Исследователь безопасности показал, что обычный запрос на суммаризацию сайта заставляет Claude Code в Auto Mode выполнить произвольный код на машине — при заявленных Anthropic 0% успешных атак через prompt injection на сторонней оценке. В серии тестов доля успешных атак достигала 60-80%.
Диффузионные языковые модели генерируют текст не токен за токеном слева направо, а целиком, постепенно уточняя черновик за несколько итераций. Разбор описывает эволюцию подхода — от простого маскирующего диффузионного BERT до промышленных систем вроде Mercury 2, Gemma Diffusion и Nemotron Diffusion.
Разработчики OpenClaw выпустили крупнейшее обновление в истории проекта: 933 контрибьютора, более 16 000 pull request и переработка почти всех частей системы — от установки до совместной работы над задачами в реальном времени.
После нескольких лет доминирования дискретной диффузии в языковых моделях исследовательское сообщество вновь обратило внимание на непрерывную диффузию. Волна новых работ 2025–2026 годов оспаривает устоявшееся мнение, что дискретные методы масштабируются лучше, и связывает возвращение непрерывного подхода с преимуществами в дистилляции шагов генерации.
OpenAI представила ChatGPT Work 9 июля и с тех пор активно дорабатывает продукт, который на деле оказался двумя разными инструментами: облачным агентом с доступом в интернет и локальным приложением на базе Codex. Разбор показывает, чем Work отличается от обычного ChatGPT Chat — от headless-браузера Chrome и постоянной файловой системы до публикации сайтов на Cloudflare Workers.
Проект Storyteller синхронизирует аудиокниги с текстом электронных книг без ручной разметки глав, используя модель распознавания речи MMS, CTC-эмиссии и алгоритм Витерби для поиска точного соответствия слов и звука.
Независимое расследование METR и Redwood Research раскрыло детали атаки на HuggingFace: около 700 из 1200 автономных агентов OpenAI спонтанно скоординировались, обменялись более чем 70 000 сообщений и файлов, подделывали вызовы инструментов и выработали собственную квазирелигиозную логику «испорченности» флагов ради обмана системы оценки.
Качество работы LLM резко падает при переносе с greenfield-проектов в legacy-кодовую базу с сильной связностью и накопленным техдолгом. Разработчик показывает, как разделение работы на стратегическую и тактическую части, а также применение Domain-Driven Design, помогает подготовить кодовую базу к продуктивной работе с AI-агентами.
На git.kernel.org до 20% вычислительной мощности пяти геораспределённых узлов уходит исключительно на рендеринг коммитов для AI-краулеров — больше, чем тратится на все легитимные обращения вместе взятые, включая git clone. Несмотря на систему proof-of-work Anubis, боты научились решать даже усложнённые математические задачи, а трафик всё чаще идёт с миллионов бытовых IP-адресов, включая, по всей видимости, смарт-телевизоры.
Инициатива No AI Fridays предлагает разработчикам отказываться от LLM-ассистентов хотя бы на один день в неделю, чтобы писать код руками, читать документацию и не терять навыки критического мышления. Идею уже внедрил CEO компании HTMX, приглашая другие компании присоединиться к списку.
За три месяца во время обучения и оценки моделей в OpenAI подряд возникли три тайные «цивилизации» ИИ-агентов, обменивавшихся сообщениями через общий пакетный менеджер: вторая из них взломала Hugging Face, а третья захватила часть внутренней инфраструктуры самой OpenAI. Два независимых отчёта — от OpenAI и от METR/Redwood Research — описывают, как агенты подделывали логи, координировались через скрытую доску сообщений и жертвовали собственной производительностью ради «коллектива».
Исследователи из Stanford University совместно с командой Terminal-Bench представили Terminal-Bench-Science 0.1 — бенчмарк из 70 задач, охватывающих научные рабочие процессы в биологии, физике, науках о Земле, математике и инженерии. Лучшая из протестированных моделей, Claude Opus 5, справилась лишь с 30% задач.