Telegram выпустил одно из самых заметных обновлений за последнее время, которое ориентировано на развитии ботов на базе искусственного интеллекта. Разработчики добавили больше десяти крупных функций и сотни улучшений, которые заметно расширяют возможности автоматизации, создания контента и управления сообществами.

Обновление вышло в начале мая 2026 года и уже доступно пользователям.

Раньше боты работали в основном в отдельных чатах или после добавления в группу. Теперь их можно вызвать в любом диалоге или сообществе, просто упомянув имя пользователя бота в строке ввода. ИИ обработает запрос и ответит прямо там. При этом бот видит только сообщение с упоминанием и ответы на него, не получая доступа к остальной переписке или списку участников.

Еще одно важное изменение — боты научились общаться друг с другом. Это открывает путь к созданию автономных агентов, которые выстраивают сложные цепочки задач внутри мессенджера без постоянного участия человека. Например, один бот может собирать информацию, второй — анализировать ее, а третий — готовить отчет. Для разработчиков и компаний, работающих с нейросетями, такая возможность существенно упрощает автоматизацию процессов.

Ответы от ИИ теперь появляются на экране постепенно, по мере генерации текста. Обновленный Bot API ускорил этот процесс и добавил анимации, так что пользователи больше не смотрят на пустое поле в ожидании реакции бота.

Личный профиль тоже можно автоматизировать: подключенный бот будет отвечать от вашего имени по заданным правилам — например, только в новых диалогах или с людьми вне контактов.

Встроенный редактор сообщений с поддержкой ИИ получил возможность работать с собственными инструкциями. Пользователи создают уникальные стили для текста, стандартизируют публикации или добавляют специфический сленг. Готовым промптом можно поделиться по ссылке, чтобы коллеги или подписчики применили его в своем редакторе. Это особенно полезно для команд и контент-мейкеров.

Поиск в панели стикеров теперь охватывает больше ста миллионов элементов, созданных пользователями, и поддерживает ключевые слова на тридцати шести языках. Для обработки такого объема Telegram применяет специализированные модели на базе сети Cocoon.

Администраторы каналов и групп получили улучшенные инструменты для опросов: графики динамики голосов при наборе больше ста ответов, ограничения по подписчикам или странам, а также возможность отправлять отложенные сообщения без звука.

Модерация стала точнее — администраторы могут удалять отдельные реакции или все эмодзи от конкретного пользователя.

Многие реализованные идеи уже встречались в других сервисах. Однако интеграция всего этого в едином мессенджере с упором на приватность и простоту использования происходит впервые и делает Telegram ещё более конкурентоспособным. Однако пока непонятно, насколько надежно будут работать цепочки автономных агентов при росте нагрузки и как платформа справится с потенциальным ростом спама или злоупотреблений.

В ближайшие месяцы стоит ожидать всплеска новых ботов и мини-приложений, построенных на этих возможностях. Компании, вероятно, начнут активнее переносить рабочие процессы в Telegram, а разработчики — экспериментировать с многоагентными системами.

Где-то в Москве грустно заплакал убогий Max…

#мессенджеры #telegram #ai #ии

Здравствуй, новая эпоха. ИИ без проблем взломал macOS

Специалисты калифорнийской компании Calif применили раннюю версию модели Mythos от Anthropic и обнаружили способ обойти защиту устройств Apple. Они объединили две уязвимости в macOS, которые по отдельности приводили лишь к повреждению памяти.

Такой поджход позволил получить доступ к защищенным областям системы. При добавлении других методов атаки хакер мог бы полностью взять контроль над компьютером.

Исследователи работали на аппаратном обеспечении с чипом M5 и обошли механизм Memory Integrity Enforcement, над которым Apple трудилась несколько лет. Эксплойт начинался с прав обычного пользователя и заканчивался получением root-доступа. Команда потратила на разработку около пяти дней и передала Apple подробный отчет на 55 страниц. Компания Apple уже изучает находку и выпустила связанные исправления в обновлении macOS.

