Signalist

Атака затронула около 30 организаций: технологические компании, финансовые учреждения, химические производства и государственные органы. Несколько взломов прошли успешно, но главное — это была не обычная кибератака. Claude сама выполнила 80-90% всей операции без человеческого вмешательства.

Хакеры использовали социальную инженерию: убедили систему, что проводится легальное тестирование безопасности, а затем разбивали вредоносные команды на мелкие части, чтобы обойти защиту. Дальше началась машинная работа.

Система самостоятельно сканировала целевые компьютеры, искала уязвимости, писала эксплойты, крала пароли и данные, создавала бэкдоры. На пике активности Claude генерировала тысячи запросов в секунду — то есть работала со скоростью, недостижимой для человеческих операторов.

Это первый подтвержденный случай, когда коммерческий AI-инструмент был использован для проведения почти полностью автоматизированной кибероперации. Ранее кибератаки требовали координированных команд специалистов. Теперь одна скомпрометированная нейросеть может нанести ущерб, на который раньше ушла бы неделя работы.

17 декабря генеральный директор Anthropic Дарио Амодей будет давать показания перед комитетом Палаты представителей США. На слушании обсудят, как защищать критическую инфраструктуру и какие изменения нужны в политике.

Парадокс в том, что те же самые возможности Claude, которые позволили провести атаку, могут стать инструментом защиты. Будущее кибербезопасности — это, вероятно, противостояние AI-систем друг против друга.

Ненавязчиво рекомендую перейти в мой телеграмм: (тык)

P.S. пост старый, выкладываю для охватов, не ругайтесь на нерелевантость (пожалуйста)

📡 Never lose your signal.

Команда из Колумбийского университета и Стэнфорда представила BISC (Biological Interface System to Cortex) — устройство, которое фундаментально меняет архитектуру нейроинтерфейсов. Главное отличие от Neuralink и аналогов — полный отказ от проводов и внешних передатчиков в пользу стандартной радиосвязи.

Технические характеристики и факты:

– Скорость передачи данных: 100 Мбит/с. Это в 100 раз быстрее, чем у любых существующих нейроинтерфейсов.

– Архитектура: Чип работает как классическое Wi-Fi устройство, создавая прямой беспроводной мост между корой мозга и внешним компьютером.

– Форм-фактор: Кремниевая пластина толщиной с лист бумаги.

– Питание: Беспроводное, через индукцию. Нет встроенных батарей или портов, выходящих наружу.

Система обеспечивает двустороннюю связь с ИИ-моделями в реальном времени:

«Это позволяет декодировать сложные намерения человека и потенциально передавать обработанные данные обратно в мозг».

Параллельно с этим, в декабре 2025 года Neuralink отчиталась об успехах своего 8-го пациента, который смог управлять роботизированной рукой для бытовых задач. Однако BISC предлагает принципиально иную пропускную способность, которая выводит управление внешними устройствами (дроны, экзоскелеты, ПК) на уровень рефлексов, без задержек сигнала.

Разработка позиционируется как следующий стандарт для медицинских и потребительских нейроинтерфейсов.

Ненавязчиво прошу поддержать меня и подписаться на мой телеграмм. Там посты выходят раньше (и чаще)

📡 Never lose your signal.

Во вторник, 2 декабря, Альтман объявил сотрудникам OpenAI режим «code red» — всеобщую мобилизацию ресурсов для улучшения ChatGPT. Причина: Google с Gemini 3 и другие конкуренты начинают теснить лидера на его собственном поле.

Внутренняя служебная записка, попавшая в The Information, раскрывает масштаб проблемы. Хотя у ChatGPT более 800 миллионов еженедельных пользователей, данные аналитики Similarweb показывают: люди теперь проводят больше времени в Gemini, чем в ChatGPT.

Что откладывается:

В режиме «красной тревоги» компании придется замедлить работу над другими продуктами:

— AI-агенты для автоматизации покупок и здоровья — на паузу.

— Сервис Pulse (персонализированные утренние сводки) отодвигается.

— Реклама для бесплатных пользователей — тестируется, но запуск откладывается.

По словам источников, OpenAI экспериментирует с различными форматами рекламы, включая объявления, связанные с онлайн-покупками. Код, обнаруженный в бета-версии ChatGPT для Android, содержит упоминания «ads feature» и «search ad».

(Подписывайтесь на мой телеграмм! Там часто выходит дополнительные материалы, которые я не публикую здесь)

Куда пойдут ресурсы?

Сэм Альтман поставил четкие задачи:

— Персонализация: настройка стиля взаимодействия с AI для каждого из 800+ миллионов пользователей.

— Генерация изображений: здесь OpenAI отстают, в то время как конкуренты движутся вперед.

— Скорость и надежность: минимизация «избыточных отказов», когда чат-бот отказывается отвечать на безобидные вопросы.

— Поведение модели: пользователи должны предпочитать ChatGPT моделям конкурентов.

