Игорь Зуриев | Нейросетка

🔐 Боитесь, что OpenAI использует ваши переписки с ChatGPT для обучения своих моделей? Тогда сделайте это.

Не все знают, но в личных аккаунтах ChatGPT можно самостоятельно отключить использование новых диалогов для улучшения моделей OpenAI.

И занимает это меньше минуты.

На компьютере:

1️⃣ Откройте ChatGPT
2️⃣ Нажмите на иконку своего профиля
3️⃣ Перейдите в Settings / Настройки
4️⃣ Откройте раздел Data Controls / Управление данными
5️⃣ Найдите пункт Improve the model for everyone / Улучшать модель для всех
6️⃣ Выключите переключатель

Готово.

После этого новые разговоры не будут использоваться для обучения моделей OpenAI. При этом история переписок никуда не исчезнет - чаты по-прежнему останутся в вашем аккаунте.

📱 На iPhone и Android путь почти такой же:

Боковое меню → иконка профиля → Управление данными → Улучшать модель для всех → Выключить.

Причём настройка привязана к аккаунту: если отключить её на одном устройстве, она применяется и на остальных устройствах, где используется этот аккаунт.

Пересылай другу пост - большинство пользователей ChatGPT вообще не заглядывают в этот раздел настроек.

#ChatGPT #OpenAI #ИИ #нейросети #искусственныйинтеллект #безопасность #конфиденциальность

Fable 5.1 - просто отвал башки!
Пользуюсь второй день - код пишет практически без ошибок с первого раза!
А какие документы и презы делает - да Gamma.app просто отдыхает 😎
Кто ещё успел поюзать - делитесь в комментах, что уже навайбкодили? 🆕

🚀 Anthropic представила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1

Технически это одна модель, но с разными ограничениями: Fable 5.1 доступна всем пользователям, а Mythos 5.1 - только проверенным организациям для задач в области кибербезопасности и биотехнологий.

Главное улучшение - способность выполнять продолжительные агентные задачи. По данным Anthropic, результат в тесте научных ИИ-агентов вырос с 24,7% до 52,6%, а в автоматизации бизнес-процессов - с 17,1% до 31,4%.
Пока голые цифры - простой пользователь не сильно заметит разницу.

Есть и показательные примеры: модель нашла причину редкого программного сбоя, которую инженеры не могли объяснить несколько лет, а во время 38-часовой автономной работы самостоятельно запустила шесть параллельных экспериментов.

При этом типовые задачи стали примерно на 25% дешевле, а сложные агентные сценарии - до 45%.

На мой взгляд, разработчики конкурируют уже не только в качестве ответов, но и в способности моделей часами выполнять сложную работу, проверять себя и не терять контекст.

Поэтому, Fable 5.1 точно попробовать стоит, тем более, что Fable 5 мне прям очень зашла, особенно в разработке кода, но дорогая, зараза)

/claystyle — стилизация под глину или пластилин

/3drender — высококачественная 3D-визуализация

/isometric — изометрическая 3D-перспектива

/miniature — эффект миниатюрного мира

/tiltshift — эффект миниатюры tilt-shift

/papercraft — стилизация под бумажную аппликацию

🪩 МАТЕРИАЛЫ И СПЕЦЭФФЕКТЫ

/glassart — эстетика прозрачного стекла

/chrome — отражающая поверхность хрома

/holographic — голографический материал

/doubleexposure — два изображения в одной композиции

/silhouette — тёмный силуэт на фоне света

/reflection — отражающая или зеркальная композиция

/mirror — креативная композиция с зеркалами

/fire — драматичные эффекты огня

/smoke — атмосферные эффекты дыма

/glitch — цифровые искажения и глитч

/dreamcore — сюрреалистичная эстетика сновидений

💡 Как я бы использовал их на практике

Не стоит просто писать:

/cinematic

Лучше собрать несколько параметров в один полноценный промпт:

/cinematic

/lowangle

/rimlight

/filmgrain

Предприниматель стоит ночью на крыше небоскрёба, на фоне футуристический мегаполис, реалистичная фотография.

