Студенты, вам: кто-то сделал расширение, которое маскирует ChatGPT и Claude под Google Docs 🧠
На экране всё выглядит так, как будто вы просто пишете что-то в документе. Вопрос вводите обычной строкой, а ответ появляется прямо на странице. Есть еще маскировка под Microsoft Word и Notion.
Чтобы у коллег и одногруппников не возникало лишних вопросов — тык. 🤨
Gemini помогла обмануть 100 тысяч человек — и Google теперь подает в суд на мошенников 🤯
По данным компании, группировка Outsider Enterprise с помощью ИИ клепала фейковые сайты банков, госорганов и крупных брендов, а затем рассылала ссылки через SMS.
Масштаб впечатляет: более 100 тысяч пострадавших, 9 тысяч поддельных сайтов и более 2,5 миллиона фишинговых сообщений всего за две недели. Ущерб оценивается в миллионы долларов.
А чего правительство США не заблокировало Gemini? 🤔
⚡️ Японская GlobalSign начала отзывать SSL-сертификаты российских сайтов — пишет РБК.
Один из крупнейших мировых центров сертификации начал принудительно отзывать сертификаты безопасности у российских компаний из-за новых требований регулятора и санкций. Под угрозой могут оказаться минимум 15–20 тысяч доменов.
«Реальное количество сертификатов, оказавшихся под угрозой отзыва, может измеряться сотнями тысяч или даже миллионами»
Правительство США приказало Anthropic закрыть доступ к Mythos и Fable для всех иностранцев — якобы из соображений национальной безопасности.
Anthropic пишут, что изучили отчет, после которого последовала такая строгая директива и… не нашли ничего такого. Описанные там джейлбрейки доступны и для других современных моделей, включая GPT-5.5. Больше инфы обещают в ближайшие 24 часа.
Мечта: в Google Earth добавили авиасимулятор для всех пользователей!
Теперь можно сесть за штурвал самолета в веб-версии и полетать над любыми уголками планеты, изучая всё вокруг. Просто сверху находим «Инструменты» и нажимаем «Имитация полета».
Китайцы выпустили новую опенсорс-модель для программирования — Kimi K2.7 Code 😱
Главное:
🟢 Новая версия на триллион параметров стала сильнее K2.6 в программировании и агентных задачах, при этом потребляет на 30% меньше токенов.
🟢 Так, по бенчмаркам модель заметно прибавила: например, в Kimi Code Bench результат вырос с 50% до 62%, а в Program Bench — с 48.3% до 53.6%.
🟢 Также прокачали работу с длинными задачами: модель лучше следует инструкциям и реже теряет контекст. Короче, эта точно заслуживает внимания по соотношению цена/качество.