#gpt54 — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #gpt54, aggregated by home.social.
-
«KI-Agenten schneiden sechs Prozent schlechter ab — KI-Agenten vernichten Dokumente bei Langzeitaufgaben:
Microsoft-Forscher warnen vor Automatisierung durch KI-Agenten - Top-Modelle wie GPT 5.4 korrumpieren bei Langzeitaufgaben Daten. Ein Risiko für jedes Unternehmen.»Zu viele nutzen KI leichtgläubig ohne es zu überprüfen geschweige eine Ahnung der Aufgabe im eigentlichen haben.
🤖 https://www.it-daily.net/shortnews/ki-agenten-vernichten-dokumente
#ki #microsoft #leichtglaubigen #gpt5_4 #gpt54 #ms #itsicherheit
-
«KI-Agenten schneiden sechs Prozent schlechter ab — KI-Agenten vernichten Dokumente bei Langzeitaufgaben:
Microsoft-Forscher warnen vor Automatisierung durch KI-Agenten - Top-Modelle wie GPT 5.4 korrumpieren bei Langzeitaufgaben Daten. Ein Risiko für jedes Unternehmen.»Zu viele nutzen KI leichtgläubig ohne es zu überprüfen geschweige eine Ahnung der Aufgabe im eigentlichen haben.
🤖 https://www.it-daily.net/shortnews/ki-agenten-vernichten-dokumente
#ki #microsoft #leichtglaubigen #gpt5_4 #gpt54 #ms #itsicherheit
-
«KI-Agenten schneiden sechs Prozent schlechter ab — KI-Agenten vernichten Dokumente bei Langzeitaufgaben:
Microsoft-Forscher warnen vor Automatisierung durch KI-Agenten - Top-Modelle wie GPT 5.4 korrumpieren bei Langzeitaufgaben Daten. Ein Risiko für jedes Unternehmen.»Zu viele nutzen KI leichtgläubig ohne es zu überprüfen geschweige eine Ahnung der Aufgabe im eigentlichen haben.
🤖 https://www.it-daily.net/shortnews/ki-agenten-vernichten-dokumente
#ki #microsoft #leichtglaubigen #gpt5_4 #gpt54 #ms #itsicherheit
-
«KI-Agenten schneiden sechs Prozent schlechter ab — KI-Agenten vernichten Dokumente bei Langzeitaufgaben:
Microsoft-Forscher warnen vor Automatisierung durch KI-Agenten - Top-Modelle wie GPT 5.4 korrumpieren bei Langzeitaufgaben Daten. Ein Risiko für jedes Unternehmen.»Zu viele nutzen KI leichtgläubig ohne es zu überprüfen geschweige eine Ahnung der Aufgabe im eigentlichen haben.
🤖 https://www.it-daily.net/shortnews/ki-agenten-vernichten-dokumente
#ki #microsoft #leichtglaubigen #gpt5_4 #gpt54 #ms #itsicherheit
-
«KI-Agenten schneiden sechs Prozent schlechter ab — KI-Agenten vernichten Dokumente bei Langzeitaufgaben:
Microsoft-Forscher warnen vor Automatisierung durch KI-Agenten - Top-Modelle wie GPT 5.4 korrumpieren bei Langzeitaufgaben Daten. Ein Risiko für jedes Unternehmen.»Zu viele nutzen KI leichtgläubig ohne es zu überprüfen geschweige eine Ahnung der Aufgabe im eigentlichen haben.
🤖 https://www.it-daily.net/shortnews/ki-agenten-vernichten-dokumente
#ki #microsoft #leichtglaubigen #gpt5_4 #gpt54 #ms #itsicherheit
-
Новый бенчмарк по кодингу для LLM ProgramBench: 9 топ моделей, 200 задач, 248 тысяч тестов. Полностью решённых — ноль
200 задач. 248 тысяч тестов. Девять моделей, среди них всё свежее: Opus 4.7, GPT 5.4, Gemini 3.1 Pro, Sonnet 4.6. На SWE-bench те же модели берут 70 % и выше. На ProgramBench — ноль полного резолва. Лучший «почти решено» у Opus 4.7 — 3 %. У остальных и того нет. Это новый бенчмарк от Meta Superintelligence Labs, Stanford и Harvard (2026). Агенту дают скомпилированный бинарь и описание программы. Никаких сорсов, никакой декомпиляции, никакого интернета. Задача — собрать программу с нуля так, чтобы она прошла 248 тысяч поведенческих тестов. Это не «пофиксить баг в существующем коде» (как SWE-bench) и не «дописать функцию по сигнатуре» (как HumanEval). Это другой ТИП задачи: спроектировать систему. Внутри — методология, паттерн результатов (что модели вытягивают, а что нет), и почему этот ноль — на самом деле важная новость для тех, кто строит на LLM продакшен.
https://habr.com/ru/articles/1035574/
#ProgramBench #бенчмарк #LLM #кодингагенты #SWEbench #vibecoding #opus_47 #GPT54
-
Новый бенчмарк по кодингу для LLM ProgramBench: 9 топ моделей, 200 задач, 248 тысяч тестов. Полностью решённых — ноль
200 задач. 248 тысяч тестов. Девять моделей, среди них всё свежее: Opus 4.7, GPT 5.4, Gemini 3.1 Pro, Sonnet 4.6. На SWE-bench те же модели берут 70 % и выше. На ProgramBench — ноль полного резолва. Лучший «почти решено» у Opus 4.7 — 3 %. У остальных и того нет. Это новый бенчмарк от Meta Superintelligence Labs, Stanford и Harvard (2026). Агенту дают скомпилированный бинарь и описание программы. Никаких сорсов, никакой декомпиляции, никакого интернета. Задача — собрать программу с нуля так, чтобы она прошла 248 тысяч поведенческих тестов. Это не «пофиксить баг в существующем коде» (как SWE-bench) и не «дописать функцию по сигнатуре» (как HumanEval). Это другой ТИП задачи: спроектировать систему. Внутри — методология, паттерн результатов (что модели вытягивают, а что нет), и почему этот ноль — на самом деле важная новость для тех, кто строит на LLM продакшен.
