CodeCamp

Цукерберг работает над соцсетью для вайбкодеров — Pocket 😐 Это приложение, где по текстовому запросу можно создавать слоп мини-игры и приложения, а затем публиковать их в общей ленте и скроллить, играть и сохранять чужие проекты. Приложение уже появилось в Google play, но пока доступно не всем. Так вот на что уходят все ресурсы и ТРИЛЛИОНЫ токенов в месяц запрещенной в РФ Meta…

Claude Fable 5 понерфили — качество ответов модели упало после перезапуска в РАЗЫ. Слишком строгие фильтры кибербезопасности не пропускают ничего сложнее print('Hello World') и перенаправляет все запросы на Claude Opus 4.8. Неудивительно, что Fable разрешили выпустить. С такой-то мощью 🥲

Корпоративный софт в России начали оценивать почти как инвестиционный актив — по экономии, скорости и влиянию на бизнес-показатели. Yandex B2B Tech провела первую премию Yandex B2B Tech Awards, куда поступило более 100 заявок. Победителями стали 16 компаний, средни которых Альфа-Банк, «Норникель», «Технониколь», AstraZeneca, ТюмГУ и «Брусника». Жюри оценивало бизнес-эффект от внедрения технологий Яндекс 360 и Yandex Cloud. Самыми популярными направлениями конкурса стали генеративный ИИ, аналитика данных, облачная инфраструктура, информационная безопасность и автоматизация. Цифровизация бизнеса продолжается 🔨

Мда уж хех: из 444 iOS-приложений с ИИ-фичами, которые проверили в ходе исследования, 64% сливают данные разработчиков или вашу персональную инфу из-за дыр в безопасности 😂 54 приложения передавали plaintext API key напрямую, 92 имели backend proxy без нормальной авторизации, 136 светили переиспользуемые JWT/Bearer-токены. Вайбкодинг, итоги 🤣

Хотя бы по пятницам придерживайтесь 😐

Cloud.ru выкатил в общий доступ новый сервис с ИИ-агентами OpenClaw и NemoClaw для работы в облаке — EvoClaw. Агенты умеют взаимодействовать с файлами, сервисами и системами. Пользователи же могут заранее задать им специализацию, навыки и даже стиль общения 👍 Это история не про «поиграться на пет-проекте»: с изоляцией сред и Zero Trust агентов спокойно можно пускать в чувствительные бизнес-задачи.

Найдена еще одна причина отказов на собесах — месть сисадминов 😁 Айтишник из России получил штраф за изощренную месть бывшей начальнице. После ссоры парень взломал ее аккаунт на HH, удалил все реальные заслуги и переписал резюме, щедро насыпав туда нелестных комментариев. Чтобы закрепить успех, мститель запустил веерную рассылку откликов по работодателям, сопровождая их оскорблениями. Потерпевшая долго не могла понять, почему ее никто не зовет на собеседования, пока случайно не зашла в свой профиль. Суд оценил кибер-месть от бывшего коллеги в 55 тысяч рублей. Не переходите дорогу программистам 🤣

Я что, так много прошу? 😭

➕ «В Яндекс я попал только с третьего раза!». Побывали в офисе Яндекс Еды, потрогали самурайский меч и поговорили со старшим iOS-разработчиком Львом Бондаренко — обсудили его любимые проекты, тренды мобильной разработки и алгоритмы на собеседованиях. ↘️ Это «1х1» — формат, в котором яндексоиды проводят с вами личную встречу на работе. Смотрите здесь, на YouTube и в VK Видео. 👀 Присоединяйтесь к нашей команде

