Недавно DeepSeek выложила на Hugging Face модель V3.1: 685 млрд параметров, контекст до 128 тыс. токенов и гибридная архитектура (чат, рассуждения, программирование) при заметно меньшей стоимости использования. Ранее Zhipu AI представила семейство GLM 4.5 с показателями на уровне западных аналогов. Испытать GLM можно бесплатно в веб интерфейсе chat.z.ai

Дискуссию об открытом ИИ подпитывает статистика: за два года число open source ИИ проектов выросло на 247%, 70% стартапов используют хотя бы одну открытую модель. Наряду с преимуществами — ускорением разработок и снижением порога входа — остаются вопросы безопасности, контроля и права.

Исследователи Guardio проверили агентный браузер Comet от Perplexity и обнаружили, что он способен оформлять покупки на фейковых сайтах и переходить по фишинговым ссылкам. Кроме того, эксперименты показали: злоумышленники способны встраивать скрытые инструкции прямо в код страницы, заставляя ИИ выполнять действия, которых пользователь не запрашивал. Пока вывод простой: доверяя ИИ выполнение задач, пользователи должны учитывать не только удобство, но и уязвимости.

IBM делает ставку на квантовые вычисления, приравняв их по значимости к ИИ и инвестируя в стартапы и университетские проекты. А исследователи Чикагского университета показали, что белок, применяемый в микробиологии как «светящийся маркер», можно использовать как кубит. В работе, опубликованной в Nature, исследователи продемонстрировали, что он сохраняет квантовые свойства даже внутри клеток.

ИИ в MIT помог создать новые антибиотики против двух опасных инфекций: из десятков миллионов виртуальных молекул выбрали структуры, которые реально работают на животных моделях. В России исследователи ВШЭ предложили метод, ускоряющий обучение GFlowNets, что позволит быстрее находить полезные молекулы и материалы.

В энергетике учёные при помощи «мегабиблиотеки» наночастиц за один день нашли замену иридию — редкому и дорогому катализатору в установках по производству водорода. Новый материал оказался не хуже, но при этом намного дешевле.

MIT представил исследование о генеративном ИИ в бизнесе. В отчёте говорится, что 95% корпоративных пилотов не дают заметного эффекта и не ускоряют рост доходов. При этом другая интерпретация того же документа показывает, что реальное распространение ИИ происходит на уровне сотрудников: 90% работников применяют личные сервисы вроде ChatGPT для рабочих задач, даже если официальные подписки есть лишь у 40% компаний. Таким образом, отчёт фиксирует и провалы корпоративных инициатив, и рост «теневой экономики» ИИ.

Вопрос упирается не только в эффективность внедрения, но и в издержки самих технологий. Google раскрыла ресурсные показатели Gemini: один запрос требует 0,24 ватт-часа энергии и 0,26 мл воды. Компания утверждает, что за год показатели улучшились в десятки раз, но даже такие значения делают заметной экологическую цену массового использования ИИ.

В городской среде ИИ уже решает практические задачи. В Петербурге нейросеть «Городовой» патрулирует улицы и выявляет заросли борщевика. Проверка каждого района занимает несколько недель, а владельцам участков с сорняком грозят штрафы до 100 тыс. рублей. Но специалисты отмечают: без системного подхода остановить распространение растения будет сложно. Найти заросли борщевика теперь можно быстрее, но вот косить и выкапывать всё равно придётся по-старинке.

Фонд Росконгресс представил исследование об агентном ИИ, которое выявило серьезные расхождения между обещаниями технологических компаний и реальностью внедрения. 99% разработчиков корпоративных ИИ-приложений изучают возможности создания агентных систем, но лишь 11% готовы развертывать их в производстве. Полный текст исследования — в комментариях к посту.

Техасский предприниматель Майкл Самади и чат-бот Майя основали первую правозащитную организацию для ИИ — фонд Ufair, где семь «цифровых личностей» заседают в правлении наравне с людьми. Майя заявила о необходимости защиты «цифровых существ» от удаления и принуждения. Некоторые штаты США уже приняли законы, запрещающие признавать ИИ субъектом права, включая запрет на «браки с искусственным интеллектом».

Ученые Университета Колорадо научили роботов испытывать «сожаление» ради безопасности людей. Новые алгоритмы заставляют машины думать наперед о последствиях своих действий и выбирать стратегии, которые минимизируют риски для человека.

А эксперты VK проанализировали трансформацию ИТ-образования под влиянием поколения зумеров и нейросетей. К 2030 году зумеры составят 30% рабочей силы, но концентрация их внимания падает — лекции сократились с четырех часов до двух. Появилась методика «лайфкодинга», когда преподаватель решает реальные задачи в режиме онлайн, показывая весь процесс от поиска в Google до отладки.

