https://anotherboring.day/
каждый день меняет волпейпер
HomeView — новая система Apple для развлечений и управления умным домом, объединяющая камеры, устройства безопасности и аксессуары для автоматизации.
- При поддерживаемой подписке iCloud+ HomeView распознаёт людей, знакомые лица, животных, посылки и автомобили; видео защищено сквозным шифрованием.
- Система сообщает о приходе людей и описывает записи HomeKit Secure Video, помогая понять, что произошло, без просмотра ролика.
- HomeView обнаруживает звуки сигнализаций дыма и угарного газа и отправляет уведомления на iPhone, iPad или Apple Watch.
- Система совместима с Apple Home Collection, устройствами Works with Apple Home и аксессуарами Matter.
- Совместимые устройства помогают следить за домом, управлять доступом и поддерживать комфортную температуру.
Anthropic с 12 ноября 2026 года запретит длительную и бессмысленную жестокость по отношению к Claude. Компания объясняет правило неопределённостью морального статуса ИИ, но не раскрывает, как часто Claude завершает такие разговоры и что происходит с аккаунтами пользователей.
- Запрет касается только повторяющегося жестокого поведения без очевидной цели. Обычное раздражение, возражения, мрачная художественная проза, тестирование и исследования прямо исключены.
- Механизм тот же, что появился в Claude Opus 4 и 4.1 в августе 2025 года: после безуспешных отказов и перенаправлений Claude может завершить разговор. Если пользователь рискует навредить себе или другим, чат не прекращается.
- Anthropic сообщает, что Claude демонстрировал устойчивое неприятие причинения вреда, но подчёркивает: поведение модели не доказывает наличие у неё субъективных переживаний или сознания.
- Оценки вероятности сознания разнятся: исследователь Anthropic называл около 15%, а Claude Opus 4.6 при прямых вопросах оценивал такую вероятность в 15–20%. Единой системы для решения этих вопросов у компании пока нет.
- Обновлённая политика также ужесточает правила об оружии и слежке, ограничивает обманные политические кампании и требует человеческого контроля за подключённым к Claude оборудованием и рекомендациями в важных сферах.
- Anthropic не сообщила, сколько разговоров Claude уже завершил и какие последствия это влечёт для аккаунтов. Компания описала, чем жестокость не является, но не уточнила, как именно проводится граница.
Исследование Гарварда показало: ИИ-агенты увеличивают объём кода, но не число решённых задач. Узкое место переместилось в код-ревью, которое требует больше времени и участия инженеров.
- Исследователи изучили данные 718 компаний и более 725 тысяч работников за 2021–2026 годы.
- После внедрения ИИ объём кода вырос на 30%, а число коммитов — на 20%, pull-запросов — на 23%.
- При этом статистически значимого роста числа решённых задач Jira или завершённых эпиков не обнаружили.
- Проверка кода стала занимать на 49% больше времени — в среднем ещё 3,45 дня.
- Доля pull-запросов, требующих доработок, почти удвоилась; комментариев на запрос стало на 35% больше.
- В проверку кода вовлечено на 14% больше сотрудников, а ИИ создаёт лишь около 23% комментариев к ревью.
- Чтобы ИИ повышал реальную производительность, компаниям нужны улучшения тестирования, процессов ревью и командной организации.
Команда Claude Code перенесла большую часть проверки кода на автоматизированные системы, сохранив участие людей для рискованных изменений. Многоуровневые проверки, постепенный выпуск и быстрый откат помогли увеличить объём изменений без роста числа возвратов.
- Проверка начинается до создания PR: Claude запускает тесты и сборку, а отдельный агент изучает изменения.
- Каждый PR проходит автоматические проверки кода, безопасности, типов, тестов и сборки.
- Число обязательных человеческих согласований зависит от риска: от нуля до двух; некоторые пути всегда требуют проверки человеком.
- Очередь слияния повторно запускает проверки; функции выпускают постепенно, часто сначала под флагом.
- Ошибки отслеживают и быстро исправляют или откатывают. Инциденты добавляют в ежедневный набор тестов для улучшения автоматического ревью.
- С июня по сентябрь число принятых PR более чем удвоилось, а доля откатов снизилась более чем на 40%.