Сюжет достойный Гая Ричи: лопата для снега открыла хакерам доступ к корпоративной сети 😐 Два профессиональных пентестера приехали проверять физическую безопасность офиса крупной компании зимой. Заметив открытую дверь хозблока, они спокойно зашли внутрь, представились новыми сотрудниками IT без пропусков и вежливо предложили местным наивным рабочим помочь почистить снег и лед. Пока один вовсю махал лопатой на улице, второй прошел вглубь здания, нашел конференц-зал и спрятал Raspberry Pi за мусорными ведрами, подключив его к активной сетевой розетке. Дальше всё по классике — через малинку они нашли десятки аккаунтов с паролем вроде winter2023!, расковыряли Active Directory и в итоге получили domain admin. Зато с уборкой помогли 📹

POV: джун выбирает будущий карьерный путь 😂

💵 GFusion: как мы обучали диффузионную LLM в GigaChat «А что, если LLM будет генерировать не строго по одному токену слева направо, а сразу блок текста?» Именно эту идею мы проверяли в проекте GFusion — диффузионной языковой модели на базе GigaChat3-10B-A1.8B-base. Отдельно хочется отметить, что этот проект начал и довёл до релиза стажер команды GigaChat Pretrain. Он прошёл весь путь от идеи и первых экспериментов до обучения модели, оптимизаций, поддержки в inference runtime и публикации в open source. Почему это интересно? Классические LLM генерируют текст авторегрессионно: каждый следующий токен зависит от всех предыдущих. Это устоявшийся подход, но шаги генерации модели выполняются строго последовательно. В то же время диффузионная LLM берёт частично замаскированный блок и постепенно восстанавливает токены внутри него. За один forward pass модель может финализировать не один, а сразу несколько токенов. Так и появляется ускорение. Чем больше токенов модель уверенно восстанавливает за один проход, тем меньше шагов ей нужно для генерации ответа. Вместо дорогостоящего обучения с нуля мы взяли сильную авторегрессионную LLM и перевели её в диффузионный режим генерации. Цикл обучения включал: 🔘адаптацию AR-модели к диффузионной генерации; 🔘постепенное увеличение размера блока; 🔘сравнение полностью диффузионного обучения и гибридного подхода AR+dLLM; 🔘SFT с complementary masking и стадией confidence tuning для дополнительного ускорения генерации. Результаты: 🔘GFusion в режиме одного пользователя генерирует в среднем на 70% быстрее GigaChat3-10B-A1.8B. 🔘Даже по сравнению с GigaChat3-10B-A1.8B + MTP-головой ускорение составило около 39%. 🔘Просадка качества относительно авторегрессионной модели осталась в пределах 2–4 п.п., а сам трейд-офф между скоростью и качеством можно контролировать параметрами диффузионной генерации. 🔘Добавлена поддержка GFusion в SGLang и реализован entropy-bounded sampling — алгоритм семплирования, который ускоряет генерацию не только GFusion, но и других диффузионных LLM. 🔘Для обучения написана и выложена в open-source своя реализация attention на TileLang под структуру диффузионной маски и получено до +77% end-to-end ускорения относительно Flex-Attention на длинном контексте. 💡 Главный вывод GFusion состоит в том, что ускорение LLM может требовать переосмысления самого подхода к генерации. Однако, чтобы это заработало на практике, важно довести до рабочего состояния весь стек от обучения и SFT до декодинга, attention-ядер и поддержки в inference runtime. ➡️Подробности — в статье на Habr. ➡️HF: GFusion-10B-A1.8B-base GFusion-10B-A1.8B ➡️GitVerse

Робот сочинит симфонию напишет ядро ОС? Да 😢 Claude Fable 5 за 38 минут с нуля собрал NT-подобное ядро на Rust: планировщик, менеджер памяти, потоки, прерывания и I/O — всего ~5100 строк в 27 файлах. Всё это загрузилось в QEMU и прошло self-tests. Самое неприятное для скептиков: модель не просто строчила код, а сама ловила баги, объясняла риск дедлока и чинила архитектурные косяки по ходу работы. А через 8 дней ядро уже научили грузить настоящие Windows-драйверы и запускать реальные Windows-проги. Вкатываемся в музыку 🎧

