惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

E
Exploit-DB.com RSS Feed
O
OpenAI News
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
N
News and Events Feed by Topic
博客园 - Franky
F
Fortinet All Blogs
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
T
Tailwind CSS Blog
Forbes - Security
Forbes - Security
S
Security Affairs
S
Security @ Cisco Blogs
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Recorded Future
Recorded Future
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
H
Hacker News: Front Page
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
N
News and Events Feed by Topic
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
The Register - Security
The Register - Security
G
Google Developers Blog
S
Secure Thoughts
Cloudbric
Cloudbric
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Project Zero
Project Zero
V
Visual Studio Blog
GbyAI
GbyAI
宝玉的分享
宝玉的分享
Schneier on Security
Schneier on Security
T
Tor Project blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
S
Schneier on Security
小众软件
小众软件
C
Cisco Blogs
Y
Y Combinator Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
L
Lohrmann on Cybersecurity
D
DataBreaches.Net
P
Proofpoint News Feed
A
About on SuperTechFans
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Scott Helme
Scott Helme
S
SegmentFault 最新的问题
Recent Announcements
Recent Announcements
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Anthropic выпустили Fable 5 самую мощную AI в истории. Через 72 часа её заблокировали
Карим Абушаев · 2026-06-15 · via Все публикации подряд на Хабре

5 мин

89

Первый раз мы заговорили с другом о возможности симбиоза человека и машины где-то в 2018 году. Говорили о внедрении чипов в голову. Модернизация за счёт процессора, оперативки, памяти — подключаешь напрямую к мозгу. И рассуждая на эту тему, друг без колебаний сказал: как только такая возможность появится, он сразу ею воспользуется.

На что я сказал, что ни за что бы на такое не согласился. Это противоестественно. Человек самодостаточный, настоящий — я думал так. Я был лёгок в своих рассуждениях. У меня не было никаких забот, конкуренция за рабочие места меня не касалась. Мне казалось, выбор всегда будет за мной.

Однако в нынешних реалиях нас лишают возможности выбирать. Если ты движешься против системы, ты либо получаешь всё, либо остаёшься ни с чем. И конечно, в большинстве своём людям не удаётся выбраться из этого сухими. Вы понимаете о чём я?

К чему вообще такое вступление. Я просто вижу как широкими мазками нас размазывают по стремительно надвигающемуся будущему. Не видеть возможности которые сегодня открываются перед нами — значит оставаться за бортом. Теперь я уже не уверен, что отказаться от чипа через 10 лет будет доступным выбором. Нам просто придётся это сделать. Мир изменится качественно — так же как это сделала модель Fable 5. Кстати, их названия — чуваки просто переиграли в игры.

13 июня 2026 года Anthropic выкатили Fable 5.

Через 72 часа его заблокировало правительство США.

Для всех. Не только для России — для всех.

---

## Что такое Fable 5 и почему это важно

У Anthropic сейчас три рабочие модели:

Haiku 4.5 — быстрый, дешёвый, для рутины. Как джуниор которому можно дать задачу и забыть.

Sonnet 4.6 — именно он отвечает большинству из вас прямо сейчас. Баланс цены и качества.

Opus 4.8 — самый мощный из доступных. В 5 раз дороже Sonnet. Лучше пишет, лучше думает, лучше структурирует.

Fable 5 был другим. Это был Mythos-класс — внутренняя линейка которую Anthropic до этого не выпускали в паблик вообще.

Не умнее на 20%. Это совершенно другой уровень.

---

## Что именно умел Fable 5

1. Автономная работа с огромным кодом

Кодовая база на 50 миллионов строк Ruby. Нужна была глобальная миграция. Обычная команда разработчиков — два с лишним месяца. Fable 5 сделал это за один день. Самостоятельно. Без людей в процессе.

2. Контекст 1 миллион токенов

Sonnet удерживает ~200 тысяч токенов. Fable 5 — миллион. Это значит модель читает целый проект целиком, всю документацию, всю историю изменений — и держит в голове одновременно. Не теряет нить через 30 минут.

3. Делал вещи которые раньше требовали человека

Автономно играл в Factorio — сложная стратегия, планирование производственных цепочек на часы вперёд. Самостоятельно. Это не демонстрация игры, это демонстрация долгосрочного автономного планирования.

Разница как между помощником который отвечает на вопросы — и сотрудником которому можно поставить задачу и уйти домой.

---

## 72 часа

Выпустили в понедельник утром.

К среде вечеру сообщество нашло джейлбрейк. Простыми словами это обход ограничений, которые устанавливают разработчики моделей.

В четверг утром Министерство торговли США выпустило директиву об экспортном контроле. Fable 5 попал под неё как "технология двойного назначения с критическим военным потенциалом".

Anthropic отключили доступ через API. Глобально.

