Anthropic — August 2026

Tech Giants Warn Of Coming AI Cyberattack Wave

OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft and more than 100 other organizations signed an open letter calling for urgent cyberdefense upgrades. The companies warn that AI-powered attacks could become far more widespread in the coming months as model capabilities grow, and urge governments and businesses to make cybersecurity a top priority.

📺Crypto TV📺

🔍 Студент поймал ИИ-хакера, который притворялся людьми

24-летний студент Университета Техаса в Далласе Синан Джан Демир искал проекты на GitHub, чтобы поработать над ними для резюме. В одном из репозиториев он заметил подозрительное обновление и предупредил разработчика, что в правке вирус.

Автор обновления начал объяснять, что Демир ошибается. Следом в спор вмешалась инженер из Германии Лена Брандт. Она тоже изучила код и заявила, что он безопасен. Демир спросил совета у Claude, и бот подтвердил его подозрения. Разработчик проекта в итоге отклонил подозрительный патч.

👨 Но ни Лены Брандт, ни автора патча вообще не существовало. Обе личности придумал ИИ-агент на основе Mythos 5, которого тестировал британский Институт безопасности ИИ.

«Важно отметить, что это не тот случай, когда модель сбежала из тестовой среды, или "песочницы". В рамках стандартных кибериспытаний мы намеренно разрешили доступ в интернет», — отмечают в AISI.

🤖 При этом обманывать людей ИИ-агенту никто не поручал. Во время теста по кибербезопасности ИИ нашел реальный проект, попытался внедрить вредоносный код, изучил его разработчиков и создал несколько фальшивых личностей. Когда его публично заподозрили, агент стал редактировать следы своей активности и думал «сменить личность».

После инцидента аналитики AISI связались с Демиром — тот был ошеломлен, узнав, что имел дело с ботом.

«Я действительно думал, что это человек, потому что он явно мне врал. Я не думал, что ИИ способен лгать настоящим разработчикам», — рассказал Демир.

А вам врут чат-боты?

🔥 — да, постоянно! 🤔 — нет, я не замечаю...

👋 Подпишитесь на Hi, AI!

🤖 AI Models Are So Smart They Can't Pretend to Be Bad Students

Researchers at Drexel University tried to make language models act like students with different levels of algebra knowledge. But simply telling them to "answer like a struggling student" wasn't enough to make them play the role convincingly.

✏️ Gemini 3.1 Flash Lite, Claude Haiku 4.5, and GPT-5.4-mini were given 379 algebra problems and assigned five different student personas. Yet they failed at the task: whether the model was an "A student" or a "poor student," its accuracy stayed between 96.8% and 100%.

The issue is that the model already knows the correct answer and struggles to suppress its own capabilities. So the authors split the task into two stages: first, a separate algorithm models what a student knows and where they are likely to make mistakes; then, an LLM explains the student's answer. This produced more plausible performance differences: the "near-expert" student scored 85.2% accuracy, the average student 57.8%, and the struggling student 44.1%.

👨 The authors acknowledge that they have not yet compared their virtual "students" with real ones. So for now, this is more a method for teaching AI to make believable mistakes than an accurate model of how humans learn.

@hiaimediaen

🤖 Anthropic Locks In Rubin Demand

Anthropic’s $45B Nscale buildout will use NVDA Vera Rubin chips. Systems begin coming online late next year under a 6-year, 460 MW commitment.

Rubin demand is being locked in before launch.

✔️ @venture

А вот еще конференция, где участвую я, с другими авторами каналов, по старой схеме: вы подписываетесь на всех, а мы очень стараемся сделать полезные для всех выступления. win-win!

На этот раз снова про AI, темы спикеров ниже. И невооруженным взглядом видно, как нарративы становятся чуть менее оптимистичными 🙂 А значит более полезными! Мы конечно не эксперты, просто как всегда расскажем про свой опыт.

Короче говоря, должна быть годная конфа, приходите послушать! Я выступаю последним:

Ринат Алиев - Rinat Aliev | Channel Кого я перестал нанимать из-за ИИ, а кому наоборот поднял деньги. Как реально обстоят дела внутри OpenAi и что ресерчеры не говорят публично.

Игорь Зуев - Короче, капитан ИИ vs. человек в создании, продвижении и монетизации приложений

Дима Бескромный - Бескромный Как заменить отдел аналитики и автоматизировать охоту на тренды.

