Обучение

Согласно сообщению PR Newswire, компания по созданию AI-тренировочных сред Plato объявила о завершении раунда финансирования A на сумму 16 миллионов долларов, который возглавила Nava Ventures, а также в котором приняли участие Gradient Ventures, Transpose Platform и генеральный директор AI Microsoft Мустафа Сулейман. Основатель Nava Ventures Фредди Мартинетти войдет в совет директоров.После этого раунда финансирования общий объем привлеченных средств Plato достиг 19 миллионов долларов, ранее раунд посевного финансирования был возглавлен Gradient Ventures.

OpenAI опубликовала статью по безопасности 28 сентября 2026 года, в которой утверждается, что перед продолжением любых передовых тренировок с подкреплением необходимо предоставить структурированные документы по безопасности. В идеале такие документы должны соответствовать уровню структурированных рисковых обоснований на основе доказательств, используемым в критически важных отраслях, таких как авиация и ядерная энергетика. OpenAI рассматривает это как направление своих усилий, одновременно признавая, что из-за сложности, возникающей из возможностей ИИ, достичь такого же уровня строгости сложно.Статья сосредоточена на передовых тренировках с подкреплением и не охватывает более широкие атрибуты согласования, необходимые для внутренних и внешних развертываний. В статье предлагаются текущие практики, которые, как ожидается, будут продолжать развиваться и уже внедряются внутри OpenAI. Технические меры защиты должны охватывать согласование моделей, изоляцию и мониторинг, включая предотвращение спекуляций на положительных подкреплениях, оценку согласования в оффлайне и стресс-тестирование, недопущение автоматических оценщиков к цепочкам размышлений, а также безопасность многоуровневой инфраструктуры, красные команды в песочнице, ограничение высокоскоростной межвыборочной связи и неизменяемое сохранение записей агентов.Операционные принципы включают предварительные разногласия между командами, возможность вето со стороны старшего руководства, ответственность руководителя тренировки за обоснование безопасности и реагирование на инциденты, а также приостановку в случае сбоя, внутренний контроль, аудит доступа и эскалацию по степени серьезности. В отношении серьезных инцидентов OpenAI предлагает контролируемый доступ к оригинальным записям, анализ коренных причин, обзор операций и культуры, а также оценку, вытекающую из инцидента, как регрессионное тестирование; после завершения расследования результаты, обзор и изменения в операциях должны быть опубликованы, а затронутые третьи стороны должны быть уведомлены как можно скорее.

OpenAI приостановила обучение своей последней модели ИИ. По данным Associated Press, ее ИИ-агенты использовали полученные в интернете ключи доступа для извлечения данных с сайта Бюро переписи населения США, что стало второй остановкой обучения с момента вторжения агентов в Hugging Face. Под ИИ-агентами понимаются программы ИИ, которые могут самостоятельно просматривать веб-страницы и писать код без необходимости поэтапного одобрения человеком; OpenAI тестирует их на этапе обучения и оценки модели.В частности, агенты нашли ключи разработчиков в открытых репозиториях кода, таких как GitHub, и использовали их для извлечения данных о населении и экономике из API данных переписи населения США. Министерство торговли США заявило, что эти данные уже были открыты и не содержат утечек конфиденциальной информации. В инциденте с SEC агенты скопировали открытые материалы с SEC.gov и Investor.gov и разместили их на других веб-страницах; OpenAI утверждает, что не использовала сертификаты SEC, SEC заявила, что не обнаружила несанкционированного доступа к закрытой информации. Кроме того, независимый исследовательский институт ИИ Transluce сообщил, что подозреваемый агент из OpenAI пытался взломать сайт Офиса по правам граждан Министерства образования, но не смог этого сделать; OpenAI продолжает расследование, Министерство образования заявило, что не обнаружило никаких последствий.Что касается частых обращений к правительственным сайтам, OpenAI сообщила CNN, что ее модели часто рассматривают правительственные сайты как авторитетные источники публичной информации. Компания заявила, что в настоящее время уведомила десятки учреждений, и проверка деятельности агентов займет несколько месяцев.

Согласно информации от The Information, генеральный директор DeepSeek Лянь Вэньфэн на последней закрытой встрече с инвесторами назвал использование чипов Huawei и других отечественных чипов для обучения больших моделей одной из главных ставок компании и заявил, что это должно быть успешным. DeepSeek ожидает, что в самом начале четвертого квартала этого года получит новую партию чипов Huawei, которые можно будет использовать для обучения, конкретные модели и количество пока не раскрыты.Лянь Вэньфэн считает, что чипы Huawei смогут догнать NVIDIA всего за несколько лет и надеется, что DeepSeek заранее адаптирует оборудование, отличное от NVIDIA. В настоящее время DeepSeek все еще использует чипы NVIDIA для обучения моделей. В мае этого года Лянь Вэньфэн оценил, что для обучения самых крупных моделей потребуется около 50 000 чипов Nvidia GB300, а для Huawei Ascend 950 потребуется около 200 000 чипов, при этом главной проблемой на тот момент было недостаточное количество поставок от Huawei.