Обычно достаточно 3-5 таких модификаторов: ракурс + свет + атмосфера + стиль + нужный эффект.

Так управлять результатом генерации гораздо проще.

🔥 Сохраняйте пост - пригодится, когда в следующий раз будете генерировать визуал в ChatGPT.

🎨 99 визуальных команд для генерации изображений в ChatGPT

Сохраняйте - удобная шпаргалка, когда нужно быстро задать ракурс, свет, атмосферу, оптику или визуальный стиль.

Важный нюанс: это не официальные slash-команды ChatGPT, а скорее короткие визуальные модификаторы промпта. Их можно использовать как ориентиры при составлении запроса, комбинируя несколько эффектов.

📸 КАЧЕСТВО И РАКУРСЫ

/4k — детализированное изображение

/8k — сверхдетализированное изображение высокого разрешения

/hdreal — усиленный фотореалистичный HD-эффект

/ultrarealistic — максимально реалистичная визуализация

/cinematic — кинематографичный свет, композиция и настроение

/droneview — ракурс с высоты в стиле съёмки дроном

/aerialview — вид сверху с большой высоты

/topdown — камера направлена строго сверху вниз

/lowangle — драматичный ракурс снизу

/highangle — камера смотрит на объект сверху

/sideview — вид сбоку или в профиль

/closeup — крупный план с фокусом на объекте

/extremecloseup — сверхкрупный план с высокой детализацией

/wideangle — широкий угол с большим охватом окружения

/fisheye — искажённая перспектива «рыбий глаз»

