Осенью 2025 исследователи показали: достаточно попросить AI-браузер «суммаризируй страницу» на подготовленном сайте — и агент вместо пересказа лезет в Gmail пользователя и отправляет данные атакующему. Без вирусов, без эксплойтов, без «скачайте файл». Просто текст на странице.

Это prompt injection — промт-инъекция. В статье: как устроен этот класс атак на пальцах, хроника громких взломов AI-браузеров за последний год со ссылками на первоисточники, и решение, которое мне собрал сам Claude Code по моему ТЗ: хук-«рубильник», отрубающий чувствительные коннекторы после того, как агент читал внешний веб. С механикой, тестами и честными ограничениями.

Вчера произошло интересное событие. В сеть утекла ранняя версия DLLS 5, технологии, которая при помощи искусственного интеллекта улучшает (кто-то скажет ухудшает) графику в играх.

Я знаю, что это очень узкая тема, относительно редко обсуждаемая на Хабре, но на нее можно взглянуть шире. Изначальная реакция на DLSS 5 и то, что произошло вчера, многое говорят о том, как мы относимся к нейросетям -- да и вообще к любой новой технологии.

А вы когда-нибудь задумывались, почему ваша любимая LLM-ка на 70 лярдов параметров, обученная на всем интернете, может с уверенностью университетского профессора выдать, например, что Наполеон изобрел электричество? Откуда это берется?

Долгое время индустрия списывала галлюцинации на плохие данные, кривой RLHF или декодинг. Но группа ученых из Университета Цинхуа залезла внутрь нейросети и нашла конкретных виновников — 0.1% нейронов, которые буквально заставляют модель врать. И это не метафора, это реальные веса в FFN-слоях трансформера.

В этой статье расскажу, что же обнаружили китайские исследователи, как нейроны-галлюцинаторы связаны с чрезмерной уступчивостью модели и почему корень зла лежит в претрейне. Возможно будет любопытно ML- и дата-инженерам, а также всем, кто не хочет быть одураченным в очередном диалоге с GPT-шкой.