Модель ИИ Claude от Anthropic, используя шестнадцать агентов, работающих в тандеме, успешно создала новый компилятор C с нуля, проект, который занял две недели и стоил примерно 20 000 долларов США в виде API-сборов, согласно сообщению в блоге исследователя Николаса Карлини. Этот эксперимент подчеркивает растущие возможности агентов ИИ в сложных задачах кодирования, поскольку агенты работали над общей кодовой базой с минимальным контролем.
Проект, в котором использовался Claude Opus 4.6, демонстрирует достижения Anthropic в экспериментах с кодированием ИИ на фоне стремления к многоагентным инструментам со стороны Anthropic и OpenAI. Сообщается, что агенты ИИ создали компилятор на 10 000 строк.
В других новостях, адвокаты защиты Роберто Карлоса Муньоса-Гватемалы, осужденного за нападение на офицера ICE Джонатана Росса, добиваются доступа к следственным материалам, связанным с убийством Рене Николь Гуд. Адвокаты запрашивают учебные записи и следственные материалы, относящиеся к Россу, агенту ICE, который застрелил Гуд во время целевой операции в Миннеаполисе 7 января, как сообщает Wired. Адвокаты Муньоса-Гватемалы подали ходатайство после суда в Окружном суде США.
Тем временем появляется новая цепочка атак, которая позволяет злоумышленникам получить доступ к облачным средам в течение нескольких минут, как подробно описано в VentureBeat. Атака, известная как поворот управления идентификацией и доступом (IAM), начинается с, казалось бы, законного сообщения в LinkedIn от рекрутера. Затем разработчика обманом заставляют установить вредоносный пакет, который извлекает облачные учетные данные, включая личные токены доступа GitHub и ключи API AWS. Исследование CrowdStrike Intelligence, опубликованное 29 января, документирует, как злоумышленники используют эту уязвимость.
В области оптимизации ИИ исследователи из Стэнфорда, Nvidia и Together AI разработали новую технику под названием Test-Time Training to Discover (TTT-Discover). Эта техника позволяет моделям продолжать обучение в процессе вывода, обновляя свои веса для конкретной задачи. По данным VentureBeat, исследователи использовали этот метод для оптимизации критического ядра GPU, достигнув производительности, в два раза превышающей предыдущий уровень, написанный экспертами-людьми.
Наконец, Valve объявила, что растущие затраты на компоненты, такие как оперативная память и хранилище, вынуждают их пересмотреть цены и график поставок своей предстоящей Steam Machine. Аналитики разделились во мнениях о том, какую часть этих возросших затрат Valve переложит на потребителей, согласно Ars Technica. Точная форма этих изменений в настоящее время неизвестна.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment