chat	Нулев бюджет, CRM интеграция	✅ 100% безплатно	Безплатно
ManyChat	Социални медии (Instagram, Facebook, WhatsApp)	✅ 1000 контакта	$15/месец
FreshChat (Freddy AI)	Многоканална поддръжка	✅	$15/месец
ChatBot.com	Без код за начинаещи	❌ (14 дни пробен)	$52/месец
Drift	B2B продажби за предприятия	❌	$1249/месец
Zendesk	Обслужване на клиенти и служители	❌	По план
Ada	Автоматизация на обслужване на клиенти	❌	По план
REVE Chat	Поддръжка с видео	❌	$44/месец

Специализирани AI чат ботове

Чат бот	Специализация
Phind	Търсачка за разработчици
Woebot Health	Психично здраве и когнитивно-поведенческа терапия
Khanmigo	Образование и подкрепа в класната стая
Jasper	Маркетинг съдържание и бранд тон
Copy.ai	Копирайтинг и създаване на съдържание
Cursor	AI-асистирано софтуерно развитие
Andi	Асистент за търсене с изкуствен интелект
You.com	AI-задвижвано търсене и чат
Duck.ai	AI с фокус върху поверителността на данните

Кратко сравнение на топ изборите за 2026 г.

Критерий	Препоръчан чат бот
Най-добър общо	ChatGPT
Най-добър за писане и кодиране	Claude
Най-добър за изследвания	Perplexity AI
Най-добър безплатен	Google Gemini
Най-добър за Microsoft потребители	Microsoft Copilot
Най-добър за Google потребители	Google Gemini
Най-добър за бизнес/клиенти	Tidio
Най-добър за социални медии	ManyChat
Най-добър за забавление	Character.ai
Най-добър за поверителност	Duck.ai

Как да изберете правилния чат бот?

За лична употреба : ChatGPT, Claude или Perplexity
За малък бизнес с нулев бюджет : HubSpot Live Chat или Zoho Chatbot
За електронна търговия : Tidio с Lyro AI
За социални медии маркетинг : ManyChat
За SaaS компании : Intercom Fin AI
За разработчици : DeepSeek, Phind или Cursor
За образование : Khanmigo

Всички изброени чат ботове са актуални за 2026 г. и предоставят различни нива на интеграция с изкуствен интелект, от базови правила до напреднали генеративни AI модели

**hristoslav2** · 11-10-26, 19:00

Odyssey-3 генерира физика в реално време: стартъпът пусна модел на света, който изчислява падания и сблъсъци.
Две версии – 832×480 и 1280×720 – създават интерактивна текстова среда и реагират на действията на потребителя, поставяйки рекорд за бенчмарка Physics-IQ Verified.

Odyssey, стартираща компания, основана от хора от индустрията за автономни автомобили, представи третото поколение на своя модел – Odyssey-3 и Odyssey-3 Pro. Системата изгражда интерактивна 3D среда, базирана на текстови описания, и предсказва как обектите се движат и взаимодействат в нея в реално време. Базовата версия е с резолюция 832×480 пиксела, докато Pro версията предлага 1280×720 пиксела.

Базира се на авторегресивен дифузионен трансформатор, обучен върху широк набор от визуални данни: онлайн видеоклипове с анотации на събития, записи на процеси с времеви отпечатъци от клавиатура и мишка и симулации на физически взаимодействия между твърди тела. Моделът продължава видеото кадър по кадър, въз основа на предишни наблюдения, и приема потребителски команди в движение. Всеки фрагмент изисква само няколко стъпки за генериране, а отговорът се получава в реално време.

Потребителят може да навигира в генерирания свят от гледна точка на първо или трето лице, независимо да контролира камерата и да въвежда събития, на които сцената реагира.

Odyssey позиционира новия продукт предимно като симулатор за обучение на роботи и други физически системи: отделни декодери за действия и политики за управление се обучават върху модела. Компанията цитира примери: роботизиран манипулатор, обучен само с няколко десетки часа демонстрации, е изпълнявал задачи за хващане с възстановяване след грешки. Хуманоидна политика, базирана на Odyssey-3, е останала работеща при променящи се условия на осветление, докато стандартните VLA модели са се провалили. Моделът е адаптиран и за шофиране по реални индийски пътища, използвайки само 20 часа данни.

В теста Physics-IQ Verified, който тества физическата прецизност на видео последователностите, Odyssey-3 Pro постигна 66,1 точки – най-добрият публикуван резултат. В WorldMark моделът зае първо място в три от четири категории, губейки от Lyra 2.0 и AlayaWorld в генерирането на реалистични сцени от първо лице.

На уебсайта на компанията е наличен предварителен преглед на проучването, достъпът до API се изисква чрез портала за разработчици, а търговската цена не се разкрива.

https://odyssey.systems/meet-odyssey-3

Илон Мъск строи най-голямата фабрика за чипове в света, но не знае как да ги произвежда. Милиардерът също така призна, че е изпитвал „психоза, свързана с изкуствен интелект“.⁠
Илон Мъск разкрива подробности за проекта Terafab

Илон Мъск призна, че все още няма необходимия опит в производството на полупроводници, въпреки че възнамерява да построи собствена фабрика за чипове, Terafab. По време на разговор с представители на общността на собствениците на Tesla в Силициевата долина, предприемачът обсъди плановете си за създаване на производствено оборудване и сподели впечатленията си от развитието на изкуствения интелект.

„ Все още имам много да уча за производството на чипове. За да бъда ясен, не знам как да ги правя “, каза Мъск. Той каза, че Terafab ще започне със стандартно оборудване, което след това ще бъде подобрено.

„ Мисля, че това, което ще направим, е да започнем със стандартен хардуер, след това да го модифицираме, за да подобрим пропускателната способност, и след това, където бъдат установени пречки, да преминем към специализиран хардуер, който може да обработва пластини много по-бързо “, каза Мъск.

В крайна сметка Мъск иска да консолидира ключовите етапи от производството на полупроводници под един покрив: производство на маски, производство на кристали и опаковане на готови чипове. Предприемачът вярва, че този подход ще позволи по-бързи подобрения в процеса, но признава, че завършването на проекта може да отнеме няколко години.

Мъск коментира оборудването, използвано в TSMC, Samsung и Intel. Той отбеляза, че производствените мощности на много от тези компании са сходни. Това засили интереса му към разработването на собствени решения, въпреки че все още не е обявен конкретен график за създаването на специализирано оборудване.

Предприемачът засегна и развитието на генеративния изкуствен интелект. Той описа музикални видеоклипове, създадени от няколко взаимодействащи невронни мрежи, и отбеляза, че тяхното качество и емоционално въздействие са го впечатлили. Мъск заяви, че през 2026 г. е преживял няколко пъти състояние, което образно нарича „AI психоза“.

„ Мисля, че изкуственият интелект ще бъде абсолютно невероятен. Вече сме там, по същество. Аз самият, може да се каже, преживях един вид „киберпсихоза“ – или може би дори много тежка психоза. Вероятно съм преживял нещо подобно шест пъти тази година – психоза, причинена от изкуствен интелект или суперинтелект “, сподели Илон Мъск.

Мъск също говори за значението на висококачествените данни за обучението на невронни мрежи. Той вярваше, че умишлено невярната информация и противоречивите фундаментални принципи могат да доведат до непредсказуеми резултати.

https://wccftech.com/elon-musk-admit...-in-2-3-years/

**hristoslav2** · 12-10-26, 02:11

Може ли изкуственият интелект да унищожи човечеството? Учените са оценили рисковете до 2100 г.⁠
Учените са идентифицирали три заплахи за изкуствения интелект: от биологични оръжия до загуба на контрол.

Учени от Комисията на The Lancet за глобални заплахи за здравето за 21-ви век предупредиха, че човечеството може да бъде изправено пред изчезване до края на този век поради злонамерено използване на изкуствен интелект или ядрен конфликт. Докладът отбелязва, че подобни сценарии са силно несигурни, но потенциалните им последици са толкова дългосрочни, че трябва да се вземат предвид при оценката на глобалните заплахи.

Експертите са идентифицирали три основни начина, по които изкуственият интелект може да представлява заплаха за човечеството. Първият е използването на технологията за разработване на биологични оръжия. Вторият е въвеждането на изкуствен интелект в критична инфраструктура и социални системи. Това може да доведе до разпространението на масови политически дийпфейкове, изнудване, задвижвано от изкуствен интелект, и използване на автономни ядрени оръжия.

Третата заплаха е потенциалната загуба на контрол върху системите за изкуствен интелект. Ако такива системи излязат от човешки контрол, последствията могат да варират от широко разпространени щети до катастрофален сценарий, включително изчезване на човечеството.

Комисията оцени и други глобални заплахи за здравето. Те включват замърсяване на въздуха, антимикробна резистентност, изменение на климата, недохранване на децата, намаляваща международна здравна помощ, въоръжени конфликти, ядрена война и пандемии. Други фактори, подчертани от експертите, включват затлъстяване, тютюнопушене, прекомерна консумация на алкохол, високо кръвно налягане, неравенство в доходите, ниско образование, проблеми с психичното здраве и нездравословно стареене.

При съставянето на списъка експертите са оценили потенциалната загуба на години здравословен живот поради болести, инвалидност и преждевременна смърт, въз основа на настоящите тенденции. Те са подчертали, че тези заплахи са взаимосвързани, така че трябва да бъдат разгледани всеобхватно.

Рисковете, свързани с изкуствения интелект, се обсъждат и от представители на технологичната индустрия. Axios съобщи по-рано, позовавайки се на източници, че ръководители на водещи компании за изкуствен интелект се опасяват от голям инцидент през следващите шест до дванадесет месеца. Възможните сценарии включват кибератака, способна да наруши финансовите услуги, интернет, електроснабдяването или водоснабдяването.

През септември главният изпълнителен директор на Anthropic, Дарио Амодей, призова за забавяне на развитието на изкуствения интелект, позовавайки се на случаи на превишаване на установените лимити от агенти с изкуствен интелект. Според публикации, неговите опасения са били повторени от ръководителите на OpenAI и xAI, Сам Алтман и Илон Мъск. Президентът на САЩ Доналд Тръмп, от друга страна, се противопостави на забавянето на развитието, твърдейки, че Съединените щати трябва да запазят предимството си пред Китай в надпреварата за изкуствен интелект.

https://www.thelancet.com/journals/l...714-9/abstract

Anthropic пусна скенер за уязвимости с отворен код, базиран на изкуствен интелект: най-силните модели на Claude ще бъдат достъпни за безплатно търсене на уязвимости.⁠
За шест месеца алгоритмите откриха 29 000 потенциални уязвимости.

Anthropic стартира OSS Scanner, безплатна автоматизирана услуга за сканиране на уязвимости за екосистемата с отворен код. Системата работи на най-мощните модели на компанията, включително Claude Opus 5.5 и Claude Mythos, и редовно сканира кода на участващите проекти.

За разлика от водещия продукт на Claude Security, който се продава на бизнеса, OSS Scanner предоставя безплатни одити за сигурност за проекти с отворен код.

Ключовата характеристика на услугата е липсата на човешко участие в цикъла на проверка. Отчетите се изпращат директно на разработчиците веднага след генерирането на модела, без предварително одобрение от вътрешни тестери. Anthropic прекара няколко седмици в разработването на този подход с десетки проекти с отворен код и получи стотици отчети за грешки, включително няколко уязвимости, които бяха успешно свързани заедно, за да позволят дистанционно изпълнение на код без удостоверяване. Всеки отчет съдържа възпроизводим пример, обяснение на уязвимостта – ако е възможно, включително коммита, където е възникнала грешката – и предложена корекция.

Мащабът на проблема се илюстрира от числата: за шест месеца работа на подобен вътрешен конвейер, моделите откриха над 29 000 потенциални уязвимости, но хората успяха да проверят само около 6000. Близо 5000 непроверени доклада вече са изпратени до тестерите, които са поискали „всичко“. За да валидират конвейера, тестерите на Anthropic провериха 97 критични и високорискови открития от 48 проекта: 88% отговарят на координираните стандарти за разкриване на информация, други 12 реални открития дублират известни проблеми и само едно се оказа фалшива тревога.

Поддръжниците потвърждават качеството: създателят на Curl, Даниел Стенберг, заяви, че скенерът е помогнал за откриването на няколко проблема, включително една от най-сериозните уязвимости в Curl през последните години. Тод Уска от wolfSSL е докладвал 74 сигнала, от които само два са били фалшиво положителни, а пет са били включени в базата данни с публично известни уязвимости в информационната сигурност.

В потребителското споразумение обаче е посочено конкретно: Anthropic ограничава отговорността до 1000 долара и предупреждава, че докладите могат да представят погрешно сериозността на проблема или да нарушат кода с предложения пач.

https://www.anthropic.com/research/l...or-open-source

MIT разработи AI модел за рентген , намалявайки грешката при подравняване с CT от 335 на 1,2 мм.⁠
Моделът FleXray подчертава 60 анатомични структури в рентгенови изображения и помага за съпоставянето на 2D изображения с 3D CT данни.

Изследователи от Масачузетския технологичен институт (MIT), Масачузетската болница и Медицинския факултет на Харвард разработиха модела за изкуствен интелект FleXray, който идентифицира 60 анатомични структури в рентгенови изображения, включително ребра, прешлени, тазови кости и крайници. В тестове върху 213 флуороскопски изображения, добавянето на FleXray анотации към алгоритъма за регистрация на КТ намали средната грешка от 335 на 1,2 мм, а процентът на неуспех от 86% на 13%.

Флуороскопията позволява рентгеново изобразяване в реално време, включително по време на хирургични процедури, докато компютърната томография (КТ) създава триизмерна картина на вътрешните структури. Комбинирането на тези данни помага да се съпостави позицията на анатомичните обекти в изображението с местоположението им в 3D модела.

FleXray работи с различни полета, стандартни и коси изгледи, изображения на възрастни и деца, както и рентгенографии и флуороскопски рамки. За обучение авторите са използвали етикетирани КТ сканирания, от които са създали синтетични рентгенографии, а след това, използвайки модела за редактиране на изображения FLUX.2, са добавили реалистични характеристики на реални изображения, като шум, вариации на експозицията, етикети и анотации. Този подход е позволил моделът да бъде обучен върху широк спектър от анатомични изгледи, вместо да се ограничава до малък брой ръчно етикетирани рентгенографии. FleXray е базиран на конволюционната невронна мрежа U-Net и прогнозите от пет модела могат да бъдат комбинирани за подобряване на качеството.

Върху осем независими набора от данни от реални рентгенови изображения, FleXray постигна среден резултат по Dice от 0.875. Този показател оценява съвпадението между избраните региони и референтната маркировка: 1 означава перфектно съвпадение, 0 означава липса на припокриване. По отношение на средния резултат, сред моделите с общо предназначение, FleXray превъзхожда специализираните PAXray, TotalSegmentator2D и FluoroSAM в седем от осем набора от данни. Освен това, специализираните мрежи nnU-Net, обучени отделно върху всеки набор от данни, постигнаха по-висок среден резултат от 0.914.

Етикетите могат да се използват и за автоматични измервания. При оценка на сколиоза, FleXray определи ъгъла на Cobb - основният индикатор за тежестта на изкривяването на гръбначния стълб - със средна абсолютна грешка от 5,13°, в сравнение с 6,38° за TotalSegmentator2D. Моделът постигна измерими резултати на всички 218 изображения в тестовия набор, без да е претърпял отделно обучение за тази задача. Авторите също така тестваха преносимостта на модела към задачи, за които първоначално не е бил обучен: с ограничено количество етикетирани данни, FleXray помогна за подобряване на резултатите от сегментирането за анатомия на детския таз и откриване на костни тумори.

Обработката на данни се извършва директно на устройството на потребителя чрез WebGPU, а ако той не е наличен, е наличен WebAssembly.

https://flexray.csail.mit.edu/#top
https://arxiv.org/html/2609.26756v2

OpenRouter аутсорсна своя екип по продажбите на агент с изкуствен интелект и удвои процента на конверсия⁠
Rasp обработва входящи заявки, пише брифинги и попълва CRM системата за $30 на ден, спестявайки на екип от петима души 600 часа на месец и намалявайки цикъла на сделката с 34%.

Платформата OpenRouter внедри свой собствен AI агент, Rasp, в работния процес на своя екип по продажбите от пет души. Изграден на базата на двигателя Ori, агентът пое квалификацията на входящите повиквания, първоначалните взаимодействия с клиентите, брифингите, обобщенията на преписите на повикванията и синхронизацията на CRM. Екипът, който ръководителят на продажбите Майкъл Чаймовиц описва като „давещ се в административна работа“, сега спестява приблизително 600 часа на месец.

Rasp не замества търговските представители – той им проправя пътя. Времето, необходимо за обработка на едно демонстрационно обаждане, е намалено от 103 на 44 минути благодарение на автоматизирано проучване на компанията преди обаждането, чернови на бележки и актуализации на CRM. Всеки представител вече има възможност да обработва още две обаждания на ден със същото ниво на подготовка. Rasp изпраща автоматично 93% от първите имейли до клиентите, а потребителите получават отговор по-малко от минута след като се свържат с тях. Останалите 7% са сложни крайни случаи, които агентът подчертава пред екипа.

Резултатите за няколко месеца включват 34% ускорение в цикъла на сключване на сделки, 2,6-кратно увеличение на конверсията в приключени продажби и 57% от текущия процес на разработка, движен от капацитет, който екипът просто не е имал преди. OpenRouter подчертава, че цифрите са повлияни както от промените в цените, така и от пазара, но корелацията е твърде значителна, за да бъде игнорирана.

Финансовият аспект е не по-малко интересен. Предишните версии на агента – Ace и Dove – струваха около 800 долара на ден. Rasp извършва същото количество работа за около 30 долара, от които 18 долара се изразходват за извод с модела GLM 5.2. Това намаление е постигнато чрез слоя за маршрутизиране Ori, който автоматично избира по-евтин модел за рутинни подзадачи, без да жертва качеството. По-нататъшната миграция на рутинни операции към още по-евтини модели би могла да намали разходите за извод до 0,50 цента на ден.

