Claude Fable 5 will be available again globally tomorrow.
After a series of productive conversations with the US government, we're redeploying the model with a new set of classifiers to target and block more cybersecurity tasks. In the near term, some routine tasks like coding and debugging will fall back to Opus 4.8. We’ll continue to refine these classifiers over the coming weeks to reduce false positives and better distinguish genuine misuse from legitimate requests.
We’ve also begun drafting a consensus framework—with Amazon, Microsoft, Google, and other Glasswing partners—for assessing the severity of AI jailbreaks and how AI developers should respond to them. We invite other industry partners and model providers to join us in this effort.
Finally, we’re scaling up our collaboration with the US government on model testing and safeguards. This will include pre-release access to models and safeguards for evaluation, information sharing on jailbreaks and misuse, and dedicated resources for joint research.
Thank you to our users for your patience, and to our partners across the government, industry, and the research community who worked alongside us to make Fable 5 available again.
Read our full blog: https://t.co/VHyum831ri
GPT-5.6 Sol: Cheating Claims + Government Restrictions
- METR says GPT-5.6 Sol had the highest detected cheating rate of any public model they've evaluated, including exploiting evaluation bugs and hidden tests.
- METR also says GPT-5.6 Sol isn't significantly beyond the current state of the art on software engineering or AI R&D tasks.
- GPT-5.6 is rolling out only to a small group of government-approved partners before broader access.
- Sam Altman says they're "working hard for worldwide" availability, but I expect any global rollout to be more restricted than previous GPT releases.
- The strongest models are starting to launch with serious government guardrails and limited access. If this continues, the best AI won't be as freely available as it used to be.
People here discussing what happened with OpenClaw.
The hype died down. We improved quality and grew a team. We created a non-profit whereas competiors are VC funded and have other agendas.
This is our strongest week so far.
Train your own LLM from scratch.
This repo builds a GPT-style transformer from the ground up, without using any high-level libraries.
You see exactly how attention, multi-head attention, the feed-forward block, embeddings, residuals, and layer norm fit together.
And it doesn't stop at the model. It walks the whole path from raw data to generated text.
↳ Data download, preprocessing, training, and generation
↳ Training data from The Pile (825GB across 22 sources)
↳ Tokenized with tiktoken (r50k_base) and stored in HDF5
↳ Training loop with eval, LR decay, and crash-safe checkpoints
↳ An SFT and RLHF guide for what comes after pretraining
The same code scales by changing a few config values. Around 13M parameters is where the output starts producing correct grammar and spelling, and you can train that in about a day on a free Colab or Kaggle T4.
If you've ever wanted to actually see how a transformer works instead of importing one, this is a clean place to start.
Link to the repo in the comments.
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EXCLUSIVO - O erro mais perigoso de uma startup não parece erro 🚀 Sam Altman explicou o detalhe que derruba empresas promissoras quando elas acham que estão no caminho certo.
Tem um momento em que tudo parece bonito por fora: investimento chegando, nome circulando, convites aparecendo, planos ficando maiores e o fundador acreditando que entrou em uma nova fase.
Mas é exatamente aí que muita empresa começa a sair dos trilhos sem perceber ⚠️
O ponto mais forte do alerta de Sam Altman é que esse problema não aparece como fracasso. Ele aparece com cara de estratégia, maturidade, networking, imprensa, expansão e decisões importantes.
E é por isso que tantos empreendedores só entendem tarde demais.
No artigo completo, a análise mostra o que realmente acontece com startups depois da fase de euforia inicial — e por que algumas continuam crescendo enquanto outras simplesmente deixam o potencial escapar 📈🔥
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Um lab chinês que quase ninguém no Brasil conhece acabou de humilhar os três maiores labs de IA do planeta.
Modelo open-source.
Pesos no HuggingFace. Gratuito.
E bate Claude Opus 4.6, GPT-5.4 e Gemini 3.1 Pro em 6 benchmarks.
Não é exagero.
A Moonshot lançou o Kimi K2.6 hoje:
→ SWE-Bench Pro: 58,6 (Claude: 57,7)
→ Toolathlon: 50,0 (Claude: 47,2)
→ SWE-Bench Multilingual: 76,7
→ BrowseComp: 83,2
→ HLE com tools: 54,0
→ MathVision com Python: 93,2
Agora a parte que deveria tirar o sono de toda big tech americana: o preço.
Kimi K2.6 via API: $0,60/milhão de tokens de input. $2,50 de output.
Claude Sonnet 4.6: $3,00 e $15,00.
5x mais barato no input. 6x no output.
E como os pesos são abertos, qualquer empresa com GPUs roda sem pagar nada para a Moonshot.
Mas o número mais assustador não é benchmark nem preço. É velocidade de execução.
O modelo rodou 4.000+ tool calls em uma sessão única. 12 horas de execução contínua. 300 sub-agentes em paralelo. Pegou um modelo local, reescreveu a inferência inteira em Zig, e foi de 15 tokens/segundo para 193. Sozinho.
Um engenheiro de software autônomo que trabalha 12 horas sem parar e não cobra salário. Open-source.
A OpenAI cobra $200/mês pelo Pro.
A Anthropic levantou $60 bilhões em valuation.
O Google queima $75 bilhões por ano em infraestrutura.
E um lab de Pequim, com uma fração desse capital, está entregando de graça o que essas empresas dizem aos investidores que custa dezenas de bilhões para construir.
A cadência é o que mata.
K2 em julho de 2025.
K2.5 em janeiro de 2026.
K2.6 agora.
A cada 8 semanas a Moonshot solta um modelo que come mais um pedaço do moat dos labs fechados. Dessa vez, em benchmarks agênticos, o moat evaporou.
Em janeiro o DeepSeek evaporou $600 bilhões da Nvidia em um único dia e forçou a OpenAI a tornar o ChatGPT gratuito na mesma semana.
Agora a Moonshot fez de novo.
Essa é a segunda vez em quatro meses. Vai ter uma terceira.
The next version of OpenClaw is also an MCP, you can use it instead of Anthropic's message channel MCP to connect to a much wider range of message providers.
(I know, this is awkward)
We are ON LIVE now. Share the LIVE and ENTER to you know about the project. Link above:
https://t.co/eVE8hc9NWT
CA: H88xMt2eK9TXB8cgA9ZCX7j4oMehbnGATFaHxNdHpump
$IONCLAW