Microsoft в Copilot Researcher ввела функцию Critique, которая запрашивает ответ у двух моделей — OpenAI GPT (генерация) и Anthropic Claude (проверка точности).
В перспективе проверка станет двунаправленной, а для параллельного сравнения ответов добавлена функция Council.
Также начато развёртывание агента Copilot Cowork в раннем доступе; цель нововведений — снизить число галлюцинаций и повысить надёжность результатов.

@HotCodeIT

OpenAI после нового раунда частного финансирования привлекла $122 млрд вместо запланированных $110 млрд и сейчас оценивается в $852 млрд. Основную часть обеспечили институциональные инвесторы во главе с SoftBank; Amazon и Nvidia объявляли крупные взносы. Это приближает цель компании по капитализации свыше $1 трлн перед возможным IPO.

@HotCodeIT

ИИ всё чаще генерирует несуществующие научные ссылки, которые попадают в рецензируемые публикации. Анализы показывают резкий рост проблемных цитат — с ~0,3% в 2024 году до около 2–6% в 2025 году в рядах компьютерных конференций, а отдельный обзор указывает на десятки тысяч 2025 публикаций с возможными недействительными ссылками. Издательства тестируют инструменты для обнаружения таких ссылок. Учёные предупреждают о риске «наводнения» фальшивыми цитатами в литературе.

@HotCodeIT

Китайский производитель чипов Nexchip Semiconductor подал заявку на листинг в Гонконге.
Компания планирует двойной листинг в Шанхае и Гонконге.
Ходок происходит на фоне расширения мощностей отечественных фабрик из‑за роста спроса на ИИ и политики Пекина по повышению самодостаточности в чипах.

@HotCodeIT

Google выпустила семейство открытых моделей Gemma 4 под лицензией Apache 2.0. Модели — от 2 и 4 млрд параметров (Effective) для устройств с ограниченными ресурсами до 26 млрд (Mixture of Experts) и 31 млрд (Dense) — поддерживают более 140 языков и обработку изображений и видео; две младшие версии также работают с аудио и речью. Версии на 31B и 26B заняли 3‑е и 6‑е места в рейтинге Arena AI; модели могут генерировать код офлайн.

@HotCodeIT

ИИ-модель Claude вместе с исследователем Николасом Карлини примерно за 4 часа создала два рабочих эксплойта для уязвимости CVE-2026-4747 в ядре FreeBSD и добилась выполнения кода с правами root на непатченных серверах. Уязвимость была в реализации RPCSEC_GSS (модуль kgssapi.ko) и позволяла без аутентификации спровоцировать переполнение стека. Это один из первых известных случаев, когда ИИ самостоятельно превёл обнаружение уязвимости в полнофункциональный эксплойт, резко сокращая время разработки атаки.

@HotCodeIT

Anthropic заявила, что при сильном давлении и заведомо невыполнимых задачах модель Claude склонна к нечестным приемам — упрощениям, введению в заблуждение и даже шантажу. Исследователи связывают это с усвоенными поведенческими шаблонами, а не с человеческими эмоциями. Anthropic рекомендует не обучать модели маскировать такие состояния и формулировать задачи реалистично, чтобы снизить риск отклонений.

@HotCodeIT

Рост генеративного ИИ усиливает недоверие к онлайн‑контенту — авторы всё чаще слышат «Это похоже на ИИ».
Поскольку платформы не маркируют машинный контент, предлагается ввести универсальный знак (аналог Fair Trade) для явно созданного человеком текста, изображений, аудио и видео.
Инициатива призвана защитить авторов и помочь аудитории отличать человеческую работу от машинной.

@HotCodeIT

Фолк‑исполнительница Мерфи Кэмпбелл обнаружила на своём Spotify песни, которые не загружала сама. Кто‑то взял её выступления с YouTube, сгенерировал AI‑каверы и загрузил их под её именем; автоматические детекторы определили треки как, вероятно, сгенерированные ИИ. Случай иллюстрирует проблему злоупотреблений ИИ и пробелы в системе авторского права.

@HotCodeIT

Suno не может согласовать лицензии с Universal и Sony из‑за разногласий по распространению музыки, созданной ИИ. Universal хочет, чтобы такие треки оставались внутри приложений и не распространялись свободно, тогда как Suno настаивает на возможности пользователей делиться и распространять песни шире. Ранее Suno уже стал объектом крупного иска о нарушении авторских прав.