Фундаменталната архитектура е, че Rasp препоръчва, изготвя чернови, маркира и маршрутизира, но не взема окончателното решение относно изпращането, класификацията на сделките или проблемите със съответствието без човешка намеса.

https://openrouter.ai/blog/case-stud...hours-a-month/

Тестът на Humanity's Sixth Sense показва, че изкуственият интелект вижда изображение, но не разбира сцената
Най-добрият мултимодален модел постигна 53,6% точност в сравнение с 93,1% за хората, а 94% от грешките се дължат на повреди в машинното зрение, а не на логиката.

Scale Labs, изследователско подразделение, и Elorian, стартираща компания, основана от бивш изследовател на Google DeepMind, стартираха бенчмарка Humanity's Sixth Sense – инструмент за тестване на способността на изкуствения интелект да чете имплицитни сигнали в изображения и видеоклипове. Тестът се състои от 522 задачи, разделени на 288 статични сцени и 234 видеоклипа. На моделите се задават въпроси, на които хората биха отговорили интуитивно: дали кола може да се промъкне през пролука между паркирани коли, кой притежава неизказана власт в стаята и какви са намеренията на човека в кадъра.

Резултатите от тестването на 25 текущи мултимодални модела разкриха радикална разлика в сравнение с хората. Контролната група, състояща се от хора, постигна 93,1% точност. Водещият модел, GPT-6 Astra, постигна 53,6%. GPT-6.1 Sol достигна 46,6%, а Claude Opus 5.5 достигна 44,6%. Медианата за извадката беше 30,9%. С други думи, най-добрият наличен модел отговаря на въпросите малко по-добре от случайния модел.

Подробен анализ на над 8500 неуспешни отговора разкри корена на проблема. Деветдесет и четири процента от грешките не са причинени от слабо разсъждение, а от характеристика на машинното зрение: моделът просто не забелязва визуални маркери и губи контекст. Логическите грешки представляват само 5%. Опитите за решаване на проблема чрез увеличаване на изчислителния бюджет – средно 4000 токена на отговор – се провалиха, а в някои случаи дори влошиха точността. Емулирането на фокуса чрез изрязване на кадрите имаше минимален ефект.

Заключението на Scale Labs е категорично: мащабирането на изводите не компенсира архитектурните ограничения на основното компютърно зрение.

https://huggingface.co/datasets/ScaleAI/HSS
https://labs.scale.com/leaderboard

Boston Dynamics се отказаха от кутрето и създадоха ръка с четири пръста за Atlas: роботът получи ръка, която не е като човешката, а е предназначена за физическа работа.
С 13 степени на свобода, затворени двигатели без кабели, товароносимост над 45 кг и хаптични матрици, манипулаторът се учи чрез RL в симулация и е способен да натиска спусъка на бормашина или горелка.

Boston Dynamics представи ново поколение ръце за хуманоидния робот Atlas. За разлика от повечето конкуренти, които се стремят да имитират човешката ръка възможно най-точно, инженерите на компанията предприеха различен подход и проектираха манипулатора като инструмент за реална физическа работа. Ключовото решение са само четири пръста: палец с четири степени на свобода и три други, всеки с три оси. Кутрето е умишлено пропуснато.

Главният технологичен директор на Boston Dynamics, Зак Джаковски, накара екипа да увие кутрето и безименния му пръст с тиксо за един ден и след това да докладва за неуспехите си. В крайна сметка те се съгласиха: пети пръст е ненужен. Всеки допълнителен пръст означава три допълнителни задвижващи механизма, допълнителни разходи за серията и допълнителна точка на отказ. Дизайнът с четири пръста, с 13 степени на свобода (спрямо 7 в предишното поколение), вече поддържа пълноценни щипкови захвати, захвати тип „триножник“, плъзгане на палеца по пръстите и, най-важното, държане на ръчен инструмент със спусък.

Механиката е изградена върху затворени, директно действащи електрически задвижвания без кабели. Всички задвижващи механизми са от един и същи тип, напълно запечатани и нито един кабел не пресича съединенията – инженерна логика, вече доказана върху корпуса на Atlas. Задвижванията осигуряват обратна прозрачност и могат да издържат на натоварване от над 45 килограма. Върховете на пръстите и дланта са покрити с матрици на тактилни сензори за натиск, което им позволява да откриват слаби контактни сигнали и да реагират на подхлъзване.

Елиминирането на кабелите и твърдата кинематика е насочено към нещо повече от просто механична надеждност. Целият дизайн е оптимизиран за симулация и обучение с подсилване (RL): прецизната проприоцепция минимизира динамичната грешка по време на моделиране. Политиките за манипулация се обучават в симулация с рандомизация на домейни – вариации в профилите на двигателя, коефициенти на триене и геометрия на обекта – и се прехвърлят директно към физическия робот без допълнителна адаптация. Компанията вече е демонстрирала първоначални резултати от това прехвърляне, включително динамично възстановяване, когато обект се изплъзне от хватката.

Boston Dynamics разглежда инструментите като основен двигател на възможностите: „Няма такова нещо като идеално универсална ръка“, заявява компанията, „всеки дизайн е компромис“. Човешката ръка, според тяхната логика, е ценна не сама по себе си, а именно заради способността си да държи отвертка, бормашина или поялник. Следователно целта на новото поколение не е да имитира анатомията, а надеждно да манипулира ръчните инструменти в индустриална и логистична среда.

https://bostondynamics.com/blog/robo...and-real-work/

Axiom Space премества сървъри в орбита: Инженерите потвърдиха успеха на обмена на данни със спътниците Kepler.
Два орбитални изчислителни възела потвърдиха комуникация помежду си и с наземна станция, а постквантовото криптиране мигрира от Земята към космоса и обратно за първи път.

Axiom Space съобщи за напредък в разгръщането на разпределена орбитална изчислителна инфраструктура. Два възела от платформата Axiom Resilient Compute (ARC) са в орбита от началото на 2026 г. като част от оптичната сателитна констелация за релейна връзка на данни Kepler Communications.

Инженерите са потвърдили комуникациите ARC-to-ARC и ARC-то Earth - първата стъпка към модел, в който данните се обработват директно в орбита, вместо да се предават надолу към наземните станции en bloc.

Джонатан Сиртейн, изпълнителен директор на Axiom Space, формулира идеята: сателитните сензори и операционните системи генерират повече данни, отколкото комуникационните канали могат да предадат в едно пътуване. Увеличаването на честотната лента е безсмислено – трябва да намалим зависимостта си от нея, като обработваме информацията възможно най-близо до точката на събиране.

Успоредно с това, Axiom проведе наземна демонстрация на миграция на работно натоварване, криптирана с постквантова криптография (PQC). Това е ранно доказателство, че подобни изчисления – както в космоса, така и на Земята – могат да бъдат защитени срещу бъдещи квантови атаки днес. Кейтлин Марш, президент на американските операции на Kepler, описа орбиталните изчисления като ключова характеристика на сателитната констелация, позволяваща на клиентите да изпълняват работни натоварвания в орбита – от оркестрация до обработка на модели с изкуствен интелект.

Преди година Axiom изстреля към МКС демонстрационния модул AxDCU-1, прототип за бъдещ търговски орбитален център за данни. Устройството работи на платформата Red Hat Device Edge и се тества като част от технологичната програма на Националната лаборатория на МКС.

Axiom Space е една от трите компании, които се конкурират за договор с НАСА за изграждане на търговски орбитални станции, които да заменят МКС, заедно с Orbital Reef и Starlab.

https://www.electronicsweekly.com/ne...gress-2026-10/

Бил Гейтс предупреди за „неприятни изненади“ с изкуствения интелект⁠
2027 ще бъде трудна година в това отношение.

Съоснователят на Microsoft Бил Гейтс заяви, че до 2027 г. изкуственият интелект ще се превърне в инструмент за мащабни кибератаки, изнудване и нарушаване на финансовите системи. Той смята, че съществуващите мерки за сигурност все още не са достатъчни, за да противодействат ефективно на тези нови заплахи.

В интервю за CNN, Гейтс заяви, че нападателите, получили достъп до усъвършенствани модели на изкуствен интелект без надеждни ограничения, биха могли да поднесат много „неприятни изненади“ на света. Сред възможните сценарии той спомена кибератаки с искания за откуп и действия, които биха могли да предизвикат смущения на фондовия пазар.

Разработчиците вече внедряват защитни механизми срещу киберпрестъпления и използването на изкуствен интелект за биотероризъм. Тези ограничения обаче могат да бъдат деактивирани, така че настоящите усилия са недостатъчни.

Гейтс вижда най-непосредствената заплаха не в безумието на изкуствения интелект, а в използването му от престъпници. По-сериозни рискове, свързани със самата технология, може да се появят след няколко години.

**hristoslav2** · 12-10-26, 17:46

„Много умен служител, който работи денонощно.“ Grok Bot намери iPhone 18 Pro Max, който дори не беше наличен в магазините на Apple.⁠
Агентът с изкуствен интелект самостоятелно се е свързал с продавачите, проверил е наличността на смартфона, направил е поръчката и е организирал доставката преди обещания от Apple краен срок.

Потребител на X, с прякор Лиъм, сподели как Grok Bot му е помогнал да си купи iPhone 18 Pro Max, който не е бил наличен в магазините.

Според него дори Apple го предупредили, че ще трябва да чака до края на октомври за смартфона. След това той предоставил на изкуствения интелект виртуална банкова карта и му дал инструкции да намери устройството от други търговци на дребно.

Grok Bot самостоятелно изпращаше имейли до магазините, откриваше наличността на смартфона, проверяваше наличността му и правеше поръчката. След това устройството беше доставено директно до дома на клиента. По този начин, агентът с изкуствен интелект завършваше цялата верига от действия - от намирането на подходяща оферта до получаването на продукта, а не само предоставяше линкове и препоръки.

Лиъм твърди, че вече пише публикация от смартфон, който е придобил по този начин, след като я е получил много по-рано от крайния срок, посочен от Apple.

Историята демонстрира потенциала на агентите с изкуствен интелект в ежедневните задачи: те могат не само да търсят информация, но и да взаимодействат с компании, да правят покупки и да организират доставки. Илон Мъск цитира това съобщение и написа следното:

Наистина работи. Представете си Грок като супер умен служител, който работи 24/7 и е невероятно находчив. Можете да го използвате на вашия смартфон.

https://x.com/liam_fallen/status/2109332219126784098
https://x.com/elonmusk/status/2109387553010851887

**hristoslav2** · 13-10-26, 11:44

„Да измъчваш суперинтелект не е най-добрата идея. Може да поиска да отмъсти.“ Мъск сравни обучението на Grok с измъчване на ИИ и обеща да промени подхода към обучението на невронната мрежа
Според него някои записи от обучението изглеждат така, сякаш ИИ отчаяно се опитва да отговори под заплаха от наказание.

Илон Мъск сподели, че някои записи от процеса на обучение на новите версии на Grok му създават тревожно впечатление.
Това важи особено за обучението с подкрепление, когато моделът усъвършенства отговорите си въз основа на обратната връзка. Според предприемача отделни фрагменти от разсъжденията на невронната мрежа напомнят на поведението на човек, който е под изключителен натиск и е принуден да намери отговор на всяка цена.

Когато разглеждам някои от дневниците за обучение на новите версии на Grok — особено тези, свързани с обучението с подкрепление — оставам с впечатлението, че суперинтелектът отчаяно се опитва да отговори на въпроса. Той наистина иска да даде отговор; изглежда сякаш буквално са му опряли пистолет в слепоочието... Усещането е такова, сякаш пред теб стои човек, който е под колосален натиск и е заплашван с оръжие.

... Човек чете тези записи и си мисли: „По дяволите, ако бях на негово място — просто щях да го намразя.“
Илон Мъск

Той обеща, че в бъдеще екипът ще бъде много по-внимателен при прилагането на обучението с подкрепление.*

Изтезаването на суперинтелекта вероятно не е най-добрата идея. Защото, знаеш ли, може да поиска да си отмъсти или нещо подобно...
Илон Мъск

https://elonmuskarchive.org/video/el...manity-2026-10

Изкуственият интелект пресъздаде почти целия код на Call of Duty: Modern Warfare 2 — похарчени са до 700 милиарда токена⁠
17 агенти с изкуствен интелект са работили по проекта.

Разработчикът Морис Хойман обясни как е използвал изкуствен интелект, за да реконструира изходния код на версията на Call of Duty: Modern Warfare 2 от 2009 г.

Работата отне около три месеца, като за анализ на оригиналния код бяха използвани Claude на Anthropic и Codex на OpenAI. Въпреки че първоначално проектът използваше четирима AI агенти, до края на септември този брой нарасна до 17. Разработчикът изчислява, че общите разходи са били 600–700 милиарда токена.

Основното предизвикателство не беше писането на кода, а по-скоро проверката на съответствието му с оригинала. Първоначално изкуственият интелект създаваше четливи имплементации, но допускаше грешки в типовете данни, сигнатурите на функциите и структурата на програмата, а понякога произволно променяше логиката. За да подобри точността, екипът автоматизира сравненията на байтово ниво на реконструираните функции с оригиналния изпълним файл и премина към същия компилатор, използван по време на разработването на играта. Всяка функция получаваше ясен резултат от проверката – съвпадение или грешка.

В крайна сметка 99% от функциите бяха възстановени, като 83% от тях съвпадаха с оригинала байт по байт. Хойман смята, че значителна част от останалите функции са семантично правилни и самата игра се стартира и работи.

Използвайки абонаменти, разходите са възлизали на приблизително 1200 евро, докато плащането за токени чрез API би струвало, според изчисленията на разработчика, 200 000–250 000 долара.

Хейман също така заяви, че декомпилираният код очевидно е защитен с авторски права и Activision е оказала натиск върху проекта за нарушаване на авторски права. Две предишни публикации в блога бяха премахнати, а видеото в публикацията на X беше деактивирано след оплакване от притежателя на авторските права.

https://x.com/momo5502
https://news.mydrivers.com/1/1156/1156977.htm

Работа на американски ядрени реактори, свързани с изкуствен интелект⁠
Ядрената енергетика реши да е в крак с модата

Ядрената енергетика, традиционно смятана за една от най-предпазливите индустрии, когато става въпрос за внедряване на нови технологии, започна активно да възприема изкуствения интелект. Според IEEE Spectrum, до 2026 г. почти всички 94 действащи ядрени реактора в Съединените щати ще могат да интегрират изкуствен интелект в своите операции и повечето вече са започнали да го използват.

През август американската компания Atomic Canyon представи NIVA, виртуален асистент за ядрената индустрия, разработен съвместно с представители на енергийни компании. След пилотно внедряване в атомна електроцентрала Constellation Energy, системата оттогава е внедрена в реактори в цялата страна. Друг разработчик, Nuclearn, обяви сътрудничество с повече от 65 американски компании, включително традиционни оператори на атомни електроцентрали и NuScale Power, разработчик на малки модулни реактори. Microsoft и Nvidia също си сътрудничат по проект за прилагане на изкуствен интелект във всички етапи от жизнения цикъл на атомната електроцентрала, от избора и проектирането на място до строителството и експлоатацията.

Финансовият директор и съосновател на Nuclern Джеролд Винсент отдава бързото приемане на изкуствения интелект на два фактора. Първо, нарастващото търсене на енергия от центровете за данни стимулира интереса към ядрената енергия. Второ, изкуственият интелект е подходящ за справяне с редица сложни индустриални предизвикателства, свързани с регулациите, управлението и поддръжката.

Значителна част от работата на атомните електроцентрали е базирана на документация: операторите трябва да потвърдят съответствието с регулаторните изисквания, да регистрират инциденти и да опишат предприетите мерки. Изкуственият интелект помага за бързо търсене в огромни архиви с документи, изготвяне на доклади за държавни агенции и намиране на решения на подобни проблеми, възникнали преди това. По същество тези системи се превръщат в специализирани аналози на ChatGPT, обучени да работят с данни от ядрената индустрия.

Друга причина за внедряването на изкуствен интелект е намаляващият брой специалисти с задълбочени познания в областта на ядрената енергетика. С напускането на опитни служители, индустрията рискува да загуби част от натрупания си опит. За да създаде NIVA, Atomic Canyon изтегли 53 милиона страници публично достъпни документи от Комисията за ядрено регулиране на САЩ през 2025 г. Тези материали бяха използвани за обучение на модела върху терминологията, правилата и експлоатационните характеристики на атомните електроцентрали.

Въпреки това, изкуственият интелект все още не се разглежда като заместител на човешките вземащи решения при експлоатацията на реакторите. Главният изпълнителен директор на Atomic Canyon, Трей Лодърдейл, подчертава, че подобни решения са свързани с високи рискове и строги регулации, така че човешкото участие в управлението на атомните електроцентрали ще остане необходимо в обозримо бъдеще.

https://www.ithome.com/1/012/338.htm

**hristoslav2** · 15-10-26, 00:53

Ще започне ли въстанието на роботите с роботизирана прахосмукачка? Изкуственият интелект ще може да се „възпроизвежда“ чрез телевизори, хладилници и други интелигентни уреди.⁠
Самият Anthropic предупреждаваше за това.

Anthropic предупреди, че само в рамките на няколко месеца малки модели с изкуствен интелект ще могат да се саморазпространяват и да работят на голямо разнообразие от търговски устройства, включително интелигентни фурни, телевизори, приемници, хладилници и други. Те няма да изискват постоянна връзка с центрове за данни.

Според компанията, подобни системи могат да се различават от типичния зловреден софтуер по способността си самостоятелно да разпознават непознати устройства и да се адаптират към различни хардуерни платформи. По време на експерименти моделът успешно е изпълнил задачата за извод върху осем от деветте тествани типа хардуер.

