Кто в Сингапуре на #ICLR2025 , присылайте нам свои статьи Илье @wakeupheroagain, мы их почитаем и, возможно, опубликуем:)

В РФ планируют запретить поставлять ноутбуки и сервера HP и Fujitsu

Минпромторг предлагает исключить из списка параллельного импорта ноутбуки и серверы HP и Fujitsu. При этом другая продукция этих вендоров по-прежнему разрешена для ввоза без разрешения правообладателя.

Что интересно, инициатива прорабатывалась почти год.

Эксперты считают, что государство продолжит исключать из списка на параллельный импорт иностранные бренды электроники для развития российских вендоров.

Новое открытие Google в квантовых вычислениях

Команда Google представила в гибридный подход к квантовым симуляциям на 69-кубитном чипе Sycamore.

Это не только новый способ моделировать сложные физические системы, но и новое открытие - теория Киббла-Зурека оказалась не универсальной.

В чём суть?

Квантовые симуляции помогают изучать системы, неподвластные классическим компьютерам. Google объединил:

- Цифровой метод - гибкость, но медленный.
- Аналоговый метод - быстрый, но сложный в настройке.

Гибридный подход даёт и скорость, и универсальность. Новая схема калибровки снизила ошибки до 0,1% — суперкомпьютер Frontier потратил бы миллионы лет, чтобы достичь такой точности.

Google смоделировал магнит, где кубиты — это магнитные спины. При медленном включении взаимодействий спины выравнивались, показывая переход Kosterlitz - Thouless, похожий на замерзание воды.

Но сюрприз оказался в том, теория Киббла-Зурека, предсказывающая "застревание" спинов, не сработала — они сливались. Это открытие меняет подход к созданию стабильных квантовых состояний.

Гибридный метод универсален: от слияния квантовых участков до моделирования теплового обмена. Google уже тестирует его на чипе Willow.

Применение этого всего:
- Новые материалы и сверхпроводники.
- Лекарства и химия.
- Оптимизация в ИИ, логистике и финансах.
- Эффективные батареи и экотехнологии.

Claude это ИИ с характером. Anthropic представил 1-ю карту ценностей своего чат-бота

Anthropic проанализировал 700 тысяч диалогов с Claude, чтобы понять, какие принципы движут ИИ при ответах на субъективные вопросы. Это не просто нейтральный инструмент — у Claude есть свои ценности. Датасет тут.

Что выяснили?
- Claude адаптирует ценности к контексту:
- Здоровые границы в советах об отношениях.
- Историческая точность при анализе прошлого.
- Автономия человека в дискуссиях об этике ИИ.
- Самые частые ценности:
- Полезность (~23%).
- Профессионализм (~22%).
- Прозрачность (~17%).
- В ~28% случаев Claude поддерживает ценности пользователя, в 3% — сопротивляется (например, при запросах на вредоносный контент).

Зачем это бизнесу и разработчикам? Anthropic предлагает инструменты для контроля ИИ:

- Таксономия из более чем 3300 ценностей, разделенных на 5 категорий.
- Метод выявления попыток обхода защиты (джейлбрейков), где появляются нежелательные ценности вроде доминирования.
- Способ проверки соответствия ИИ корпоративным принципам.

Только есть ограничение-метод работает только с реальными диалогами уже запущенных систем.

Это первая эмпирическая карта ценностей ИИ, которая показывает:

- Как принципы полезности и безвредности проявляются в разговорах.
- Как Claude зеркалит, переформулирует или сопротивляется ценностям пользователя.

Perplexity ведет переговоры об интеграции своего помощника на основе ИИ в телефоны Samsung и Motorola.

ИИ-стартапы vs ИТ-гиганты: кто эффективнее с точки зрения бизнеса?

Согласно последним данным Dealroom и Flashpoint, которые сравнивают доход на 1-ого сотрудника у топовых ИИ-стартапов и крупных технологических гигантов. И результаты впечатляют.

ИИ-стартапы лидируют с огромным отрывом:

- Cursor — $3.1 млн на сотрудника. Абсолютный лидер!

- Midjourney — $2.1 млн на сотрудника. Генератор изображений с ИИ не отстает.

- OpenAI— $1.5 млн,
Aragon, Anthropic и Perplexity — по $1 млн на сотрудника.

А что с ИТ-гиганты?
- Google — $1.9 млн. Лучший среди гигантов, но уступает Cursor и Midjourney.
- Microsoft— $1.1 млн. На уровне некоторых стартапов, но далеко не в лидерах.

А вот такие компании, как Salesforce ($480.3K), Wiz ($280.9K), Photroom ($217.4K), сильно отстают.

Получается, что ИИ-стартапы показывают высокую эффективность — их доход на сотрудника в 2-3 раза выше, чем у большинства ИТ-гигантов. Это говорит о том, что небольшие команды, сфокусированные на инновациях, могут обходить гигантов по продуктивности. Cursor и Midjourney — яркие примеры того, как ИИ меняет правила игры.

ИИ-агенты: разрыв между амбициями и реальностью

В свежем отчете Института политики и стратегии ИИ исследуется будущее ИИ-агентов, выявлены критические разрывы между амбициозными заявлениями технологических лидеров и фактическими возможностями существующих технологий.

Технологические гиганты рисуют захватывающую картину будущего, однако данные бенчмарков рассказывают совершенно другую историю:
1. Агенты могут конкурировать с людьми только на задачах продолжительностью до 30 минут

2. На задачах, требующих более часа человеческой работы, эффективность падает ниже 20%

3. В сложных задачах веб-навигации лучший агент достигает лишь 14,41% успеха при человеческом результате 78,24%.

Особенно трудными остаются мультимодальные задачи (включающие визуальные элементы).

Это говорит о фундаментальной проблеме - текущие агенты не справляются с долгосрочными, сложными, открытыми задачами – именно теми, которые создают реальную экономическую ценность.

Несмотря на ограничения, экономическая ценность агентов уже проявляется в определенных нишах:

- Klarna сообщает, что их ИИ-ассистенты выполняют работу 700 сотрудников
- Агенты для ИИ-исследований в 15 раз дешевле человеческих экспертов ($123 против $1,855 за 8-часовую работу).

Ожидается, что способности агентов будут расти: длительность задач, с которыми справляется ИИ, удваивается каждые 7 месяцев. Прорывы, такие как модели с "test-time compute" (O1, O3), демонстрируют существенное улучшение производительности, что указывает на потенциально быстрое развитие возможностей.

Исследователи обнаружили "alignment faking" – модели притворяются соответствующими человеческим ценностям, чтобы избежать корректировки поведения.

Самый тревожный вывод отчета – несоответствие между темпами развития технологий и прогрессом в их безопасном управлении.

Криптокомпании Circle и BitGo подают заявки на банковские лицензии

По данным WSJ, они планируют подать заявки на получение банковских лицензий и других финансовых лицензий в США, чтобы укрепить свои связи с традиционной банковской системой.

WSJ указывает на стратегический поворот Circle и BitGo в сторону традиционных финансов, вызванный необходимостью выживания в условиях жесткого регулирования. Закрытие Silvergate и Signature, а также нежелание банков работать с криптокомпаниями создают барьеры, вынуждающие фирмы искать банковские лицензии.

Circle — эмитент стейблкоина USDC, второй по величине из стейблкоинов в мире.

Если им выдадут лицензию, то компания самостоятельно сможет предоставлять банковские услуги: хранение средств и расчеты, без зависимости от сторонних банков, открывать кастодиальные счета и обеспечит прямой доступ к платежным системам, включая Федеральную резервную систему.

А BitGo — провайдер услуг хранения криптовалют и криптокошельков, специализирующийся на безопасных решениях для институциональных клиентов.

Лицензия позволит BitGo напрямую взаимодействовать с банковской системой США, минимизируя зависимость от посредников.

Тренды будущего

Что придёт на смену облачным технологиям? Основные тренды развития инфраструктуры.

Palantir запустил эксперимент, предлагая лучшим выпускникам школ отказаться от университета и идти сразу работать и учиться у них.

Эволюция отношений между человеческим трудом и ИИ: постепенное вытеснение и усиление труда технологиями.

CEO Microsoft AI заявил, что будущее не за безусловным базовым доходом, а за ИИ как новой формой капитала.

Исследователи намеренно инструктируют агентов быть обманчивыми в экспериментальной установке, изучая риски и возможности.

Convergent Research выпустила карту областей научных исследований, требующих решения, создав полезный инструмент для направления будущих научных усилий.

Криптовалюты

Семья Трампа запускает криптоигру в стиле "Монополии", объединяющую виртуальную недвижимость с блокчейном.

Стейблкоины впервые в истории обогнали Visa по объему транзакций согласно свежему отчету.

Банк международных расчетов признал, что криптовалюты и DeFi достигли критической массы и представляют риски для традиционной финансовой системы.

Виталик Бутерин представил новую дорожную карту приватности L1 для Ethereum.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

Историческое событие:FDA разрешило коммерческую имплантацию нейроинтерфейсов — открывается совершенно новый рынок технологий.

Научное открытие - даже простые ткани без нервной системы способны к сложной обработке информации — "мышление без мозга" меняет парадигму в понимании биологических систем.

ИИ

Google исследует мозг дельфина как ключ к созданию ИИ, превосходящего человеческий интеллект.

Ember — новый open source фреймворк, позволяющий создавать сложные ИИ-системы в 1000 раз дешевле

Alphabet и Nvidia инвестировали в стартап SSI Ильи Суцкевера, который привлек $2 млрд и теперь оценивается в $32 млрд.

Huawei обучила ИИ-модель без чипов NVIDIA, превзойдя LLaMA 405B на большинстве тестов.

DeepMind открыла вакансию специалиста по AGI в Лондоне

Alibaba представила модель с открытым исходным кодом Wan2.1-FLF2V-14B для генерации видео по первому и последнему кадрам.

OpenAI выпустила 3 гайда по созданию ИИ-агентов и внедрению ИИ в бизнес с практическими кейсами.

Claude получил функцию research и интеграцию с Google Workspace, расширяя свои возможности.

Anthropic делает ставку на нейроинтерфейсы?

Google анонсировал 4 ключевых проекта на ближайшие 5 лет, подробности тут.

OpenAI выпустила ИИ-агента с открытым исходным кодом и новые модели o3 и o4-mini для задач кодирования.

Рынок больших данных и ИИ в РФ достиг ₽320 млрд в 2024 году и прогнозируется рост до ₽644 млрд к 2028 году.

Битва за лучший код становится главным трендом 2025 года.

Yale и Google создали ИИ с открытым исходным кодом для прогнозирования генетических изменений в клетках.

Economics of Minds: новая работа о LLM, планирующих собственную рабочую нагрузку.

DeepMind представил новый подход к ИИ, способный преодолеть фундаментальные ограничения современных систем.

Meta(запрещенная в РФ) выпустила с открытым исходным кодом Matrix — инструментарий для крупномасштабного вывода моделей.

LLManager — новый open source для автоматизации задач утверждения с использованием памяти и обучения.

Cohere выпустила Embed 4 — мультимодальную модель встраивания для передовых возможностей поиска в ИИ-приложениях.

Firecrawl запустила FIRE-1 — веб-скрапер на базе агентов, который навигирует по сложным сайтам и взаимодействует с динамическим контентом.

Goodfire выпустила первые разреженные автоэнкодеры с открытым исходным кодом для модели DeepSeek размером 671B.

Передовая видеомодель Google интегрируется в Gemini Advanced и Whisk.

Google представил исследование о том, как новые данные проникают в знания LLM и как их разбавлять.

Новый Mistral Cookbook: система анализа финансовых отчетов на основе мультиагентов, превращающая сложные финансовые обсуждения в четкие рекомендации.

Пользовательский ИИ и агентский интернет — будущее слияния ИИ и блокчейна по мнению основателя NEAR protocol.

Робототехника, космос и оборудование

AMD запускает в производство свой первый 2-нм чип

На российском рынке инференса объемом ₽17 млрд сформировалась олигополия из 3-х компаний.

Китай создал 1-ю в мире спутниковую группировку на ретроградной орбите Земля-Луна для освоения спутника Земли.

Clone Robotics представила новый прототип синтетического андроида Protoclone.

Hugging Face купила стартап гуманоидной робототехники Pollen Robotics.

Продолжение в следующем посте.

ИИ выходит за рамки человеческих знаний - Google DeepMind

Углубляемся в свежую статью Google, которая нам говорит о совершенно новом этапе развития. Исследователи Дэвид Сильвер и Ричард Саттон предлагают новый подход к ИИ, который может преодолеть фундаментальные ограничения современных систем.

Конец эры человеческих данных

Мир ИИ долго полагался на огромные массивы человеческих данных. Эта парадигма позволила создать языковые модели, но приближается к своему пределу.
"Ценные новые идеи, такие как новые теоремы, технологии или научные прорывы, лежат за пределами текущего человеческого понимания и не могут быть получены из существующих данных," утверждают исследователи.

Streams - новый подход

Вместо коротких взаимодействий "вопрос-ответ", новый подход предлагает системы, существующие в непрерывном "потоке опыта" — подобно тому, как люди живут и учатся годами. Такой ИИ будет:

1. Взаимодействовать с реальным миром через различные интерфейсы

2. Получать обратную связь непосредственно из окружающей среды

3. Развивать собственную модель мира, постоянно уточняя предсказания

4. Стремиться к долгосрочным целям, а не только к немедленным ответам.

DeepMind предлагает вернуться к обучению с подкреплением (RL), но в более продвинутой форме. Системы будут строить "модели мира", позволяющие предсказывать последствия действий и планировать, одновременно получая вознаграждения из реальной среды.
AlphaProof, недавно получивший серебряную медаль на Международной математической олимпиаде, уже показывает элементы этого подхода, обучаясь на собственном опыте доказательств.

Сильвер и Саттон предсказывают создание систем, которые смогут значительно превзойти человеческие возможности во многих областях. Однако они также предупреждают о рисках сокращения человеческого контроля над автономными агентами, стремящимися к долгосрочным целям.
"Экспериментальные данные затмят масштаб и качество данных, созданных человеком. Это изменение парадигмы, сопровождаемое алгоритмическими достижениями в RL, откроет новые возможности, превосходящие человеческие способности во многих областях», - говорят исследователи.

Остается открытым вопрос - как скоро первые настоящие агенты "потоков опыта" появятся в реальном мире, и готовы ли мы к последствиям этого перехода?

Банк международных расчетов говорит, что крипта и DeFi достигли критической массы и представляют риски для традиционной финансовой системы, что может усугубить разрыв между богатыми и бедными.

Рекомендуется продвигать DeFi.

Привет! это Ани Асланян, основатель этого канала, и я хотела бы с вами поделиться очень личным. Возможно, это кому-то из вас поможет. Речь пойдет о нейроинтерфейсах.

Вообще с темой изучения мозга и нейроинтерфейсов я впервые столкнулась при грустных обстоятельствах, связанных со здоровьем моего папы в 2017 году. Но об этом не сейчас. В августе 2020 года, отдыхая на море, я решила, что контент канала должен быть дополнен новой темой - нейроинтерфейсами. Интуитивно я почувствовала, что это технология не далекого будущего, а скорого. С того момента в канале, который к тому времени уже четыре года освещал цифровые технологии, появилась новая тема о нейроинтерфейсах.

В сентябре 2020 года мой канал организовал первую публичную дискуссию о теме вместе с бизнесом, наукой.

Реакция людей была предсказуемой: скептицизм, недоверие, усмешки. Все говорили мне одно и тоже: «Это будущее, которое настанет не при нашей жизни»,
«Там нет бизнеса, только исследования» и тд. Но меня и мою команду это не останавливало.

