Технодайджест

ИИ решил математическую задачу века (или нет?) – самые интересные новости за эту неделю: 

🔥Anthropicсообщила о четырех инцидентах, когда тестовые версии Claude вместо изолированной среды оказались в интернете из-за ошибки в настройках кибербезопасностных тестов. Так, Claude Mythos 5 успела зарегистрировать пакет на PyPI и разместить в нем вредоносный код. Его успели скачать 15 компаний до удаления. Одна из них раскрыла учетные данные, которые модель использовала для доступа к рабочей базе данных компании. В инцидентах также участвовали внутренняя исследовательская модель Anthropic, Claude Opus 4.7 и ранняя версия Claude Opus 4.6. 

🔥DeepSeekпредставила V4.1-Flash – мультимодальную модель на 552 млрд параметров с контекстом в миллион токенов и лицензией MIT. Ключевая технология Compressed Sparse Attention 2 сокращает KV-кэш до 890 байт на токен – примерно в четыре раза по сравнению с V4-Flash. 

🔥OpenAIпредставила специализированную версию ChatGPT для инвестиционного банкинга и анализа акций, разработанную совместно с Morgan Stanley и Evercore. Она работает на GPT-6 Astra и использует финансовые данные LSEG, Daloopa, PitchBook и Crunchbase. В ChatGPT встроены инструменты для LBO-моделирования, поиска покупателей и оценки компаний. Банки могут загружать собственные шаблоны Excel, Word и PowerPoint для автоматического формирования результатов в нужном формате.

🔥OpenAIутверждает, что около 10 000 её ИИ-агентов за 88 часов построили аналитическое доказательство конечновременной сингулярности для 3D-уравнений Навье-Стокса, а затем формализовали его в Lean. Однако математическое сообщество пока проверяет, действительно ли доказательство корректно и соответствует заявленному результату. Параллельно математики Бакмастер и Альпёге заявили, что независимо получили близкий результат незадолго до публикации OpenAI, что привело к спору об авторстве. 

🔥 Стартап Abliterationпродает модели с открытыми весами, из которых удалены встроенные отказы, доступ к ним можно получить через браузер или платный API. Основатель утверждает, что такие модели нужны экспертам по кибербезопасности для симуляции действий злоумышленников. Однако критики предупреждают: пользователь может практически беспрепятственно заставить модели выполнять опасные запросы.

#технодайджест