CERT-EU atnaujino pranešimą apie kritines Microsoft SharePoint Server spragas, patvirtindama aktyvų CVE-2026-50522 (CVSS 9.8) išnaudojimą — deserializacijos klaidą, leidžiančią nuotoliniu būdu vykdyti kodą. Tai dalis platesnės neseniai ištaisytų kritinių klaidų serijos — CVE-2026-32201, CVE-2026-45659, CVE-2026-56164 ir CVE-2026-58644 — kurios paveikia vietines (on-premise) SharePoint Server versijas, kai kurias galima išnaudoti be autentifikacijos.
Citrix paskelbė apie 8 pažeidžiamumus, paveikiančius klientų valdomus NetScaler ADC ir NetScaler Gateway, įskaitant 2 kritines neautentifikuotas RCE spragas su CVSS 9.5 balu, kurias Citrix patvirtino kaip aktyviai išnaudojamas. CERT-EU ragina nedelsiant atnaujinti programinę įrangą ir atlikti kompromitavimo vertinimą internete prieinamiems įrenginiams. Kitos spragos apima HTTP užklausų kontrabandą, atminties perpildymo klaidas, vedančias prie RCE/DoS, politikos apėjimą ir TCP ISN prognozavimo problemą.
Anthropic paleido Claude Frontier Academy — 100 mln. USD vertės programą, skirtą spręsti kvalifikuotų specialistų trūkumą, galinčių įdiegti AI didelėse organizacijose. Tikslas – iki 2027 m. pabaigos sertifikuoti nemažą būrį vadinamųjų Frontier Deployed Engineers, o pirmosios grupės dalyviai atstovauja Accenture, Bain, Capgemini, Commonwealth Bank of Australia, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley ir Novo Nordisk. Pagrindinis kursas – rezidentūra, panaši į medicininį mokymo modelį, apimanti intensyvią mokymo programą gyvai ir 12 savaičių prižiūrimą projektą paties inžinieriaus organizacijoje prieš sertifikavimą.
AWS paskelbė žingsnis po žingsnio instrukciją, kaip suteikti Claude Desktop (veikiančiam per Amazon Bedrock) gyvą interneto prieigą per Amazon Bedrock AgentCore Gateway, taip užpildant spragą, kurią sukuria modelio mokymo duomenų atnaujinimo riba. Sąranka sujungia AWS IAM Identity Center SSO su Amazon Cognito kaip SAML-į-OAuth federacijos sluoksniu, kuris išduoda JWT žetonus, tikrinamus AgentCore Gateway kiekvienos užklausos metu. Pati Web Search funkcija yra suderinama su MCP ir veikia naudodama vidinį Amazon žiniatinklio indeksą, apimantį dešimtis milijardų dokumentų, todėl užklausos nepalieka AWS infrastruktūros ir nereikia trečiosios šalies API raktų. Šiuo metu funkcija pasiekiama tik trijuose AWS regionuose: us-east-1 (N. Virginia), eu-west-1 (Airija) ir ap-northeast-1 (Tokijas).
NVIDIA pristatė detalią darbo eigą, kaip pritaikyti daugiakalbį srautinį ASR modelį Nemotron 3.5 Saudo Arabijos dialektams (Najdi ir Hijazi). Naudojant minimalų duomenų kuravimą, „replay mixing“ su FLEURS duomenimis, trukme pagrįstą grupavimą ir dalinį enkoderio atšaldymą, žodžių klaidų dažnis (WER) tiksliniuose dialektuose sumažintas nuo 55,05% iki 29,96%, kartu šiek tiek pagerinant anglų ir kitų arabų dialektų atpažinimą. Straipsnyje taip pat aptariami dekodavimo pakeitimai ir kalbėtojų diarizacijos plėtiniai keliems kalbėtojams.