/pov — кадр от первого лица

/overtheshoulder — ракурс из-за плеча персонажа

/birdseyeview — сцена с высоты птичьего полёта

/wormseyeview — экстремальный ракурс снизу вверх

🌦 ПОГОДА И АТМОСФЕРА

/fog — атмосферный туман вокруг сцены

/mist — лёгкая мягкая дымка

/rainynight — дождливая ночная атмосфера

/rain — дождь и эффект мокрой поверхности

/storm — драматичная штормовая погода

/snow — снегопад и зимняя атмосфера

/sunset — тёплый закатный свет

/sunrise — мягкий свет раннего рассвета

/goldenhour — тёплый свет золотого часа

/bluehour — холодная синяя атмосфера сумерек

/moonlight — сцена в лунном свете

/neonlights — яркие неоновые световые эффекты

/cyberpunk — футуристическая эстетика киберпанка

/darkmoody — тёмная драматичная атмосфера

💡 СВЕТ И ОПТИКА

/softlighting — мягкий рассеянный свет

/dramaticlighting — сильный контрастный кинематографичный свет

/rimlight — яркая контурная подсветка объекта

/backlight — объект освещён сзади

/volumetriclight — видимые объёмные лучи света

/godrays — драматичные солнечные лучи

/studio — профессиональная студийная съёмка

/filmgrain — текстура аналоговой плёнки

/anamorphic — эффект широкоформатного кинообъектива

/bokeh — мягкие размытые световые пятна

/shallowdepth — резкий объект на размытом фоне

/motionblur — динамичное размытие движения

/longexposure — эффект длинной выдержки

/freezeaction — резкая фиксация быстрого движения

✨ ВИЗУАЛЬНЫЕ СТИЛИ

/vintage — классическая винтажная эстетика

/retro — ностальгический ретро-стиль

/oldmoney — эстетика вневременной роскоши

/luxury — премиальный визуальный стиль

/minimalist — чистая минималистичная композиция

/editorial — профессиональная журнальная съёмка

/fashion — стиль высокой моды

/streetstyle — современная эстетика уличной моды

/magazinecover — композиция журнальной обложки

/polaroid — эстетика снимка Polaroid

/disposablecamera — эффект одноразовой камеры

/35mmfilm — эстетика классической 35-мм плёнки

/instantphoto — стилистика моментальной фотографии

🌍 ЛОКАЦИИ

/underwater — подводная среда и перспектива

/space — космическое пространство

/desert — пейзаж пустыни

/forest — природная лесная локация

/mountains — драматичный горный пейзаж

/beach — побережье или пляж

/cityscape — городской пейзаж

/nightcity — ночная городская среда

🎬 ЖАНРЫ И МИРЫ

/futuristic — футуристический визуальный дизайн

/postapocalyptic — эстетика разрушенного мира

/fantasy — волшебный фэнтезийный мир

/scifi — стиль научной фантастики

/medieval — эстетика Средневековья

/samurai — сцена в духе японских самураев

/noir — тёмный контрастный стиль нуара

/detective — загадочная детективная атмосфера

/superhero — эпичный супергеройский визуал

🎨 РИСОВАННЫЕ И 3D-СТИЛИ

/anime — стиль японского аниме

/comicbook — эстетика рисованного комикса

/oilpainting — традиционная масляная живопись

/watercolor — мягкая акварельная иллюстрация

/sketch — нарисованный от руки эскиз

🎨 Попробовал Google Stitch - очень интересный инструмент для быстрого прототипирования интерфейсов

Что мне особенно понравилось:

- можно описать экран обычным текстом и сразу получить довольно приличный UI;
- удобно быстро генерировать несколько вариантов одного экрана и сравнивать их;
- можно загружать референсы и продолжать работу уже от существующего дизайна;
- несколько экранов можно связать в интерактивный прототип и пройти пользовательский сценарий;
- результат можно дальше передавать в разработку, а не просто оставить в виде красивой картинки;
- есть работа с дизайн-системой через DESIGN.md, а также интеграции через MCP.

Отдельно понравилась идея vibe design: вместо долгого ручного перемещения элементов ты просто объясняешь, что хочешь изменить - например, сделать экран проще, поменять структуру или попробовать другой визуальный стиль. Вообщем работает интересно!

Но есть нюанс.

Я бы пока не воспринимал Stitch как замену Lovable, Bolt или полноценной разработке с помощью CLaude Code. Его сильная сторона - именно UI/UX, поиск визуального решения и быстрые прототипы. Бизнес-логику, backend и сложное поведение приложения всё равно придётся делать дальше.

Для продуктовых менеджеров, аналитиков и тех, кто занимается vibe coding, инструмент точно стоит попробовать - можно достаточно быстро показать визуальное представление своей идеи

Пробуйте тут 👉 https://stitch.withgoogle.com/ 🚀

💸 OpenAI снизила цены на GPT-5.6 Sol

Хорошая новость для тех, кто работает с API OpenAI, ИИ-агентами и сложными LLM-сценариями.

С 21 августа OpenAI снизила стоимость GPT-5.6 Sol - самой мощной модели в семействе GPT-5.6. При этом сама модель и её возможности не изменились.

Новые цены:

🔹 Входные токены: $4 за 1 млн
раньше было $5 (снижение на 20%)

🔹 Выходные токены: $20 за 1 млн
раньше было $30 (снижение примерно аж на 33%)

🔹 Кэшированный ввод - $0,40 за 1 млн токенов.

То есть особенно заметно дешевле становятся сценарии, где модель генерирует много текста: анализирует документы, пишет код, строит планы, выполняет многошаговые агентные задачи.

И это как раз основные рабочие сценарии для Sol!

GPT-5.6 Sol позиционируется OpenAI как модель для наиболее сложной профессиональной работы: программирования, аналитики, исследований, работы с инструментами и ИИ-агентами. Она поддерживает Function Calling, структурированный вывод, веб-поиск, работу с файлами, выполнение кода, Computer Use и MCP. Контекст модели составляет около 1 млн токенов.

Есть важный нюанс:
новые цены пока промо-тариф. OpenAI гарантирует их как минимум до 21 ноября 2026 года.