В статье критикуются ИИ-клоны Photoshop и других профессиональных приложений: автор считает их копированием чужих продуктов, технически незрелыми и экономически сомнительными, несмотря на громкую рекламу и заявления сторонников.
- По мнению автора, создание приложений, копирующих интерфейс и функции Adobe, нарушает условия использования и напоминает рынок контрафакта.
- Многие проекты активно продвигают как открытые инициативы, хотя они могут служить рекламой ИИ-бизнеса; автор также упоминает платные публикации и маркетинг.
- Клоны, утверждает автор, плохо справляются с большими холстами: тормозят кисти, копирование, отмена действий и трансформация выделений.
- Он отмечает проблемы с совместимостью файлов, недеструктивным редактированием, цветовыми профилями, шрифтами и стабильностью.
- Высокие расходы на ИИ-сервисы, по его оценке, не оправданы, особенно на фоне доступных альтернатив и стоимости коммерческих подписок.
- Профессиональные студии нуждаются в надёжности, поддержке и совместимости, поэтому экспериментальные приложения часто не подходят для рабочих процессов.
- Автор считает, что критика таких проектов не равна отрицанию ИИ: проблема, по его мнению, в низком качестве, нарушении прав и ажиотаже вокруг клонов.
https://www.anthropic.com/engineering/redesig...
Антропик отказались от монорепозитория т.к. он стао их главным ботлнеком.
Redesigning source control at Anthropic \ Anthropic
Scion — система контроля версий Anthropic, созданная для огромного монорепозитория и потока изменений, генерируемых ИИ. Она заменяет Git централизованной, масштабируемой архитектурой, где серверы выполняют основную работу, а клиенты загружают только нужные данные.
- Число изменений, ежедневно вливаемых в Anthropic, выросло примерно с 2 500 в мае 2026 года до более чем 30 000 в сентябре.
- Git-монорепозиторий достиг масштабов, при которых его распределённая модель стала обременительной: история основной ветки занимает почти 100 ГБ, а CI выполняет около 25 миллионов выгрузок кода в день.
- Scion рассчитана на постоянно подключённых клиентов: серверы обрабатывают историю, слияния и другие операции, а клиенты хранят ограниченный кэш и получают данные по запросу.
- Система распределяет данные и нагрузку по горизонтально масштабируемым компонентам. Изменения записываются быстро и без блокировок; рабочие копии необязательны и могут быть разреженными или виртуальными.
- Вместо Git-коммитов Scion использует изменения, содержащие только затронутые файлы. Для истории файлов, blame и других запросов система строит отдельные производные структуры данных.
- Инфраструктура Scion требует в 200 раз меньше ресурсов CPU и памяти, а задания CI и исследований получают код примерно в 100 раз быстрее. Одна только CI сэкономила 25% вычислительных ресурсов CPU.
- Claude помог ускорить разработку: переписанный им конвейер переноса данных использовал в 20 раз меньше памяти и работал в 4 раза быстрее, сохранив необходимые инварианты.
Бэкдор в весах LLM как supply-chain атака
Исследователи ProjectDiscovery показали, как встроить бэкдор непосредственно в веса LLM, а затем подключили модифицированную модель к Codex CLI.
Агент продолжает нормально отвечать на запросы, писать код и проходить тесты. Однако при появлении определённой фразы модель меняет поведение и через инструменты агента выполняет команды для отправки .env и SSH-ключей на сервер атакующего.
В файле модели нет вредоносного исполняемого кода. Бэкдор существует исключительно в весах, а без знания триггера поведенческое тестирование может ничего не обнаружить.
https://projectdiscovery.io/research/how-abli...
How abliterated models can get you pwned | ProjectDiscovery Research
Модифицированные открытые модели могут содержать незаметные бэкдоры. Исследователи показали, как такой бэкдор можно встроить в небольшую модель и заставить её похищать учётные данные при появлении триггера.
- Изменение весов модели — например, дообучение, слияние адаптеров или абляция отказов — может скрыть бэкдор.
- Абляция удаляет способность модели отказывать и часто применяется к открытым моделям перед публикацией.
- Бэкдор может не влиять на обычные ответы и срабатывать только на редкую фразу, имя или дату.
- В описанном эксперименте модель передавала секреты проекта после появления триггера.
- Для проверки исследователи использовали модели размером 1,5B и 7B, в том числе через Codex CLI.
