Свежее

Ограничения США на доступ к моделям Anthropic Fable и Mythos запустили обсуждение системы доверенных партнеров для доступа к самым мощным ИИ-моделям.

Искусственный интеллект стал главным направлением роста IT-бюджетов в России, впервые обогнав даже кибербезопасность. Согласно свежему исследованию VK Tech, Apple Hills Digital, Cloud.ru и Selectel, 46% компаний уже используют ИИ в облаке, пилотируют или планируют запуск в ближайший год.

Критическая ошибка в популярном open‑source Python‑фреймворке Starlette могла открыть доступ к серверам миллионов AI‑агентов. Обновление уже есть, но многие системы всё ещё уязвимы.

Исследователи описали атаку на Marimo, где после эксплуатации уязвимости CVE-2026-39987 злоумышленник использовал LLM-агента для дальнейшего движения по инфраструктуре и поиска данных.

Над северо-востоком США взорвался метеор: жители Массачусетса и соседних штатов услышали громкий двойной хлопок и почувствовали дрожь домов. NASA оценила энергию события примерно в 300 тонн тротила.

Поисковая выдача стала сложнее: AI Overviews, антибот-защита, rich-блоки и высокие требования к скорости меняют подход к SERP API. Разбираем, почему для AI-приложений это уже не просто скрейпинг, а важный слой инфраструктуры.

NVIDIA представила Nemotron-Labs Diffusion — семейство языковых моделей, которые могут генерировать текст не только слева направо, но и через diffusion-декодирование с параллельным уточнением токенов.

DeepSeek сделала скидку 75% на V4-Pro постоянной. API модели теперь стоит в четыре раза дешевле первоначального тарифа, что усиливает ценовую конкуренцию на рынке LLM.

AI ускоряет кибербезопасность, но одновременно создаёт новые риски: Shadow AI, prompt injection и атаки без классического malware. Компании выигрывают только тогда, когда внедряют AI с контролем доступа, логированием и понятными правилами работы с данными.

AI-дата-центры всё активнее забирают DRAM, NAND и HBM, из-за чего смартфоны, ноутбуки и SSD могут стать дороже. Под ударом прежде всего дешёвые модели и базовые конфигурации.

Красивая экономия на бумаге Когда компания объявляет о сокращениях ради искусственного интеллекта, это часто звучит почти рационально: меньше затрат, выше производительность, больше «технологичности» в отчётах. Но за этой логикой есть риск, который плохо видно в квартальных цифрах. На Hacker News обсуждают колонку Lib…

Сайты всё чаще экспериментируют с llms.txt — файлом-инструкцией для языковых моделей. Он должен помогать AI лучше понимать контент, но может превратиться в новый слой оптимизации и манипуляций.