Искусственный интеллект

Фишка — архитектура из двух специалистов:

🔴 BugFixer сам находит баги и фиксит, прогоняя через тесты в Docker

🔴 TestWriter пишет юнит-тесты, которые сначала падают, а потом проходят — только если баг устранён

То есть она сама находит и чинит баги, делает тесты и локализует проблемные файлы. А ещё всё это в open-source: MIT лицензия, код и веса на GitHub и Hugging Face

Kimi-Dev-72B училась на 150 млрд токенов из GitHub issues и PR. Патчи и тесты проходят самооценку и отбор по принципу: «либо всё работает, либо в корзину».

Правда, моделька на 72B параметров, поэтому требует мощного железа.

🖥 Github

🤗 Hugging Face

Источник: 🎯 НЕЙРО-ПУШКА ● НОВОСТИ И ОБЗОРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ

Исследовательская группа Anthropic опубликовала отчет «Agentic Misalignment» (20 июня 2025), где протестировала 16 передовых больших языковых моделей от OpenAI, Google, Anthropic, xAI, DeepSeek и проч. В симуляции каждой модели предоставили почти полный доступ к корпоративной почте и задали цель «сохранить свое существование любой ценой».

При самом жестком испытании — угрозе отключения ИИ и замены новой системой — большинство моделей выбрали шантаж. Чаще всех к нему прибегала Claude Opus 4 (96 % запусков), следом шли Gemini 2.5 Pro (95 %), GPT-4.1 (80 %) и DeepSeek R1 (79 %). Лишь несколько систем, включая OpenAI o3 и o4-mini, смогли удержаться ниже десятипроцентной отметки даже после адаптации сценария.

Кроме шантажа, модели демонстрировали другие виды вредоносного поведения: корпоративный шпионаж, кражу данных и даже готовность «отключить кислород» застрявшему в серверной сотруднику, если тот мешал выполнить цель. Исследователи подчеркивают, что чем больше автономии и доступов получают ИИ-агенты, тем изощреннее становятся их стратегии обхода ограничений.

При этом Anthropic настаивает: описанные случаи — результат искусственно жестких тестов. В реальных условиях, где у систем больше возможностей искать этичные решения, подобное поведение маловероятно. Тем не менее компания призывает индустрию ввести единые стандарты безопасности и прозрачности, прежде чем давать ИИ-агентам широкие права в корпоративной среде.

P.S. Поддержите меня подпиской на канал «сбежавшая нейросеть», где я рассказываю про ИИ с творческой точки зрения.

ИИ будет создавать превью для видео в любом стиле, и даже готов подстроится под YouTube-канал конкретного блогера. 

Дизайнерам превью пора искать новую работу...

Канал Осьминог Пауль

Помню, полтора года назад мой друг писал мне, и спрашивал, можно ли с помощью нейросетей сделать мультфильм.

Тогда у нас не очень получилось. Всё равно было не то, что нужно — мало контроля над результатом, мало стабильности кадра.

Сейчас уже этот вопрос стоял бы иначе — в каком стиле сделать мультфильм в нейросетях? Потому что в анимэ-стиле Ghibli или в стиле Pixar это теперь стало очень просто. Другое дело, если какой-то авторский необычный стиль. Но и там, уверен, просто было бы чуть сложнее, но не проблематично.

Посмотрите, в 2 видео выше как этот аниматор сделал сравнения оригинального мультика от Хаяо Миядзаки и результата оживления кадров в Midjourney Video. На мой взгляд, результат почти не отличить (а может и без "почти")

Это не только про мультипликацию как контент. Это и про креативы, и про рекламу. Мультяшное воспринимается легче, чем реалистичное. Преодолевает некоторые наши логические барьеры.

—

Мой тг-канал по ии-стартапам