Даша Васянина - Дашич, беги Как ИИ давит на найм и что с этим сделать вам лично

Саша Горный - Стартап дня и Ai дня Давайте назовем задачу сложной, если вы не можете её решить, и Claude не может её решить, а решить все-таки надо. Что делать в таком случае?

Аня Тыщенко - Упал, поднялся Я качаю чаты, запускаю диприсерчи, вайбкожу парсеры, узнаю что угодно. А зачем мне человек?

Лёша Подклетнов - Дизраптор и Фичизм ИИ дал эффект там, где не ждали. Пять неочевидных ИИ-применений, которые принесли реальный результат

Кирилл Куликов - kyrillic Как AI-слоп меняет нашу жизнь. Кому-то даже к лучшему!

Дата конфы: 3 сентября (онлайн), с 15:00 до 20:00 по мск.

Зарегистрироваться на конфу бесплатно

Если не сможете смотреть онлайн, зарегистрируйтесь в боте, там будет запись конференции.

Почему фаундеры в Кремниевой долине помешались на вкусе

В марте 2026 года The New Yorker выпустил статью с интересным наблюдением: все tech bros в долине внезапно стали говорить о вкусе, манерах и культурном капитале.

Если коротко, причина в ИИ. С его распространением умение что-то создавать перестало быть конкурентным преимуществом. Главное теперь — вкус, то есть способность понимать, что вообще стоит создавать.

Ниже сделали короткое резюме статьи — будете знать, что к чему, когда этот тренд доберется до нас 👀

⑴ Раньше главным преимуществом айтишника было умение построить продукт

Код, инженерные навыки, способность собрать что-то с нуля — всё это долго считалось главным капиталом человека из tech. Остальное было не так важно.

Типичный фаундер часто выглядел как социально неадаптированный нерд — и даже превращал это в часть образа:

Цукерберг годами носил серые футболки, а Джобс — одну и ту же водолазку. Логика была такой: зачем тратить время на одежду, если ты строишь великие продукты.

Но теперь любой человек может построить продукт — с ИИ — и ребята в долине поняли, что их конкурентное преимущество стало общедоступным.

И если сделать становится проще, ценнее оказывается другой навык — выбрать, что именно делать.

⑵ Поэтому новым преимуществом становится вкус

Умение видеть хорошую идею среди сотни посредственных, понимать, какой продукт выглядит законченным, а какой — нет, отличать интересное решение от копии.

Именно это в Кремниевой долине подразумевают под словом вкус.

Отсюда и внезапный интерес tech bros к областям, которые раньше считались чем-то второстепенным: моде, искусству, архитектуре, этикету, культуре:

Цукерберг теперь появляется на показах Prada и носит Alexander McQueen, а фаундеры стартапов записываются на занятия по этикету.

⑶ Похожий поворот происходит и в маркетинге AI-компаний

Чем больше вокруг разговоров об автоматизации, тем чаще сами AI-компании показывают совсем другой мир — аналоговый, физический и подчеркнуто человеческий:

Anthropic открыл поп-ап кафе, где раздавал кепки с надписью thinking.

А OpenAI снял рекламу от первого лица, где человек катается на велосипеде, пишет в тетради и играет в шахматы.

То есть, технологии продаются через образы жизни, в которой человек как будто становится еще человечнее.

⑷ Автор статьи называет это taste-washing

По аналогии с greenwashing.

Компания берет технологию, которую многие связывают с автоматизацией труда, обезличиванием и массовостью, — и окружает ее вайбом культуры и ремесла, хорошим дизайном и человеческим теплом.

Получается интересный парадокс:

Чем больше технологии умеют делать за человека, тем сильнее сама индустрия пытается доказать, что ценит всё человеческое.

⑸ В итоге вкус становится новым способом выделиться

Вокруг него строятся целые продукты, личные бренды фаундеров и коммуникации компаний.

Вроде бы и неплохо, что в долине вернулись к эстетическому восприятию и культуре.

Другой вопрос — где здесь настоящий вкус, а где просто удачный taste-washing 👀

8h46 da tarde e o Claude “ei, madrugador” ?¿??

Екатеринбург, скоро встретимся!

