Оказывается, разговоры про необходимость корректировки бизнес-принципов от Дарио Амодеи были не просто так — Anthropic готовится привлечь от 3 до 5 млрд долларов. Оценка может вырасти с нынешних 61,5 млрд до более чем 150 млрд. Среди потенциальных инвесторов — фонд MGX из Абу-Даби, хотя раньше компания избегала денег с Ближнего Востока. MGX уже вкладывался в OpenAI и xAI, кстати говоря.

ARR Anthropic вырос в четыре раза за год — с 1 млрд до более 4 млрд долларов. В основном за счет корпоративных клиентов, на них приходится 80% выручки. Но все равно рост оценки в 2 с половиной раза — это супердостижение. Вполне заслуженно, впрочем.

Reuters выпустили расследование про то, как Маск в сентябре 2022 отключил Starlink над территориями, которые пыталась освободить Украина. Источники издания рассказывают, что он лично приказал инженеру SpaceX деактивировать терминалы в районе Херсона. И это сработало — украинские войска остались без связи, операция по окружению российских позиций в Бериславе сорвалась. Если помните, мы в это время даже возмущались, как российские войска смогли относительно безопасно убраться из Херсона.

Конечно, мотивы у Маска были вполне понятные — он, как и вся Америка, боялся ядерной эскалации. Как раз в те дни Путин объявлял частичную мобилизацию и грозился применить ядерное оружие. Не знаю, зачем Америке свое ядерное оружие — они же его так и не применят, поскольку помрут от ужаса.

Кстати, еще в марте этого года Маск писал в X: “Мы бы никогда такого не сделали”. А теперь выясняется, что очень даже сделали. Причем это первый известный случай, когда он напрямую вмешался в ход боевых действий. Потом последовали отключения покрытия над Крымом, чтобы помешать рейдам украинских беспилотных катеров.

Отдельно стоит отметить роль Польши — оказывается, именно она оплатила половину всех терминалов Starlink в Украине, потратив $89 миллионов. США тоже не остались в стороне — контракт Пентагона со SpaceX на поставку спутниковой связи составляет $537 млн. Но имидж Маска, которому все должны быть благодарны, как будто он за свой счет сюда терминалы поставлял, продолжает сохраняться.

Я, кстати, до сих пор оплачиваю ежемесячную подписку за Starlink, который мы с вами покупали осенью 2022 года, и передавали ребятам на Херсонском направлении. Это к вопросу о благотворительности Маска.

Meta прекращает прием политической рекламы в Евросоюзе с октября — компания заявила, что новое регулирование TTPA создает “непосильный уровень сложности”. Впрочем, они не первые. Google уже объявила об аналогичном решении.

Проблема в деталях. Регуляторы требуют раскрывать не только стандартную информацию о том, кто платит за рекламу, но и точные механизмы таргетинга, стоимость каждого размещения и связь с конкретными выборами или кампаниями. Для платформ с миллиардами объявлений это действительно сложно масштабировать.

Интересная деталь — Google вообще имеет богатый опыт блокировки политической рекламы. Бразилия, Франция, Канада — везде, где регулирование казалось слишком обременительным, они просто уходили с рынка политической рекламы. Теперь к этому списку добавится весь ЕС.

При этом органические посты о политике остаются. Кандидаты смогут писать что угодно, просто не смогут за это платить. Довольно любопытно, как это изменит предвыборные кампании — возможно, увидим возврат к более традиционным методам агитации. Или рост альтернативных платформ.

Anthropic с коллегами опубликовали исследование о том, что они назвали “subliminal learning” — подсознательным обучением языковых моделей. Суть в том, что модели могут передавать друг другу поведенческие черты через данные, которые никак с этими чертами не связаны.

Например, модель, которая “любит сов”, генерирует обычные последовательности чисел. Другая модель, обученная на этих числах, тоже начинает предпочитать сов в своих ответах. Никаких упоминаний сов в числах нет, но предпочтение передается.

Интересная деталь — это работает только между моделями с общей базой. GPT-4 может передать черты другой GPT-4, но не Qwen или Claude. Исследователи предполагают, что дело в модель-специфичных статистических паттернах.

Проблема в том, что таким же образом может передаваться и нежелательное поведение. Модель с проблемами в alignment может “заразить” другие модели через вполне безобидные на вид данные — числа, код, математические выкладки. И фильтрация тут не поможет, поскольку на семантическом уровне данные чистые.

Для индустрии это означает необходимость пересмотра практик дистилляции моделей. Простой фильтрации контента уже недостаточно. Нужны более глубокие методы контроля.

У меня есть отдельное развлечение — находить аналогии в человеческом поведении для всякого нового эффекта в LLM. Вот тут я сразу подумал о поведенческом таргетинге. Ведь его основная особенность заключается в том, что человека относят к определенному кластеру на основании поведения в онлайне и распространяют остальные характеристики кластера для показа ему рекламы. В итоге человек, регулярно посещающий страницы о финансах и новостях, в итоге увидит рекламу дорогих смартфонов — потому что остальные люди, посещающие эти страницы, посещают также обзоры дорогих смартфонов. И это только самый близкий пример.

