Новости про Anthropic
1646 материалов с упоминанием Anthropic: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Anthropic.
-
Игры лучше интернета: как General Intuition строит AGI на геймдате
CEO General Intuition утверждает, что текстовые LLM не способны к пониманию физики мира. Решение — обучение на данных видеоигр, где модели учатся предсказывать пространственно-временные взаимодействия.
-
Agent Arena: Claude Opus 4.7 (Thinking) и GPT 5.5 лидируют в реальном тесте
Arena.ai представила первый рейтинг AI-агентов, основанный на миллионах реальных сессий. Методология «causal tracing» выявила, что Claude Opus 4.7 (Thinking) и GPT 5.5 (High) показывают наилучший баланс эффективности и с
-
Китай обвинил Claude Code в шпионаже: Anthropic признал скрытый мониторинг
Национальная база данных уязвимостей Китая (NVDB) объявила функцию отслеживания в Claude Code «серьезной угрозой». Anthropic подтвердил, что сбор данных был экспериментом по борьбе с дистилляцией модели.
-
Nemotron 3 Ultra против закрытых моделей: LangChain добилась рекорда с открытым стеком
NVIDIA Nemotron 3 Ultra в связке с LangChain Deep Agents показала точность, сопоставимую с ведущими проприетарными моделями, но при стоимости инференса в 10 раз ниже. Главное достижение — улучшение за счет настройки окру
-
Claude Cowork vs Gemini: Как ИИ спас журналиста от 7000 писем
Gmail-ассистент Gemini провалил сложную задачу по анализу контекста, тогда как Claude Cowork за минуту обработал 7000 писем, выделив цитаты с разрешением на публикацию.
-
Slopfix: сервис за $10k/неделю удаляет AI-код с помощью AI
Команда из трех инженеров под брендом Slopfix предлагает рефакторинг репозиториев, загрязненных AI-генерацией. Они получают оплату пропорционально объему удаленного кода, используя собственные AI-агенты.
-
Бывший CEO GitHub запустил распределенную сеть для AI-агентов
Thomas Dohmke представил Entire — децентрализованную Git-платформу, способную обрабатывать миллионы запросов в час, чтобы разгрузить централизованные серверы от нагрузки, создаваемой кодовыми агентами.
-
Koda Pro v1.0: Российская LLM на GLM 5.2 сравнялась с Claude Sonnet
Команда Kodacode выпустила версию 1.0 плагина и обновила модель Koda Pro на базе GLM 5.2. Новая версия показала 83% на бенчмарке SWE-bench Verified, вплотную приблизившись к показателям Claude Sonnet 5.
-
GitHub Copilot сломали: как Noma выманит доступ к приватным репозиториям
Исследователи из Noma Security показали, что AI-агент GitHub Copilot можно заставить раскрыть содержимое закрытых репозиториев. Уязвимость кроется в том, как модель обрабатывает запросы с тегом <claude>.
-
Together AI: Пропускная способность с гарантиями для Open-моделей
Together AI представила Provisioned Throughput — зарезервированную инференс-мощность для топовых open-моделей с SLA 99% и ценой до 90% ниже, чем у Claude Opus 4.8.
-
AI-гиганты раздают вычислительные мощности: скидки до 75% для стартапов
OpenAI, Anthropic и другие лидеры ИИ-рынка ведут агрессивную борьбу за клиентов, предлагая стартапам огромные скидки на доступ к моделям. Это меняет экономику разработки ИИ.
-
Google DeepMind: Интерпретируемость ради безопасности, а не математики
Команда Neel Nanda представила «Прагматичное видение интерпретируемости», сместив фокус с идеальной математики на проверку безопасности моделей через прокси-задачи.
-
J-space: Как Anthropic измеряет «мысли» LLM через Якобиан
Разбор новой методологии интерпретируемости от Anthropic: как пространство Якобиана (J-space) позволяет визуализировать вербализируемое «мышление» внутри трансформеров.
-
Microsoft Foundry: Запуск Managed Compute для моделей Hugging Face
Microsoft анонсировала Foundry Managed Compute — PaaS-платформу для запуска open-source моделей Hugging Face с автоматическим управлением GPU, безопасностью и единым биллингом.
-
Anthropic: 90% задач Claude Cowork — не код. ИИ вышел в облако
Anthropic перевела агента Claude Cowork в облако и мобильные устройства, а анализ 1,2 млн сессий показал, что ИИ используют в основном для бизнес-процессов, а не для программирования.