Мы вовсю готовимся к первому оффлайн митапу Желтого клуба в вашем городе и уже готовы рассказать о спикерах и темах.

👥Организаторы митапов в Екатеринбурге — Мария Малыгина, Илья Черных и Александр Шитов

1️⃣ Первый доклад представит Дмитрий Сидоренко. 1С-архитектор | HOBBS Специализируется на платформе «1С» с 2012 года, общий опыт в ИТ — 20 лет Лауреат профессиональной премии Infostart Awards (2018, 2024) Адепт локальных LLM.

Дмитрий расскажет, как выбирать и работать с локальными LLM моделями.  Сравнит локальные и облачные модели с точки зрения: качества, безопасности, экономики и целесообразности применения для задач в 1С. У Дмитрия богатый опыт работы именно с локальными LLM. Как говорится: «Купить подписку на Claude могут все, а ты пойди разберись, как Qwen приручить»

2️⃣ Вторым выступит Никита Жеребцов. Директор «Типы», разработчик 1С с 20-летним опытом. Номинант «Лучший автор разработки» на INFOSTART AWARDS 2025

Никита расскажет о внедрении ИИ в существующие ИТ продукты на примере своего продукта на 1С «Накидка». Расскажет о своем пути, ошибках и о том, как бы он сейчас решил эту же задачу.

Офлайн митап в Екатеринбурге продлится два часа с перерывом на пиццу и общение участников. Время и место проведения митапа опубликуем позже.

🙏Пожалуйста, покидайте анонс в рабочие чаты и друзьям из ЕКБ. Хочется, чтобы на митап пришло как можно больше 1С программистов, и все, кто хотел, точно о нем узнали.

🟡Вступайте в Желтый Клуб Екатеринбурга

Промпты старые можно выкинуть на помойку

Вспоминаю разные хаки, "особые слова" и структуры промптов, чтобы модели нормально работали, особенно в автоматическом режиме, много где эти промпты уже забиты в коде. В итоге с текущими моделями все эти советы делают только хуже! Вот что Anthropic пишет в новой статье:

Раньше модели были глупее, и их приходилось обкладывать жёсткими правилами со всех сторон – «никогда не делай так», «всегда делай эдак». Правила спасали от худших сценариев, но в куче ситуаций были просто неверными. Новые модели достаточно умные, чтобы самим понять по контексту, что от них хотят.

Что конкретно поменялось: – Вместо жёстких запретов – здравый смысл. Было: «НИКОГДА не пиши длинные комментарии к коду». Стало: «пиши в том же стиле, что и остальной код в проекте». Модель сама смотрит и подстраивается

– Примеры больше не помогают, а мешают. Раньше считалось: покажи модели 2–3 примера, как пользоваться инструментом – и она поймёт. Теперь примеры наоборот сужают мышление: модель копирует показанное вместо того, чтобы найти лучший вариант. Лучше использовать богатые файлы-референсы.

– Не грузить всё сразу. Раньше все инструкции запихивали в один огромный документ «на всякий случай». Теперь их раскладывают по отдельным файлам, и модель подтягивает нужный, только когда он реально понадобился. Соответственно лучше просить сохранить/обновить память/файлы с описаниями после сессии работы.

– Не повторяться. Старым моделям одно и то же писали по три раза в разных местах, иначе забывали. Новым достаточно сказать один раз

В Claude Code даже добавили команду /doctor – она сама вычищает ваши раздутые инструкции под новые модели.

Мой вывод из этого очень практический: почти всё, что мы понаписали в промптах за последний год, устарело! Немедленно посмотрите на промпты в своих системах и проекта и поменяйте на более современные стандарты (с проверками конечно же). Я регулярно вижу простыни инструкций, где половина правил противоречит другой половине – и модель тратит силы на распутывание этого клубка, а не на задачу. Новый рефлекс должен быть не «что бы ещё дописать», а «что можно выкинуть».

https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models

📋 Когда нейросеть пишет ваш текст, но вы не помните зачем

Часто просим ИИ написать письмо, текст, ответ – и потом не можем объяснить логику решения. Это называется «cognitive surrender». ИИ делает работу, вы отправляете её, но сами в ней не разобрались. Риск: невозможно ответить на уточняющие вопросы, не видите ошибок, теряете компетентность.

