CURATOR.CDN вышла в 25 городов и закрыла покрытие по миллионникам

CURATOR.CDN вышла в 25 городов и закрыла покрытие по миллионникам

CURATOR.CDN вышла в 25 городов и закрыла покрытие по миллионникам

Компания CURATOR, занимающаяся обеспечением доступности интернет-ресурсов и защитой от DDoS-атак, сообщила о важном шаге в развитии собственной сети доставки контента. CURATOR.CDN теперь работает во всех российских городах-миллионниках. В октябре 2025 года была запущена новая точка присутствия в Перми — это 25-й город, где развернуты узлы сети.

Расширение стало частью программы по повышению производительности, и сейчас CURATOR.CDN демонстрирует один из самых быстрых откликов на рынке: медианное RTT ниже 10 мс, среднее — ниже 20 мс.

Менеджер продукта CURATOR.CDN Георгий Тарасов отмечает, что каждая новая точка снижает задержки и улучшает стабильность доставки данных для пользователей по всей стране.

По его словам, расширение инфраструктуры напрямую влияет на скорость доступа к цифровому контенту.

Запуск площадки в Перми завершил формирование сети покрытия во всех крупнейших российских городах. Теперь клиенты смогут получать контент с минимальными задержками, независимо от региона.

CURATOR.CDN — это сеть доставки контента, встроенная в общую систему фильтрации компании. Благодаря этому все данные проходят через первичную очистку от вредоносного трафика, а затем доставляются конечным пользователям без заметных задержек.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru