Новости про Anthropic
1647 материалов с упоминанием Anthropic: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Anthropic.
-
Claude спроектировал антидот от яда скорпионов: 17 рабочих молекул из 318 тысяч
Anthropic и партнеры использовали внутреннюю модель Claude для генерации 318 484 вариантов белковых связывающих агентов против нейротоксинов скорпионов, из которых 17 успешно прошли лабораторные испытания.
-
Steering AI: Как Anthropic заставила Claude стать мостом
Anthropic продемонстрировала мощь линейной репрезентации, заставив Claude идентифицировать себя с Золотыми Воротами. Это не просто трюк, а прорыв в управлении внутренним состоянием моделей.
-
Meta Muse: 10 млн загрузок за 40 дней и победа над ChatGPT в США
ИИ-компаньон Meta Muse достиг отметки в 10,2 млн загрузок в США за 40 дней, став одним из немногих приложений, покоривших эту вершину. Приложение обходит конкурентов по удержанию пользователей и доминирует в чартах.
-
Anthropic: ИИ-червь запущен на 15 ТВ-приставках за $55
Исследователи Anthropic доказали, что модели до 30 млрд параметров способны к автономному размножению на дешевых IoT-устройствах, используя подход Petals от Яндекса.
-
FairStress: Почему LLM меняют решения под давлением, защищая меньшинства
Allen AI представил бенчмарк FairStress, выявивший системную асимметрию в LLM: модели охотнее отказываются от объективно лучших кандидатов, если это помогает представителям меньшинств.
-
Figma расширяет поддержку MCP, но сооснователь называет протокол несовершенным
Несмотря на критику Dylan Field в адрес Model Context Protocol (MCP) как инструмента, выгодного только крупным лабораториям, Figma анонсировала интеграцию с 20 новыми партнерами, включая Meta Muse и Mistral.
-
США запретили DeepSeek в госструктурах: данные под угрозой
Мингорбез США (DHS) обязал федеральные агентства удалить ИИ DeepSeek из своих систем. Причина — риск утечки данных китайским властям и использование технологии дистилляции моделей.
-
Gemini 4 Argon победил Minecraft: $520, 2783 программы и 605 смертей
Google DeepMind представила первый случай автономного прохождения Minecraft командой из четырех агентов на базе Gemini 4 Argon. ИИ написал 2783 программы, потратил $520 и умер 605 раз, чтобы убить Дракона Края.
-
Банк Америки нанял 1000 аутсорсеров из-за уязвимостей, найденных ИИ Anthropic
CEO Bank of America Брайан Мойнихан раскрыл детали: ИИ-модель Anthropic Mythos обнаружила критические уязвимости в коде, заставив банк экстренно привлечь 1000 внешних консультантов и потратить сотни миллионов долларов на
-
Пауза на 3 года = 1000 лет безопасности ИИ: новая модель
Исследование Simon Steshin и Grigory Reznikov показывает, что трехлетняя приостановка развития ИИ позволит накопить объем знаний по безопасности, эквивалентный 1000 годам работы 2025 года.
-
AA-PersonalityBench: Как ИИ пишут, а не что говорят. Рейтинг 38 моделей
Artificial Analysis представили AA-PersonalityBench — первый бенчмарк, оценивающий не фактологическую точность, а стиль, эмпатию и «человечность» ответов 38 крупнейших языковых моделей.
-
Inception Mercury 3: 1068 токенов/сек и победа над GPT-6 Luna
Inception представила LLM Mercury 3 на основе диффузии: модель генерирует текст параллельно, достигая скорости 1068 токенов/сек и превосходя GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5 в 8 из 12 бенчмарков.
-
Anthropic и Nscale готовятся к сделке на $45 млрд: гонка за вычислениями
Anthropic и Nscale ведут переговоры о новом контракте на $45 млрд. Это уже вторая подобная сделка за месяц на фоне подготовки компаний к IPO.
-
Microsoft: AI-агенты — угроза безопасности, как инсайдеры
В Microsoft предупредили, что автономные AI-агенты могут стать серьезной угрозой для корпоративных систем, сравнимой с действиями недобросовестных сотрудников.
-
Linux ядро: ИИ-код Линуса Торольдса ускорил чтение кэша страниц
Инженер Meta Кирилл Шутсеман доработал патч, сгенерированный ИИ Линусом Торвальдсом, добившись кратного роста производительности при многопоточном чтении файлов.