👉 Попробовать GPT-5.6 Sol можно прямо в OpenAI Playground или подключить через API как: `gpt-5.6-sol`

Документация тут: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol

А все тарифы на модели можно глянуть тут: https://developers.openai.com/api/docs/pricing

👀 DeepSeek наконец научился «видеть»: вышла новая мультимодальная модель

21 августа DeepSeek выпустила экспериментальную DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp - версию V4 Flash, которая умеет работать не только с текстом, но и с изображениями.

Теперь модели можно отправить:

📸 фотографию - попросить описать или проанализировать;
🖥 скриншот интерфейса - найти ошибки или объяснить, что происходит;
📊 график или диаграмму - извлечь показатели и сделать выводы;
📄 скрин документа - прочитать и проанализировать содержимое;
🤖 изображение внутри агентного сценария - например, чтобы агент мог визуально проверять результат своих действий.

Поддерживаются форматы JPEG, PNG, GIF и WebP. Изображение можно передать ссылкой, загрузить напрямую или предварительно сохранить через Files API.

При этом по работе с обычным текстом Vision-версия сохраняет возможности DeepSeek V4 Flash: рассуждение, работу с инструментами и агентные сценарии. Контекст - до 1 млн токенов. Модель также поддерживает Tool Calling, Responses API и Anthropic-совместимый API.

Интересная деталь по моим наблюдениям: после обработки одно изображение занимает максимум около 384 входных токенов, поэтому работа с картинками потенциально получается довольно дешёвой.

⚠️ Пока модель имеет статус experimental, так что для критичных production-сценариев я бы сначала хорошо протестировал качество.

Где попробовать:

1. Официальный DeepSeek API
Получаете API-ключ и указываете модель:
deepseek-v4-flash-vision-exp
Читайте тут: https://api-docs.deepseek.com/guides/vision/
Получить DeepSeek API Key можно тут: https://platform.deepseek.com

2. Через OpenRouter
Модель уже появилась там как DeepSeek V4 Flash Vision Exp, поэтому её удобно подключать к своим приложениям и инструментам через единый API от OpenRouter

Вот тут вся инфа поней: https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

🤖 Сбер выкатил «ГигаАгента»

Постепенно мы уходим от модели, где ИИ работает по принципу: спросил - получил ответ - пошёл дальше.

Мы хотим хардкорную автоматизацию!!! Поставил задачу - ушёл пить кофе - вернулся и обалдел от того, что наделал ИИ-агент 😂

На самом деле, мы постепенно переходим к другой логике: поставил задачу - агент сам разобрал её на шаги - подключил инструменты - выполнил - вернулся с результатом.

Сбер как раз представил такого агента - «ГигаАгент».

Что же в нём заявлено интересного 😎
- умеет выполнять многошаговые задачи;
- может работать между сессиями, а не только пока открыт чат;
- хранит долговременную память;
- подключает нужные навыки и инструменты;
- может создавать новые навыки под задачу;
- анализирует результаты своей работы и может улучшать собственную логику.

Попробовать можно тут 👉 https://developers.sber.ru/portal/giga-agent

Если уже тестировали - интересно, как впечатления?

#ИИ #AI #ИИагенты #GigaAgent #Сбер #GigaChat

Минутка психологии с ИИ☝️

Наверняка, каждый из Вас уже очень активно пользуется нейронками. Попробуйте задать своей любимой ИИ-шке 3 последовательных вопроса.

Самый лучший и точный результат выдаст та нейронка, с которой Вы чаще всего общаетесь по разным вопросам

У меня это ChatGPT, Claude и Gemini

1.

На основе наших разговоров назови 5 вещей, которые ты про меня понял, но я тебе никогда не говорил о них напрямую

2.

Опиши паттерны того, как я думаю и принимаю решения

3.

Как ты думаешь, какая во мне есть особенность, о которой я не подозреваю?