https://habr.com/ru/articles/1035574/
#ProgramBench #бенчмарк #LLM #кодингагенты #SWEbench #vibecoding #opus_47 #GPT54
-
Новый бенчмарк по кодингу для LLM ProgramBench: 9 топ моделей, 200 задач, 248 тысяч тестов. Полностью решённых — ноль
200 задач. 248 тысяч тестов. Девять моделей, среди них всё свежее: Opus 4.7, GPT 5.4, Gemini 3.1 Pro, Sonnet 4.6. На SWE-bench те же модели берут 70 % и выше. На ProgramBench — ноль полного резолва. Лучший «почти решено» у Opus 4.7 — 3 %. У остальных и того нет. Это новый бенчмарк от Meta Superintelligence Labs, Stanford и Harvard (2026). Агенту дают скомпилированный бинарь и описание программы. Никаких сорсов, никакой декомпиляции, никакого интернета. Задача — собрать программу с нуля так, чтобы она прошла 248 тысяч поведенческих тестов. Это не «пофиксить баг в существующем коде» (как SWE-bench) и не «дописать функцию по сигнатуре» (как HumanEval). Это другой ТИП задачи: спроектировать систему. Внутри — методология, паттерн результатов (что модели вытягивают, а что нет), и почему этот ноль — на самом деле важная новость для тех, кто строит на LLM продакшен.
https://habr.com/ru/articles/1035574/
#ProgramBench #бенчмарк #LLM #кодингагенты #SWEbench #vibecoding #opus_47 #GPT54
-
Google DeepMind AI Co-Clinician Tops GPT-5.4 in 98-Query Test But Still Trails Physicians
#AI #GPT54 #GoogleDeepMind #DeepMind #Google #OpenAI #AIModels #AIResearch #Healthtech #AIMedicine #Healthcare
-
Google DeepMind AI Co-Clinician Tops GPT-5.4 in 98-Query Test But Still Trails Physicians
#AI #GPT54 #GoogleDeepMind #DeepMind #Google #OpenAI #AIModels #AIResearch #Healthtech #AIMedicine #Healthcare
-
Google DeepMind AI Co-Clinician Tops GPT-5.4 in 98-Query Test But Still Trails Physicians
#AI #GPT54 #GoogleDeepMind #DeepMind #Google #OpenAI #AIModels #AIResearch #Healthtech #AIMedicine #Healthcare
-
Google DeepMind AI Co-Clinician Tops GPT-5.4 in 98-Query Test But Still Trails Physicians
#AI #GPT54 #GoogleDeepMind #DeepMind #Google #OpenAI #AIModels #AIResearch #Healthtech #AIMedicine #Healthcare
-
Google DeepMind AI Co-Clinician Tops GPT-5.4 in 98-Query Test But Still Trails Physicians
#AI #GPT54 #GoogleDeepMind #DeepMind #Google #OpenAI #AIModels #AIResearch #Healthtech #AIMedicine #Healthcare
-
#Korben: Un amateur résout un #problème d' #Erdős vieux de 60 ans avec un seul #prompt #GPT-5.4 korben.info/un-amateur-r...
Un amateur résout un problème ... -
#Korben: Un amateur résout un #problème d' #Erdős vieux de 60 ans avec un seul #prompt #GPT-5.4 korben.info/un-amateur-r...
Un amateur résout un problème ... -
OpenAI lança GPT-5.5 com foco em programação e autonomia
-
https://www.europesays.com/sk/52165/ OpenAI vydalo GPT 5.5 – Sector.sk #API #Business #ChatGPT #Codex #Economic #Ekonomika #GPT54 #GPT55 #OpenAi #PreparednessFramework #SK #Slovak #Slovakia #Slovenčina #Slovensko #TrustedAccessForCyber
-
#Clubic: Un modèle #chinois coiffe #Claude et #GPT-5.4 au poteau sur le #codage, une bascule pour l' #IA #ouverte ? www.clubic.com/actualite-61...
Un modèle chinois coiffe Claud... -
#Clubic: Un modèle #chinois coiffe #Claude et #GPT-5.4 au poteau sur le #codage, une bascule pour l' #IA #ouverte ? www.clubic.com/actualite-61...
Un modèle chinois coiffe Claud... -
Nowy Claude ułatwi pracę programistom. Najciekawszy jest jednak model, którego Anthropic nie chce nam pokazać
Poniedziałkowy poranek przynosi dobre wieści dla świata IT. Anthropic właśnie zaprezentowało Claude Opus 4.7 – model skrojony pod zaawansowaną inżynierię oprogramowania.
I choć nowe narzędzie w wielu testach wyprzedza flagowe rozwiązania Google i OpenAI, prawdziwa dyskusja toczy się wokół czegoś zupełnie innego. Twórcy otwarcie przyznają, że mają w laboratoriach znacznie bardziej zaawansowany model. Problem w tym, że uznano go za zbyt ryzykowny, by obecnie ujrzał światło dzienne.