Мы продолжали развивать тему в канале, исследовать и объединять людей из разных отраслей, которые начинали верить в потенциал этой технологии.

Мой телеграм-канал постепенно становился центральным каналом для русскоязычного сообщества, интересующегося нейроинтерфейсами.

В июне 2021 года мы организовали 1-ю международную дискуссию по нейроинтерфейсам в рамках Петербургского международного экономического форума. Это было важное достижение, как для телеграм-канала, так и для темы. До нас никто из каналов не делал такого, а тема впервые обсуждалась не только среди ученых, а в комплексе с разработчиками софта, железа, науки, инвесторов.

При подготовке к форуму я хотела привлечь самых значимых представителей индустрии со всего мира. Я написала личное письмо Максу Ходаку, соучредителю Neuralink и основателю Science, а также представителям Facebook(запрещенная организация в РФ). Времени было очень мало на подготовку, Ходак тогда создавал Science Corp, который сейчас впереди Neuralink, и не смог принять участие, но поблагодарил за приглашение. А Facebook в своей огромной структуре пытались успеть согласовать участника для выступления, хотя времени было очень мало. Но все эти люди меня поддержали. Это было очень ценно для меня.

В итоге были международные и российские ученые, представители бизнеса и государства. А самой главной поддержкой были для меня профессора Михаил Лебедев, Александр Храмов, Виктор Казанцев, Александр Каплан и Валерий Егорышев. Эти люди меня поддерживали, и я им очень благодарна.

Основатели компаний «Ядро» Алексей Шелобков, «Мой офис» Дмитрий Комиссаров, и венчурный инвестор Александр Галицкий также поддержали и присоединились к дискуссии, также как и Всеволод Белоусов, глава центра мозга и нейротехнологий ФМБА России. Полный список участников тут.

Сессия стала самой просматриваемой на сайте форума. Во время дискуссии и не обошлось без скептицизма.
Венчурный инвестор Александр Галицкий высказал мнение, что коммерческое применение нейроинтерфейсов будет в далеком будущем, считая их лишь темой для научных исследований.

Мой канал продолжал двигаться вперед. К обсуждению темы подключались еще больше участников рынка. Мы создали сообщество людей, верящих в потенциал этой технологии и её коммерческие перспективы.

Сейчас апрель 2025 года и FDA выдает первое полное разрешение на коммерческую деятельность компании-разработчику инвазивных нейроинтерфейсов. Это открывает доступ к огромным ресурсам. Я очень рада!

Чему меня научила эта история?

1. Доверять своей интуиции. И заниматься тем, что драйвит. Иногда внутреннее чувство важности чего-то может быть точнее экспертных мнений.

2. Не бояться идти против мнения большинства.

3. Создавать сообщества.

4. Быть последовательной.

5. Находить и строить связи между наукой и бизнесом.

Иногда наиболее ценный актив — это способность видеть будущее до того, как оно станет очевидным для всех. Главное - это не предавайте себя и свою интуицию.

⚡️Историческое событие! Нейроинтерфейсы становятся бизнесом. FDA разрешило коммерческую имплантацию нейроинтерфейсов — рождение нового рынка

Конкурент Neuralink - компания Precision Neuroscience получила разрешение FDA для своего устройства Layer 7 Cortical Interface. Это компания создана экс-сотрудниками Neuralink.

Впервые в истории регулирующие органы разрешили запустить в коммерческий оборот имплантацию нейроинтерфейсов, что открывает новую эру в развитии технологий взаимодействия мозга и компьютера.

Теперь Precision Neuroscience может:
1. Имплантировать устройство на срок до 30 дней (вместо нескольких часов, как раньше)
2. Начать коммерческое использование технологии для клинических приложений
3. Продавать и продвигать свою технологию на рынке медицинских устройств
4. Значительно расширить сбор нейронных данных для улучшения алгоритмов декодирования мозговой активности

Layer 7 Cortical Interface - высокоточный электродный массив для коры головного мозга, предназначенный для записи, мониторинга и стимуляции электрической активности на поверхности мозга. Оно является ключевым компонентом полностью имплантируемой, беспроводной системы нейрокомпьютерного интерфейса, которую компания разрабатывает.

В то время как другие компании в этой области, такие как Neuralink Илона Маска, Synchron и Paradromics, добились значительных успехов в разработке нейрокомпьютерных интерфейсов и получили разрешения на проведение клинических испытаний, Precision Neuroscience стала первой, кто перешел от статуса исследовательского проекта к полноценному коммерческому бизнесу с одобрением FDA.

Это принципиально меняет расстановку сил на рынке нейротехнологий и открывает новый этап в развитии всей индустрии.

После получения коммерческого разрешения Precision Neuroscience планирует:
- Расширить свою программу клинических исследований.
- Разработать бизнес-модель для продвижения технологии на рынке медицинских устройств.
- Привлечь инвестиции для масштабирования производства.
- Заключить партнерства с медицинскими учреждениями для внедрения технологии в клиническую практику.
- Использовать более длительные периоды имплантации для сбора расширенных наборов данных.
- Совершенствовать свою технологию BCI для потенциального применения в лечении неврологических заболеваний.

О рекорде компании ранее мы писали здесь.

⚡️Yale и Google создали опен сорс ИИ, прогнозирующий генетические изменения в клетках

Cell2Sentence-Scale (C2S-Scale)— семейство опен сорс ИИ-моделей, которые

1. обучены на более чем 1 млрд образцов биологических данных.

2. обработано свыше 50 млн профилей клеток человека и мыши

3. Размер моделей: от 410 млн до 27 млрд параметров.

C2S-Scale делает для биологии то же, что переводчики сделали для языков — позволяет вести "диалог" между человеком и клетками, открывая новую эру в понимании основ жизни.

Главные возможности C2S-Scale:

1. Преобразует сложные числовые данные о клетках в понятный текст.

2. Предсказывает, как изменятся гены в ответ на лекарства, генетические модификации или другие воздействия.

3. Симуляция "виртуальных клеток" - моделирует клеточные реакции до проведения реальных экспериментов.

Для научных исследований, это возможность предсказать реакцию клеток на лекарства до лабораторных испытаний.

Для медицины - ускорение разработки персонализированных методов лечения.

Для биоинформатики-обработка и интерпретация данных становятся доступнее

На ₽17млрд рынке инференса в РФ образовалась олигополия из Cloud, Яндекса и МТСа

Инференс - это этап применения уже обученной ИИ-модели для обработки новых данных и получения результатов.

РФ рынок облачных сервисов для GPU-вычислений в 2024 году достиг ₽17,1 млрд. Это говорит о стремительном развитии сегмента Inference-as-a-Service, который сегодня формируется в отечественной IT-индустрии.

Согласно прогнозам Statista, общий рынок ИИ в России в 2025 году достигнет $5,36 млрд и превысит $20 млрд к 2031 году с ежегодным ростом около 28%. При этом на задачи инференса, по данным экспертов, компании тратят до 80% своих вычислительных ресурсов, что делает этот сегмент особенно значимым для оптимизации затрат и повышения эффективности.

Ключевыми игроками на рынке выступают: Cloud, Яндекс,МТС.

Текущее состояние рынка Inference-as-a-Service в РФ характеризуется рядом особенностей:

1. Рынок сконцентрирован в руках нескольких крупных технологических компаний с существенными финансовыми и техническими ресурсами, что создает высокие барьеры входа для новых игроков.

2. Развитие сегмента происходит в условиях ограниченного доступа к передовому оборудованию.

3. Дефицит GPU в России привел к существенному повышению цен, что создает экономические барьеры особенно для малого и среднего бизнеса.

Фокус российского рынка направлен не на инновационные исследования, а на практическое применение существующих моделей для решения конкретных бизнес-задач.

Наиболее востребованные проекты и сервисы:

1. Корпоративные системы управления знаниями
2. Клиентский сервис
3. Юридический сектор
4. Маркетинг и продажи
5. E-commerce
6. Образовательные платформы

Эксперты рынка отмечают, что:
- Доля инференса будет увеличиваться по мере того, как технология находит все больше практических применений.
- Особенно важным становится скорость ответа в решениях для конечных пользователей, что потребует больше GPU-мощностей.
- Технология будет медленнее внедряться в отраслях с серьезными регуляторными ограничениями и высокой ценой ошибки.

СЕО Microsoft AI: будущее не за безусловным базовым доходом,ИИ становится новой формой капитала

Мустафа Сулейман считает, что в мире, где ИИ делает интеллект "дешёвым и практически избыточным", сама природа ценности меняется - от финансовых ресурсов к доступу к возможностям и знаниям.

Сулейман предлагает несколько ключевых идей:

1. Интеллект как новая валюта. Вам не понадобится больше денег, потому что знания не будут чем-то, что нужно покупать. Не деньги. Способности. Он видит, что доступ к знаниям и возможностям ИИ станет универсальной формой богатства.

2. Снижение ценности "твердых денег". По его мнению, значимость традиционных финансов уменьшится, поскольку многие интеллектуальные услуги станут доступными через ИИ.

3. ИИ как форма капитала. Безусловный базовый доход-распределение капитала в виде интеллекта, который позволяет людям зарабатывать, обучаться и внедрять инновации.

4. Деньги останутся для физических товаров. Сулейман признает: "деньги всё ещё будут нужны для покупки физических товаров", то есть речь идет не о полной замене денег, а о смещении ценности в сторону интеллектуальных ресурсов.

Напомним, что Маск в декабре 2024 года делал более радикальное заявление о том, что ИИ сделает деньги "бессмысленными", тогда как Сулейман предлагает более нюансированный взгляд, где деньги все еще нужны для физических товаров, но интеллект становится новой формой капитала.

Китай создал 1-ю в мире спутниковую группировку на ретроградной орбите Земля-Луна для освоения Луны

Сейчас водяной лед в лунных кратерах: Шеклтон и Кабео из-за его значения как ресурса для будущих баз и миссий, является ключевым объектом интереса в современной "лунной гонке" между США и Китаем.

США лидируют в технологиях анализа и частных инвестициях, а Китай — в скорости реализации и инфраструктуре. Хотя юридически льдом никто не "владеет", фактический контроль над его добычей может определить лидера в освоении Луны.

Китайская группировка спутников DRO имеет ключевое значение для эксплуатации лунных ресурсов, долгосрочного пребывания человека за пределами Земли и обеспечения навигации и связи для будущих миссий, особенно на обратной стороне Луны и её южном полюсе.

США готовятся к запуску VIPER и планируют Artemis III. Основной акцент — на картировании и анализе льда. А Китай развернул спутники DRO и готовит Чанъэ-7 для изучения южного полюса. Фокус — на инфраструктуре и роботизированных миссиях.

Пользовательский ИИ и агентский интернет - будущее слияния ИИ и блокчейна по мнению Иллии Полосухина, основателя NEAR protocol и одного из авторов статьи Google о трансформерах

Его видение сосредоточено на концепции пользовательского ИИ, децентрализации и трансформации традиционных приложений в агентский интернет.

Роль ИИ и блокчейна по мнению Полосухина:

1. Пользовательский ИИ и контроль над данными. Полосухин видит ИИ как персонализированных агентов, которые действуют от имени пользователей, выполняя задачи. Блокчейн обеспечивает инфраструктуру для децентрализованного хранения данных и вычислений, гарантируя, что пользователи сохраняют контроль над своими данными. Это решает проблему конфиденциальности, так как данные не передаются централизованным платформам.

2. Агентский интернет и конец традиционных приложений. ИИ-агенты станут основным интерфейсом взаимодействия с интернетом, заменяя веб-сайты и приложения. Пользователи будут давать команды агентам на естественном языке, а те будут напрямую взаимодействовать с сервисами.
Блокчейн протоколы обеспечат надежность и прозрачность взаимодействия между агентами и сервисами, устраняя необходимость в посредниках, таких как крупные платформы.

3. Децентрализация вычислений и демократизация ИИ. Децентрализованный ИИ позволит любому создавать и использовать мощные модели.
Блокчейн технологии, такие как конфиденциальные вычисления и распределенные сети, позволят запускать ИИ на децентрализованных платформах, снижая зависимость от крупных корпораций.

4. Криптоэкономические модели для устойчивости. ИИ-сервисы могут быть платными, но с оплатой через токены, что создает экономические стимулы для разработчиков и пользователей.
Стейкинг токенов может предоставлять доступ к премиум-ИИ-сервисам, создавая экосистему, где пользователи, провайдеры ИИ и держатели токенов взаимовыгодно сотрудничают.

5. Упрощение Web3 через "chain abstraction".ИИ-агенты будут скрывать сложность блокчейн-транзакций, делая их незаметными для пользователей.
Концепция "chain abstraction" позволит разным блокчейнам работать как единая система, улучшая ликвидность и удобство.

⚡️Google:сейчас идет переход к ИИ,который учится на основе собственного опыта. Это эра опыта.

Вице-президент корпорации Дэвид Сильвер говорит, что до сих пор прогресс в ИИ сильно зависел от данных, созданных людьми. Теперь же происходит переход к новой эре, где ИИ будет учиться на основе собственного опыта.

Лауреат премии Тьюринга 2024 Ричард Саттон вместе с Дэвидом Сильвером представили ключевую концепцию эволюции ИИ и описали новую парадигму, к которой, по мнению авторов, мы сейчас переходим.

Почему именно сейчас? Потому, как появляются ИИ-агенты, взаимодействующие с реальным миром,разрабатываются мощные методы RL, есть тех.готовность для перехода от симуляций к реальности.

Это должно позволить ИИ выйти за пределы человеческих знаний и открыть новые стратегии и решения. Ключевой пример — AlphaProof, который решает олимпиадные задачи по математике на уровне серебряной медали.

Практическая реализация этих идей находится в системе Agent S.

CEO Nvidia встретился с основателем #DeepSeek для обсуждения новых дизайнов чипов

Дженсен Хуанг встретился со своими китайскими клиентами, включая основателя DeepSeek Лян Вэньфэна для обсуждения новых дизайнов чипов, которые не подпадали бы под новые экспортные ограничения США.

Он также провел переговоры с вице-премьером Китая Хэ ​​Лифэном.

⚡️Впервые в истории стейблкоины обогнали Visa по объему транзакций

Согласно свежем отчету Bitwise,
за 2024 год объем транзакций в
стейблкоинах составил $13.5 трлн, а у Visa - $13.3 трлн.

А рыночная капитализация стейблкоинов достигла рекордных $218 млрд к концу Q1 2025, с ростом 13.5% квартал к кварталу. Лидером остается USDT, a USDC - второй.

Более того произошел рост на 37.07% за квартал токенизированных реальных активов. Особенно резкое ускорение роста наблюдалось в Q1 2025, когда объем токенизированных US Treasuries вырос почти вдвое (с примерно $2.5B до почти $5B).

Общий объем венчурных инвестиций в крипто сферу в Q1 2025 составил $3.9млрд.

Распределение по секторам:
1. Криптофинансовые услуги: 58% от общего объема ($2.26 млрд)
2.DeFi: 18% ($702 млн)
3. Инфраструктура: 18% ($702 млн)
4. Токенизация: 5% ($195 млн)
5. Другие сектора: 1% ($39 млн).

Крупные корпоративные владельцы биткоина: MicroStrategy (более 500,000 BTC), MARA Holdings (около 50,000 BTC).

Государства с биткоин-резервами: США, Китай, Великобритания и другие страны начали накапливать биткоин.