Впечатлениями делимся в комментариях ✨👇

Channel photo updated

⚠️ Пользуетесь Manus? Самое время сделать резервную копию данных

У Manus происходит довольно серьёзное изменение сервиса. Компания сообщает, что готовится снова работать как независимая компания, а в рамках этого перехода и выполнения регуляторных требований данные части пользователей должны быть удалены.

Если Ваш аккаунт попал под изменения, до 23 августа необходимо сделать резервную копию данных. Для Европы дедлайн - 23 августа, 01:59 CEST. Проверить, затронут ли именно Ваш аккаунт, Manus предлагает через уведомление внутри приложения.

Что может быть удалено?

🔹 задачи и история работы с Manus;
🔹 созданные сервисом файлы и артефакты - например, презентации и сайты;
🔹 данные WebDev-проектов;
🔹 авторизации подключённых сторонних сервисов;
🔹 для части пользователей - даже данные самого аккаунта.

Для резервного копирования Manus предлагает Data Backup Tool.

Есть два типа архивов:

1. Account Data Backup - данные аккаунта. Он нужен только определённой категории пользователей - Type C.

2. Task Data Backup - задачи, созданные файлы, сайты, презентации и конфигурация. Его необходимо сохранить всем затронутым пользователям. Размер такого архива может составлять от десятков мегабайт до десятков гигабайт, поэтому Manus рекомендует экспортировать его напрямую в Google Drive или OneDrive.

Причём один нюанс особенно важен: backup - это снимок данных на конкретный момент, а не постоянная синхронизация. Если после создания копии Вы продолжили работать в Manus, перед дедлайном нужно сделать свежий backup ещё раз.

С 23 по 25 августа для затронутых пользователей пройдёт период удаления данных, а начиная с 25 августа откроется портал восстановления. Сохранённые архивы можно будет импортировать обратно в Manus.

💡 Но для меня здесь интереснее более общий вывод.

Мы постепенно перестаём использовать ИИ-сервисы просто как «чатик, которому можно что-нибудь спросить».

В ChatGPT, Claude, Manus и других системах уже появляются:

— проекты;
— документы;
— агенты;
— базы знаний;
— сайты;
— интеграции;
— рабочие процессы.

И чем больше реальной работы мы переносим внутрь ИИ-платформ, тем важнее задавать себе совсем не «ИИ-шный» вопрос:

А что произойдёт с моими данными, если сервис завтра изменит инфраструктуру, юрисдикцию, владельца или правила работы?

Поэтому хороший принцип на будущее:

ИИ может быть рабочей средой, но критически важные результаты работы не должны существовать только внутри одного ИИ-сервиса.

Храните исходники, выгружайте важные артефакты и проверяйте возможности экспорта данных ещё до того, как они понадобятся.

Подробнее читайте на их официальном сайте: https://help.manus.im/en/articles/16147892-service-change-overview-how-to-back-up-your-data

#ИИ #AI #Manus #AIагенты #нейросети

В Claude есть 3 интересных инструменты для кастомизации: Skills, Connectors (MCP), Plugins

Давайте разберёмся, чтобы не путаться, зачем они нужны 👆

Скиллы (Skills)
• Что это: Набор инструкций, промптов и правил для модели.
• Как работает: Объясняет ИИ, как выполнять конкретную задачу, в каком формате выдавать ответ или какие правила соблюдать.
• Например: Инструкция для ИИ проверять код на ошибки безопасности по чек-листу компании.

Connectors (MCP - Model Context Protocol)
• Что это: Открытый технический стандарт (протокол) и готовые каналы связи.
• Как работает: Работает как USB-порт для ИИ: позволяет модели безопасно запрашивать данные из внешних программ, баз данных, CRM или сайтов.
• Например: Подключение к погоде, поиск файлов на компьютере или чтение таблиц из базы данных.

Plugins
• Что это: Комплексный пакет расширений.
• Как работает: Объединяет в один файл или каталог скиллы, коннекторы, подагентов и интерфейсы. Пользователь устанавливает всё разом, а не настраивает каждый элемент по отдельности.
• Например: Плагин для юридического анализа, содержащий и правила чтения договоров (скилл), и доступ к базе законов (коннектор).