Kodowanie bez nadzoru i nowa ekonomia tokenów
Wraz z rosnącą popularnością tzw. „vibe codingu” (czyli tworzenia oprogramowania za pomocą naturalnych poleceń tekstowych, a nie tradycyjnego pisania kodu), Claude ugruntował swoją pozycję jako jedno z ulubionych narzędzi deweloperów. Wersja Opus 4.7 ma ten status przypieczętować.
Jak deklaruje Anthropic, nowy model radzi sobie z najtrudniejszymi zadaniami inżynieryjnymi, które do tej pory wymagały stałego nadzoru człowieka. Opus 4.7 potrafi obsługiwać złożone, długotrwałe procesy, zachowując spójność i samodzielnie weryfikując poprawność wygenerowanego kodu przed zwróceniem wyniku. Model zyskał również zauważalnie lepszą analizę obrazu oraz wyższy poziom kreatywności przy tworzeniu prezentacji i interfejsów. Jest jednak pewien haczyk – aktualizacja wprowadza nowy mechanizm podziału tekstu (tokenizer). Choć usprawnia on przetwarzanie danych, może prowadzić do większego zużycia tokenów, co w praktyce oznacza wyższe koszty dla użytkowników komercyjnych.
Tajemnica projektu Mythos
Z opublikowanych wykresów wynika, że Opus 4.7 skutecznie rywalizuje, a w wielu aspektach pokonuje takie modele jak Gemini 3.1 Pro od Google czy GPT 5.4 od OpenAI. Dlaczego więc Anthropic w swoim własnym komunikacie niejako umniejsza jego możliwości?
Wszystko za sprawą modelu o nazwie Mythos. Firma przyznaje, że Opus 4.7 jest narzędziem znacznie mniej wszechstronnym. Mythos okazał się jednak wybitny w wykrywaniu i analizowaniu luk w zabezpieczeniach systemów informatycznych. Ta niesamowita skuteczność stanowi jednak miecz obosieczny – z tego powodu Anthropic podjęło decyzję o ograniczeniu jego dostępności i zamknięciu w laboratoriach. Wypuszczony właśnie na rynek Opus 4.7 posiada natomiast rygorystyczne blokady bezpieczeństwa, które automatycznie ucinają zapytania związane z omijaniem zabezpieczeń informatycznych.
Nowa era cyfrowych strażników
Ten z pozoru zwykły debiut oprogramowania pokazuje nam wyraźną zmianę na rynku sztucznej inteligencji. Przez ostatnie kilkanaście miesięcy trwał nieskrępowany wyścig o to, kto pokaże światu mądrzejszy algorytm. Dziś wchodzimy w erę, w której możliwości techniczne wyprzedziły procedury bezpieczeństwa.
Fakt, że Anthropic otwarcie chwali się modelem, którego nie zamierza wydać, dowodzi, że giganci technologiczni stają się nowymi cyfrowymi strażnikami. Po raz pierwszy to nie możliwości technologiczne wyznaczają tempo rozwoju AI, ale decyzje o tym, czego nie należy publikować. Opus 4.7 to bez wątpienia świetne usprawnienie codziennej pracy programistów, ale to zamknięty w laboratoriach Mythos wyznacza dziś prawdziwą granicę sztucznej inteligencji.
#AI #Anthropic #Claude #cyberbezpieczeństwo #Gemini31Pro #GPT54 #innowacjeIT #programowanie #sztucznaInteligencja #vibeCoding -
Nowy Claude ułatwi pracę programistom. Najciekawszy jest jednak model, którego Anthropic nie chce nam pokazać
Poniedziałkowy poranek przynosi dobre wieści dla świata IT. Anthropic właśnie zaprezentowało Claude Opus 4.7 – model skrojony pod zaawansowaną inżynierię oprogramowania.
I choć nowe narzędzie w wielu testach wyprzedza flagowe rozwiązania Google i OpenAI, prawdziwa dyskusja toczy się wokół czegoś zupełnie innego. Twórcy otwarcie przyznają, że mają w laboratoriach znacznie bardziej zaawansowany model. Problem w tym, że uznano go za zbyt ryzykowny, by obecnie ujrzał światło dzienne.
Kodowanie bez nadzoru i nowa ekonomia tokenów
Wraz z rosnącą popularnością tzw. „vibe codingu” (czyli tworzenia oprogramowania za pomocą naturalnych poleceń tekstowych, a nie tradycyjnego pisania kodu), Claude ugruntował swoją pozycję jako jedno z ulubionych narzędzi deweloperów. Wersja Opus 4.7 ma ten status przypieczętować.
Jak deklaruje Anthropic, nowy model radzi sobie z najtrudniejszymi zadaniami inżynieryjnymi, które do tej pory wymagały stałego nadzoru człowieka. Opus 4.7 potrafi obsługiwać złożone, długotrwałe procesy, zachowując spójność i samodzielnie weryfikując poprawność wygenerowanego kodu przed zwróceniem wyniku. Model zyskał również zauważalnie lepszą analizę obrazu oraz wyższy poziom kreatywności przy tworzeniu prezentacji i interfejsów. Jest jednak pewien haczyk – aktualizacja wprowadza nowy mechanizm podziału tekstu (tokenizer). Choć usprawnia on przetwarzanie danych, może prowadzić do większego zużycia tokenów, co w praktyce oznacza wyższe koszty dla użytkowników komercyjnych.
Tajemnica projektu Mythos
Z opublikowanych wykresów wynika, że Opus 4.7 skutecznie rywalizuje, a w wielu aspektach pokonuje takie modele jak Gemini 3.1 Pro od Google czy GPT 5.4 od OpenAI. Dlaczego więc Anthropic w swoim własnym komunikacie niejako umniejsza jego możliwości?
