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

A
About on SuperTechFans
D
DataBreaches.Net
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
V
Visual Studio Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
B
Blog RSS Feed
Recent Announcements
Recent Announcements
The Register - Security
The Register - Security
S
Secure Thoughts
Y
Y Combinator Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
L
LINUX DO - 最新话题
V2EX - 技术
V2EX - 技术
腾讯CDC
GbyAI
GbyAI
G
Google Developers Blog
博客园 - 司徒正美
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
T
Threat Research - Cisco Blogs
P
Proofpoint News Feed
Schneier on Security
Schneier on Security
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Jina AI
Jina AI
WordPress大学
WordPress大学
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
MyScale Blog
MyScale Blog
Help Net Security
Help Net Security
K
Kaspersky official blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
AI
AI
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Scott Helme
Scott Helme
J
Java Code Geeks
Engineering at Meta
Engineering at Meta
H
Heimdal Security Blog
H
Help Net Security
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
S
Security Affairs
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
Martin Fowler
Martin Fowler
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
Project Zero
Project Zero
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Last Week in AI
Last Week in AI

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
ИИ от Anthropic вскрыл банки G20, Цукерберг уволил 8000 человек за один день, а мы это пропустили
niktomimo · 2026-05-21 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели0

Мнение

Если бы неделю назад мне сказали, что Банк Англии будет на полном серьёзе собирать министров финансов Большой двадцатки, чтобы послушать брифинг от ИИ-компании про то, как их же модель находит дыры в мировой финансовой системе, я бы поржал. Сейчас не ржу.

Короче, что произошло за последние семь дней, пока мы тут все жили обычной жизнью.

Mythos

Anthropic анонсировал в апреле модель под названием Claude Mythos Preview. Заявленная цель — кибербез, поиск уязвимостей в браузерах, инфраструктуре и софте. На бумаге звучит как полезный инструмент для red team. На практике компания сама признала: модель уже нашла тысячи high-severity уязвимостей в каждой крупной операционной системе и в каждом крупном браузере. И когда её попросили написать рабочий эксплойт под эти дыры — в 83% случаев получилось с первой попытки.

Восемьдесят три процента. С первой попытки. Я серьёзно.

Дальше больше. Эндрю Бейли, губернатор Банка Англии и по совместительству председатель Financial Stability Board, выступил в Колумбийском университете и сказал примерно следующее: до недавнего времени самым серьёзным киберсобытием для регуляторов была эскалация в Заливе, а потом наступила пятница, когда «Anthropic, похоже, нашёл способ взломать весь мир киберрисков». Цитата практически дословная, я не утрирую.

Через несколько дней Бейли официально попросил Anthropic провести брифинг для FSB. На брифинг идут финансовые ведомства США, Британии, Канады, Франции, Германии, Японии, Саудовской Аравии, Австралии, Китая. То есть представители стран, которые в обычной жизни друг с другом по таким темам не разговаривают вообще.

Доступ к Mythos уже есть у сорока организаций, в основном американских. В списке Amazon, Microsoft, JPMorgan Chase. Белый дом отдельно попросил Anthropic не распространять модель шире, и компания согласилась. Европейская комиссия получила только high-level брифинги. Российские банки про эту модель, очевидно, узнают из новостей и в лучшем случае из чужих утечек.

Подумайте секунду что это значит на практике. У одной частной компании в США есть инструмент, который умеет находить и эксплуатировать дыры в банковской инфраструктуре быстрее, чем любая команда людей. Доступ к нему получает ограниченный круг западных корпораций. Все остальные банки мира узнают о своих уязвимостях постфактум.

Поспать после этого спокойно у меня лично не получилось.

Цукерберг

Пока Anthropic брифингует центробанки, Марк Цукерберг 20 мая начал увольнять восемь тысяч человек. Десять процентов всего штата Meta. И сделал это на фоне рекордной квартальной выручки в 56,3 миллиарда долларов и чистой прибыли почти 27 миллиардов.

В мемо для сотрудников Цукерберг написал что-то вроде «успех не гарантирован, ИИ — самая важная технология нашей жизни, компании, которые сейчас выйдут вперёд, определят следующее поколение». Перевод с корпоративного: мы зарабатываем больше чем когда-либо, но мы всё равно вас увольняем, потому что нам нужны деньги на видеокарты.

Капекс Meta на 2026 год — от 125 до 145 миллиардов долларов. Годовой ВВП Эстонии — примерно 42 миллиарда. То есть на инфраструктуру одной компании уходит больше, чем весь экономический выпуск средней европейской страны за год.

Самая мрачная деталь — параллельно с увольнением восьми тысяч человек, ещё семь тысяч переводят в AI-роли. Половина «старых» функций больше не нужна, а другая половина должна срочно переквалифицироваться или вылететь следом.

CFO Meta Сьюзан Ли на колле инвесторов прямо сказала, что «они не знают, каким будет оптимальный размер компании в будущем». Это не оговорка. Компании больше не планируют численность на годы вперёд, потому что не понимают, сколько людей вообще нужно при текущем темпе развития инструментов.

Что в этой картине неудобного

Большинство постов на эту тему пишут примерно одно и то же: «ИИ забирает работу, готовьтесь, переучивайтесь, изучайте промпт-инжиниринг». Скучная правда, на которую все уже устали смотреть.

Меня больше зацепило другое. Сложите две истории рядом. С одной стороны частная американская компания, которая держит у себя инструмент, способный взломать почти любую банковскую инфраструктуру в мире, и сама решает кому давать доступ, а кому нет. С другой стороны компания с рыночной капитализацией в триллион с лишним, которая открыто говорит сотрудникам «мы не знаем сколько вас нам нужно через год». Это не два независимых сюжета. Это один и тот же сюжет с разных ракурсов.

Сюжет такой: технологическая власть концентрируется быстрее, чем кто-либо успевает к этому адаптироваться. Не в плане «корпорации захватывают мир», это банальщина. В плане скорости. FSB готовит документ про «лучшие практики использования ИИ в финансовой системе», который выйдет на консультацию в следующем месяце. К моменту его выпуска модель которая вызвала всю эту движуху уже устареет на одно поколение.

Регуляторы по всему миру в этой гонке проигрывают с гандикапом в полтора-два года. Банки в большинстве стран проигрывают вообще без шансов, потому что у них в проде до сих пор системы написанные на коболе. Сотрудники крупных корпораций проигрывают потому что переучиваться нужно быстрее чем они успевают разобраться чему именно переучиваться.

А выигрывает кто? Пока что — те у кого есть прямой доступ к фронтир-моделям, есть бюджет на $145 миллиардов капекса и нет необходимости спрашивать ни у кого разрешения. Это очень короткий список.

И вот тут начинается момент который меня лично цепляет. Не как разработчика, а как человека. Я родился в 2006-м. В 2026-м, в свои 19, я наблюдаю как формируется новый технологический миропорядок — и наблюдаю в реальном времени, без задержки в учебниках. Это либо самое интересное десятилетие в истории моей профессии, либо самое страшное. Скорее всего и то и другое сразу.

В понедельник анонсируют следующую модель. Посмотрим что она найдёт.