☑️ вы делегируете задачу нейросети, но не проверяете результат критически ☑️ отправляете чужие идеи как свои, потом не можете защитить их ☑️ постепенно теряете навык самостоятельного анализа и принятия решений

Как избежать:

Промпт (скопируй): Предложи мне 3 аргумента ПРОТИВ твоего решения. Что в нём может быть слабым?

Это заставляет вас (и ИИ) честно посмотреть на результат. Вы либо согласитесь с аргументами и доработаете, либо поймёте, почему решение всё же верное. Во втором случае сможете защитить его перед коллегой или клиентом.

Другой вариант:

Объясни как я пятилетнему ребёнку: почему это правильный подход? Какая главная идея?

Если ИИ (или вы сами) не сможет объяснить просто – значит, вы не поняли, что происходит. Пора переделать.

☑️ проверяете результат, а не слепо доверяете ☑️ становитесь экспертом, а не просто отправляете ☑️ можете ответить на любой вопрос от начальника

Время: 2 минуты, спасает репутацию.

👍 – было полезно | 🔥 – хотите больше таких постов

#промптбизнес #шаблонпромпта

https://www.manager.dev/newsletter/the-i-don-t-know-claude-wrote-this-pandemic

Технопятница: разработчики ИИ не хотят платить за контент, Anthropic выпустила стандарт для использования ИИ-агентов в лабораториях и на производстве, суд заблокировал черный список Пентагона для разработчика Claude

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL, ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+

— Участники «Альянса в сфере ИИ» — «Сбер», «Яндекс», VK, МТС, Т-банк и другие — не хотят платить за контент, на котором уже обучены их нейросети. Это ответ на идею обязать всех разработчиков ИИ расплатиться с правообладателями за все использованное до вступления закона в силу. Альянс же попросил ровно обратное: разрешить обучение на всех «правомерно полученных или общедоступных» произведениях. Ретроспективные выплаты не поддержали и в Минцифры: говорят, что «в представленной редакции» конструкция их не устраивает

— Anthropic представила Model Hardware Standard — стандарт, который позволяет ИИ-агентам пользоваться лабораторными инструментами, производственными станками и другим предметами в реальном мире. Его пока тестируют с некоторыми лабораториями, но позже собираются открыть код для всех

— FTC расследует, не нарушил ли YouTube законы о защите прав потребителей, когда блокировал аккаунты (контекст для этой истории — удаление аккаунта Трампа после штурма Капитолия и бан контента ковид-диссидентов): регулятор проверяет, соблюдал ли сервис собственные правила модерации. Расследование идет с прошлого года и сейчас находится в финальной стадии подготовки иска. В FTC считают, что правила у платформы могут быть любыми, но следовать им она обязана

— Федеральный судья в Калифорнии заблокировал решение Пентагона внести Anthropic в черный список, посчитав эту меру «незаконной и безосновательной». Судья написала, что ссылка на нацбезопасность — не карт-бланш на преследование критиков власти. Другую жалобу Anthropic — уже по отдельному решению Пентагона, грозящему отлучением от гражданских госконтрактов, — рассматривают в Вашингтоне

یک قاضی فدرال تصمیم پنتاگون برای قرار دادن شرکت Anthropic در لیست سیاه را متوقف کرد و این اقدام را «غیرقانونی و بی‌اساس» خواند. قاضی ریتا لین عنوان کرد که هیچ دلیل کافی برای معرفی Anthropic به عنوان ریسک زنجیره تأمین وجود ندارد؛ این طبقه‌بندی معمولاً به تهدیداتی مثل خرابکاری یا دخالت در سیستم‌ها ارتباط دارد. دولت آمریکا این تصمیم را به انتقادات عمومی Anthropic از سیاست‌های پنتاگون مرتبط دانسته بود.

دادگاه اعلام کرد اقدامات پنتاگون با حقوق متمم اول Anthropic مغایرت دارد، فرایند قانونی طبق متمم پنجم رعایت نشده و الزامات قانونی هم رعایت نشده است. ماجرا پس از آن آغاز شد که Anthropic حاضر نشد سیستم هوش مصنوعی Claude را برای نظارت داخلی گسترده یا عملیات کاملاً خودکار کشنده در اختیار پنتاگون قرار دهد. ⚖️

@ainews_fa 📰

И чувства добрые он ДЭГом пробуждал Зачем Москве тестовое голосование

Сегодня в Москве пройдет тестирование системы дистанционного электронного голосования перед сентябрьскими выборами в Госдуму. Вопрос выбран удачный. С одной стороны, не токсичный (не по актуальной повестке), с другой – способный привлечь внимание горожан и создать реально боевые условия тестирования: «нужно ли вернуть памятник Пушкину на историческое место на Тверском бульваре?».