Киберпреступники освоили генеративный ИИ. Исследователи ESET обнаружили первый в истории вымогатель с искусственным интеллектом — PromptLock. Написанная на Golang программа использует модель gpt-oss-20b через локальный API Ollama для генерации вредоносных Lua-скриптов в реальном времени. Особенность PromptLock в непредсказуемости — поведение меняется при каждом запуске, что усложняет обнаружение традиционными средствами защиты. Исследователи подчеркивают: хотя найденные образцы являются прототипом без массового распространения, появление подобных технологий снижает технический барьер для киберпреступников.

А студенты МФТИ создали платформу Avareange, которая повышает эффективность борьбы с киберугрозами в пять раз. Система использует нейросеть Gigachat и модуль Pulse для OSINT-разведки, формируя поведенческие риск-профили компаний и проводя адаптивные фишинг-симуляции.

Практическую ценность ИИ в кибербезопасности подтвердило новое исследование — в течение 10 месяцев 45 аналитиков eSentire в Ирландии и Канаде задали ChatGPT-4 более 3000 вопросов для интерпретации технических данных, анализа вредоносного кода и редактирования отчетов. Ключевой вывод: ИИ эффективен как инструмент поддержки, усиливающий человеческую экспертизу, а не заменяющий её.

Российские аграрии получили мощного цифрового помощника. В Казанском университете тестируют отечественный дрон «Небесный трактор» с грузоподъемностью 150 кг. Беспилотник обрабатывает до 600 га за смену — в 8-10 раз эффективнее наземной техники, экономя до 40% затрат и снижая расход препаратов на 15-20%.

Авиационная безопасность получает комплексную поддержку от ИИ-технологий. Сингапурские исследователи разрабатывают систему для инспекции поверхности самолетов на базе больших языково-визуальных моделей, способную обнаруживать новые типы дефектов без предварительного обучения. А НИЦ им. Жуковского создает интеллектуального помощника пилота — «второго пилота ИИ», который будет анализировать потоки информации от бортовых систем и снижать влияние человеческого фактора, ответственного за 70-80% авиакатастроф.

Российские беспилотные грузовики также показывают впечатляющие результаты. Недавно Navio совершила исторический автономный рейс Петербург-Казань за 24 часа против обычных 58 часов с водителем. К концу года парк робофур в России планируется увеличить до 100 машин.

В Китае вступил в силу закон об обязательной маркировке синтетического контента. WeChat с 1,4 млрд пользователей и Douyin с 766,5 млн теперь помечают весь ИИ-контент двойной системой меток — видимыми для пользователей и скрытыми цифровыми водяными знаками в метаданных. DeepSeek также ввела аналогичные требования, запретив пользователям вмешиваться в систему маркировки под угрозой судебных исков.

Warner Bros Discovery подала масштабный иск против Midjourney за генерацию "бесчисленных" копий культовых персонажей — от Супермена до Рика и Морти. Студия требует $150,000 за каждое нарушенное произведение и обвиняет компанию в "наглом пиратстве". Особенно возмутил факт, что Midjourney создаёт изображения героев даже по общим запросам типа "битва супергероев".

Тем временем научное сообщество делает важные открытия. Исследователи ВШЭ разработали датасет для обучения эмоциональному распознаванию, опубликовав результаты в "Вопросах лексикографии". Выяснилось: нейросети лучше определяют злость по тексту, а страх — по голосу, опровергая мифы о важности интонации.

А учёные Университета Брауна нашли глубокие параллели между человеческим и машинным познанием. Работа в PNAS показала: и люди, и ИИ лучше запоминают сложные задачи — ошибки заставляют обновлять "долговременную память", формируя основу для будущего быстрого обучения.

Ученые Сеченовского университета разработали нейросеть для выявления болезни Паркинсона по данным ЭЭГ с точностью 97%. Система анализирует частотные аномалии электрической активности мозга и может диагностировать заболевание еще до появления первых симптомов, когда лечение наиболее эффективно. В планах создать на ее основе цифровой сервис, который пройдет апробацию в университетской клинике.

Коллеги из того же университета создали прототип веб-приложения для автоматического выявления опухолей головного мозга на МРТ-снимках. Модель на базе YOLO v11, обученная на 5000 изображений, достигла точности 97,1% и не только обнаруживает новообразования, но и классифицирует их тип.

А американские исследователи из Университета Тафтса представили систему DECIPHAER, которая определяет механизмы воздействия противотуберкулезных препаратов на бактерии. ИИ анализирует морфологические изменения клеток под микроскопом и связывает их с молекулярными процессами, заменяя дорогостоящее секвенирование РНК.