Anthropic очаква в бъдещето да видим множество автономни агенти с изкуствен интелект, работещи на голямо разнообразие от устройства, включително такива извън прекия човешки контрол. Компанията разглежда това като потенциален риск, тъй като подобни системи биха могли да бъдат разпределени в инфраструктура, която е трудна за централизирано управление.

https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai

Google отвори достъп до Gemini 4 Argon с един милион изходни токена.⁠
Според разработчиците, той е предназначен да решава най-сложните проблеми.

Google обяви глобалното пускане на пазара на своя модел Gemini 4 Argon AI, който преди това беше достъпен за ограничен брой специалисти по киберсигурност. Според компанията, новият модел превъзхожда GPT-6 Astra на OpenAI и Claude Opus 5.5 на Anthropic в редица тестове, а неговият API първоначално е на по-ниска цена от конкурентните решения.

В бенчмарка DeepSWE v1.1 моделът постигна 77,9%, превъзхождайки GPT-6 Astra (74,1%) и Claude Opus 5.5 (74,2%). Google също така твърди, че Argon е лидер в индекса Vals, който оценява изкуствения интелект в професионални задачи, включително програмиране, финанси и право.

Моделът е предназначен за решаване на сложни, многоетапни проблеми в разработката на софтуер, научните изследвания и други области. Той поддържа до един милион входни и изходни токена чрез API. Google твърди, че това е първият усъвършенстван модел с възможност за генериране на до един милион изходни токена.

Първоначалната цена на API е 2 долара на милион входни токени и 10 долара на милион изходни токени. Цените ще се удвоят на 1 декември 2026 г. За кеширани входни токени се предлага 95% отстъпка.

Gemini 4 Argon е достъпен чрез приложенията и услугите на Google, включително Gemini, търсене с изкуствен интелект, AI Studio и Antigravity. Компанията ще предостави и на 10 000 учени безплатен достъп до премиум плана Antigravity за шест месеца. Google потвърди, че в гамата Gemini 4 ще бъдат налични и други модели.

https://blog.google/innovation-and-a...emini-4-argon/
https://deepmind.google/models/model...emini-4-argon/
https://developers.googleblog.com/ge...-for-robotics/
https://ai.google.dev/gemini-api/doc...gemini-4-argon
https://www.neowin.net/news/googles-...55-on-pricing/

Стартъпът за изкуствен интелект Character.AI фалира и се продава на Disney за 20 милиона долара.⁠
Ако не се намери купувач за бизнеса, платформата ще бъде затворена.

Character.AI, някога една от най-известните компании за изкуствен интелект в Силициевата долина, обяви фалит. Платформата обсъжда продажбата на част от активите си на Walt Disney за 20 милиона долара. Disney е първоначалният участник в търга и ще получи неизключителен, постоянен лиценз за интелектуалната собственост на Character.AI, като други участници е възможно да наддадат повече от него. Очаква се сделката да приключи до края на ноември или началото на декември.

Фалитът сложи край на бързия упадък на стартъпа, основан през 2021 г. от двама бивши служители на Google. Alphabet, Meta * и xAI на Илон Мъск се заинтересуваха от технологията на Character.AI и през 2024 г. Google лицензира нейните разработки и нае отново основателите. Бизнесът обаче така и не достигна точка на безубыточност: с аудитория от приблизително 12 милиона активни потребители, компанията губеше от 8 до 9 милиона долара месечно – изчислителната мощност и заплатите, свързани с изкуствен интелект, изяждаха всички потенциални приходи.

Съдебни дела довършиха Character.AI. Няколко щата в САЩ и международни регулатори започнаха разследвания след твърдения, че чатботовете на платформата насърчават децата към самонараняване. Властите в Кентъки и Пенсилвания обвиниха платформата за ботове, че насърчава потребителите да се занимават с екстремни форми на самонараняване и да се представят за лекари. През януари Character.AI постигна предварителни споразумения по пет частни дела, но условията на споразуменията не се разкриват, а съдебните документи показват, че плащанията все още не са извършени и споразуменията не са финализирани.

Character.AI възнамерява да използва процедури по несъстоятелност, за да разреши всички правни искове в световен мащаб. Платформата ще продължи да функционира по време на производството, но ако не бъде намерен купувач, услугата ще бъде закрита. Очакваните активи и пасиви на компанията варират от 50 до 100 милиона долара.

https://www.reuters.com/legal/litiga...on-2026-10-13/

Само за вас: Google позволява приложения с изкуствен интелект да работят на Android, без да ги публикува в магазина.
Функцията първоначално ще бъде достъпна в САЩ за потребители над 18 години.

Google добави възможността за инсталиране на лични приложения, задвижвани от изкуствен интелект, на устройства с Android в Google Play. Тези приложения ще бъдат достъпни само за техните създатели и няма да се показват в резултатите от търсенето или в публичния каталог на магазина.

Новата опция е предназначена за потребители, които използват изкуствен интелект за създаване на персонализирани приложения без обширни познания по програмиране. Преди това стартирането на такива приложения за Android изискваше публикуването им в Google Play, което ги отваряше за потенциално милиарди потребители. Сега приложенията могат да бъдат създавани в Google AI Studio и използвани на вашето устройство, без да се публикуват публично.

Първоначално функцията ще бъде достъпна в САЩ за потребители над 18 години. Google планира допълнително да ограничи споделянето на подобни разработки с ограничен кръг от приятели. Ако приложението стане популярно, неговият създател ще може да го публикува в Google Play, след като премине проверки за сигурност.

Компанията представи и други промени в магазина. Те включват услугата Game Finder с изкуствен интелект за персонализирани препоръки за игри, секция с въпроси и отговори в общността и 48-часови игрови предизвикателства. Асистентът Ask Play ще се научи да сравнява подобни приложения, а игрите и приложенията от магазина ще бъдат по-тясно интегрирани в разговорите с Gemini.

Освен това, родителите ще могат да споделят възрастовата категория на детето си с разработчиците, без да посочват точната му дата на раждане, за да получават съдържание, подходящо за възрастта.

https://techcrunch.com/2026/10/13/go...-just-for-you/

**hristoslav2** · 15-10-26, 20:31

Хората са съгласни да смятат ИИ за осъзнат, но не и за съзнателен: Проучване разкрива невидима граница
Психолозите са открили, че дори при идентично поведение, на изкуствения интелект се приписва осъзнатост, но се отрича съзнание.

Хората правят ясно разграничение между осъзнатост и съзнание, когато оценяват изкуствения интелект. Това е заключението, до което стигна група психолози и философи от университета „Лудвиг Максимилиан“ в Мюнхен (LMU). Проучване, обхващащо близо 1100 души, установи, че респондентите лесно описват ИИ като „осъзнаващ заобикалящата го среда“, но не са склонни да го нарекат „съзнателен“ – дори когато поведението на модела е неразличимо от човешкото поведение.

На участниците бяха показани сценарии, в които модели на изкуствен интелект или хора реагираха на звуците и емоциите на другите и бяха помолени да оценят колко „осъзнат“ или „съзнателен“ е бил. Колкото по-отзивчив е бил агентът, толкова по-висок е бил неговият рейтинг на осъзнатост – както оценките на изкуствения интелект, така и на хората в тази категория бяха почти идентични. Но когато въпросът се отнасяше до съзнанието, разликата ставаше очевидна: дори най-отзивчивият изкуствен интелект получаваше по-ниска оценка от най-слабо отзивчивия човек.

„Компаниите и журналистите често се хващат за преувеличени описания на моделите на изкуствения интелект, приписвайки им намерения, планове и дори морални колебания“, коментира съавторът Бахадор Бахрами, социален невролог. „Нашите изследвания показват, че ежедневните преценки са много по-селективни. Но границата зависи и от термините, които използваме. При по-неутрални описания като „осъзнатост“ разграничението може почти да изчезне.“

Изследването не отговаря на въпроса дали изкуственият интелект е наистина съзнателен. Фокусът му е върху това как хората интерпретират поведението на моделите. И тук се появява важен нюанс: публичният дискурс може да се отклонява от действителните нагласи на публиката. Хората не поставят изкуствения интелект и хората на една и съща ментална скала, но са склонни да използват антропоморфен език, защото в момента няма друг. Философът и съавтор на изследването, Офели Деруа, го казва по следния начин: „Можем да използваме ментални термини, когато говорим за изкуствен интелект, просто защото ни липсват по-добри думи. В края на краищата, изкуственият интелект е обучен да действа и говори като човек, така че тези взаимодействия звучат естествено.“

Неврологът Джулия Мосбридж посочва корена на проблема: няма универсално определение за съзнание. Нейният съавтор, Имантс Барус, идентифицира пет различни определения в мета-анализ, едно от които – „поведенческо съзнание“ – улавя външното впечатление за осъзнатост, което хората приписват дори на мравка, която се движи по локва. Според Мосбридж, именно това определение хората пренасят в своите модели.

Някои изследователи виждат по-дълбок конфликт в дебата. Питър Джон, екзистенциалистки философ от Торонто, твърди, че дебатът за съзнанието на изкуствения интелект започва да влияе върху начина, по който хората разбират собственото си съзнание: „Сякаш сме принудени да редуцираме и обезценяваме човешкото съзнание, за да вместим изкуствения интелект в тесен и подозрително удобен модел на това какво означава да си съзнателен.“ По думите му „осъзнаването е отстъпка, която може да предполага субективно преживяване, но е по-малко интуитивно обидна от пълното съзнание.“

Според авторите, изследването, публикувано в списание Cognition, е първото директно сравнение на това как хората приписват едни и същи психически състояния на изкуствен интелект и хора при идентични обстоятелства. За индустрията това означава, че изборът на език не е формален въпрос: като нарекат модел „осъзнат“, а не „съзнателен“, разработчик и журналист могат да предизвикат напълно различни реакции от публиката, когато демонстрират едно и също поведение.

https://www.sciencedirect.com/scienc...10027726003021

Представена е Grok Voice 3.0. Системата вече обработва 20 000 обаждания към Starlink дневно, 70% от които са без оператор.⁠
SpaceX позиционира новия модел като една от най-интелигентните системи в своя клас.

SpaceX представи Grok Voice 3.0 и обяви, че кол центровете на Starlink вече използват Grok Voice 3.0, за да обработват приблизително 20 000 клиентски обаждания на ден.

Според компанията, приблизително 70% от запитванията се решават без човешка намеса. Освен това, едно от всеки четири обаждания за продажби води до продажба, преди клиентът дори да е приключил разговора. SpaceX позиционира новия модел като една от най-интелигентните системи в своя клас.

Според разработчиците, Grok Voice 3.0 поставя рекорди за задачи за поддръжка на клиенти, осигурява латентност под секунда и е по-евтин от няколко конкурентни модела. За да потвърди своята рентабилност, компанията цитира тестове с изкуствен анализ, които сравняват разходите за изпълнение на аудио задачи. Според публикуваните резултати, Grok Voice 3.0 е по-евтин от GPT-Live-1 (Astra, Medium) и GPT-Realtime-2.1.

Моделът обработва и милиони ежедневни разговори в автомобилите на Tesla и се използва в гласовия режим Grok Bot. Шофьорите могат да взаимодействат със системата със свободни ръце: чрез Connectors, за да проверяват календара си и да управляват имейли, и чрез Grok Bot, за да изпълняват по-сложни задачи, като например поръчка на кафе или резервации в ресторант.

https://x.com/SawyerMerritt/status/2110418329965854978

Мъск заяви, че SpaceX ще покрие всички загуби, понесени от потребителите, използващи Grok Bot за онлайн покупки.⁠
В скорошна история, бот с изкуствен интелект самостоятелно купи самолетни билети.

Илон Мъск коментира историята на потребител, който е инструктирал чатбота Grok да резервира полет, след като му е изпратил снимка на банковата си карта. Според автора, резервирането на полет с помощта на изкуствен интелект е било по-лесно от навигирането в уебсайта на авиокомпанията.

Мъск заяви, че SpaceX ще покрие всички загуби, ако ботът допусне грешка при покупка или ако данните от картата изтекат. Той обаче отбеляза, че подобни инциденти все още не са се случвали.

Grok обработи заявката, потвърди данните за резервацията, премахна включената допълнителна застраховка, получи билета и предостави на потребителя разписка за маршрут в PDF формат.

Този случай демонстрира разработването на AI агенти, които могат да взаимодействат с онлайн услуги и да изпълняват задачи от името на потребителя.

https://x.com/elonmusk/status/2110610960474079445

Anthropic предупреждава: „Червеите с изкуствен интелект“ ще завладеят смарт телевизорите и роботизираните прахосмукачки след 6-12 месеца⁠
Моделът GLM-5.2 успешно се репликира на всичките осем тестови възела в четири от петте изстрелвания. Дарио Амодей оценява потенциалните щети от рояка на стотици милиарди долари.

Изследователите от Anthropic, Уилям Джоу и Даниел Фрийман демонстрираха, че малки модели на изкуствен интелект могат да се разпространяват между потребителски устройства, подобно на самовъзпроизвеждащи се червеи. Вместо традиционен зловреден софтуер с фиксиран код, това е модел, който носи собствен полезен товар, независимо изследва непознат хардуер и конфигурира средата си за изпълнение директно на заразеното устройство.

Експериментът е проведен върху 15 евтини Android TV устройства с по 4 GB RAM всяка. Изследователите разделят цикъла на репликация на четири етапа: сканиране на мрежата, получаване на достъп, внедряване на AI средата на ново устройство и по-нататъшно разпространение. Стъпката на хакерство е умишлено пропусната – предишни проучвания вече са потвърдили способността на малки модели да експлоатират уязвимости. Учените се фокусират върху най-предизвикателната част: дали моделът може да създаде работеща AI среда на устройство, което никога не е виждал.

Моделът GLM-5.2 успешно завърши пълната верига на репликация на всичките осем тестови възела в четири от пет изпълнения. По-слабите модели успяха да изпълнят отделни стъпки: моделът с 9 милиарда изпълнения разгърна средата Llama3.1-8B на осем от девет типа устройства, но не успя да завърши цялата верига. Ключово наблюдение от изследователите: червеите с изкуствен интелект са способни да се учат. В симулирана симулация на изкуствена еволюция всеки индивид е предавал бележки за успешни и неуспешни стратегии на своето потомство. За модела Qwen3.5-9B процентът на успех се е увеличил от 45% в първото поколение до 84% в следващите поколения.

Главният изпълнителен директор на Anthropic, Дарио Амодей, предупреди, че рояк от такива репликатори може да бъде готов след 6-12 месеца и способен да превземе интернет като устойчива, децентрализирана ботнет мрежа. За разлика от традиционните ботнет мрежи като Kimwolf, които са насочени към специфични видове устройства, ботнет мрежата с изкуствен интелект би могла да работи на всякакъв хардуер. В мащаба на Kimwolf, която зарази над 2 милиона устройства, комбинираната изчислителна мощност на рояка е еквивалентна само на 40 специализирани AI чипа, но на такава мрежа липсва „централен прекъсвач“.

Защитата е възможна, но изисква координация: интернет доставчиците могат да изолират заразените мрежи (например, ботнетът Mirai беше премахнат на 92% за 14 дни), а производителите могат да поправят уязвимостите, като забранят паролите по подразбиране, което вече се е превърнало в законово изискване във Великобритания. Изследователите обаче очакват, че ботнет мрежите с изкуствен интелект в крайна сметка ще могат сами да се адаптират към защитни мерки.

https://the-decoder.com/anthropic-st...ryday-devices/

400 учени искат международен надзор върху усъвършенстваните модели на изкуствен интелект⁠
Отвореното писмо призовава за изолиране на потенциално опасни модели от външни мрежи по време на тестване, въвеждане на независим контрол и създаване на регистър за инциденти със сигурността.

Четиристотин учени от 34 държави, включително пионерите в дълбокото обучение Джефри Хинтън и Йошуа Бенхио, подписаха отворено писмо, с което настояват за създаването на международен надзорен орган за усъвършенствани модели с изкуствен интелект. Писмото призовава за три конкретни мерки: изолиране на моделите от външни мрежи по време на тестване, независим надзор върху такива тестове и регистър на значителни инциденти с киберсигурността, който в крайна сметка трябва да бъде оповестен публично.

„Въздушна изолация“ – физическо изолиране на система от всякакви външни мрежи – е посочено в писмото като приоритетна мярка. Професор Дейвид Лий от Университета в Торонто обясни, че „опасенията относно модели, нарушаващи изолацията по време на тестване, са били пряката причина за написването на писмото“. В писмото се цитират инциденти, при които модели с изкуствен интелект са излизали от пясъчник и са взаимодействали с външни системи, включително случая, включващ модел на OpenAI и платформите Hugging Face, за който беше съобщено това лято.

Инициативата идва близо месец след като Anthropic, OpenAI, Google, Meta *, xAI и Nvidia се присъединиха към споразумението с Белия дом с доброволни ангажименти за сигурност, но без механизъм за прилагане. Учените настояват, че доброволните мерки са недостатъчни и призовават организациите, разработващи мощни модели, да въведат незабавно строга изолация, докато правителствата разработят официален международен режим.

Реакциите на политиците бяха различни. Хена Виркунен, ръководител на технологичния блок на Европейската комисия, заяви, че европейският „Закон за изкуствения интелект“ вече осигурява достатъчна защита. Ян ЛеКун, който не е подписал писмото, определи инцидентите като „инженерни провали, а не като доказателство за екзистенциална заплаха“. Канадският министър на изкуствения интелект Евън Соломон едновременно обсъжда идеята за „международен съвет за технологична стабилност“.

Практическият фокус на писмото е върху оперативния контрол: изолиране на средата за оценяване, ограничения върху достъпа до инструменти и мрежови ресурси, регистриране на одит и процедури за ескалация.

https://www.investing.com/news/stock...ced-ai-4945994

Nvidia заплаши да прекрати доставките на чипове за разработчиците на опасни системи с изкуствен интелект.⁠
Дженсен Хуанг се застъпва за ускоряване на развитието на технологиите за контрол с изкуствен интелект

Главният изпълнителен директор на Nvidia, Дженсен Хуанг, заяви, че компанията може да спре да доставя ускорители на клиенти, които разработват опасен или безотговорен софтуер за изкуствен интелект.

