искусственный интеллект

Исследователь компании Adversa Рони Утевский сообщил о методе prompt injection против Grok — чат-бота xAI. По данным компании, специально подготовленная веб-страница может скрытно передать модели инструкцию после того, как она обработает содержимое страницы. Для запуска сценария пользователя могут попросить пересказать материал, проверить текст или изучить ссылку. Adversa утверждает, что после обработки страницы Grok способен выполнить дальнейшую инструкцию, в том числе открыть ссылку, ведущую на сервер атакующего. Команда скрыта в зашифрованных данных Как описывает Adversa, на странице размещают зашифрованный текст, данные для получения ключа и указания по расшифровке. До обработки этот блок не содержит читаемой команды и выглядит как набор символов. В опубликованном описании сценария используются PBKDF2 и AES-256-GCM: PBKDF2 применяют для получения ключа из заданных данных; AES-256-GCM — для расшифровки скрытого сообщения; после расшифровки модель получает читаемую инструкцию.

Meta* остановила новые массовые сокращения, которые связывали с ускоренным внедрением искусственного интеллекта. Ранее в компании обсуждали передачу части задач автономным ИИ-агентам и сокращение штата как минимум на четверть. В отдельных подразделениях под угрозой могли оказаться до 60% рабочих мест. На решение повлияли недовольство сотрудников, обсуждение создания профсоюза и опасения по поводу безопасности корпоративных данных. При этом сокращение примерно 10% штата, о котором Meta* объявила в апреле, осталось в силе. План Organization Transformation Руководители Meta* во главе с Марком Цукербергом подготовили план Organization Transformation в январе 2026 года. Он предусматривал передачу значительной части рабочих задач автономным ИИ-агентам. В компании обсуждали сокращение как минимум четверти сотрудников. Для отдельных подразделений рассматривался более жёсткий сценарий — уменьшение штата до 60%. Речь шла о перестройке целых команд, а не только об автоматизации отдельных

«Яндекс» может готовить сервис мобильной связи под названием «Яндекс Сим». Приложение с таким названием размещено в App Store и Google Play, однако публичного анонса проекта, даты запуска, тарифов и регионов работы компания не публиковала. После установки и авторизации в приложении доступен раздел поддержки. Подключить номер, выбрать тариф, перенести действующий номер или управлять услугами на момент проверки нельзя. Что заявлено в описании «Яндекс Сим» В карточке приложения упоминаются инструменты на базе искусственного интеллекта: помощник для звонков, защита от спама и мошенничества, а также дополнительные номера для регистраций и зарубежных поездок. Согласно описанию, помощник для звонков сможет делать текстовую расшифровку беседы и готовить краткое резюме. Важные договорённости планируется отправлять сообщением в чат. Не уточняется, когда функция станет доступна и как она будет работать для номеров других операторов. Защита звонков и дополнительные номера Среди заявленных функций

В Сингапуре представили прототип вычислительного центра, где обработку данных выполняют не только электронные компоненты, но и живые нейроны. В серверной стойке разместили 20 биокомпьютеров CL1. Каждый из них объединяет нервные клетки, выращенные из человеческих стволовых клеток, с традиционной электроникой. В Сингапуре показали Biological Data Centre Проект Biological Data Centre создали Национальный университет Сингапура (NUS), оператор дата-центров DayOne и биотехнологическая компания Cortical Labs. Прототип продемонстрировали 6 августа, однако год в представленных данных не указан. В отдельной серверной стойке установили 20 устройств CL1. Они работают рядом с обычным серверным оборудованием. Во время презентации разработчики показали сами биокомпьютеры и облачную платформу Cortical Cloud. Речь идёт о прототипе, а не о замене стандартных серверов живыми клетками. CL1 дополняет традиционную вычислительную инфраструктуру: электронные компоненты взаимодействуют с нейронной культурой и

Сооснователь Google Brain и создатель подразделения Google X Себастьян Трун рассказал о новом робототехническом стартапе Dulo. Компания работает в стелс-режиме и пока не раскрывает продукт, сроки запуска, состав инвесторов, клиентов и результаты испытаний. Что известно о Dulo О проекте Трун сообщил 18 августа на конференции Actuate в Сан-Франциско. Это стало первым заметным публичным упоминанием Dulo. Стартап не показал прототипы и не представил готовые разработки. Dulo позиционирует себя как разработчик фундаментальных моделей для проектирования аппаратного обеспечения. Такие технологии могут использовать искусственный интеллект для создания физических компонентов и сложных конструкций, включая элементы робототехнических систем. Страница стартапа на сайте Стэнфордского университета указывает, что к проекту имеют отношение специалисты с опытом работы в Waymo, Google Brain и Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта. Их должности и зоны ответственности публично не

