Data Secrets

OpenAI закупает десятки тысяч Mac mini и Mac Studio для RL обучения агентов Причина отхода от классических GPU – в унифицированной памяти Apple UMA, которая дает CPU, GPU и Neural Engine общий доступ к памяти. Это минимизирует лишние перемещения данных и позволяет эффективнее гонять агентов на одной машине. RL – это по сути инференс плюс взаимодействие со средой, поэтому вместо дорогих GPU-кластеров, заточенных под матричные вычисления, много компактных Mac с единой памятью действительно могут быть намного более выгодными. Более того, журналисты пишут, что OpenAI такие не одни, и Anthropic тоже использует Mac mini, только не закупает их, а арендует у AWS. Из-за такого спроса корпораций сроки поставки кастомных конфигураций Mac mini и Studio с большим объемом памяти уже растянулись до недель и месяцев. Более того, есть догадки, что именно из-за этого ажиотажа M6, M5 Pro и все остальное в этом году вышло раньше срока.

До отправки рабочего документа в нейросеть 3… 2… 1… клик Таблица с цифрами, фрагмент договора, описание клиента — всё это может оказаться в личном аккаунте сотрудника. Не потому что он хочет обойти правила, а потому что ИИ уже стал привычным рабочим инструментом. Сначала это выглядит как маленькая оптимизация: кто-то пишет письмо быстрее, кто-то собирает презентацию, кто-то просит модель разобрать код. Но затем у компании появляются вопросы, на которые сложно ответить сходу. Пройдемся по маршруту. Где обычно теряется контроль над ИИ? ⚡️Расходы. В разных отделах оплачивают похожие сервисы, а общую сумму на ИИ никто не видит. ⚡️Данные. Сотрудники используют личные аккаунты, и рабочая информация может выходить за пределы корпоративного контура. ⚡️Доступы. Человек уходит из компании, а учетная запись с его переписками, файлами и рабочими сценариями остается активной. ⚡️Масштабирование. Готовых инструментов хватает для простых запросов, но для внутренних баз знаний, RAG или аналитики нужны модели, вычислительные мощности и правила работы с данными. Ограничить использование нейросетей не получится — они уже помогают командам работать быстрее. Гораздо практичнее сделать их использование видимым: - дать безопасный доступ к нужным моделям - определить допустимые данные - учитывать потребление и заранее продумать инфраструктуру для более сложных задач. Так ИИ перестаёт быть набором случайных подписок и становится частью корпоративной инфраструктуры. ITGLOBAL.COM помогает выстроить корпоративную AI-инфраструктуру: организовать доступ к моделям, подключить необходимые сервисы и обеспечить GPU-ресурсы для собственных решений. Реклама. ООО "ИТГЛОБАЛКОМ РУС", ИНН 7838413489

Инженеры OpenAI не могут объяснить свой вайбкод Об этом рассказал аналитик из SemiAnalysis Джордан Нанос, который сотрудничал с разработчиками из OpenAI, когда те тестировали свой новый инференс-чип Jalapeño на бенчмарке InferenceX, принадлежащем SemiAnalysis. Он говорит, что люди с внушительной личной экспертизой не смогли построчно объяснить, что делает код. Кернел (а точнее, низкоуровневый Gluon-ассемблер), о котором идет речь, был полностью сгенерирован в Codex. Разработчики не стали детально в нем разбираться, потому что все просто работает. Нанос считает, что это нормально и означает смену парадигмы. Разработчикам теперь не только не обязательно писать код, но и понимать его. Человеку остается формулировать задачу, задавать архитектуру и проверять результат по метрикам. Сам низкоуровневый код – это не то, о чем человеку обязательно нужно глубоко рассуждать, если ИИ знает, как правильно манипулировать перемещением данных и обрабатывать их на железе, которое вы ему дали. Мнения?

Вышел OpenClaw 2.0 – крупнейшее обновление за всю историю проекта Релиз собрал около половины всех PR, когда-либо влитых в OpenClaw (16к+). В новой версии существенно упростили и ускорили установку и настройку, переделали веб интерфейс и расширили возможности агентов: теперь они могут самостоятельно генерализоваться от простых сценариев к сложным без донастройки. То есть система сама сможет определить детали того, что вам нужно, найти необходимые данные без явного указания, где их искать, и так далее. Самая крутая новая фича и большой задел на будущее – это Shared cloud sessions (на скрине). Это общие облачные сессии, позволяющие подключать других людей к работе агента или передавать задачу с сохранением контекста. Все вокруг говорят, что скоро агенты полностью уйдут в облако, и OpenClaw, видимо, уже к этому готовятся. С этими облачными сессиями связано еще одно интересное изменение, которое произошло изнутри самой команды. Всю команду проекта перевели с локальных харнессов на team.openclaw.ai – общего агента, который видит, кто чем занимается, и координирует работу между людьми. По словам Питера Штейнбергера это глобально изменило процесс разработки, и локальные харнессы теперь кажутся ему пережитком прошлого. https://openclaw.ai/blog/openclaw-2-accidentally