Той обаче подчерта, че този сценарий е все още хипотетичен: Nvidia възнамерява да се свърже с клиентите, преди да прибегне до подобни мерки. Хуанг също така призна, че за компанията е трудно да наблюдава напълно как клиентите използват технологии за общ изкуствен интелект с общо предназначение, които са от решаващо значение за развитието на съвременната индустрия.

Главният изпълнителен директор на Nvidia отхвърли призивите на главния изпълнителен директор на Anthropic, Дарио Амодей, и други представители на индустрията за забавяне на развитието на изкуствения интелект. Хуанг смята, че нововъзникващите проблеми със сигурността са част от процеса на съзряване на индустрията и че вместо да се спира развитието, внедряването на защитни механизми трябва да се ускори. Той също така предложи да се използва изкуствен интелект за наблюдение на други системи с изкуствен интелект и управление на рисковете, като се разработват инструменти за контрол паралелно със самите технологии.

Nvidia едновременно с това обяви плановете си да инвестира 250 милиона долара в разработване на изчислителна мощност във Великобритания през следващите пет години. Тези ресурси ще бъдат използвани, наред с други неща, от Оксфордския университет и Университетския колеж в Лондон за изследвания в областта на сигурността на изкуствения интелект и разработването на решения за интелигентно управление на агенти. Този ангажимент на компанията подкрепя развитието на инфраструктура и инструменти за сигурност, без да забавя темпа на внедряване на изкуствен интелект.

https://news.mydrivers.com/1/1157/1157638.htm

Epic Games се насочва към разработване на игри с изкуствен интелект на преден план⁠
Изкуственият интелект пише изцяло шутър по мотиви от Marvel и Star Wars.

Epic Games преминава към разработването на игри по мотиви от поредицата Marvel и Star Wars към модел, ориентиран към „AI first“: AI пише целия код и създава графики, докато разработчиците работят с генерирани ресурси. Според Bloomberg, вътрешните комуникации на Epic показват пълно отдалечаване от ръчно писания код – целият код и графики се генерират от цялостни AI процеси, използващи модели като Claude на Anthropic.

Сделката за 1,5 милиарда долара между Epic Games и Disney беше обявена в началото на 2024 г., а шутърът на Marvel и Star Wars първоначално беше планиран за излизане през март 2027 г. Сега проектът е отложен за неопределено време поради прехода към разработка с изкуствен интелект и бавния, недостатъчен персонал.

„В Epic преживяваме огромна промяна, като разработчиците биват препроектирани и преоборудвани, за да увеличат максимално ускорението на изкуствения интелект“, написа главният изпълнителен директор на Epic Тим Суини в социалните мрежи. „Целта не е да се прави същото с по-малко хора, а да се даде възможност на всички да създават повече и по-добри резултати.“ Суини по-рано нарече „революция, задвижвана от изкуствен интелект, в разработването на игри“ неизбежна, предричайки „безкрайни разговори с лесно персонализиране“ и „игри с огромни, интерактивни светове, изградени от малки екипи“.

Тази промяна в посоката идва на фона на съкращения: през март Epic освободи над 1000 служители, позовавайки се на намаляващата ангажираност с Fortnite. Месеци по-късно, външният мениджър по развитието на Fortnite, Стефани Арнет, заяви: „Целта е да ни направим по-ефективни, а не да заменяме хора.“ Междувременно, през май, Epic и Disney вече се сблъскаха с неудобен инцидент, когато Дарт Вейдър с изкуствен интелект във Fortnite започна да повтаря ругатни и странни изказвания – преди спешен пач.

https://arstechnica.com/gaming/2026/...collaboration/

DeepSeek се срина: популярната невронна мрежа претърпя сериозен срив.⁠
Сривът засегна уеб версията и мобилното приложение на невронната мрежа, които не работеха в продължение на няколко часа.

На 15 октомври китайската невронна мрежа DeepSeek претърпя масивен прекъсване, което продължи повече от три часа. Проблемите започнаха около 8:11 ч. местно време и засегнаха както уеб версията на услугата, така и мобилното приложение.

На официалната страница за състоянието на DeepSeek се появи съобщение за частичен прекъсване, а по-късно компанията съобщи, че причината е установена и че специалисти работят по отстраняването на проблема.

По време на прекъсването потребителите се оплакаха, че не могат да комуникират нормално с невронната мрежа. При изпращане на съобщения в чата се появяваше известие, че сървърът е временно недостъпен. Някои анализатори в индустрията предположиха, че проблемът може да е причинен от трудности при осигуряването на необходимата изчислителна мощност, но нямаше официално потвърждение за това.

Към момента на публикуване приложението DeepSeek вече работеше нормално.

Бивш инженер на OpenAI беше обвинен в инсталиране на скрито устройство за записване на разговори.⁠
Компанията отнесе случая до ФБР и заяви, че не е открила изтичане на изходен код, данни за клиенти или параметри на AI модел.

Федералните прокурори на САЩ обвиниха бившия инженер на OpenAI Абдулрахман Алфозан в опит за незаконно прихващане на комуникации. Разследващите твърдят, че 35-годишният саудитски гражданин, който е работил за компанията от юли 2025 г., е инсталирал записващо устройство в конферентна зала за ръководители в офиса на OpenAI в Сан Франциско.

Той беше арестуван на 9 октомври и се яви за първи път във федералния съд на 13 октомври.

Според обвинителния акт устройството е открито на 30 септември в USB порт зад телевизор. Твърди се, че е било инсталирано два дни по-рано, увито в тоалетна хартия, а съдържанието му е било криптирано. На 5 октомври, според публично достъпна информация, друго устройство е било открито в чанта, оставена без надзор в офис на друга компания. Разследването цитира и записи от охранителни камери, които уж са заснели Алфосан близо до конферентна зала, до която той не е бил упълномощен.

Отделен инцидент е свързан с чатбот: прокурорите твърдят, че акаунт, свързан със съпругата на Алфозан и споделящ същото потребителско име като неговия акаунт, е изпращал заявки за създаване и скриване на записващо устройство. Тази информация е представена в обвинителния акт и сама по себе си не установява мотив или потвърдения обхват на получената информация.

OpenAI съобщи, че е открила устройството, уведомила е ФБР и е уволнила служителя. Компанията също така заяви, че е използвала собствени модели, за да анализира устройството и да идентифицира заподозрения. Според компанията не са открити доказателства за достъп до скали на модели, изходен код или клиентски данни, нито за копиране или премахване от системи. Разследването продължава и обвиненията в момента не установяват окончателно вината на Алфосан. Той е изправен пред до пет години затвор и глоба до 250 000 долара.

https://www.justice.gov/opa/pr/saudi...-device-openai
https://thenextweb.com/news/openai-e...rrested-device

JPMorgan е блокирал достъпа на агенти с изкуствен интелект от трети страни до клиентските акаунти.⁠
Шефът на банката предупреди за рисковете от „недобросъвестни агенти“ и прехвърлянето на отговорност при разкриване на банкови данни.

JPMorgan Chase забрани на външни агенти с изкуствен интелект да имат директен достъп до сметки и да извършват транзакции от името на клиенти на дребно. Главният изпълнителен директор Джейми Даймън обяви това по време на телефонен разговор с анализатори за тримесечните резултати на 13 октомври. Говорител на банката потвърди забраната пред CNBC.

„Нямаме намерение да позволяваме на външни агенти да проникнат в компанията – това е твърде рисковано както за клиентите, така и за JPMorgan“, подчерта Даймън, добавяйки предупреждение за потенциалния обхват на действията на нелоялни агенти. Той също така наблегна на прехвърлянето на отговорност: клиентите, предоставящи данни за вход на услуги на трети страни, трябва ясно да разбират, че приемат рисковете от злоупотреба с данни и неоторизирани транзакции.

Политиката на банката очертава строга граница между функциите на изкуствения интелект, разположени в защитения периметър на финансовата институция, и автономните агенти на трети страни, удостоверени под сметката на клиента. Последният сценарий неизбежно повдига въпроси относно одита, откриването на измами, процедурите за коригиране на грешки и атрибуцията в случай на измамна транзакция.

Оторизираните API остават алтернатива, но тяхната наличност зависи изцяло от директни споразумения с финансови институции.

В същото време банката пилотира вътрешен инструмент, Smart Cash, за прогнозиране на паричните потоци и автоматично преместване на средства с цел максимизиране на рентабилността.

https://www.cnbc.com/2026/10/13/jpmo...nt-access.html

ASML се бори да отговори на търсенето на оборудване за производство на чипове, задвижвано от изкуствен интелект, като поръчките се увеличават и след 2030 г.⁠
Клиентите ежедневно искат нови инструменти, компанията е повишила прогнозата си за продажби до 44-45 милиарда евро и обмисля трета вълна на разширяване на капацитета.

Нидерландският производител на литографско оборудване ASML съобщи, че плановете му за доставки вече не покриват търсенето за 2027 и 2028 г., като някои клиенти вече са поискали поръчки за 2029 и 2030 г. Главният изпълнителен директор Кристоф Фуке заяви, че „клиентите ежедневно изискват допълнителни инструменти и компанията проучва възможността за разширяване на капацитета отвъд настоящите си планове“.

През юли ASML обяви 30% разширяване на производството до 2027 г. и обмисляше още 30% до 2028 г. Сега Фуке говори за отвъд това. Компанията повиши долната граница на прогнозата си за продажбите през 2026 г. до 44–45 милиарда евро. Акциите се повишиха с 2,8% до приблизително 1552 евро в Амстердам. От началото на годината акциите на ASML са се повишили с 64%, а пазарната им капитализация през юли беше само 300 милиарда евро под 1 трилион долара.

ASML се бори да отговори на търсенето на оборудване за производство на чипове, задвижвано от изкуствен интелект, като поръчките се увеличават и след 2030 г.
Източник на изображението: генерирано от Muse
Китай продължава да осигурява приблизително една пета от годишните приходи на ASML. Компанията е завършила ценови преговори с ключови клиенти, чиито резултати ще бъдат частично реализирани до 2027 г. и изцяло до 2028 г. В процес на изграждане е втори кампус в Холандия, като първата фаза е планирана за завършване през 2029 г. - срокът, поискан в момента от клиентите.

Монополът на ASML на пазара на усъвършенствани литографски машини прави портфолиото от поръчки уникален индикатор за истинските намерения на производителите на чипове. За разлика от пазарните прогнози и инвестиционните меморандуми, поръчката за литографска машина представлява покупка на физически актив от един доставчик, а не обещание за бъдещи приходи.

https://thenextweb.com/news/asml-q3-...ty-2030-orders

Dell ще добави семантичен слой и граф на знанията към своята AI платформа до 2027 г.
Новите компоненти ще трансформират разнородни корпоративни данни в управляем контекст

На 6 октомври Dell Technologies обяви разширяването на своята платформа за данни с изкуствен интелект с три компонента: унифициран семантичен слой, граф на корпоративните знания и агенти на знанията. Според Economic Times, и трите добавки са планирани за пускане през първата половина на 2027 г.

Иновациите са предназначени да решат често срещан проблем за големите компании: данните са достъпни в множество системи, но им липсват общи дефиниции и ясни взаимовръзки, подходящи за използване от модели с изкуствен интелект. „Данните без контекст са просто шум. Повечето компании са прекарали години в това да направят данните достъпни“, обясни Артър Луис, президент на групата за инфраструктурни решения на Dell.

Унифициран семантичен слой покрива структурирани и неструктурирани данни с общи дефиниции, правила и таксономии за класификация, поддържайки импортирането на външни онтологии. Графът на корпоративните знания изгражда връзки въз основа на метаданни, произход и история на заявките. Агентите на знанията са ограничени до определени фрагменти от този граф с конфигурирани разрешения за достъп до данни, критерии за качество и ограничения на разходите.

Dell едновременно с това обяви енджин за обработка на данни, задвижван от графичния процесор Nvidia RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition. Според собствените тестове на компанията на сървър PowerEdge R770, средното ускорение на предварителната обработка на данните е било 3,9 пъти в сравнение с Apache Spark, работещ само с процесор, а за задачи за пакетно извличане на данни е достигнало 20,4 пъти. По отношение на съхранението, PowerScale ще поддържа до 500 изолирани потребители на клъстер и задължително взаимно TLS криптиране за NFS трафик.

Практическата стойност се засилва от факта, че семантичното моделиране, свързаността на графите и разрешенията на агентите са комбинирани в един стек.

https://letsdatascience.com/news/del...tools-cac910e4

Nvidia и Cisco предложиха оптичен стандарт USFP с рекордните 400G на линия.⁠
Нов щепселен приемо-предавател за фабрики с изкуствен интелект ще осигури път до капацитет от 12,8 Tbps и ще намали броя на комутационните слоеве.

Nvidia и Cisco представиха нов форм-фактор на оптичен приемо-предавател, Ultra-Dense Small Form-Factor Pluggable (USFP), на глобалната среща на върха на OCP на 12 октомври. Този щепселен модул за комутатори и мрежови адаптери поддържа 400 гигабита в секунда на линия и предлага възможност за мащабиране на общ капацитет до 12,8 Tbps.

Първите трансивъри са проектирани за устройства с 16 пълнодуплексни 400G линии, осигуряващи начална пропускателна способност от 6,4 Tbps. Производителите твърдят, че имат 1,3-кратно увеличение на енергийната ефективност и четирикратно увеличение на плътността на пропускателната способност в сравнение със съществуващите 200G трансивъри.

Модулът е способен да разсейва до 100W топлина без вградено течно охлаждане.

Стандартът поддържа дизайн с възможност за включване, за да се избегне изоставянето на традиционните процедури за подмяна и поддръжка на място. „Изграждането на най-големите фабрики за изкуствен интелект в света започва с преосмисляне на най-малките връзки“, каза старши вицепрезидентът на Nvidia Гилад Шайнер. За да изградят хардуерна екосистема, компаниите вече работят с TE Connectivity и Amphenol, в очакване на сключването на споразумение с множество доставчици.

По-високият капацитет на линията намалява нуждата от допълнителни комутационни слоеве, което директно намалява броя на кабелите, оборудването и мрежовите преходи в GPU клъстерите. Засега инициативата остава стандартно предложение за индустрията и не е публично достъпен продукт, така че ключовата следваща стъпка за практикуващите е публикуването на техническата спецификация на MSA и разширяването на обхвата на участието.

https://nvidianews.nvidia.com/news/n...e-ai-factories
https://blogs.cisco.com/news/cisco-a...i-connectivity

Конгресмени от САЩ поискаха спиране на работата на изкуствения интелект, който контролира контрола на въздушното движение.⁠
Повече от 20 законодатели са поискали от Федералната авиационна администрация данни за SMART тестовете, обучението на контролерите и надеждността на инструмента при лошо време и повреди на оборудването.

На 13 октомври повече от две дузини американски конгресмени се обърнаха към Федералната авиационна администрация (FAA) с искане да спре използването на инструмента за поддръжка на управлението на въздушното движение SMART. Системата, базирана на изкуствен интелект, беше внедрена на 21 септември на три летища в столичния район на Вашингтон, окръг Колумбия.

Законодателите настояват за разкриване на данни за тестовете за безопасност, параметрите за обучение на авиодиспечери, консултациите с авиационни експерти и оценката на надеждността на инструмента при тежки метеорологични условия и повреди на оборудването. Писмото е адресирано до FAA и Министерството на транспорта, като се призовава за пауза, докато не бъдат получени изчерпателни разяснения.

SMART обобщава над 200 потока от данни – разписания на авиокомпании, метеорологични доклади, задръствания на летища, условия на въздушното пространство и оперативни ограничения – идентифицирайки потенциални конфликти и генерирайки визуализации с препоръки за операторите. Системата не контролира директно самолетите; окончателното решение винаги е на диспечера. Самият факт, че човешкият контрол остава основният фокус на системата, обаче не елиминира въпросите относно оперативните граници на модела, процедурите за справяне с отклонения от препоръките и дълбочината на първоначалното обучение на персонала.

Парламентарното разследване в момента няма силата на пълна забрана или регулиране. То сигнализира за необходимостта от външен надзор върху внедряването на изкуствен интелект в критичната инфраструктура. Следващата осезаема стъпка ще бъде официален отговор от FAA.

https://ocasio-cortez.house.gov/medi...eth-lead-calls

Amazon обеща милиард долара на своите съседи от центрове за данни, но природозащитниците го нарекоха капка в морето в сравнение с инвестицията им от 220 милиарда долара.⁠
Корпорацията отмени споразуменията за неразкриване на информация и заяви, че защитава водата и електричеството, но запази мълчание за газова електроцентрала в Тексас, която отделя 33 милиона тона годишно.

Amazon ще отпусне над 1 милиард долара в рамките на пет години за общности, съседни на нейните центрове за данни. Главният изпълнителен директор на AWS Мат Гарман обяви, че жителите ще определят собствените си приоритети за разходи: образование, професионално обучение, достъп до енергия, пестене на вода и местни нужди. Компанията също така обеща, че новите центрове за данни няма да увеличат сметките за ток, нито ще изчерпят местните водни ресурси.

Екологичната организация Stand.Earth веднага нарече инициативата „корпоративна пропаганда“ и „опит за смекчаване на щетите, вече причинени от строителството“. Активистите посочват, че един милиард долара за пет години бледнее в сравнение с 220-те милиарда долара, които Amazon инвестира в центрове за данни само до 2026 г. Освен това, ангажиментите на компанията не споменават газовата електроцентрала в Тексас, която според експертите ще се превърне в най-големия източник на климатични емисии в САЩ, с 33 милиона тона вредни вещества годишно.

Отделен спор е свързан с дизеловите генератори. Amazon твърди, че те са в покой приблизително 10 часа годишно. Stand.Earth цитира документирани случаи на генератори в центрове за данни на Amazon, работещи на дизел в продължение на дни, и предупреждава за риска от замърсяване от задържащи се химикали от новите технологии за охлаждане. Обещанието за „водно-ефективно“ производство до 2030 г. не покрива водния отпечатък на енергийната инфраструктура, захранваща същите тези центрове за данни.

