OpenAI: három biztonsági kutatóval szakított — érzékeny információk kezelése miatt. A cég szóvivője a Wall Street Journalnak azt mondta: három munkatárssal váltak el, mert megsértették az érzékeny vállalati információkhoz való hozzáférés és azok kezelésének szabályait; a belső vizsgálat szerint a bevett céges eljárásokon kívül kezeltek érzékeny információkat (a WSJ értesülése szerint állítólag egy külső AI-biztonsági szervezettel osztották meg őket). A távozások abban a héten történtek, amikor az OpenAI biztonsági okokra hivatkozva elvetette a GPT-6.1 Astra tervezett bevezetését, és miután az AI-ügynökeihez köthető incidenssorozat miatt több mint száz szervezetet értesített. Forrás: TechCrunch, The Hacker News.
Kalifornia főügyésze vizsgálati idézést adott ki az OpenAI-nak. Rob Bonta hivatala a Hugging Face-incidens miatt folyó vizsgálat, illetve a céghez és modelljeihez kötődő kiberbiztonsági incidensekre és kockázatokra kiterjedő tágabb vizsgálódás részeként kézbesítette az idézést, és további kérdéseket tesz fel ezekről a kockázatokról. A főügyész szerint az élvonalbeli (frontier) modellek lehetnek legitim kibervédelmi eszközök, de fejlesztőiknek erkölcsi és jogi felelősségük, hogy a modellek se a tesztelés és fejlesztés során, se éles használatban ne hajtsanak végre és ne tegyenek lehetővé kibertámadásokat. Forrás: California DOJ / OAG.
Google: a Project Suncatcher prototípusműholdja pályán van — TPU-k az űrben. A Planettel közösen épített műhold a SpaceX Transporter-18 nevű, több megrendelő eszközeit egyszerre vivő (rideshare) küldetésével állt pályára; a Google felvette vele a kapcsolatot, és a műhold a vártnak megfelelően működik. A merész, hosszú távú kutatási projekt (moonshot) azt vizsgálja, hogy az űr egyszer otthont adhat-e skálázható gépi tanulási infrastruktúrának. A következő hetekben pályán gyűjtenek adatokat arról, hogyan bírják a TPU-k (a Google saját AI-gyorsítóchipjei) az űrrepülés fizikai terhelését, valamint a sugárzást és a szélsőséges hőmérsékletet; a küldetés mögötti, lektorált kutatás a Joule folyóiratban jelent meg. Forrás: Google Blog, Sundar Pichai.
Perplexity: nyílt döntési modell (pplx-decider-27b) és Decisions API. Aravind Srinivas vezérigazgató bejelentése szerint a multimodális (szöveget és képet is kezelő) döntési modell nyílt súlyokkal, Apache 2.0 licenccel is elérhető, valamint egy új Decisions API-n keresztül: 0,04 $ millió bemeneti tokenenként, a kimeneti tokenek ingyenesek; az árat a következő napokban tovább csökkentenék. A modell nem szöveget ír, hanem előre megadott válaszlehetőségekre ad kalibrált valószínűségeket — például osztályozáshoz vagy igen/nem döntésekhez —, szövegre és képre egyaránt. A Hugging Face-modellkártya szerint a Qwen3.8-27B finomhangolt változata, és 11 benchmarkon (teljesítménymérő teszten) összesítve 85,71%-ot ért el, megelőzve a Typesafe AI Jev modelljét (84,51%) — ezek a Perplexity saját, az API-ján mért adatai. Forrás: Aravind Srinivas, Hugging Face.
Trillium Labs: új nonprofit az élvonalbeli AI nyílt kutatásáért. Nathan Lambert és Tom Zick azért alapította a laboratóriumot, hogy nyíltan dolgozzanak olyan témákon, amelyeket a nagy AI-laborok gyakran zárt ajtók mögött tartanak: az utótanításon (post-training, a kész modellek finomhangolása), az ügynökökön, a rekurzív önfejlesztésen (RSI, amikor az AI maga is hozzájárul az újabb modellek fejlesztéséhez), a megerősítéses tanuláson és a modellviselkedésen. A kísérletek részleteit is közzéteszik, hogy külső kutatók vizsgálhassák és megismételhessék őket. A WIRED szerint a labor a Schmidt Sciences, a Halcyon Futures és mások nem nyilvános összegű támogatásával indult; az alapítók összesen 40–100 millió dollárt szeretnének gyűjteni, és a következő 18 hónapban 30 millió dollárt költenének modelltanításra. Forrás: WIRED.
Google: Guided Vision a Gemini Live-ban — valós idejű vizuális segítség vakoknak és gyengénlátóknak. Kompatibilis Android-készülékeken (Android 9-től) a kamera megosztásakor a Gemini hangosan leírja, amit lát, válaszol a további kérdésekre, és természetes szóbeli utasításokkal segít jobban beállítani a kamerát („fordítsd kicsit jobbra”, „lépj hátrébb”). Az Airával közösen fejlesztették, amelynek több mint ezertagú Trusted Tester (megbízható tesztelői) hálózata segített a próbákban. Mindennapi feladatokra szánják (apró betűs szöveg, tárgykeresés, színek és minták); nem orvostechnikai eszköz és nem közlekedési segédeszköz, a fehér botot és a biztonságos közlekedési gyakorlatokat nem helyettesíti. Forrás: Google Blog.
Mit jelent ez neked: Egyetlen nap alatt a felügyelet és a biztonság (az OpenAI-kutatók távozása, a kaliforniai idézés) ugyanúgy előtérbe került, mint a merész infrastruktúra-kísérletek (TPU-k az űrben), az olcsó döntési modellek és a nyílt kutatás. Ha ügynököket vagy modelleket vezetsz be, nézd meg, hogyan segítünk a felelős AI-kormányzásban, vagy kérj ingyenes, 60 perces AI-auditot.