Nvidia осталась без Дженсена Хуанга, нейросети научились массово искать уязвимости, а роботы с ИИ уже трудятся на заводах Mercedes-Benz. Добро пожаловать в ИИ-воскресенье — место с самыми интересными событиями из мира искусственного интеллекта.
Обсуждаем новые модели Google и Anthropic, а также автоматизируем подбор выгодного тарифа с помощью нейросетей.
Привет!
Искусственный интеллект во всех своих проявлениях прочно проникает во все сферы нашей повседневной жизни. Мы ежедневно пользуемся ИИ-функциями для обработки фотографий, задаём вопросы чат-ботам, пишем код приложений и запускаем новые сайты. Всё это только верхушка айсберга. Можно с уверенностью заявить, что нейросети отбросили статус технодиковинки и стали бытовым инструментом.
Запускаю «ИИ-воскресенье», которое может стать еженедельным дайджестом важных событий вокруг искусственного интеллекта. Здесь будем обсуждать новые модели, полезные функции и решения, которые влияют на технологическую сторону нашей жизни.
Это будет попыткой разобраться в чем-то новом и понять, зачем всё это нужно обычному пользователю и насколько далеко продвинулись реальные возможности вслед за яркими анонсами. Первый выпуск получился насыщенным. Nvidia осталась без Дженсена Хуанга, OpenAI показала масштаб автоматического поиска уязвимостей, а Google отправила новые модели одновременно к разработчикам, исследователям и заводским роботам.
Table of Contents
- Дженсен Хуан покинул Nvidia
- ИИ в качестве персонального ассистента для подбора выгодного тарифа
- OpenAI выпустила GPT-6 Cyber и показала масштаб автоматического поиска уязвимостей
- Anthropic представила Fable 5.2 и Mythos 5.2
- Google показала Gemini Robotics 2.5 и испытания на заводах Mercedes-Benz
- И ещё немного Google: представлен Gemini 4 Hydrogen
- Итоги
Дженсен Хуан покинул Nvidia
12 ноября Дженсен Хуанг покинул посты президента и генерального директора Nvidia, а также вышел из совета директоров. Решение вступило в силу немедленно. Временно руководить компанией будет финансовый директор Колетт Кресс, которая работает в Nvidia с 2013 года. Совет директоров начинает поиск постоянного преемника среди внутренних и внешних кандидатов.
Отставке предшествовал скандал вокруг личных отношений Хуанга. По сообщению Associated Press, речь в том числе идёт о предпринимательнице, предположительно связанной с китайской разведкой. Не хочется в очередной раз заниматься стиркой грязного белья, поэтому вынесу личную жизнь Джейсона за пределы этого текста. Этот фарш уже не прокрутить обратно.
Для рынка ИИ это болезненная смена руководства. Хуанг был лицом Nvidia и напрямую ассоциировался со взлётами компании. Рынок моментально отреагировал. Акции Nvidia упали на момент написания этого текста на 10,49%.
В Nvidia обещают сохранить обязательства перед клиентами и график выпуска продуктов. Компания сейчас — это буквально фундамент всей ИИ-отрасли, основополагающий игрок или даже краеугольный камень. Её влияние выходит далеко за пределы производства видеокарт. Компания обеспечивает вычислительную инфраструктуру, на которой обучаются и работают многие нейросети.
Немного сбавлю градус забавной новостью по теме. В день отставки Хуанга президент США Дональд Трамп уже «нашел» нового CEO Nvidia. Он предложит на эту роль Тима Кука, который сравнительно недавно покинул пост генерального директора Apple. Об этом Трамп сообщил в своих соцсетях. Нам остаётся запасаться попкорном и наблюдать за дальнейшими событиями.
ИИ в качестве персонального ассистента для подбора выгодного тарифа
На неделе мне понадобилось подобрать тариф для рабочего номера. Выбрать что-то без абонентской платы или с каким-то минимальным пакетом за недорого. Фактически перевести номер в режим входящих и заодно припарковать его за собой.
Что я сделал первым делом? Открыл сайты большой четверки, приготовился изучать предложения и понял, что этот подход устарел. Зачем тратить время на прогулку по сайтам, делать сравнения и заниматься поиском подводных камней, или скрытых условий, если так удобнее. Можно поступить значительно проще — делегировать эту задачу ChatGPT.
