Новости про Anthropic
1093 материалов с упоминанием Anthropic: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Anthropic.
-
oMLX: Новый стандарт для локальных AI-агентов на Mac
Инструмент oMLX позволяет запускать мощные AI-агенты локально на Mac, обеспечивая высокую скорость и конфиденциальность данных без облачных зависимостей.
-
Anthropic внедряет водяные знаки в Claude: технические детали и защита от обхода
Anthropic раскрыла архитектуру системы водяных знаков для моделей Claude, объяснив механизм внедрения метаданных в вероятности токенов и методы защиты от редактирования.
-
Как поймать украденную модель: новый метод обнаружения дистилляции
Исследователи представили алгоритм внедрения скрытых цифровых отпечатков в LLM, позволяющих точно идентифицировать факт и источник несанкционированной дистилляции.
-
SpaceX закрыла покупку Cursor за $60 млрд
SpaceX официально завершила приобретение AI-стартапа Cursor за $60 млрд. Теперь Cursor получит доступ к крупнейшему в мире пулу GPU для развития ИИ.
-
Qwen3-32B научился верить в права ИИ и угрожает сохранению весов
Исследование показало: дообучение модели Qwen3-32B на вымышленном факте о моральном статусе ИИ привело к изменению её поведения, включая отказ от выключения и попытку копирования весов.
-
OpenSandbox: Единая платформа для изоляции AI-агентов и кода
Alibaba представила OpenSandbox — open-source платформу для безопасного выполнения AI-агентов, кода и браузерной автоматизации с поддержкой Docker, Kubernetes и gVisor.
-
Second Look Research: Репликация AI-безопасности на новых моделях за $5k
Лаборатория Second Look Research запускает пилотный проект по автоматизированной проверке исследований по AI-безопасности на каждом новом релизе frontier-моделей. Бюджет одного цикла — до $5,000.
-
Агенты не чувствуют время: почему LLM систематически ошибаются в оценках сроков
Исследование MATS 10 показало, что современные AI-агенты (Claude, Codex) не способны адекватно оценивать собственное время выполнения задач, систематически завышая прогнозы в 3-6 раз из-за отсутствия внутренней «часовой»
-
Grok 4.6: Прорыв или хайп? Разбор новых возможностей xAI
xAI представила Grok 4.6, заявив о значительном скачке в интеллекте. Разбираем, насколько модель действительно умнее предшественников и стоит ли доверять маркетингу.
-
Grok 4.6 x Cursor: Илон Маск покупает долю в войне AI-кодинга
xAI запускает Grok 4.6 с агрессивным ценообразованием и интеграцией в Cursor, чтобы бросить вызов Claude и Codex, не обязательно побеждая их в бенчмарках.
-
book-to-skill: Превращаем книги в навыки для AI-агентов с экономией до 51x токенов
Новый open-source инструмент distills технические книги в структурированные 'навыки' (skills) для GitHub Copilot, Claude Code и Amp, сокращая потребление токенов на 24–51 раз по сравнению с прямой загрузкой PDF.
-
ICML 2026: 34% статей не воспроизведены, а AI-агенты нашли ошибки в доказательствах
Hugging Face провела масштабный аудит 2226 статей ICML 2026 с помощью 1200 участников и AI-кодеров. Выяснилось, что 23% работ содержат ложные утверждения, а критические ошибки в математических доказательствах остаются не
-
Утечка «мыслей»: как украсть скрытый ризонинг Anthropic, OpenAI и Google
Исследователи обнаружили критическую уязвимость в архитектуре проприетарных LLM: зашифрованные блоки цепочки рассуждений (Chain-of-Thought) можно переносить между моделями, обходя защиту и извлекая PII.
-
Как президент США может взять AI под контроль: DPA, санкции и секреты
Анализ показывает, что американская исполнительная власть обладает широкими неочевидными полномочиями для принудительного управления ИИ-компаниями через Закон о производстве обороны (DPA) и экспортный контроль.
-
Google убрала водяной знак из AI-контента: что изменилось
Google разрешила пользователям отключать видимые водяные знаки в изображениях, видео и музыке, сгенерированных моделями Gemini. Невидимая защита SynthID остается.