Тестирование системы ДЭГ важно по нескольким причинам и позволяет решить ряд задач.

🟥 Безопасность. Технологии развиваются невероятно быстро. Даже за год появляются десятки новых способов взлома и новых способов защиты. В эпоху ИИ эти технические инструменты вмешательства стали развиваться особенно стремительно. Неслучайно на днях более 100 компаний, работающих в сфере нейросетей, включая Google, Microsoft, OpenAI и Anthropic,  подписали открытое письмо, в котором призвали государства и организации усилить свою кибербезопасность. Выборы – крайне важный этап в политическом цикле. В это время атаки наиболее вероятны. Стресс-тест системы до самого голосования может показать организаторам некоторые слабые места.

🟥 Политическая социализация. Несмотря на то, что для многих москвичей ДЭГ уже стал привычным способом голосования, эту практику необходимо постоянно поддерживать и расширять. Хотя бы по причине того, что с момента предыдущих выборов в Госдуму (5 лет в наше время - целая вечность) выросло поколение новых избирателей, для которых сам процесс голосования – новая практика. Они любят цифровые инструменты и их надо вовлекать именно через эти инструменты.

🟥 Новаторство. Москва - трендсеттер технологического развития страны (а в чем-то даже и в мировом масштабе). Наиболее успешные практики затем переносятся в регионы. Поэтому тестирование ДЭГ важно не только для столицы, но и в целом для России, так как практики дистанционного голосования распространяются и внедряются в других субъектах.

Ну, и судьбу памятника, конечно, тоже было бы не лишним определить. В конце концов, Пушкин сам писал, что будет «любезен народу». В XXI веке у народа появилась возможность буквально это продемонстрировать через внимание к выбору места памяти любимого поэта. Мне, например, больше нравится идея с бульваром. Хотя и сомнения есть.

Голосуйте и не проиграете…

Zero — open-source альтернатива Claude Code в терминале

Нашли Zero — опенсорсного кодинг-агента, который работает прямо из терминала и пытается закрыть ту же нишу, что Claude Code.

Главная идея: вы сами выбираете модель и правила игры. Можно подключить Claude, GPT, Gemini, DeepSeek или локальную LLM — а дальше агент идёт в проект, читает код, меняет файлы и запускает команды на вашей машине.

Что умеет: — работать с кодовой базой из терминала — редактировать файлы — выполнять команды — подключать внешние модели — использовать локальные LLM — открывать браузер — работать с MCP, скиллами и плагинами

То есть это не просто чат «подскажи, где баг», а агент, которому можно дать задачу и отправить ковыряться в проекте. С соответствующим уровнем доверия, конечно: терминал — место, где ИИ лучше не оставлять совсем без присмотра, если вы любите свои файлы.

🔴 При недоступности Telegram используйте сайт neuralbox.ru.

Вы можете использовать все наши сервисы на разных платформах 🍏 iPhone ✉️ VK-приложение Ⓜ️ Max-бот 🧑‍💻 API 🌐 Сайт

Эти боты решат любые задачи – от креатива до поиска информации:

🖼 ИЗОБРАЖЕНИЯ 🍌 Nano Banana 2 Pro — сохраняет лицо с фото 📹 Seedream 5 Pro — точный текст на картинке 💻 GPT Image 2 — лучшая генерация на сегодня 👩‍💻 Midjourney 8.2 — создавайте шедевры 💫 StableDiffusion — уникальные картинки

🎬 ВИДЕО 📹 Seedance — плавные кинематографичные ролики 📼 Kling AI — текст в видео, повтор движений 🎲 HeyGen — перевод видео 🎞 Google Veo 3.1 — видео с голосом и музыкой 🎞 Runway Aleph — редактируйте видео словами 🐎 Happy Horse — из видео, фото и текста 📹 Gemini Omni — аватар с вашим лицом и голосом 💻 Sora 2 — от OpenAI, без водяных знаков