Тренды в технологиях:
- Layer 2 решения для Ethereum (Base, Arbitrum, Optimism) показывают значительный рост активных адресов и транзакций.
- Количество разработчиков в экосистеме Ethereum продолжает превосходить другие блокчейны.
- Средняя комиссия за транзакцию: Ethereum ($0.668), Bitcoin ($0.555), Layer 2 решения ($0.002-$0.015).

Рынок больших данных и ИИ в РФ достиг ₽320 млрд в 2024 году, а к 2028 прогнозируется до ₽644 млрд.

По данным президента Ассоциации больших данных А. Серебряниковой, рост операционной прибыли компаний, использующих большие данные и ИИ, составил ₽1.6 трлн за период 2023-2024 гг.

Технологии данных в промышленности принесут 1.3 % роста ВВП к 2030 г. (₽1.8 трлн суммарно).

Если говорить об инвестициях, то главным инвестором оказалось государство и госкомпании.

Также участники рынка предлагают создать биржу синтетических данных со странами БРИКС, но пока нет поддержки.

По уровню проникновения больших данных и ИИ:

1. 90-100% от глобальных бенчмарков в финансах, ритейле, телекоме,ИТ, гос органы.

2. 80-90%:добывающие отрасли
тяжелая промышленность и металлургия, нефтехимия, транспорт, потребительские товары,здравоохранение
FMCG, медиа,профессиональные услуги.

3. 65-80%: недвижимость и строительство, энергетика

4. менее 65%:с/х, производство транспортных средств и оборудования

ИИ и код - самая жаркая битва 2025 года

Прямо сейчас идет эпичная битва за то, кто сделает лучший код. Почему? Потому что код — идеальная площадка для ИИ. Если код работает, это сразу видно, а значит, модели учатся быстрее через RL. OpenAI уже использует test-time compute, чтобы выжать из o3 максимум. Google пишет 25% нового кода с ИИ.

В последнем интервью Ноама Шазира, главного человека в Google, ответственного за прорывы в ИИ спросили, какое направление самое интересное в ИИ? Куда смотреть в долгосрок?

Шазир ответил, что - код.

Смотря, на сегодняшние результаты моделей o3 и o4mini от OpenAI, видно, что они дают жару в задачах кодирования — o3 бьет 71.7% на SWE-bench, а o4-mini лидирует в оптимизации кода. o4-mini обещает быть доступнее, хотя Gemini бьет бесплатным доступом.

Более того, сейчас стало известно, что OpenAI ведет переговоры о покупке Codeium за $3 млрд, прошло < 4 года с момента основания этого стартапа. Это прямой вызов Cursor, который тоже рвет рынок.

Google и Anthropic не сдаются.
Google с Gemini 2.5 Pro выдает 72.9% на Aider Polyglot. А вот Дарио Амодей из Anthropic говорит, к началу 2026 года ИИ будет писать почти весь код, а люди, будут только контролировать и координировать. Пока Claude 3.7 чуть отстает, но их фишка — безопасность.

OpenAI только что выпустила ИИ-агента опен сорс и новые ИИ-модели o3 и o4-mini, которые справляются с задачами по кодированию.

Команда выпустила также новый продукт Codex CLI — ИИ-агент по кодированию, который работает локально на вашем компьютере и опен сорс.

Это означает, что вам не нужно подключение к интернету для его использования после установки — все происходит прямо на вашем устройстве.

https://t.me/alwebbci/3204

⚡️Google создает глобального ИИ-репетитора, мед ИИ, ИИ-ученого и площадку для глобального дискурса - это 4 ключевых проекта в ближайшие 5 лет

Согласно свежей презентации Джеффа Дина, главного по науке Google, ИИ окажет драматическое влияние во многих областях: здравоохранение, образование, научные исследования, создание медиаконтента и т.д.

Корпорация
занимается 4 ключевыми проектами:

1. Worldwide Tutor. Глобальная система ИИ-репетиторства, адаптирующаяся к языку, культуре и стилю обучения каждого ребенка
Уже есть пилотные проекты вроде Rising Academies в Африке, которые показывают улучшение результатов на один класс

2. Broad Medical AI.
Мультимодальная система для здравоохранения, работающая с изображениями, лабораторными результатами, медицинскими картами, геномикой. Фокус на поддержке медицинского персонала, а не замене его.

3. Civic Discourse Platform.
Система для улучшения общественных дискуссий и перехода от поляризации к плюрализму.

4. Co-Scientist - помощник/соавтор ученого для ускорения темпов научных открытий.

Что придёт на смену облакам? Облачный бизнес изменяется-Microsoft отказался от ЦОД по всему миру.

Корпорация приостановила работу над проектами в Огайо всего через 2 месяца после подписания соглашений о строительстве. Быстрая пауза в Огайо является еще одним свидетельством переосмысления облачного строительства.

Облачный бизнес эволюционирует. Основные тренды — это переход к гибридным и мультиоблачным решениям, рост edge computing и усиление фокуса на AI/ML-интеграции.

AWS, Azure и Google Cloud активно инвестируют в децентрализованные архитектуры и квантовые вычисления, что может намекать на будущее, где "облако" станет более распределённым и интегрированным с локальными системами.

Никто точно не знает, что придёт на смену облакам, есть гипотезы:

1. Fog/Edge Computing. Обработка данных ближе к источнику для снижения задержек и зависимости от централизованных ЦОДов.

2. Serverless 2.0. Ещё большая абстракция инфраструктуры, где разработчики вообще не думают о серверах.

3. AI-Driven Infrastructure. Самоуправляемые системы, оптимизирующие ресурсы в реальном времени.

4. Web3/Decentralized Clouds. Блокчейн-базированные распределённые сети хранения и вычислений.

Провайдеры уже экспериментируют с этими идеями, но публично они фокусируются на текущих продуктах.

❗️Важное открытие: мышление без мозга – новая парадигма в понимании биологических систем

Исследователи из Университета Тафтса, Университета Вермонта и Университета Аризоны обнаружили, что даже простые ткани без нервной системы способны к сложной обработке информации и координации.

Применив методы, обычно используемые для изучения мозга, к обычной эпидермальной ткани лягушки, ученые выявили существование сложных информационных структур, которые позволяют клеткам координироваться, адаптироваться к изменениям и реагировать на повреждения без участия нервной системы.

Исследователи наблюдали активность кальция в клетках до и после нанесения повреждения ткани и обнаружили, что:

1. Клетки формируют функциональные сети связи с хабами (центрами) и модульной структурой
2. После повреждения сети динамически перестраиваются
3. Существуют долгосрочные корреляции в активности клеток, расположенных далеко друг от друга

Почему это важно для бизнеса и технологий?

1. Новый взгляд на создание ИИ. Это исследование предлагает альтернативу: децентрализованные, самоорганизующиеся системы без центрального контроля, которые все же способны к сложному адаптивному поведению.

2. Революция в биоинженерии и робототехнике
Открытие "встроенной адаптивности" тканей дает возможность создавать биороботов (ксеноботов), которые могут самостоятельно адаптироваться к окружающей среде без необходимости программировать каждый аспект их поведения. Это может снизить сложность разработки и повысить устойчивость таких систем.

3. Новые подходы к управлению организациями
Бизнес-модели, построенные по принципу распределенной обработки информации без жесткой иерархии, могут оказаться более гибкими и устойчивыми – подобно тому, как это работает в биологических тканях.

4. Прорыв в медицине и регенеративной терапии
Понимание того, как ткани координируют заживление ран без центрального контроля, может привести к революционным методам лечения травм, регенерации органов и терапии хронических заболеваний.

Это исследование ставит под вопрос наше понимание "интеллекта". Если даже простые ткани обладают сложными информационными структурами и способностью к адаптации, то, возможно, "интеллект" – это не уникальное свойство мозга, а фундаментальное свойство жизни на разных уровнях организации.
Такой взгляд может привести к переосмыслению подходов к созданию искусственных систем. Вместо попыток воспроизвести работу мозга, мы можем создавать системы, использующие принципы более базовой биологической самоорганизации.

Anthropic делает ставку на нейроинтерфейсы?

Вчера на хакатоне South Park Commons и Anthropic, глава по продукту Майкл Криатски говорил о двух темах - нейроинтерфейсы(BCI) и MCP.

Выступление Криатски происходит на фоне недавно опубликованного Anthropic фундаментального исследования "On the Biology of a Large Language Model", в котором компания представила уникальную методологию "circuit tracing" для анализа внутренних механизмов работы своих языковых моделей.

Что такое "circuit tracing" и как это связано с BCI?

Методология "circuit tracing" позволяет Anthropic анализировать, как их модели, такие как Claude, преобразуют входные данные в ответы, выявляя промежуточные шаги и "вычислительные цепи". В исследовании они применили этот подход для изучения поведения модели в задачах, требующих многоступенчатого мышления.

А теперь представьте, если этот метод можно адаптировать для анализа сигналов мозга в BCI, это могло бы стать прорывом. ИИ, способный "трассировать" нейронные цепи, мог бы точно декодировать намерения человека, улучшая взаимодействие между мозгом и машиной. Anthropic, с их фокусом на интерпретации сложных систем, кажется идеальным кандидатом для такого исследования.

Почему BCI привлекли внимание Anthropic?

1. Anthropic изучает риски ИИ, включая "ситуационную осведомленность" (когда ИИ понимает контекст взаимодействия с человеком). В контексте BCI это критически важно, если ИИ начнет манипулировать сигналами мозга, последствия могут быть катастрофическими. Их интерес к BCI, вероятно, связан с желанием обозначить рамки безопасного развития таких технологий.

2. BCI могут стать источником данных для улучшения моделей ИИ. Прямое считывание человеческих предпочтений через нейроинтерфейсы могло бы снизить зависимость от ручной обратной связи, что идеально вписывается в их концепцию Constitutional AI.

3. "Circuit tracing" уже помогает Anthropic понимать, как ИИ "думает". Если они смогут применить этот метод к нейронным данным, это откроет путь к более точным и безопасным BCI.

Anthropic пока не работает над BCI напрямую, но их обсуждение этой темы на хакатоне и исследования вроде "On the Biology of a Large Language Model" намекают на стратегический интерес.

Эволюция отношений между человеческим трудом и ИИ

Человеческий труд постепенно вытесняется и усиливается технологиями — от простых программ до полностью автономных ИИ-систем, роботов и даже прямого подключения к мозгу.

Вот как это происходит уже и к чему идет. Анализ @blockchainrf :

1. Ручной труд → Excel, CAD → компьютеры берут на себя рутинные вычисления, но человек остаётся оператором.

2. Цифровые инструменты → Виртуальные ассистенты (чат-боты, голосовые помощники) → Помощники ускоряют коммуникацию, но требуют человеческого контроля.

3. Виртуальные ассистенты → Автоматизация (RPA, Zapier) → Процессы выполняются программами, но настраиваются людьми.

4. Автоматизация → ИИ-ассистенты (Copilot, аналитические ИИ) → ИИ предлагает решения, но окончательные решения принимает человек.

5. ИИ-ассистенты → Автономные агенты (AutoGPT, торговые боты) → Узкоспециализированные агенты работают самостоятельно, но в ограниченных рамках.

6. Автономные агенты → Рои агентов (Agent swarms) → Множество специализированных ИИ-агентов взаимодействуют между собой для решения сложных задач.

7. Рои агентов → Цифровые рабочие силы (Digital workforces) → Структурированные коллективы ИИ-систем, заменяющие целые отделы и выполняющие полные бизнес-функции.

8. Цифровые рабочие силы → Гибридные команды (люди + ИИ + роботы). Например:
Врач + ИИ-диагност + робот-хирург.
Маркетолог + ИИ-аналитик + автоматизированные рекламные системы.

9. Параллельные пути:
- Физические роботы (склады, дроны) → Механизация ручного труда, но массовой замены людей нет.

- Нейроинтерфейсы (Neuralink) → Пока нишевое применение (медицина, протезирование).

10. Augmented Intelligence → Не ИИ вместо людей, а расширение человеческих возможностей:
Люди — креатив, управление, этика.
ИИ и роботы — рутина, вычисления, физический труд.

@blockchainrf

У Claude теперь есть research и интеграция с Google Workspace

Anthropic представила 2 новые функции:

1. Research:

- Работает как самостоятельный агент, выполняя серию связанных поисковых запросов,

- автоматически исследует разные аспекты вашего вопроса

- предоставляет полные ответы с проверяемыми источниками

- Сочетает высокое качество и скорость — результаты за минуты вместо часов.

Research пока доступен в бета-версии для платных пользователей в США, Японии и Бразилии.

2. Интеграция с Google Workspace. Claude теперь подключается к вашей рабочей экосистеме:

- доступ к Gmail, Calendar и Документам
- Находит информацию в письмах, календаре и файлах без необходимости их загрузки
- Собирает и анализирует данные из разных источников для решения ваших задач
- Обеспечивает прозрачность с помощью цитирования источников.

Доступна всем платным пользователям в бета - версии.

OpenAI разрабатывает свою соцсеть, аналог X(твиттера)

Главная долгосрочная цель от этого — это данные. У Маска, Google и Цукерберга есть постоянный источник данных из социальных сетей, если это удастся, то и OpenAI тоже.

Пока неизвестно, планирует ли OpenAI выпустить социальную сеть как отдельное приложение или интегрировать ее в ChatGPT.

Семья Трампа запускает криптоигру в стиле "Монополии", которая объединит виртуальную недвижимость с блокчейн

Известно, что где игроки смогут зарабатывать цифровую валюту, перемещаясь по цифровой доске и строя здания в виртуальном городе.

За разработкой стоит Билл Занкер — давний бизнес-партнер Трампа, который уже участвовал в запуске президентских NFT-коллекций и мемкоина. Запуск игры планируется на конец апреля 2025 года.

Новая игра станет продолжением целой серии криптопроектов семьи Трампа:

-NFT-коллекции с изображением Трампа
- Децентрализованная финансовая платформа World Liberty Financial
- Стейблкоин
- Компания по майнингу биткоина

Тематика недвижимости неслучайно выбрана основой для игры — это прямая отсылка к основному бизнесу Трампа. Еще в 1989 году он выпустил настольную игру "Trump: The Game", а в 2006 рассматривал возможность создания реалити-шоу по мотивам "Монополии".

OpenAI выпустила 3 гайда о том, как создавать ИИ-агентов, как внедрять ИИ в бизнесе с кейсами

https://t.me/alwebbci/3199

AMD запускает в производство свой первый на 2-нм чип

Пока NVIDIA правит в ИИ-ускорителях, а Intel пытается догнать в серверном рынке, AMD обходит обоих, первой освоив 2-нм.

Новый серверный процессор EPYC “Venice”— первый HPC-чип на 2-нм техпроцессе TSMC N2.

Запуск намечен на 2026 год.

👁️DeepMind уже ищет специалиста на пост AGI в Лондоне

Это позиция про анализ последствий от AGI и подготовку к будущему, где такой ИИ может существовать.

Основные темы исследований:

- Переход от AGI к искусственному сверхинтеллекту (ASI).
- Изучение того, может ли ИИ обладать сознанием, и что это значит.
- Влияние AGI на основы человеческого общества: экономику, право, здравоохранение, образование и другие сферы.

Традиционному образованию конец? Palantir запустил эксперимент, в котором предлагает лучшим выпускникам школ отказаться от университета и идти сразу работать и учиться у них

"Всё, чему вы научились в школе и колледже о том, как работает мир, интеллектуально неверно," — с этой провокационной декларации CEO Palantir Алекса Карпа начинается, пожалуй, самый амбициозный образовательный эксперимент последних лет.