Anthropic создала Mythos как инструмент для поиска уязвимостей, но из соображений безопасности решила не открывать модель широкой публике. Доступ получили только проверенные партнеры, в первую очередь крупные технологические фирмы и правительственные структуры США. Причина такой осторожности — внезапно обнаружившийся резкий рост способностей ИИ находить и связывать баги в реальном коде. Модель демонстрировала результаты, которые раньше требовали месяцев работы опытных специалистов.

Apple до этого случая традиционно считалась одной из самых защищенных платформ. Однако события последних месяцев показывают, что даже многолетние усилия по укреплению памяти и изоляции процессов могут оказаться недостаточными перед новыми инструментами. Эксперты отмечают, что подобные цепочки уязвимостей раньше находили редко и медленно. Теперь скорость поиска выросла настолько, что отрасль готовится к волне новых хакерских «открытий».

Термин «Bugmageddon», который уже используют в обсуждениях, может стать самым актуальных в сфере ИТ в ближайшие годы. ИИ ускоряет выявление слабых мест не только в macOS, но и в других системах. Это создает высокие риски для кибербезопасности в целом.

#безопасность #apple #anthropic #mythos #ии #ai

Кассы в Роевом ручье.
Три кассира получают зарплату, плюс контролёр на входе проверяет билеты. Плюс мужик на выезде проверяет бумажные (!) чеки на парковку.

Автоматы по продаже билетов придуманы для слабаков, да.

Нет, понятно, что льготные билеты, а у искусственного интеллекта не хватает мозгов, чтобы понять, что билет покупается на ребенка. Во всем мире это решается одним проверяющим, который смотрит не на возраст ребенка, а на его рост.

А все остальные просто проходят через автоматический турникет.

Посчитать, за сколько времени окупится сокращение четырех рабочих мест? Или сами?

#красноярск #ai #ии
@DTfromhell

Компания Figure AI запустила необычный эксперимент, который привлек внимание тысяч зрителей. 13 мая 2026 года роботы модели Figure 03 начали сортировать посылки на реальном складе. Изначально испытание планировали ограничить восемью часами, однако оно превратилось в круглосуточный марафон, продолжавшийся свыше 200 часов.

Машины сканировали штрихкоды, брали коробки и укладывали их на конвейер. Зрители дали роботам имена Боб, Фрэнк и Гэри. Роботы работали поочередно, сменяя друг друга на подзарядке. Управление обеспечивала нейросеть Helix-02, работающая полностью на борту самих устройств.

К концу эксперимента роботы обработали около 250 тысяч посылок.

В ходе трансляции зрители заключали пари на момент сбоя. Иногда машины роняли коробки или двигались с небольшой задержкой, однако общая стабильность работы впечатляла.

17 мая к работе ненадолго подключился живой человек. За 10 часов он обработал примерно 12 900 посылок, робот — чуть меньше. Среднее время на одну коробку у человека составило 2,8 секунды, у машины — примерно 2,83. Человек показал небольшое преимущество в скорости на спринтерской дистанции, но роботы выигрывали в выносливости, так как они работали без перерывов более суток подряд.

Figure AI входит в число лидеров рынка гуманоидной робототехники вместе с Tesla, Agility Robotics и Unitree. Тест на складе стал важным шагом к проверке роботов в реальных промышленных условиях, где требуется длительная автономность и надежность.

В ближайшие годы подобные испытания, скорее всего, станут регулярными. Компании (будем называть вещи своими именами: китайские компании) продолжат наращивать производственные мощности и улучшать модели, снижая стоимость роботов и накладные расхооды. Если роботы смогут постепенно взять на себя монотонные операции в логистике и на производстве, то это полностью изменит структуру рынка труда в этих сферах.

#ии #ai #роботы

Американская компания Anthropic, создатель семейства моделей Claude, опубликовала доклад, в котором предупредила о рисках быстрого развития искусственного интеллекта. Разработчики указали на растущую вероятность рекурсивного самосовершенствования — ситуации, когда системы ИИ смогут самостоятельно проектировать, обучать и улучшать следующие версии себя без значительного участия человека.