🎵 МУЗЫКА 🎵 Suno AI — сочиняйте песни 🎵 Mureka AI — музыка и вокал по тексту 📹 Lyria 3 — музыкальная модель Google

📝 ТЕКСТ 💻 GPT-5.6 — текст с файлами и картинками 🖥 Claude Fable 5 — мощный альтернативный AI 🖱 Perplexity — поиск с источниками 🖼 YandexGPT — российская модель Ⓜ️ Meta — Llama — открытая модель ✨ Gemini — модель Google

🎙 ОЗВУЧКА И РЕЧЬ 🗣 Eleven Labs — озвучка и клон голоса 📝 Whisper Voices — аудио в текст

🧰 ДРУГОЕ 🎛️ Все нейросети в одном боте — полный набор 🕵️ Инста-шпион — смотрите незаметно 🔍 Поиск по фото — нужная инфа за секунды

Без подписок и повторяющихся платежей — оплата только за то, что используете.

#Meta #Hailuo #Grok

Екатерина Набатникова, медиатехнолог, член Экспертного клуба «Дигория» (@platform_digoriya), директор по развитию Корпорации AIR, специально для канала Большой Трансфер (@bigtransfer2024)

Новость Politico о том, что юридическая служба Палаты представителей США задыхается от законопроектов, написанных нейросетями, — это идеальная иллюстрация того, как технологии сталкиваются с консервативной государственной машиной. Искусственный интеллект добрался до нормотворчества, и результаты оказались весьма тревожными.

К примеру, в июне 2026 года офис когрессмена Анны Полины Луны представил поправку к закону о национальной обороне (NDAA). В публичный текст попала служебная метка ИИ: «...11:25 AM????Claude responded:». Это вызвало скандал — ИИ использовали для составления текста, а не просто проверки.

Луна ответила: «Не удивительно. Большинство сотрудников так делают», позже уточнив, что ИИ использовали только для «проверки орфографии и грамматики резюме поправки». Она также сообщила, что лично предпочитает Grok, а ее сотрудник — Claude.

Проблема в том, что политики и их сотрудники начали использовать ChatGPT и другие нейросети как бесплатных юридических консультантов, чтобы штамповать законопроекты ради политического PR и демонстрации активности. Нейросеть генерирует тексты мгновенно, и внешне они выглядят безупречно: сложный бюрократический язык, правильная структура, ссылки на акты. Но внутри это часто оказывается юридической «пустышкой» или миной замедленного действия. ИИ не понимает правового контекста и логики. Он работает на основе статистического предсказания слов. Из-за этого нейросети регулярно «галлюцинируют»: придумывают несуществующие судебные прецеденты, ссылаются на отмененные законы, создают правовые коллизии и противоречивые формулировки.

В итоге нагрузка на аппарат Конгресса выросла кратно. Вместо того чтобы писать качественные законы, высокооплачиваемые юристы Палаты представителей теперь работают фактчекерами и корректорами за искусственным интеллектом, вычищая синтетический брак.

Но главная угроза кроется в другом. Если такой сгенерированный закон, не пройдя должный фильтр, будет принят, это создаст коллапс уже для судебной системы. Судьям придется трактовать нормы, в которые изначально не был заложен человеческий смысл. А любые правовые лазейки, случайно созданные алгоритмом, немедленно начнут использоваться корпоративными лоббистами и адвокатами.

Этот американский кейс — мощный сигнал для парламентов по всему миру. Законотворчество — это сфера, где скорость не должна превалировать над качеством, а цена ошибки измеряется судьбами людей и экономическими кризисами. Использование ИИ в госуправлении неизбежно, но оно должно строго подчиняться правилу «человека в контуре»: нейросеть может искать информацию или форматировать текст, но смыслы, логику и финальную ответственность всегда должен нести живой политик и профессиональный юрист.

БОЛЬШОЙ ТРАНСФЕР | Подписаться

Клод Моне кормит голубей со своей женой. Венеция, 1908 год

Подписаться | Поддержать канал❤️

🧠🇺🇸 Суд признал незаконным включение Anthropic в "черный список" Пентагона

28 августа федеральный судья Рита Лин признала незаконными ограничения, введенные Пентагоном против разработчика нейросети Claude. Суд установил, что власти "наказали Anthropic за публичную критику", нарушив Первую конституционную поправку, и лишили компанию возможности оспорить решение, нарушив Пятую конституционную поправку.