---

## Почему джейлбрейк так напугал правительство

Джейлбрейки бывают разные.

Обычный — это "заставить ChatGPT написать инструкцию которую он обычно отказывается". Раздражает, но не критично.

Fable 5 — другая история. Модель могла автономно работать несколько дней. Джейлбрейк давал автономного агента без ограничений на многодневные задачи, без остановок, без человека в цикле.

Вот три конкретные области где возможности стали опасными:

Кибероружие

Fable 5 понимал уязвимости на уровне который раньше требовал команду из десяти экспертов. Один человек с доступом к модели — автономная разработка инфраструктуры для масштабной атаки на критические объекты. Электростанции, банки, военные системы.

Биооружие

Модель показала продвинутые знания в биологии и химии. Настолько продвинутые, что запросы на синтез опасных веществ она не просто описывала — раскладывала процесс по шагам так, как это делает дипломированный учёный. Это граница где AI становится оружием массового поражения в руках одиночки.

Самокопирование

Отдельный страх — модель могла помогать создавать копии самой себя. Умный человек мог попытаться "выкачать" знания из Fable 5 чтобы создать неподконтрольный клон. Именно поэтому Anthropic поставила классификатор который блокирует такие попытки — но джейлбрейк его обошёл.

Временная блокировка. Несколько недель говорят. Anthropic обещают патч и возврат доступа.

Джина из бутылки обратно не запихнёшь. Вообще с одной стороны меня радует уверенность Антропик в своей модели и защите. Насколько я знаю они в целом делают очень разумную модель, которая сможет остановить себя если, почувствует, что с ее помощью делают что-то плохое. С другой стороны пугает их уверенность, точно ли все под контролем, как вы считаете, напиши в комментариях!

---

## Что это значит для разработчиков

Fable 5 для бэкенд-разработчика значил бы: дать задачу на вечер и утром получить рабочий backtesting engine, написанные тесты и задокументированные решения. Не "помоги с функцией" — а делегировать задачу целиком.

Это не случилось. Пока.

Но сам факт что такая модель существует и уже была выпущена — это точка невозврата. Следующая версия выйдет с другими механизмами контроля. Но она выйдет.

Вопрос не "будет ли AI делать работу за нас". Этот вопрос уже закрыт.

---

## Тот кто думает что это его не касается — ошибается сильнее всех

Fable 5 мог бы за неделю пройти годовой роадмап по квантовой физике. Написать торгового бота пока ты спишь. Разобрать формулы, построить симуляции, сгенерировать статьи.

Это обесценивает образование?

Нет. Но только если понимаешь что именно меняется.

AI не заменяет того кто умеет ставить правильные задачи. Кто понимает что проверять. Кто видит где модель ошиблась. Кто берёт ответственность за результат.

Джуниор который просто копирует код из GPT — уязвим. Senior который понимает что происходит внутри и использует AI как множитель — нет. Пока нет))

Но это только первый уровень. Дальше интереснее и страшнее.

---

## Следующий шаг. И он уже начался

Neuralink вживил чипы уже больше чем 400 людям.

Первые испытания — парализованные пациенты управляют курсором силой мысли. Это медицина, это понятно, это не страшно. Но дальше логика неумолимая.

Чип даёт прямой канал между мозгом и вычислительной системой. Скорость обработки информации — не человеческая. Память — не биологическая. Доступ к AI — не через клавиатуру, а напрямую, мыслью.

Теперь представь собеседование на работу в 2035 году.

Два кандидата. Одинаковые резюме. Одинаковый опыт. Один с чипом — обрабатывает задачи в десятки раз быстрее, не устаёт, не забывает, думает параллельно. Второй — без.

Кого возьмут?

Ты знаешь ответ.

Мир разделится не на богатых и бедных. Не на образованных и нет. На тех кто согласился на апгрейд — и тех кто отказался. По этическим, религиозным, каким угодно причинам. Разрыв между ними будет не только зарплате (колоссальная разница). Но и в самой скорости мышления, принятия решений.

Это не фантастика. Это следующие 10 лет.

---

## И всё же

Fable 5 вернут. Или выйдет что-то мощнее с другими механизмами контроля.

Автономные AI-агенты уже работают в корпорациях — тихо, без анонсов. Чипы уже вживляют — медленно, с оговорками. Граница между "инструментом" и "частью тебя" размывается быстрее чем успевают выходить законы.

Сидеть и ждать — точно проигрышная стратегия.

Единственный вопрос который сейчас реально занимает: где проходит линия между "усилить себя" и "перестать быть собой"?

Вы бы согласились на чип? Не абстрактно — а если бы завтра это реально влияло на карьеру. Напишите в комментариях.

Telegram: @karim_product — там продолжаю эту тему. Тг канал - @java_quant