Allen Institute for AI (Ai2) atvėrė AstaBrief 8B modelio svorius – modelis, sukurtas ant Qwen3-8B pagrindo, kuris mokslinius klausimus ir surastas literatūros ištraukas paverčia cituotomis ataskaitomis. Jis jau veikia Ai2 platformoje Asta kaip 'Fast' režimas šalia Claude pagrindu veikiančio 'Thinking' režimo – ataskaitą vidutiniškai sugeneruoja per 51,1 sekundės, palyginti su 178,5 sekundės Claude procese, t. y. apie 3,5 karto greičiau. Modelis treniruotas naudojant prižiūrimą dokonfigūravimą (SFT) su 47 tūkst. pavyzdžių (iš 90 tūkst. filtruotų realių mokslininkų užklausų) ir DPO su apie 6 tūkst. porų, o didžiausią kokybės pokytį davė filtravimas pagal citavimo tankį.
„Microsoft Research“ pristatė Quine – tyrimų sistemą, jungiančią daugiarūšį biologijos „pasaulio modelį“ su interaktyviu įrankiu, sujungiančiu AI modelius, mokslinę literatūrą, laboratorijos įrankius ir mokslininkus. Modelis mokomas bendrai iš genomikos, baltymų, chemijos, RNR/ląstelių būsenos ir bioatvaizdų duomenų, siekiant prognozuoti, kaip biologinės sistemos reaguos į intervencijas, prieš atliekant brangius laboratorinius eksperimentus. Kartu su Broad Institute (MIT ir Harvard) „Microsoft“ panaudojo Quine tūkstančių junginių prioritetizavimui pagal jų potencialą perkelti kasos vėžio ląsteles tarp terapiškai svarbių būsenų, o geriausiai įvertinti kandidatai buvo patvirtinti laboratorijoje per vieną savaitgalį. „Microsoft“ dabar atveria „Quine Fellows“ programą, suteikiančią ankstyvą prieigą atrinktiems mokslininkams, tačiau pabrėžia, kad sistema yra eksperimentinė, skirta tik tyrimams, ne klinikiniam naudojimui.
„Google Cloud“ TPU inžinerių komanda kartu su Ai2 nuo nulio atkūrė „Olmo 3 7B“ modelio pre-treniravimą naudodama MaxText — „Google“ JAX/XLA treniravimo karkasą, veikiantį TPU įrenginiuose vietoje originalaus Ai2 PyTorch/GPU sprendimo. Jie pasiekė sutapimą su Ai2 paskelbtais rezultatais ne tik treniravimo nuostolio kreivėje, bet ir keturiose nepriklausomose atskirtų (held-out) vertinimo plotmėse per visą ~5,93 trilijono žetonų, 1,41 mln. žingsnių 1 etapo treniravimą bei 2 etapo „annealing“ fazę. Šio darbo metu jie perkėlė į MaxText neįprastą „Olmo 3“ architektūrą (pertvarkytą normalizavimo bloką, QK-norm, 3:1 slankaus/globalaus dėmesio santykį) ir aptiko duomenų kraunimo klaidą, kuri tyliai „pagražino“ rezultatus dėl įsiminimo, o ne tikro mokymosi.
Google inžinieriai aprašo, kaip jie įgyvendino retą (sparse) erdvinio-laikinio dėmesio (attention) skaičiavimą vaizdo difuzijos modeliams TPU v6e lustuose, paversdami teorinį Sparse VideoGen (SVG) metodo retumą realiu aparatinės įrangos pagreičiu. Per kelis branduolio optimizavimo etapus (plytelių specializaciją, dydžio derinimą ir kaukės suderinimą su plytelėmis) jie sumažino dėmesio skaičiavimo laiką nuo 96,37 ms (naivus retas variantas) iki 32,76 ms – tai 2,40 karto greičiau nei tankus Splash Attention viename TPU v6e luste, naudojant 75,6 tūkst. token, 10 galvų ir 128 galvos dimensiją.
