Anthropic тестує найпотужнішу AI-модель, яку вона коли-небудь створювала, і світ ще не повинен був про це дізнатися.
Витік даних, про який повідомила Fortune в четвер, виявив, що AI-лабораторія, яка стоїть за Claude, навчила нову модель під назвою “Mythos”, яку вона внутрішньо описує як “безумовно найпотужнішу AI-модель, яку ми коли-небудь розробляли.”
Модель була виявлена в чернетці блогу, залишеній в незабезпеченому, публічно доступному кеші даних, поряд з майже 3,000 інших неопублікованих активів, згідно з даними дослідників кібербезпеки, які переглянули матеріал.
Anthropic підтвердила існування моделі після запиту Fortune, назвавши її “переломним моментом” у продуктивності AI та “найздатнішою, яку ми створили до сьогодні.” Компанія повідомила, що її тестують “клієнти з раннім доступом” і визнала, що “людська помилка” в її системі управління контентом спричинила витік.
Чернетка блогу представила новий рівень моделі під назвою “Capybara”, описаний як більший і більш здатний, ніж існуючі моделі Opus від Anthropic, які раніше були її найпотужнішими.
“Порівняно з нашою попередньою найкращою моделлю, Claude Opus 4.6, Capybara отримує значно вищі оцінки на тестах програмування, академічного мислення та кібербезпеки, серед інших,” йдеться в чернетці.
Саме вимір кібербезпеки є найважливішим для криптоіндустрії. Чернетка блогу стверджує, що модель “несе безпрецедентні ризики в галузі кібербезпеки”, що має безпосередні наслідки для безпеки блокчейну, аудиту смарт-контрактів та наростаючої гонки озброєнь між нападниками та захисниками в DeFi.
Лише цього тижня Ripple оголосила про оновлення безпеки, яке ґрунтується на AI, для XRP Ledger після того, як команда червоного тестування з підтримкою AI виявила більше 10 вразливостей у її 13-річному коді. Ethereum запустив спеціалізований хаб безпеки пост-квантового рівня, підтриманий восьмирічними дослідженнями.
А стабільна монета Resolv втратила свою прив’язку після того, як нападник використав контракт на створення з відсутніми перевірками оракулів та контролем доступу з єдиним ключем, що є типом інфраструктурної помилки, яку більш здатні AI-інструменти могли б потенційно виявити раніше, ніж нападник, або експлуатувати швидше, ніж захисники зможуть відповісти.
Для ринку AI-токенів витік викликає інше питання. Децентралізована мережа Bittensor нещодавно випустила Covenant-72B, модель, яка конкурує з Meta’s Llama 2 70B, викликавши 90% зростання TAO та підвищивши загальну капіталізацію підмереж до 1.47 мільярда доларів.
“Переломний момент” від централізованої лабораторії, як Anthropic, скидає стандарт, який децентралізовані AI-проекти повинні відповідати. Конкурентна відстань між тим, що може створити добре фінансована корпоративна лабораторія, і тим, що може виробити мережа без дозволу, тільки що стала більшою.
Anthropic заявила, що вона “діє обережно” щодо випуску моделі з огляду на її можливості. Чернетка блогу зазначила, що модель є дорогою у впровадженні і ще не готова до загальної доступності. Компанія видалила публічний доступ до кешу даних після того, як Fortune зв’язалася з нею.
Сам витік є своєю власною повчальною історією. Компанія, що будує те, що вона описує як AI-модель з безпрецедентними можливостями кібербезпеки, залишила анонс цієї моделі в незабезпеченому, публічно доступному сховищі даних через людську помилку. Іронії не потрібно детально пояснювати.
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