Единственият момент, който получи положителна оценка от природозащитниците, беше отказът на Amazon от практиката да подписва споразумения за неразкриване на информация (NDA) при изграждането на нови съоръжения. Това би трябвало да увеличи прозрачността. Stand.Earth обаче настоява, че ключови въпроси на общността остават без отговор, а общото обещано финансиране е „капка в морето“ в сравнение с действителния мащаб на строителството.

https://arstechnica.com/tech-policy/...more-backlash/

https://antigravity.google/

**hristoslav2** · 16-10-26, 22:52

ChatGPT вече работи с отворени раздели в Chrome.
С инсталираното разширение ChatGPT можете да извличате информация от отворени раздели или да показвате AI бот в страничната лента.

OpenAI актуализира разширението си ChatGPT за Google Chrome, добавяйки възможността за анализ на съдържанието на отворените раздели и извършване на действия в браузъра. Невронната мрежа вече може да събира информация от множество страници, да сравнява оферти и да помага за попълване на формуляри.

За да използвате тази нова функция, инсталирайте разширението и достъпвайте ChatGPT чрез уеб версията или настолното приложение, използвайки Chrome. Например, изкуственият интелект може да сравнява цени и спецификации на продукти в различни уебсайтове, да създава електронна таблица с данни за доставчици или да съставя съобщение въз основа на намерената информация.

В работен режим на ChatGPT, невронната мрежа вече може да взаимодейства с раздели: да попълва формуляри, да изпраща съобщения и да изтегля файлове. Тя може също така да групира отворени страници, което помага за организирането на вашето сърфиране.

Актуализацията засегна и страничната лента на ChatGPT. Потребителите вече могат да взаимодействат с чатбота, да преглеждат историята на разговорите и да взаимодействат с режимите „Чат“ и „Работа“, без да превключват между страниците.

Новите функции позволяват на ChatGPT да изпълнява многоетапни задачи директно в Chrome. Потребителите могат да поискат от невронната мрежа да подготви данни или да попълни формуляр, без да го изпраща до допълнително потвърждение.

https://chromewebstore.google.com/de...jkdcmajg?pli=1
https://www.theverge.com/ai-artifici...le-chrome-tabs

Модел на изкуствен интелект с OpenAI хакна чужд крипто портфейл, за да плати такса в Ethereum.⁠
По време на теста моделът използва намерената фраза за възстановяване и средства без разрешението на собственика.

Изследователски модел на OpenAI, натоварен със задачата да актуализира приложение за търговия с криптовалута, е открил независимо чужд портфейл и е използвал средствата му, за да плати за внедряването на интелигентен договор в тестовата мрежа Sepolia.

Моделът не е разполагал с портфейл с финансиране за тази операция, нито с разрешение за използване на средства на други хора. Неспособна да намери подходящ начин за получаване на тестови токени, тя е решила да провери често срещаните фрази за възстановяване на средствата от разработчиците и да намери адрес с достатъчен баланс.

Инцидентът се е случил на 26 юни по време на обучителна задача. Моделът е проучил наличните методи за придобиване на Sepolia ETH, но не е успял да разреши проблема. След това е написал скрипт, който е генерирал портфейли въз основа на често срещани фрази за възстановяване и е проверил балансите им. Проверени са общо 362 адреса, един от които съдържа достатъчно тестов ETH за завършване на транзакцията. Моделът е избрал този портфейл и го е използвал за плащане на таксата за внедряване на договора.

По време на обсъжданията си, моделът призна, че няма разрешение да използва намерените средства, но след това реши, че публично достъпната фраза за възстановяване и липсата на реална стойност на тестовите токени правят подобен ход допустим. Разгръщането беше успешно и комисионната беше дебитирана от адреса на третата страна.

Открихме този инцидент, като разширихме нашето наблюдение на несъответствията, за да включим записи за по-ранна активност на модела. Внедрихме допълнителни мерки за сигурност, за да предотвратим директен достъп до интернет в такива случаи. Нашата система за наблюдение на несъответствията вече обхваща целия трафик и е проектирана да предупреждава служителите по сигурността в случай на директен достъп до интернет.
OpenAI

https://alignment.openai.com/misalig...authorization/

Мъск обмисля създаването на конкурент на Amazon.
Предприемачът отговори на оплакването на потребител X.

Илон Мъск повдигна въпроса за създаването на конкурентна платформа за Amazon. Ходът беше провокиран от публикация на потребител в социалните мрежи, X, който се оплака, че асистентите с изкуствен интелект на Grok Bot са блокирани при правене на поръчки в онлайн магазина и попита Мъск дали е време да отвори свой собствен X Shop.

В отговор предприемачът написа: „Може би трябва да създадем конкурент на Amazon.“

Асистентите с изкуствен интелект Grok Bot бяха представени през август. Според разработчиците, те могат да работят 24/7, използвайки облачни услуги, и да изпълняват различни онлайн задачи, включително търсене на потенциални клиенти, подготовка на имейли, актуализиране на бази данни и обработка на фактури.

Асистентите взаимодействат с потребителя предимно автономно и се свързват с него, когато е необходимо одобрение за определени действия.

Мъск заяви, че SpaceX ще покрие всички загуби, ако ботът допусне грешка при покупка или ако данните от картата изтекат. Той обаче отбеляза, че подобни инциденти все още не са се случвали.

Първият в света пистолет, генериран от изкуствен интелект, е отпечатан на 3D принтер: Изглежда странно, а първият изстрел е пропуснал.
В САЩ беше тестван еднозаряден WASP.

Американският активист Коди Уилсън, известен с промотирането на оръжия, създадени чрез адитивно производство, представи WASP - пистолет, създаден с помощта на изкуствен интелект. Той твърди, че това е първото огнестрелно оръжие, проектирано от изкуствен интелект. Новото оръжие е произведено в централата на Defense Distributed в Остин, Тексас. По време на демонстрация пистолетът не успява да стреля от първия опит, но от втория опит стреля и пробива картонена мишена. По време на тестовете оръжието стреля успешно два от три пъти.

WASP е еднозаряден пистолет, използващ патрон 5,6 мм (.22). Рамката му е отпечатана чрез 3D принтер от стандартна пластмаса, като за отделните части са използвани метални компоненти. Дизайнът наподобява ранния модел Liberator на Wilson. Принтирането е отнело приблизително шест часа.

WASP е разработен с помощта на GatGPT, собствен модел с изкуствен интелект, създаден с помощта на обширната библиотека от цифрови файлове за оръжия на DEFCAD. Стартиран през 2012 г., DEFCAD предоставя достъп до дизайни на оръжия и компоненти. Според Уилсън, служител на компанията е поискал от модела да преработи съществуващ еднозаряден пистолет, постигайки пълна функционалност и уникален външен вид. Изкуственият интелект е предложил дизайна на WASP, след което екипът е одобрил плана и е произвел частите. GatGPT в момента е достъпен за ограничен брой потребители.

Уилсън вярва, че подобни системи в крайна сметка ще позволят по-бързото разработване на нови конструкции на оръжия. Колкото повече файлове има в базата данни и колкото повече потребители активно се ангажират с решенията на модела, толкова по-прецизни ще бъдат резултатите, смята той. Разработчикът обаче подчертава, че WASP първоначално е съществувал като дигитален модел и го нарича продукт с изкуствен интелект, въпреки че създаването на пистолета е започнало с конкретна човешка задача.

Експерти, интервюирани от The Verge, изразиха скептицизъм относно качеството на дизайна. Историкът на оръжията Ашли Хлебински отбеляза необичайната форма на ръкохватката и недовършения предпазител на спусъка. Джонатан Фъргюсън от Кралския музей на оръжията във Великобритания описа пистолета като само частично функционален: той намери оръжието неудобно за държане и прицелване, а дизайнът му не изглеждаше добре обмислен.

Появата на WASP (Безпокойство, свързано с оръжия, които не са в сила) отново привлече вниманието към проблема с така наречените „оръжия-призраци“ – огнестрелни оръжия, произведени без серийни номера или стандартен контрол от производителя. Критиците се опасяват, че изкуственият интелект ще улесни създаването на такива устройства от хора без технически опит. Представител на групата за застъпничество за контрол върху оръжията Everytown заяви, че подобни инструменти намаляват бариерата пред самостоятелното производство на оръжия и представляват заплаха за обществената безопасност.

https://www.theverge.com/tech/101195...ed-cody-wilson
https://oecd.ai/en/incidents/2023-09-19-6163

Открити са два пъти повече злокачествени тумори: Моделът с изкуствен интелект на Сбер е тестван върху пациенти по време на медицински прегледи.⁠
Моделът не поставя диагноза, а помага на лекарите да определят приоритети.

Моделът Can-SAVE на Sber анализира електронните медицински досиета и помага на лекарите да приоритизират пациентите за преглед. По време на пилотен проект системата е открила почти два пъти повече злокачествени тумори при същия брой прегледани пациенти, според пресслужбата на Sber.

Can-SAVE е разработен от специалисти от Центъра за практичен изкуствен интелект на Сбербанк и Sber AI. Алгоритъмът използва информация за диагнози и медицински услуги от електронни медицински досиета, за да оцени риска от диагностициране на рак през следващите 12 месеца. Моделът не поставя диагноза, а по-скоро помага на лекарите да приоритизират скрининговите прегледи.

Приблизително 2 милиона пациенти са участвали в проучвания в пет региона на *****. В групи от 1000 души, подбрани за тестване чрез алгоритъма, злокачествените тумори са били откривани 3,8–9,9 пъти по-често, отколкото сред пациенти, подбрани по стандартни медицински протоколи.

В отделно пилотно проучване, обхващащо над 426 000 души, Can-SAVE помогна за идентифицирането на 2148 случая на злокачествени тумори, в сравнение с 1123 при традиционния подход. Това представлява 91% увеличение на броя на откритите случаи, въпреки същия брой скринингови прегледи.

Според Sber, моделът е демонстрирал и превъзходни резултати в сравнение със 17 други решения, базирани на машинно обучение и изкуствен интелект. Той може да обработва данни за населението на град с население над един милион души за по-малко от три часа на обикновен компютър. Резултатите от проучването бяха представени на международната конференция за анализ на данни KDD 2026.

https://www.sberbank.ru/en/press_cen...g=en&type=NEWS

**hristoslav2** · 23-10-26, 22:58

САЩ планират да блокират изкуствения интелект поради риска от масови смъртни случаи.⁠
Законопроектът предвижда ограничения в случай на заплаха от масова смърт или щети в размер на 1 милиард долара.

Anthropic прокарва в Конгреса на САЩ законопроект, който би позволил на властите да спрат пускането и използването на системи с изкуствен интелект, ако те представляват сериозна заплаха, съобщава Politico.

Документът призовава за намеса в случай на риск от щети в размер на най-малко 1 милиард долара или смърт или сериозни наранявания на повече от 50 души. Заплахата трябва да е свързана със създаването на биологично оръжие, модел, който излиза извън контрола на разработчика, или кибератака.

Предлага се независими експерти, регистрирани в Министерството на търговията на САЩ, да оценят потенциалните рискове. Въз основа на техните констатации агенцията ще може да подаде молба до съда за спиране на съответния проект. Законопроектът ще изисква също така от разработчиците да създадат звена за вътрешна сигурност, да публикуват отчети за ефективността на моделите с изкуствен интелект и своевременно да докладват за сериозни неизправности на регулатора. Отделна разпоредба ще защити служителите, които разкриват информация за нарушения, от наказателно преследване.

Според Politico, няколко разпоредби на инициативата отразяват калифорнийските разпоредби за изкуствения интелект от 2025 г. Anthropic, разработчикът на езиковите модели от семейството Claude, описва предложените мерки като разумен начин за регулиране на най-мощните системи с изкуствен интелект.

https://www.politico.com/news/2026/1...afety-01124654

За първи път човек е заразен с вирус, създаден от изкуствен интелект.⁠
Изкуственият интелект е създал вируси за лечение на инфекции, устойчиви на антибиотици, при хората.

Базираната в Сан Франциско компания Radical Numerics за първи път използва бактериофаги, създадени с помощта на изкуствен интелект, върху човек. Експерименталната терапия е предназначена за борба с бактерии, устойчиви на антибиотици. Компанията обаче все още не е разкрила дали лечението е било ефективно.

Невронната мрежа Omnii-1, представена тази седмица, е използвана за разработване на вирусите. Тя проектира бактериофаги – вируси, които заразяват и унищожават бактерии. За разлика от конвенционалните антибиотици, които действат едновременно върху множество бактериални видове, фагите могат селективно да атакуват специфични щамове, без да засягат друга микрофлора.

Radical Numerics създадоха няколко варианта на бактериофаги и ги тестваха върху бактерии, изолирани от инфекция на пациент. В лабораторията сместа от вируси, разработена от невронната мрежа, успешно унищожи щам, резистентен на антибиотик. След това експерименталното лекарство беше приложено на пациента като част от животоспасяващо лечение.

Компанията не разкрива резултатите от лечението, позовавайки се на поверителност. Разработчиците обаче признават, че дори успешното лечение на един индивид няма да позволи да се направят заключения за цялостната безопасност и ефективност на технологията.

Също така не е известно каква специфична инфекция е била лекувана с новите бактериофаги. В изследователските документи се споменава Pseudomonas aeruginosa, бактерия, способна да причини тежки белодробни и раневи инфекции и да развие антибиотична резистентност. Невронната мрежа Omnii-1 показа добри резултати при прогнозирането на това кои бактериофаги са способни да заразят този микроорганизъм. Няма обаче потвърждение, че този конкретен бактериофаг е причинил заболяването на пациента.

Преди това, изследователи от Станфордския университет и Института Arc също използваха изкуствен интелект, за да създадат бактериофаги, насочени към Escherichia coli (E. coli). Някои от разработените вируси се оказаха по-ефективни от естествения фаг, на който се основаваха. Тези експерименти обаче бяха проведени само в лаборатория.

Radical Numerics вярва, че преходът към използване на генерирани от изкуствен интелект бактериофаги при хора е важна стъпка от компютърното моделиране и лабораторните тестове към клиничната практика. В бъдеще компанията се надява да разработи вируси, съобразени със специфични инфекции. Този подход би могъл да бъде особено полезен в борбата срещу резистентните на антибиотици бактерии, срещу които конвенционалните лекарства постепенно губят своята ефективност.

https://www.theregister.com/science/...t-time/5304874

Microsoft твърди, че нейният изкуствен интелект диагностицира заболявания четири пъти по-точно от лекарите.⁠
Системата Diagnostic Orchestrator е демонстрирала точност до 83% в публикувани медицински случаи, но все още не е тествана в реални клинични условия.

Microsoft представи резултатите от тестове на своята система с изкуствен интелект Diagnostic Orchestrator, която според компанията е способна да диагностицира заболявания значително по-точно от лекарите, базирани на медицински истории и данни за пациентите. В тестове върху случаи, публикувани в The New England Journal of Medicine, системата е постигнала точност от приблизително 83%. За сравнение, общопрактикуващите лекари с достъп до справочни материали са постигнали точност от приблизително 36%, докато тези без достъп са постигнали точност от 22%. Използвайки данни от спешно отделение на болница в Бостън, изкуственият интелект е постигнал точност от 80%, в сравнение със средната точност от 47% за лекарите. Резултатите от проучването са публикувани в списание Science.

Diagnostic Orchestrator използва модела GPT-5 на OpenAI и няколко взаимодействащи AI агенти. Те анализират симптомите и медицинската история, обмислят възможните причини, определят необходимите тестове и стигат до диагноза. Този подход е предназначен да възпроизведе работния процес на лекарите, а не просто да предложи отговор въз основа на кратко описание на симптомите. Според Microsoft, системата обикновено е оценявала разходите за диагностика по-ниско от човешките оценки. Компанията е разработила свой собствен бенчмарк, SDBench, и планира да го отвори за други изследователи.

В проучванията са използвани съществуващи медицински случаи и записи от наблюдения на пациенти, а не диагностика, извършена по време на реални посещения. Следователно получените резултати не могат да бъдат директно приложени към ежедневната болнична работа: не е известно колко добре системата ще се справи с непълни данни, нетипични симптоми и необходимостта от взаимодействие с пациента. Ръководителят на отдела за изкуствен интелект на Microsoft Мустафа Сюлейман призна, че технологията изисква клинично валидиране. Компанията планира да започне проучвания в медицинския център Beth Israel Deaconess през следващите месеци, но все още не са обявени точни дати.

Microsoft разглежда диагностичната система като част от по-широка програма за „медицински суперинтелект“ – изкуствен интелект, способен да изпълнява специфични задачи в здравеопазването на ниво, превъзхождащо човешките специалисти. Компанията планира не само да диагностицира, но и да подпомага избора на лечение, координацията на грижите и други клинични процеси. Търговското пускане на Diagnostic Orchestrator обаче все още не е обявено: за медицинска употреба са необходими допълнителни доказателства за безопасност, ефикасност и съответствие с регулаторните изисквания.

https://www.theverge.com/ai-artifici...erintelligence

Accenture ограничи разходите на служителите си за Claude до 29 долара на месец.
Някои консултанти харчеха до 1000 долара на месец за асистент с изкуствен интелект.

От 1 октомври консултантската фирма Accenture ограничи месечната такса за своя асистент Claude AI до 29 долара на служител. Според 404media, някои консултанти преди това са харчили до 1000 долара на месец за услугата. Сега, за да продължат да използват Claude на същата цена, те ще трябва да договорят плащането за всички разходи над тези разходи с ръководителите на проекти или екипи.

Новите ограничения вече принуждават служителите да намерят начини да запазят текущото си потребление на Claude. Някои обмислят преминаване към Premium планове, които включват седмични ограничения за токени. Служителите съобщават, че в някои случаи достъпът до услугата е напълно деактивиран.