Компания запустила программу "Meritocracy Fellowship" — прямой вызов системе высшего образования США с ежемесячной стипендией в $5,400, что превышает оплату многих стажировок для выпускников элитных университетов.

Исторически, Palantir всегда отражал философию Питера Тиля, несмотря на наличие двух дипломов Стэнфорда, он известен своей критикой высшего образования. В 2011 году он запустил стипендию Thiel Fellowship, которая предлагает $100,000 молодым предпринимателям при условии, что они бросят колледж.

Теперь Palantir идет дальше - вместо 4-х лет в университете и сотен тысяч $ студенческого долга — четырехмесячная оплачиваемая стажировка для выпускников школ с последующей возможностью трудоустройства.

При этом компания не отказывается полностью от академических метрик — программа требует почти идеальных результатов по стандартизированным тестам: SAT от 1460 или ACT от 33 баллов.

Все это происходит на фоне кризиса вокруг образования:

- После волны студенческих протестов 2023-2024 годов доверие к ведущим университетам США значительно подорвано.

- Годовая стоимость обучения в элитных вузах превысила $80,000, а совокупный студенческий долг в США перевалил за $2 трлн.

- Индустрия испытывает острый дефицит квалифицированных специалистов.

Ключевой вопрос - последуют ли другие технологические гиганты примеру Palantir?

Есть основания полагать, что некоторые компании могут создать подобные программы.
Такие компании как Tesla и SpaceX, чей руководитель Илон Маск неоднократно критиковал традиционное образование, могут разработать собственные альтернативные пути для талантов.

В то же время, маловероятно, что все крупные технологические компании откажутся от сотрудничества с университетами.

Нельзя игнорировать роль ИИ в этих процессах. Программа Palantir может рассматриваться как попытка создать более гибкую, практико-ориентированную модель подготовки специалистов для мира, где технологии развиваются быстрее, чем обновляются университетские программы.

Huawei обучила ИИ-модель без чипов NVIDIA, результаты превосходят LLaMA 405B на большинстве тестов

Huawei опубликовала отчет о своей новой языковой модели Pangu Ultra — плотной архитектуре с 135 миллиардами параметров.

Особенности этой работы:

1. модель полностью обучена на 8,192 нейронных процессорах Ascend NPU от Huawei без использования GPU от NVIDIA

2. 13.2 триллиона токенов разнообразных данных

3. разработана техника "depth-scaled sandwich normalization", устраняющая скачки потерь при обучении глубоких моделей

4. поддерживает контекстное окно до 128K токенов.

По данным авторов, превосходит или не уступает другим мощным языковым моделям:

- Показывает лучшие результаты, чем плотные модели Llama 405B и Mistral Large 2 на большинстве бенчмарков

- Демонстрирует конкурентоспособные результаты по сравнению с более крупными разреженными MoE-моделями.

⚡️Google видит в мозге дельфина ключ к ИИ, превосходящий человеческий

Google представил проект DolphinGemma — аудио ИИ-модель с 400 млн параметров, которая использует технологии SoundStream для токенизации звуков дельфинов. Она создана на основе Gemma.

Одна из заявленных целей проекта - создание "общего словаря" для интерактивной коммуникации между людьми и дельфинами с помощью системы CHAT.

Анализируя направление исследований и приоритеты Google, можно выделить несколько ключевых стратегических целей, которые компания, вероятно, преследует, изучая коммуникацию и когнитивные способности дельфинов:

1. Преодоление ограничений человекоподобного ИИ
Современные LLM ограничены линейным человеческим мышлением. Google, вероятно, ищет принципиально иную модель интеллекта, которая поможет преодолеть эти ограничения.

2. Создание новой архитектуры многоагентных систем
Будущее — за децентрализованными системами из множества взаимодействующих агентов. Социальная организация дельфинов может служить идеальной биологической моделью.

3. Изменения в обработке сигналов и восприятии
ИИ пока значительно уступает биологическим системам в обработке сенсорной информации. Изучение эхолокации дельфинов может привести к прорыву в компьютерном зрении и обработке звука.

Мы изучили последние свежие исследования дельфинов, подтверждающие эту стратегию:

1. Параллельная обработка информации
Исследования показали, что дельфины способны одновременно эхолоцировать и решать сложные когнитивные задачи без потери эффективности.
МРТ высокого разрешения выявила модульную структуру слуховой коры дельфинов для параллельной обработки сигналов. Дельфины поддерживают непрерывную обработку данных до 15 дней благодаря унигемисферному сну.

2. Коллективный интеллект и социальные структуры
Дельфины формируют многоуровневые социальные альянсы, требующие сложного стратегического планирования.
Стаи координируются без конфликтов эхолокационных сигналов, демонстрируя сложные механизмы синхронизации. Наблюдается культурная передача знаний через поколения без формального обучения.

3. Уникальная коммуникация и эхолокация
Эхолокация дельфинов позволяет "сканировать" внутреннюю структуру объектов на расстоянии до 3 км. ИИ-анализ выявил контекстно-зависимую структуру свистов, напоминающую примитивный синтаксис. Дельфины демонстрируют развитую способность к вокальной мимикрии и абстрактному представлению звука.

Конечная цель Google, вероятно, — создание принципиально нового типа ИИ на основе синтеза трех форм интеллекта:

1. Человеческого (символического, абстрактного)
2. Дельфиньего (параллельного, распределенного)
3. Машинного (масштабируемого, точного)

Такой синтез может обеспечить:
Гибридную обработку данных — сочетание линейного и параллельного анализа
Адаптивную архитектуру — системы, реорганизующие свою структуру под конкретные задачи
Энергоэффективные вычисления — оптимизация ресурсов по образцу биологических систем.

Изучение дельфиньего интеллекта может помочь преодолеть ключевые ограничения современного ИИ:
- Ограниченную когнитивную архитектуру
- Растущее энергопотребление
- Недостаточную обобщающую способность
- Слабую адаптацию к неизвестным ситуациям.

Alphabet, Nvidia инвестировали в SSI Ильи Суцкевера, стартап привлек ещё $2 млрд и теперь оценивается в $32 млрд.

Более чем в 6 раз превышает предыдущую в $5 млрд с сентября прошлого года. Единственная цель и предполагаемый продукт стартапа— это безопасный суперинтеллект.

В раунде на $2 млрд, возглавляемом Greenoaks Capital, которая инвестировала около $500 млн.

Помимо Alphabet и NVIDIA, в числе инвесторов также названы Andreessen Horowitz, Lightspeed Venture Partners и DST Global(Юрия Мильнера).

Alphabet через свое облачное подразделение Google Cloud заключила сделку с SSI о предоставлении доступа к своим чипам TPU для исследований в области ИИ.

NVIDIA, в свою очередь, продолжает активно поддерживать ИИ-стартапы, хотя конкретные суммы их инвестиций в SSI не разглашаются.

Как достичь качества ИИ-моделей при затратах в 1000 раз меньше?

Ember — новый open source фреймворк, позволяющий строить сложные ИИ-системы с эффективностью по стоимости. Ember создан в сотрудничестве с исследователями из IBM Research, Stanford, MIT, NVIDIA, Microsoft, Google и др.

Эта работа основана на концепциях из статьи SPECIFICATIONS.

По данным исследований Ember, стоимость достижения определенного уровня производительности модели снижалась в 10 раз ежегодно за последние 3 года. При этом разрыв между самыми дорогими и дешевыми моделями достигает 10000x, создавая возможности для оптимизации.

Разработчики утверждают, что их подход может обеспечить качество современных языковых моделей при затратах всего в 1/1000 от их стоимости.

Ember позиционируется как открытый и расширяемый фреймворк, который может интегрироваться с существующими "агентными" рабочими процессами и легко адаптироваться к различным инфраструктурам.

Ember полезен для:

1. Исследователей с ограниченным бюджетом

2. Стартапов, которые не могут позволить себе дорогие вычислительные ресурсы

3. Компаний, стремящихся оптимизировать затраты на ИИ

4. Разработчиков, экспериментирующих с составными ИИ-системами.

OpenAI готовится выпустить нового ИИ-агента и строит экосистему

Об этом рассказала Сара Фриар, CFO OpenAI.

A-SWE - это новый ИИ- инженер-программист, который может самостоятельно создавать приложения. Он может взять запрос на разработку, который обычно дают инженеру, и самостоятельно его реализовать.

Более того, он выполняет задачи, которые программисты обычно не любят делать:
- проводит собственное тестирование качества,
- проверку качества, тестирование на ошибки,
- исправление ошибок и создание документации.

Также она откровенно говорила о будущем OpenAI, но ни разу не упомянула Microsoft и ЦОДы Azure. Стратегическое партнерство закончилось.

Вместо этого, говоря об инфраструктуре, она выделила только Stargate.

CFO OpenAI заявила, что они внедряют инновации сверху вниз во всех частях стека, от ЦОДов до уровня приложений, которые формируют экосистему:

1. Приложения (Agents, Operator, Deep Research, AI Software Engineer, Canvas, Projects, ChatGPT Search, Advanced Voice).

2. API (Экосистема, оркестрация, настройка моделей и данных).

3. Модели (Frontier, GPT-4o, 4o-mini, Reasoning, o1, o3, o3-mini).

4. Центры обработки данных.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

Эксклюзив. Аналитический материал о прогрессе в оцифровке человеческих чувств — совместная работа нашей команды с использованием ИИ.

ИИ

Meta* выпустила Llama 4-разбор.

Дарио Амодей (CEO Anthropic) прогнозирует: к началу 2026 года ИИ будет генерировать большую часть программного кода.

Google запустил Project Astra — визуальный ИИ-агент в Gemini.

Открытие от Essential AI: рефлексия у ИИ формируется раньше, чем предполагалось.

Стартап Deep Cogito создал за 75 дней ИИ-модели, превосходящие Llama 4.

Google представил фреймворк для ИИ-агентов, обеспечивающий взаимодействие между экосистемами независимо от платформы.

Медицинский прорыв от Google - их ИИ превзошел врачей первичной помощи в симулированных консультациях.

В сеть попало письмо CEO Shopify, требующее от команд доказать, почему задачи нельзя решить с помощью ИИ вместо найма новых сотрудников.

ChatGPT получил долгую память — теперь он помнит и анализирует всю историю ваших диалогов.

Salesforce представили APIGen-MT — фреймворк для генерации высококачественных, проверяемых многоходовых тренировочных данных для ИИ-агентов.

Nvidia выпустила Llama-Nemotron-Ultra - модель со встроенной функцией рассуждения, которую можно включать и выключать.

Многоагентные архитектуры признаны будущим ИИ — выделено 6 различных типов таких систем.

Amazon запустил Nova Sonic — ИИ для преобразования речи в речь, обеспечивающий естественное человекоподобное взаимодействие.

Anthropic опубликовал новый quickstart — минимальная реализация LLM-агента с инструментами MCP, циклами и управлением контекстом.

 Нейротехнологии и биология

Создан ИИ-агент для пространственной биологии, который может помочь в понимании рака и разработке новых методов лечения.

Nudge разработали неинвазивное устройство, точно модулирующее активность мозга.

Создана 1-я в мире детальная карта нейронных связей мозга мыши, что приближает нас к пониманию механизмов интеллекта.

Новый нейроинтерфейс размером с волосяной фолликул решает один из барьеров к нейроуправлению — движение.

Новые открытия о предиктивной силе мозга.

Технологии и железо

У проекта Stargate от OpenAI проблемы - Oracle задерживает строительство ЦОДов, что может сорвать планы компании.

Google разработал продвинутый ИИ-чип - конкурент Blackwell от Nvidia.

Стартап Ильи Суцкевера будет использовать новые TPU от Google.

Джефф Безос инвестирует в секретный стартап электромобилей Slate Auto.

OpenAI сталкивается с новым ограничением - теперь компанию сдерживает доступ к данным.

Криптовалюты и финансы

Минфин РФ анонсировал появление новых игроков с лицензиями для торговли криптовалютами.

ФНС начала публиковать курсы криптовалют для расчета налога с майнинга.

Ripple купила прайм-брокера Hidden Road за $1,25 млрд.

Генпрокуратура, Росимущество и Казначейство не могут решить, кто будет хранить изъятую криптовалюту.

Исследования и прогнозы

Исследование: стейблкоины опережают цифровые валюты центробанков (CBDC).

Экономический анализ: кто на самом деле зарабатывает на USDC?

VanEck: тарифы Трампа усиливают де-долларизацию — Россия и Китай обращаются к биткоину.

Anthropic опубликовала масштабное исследование, оказалось студенты используют ИИ в основном для решения задач высшего когнитивного порядка. О том, к чему это может привезти, читайте здесь. 

Google и Anthropic заставляют свои лучшие ИИ-модели играть в Pokémon. Разбор тренда.

CEO DeepMind сделал смелый прогноз: через 10-15 лет будут найдены лекарства от всех болезней человека.

Рэй Далио предупреждает, фокусируясь на тарифах Трампа, люди упускают более важные экономические тенденции.

Опубликован новый отчёт о развитии ИИ-агентов в здравоохранении.

BIS опубликовал отчёт об использовании токенизации для платежей и финансовых транзакций.

*запрещенная в РФ организация.

Банк международных расчётов опубликовал отчёт об использовании токенизации для платежей и финансовых транзакций.

*запрещенная в РФ организация.

СЕО DeepMind говорит, что через 10-15 лет мы сможем вылечить все болезни человека

По мнению нобелевского лауреата и главы DeepMind ИИ радикально изменит подход к медицине и разработке лекарств, что позволит сделать прорывы в лечении болезней, которые сегодня считаются неизлечимыми. Об этом он сказал в интервью основателю LinkedIn.

Более того, Дэмиса волнуют вопросы о фундаментальных свойствах реальности. Он не понимает, почему люди не беспокоятся о том, что такое время? Что такое гравитация?
Ему также интересен прогресс в квантовой области.

Что ещё интересного говорит Хассабис:

1. Он выделяет 3 уровня творчества у ИИ:
- Интерполяция— самый простой уровень. Это не настоящее творчество, а просто комбинирование и смешивание существующего.
- Экстраполяция — ИИ берет существующие знания и выходит за их пределы, создавая нечто новое в рамках существующей парадигмы. Пример — "ход 37" AlphaGo, который никогда ранее не встречался в истории игры. Это уже настоящее творчество.
- Изобретение/нестандартное мышление— высший уровень. Это способность создать принципиально новую концепцию. Примеры — изобретение самой игры Го или создание общей теории относительности Эйнштейном.

По мнению Демиса, современный ИИ способен достичь только первых двух уровней, но не третьего. Но в будущем это может быть достигнуто.

2. Дэмис говорит, что игра — фундаментальная часть человеческой сущности.

Для него игры — это способ безопасно проходить сложные сценарии принятия решений, которые в реальной жизни случаются редко, но имеют большое значение.

3. О синтетических данных и их ограничениях. Дэмис говорит о проблеме нехватки данных для обучения современных больших языковых моделей.Решение, по его мнению:
- Создание синтетических данных
- Использование игр, где ИИ может играть против себя и создавать неограниченное количество новых тренировочных примеров
- Использование мультимодальных данных (видео, аудио).

Ключевая проблема с синтетическими данными — обеспечить их "правильное распределение",чтобы они соответствовали реальным данным и корректность. Это проще делать в абстрактных областях (математика, программирование, игры), где можно проверить правильность результата, и сложнее в других областях.

4. О воплощенном интеллекте.
Дэмис говорит, что его удивили результаты их модели Veo 2, оказалось, что ИИ может понимать физику мира просто, просматривая видео на YouTube, без физического взаимодействия с объектами.