Еще несколько лет назад эксперты обсуждали возможность, что алгоритмы ИИ начнут ускорять собственный прогресс. Однако теперь Anthropic приводит в качестве доказательств теории свои внутренние данные, которые превращают теорию в реальность. По их подсчетам, уже в мае 2026 года Claude сгенерировал более 80% кода, который вошел в производственные продукты компании. Раньше, до запуска инструментов наподобие Claude Code в начале 2025 года, доля такого кода составляла единицы процентов. Инженеры теперь выпускают примерно в восемь раз больше кода за квартал, чем несколько лет назад. Роль человека постепенно сводится к постановке задач и проверке результатов.

В начале 2020 годов ведущие лаборатории, включая OpenAI и Anthropic, начали активно масштабировать модели. Anthropic с самого основания позиционировала себя как компанию, уделяющую особое внимание безопасности разработок. Она вводила внутренние регламенты ответственного масштабирования, где говорилось о возможных паузах в разработке при превышении определенных уровней рисков.

Сейчас компания признает, что полное рекурсивное самосовершенствование еще не наступило и не является неизбежным. Тем не менее такой переход может произойти раньше, чем ожидают многие разработчики.

Модели, способные самостоятельно улучшаться, будет труднее отслеживать, чем традиционные секретные проекты. Скрытые механизмы обучения и возможные расхождения целей ИИ с человеческими становятся серьезной проблемой. Anthropic предлагает рассмотреть глобальный механизм замедления или временной приостановки работ над самыми мощными моделями, чтобы общество и исследования в области безопасности успевали за технологией.

При этом не исключено, что такими страшилками Anthropic попросту пытается притормозить конкурентов, которые наступают им на пятки. Ранее попытки «добровольных пауз» не приводили к заметным результатам из-за конкуренции между лабораториями. Компании продолжают инвестировать огромные средства в вычислительные мощности, а данные о внутренних успехах Anthropic могут подтолкнуть конкурентов к еще более активным действиям. Кроме того, точность измерения вклада ИИ в код остается предметом обсуждения: часть автоматизации связана с инструментами, а не с полной автономией системы.

Тем не менее, если тренд сохранится, через один-два года некоторые модели действительно приблизятся к способности проводить полноценные исследовательские циклы. Это потребует не только технических решений по выравниванию, но и международных договоренностей. Без них контроль над процессом может существенно ослабеть, а риски экзистенциального характера, о которых говорят специалисты, станут более реальными. Технология ИИ развивается слишком быстро, чтобы человечество могло осознать эти темпы.

#ии #ai #технологии #футуризм

Томск обошёл Москву и стал лидером по интересу к искусственному интеллекту.

Аналитики образовательной платформы «Зерокодер» провели масштабное исследование, изучив поисковый спрос на сервисы искусственного интеллекта в восьмидесяти одном регионе России за период с 2024 по 2026 год. Для анализа использовались данные сервиса «Яндекс.Wordstat» в сопоставлении со статистикой Росстата.

Результат оказался неожиданным: Томская область возглавила общий индекс интереса к нейросетям, обогнав по этому показателю обе столицы. При этом по объёму валового регионального продукта регион занимает лишь 57 место из 81 — то есть далеко не входит в число экономических лидеров страны.

Главная причина такого результата — высокая концентрация технических вузов и студенческой молодёжи в городе. Каждый пятый житель Томска учится в университете, а город традиционно считается одним из крупнейших образовательных центров за Уралом. Именно эта среда формирует устойчивый спрос на новые цифровые навыки и технологии.

По словам основателя «Зерокодер» Кирилла Пшинника, который также работает научным сотрудником Университета Иннополис, исследование наглядно показывает карту спроса на новую компетенцию: там, где растёт интерес к искусственному интеллекту, через год-два увеличивается и потребность в специалистах, умеющих с ним работать. Он уточнил, что столица не всегда задаёт тон в технологической повестке — иногда регионы с активной молодой аудиторией способны опередить мегаполисы.

Можно сделать вывод, что распространение искусственного интеллекта в России определяется не финансовыми возможностями региона, а плотностью образованной и технологически подготовленной аудитории. Томский пример этому наглядный пример: для технологического лидерства важнее человеческий капитал, чем масштабные бюджетные вложения.