Wszystko za sprawą modelu o nazwie Mythos. Firma przyznaje, że Opus 4.7 jest narzędziem znacznie mniej wszechstronnym. Mythos okazał się jednak wybitny w wykrywaniu i analizowaniu luk w zabezpieczeniach systemów informatycznych. Ta niesamowita skuteczność stanowi jednak miecz obosieczny – z tego powodu Anthropic podjęło decyzję o ograniczeniu jego dostępności i zamknięciu w laboratoriach. Wypuszczony właśnie na rynek Opus 4.7 posiada natomiast rygorystyczne blokady bezpieczeństwa, które automatycznie ucinają zapytania związane z omijaniem zabezpieczeń informatycznych.
Nowa era cyfrowych strażników
Ten z pozoru zwykły debiut oprogramowania pokazuje nam wyraźną zmianę na rynku sztucznej inteligencji. Przez ostatnie kilkanaście miesięcy trwał nieskrępowany wyścig o to, kto pokaże światu mądrzejszy algorytm. Dziś wchodzimy w erę, w której możliwości techniczne wyprzedziły procedury bezpieczeństwa.
Fakt, że Anthropic otwarcie chwali się modelem, którego nie zamierza wydać, dowodzi, że giganci technologiczni stają się nowymi cyfrowymi strażnikami. Po raz pierwszy to nie możliwości technologiczne wyznaczają tempo rozwoju AI, ale decyzje o tym, czego nie należy publikować. Opus 4.7 to bez wątpienia świetne usprawnienie codziennej pracy programistów, ale to zamknięty w laboratoriach Mythos wyznacza dziś prawdziwą granicę sztucznej inteligencji.
#AI #Anthropic #Claude #cyberbezpieczeństwo #Gemini31Pro #GPT54 #innowacjeIT #programowanie #sztucznaInteligencja #vibeCoding -
Nowy Claude ułatwi pracę programistom. Najciekawszy jest jednak model, którego Anthropic nie chce nam pokazać
Poniedziałkowy poranek przynosi dobre wieści dla świata IT. Anthropic właśnie zaprezentowało Claude Opus 4.7 – model skrojony pod zaawansowaną inżynierię oprogramowania.
I choć nowe narzędzie w wielu testach wyprzedza flagowe rozwiązania Google i OpenAI, prawdziwa dyskusja toczy się wokół czegoś zupełnie innego. Twórcy otwarcie przyznają, że mają w laboratoriach znacznie bardziej zaawansowany model. Problem w tym, że uznano go za zbyt ryzykowny, by obecnie ujrzał światło dzienne.
Kodowanie bez nadzoru i nowa ekonomia tokenów
Wraz z rosnącą popularnością tzw. „vibe codingu” (czyli tworzenia oprogramowania za pomocą naturalnych poleceń tekstowych, a nie tradycyjnego pisania kodu), Claude ugruntował swoją pozycję jako jedno z ulubionych narzędzi deweloperów. Wersja Opus 4.7 ma ten status przypieczętować.
Jak deklaruje Anthropic, nowy model radzi sobie z najtrudniejszymi zadaniami inżynieryjnymi, które do tej pory wymagały stałego nadzoru człowieka. Opus 4.7 potrafi obsługiwać złożone, długotrwałe procesy, zachowując spójność i samodzielnie weryfikując poprawność wygenerowanego kodu przed zwróceniem wyniku. Model zyskał również zauważalnie lepszą analizę obrazu oraz wyższy poziom kreatywności przy tworzeniu prezentacji i interfejsów. Jest jednak pewien haczyk – aktualizacja wprowadza nowy mechanizm podziału tekstu (tokenizer). Choć usprawnia on przetwarzanie danych, może prowadzić do większego zużycia tokenów, co w praktyce oznacza wyższe koszty dla użytkowników komercyjnych.
Tajemnica projektu Mythos
Z opublikowanych wykresów wynika, że Opus 4.7 skutecznie rywalizuje, a w wielu aspektach pokonuje takie modele jak Gemini 3.1 Pro od Google czy GPT 5.4 od OpenAI. Dlaczego więc Anthropic w swoim własnym komunikacie niejako umniejsza jego możliwości?
Wszystko za sprawą modelu o nazwie Mythos. Firma przyznaje, że Opus 4.7 jest narzędziem znacznie mniej wszechstronnym. Mythos okazał się jednak wybitny w wykrywaniu i analizowaniu luk w zabezpieczeniach systemów informatycznych. Ta niesamowita skuteczność stanowi jednak miecz obosieczny – z tego powodu Anthropic podjęło decyzję o ograniczeniu jego dostępności i zamknięciu w laboratoriach. Wypuszczony właśnie na rynek Opus 4.7 posiada natomiast rygorystyczne blokady bezpieczeństwa, które automatycznie ucinają zapytania związane z omijaniem zabezpieczeń informatycznych.
Nowa era cyfrowych strażników
Ten z pozoru zwykły debiut oprogramowania pokazuje nam wyraźną zmianę na rynku sztucznej inteligencji. Przez ostatnie kilkanaście miesięcy trwał nieskrępowany wyścig o to, kto pokaże światu mądrzejszy algorytm. Dziś wchodzimy w erę, w której możliwości techniczne wyprzedziły procedury bezpieczeństwa.