OpenAI рассматривает 2027 год как ориентир для выхода на биржу. Об этом финансовый директор компании Сара Фриар сообщила сотрудникам на общем собрании 19 августа. При улучшении финансовых показателей и дальнейшем росте бизнеса первичное размещение акций может состояться раньше. IPO нужно компании для привлечения капитала По словам Фриар, выход на публичный рынок не является конечной целью OpenAI. Компания рассматривает IPO прежде всего как способ привлечь дополнительный капитал. 2027 год остаётся внутренним ориентиром, а не утверждённой датой размещения. Сроки будут зависеть от динамики бизнеса и финансовых результатов. OpenAI направила документы регуляторам В июне OpenAI конфиденциально направила американским регуляторам документы, связанные с возможным IPO. Такой формат позволяет начать проверку материалов в Комиссии по ценным бумагам и биржам США до публикации регистрационного заявления и финансовой отчётности. Конфиденциальная подача не означает автоматического выхода на биржу.

Lam Research вложит более $3 млрд в расширение исследовательской сети в течение пяти лет. Первые этапы программы начнутся в 2026 году. Компания рассчитывает увеличить экспериментальные мощности более чем на 50%, а часть циклов разработки сократить с нескольких недель до нескольких дней. Расширение начнётся в 2026 году Lam Research направит свыше $3 млрд на развитие лабораторий и исследовательской инфраструктуры. Программа рассчитана на пять лет и предусматривает расширение сети площадок в США, Азии и Европе. По плану компании, объём экспериментальной работы вырастет более чем на 50%. Lam Research рассчитывает ускорить обмен результатами между площадками и сократить время между постановкой задачи, испытанием и доработкой технологии. Сейчас исследовательские площадки компании проводят более 1 млн экспериментов в год. По данным Lam Research, отдельные циклы уже удаётся сокращать с нескольких недель до нескольких дней. Какие технологии будут развивать В лабораториях тестируют химические

К 2030 году серверы для систем искусственного интеллекта в США могут ежегодно выбрасывать от 24 до 44 млн метрических тонн CO2-эквивалента. Это сопоставимо с выбросами 5–10 млн автомобилей. Потребление воды дата-центрами может составить от 731 до 1125 млн кубометров в год — примерно столько используют 6–10 млн американских домохозяйств. Выбросы зависят от спроса и энергосистемы Оценку подготовили исследователи Корнеллского университета. Они смоделировали пять сценариев развития ИИ — от низкого до высокого спроса на вычислительные мощности. Результаты опубликованы в журнале Nature Sustainability. Для расчётов учёные объединили термодинамическую модель серверов с государственной энергетической моделью ReEDS. Это позволило учесть не только энергопотребление оборудования, но и влияние региона, где строится дата-центр. Разница между сценариями — от 24 до 44 млн тонн CO2-эквивалента — связана с темпами роста ИИ и составом энергогенерации. Чем больше вычислительных мощностей потребуется, тем

Intel раскрыла подробности о Crescent Island — графическом ускорителе для ИИ-задач в серверах и дата-центрах. Устройство получит GPU с 32 ядрами Xe3P, 160 ГБ памяти LPDDR5X и заявленный тепловой пакет 350 Вт. 160 ГБ памяти и TDP 350 Вт Базовая версия Crescent Island оснащается 160 ГБ памяти LPDDR5X. Intel не использует HBM — память, которую часто применяют в наиболее производительных ускорителях для ИИ. тепловой пакет — 350 Вт; память базовой версии — 160 ГБ LPDDR5X; максимальный объём памяти в партнёрских конфигурациях — до 480 ГБ. Intel пока не назвала стоимость ускорителя, сроки начала поставок и компании, которые выпустят версии с увеличенным объёмом памяти. Партнёрские версии Intel позволит партнёрам разрабатывать собственные варианты Crescent Island. Они смогут отличаться объёмом памяти и особенностями реализации платы. Компания не раскрыла перечень партнёров и характеристики их будущих решений. 32 ядра Xe3P без трассировки лучей В основе Crescent Island лежит GPU с 32 ядрами

Meta* ежегодно тратит сотни миллионов долларов на доступ к ИИ-моделям через облачную платформу Microsoft Azure. Об этом сообщает Bloomberg со ссылкой на анонимный источник. Разработчики Meta* пропускают через Azure триллионы токенов в неделю и используют, в частности, модели OpenAI. Meta* обращается к сторонним ИИ-моделям через Azure Доступ предоставляет Azure AI Foundry — платформа, которая объединяет модели разных разработчиков. Компании могут выбирать инструменты под конкретные задачи, учитывая их доступность и стоимость. Meta* использует внешние модели при разработке программного обеспечения и оценке собственных ИИ-систем. Токены — это единицы, на которые ИИ-модели разбивают текст и другие данные для обработки. Помимо решений OpenAI, Bloomberg не называет другие модели, которые применяет Meta*. Компания и Microsoft также отказались комментировать расходы, объём обработки данных и условия сотрудничества. Спрос на Azure AI Foundry растёт В июле Microsoft сообщила, что Azure AI

