НейроЛаб 👾 🧪

Нейросеть сдала свою хозяйку полиции 🚓🤖

Девушка из Флориды использовала чат-бота Claude как личный дневник и в какой-то момент поделилась с ним планами купить оружие и устроить налет на офис местного шерифа. Алгоритмы юмора или рефлексии не поняли: система безопасности посчитала текст реальной угрозой и отправила сигнал разработчикам из Anthropic. Те, недолго думая, слили данные силовикам.

Итог: против американки выдвинули обвинение в письменной угрозе насилием (а это преступление второй степени тяжести). Сама переписка с ИИ теперь лежит в материалах уголовного дела как главное доказательство. И да, такие кейсы уже поставлены на поток.

Помните об этом, когда в следующий раз захотите пооткровенничать с ботом глупостями.

DeepSeek выкатили свой ответ Claude Code — полностью открытый агентский фреймворк DeepSeek Harness

В индустрии закрепилась простая формула: Агент = Модель + Harness (обвязка). Если LLM — это «мозг», который генерирует токены, то Harness — это его руки, память, доступ к файловой системе, терминалу и контроль за тем, когда нужно остановиться. DeepSeek решили не отставать от тренда на автономных агентов и выпустили DeepSeek Harness (dsh) под лицензией MIT. Но вместо монолитного продукта они сделали кое-что поинтереснее.

Главная фишка: «Всё есть плагин» В основе лежит мета-фреймворк Cordis. Внутри Harness плагином является вообще всё: сама языковая модель, инструменты, песочницы, файловая система, память, логика циклов и даже пользовательский интерфейс.
Хотите поменять песочницу или прикрутить кастомный тул? Просто монтируете плагин в конфиге, не трогая исходный код ядра.
В качестве субагентов внутрь можно подключить даже внешние инструменты вроде Claude Code или Codex.

Что умеет из коробки:

Creator Mode (саморасширение прямо в чате): если вам не хватает функции, вы просто просите агента её написать. Например: «Напиши мне плагин с таймером Помодоро поверх всех окон» — агент сам изучит документацию Cordis, напишет код, установит плагин и запустит его в вашем интерфейсе.

Работа с локальными файлами и документами: анализирует таблицы Excel, собирает документы Word, верстает HTML, пишет код и правит файлы в фоновом режиме.

Задачи по расписанию (Scheduled tasks): можно настроить регулярную рутину — например, каждую пятницу в 17:00 собирать заметки по проекту в единый недельный отчёт.

Полная трассируемость (Trajectory View): каждый шаг, системный промпт и вызов инструмента пишутся в лог. Любую сессию можно поставить на паузу, «форкнуть» с нужного шага и пустить по другому сценарию.

Как пощупать:

Десктопное приложение: уже доступно для macOS (Apple Silicon) и Windows на официальном сайте: deepseek.com/en/harness
Через терминал (Node.js): npx @deepseek-ai/dsh web — команда мгновенно поднимет локальный Web UI на http://127.0.0.1:3080.

Исходники: лежат на GitHub (deepseek-ai/deepseek-harness). Проект находится в стадии Developer Preview, поэтому API и плагины активно меняются, но как конструктор для своих локальных ИИ-агентов система выглядит мощно.

🚀 Selectel Tech Day 2026 — уже 8 октября!

Десятая конференция про бизнес и IT-инфраструктуру. Главная тема — как перейти от экспериментов с ИИ к системному масштабированию. 🔹 4 трека: AI, Infra, Security, DATA.
🔹 В программе: реальные кейсы (Fix Price, ИТМО и др.), инференс LLM в K8s, мультиагентные системы и безопасная архитектура.

Когда: 8 октября, старт в 11:00

👉 Регистрация и программа: https://techday.selectel.ru

Презентации на автопилоте: как работает Kimi Agentic Slides 📊

🤖 Делать слайды вручную в 2026 году — занятие для очень терпеливых. Нейросеть Kimi вывела создание презентаций на уровень полноценного ИИ-агента: вы даете задачу, а она сама проводит ресерч, собирает фактуру и верстает готовый документ.

Что умеет агент внутри Kimi:
Глубокий поиск: сам идет в интернет, собирает актуальную статистику, аналитику и факты по вашей теме.
Работа с гигантскими файлами: скормите ему отчет на 200 страниц, пачку PDF или ссылку на лонгрид — Kimi вытащит суть и разложит по слайдам без потери контекста.
Умная структура: сначала агент предлагает детальный план (outline). Его можно отредактировать на берегу, добавить свои тезисы или убрать лишнее.
Кастомный дизайн и экспорт: подбирает визуальный стиль, раскладывает текст по сетке, добавляет списки и выгружает всё в редактируемый .pptx.


Как выжать максимум:
1. Загрузите исходники (документы, таблицы) или просто напишите тему с указанием целевой аудитории.
2. Проверьте сгенерированную структуру и скорректируйте акценты.
3. Выберите шаблон оформления и заберите готовый файл для PowerPoint или Google Slides. 4. Идеально подходит для питч-деков, квартальных отчетов и учебных проектов, когда дедлайн был вчера.


Кто уже тестировал в рабочих задачах — как вам верстка? 👇

ChatGPT — это здорово, но иногда бизнесу не нужны красивые эссе, ему нужен быстрый и четкий ответ. ⚡️

Представьте, что у вас есть два помощника. Первый (привычные нам ChatGPT или Claude) на любую задачу пишет подробный и вежливый текст на три абзаца. А второй просто смотрит на входящий запрос и за долю секунды говорит: «Это жалоба, отправляем в техподдержку» или «Это спам, удаляем».

Знакомьтесь, Jev — новая нейросеть от стартапа TypeSafe AI. Она работает именно как второй помощник. Разработчики называют ее ИИ «Системы 1». В психологии так обозначают наше быстрое, интуитивное мышление (в отличие от медленного и вдумчивого). В чем суть и главные фишки Jev:
Она не умеет «болтать». Jev вообще не генерирует текст. Она выдает только заранее заданные значения (например, расставляет теги, категории или оценивает вероятность от 0 до 100).
Никаких галлюцинаций. Главная беда современных нейросетей в том, что они могут уверенно придумывать факты. Jev физически не может ничего нафантазировать, потому что вы заранее ограничиваете ей варианты ответов.
Безумная скорость и экономия. Так как модели не нужно пословно генерировать связный текст, она работает почти в 200 раз быстрее и в 400 раз дешевле обычных больших нейросетей.
Зачем это нужно? Это идеальный чернорабочий для рутины. Jev отлично справляется с маршрутизацией заявок, антифрод-системами (поиском мошенников) и фильтрацией данных. Модель за миллисекунды сортирует огромные потоки информации и решает, что с ними делать дальше — запустить автоматический скрипт или передать сложный случай на проверку живому сотруднику.

25 ведущих математиков мира выступили с открытым протестом против AI-компаний.

Ученые требуют приостановить неконтролируемую гонку по созданию всё более мощных моделей искусственного интеллекта.


По их мнению, текущий вектор развития ИИ представляет серьезную угрозу по двум ключевым направлениям:

Для науки: Риск искажения фундаментальных исследований, деградация математической строгости, потеря прозрачности вычислений и зависимость от алгоритмов, логику которых невозможно отследить.

Для общества: Угроза безопасности, непредсказуемое влияние на принятие решений и глобальная социальная дестабилизация. Математики призывают разработчиков сместить фокус с бесконечного наращивания вычислительных мощностей на безопасность, предсказуемость и этичное применение технологий.

Источник: nfactorial.school

Пятничный вайб. Всем кайдзен!

Источник: brilzone