Большая игра в ИИ: ООН берет управление, Китай догоняет, хакеры не дремлют
Новая эра сотрудничества, прорывные сплавы и цифровые угрозы — в дайджесте самых ярких событий технологического мира
Пока 29 стран, в том числе Россия, подписывали хартию о децентрализации ИИ-технологий под флагом ООН, канадские инженеры с помощью самообучающихся алгоритмов начали штамповать сверхпрочные сплавы для реактивных двигателей, а злоумышленники превратили GitHub в рассадник инфостилеров с обходом защиты Chrome. В довершение китайский стартап Moonshot выкатил самую мощную открытую нейросеть в истории, бросив вызов закрытым экосистемам Запада. Главные новости технологического мира минувшей недели — в дайджесте «Реального времени».
Россия и еще 28 стран учредили Всемирную организацию по сотрудничеству в области искусственного интеллекта
Соглашение подписали 16 июля в Шанхае. Новая структура под эгидой ООН нацелена на отказ от технологической монополии и развитие ИИ-решений на принципах равноправия.
6 июля в Шанхае Россия совместно с 28 государствами подписала Соглашение об учреждении Всемирной организации по сотрудничеству в области искусственного интеллекта. Документ от имени РФ подписал министр цифрового развития Максут Шадаев. Главная цель новой структуры заключается в создании справедливых механизмов международного взаимодействия, развитии национальных технологий ИИ и гармонизации технических стандартов при центральной координирующей роли ООН.
Деятельность организации будет сосредоточена на повышении доступности технологий и продвижении безопасных, этичных и доверенных ИИ-решений. Для достижения этих целей участники договорились повышать уровень согласованности технических стандартов и обеспечивать функциональную совместимость программных продуктов разных стран. Особое внимание в уставных задачах уделено поощрению развития экосистем на базе открытого кода. Этот подход способствует прозрачности алгоритмов и обеспечивает равный доступ государств к современным инновациям.
Российская сторона рассматривает данное соглашение как стратегический переход от модели технологической монополии узкой группы стран к модели современного развития. Вице-премьер Дмитрий Григоренко отметил, что Россия уже обладает собственными большими языковыми моделями и передовыми платформенными решениями, передает «Интерфакс». Это позволяет стране не только перенимать мировой опыт, но и эффективно продвигать отечественные разработки на зарубежных рынках. Заместитель руководителя администрации президента Максим Орешкин, возглавивший российскую делегацию, подчеркнул, что технологический суверенитет достигается именно через объединение компетенций государств в условиях завершения эпохи однополярного мира.
Исследователи Университета Торонто с помощью ИИ создали новые 3D-печатные сплавы для аэрокосмической отрасли
Материалы на основе никеля, кобальта и хрома превосходят промышленный стандарт Inconel 625 по жаропрочности и устойчивости к окислению, что открывает новые возможности для аддитивного производства деталей ракетных двигателей.
Исследователи инженерного факультета Университета Торонто (Канада) с использованием искусственного интеллекта разработали новые металлические сплавы, сохраняющие прочность при экстремальных температурах. Материалы оптимизированы для аддитивного производства (3D-печати металлом) и предназначены для использования в аэрокосмической отрасли и энергетике, где традиционная сталь не выдерживает высоких температур и критических перепадов давления.
Традиционный поиск новых сплавов среди десятков тысяч возможных комбинаций элементов представляет собой сложную вычислительную и физическую задачу. Для решения этой проблемы команда под руководством профессора Ю Цзоу (Yu Zou) и профессора Джейсона Хаттрик-Симперса (Jason Hattrick-Simpers) применила метод «активного обучения». Эта технология объединяет компьютерное моделирование, машинное обучение и роботизированное производство в единую «самоуправляемую лабораторию». Такой подход позволяет системе самостоятельно выбирать образцы для синтеза и тестирования, а затем использовать полученные экспериментальные данные для корректировки следующих шагов с минимальным вмешательством человека.
В ходе эксперимента исследователи сосредоточились на композиционно сложных сплавах, содержащих три основных элемента: никель, кобальт и хром. Аспирант Аджай Талбот (Ajay Talbot), ведущий автор исследования, отметил, что данный метод позволяет обходить проблему нехватки исходных данных для обучения нейросетей в неизученных областях. В результате за несколько недель лаборатория идентифицировала шесть новых перспективных сплавов.