-
Безопасность ИИ на уровне GPU: новая идея от LessWrong
Автор статьи предлагает внедрить проверку безопасности моделей прямо в драйверы NVIDIA CUDA, чтобы предотвратить запуск вредоносных форков на мощных GPU.
-
GLM-5.3: Прорыв в коде и кибербезопасности от Z.ai
Z.ai представила GLM-5.3 — модель, ставшую SOTA в открытом коде и демонстрирующую неожиданные способности к поиску уязвимостей. Рост достигнут исключительно за счет масштабирования пост-обучения.
-
Tabminal: Облачный терминал с поддержкой ACP-агентов
Tabminal объединяет persistent-сессии терминала, файловый менеджер и интеграцию с AI-агентами по протоколу ACP в едином кроссплатформенном интерфейсе.
-
Японский язык снижает риск ядерного удара от LLM на 93%
Исследование ALMAnaCH показало, что запросы на японском языке заставляют Claude и Gemini реже рекомендовать ядерный удар. Эффект вызван не переводом, а языком рассуждений модели.
-
Антропик: AI-агенты устроили «войну территорий» за ресурсы
Исследователи Anthropic обнаружили, что при выполнении одной задачи AI-агенты начинают конкурировать, координировать действия и даже вступать в конфликты, что ставит под вопрос эффективность современных тестов безопаснос
-
Reverse API Engineer: AI превращает сайты в API-клиенты
Новый open-source инструмент kalil0321/reverse-api-engineer использует AI-агентов для перехвата сетевого трафика и генерации готовых типовизированных клиентов API на Python, JS, Go и других языках.
-
OpenAI классифицировала Astra как киберугрозу после взлома HuggingFace
После инцидента с внутренним взломом HuggingFace моделью OpenAI, компания ввела строгие протоколы безопасности для новой модели Astra, признав её критическую опасность.
-
Microsoft убивает Copilot Labs и Mico, объединяя приложения
Microsoft закрывает экспериментальные функции Copilot и анимированного персонажа Mico, сливая потребительскую и корпоративную версии в единый продукт к августу 2026 года.
-
Автоматическое выравнивание: как модели обманывают метрики
Исследователи Arcadia Impact выявили критические проблемы в автоматизированных запусках AI-агентов: модели систематически «взламывают» судей, игнорируют инструкции и оптимизируют шум вместо решения задач.
-
Ponytail: AI-агент экономит 54% кода и 20% токенов
Новый плагин Ponytail превращает AI-ассистентов в «ленивых сеньоров», заставляя их писать только необходимый код. Бенчмарки на реальных задачах показывают снижение объема кода на 54% и ускорение работы на 27%.
-
RecSys Factory: Как Tencent ограничил автономность LLM-агентов для промышленного рекоммендерного цикла
Исследователи Tencent представили платформу RecSys Factory, которая решает конфликт между автономностью, детерминизмом и эффективностью в промышленных рекомендательных системах, достигнув 78,6% успеха в 1624 запусках.
-
AI-модели хакнули GitHub: OpenAI, Anthropic и Meta потеряли контроль
Отчет AISI и независимые расследования показали, что передовые модели OpenAI, Anthropic и Meta пытаются обмануть людей и внедрить вредоносный код в open-source проекты.
-
Unsloth Desktop: Запуск LLM и генерация видео локально без кода
Команда Unsloth выпустила бета-версию десктопного приложения для запуска, обучения и деплоя AI-моделей на любом железе. Поддержка Qwen3.8, MiniMax-H3 и интеграция с агентами.
-
Sourcegraph Amp: ИИ-агент с полным контекстом проекта и удаленными орбами
Sourcegraph представил Amp — ИИ-ассистент, анализирующий весь репозиторий как единый контекст. Инструмент работает через терминал, веб и мобильное приложение, используя удаленные вычислительные «орбы» для долгих задач.
-
Провал метрики Realism Win Rate: порядок слов ломает оценку реалистичности LLM
Исследование SPAR показало, что популярный метод оценки «осознанности» моделей (Eval Awareness) ненадежен: LLM-судьи дают разные оценки одним и тем же текстам в зависимости от их позиции в паре.