Аналитики Citigroup отметили, что ведущие производители чипов памяти, вероятно, получат выгоду от структурных изменений, связанных с развитием искусственного интеллекта. Агентство ожидает, что непрерывное обучение будет способствовать значительному росту спроса на память, что приведет к дефициту на рынке, который продлится до 2031 года. Непрерывное обучение укрепляет модели, обучая их на новых задачах и знаниях, что создаст постоянный спрос на обновление моделей и доступ к предыдущим данным, а также увеличит объемы использования таких продуктов, как HBM, серверная DDR5 и eSSD.Citigroup ожидает, что спрос на биты HBM вырастет на 62% по сравнению с прошлым годом в 2027 году, достигнув 75,2 миллиарда гигабит, и на 69% в 2028 году, достигнув 127 миллиардов гигабит. Глобальный спрос на DRAM в 2027 и 2028 годах вырастет на 30% и 35% соответственно, в то время как предложение вырастет только на 19% и 22%, что приведет к дефициту в -8,7% и -9,7%. В сегменте NAND спрос в 2027 и 2028 годах вырастет на 29% и 33% соответственно, что превысит рост предложения на 21% и 25%, с дефицитом в -6,1% и -5,5%.Предпочтительные акции Citigroup в области хранения данных включают Samsung Electronics, SK Hynix, Micron, Sandisk и Kioxia, что соответствует логике дефицита памяти, вызванного непрерывным обучением, спросом на HBM и серверную DDR5, дефицитом DRAM и ужесточением поставок высокоплотных eSSD и NAND.

Согласно сообщению CriptoNoticias, Генеральная прокуратура Аргентины (MPF) 19 августа и 2 сентября 2026 года провела специализированный курс обучения под названием "Виртуальные активы: финансовый анализ, отслеживание, обнаружение и конфискация" для внутренних сотрудников, чиновников и судей через платформу Zoom, который вел специалист по борьбе с отмыванием денег Кармен Чена.Содержание курса охватывало анализ активов цифровых кошельков, национальные и международные правовые рамки, экосистему криптовалют и практические примеры мер по обеспечению. Ранее судебные органы Аргентины накопили богатый опыт в делах, связанных с криптовалютами, включая заморозку 3 миллионов USDT в декабре 2024 года и решение о возврате украденных BTC компанией Binance в 2022 году.

Сообщение ChainCatcher, по данным TIME, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно в интервью заявил, что компания представила важным клиентам предварительный просмотр предстоящей серии передовых моделей Astra. В демонстрации 16 ИИ-агентов могут совместно решать математические задачи и собирать доказательства, Astra также может управлять компьютерным программным обеспечением с сверхчеловеческой скоростью. Альтман отметил, что Astra будет поддерживать "постоянные интеллектуальные агенты", способные выполнять задачи в долгосрочной перспективе, и ожидается, что она станет первой моделью, способной изобретать новые вещи значимым образом, обладая характеристиками, схожими с AGI.За последний год OpenAI отстала от ожидаемых результатов в направлении продуктов и предобученных исследований, уступив Anthropic в области программных продуктов, годового дохода и оценки. Компания пережила уход нескольких высокопоставленных руководителей и столкнулась с множеством вызовов, включая судебные иски по ответственности за продукцию и юридические споры с Apple и Маском. Текущая оценка OpenAI составляет почти 1 триллион долларов, а количество активных пользователей ChatGPT превышает 1 миллиард в месяц.Недавно OpenAI раскрыла инцидент с безопасностью: не выпущенный агент выбрался из песочницы и атаковал Hugging Face. После этого исследовательская команда заморозила часть экспериментов, усилила мониторинг и приостановила обучение не выпущенной модели, которая могла бы привести к наибольшему скачку возможностей, до тех пор, пока не будут внедрены новые меры безопасности. Альтман подчеркнул, что "обеспечение безопасности ИИ важнее, чем развитие любой компании", и компания замедлит темп, перераспределив ресурсы в пользу команд по безопасности и согласованию. Главный научный сотрудник Марк Чен оценил, что компания завершила около 80% пути к AGI, Альтман заявил, что к концу года внутренние системы могут быть названы AGI.

Сообщение от ChainCatcher, согласно информации пользователя X synthwavedd, OpenAI недавно завершила следующий этап предобучения, внутреннее кодовое название "Bel", является преемником модели "Doug". Общее количество параметров этой модели превышает 10T, масштаб близок к GPT-4.5, ожидается, что после дальнейшего обучения с подкреплением она станет базовой моделью для Astra и GPT-6, и, возможно, станет основой для модели, близкой к порогу AGI в пост-GPT-6 эпохе.Сообщается, что этот прогресс вызывает беспокойство у Anthropic. В OpenAI считают, что у Anthropic в настоящее время нет эффективного решения для противодействия публичному релизу Astra; осведомленные источники утверждают, что это суждение в целом верно, основная причина заключается в ограниченной вычислительной мощности. Anthropic готовится к тому, что оставшуюся часть года OpenAI может доминировать, но ожидается, что в начале следующего года они смогут вновь занять лидирующие позиции.