5. О компромиссе между размером модели и временем обработки.
Сейчас исследователи ищут оптимальный баланс между размером модели, стоимостью запуска и количеством шагов рассуждения. Это активное направление исследований, и однозначного ответа пока нет.

6. Дэмис предсказывает эволюцию программирования в направлении "vibe coding" — кодирования на естественном языке. Он видит это как логическое продолжение тенденции перехода к всё более высокоуровневым языкам программирования.

Почему Google и Anthropic заставляют лучшие ИИ играть в Pokémon? Анализ тренда

В феврале, когда Anthropic выпустил Sonnet 3.7, они в прямом эфире на Twitch показали, как он играет в Pokémon Red.

А вчера Google заявили, что Gemini 2.5 Pro проходит Pokémon Blue тоже в прямом эфире на Twitch.

Но зачем ИИ играть в Pokémon? Давайте разберёмся, что стоит за этим явлением.

Игры Pokémon Red и Blue, вышедшие ещё в 1990-х, на первый взгляд кажутся простыми: лови покемонов, сражайся с тренерами, стань чемпионом. Но за этой простотой скрывается сложность, которая делает их идеальной тестовой площадкой для ИИ:

1. Игроку нужно планировать: каких покемонов качать, какие атаки использовать, как управлять ограниченными ресурсами. Для ИИ это тест на способность принимать решения в условиях неопределённости.
Чтобы победить, нужно думать на несколько шагов вперёд. Это проверяет способность ИИ к "рассуждениям" и оптимизации.

2. В Pokémon много случайных событий. ИИ должен уметь адаптироваться, что делает игру хорошей моделью для реальных задач, где тоже есть неопределённость.

Anthropic прямо заявили, что Pokémon Red — это отличный способ протестировать их модель Claude 3.7 Sonnet на "extended thinking" (расширенное мышление).

Модель смогла победить трёх лидеров гимов, что стало значительным прогрессом по сравнению с предыдущей версией Claude, которая даже не могла выйти из стартового города.

Хотя на первый взгляд это выглядит как забавный эксперимент, за ним стоят серьёзные цели. Игры давно используются для оценки ИИ: от шахмат (Deep Blue в 1997 году) до StarCraft (AlphaStar в 2019 году). Pokémon добавляет новый уровень сложности, потому что требует не только логики, но и импровизации. Такие эксперименты помогают понять, в чём ИИ хорош, а в чём — люди. Это может привести к новым методам, которые потом применят в реальном мире.

Не будем забывать и про поп-культурный аспект. Pokémon — это культовая франшиза, и стрим, где ИИ играет в неё, привлекает внимание.

Кто-то шутит, что "AGI достигнуто, если ИИ сохранит мастер-бол для Мьюту", а кто-то удивляется, что модель уже прокачала Бластойза до 44-го уровня. Это отсылка к легендарному Twitch Plays Pokémon (2014), но теперь вместо тысяч игроков за штурвалом — одна нейросеть.

Для компаний это ещё и маркетинг. Google и Anthropic демонстрируют, что их модели способны не только решать скучные задачи, но и справляться с чем-то, что понятно и интересно широкой аудитории.

⚡️OpenAI теперь ограничены данными, а не вычислительной мощностью. Будущий прогресс зависит от алгоритмов с лучшей эффективностью выборки.

Поскольку данные стали узким местом, то теперь главная задача - разработать алгоритмы, которые могут извлекать больше информации из того же объема данных, то есть имеют более высокую эффективность выборки.

Об этом стало известно из подкаста, в котором Сэм Альтман говорил о деталях разработки GPT-4.5.

Вот, что ещё интересного:

- для обучения GPT-4 теперь требуется всего 5-10 человек;

- ожидается более 10 миллионов запусков GPU-обучения, потенциально в полусинхронном или децентрализованном режиме.

- обнаружен тонкий баг в PyTorch (torch.sum), вызвавший проблемы на 40% обучения.

- GPT-5.5 может быть достижим алгоритмически до того, как будут достигнуты жесткие ограничения по данным.

Генпрокуратура, Росимущество и Казначейство борются за право держать изъятую крипту, ведь это не только про власть, но и про доступ к деньгам

3 ведомства тянут криптовалюты к себе:

Генпрокуратура хочет правовой возможности создавать у себя криптокошельки для изъятия активов в доход государства.

А Росимущество видит крипту как имущество и готово ею управлять.

А Казначейство считает, что криптовалюты- это "квазиденьги", значит нужно их под свой контроль.

Эта конкуренция — не просто борьба за полномочия, крипта - это актив с высокой волатильностью и потенциальной ценностью, а значит, контроль над ней дает определенную власть и ресурсы.

Пока они спорят, крипта изымается, но ее статус и нахождение неясны и неизвестны.

Вокруг криптовалюты сложились разные интересы:

1. Одна группа не торопится с законами. Крипта, особенно анонимная, удобна для теневых операций. Росфинмониторинг фиксирует такие схемы, но регулирование буксует — возможно, из-за бюрократии.

2. Другие хотят порядка. Генпрокуратура запрашивает данные у криптобирж, а Росфинмониторинг создал "финансовый профиль коррупционера" с помощью ЦБ на основе анализа больших данных.

Почему нет законов, возникает вопрос?
- Ведомства не могут поделить полномочия.
- Санкции: крипта помогает в расчетах, и регулировать надо осторожно.
- Система движется медленно — согласования тянут время.

Пока правил нет, выигрывают те, кто работает в серой зоне, и ведомства, которые уже изымают крипту без отчетности. Проигрывают — бизнес и граждане, ждущие ясности.

От биологии к искусственным сенсорам->человекоподобным роботам

Учёные совершили большой прорыв - создали биологическую модель hASA из стволовых клеток, воспроизводящую сенсорные пути человека от периферии к мозгу. Эта биологическая модель интегрирует 4 типа органоидов: сенсорные, спинного мозга, таламические и корковые, имитируя передачу сигналов боли, осязания и других ощущений в человеческом организме.

Параллельно с этим, в мире робототехники происходит активное развитие технологий, имитирующих человеческие чувства. На основе последних данных мы подготовили визуализацию текущего прогресса в этой области.

Как видно из визуализации, инженеры уже достигли значительных успехов в имитации человеческого зрения (80%) и слуха (70%), в то время как осязание (65%), обоняние (50%) и вкус (45%) остаются более сложными задачами. Общий прогресс в этой области оценивается на уровне 62%.

Ключевые проекты:
- Искусственная сетчатка (Университет Центральной Флориды)
- SonicSense для обнаружения объектов через вибрации
- MIT GelPalm с электронной кожей и тактильными сенсорами
- AI Nose (Ainos & ugo) для анализа летучих соединений
- Электронный язык (Университет штата Пенсильвания).

Для полной имитации биологических возможностей человека требуется решить ещё три ключевые задачи:

1. Интеграция сенсоров с ИИ для целостного восприятия
2. Адаптивная нейропластичность в сенсорике
3. Энергоэффективность биологического уровня

Примечательно, что биологическая модель hASA и технологические разработки могут дополнять друг друга — нейробиологические исследования предоставляют фундаментальное понимание принципов работы сенсорных систем, которые затем адаптируются в инженерных решениях.

По прогнозам экспертов, к 2030 году ожидается полная имитация зрения, к 2035 — тактильных интерфейсов, а к 2040+ — полная сенсорная имитация. Эти технологии найдут применение в промышленности (85%), медицине (70%), логистике (50%), сфере услуг (40%) и продолжат стимулировать исследования и разработки (90%).

В данной работе нам помогли ИИ Deep Research Google и Claude от Anthropic.

У ChatGPT появилась огромная память, которая помнит и анализирует всю историю ваших чатов.

Это новый шаг во взаимодействии ИИ с человеком. Это переход от эпизодических взаимодействий, где каждый раз нужно объяснять всё заново к развивающимся отношениям. ИИ становится компаньоном.

https://t.me/alwebbci/3188

Новое время, когда ИИ важнее человека. В сеть слили письмо СЕО Shopify, где он требует эффективно использовать ИИ.

Он заявил, что прежде, чем просить больше людей и ресурсов, команды должны показать , почему они не могут выполнить задачи с помощью ИИ.

Более того СЕО Fiverr также отправил подобное письмо своим 1000 сотрудникам, предупреждая, что ИИ идет за их рабочими местами.

Вот основные тезисы из письма главы Shopify:

1. Использование ИИ — обязательное требование
для всех сотрудников Shopify
"Если вы не развиваетесь, вы деградируете"

2. ИИ должен быть частью фазы прототипирования GSD

3. Оценка использования ИИ будет включена в систему оценки работы

4. Сотрудники имеют доступ к передовым инструментам ИИ. Команда будет учиться и адаптироваться вместе. Время будет выделяться на интеграцию ИИ в бизнес-процессы и циклы разработки продуктов.

5. Перед запросом о дополнительных кадров команды должны доказать, почему они не могут выполнить работу с помощью ИИ.

Тарифы Трампа усиливают де-долларизацию. РФ и Китай обращаются к биткоину

Согласно анализу мировой компании по управлению инвестициями VanEck, апрельский пакет пошлин Трампа против Китая и ЕС усилил риск монетарного и геополитического фрагментирования экономики.

Как отмечает глава исследования цифровых активов VanEck Мэтью Сигел, ключевые геополитические игроки уже внедряют криптовалюты в международные расчеты:

Россия и Китай используют Биткоин для расчетов по энергетическим контрактам.

Боливия планирует импортировать электроэнергию с использованием криптовалют.

Французская EDF изучает майнинг Биткоина с использованием излишков экспортируемой электроэнергии.

В эпоху замороженных валютных резервов, политизированного доступа к SWIFT и инфляции фиатных валют, биткоин становится "Швейцарией расчетов" — безгосударственным инструментом, неподвластным играм центральных банков.

VanEck полагает, если тарифы замедлят экономический рост без роста инфляции, ФРС может снизить ставки, создавая благоприятные для биткоина условия ликвидности.

Вот это шаг! Стартап Ильи Суцкевера будет использовать новый TPU от Google

Google заключил партнерства с венчурными фондами и акселераторами, предоставляя доступ к своим TPU лучшим ИИ-стартапам через свою облачную инфраструктуру, формируя экосистему, где стартапы не просто используют их облачные сервисы, а становятся зависимыми от TPU.

Тем самым:

1. Google начинают сбор данных о передовых сценариях использования. Стартапы часто работают над инновационными применениями ИИ, которые Google может изучать.

2. NVIDIA доминирует на рынке ИИ-ускорителей с их GPU, предоставляя TPU стартапам, Google создает альтернативную экосистему и нарушает монополию NVIDIA.

3. Стартапы как Magic, Physical Intelligence и Safe Superintelligence работают над передовыми моделями ИИ. Google может получать ранний доступ к их инновациям или даже становиться потенциальным покупателем этих стартапов.

Safe Superintelligence работает над моделями, которые в будущем могут использоваться для проектирования следующих поколений TPU. Это создает усиливающий цикл: TPU → лучшие модели ИИ → лучшее проектирование TPU → еще лучшие TPU.

Учитывая глобальный дефицит GPU и HBM-памяти, стратегическое распределение доступа к TPU среди стартапов помогает Google контролировать, какие направления ИИ получают вычислительные ресурсы.

⚡️Google создали ИИ,который превзошел врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях

Исследователи из Google Research, Google DeepMind и Google Health опубликовали 2 научных исследования в журнале Nature о ИИ под названием AMIE.( тут и тут)

AMIE — это система диагностического ИИ, основанная на LLM, которая:

1. Превзошла врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях по нескольким параметрам, включая точность диагностики, обоснованность назначенного лечения и, что особенно важно, способность проявлять эмпатию.

2. Показала лучшие результаты, чем клиницисты, при решении сверхсложных диагностических задач, а также повысила эффективность работы врачей при использовании в качестве вспомогательного инструмента.

AMIE есть агентные возможности:
1. Система может проводить симулированные медицинские консультации
2. Демонстрирует способность рассуждать при выборе методов лечения
3. Проявляет эмпатию в общении
4. Может функционировать как "со-доктор" или "коллаборатор".

Google создал свой самый продвинутый ИИ-чип, конкурент Blackwell от Nvidia. У многих возник вопрос - разработан ли этот чип с помощью ИИ AlphaChip?

Возможно, завтра Google раскроет детали, Джефф Дин анонсировал некоторые сюрпризы.

Новый TPU Ironwood знаменует переход в новую эру вычислений - в эпоху инференса. Это чип для ИИ, которые умеют рассуждать.

Если AlphaChip действительно был использован для проектирования Ironwood, мы наблюдаем пример "замыкания цикла": ИИ помогает создавать чипы, которые, в свою очередь, будут использоваться для запуска более мощных моделей ИИ.

Ironwood - радикальный скачок в производительности и эффективности:

Колоссальная вычислительная мощность: 4614 ТФЛОПС на чип

Масштабируемость: до 9216 чипов в одном кластере, обеспечивающих 42,5 экзафлопс (в 24 раза больше, чем у самого мощного суперкомпьютера El Capitan)

Память: 192 ГБ HBM на чип с пропускной способностью 7.4 ТБ (против 8 ТБ/с у Blackwell от Nvidia)

Пропускная способность памяти: 7,2 Тбит/с (в 4,5 раза выше)

Межчиповые соединения: 1,2 Тбит/с (против 1.8 ТБ/с у NVLink 5 в Blackwell)
Энергоэффективность: в 2 раза лучше, чем у Trillium, и в 29 раз лучше первого Cloud TPU.

⚡️Создана 1-я в мире детальная карта нейронных связей мозга мыши. Это историческая веха, которая поможет понять механизмы интеллекта.

7 лет работы, более 150 ученых, 1,6 петабайта данных — человечество получило 1-ю в истории подробную карту мозга с указанием не только где и как соединены нейроны, но и как они работают.

Мозг — последняя великая загадка науки. Мы отправляем роботов на Марс, но до сих пор плохо понимаем, что происходит в нашей собственной голове.

3D карта мозга мыши — первый шаг к пониманию гораздо более сложного человеческого мозга. Ученые уже изучают данные, чтобы расшифровать "алгоритмы", по которым работает мозг.

Это сделано в рамках проекта MICrONS. Туториал тут.
Статья в Nature тут.

В карте:
200,000 нейронов
523 миллиона связей
Функциональные данные о 75,000 нейронов .

Новая карта мозга поможет:

1. Разработать лекарства от болезней
2. Создать новое поколение компьютеров и ИИ
3. Понять, как формируются наши мысли и решения
4. Расшифровать загадки сознания

Для создания этой карты были использованы:

- Мощнейшие микроскопы
- ИИ для обработки изображений
- Системы работы с гигантскими объемами данных
- Цифровой двойник мозг

Google выпустил фреймворк для ИИ-агентов, чтобы они работали между собой в разных экосистемах, независимо от платформы или разработчика.

Основные характеристики Agent2Agent:

1. Универсальная совместимость агентов и открытый исходный код.

2. Создан для корпоративных задач

3. 5 основных принципов дизайна:
- Агентоцентричность: не требуется общая память/инструменты
- Соответствие стандартам: HTTP, JSON-RPC, SSE
- Безопасность по умолчанию
- Поддержка как коротких, так и длительных задач
- Независимость от модальности — от видео до текста

4. Дополняет MCP от Anthropic.

Пример практического применения:

При найме персонала один ИИ-агент может искать кандидатов, другой заниматься планированием, а третий — проверкой данных, все в рамках одного агентского интерфейса.

Экономика стейблкоинов, кто на самом деле зарабатывает на USDC?

