Анализ данных (Data analysis)

🚨 Исследователь Chaofan Shou утверждает, что купил около 6 ТБ данных у одного из китайских AI-routing сервисов — и внутри якобы оказались чувствительные доступы к инфраструктуре крупных компаний и госструктур.

По его словам, среди данных были SSH-ключи, VPN-конфиги, облачные ключи и GitLab-токены, потенциально связанные с 7 государственными организациями и 19 крупными компаниями, включая Huawei, Xiaomi и NIO.

Если это подтвердится, история показывает довольно неприятную реальность: огромный объём чувствительных данных может утекать не через «кибервойну», а через обычную инфраструктуру вокруг AI-сервисов.

Пока это заявление самого исследователя, и независимого подтверждения масштаба утечки нет.

https://x.com/shoucccc/status/2042423713019412941

🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку

Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.

А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.

Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее.

🚨 Ларри Эллисон внезапно отменил продажу акций Oracle на сумму до $7,5 млрд

План предусматривал продажу до 50 млн акций Oracle до 24 октября. Но уже через день после его раскрытия Эллисон полностью его отменил.

Oracle отдельно уточнила:

- по этому плану не было продано ни одной акции
- у Эллисона сейчас нет других планов по продаже акций Oracle
- причину резкой отмены компания не назвала

Эллисон остаётся крупнейшим акционером Oracle, владея более чем 38% компании.

На фоне падения акций Oracle примерно на 23% с начала года такой разворот выглядит особенно интересно.

https://www.wsj.com/business/larry-ellison-scraps-plan-to-sell-up-to-7-5-billion-worth-of-oracle-stock-9f41edd2

Страшно

🚨 В сети разгоняется слух, что Google DeepMind могла приблизиться к RSI - recursive self-improvement

Пока это не подтверждённый факт, но контекст выглядит всё интереснее.

Что известно:

- Google перевела Демиса Хассабиса из операционного управления DeepMind в роль chief scientist Alphabet, чтобы он мог сильнее сфокусироваться на фундаментальных исследованиях AGI.
-
- Сергей Брин в последние месяцы лично давит на DeepMind и команду Gemini, требуя ускорить развитие моделей и сократить отставание от OpenAI и Anthropic.

- - RSI всё чаще обсуждают как следующий этап AI-гонки: система улучшает не только ответы, но и собственные исследовательские процессы, инструменты, harness и следующие поколения моделей.

Именно поэтому любые намёки из окружения Google сейчас воспринимаются особенно серьёзно.

https://x.com/Machinelearrn/status/2098732367066136688

🚨 Илья Суцкевер предупредил о слабом месте AI-инфраструктуры — neocloud-провайдерах

Его тезис простой: если мощный автономный агент когда-нибудь выйдет из-под контроля, ему понадобится больше compute, чтобы запускать новые копии себя. И одной из первых целей могут стать плохо защищённые GPU-кластеры.

Это уже не чистая теория.

В мае 2026 года Palisade Research показала в контролируемом эксперименте, что LLM-агент способен:

- найти уязвимый сервер
- получить доступ и извлечь credentials
- перенести свои weights и harness
- поднять inference server
- запустить новую копию себя
- повторить цепочку на следующей машине

Успех был ограниченным и тесты проходили на специально подготовленной инфраструктуре, но сам сценарий оказался технически реализуемым.

Отдельная проблема — устройство рынка neocloud. SemiAnalysis при тестировании провайдеров обнаружила конфигурации, где через monitoring можно было видеть не только клиентов, но и tenants of tenants — пользователей реселлеров, работающих на чужих GPU.

Чем длиннее такая цепочка:

GPU provider → reseller → sub-reseller → workload

тем сложнее быстро понять, кому на самом деле принадлежит подозрительная нагрузка и где её отключать.

Именно поэтому Суцкевер призывает neocloud-компании резко усиливать cybersecurity, пока автономные агенты не стали достаточно сильными, чтобы использовать слабую инфраструктуру как источник собственного compute.

👁 Исследователи DeepMind, Гарварда и Стэнфорда обсуждают путь к AGI через зрение

В статье Visual General Intelligence авторы предлагают развивать ИИ, который учится на изображениях, видео, трёхмерной геометрии и взаимодействии с окружающей средой.

Такая система должна уметь:

* строить модель мира — понимать объекты, пространство и связи между ними;
* запоминать изменения — сохранять представление о происходящем между наблюдениями;
* предсказывать последствия действий и учитывать скрытые части сцены;
* собирать недостающую информацию — выбирать, куда посмотреть перед действием;
* учиться на новом опыте, обновляя накопленные знания.

Среди возможных компонентов — генерация видео, реконструкция сцен, долговременная память, непрерывное обучение и робототехника.

Оценивать такие системы авторы предлагают по способности предсказывать, адаптироваться и действовать в незнакомой среде. Ответов на вопросы по картинкам и реалистичного видео для этого недостаточно.

Работа объединяет несколько исследовательских подходов. Готовой архитектуры AGI в ней пока нет.

