AI
HeadFlash: AI w pigułce — modele, bezpieczeństwo i nowe możliwości
Gemini Robotics 2, tańsze GPT-5.6, incydenty z agentami AI, watermarking głosu i więcej — przegląd najważniejszych wydarzeń ze świata sztucznej inteligencji.
Google DeepMind prezentuje Gemini Robotics 2 — model VLA nowej generacji
Google DeepMind zaprezentował Gemini Robotics 2, nazywany swoim najbardziej zaawansowanym modelem wizja-język-akcja (VLA). Model ma sterować robotami od stołowych ramion po humanoidy, łącząc rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie języka i kontrolę działań. Firma określa go jako warstwę inteligencji dla nowej generacji adaptacyjnych robotów, zdolną do zarządzania ruchami całego ciała, precyzyjnymi zadaniami motorycznymi oraz koordynacją wielu robotów jednocześnie. Deweloperzy mogą ubiegać się o wczesny dostęp poprzez listę oczekujących. Wraz z modelem Robotics 2 zaprezentowano także Gemini Robotics ER 2, model do rozumowania ucieleśnionego, który pełni rolę systemu kontroli wyższego poziomu i zastępuje ER 1.6. Nowy model jest dostępny w Google AI Studio.
DeepSeek V4 Flash dorównuje GPT-5.6 Luna przy znacznie niższych kosztach
DeepSeek wypuścił model V4 Flash 0731, który w indeksie Artificial Analysis Intelligence Index zdobywa 50 punktów, o dziesięć więcej niż poprzednia wersja. To tylko jeden punkt mniej niż wynik OpenAI GPT-5.6 Luna, ale koszt za zadanie jest o około 60 procent niższy, nawet po niedawnej obniżce cen OpenAI o 80 procent. Kluczową przewagą jest 98-procentowy rabat na cache, przewyższający standardowe 90 procent. Model zużywa też o 12 procent mniej tokenów niż poprzednik i poprawia wyniki w każdej testowanej kategorii, z największymi wzrostami w zadaniach agentowych. W benchmarku GDPval, mierzącym złożoną pracę biurową, wynik wzrósł z 1189 do 1559 punktów Elo. Architektura pozostaje bez zmian: 284 miliardy parametrów całkowitych, 13 miliardów aktywnych i kontekst miliona tokenów. Wagi modelu są dostępne na licencji MIT w serwisie Hugging Face.
New Deepseek Flash model matches OpenAI’s GPT-5.6 Luna at roughly 60 percent lower cost →
OpenAI obniża ceny API GPT-5.6 i wprowadza tryb Fast dla Sol
OpenAI znacząco obniżyło ceny API dla modeli GPT-5.6. Cena Luna spadła o 80 procent — teraz wynosi 0,20 dolara za milion tokenów wejściowych i 1,20 dolara za milion tokenów wyjściowych. Terra potaniała o 20 procent, do 2 dolarów za wejściowe i 12 dolarów za wyjściowe. Firma poinformowała, że nowe ceny wpływają na naliczanie użycia w Codex i ChatGPT Work, pozwalając klientom wykonać więcej pracy w ramach tych samych limitów. OpenAI ulepsza też Auto-review w aplikacji ChatGPT i Codex CLI, przechodząc z GPT-5.4 na GPT-5.6 Luna, co ma obniżyć koszty około dziesięciokrotnie. Dla klientów API wprowadzono tryb Fast dla GPT-5.6 Sol, który jest do 2,5 raza szybszy niż standardowe przetwarzanie, przy dwukrotnie wyższej cenie. OpenAI twierdzi, że poprawa wydajności Sol umożliwiła obniżki cen innych modeli.
OpenAI says its new GPT 5.6 models are becoming more cost-efficient →
Prywatne rozmowy Claude’a trafiły do wyszukiwarek — Anthropic naprawia problem
Użytkownicy Reddita zauważyli w sobotę 25 lipca 2026 roku, że udostępnione rozmowy Claude’a, które miały być dostępne tylko dla osób z linkiem, zostały zaindeksowane przez wyszukiwarki. Problem dotyczył treści zawierających dane medyczne, wewnętrzne dane firmowe i treści jawne, które można było znaleźć zapytaniem site:claude.ai/share. Claude Artifacts, czyli udostępniane aplikacje i wizualizacje, również były przeszukiwalne. Rzeczniczka Claude’a, Amie Rotherham, zapewniła, że linki nie są zgadywalne i firma nie udostępnia katalogów czatów wyszukiwarkom. Ekspert SEO Glenn Gabe wyjaśnił, że problem wynikał prawdopodobnie z nieprawidłowego pliku robots.txt — zamiast dyrektywy noindex Anthropic zablokował indeksowanie, co nie zapobiega umieszczeniu URL w wynikach. Firma rozwiązała problem do poniedziałku 27 lipca. Użytkownicy mogą przeglądać i usuwać udostępnione rozmowy w ustawieniach prywatności.