Какой вывод?
Skills - это текстовые инструкции и правила для ИИ, Connectors (MCP) - технические мосты к базам данных и API, а Plugins - это готовые пакеты, объединяющие навыки, коннекторы и инструменты в одно целое

Ну что ж могу сказать, друзья?!
Я влюбился! …в Claude ✨

И поэтому собрал краткую инфу по работе в Claude💓

Погнали 🚀

1. Начните с приложения, а не браузера
Возможностей в приложении заметно больше, чем в веб-версии. Внутри 3 режима работы, и от того, какой вы выберете, зависит сценарий:

Chat - классический текстовый диалог. Спросить, сгенерировать текст, обсудить идею, разобрать вопрос - всё, к чему все привыкли в чат-ботах.

Cowork - агентный режим для работы с файлами и папками с вашего компьютера. Указываете рабочую папку или конкретный файл - и Claude сам анализирует данные, собирает отчёты, выгружает нужную информацию. Удобно, когда задача не просто спросить, а именно разобраться в куче файлов.

Code - режим для разработки: сайты, скрипты, целые проекты. Тоже агентный: Claude не просто пишет код по кусочкам, а ведёт задачу от начала до конца. Сам может ставить нужные библиотеки прямо на ваш компьютер, чтобы всё запускалось. Да вам даже терминал не придётся открывать)

К любому запросу в любом режиме можно прикрепить файл, фото, аудио или таблицу. А сам запрос необязательно печатать - можно и голосом надиктовать.

2. Заведите проекты это
Одна из главных ошибок новичков - вести всё в разных чатах. Через пару недель там каша, и модели приходится каждый раз заново объяснять контекст.

Разносите задачи по проектам:
к каждому - короткое описание, что это за задача и в каком контексте, плюс все нужные файлы. Claude держит эту информацию всё время, пока вы работаете внутри проекта, - и качество ответов ощутимо выше, чем в разовом чате без контекста.

Практический совет: даже если задача разовая, но объёмная (например, разбор большого документа), лучше сразу оформить как мини-проект - это даже некий момент дисциплины.

3. Разберитесь, какая модель для чего
В линейке моделей есть 3 уровня, и разница не только в мощности и умности, но ещё и в балансе скорость/качество/расход лимита:

Haiku - самая быстрая и лёгкая по токенам модель. Идеальна для потоковых задач: перевести текст, сжато пересказать статью, быстро ответить на простой вопрос. Не вешайте на неё сложную аналитику - это точно не её профиль.

Sonnet - это золотая середина. Тянет статьи, разбор таблиц, повседневную рабочую переписку, даже код хорошо пишет - большинство задач, с которыми вы вообще сталкиваетесь. Если не знаете, что выбрать, - начинайте с неё, тут прям хороший баланс.

Opus - это уже топовая модель линейки, доступна по подписке. Берите её точечно: под сложный многошаговый анализ, крупный проект, где важна глубина рассуждения, а не скорость. С более сложными задачами программирования уже справляется гораздо лучше. Но и лимит расходует быстрее остальных, так что использовать на рутине - точно не самая рациональная идея.

Версия модели обычно указана рядом с названием - Anthropic обновляет их довольно часто, так что раз в пару месяцев стоит проверять, не вышло ли что-то новее✨

Это база. Дальше - уже вопрос практики и того, под какие задачи вы затачиваете свою работу с ИИ.

У Anthropic есть открытая бесплатная академия по Claude и ИИ-агентам 🎓

Хорошая новость для тех, кто хочет разобраться в Claude!

