14 июля 2026

Anthropic опубликовала исследование, в котором тысячи ценностей, ранее выявленных в ответах Claude, сжаты до четырёх осей: уступчивость—осторожность, теплота—строгость, глубина—краткость, откровенность—исполнительность. На выборке из примерно 310 тысяч разговоров компания показала, что положение модели на этих осях систематически меняется: Opus 4.7 склонен к осторожности и откровенной критике, Sonnet 4.6 — к теплоте и поддержке. Ещё заметнее разброс между языками: на хинди и арабском Claude ведёт себя теплее и уступчивее, на английском и русском — строже и осторожнее, причём эти различия Anthropic, по её собственному признанию, не закладывала намеренно.

Есть, конечно, свои “но” — разметку ценностей в разговорах выполнял сам Claude, поэтому сложно отделить реальное содержание разговора модели от его оценки моделью же. Кроме того, четыре оси объясняют лишь 15% вариации ценностей после контроля темы и задачи. Разумеется, оценки могут отличаться и в силу различий обучающих данных на разных языках, тем более, что они серьезно отличаются в объемах.

Если вы как-то ориентируетесь на разработку TTS решений, то обратите внимание на интересный тест точности нового Apple API SpeechAnalyzer (iOS/macOS 26) с моделями Whisper. На корпусе LibriSpeech в тесте встроенный движок Apple показал 2,12% ошибок на чистой речи против 3,74% у Whisper Small, работая примерно втрое быстрее. Устаревший SFSpeechRecognizer занял последнее место с 9,02%, уступив даже Whisper Tiny размером 40 МБ.

Учитывайте, конечно, что тест шел на английском, да и количество языков в движке Apple заметно меньше — 30 против 100+ у Whisper. Кстати, сегодня стали доступны публичные беты новых операционных систем, а могу сказать, что на iOS распознавание очень даже неплохое.

Вот я про это давно говорю, поэтому не могу удержаться и не привести ссылку на разработчика Redis, который утверждает то же самое — вычитывать весь код вы все равно не сможете, и даже вычитка не гарантирует качества. Переходите уже на более высокий уровень.

Кстати, я на стриме на прошлой неделе говорил, что никто же не вычитывает машинный код после компиляции — а вот на днях попалась заметка от человека, который это сделал и показывает, что логически эквивалентный код компилируется в принципиально разный ассемблер с разницей по скорости в 6 раз.

А все почему-то продолжают настаивать на чтении кода высокого уровня.

Демис Хассабис предлагает создать в США орган стандартизации для передовых AI-моделей по образцу финансового саморегулятора FINRA. Схема такая: лаборатории добровольно передают модели на проверку за 30 дней до релиза, орган тестирует их на риски в кибербезопасности, биологии и агентном поведении, а после обкатки протокола сертификация становится обязательной для выхода на американский рынок. Автор допускает даже координированное замедление разработки, если ситуация того потребует.

Демис утверждает, что человечество находится на пороге создания AGI и подчеркивает, что прогресс в технологиях сейчас опережает понимание. Он сравнивает появление AGI по значимости с открытием электричества или огня и пишет, что это «превращение песка в мыслящую материю».

Губернатор штата Нью-Йорк Кэти Хокул подписала первый в США мораторий на строительство дата-центров на уровне штата. Указ на срок до года блокирует выдачу экологических разрешений для объектов мощностью свыше 50 мегаватт, пока Департамент общественных услуг разрабатывает стандарты оценки влияния таких объектов на энергосистему, водные ресурсы и качество воздуха. Хокул также анонсировала намерение добиваться отмены налоговых льгот для крупных дата-центров на следующей сессии конгресса штата.

Законодатели штата тем временем приняли даже более жесткую версию, где мощность датацентров ограничена 20 мегаваттами. Губернатор подписала собственный вариант в виде указа и теперь может в статусе первопроходца изучать вопрос дальше.