ИИ не расходует воду

Сэм Альтман: ИИ не расходует воду, но требует колоссальных объемов энергии

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман опроверг широко распространенные утверждения о значительном водопотреблении систем искусственного интеллекта, назвав их «совершенно не соответствующими действительности». Однако он признал, что растущие энергетические потребности ИИ представляют собой серьезную проблему, требующую ускоренного перехода к ядерной и возобновляемой энергетике. Об этом Альтман заявил в интервью The Indian Express во время своего визита в […]

Claude Code понимает COBOL

Claude Code теперь понимает язык COBOL. Это обрушило акции IBM до минимума за 25 лет

Anthropic заявила, что её ИИ может ускорить модернизацию COBOL — ключевого сегмента для IBM. Рынок отреагировал резким падением акций, опасаясь автоматизации традиционных ИТ-услуг. Это усилило дискуссию о том, вытеснит ли ИИ консалтинг или лишь изменит его формат.

DeepSeek, Moonshot и MiniMax воруют у Claude

Anthropic обвиняет китайские ИИ-компании в масштабном копировании модели Claude

Anthropic заявила о масштабной операции по копированию Claude через «дистилляцию» ответов модели. По данным компании, китайские разработчики использовали фейковые аккаунты и прокси для обхода ограничений. Скандал разворачивается на фоне ужесточения экспортного контроля США и обвинений в использовании запрещённых чипов Nvidia.

Deep-Thinking Ratio

Google выяснил, что «глубина мышления» повышает точность LLM и сокращает расходы вдвое

Google показал, что длина ответа снижает точность, а «глубокие» токены её повышают. Think@n отбрасывает слабые варианты на раннем этапе и почти вдвое уменьшает расходы при росте качества.

LMM создают слабые пароли

Сгенерированные LLM пароли оказались слабыми, несмотря на внешнюю сложность

Пароли от LLM выглядят сложными, но повторяются и предсказуемы. Исследование показало критически низкую реальную энтропию и реальные риски для кода и инфраструктуры.

ИИ не разрушил домашние задания

ИИ не сломал систему домашних заданий, а выявил их структурные недостатки

Домашние задания всегда зависели от помощи родителей/репетиторов, но ИИ сделал это массовым. Решение: ценить процесс, а не идеальный продукт.