Один из разработанных материалов, состоящих из 12% никеля, 62% кобальта и 26% хрома, превосходит отраслевой стандарт Inconel 625 по сохранению твердости при температуре до 600°C (характерной для передней части реактивного двигателя) на 4,5%. Второй сплав, включающий 36% никеля, 14% кобальта и 50% хрома, демонстрирует повышенную устойчивость к окислению при температурах до 1000°C. По словам Талбота, этот материал превосходит показатель Inconel 625 по данному параметру на 85%, что предотвращает выгорание металла в задних секциях двигателей.
На GitHub обнаружили около 300 поддельных репозиториев для распространения инфостилера BotyptGrab
Исследователи Arctic Wolf выявили кампанию, нацеленную на кражу данных из браузеров и криптокошельков через механизм DLL side-loading и новую технику обхода защиты Chrome.
Компания по кибербезопасности Arctic Wolf выявила масштабную кампанию по распространению вредоносного ПО через 292 поддельных репозитория на GitHub. Злоумышленники маскировали их под популярные проекты в области кибербезопасности, криптовалют, финансовых инструментов и утилит для разработчиков. Целью атак являлось распространение инфостилера, принадлежащего к семейству BoryptGrab, который активируется при попытке пользователя скачать якобы легитимное программное обеспечение.
Для реализации атаки злоумышленники применяли шаблонные целевые страницы, которые динамически генерировали доверительный брендинг на основе URL-адреса. Пользователь загружал ZIP-архив, имя и полезная нагрузка которого обновлялись примерно каждую минуту для обхода сигнатурного анализа. Архив содержал троянизированный файл lubcurl.dll и легитимный подписанный установщик WinGUP, переименованный под целевой продукт. При запуске исполняемого файла происходила боковая загрузка (DLL side-loading) вредоносной библиотеки, которая декодировала и выполняла инфостилер непосредственно в оперативной памяти зараженной системы.
Программа собирает пароли, cookie-файлы и платежные данные из 19 веб-браузеров, информацию из 32 криптовалютных кошельков, а также сессионные токены мессенджеров (Telegram, Discord) и игровых платформ (Steam). Исследователи отметили ранее не документированную способность этого варианта BoryptGrab обходить механизм App-Bound Encyption в браузере Chrome путем прямой инъекции кода в процесс браузера. Собранные данные сжимаются и передаются на командный сервер, инфраструктура которого, как сообщается, расположена в России.
Эксперты Arctic Wolf подчеркивают, что данное вредоносное ПО не закрепляется в системе и не использует методы противодействия анализу. Оно спроектировано для сбора максимального объема данных за один запуск, оставляя при этом артефакты во временных директориях, что упрощает проведение цифровой криминалистики.
Вышла крупнейшая в мире открытая нейросеть Kimi K3, уступающая только топовым западным моделям
Китайская Moonshot AI представила модель на 2,8 триллиона параметров, которая обещает окончательно сократить разрыв между открытыми и закрытыми ИИ-системами, хотя ее запуск уже привел к росту цен и ажиотажному спросу.
Китайская компания Moonshot AI представила Kimi K3 — новую флагманскую модель искусственного интеллекта с 2,8 триллиона параметрами, которая способна обрабатывать до миллиона токенов за раз. Она стала первой в истории открытой нейросетью такого масштаба. По оценкам разработчиков, по общему уровню интеллекта новинка уступает только новым версиям Claude от Anthropic и GPT от OpenAI, обходя остальных конкурентов.
Kimi K3 позиционируется для решения долгосрочных задач: генерации и поддержки кода, анализа больших массивов данных и работы с изображениями и видео без использования сторонних адаптеров. Документация модели уже опубликована, имеется фирменное чат-приложение, хотя из-за высокой нагрузки на серверы пользователям предлагается перейти на платную подписку. Открытые веса модели обещают выпустить до 27 июля 2026 года. При этом стоимость K3 по сравнению с предыдущими версиями выросла в несколько раз и приблизилась к тарифам западных провайдеров.
Релиз Kimi K3 некоторыми экспертами рассматривается как попытка Moonshot вернуть утраченные позиции на рынке открытых моделей, где недавно лидерство перешло к конкурентам, таким как Z.ai (GLM), а также на фоне ожидаемого выхода DeepSeek V4. Параллельно компания привлекает новый раунд инвестиций: ее оценка выросла с $20 млрд в мае до $31,5 млрд. Инвесторы рассчитывают, что открытые китайские разработки продолжат сокращать разрыв с закрытыми западными экосистемами, снижая обоснованность премиальных цен на последние.
Важно отметить, что все приведенные бенчмарки и оценки эффективности предоставлены самой Moonshot, а независимого аудита или публикации детального технического отчета пока не было. Кроме того, из-за архитектурных особенностей и размера модели ее локальный запуск потребует не просто мощной рабочей станции, а полноценного серверного кластера.