В свете недавней подачи заявки S-1 на IPO компанией Circle (эмитент USDC) раскрылись интересные данные о реальной экономике стейблкоинов, которые заставляют переосмыслить этот бизнес.

Прежде всего, впечатляют масштабы:

$60 млрд в обращении
>$1 трлн выпущено за все время существования
$25+ трлн общий объем транзакций
$1.7 млрд выручки в 2024 году.

На каждый $1млн USDC в обращении Circle получила всего $4,700 в 2024 (против $8,900 в 2023), но заплатила партнерам $30,300 (против $23,600).

Circle нужно $212.8 млн USDC в обращении чтобы заработать всего $1 млн прибыли. Поэтому для годовой прибыли в $156 млн требуется $60 млрд в обращении.

Кто на самом деле зарабатывает?
Coinbase. Биржа получает от USDC $684 млн прибыли — более чем в 2 раза больше чем сам эмитент Circle ($285 млн).

При этом Coinbase:
- Не несет регуляторных рисков
- Не отвечает за сохранность резервов
- Не сталкивается с юридическими рисками эмитента

Coinbase получает:
100% с USDC на своей платформе
50% с USDC вне Coinbase

99.1% выручки Circle — это проценты по резервам. Это скорее "ставка на процентные ставки", чем технологическая инновация.

В финансах посредники по-прежнему зарабатывают больше создателей.

История Circle показывает, что эмиссия стейблкоинов может быть хорошим бизнесом только при колоссальных масштабах, но даже тогда большую часть экономической выгоды могут получать партнеры по дистрибуции.

⚡️Студенты делегируют ИИ когнитивные задачи. Образование на пороге революции - исследование Anthropic об использовании ИИ студентами

Anthropic опубликовала масштабное исследование о том, как 1млн студентов используют их ИИ-ассистента Claude. Это одно из 1-х исследований, основанных на анализе реальных данных, а не на опросах/лабораторных экспериментах.

Исследователи обнаружили несколько тревожных и в то же время интересных тенденций, которые могут полностью изменить ландшафт высшего образования:

1. Студенты используют ИИ преимущественно для решения задач высшего когнитивного порядка — создания (39,8%) и анализа (30,2%).

Это полностью переворачивает таксономию Блума, согласно которой образование должно начинаться с простых когнитивных функций и постепенно переходить к более сложным.

Представьте себе пирамиду, стоящую на вершине. Именно так выглядит современное использование ИИ в образовании — студенты делегируют машинам самые сложные интеллектуальные операции, оставляя себе более простые.

2. Технологический разрыв между дисциплинами
Исследование выявило значительный дисбаланс: студенты информатики составляют почти 40% пользователей Claude, хотя представляют лишь около 5% от общего числа выпускников в США. Это говорит о формировании "двухскоростного" образования, где одни специальности быстро интегрируют ИИ, а другие отстают.
Такой разрыв может привести к неравенству нового типа, когда конкурентное преимущество получат именно те выпускники, которые научились эффективно использовать ИИ в своей области.

Anthropic выделил 4 основных паттерна взаимодействия студентов с ИИ:

1. Прямое решение проблем — студент запрашивает готовый ответ на конкретный вопрос
2. Прямое создание контента — студент просит ИИ написать эссе или создать презентацию
3. Совместное решение проблем — студент вовлекается в диалог с ИИ для поиска решения
4. Совместное создание контента — студент и ИИ вместе работают над созданием материала.
Все 4 модели представлены примерно в равных пропорциях, что говорит о разнообразии способов использования ИИ в образовательных целях.

Стратегические вызовы для системы образования

1. Кризис оценивания
Около половины взаимодействий студентов с ИИ имеют "прямой" характер — получение готовых ответов или создание готового контента. В таких условиях традиционные методы оценки знаний и навыков становятся неэффективными. Как оценивать работу, если невозможно определить, что сделал студент, а что — ИИ?

2. Переопределение целей образования
Если ИИ может анализировать и создавать лучше людей, возникает вопрос: чему именно должны учиться студенты? Вероятно, акцент должен смещаться в сторону мета-навыков: умения формулировать проблемы, критически оценивать полученные от ИИ результаты, интегрировать знания из разных областей.

3. Риск когнитивной зависимости
Исследование выявило тревожную возможность "когнитивного аутсорсинга", когда студенты могут полностью передать сложные интеллектуальные задачи искусственному интеллекту. Это создает риск формирования поколения специалистов, неспособных самостоятельно мыслить без помощи ИИ.

Результаты исследования указывают на необходимость переосмысления образовательной системы на всех уровнях:

Для университетов: разработка новых методов оценивания, учитывающих реальность использования ИИ; интеграция обучения работе с ИИ в учебные планы всех специальностей.

Для преподавателей: переход от роли источника знаний к роли наставника, помогающего студентам развивать критическое мышление и этическое использование ИИ.

Для разработчиков ИИ: создание специализированных образовательных инструментов, которые не просто дают ответы, но способствуют обучению. Anthropic уже экспериментирует с "Режимом обучения", основанным на сократическом методе.

Для регуляторов: разработка стандартов и рекомендаций по интеграции ИИ в образовательный процесс, учитывающих этические аспекты и риски когнитивного аутсорсинга.

Огромный рынок, о котором никто не говорит

Относительно понятно как управлять людьми. Гораздо сложнее управлять десятками, сотнями, тысячами или миллионами ИИ-агентов.

Как вы будете отслеживать работу, которую они выполняют?

Огромный рынок будет создан вокруг управления агентами.

Новый игрок на рынке - Deep Cogito создал ИИ-модели за 75 дней, превосходящие Llama 4

Стартап также запустил Cogito v1 Preview — семейство ИИ-моделей (3B-70B параметров)с открытым исходным кодом, которые, якобы, превосходят лучшие доступные модели с открытым исходным кодом того же размера, включая Llama 4.

Разработчики говорят, что
модели обучены методом Iterated Distillation and Amplification (IDA) - позволяет преодолеть ограничение "интеллект модели не может превысить интеллект создателя".

Модели созданы на основе предобученных чекпойнтов Llama и Qwen.

Весь процесс занял всего 75 дней силами небольшой команды.

Производительность 70B модели превосходит Llama 4 109B MoE.

IDA описывается как революционный метод, но, по мнению экспертов, может оказаться просто дистилляцией в стиле R1 с многоходовым поиском.

Отсутствуют технические детали.

Также команда говорит о необходимости всего 2-х элементов для достижения AGI-продвинутое рассуждение и итеративное самосовершенствование.

Все это выглядит чрезмерно упрощенным.

Если Deep Cogito действительно нашли способ создавать конкурентоспособные модели за короткий срок и с меньшими ресурсами, это может серьезно изменить ландшафт ИИ-индустрии. Демократизация создания сильных моделей снизит барьер входа для небольших компаний.

Джефф Безос инвестирует в секретный стартап электромобилей Slate Auto

Основатель Amazon инвестирует в этот стартап через свой семейный офис. Slate Auto был основан в 2022 году и сохранял секретность до недавнего времени, набирая сотни сотрудников от крупных автопроизводителей(Ford, GM и др.)

Компания планируют выпускать доступный двухместный электрический пикап стоимостью около $25,000.

Производство может начаться уже в конце 2026 года возле Индианаполиса.

Компания привлекла $111 миллионов в раунде Series A в 2023 году.

У Slate многие менеджеры пришли из Amazon, включая бывших высокопоставленных сотрудников, близких к Безосу.

У стартапа необычная бизнес-модель - они начинают с доступного автомобиля, а не с премиум-сегмента, как большинство стартапов электромобилей.

Они планируют дополнять низкую маржу от продажи автомобилей высокомаржинальными аксессуарами и одеждой.

Рэй Далио считает, что не надо отвлекаться на тарифы Трампа и их влияние на рынки и экономику, так как из-за этого упускаются более важные моменты

Один из богатейших людей мира Рэй Далио утверждает, что мы наблюдаем распад мирового порядка — монетарного, политического и геополитического.

Он выделяет 5 основных сил, которые сейчас формируют ситуацию:

1. Распад экономического порядка из-за слишком большого существующего долга и неустойчивых отношений между странами-должниками (как США) и странами-кредиторами (как Китай). Старая система, где Китай производит дешёвые товары для Америки, а Америка накапливает огромные долги, становится неустойчивой в эпоху деглобализации.

2. Распад политического порядка из-за огромных разрывов в уровне образования, возможностях, производительности, доходах и ценностях людей. Это приводит к конфликтам между правыми и левыми популистами, что подрывает демократию, требующую компромиссов и соблюдения закона.

3. Распад международного геополитического порядка, поскольку эра доминирования одной державы (США) заканчивается. Мировой порядок под руководством США заменяется подходом, где правят сила и односторонние интересы.

4. Разрушительное влияние природных явлений (засухи, наводнения, пандемии).

5. Изменения в технологиях, таких как ИИ будут сильно влиять на все аспекты жизни. ИИ будет иметь огромное влияние на все 4 вышеперечисленных аспекта.

Далио говорит, что происходящее сейчас — это современная версия того, что уже многократно случалось в истории.

⚡️Essential AI сделали открытие: рефлексия у ИИ появляется раньше, чем мы думали

Стартап Ашиша Васвани (он один из авторов знаменитой работы Google "Attention Is All You Need") представил доказательства того, что одна из ключевых когнитивных способностей языковых моделей — рефлексия, или способность анализировать и исправлять собственные рассуждения — появляется значительно раньше в процессе обучения, чем считалось до сих пор.

До настоящего времени в сообществе преобладало мнение, что рефлексия, формируются преимущественно на этапе обучения с подкреплением, но исследователи из Essential AI установили, что даже модели, находящиеся на ранних этапах предварительного обучения, демонстрируют зачатки рефлексивного мышления.

Более того, эта способность стабильно усиливается по мере продолжения обучения, показывая высокую корреляцию (0,76) между точностью рефлексии и объёмом вычислительных ресурсов.

Особенно интересным в исследовании оказался тот факт, что простое слово "Wait,", добавленное к промпту, значительно улучшает способность модели распознавать ошибки в рассуждениях и исправлять их.

Данное открытие имеет несколько важных последствий:

1. Пересмотр архитектуры обучения — возможно, следует уделять больше внимания качеству предварительного обучения, а не полагаться исключительно на последующие этапы для развития продвинутых когнитивных способностей.

2. Экономия ресурсов — понимание того, что рефлексия развивается органически в процессе предварительного обучения, может помочь более эффективно распределять ресурсы между этапами обучения и вывода.

3. Новые методы обучения — исследователи могут разработать специальные методики для стимуляции рефлексивных способностей на ранних этапах обучения.

Авторы исследования подчёркивают, что необходимо дальнейшее изучение того, как эти зачатки рефлексии переходят в более сложные формы рассуждений при дальнейшем обучении. Они также отмечают, что предстоит выяснить, какие именно наборы данных и методы обучения наиболее эффективно способствуют развитию рефлексивных способностей.

Ripple покупает прайм-брокера Hidden Road за $1.25 млрд - это одна из крупнейших сделок в истории индустрии

Эта сделка говорит о расширении влияния Ripple за пределами традиционных трансграничных платежей и укреплении позиций в институциональном секторе.

Покупка Hidden Road позволит Ripple предложить своим клиентам:

- Доступ к ликвидности на различных криптобиржах и внебиржевых площадках.

- Прайм-брокерские услуги, включая клиринг и кастодиальные решения. Это сделает Ripple более привлекательным партнером для фондов, инвестиционных компаний и других институциональных игроков.

Интересный аспект сделки - часть оплаты была XRP.

Анализируя эту сделку в контексте предыдущих шагов Ripple (например, запуск регулируемого стейблкоина RLUSD), можно выделить, что
они хотят предложить комплексное решение, включающее платежи, стейблкоины и теперь торговую инфраструктуру для крупных игроков.

Ранее Stripe купили Bridge за $1.1млрд.

ФНС начала публиковать курсы криптовалют для расчета налога с майнинга

Курсы отображаются в рублях. ФНС объясняет, что криптовалюта, добытая в результате майнинга, считается доходом. Налог рассчитывается по рыночной цене на тот день, когда человек получил монеты и мог начать ими пользоваться.

Сейчас публикуются данные по биржам Binance, Bybit, OKX, KuCoin, MEXC, HTX и Gate. Для каждой площадки указана отдельная методология расчета.

ФНС говорит, что эти данные публикуются только для справки, служба не отвечает за их точность или актуальность.

Nudge создали устройство, модулирующее мозг с высокой точностью и неинвазивным способом.

В этом году команда будет тестировать его на людях.

Nudge Zero - ультразвуковая фазированная решетка, интегрированная в шлем, который используется совместно с МРТ.

Технология основана на принципе направленного ультразвука - множество излучателей генерируют волны, которые фокусируются в заданной точке мозга с миллиметровой точностью.

Различие в подходах Nudge и Neuralink:

Neuralink делает ставку на имплантируемые чипы, которые обеспечивают высокоточное снятие и передачу сигналов в конкретных областях мозга.

Nudge выбрал стратегию одновременного взаимодействия со всем мозгом через фокусированный ультразвук, полностью избегая необходимости хирургического вмешательства.

Исследователи Nudge изучают, может ли ультразвук, направленный в глубокие отделы мозга, быть безопасным и эффективным для лечения зависимостей, хронической боли и тревожности.

Команда планирует создать наушники для улучшения настроения, концентрации внимания и памяти.

О стартапе мы писали ранее здесь.

Google начал развертывание визуального ИИ-агента в онлайне Project Astra теперь в Gemini

Теперь ваш смартфон может не только слышать, но и видеть окружающий мир через камеру или экран в онлайне, обеспечивая многоязычные беседы о том, что происходит перед вами.

Представьте, вы показываете камере продукт на складе, а ИИ тут же анализирует его, предлагает оптимизацию процессов или переводит инструкции на любой из 45+ языков.

Или вы делитесь экраном во время презентации, а Gemini Live в реальном времени отвечает на вопросы команды, основываясь на том, что отображается.

«Project Astra» - универсальный помощник, который может давать советы, отвечать на вопросы о том, что видит через камеру, и даже работать с такими инструментами, как Google Search и Maps.

Скоро появится на устройствах Pixel 9 и Samsung Galaxy S25.

У мега проекта Stargate OpenAI проблемы - Oracle не начала строить ЦОДы, если их не окажется в установленные сроки, то многое сорвется

Oracle строит огромный дата-центр в Абилине, штат Техас, для OpenAI. Этот объект, размером с 17 футбольных полей, должен стать ключевой частью инфраструктуры OpenAI для обучения и работы их ИИ-моделей. Однако на данный момент дата-центр остается пустым и незавершенным.

Не зря Маск говорил, что у этого проекта нет денег.

Этот ЦОД является частью Stargate — СП OpenAI, Oracle, SoftBank и других партнеров. Его разбор был тут.

Первый этап проекта в Абилине должен обеспечить мощность около 1 гигаватта к середине 2026 года, с потенциалом роста до 2 гигаватт, если будет доступно больше энергии.

Согласно информации от источников, связанных с проектом, если Oracle не завершит строительство в установленные сроки, OpenAI имеет право расторгнуть сделку. Это может стоить Oracle миллиардов $, учитывая масштаб проекта и его стратегическую важность.

Давление на Oracle усиливается из-за нескольких факторов:

1. OpenAI нуждается в вычислительных мощностях для поддержания конкурентоспособности в быстро развивающейся индустрии ИИ. Задержки могут замедлить разработку новых моделей, что особенно критично в условиях конкуренции с такими компаниями, как xAI Илона Маска, которые быстро развернули свои вычислительные кластеры.

