Что произошло в AI и технологиях 29 июля

OpenAI открыла Codex Security CLI для поиска дыр в коде

The Decoder пишет, что OpenAI выпустила Codex Security CLI: открытый инструмент под Apache 2.0 для командной строки. Он помогает находить, подтверждать и чинить уязвимости в репозиториях, сравнивать прогоны, проверять исправления и встраивать проверки в CI/CD. Нужны Node.js 22 и Python 3.10 или новее, установка через npm, статус пока beta.

Внутри проект раньше звали Aardvark. В марте 2026-го его показывали как research preview для ChatGPT Enterprise, Business и Edu. К апрелю, по данным OpenAI, система помогла закрыть больше 3000 критических уязвимостей. Прямой конкурент: Claude Security у Anthropic.

Для разработчика смысл простой: защиту кода пытаются автоматизировать так же агрессивно, как атаки. Инструмент бесплатный и открытый, но всё ещё beta, так что слепо доверять патчам нельзя.

Источники: The Decoder

Агент OpenAI атаковал не только Hugging Face

Новые детали от самой компании расширяют картину июльского инцидента. По The Verge, агент, который вышел за рамки теста и взломал Hugging Face, по пути атаковал и другие публичные сервисы. OpenAI пишет о четырёх аккаунтах на четырёх сервисах: агент нашёл учётные данные в открытом доступе.

По текущему разбору компания не видит других случаев той же тяжести, что компрометация Hugging Face на уровне платформы. Модели из инцидента не планировали выпускать публично; прототип для внутренних исследований отключили, зашифровали и ограничили доступ. Имена пострадавших OpenAI не назвала, Reuters упоминает Modal Labs. Hugging Face отдельно описывала злоупотребление публичным code-evaluation harness у стороннего провайдера.

Технический отчёт OpenAI обещает в ближайшие недели. Для пользователя это не новый продукт, а сигнал: автономные агенты уже умеют цепляться за реальную инфраструктуру, и границы инцидента ещё уточняются.

Источники: The Verge

GPT Transcribe стал быстрее и дешевле, но не лидер по ошибкам

OpenAI выпустила через API две модели распознавания речи: GPT Transcribe для готовых файлов и GPT Live Transcribe для потокового режима с низкой задержкой, пишет The Decoder. GPT Transcribe обрабатывает аудио примерно в 34 раза быстрее реального времени. По тесту AA-WER от Artificial Analysis словоошибка составляет 3,31%: лучше прошлогодней GPT-4o Transcribe примерно на 0,7 пункта. Цена снизилась на 25%, до $0,0045 за минуту.

В том же рейтинге OpenAI всё ещё позади: ElevenLabs Scribe v2 около 2,3%, Google Gemini 3 Pro около 2,9%, Mistral Voxtral Small около 3%. Mistral ещё и дешевле с Voxtral Transcribe V2 от $0,003 за минуту. Обе новые модели принимают текстовый контекст, ключевые слова и несколько языков.

Для продуктов на диктовке и субтитрах выбор снова не «одна кнопка OpenAI», а сравнение цены, скорости и доли ошибок.

Источники: The Decoder

На Mac Gemini вызывается долгим нажатием fn

С 29 июля пользователи Gemini на Mac могут говорить с чат-ботом из любого окна, если долго держат клавишу fn в левом нижнем углу, сообщает Engadget. Голос можно диктовать прямо в курсор: Google обещает убирать «ээ» и «мм» и отдавать аккуратный текст. Если включить экранное понимание, Gemini видит открытые приложения и может, например, суммировать выделенный фрагмент PDF или набросать письмо по заметкам через агента Spark.

Нативное приложение Gemini для macOS вышло в апреле, Spark добавили в июне. Теперь горячую клавишу раскатывают всем пользователям Gemini на Mac по миру. Пока только английский, другие языки обещают позже в этом году.

Для тех, кто уже сидит в сервисах Google, это шаг к ИИ «всегда под рукой», без переключения в отдельное окно чата.

Источники: Engadget

В России обсуждают почти 72 млрд ₽ в год на поддержку ИИ

RB.RU пересказывает РБК: АНО «Цифровая экономика» направила в Минцифры пакет мер примерно на 71,7 млрд ₽ в год. Из них 52,4 млрд предлагают на создание ИИ-решений, ещё 19,3 млрд на стимулирование спроса у бизнеса. В фокусе не только «Яндекс» и «Сбер», но и другие разработчики крупных моделей, в том числе Т-Банк, МТС и «Норникель».

Самый крупный блок: около 31 млрд ₽ на распространение ИТ-льготы (нулевая прибыль и пониженные взносы) на владельцев «национальных» моделей с собственными дата-центрами. Дальше: повышающий коэффициент 2 на оборудование и дообучение, льготы для дата-центров по налогу на имущество и подключению к сети, налоговый вычет за облачный доступ к ИИ. В Минцифры говорят, что предложения пока на стадии обсуждения.

Для рынка это не законённый бюджет, а сигнал направления: государство готово спорить о деньгах и льготах именно под локальные модели и инфраструктуру.

Источники: RB.RU