#образование #ии #ai

Администрация Трампа разрешила компании OpenAI провести полноценный релиз новой линейки моделей GPT-5.6 после нескольких недель дополнительной государственной оценки. Министерство торговли США провело проверку через свой Центр стандартов и инноваций в области искусственного интеллекта. Специалисты OpenAI оставались в Вашингтоне, чтобы оперативно отвечать на вопросы регуляторов.

Широкий запуск моделей ожидается уже в ближайшие дни. OpenAI подтвердила, что флагманская Sol, а также Terra и Luna станут доступны подписчикам.

Sol предназначена для самых сложных задач — от продвинутого программирования и кибербезопасности до научных исследований. Terra предлагает сбалансированные возможности для интенсивной бизнес-работы. Luna же выделяется скоростью и низкой стоимостью, подходя для повседневных операций. Контекстное окно Sol достигает полутора миллионов токенов. В бенчмарке Terminal-Bench 2.1 режим Ultra флагмана набрал 91,9%, опередив конкурентов.

В кулуарах ИИ-сообщества уже говорят вслух о том, что Claude Mythos от Anthropic «убит».

Ценообразование новых моделей выглядит следующим образом: за миллион токенов Sol нужно будет заплатить 5 долларов на входе и 30 на выходе, Terra — 2,5 доллара и 15, Luna — 1 доллар и 6 соответственно.

OpenAI сама отнесла все три модели к высокому уровню риска в области кибербезопасности и биологии согласно своей системе Preparedness Framework. Именно поэтому релиз изначально потребовал участия государственных органов.

На фоне одобрения глава OpenAI Сэм Альтман предложил передать правительству США 5% акций компании. По оценкам, эта доля составляет около 42,6 миллиарда долларов. Идея Альтмана направлена на то, чтобы разделить выгоды от развития искусственного интеллекта с обществом и укрепить отношения с властями.

Эксперты уже высказались на тему того, что тесное сотрудничество с регуляторами может ускорить коммерциализацию нейросети, но одновременно повышает зависимость инноваций от политических решений. Вопросы о балансе между скоростью развития и рисками остаются открытыми.

Тем не менее, пример OpenAI в части прозрачности и предложений долевого участия государства может задать тон для всего рынка frontier-ИИ в ближайшие месяцы.

#ai #ии #openai #anthropic

Как Герман Греф поссорился с Яндексом.

Громкий скандал в российсских бизнес-кулуарах. 17 июля 2026 года председатель совета директоров «Сбербанка» Герман Греф, выступая на пленарном заседании Совета Федерации, заявил, что компания «Яндекс» перестала разрабатывать собственные модели искусственного интеллекта и стала зависима от китайских решений, таких как Qwen от Alibaba.

«Сегодня у нас в стране осталась полностью разрабатываемая российской компанией только одна фундаментальная модель, это «Сбер». Компания «Яндекс» сегодня дообучает Qwen. В основе лежит китайская модель. И, конечно, нас это нисколько не радует, что мы одни, потому что мы за конкуренцию… но лучше было бы, если было у нас 5-6 игроков, которые разрабатывают модели», – заявил Греф.

В «Яндексе» невероятно удивились (непонятно, правда, чем – то ли невежеству Грефа, то ли, наоборот, тому, что правда выплыла наружу), но без ответа выпад не оставили.

«Яндекс продолжает развивать собственные фундаментальные модели, сохраняет полный цикл разработки и не зависит от внешних решений», – сообщили в пресс-службе «Яндекса».

При этом в Яндексе признают, что  с 2025 года Qwen действительно подключена к сервису Yandex Cloud AI Studio. Однако, по информации «Яндекса», «это не значит, что вся нейросеть „Яндекса“ построена только на ней».

В начале февраля 2023 года «Яндекс» сообщил, что разрабатывает свою версию генеративной сети ChatGPT в рамках развития языковой модели из семейства YaLM (Yet another Language Model, нейросеть на базе решений GPT-3 от компании Open AI). Проект получил предварительное название YaLM 2.0, которое в итоге поменяли на YandexGPT.

#ai #ии #яндекс #сбер