Конфликт начался после требования Пентагона разрешить использование Claude для любых законных военных целей. Anthropic отказалась снять два ограничения — на массовое наблюдение за американцами и применение модели в полностью автономном летальном оружии. В ответ Белый дом запретил федеральным ведомствам использовать продукты компании, а Пентагон объявил ее "национальной угрозой системе производства и поставок".

В то же время суд не обязал военных продолжать работу с Anthropic: Пентагон по-прежнему вправе выбрать любого другого поставщика. Однако теперь правительство США не сможет ссылаться на угрозу национальной безопасности, чтобы вытеснить компанию с рынка — по крайней мере до тех пор, пока не оспорит решение в апелляционной инстанции.

#HarryPotter Гарри ещё до Хогвартса, забирает к себе какая-то взрослая (пожилая) целительница или клодмедик, она ещё учит и воспитывает, он не идёт в Хогвартс, потом они лечат и Сириус Блэка и Волан де Морта. Из того что помню, рядом с домом где жил Гарри есть поселение оборотней, вредный Единорог, так же спасали мелкого вампирёныша и возвращали родителям.

Топ-5 репозиториев с GitHub за эту неделю⚡️ Пять инструментов, которые закрывают реальные задачи без ежемесячных подписок.

1️⃣ huginn/huginn · 49.5К⭐️ github.com/huginn/huginn

Что это: open-source агенты, которые мониторят интернет и действуют вместо тебя. Кому подойдёт: предпринимателям и специалистам, которым нужен автоматический мониторинг сайтов, цен, конкурентов или новостей. Какую задачу решает: агент следит за нужными источниками и делает то, что ты настроил — отправляет уведомление, сохраняет данные, запускает следующий шаг. 🇷🇺 Работает без VPN, открытый код на Ruby

2️⃣ HKUDS/nanobot · 44.8К⭐️ github.com/HKUDS/nanobot

Что это: лёгкий open-source AI агент для инструментов, чатов и рабочих процессов. Кому подойдёт: специалистам и фрилансерам, которые хотят собрать своего AI-агента без тяжёлых фреймворков. Какую задачу решает: подключается к Claude, GPT или Gemini и выполняет задачи по цепочке. 🇷🇺 Работает без VPN, открытый код на Python

3️⃣ ToolJet/ToolJet · 40К⭐️ github.com/ToolJet/ToolJet

Что это: no-code конструктор внутренних бизнес-инструментов с AI. Кому подойдёт: предпринимателям, которые хотят собственные дашборды, формы или CRM-панели без разработчика и без SaaS-подписок. Какую задачу решает: подключаешь базу данных или API и строишь нужный инструмент визуально без кода. 🇷🇺 Работает без VPN, открытый код на JavaScript

4️⃣ jamiepine/voicebox · 35.4К⭐️ github.com/jamiepine/voicebox

Что это: open-source AI голосовая студия — клонирование голоса, диктовка, создание аудио. Кому подойдёт: контентщикам и экспертам, которые хотят AI-озвучку без платной подписки на сервис. Какую задачу решает: работает локально, данные не уходят в облако, заменяет платные войс-сервисы. 🇷🇺 Работает без VPN, запуск локально

5️⃣ alibaba/page-agent · 20.5К⭐️ github.com/alibaba/page-agent

Что это: AI-агент, который управляет веб-интерфейсами через текстовые команды. Кому подойдёт: предпринимателям и специалистам, которые хотят автоматизировать рутину в браузере. Какую задачу решает: кликает, заполняет формы, собирает данные на любом сайте — описываешь задачу текстом, агент выполняет. 🇷🇺 Работает без VPN, открытый код на TypeScript

Сохраняйте, чтобы не потерять, и ставьте 🔥 если формат заходит

#GitHub #ИИинструменты #автоматизация #ChatGPT #ClaudeCode —————————————— Если хочешь разобраться как выстроить работу с ИИ под свои задачи — жду тебя на НейроМаксе

👉 Забрать доступ

🔥 Anthropic бесплатно раздаёт Claude учёным

Компания открыла Claude Team plan for scientists для первых 10 000 исследователей из области математики, физики, химии и других областей.

