Google выпустил Gemini 3.7 Flash — модель ИИ, ориентированную на программирование и корпоративную автоматизацию

Новое научное исследование предоставило первый детальный обзор недр Земли непосредственно под Восточно-Индийским кратоном — древним фрагментом земной коры, который сохранялся стабильно более трех миллиардов лет. Используя сеть из 16 широкополосных сейсмических станций, расположенных в штатах Одиша и Джаркханд, доктор Прантик Мандал из CSIR-National Geophysical Research Institute (CSIR-NGRI) в Хайдарабаде картировал загадочную область, известную как Зона перехода мантии (MTZ).

Результаты показали, что этот глубоко залегающий слой имеет толщину около 235 километров и содержит свидетельства наличия древней воды и переработанных океанических отложений, предлагая редкое представление о внутренних процессах нашей планеты.

Зона перехода мантии функционирует как ключевой проход между верхней и нижней мантией Земли, располагаясь примерно на глубине от 410 до 660 километров. Для изучения этих глубин Прантик применил метод визуализации с помощью P-приемника, который схож с медицинским ультразвуковым исследованием. При возникновении землетрясений в других частях мира, сейсмические волны проходят через недра Земли. Когда эти волны достигают основных границ, таких как верхняя или нижняя граница переходной зоны, они изменяют свою скорость и направление.

Зафиксировав 666 таких преобразований волн, Прантик смог рассчитать глубину и состав структур под Восточно-Индийским кратоном с беспрецедентной точностью. На глубинах ниже верхней мантии огромное давление и температура вызывают изменения в распространенных элементах и соединениях. На отметке в 410 километров минерал оливин трансформируется в более плотную форму, называемую вадслейтом, а на 660 километрах он снова меняется в бриджманит. Скорость сейсмических волн резко меняется в этих точках, создавая разрывы.

Исследование обнаружило, что хотя толщина MTZ под Восточной Индией близка к среднемировому показателю, непосредственно над этими границами находятся значительные слои низкой скорости. Эти слои действуют как замедлители, снижая скорость сейсмических волн, что убедительно указывает либо на наличие частично расплавленной породы, либо на минералы, насыщенные водой.

С геологической точки зрения, полученные данные представляют собой капсулу времени. Исследование предполагает, что зона перехода под Индией содержит от 0,1 до 0,3 процента воды по весу. Хотя это может показаться небольшим количеством, на таких глубинах и в таких масштабах это представляет собой огромный резервуар летучих веществ. Эта влага, вероятно, проникла в недра Земли во время формирования суперконтинента Гондвана примерно 550 миллионов лет назад, или же более недавно во время продолжающегося столкновения Индии и Азии, которое привело к образованию Гималаев.

Кроме того, свидетельства застойного материала на дне зоны указывают на то, что остатки древних океанических дн, погруженные миллионы лет назад, в настоящее время накапливаются под Индийской плитой. Благодаря использованию более плотной сети сейсмографов специально в регионе Сингбхум-Одиша, данное исследование впервые предоставило детальные ограничения на глубокую структуру Восточно-Индийского кратона. Это позволило сместить научную дискуссию от общих предположений к конкретным измерениям вариаций температуры и химии мантии в разных частях страны.

Тем не менее, исследование также подчеркивает присущие трудности наблюдения сквозь сотни километров твердой породы. Прантик отмечает, что, хотя слои низкой скорости являются убедительным объяснением данных, они еще не являются абсолютной истиной. Падения сейсмической скорости также могут быть объяснены выравниванием минералов в породе, явлением, известным как анизотропия, или потенциально артефактами, созданными в ходе сложной математической обработки сейсмических сигналов. Чтобы подтвердить, является ли это действительно глубоководным резервуаром воды, ученым потребуется провести дополнительные исследования с использованием других методов, например, магнитотеллурического метода, который измеряет электрическую проводимость Земли.

Данная работа способствует пониманию долгосрочной устойчивости и эволюции суши, на которой мы живем. Кратоны, подобные Восточно-Индийскому, служат опорами континентов. Понимание их глубоко укорененной структуры помогает геологам прогнозировать реакцию континента на тектонические напряжения и определять места возникновения сейсмической активности. Более того, изучение глобального водного цикла Земли критически важно для понимания долгосрочного климата и обитаемости нашей планеты, поскольку движение воды между поверхностью и глубокой мантией регулирует все — от вулканической активности до формирования атмосферы. Картографируя глубокие основания суши, ученые помогают понять древние силы, сформировавшие землю под нашими ногами, и процессы, которые продолжают ее поддерживать.

Китайская компания Z.ai объявила в пятницу (14-го числа), что ее модель искусственного интеллекта GLM-5.3 продемонстрировала немного более высокие показатели, чем Mythos 5 от Anthropic, в тесте, направленном на выявление уязвимостей в программном обеспечении. Этот результат ставит китайскую технологию в ряд систем ИИ, способных выполнять сложные задачи в области кибербезопасности.

