Этот дайджест охватывает четыре различных направления в исследованиях и политике в области ИИ. Во-первых, исследователи из Университета Торонто, Vector Institute, Кембриджа и ServiceNow продемонстрировали самовоспроизводящийся компьютерный червь, который использует LLM с открытым весом на скомпрометированных GPU для автономного обнаружения уязвимостей и репликации.
Во-вторых, Дваркеш Пател утверждает, что по мере того как системы ИИ становятся умнее, цены на вычисления значительно вырастут, потенциально превысив $250k за H100 в год. В-третьих, лидеры крупных лабораторий, включая OpenAI, Anthropic и Google DeepMind, запросили поддержку правительства США для международных инструментов, регулирующих темп развития передового ИИ.
Наконец, новые исследования Принстонского университета, Cornflower Labs и других организаций предполагают, что современные системы ИИ преуспевают в инженерии, но им не хватает творческой интуиции, необходимой для автономного научного открытия.