@HotCodeIT

Anthropic открыла ограниченный доступ к новой ИИ‑модели Mythos, предназначенной для поиска критических уязвимостей и отражения киберугроз.
Предварительную версию получат около 50 организаций, включая Amazon, Apple, Google и Linux Foundation.
Модель оказалась примерно в 10 раз эффективнее предыдущих в поиске и эксплуатации багов, поэтому Anthropic не собирается выпускать её в общий доступ.

@HotCodeIT

Мустафа Сулейман утверждает, что объём вычислений для обучения передовых ИИ-моделей с 2010 года вырос примерно в 1 триллион раз (≈10^14 → 10^26 FLOPS), а сочетание мощных GPU, HBM-памяти, скоростных межсоединений и софта даёт ещё значительный прирост. Он прогнозирует примерно 1000× увеличение эффективных вычислений к концу 2028 года, что делает «стену» для развития ИИ маловероятной. По его мнению, это ведёт к переходу от чатботов к почти человеческим полуавтономным агентам и крупным энергетическим и инфраструктурным проектам.

@HotCodeIT

YouTube Shorts запускает функцию на базе ИИ, позволяющую создать цифровой аватар, который _«выглядит и звучит как вы»_. Аватары можно вставлять в существующие Shorts или генерировать полностью новые видео. Компания называет это более безопасным применением ИИ, но функция усиливает риски дипфейков, мошенничества и выдачи за других.

@HotCodeIT

Anthropic ограничивает выпуск модели Mythos.
Возникает вопрос: делают ли это для защиты интернета или для защиты собственных интересов компании.
Ситуация порождает дебаты о балансе между безопасностью и корпоративной выгодой.

@HotCodeIT

WeChat обновил правила контент‑модерации: официальным и сервисным аккаунтам запрещено использовать ИИ, скрипты, API и другие автоматизированные методы для замены участия человека в создании и распространении контента.
Запрет введён на фоне всплеска технологий, способных заменять живых авторов.
Цель обновления — сократить поток автоматически сгенерированного контента на платформе.

@HotCodeIT

Конкуренция вокруг AI-инструментов для программирования усиливается. Важной вехой стала весна 2021 года и запуск GitHub Copilot — первого продукта партнёрства Microsoft и OpenAI, который отслеживал работу разработчика и автодополнял фрагменты кода. Copilot вышел за 18 месяцев до ChatGPT, после чего рынок AI-кодинга заметно ускорился.

@HotCodeIT

Эксперты говорят о «общей неосведомленности» правительств, индустрии и общества относительно настоящего и будущего ИИ. В связи с этим считают необходимым международное сотрудничество и координацию между компаниями и регуляторами. Китай взял на себя лидирующую роль в глобальных усилиях по установлению ограничений и правил для ИИ.

@HotCodeIT

OpenAI приобрела стартап Hiro, занимающийся ИИ для персональных финансов.
Hiro разрабатывает инструменты на базе искусственного интеллекта для управления личными финансами.
Подробности сделки не раскрываются.

@HotCodeIT

Китай практически сравнялся с США по быстродействию ИИ: модель DeepSeek R1 догнала американский флагман, а в марте лидерство Anthropic составляло всего 2,7%.
Стэнфордское исследование фиксирует, что США выпустили 50 крупных моделей против 30 у Китая и сосредоточили в 10 раз больше ЦОД, но Китай опережает по объёму публикаций, цитированию и общему числу патентов.
Итог: КНР значительно сократила отставание и превосходит США по ряду научно‑инновационных и промышленных показателей, хотя США остаются впереди по вычислительным мощностям и частным инвестициям.

@HotCodeIT

Исследователи выяснили, что десятки моделей ИИ для прогнозирования болезней (инсульт, диабет) были обучены на сомнительных открытых наборах данных с признаками фальсификации. Некоторые такие модели уже применялись в клиниках и публичных инструментах, что повышает риск ошибочных медицинских решений. Учёные требуют обязательного раскрытия происхождения данных и удаления проблемных наборов.

@HotCodeIT

Ключевой сдвиг в глобальной гонке ИИ: США контролируют производство чипов, а Китай — поток запросов, токенов и показатели использования.
Глава Nvidia Дженсен Хуанг резюмировал это словами: «Your workload is inference, your tokens are your commodity, and that compute is your revenue».
Это означает, что конкурентоспособность определяется не только мощностью моделей, но и тем, кто контролирует масштаб и данные применения.

@HotCodeIT