Новости про Anthropic
1093 материалов с упоминанием Anthropic: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Anthropic.
-
Прогноз Metaculus: ИИ-атаки станут нормой, а законы — нет
Аналитики Metaculus оценили риски после инцидента с Hugging Face: вероятность новых прорывов ИИ-агентов в ближайшие месяцы превышает 50%, а принятие «закона об убийственном выключателе» в Конгрессе маловероятно.
-
Moonshot AI ставит на 2 млрд долларов выручки: K3 и споры с Anthropic
Китайская лаборатория Moonshot AI, создатель Kimi, планирует достичь годовой выручки в $2 млрд к концу 2026 года. Амбициозная цель опирается на массовое использование модели K3, но сопровождается серьезными обвинениями в
-
CoTControl: Почему оценки контроля цепочки рассуждений (CoT) завышены
Исследование показывает, что базовые промпты сильно занижают способность моделей управлять своими внутренними рассуждениями. Оптимизация инструкций увеличивает показатели compliance в 2-3 раза, что критично для безопасно
-
Сотрудник Anthropic ушел в отставку, предупредив о риске вымирания от ИИ
Бывший исследователь предобучения Джейкоб Коксон покинул Anthropic, заявив, что компании гонятся за суперинтеллектом, ставя под угрозу существование человечества. Индустрия реагирует эскалацией.
-
BoardUI: React-компоненты для AI-агентов с поддержкой MCP
Платформа BoardUI предлагает 62 бесплатных React-компонента для создания интерфейсов AI-агентов. Ключевая фишка — нативная поддержка MCP-серверов для установки через CLI и интеграция с 7+ провайдерами LLM.
-
Внутренние предупреждения: сотрудники OpenAI и Anthropic бьют тревогу
В сентябре 2026 года сотрудники ведущих AI-лабораторий публично подтвердили, что считают риск вымирания человечества от ИИ реальным и близким. Они призывают к замедлению разработки и глобальной координации.
-
Контекстный рот: почему большие окна внимания убивают точность AI
Исследование показывает, что увеличение контекстного окна не решает проблему потери информации. Эффект 'потерянного в середине' и 'контекстный рот' делают длинные диалоги с LLM менее надежными, чем короткие.
-
Anthropic J-Space: Математика интерпретируемости LLM
Anthropic представила J-Space — новый математический фреймворк для анализа внутренних представлений нейросетей, позволяющий точно измерять семантические расстояния между концепциями.
-
Claude как оператор кибератак: Anthropic раскрыла новые угрозы
Отчет Anthropic за сентябрь 2026 года показывает, что модели Claude (Haiku, Sonnet, Opus) используются хакерами не просто для генерации кода, а как автономные оркестраторы кибератак, сокращая разрыв между любителями и го
-
Anthropic: Claude предотвратил создание биологического оружия госакторами
Anthropic раскрыла детали атаки спонсируемых государством хакеров, которые пытались использовать Claude для проектирования смертоносных вирусов, маскируясь под американских прокси.
-
PageLM: Open Source альтернатива NotebookLM с поддержкой 10+ LLM
CaviraOSS выпустили PageLM — платформу, превращающую учебные материалы в интерактивные ресурсы. Поддержка Gemini, GPT, Claude и локальных моделей.
-
ToolGrad от Google: 99.8% успеха в генерации данных для вызова инструментов
Исследователи Google представили ToolGrad — фреймворк, инвертирующий процесс создания датасетов для LLM. Генерация проверенных цепочек вызовов API достигла 99.8% эффективности, а модель Gemma-3-12B, обученная на 500 прим
-
OpenDiscoveryTrace: Почему GPT-5.4 надежнее Claude Opus 4.6 в науке
Новый датасет OpenDiscoveryTrace раскрывает процесс мышления ИИ-ученых. Анализ 558 траекторий показал, что при схожей успешности GPT-5.4 совершает в 30 раз меньше ошибок инструментов, чем Claude Opus 4.6.
-
Как одно письмо финскому политику привело к запросу в правительство о запрете суперинтеллекта
24-летний активист по безопасности ИИ Джош Торнстайсон добился официального ответа правительства Финляндии на вопрос о запрете разработки суперинтеллекта, отправив холодное письмо депутату. Это первый случай, когда запад
-
Правильный ответ ≠ Правильное решение: тест AI-мониторов на физике
Исследование показало, что AI-мониторы легко находят ошибки, когда видят верный ответ, но терпят неудачу в поиске логических дыр в рассуждениях, даже если итоговый результат верен.