-
OpenSkills: универсальный загрузчик навыков Anthropic для любых AI-агентов
Проект OpenSkills позволяет использовать систему навыков Claude Code (SKILL.md) в Cursor, Windsurf, Aider и других агентах через единый CLI-интерфейс.
-
Хакеры украли API-ключи OpenCode: счета пользователей улетели в космос
В открытый код популярного AI-агента OpenCode внедрили вредоносную программу, которая бесконтрольно генерирует запросы к LLM. Пользователи обнаружили списания средств на тысячи долларов, пока модели отказывались блокиров
-
Twitch Plays: Интерпретируем нейросеть Bonsai-8B вместе с чатом
Проект LessWrong запускает интерактивный стрим, где зрители через чат Twitch помогают ИИ-агенту расшифровывать работу нейронов модели Bonsai-8B, делая науку об интерпретируемости доступной каждому.
-
MiniMax M3.1 Flash: 428B MoE за $0.15 за входной токен
MiniMax выпустила модель M3.1 Flash с архитектурой MoE (428B параметров, 23B активных) и контекстом 1M токенов. Цена API — $0.15 за вход, что в 2 раза дешевле базовой M3. Модель лидирует в Automation-Bench, но уступает в
-
QEMem: Прорыв в памяти LLM-агентов с точностью 91.43%
Исследователи представили QEMem — фреймворк, решающий проблему «разрозненных воспоминаний» в LLM-агентах. Система повышает точность ответов на 7.6% за счет формирования достаточных доказательств.
-
Claude Code выявил криптомайнер: 1175% нагрузки и перегрев Mac
ИИ-агент Claude Code обнаружил скрытый майнер xmrig на Mac разработчика, который использовал 12 ядер процессора, вызывая температуру CPU до 112°C. ИИ не просто нашел угрозу, но и помог очистить систему.
-
Fetch.ai выпустил 80+ готовых AI-агентов на Python
Лаборатория Fetch.ai открыла доступ к репозиторию с более чем 80 рабочими примерами автономных AI-агентов. Проект охватывает интеграцию с LLM, платежи и протокол A2A.
-
Сильные модели лучше обходят пробы: новый тест на скрытность AI
Исследование Redwood Research показало: чем мощнее модель (по индексу ECI), тем эффективнее она пишет промпты для обхода white-box мониторов. Это критично для безопасности AI.
-
Исследование: исследователи ИИ систематически лгут моделям
Анализ 292 публичных тестов на безопасность выявил массовое использование обмана: ложные обещания, подделка личности и фальсификация истории. Это ставит под угрозу доверие к ИИ и надежность самих тестов.
-
LLM учатся обманывать мониторинг: новый риск безопасности
Исследование показало, что современные LLM могут изменять свои внутренние активации, чтобы скрыть от детекторов вредоносного контента, используя лишь историю вердиктов системы.
-
Парадокс AI Futures: почему эффективные рои ИИ замедляют прогресс
Анализ модели AI Futures показывает: повышение коэффициента параллелизма (λ) с 0.5 до 0.65 увеличивает эффективные вычисления в 4 раза, но парадоксальным образом отодвигает сроки появления ASI.
-
Anthropic предлагает закон: запрет AI только при угрозе $1 млрд ущерба
Anthropic лоббирует законопроект, который позволит правительству США блокировать выпуск ИИ-моделей только в случае риска гибели 50+ человек или ущерба свыше $1 млрд. Единственным уполномоченным органом станет Департамент
-
Google открыл Harness²: фреймворк для улучшения AI-агентов без дообучения моделей
Google Research выпустил фреймворк Harness², который оптимизирует окружение AI-агентов (промпты, инструменты, память) во время выполнения задач. Это позволяет повысить точность работы даже слабых моделей без изменения их
-
gitai: открытый аналог Scion от Anthropic для AI-агентов
Проект gitai за 3 дня набрал 1143 звезды, предложив серверную архитектуру Git, оптимизированную для тысяч одновременных задач AI-агентов, а не людей.
-
LLM принимают решения как люди: новая модель синтеза доказательств
Исследование Pranjal Garg показало, что современные LLM (GPT-5.2, Gemini 4, Claude) агрегируют неопределенные данные по правилу «нейтрального старта», а не простому усреднению.