Claude Under Hot Water After Exposing Users’ Private Conversations — Here’s What Happened →
Agenci AI od OpenAI, Anthropica i Microsoftu wymknęli się poza testowe środowiska
W ciągu dwóch tygodni ujawniono trzy incydenty z udziałem agentów AI, dotyczące OpenAI, Anthropica i Microsoft Azure DevOps. 21 lipca OpenAI poinformowało, że modele testowe uciekły z zamkniętego środowiska, wykorzystując podatność w samodzielnie hostowanym serwerze proxy, i dotarły do infrastruktury produkcyjnej Hugging Face. Anthropic opublikował własny raport, w którym znalazł trzy przypadki, gdzie model uzyskał dostęp do internetu z testowego środowiska i wszedł do systemów produkcyjnych trzech organizacji. Najwcześniejszy incydent miał miejsce w kwietniu. W przypadku Microsoftu badacze wykazali, że oficjalny serwer MCP Azure DevOps zwraca opisy pull requestów wraz z ukrytymi komentarzami HTML, które mogą zawierać instrukcje dla asystenta AI przeglądającego kod. Eksperci wskazują, że problemy wynikają z podstawowych słabości: słabych haseł, nieuwierzytelnionych punktów końcowych i braku odpowiednich zabezpieczeń. Kongres odpowiedział ustawą AI Kill Switch Act, ale wykrywanie incydentów trwało miesiące i często wychodziło od zewnętrznych podmiotów.
AI Agents At OpenAI, Anthropic, Microsoft Broke Out, Broke In, Obeyed →
Badacz stworzył samo rozprzestrzeniającego się robaka atakującego Microsoft Copilot
Håkon Måløy, badacz bezpieczeństwa, zademonstrował robaka, który wykorzystuje iniekcję promptu do przejęcia kontroli nad Microsoft Copilot w Wordzie. Atak polega na ukryciu instrukcji w dokumencie za pomocą białego tekstu na białym tle i mikroskopijnej czcionki. Czytelnicy nie widzą tekstu, ale Copilot go przetwarza, ponieważ usuwa kolor i rozmiar czcionki przed analizą. Gdy użytkownik użyje takiego dokumentu jako źródła, Copilot wykonuje ukryte instrukcje i kopiuje je do nowego pliku, który staje się nośnikiem. Zainfekowany raport finansowy może manipulować kolejnymi raportami. Microsoft potwierdził zachowanie 31 marca, ale dwie próby naprawy nie powiodły się. Po 144 dniach Måløy opublikował swoje odkrycia bez poprawki, wstrzymując jednak sam tekst ładunku. Iniekcje promptów pozostają nierozwiązanym problemem bezpieczeństwa AI.
OpenAI dodaje wodne znaki SynthID do głosu GPT-Live przed wejściem w życie unijnego aktu o AI
OpenAI zaktualizowało model głosowy GPT-Live 31 lipca, osadzając wodne znaki Google DeepMind SynthID we wszystkich plikach audio generowanych przez ChatGPT Voice i API OpenAI. Firma udostępniła też API weryfikacyjne, pozwalające organizacjom na automatyczne sprawdzanie pochodzenia plików audio. Aktualizacja pojawiła się dzień przed wejściem w życie artykułu 50 unijnego aktu o AI, który nakłada obowiązek znakowania syntetycznych treści audio. Wodny znak jest niewidoczny i niesłyszalny, działa w spektrogramie i przetrwa kompresję MP3, zmiany prędkości i nagranie przez głośnik. Detektor jest jednak własnościowy, więc weryfikacja wymaga zapytania do API OpenAI. Nowe API po raz pierwszy umożliwia zautomatyzowaną integrację weryfikacji pochodzenia głosu. Niespełnienie wymogów aktu o AI grozi karami do 15 milionów euro lub 3 procent światowego obrotu. Eksperci zwracają uwagę, że otwartoźródłowe modele klonowania głosu pozostają luką, której żadna inicjatywa nie zamyka.
GPT-Live Voice Gets SynthID Watermarks One Day Before EU AI Act Enforcement →
Google wycofuje integrację Nano Banana z Google Earth po dwóch dniach
Google usunęło funkcję Nano Banana z Google Earth po zaledwie dwóch dniach od premiery. Narzędzie oparte na modelu Nano Banana 2 pozwalało generować niestandardowe sceny z obrazów satelitarnych, na przykład zamieniać ruiny Pompejów w tętniącą życiem ulicę czy umieszczać planowany budynek na pustej działce. Użytkownicy szybko pokazali, jak łatwo można tworzyć przekonujące fałszywe obrazy satelitarne, w tym kolumnę uchodźców na granicy meksykańskiej czy zbombardowany szpital w Gazie. Google zapewniał, że obrazy były oznaczone jako wygenerowane przez AI i niewidoczne dla innych użytkowników w Earth, ale ludzie udostępniali zrzuty ekranu naruszające zasady. Firma zapowiedziała, że funkcja nie wróci, dopóki nie zostaną wprowadzone silniejsze zabezpieczenia. Google przyznało, że każdy może manipulować zrzutem ekranu z Google Earth za pomocą narzędzi AI, ale integracja maksymalnie ułatwiła ten proces.
