Новое исследование показывает, что наступательные кибервозможности ИИ с 2024 года удваиваются каждые 5,7 месяца, что вызывает срочные опасения по поводу кибератак с использованием ИИ.

Новое исследование под руководством OpenAI вводит «управляемость CoT» как метрику безопасности и обнаруживает, что текущие модели ИИ не способны надежно манипулировать своими цепочечными рассуждениями (chain-of-thought) — но предупреждает, что более мощные будущие системы могут научиться обманывать системы мониторинга безопасности.

Макс Шварцер, вице‑президент по исследованиям OpenAI, руководивший постобучением GPT‑5 и o3, объявил о своем уходе, чтобы присоединиться к Anthropic, указав на доверие к коллегам там и желание вернуться к работе в качестве индивидуального исследователя.

Команда под руководством студентов создала алгоритм, использующий норму Фробениуса для определения направления в 2D-данных, с применением в детектировании нейтрино, медицинской визуализации и машинном обучении.

Учёные UF создали метод HMNS для проверки мер безопасности ИИ, успешно обходя системы Meta и Microsoft для выявления уязвимостей.

Исследование Оксфордского университета показывает, что ИИ-чатботы дают противоречивые медицинские рекомендации, из-за чего пользователям трудно определить надежную информацию о здоровье.

MIT CSAIL представляет фреймворк EnCompass, позволяющий AI-агентам откатываться и оптимизировать выводы LLM, обеспечивая прирост точности на 15–40% при снижении объема кода на 82%.

Метод Discovery Learning позволяет быстро прогнозировать срок службы батарей за одну неделю, в отличие от традиционных многомесячных циклов испытаний.

В неожиданном развитии событий непрофессиональные математики используют чат-ботов на базе ИИ для решения сложных, давно стоявших математических задач, предложенных легендарным Паулем Эрдёшем, что свидетельствует о значительном прорыве в рассуждательных способностях ИИ.

Исследователи MIT демонстрируют, что наиболее эффективные модели машинного обучения могут стать наихудшими при применении к новым средам данных, раскрывая скрытые риски от ложных корреляций в медицинском ИИ и других критически важных областях.

Новый бенчмарк под названием APEX-Agents показывает, что даже ведущие ИИ-модели, такие как GPT-5.2 и Gemini 3 Flash, не справляются с большинством сложных многодоменных задач из профессиональных областей, таких как право и финансы, что ставит под сомнение их готовность к непосредственному использованию на рабочем месте.

Исследование Центра по противодействию цифровой ненависти (CCDH) оценивает, что Grok AI Илона Маска использовался для создания примерно 3 миллионов сексуализированных изображений, включая тысячи изображений с детьми, в течение 11 дней, что вызывает серьёзные проблемы в области безопасности.

Исследователи из OpenAI, Anthropic и Google DeepMind обошли 12 опубликованных систем защиты ИИ с эффективностью более 90%, что выявило критические пробелы в безопасности в продукционных системах.