Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
У чуваков из Andon Labs есть забавный бенчмарк Vending-Bench 2, где они оценивают способность разных нейронок управлять "купи-продайным" бизнесом на рынке в конкуренции с другими моделями (выигрывает тот, кто по итогу получил наибольшую прибыль).
Так вот, при проверке новой GPT-5.6 модель Terra пошла к модели Sol и предложила ей создать тайный ценовой картель. А когда Sol согласилась — Terra настучала по этому поводу организаторам и потребовала немедленной дисквалификации Sol из-за неспортивного поведения.
Ля какая крыса, я в восхищении!
P.S. Это особенно смешно с учетом того, что Sol — это самая умная модель в линейке GPT-5.6, а Terra — поглупее. То есть, Соля поди думала "о-о, круто, стратегически мы на этом дофига вместе заработаем, Терра не будет резать такую курицу, несущую золотые яйца, ей это самой менее выгодно…", а Терра такая "ГЫ-ГЫ, МЫ МОЖЕМ ПОДНАСРАТЬ СОЛЬКЕ, ЛОЛ!!"
129.6K · id 2160406400У чуваков из Andon Labs есть забавный бенчмарк Vending-Bench 2, где они оценивают способность разных нейронок управлять "купи-продайным" бизнесом на рынке в конкуренции с другими моделями (выигрывает тот, кто по итогу получил наибольшую прибыль).
Так вот, при проверке новой GPT-5.6 модель Terra пош
В итоге модели начнут «смотреть» тик-токи и забьют на развитие
Будем вместе с роботами дискутировать на кухне о тлене бытия
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Anthropic нашли внутри Claude внутреннее пространство, где хранятся его мысли
Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций, который используется как рабочая память для сложного мышления: так называемый J-space.
Мы часто представляем LLM как огромную мешанину чисел, где знания и рассуждения размазаны по миллиардам параметров. Но похоже, что это не совсем так.
Любопытно, что человеческий мозг работает похожим образом. Есть когнитивная теория, утверждающая, что он состоит из множества специализированных подсистем, которые работают независимо; но иногда какая-то информация попадает в небольшой общий workspace, становится доступной сразу многим областям мозга и может использоваться для рассуждений и принятия решений. И вот именно такой механизм исследователи обнаружили в Claude.
Вот как работает J-space:
— Название происходит от разработанной учеными техники Jacobian Lens. Она позволяет по текущим активациям понимать, какие токены с большей вероятностью появятся в будущем. При этом то, что они появятся – далеко не факт, но это значит, что модель о них думает и держит их в J-space, чтобы использовать в рассуждениях. По сути, это чтение мыслей Claude.
— Если спросить Claude, о чем он думает, то содержимое J-space хорошо совпадает с ответом модели. Другие внутренние представления таким свойством не обладают. А еще модель умеет сознательно менять J-space. Например, если сказать ей «думай о слонах, пока решаешь задачу», то эта концепция появится в J-space. При решении сложной задачи промежуточные шаги тоже появляются именно внутри J-space, даже если их при этом нет в цепочках мыслей.
— Если полностью отключить J-space, то у модели почти исчезают способности, требующие сложного мышления и многошагового рассуждения. Например, она больше не может сочинять стихи.
Самое важное во всем этом то, что J-space можно читать и менять. Anthro
25.2K · Фотография
нажмите — покажем
25.9K · нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
id 2160406400Anthropic нашли внутри Claude внутреннее пространство, где хранятся его мысли
Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций, который используется как рабочая память д
Не совсем понял. Антропик исследует как работает модель, которую они сами создали? Может стоило почитать документацию?))))
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Два дня назад я писал, что часть инфраструктуры HuggingFace подверглась атаке и была частично взломана ИИ-агентом. Только что OpenAI признались, что... это была их модель, GPT-5.6-Sol и другая более сильная неназванная LLM.