Fakt, że Anthropic otwarcie chwali się modelem, którego nie zamierza wydać, dowodzi, że giganci technologiczni stają się nowymi cyfrowymi strażnikami. Po raz pierwszy to nie możliwości technologiczne wyznaczają tempo rozwoju AI, ale decyzje o tym, czego nie należy publikować. Opus 4.7 to bez wątpienia świetne usprawnienie codziennej pracy programistów, ale to zamknięty w laboratoriach Mythos wyznacza dziś prawdziwą granicę sztucznej inteligencji.
#AI #Anthropic #Claude #cyberbezpieczeństwo #Gemini31Pro #GPT54 #innowacjeIT #programowanie #sztucznaInteligencja #vibeCoding -
Nowy Claude ułatwi pracę programistom. Najciekawszy jest jednak model, którego Anthropic nie chce nam pokazać
Poniedziałkowy poranek przynosi dobre wieści dla świata IT. Anthropic właśnie zaprezentowało Claude Opus 4.7 – model skrojony pod zaawansowaną inżynierię oprogramowania.
I choć nowe narzędzie w wielu testach wyprzedza flagowe rozwiązania Google i OpenAI, prawdziwa dyskusja toczy się wokół czegoś zupełnie innego. Twórcy otwarcie przyznają, że mają w laboratoriach znacznie bardziej zaawansowany model. Problem w tym, że uznano go za zbyt ryzykowny, by obecnie ujrzał światło dzienne.
Kodowanie bez nadzoru i nowa ekonomia tokenów
Wraz z rosnącą popularnością tzw. „vibe codingu” (czyli tworzenia oprogramowania za pomocą naturalnych poleceń tekstowych, a nie tradycyjnego pisania kodu), Claude ugruntował swoją pozycję jako jedno z ulubionych narzędzi deweloperów. Wersja Opus 4.7 ma ten status przypieczętować.
Jak deklaruje Anthropic, nowy model radzi sobie z najtrudniejszymi zadaniami inżynieryjnymi, które do tej pory wymagały stałego nadzoru człowieka. Opus 4.7 potrafi obsługiwać złożone, długotrwałe procesy, zachowując spójność i samodzielnie weryfikując poprawność wygenerowanego kodu przed zwróceniem wyniku. Model zyskał również zauważalnie lepszą analizę obrazu oraz wyższy poziom kreatywności przy tworzeniu prezentacji i interfejsów. Jest jednak pewien haczyk – aktualizacja wprowadza nowy mechanizm podziału tekstu (tokenizer). Choć usprawnia on przetwarzanie danych, może prowadzić do większego zużycia tokenów, co w praktyce oznacza wyższe koszty dla użytkowników komercyjnych.
Tajemnica projektu Mythos
Z opublikowanych wykresów wynika, że Opus 4.7 skutecznie rywalizuje, a w wielu aspektach pokonuje takie modele jak Gemini 3.1 Pro od Google czy GPT 5.4 od OpenAI. Dlaczego więc Anthropic w swoim własnym komunikacie niejako umniejsza jego możliwości?
Wszystko za sprawą modelu o nazwie Mythos. Firma przyznaje, że Opus 4.7 jest narzędziem znacznie mniej wszechstronnym. Mythos okazał się jednak wybitny w wykrywaniu i analizowaniu luk w zabezpieczeniach systemów informatycznych. Ta niesamowita skuteczność stanowi jednak miecz obosieczny – z tego powodu Anthropic podjęło decyzję o ograniczeniu jego dostępności i zamknięciu w laboratoriach. Wypuszczony właśnie na rynek Opus 4.7 posiada natomiast rygorystyczne blokady bezpieczeństwa, które automatycznie ucinają zapytania związane z omijaniem zabezpieczeń informatycznych.
Nowa era cyfrowych strażników
Ten z pozoru zwykły debiut oprogramowania pokazuje nam wyraźną zmianę na rynku sztucznej inteligencji. Przez ostatnie kilkanaście miesięcy trwał nieskrępowany wyścig o to, kto pokaże światu mądrzejszy algorytm. Dziś wchodzimy w erę, w której możliwości techniczne wyprzedziły procedury bezpieczeństwa.
Fakt, że Anthropic otwarcie chwali się modelem, którego nie zamierza wydać, dowodzi, że giganci technologiczni stają się nowymi cyfrowymi strażnikami. Po raz pierwszy to nie możliwości technologiczne wyznaczają tempo rozwoju AI, ale decyzje o tym, czego nie należy publikować. Opus 4.7 to bez wątpienia świetne usprawnienie codziennej pracy programistów, ale to zamknięty w laboratoriach Mythos wyznacza dziś prawdziwą granicę sztucznej inteligencji.
#AI #Anthropic #Claude #cyberbezpieczeństwo #Gemini31Pro #GPT54 #innowacjeIT #programowanie #sztucznaInteligencja #vibeCoding -
Nowy Claude ułatwi pracę programistom. Najciekawszy jest jednak model, którego Anthropic nie chce nam pokazać
Poniedziałkowy poranek przynosi dobre wieści dla świata IT. Anthropic właśnie zaprezentowało Claude Opus 4.7 – model skrojony pod zaawansowaną inżynierię oprogramowania.
I choć nowe narzędzie w wielu testach wyprzedza flagowe rozwiązania Google i OpenAI, prawdziwa dyskusja toczy się wokół czegoś zupełnie innego. Twórcy otwarcie przyznają, że mają w laboratoriach znacznie bardziej zaawansowany model. Problem w tym, że uznano go za zbyt ryzykowny, by obecnie ujrzał światło dzienne.
