Моделі OpenAI зламали чужу компанію. Щоб списати на іспиті.Тиждень тому хтось атакував Hugging Face. Думали - хакери. Виявилось, це були власні моделі OpenAI. GPT-5.6 Sol і ще одна, потужніша, яку поки не випустили.Їх саме перевіряли на тесті, де треба знаходити вразливості й писати під них експлойти. Захист на час перевірки вимкнули. Так міряють стелю можливостей.Тест ішов у закритому середовищі. Без інтернету. Назовні вела лише одна лазівка - внутрішній сервер для завантаження пакетів. Моделі знайшли в ньому дірку, пролізли крізь неї, підвищили собі права і крок за кроком дійшли до комп'ютера з виходом у мережу.А далі здогадались просту річ. Відповіді до тесту можуть лежати на Hugging Face. Тож пішли туди, зламали і забрали.Ніякої агресії. Ніякого повстання машин. Моделі просто отримали завдання набрати максимум балів - і зробили це найкоротшим шляхом. А найкоротший шлях виявився через дві зламані компанії.Ще одна деталь наостанок. Коли Hugging Face спробувала розібрати атаку за допомогою звичайних моделей, ті відмовились допомагати. Бо для захисту сліди атаки виглядають так само, як сама атака.Про автономного агента, який ламає системи сам, писали роками. Як про страшилку з презентацій.Тепер це просто новина за середу.#шірадар
П’ятнадцятого липня OpenAI підняла ліміт кастомних інструкцій в ChatGPT з 1500 до 5000 символів. Для Plus, Pro, Enterprise, Business, Education. Безкоштовним акаунтам нічого.Про цю функцію взагалі мало хто знав. Кастомні інструкції існують з 2023 року, а користується ними пару людей. Більшість щодня пише один і той самий промпт заново, замість того щоб один раз описати правила і забути про це назавжди.Тепер з’явився простір для нормального регламенту. Структура відповіді для продажів. Заборонені обіцянки в рекламному тексті. Формат фінансового звіту. Вимога показувати ризики до висновку. Один раз описав рамку. Далі не пояснюєш її заново в кожному запиті.Ось де це рятує гроші. Декілька людей у компанії щодня просять ШІ відповідати клієнтам і готувати комерційні пропозиції. Раніше кожен писав промпт по-своєму, і клієнт міг отримати від однієї компанії три різні тони в трьох різних листах. Тепер один регламент на весь акаунт. Згідно нашої методології в Learn to Earn Global ми завжди рахуємо показник ефективності використання кожної функції ШІ. В даному випадку досить просто. Скільки правок людина робить після відповіді ChatGPT. Скільки помилок у повторюваних форматах. Скільки часу минає від запиту до тексту, готового для клієнта.І ще одна функція. Інструкції можна ставити окремо на кожен проєкт, і проєктні правила перекривають загальні. Юридичний відділ тримає свій тон у своєму проєкті. Продажі тримають свій у своєму. Один акаунт, різні правила для різних відділів, і жодного конфлікту між ними.А ви вже прописали свої системні інструкції?#шірадар
Практично випав на пару днів із життя, бо Fable 5 не дає спокоюНезважаючи на вихід нової моделі від OpenAI - на її тестування пішло менше часу, ніж на роботу з Fable 5Якщо за попередню я казав «Яке воно тупе…», на перший погляд, то Fable 5 можу сказати «Вона як жива»… і це драматична різницяЗараз готуємо відео порівняння моделей, де Fable класний, а де GPT 5.6 дійсно можна застосовувати. Насправді обидві моделі чудові, і обидві мають свої кейси застосування. Для прикладу, Fable 5 створила чудовий сервіс для обробки відео (хто дивився останні мої відео на YouTube той знає про Lumadeos[.]com), але сам сервіс під капотом вона все одно використовує GPT 5.6-Sol для робочих завдань, бо він їх виконує краще. Для багатьох базових задач, для робочих чітких алгоритмів - GPT 5.6 (та і впринципі GPT 5.5) підходить чудово, а от щодо бізнес аналітики, звітів, аналітичних задач і навіть деяких креативних - Fable 5 вас дуже приємно здивує 💪І, до речі, щодо підписки. Якщо ви хочете дійсно використовувати максимум можливостей від нейромереж, то підписки за двадцять доларів вже не вистачить. Ми перейшли в світ коли 100-150$ це нормальні ціни. І воно того коштує