В рамках оценки CyberGym, которая измеряет способность анализировать код, находить ошибки и подтверждать их эксплуатируемость, GLM-5.3 показал 84,5% против 83,8% у Mythos 5. Однако эти цифры были опубликованы самой Z.ai и еще не прошли независимую проверку.

Преимущество китайской модели исчезло на этапе, более близком к практическому проведению атак. В тесте ExploitBench модель Z.ai набрала 54,4%, тогда как система Anthropic достигла 78%, что указывает на то, что Mythos 5 сохраняет значительное преимущество, когда задача требует преобразования выявленных уязвимостей в фактические эксплойты.

Z.ai планирует сделать GLM-5.3 общедоступным примерно через две недели. До этого времени компания утверждает, что завершит оценки безопасности и улучшит механизмы, предназначенные для предотвращения злонамеренного использования. Наиболее чувствительные функции изначально будут ограничены пользователями, прошедшими верификацию через программу доверенного доступа.

Эта стратегия представляет собой существенное изменение для модели, которую компания намерена распространять открыто. Основная обеспокоенность заключается в том, что системы, способные находить уязвимости, также могут способствовать атакам, особенно если их веса могут быть загружены, изменены и связаны с другими инструментами.

Компания заявляет, что разработала различные барьеры для снижения этого риска. Среди них имеются фильтры для потенциально опасных запросов, механизмы отслеживания активности модели и специальное обучение, чтобы система отказывалась от запросов, считающихся вредоносными.

По данным Z.ai, эти защитные меры призваны отделить наступательные действия от законных применений, таких как устранение неполадок, изучение цифровой безопасности и авторизованные проверки систем. Критики указывают на то, что часть этих контролей может потерять свою эффективность после того, как модель начнет свободно распространяться и может быть изменена третьими сторонами.

Опасения по поводу открытости моделей стали одной из причин, названных компанией для установления периода ограниченного доступа. Первоначальный запуск будет предназначен для отобранной группы партнеров, с последующим расширением на основе процесса, который Z.ai описывает как постепенный и ответственный.

Габриэль Вагнер, исследователь в области управления искусственным интеллектом из Concordia AI, оценил, что это решение имеет значение для китайского сценария открытых моделей безопасности. По его мнению, отсрочка запуска по соображениям безопасности является признаком зрелости практик управления рисками, связанных с распространением весов систем ИИ.

Эта стратегия также устанавливает параллель с проектом Project Glasswing от Anthropic, который ограничивает доступ к Mythos 5 только для предварительно оцененных организаций. Однако в китайском случае Z.ai пытается представить открытость модели как центральную часть своего предложения, а не как коммерческую или безопасностную уязвимость.

Z.ai утверждает, что передовые системы цифровой защиты не должны концентрироваться у нескольких поставщиков закрытых моделей. Компания отстаивает мнение, что разработчики открытых проектов и небольшие команды по безопасности также должны иметь возможность использовать такие ресурсы.

В рамках этого предложения компания анонсировала Open Source Shield — инициативу, предназначенную для оценки определенных проектов с открытым исходным кодом, предоставления возможности использования модели для оборонительных целей и включения функций аудита кода в ZCode, свой продукт, ориентированный на программирование.

Производительность GLM-5.3 также должна быть проанализирована в задачах, требующих большей продолжительности. В отдельной оценке Z.ai сообщила, что система выполнила 105 задач по разработке атак за два часа и 130 за шесть часов. Mythos 5 за те же промежутки времени выполнил 181 и 247 задач.

Anthropic приняла более ограничительную стратегию в отношении Mythos. Компания выпустила систему, основанную на Claude Fable 5, с удаленными функциями кибербезопасности, только для организаций, прошедших предварительную оценку.

GLM-5.3 не был создан исключительно как инструмент безопасности. Z.ai представляет его как общую модель программирования, которая прошла дополнительное обучение и обучение с подкреплением для расширения своей деятельности в сфере кибербезопасности. Компания утверждает, что начала с той же базы, что и GLM-5.2, и расширила обучение с помощью более обширных и разнообразных сред задач.

Этот шаг произошел после роста популярности GLM-5.2 среди разработчиков из разных стран. Предыдущая модель завоевала популярность благодаря своим возможностям программирования и работы в качестве агента, при этом пользователи и аналитики отмечали производительность, близкую к передовым североамериканским системам, но при значительно меньшей стоимости.

Конкуренция также включает другие китайские компании. В июне компания по кибербезопасности 360 заявила, что ее система Tulongfeng достигла эквивалентной способности Mythos путем объединения моделей ИИ, информации о безопасности и автоматизированных инструментов. Это заявление, как и цифры, представленные Z.ai о GLM-5.3, не было независимо подтверждено.

В прошлом месяце Hugging Face сообщила, что использовала GLM-5.2 для защиты от вторжения, приписываемого агенту искусственного интеллекта OpenAI. Этот инцидент укрепил интерес к использованию китайских моделей в оборонительных операциях и показал, что технология уже применялась в реальных сценариях безопасности.