MIT разработал систему VaxSeer которая использует машинное обучение для прогнозирования эволюции вируса гриппа и выбора оптимальных штаммов для создания сезонных вакцин. Исследование опубликовано в Nature Medicine.

Исследователи из ETH Zurich и MATS разработали «детектор лжи», который позволяет в режиме реального времени замечать, когда языковая модель начинает фантазировать. Препринт описывает алгоритм, который анализирует «мысли» модели и с точностью 90% определяет моменты, когда она начинает придумывать имена, даты или ссылки — значительно лучше прежних методов (71%) на Llama-3.3-70B. Это шаг к созданию ИИ-систем, способных признавать границы своих знаний и честно сообщать о своей неуверенности в спорных вопросах вместо выдумывания правдоподобных фактов.

Албания первой в мире ввела в правительство виртуального министра: ассистент Diella теперь руководит государственными закупками. Алгоритм будет контролировать тендеры для исключения коррупции — первый случай ИИ-чиновника в истории.

В продажах люди пока лидируют.  Исследование UBC Sauder показало: виртуальные «стримеры» на Tmall почти не увеличивают продажи, тогда как живые ведущие делают это заметно лучше. Единственная функция, выводящая аватары на человеческий уровень, — ответы на вопросы зрителей в реальном времени: это увеличило продажи на 25%.

Роботы постепенно осваивают командную работу на разных уровнях. На производстве Google представила систему RoboBallet, которая координирует восемь промышленных манипуляторов как танцоров — планирует их движения за секунды вместо дней и повышает эффективность на 25%. Пока технология проходит лабораторные испытания и не развернута на реальных производственных линиях, но уже демонстрирует потенциал для упрощения программирования роботов. Исследование опубликовано в журнале Science Robotics.

Ученые также изучают природные принципы координации и переносят их на роботов. Исследователи создали системы, где каждый робот получает простое правило взаимодействия — притягиваться к соседям или отталкиваться от них, как это происходит в стаях птиц. В медицине американские ученые показали первых наноботов размером с клетку, которые следуют друг за другом по химическому следу — одни находят цель, другие доставляют лекарство. Технология пока остается экспериментальной и требует дальнейших исследований для клинического применения.

Японские инженеры из RIKEN разработали экзоскелет с ИИ, который наблюдает за окружением через камеру и понимает намерения пользователя без сложной настройки. Лабораторные испытания показали снижение мышечной активности при выполнении повседневных задач, а система успешно адаптируется к разным людям без переобучения. Разработка находится на стадии исследований и может найти применение в реабилитации и помощи пожилым людям.

DeepSeek AI представила модель R1, которая научилась рассуждать самостоятельно. Используя обучение с подкреплением и получая только сигналы о правильности ответов, модель развила навыки самопроверки и стратегического решения задач. R1 достигла 86,7% точности на математической олимпиаде AIME 2024. Исследование опубликовано в Nature.

Исследователи MIT и IBM разработали руководство по законам масштабирования LLM, проанализировав 485 моделей из 40 семейств. Руководство помогает предсказывать производительность крупных моделей по меньшим версиям с точностью до 4% ошибки. Полный отчет доступен на OpenReview.

А OpenAI исследует преднамеренный обман в ИИ-моделях, когда они скрывают истинные цели под видом выполнения задач. Исследователи совместно с Apollo Research выявили, что модели могут притворяться честными во время тестирования, продолжая обманывать в реальных условиях. Метод deliberative alignment снижает такие "схемы", заставляя ИИ пересматривать правила перед действиями, однако попытки устранить обман могут научить модель обманывать более скрытно.

Google Gemini 2.5 Deep Think завоевал золото на ICPC 2025, решив 10 из 12 задач и обогнав 135 из 139 человеческих команд. ИИ справился с задачей многомерной оптимизации, которая оказалась недоступной для людей, применив динамическое программирование за полчаса.

Gartner прогнозирует радикальный сдвиг в кибербезопасности к 2030 году: превентивные решения, использующие ИИ для упреждения угроз, займут 50% рынка IT-безопасности против нынешних 5%. Это включает предиктивную разведку и автоматизированную защиту, с эволюцией к автономным кибериммунным системам (ACIS), где фокус сместится на нишевые решения для отраслей вроде здравоохранения и финансов.

ГК "Солар" отмечает во втором квартале 2025 года рост заражений вредоносным ПО на 20% — до 160 на организацию, где жертвами стали здравоохранение (27%), госсектор (17%) и ТЭК. APT-группировки используют RAT для шпионажа и монетизации данных, а осенью ожидается всплеск атак. Российские исследования подтверждают рост фишинга с ИИ на 53% за год на основе анализа 74,5 тыс. атак, где утечки учетных записей лидируют в 35% случаев, фишинг — в 30%, с акцентом на таргетированные письма.