„Mistral AI“ paskelbė apie naują centrą Miunchene, Vokietijoje, kuris orientuosis į Physics AI ir Industrial AI, aptarnaujant įmones automobilių, energetikos, aviacijos ir gamybos sektoriuose. Centras įkurtas po „Emmi AI“ įsigijimo 2026 m. gegužę, kai prie „Mistral“ prisijungė daugiau nei 30 fizikų ir inžinierių. „Mistral“ bendradarbiauja su BMW dėl avarijų simuliacijų ir „Siemens Energy“ dėl pramoninio AI pritaikymų, taip pat sudarė mokslinio bendradarbiavimo sutartį su TUM dėl aerodinamikos skaitmeninių dvynių.
„Google DeepMind“ pristatė „SynthID Bio“ – vandenženklinimo technologiją, kuri įterpia nepastebimą, patikrinamą parašą į AI sukurtus baltymus ir jų 3D struktūras, nepakenkiant jų biologinei funkcijai. Sistema išbandyta su baltymų jungikliais (VEGF-A, SARS-CoV-2 spyglio RBD, PD-L1) naudojant „AlphaProteo“ ir modifikuotą „ProteinMPNN“, taip pat įdiegta į „AlphaFold 3“ difuzijos tinklą struktūrų vandenženklinimui. „DeepMind“ taip pat bendradarbiauja su Stanfordo „Hie“ laboratorija ir „Arc Institute“, pritaikydama metodą „Evo 2“ genominiam modeliui bakteriofagų genomų vandenženklinimui. Tikslas – sustiprinti biosaugumą, padedant DNR sintezės patikros teikėjams ir viešosioms duomenų bazėms patikrinti AI sukurtų biologinių dizainų kilmę.
„Google Cloud“ viešosios peržiūros režimu pristatė nuotolinį MCP serverį, suteikiantį AI agentams prieigą prie gcloud ir bq komandinės eilutės įrankių per du įrankius: run_gcloud_command ir run_bq_command. Serveris veikia izoliuotoje, tinklo apribojimais apsaugotoje smėlio dėžėje „Google Cloud“ infrastruktūroje, todėl agentams nereikia diegti ar palaikyti vietinių CLI dvejetainių failų. Autentifikacija vyksta per Agent Identity, OAuth 2.0 ir IAM, integruojama su Model Armor apsauga nuo prompt injection, palaikomas Cloud Audit Logging visiškam matomumui.
NVIDIA išleidžia naują 64GB unifikuotos atminties DGX Spark konfigūraciją – asmeninį AI superkompiuterį, kurį nuo spalio 23 d. už 4 999 USD platins partneriai Acer, ASUS, Dell, HP, Gigabyte ir MSI. Sistema gali lokaliai paleisti iki 100 mlrd. parametrų modelius, o du įrenginiai gali būti sujungti per NVIDIA Sync Cluster Assistant, sujungiant atmintį iki 128GB ir palaikant iki 200 mlrd. parametrų modelius – tai suteikia iki 1,7x didesnį našumą NVIDIA Qwen 3.8 27B teste. Sistema iš karto veikia su NVIDIA Agent Toolkit, CUDA-X AI bibliotekomis, Nemotron modeliais bei palaiko Ollama, vLLM ir PyTorch.
Google paskelbė, kad „Antigravity SDK“ dabar palaiko agentinių darbo eigų vykdymą lokaliai ir neprisijungus prie interneto, pradedant „Gemma 4 26B A4B“ modeliu per „Google AI Edge“ „LiteRT“. Kūrėjai gali kurti agentus, veikiančius visiškai įrenginyje, be debesijos API kaštų ar priklausomybės nuo interneto. Google taip pat pademonstravo hibridinį „Architect-Builder“ modelį, kai debesijos modelis („Gemini 3.8 Flash“) planuoja užduotis, o lokalus „Gemma 4 26B“ modelių pulkas atlieka pagrindinį darbą, neišsiunčiant šaltinio kodo į debesiją.