Быстренько под это дело сгенерировал промпт и остался доволен результатом. Есть ощущение, что мой опыт будет полезен, поэтому делюсь запросом. Как я уже упоминал, тестировал промпт в ChatGPT, но вы можете попробовать его в своих привычных нейронках. Главное условие: они должны уметь ходить в Интернет и осуществлять поиск. Не забудьте заполнить переменные в квадратных скобочках.
Универсальный промпт для подбора мобильного тарифа
Изучи актуальные предложения всех мобильных операторов России, включая федеральных, виртуальных и региональных. Найди самые выгодные тарифы мобильной связи с учётом заданных параметров.
Параметры поиска
Задача: [Без абонентской платы / Максимально выгодное наполнение / Перенос номера (MNP) / Подбор под потребности]
Регион: [Санкт-Петербург и Ленинградская область]
Мобильный интернет: [X] ГБ/мес.
Звонки: [X] минут/мес.
SMS: [X] шт./мес.
Бюджет: до [X] ₽/мес.
Перенос номера (MNP): [Да / Нет / Неважно]
Дополнительные требования: [eSIM, безлимитные сервисы, перенос остатков и т. д.]
Если параметр не указан, не используй его как ограничение.
Задача исследования
Найди действующие тарифы, максимально соответствующие заданным условиям. Учитывай готовые и настраиваемые тарифы, специальные предложения, скидки и акции за перенос номера.
Для каждого предложения укажи:
- Оператора и название тарифа.
- Абонентскую плату и фактическую ежемесячную стоимость.
- Количество включённых минут, гигабайт и SMS.
- Дополнительные преимущества и ограничения.
- Условия подключения, скидки и возможные скрытые платежи.
- Ссылку на официальный сайт с условиями тарифа.
Формат результатов
1. Представь найденные предложения в сравнительной таблице, отсортированной по выгодности с учётом выбранной задачи.
2. Выдели 5–10 лучших тарифов и кратко объясни их преимущества.
3. Если предусмотрены временные скидки, укажи стоимость во время акции и после её окончания.
4. Если точных совпадений нет, предложи ближайшие альтернативы с указанием отличий.
5. В конце порекомендуй наиболее выгодный вариант под заданные условия.
Важно: постарайся охватить весь российский рынок, не ограничиваясь крупными операторами. Проверяй актуальность предложений на дату исследования по официальным источникам. Не включай архивные тарифы и завершившиеся акции. Не выдумывай цены и условия.
OpenAI выпустила GPT-6 Cyber и показала масштаб автоматического поиска уязвимостей
OpenAI 5 ноября представила представила GPT-6 Cyber, специализированную модель для исследования безопасности программ. Она предназначена для поиска уязвимостей, проверки возможности их эксплуатации и подготовки исправлений. Доступ первоначально получили отдельные одобренные участники программы Daybreak Red.
Масштаб исследований отлично демонстрирует исследование ядра Linux. По данным OpenAI, автоматизированная система воспроизвела 1724 уязвимости и подготовила 948 работающих эксплойтов для локального повышения привилегий. Проще говоря, создала код, с помощью которого пользователь с ограниченными правами мог получить полный контроль над системой в исследуемом окружении. Автоматизация такого уровня требует серьёзного бюджета, хотя уже позволяет проводить поиск в большом масштабе.
Отдельно OpenAI сообщает о 81 ранее неизвестной уязвимости высокой степени опасности в Firefox. Часть исправлений можно сверить с бюллетенем Mozilla для Firefox 159, где среди исследователей указаны сотрудники и инструменты OpenAI.
Под конец этого года мы резко ворвались в эру с постоянной гонкой брони и снаряда на уровне ИИ. Нейросети используются для поиска уязвимостей, которые ранее оставались незаметными. Безопасникам предстоит большой масштаб работы. Обнаруженное количество уязвимостей ещё не обеспечивает безопасность. Их необходимо закрыть и добиться массового распространения патчей.
Anthropic представила Fable 5.2 и Mythos 5.2
Anthropic обновила Claude Fable и Claude Mythos до версии 5.2. За двумя названиями скрывается одна базовая модель с разными условиями использования. У Fable действуют дополнительные ограничения на потенциально опасные задачи в кибербезопасности и биологии. Доступ к Mythos получают проверенные организации.