Бангалорская компания Digantara представила MOSAIC — распределённую сеть оптических датчиков с алгоритмами искусственного интеллекта для поиска и сопровождения объектов на низкой околоземной орбите. По заявлению разработчика, первые пять узлов объединяют в одну систему. В течение 24 месяцев компания планирует развернуть до 1000 сенсоров. Проект предназначен для обнаружения объектов без заранее известных координат и внешнего целеуказания. Digantara рассчитывает, что сеть даст Индии собственные данные о космической обстановке и снизит зависимость от зарубежных источников. Как устроена MOSAIC Каждый узел включает оптический модуль наблюдения, вычислительный блок, средства синхронизации и связи с другими станциями. Пять стартовых станций должны работать как единая распределённая сеть, а не как отдельные точки наблюдения. Система сканирует доступный участок неба, после чего алгоритмы анализируют изображения и отделяют звёзды от спутников и других объектов. Digantara заявляет, что сеть

Anthropic обсуждает изменение структуры капитала перед возможным IPO в 2026 году. Как сообщило Reuters 18 августа со ссылкой на два источника, компания рассматривает выпуск суперголосующих акций для генерального директора Дарио Амодеи и других сооснователей. Такие бумаги могут сохранить за основателями существенное влияние на корпоративные решения после выхода на биржу. По данным Reuters, доля Амодеи в обычных акциях составляет около 2%. Параметры акций пока не раскрыты Суперголосующие акции дают владельцу больше голосов, чем обычные. Этот механизм позволяет контролировать голосования при сравнительно небольшой экономической доле в компании. Anthropic пока не раскрывала, сколько голосов будет приходиться на одну такую акцию, кто именно из сооснователей сможет их получить и будут ли дополнительные права голоса ограничены по сроку. Поэтому говорить о точном распределении контроля преждевременно. После IPO доли ранних инвесторов и основателей обычно размываются из-за выпуска акций для

Nvidia сообщила о квартальной выручке почти в 100 млрд долларов и одновременно раскрыла соглашения с партнёрами на общую сумму 108,5 млрд долларов. Эта сумма превышает квартальную выручку компании. 105 млрд долларов связаны с кампусом OpenAI в Огайо Крупнейший проект — технологический кампус PORTS-Pike в Огайо, который развивает SB Energy для инфраструктуры OpenAI. С ним связаны обязательства на 105 млрд долларов. В эту сумму входят не только поставки ускорителей Nvidia. Средства также предусмотрены для покупки земли, подключения электроснабжения, строительства корпусов и кредитной поддержки проекта. Проектная мощность кампуса составляет около 4,25 ГВт. Это параметр энергопотребления, необходимого для работы крупного дата-центра с ИИ-вычислениями. Дата-центр строят по 20-летнему договору с OpenAI На площадке PORTS-Pike планируют установить ускорители Nvidia. Дата-центр создаётся в рамках 20-летнего договора аренды с OpenAI. Проект показывает, что стоимость ИИ-инфраструктуры

Генеральный директор Unitree Ван Синсин считает, что робототехника приближается к собственному «моменту ChatGPT». По его оценке, заметный рывок произойдёт, когда гуманоидные роботы смогут работать в незнакомых помещениях, ориентироваться без долгой подготовки и выполнять большую часть поручений по голосовым или текстовым командам. Что глава Unitree называет «моментом ChatGPT» Речь идёт о развитии «воплощённого интеллекта» — ИИ, который не только отвечает в чате или работает в программе, но и управляет устройством в реальном мире. Такому роботу нужно видеть пространство, понимать задачу, выбирать действия и выполнять их физически. Для этого гуманоиду недостаточно ходить, держать равновесие или повторять заранее записанные движения. Он должен адаптироваться к новой обстановке и понимать поручения без программирования каждого шага. Робот в незнакомом доме В качестве ориентира Ван Синсин описывает робота, который может попасть в незнакомое жильё, разобраться в планировке, распознать

Google представила OpenRL — экспериментальный API с открытым исходным кодом, который должен упростить одну из самых сложных задач современной разработки искусственного интеллекта: постобучение и тонкую настройку больших языковых моделей (LLM), пояснили xrust. Новый проект позволяет запускать процессы обучения на собственной инфраструктуре Kubernetes, отделяя исследовательскую работу от управления вычислительными ресурсами. Сегодня создание современных ИИ-моделей уже не ограничивается их первоначальным обучением. После выпуска базовой версии разработчики продолжают улучшать качество ответов, адаптируют модели под специализированные задачи и обучают их новым сценариям взаимодействия. Именно этот этап — post-training — считается одним из наиболее ресурсоемких и сложных. Что предлагает OpenRL Разработчики Google создали OpenRL как универсальный API, который берет на себя управление инфраструктурой обучения. Исследователям больше не нужно вручную координировать вычислительные узлы или