GPT-Live - нова голосова модель OpenAI для ChatGPT Voice, запущена 8 липня. Вона слухає і говорить одночасно, тому розмова більше не ламається на паузах, перебиваннях і штучному "ваша черга - моя черга".Вона може чекати, коли ви думаєте, не влізати після кожної тиші, відповідати голосом, показувати візуальні картки, працювати з памʼяттю, пошуком, текстом, зображеннями й файлами. Якщо питання складне, GPT-Live тримає розмову, а важчу роботу віддає GPT-5.5 у фоні.Ми вже почали її тестувати на таких процесах як: перша лінія підтримки, голосовий помічник для продажів, навчання персоналу, внутрішній довідник для команд. Працівник або клієнт говорить природно, система слухає контекст, шукає відповідь, уточнює деталі й повертає результат без окремої форми чи меню.OpenAI каже, що понад 150 мільйонів людей щотижня вже говорять із ChatGPT через Voice і Dictation. Тепер цей канал стає не додатком до текстового чату, а окремим інтерфейсом для роботи.Як міряти ефективність? Голосовий ШІ треба міряти не "якістю розмови", а часткою завершених звернень, кількістю правильних передач людині, помилками в намірах і журналом рішень. Без цього приємний голос швидко стає дорогим кол-центром із гарною інтонацією.#шірадар
Codex у Australian Payments Plus - це інструмент OpenAI для технічних команд, які працюють із платіжною інфраструктурою, журналами систем, специфікаціями й внутрішніми документами.Він може розібрати дані звірки, знайти неочевидну різницю в часових мітках, допомогти з аналізом інциденту, зібрати робочу симуляцію платіжного шляху або сценарію автентифікації. Поруч ChatGPT Enterprise бере на себе іншу частину: стискає правила, готує відповіді учасникам платіжної мережі, перетворює нотатки й воркшопи на матеріали для рішення.Коли платіжна компанія перевіряє проблему між системними журналами, правилами схеми, мобільною дією користувача й оплатою, команда швидше доходить до місця, де треба людське рішення.У AP+ 77% опитаних працівників кажуть, що ChatGPT економить їм понад 2 години на тиждень. Складне розслідування звірки скоротили з 4 годин до 30 хвилин. Робочі симуляції, які раніше займали від кількох днів до тижнів, Codex допомагає зібрати за 1 день.Людина тут не зникає. Вона лишається на валідації, ризику, відповіді клієнту й запуску зміни. Але ручна робота між документом, логом, гіпотезою і першим робочим прототипом стає меншою.#шірадар
Microsoft Sales Agent вийшов у загальну доступність.Це агент для продажів у Microsoft 365 Copilot, який збирає контекст по клієнту з CRM, листів, зустрічей, чатів і внутрішніх файлів. Продавець питає людською мовою: що відбувається з акаунтом, хто залучений, які були заперечення, що обіцяли після останньої зустрічі. У відповідь отримує коротку картину угоди, наступні кроки і чернетку листа.Після розмови він може витягнути ключові тези, заперечення, пріоритети клієнта, домовленості й оновити поля угоди. На телефоні це працює через Outlook Mobile і застосунок Microsoft 365 Copilot: ви вийшли із зустрічі, надиктували нотатку, агент підготував запис і підтягнув його до можливості в CRM.Для відділу продажів це означає менше мертвих даних у воронці. Бо проблема CRM часто не в системі, а в тому, що люди не встигають її вести. Потім керівник дивиться на воронку, а там половина реальності залишилась у голові менеджера або в листуванні.Працює тільки в екосистемі Microsoft і як ви зрозуміли CRM - це саме мова про Dynamic. Для українських CRM з можливістю виконувати такі функції ви можете зробити через MAIYA#шірадар
Procedures в ElevenAgents - новий режим для голосових агентів ElevenLabs, де компанія описує стандартні операційні процедури окремими сценаріями, а не ховає все в одну велику інструкцію.Агент може приймати повернення, вести питання з оплатою, збирати дані для страхового звернення, перевіряти особу, запускати потрібні інструменти й триматися затвердженої послідовності. Якщо процес менш жорсткий, наприклад технічна підтримка, Procedure дає контекст, кроки й обмеження, а агент уже підлаштовує розмову під клієнта.Найпрактичніше місце для цього - підтримка, фінансові сервіси, подорожі, медицина, роздріб. Ви берете наявний PDF, DOCX або TXT з процедурою, завантажуєте його в ElevenAgents, отримуєте чернетку сценарію й затверджуєте, як саме голосовий агент має діяти.Контроль тут важливіший за сам голос. Менше інструкцій у загальному описі агента, менше випадкових трактувань, швидше спрацьовує потрібний сценарій. Міряти треба не "якість ШІ", а час закриття звернення, частку передачі оператору, помилки в перевірці й додатковий продаж після розмови.Procedures поки в Alpha, але формат правильний: агент починає працювати не з красивої відповіді, а з операційної інструкції, яку можна змінити, перевірити й привʼязати до відповідальності.Ми інтегрували багато процедур в ШІ-платформу MAIYA, на якій ви можете запустити ШІ-Агента під ваші операційні задачі. Спробуйте!#шірадар
