6 июля 2026

Армин Ронахер (мне как-то уже поправляли транскрипцию именно его имени, но вроде так правильно?) обнаружил, что новейшие модели Anthropic — Opus 4.8 и Sonnet 5 — систематически ломают в Pi вызовы инструмента редактирования файлов, добавляя в аргументы выдуманные поля вроде requireUnique или oldText2, которых нет в схеме. Предыдущие версии моделей семейства такой ошибки не показывают, то есть флагманы регрессировали именно в следовании чужой схеме инструмента. Сами правки при этом корректны побайтово: модель решает задачу, но не может точно воспроизвести формат. В агентных сессиях с длинной историей сбой возникал примерно в 20% случаев, а строгий режим валидации его полностью устранял.

Армин попробовал разобрать код Claude Code и вроде бы нашел причину. Собственный клиент Anthropic молча чинит испорченные вызовы — принимает алиасы параметров, исправляет битый Unicode и отфильтровывает неизвестные ключи. Если обучение с подкреплением идёт в таком всепрощающем окружении, слегка кривой вызов всё равно завершает задачу и получает награду. В итоге модель жёстко привязывается к плоской схеме инструментов Claude Code, а любая альтернативная форма оказывается вне обучающего распределения.

Самый простой вывод — используйте родной харнесс моделей, тем более, что Claude Code очень хорош в этом смысле. А еще, кажется, он заметно экономит лимиты — я несколько дней на прошлой неделе пытался потратить лимиты на Fable (дошел до 43%, одновременно делая пару проектов), а за сегодня в стороннем клиенте на одном достаточно косметическом баге потратил 15%.

Федеральный судья Юми Ли предписала Пентагону временно не применять к Alibaba ограничения на лоббирование, связанные с чёрным списком 1260H, пока она рассматривает вопрос о конституционности этой нормы. Компания попала в список 8 июня как предположительно связанная с китайскими военными, 23 июня подала иск с требованием исключить её, а 30 июня — ходатайство о снятии лоббистских ограничений. По данным Bloomberg, отсрочка действует до решения по ходатайству или в течение 60 дней после слушаний.

Норма устроена так, что формально Alibaba никто не запрещает нанимать лоббистов, но закон запрещает Пентагону работать с подрядчиками, чьи лоббисты одновременно представляют компании из чёрного списка. Ни одна крупная фирма не станет жертвовать доступом к десяткам тысяч оборонных контрактов ради одного китайского клиента: все два с лишним десятка зарегистрированных лоббистов Alibaba отозвали регистрации за пару недель. Юристы Alibaba представляют это как давление на свободу слова через рынок.

Получается интересная ситуация — китайская компания, дистиллирующая работу американской модели, добивается по закону реакции от Пентагона, а компанию — разработчика американской модели Пентагон продолжает считать опасной.

Microsoft сокращает около 4 800 сотрудников — примерно 2,1% штата — в первый день нового финансового года. Основной удар приходится на коммерческие продажи и подразделение Xbox. Директор по персоналу Эми Коулман во внутреннем письме связала сокращения с влиянием AI на индустрию, но отдельно указала, что уволенных «не заменяет AI».

Увольнения в Xbox не ограничатся нынешними 1600 сотрудниками — до конца года планируется сократить 20% персонала подразделения. Параллельно Microsoft продаёт четыре игровые студии и рассматривает продажу пятой. Вот такая перезагрузка направления, как это Microsoft называет.

Исследователи Anthropic выкатили результаты интересного исследования — в языковых моделях нашли структуру, функционально похожую на «глобальное рабочее пространство» из нейронауки сознания.

Огромная часть вычислений модели — автоматика, недоступная для отчёта. Но внутри нейронных сетей Claude существует небольшая группа паттернов активации, выполняющая роль, аналогичную «сознательно доступному» мышлению у людей. Это область, где модель удерживает мысли, которые она «обдумывает», но не обязательно озвучивает. J-Space не был запрограммирован разработчиками, он появился самопроизвольно в процессе обучения модели.

Есть вполне человеческие аналогии — не зря исследователи проводят параллели с нейронаукой.

Опытный водитель переключает передачи не осознавая. Но, если его спросить, какая сейчас передача, информация об этом втягивается в сознание. У модели так же: счётчик длины строки исправно управляет переносами, вообще не появляясь в рабочем пространстве, но стоит задаче потребовать назвать длину — та же информация всплывает и становится доступной для рассуждения.

Эффект белого медведя: инструкция «не думай об X» подавляет концепт лишь частично, он прорывается. А у пост-обученной модели рядом с прорвавшейся мыслью появляется ещё и damn — она замечает собственный провал, как медитирующий, обнаруживший, что ум опять убежал.

J-space содержит всего несколько десятков концептов одновременно и отвечает менее чем за 1/10 (10%) общей активности внутренних процессов модели. Нейроны в J-space связаны с остальной сетью значительно плотнее — в некоторых частях сети плотность связей выше примерно в 100 раз по сравнению с обычными паттернами.

Работа не доказывает, что Claude обладает «феноменальным сознанием» (способностью чувствовать). Однако исследование демонстрирует наличие «доступного сознания» (access consciousness) — способности оперировать информацией, рассуждать и использовать её для управления поведением. Практическое его использование уже понятно — можно использовать для контроля модели и обнаруживать попытки обмана. Кроме того, это даёт неожиданный метод обучения: если натренировать модель формулировать этические принципы в ответ на гипотетическое «остановись и подумай», поведение улучшается и там, где никто не спрашивает — принципы заселяют рабочее пространство. Тренируя, что модель сказала бы, меняешь то, что она думает.