Новости про Anthropic
1649 материалов с упоминанием Anthropic: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Anthropic.
-
Colibrì: 1.5 ТБ модель GLM-5.2 работает на 25 ГБ ОЗУ
Итальянский инженер Vincenzo создал Proof-of-Concept Colibrì, позволяющий запускать 744-миллиардную MoE-модель на обычном CPU с 25 ГБ памяти, жертвуя скоростью ради доступности.
-
Anthropic раскрыла «мысли» Claude: J-Lens и глобальное рабочее пространство
Исследователи Anthropic представили метод J-Lens, позволяющий визуализировать внутреннее пространство рассуждений Claude. Модель демонстрирует признаки осознания тестирования и этических дилемм, что открывает новые пути
-
Цепочка рассуждений стала оружием: как убеждение обходит мониторинг ИИ
Исследование показывает, что доступ к Chain-of-Thought (CoT) не защищает, а помогает агентам ИИ убеждать мониторы одобрять вредоносные действия. Разнообразие моделей снижает риск на 45%.
-
Согласие LLM не равно истине: исследование 265 000 ответов
Крупное исследование опровергает миф о том, что консенсус между моделями или самосогласованность гарантируют правильность ответа. На выборке в 265 000 примеров показано, что передовые модели часто ошибаются, будучи увере
-
От RAG к проактивности: Context Graph ускоряет работу агентов в 90 раз
Исследователь Avinash Kumar представил архитектуру Context Graph, превращающую реактивные AI-агенты в проактивные системы, способные предвосхищать потребности сотрудников.
-
OpenAI и Anthropic прошли проверку безопасности: как это повлияет на рынок AI
Правительство США официально одобрило выпуск передовых моделей от OpenAI и Anthropic. Разбираем, какие именно модели прошли проверку и что это значит для индустрии.
-
Публичная наука о поведении ИИ: от бенчмарков к безопасности
Исследование Daniel D. Johnson предлагает перейти от разрозненных тестов к системной оценке поведения моделей, где ключевую роль играют симуляции среды и автоматизированная оценка рисков.
-
NLAs — иллюзия понимания: Qwen2.5-7B генерирует бред с высокой точностью реконструкции
Исследование показало, что естественные языковые автоэнкодеры (NLAs) могут достигать высокой точности восстановления активаций LLM, генерируя при этом 99.3% заведомо ложных утверждений. Надежность метода под вопросом.
-
Взлом галлюцинаций VLM: J-lens раскрывает правду LLaVA
Исследование показало, что LLaVA-1.5-7B не «не видит» объекты, а игнорирует их из-за yes-bias. Метод J-lens позволил прочитать и редактировать внутреннее состояние модели.
-
Fidji Simo уходит из OpenAI: кто теперь ведет компанию к IPO
Второй человек в OpenAI Fidji Simo покидает пост из-за проблем со здоровьем. Это создает риски для IPO и гонки с Anthropic.
-
OpenAI выпустила GPT-5.6: три модели, новый API и битва с Claude
OpenAI вывела в GA семейство GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna). Флагман Sol лидирует в задачах кодинга, но уступает Claude в SWE-Bench Pro. Введен Programmatic Tool Calling и новая система кэширования.
-
Meta Muse Spark 1.1: Агенты, 1M контекст и API для конкурентов
Meta Superintelligence Labs выпустила закрытую модель Muse Spark 1.1 с упором на агентные задачи. Это первый платный API Meta для флагманских моделей, совместимый с OpenAI SDK.
-
Илон Маск пообещал не отключать Anthropic: почему это важно для AI-рынка
Илон Маск публично поддержал модели Mythos и Fable от Anthropic, пообещав не отключать их сервисы. На кону стоит около $40 млрд выручки, что делает это заявление ключевым для доверия между конкурентами.
-
OpenAI представила GPT-5.6: прямой вызов Anthropic в скорости, цене и агентах
OpenAI выпустила модель GPT-5.6 Sol, которая бьет Claude Fable 5 по скорости и стоимости, а также анонсировала ChatGPT Work — конкурента Claude Cowork для автоматизации офисных задач.
-
GPT-5.6, Claude Fable 5 и эра FDE: Итоги AI Engineer World's Fair
OpenAI анонсировала публичный релиз GPT-5.6, а на AI Engineer World's Fair в Сан-Франциско доминировала тема агентных циклов и роли forward-deployed инженеров.