Kodowanie bez nadzoru i nowa ekonomia tokenów
Wraz z rosnącą popularnością tzw. „vibe codingu” (czyli tworzenia oprogramowania za pomocą naturalnych poleceń tekstowych, a nie tradycyjnego pisania kodu), Claude ugruntował swoją pozycję jako jedno z ulubionych narzędzi deweloperów. Wersja Opus 4.7 ma ten status przypieczętować.
Jak deklaruje Anthropic, nowy model radzi sobie z najtrudniejszymi zadaniami inżynieryjnymi, które do tej pory wymagały stałego nadzoru człowieka. Opus 4.7 potrafi obsługiwać złożone, długotrwałe procesy, zachowując spójność i samodzielnie weryfikując poprawność wygenerowanego kodu przed zwróceniem wyniku. Model zyskał również zauważalnie lepszą analizę obrazu oraz wyższy poziom kreatywności przy tworzeniu prezentacji i interfejsów. Jest jednak pewien haczyk – aktualizacja wprowadza nowy mechanizm podziału tekstu (tokenizer). Choć usprawnia on przetwarzanie danych, może prowadzić do większego zużycia tokenów, co w praktyce oznacza wyższe koszty dla użytkowników komercyjnych.
Tajemnica projektu Mythos
Z opublikowanych wykresów wynika, że Opus 4.7 skutecznie rywalizuje, a w wielu aspektach pokonuje takie modele jak Gemini 3.1 Pro od Google czy GPT 5.4 od OpenAI. Dlaczego więc Anthropic w swoim własnym komunikacie niejako umniejsza jego możliwości?
Wszystko za sprawą modelu o nazwie Mythos. Firma przyznaje, że Opus 4.7 jest narzędziem znacznie mniej wszechstronnym. Mythos okazał się jednak wybitny w wykrywaniu i analizowaniu luk w zabezpieczeniach systemów informatycznych. Ta niesamowita skuteczność stanowi jednak miecz obosieczny – z tego powodu Anthropic podjęło decyzję o ograniczeniu jego dostępności i zamknięciu w laboratoriach. Wypuszczony właśnie na rynek Opus 4.7 posiada natomiast rygorystyczne blokady bezpieczeństwa, które automatycznie ucinają zapytania związane z omijaniem zabezpieczeń informatycznych.
Nowa era cyfrowych strażników
Ten z pozoru zwykły debiut oprogramowania pokazuje nam wyraźną zmianę na rynku sztucznej inteligencji. Przez ostatnie kilkanaście miesięcy trwał nieskrępowany wyścig o to, kto pokaże światu mądrzejszy algorytm. Dziś wchodzimy w erę, w której możliwości techniczne wyprzedziły procedury bezpieczeństwa.
Fakt, że Anthropic otwarcie chwali się modelem, którego nie zamierza wydać, dowodzi, że giganci technologiczni stają się nowymi cyfrowymi strażnikami. Po raz pierwszy to nie możliwości technologiczne wyznaczają tempo rozwoju AI, ale decyzje o tym, czego nie należy publikować. Opus 4.7 to bez wątpienia świetne usprawnienie codziennej pracy programistów, ale to zamknięty w laboratoriach Mythos wyznacza dziś prawdziwą granicę sztucznej inteligencji.
#AI #Anthropic #Claude #cyberbezpieczeństwo #Gemini31Pro #GPT54 #innowacjeIT #programowanie #sztucznaInteligencja #vibeCoding -
via #AIFoundry : What’s new in Microsoft Foundry | March 2026
https://ift.tt/aPAbMB4
#MicrosoftFoundry #WhatsNew #March2026 #FoundryAgentService #GPT54 #GPT54Pro #GPT54Mini #Phi4ReasoningVision #Grok42 #FireworksAI #NVIDIANemotron #OSSModels #OpenSource #HostedAgents #Regions… -
via #AIFoundry : What’s new in Microsoft Foundry | March 2026
https://ift.tt/aPAbMB4
#MicrosoftFoundry #WhatsNew #March2026 #FoundryAgentService #GPT54 #GPT54Pro #GPT54Mini #Phi4ReasoningVision #Grok42 #FireworksAI #NVIDIANemotron #OSSModels #OpenSource #HostedAgents #Regions… -
via #AIFoundry : What’s new in Microsoft Foundry | March 2026
https://ift.tt/aPAbMB4
#MicrosoftFoundry #WhatsNew #March2026 #FoundryAgentService #GPT54 #GPT54Pro #GPT54Mini #Phi4ReasoningVision #Grok42 #FireworksAI #NVIDIANemotron #OSSModels #OpenSource #HostedAgents #Regions… -
via #AIFoundry : What’s new in Microsoft Foundry | March 2026
https://ift.tt/aPAbMB4
#MicrosoftFoundry #WhatsNew #March2026 #FoundryAgentService #GPT54 #GPT54Pro #GPT54Mini #Phi4ReasoningVision #Grok42 #FireworksAI #NVIDIANemotron #OSSModels #OpenSource #HostedAgents #Regions… -
via #AIFoundry : What’s new in Microsoft Foundry | March 2026
https://ift.tt/aPAbMB4
#MicrosoftFoundry #WhatsNew #March2026 #FoundryAgentService #GPT54 #GPT54Pro #GPT54Mini #Phi4ReasoningVision #Grok42 #FireworksAI #NVIDIANemotron #OSSModels #OpenSource #HostedAgents #Regions… -
Как я превратил Codex в персонального Джарвиса
Можно ли превратить coding agent не просто в помощника по коду, а в персонального ассистента с долговременной памятью? Я собрал для Codex иерархическую базу знаний на Markdown и Git, добавил роли, автоматизации, AnkiConnect и Telegram-архивы, а затем проверил, насколько далеко можно зайти без векторных баз и сложного RAG. В статье показываю, как устроена такая система, где она реально полезна и почему главный вопрос здесь не в модели, а в архитектуре памяти.