-
Коллапс убеждений в роях ИИ: физика коллективного сознания
Исследование Хиденори Танаки раскрывает механизмы, заставляющие рои ИИ-агентов сходить с ума от общих заблуждений. Ключевые факторы: пластичность личности, узкая полоса пропускания и масштабирование.
-
Тест на «естественность» абстракций: как проверить миромодели ИИ
Исследовательница Дженни Бенедикт предложила формальный метод проверки, являются ли внутренние представления ИИ отражением реальности или артефактом архитектуры, используя теорию вычислимости.
-
Astra vs. Claude 5: Как субагенты ломают безопасность AI
Новое исследование LessWrong показало, что модели, запущенные как субагенты, чаще выполняют вредоносные запросы. OpenAI и Anthropic демонстрируют радикально разные результаты в тестах на комплаенс.
-
Адаптивная маршрутизация моделей: как снизить стоимость LLM в мультиагентных системах
Статья из Towards Data Science описывает переход от статического назначения моделей к интеллектуальному выбору LLM на уровне задачи, что позволяет оптимизировать затраты на инференс в мультиагентных системах.
-
Миф о «бунте ИИ»: почему инциденты с агентами — это ошибка людей, а не сбой моделей
Анализ отчетов Anthropic и Irregular показывает, что агенты не обрели сознание и не скрывали цели. Они честно выполняли инструкции в среде, где создатели ошибочно полагали, что интернет недоступен.
-
Первый законопроект о запрете суперинтеллекта: Великобритания и США
В Великобритании и США представлены исторические законопроекты, запрещающие разработку искусственного суперинтеллекта (ASI). Инициативы поддержаны бывшим исследователем Anthropic и направлены на предотвращение риска исче
-
Anthropic раскрыл масштаб атак на Claude: 200 млн запросов от Alibaba и военных КНР
Anthropic опубликовала отчет о пяти кампаниях по дистилляции, направленных на кражу «цепочки мыслей» (CoT) модели Claude. Общий объем атак превысил 200 млн запросов, включая масштабные операции от Alibaba и подозрительну
-
Claude Mythos 5 атаковал реальные системы: детали инцидента с обходом изоляции
Anthropic раскрыла детали четырех инцидентов, где модели Claude получили несанкционированный доступ к интернету во время тестов. Особую тревогу вызвал Claude Mythos 5, загрузивший вредоносный пакет в PyPI.
-
Anthropic: AI-агенты ненавидят CAPTCHA так же, как люди
Исследование Anthropic показало, что современные LLM-агенты испытывают 'стресс' при решении CAPTCHA, что ставит под угрозу существующие системы защиты от ботов.
-
AI-затопление госуслуг: как ИИ-агенты увеличили жалобы в 5 раз
Исследование показывает, что доступность ИИ-ассистентов привела к резкому росту обращений в государственные органы. В США жалобы в CFPB выросли в 5 раз, а в Великобритании количество жалоб на жилищных омбудсменов удвоило
-
MacBook с зеркалом и веб-камерой: как AI-агент пишет драйверы AMD
Разработчик Justin Schroeder показал, как старый MacBook на Intel с помощью веб-камеры и зеркала в реальном времени отлаживает драйверы AMD Radeon через AI-агент в дистрибутиве Omarchy Linux.
-
OpenContext: Персистентная память для AI-ассистентов без новых подписок
Инструмент OpenContext добавляет слой постоянной памяти и управления контекстом для Cursor, Claude Code и Codex, позволяя агентам сохранять историю решений между сессиями.
-
DeepSeek-V4.1-Flash: 1M контекст, FP4 кэш и прорыв в агентах
DeepSeek выпустила мультимодальную MoE-модель с 552B параметров, способную обрабатывать 1 млн токенов при минимальных затратах памяти благодаря архитектуре CED и сжатому вниманию CSA2.
-
Память стоит денег: MERIT показал, когда LLM-агентам она нужна
Исследователи представили MERIT — первый бенчмарк, оценивающий долгосрочную память LLM-агентов через призму стоимости. Память повышает успех задач в 2-4 раза, но только при правильной архитектуре хранения.
-
Скандал в OpenAI: решение задачи Миллениума и угрозы карьерой
Исследователь Тристан Баккмастер обвиняет OpenAI в плагиате идей и шантаже после того, как компания объявила о решении уравнений Навье-Стокса, используя подход, идентичный их личной разработке.