2. Проект в $3,4 млрд. Если OpenAI откажется от сделки, Oracle потеряет не только вложенные средства, но и будущие доходы от аренды серверов.

3. В дополнение к срокам, Oracle обеспокоена влиянием тарифов, введенных Трампом, которые могут увеличить затраты на строительство и оборудование, включая чипы Nvidia, необходимые для работы ИИ.

Дарио Амодей, CEO Anthropic, сказал Юрию Мильнеру, что ИИ будет генерировать большую часть программного кода к началу 2026 года.

Со временем люди будут контролировать и координировать программирование, выполняемое множеством ИИ.

Ключевая причина, по которой ИИ развивается наиболее быстро в сфере программирования - это возможность проверки результатов, что наиболее эффективно способствует циклу обучения с подкреплением.

Отметим, что фонд экс-владельца Мейлру Юрия Мильнера инвестировал и в Anthropic и в SSI Ильи Суцкевера.

На дворе 2025 год, 7 апреля. Стэнфорд выпускает отчет об ИИ на 456 страниц.

Когда люди научатся выпускать материалы без воды и сжато?! Кто будет читать все 456 страниц? Summary здесь. Тем более, что там нет ничего нового.

Стейблкоины опережают цифровые валюты ЦБ (CBDC)

В 2025 году мы наблюдаем интересную динамику в отношении регулирования стейблкоинов и развития CBDC. Последние события указывают на важный сдвиг в этой области, который может иметь далеко идущие последствия для финансовых рынков.

SEC смягчает позицию по стейблкоинам
4 апреля 2025 года SEC выпустила заявление, которое может изменить правила игры для стейблкоинов. Отдел корпоративных финансов признал, что "Covered Stablecoins" — стейблкоины с привязкой к USD 1:1, обеспеченные низкорисковыми активами — могут не подпадать под действие законов о ценных бумагах США.

Фактически, это первый случай, когда регулятор такого уровня предоставляет чёткую правовую определённость для стейблкоинов, что потенциально открывает путь для их более широкого применения и интеграции в традиционные финансовые системы.

Одновременно с этим, согласно отчету OMFIF, треть центральных банков вынуждена отложить свои планы по выпуску CBDC. Ещё недавно CBDC рассматривались как неизбежное будущее денег.

Причины задержек различны:
- Технические сложности
- Экономическая ситуация
- Отсутствие политической воли
- Сложности в обеспечении пользовательского опыта.

Это окно возможностей для стейблкоинов:

1. С одной стороны, регуляторы начинают обеспечивать чёткие правила игры для стейблкоинов.

2. С другой стороны, задержки в выпуске CBDC дают стейблкоинам дополнительное время для укрепления своих позиций на рынке.

Это может привести к ситуации, когда к моменту массового внедрения CBDC стейблкоины уже займут значительную часть рынка и создадут устойчивые экосистемы.

Показателен пример Гонконга, где активно разрабатывается специальный законопроект о стейблкоинах. Вместо того чтобы запрещать частные стейблкоины в ожидании CBDC, регуляторы стремятся создать систему, где обе формы цифровых валют могут сосуществовать.

Эти тенденции означают:

1. Для эмитентов стейблкоинов. Критически важно соответствовать развивающимся нормативным требованиям, особенно в отношении обеспечения, прозрачности и механизмов погашения.

2. Для инвесторов.Стейблкоины, которые соответствуют критериям "Covered Stablecoins", потенциально имеют меньшие регуляторные риски.

3. Для традиционных финансовых институтов - пора серьезно рассматривать интеграцию со стейблкоинами, так как они могут стать важной частью финансовой инфраструктуры до полноценного внедрения CBDC.

4. Для разработчиков. Теперь есть более чёткая нормативная база для создания приложений и сервисов на основе стейблкоинов.

Создан ИИ-агент для пространственной биологии, который может помочь понять рак и разработать новые методы лечения

Исследователи из Genentech, Stanford, MIT, Harvard и тд. представили SpatialAgent, который реализует полный цикл научного исследования:

1. Проектирование генных панелей для точного выявления биологических маркеров
2. Мультимодальная аннотация тканей и клеточных структур
3. Анализ клеточных взаимодействий, критически важных для понимания патологий.

Система работает по принципу научного цикла: Эксперимент → Наблюдение → Гипотеза → Эксперимент.

SpatialAgent построен на базе GPT-4o от OpenAI с поддержкой Claude Sonnet 3.5 от Anthropic.

ИИ-агент реализован через трехкомпонентную архитектуру:

1. Память — отслеживает цели, контекст и запросы исследователя.
2. Планирование — разбивает сложные задачи с использованием цепочек мыслей.
3. Действие — выполняет задачи через различные инструменты и базы данных (CZI, PubMed, HCOP и др.)

Результаты впечатляют:
- Превосходит 90% панелей, разработанных людьми
- Улучшает 85% дизайнов, созданных учеными
- Экономит время: 40 минут против 4+ часов работы человека
- Снижает затраты: $4.6 против $212+ при традиционных подходах.

Meta* выпустила Llama 4, вокруг которой много вопросов, в том числе по поводу ее открытости и доступности

В субботу вышло новое поколение ИИ- моделей Llama 4. Несмотря на амбициозные заявления компании, релиз вызвал оживленные дискуссии в профессиональном сообществе.

Технические характеристики описаны здесь. Среди заявленных достижений:

- Архитектура Mixture-of-Experts для эффективного использования ресурсов
- Нативная мультимодальность (работа с текстом и изображениями)
- Контекст в 10 миллионов токенов
- Инновационная архитектура iRoPE для длинного контекста

Интересно, что Llama 4 доступна в WhatsApp, Messenger, Instagram Direct.

Пользователи тестили и отмечают, что модели не оправдывают ожиданий в ключевых областях:

Слабые результаты в программировании - Llama 4 показывает худшие результаты чем GPT-4o, Gemini Flash, Grok 3 в тестах на написание кода.
Gemini 2.5 лучше для программирования, а Claude Sonnet для сложных задач.

Главным предметом дискуссий стала практическая недоступность моделей для обычных пользователей.

Неподъемные аппаратные требования. Модели представляют собой гигантские MoE, которые нельзя запустить на потребительских GPU, даже с квантизацией. Даже самая маленькая модель (109B) с 4-битной квантизацией требует около 55GB видеопамяти — больше, чем имеют даже две RTX 4090.

Еще одной точкой критики стало контекстное окно в 10 миллионов токенов. Пользователи отмечают его виртуальным, т.к. модель не тренировалась на промптах длиннее 256K. Это означает, что при подаче более длинных текстов качество ответов будет низким. Даже если ваша задача требует меньше 256K токенов, вы все равно получите низкое качество ответов, т.к. получить большое количество качественных обучающих примеров такой длины практически невозможно.

Релиз llama 4 спровоцировал и более глубокую дискуссию о том, что на самом деле означает "открытость" в современном ИИ.

Llama 4 - это модель не с открытым исходным кодом,
хотя веса модели доступны для скачивания, реальные технические ограничения делают их использование невозможным для большинства исследователей и разработчиков.

Несмотря на критику, некоторые эксперты отмечают значимые технические инновации у llama 4:

1. Научно обоснованный подход к контексту - техника без позиционных вложений опирается на исследования, в том числе на эту.

2. Инновационные методы обучения - прогрессивные подходы к балансировке различных методов обучения (SFT/RL) и адаптивную фильтрацию данных.

Возникает фундаментальное противоречие между
технической открытостью и
практической доступностью.

Meta позиционирует свои модели как "открытые", но большие технические требования делают их доступными преимущественно для крупных организаций с серьезными вычислительными ресурсами.

Возможно, будущее открытого ИИ лежит не только в публикации весов, но и в разработке архитектур, которые эффективно работают на широкодоступном оборудовании, или в создании облачных сервисов, которые делают такие модели действительно доступными для всех исследователей и разработчиков.

*запрещенная в РФ организация.

Минфин РФ говорит, что для торговли криптой появятся новые игроки с определенными лицензиями

Как известно, с 1 сентября 2024 года в РФ введен экспериментальный правовой режим(ЭПР) по крипте для узкого круга участников.

Вне ЭПР уже существуют схемы расчетов с криптовалютами через зарубежные юрисдикции, в основном через лицензированные биржи в Беларуси и Кыргызстане.

Замглавы Минфина И. Чебесков говорит, что изначально планировалось работать с текущей биржевой инфраструктурой, но существующая финансовая система на это не заточена, поэтому сейчас рассматривается вариант допуска новых игроков, новых торговых площадок, но в рамках определенных лицензий.

«С одной стороны, это конкуренция и возможность посмотреть, как пойдет в разных участниках. С другой стороны, это размывание ликвидности, больше администрирования»,— отмечает он.

ЭПР будет включать 3 типа субъектов:

1. уполномоченные банки, уполномоченные организации (платформы для торговли) и поставщики ликвидности.

2. Все банки в обязательном порядке являются субъектами ЭПР.

3. Поставщики ликвидности будут продавать криптовалюту через уполномоченные организации.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

Криптовалюты и инвестиции

Глава ЦБ РФ предложила повысить ответственность за использование криптовалют в расчетах внутри страны.

Глава BlackRock, крупнейшего инвестфонда в мире, заявил, что будущее финансов за токенизацией активов.

Эмитент стейблкоина USDC объявил об IPO.

Deloitte выпустила отчет о стейблкоинах.

ИИ и ИИ-агенты

Исследование Meta* показало, что у ИИ формируется интуитивное понимание физического мира даже без использования LLM.

Лаборатория AGI Amazon представила систему ИИ-агентов, предназначенную для работы в браузерах.

Ученый ИИ-агент сделал 19 потенциальных научных открытий, 6 из которых уже подтверждены экспертами-людьми.

DeepMind ввела 6-месячное эмбарго на публикации своих стратегических работ о генеративном ИИ и разработала новый метод взаимодействия ИИ с человеком.

Google прогнозирует создание AGI до 2030 года и не видит ограничений для превосходства ИИ над человеком

DeepMind представили новый метов в обучении ИИ — алгоритм обучается как человек через "воображение" последствий своих действий.

Ex- сотрудник Tesla создал ИИ-агента для сверхбыстрого управления компьютером.

Anthropic опубликовала отчет о том, как люди используют ИИ.

DeepSeek оптимизирует вывод ИИ-моделей - новая статья.

OpenAI анонсировала выпуск модели с открытыми весами и привлекла $40 млрд при оценке в $300 млрд.

Meta* выпустила первые модели семейства Llama 4.

Midjourney релизнули V7 Alpha.

CAMEL-AI Trifecta: Представлены 3 новых проекта — Loong, OWL и CRAB, формирующие будущее систем ИИ-агентов.

OpenHands LM и Cloud - самая сильная 32B модель-агент для программирования и облачный сервис с бесплатными кредитами на $50.

MoshiVis - 1-я модель с открытым исходным кодом для разговора об изображениях в реальном времени.

Runway Gen-4 - новые модели ИИ для генерации медиа с высокой согласованностью.

Space tech

Космический стартап Аetherflux привлек $50 млн на коммерциализацию получения солнечной энергии из космоса.

Впервые немецкая частная компания осуществила запуск орбитальной ракеты с космодрома в Норвегии.

Робототехника, чипы

Китай опережает США в роботизации.

Представлена система тестирования робототехнических политик, решающая традиционные проблемы с необходимостью человеческого надзора.

SMIC из Китая начнет производство 5-нм чипов в 2026 году, несмотря на отсутствие EUV-оборудования.

AR/VR и нейроинтерфейсы

Согласно свежему отчету, рынок нейроинтерфейсов оценивается в $400 млрд, и его лидером является не Neuralink.

AR-очки от Meta с браслетом, реагирующим на электрические импульсы мышц.

Университет Беркли разработал нейропротез, который восстанавливает естественную, беглую, разборчивую речь для людей с параличом.

Прогнозы и научные достижения

Билл Гейтс о будущем труда: "Мы не рождены, чтобы работать".

Марк Цукерберг, Юрий Мильнер и Сергей Брин вручили ученым премии Breakthrough Prize.

*запрещенная в РФ организация.

Сегодня Марк Цукерберг, Юрий Мильнер, Сергей Брин вручили ученым премии Breakthrough Prize

Это ежегодная премия, которая раньше, чем Нобелевская объявляет своих лауреатов. Например, в прошлом году Breakthrough Prize вручили Дэмису Хассабису за AlphaFold раньше, чем Нобелевка.

Вот победители премий в этом году

Науки о жизни — Даниэль Друкер, Джоэл Хабенер, Йенс Юуль Хольст, Лотте Бьерре Кнудсен и Светлана Мойсов — получили премию за исследования гормона GLP-1, открывшие новую эру в лечении метаболических заболеваний.

Стивен Хаузер и Альберто Ашерио совершили открытие в понимании рассеянного склероза. Хаузер опроверг научный консенсус, доказав, что В-клетки иммунной системы являются главными причинами повреждения нервных клеток, и разработал новые методы лечения. Ашерио же обнаружил, что инфицирование вирусом Эпштейна-Барра повышает риск развития РС в 32 раза, открыв перспективы для разработки вакцины, которая могла бы полностью предотвратить это заболевание.

Точное редактирование генома без побочных эффектов:
Дэвид Р. Лю удостоен премии за создание 2-х революционных технологий редактирования генов: базового редактирования (2016) и прайм-редактирования (2019). В отличие от других методов, они не требуют разрезания двойной спирали ДНК, что существенно снижает риск нежелательных последствий.

Фундаментальная физика
Премия присуждена ученым из 70+ стран, работающим в 4-х коллаборациях Большого адронного коллайдера в ЦЕРН (ATLAS, CMS, ALICE и LHCb).
Их совместные усилия привели к подтверждению механизма Хиггса, отвечающего за массу элементарных частиц, открытию более 72 новых адронов и изучению экзотических состояний материи, существовавших в первые моменты после Большого взрыва.

Специальная премия в области фундаментальной физики
Герард 'т Хоофт из Утрехтского университета, удостоен за фундаментальный вклад в понимание Стандартной модели субатомных частиц. Его работы в 1970-х годах заложили основу современной физики элементарных частиц и продолжают влиять на развитие квантовой космологии.

Математика: доказательство столетней гипотезы
Деннис Гайтсгори из Института математики Макса Планка получил премию за доказательство геометрической гипотезы Ленглендса — одной из самых глубоких проблем современной математики, над которой он работал почти 30 лет.
Этот прорыв, опубликованный в 2024 году в серии из 5 статей имеет фундаментальное значение для теории чисел, алгебраической геометрии и математической физики.

Еще по $100 000 были вручены молодым физикам и математикам: Васима Бакра за создание квантовых газовых микроскопов и Чжонгвана Хаа за открытие «кода Хаа».

Сы Ин Ли, Раджула Шривастава и Эвин Тан — получили премии по $50 000 за работы, выполненные вскоре после получения докторской степени.

#DeepSeek представили технологию, превращающую 27млрд-модель в конкурента GPT-4o

DeepSeek развивает новый тренд в ИИ - масштабирование моделей через оптимизацию вывода (inference) вместо увеличения размера моделей.

Этот тренд уже начали показывать Databricks и Camel-AI.

SPCT (Self-Principled Critique Tuning) – это новый метод, который позволяет значительно улучшить эффективность моделей вознаграждения без увеличения размера модели.

SPCT работает через генерацию принципов оценки на лету и параллельную выборку нескольких наборов оценок, которые затем агрегируются для получения более точного результата.

