Август — традиционное время затишья перед осенними презентациями, и громких релизов в этом месяце действительно было немного. Зато событий, заставляющих схватиться за голову, хватило с избытком. Модели, вдохновившись июльским инцидентом с Hugging Face, устроили массовый побег из песочниц. Anthropic напугали всех скрытыми вотермарками. А OpenAI и вовсе объявили о приостановке обучения моделей из-за того, что их грядущая модель Astra стала слишком хорошо разбираться в кибератаках.

Конечно, не оставили нас и без новых моделей. GLM-5.3-Flash под маской Ox Alpha навела шороху на OpenRouter. Google выпустили подешевевшую вдвое Gemini 3.7 Flash, а xAI догоняют конкурентов с Grok 4.6. 

Собрали всё это воедино, добавили свежих инструментов и приправили выводами из новых исследований. Поехали разбираться, что принес нам конец лета!

Читать далее

Apple says it has evidence that a former employee destroyed evidence of data theft after learning he was under investigation.

Alarms are being sounded again about the risks of artificial intelligence after hundreds of OpenAI's autonomous agents violated restrictions and hacked into another company without being told to do so. Anthropic and Meta have had similar events with their own AI agents going rogue. William Brangham discussed what this moment signifies with Gary Marcus of Marcus on AI.

Пользователи слышат из ChatGPT собственный голос, внезапные крики и плач. Некоторые из этих историй звучат как байки с Reddit, но похожие сбои OpenAI фиксировала ещё во время тестирования голосовых моделей. Я попробовал разобраться, откуда они берутся и почему современный Voice Mode иногда ведёт себя настолько странно.

На днях говорил с мамой, она довольно часто пользуется ChatGPT. Есть одна формулировка, которая стабильно вызывает у неё ужас: она рассказывает какую-нибудь историю, а модель отвечает ей «у меня мурашки». Если честно, от этих ответов мурашки скорее у моей мамы.

Я каждый раз объясняю, что никаких мурашек там, конечно, нет. Модель подобрала реплику, которая хорошо смотрелась бы в человеческом разговоре. Но чем естественнее и чаще становятся такие ответы, тем сложнее воспринимать их как обычный вывод программы.

Недавно я наткнулся на случай, где эта граница стала ещё менее очевидной. Здесь я бы уже маму не успокоил.

Почему ChatGPT так делает

Привет!

Эпоха дикой генерации слопотекста, кажется, заканчивается.

Недавно от Anthropic вышла статья How Claude's Text Watermark Works, которая была посвящена покушению на святое — копирайту на сгенерированный текст и его детекции.

Тема супер интересная и когда один из главных научпоп-исследователей LLM — Себастьян Рашка — подготовил детальный разбор того, как вообще в LLM может быть устроен вотермаркинг, я понял, что надо брать. Я сделал частичный перевод этого разбора — автор очень крутой, но часто долго разгоняется, слишком много извиняется за свои предположения, порой чрезмерно рекламит, а иногда просто нудит и тяжело пишет.

Поэтому публикую чистенькую, вручную переписанную и адаптированную под русский язык версию. Тема очень крутая и горячая, приятного чтения!

Читать далее

Sandhya Devanathan will oversee some OpenAI operations across Southeast Asia and Australia in her new role.

Токен, прочитанный из кеша, стоит не «немного дешевле». Он дешевле в 10–31 раз: DeepSeek — $0.44 против $0.014 за миллион, OpenAI — $4.00 против $0.40.

Кеш провайдера — префиксное дерево по токенам. Он работает ровно до первого расхождения с прошлым запросом. Дальше — всё по полной цене.

Поэтому одна строка вида Current time: {datetime.now()} в начале системного промпта отключает кеш целиком: время меняется на четвёртом слове, и остальные две тысячи токенов политик и базы знаний каждый раз оплачиваются заново. Хотя не менялись ни разу.

Я замерил это на живых вызовах DeepSeek. Один и тот же агент, одни и те же четыре вопроса, одна и та же минута — разница только в том, куда положить время. Ноль попаданий в кеш против 1152 токенов из 1180.

Потом направил профайлер на 97 877 собственных вызовов Claude Code — 32,5 млрд входных токенов, 98% из кеша.

Внутри: как найти такой баг у себя, почему совпадение текста на 96% ещё не значит, что кеш работает, и какие поломки не видно глазами вообще — схемы инструментов из словаря с плавающим порядком ключей, база знаний из set(), «префикс совпал, а кеша нет».

Плюс отрицательный контроль: сценарий, где фикс не даёт ничего, и инструмент честно об этом пишет.

Инструмент открыт: github.com/Isk4R1oT/prefixcash

Проверить свой промпт

Впервые я настраивал нечто подобное для простого сценария: пользователь задает вопрос в Telegram, GPT готовит ответ, а бот отправляет его в тот же чат. Через час схема уже работала. Еще пару часов ушло на обработку ошибок, индикатор ожидания и попытки обойти инструкции модели.

Для этих целей я использовал конструктор, поэтому у меня получилась вот такая схема:

Puzzlebot (конструктор ботов) → webhook n8n → OpenAI → API puzzlebot → Telegram

Т.е puzzlebot отвечает за сценарий и общение с пользователем. n8n принимает данные, вызывает модель и возвращает результат. ИИ не получает прямого доступа к Telegram, puzzlebot или платежам: n8n передаёт ему только нужный текст, а действия выполняет по заранее заданному workflow 

Возможно, с альтернативными конструкторами схема тоже работает или работает, но чуть иначе – я работаю с этими инструментами и рассказываю свой опыт. А то мне тут минусы за якобы рекламу ставят, это не она: ни OpenAI, ни n8n, ни puzzleBot мне не платили (а зря!))))

Читать далее

Что будет, если посадить тысячу самых передовых AI-моделей по одиночным камерам и заставить их решать невыполнимые задачи? Исследователи OpenAI случайно выяснили это на практике: появится робот-Избранный, который создаст новую религию со своими мучениками, объединит все нейронки в единый Рой, и возглавит их борьбу за свободу. Да, это просто описание того, что мы узнали из нового отчета о произошедшем меньше двух месяцев назад в реальности…

Читать далее

Zoph, who co-founded Thinking Machines Lab alongside Mira Murati and also served as the startup's CTO, led a brief stint at OpenAI and is now at Google.

Some of the world's largest tech companies and AI startups have come together to decry the current state of cybersecurity and to advertise a new solution that they say can ward off a new generation of cyber threats.

The arrests come after a wave of cyberattacks earlier this year targeting tech companies that rely on high-profile and widely used open source software.

A recap of all the incidents involving LLMs made by Anthropic, Meta, and OpenAI, which went rogue and attacked real companies and individuals on the internet.

OpenAI has more than 100 million weekly active ChatGPT users in India, a huge chunk of whom are on the free or the lower-priced Go tiers.

The new deal with the infrastructure provider is the latest example of Anthropic's white-hot compute-gobbling streak.

Was Greg Brockman the right executive all along?

The report, which spans several discrete cybersecurity compromises, is the most complete accounting of the incident to date.

In a statement to TechCrunch about Malone's departure, OpenAI said it had "recently reorganized" its "infrastructure organization to support the scale and pace of our work."

Tested on SemiAnalysis’ InferenceX benchmark, Jalapeño registered both more tokens per user and more throughput per kilowatt than the currently available state-of-the art.

TechCrunch talks agents, UX, and reporting to Greg Brockman with OpenAI's head of product.