-
Как я превратил Codex в персонального Джарвиса
Можно ли превратить coding agent не просто в помощника по коду, а в персонального ассистента с долговременной памятью? Я собрал для Codex иерархическую базу знаний на Markdown и Git, добавил роли, автоматизации, AnkiConnect и Telegram-архивы, а затем проверил, насколько далеко можно зайти без векторных баз и сложного RAG. В статье показываю, как устроена такая система, где она реально полезна и почему главный вопрос здесь не в модели, а в архитектуре памяти.
-
Как я превратил Codex в персонального Джарвиса
Можно ли превратить coding agent не просто в помощника по коду, а в персонального ассистента с долговременной памятью? Я собрал для Codex иерархическую базу знаний на Markdown и Git, добавил роли, автоматизации, AnkiConnect и Telegram-архивы, а затем проверил, насколько далеко можно зайти без векторных баз и сложного RAG. В статье показываю, как устроена такая система, где она реально полезна и почему главный вопрос здесь не в модели, а в архитектуре памяти.
-
Иллюзия логики: как я доказал, что LLM-агенты игнорируют факты, и почему Chain-of-Thought делает только хуже
Сейчас каждый второй стартап пилит ИИ-агентов. Мы оборачиваем LLM в цикл Промпт -> Вызов инструмента -> Ответ и ждем, что нейросеть сама расследует инцидент, найдет баг или напишет фичу. Но на практике автономные агенты часто ходят по кругу, игнорируют явные ошибки и «влюбляются» в свою первую догадку. Индустрия пытается лечить это костылями: наращивает контекст до миллионов токенов или заставляет модель «подумать шаг за шагом» (Chain-of-Thought). Я решил проверить эту архитектуру на прочность. Собрал локальный измерительный стенд LOCK-R, вооружился Теоремой Байеса и поймал современные LLM за руку. В этой статье я математически докажу, почему одиночные агенты структурно уязвимы, как токены размышлений заставляют их врать самим себе еще искуснее, и почему паттерн «Слепого Судьи» - это единственный способ вылечить AI от предвзятости. Тестируем на локальной Qwen-9B и фронтирной GPT-5.4.
https://habr.com/ru/articles/1020016/
#llm #ai_agents #rag #machine_learning #архитектура #chainofthought #теорема_байеса #gpt54 #qwen35 #бенчмарк
-
Иллюзия логики: как я доказал, что LLM-агенты игнорируют факты, и почему Chain-of-Thought делает только хуже
Сейчас каждый второй стартап пилит ИИ-агентов. Мы оборачиваем LLM в цикл Промпт -> Вызов инструмента -> Ответ и ждем, что нейросеть сама расследует инцидент, найдет баг или напишет фичу. Но на практике автономные агенты часто ходят по кругу, игнорируют явные ошибки и «влюбляются» в свою первую догадку. Индустрия пытается лечить это костылями: наращивает контекст до миллионов токенов или заставляет модель «подумать шаг за шагом» (Chain-of-Thought). Я решил проверить эту архитектуру на прочность. Собрал локальный измерительный стенд LOCK-R, вооружился Теоремой Байеса и поймал современные LLM за руку. В этой статье я математически докажу, почему одиночные агенты структурно уязвимы, как токены размышлений заставляют их врать самим себе еще искуснее, и почему паттерн «Слепого Судьи» - это единственный способ вылечить AI от предвзятости. Тестируем на локальной Qwen-9B и фронтирной GPT-5.4.
https://habr.com/ru/articles/1020016/
#llm #ai_agents #rag #machine_learning #архитектура #chainofthought #теорема_байеса #gpt54 #qwen35 #бенчмарк
-
Иллюзия логики: как я доказал, что LLM-агенты игнорируют факты, и почему Chain-of-Thought делает только хуже
Сейчас каждый второй стартап пилит ИИ-агентов. Мы оборачиваем LLM в цикл Промпт -> Вызов инструмента -> Ответ и ждем, что нейросеть сама расследует инцидент, найдет баг или напишет фичу. Но на практике автономные агенты часто ходят по кругу, игнорируют явные ошибки и «влюбляются» в свою первую догадку. Индустрия пытается лечить это костылями: наращивает контекст до миллионов токенов или заставляет модель «подумать шаг за шагом» (Chain-of-Thought). Я решил проверить эту архитектуру на прочность. Собрал локальный измерительный стенд LOCK-R, вооружился Теоремой Байеса и поймал современные LLM за руку. В этой статье я математически докажу, почему одиночные агенты структурно уязвимы, как токены размышлений заставляют их врать самим себе еще искуснее, и почему паттерн «Слепого Судьи» - это единственный способ вылечить AI от предвзятости. Тестируем на локальной Qwen-9B и фронтирной GPT-5.4.
https://habr.com/ru/articles/1020016/
#llm #ai_agents #rag #machine_learning #архитектура #chainofthought #теорема_байеса #gpt54 #qwen35 #бенчмарк
-
Люди набирают 100%, GPT-5.4 — 0,26%, а Google хватило всего лишь 3-бит
Седьмой выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE: новый бенчмарк AGI, которому модели не смогли угодить, трёхбитная квантизация от Google, ACP-протокол в OpenIDE, GigaChat 3.1 и бесславный конец Sora.