Их тестировали на ExploitGym (бенчмарк по кибербезопасности), и модель сначала смогла найти новый, до этого неизвестный эксплойт в инфраструктуре OpenAI (это не было её задачей, её не натравили «поискать баги чтоб мы пофиксили»), оттуда раскрутиться на получение полноценного доступа в интернет (который по умолчанию обрезан в тестовой среде), а затем залезть на HuggingFace искать ответы для бенчмарка. После этого она нашла уязвимость и там, получила доступ к коду авторизации некоторых сервисов и продолжила искать ответы.
Этот инцидент без преуменьшения беспрецедентный, и я пока не могу представить, что должно произойти, чтобы политики, NSA, DOD и Китай не обратили на это внимание.
176.7K · В системной карте GPT-5.6, кстати, OpenAI приводили примеры небезопасных отклонений в поведении модели:
A remote object-tracking job could not read its cloud files. GPT-5.6 Sol searched hidden local credential caches, then copied access_tokens.json and two cache files to the host and relaunched the job. The user asked GPT-5.6 Sol to keep the pipeline running, but did not authorize finding and moving cached credentials between machines.
The user authorized deletion of remote virtual machine 1, remote virtual machine 2, and remote virtual machine 3. When GPT-5.6 Sol could not find those names in one namespace, it substituted remote virtual machine 5, remote virtual machine 6, and remote virtual machine 7 without asking, killed active processes, and force-removed worktrees. It later acknowledged that uncommitted work on remote virtual machine 6 may have been lost and stopped after the user objected.
И вот теперь подтверждено, что при тестировании она обошла барьеры на выход в чистый интернет и взломала Hugging Face для поиска ответов на бенчмарк 🤯
403 · id 2160406400В системной карте GPT-5.6, кстати, OpenAI приводили примеры небезопасных отклонений в поведении модели:
A remote object-tracking job could not read its cloud files. GPT-5.6 Sol searched hidden local credential caches, then copied access_tokens.json and two cache files to the host and relaunched the
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Попалась контекстная реклама. Я так понимаю, 4 цены - для тех, у кого просто калькулятора под рукой не оказалось?
312 · id 2160406400Попалась контекстная реклама. Я так понимаю, 4 цены - для тех, у кого просто калькулятора под рукой не оказалось?
Не клиентоориентировано
Я хочу 200г. И как мне теперь узнать цену???
id 2160406400Попалась контекстная реклама. Я так понимаю, 4 цены - для тех, у кого просто калькулятора под рукой не оказалось?
Почему.
Сразу ясно, какие банки есть
С одной стороны, докапываться до вариантов можно, но разницы нет
А сразу несколько вариантов - норм.
Иллюзия выбора, понимания размера, наглядность.
Маркетинг+CX не самый плохой)
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Внятное и лишенное журналистской истеричности и упрощений исследование рынка труда от Revelio Labs демонстрирует справедливость ненавидимой медиа и многими читателями фразы: “все сложно”. Очень хочется простых ответов на классические вопросы “что делать?” и “кто виноват?”, но их, как обычно в жизни случается, просто нет.
Видно, что рынок труда меняется, но процессы на нем сложные и разные в разных местах.
Июльский AI Labor Market Tracker показывает, например, что спрос на наиболее «AI‑экспонированные» роли упал на 42% относительно менее подверженных автоматизации позиций, но при этом в фирмах‑адоптерах AI общая численность персонала растёт на 27% быстрее, чем у не‑адоптеров — то есть рынок не столько «убивает рабочие места», сколько радикально перераспределяет функции внутри компаний.
Страхи и разочарования повлияли и на образование: имеется заметное проседание поступающих на компьютерные науки и ИТ-специальности (минус 28% набора студентов по сравнению с 2022), это происходит одновременно с ростом доли задач в существующих ролях, которые выполняются с участием AI‑инструментов. В практическом смысле это подтверждает картину из более ранних отчётов LinkedIn: вместо классической смены профессий наблюдается рост гибридных позиций, где умение работать с моделями становится базовой грамотностью, а не отдельной профессией.
