DeepMind поставила гуманоида на конвейер Mercedes, и он промахнулся четыре раза из ста
10 ноября Google DeepMind представила Gemini Robotics 2.5, модель, которая управляет руками и телом робота. Ее проверили не только в лаборатории, но и на действующих линиях Mercedes-Benz в венгерском Кечкемете и немецком Зиндельфингене: гуманоид Apollo 2 от Apptronik доставал металлические кронштейны из ящиков и раскладывал их по контейнерам в нужном порядке. Успешных попыток 96%.
В лаборатории модель гоняли по 200 разным задачам: подать еду щипцами, завязать бант на подарочной коробке, набрать жидкость пипеткой. По сравнению с прошлыми версиями успешность выросла на 30–100% в зависимости от задачи, а делает их робот на 20–30% быстрее. Еще одна цифра порадует тех, кто стоит рядом: безопасное выполнение задач возле людей выросло на 43%, возле препятствий на 33%.
Пока это пилот, а не серийная смена: сколько часов робот отработал и сколько деталей перенес, в анонсе не сказано. Но 96% на живом заводе уже звучат не как рекламный ролик, а как испытательный срок, после которого обычно обсуждают оклад. Анонс Google DeepMind
Нейросеть за четыре недели доказала, что шифрование Signal работает как обещано
В тот же день DeepMind показала AlphaProof Code, систему, которая математически доказывает, что программа делает ровно то, что от нее требуют. Первой проверкой стал протокол шифрования мессенджера Signal. Эксперты перевели цели безопасности в строгие формулировки и просмотрели каждую, а агенты на модели Gemini Carbon написали доказательства: больше шести миллионов строк на языке Lean, где каждое утверждение проверяет компьютер.
Проверяли не схему протокола на бумаге, а сам работающий код, где обычно и прячутся настоящие дыры. Людям на повторный просмотр агенты оставили всего 1% кода. Вся работа заняла четыре недели, хотя, по словам DeepMind, у экспертных команд такое исторически занимало годы. Для контроля в изолированную копию вернули два реальных, давно исправленных бага, и в обоих случаях система доказала, что такая версия небезопасна.
Доказательство отвечает только на тот вопрос, который в него заложили: оно подтверждает свойства, сформулированные экспертами, а не отсутствие любых ошибок вообще. Но шифровальщики прошлого века о таком контролере могли только мечтать. Блог Google DeepMind
Заказы с ИИ на Upwork оказались в полтора раза дороже обычных
OpenAI и биржа фриланса Upwork в ноябре выпустили совместное исследование о том, как ИИ меняет заказы. Сравнили, о чем люди просят ChatGPT, с тем, что клиенты публикуют на Upwork. Для тех, кто ждал, что нейросети съедят фриланс, вывод неожиданный: при одинаковой категории работы и одном месяце публикации бюджет заказа, связанного с ИИ, на 52% выше. На почасовых контрактах такие исполнители за первые 90 дней отработали на 41% больше часов, а ставка в час почти та же, разница 1,5%.
Проигравшие тоже есть. Доля заказов на написание текстов упала примерно на 31%, если сравнить первое полугодие 2025 года с тем же периодом 2026-го. В ChatGPT тексты занимают 14,5% разговоров, а на Upwork 1,3% объявлений: похоже, их просто перестали заказывать у людей. Зато задачи внутри ИИ-заказов стали разнообразнее примерно на 45%. Клиент теперь просит ролик от нейросети вместе с монтажом и анимацией или чат-бота вместе со встраиванием в приложение, и исторически редкие пары задач занимают 8,4% в среднем ИИ-заказе против 2,4% в обычном.
Это данные одной биржи, наблюдения доходят до апреля 2026 года, а соавтор исследования сам продает этот самый ИИ. Но картина любопытная: нейросеть не столько отнимает работу, сколько раздувает заказ, и клиенту вдруг хочется еще одну версию дизайна и приложение с большим числом функций. Ключевые выводы OpenAI и Upwork
Шестнадцать стран и десять лабораторий договорились о рубильнике для нейросетей
9 ноября Елисейский дворец опубликовал Парижский призыв к безопасности ИИ. Под ним стоят 16 государств, от Франции, Канады и Норвегии до Кении и Бахрейна, и 10 компаний, среди которых OpenAI, Anthropic, Microsoft, Mistral AI, Cohere и Hugging Face, плюс семь организаций гражданского общества.
Самый осязаемый пункт: разработчики обязуются встроить надежные механизмы остановки моделей, которые находятся под их контролем, в том числе во время обучения и внутреннего использования, через ограничения, паузы или полное отключение. Нечувствительные результаты проверок договорились публиковать в едином формате и складывать в общий открытый архив, а политики обещают защищенные каналы для информаторов, которые хотят предупредить о системных рисках без страха за карьеру.
Это декларация, а не закон: штрафов и проверяющего в ней нет, подписей США и Китая в списке тоже нет, как и Google с Meta. Зато рубильник из фантастики теперь записан в документе, под которым стоят подписи тех, кто сами модели и строит. Текст призыва на сайте Елисейского дворца