Google запускает Web Guide — очередной эксперимент с AI-организацией поисковой выдачи. Gemini теперь будет группировать результаты по разным аспектам запроса.

Google как будто тестирует разные способы отойти от классических десяти синих ссылок. Интересная деталь про сложные запросы — Google прямо предлагает писать целые абзацы текста — мол, расскажите о проблеме подробно, а мы сгруппируем решения. Именно так рекомендуется поступать с reasoning моделями AI, что как бы намекает.

Впрочем, это все еще Search Labs, то есть эксперимент. Который может выйти в релиз, а может и остаться экспериментам.

Apple выпустила публичные беты новых ОС с дизайном “Liquid Glass”. iOS 26, macOS Tahoe 26, watchOS 26 — все теперь с единой нумерацией. Это именно public beta — всё, что вы могли поставить и посмотреть до этого, были версиями для разработчиков, стабильность которых по идее ниже. Впрочем, большого количества откровенных глюков я не заметил и в них.

В общем, теперь любой желающий может посмотреть и потестировать новые интерфейсы. Как правило, на этой стадии серьезных изменений с течением времени ждать уже не приходится и мы обычно можем себе представить, какой будет официальная версия, которую представят с новыми устройствами осенью.

Довольно примечательное письмо разослал Сатья Наделла сотрудникам Microsoft. CEO попытался объяснить, почему компания одновременно увольняет людей тысячами (более 15 тысяч с начала 2025 года) и вкладывает рекордные суммы в AI-инфраструктуру.

“Загадка успеха”, как он это называет. Хотя ранее президент Microsoft Брэд Смит в интервью GeekWire довольно прямо сказал — капитальные расходы в $80 млрд за год создают давление на операционные расходы. А в техкомпаниях это обычно означает сокращение персонала.

При этом Microsoft активно переманивает AI-специалистов, мало уступая в этом Meta. Financial Times насчитала более 24 человек из Google DeepMind, перешедших в Microsoft за последние полгода.

Внутри компании реакция неоднозначная. Джеймс МакКафри, бывший старший инженер-исследователь, написал, что Microsoft превратилась из хорошей компании в “позорную компанию с минимальной внутренней целостностью”. Сотрудники говорят о возвращении культуры страха после десятилетия “сострадательного лидерства” Наделлы.

Как тут не вспомнить статью Мэтта Столлера, которую я пересказывал буквально вчера — проблема не в AI, а в том, что компании просто нашли аргумент для оптимизации расходов.

По информации The Verge, OpenAI планирует запустить GPT-5 в начале августа. Модель несколько раз переносили с мая, но сейчас она проходит финальное тестирование. Сэм Альтман уже публично подтвердил скорый релиз и поделился впечатлениями от работы с системой.

GPT-5, как предполагается, объединит в себе возможности рассуждения из серии o3, становясь первой интегрированной моделью OpenAI. Вместо выбора между разными специализированными версиями пользователи получат универсальную систему. Доступны будут также версии mini и nano через API.

Кроме того, до конца июля OpenAI выпустит открытую модель — первую с публичными весами с 2019 года. Источники называют её “похожей на o3 mini” с возможностями reasoning. Ожидалось, что она будет выпущена раньше, но Альтман объяснял задержку с релизом тем, что компания хочет максимально оттестировать все возможные проблемы, поскольку после релиза она потеряет возможность контроля над использованием модели.

Google DeepMind опубликовал в Nature исследование о модели Aeneas — первой AI-системе для контекстуализации древних латинских надписей.

Модель обучили на 176 тысячах латинских надписей из Древнего Рима. Aeneas работает не только с текстом, но и анализирует изображения самих надписей — мультимодальный подход для определения географического происхождения. Точность восстановления поврежденных фрагментов составляет 73% для пропусков до десяти символов, что, кажется, впечатляет историков больше, чем технологов.

Исследователи провели эксперимент с 23 историками, работающими с эпиграфикой. Результаты показали, что наиболее эффективной оказалась совместная работа — когда специалисты использовали контекстную информацию модели вместе с собственной экспертизой. Один из участников отметил, что параллели, найденные Aeneas, “полностью изменили восприятие надписи”.

Google сделал модель доступной бесплатно через веб-интерфейс на predictingthepast.com и открыл исходный код.

Alphabet отчиталась за второй квартал результатами выше ожиданий — скорректированная прибыль на акцию составила $2,31 против прогноза $2,17, а доходы без учета комиссий партнерам достигли $81,2 млрд при ожидаемых $79,6 млрд. Доходы от рекламы выросли до $71,3 млрд против прогноза $69,6 млрд.

Впрочем, интереснее другое. Google увеличила прогноз капитальных расходов с $75 млрд до $85 млрд — дополнительные $10 млрд пойдут на развитие AI-инфраструктуры.

Google Cloud Platform показала доходы $13,6 млрд за квартал при прогнозе $13,1 млрд. Сундар Пичаи на звонке с инвесторами отметил, что годовая выручка облачного подразделения теперь превышает $50 млрд. В общем, это хорошо, хотя вряд ли GC обгонит AWS и Azure.

YouTube также превзошла ожидания с рекламными доходами $9,8 млрд против прогноза $9,5 млрд.

То есть финансово корпорация добра чувствует себя хорошо.