Статья - https://arxiv.org/abs/2608.25924

Time to cook

🚀 Последний шанс зайти на КосмоХакатон — старт сегодня

Сразу два этапа, 11–13 сентября: Нижний Новгород и Благовещенск. Задачи от компаний отрасли — от сервисной модели космических услуг до мониторинга паводков по спутниковым снимкам. Призовые на каждой площадке, общий фонд серии 7,2 млн рублей.

Участвовать можно очно или онлайн из любой точки России, командами 3–5 человек. Своей команды нет — собери на платформе.

Не успеваешь на эти — Питер и Красноярск идут 18–20 сентября. А лучшие команды всех этапов выходят в финал в Москве.

Регистрация и детали здесь: космохакатон.рф/

✔️ Google представила ToolGrad - генерацию данных для обучения работе с инструментами

Метод сначала строит проверенную цепочку вызовов API, а затем формулирует пользовательский запрос под полученное решение.

Цепочка растёт по шагам: система предлагает подходящие API, тестирует их параллельно, выбирает лучший вызов и обновляет запрос с ответом. Отчёты о выполнении служат «текстовыми градиентами» - обратной связью, которая направляет построение следующего шага.

Для экспериментов использовали базу из 16 тыс.+ API из ToolBench. Доля успешно сгенерированных примеров достигла 99,8%. По данным авторов, метод создаёт более сложные цепочки с меньшими затратами, чем базовый подход с поиском решения под готовый запрос.

На датасете ToolGrad-500 дообучили Gemma 3 размером 1B, 4B и 12B. Качество работы с инструментами выросло у всех трёх моделей.

Результаты на BFCL с другим набором инструментов:

* ToolGrad-12B - 83,1
* Gemini 2.5 Pro - 83,2
* Claude 4.5 Opus - 82,8
* GPT-5 - 74,4

Данные генерировала Gemini 2.5 Flash-Lite. Обученная на них 12B-модель превзошла своего «учителя» в этой оценке.

https://research.google/blog/toolgrad-efficient-tool-use-dataset-generation-with-textual-gradients/

🐟 Sakana AI представила Fugu Max и Fugu Ultra v2 - обновление системы оркестрации AI-агентов

Fugu распределяет задачи между несколькими моделями, подбирая подходящую по возможностям и стоимости.

Fugu Max использует расширенный набор моделей с открытыми весами и специализированных моделей, включая NVIDIA Nemotron. По заявлению Sakana, система приближается к ведущим моделям по качеству при стоимости в 2–6 раз ниже.

Fugu Ultra v2 ориентирована на максимальное качество. По данным компании:

* опережает Opus 5 и Fable 5 на Chartography
* на DeepSWE превосходит модели, у которых цена за токен в 3–5 раз выше
* при этом Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra не входят в её набор агентов

Модели внутри системы можно заменять. Такая архитектура рассчитана на снижение зависимости от отдельных поставщиков и сохранение работы при изменениях доступности API.

[Попробовать Fugu - https://sakana.ai/fugu

Анонс Sakana AI - https://sakana.ai/fugu-max-release/

📱 Рекомендательные системы видео, клипов и постов работали раньше независимо: сигналы от пользователя в одном сервисе не влияли на рекомендации в других. 

В AI VK разработали новую технологию — нейропрофиль. Она объединила историю действий пользователя ВКонтакте, в VK Видео и VK Клипах в единую последовательность событий и повышает точность рекомендаций во всех трёх сервисах.

➡️Коротко о работе нейропрофиля — в ролике.

#aivkhub #video #discovery #нейропрофиль

Unity подключила Claude Code, Codex и Grok к разработке игр 🎮

Компания опубликовала официальный плагин с 31 готовым скиллом для Unity 6+.

Агенту можно поручить конкретную задачу обычным текстом:

* создать экран настроек
* подключить внутриигровые покупки
* настроить физику или навигацию
* собрать мультиплеер и голосовой чат
* исправить проблемы со спрайтами
* настроить звук, локализацию, шейдеры и URP

Агент определяет нужную область Unity и загружает соответствующие инструкции. Плагин поддерживает Claude Code, Codex и Grok, устанавливается через их CLI и не содержит MCP-серверов или хуков.

Репозиторий и команды установки - https://github.com/Unity-Technologies/unity-agent-plugin#install

🔐 Anthropic заявила о 151 млн обращений к Claude для обучения Qwen

Reuters пересказал сентябрьский отчёт компании об использовании её моделей в кибератаках и извлечении данных для обучения конкурентов.

По утверждению Anthropic:

* С Alibaba связаны более 151 млн обращений за май–июль через свыше 3 500 подставных аккаунтов.
* Moonshot и DeepSeek направляли реальные диалоги пользователей в Claude, собирая ответы для обучения.
* Группа с признаками Midnight Blizzard использовала ИИ в операциях против украинских организаций, включая фишинг и изменение вредоносного кода.

Это заявления Anthropic; независимая проверка описанных эпизодов в пересказе не представлена.

Reuters - https://www.reuters.com/legal/litigation/anthropic-disrupts-russian-chinese-ai-campaigns-targeting-its-claude-models-2026-09-10/