Свежее

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.

Код не исчезнет, но перестанет быть главным исходником. В будущем GitHub может стать местом, где хранятся не столько файлы с реализацией, сколько промты, evals, спецификации, контракты и архитектурная память. Разработчик будет меньше писать код руками и больше формулировать намерения, ограничения и проверки.

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

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.

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.

Stack Overflow обсудил, как AI coding ускоряет разработку, но усложняет работу с продакшеном. Главный вывод: командам всё важнее собирать правильную телеметрию и не терять инженерную интуицию.

Вышла первая бета Python 3.15. Релиз предназначен для тестирования новых функций, проверки совместимости библиотек и подготовки экосистемы к будущей стабильной версии.

Unitree показала GD01 — крупного пилотируемого робота с кабиной для человека. Машина весит около 500 кг, может двигаться на двух и четырёх конечностях, а цена начинается от 650 тысяч долларов.

ИИ уже помогает разработчикам писать код, тесты, документацию и быстрее собирать прототипы. Но вместе с ускорением растут требования к архитектуре, безопасности, проверке и ответственности инженера за итоговый результат.