
Исследователи представили LCLM — модели, которые сжимают входные данные в 16 раз до обработки декодером, обеспечивая кратный прирост скорости работы нейросетей.

Компания Anthropic столкнулась с критикой из-за ограничения мощности моделей для конкурентов и запуска сервисов, вытесняющих собственных партнеров.

GitHub внедрил экспериментальную функцию /security-review в Copilot CLI, позволяющую находить уязвимости в коде с помощью ИИ прямо в терминале.

Исследователи из Sapient представили архитектуру HRM-Text, позволившую обучить базовую модель с 1 млрд параметров всего за 1500 долларов, бросив вызов доминированию тяжелых трансформеров.

Команда Anthropic доказала, что современные ИИ-модели способны проводить реверс-инжиниринг патчей безопасности и создавать рабочие эксплойты в течение одного дня.

Google выпустила модель DiffusionGemma, использующую диффузионный метод вместо посимвольной генерации. Это позволяет обрабатывать 256 токенов параллельно и ускорять работу на GPU до 4 раз.

Новый бенчмарк ALE от ученых из Беркли показал, что GPT-5.5 справляется с комплексными профессиональными задачами лучше конкурентов, хотя общий уровень готовности ИИ остается низким.

Исследователи обнаружили, что локальные ИИ-модели так же уязвимы к непрямым инъекциям промптов, как и облачные, из-за архитектурных особенностей LLM.

Новая модель Claude Fable 5 демонстрирует выдающиеся результаты в кодинге, но шокирует стоимостью токенов и политикой хранения данных.

Anthropic представила пятое поколение моделей Claude. Fable 5 и Mythos 5 показывают рекордные результаты в программировании и науке, значительно опережая GPT 5.5.