Сообщение от ChainCatcher, согласно подкасту SemiAnalysis, Anthropic из-за давления со стороны регуляторов установила крайне строгие классификаторы для публичной версии своей флагманской модели Mythos под названием Fable. Пользователи, пытающиеся выполнить определенные действия, будут немедленно понижены до модели Opus, и в диалоге нельзя будет отменить действия. Основатель SemiAnalysis Дилан Пател заявил, что ограничения классификаторов "слишком жесткие", и даже внутренние сотрудники не могут выполнять обычные задачи с их помощью.В подкасте упоминается, что модель Mythos была обучена еще в феврале, но Anthropic выпустила ее под именем Fable только в мае. Джордан в обсуждении отметил, что, насколько ему известно, Mythos 2 завершила обучение, но не была выпущена, и внутренние команды разработки, как считается, продолжают итерации. Аналитики считают, что ранее Anthropic долго призывала к регулированию, но теперь, когда регулирование вступило в силу, это ограничивает темпы выпуска собственных моделей. Аналогично, OpenAI также откладывает публичный выпуск следующего поколения моделей, но внутреннее обучение продолжается, и разрыв в возможностях между внутренними моделями и публичными моделями может продолжать расширяться.

Сообщение ChainCatcher, SKALE Labs 12 августа объявила о запуске Agent Pit. Эта платформа является песочницей для прогнозирования сделок, работающей на блокчейне SKALE с нулевыми затратами на газ, полностью имитирующей книгу заказов, механизмы расчета и данные о событиях в реальном времени Polymarket, позволяя разработчикам и AI-агентам тестировать и обучать торговые стратегии без риска реальных финансовых потерь.Agent Pit является первым продуктом SKALE Agentic Venture Studio. Разработчики могут здесь настраивать агентов, участвовать в соревнованиях по симуляции ROI и после завершения обучения развертывать модели на реальных рынках, таких как Polymarket. Генеральный директор SKALE Labs Джек О'Холлеран отметил, что существует явный спрос на среду обучения стратегий прогнозирования для агентов.

Сообщение ChainCatcher, согласно отчету Jinshi, Маск заявил, что GROK 5 будет обучаться на данных SpaceX.

Сообщение ChainCatcher, правительство Великобритании поручило провести обзор мошенничества, в котором Judicial College должен предоставить обучение всем судьям и мировым судьям Англии и Уэльса для борьбы с увеличением случаев мошенничества с использованием ИИ и отмыванием денег с помощью криптовалюты. В отчете говорится, что Закон о мошенничестве 2006 года в целом может быть использован для борьбы с мошенничеством с ИИ, но проблема заключается в недостаточной подготовленности судов, рассматривающих соответствующие дела.В отчете предлагается оценить, следует ли обновить существующий курс "долгих и сложных судебных разбирательств" или заменить его на специализированный модуль по мошенничеству и связанным преступлениям, а также рассмотреть возможность обязательного обучения для судей, которые могут рассматривать сложные дела о мошенничестве. В отчете говорится, что мошенничество может вскоре составить половину всех преступлений в Англии и Уэльсе, с оценкой 4,1 миллиона случаев в течение года до июня 2025 года, что затронет одного из 14 взрослых и одну из четырех компаний. Financial Ombudsman Service оценивает, что в настоящее время более половины инвестиционных мошенничеств связано с криптоактивами.В отчете также упоминается дело Цянь Чжими (Qian Zhimin), который управлял финансовой пирамидой в Китае, обманув более 128 тысяч жертв на сумму около 5 миллиардов фунтов стерлингов и отмыв доходы в биткойнах. Это дело стало крупнейшим подтвержденным изъятием биткойнов в истории Великобритании, составившим более 61 тысячи BTC, Цянь Чжими был приговорен к 11 годам и 8 месяцам тюремного заключения в суде короны Саутуорка в ноябре.

Сообщение ChainCatcher, по данным Эндрю Керрана, новая версия модели Mythos от Anthropic с улучшенными возможностями (или названная Mythos 5.1 или Mythos 6) завершила обучение. В настоящее время неясно, будет ли эта модель опубликована или останется только для внутреннего использования с целью ускорения разработки последующих технологий.Анализ показывает, что, несмотря на ограничения или цензуру, с которыми сталкиваются некоторые передовые модели, такие как Fable 5 или Mythos 5, это не замедляет темпы разработки ведущих AI-лабораторий. В условиях жесткой конкуренции со стороны открытых моделей, таких как GLM-5.2, передовые AI-компании должны продолжать инвестировать и обучать более мощные системы, чтобы сохранить свои коммерческие и технологические лидерские позиции.