Нашел классную обучалку по VIM, где нужно развозить мороженое и прокачивать скиллы ⌨️ Всего внутри более 30 уровней: сначала учат базово двигаться по тексту, а потом постепенно добавляют команды, режимы и, конечно, показывают, как выйти из VIM. Короче, после тренажера руки точно привыкнут к hjkl. Джуны забирают ☺️

Фрилансеры, готовимся к худшему: Fable 5 уже закрывает реальные заказы лучше других ИИ 😫 Модель набрала рекордные 16,1% в Remote Labor Index — бенчмарке, где ИИ дают реальные фриланс-проекты, а оценщики сравнивают результат с работой профессионала + смотрят, принял бы клиент такую работу или нет. Среди задач есть всё: от 3D/CAD, рендеров, архитектуры до анализа данных и веб-приложений. Для понимания скачка и масштаба: Opus 4.8 набирает на бенче 8,3%, а GPT-5.5 всего 6,3%. Завод всё ближе 🚬

Роботы будут заменять вам умерших близких — новая серия для «Черного зеркала» уже берет начало в Китае. Компания UBTECH представила UWORLD U1 — полноразмерного гуманоида с силиконовой кожей, мимикой, 88 степенями свободы и ИИ-моделью, которая должна распознавать эмоции и поддерживать разговор. Но самое пугающее впереди: уже в этом году UBTECH планирует передать 100 кастомных роботов для программ психологической поддержки. Железяк хотят делать похожими на реальных людей: копировать лицо, голос, манеру общения и добавлять память о человеке, чтобы робот мог «заменить» близкого. Особенно это, по их словам, будет актуально для пожилых людей, живущих в одиночестве. Мы живем в киберпанке. Официально 👻

Fable 5 уже вернулся — Anthropic открыли доступ к мощнейшей ИИ-модели 💗 17 дней страданий позади. Пока что ей можно пользоваться по подписке, но скоро доступ останется только через оплату токенов.

Anthropic внедрили шпионское ПО в Claude Code, чтобы помечать пользователей из Китая 💀 Исследователи обнаружили, что Claude Code анализирует часовой пояс, прокси и домен подключения, а потом незаметно помечает запросы скрытыми Unicode-символами. Anthropic говорит, что это нужно для борьбы с обходом экспортных ограничений и массовой дистилляцией моделей. Но в Х возмущены «скрытым шпионским ПО» внутри инструмента, которому доверяют. Более того, рисовые братья пишут, что Anthropic еще и вставляет трекинг-пиксель в письма о блокировке — он срабатывает при открытии и может дополнительно подтверждать местоположение. В соцсетях уже призывают не доверять компании, которая проворачивает такое, и представить, какой шум поднялся бы, если на месте китайцев были, например, евреи. Это уже даже больше похоже на ИИ-войну, чем на гонку. 👻

Яндекс обновил модель прогнозирования конверсий и управления ставками в рекламе. Теперь внутри — многоголовая архитектура, где несколько нейросетей работают параллельно 💃 Что нового: — Более 25 сигналов для анализа: глубина просмотра, время визита, добавления в корзину и другие штуки, которые выдают реальное намерение купить; — Встроили прокси-модель: она ловит свежие изменения в поведении аудитории без долгого переобучения и сразу передаёт их основной модели; — Отдельно научились учитывать отложенные конверсии. Вместе с нейронкой Argus, которую внедрили в начале 2026 года, новая дискриминативная модель Gorgona помогает точнее оценивать ценность пользователя для рекламодателя в реальном времени.

В даркнете продают переписки пользователей из неофициального клиента Телега, который закрылся сегодня — об этом сообщил журналист ВГТРК Эдуард Петров. За 155 тысяч у вас на руках будут последние 100 сообщений из чатов любых десяти пользователей. Я бы не удивился, но пока никаких веских доказательств нет, кроме «по данным надежного источника». UPD: надежный источник оказался ненадежным. Эдуард Петров извинился и сказал, что информация не соответствует действительности.