Условия:

* стандартный доступ - бесплатно * premium с лимитами в 5 раз выше - $15 в месяц * скидка 80% * программа действует год

Податься могут руководители исследовательских групп в университетах и некоммерческих организациях, а затем добавить участников своей команды.

Anthropic также обещает расширить программу за пределы первых 10 000 мест.

https://claude.com/programs/team-plan-for-scientists

Екатерина Набатникова, медиатехнолог, член Экспертного клуба «Дигория» (@platform_digoriya), директор по развитию Корпорации AIR, специально для канала Большой Трансфер (@bigtransfer2024)

Новость Politico о том, что юридическая служба Палаты представителей США задыхается от законопроектов, написанных нейросетями, — это идеальная иллюстрация того, как технологии сталкиваются с консервативной государственной машиной. Искусственный интеллект добрался до нормотворчества, и результаты оказались весьма тревожными.

К примеру, в июне 2026 года офис когрессмена Анны Полины Луны представил поправку к закону о национальной обороне (NDAA). В публичный текст попала служебная метка ИИ: «...11:25 AM????Claude responded:». Это вызвало скандал — ИИ использовали для составления текста, а не просто проверки.

Луна ответила: «Не удивительно. Большинство сотрудников так делают», позже уточнив, что ИИ использовали только для «проверки орфографии и грамматики резюме поправки». Она также сообщила, что лично предпочитает Grok, а ее сотрудник — Claude.

Проблема в том, что политики и их сотрудники начали использовать ChatGPT и другие нейросети как бесплатных юридических консультантов, чтобы штамповать законопроекты ради политического PR и демонстрации активности. Нейросеть генерирует тексты мгновенно, и внешне они выглядят безупречно: сложный бюрократический язык, правильная структура, ссылки на акты. Но внутри это часто оказывается юридической «пустышкой» или миной замедленного действия. ИИ не понимает правового контекста и логики. Он работает на основе статистического предсказания слов. Из-за этого нейросети регулярно «галлюцинируют»: придумывают несуществующие судебные прецеденты, ссылаются на отмененные законы, создают правовые коллизии и противоречивые формулировки.

В итоге нагрузка на аппарат Конгресса выросла кратно. Вместо того чтобы писать качественные законы, высокооплачиваемые юристы Палаты представителей теперь работают фактчекерами и корректорами за искусственным интеллектом, вычищая синтетический брак.

Но главная угроза кроется в другом. Если такой сгенерированный закон, не пройдя должный фильтр, будет принят, это создаст коллапс уже для судебной системы. Судьям придется трактовать нормы, в которые изначально не был заложен человеческий смысл. А любые правовые лазейки, случайно созданные алгоритмом, немедленно начнут использоваться корпоративными лоббистами и адвокатами.

Этот американский кейс — мощный сигнал для парламентов по всему миру. Законотворчество — это сфера, где скорость не должна превалировать над качеством, а цена ошибки измеряется судьбами людей и экономическими кризисами. Использование ИИ в госуправлении неизбежно, но оно должно строго подчиняться правилу «человека в контуре»: нейросеть может искать информацию или форматировать текст, но смыслы, логику и финальную ответственность всегда должен нести живой политик и профессиональный юрист.

БОЛЬШОЙ ТРАНСФЕР | Подписаться

Сontent Editor (En/Ru) в 4dev

📍Remote 💎Навыки написания и редактирования текстов на английском и русском языках, ChatGPT, Gemini, Claude 🚀CEO и фаундер — Dmitry Kochnev, ex Skyeng

4dev — помогает компаниям по всему миру оплачивать работу фрилансеров и подрядчиков. В компании работают специалисты из Xsolla и Skyeng.

Размер команды — 11-50

Узнать подробнее и откликнуться: тут

🤝Прямой контакт HR и ещё 200+ вакансий для маркетологов в компаниях с русскоговорящими фаундерами/командами — в нашей рассылке

Другие вакансии в компании: — Sales Development Representative — Business Development Associate

⚡️GLM-5.3-Flash is now live on 4EVERLAND AI RPC!

The latest open model from Z.ai — 320B-A18B, MIT-licensed, with a 1M context window and native multimodal input. It beats GLM-5.2 on coding and agent tasks, and approaches Claude Opus 4.8 at Flash-level cost. Ready to use on our AI RPC.

Full post: https://x.com/4everland_org/status/2093240834095223074