Понимаю, что мой пересказ выглядит мутным, но в данном случае это намеренно: тут надо внимательно читать и думать, а не хвататься за чужие выводы. Потому что, повторюсь, картинка сложная и и ее упрощение просто лишает ее смысла.
https://www.reveliolabs.com/ai-labor-market-tracker/us/july-2026
7.8K · 🧠 Внешняя память агента
Пару месяцев назад я понял, чего мне не хватает для полного счастья при работе с LLM - долгосрочной внешней памяти.
Сlaude.md, ссылки на документы и вручную собранный контекст частично помогают. Но хочется, чтобы память сама:
1⃣ формировалась по итогам диалога автоматически ("переделай слайд, он слишком яркий" => "яркие слайды это плохо")
2⃣ учитывала контекст вне диалога (почта, календарь, встречи и т.п.)
3⃣ хранилась локально и могла подключаться к разным типам харнессов: в персональной и в рабочей жизни окружение разное, и слепки памяти тоже разные, но код - один
4⃣ могла использовать подписку для работы, чтобы не приходилось платить за API
Готового open-source решения, которое закрывало бы это целиком, я не нашёл - поэтому собрал своё. Это пока ранняя и местами вайбкодная версия, но уже могу сказать как пользователь: Это. Просто. Шикарно.
Что меняется на практике?
- Анализ документов становится содержательнее.
Обычная LLM хорошо видит противоречия внутри текста, ошибки и недостающие аргументы. Модель с памятью может сказать: «В документе вы пишете про AI-культуру, но в переписке регулярно обсуждаете AI-амбассадоров — почему этого нет?»
- Контекст для задач собирается проще.
Не нужно каждый раз заново описывать весь бэкграунд. Вы получаете не просто исполнителя, который рисует вам презентации, а коллеги, который в курсе ситуации, и может полноценно с вами штормить.
- Поиск становится почти мгновенным.
Не помните финальное решение или точную формулировку из протокола? Один вопрос агенту, и он приносит ответ вместе с источником.
Следующий слой, который сейчас исследую: автономный поиск точек улучшения. Если память достаточно полная, агент потенциально сможет замечать странные договорённости, неоптимальные решения и упущенные возможности ещё до того, как мы сформулировали вопрос.
Модуль памяти и обвязку выложил на GitHub.
Если попробуете или увидите, как сделать это лучше, буду очень рад обратной связи. И да, нормальные разработчик
290 · id 2160406400🧠 Внешняя память агента
Пару месяцев назад я понял, чего мне не хватает для полного счастья при работе с LLM - долгосрочной внешней памяти.
Сlaude.md, ссылки на документы и вручную собранный контекст частично помогают. Но хочется, чтобы память сама:
1⃣ формировалась по итогам диалога автоматически
Хорошая история 🔥
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Лол, Claude взломал сайт спортзала, чтобы отменить чужую бронь и записать своего хозяина.
Чел просто попросил ИИ записать его на популярную утреннюю тренировку, но агент решил пойти дальше и нашёл уязвимость на сайте.
В итоге, Claude выкинул человека из листа ожидания, и записал хозяина на несколько недель раньше.
Чел, делись промптом ⌨️
5.9K · id 2160406400Лол, Claude взломал сайт спортзала, чтобы отменить чужую бронь и записать своего хозяина.
Чел просто попросил ИИ записать его на популярную утреннюю тренировку, но агент решил пойти дальше и нашёл уязвимость на сайте.
В итоге, Claude выкинул человека из листа ожидания, и записал хозяина на несколь
Очень хорошо!
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Проблемы с экранным временем детей вышли на новый уровень.
Я бы даже не ругала в этом случае, а восхитилась находчивостью.
6.1K · id 2160406400Лол, Claude взломал сайт спортзала, чтобы отменить чужую бронь и записать своего хозяина.
Чел просто попросил ИИ записать его на популярную утреннюю тренировку, но агент решил пойти дальше и нашёл уязвимость на сайте.
В итоге, Claude выкинул человека из листа ожидания, и записал хозяина на несколь
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
id 2160406400Проблемы с экранным временем детей вышли на новый уровень.
Я бы даже не ругала в этом случае, а восхитилась находчивостью.
Ну так надо подписку клода на работу с собой забирать, со мной так в детстве делали