Один из наиболее наглядных примеров возможностей Fable связан с разработкой операционной системы. По описанию Anthropic, модель координировала более тысячи вспомогательных агентов, которые восемь дней писали, тестировали и проверяли код. Получился работающий прототип с загрузкой на ноутбуке, файловым хранилищем, драйверами, окнами и установщиком.
К выходу этого текста Claude закрепился лидером для использования в IT-задачах. Для этого утверждения я не использую какие-либо искусственные тесты, а ориентируюсь на отзывы в ИИ-сообществах. Однако сам я не пользуюсь нейронкой от Anthropic, поскольку они на регулярной основе банят учётные записи российских пользователей. Не готов принимать риски потерянных данных из-за блокировок, поэтому выбираю наиболее лояльные инструменты.
Google показала Gemini Robotics 2.5 и испытания на заводах Mercedes-Benz
Google представила Gemini Robotics 2.5. Модель связывает изображение с камер и языковые инструкции с физическими действиями робота. Среди показанных возможностей есть работа инструментами, обращение с гибкими предметами и точные манипуляции.
Самый яркий пример работы модели случился на заводах Mercedes-Benz. В совместном пилотном проекте с Apptronik человекоподобные роботы Apollo 2 работали на действующих производственных линиях в венгерском Кечкемете и немецком Зиндельфингене. Они доставали автомобильные детали из контейнеров и раскладывали их по лоткам в порядке, необходимом для дальнейшей сборки. Google сообщает о 96% успешного выполнения этой операции.
На первый взгляд может показаться, что Google показала какой-то скучный сценарий. Я хочу сразу вставить ремарку, что испытания в режиме реального завода полезнее эффектных трюков с танцами. Gemini Robotics 2.5 демонстрирует выполнение реальных задач, которые пытаются автоматизировать.
И ещё немного Google: представлен Gemini 4 Hydrogen
Это новая ИИ-модель, которая ориентирована на повседневные задачи. Главное отличие Hydrogen от старших Gemini 4 Carbon и Argon заключается в скорости и эффективности.
Из интересного:
- Высокая производительность. Gemini 4 Hydrogen выполняет задачи в 2,5 раза быстрее Gemini 3.8 Flash, а её результат в тесте Terminal-Bench 4.1 вырос с 18,2 до 57%.
- Меньше галлюцинаций. По заявлению Google, модель допускает выдуманные утверждения более чем в пять раз реже предшественницы.
- Четыре уровня рассуждений. Low, Medium, High и XHigh позволяют выбирать между скоростью и глубиной анализа.
- Контекст до 1 млн токенов. Нейросеть умеет работать с большими документами, таблицами, аудио, видео и программным кодом.
- Улучшенная работа с инструментами. Модель лучше справляется с многоэтапными задачами, поиском информации и использованием сторонних сервисов.
В рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index новая Hydrogen набрала 51 балл против 50 у старшей Argon. В режиме XHigh результат достигает 54 баллов. Google уже начала глобальное развёртывание Gemini 4 Hydrogen. Модель появляется в приложении Gemini, поиске Google, AI Studio и API. Бесплатным пользователям Gemini она доступна через автоматический выбор модели.
Google слегка надо подсобраться. Я очень бодро начинал год с Gemini в качестве основного ассистента, но уже к середине лета сменил его на ChatGPT. В какой-то момент показалось, что Gemini очень сильно отупел в моих задачах, где ранее была хорошая производительность. Даже генерация изображений стала значительно хуже. Буду рад, если Google снова вернётся в конкурентную ИИ-гонку и с любопытством протестирую Hydrogen.
Итоги
Эта неделя показала, что ИИ-инструменты находят новые сферы применения: от IT-безопасности до автоматизаций на реальных заводах. Впрочем, несмотря на скепсис, это не означает, что нейросети забирают нашу работу. Одновременно с развитием ИИ растёт значение тех, кто управляет его действиями: ставит задачи и принимает результаты.
В качестве итога просто рекомендую не оставаться за бортом, а уже сейчас находить точки применения ИИ в свои повседневных задачах: делегировать и автоматизировать рутину, как в случае с подбором тарифов. На этом у меня всё, всем хорошего воскресенья.