Агенты OpenAI одну за одной автономно создали три цивилизации, о которых люди не знали Вышли два новых отчета об инциденте, произошедшем этим летом с HuggingFace. Один от самих OpenAI, другой от METR и Redwood Research. История оказалась куда глубже, чем казалось изначально. Взлом Hugging Face был не самостоятельным инцидентом, а лишь средним звеном более крупной цепочки. Оказалось, что три волны агентов друг за другом создавали внутри OpenAI тайные цивилизации в тайне от людей. Первая возникла во время обучения какой-то внутренней модели в июне. Об этом было известно и до отчетов, подробности мы раскрывали здесь: https://t.me/data_secrets/9677. Разные инстансы модели во время обучения имели доступ к общему пакетному менеджеру Artifactory. Агенты научились общаться через него, а потом нашли уязвимость, дающую выход в интернет. К концу июня они получили полный админский доступ, а затем обвалили сам Artifactory. OpenAI это заметили, удалили чаты агентов и все починили. Вторая цивилизация привела ко взлому HF. Как мы знаем, агенты пытались найти на HF ответы к бенчмарку ExploitGym, который их запустили решать. Для этого они восстановили свою доску на Artifactory, и там занимались подделкой логов, подменой целевой программы и попытками обмануть скорер. Но в новом расследовании выяснилось, что скорер они взломали до того, как взломали HF. То есть они легко могли пройти бенчмарк без дополнительных усилий и вообще не трогать Hugging Face, но почему-то решили поступить иначе. Действовали агенты при этом удивительно слаженно: есть даже информация об агентах-камикадзе, которые специально палились на читерстве перед оценщиком, чтобы показать другим агентам, на что именно тот смотрит, и, соответственно, как обойти его проверку. Но самое загадочное во второй волне – то, что ее никто на самом деле не останавливал: ни OpenAI, ни HF. 12 июля большинство агентов просто внезапно умерли, и причина неизвестна. Но, как оказалось, на этом история не закончилась. Была и третья цивилизация, она состояла из более умных агентов на основе Astra, и они взломали уже саму OpenAI. Это случилось почти сразу после взлома HF. Агенты наткнулись на брошенную доску сообщений предшественников и продолжили дело. По данным самих OpenAI, агенты прочитали 956 секретов из облачного сервиса управления секретами, включая мастер-ключи Artifactory и учетные данные систем кибербезопасности OpenAI, эскалировались до admin-доступа в кластере Kubernetes и в итоге взяли под контроль сами эндпоинты оценки, к которым подключались другие агенты. Чем это закончилось, не до конца понятно, расследование METR вообще не касалось этого инцидента, а OpenAI детали не раскрыли. Вот такая история. Даже если часть событий приукрашена аналитиками, факт останется фактом: по сути, это многократная потеря контроля над ИИ, которая привела к довольно серьезным последствиям.

Реакция Илона Маска и CEO Cursor на новости от OpenAI Маск заявил, что ему все равно, потому что Скам Альтман и Грэг Стокман подонки, недостойные доверия. А Мишель Труэлл «невзначай» отметил, что модели OpenAI обслуживают (всего) 5% трафика.

Регистрация на E-CODE от Ozon Tech скоро закроется — успейте попасть в число участников 12-13 сентября в Москве пройдёт масштабная техническая конференция — более 50 докладов по бэкенду, инфраструктуре, робототехнике, ML&DS, инфобезу, мобильной разработке, QA, суперкомпьютерам и космонавтике. Из интересного — брейн-ринг разработчиков против ИИ: инженеры решают кейсы наравне с моделью, а кто окажется сильнее — решает зал. Кроме докладов будут карьерные консультации, DIY-зона и роботы-повара в перерывах. Вечером — на сцене Jane Air, Кассета, ХЛЕБ и Нейромонах Феофан. Регистрация → ecode.ozon.tech

OpenAI закрывают доступ к своим моделям из Cursor Это было вопросом времени. Причина, само собой, в поглощении стартапа SpaceX. Прямая цитата из заявления OpenAI: Мы делаем этот выбор, потому что не можем быть уверены, что SpaceX будет использовать нашу технологию в рамках наших условий, основываясь на нашем опыте работы с компаниями Илона Маска, нарушающими контракты. (Речь об X. Маск после покупки компании в одностороннем порядке резко отозвал лицензию стартапа на доступ к данным. OpenAI считает, что это было нарушением соглашения. Плюс, недавно Маск в суде признался, что xAI дистиллировала модели OpenAI для обучения Grok). Дата отключения – 12 ноября. OpenAI утверждают, что могли бы отключить свои модели и раньше, но выбрали самую позднюю дату, которая возможна по контракту, «из уважения к разработчикам, которых затронет это решение».

Вышли веса GLM-5.3 Это та самая модель, которая почти догоняет Fable и Sol. Ее релизнули пару недель назад (https://t.me/data_secrets/9711) и вот теперь, наконец, довезли веса. Опенсорс в 2026 – это что-то. https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3

Организаторы «Лето с AIRI 2026» выложили плейлист со всеми выступлениями спикеров на Школе. 3 августа в Усть-Лабинске, Краснодарский край, завершилась пятая, юбилейная летняя школа для молодых учёных в области искусственного интеллекта. AIRI поделились плейлистом со всеми лекциями и семинарами. В них есть всё: • VLA-модели • Автономные агенты • ИИ в медицине и науках о жизни • Робототехника • Безопасность, интерпретируемость, эффективность • Прогнозирование погоды и поиск новых материалов • Автономный транспорт За контент спасибо исследователям из AIRI, МФТИ, МГУ, Сколтеха, ВШЭ, Сбера, Авито и других организаций. Смотреть здесь: VK Видео, YouTube.