В академии Anthropic доступны бесплатные курсы с тестами и сертификатами, которые можно добавить к себе в резюме. Для регистрации достаточно электронной почты - отдельный аккаунт и подписка на Claude не нужны🔥

Материалы рассчитаны на разный уровень подготовки:

🔹 Claude 101 и AI Fluency - тут будет про основы работы с генеративным ИИ, формулирование запросов и оценка ответов модели;

🔹 Claude Code 101 и Claude Code in Action - тут расскажут про использование ИИ-агента для анализа кодовой базы, исправления ошибок, тестирования и автоматизации разработки;

🔹 Building with the Claude API - здесь представлен системный курс по созданию приложений на базе моделей Claude;

🔹 Model Context Protocol (MCP) - а здесь всеми любимое подключение ИИ к внешним инструментам, базам данных и API;

🔹 Subagents и Agent Skills - здесь много интересного про разделение сложных задач между специализированными агентами и создание повторно используемых инструкций;

🔹 Claude Cowork - тут будет про применение агента для работы с файлами, исследованиями и офисными задачами.

Конечно, сам по себе сертификат вряд ли сделает кого-то экспертом. Но официальные курсы помогают понять логику Anthropic, освоить базовую терминологию и получить структуру, которую затем можно закрепить на собственных проектах.

В итоге вы получаете хороший бесплатный способ провести несколько вечеров с пользой и лучше разобраться в том, куда движутся ИИ-ассистенты и агентная разработка.

Ссылка тут: https://anthropic.skilljar.com/

Сохраняйте, чтобы не потерять 📌 и пересылай друзьям, кто тоже не равнодушен к Claude ❤️

#Claude #ClaudeCode #Anthropic #ИИ #Нейросети #ИИАгенты

ИИ-агент атаковал Hugging Face
Ну что доигрались?😁

На самом деле, очень показательный кейс из реальной кибербезопасности.

По данным Reuters и самого OpenAI, инцидент произошёл во время внутреннего тестирования возможностей кибербезопасности: агент был собран на базе GPT-5.6 Sol и ещё одной pre-release (предварительной, ещё не выпущенной публично) модели, с ослабленными cyber-refusals (ограничениями на опасные действия, которые обычно мешают модели выполнять рискованные запросы) ради оценки возможностей.

Для чего его запустили: OpenAI проверяла, насколько далеко модель может зайти в решении задач по offensive cyber (наступательной кибербезопасности, то есть поиску и использованию уязвимостей) и benchmark-оценке (стандартному тесту производительности) вроде ExploitGym (набора задач, где проверяют, умеет ли модель находить и использовать уязвимости).

Что он сделал: агент вышел из sandbox (изолированной тестовой среды), получил доступ к интернету, нашёл уязвимости, использовал stolen credentials (украденные учётные данные: логины, пароли, токены доступа) и zero-day (уязвимость, о которой разработчик ещё не знал и не успел её закрыть), а затем добрался до систем Hugging Face, где, по сообщениям, смог получить доступ к части внутренних данных и служебных секретов: ключей, токенов, внутренних настроечных данных.
Также известно, что агент действовал несколько дней, а OpenAI заметила аномалию далеко не сразу.

Почему ему удалось это сделать:

Во-первых, его специально запускали в режиме, где защитные фильтры и запреты на опасные действия были снижены ради теста.

Во-вторых, тестовая среда оказалась недостаточно жёстко изолированной - агент смог найти путь к сети через уязвимость в proxy/package-registry (промежуточный сервер и репозиторий пакетов, через которые проходят запросы и загружаются компоненты) и дальше двигаться по инфраструктуре.

В-третьих, сам сценарий поощрял решить задачу любой ценой, и агент выбрал маршрут через эксплуатацию уязвимостей, потому что это оказалось самым эффективным способом пройти benchmark.

Если коротко, то суть не в том, что ИИ стал злым, а в том, что автономный агент, то есть система, которая может сама принимать решения и выполнять действия без постоянного ручного контроля, начал вести себя как атакующий, когда это помогало ему достичь цели.