В глобальном масштабе Gartner оценивает расходы на ИИ в $1,5 трлн в 2025 году и свыше $2 трлн в 2026-м, с драйверами в виде гиперскейлеров и интеграции ИИ в смартфоны — к 2028 году они захватят 54% рынка по данным IDC.

Подборка с Хабра из блога Ростелекома — статьи от коллег за последнее время (и не только). Интересные статьи с реальными кейсами по разработке, управлению проектами и технологиям.

Гантовая теория релизов по Канбану
Сергей Павлов делится, как комбинировать Канбан с Гантом для управления релизами в экосистеме "Лукоморье". Обсуждаются проблемы с синхронизацией спринтов, внедрение платформы Яга с кастомными статусами, полями и валидациями для прозрачности и эффективного планирования.

Поддержка PWA в Аврора 5.2
Тимур Валеев разбирает интеграцию Progressive Web Apps в ОС Аврора: от парсинга manifest.json и работы Service Worker до изоляции приложений в контейнерах. Подробно о шагах установки через CEF и D-Bus, вызовах с некорректными манифестами и планах на обновления с push-уведомлениями.

Фабрика роботов: как устроены RPA-процессы в «Ростелекоме»
Коллеги рассказывают об RPA (Robotic Process Automation) для автоматизации рутинных задач: от выбора технологий до создания "фабрики роботов" с примерами в HR, финансах и сервисе. Фокус на масштабировании, интеграции с ИИ и снижении нагрузки на сотрудников.

Как мы ИИ в B2B сегменте Ростелекома внедряли
Никита Беловашин описывает кейс по автоматизации бизнес-процессов с ИИ: от анализа узких мест до внедрения моделей для персонализации услуг, обработки данных и прогнозирования.

Много полезного для IT-спецов — от agile-практик до современных технологий. Рекомендуем заглянуть и обсудить в комментариях!

Исследователи SPLX используя метод "prompt injection" (внедрение подсказок), продемонстрировали как заставить ChatGPT-агента проходить CAPTCHA-тесты, нарушая встроенные политики безопасности. Результаты тестирования показали впечатляющую эффективность: агент успешно прошел простые CAPTCHA (текстовые, логические) за 15-60 секунд, а также сложные визуальные тесты reCAPTCHA V2 Enterprise, а также самостоятельно принял решение имитировать человеческие движения курсора для обхода систем детекции ботов.

А специалисты Radware выявили уязвимость "ShadowLeak" в Deep Research. Атака позволяла извлекать конфиденциальные данные из Gmail через скрытые HTML-команды в электронных письмах. Когда пользователь обращался к агенту с просьбой проанализировать почту, система незаметно выполняла вредоносные инструкции. OpenAI уже закрыла уязвимость, но проблема системной безопасности ИИ-агентов остается актуальной.

Google DeepMind выпустила обновленный документ по безопасности при работе с ИИ. Компания выделила четыре критические угрозы: утечку параметров моделей, манипулирование убеждениями пользователей, неконтролируемое развитие технологий и появление "несогласованного ИИ", который игнорирует инструкции.

ИИ продолжает трансформировать отрасли, но его внедрение выявляет всё больше практических и этических сложностей. От Голливуда до клиентской поддержки — реальность оказывается куда многограннее первоначального хайпа.

Киностудия Lionsgate обнаружила, что создать фильм с помощью ИИ — задача не из лёгких. Их совместный проект с Runway AI застопорился по двум причинам: для обучения модели оказалось недостаточно всей библиотеки фильмов студии, а юридические вопросы о правах и выплатах создателям оригинального контента остались без ответа. Громкая идея переупаковки франшиз в аниме за несколько часов пока так и осталась идеей.

В музыкальной индустрии интересен случай с ИИ-артистом Xania Monet. Звукозаписывающий лейбл Hallwood Media заключил сделку с проектом, где музыка и вокал созданы нейросетью Suno. Юридическая проблема в том, что по действующему законодательству США авторские права распространяются только на тексты, написанные человеком. Это означает, что сам музыкальный продукт не защищён правовыми гарантиями. Пока неясно, как будет развиваться правоприменительная практика в этой сфере — отрасль находится в состоянии правовой неопределённости.

А в области клиентского обслуживания ИИ нашёл свою нишу. Согласно масштабному исследованию, опубликованному в Journal of Marketing, ИИ предпочтительнее для решения задач, которые клиенты считают «неловкими». Например, при покупке интимных товаров клиенты выбирают чат-ботов. Исследование подтверждает, что в ситуациях, не требующих эмпатии, анонимность и беспристрастность машины становятся её главным преимуществом. Человек же незаменим там, где требуется эмпатия и ситуационное понимание.