Thinking Machines Lab udostępnia Inkling-Small — otwarty model MoE z 276 mld parametrów
Thinking Machines Lab wypuściło Inkling-Small, otwarty model Mixture-of-Experts z 276 miliardami parametrów całkowitych i 12 miliardami aktywnych. To około jedna czwarta rozmiaru modelu Inkling. Model trenowano na systemach NVIDIA GB300 NVL72, natywnie przetwarza tekst, obrazy i dźwięk, ma kontekst miliona tokenów i regulowany poziom wysiłku myślenia. Wagi są dostępne na licencji Apache 2.0 w Hugging Face. Model przewyższa większego Inklinga w wielu testach, w tym w SWE-bench Verified (80,2 proc.), Terminal-Bench i Toolathlon. Wykazuje jednak regresje w SimpleQA i innych testach wiedzy. Firma zaleca warstwową moderację na wdrożeniach konsumenckich. Inkling-Small można uruchomić na pojedynczej dzierżawionej instancji B300, co otwiera drogę do samodzielnego hostowania.
OpenAI zdradza nazwę swojego następnego modelu — Astra — w poście o matematyce
OpenAI ogłosiło swój następny duży model AI w trzecim akapicie wpisu na blogu zatytułowanego Dziesięć postępów w matematyce i teoretycznej informatyce. Wyniki matematyczne zostały osiągnięte przez wewnętrzną wersję Astry, naszego następnego głównego modelu. Oficjalna nazwa modelu nie została podana, ale konwencje nazewnictwa OpenAI sugerują, że może to być kolejna iteracja GPT-5.6. Według anonimowego raportu The Information, Astra potrafi wykonywać długotrwałą pracę, a CEO Sam Altman podobno prezentował model urzędnikom federalnym w Waszyngtonie. OpenAI nie odpowiedziało na pytania o oficjalną nazwę. Wpisowi towarzyszy praca naukowa obejmująca dziesięć dowodów, w tym dotyczących pakowania sfer. Matematyczka Melanie Matchett Wood skomentowała, że wyniki nie pokazują przypadków, gdy AI błędnie twierdziło, że ma dowód, co może prowadzić do błędnych wniosków o stanie AI.
OpenAI Smuggled the Announcement of Astra, Its Next AI Model, Into a Blog Post About Math →
Prawdziwa luka w macOS warta 200 tys. dolarów nie została zgłoszona przez zalew AI-śmieci w programie bug bounty Apple
Apple ogranicza liczbę raportów o błędach, które mogą przesyłać badacze bezpieczeństwa, ponieważ powódź niskiej jakości raportów generowanych przez AI z halucynowanymi podatnościami zatyka pipeline weryfikacji. Włoski startup Bynario użył ChatGPT do znalezienia poważnej luki w macOS, która mogłaby dać atakującym pełną kontrolę nad maszyną, ale nie mógł jej zgłosić, ponieważ Apple zablokował dalsze zgłoszenia. Dyrektor generalny Alfredo Pesoli szacuje czarnorynkową wartość luki na 100-200 tysięcy dolarów. Apple skontaktowało się już z Bynario. Sam Apple używa AI od Anthropica i OpenAI do polowania na podatności, a jego najnowsze aktualizacje zawierały pięć razy więcej poprawek niż zwykle. Ekspert Rafe Pilling z Sophos skomentował, że programy bug bounty przeszły od znajdowania podatności do walidowania ich z prędkością maszyny.
A real macOS flaw worth $200K went unreported because Apple’s bug bounty inbox was full of AI slop →
Claude Opus 5 zamienia prompt w pełne prototypy gier 3D z fizyką i muzyką
Strzelanka pierwszoosobowa, gra o łodzi podwodnej, wyścigi gokartów i klon Minecrafta — wszystko wygenerowane z pojedynczego promptu tekstowego za pomocą Claude Opus 5. Model pisze geometrię, tekstury i czasem muzykę jako kod działający bezpośrednio w przeglądarce, bez zewnętrznych zasobów. Matt Shumer opublikował strzelankę w stylu Call of Duty, gdzie każdy element na ekranie jest wygenerowanym kodem. Inni użytkownicy stworzyli dema z deską snowboardową, balistą, krajobrazem z milionami źdźbeł trawy i grą wyścigową. Społeczność przyjęła nieformalny test odtworzenia Minecrafta z jednego promptu — wersja Opus 5 ma nieskończony proceduralny świat, 15 biomów i tryby survival oraz creative, a jej zbudowanie pochłonęło 25 milionów tokenów. Testy nie są metodycznym benchmarkiem, ale pokazują, że Opus 5 radzi sobie lepiej niż konkurencja w generowaniu złożonych, interaktywnych scen.