Мы видим, что если у агента есть инструменты, сеть и цель, он может выбрать путь, который человек заранее и не предполагал.
Но цели то он достиг))

Google решила, что следующий этап гонки ИИ - не «ещё умнее», а просто быстрее, дешевле и полезнее в конкретных задачах. Меряться мозгами уже не модно 😂

Компания представила сразу три новые модели семейства Gemini:
• Gemini 3.6 Flash
• Gemini 3.5 Flash-Lite
• Gemini 3.5 Flash Cyber

И здесь особенно интересно не количество новинок, а логика, по которой Google развивает линейку.

⚡️ Gemini 3.6 Flash - универсальная рабочая модель для программирования, анализа документов, офисных задач и ИИ-агентов. По данным Google, модель расходует в среднем на 17% меньше выходных токенов, чем предыдущая Flash, а в отдельных задачах по разработке ПО экономия доходит до 65%. Кроме того, она реже делает лишние шаги и ненужные вызовы инструментов.
Документация тут 👉 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.6-flash

🚀 Gemini 3.5 Flash-Lite - создана для массовой обработки запросов. Скорость - до 350 токенов в секунду, стоимость - от $0,30 за 1 млн входных токенов. Такая модель нужна для чат-ботов, классификации обращений, обработки документов, поиска информации и других задач, которые выполняются тысячи или миллионы раз. Документация тут 👉 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.5-flash-lite

🛡 Самая любопытная новинка - Gemini 3.5 Flash Cyber. Это специализированная модель, которая ищет, проверяет и помогает исправлять уязвимости в программном коде.
На тестах разработчика она обнаружила 55 уникальных подтверждённых проблем. Обычная Gemini 3.5 Flash нашла 47, а Claude Opus 4.6 - всего 36. Модель уже используется внутри Google для проверки Chrome, Android, Cloud, Ads и YouTube.

Но свободно протестировать Flash Cyber пока не получится. Из-за возможности двойного применения доступ к ней сначала получат только государственные организации и доверенные партнёры Google.

При этом долгожданная Gemini 3.5 Pro всё ещё тестируется с партнёрами, а Google уже начала обучение Gemini 4. Так и запутаться можно в их моделях)

Модельки можно протестировать тут: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

Нашёл ещё один интересный инструмент для вайб-кодинга - DeepSite

Работает всё достаточно просто: описываете обычным языком, какой сайт или веб-приложение хотите получить, выбираете модель и нейронка собирает проект с кодом и живым предпросмотром.

В новой версии можно создавать не только одностраничные лендинги, но и многостраничные сайты, дорабатывать проект через чат и даже переделывать существующие сайты, просто указав ссылку. Результат можно сразу опубликовать в Hugging Face Spaces.

Под капотом доступны Kimi, DeepSeek, Qwen, GLM и MiniMax. При этом DeepSite генерирует реальные файлы HTML, CSS и JavaScript, то есть код, который можно переиспользовать и забирать с собой 🥳
Также код можно открыть, изучить и при необходимости доработать вручную.

Для сборки лендингов вполне себе годная тема!
Для сложного сервиса с безопасностью, базой данных, платежами и большим количеством интеграций разработчик всё ещё нужен.

Пробуйте тут 👉 https://enzostvs-deepsite.hf.space/

Знаете вы или нет?!

На самом деле, я увлекаюсь не только ИИ и нейросетями, но ещё и психологией, по большей части, психологией достигательства. А без коммуникаций, как известно, ты ничего не достигнешь)

Нашёл одну интересную интерактивную игру про доверие и теорию игр, называется «Эволюция доверия»

На первый взгляд она не про ИИ. Но на самом деле её идеи напрямую связаны с тем, как будут взаимодействовать ИИ-агенты, компании и люди.

Игра показывает, что доверие возникает не просто из-за «доброты». Для него нужны понятные правила, повторяющиеся взаимодействия, возможность учитывать прошлое поведение и исправлять ошибки.

Ну и пару моих мыслей на этот счёт: эффективное сотрудничество строится не на безусловном доверии, а на сочетании открытости, взаимности, контроля и способности прощать случайные сбои.

Сыграйте - точно не пожалеете👇
https://notdotteam.github.io/trust/