https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1017460/
#ARCAGI #GPT54 #Grok #Google_TurboQuant #OpenIDE_ACP #Claude_Capybara #Sora #GigaChat_31 #бенчмарк_AGI
-
Люди набирают 100%, GPT-5.4 — 0,26%, а Google хватило всего лишь 3-бит
Седьмой выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE: новый бенчмарк AGI, которому модели не смогли угодить, трёхбитная квантизация от Google, ACP-протокол в OpenIDE, GigaChat 3.1 и бесславный конец Sora.
https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1017460/
#ARCAGI #GPT54 #Grok #Google_TurboQuant #OpenIDE_ACP #Claude_Capybara #Sora #GigaChat_31 #бенчмарк_AGI
-
Люди набирают 100%, GPT-5.4 — 0,26%, а Google хватило всего лишь 3-бит
Седьмой выпуск еженедельных IT-новостей от OpenIDE: новый бенчмарк AGI, которому модели не смогли угодить, трёхбитная квантизация от Google, ACP-протокол в OpenIDE, GigaChat 3.1 и бесславный конец Sora.
https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1017460/
#ARCAGI #GPT54 #Grok #Google_TurboQuant #OpenIDE_ACP #Claude_Capybara #Sora #GigaChat_31 #бенчмарк_AGI
-
Мультимодальность и более предсказуемый UX: релиз KodaCode 0.8.0
Режим чата теперь работает по той же логике, что и агентный, но только с read-only инструментами — можно исследовать кодовую базу без риска случайных изменений. Edit mode убрали: его сценарии полностью покрывает агентный режим . Появилось ветвление диалогов. Если агент пошёл не туда, можно вернуться к любому вызову инструмента в истории и продолжить оттуда — новая ветка не затрагивает предыдущую. А сами сессии теперь можно экспортировать в JSON. Для мультимодальных моделей — gemini-3-flash-preview, gpt-5.3-codex, kimi-k2.5 и gpt-5.4 — добавили возможность прикрепить изображение прямо в чат.
https://habr.com/ru/companies/koda/articles/1015972/
#Koda #KodaCode #AI_coding_agent #мультимодальность #ветвящиеся_диалоги #чат_агент #JetBrains_плагин #GPT54 #релиз_080
-
Мультимодальность и более предсказуемый UX: релиз KodaCode 0.8.0
Режим чата теперь работает по той же логике, что и агентный, но только с read-only инструментами — можно исследовать кодовую базу без риска случайных изменений. Edit mode убрали: его сценарии полностью покрывает агентный режим . Появилось ветвление диалогов. Если агент пошёл не туда, можно вернуться к любому вызову инструмента в истории и продолжить оттуда — новая ветка не затрагивает предыдущую. А сами сессии теперь можно экспортировать в JSON. Для мультимодальных моделей — gemini-3-flash-preview, gpt-5.3-codex, kimi-k2.5 и gpt-5.4 — добавили возможность прикрепить изображение прямо в чат.
https://habr.com/ru/companies/koda/articles/1015972/
#Koda #KodaCode #AI_coding_agent #мультимодальность #ветвящиеся_диалоги #чат_агент #JetBrains_плагин #GPT54 #релиз_080
-
Мультимодальность и более предсказуемый UX: релиз KodaCode 0.8.0
Режим чата теперь работает по той же логике, что и агентный, но только с read-only инструментами — можно исследовать кодовую базу без риска случайных изменений. Edit mode убрали: его сценарии полностью покрывает агентный режим . Появилось ветвление диалогов. Если агент пошёл не туда, можно вернуться к любому вызову инструмента в истории и продолжить оттуда — новая ветка не затрагивает предыдущую. А сами сессии теперь можно экспортировать в JSON. Для мультимодальных моделей — gemini-3-flash-preview, gpt-5.3-codex, kimi-k2.5 и gpt-5.4 — добавили возможность прикрепить изображение прямо в чат.
https://habr.com/ru/companies/koda/articles/1015972/
#Koda #KodaCode #AI_coding_agent #мультимодальность #ветвящиеся_диалоги #чат_агент #JetBrains_плагин #GPT54 #релиз_080
-
https://winbuzzer.com/2026/03/24/gpt-54-pro-solves-open-math-problem-epoch-ai-frontiermath-xcxwbn/
GPT-5.4 Pro Cracks Open Math Problem, Epoch AI Confirms
#AI #OpenAI #LLMs #Mathematics #GPT54Pro #GPT54 #AIModels #Science #Frontiermath
-
https://winbuzzer.com/2026/03/24/gpt-54-pro-solves-open-math-problem-epoch-ai-frontiermath-xcxwbn/
GPT-5.4 Pro Cracks Open Math Problem, Epoch AI Confirms
#AI #OpenAI #LLMs #Mathematics #GPT54Pro #GPT54 #AIModels #Science #Frontiermath
-
https://winbuzzer.com/2026/03/24/gpt-54-pro-solves-open-math-problem-epoch-ai-frontiermath-xcxwbn/
GPT-5.4 Pro Cracks Open Math Problem, Epoch AI Confirms
#AI #OpenAI #LLMs #Mathematics #GPT54Pro #GPT54 #AIModels #Science #Frontiermath
-
https://winbuzzer.com/2026/03/24/gpt-54-pro-solves-open-math-problem-epoch-ai-frontiermath-xcxwbn/
GPT-5.4 Pro Cracks Open Math Problem, Epoch AI Confirms
#AI #OpenAI #LLMs #Mathematics #GPT54Pro #GPT54 #AIModels #Science #Frontiermath