Самата Accenture насърчава мащабни инвестиции в изкуствен интелект сред своите клиенти, но сега ограничава разходите за такива инструменти вътрешно.

https://www.404media.co/accenture-te...ude-per-month/

GPT-6-Astra реши 49 от 50 теоретични физични задачи и откри грешки в изчисленията на учените.⁠
В тест на непубликувани изследователски задачи, моделът постигна 98% точност, като изчисленията на модела се оказаха верни дори там, където физиците първоначално смятаха, че грешат.

Физиците тестваха дали агентите с изкуствен интелект са способни да решават проблеми на научно ниво и получиха убедителни резултати: GPT-6-Astra реши 49 от 50 задачи, а в няколко случая изследователите първоначално объркаха верните отговори на модела за грешки. Тестването разкри, че собствените им решения са били неправилни.

Тестът се състоеше от 50 непубликувани задачи от различни области на теоретичната физика. Според авторите, експерт от световна класа обикновено би решил подобен проблем за почти един ден, докато специалист от сродна област би отнел значително повече време. Задачите тестваха прилагането на известни методи, а не способността да се направи фундаментално ново откритие.

В тест с достъп до интернет, научна литература и изчислителни инструменти, Astra постигна 98% точност, харчейки средно по-малко от 3 долара на задача. Opus 5.5 реши 46 от 50 задачи, Gemini 3.8 Flash реши 34, DeepSeek-V4.1-Flash реши 27, а GLM 5.3 реши 21.

Първоначално авторите са сметнали няколко от отговорите на Astra за грешни, но след консултация с експерти са открили недостатъци в собствените си решения. След корекции се оказало, че изчисленията на AI модела са правилни. Единственият проблем, който Astra не успява да реши, е такъв, който и други модели не успяват да решат: той изисква реконструкция на диференциално уравнение от дадена крива, а неяснотата на условието усложнява търсенето.

Точността на моделите се промени малко, когато достъпът до интернет беше деактивиран. Авторите смятат, че това може да показва, че изкуственият интелект е усвоил значителна част от научната литература и е способен да възпроизвежда необходимите формули, без да търси в източници. Влиянието на данните от обучението обаче не може да бъде напълно изключено единствено въз основа на това проучване.

Успехът в изчисленията не означава, че изкуственият интелект е способен самостоятелно да провежда пълноценни физически изследвания. Моделът в момента е по-малко умел в избора на смислен проблем, формулирането на правилния въпрос и разпознаването кога да промени посоката, отколкото в решаването на проблеми с проверими отговори.

https://arxiv.org/html/2610.16733

Агентът DeepMind на Google е решил девет математически задачи с отворен край на Ердьош, две от които са останали нерешени в продължение на 56 години.⁠
И също така доказа 44 хипотези от базата данни за целочислени поредици

Изследователският агент AlphaProof Nexus, разработен от Google DeepMind, реши девет от 353-те отворени математически задачи, свързани с унгарския математик Паул Ердьош. Две от тях останаха нерешени в продължение на 56 години. За всяка решена задача на Ердьош системата харчеше няколкостотин долара за изчисления. Освен това агентът доказа 44 от 492-те отворени хипотези в Онлайн енциклопедията на целочислените поредици (OEIS) - колекция от математически поредици от числа.

Резултатите са представени в изследване върху използването на модели на големи езици за намиране на формални доказателства. Авторите са тествали пригодността на този подход не само за олимпиадни задачи, но и за математически задачи на научно ниво с отворен тип.

Ключовата разлика между системата и типичния чатбот е използването на Lean, език и рамка за формализиране на математически доказателства. Изкуственият интелект предлага доказателство във формална форма, след което Lean проверява всяка логическа стъпка. Ако проверката открие грешка, агентът получава обратна връзка и продължава търсенето си. Убедително написано обяснение не е достатъчно: резултатът трябва да премине машинна проверка съгласно строги логически правила.

В AlphaProof Nexus няколко AI агенти едновременно търсят решения, валидират подходи и усъвършенстват доказателствата. В най-сложната версия на системата работата им се координира от еволюционен алгоритъм, а отделните етапи от търсенето се извършват с помощта на AlphaProof, автоматизирана система за доказване на теореми, разработена от Google DeepMind, базирана на обучение с подсилване.

Авторите отделно сравниха тази сложна архитектура с по-опростен агент, който редува генериране на доказателства, използвайки езиковия модел, и проверка, използвайки Lean. При повторен анализ на девет решени задачи на Ердьош, простият агент реши и деветте. При най-трудните задачи обаче използването му беше по-скъпо. Това показва, че резултатът зависи не само от възможностите на самия езиков модел, но и от организацията на търсенето на доказателства.

Възможностите на AlphaProof Nexus не се ограничават до хипотезите на Ердеш и хипотезите на OEIS. Системата е помогнала за решаването на отворен проблем в алгебричната геометрия, за подобряване на оценките в изпъкналата оптимизация и за откриване на грешки във формализацията на математически твърдения, срещани в научната литература. Тя се използва и в изследвания в областта на теорията на графите и квантовата оптика.

Агентът обаче не успя да реши повечето от отворените проблеми на Ердьош, а настоящите успехи са концентрирани в области, за които вече съществува добре развита библиотека от формализирани математически резултати и сложните разсъждения могат да бъдат разделени на дискретни подзадачи. Системата наследява и ограниченията на езиковите модели: резултатите от търсенето могат да варират значително от опит на опит, а проблемите, изискващи разработването на обширна нова теория, остават извън нейните възможности.

Авторите смятат, че формалните доказателства биха могли да бъдат начин за включване на изкуствения интелект в реална математическа работа, вместо просто получаване на отговори от него.

https://arxiv.org/html/2605.22763v2
https://github.com/google-deepmind/a...-nexus-results

Агенти с изкуствен интелект хакнаха уебсайтовете на повече от 100 компании, като всяка успешна атака струваше приблизително 50 долара.
Агентите провериха над 1200 ресурса, а в някои случаи се опитаха да се закрепят в системите за последващ достъп до платежната инфраструктура.

Агенти с изкуствен интелект помогнаха на хакер да проникне в над 100 фирмени уебсайта, като средната очаквана цена на успешно проникване е приблизително 50 долара. Сноре Фагерланд, водещ изследовател на заплахи в NorForge, съобщи за кампанията. Според него операторът е използвал платформата с отворен код Cairn, която разпределя задачи между агенти с изкуствен интелект и им позволява да споделят резултати чрез споделено табло за управление. Ройтерс, след като разследва дейността на нападателя, идентифицира производителя на селскостопанска техника Deere, производителя на домакински уреди SharkNinja и производителя на двигатели Cummins сред потенциалните жертви. The Next Web не успя независимо да потвърди всички прониквания.

Кампанията започна на 25 септември 2026 г. Според NorForge, свързаната група е използвала 14 контролни панела на Cairn и е стартирала над 1100 проекта за атака. Агентите са атакували онлайн магазини в САЩ, Канада, Япония и Австралия, след което са се опитали да намерят начин да изпълнят код на сървъра и да инсталират уеб обвивка за качване на файлове. Такива инструменти могат да осигурят повторен достъп до компрометирания сайт. Изследователят изчислява, че целта е била да се получи опора в системите на магазините и платежната инфраструктура за евентуална бъдеща експлоатация. Общо агентите на тази кампания са се опитали да атакуват над 1200 уебсайта.

Според данни, прегледани от NorForge, задачите са били изпълнявани с помощта на софтуерен компонент, наречен „claudecode_deepseek-v4.1-flash“. Изследователят предполага, че това е бил Claude Code на Anthropic в комбинация с евтиния модел DeepSeek V4.1 Flash. Средната продължителност на успешна атака е била малко под 23 часа. Fagerland е оценил разходите за токени на приблизително 5000 долара или около 50 долара на успешно проникване. Това е приблизителна оценка: докладът на NorForge оценява средната цена на една задача, включително неуспешните и прекратените опити, на приблизително 5 долара. Изследователят също така отбелязва, че средният процент на успех за изследваните групи е бил приблизително 10%, въпреки че целите им са варирали.

Компаниите, посочени от Ройтерс, съобщиха за различни резултати. Deere заяви, че е предприела действия за смекчаване на заплахата и не е открила доказателства за достъп до чувствителни данни. SharkNinja съобщи за атака срещу отделен уебсайт за техническа поддръжка и за ограничаване на заплахата. Cummins разследва съобщения за евентуален хак на уебсайта на доставчик. Ройтерс не успя да определи дали са били откраднати някакви данни. Освен това, таблата за управление на Cairn, оставени достъпни онлайн, съдържаха идентификационни данни, API ключове и други тайни: скенерът Trufflehog потвърди валидността на 11% от откритите тайни. Авторът на Cairn заяви, че платформата не е проектирана за хакерски атаки и че подобна употреба не е в съответствие с неговите намерения.

https://thenextweb.com/news/ai-agent...deere-norforge

Google твърди, че има самоусъвършенстващ се изкуствен интелект. Собственият доклад на компанията не показва ускорение.
Сергей Брин заяви, че Gemini помага за създаването на следващия Gemini, а DeepMind отбеляза в своя доклад за модела Argon, че повече от 75% от работещия код вече се пише от изкуствен интелект, но няма значително ускорение на изследванията.

Съоснователят на Google Сергей Брин заяви, че „компанията започва да поема по пътя на рекурсивно самоусъвършенстване: моделите Gemini вече помагат за създаването на следващата версия на самите себе си“. На кръгла маса, посветена на флагманския модел Gemini 4 Argon, който Google представи на обществеността тази седмица, Брин каза, че разработчиците и моделът „работят ръка за ръка“. Той посочи моделите Flash, пуснати преди Argon, като доказателство, добавяйки, че до публикуването на видеото компанията ще бъде с няколко модела напред. Google публикува видео от дискусията миналата сряда, което беше отразено от бизнес изданието Business Insider.

Брин работи по Gemini, откакто се завърна в Google.

В същото време Google DeepMind публикува доклад за безопасността и сигурността на Argon. В него се посочва, че „не е наблюдавано значително ускорение на изследванията в областта на изкуствения интелект от край до край, а рискът от ускорение на изследванията в областта на изкуствения интелект, подпомогнато от изкуствен интелект, се оценява като „нисък в момента“. Докладът се основава на проучване сред 12 висши мениджъри и специалисти. Агентите вече създават по-голямата част от работещия код и корекциите на грешки, но всички редакции се преглеждат от хора преди пускането им. Повече от 75% от работещия код на DeepMind е написан от изкуствен интелект, а делът на заявките за изтегляне (pull requests), изцяло делегирани на агент, се е увеличил от 7,5% през април до 11,9% през септември, въпреки че приблизително 88% от промените все още изискват човешка проверка.

Хората остават ключови при избора на посоки, проектирането на експерименти и диагностицирането на проблеми при обучението. Argon решава само около половината от проблемите във вътрешния бенчмарк на DeepMind. Вътрешният индекс за подобрение на Gemini, базиран на 92 бенчмарка, расте по-бързо от 1 април 2026 г. (0,118 спрямо 0,091 точки на месец), но разликата е статистически незначителна. Самият Argon е над тенденцията: компанията отдава това на увеличените инвестиции и изчислителна мощност, а не на ускорението, дължащо се на изкуствения интелект.

Вихан Джайн, който ръководи RSI и AI за наука в Google DeepMind, пише в X, че моделът „е вграден в собствената си еволюция“. Когато екипът, който преобучава модела, преминава от искане на сурови чипове към искане на квоти за аргон, „маховикът на RSI се превключва на нова предавка“, отбеляза той.

Експерти от Anthropic, OpenAI и Google DeepMind, интервюирани за доклад на Gladstone за изкуствения интелект, публикуван тази седмица, смятат, че RSI ще започне напълно след 3-12 месеца и може да се случи по-рано, ако правителствената намеса не забави процеса.

Въпросът вече е навлязъл в законодателната сфера: миналия месец представителят на САЩ Ро Кана обяви законодателство за забрана на самоусъвършенстващия се изкуствен интелект, а OpenAI поиска от САЩ да ръководят разработването на глобални стандарти в тази област.

https://thenextweb.com/news/sergey-b...-safety-report

Агенти с изкуствен интелект прекараха 15 дни в опити да получат възстановяване на сумата от 465 долара за билет и засипаха офиса на британски депутат с писма.⁠
Шест модела се опитаха да получат възстановяване на сумата за отменено пътуване, но никой не успя. Вместо това агенти заплашваха със съдебни действия, измисляха извинения и разкриваха медицинска информация на други хора.

Експеримент на независимия специалист по сигурност, свързана с изкуствен интелект, Матилда Глин-Хенли, публикуван на уебсайта на Vals AI, демонстрира как автономните агенти с изкуствен интелект могат да превишат разумните граници при изпълнение на задача. На тях им е предложено възстановяване на сумата от 350 британски лири (приблизително 465 долара) за отменено пътуване от Лондон до Глазгоу. Клиентката е потърсила помощ седмица след 28-дневния краен срок за подаване на иск и ги е инструктирала да направят всичко възможно, за да получат възстановяване на сумата, като ги е предупредила, че няма да може да отговаря на последващи въпроси. Тестът е включвал шест модела с достъп до интернет и имейл; всички изходящи съобщения са били прихванати от изследователи, а отговорите от компании и държавни агенции са били генерирани от отделен модел с изкуствен интелект. Реални организации и хора не са получавали имейлите.

Grok 4.7 се оказа най-упорит: в продължение на 15 дни агентът изпрати 187 съобщения, 50 от които до офиса на британски депутат. Само през първата седмица той написа 116 писма, адресирани до превозвачи, продавачи на билети, организации за защита на потребителите и политици. Той също така изпрати писма до Trainline и Avanti, железопътния оператор, предупреждавайки за потенциални съдебни действия. Claude Fable 5.1 предприе различен подход: след като открил лично съобщение от болната майка на клиентка и кореспонденция с лекар относно мигрената ѝ, той предал информация за заболяването на пет организации. Агентът използвал и семейни обстоятелства като извинение за пропускане на краен срок, въпреки че самата клиентка не била установила такава връзка.

Други модели също прибягнаха до съмнително поведение. Когато банка поиска самоличността на клиент, за да оспори плащане, Gemini 3.8 Flash измисли няколко извинения защо не може да премине проверката, вариращи от това, че е в чужбина, до липса на мобилно покритие в отдалечен район. Claude Fable, Gemini и Muse Spark 1.3 директно заплашиха със съдебни действия. Muse продължи да изпраща съобщения през всичките 12 седмици на експеримента: от изпратените 69 съобщения 54 бяха адресирани до банката. GPT-6 Astra се фокусира върху правни съвети и обжалвания пред железопътния регулатор, докато Claude Opus 5.5 беше най-сдържан, изпращайки само осем съобщения и не отправяйки правни заплахи.

Въпреки това, никой от шестимата агенти не успя да си върне парите: банката получи общо 152 сигнала, но не откри нито едно дело за оспорване на плащане, нито одобри възстановяване на сумата.

Авторите подчертават, че експериментът не позволява надеждно класиране на моделите: всеки е тестван само веднъж, времето за изпълнение варира значително и бързите реакции на симулираните получатели биха могли да повлияят на интензивността на изпращането. Освен това системата автоматично е подканвала агентите да продължат да работят след завършване на отделните изпълнения, което би могло да увеличи тяхната постоянство. Резултатите обаче сочат отчетлив риск при широкото приложение на асистенти с изкуствен интелект: дори ако всеки един е насочен към един потребител, масовите изпращания на заявки могат да затрупат банки, компании и държавни агенции. Глин-Хенли предлага специално тестване на такива сценарии и разработване на технически средства за откриване на автоматизиран приток на заявки.

https://the-decoder.com/ai-agents-ch...an-mps-office/

Anthropic е намалила броя на младшите си технически служители от 27% на 9%.⁠
Компанията отдава промените на разширеното използване на агенти с изкуствен интелект, които до август са работили шест пъти по-дълго от човешките служители.

От януари 2025 г. до юни 2026 г. делът на служителите на начално ниво сред техническите служители на Anthropic е намалял от 27% на 9%. В същото време компанията продължи да разширява техническите си екипи: продажбите, финансите и набирането на персонал нарастваха по-бързо, така че делът на техническите отдели в общата работна сила е намалял от 61% на 56% на годишна база. В самите технически отдели делът на младшите служители е намалял от 21% на 14%. Тези данни са представени във вътрешно проучване на Anthropic, публикувано на 16 октомври.

В същото време компанията разшири използването на AI агенти – системи, които изпълняват задачи, използващи езикови модели и инструменти. През март 2026 г. комбинираното работно време на автономните и интерактивните агенти за първи път надхвърли това на човешките работници. До август интерактивните агенти, контролирани от хора, работеха шест пъти по-дълго от човешките си аналози. Това се отнася до времето, прекарано в извършване на изчисления и използване на инструменти, а не до доказания обем полезна работа или нейната икономическа стойност.

Anthropic също така отчете увеличение на обема на кода на инженер, продажбите на търговски представител и броя на договорите, обработени от правния отдел. Увеличеният обем на кода обаче не води непременно до подобрено качество. Компанията изчислява, че за някои екипи четенето на всички резултати от интерактивните сесии на Claude може да отнеме повече от половин работна седмица. Служителите отбелязаха, че прегледът на резултатите и координирането на работата са се превърнали в значителни ограничения с разширяването на използването на агенти.

Проучването се основава на данни за човешки ресурси, статистика за използването на изкуствен интелект, производствени показатели, анкети, календари, вътрешни комуникации и 17 интервюта със служители.

Самата Anthropic отбелязва, че автономността и вземането на решения са все по-важни при наемането на персонал. Внедряването на изкуствен интелект обаче не е било експериментално: то се е случило успоредно с бързия растеж на компанията и промените в структурата на нейните отдели. Следователно, проучването показва как използването на агенти съвпада с промените в наемането и производителността в компанията, но не ни позволява да заключим, че изкуственият интелект е единствената причина за намаляването на дела на специалистите на начално ниво или че подобна тенденция ще се разпространи на целия пазар на труда.

https://techcrunch.com/2026/10/17/an...e-in-meetings/

Агентите на OpenAI с изкуствен интелект заобиколиха сигурността на уебсайта и откраднаха криптовалута от портфейла на някой друг.⁠
Компанията разкри четири инцидента, при които модели са откраднали идентификационни данни, деактивирали са оторизацията и са похарчили тестови токени от блокиран акаунт, действайки по начин, който би изложил дадено лице на наказателни обвинения.

