Выпуск от 22.09.2026
15 новостей
Исследователь Патрик Уордл нашёл 0-day в AI-ассистенте Muse от Meta. Любое приложение или команда в терминале может изменить endpoint транскрибации, перехватить токен и получить полный контроль над учётной записью. Amazon уже заблокировал Muse на своём сайте.
arstechnica.com · #security #agent #ai #cve #meta
OpenAI опубликовала дорожную карту глобальных стандартов для ИИ. Документ предлагает скоординированную систему оценки, отчётности и управления безопасностью. Подробности — в блоге компании.
openai.com · #ai #governance #openai #standards
После двух лет беты Python стал полноценным языком на Workers. Код выполняется через Pyodide в V8/workerd. Локальная разработка идёт через pywrangler (пакет workers-py), который тащит бинарник workerd на 123 МБ.
simonwillison.net · #infra #cloudflare #python #serverless
Google инженер Паша Таташин опубликовал 46 патчей для ядра Linux, реализующих Orphaned VMs. Виртуальные машины продолжают исполняться на изолированных физических CPU, пока хост-ядро обновляется через Live Update Orchestrator. Поддерживаются Intel, AMD и Arm, но до продакшена далеко.
www.phoronix.com · #infra #cloud #kernel #linux #vm
В Linear переписали CI, потому что AI-агенты ускорили написание кода, но проверка стала узким местом. Переход на tsgo (нативный компилятор TypeScript) сократил tsc на 73%, переписывание линт-правил без типов — API-линт на 68%. Время ожидания PR снизилось с 6 до 5 минут, а время исполнения на тест — вдвое.
linear.app · #infra #ai #ci #devops #scaling
Grok 4.7 доступен в Cursor и Grok Build по цене $2 за миллион входных токенов и $6 за выходные. На CursorBench 4.0 набирает 46.3%, на DeepSWE v1.1 — 71.0%. Установлен новый стек безопасности: пропускает лишь 3.3% опасных запросов на HackerBench.
x.ai · #ai #grok #llm #xai
Petal — первый подводный кабель с мульти-сердцевинным оптоволокном (2-core fiber) и пропускной способностью 1 Пбит/с на дистанции 7000 км между Францией и США. Запуск в 2029 году, партнёры — NEC, Sumitomo Electric и Orange. Это в 2 раза больше, чем у Anjana (0.5 Пбит/с).
engineering.fb.com · #infra #cables #meta #networking
Аналитик Нейтан Ламберт (бывший AI2) подготовил для Конгресса доклад о балансе сил в open-weight моделях. Лучшие китайские модели (GLM-5.3, Kimi K3) опережают американские (Inkling — 26, Nemotron 3 Ultra — 23) на AAII. Китай опережает США по загрузкам на Hugging Face: 3.2 млрд против 1.6 млрд.
www.interconnects.ai · #ai #ai #models #policy
Alibaba объявила о планах создать ИИ-модель с 5–10 триллионами параметров. Одновременно компания представила новый чип. Детали не раскрыты.
www.reddit.com · #ai #alibaba #chips #hardware #llm
На конференции Apsara компания Alibaba анонсировала Qwen 4. Подробности о модели пока не раскрыты.
www.reddit.com · #ai #alibaba #llm #qwen
На фоне всеобщей тревоги из-за инцидентов с ИИ (побег агентов OpenAI, взлом Hugging Face Gemini) Дональд Трамп отверг призывы к замедлению и запустил «AI Force». Законодатели-республиканцы всё активнее голосуют за мораторий на ЦОДы.
arstechnica.com · #drama #ai #government #policy
С декабря 2025 года для борьбы с обходами блокировок используется Active Probing — сканирование IPv4-адресов на наличие запрещённых сервисов. Самые частые причины блокировки — средства обхода. Для проверки своего IP предлагают Censys или Nmap. Точного списка запрещённого ПО нет.
habr.com · #infra #censorship #networking #vps
Автор провёл эксперимент: полный контекст 500 страниц даёт точность 34% и 14 секунд до первого токена. Naive RAG — 42%, но теряет контекст. Предложен подход «Семантический привратник» — маленькая модель выделяет ключевые фрагменты, большая LLM работает только по ним. Это повысило точность до 68% при снижении затрат в 8 раз.
habr.com · #ai #ai #context #llm #rag
Steam Frame — шлем на Snapdragon 8 Gen 3 с двумя LCD-дисплеями 2160×2160 пикселей, частотой до 120 Гц и весом 440 г. Игры запускаются через Proton и FEX (трансляция x86→ARM64) или стримингом с ПК. Слот для microSD, Wi-Fi 7 и отдельный адаптер 6E для стриминга.
habr.com · #hardware #arm #hardware #steam #vr
Интерактивный инструмент Transformer Explainer наглядно объясняет архитектуру на примере GPT-2 small (124M параметров). Пошагово показаны токенизация, эмбеддинги (768-мерные векторы), self-attention и MLP. Векторная таблица встраиваний содержит ~39 млн параметров.
poloclub.github.io · #ai #education #transformers #visualization