AI-агенты

«Мы больше не можем это взломать»: как Anthropic похоронила промпт‑инъекции, но забыла про особенности AI‑агентов

Обложка: «Мы больше не можем это взломать»: как Anthropic похоронила промпт‑инъекции, но забыла про особенности AI‑агентов

В конце июля, среди множества новостей о Claude Opus 5, я увидел интересный пост создателя Claude Code Бориса Черного. Он рассказывал, что новая модель стала настолько устойчивой к prompt injection (далее PI), что команда Anthropic больше не может продемонстрировать успешную атаку. Модели действительно становятся устойчивее к подобным атакам, а Anthropic уделяет безопасности моделей значительное внимание и регулярно публикует результаты собственных исследований и оценок в этой области. Интерес вызвали именно формулировки: “Opus 5 is our least prompt injectable model yet” “across PI evals and red teaming, Opus 5 is very hard to prompt inject successfully” Это смелые заявления и на этом можно было бы остановиться.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?