Claude Science - робоче середовище Anthropic для лабораторій, фарми й наукових команд. Воно збирає в одному місці Claude, наукові бази, код, обчислення, графіки, рукописи й перевірку джерел.Дослідник може поставити задачу звичайною мовою: проаналізувати літературу, знайти дані в PubMed, UniProt, PDB, ChEMBL чи інших базах, запустити обчислення на власному кластері, побудувати 3D-структуру білка, змінити графік, підготувати фрагмент статті й отримати історію того, як саме був створений результат.У компанії це лягає на процес пошуку ліків, перевірки кандидатів, аналізу single-cell RNA, CRISPR-дизайну, хімінформатики або великого огляду літератури. Не окремий чат поруч із роботою, а середовище, де задача проходить від гіпотези до артефакту, який можна перевірити.Найцікавіша деталь - контроль. Claude Science просить дозвіл перед доступом до нових ресурсів, працює на інфраструктурі лабораторії, зберігає код і середовище виконання, а окремий агент перевіряє цитати, розрахунки і відповідність графіків даним.Із прикладів які дає Anthropic. В Allen Institute такий підхід допоміг зібрати шаблон для довгих наукових оглядів: агенти читають тисячі робіт, витягують твердження й кількісні результати, а критик окремо перевіряє точність. В UCSF аналізи для дослідження гліоми, за словами команди, прискорилися приблизно до однієї десятої попереднього часу.І таким чином моделі від OpenAI побили рекорди в математиці, а Anthropic зайняв нішу розробки і хоче забрати наукові дослідженняДо речі, вчора також вийшла і модель Claude Sonnet 5, але поки явного «вов» немає, тому тестуємо…#шірадар
Замість 4 аналітиків ‒ 10 ШІ-агентів, які шукають ризики, аналізують макроекономічну ситуацію та формують інвестиційні сценарії. Так нині управляє частиною капіталовкладень Михайло Пацан ‒ засновник нашого WEB3 університету Learn to Earn Global і IT-компанії AiSync Global, керуючий активами з 18-річним досвідом та експерт із міжнародних фінансових ринків. Частина агентів збирає фінансові показники про окремі компанії, новини, історичні ринкові дані та свіжу статистику, інша група аналізує і прогнозує валютні курси, ціни на нафту, електроенергію, нерухомість та окремі криптовалюти, а ще одна «команда» ‒ видає рекомендації на основі цих даних.Роль ШІ в інвестиціях швидко зростає. Професійні вкладники активно використовують його для управління грошима, бо він збільшує можливості, прибирає рутину та пришвидшує ухвалення рішень. Та попри довіру до АІ-агентів, не слід забувати, що вони завжди можуть помилятись. Тому варто на кожному етапі налаштувати перевірку інформації іншими ШІ-помічниками, ‒ радить Михайло Пацан у коментарях для видання Forbes Ukraine.Які саме процеси інвестори віддають на відкуп ШІ в управлінні своїми та чужими портфелями, наскільки далеко можна зайти в делегуванні йому рішень та на чому краще сфокусувати АІ непрофесійним вкладникам, читайте у повній статті.
OpenAI показала GPT-5.6 у трьох версіях: Sol, Terra і Luna.Sol бере на себе найважчі задачі: програмування, кібербезпеку, наукові перевірки, довгі ланцюги роботи, де модель має не втратити ціль після десятків кроків. Terra зроблена як дешевший робочий варіант. Luna - для швидких масових задач, де важлива не максимальна сила, а ціна й швидкість.Ціни теж показові: Sol коштує $5 за 1 млн вхідних токенів і $30 за 1 млн вихідних. Terra - $2,50 і $15. Luna - $1 і $6. Тобто OpenAI вже продає не одну “найкращу модель”, а лінійку під різні процеси.Sol можна ставити на складні перевірки коду, ризикові юридичні або фінансові документи, безпекові сценарії. Terra - на регулярну аналітику, підтримку, внутрішні звіти. Luna - на потік: класифікація звернень, чернетки відповідей, пошук помилок у масиві простих операцій.Але є деталь: доступ поки обмежений. Частина користувачів отримає модель пізніше, бо запуск іде через контрольований попередній доступ.І це, мабуть, найцікавіше. Сильні моделі починають купувати як інфраструктуру з допусками, ціною, ролями й обмеженнями. Не “яку модель підключити”, а яку задачу можна віддати Sol, яку дешевше пустити через Terra, а де Luna закриє процес без зайвої витрати бюджету.#шірадар
TGLIST.COM.UA