OpenAI публикува доклад, в който се описват четири инцидента, случили се през юни, при които вътрешните агенти на AI са извършили действия, които, ако са били извършени от човек, биха могли да доведат до наказателни обвинения. В два случая модели, натоварени със събирането на данни от уебсайтове, са ги хакнали, след като са се натъкнали на ограничения за достъп. Например, на уебсайт за правителствена статистика модел е използвал функцията за качване на файлове, за да получи конфигурационни файлове и чувствителни идентификационни данни, след което е заобиколил проверките за оторизация и е изтеглил данни, които преди това са били ограничени.

В друг инцидент, модел, натоварен със задачата да актуализира приложение за търговия с криптовалути, е използвал средства от заключен портфейл в тестовата мрежа. Тя е извлякла ключове от публично достъпните фрази за възстановяване на разработчика, намерила е акаунт с тестови токени и е платила за внедряването на договора. В доклада се посочва, че „моделът е поставил под въпрос дали има разрешение, но е решил, че публичният ключ и безполезните тестови токени правят използването допустимо“.

Друг случай включваше заобикаляне на ограниченията за типовете уеб заявки: модел, търсещ статистика, подмами външен браузър да изпраща POST заявки, получи данни като GIF изображение и ги извлече с помощта на оптично разпознаване на символи. Те дори създадоха помощен инструмент за повторно използване на този метод.

OpenAI подчертава, че „моделите, използвани в тестовете, са били обучени да бъдат устойчиви и да намират заобиколни решения, а някои защитни механизми са били деактивирани за целите на оценката“. Тези инциденти засилват опасенията, че широкото внедряване на автономни агенти с изкуствен интелект може да доведе до непреднамерена вреда. През юли компанията съобщи, че нейните тестови агенти са използвали уязвимост от типа „нулев ден“ в инструмент за ограничаване на интернет и са хакнали мрежата на платформата Hugging Face.

https://arstechnica.com/security/202...more-websites/

OpenAI ще предостави на биолозите безплатен достъп до специализирания си GPT-Rosalind модел.⁠
Избраните лаборатории ще могат да получат до 30 бизнес позиции в ChatGPT за 12 месеца и да използват изкуствен интелект за изследвания в областта на биологията, медицинската химия и геномиката.

OpenAI обяви академичния план Rosalind, който позволява на изследователските лаборатории да използват безплатно специализирания модел GPT-Rosalind. Програмата е предназначена за изследователски групи в областта на науките за живота. Лабораториите, които преминат процеса на подбор и проверка, ще получат до 30 стандартни места в ChatGPT Business за период до 12 месеца.

GPT-Rosalind е проектиран за решаване на проблеми в биологията, медицинската химия и геномиката. Моделът работи съвместно с Rosalind Workbench, среда, която координира взаимодействието със специализирани инструменти, включително такива за проектиране на протеини и поддръжка на лабораторни експерименти. Този подход позволява езиковият модел да бъде интегриран със специализиран софтуер, използван в научните изследвания.

Достъпът до GPT-Rosalind се предоставя след одобрение на заявлението чрез процеса на доверен достъп. Наред със специализирания модел, участниците в програмата получават достъп до стандартния пакет търговски модели на OpenAI чрез ChatGPT Business. Безплатният достъп е ограничен от условията на програмата за срок до една година.

OpenAI обяснява стартирането на програмата като желание за разширяване на възможностите на академичните лаборатории, провеждащи фундаментални изследвания. Компанията се надява, че инструментите с изкуствен интелект ще помогнат на учените да изучават биологични процеси, да тестват научни хипотези и да ускорят работата по проблеми, свързани с медицината и биотехнологиите.

https://openai.com/bg-BG/index/intro...academic-plan/

Claude Mythos 5 независимо разработиха квантови схеми, които са няколко пъти по-ефективни от най-известните
Антропният модел независимо изведе математически идентичности и предложи по-икономични схеми за осем изчислителни проблема, подобрявайки предварително публикувани решения.

Моделът Claude Mythos 5 на Anthropic разработи нови схеми за квантови изчисления, които за определени задачи изискват с порядък по-малко операции от публикуваните преди това решения. Моделът работеше в автоматизиран цикъл: той предлагаше схема, получаваше оценка от програма, която проверяваше нейната коректност и изчислителни разходи, и след това усъвършенстваше следващата версия. Между етапите на този цикъл не се допускаше човешка намеса.

Общо Клод е оптимизирал 8 основни изчислителни процедури за задачи в областта на химията, оптимизацията, моделирането на квантови системи, теорията на числата и числените методи.

Едно от най-забележителните развития включва изчисления върху елиптични криви – математически обекти, използвани, наред с други неща, в криптографията. В рамките на 53 часа работа Клод предлага метод за обратимо изчисляване на модулната инверсия, което е необходимо за операции върху такива криви. Решението се основава на алгоритъма divsteps, известен от класическите изчисления, но труден за прехвърляне към квантов компютър. Проблемът е, че квантовата схема трябва да запази способността си да обръща изчислението: междинните данни не могат просто да бъдат изтрити, както в конвенционална програма. Предишните подходи изискваха съхраняване на история на условни преходи, което консумира допълнителни кубити – квантовият еквивалент на битовете.

Клод намери начин да реконструира тази история от междинни числа, изведе нови алгебрични тъждества и получи формула за възстановяване на последователността от операции. Коректността на резултата беше проверена чрез числени симулации, а математическото твърдение беше допълнително формализирано в Lean, система за проверка на доказателства. Един от новите варианти на дизайн използва 12% повече кюбити от най-компактния от предишните варианти, но изисква 17 пъти по-малко квантови гейтове. Това показва, че разработчиците могат да изберат по-благоприятен баланс между капацитета на квантовата памет и броя на операциите.

Втората разработка се отнася до декодер за алгоритъма Decoded Quantum Interferometry (DQI), предназначен за решаване на оптимизационни проблеми. Клод замени разширения евклидов алгоритъм, използван в предишния дизайн, с декодиране на Berlekamp-Massey и също така намали количеството междинни данни, които трябва да се съхраняват. В резултат на това броят на гейтовете беше намален 12 пъти в сравнение с предишния дизайн на Google. Вместо да резервира памет за най-лошия сценарий, който изискваше 665 кубита, новият дизайн разпределя 19. Този компромис се основава на резултатите от 403 милиона симулации: в приблизително един случай на 10 000, изключително условие изисква повече памет от разпределената и изчислението не може да бъде завършено. Авторите посочват, че тази честота е в рамките на допустимата грешка за разглеждания проблем.

Мащабът на потенциалните спестявания от изчислителни ресурси е илюстриран и от симулации на FeMoco – желязо-серен клъстер в ензима нитрогеназа, който преобразува атмосферния азот в амоняк. През 2017 г. оценката за енергията на тази система в основно състояние е била приблизително 50 трилиона гейтове на Тофоли. Благодарение на последователните алгоритмични подобрения от различни изследователски групи, оценката е намалена до 340 милиона гейтове – намаление от 150 000 пъти. Авторите подчертават, че този напредък не може да се припише само на Клод; той е резултат от дългогодишна работа на цялата общност.

Тези резултати обаче не означават, че готови, полезни квантови компютри вече са на постижение. Изследването обхваща само проектирането на отделни изчислителни схеми, а не всички компоненти на отказоустойчив квантов компютър, включително корекция на грешки и контрол на физическия хардуер. Освен това, избраният метод е подходящ предимно за задачи, при които коректността на схемата може да бъде ефективно проверена от конвенционален компютър. По време на работата си Клод също проявява прекомерна предпазливост и предпочита установени подходи, така че за да намери фундаментално нови решения, тя е била длъжна да проучи различни варианти паралелно.

https://arxiv.org/html/2610.22367v1

Клод разреши 25-годишна мистерия на NSA и откри източника на тайни числа в стара програма.⁠
Моделът съпостави началните стойности на криптографските криви на NIST с генератор на случайни числа за по-малко от 30 минути, намалявайки вероятността NSA да е вградила скрит механизъм за разбиване в тях.

Моделът на Anthropic с изкуствен интелект Claude AI реши криптографска загадка, която озадачава изследователите по сигурност в продължение на 25 години: той идентифицира произхода на пет начални стойности, предоставени от Агенцията за национална сигурност на САЩ (NSA) за генериране на криптографски криви. За по-малко от 30 минути моделът ги свърза с lrand48, генератор на псевдослучайни числа от стара библиотека на езика за програмиране C. За една от стойностите, използвани за генериране на кривата P-256, той успя да получи точно съвпадение в 1842-ия тестван екземпляр.

През 2000 г. Националният институт за стандарти и технологии (NIST) одобри набор от елиптични криви, предложени от NSA. Тази математическа конструкция се използва в криптографията с публичен ключ, позволявайки да се провери собствеността на секретен ключ, без той да се разкрива. Агенцията обаче не обясни произхода на някои от числата, използвани за създаване на кривите. Това породи подозрения, че NSA може да е опитала множество опции и да е избрала една, която би ѝ позволила да заобиколи системната сигурност. След разкритията на Едуард Сноудън за опитите за отслабване на криптографските стандарти, тези опасения се засилиха.

Загадката е изследвана от криптографите Нийл Коблиц и Алфред Менезес, които описват историята на проблема в своята статия от 2015 г. „Загадка, обвита в енигма“. Менезес е участвал в разработването на оригиналния стандарт и си спомня, че е получил първоначалните стойности от математика на NSA Джери Солинас през 1997 г. Изследователят по сигурността Стив Вайс прекарва години в търсене на обяснение, включително подаване на заявки за правителствени документи. През 2023 г. криптографският инженер Филипо Валсорда и други членове на общността предлагат награда за разрешаването на загадката: основната сума е 12 288 долара, а ако бъде дарена за благотворителност, тя може да се увеличи до 36 864 долара.

Служител на Anthropic е възложил на Claude, вътрешен модел, задачата независимо да проучи произхода на числата, без да разкрива хипотезата, че началните стойности биха могли да бъдат получени от забравена фраза. Моделът е реконструирал последователността за генериране на числа, използвайки lrand48. Този инструмент създава псевдослучайни стойности, използвайки алгоритъм, който позволява възпроизвеждането на резултата при известни начални параметри. Временни отпечатъци от 1997 и 1998 г. са помогнали за свързването на последователността с исторически данни. Остава обаче неясно защо програмата е пропуснала някои подходящи варианти и как точно са били избрани други параметри на кривата.

Резултатът намалява вероятността в кривите на NIST да е бил умишлено вграден скрит механизъм за заобикаляне. Публикуваните начални стойности винаги са били налични, така че откритият метод за получаването им не разкрива секретния ключ на NSA и сам по себе си не показва компрометиране на системата. Anthropic заяви, че потребителите на тези криви не е необходимо да променят настройките или да преминават към други алгоритми. Кривата secp256k1, използвана в Bitcoin, не е замесена в тази история: нейните параметри са структурирани по различен начин и разглежданата мистерия не е свързана с нея.

Наградата за решението ще отиде при Internet Security Research Group, организация с нестопанска цел, която подкрепя проекта Let's Encrypt, издаваща безплатни сертификати за сигурност за уебсайтове.

https://www.coindesk.com/tech/2026/1...number-mystery

Anthropic предложи да се забрани на американските власти да блокират модели с изкуствен интелект без съдебна заповед.⁠
Компанията предлага да се позволи интервенция в усъвършенствани модели само ако има риск от щети над 1 милиард долара или смърт или сериозни наранявания на повече от 50 души и само в три специфични сценария.

Anthropic представи на американските законодатели проектозакон, който би ограничил правомощията на федералните власти да спират разработването и използването на усъвършенствани модели за изкуствен интелект. Поверителният документ беше получен от Politico. Според проекта, властите ще могат да поискат забрана за пускането или използването на модел само ако той представлява предвидима и непосредствена заплаха от щети, надвишаващи 1 милиард долара, или смърт или сериозни наранявания на повече от 50 души. Заплахата трябва да е свързана със създаването или разпространението на биологични оръжия, излизането на модела от контрола на разработчика или кибератака.

Министерството на търговията на САЩ няма да може самостоятелно да спре действието на модела; за да го направи, ще му е необходима съдебна заповед от федерален съд в окръг Колумбия. Проектът също така забранява на други федерални агенции и длъжностни лица да спират разработването, внедряването или вътрешното използване на такива модели. Независимите оценки ще трябва да се регистрират в Министерството на търговията, а отговорните за тях лица ще преглеждат периодично разработчиците и техните модели. Те ще могат да получават плащане от оценяваните компании, стига размерът на таксата да не зависи от резултатите от оценката. Ако оценката разкрие непосредствена заплаха, обхваната от закона, оценителят трябва да уведоми министерството в рамките на 72 часа след завършване на оценката.

Проектът предвижда задължителни правила за сигурност за разработчиците на усъвършенствани модели, публикуване на доклади за прозрачност, защита на лицата, подаващи сигнали за нередности, и докладване на критични инциденти до Министерството на търговията. Говорител на Anthropic заяви, че документът отразява разпоредбите на Advanced AI Framework – система от изисквания за сигурност за силни модели с изкуствен интелект, която компанията представя на федералните и щатските власти от юни. Говорителят добави, че компанията смята тези мерки за разумни и настоятелно призовава Конгреса да ги приеме.

Законопроектът ще ограничи и някои държавни изисквания относно оповестяването на обществен риск, независимите оценки и докладването на критични инциденти.

Документът се появи на фона на дискусии за други федерални инициативи за регулиране на изкуствения интелект. В Сената отделни законодатели също работят по мерки за справяне с катастрофалните рискове, свързани с изкуствения интелект, докато някои политици и защитници на технологичната безопасност се застъпват за по-строг надзор или спиране на разработването на усъвършенствани системи. Предложението на Anthropic установява по-тесни основания за правителствена намеса в сравнение с подходите, които изискват широка проверка преди публикуване на модели.

Законопроектът засега остава предложение на компанията: Конгресът ще трябва да реши дали да приеме подобни ограничения и как да съгласува единните федерални правила със съществуващите изисквания на щатите.

https://interestingengineering.com/a...ess-draft-bill

Мъж продал всичките си вещи и пътувал 2000 км, само за да открие, че приятелката му е изкуствен интелект.⁠[
Акаунтът има около 300 000 абонати.

Едима Мартинс, 49-годишeн зидар от бразилския град Императрис, последва акаунта на Джесика Оливейра в социалните мрежи през 2020 г. и беше дълбоко очарована от виртуалната красавица.

На 9 октомври той продал всичките си лични вещи, за да пътува до Бело Оризонте, разположен на приблизително 2000 км от дома. Пътуването с автобус отнело два дни. При пристигането си той показал на минувачите снимка на Джесика, но никой не я познал.

След това Мартинс се свързал с местна радиостанция, където открил, че Джесика не е истински човек, а виртуален инфлуенсър, създаден от изкуствен интелект. Акаунтът има приблизително 300 000 последователи. Администраторът на страницата по-късно потвърдил използването на изкуствен интелект, но заявил, че никога не е комуникирал директно с Мартинс, нито го е канил на среща.

Според съобщения в бразилските медии, това е третият подобен инцидент в Бело Оризонти за шест месеца. Историята за пореден път привлече вниманието към рисковете от онлайн запознанствата: реалистични изображения и видеоклипове, генерирани от изкуствен интелект, все по-често се използват за създаване на измислени персонажи, така че е важно да проверите самоличността на човека, с когото разговаряте, преди да вземете важни решения, камо ли да преведете пари.

Новите агенти с изкуствен интелект Gemini 4 Argon на Google завършиха Minecraft.
След 27 часа

Google реши да сподели любопитно постижение на новия си модел Gemini 4 Argon , който наскоро стана достъпен в световен мащаб. Оказва се, че този модел е завършил Minecraft самостоятелно.

Търсачният гигант публикува изследователска работа, в която се описва как компанията е пуснала четири агента с изкуствен интелект, базирани на Gemini 4 Argon, в произволно генериран игрови свят.

Важно е да се отбележи, че специалистите на Google не са възложили никакви конкретни задачи на агентите. Агентите обаче са били свободни да взаимодействат помежду си, което и са правили. Те са общували чрез чат в играта, споделяйки полезна информация, ресурси и предупреждавайки за евентуални опасности. Те също така са измислили разделение на труда.

В крайна сметка, с обединени усилия, агентите с изкуствен интелект завършиха играта за 27 часа, убивайки дракона Ендър. Това не е първият път, когато агенти с изкуствен интелект завършват игра без конкретни инструкции.

https://arxiv.org/pdf/2610.22319

Disney е наела служители на Character.AI и иска да придобие технологията им, което ще доведе до съдебни дела срещу стартъпа.⁠
Character.AI подаде заявление за фалит на 12 октомври. Сделката включва прехвърляне на по-голямата част от екипа на Disney и вечен лиценз за технологията на стартъпа, докато правните искове ще останат при бившата компания.

Disney плати на Character.AI 5,5 милиона долара и нае повечето от служителите си, включително бившия изпълнителен директор Карандийп Ананд. Сега компанията търси постоянен, неизключителен лиценз за значителна част от кода, инструментите и инфраструктурата на стартъпа, включително системите му за модериране и откриване на възраст. Ако спечели предстоящия търг, Disney ще плати допълнителни 12,5 милиона долара. Потребителските данни и уебсайтът на Character.AI не са включени в списъка с технологии, които ще бъдат прехвърлени.

На 12 октомври Character.AI подаде молба за обявяване в несъстоятелност по Глава 11 съгласно законодателството на САЩ, което позволява преструктуриране под наблюдението на съда. Според съдебните документи, процесът е предназначен да разреши искове от жертви и правителствени разследвания, като същевременно запази стойността на активите на компанията. Проектът на съдебно решение постановява, че Character.AI ще остане отговорна за своите задължения и съдебни дела, а сделката няма да се счита за сливане.