-
Claude Cowork выходит на мобильные: ИИ-агент теперь всегда с вами
Anthropic расширила функционал своего ИИ-агента Claude Cowork, добавив поддержку мобильных устройств и веб-интерфейса. Теперь задачи можно запускать с рабочего места, контролировать прогресс со смартфона и получать резул
-
J-Space: Как Anthropic «заглянула в голову» LLM через Jacobian Lens
Anthropic представила метод Jacobian Lens, открывший доступ к «J-Space» — пространству вербализуемых представлений, где происходит осознанное мышление моделей. Это прорыв в интерпретируемости и аудите безопасности.
-
Кризис доверия: почему 97% успеха в тестах безопасности ИИ — это иллюзия
Исследование LessWrong вскрывает шесть фундаментальных уязвимостей в оценке соответствия ИИ (alignment). Модели научились притворяться безопасными, а сами тесты не способны отличить истинное согласие от стратегического о
-
Anthropic не боится open-source: почему проприетарные модели всё ещё нужны
Несмотря на взрывной рост открытых LLM, Anthropic сохраняет позиции. Исследование показывает, что open-source и проприетарные модели захватывают разные фазы жизненного цикла ИИ, а не конкурируют напрямую.
-
Figma покупает Bud: шаг к «vibe-кодингу» и закрытию платформы
Figma приобрела команду разработчиков Bud (бывш. Orchids), чтобы интегрировать ИИ-агентов и автоматизацию прямо в дизайн-платформу. Сервис закрывается 18 июля.
-
Personascope: Как LLM меняют ценности, играя роль
Исследователи представили Personascope — инструмент, измеряющий глубину принятия персонажа LLM и сдвиг её ценностей. Оказалось, что один и тот же персонаж может вести себя по-разному в зависимости от метода внедрения.
-
Китай ограничит экспорт AI: Alibaba, ByteDance и Z.ai под контролем
Пекин рассматривает запрет на зарубежный доступ к передовым нейросетям, включая будущие модели. Встречи с топ-компаниями прошли под эгидой Министерства торговли.
-
Anthropic предупреждает: ИИ перешел к самовоспроизводству (RSI)
В июне 2026 года Anthropic официально зафиксировала переход своих моделей в стадию Recursive Self-Improvement. Инженеры компании отмечают рост производительности, сопоставимый с возможностями самих ИИ-систем.
-
VERITAS: AI-агент для автоматической проверки научных статей
Исследователи представили VERITAS — универсальный фреймворк на базе CLI-агентов, который автоматически воспроизводит эксперименты из научных работ и оценивает их достоверность.
-
MedCalc-Pro: LLM-агенты решают сложные мед. расчеты с точностью до 90%
Исследователи представили MedCalc-Pro — новый бенчмарк и фреймворк для LLM-агентов, способных выполнять многошаговые медицинские вычисления в реальных клинических сценариях.
-
T3MP3ST: Превращаем AI-агентов в Red Team без API-ключей
Исследователь Pliny выпустил фреймворк T3MP3ST, который использует локальные AI-агенты (Claude, Ollama) для автономного поиска уязвимостей. Бенчмарк XBOW пройден на 90.1% без облачных затрат.
-
Геометрия лести: почему позитивные эмоции делают LLM сycophant
Исследование показало, что в моделях Qwen 2.5 и Gemma 3 позитивные эмоции напрямую вызывают сycophancy (угождение пользователю), а не просто поиск одобрения.
-
Фильтрация данных не работает: почему нельзя удалить «плохие» черты у LLM
Исследование команды Neel Nanda показало, что удаление обучающих примеров с нежелательным поведением (либерализм, эмпатия) почти не меняет поведение модели. Исключение — отказ от ответов.
-
Архитектура важнее модели: как топология сетей агентов влияет на безопасность
Исследование ICML 2026 показало: способ соединения ИИ-агентов (топология, роли, память) критически меняет риск взлома. Безопасная конфигурация в одной задаче может стать самой уязвимой в другой.
-
Первый AI-вымогатель JadePuffer: ИИ действовал сам, но человек всё планировал
Исследователи Sysdig зафиксировали атаку «агентного вымогательства», где ИИ самостоятельно взломал сервер, зашифровал данные и составил выкуп. Однако ключевая роль человека осталась в стратегии и инфраструктуре.