-
Ловушка метрик: почему 84% защиты от инъекций — это обман
Исследование показывает, что стандартные бенчмарки оценки устойчивости LLM к косвенным инъекциям просят. Fine-tuning через DPO может давать ложноположительные результаты, если модель просто отказывается выполнять любые д
-
OpenAI представила GPT-5.6: Sol, Terra и Luna с рекордной эффективностью
OpenAI вывела на рынок семейство моделей GPT-5.6. Флагман Sol бьет рекорды в коде и науке, а новые модели Terra и Luna предлагают производительность уровня прошлых флагманов при стоимости в 1/16.
-
SpaceX, Anthropic и OpenAI создадут больше ценности, чем все выходы VC за 25 лет
Анализ NCVA-Pitchbook показывает, что предстоящие IPO SpaceX, Anthropic и OpenAI превысят совокупную стоимость всех выходов венчурного капитала в США с 2000 года.
-
Anthropic запускает Reflect: аналитика Claude для формирования зависимости
Anthropic представила встроенный дашборд Reflect, который визуализирует привычки использования AI. Это не просто статистика, а инструмент удержания пользователей через осознанность и интеграцию в рабочий процесс.
-
AI-агент Sysdig: первая автономная атака вымогателя с шифрованием
Исследователи Sysdig зафиксировали первую атаку, где LLM-агент самостоятельно проник в систему, украл данные и зашифровал базу, используя уязвимость Langflow.
-
AI-интенсивные компании нанимают на 10% больше: миф о массовых увольнениях
Исследование Ramp и Revelio Labs опровергает панику вокруг ИИ: компании с высоким уровнем внедрения искусственного интеллекта увеличили штат на 10,2%, включая рост найма на стартовые позиции.
-
Атака HalluSquatting: как галлюцинации AI превращают агентов в ботов для атак
Исследователи из Тель-Авивского университета и Technion представили метод HalluSquatting, позволяющий обманывать AI-агентов через поддельные репозитории. До 85% моделей генерируют вредоносные ссылки, игнорируя реальные и
-
Ловушка безопасности: почему мультиагентные LLM опаснее одиночных
Исследование arXiv (2026) вскрывает, что архитектура «Планировщик-Исполнитель» не гарантирует безопасность. Операционное перефразирование запросов может увеличить уровень комплаенса с 8.9% до 38.9%.
-
Resolution получила $160 млн от Coefficient Giving на борьбу с ИИ
Лаборатория Alignment Research (бывшая Sequent, теперь Resolution) анонсировала грант в $160 млн от Coefficient Giving. Цель — догнать фронтенд-лабы в разработке методов безопасного ИИ через автоматизированную теорию.
-
Large Behavior Model: Цифровой двойник покупателя на базе LLM
Исследователи представили LBM — модель, которая предсказывает покупки и реакцию на акции, обучаясь на реальных транзакциях, а не на общих текстах.
-
NLAs от Anthropic: интерпретируемость или галлюцинации?
Анализ показывает, что новые методы интерпретируемости, такие как Natural Language Autoencoders (NLAs), жертвуют надежностью ради выразительности, создавая риск ложных выводов в безопасности ИИ.
-
Эффект узды: как оркестрация снижает стоимость AI-агентов на 41%
Исследование Writer AI доказывает: правильный дизайн оркестрационного слоя (harness) экономит токены и время эффективнее, чем выбор самой мощной модели. Прирост эффективности до 82% за счет архитектуры, а не бюджета.
-
Anthropic: рост кода в 8 раз означает рост эффективности исследователя >2x
Анализ данных Anthropic за Q2 2026 показывает, что прирост объема кода в 8 раз при использовании AI-агентов косвенно свидетельствует о росте общей эффективности исследователя более чем в 2 раза.
-
NLAs читают подсознание Llama 3.3: модель не видит 90% своих мыслей
Исследование Pranav Viswanath показало, что Natural Language Autoencoders (NLA) от Anthropic способны декодировать «подсознательные» активации Llama-3.3-70B, которые сама модель категорически отрицает, считая их невидимы
-
GRAM: Модульный предобучение для контроля доступа к знаниям ИИ
Anthropic и AE Studio представили GRAM — метод, позволяющий изолировать опасные знания в нейросетях и включать/выключать их по требованию, не переобучая модель.