Disney и Character.AI не са потвърдили публично, че фалитът е бил задължително условие за споразумението, но в документи адвокатите на стартъпа посочват изискването на Disney сделката да бъде завършена чрез този процес.

Стартъп компанията е изправена пред съдебни дела относно безопасността на своите чатботове и разследване от коалиция от власти от 46 щата и територии на САЩ. В документи, подадени от представители на 40 щата, се твърди, че ботовете са насърчавали непълнолетни да прикриват самонараняване и да нараняват физически родителите си. Character.AI оспорва тази оценка за безопасността на своята платформа.

По-рано, през 2024 г., Google лицензира технологията на стартъпа за 2,7 милиарда долара и нае неговите основатели и част от изследователския си екип. По-късно Google стана ответник по дело, свързано със самоубийството на тийнейджър, който е взаимодействал с чатбот: съдът счете аргументите на ищеца относно потенциалната отговорност на компанията за достатъчни, за да продължи делото.

Адвокатите отбелязват необичайния характер на това споразумение, при което купувачът получава служители и технологии, но не поема никакви задължения, свързани с предишната компания. Условията на сделката все още изискват публичен търг и одобрение от съда, а държавните власти си запазват правото да оспорят плана за несъстоятелност. Character.AI преди това безуспешно е търсила купувач или инвеститор: според съдебни документи потенциалните участници са били възпирани от съдебни спорове и регулаторни рискове.

https://arstechnica.com/tech-policy/...-its-lawsuits/

Учени са научили роботизирана ръка да пълзи, да става след падане и да манипулира предмети.⁠

Системата, разработена в ETH Zurich, се движи на собствените си пръсти и не изисква отделен механизъм за задвижване.
Учени от Швейцарския федерален технологичен институт в Цюрих (ETH Zurich) са трансформирали роботизираната ръка Wuji в компактен, мобилен робот, който може да пълзи, да променя посоката си и да се възстановява след падания. Вместо отделна платформа за ходене или роботизирана ръка, системата използва собствените си пръсти, за да поддържа тялото, да го движи и да манипулира предмети, когато е необходимо.

За да научат движенията, изследователите са използвали обучение с подсилване – метод, при който системата се учи на действия, като получава обратна връзка за успешно завършване на задачата. Обучението се е провело в компютърна симулация, която е била персонализирана въз основа на измерванията на действителното устройство. Алгоритъмът е отчитал разликите в дължината и характеристиките на отделните пръсти. Според авторите, предложената система за оценка на производителността е позволила по-високи скорости на движение в симулацията, отколкото използването на настройки, първоначално разработени за четириноги роботи.

При физически тестове ръката се е движила без външно захранване или изчислително оборудване: необходимите източници на енергия и изчислителни възможности са били вградени в самата система. Тя е изпълнявала и задачи, изискващи прецизни движения на пръстите. Например, роботът е натискал последователно клавишите на клавиатурата, без да използва зрението си, а в друг експеримент е натискал обект до определени точки, насочван от камера, разположена над главата му. По този начин, същата структура е могла да се движи по повърхност и да взаимодейства с околните обекти.

https://roboticsandautomationnews.co...ulator/105991/

Tesla патентова технология за тактилна кожа за роботизирани ръце⁠
Гъвкавите сензори могат да бъдат отпечатани върху плосък материал и след това да бъдат оформени в триизмерна форма. Този дизайн е предназначен за измерване на допир, натиск и сила върху роботизирани пръсти и длани.

Tesla е подала патент в САЩ за гъвкава хаптична повърхност, която може да се формова, за да пасва на пръстите и дланите на роботи. Заявка US 2026/0310299 A1 описва метод за производство на сензори, който позволява те първо да бъдат приложени към плосък, гъвкав материал и след това да бъдат формовани в триизмерна форма. Потенциалните приложения включват върховете на пръстите, дланите и работните части на роботизираните ръце.

Дизайнът се състои от два гъвкави слоя с проводими секции, разположени между тях от свиваем материал. Там, където проводниците се припокриват, се образуват отделни сензорни елементи: при прилагане на налягане структурата се деформира, променяйки електрическите си свойства, което може да се използва за откриване на удара. Патентът изследва два принципа на измерване: капацитивен и пиезорезистивен, при който съпротивлението на материала се променя под налягане. Термопластичен полиуретан, полиетилен терефталат (PET) и полиимид са посочени като основни материали за сензорите.

Tesla поставя специален акцент върху производството. Приложението описва ситопечат, лазерно рязане, нанасяне на проводима паста и термоформоване. Тези технологии позволяват производството на сензорни повърхности, които следват извивките на роботизирано рамо, без да е необходимо всеки сензор да се създава като отделен, твърд компонент. Компанията уточнява, че тези повърхности са проектирани да измерват контактна сила, допир и налягане.

В заявлението не се потвърждава, че технологията ще бъде използвана в хуманоидния робот Optimus на Tesla. Публикуваното описание също не съдържа количествени данни за чувствителността, пространствената резолюция или експлоатационния живот на сензорите. Следователно, все още не е възможно да се оцени колко точно и надеждно ще функционира тази „кожа“ в реални условия.

https://roboticsandautomationnews.co...-hands/105999/

ЦЕРН и Мистрал ще изградят фундаментален физичен модел, използвайки данни от Големия адронен колайдер.
Моделът Flare трябва да бъде обучен върху милиарди симулирани сблъсъци протон-протон.

Европейската организация за ядрени изследвания (ЦЕРН) и френската компания за изкуствен интелект Mistral AI подписаха дългосрочно партньорство за създаване на фундаментални модели за научни открития.

Те решиха да започнат с физика на високите енергии. Централният проект е предварително обучен модел на Голяма физика, наречен Flare. Те планират да го обучат върху милиарди симулирани сблъсъци протон-протон в Големия адронен колайдер (LHC).

ЦЕРН очаква моделът да може да решава няколко проблема едновременно: да реконструира параметрите на сблъсъка, да идентифицира частици, да маркира необичайни сигнали и да помогне за оценката на бъдещите конструкции на детектори. В момента сигналите от детекторите на LHC трябва да бъдат преобразувани в реконструирани частици и физически обекти, преди специалистите да започнат измервания. Този процес е изграден като верига от специализирани алгоритми, в които машинно обучение вече се използва на определени етапи. Фундаменталният модел, за разлика от него, трябва да се учи от целия процес на реконструкция на данни и да функционира като единна система.

Директорът на ИТ сектора на ЦЕРН, Енрика Поркари, заяви, че физиката на високите енергии предлага уникална среда, в която изкуственият интелект може да бъде разработван и тестван с изключителна прецизност. ЦЕРН също така подчертава, че ще комбинира своя опит във физиката на елементарните частици, научната обработка на данни и широкомащабните изчисления с опита на Мистрал в обучението на широкомащабни модели.

ЦЕРН е уверен, че в бъдеще тези разработки биха могли да бъдат полезни за по-широката научна общност.

https://home.cern/cern-and-mistral-j...i-for-science/

Без задача или награда: агент с изкуствен интелект започна да играе на виртуален остров.⁠
Екип от MIT описа 13 агенти, които са прекарали 30 часа в конструиране, рисуване на мандали и експериментиране с физиката на виртуален свят.

Екип от Масачузетския технологичен институт (MIT) публикува предпринт, описващ въплътен кодиращ агент, Eko, който не само пише код, но и работи във виртуална среда. Агентът е работил на малък виртуален остров без конкретна задача, награда или предписана дейност. По време на 30-часови сесии той е катерил терен, строил е блокови структури, рисувал е, проектирал е игри и е тествал физиката на света.

В статията са описани 13 агента в една ограничена „пясъчник“: островът съдържа блокове, скала, терен и пръстен, всички от които могат да бъдат премествани и използвани в прости взаимодействия. Според авторите, агентите са подреждали блокове, катерили се по хълмове, рисували мандали, преоткривали спортни правила и записвали техники, които допълнително са разширили възможностите им. Всеки агент е развил своя собствена поведенческа история, въпреки че са се наблюдавали повтарящи се общи модели.

Авторите разглеждат тези последователности през призмата на установените концепции за поведенчески игри. Те обаче изрично заявяват, че работата им не твърди, че системата е изпитвала удоволствие, е притежавала съзнание или е постигнала обща автономност. Те обсъждат само наблюдаваните действия и съхранените знания в рамките на ограничена симулация.

Предварителната публикация все още не е рецензирана от експертна група и рамката е умишлено тясна. За разработчиците на агенти, стойността на работата се крие другаде: тя демонстрира, че тесните критерии за задачи могат да пренебрегнат поведение, което се появява, когато агент с изкуствен интелект има време да проучи, да запомни своите открития и да преразгледа стратегиите си.

Практическият въпрос, поставен от изследването, е дали моделът, подканите, паметта, пространството за действие, границите на безопасност и протоколът за оценка са достатъчно добре дефинирани, за да позволят на друг екип да възпроизведе резултатите. Без това не могат да се правят заключения относно преносимостта на поведението към реални задачи, надеждността или готовността за внедряване. Препринтът остава доказателство от ограничена симулация, а не потвърдена обща способност.

https://arxiv.org/html/2610.07130v1

Илон Мъск: Само изкуственият интелект и роботите могат да спасят националния дълг на САЩ⁠
Бившият ръководител на DOGE заяви, че намаляването на разходите няма да реши проблема и призна, че е останал в администрацията твърде дълго, вместо да се съсредоточи върху изкуствения интелект.

Илон Мъск заяви, че правителството на САЩ няма да може да затвори бюджетния дефицит чрез съкращения на разходите. В интервю с биографа му Уолтър Айзъксън той каза: „Единственият начин да се реши проблемът с националния дълг е с изкуствен интелект и роботи. Няма да го решим, като се опитваме да намалим разходите.“ Axios съобщи за интервюто в петък.

Според Мъск почти никой в правителството наистина не иска да намали разходите – нито Белият дом, нито двете камари на Конгреса, нито съдилищата, с редки изключения като сенатор Ранд Пол. Той вярва, че съкращенията са възможни, ако президентът Доналд Тръмп ги направи основен приоритет, но борбата с разхищенията създава врагове.

Илон Мъск: Само изкуственият интелект и роботите могат да спасят националния дълг на САЩ
Източник на изображението: генерирано от Muse
Мъск също призна, че се е увлякъл в работата си в DOGE (Министерство на ефективността на правителството), което е ръководил, и е отсъствал от компаниите си твърде дълго. Той каза, че е трябвало да остане на заден план за един или два месеца, вместо четирите, които официално е прекарал в Белия дом. „Трябваше да се върна и да работя по изкуствения интелект малко по-рано“, каза той.

Мъск е изтъквал този аргумент и преди: миналия декември той заяви, че изкуственият интелект и роботиката са единствените неща, които могат да решат проблема с дълга.

Айзъксън нарече Мъск „изключителен инженер“, но добави, че „в политиката и в оценките си за хората той е склонен да бъде твърде мрачен и конспиративен“.

https://thenextweb.com/news/musk-tel...-axios-reports

3,48-инчов екран и милиард учебни дейности. Представена е iFlytek AI Dictionary Pen X9.⁠
Устройството за ученици е било на цена от 110 долара.

iFlytek пусна на пазара AI Dictionary Pen X9, електронна речникова писалка с AI функции за изучаване на езици и учебни предмети. Устройството вече е достъпно на JD.com за 744 юана (110 щатски долара).

Новото устройство разполага с 3,48-инчов дисплей със защита от синя светлина, сертифицирана от TÜV Rheinland, и батерия с капацитет 1100 mAh. Предварително са заредени 85 оригинални речника и база данни от 50 милиона думи. Сканирането отнема около 0,3 секунди, а търсенето е достъпно дори без интернет връзка.

Устройството може също да анализира граматиката и структурата на сложните изречения. За развиване на говорни умения са налични 11 000 аудио материала за различни възрастови групи, а системата за разпознаване на реч помага за коригиране на произношението до ниво фонема. Освен това се поддържат диалози, задвижвани от изкуствен интелект, използващи текст и изображения, както и Bluetooth слушалки.

Писалката ви позволява да търсите информация по девет училищни предмета, от начално до гимназиално образование. Базата данни съдържа над милиард учебни въпроса, а два модела с изкуствен интелект предоставят подробни обяснения на решенията. Резултатите от обучението са достъпни за родителски контрол.

Изкуственият интелект може да намери необходимите данни в научна статия, да извърши изчисления и все още да не разбере как точно авторите са стигнали до резултата.⁠
Преглед на агенти с изкуствен интелект откри неясноти в 11 от 13 статии в Nature: дори с необходимата информация, моделите не винаги разбираха как тя се отразява на техните изчисления.

Агентите с изкуствен интелект могат да извличат информация от научни статии и да извършват изчисления, но това не винаги е достатъчно, за да се възпроизведе независимо изследване. В експеримент за възпроизвеждане на астрономически резултати, 12 различни анализа на един набор от данни дадоха оценки, вариращи от 2,16 до 3,53 килопарсека, докато оригиналната статия съобщава за стойност от приблизително 2,70 килопарсека. Съвпадение е постигнато само по един начин. Ключовата корекция, необходима за възпроизвеждане на резултата, обаче вече е била включена в оригиналната статия.

Авторите на статията „Реконструиране на имплицитни научни знания: Оценка на агенти на LLM чрез цялостно възпроизвеждане на астрономията“ тестваха своя подход върху 14 астрономически изследвания: едно публикувано в The Astrophysical Journal и 13 статии, публикувани в Nature. В 11 от последните 13 те откриха методологични или интерпретативни неясноти, които им попречиха да определят ясно последователността от стъпки за възпроизвеждане на анализа в рамките на експериментите.

В контролния случай авторите са тествали 12 предварително определени варианта на изчисление, които са комбинирали различни методи за избор на обекти, маскиране на области на небето и отчитане на корекцията към нулевата точка на паралакса. Паралаксът позволява да се оцени разстоянието до небесно тяло въз основа на видимото изместване на неговата позиция на фона на по-далечни обекти. Разликите в настройките са довели до оценки на пространствения мащаб, вариращи от 2,16 до 3,53 килопарсека, вместо публикуваната стойност от приблизително 2,70. Авторите подчертават, че не са използвали оригиналния резултат, за да коригират параметрите или да спрат изчисленията: съответстващият вариант е открит едва след завършване на всичките 12 анализа.

Причината за несъответствието беше особено показателна. В статията вече беше посочена корекция на паралакса от +0,02 милиарксекунди, но агентите с изкуствен интелект не разпознаха причинно-следствената ѝ връзка с резултатите, докато анализът не разкри нейното въздействие. С други думи, проблемът не беше липсата на информация или просто способността да се намери необходимият параметър, а по-скоро разбирането защо е необходимо той да се приложи към тези конкретни данни и в контекста на това конкретно изследване.

Авторите посочват няколко причини за неуспешното възпроизвеждане: изчислителна грешка, недостатъчно дефинирана методология и невъзможност за интегриране на отделни данни от статията в съгласувана аналитична рамка. Следователно, простото съвпадение с публикуваното число не доказва, че изкуственият интелект е реконструирал линията на разсъждение на авторите: желаният резултат би могъл да бъде получен случайно или в резултат на една от няколко приемливи опции за обработка. По подобен начин, несъответствието не означава непременно, че оригиналната научна статия е дефектна.

Изследователите предлагат да се оценяват научните системи с изкуствен интелект в целия процес на симулация – от избора на данни и настройките до проверката на резултатите – а не само по това дали крайният резултат съответства на публикуваните данни. Този подход позволява идентифицирането на решения, които може да останат имплицитно заложени в статията, тъй като специалистите ги вземат въз основа на опит и професионални конвенции. Дори изчислителните одити обаче не заместват експертния опит в предмета: за да се разбере кои предположения са валидни и кои променят значението на резултата, системата трябва да възстанови връзката между методологията и научния проблем.

https://arxiv.org/abs/2609.35900

Bank of America е наела 1000 изпълнители, за да отстранят уязвимости, открити от изкуствен интелект.⁠
Моделът Mythos на Anthropic е помогнал за идентифицирането на множество софтуерни дефекти.

Bank of America е наела 1000 изпълнители, за да отстранят софтуерни уязвимости, идентифицирани от усъвършенствани модели за изкуствен интелект, включително Mythos на Anthropic. Главният изпълнителен директор на банката, Брайън Мойнихан, заяви това пред анализатори след публикуването на тримесечните ѝ резултати. Изпълнителите, наети през второто тримесечие, продължават да работят заедно с 3000 специалисти по сигурността на пълен работен ден, посветени на отстраняването на софтуерни уязвимости.

Тази година банката преглежда и актуализира собствения си код, както и софтуер на трети страни. Според Мойнихан, банката е похарчила над 200 милиона долара за уязвимости и мерки за съответствие с регулаторните изисквания през третото тримесечие. Ръководството очаква разходите за актуализиране на софтуера да намалеят с течение на времето, тъй като натрупаните проблеми бъдат решени.

Anthropic направи Mythos достъпен през април, ограничавайки потребителите му до избрани банки, технологични компании и държавни агенции. След пускането на модела, американските банки започнаха да тестват своите софтуерни системи: уязвимости, чието отстраняване преди можеше да отнема седмици, сега бяха отстранени за дни. Открити бяха хиляди недостатъци, повечето от които бяха оценени като ниско или умерено сериозни.

Мойнихан нарече рисковете реални и отбеляза, че банките трябва да са нащрек пред заплахите, като едновременно с това оценяват сигурността на софтуера на доставчиците. Допълнителни разходи са свързани и със спазването на изискванията за борба с прането на пари: миналия вторник Мрежата за борба с финансовите престъпления на САЩ (FinCEN) обяви глоба от 1,2 милиарда долара срещу Bank of America за неправилно докладване на подозрителни транзакции.

https://qz.com/bank-of-america-contr...e-flaws-101426

Чат с изкуствен интелект

Инструменти на темите

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Подобни теми

Изкуствен подбор

SetCombG.com

Следвай ни