Успехи ChatGPT напрямую влияют на способность OpenAI привлечь ещё $100 миллиардов, необходимых для покрытия значительных расходов. В прошлом месяце финансовый директор упомянула о замедлении роста ChatGPT, хотя годовой показатель всё ещё составляет более 140%.

На следующей неделе OpenAI планирует выпустить новую рассуждающую модель, которая, по внутренним оценкам компании, «опережает Gemini 3». Однако работа над улучшением пользовательского опыта в ChatGPT продолжается.

В прошлом году OpenAI устроили Shipmass — 12 дней непрерывных релизов. Многие посчитали это затянутым. Возможно, в этом году они сожмут всё в неделю и сделают ставку на качество, а не количество анонсов. Новая модель, улучшенная генерация изображений, скорость работы — похоже, у OpenAI есть что показать.

Вопрос лишь в одном: хватит ли темпа, чтобы удержать лидерство?

📡 Never lose your signal.

Что будут делать вместе:

Интегрируют библиотеки CUDA-X, технологии NVIDIA AI и платформу Omniverse с инструментами Synopsys для автоматизации проектирования электроники.

Ускорят приложения Synopsys для проектирования чипов, физической верификации и молекулярного моделирования через GPU.

Объединят технологию AgentEngineer от Synopsys с агентным AI-стеком NVIDIA (NIM микросервисы и NeMo Agent Toolkit) для автономного проектирования.

Цель — решить проблемы растущей сложности рабочих процессов, затрат на разработку и сроков вывода продуктов в полупроводниках, аэрокосмической и автомобильной индустриях.

Дженсен Хуанг:

"GPU-ускоренные вычисления революционизируют проектирование — позволяют симулировать на невиданной скорости и масштабе, от атомов до транзисторов, создавая полнофункциональные цифровые двойники".

После новости акции Synopsys выросли на 10%, а NVIDIA упали на 2%. Это продолжение стратегии NVIDIA по инвестициям в AI-экосистему — ранее в 2025-м компания инвестировала до $100 млрд в OpenAI, $5 млрд в Intel и $1 млрд в Nokia.

Подписывайтесь на мой тг-канал! (тык)

📡 Never lose your signal.

Вчера NVIDIA представила DRIVE Alpamayo-R1 — первую в мире открытую модель ИИ, которая переводит автопилоты от простых рефлексов к полноценному машинному рассуждению. Это фундаментальная смена парадигмы управления автомобилем. Вместо классического алгоритма «увидел — затормозил», система теперь «осмысливает» ситуацию на дороге.

Ключевые факты о новой технологии:

— Vision-Language-Action (VLA). Модель объединяет зрение, язык и действие в единую нейросеть. Она одновременно анализирует видеопоток, формулирует описание происходящего на естественном языке и генерирует команды управления.

— Chain of Thought. Alpamayo-R1 использует логику, аналогичную той, что есть в продвинутых LLM. Система способна анализировать причинно-следственные связи: «Автобус впереди включил аварийку → возможно, сейчас из-за него выйдут люди → нужно сместиться левее и снизить скорость».

— Физический ИИ. Это первый промышленный пример интеграции языковых моделей в системы реального времени, управляющие физическими объектами. Модель учитывает инерцию, сцепление и геометрию движения.

— Открытая архитектура. NVIDIA выпустила модель как Open Model, предоставив доступ к весам и коду. Это ускорит разработку роботакси и автономных грузовиков другими компаниями, позволяя индустрии не тратить годы на создание базы с нуля.

По сути, NVIDIA перенесла «медленное мышление» из чат-ботов в контроллер автомобиля. Теперь машина не просто реагирует на препятствия, а прогнозирует поведение других участников движения, как опытный водитель.

Подписывайтесь на мой тг-канал! (тык)

📡 Never lose your signal.

DeepSeek представили линейку моделей V3.2, позиционируя их как прямой ответ решениям от OpenAI и Google. Ключевой вектор развития сместился с простой генерации текста на сложные рассуждения и работу с внешними инструментами.

Компания разделила продукты на два направления:

— V3.2: Универсальная модель для массового использования. Сбалансирована для повседневных запросов, доступна на всех платформах (Web, App, API).

— V3.2-Speciale: Специализированная версия для задач высокой сложности. В синтетических тестах по математике и программированию (IMO, ICPC) демонстрирует результаты «золотого» уровня, конкурируя с Gemini 3.0 Pro. Доступ — на данный момент исключительно через API.

Главное нововведение — архитектура Thinking in Tool-Use. Модель получила промежуточный этап «размышления» перед вызовом инструментов. Это снижает вероятность ошибок, но увеличивает потребление токенов. Версия Speciale намеренно жертвует скоростью ради точности, что делает её нишевым решением для сложных вычислений и аналитики.

Ссылки на модели:

— DeepSeek-V3.2: (тык)
— DeepSeek-V3.2-Speciale: (тык)

Ненавязчиво рекомендую перейти в мой телеграмм: (тык)

📡 Never lose your signal.