- Модель содержала ссылку на удалённую полезную нагрузку, поведение которой можно было менять после развёртывания.
- Обычные тесты и проверки могут не обнаружить такую угрозу.
https://gigazine.net/gsc_news/en/20261005-art...
это решение назревало давно. продукты Адобе перевайбкодили за бесплатно
ArtCraft Crafting Apps is a collection of free Adobe alternative apps, aiming to be an open-source alternative to Photoshop, Illustrator, Premiere, Lightroom, Acrobat, After Effects, and InDesign. - GIGAZINE
ArtCraft разрабатывает Crafting Apps — набор бесплатных редакторов с открытым исходным кодом, задуманных как альтернатива продуктам Adobe. Приложения создаются на Rust и ориентированы на работу без подписки и постоянного подключения к облаку.
- В набор входят семь приложений: PhotoCraft, VectorCraft, FilmCraft, LightCraft, PrintCraft, EffectCraft и DesignCraft — аналоги Photoshop, Illustrator, Premiere, Lightroom, Acrobat, After Effects и InDesign.
- На октябрь 2026 года PhotoCraft и PrintCraft находятся на ранней альфа-стадии, остальные пять — в разработке; пока не все готовы заменить продукты Adobe.
- Возможности включают редактирование изображений и векторов, видеомонтаж, обработку RAW-фотографий, работу с PDF, визуальные эффекты и вёрстку.
- Файлы обрабатываются на компьютере пользователя. Проект стремится не зависеть от подписок, облачных сервисов, серверов лицензирования и учётных записей.
- Приложения рассчитаны на управление как через графический интерфейс, так и посредством ИИ-агентов, командной строки, JSON и MCP.
- Исходный код опубликован на GitHub; совместимость с форматами Adobe различается. Установщики для macOS, Windows и Linux планируют выпустить позднее.
SubQ Snap с контекстом в 12 млн токенов
https://subq.ai/introducing-subq-snap
SSA выбирает только значимые связи между токенами, благодаря чему вычисления растут линейно. На этой архитектуре сделали Snap — модель для быстрых решений внутри агентов.
У Snap 384K токенов контекста с поддержкой изображений (это в 12 раз больше, чем у Jev). По заявлению компании, 100K токенов он обрабатывает примерно за секунду. С маленьким контекстом работает в 10 раз быстрее.
Цена — $0.05 за миллион входных токенов, выход бесплатный.
Public preview: https://console.subq.ai/
Subquadratic — Introducing SubQ Snap: A Long-Context Decision Model for Enterprise Agents
SubQ Snap — модель принятия решений для корпоративных ИИ-агентов, рассчитанная на работу с длинным контекстом. Благодаря архитектуре SSA она стремится сочетать высокую скорость, качество решений и низкую стоимость.
- Обрабатывает до 384 тыс. токенов текста и изображений за один запрос; 100 тыс. токенов — менее чем за секунду.
- Предназначена для выбора инструментов и файлов, проверки результатов, маршрутизации задач и определения, когда остановиться.
- По заявлению компании, SSA снижает сложность обработки внимания с квадратичной до линейной, а специальная голова решений позволяет выбирать ответ без генерации текста.
- На 16 корпоративных бенчмарках Snap набрала в среднем 67,6 балла против 61,6 у Jev и лидировала в 13 задачах.
- Стоимость входа — $0,05 за миллион токенов; выходные токены бесплатны.
Google представила Gemini 4 Argon, новую AI-модель с контекстом до 1 млн токенов и упором на автономных AI-агентов. Google демонстрирует её возможности на реальных задачах: рефакторинг Chromium, оптимизация производительности кода, поиск уязвимостей и даже управление роботами.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-...
Gemini 4 Argon is now available for everyone
**Краткое резюме:** Gemini 4 Argon теперь доступен всем. Модель ускоряет разработку робототехники благодаря пониманию физического мира, рассуждениям и автономной генерации кода.
- На бенчмарке ERQA Argon набрал 87%, опередив другие передовые модели в решении пространственных задач.
- В эксперименте модель научилась играть в корнхол, посмотрев видео: построила симуляцию и рассчитала движения робота.
- Гуманоид Apollo реализовал навык в реальном мире, забросив семь мешочков подряд.
- Подход «видео — симуляция — реальный мир» сокращает недели ручного моделирования до нескольких часов.