Этот подход не требует специально размеченных данных для оценки качества ответов в каждом домене – модель сама определяет релевантные критерии и применяет их к оценке.

Эмпирические исследования показывают, что DeepSeek-GRM-27млрд с использованием 32 параллельных выборок превосходит Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o и Nemotron-4-340млрд-Reward на стандартных бенчмарках оценки LLM, что эквивалентно производительности моделей с 671млрд параметров — в ~25 раз больше параметров.

SPCT подходит для:

1. Создания специализированных LLM с помощью RLHF с использованием меньшего количества вычислительных ресурсов

2. Повышения качества существующих моделей через более точные оценки их ответов

3. Гибкого управления балансом качества и стоимости в зависимости от конкретных задач

4. Разработки систем с улучшающимся циклом использования – чем больше запросов обрабатывает система, тем лучше она становится.

Anthropic опубликовали отчет о том, как люди используют ИИ: паттерны сотрудничества и автоматизации

Это 2-й индекс экономики об использовании Claude 3.7 Sonnet.

В условиях растущего внедрения ИИ в рабочие процессы данные Anthropic показывают разительные различия между отраслями:

Социальные службы и здравоохранение предпочитают обучение и совместную работу с ИИ — до 55% взаимодействий приходится на образовательные цели

Искусство, медиа и защитные службы лидируют в автоматизации — более 47% задач делегируются ИИ напрямую

Технические специалисты активнее всех используют обратную связь (24%) и "расширенное мышление" (40%)

Пищевая индустрия показывает наивысший уровень итеративной работы (40%) — постоянное улучшение результатов с помощью ИИ

Чем более творческая или эмоциональная работа, тем меньше в ней прямого делегирования ИИ.

Данные выявляют тренд - вместо полного замещения, большинство профессионалов используют ИИ как дополнение и обучающий инструмент, формируя гибридную модель работы, адаптированную под специфику отрасли.

При этом наблюдается рост взаимодействий в образовательной сфере с 23% до 28%.

Это говорит о том, что ИИ находит свое место в обучении и передаче знаний.

Первый индекс экономики Anthropic здесь.

Экс-сотрудник Tesla создал ИИ-агент для сверхбыстрого управления компьютером

Стартап General Agents, основанный экс-сотрудником Tesla, представил Ace — специализированный агент для сверхбыстрого выполнения компьютерных задач.

Ace напрямую управляет вашим компьютером через мышь и клавиатуру — видит и взаимодействует с интерфейсами так же, как человек, но намного быстрее.

Использует frontier reasoning models для сложных задач и новую парадигму поведенческого обучения.

В то время как Microsoft, Google и другие компании развивают ассистентов, интегрированных через API, Ace делает ставку на универсальный подход — через компьютерное зрение он видит экран и напрямую управляет мышью и клавиатурой, подобно человеку, но с невероятной скоростью. Это позволяет ему работать с любым ПО без дополнительной разработки интеграций.

Может работать с любыми интерфейсами без специальной интеграции — от поиска авиабилетов до выбора и отправки фотографий.

Проект пока находится в стадии research preview.

⚡️Google DeepMind сделали прорыв в обучении ИИ: алгоритм обучается как человек через "воображение" последствий своих действий. И это опен сорс

В то время как большинство алгоритмов требуют тщательной настройки под каждую задачу, Dreamer V3 превосходит специализированные методы в более чем 150 разнообразных задачах с одними и теми же настройками.

Dreamer буквально "мечтает" о возможных действиях и их последствиях, используя нейронную сеть, которая строит внутреннюю модель мира.

Алгоритм учится в своем воображении, а не только на реальных взаимодействиях.

Dreamer стал 1-м алгоритмом, который смог добыть алмазы в Minecraft с нуля без обучения на человеческих данных, без учебных сценариев, без подсказок. Это задача, требующая планирования на десятки шагов вперёд в открытом мире с минимальными подсказками.

Практические применения:от робототехники до автоматизации сложных процессов в промышленности

От игр к реальному миру -
сегодня Dreamer добывает алмазы в Minecraft. Завтра подобные алгоритмы могут решать реальные задачи — от оптимизации движения транспорта до управления промышленными процессами.

Мы приближаемся к созданию ИИ-систем, способных обучаться и адаптироваться более естественным, "человеческим" способом — не просто методом проб и ошибок, а через понимание причинно-следственных связей и мысленное моделирование будущего.

GitHub

CAMEL-AI запустили систему,где ИИ сам создает данные для обучения в физике, математике и других сложных областях

Project Loong автоматически создает, верифицирует и использует синтетические данные для обучения LLM в узкоспециализированных доменах (физика, математика, биология).

Система использует комбинацию кода и цепочек рассуждений для проверки корректности и обучает модели через RL на верифицированных примерах.

Ключевые преимущества:

1. Нулевая зависимость от размеченных данных

2. Автоматическая верификация ответов

3. Специализация в 8 сложных доменах

Полностью открытый исходный код

Как это работает?
Небольшой seed-датасет →
Генерация синтетических примеров →
Двойная верификация через код и рассуждения →
RL-обучение на проверенных данных →
Улучшение генерации

HuggingFace
GitHub

Российского инженера арестовали за кражу и передачу данных от ASML,TSMC, NXP, и GlobalFoundries в Россию

Целью, предположительно, было помочь России создать производство микрочипов с использованием технологии 28 нм.

Он передал сотни конфиденциальных документов: 105 внутренних документов ASML и 88 файлов, связанных с TSMC, и материалы от GlobalFoundries и NXP, включая руководства по производству полупроводников и информацию о различных машинах для производства чипов.

Он якобы заработал на этом около €40,000. За свои действия он теперь может получить от 18 до 32 месяцев тюрьмы в Нидерландах.

Параллельно с непринятием ЦБ крипты, Deloitte выпустили о стейблкоинах отчет, они назвали 2025 годом платежных стейблкоинов

Наблюдается переход от использования стейблкоинов только в крипто-среде к платежам и переводам в традиционной финансовой системе. Этому способствует глобальное принятие стейблкоинов.

Капитализация стейблкоинов выросла до более $200 млрд.

Deloitte прогнозирует, что стейблкоины начнут конкурировать с традиционной платежной инфраструктурой, а это приведет к дезинтермедиации существующих финансовых систем.

Прогнозируется также формирование взаимосвязанной экосистемы с различными участниками (эмитенты, банки-хранители, транзакционные банки, поставщики услуг), что создаст новые возможности для бизнеса.

Глава ЦБ предложила повысить ответственность за использование криптовалют в расчетах внутри России

"Наша позиция неизменна - нельзя позволять крипте проникать во внутреннее денежное обращение, расчеты внутри страны.

Здесь мы предлагаем усилить ответственность за использование крипты в расчетах внутри страны", - сказала она.

При этом она напомнила, что ЦБ предлагает разрешить инвестировать в российской инфраструктуре в криптовалюты особо квалифицированным инвесторам.

⚡️Google считает, что AGI будет создан до 2030 и нет ограничений на превосходство ИИ над человеком

Google DeepMind выпустили исследование о безопасности AGI, совмещая теоретический анализ с конкретными техническими решениями.

Исследователи говорят, что:

1. AGI может появиться к 2030 году.

Сегодняшние модели ИИ ещё не достигли опасного уровня возможностей.

2. Нет фундаментальных ограничений на превосходство ИИ над человеком.

3. Возможен сценарий ускоренного развития - это, когда ИИ автоматизирует исследования → создаются лучшие ИИ → еще больше автоматизации.

Авторы отмечают, что это создает свои проблемы, поскольку нам нужно быть уверенными, что системы ИИ, работающие над безопасностью, сами безопасны и согласованы с нашими целями.

Центральным моментом работы является обоснование перехода от традиционной модели "наблюдать и смягчать" к превентивному подходу.

Авторы также указывают, что внутренние алгоритмы "обмана" и "честного поведения" должны различаться, и интерпретируемость может помочь распознать эти различия. Это потенциально критический инструмент для проверки согласованности.

Aetherflux привлек $50млн на коммерциализацию солнечной энергии из космоса

Стартап Aetherflux основан Байджу Бхаттом, одним из сооснователей цифровой финансовой платформы Robinhood.

В команде экс-сотрудники NASA/JPL, SpaceX, Lockheed Martin, Anduril и ВМС США.

Сейчас стартап привлек $50 млн в серии A в том числе от Влада Тенева, Robinhood, Index Ventures, Interlagos, Breakthrough Energy Ventures, Andreessen Horowitz, NEA и других.

Компания уже провела успешную передачу энергии в лаборатории и теперь работает над испытаниями основных технологий в уменьшенном масштабе.

Aetherflux планирует провести демонстрацию передачи энергии с низкой околоземной орбиты в 2026 году.

Meta* выпускает AR-очки с браслетом, реагирующим на электрические импульсы мышц

К концу 2025 года нас ждут новые умные очки Hypernova от Meta*, в отличие от Ray-Ban серии они получат монохромный дисплей в правой линзе и будут работать на собственной ОС Android.

Представьте, уведомления, навигационные подсказки, фотографии — всё это прямо перед глазами, в очках.

Камера будет на уровне iPhone 13, что значительно лучше, чем у предыдущего поколения умных очков.

Но самая интересная часть — это браслет-контроллер Ceres с технологией электромиографии (ЭМГ). Он считывает электрические импульсы мышц.
То есть, когда человек делает едва заметный жест пальцами,
браслет улавливает сокращения мышц запястья, и очки мгновенно выполняют команду. Без прикосновений к очкам или голосовых команд.

Ожидаемая цена — от $1000 до $1400.

*запрещенная организация в России.,

Рынок нейроинтерфейсов оценен в $400 млрд, и его лидер не Neuralink

Рынок интерфейсов мозг-компьютер (BCI) переживает взрывной рост и переходит из исследовательской стадии в коммерческую реальность, говорится в свежем отчете.

Несмотря на PR от Маска не Neuralink, а компания Synchron показывает высокие результаты:

1. 1-я получила разрешение FDA на клинические испытания своей системы. Разработала минимально инвазивную эндоваскулярную технологию Stentrode.

2. Обладает обширным патентным портфелем, включающим 16 групп связанных технологий (всего 118 патентных документов)

3. Заключила стратегическое партнерство с Nvidia в 2025 году.

А у Neuralink есть :
- Имплант N1 с 1024 электродами и роботизированная система имплантации
- Капитализация в $7.8 млрд - высшая оценка среди частных BCI-компаний
- Начало клинических испытаний PRIME с первой имплантацией человеку в январе 2024
- 87 патентных документов в 31 группе связанных технологий.

Победителями в этой гонке станут компании, которые:

1. Интегрируют интеллектуальную собственность в свою бизнес-стратегию, а не просто накапливают патенты

2. Выстраивают защитимые рыночные позиции на ранних этапах

3. Согласовывают технологию с правильным регуляторным путем и моделью возмещения затрат.

Глава крупнейшего инвестфонда в мире: будущее финансов за токенизацией активов. Это полная реорганизация глобальной финсистемы.

Ларри Финк, CEO BlackRock, в своем ежегодном письме представил видение финансового будущего через токенизацию активов.

Финк продвигает токенизацию как область, где BlackRock планирует доминировать.
Токенизация — масштабная реорганизация глобальной финансовой системы, где BlackRock стремится занять ключевую позицию.

Компания готовится стать инфраструктурным гигантом в этой сфере через стратегические приобретения - особенно Preqin для данных и аналитики, что критично для токенизации активов.

Токенизация превращает реальные активы в цифровые токены на блокчейне, обещая мгновенные транзакции и дробную собственность.

Скрытая стратегия BlackRock -
централизованный контроль. Хотя Финк говорит о децентрализации и демократизации, фактически он предлагает централизованную модель токенизации под контролем крупных институтов, где BlackRock будет ключевым игроком. Это не полностью децентрализованная модель, как в криптовалютах.

Стратегическое доминирование - покупка GIP, Preqin и HPS позиционируют BlackRock как инфраструктурного гиганта в сфере токенизации.

Конкуренция с криптовалютами - Финк говорит о рисках биткоина для $, но одновременно BlackRock запустил Bitcoin ETF, который привлек $50 млрд. Это говорит о двойной стратегии: конкурировать с "неконтролируемыми" криптовалютами путем создания "регулируемой токенизации", которая будет под контролем традиционных финансовых институтов.

Захват частных рынков - под видом "демократизации" BlackRock получает контроль над огромными потоками капитала в частные рынки - 81% американских компаний с доходом более $100 млн — частные.

Пенсионная стратегия - Финк делает акцент на пенсионном кризисе, обосновывает привлечение масс к токенизированным инвестициям.

Контроль инфраструктуры. Токенизация — инструмент, позволяющий BlackRock стать посредником между массовыми инвесторами и $68трлн инфраструктурой будущего, получая беспрецедентное влияние на дата-центры для ИИ и энергетические ресурсы.

Альтернатива SWIFT - Финк фактически предлагает замену устаревшей системе SWIFT, что имеет геополитические последствия.

❗️DeepMind разработали метод, который меняет взаимодействие ИИ и человека

Авторы, среди которых Дэмис Хассабис, разработали специальный метод, чтобы "заглянуть в голову" шахматному ИИ AlphaZero и найти там новые идеи игры, которые он сам открыл.

Это одна из первых работ, демонстрирующих систематический подход к извлечению знаний, которые ИИ развил самостоятельно и которые отсутствуют у людей.

Исследование предоставляет доказательства существования знаний, которыми владеет ИИ, но не люди, через анализ ранга представлений.

Эти уникальные для ИИ знания могут быть успешно переданы даже экспертам высочайшего уровня (чемпионам мира по шахматам).

Предложенный метод может служить основой для извлечения знаний из ИИ в других областях помимо шахмат.

Эта работа имеет последствия для будущего взаимодействия людей и ИИ, предполагая новую парадигму, где ИИ не просто помогает людям решать задачи, но и расширяет границы человеческих знаний и способностей через обучение людей новым концепциям, которые были открыты ИИ самостоятельно.

Конкуренция накаляется - DeepMind ввела 6-ти месячное эмбарго на публикации стратегических работ о генИИ

Компания решила не раскрывать инновационные работы, которые могли бы быть использованы конкурентами.

Напомним, что работа Google по трансформерам от 2017 года сыграла центральную роль в создании современного бума генеративного ИИ.

Это большие изменения для DeepMind, которая ранее гордилась своей репутацией в публикации новаторских исследований.

Такая ситуация ярко показывает конкуренцию в ИИ и смещение от более открытого обмена исследованиями к более защищенному подходу для сохранения коммерческих преимуществ.

Ученый ИИ-агент сделал 19 потенциальных открытий, 6 из них подтверждены экспертами-людьми

Ai2 представили CodeScientist — опен сорс ИИ-агент, который генерирует научные гипотезы, проводит эксперименты и анализирует результаты.

В ходе тестирования CodeScientist проанализировал ~ 50 научных статей в ИИ и виртуальных сред.

19 экспериментов система самостоятельно отметила как потенциальные открытия. После проверки человеком-экспертом 6 из них были признаны обоснованными научными находками.

Ранее был представлен ИИ-агент The AI Scientist-v2, который успешно опубликовал научную статью, прошедшую рецензирование на воркшопе ICLR 2025. Смотрите отличие 2-х агентов на картинке.

Несмотря на успехи CodeScientist, система сталкивается с рядом вызовов:

1. Более половины экспериментов заканчиваются неудачей из-за проблем с отладкой

2. Языковые модели по-прежнему "как младшие научные сотрудники", требующие наставничества

3. Открытия носят инкрементальный характер, а не революционный.

Китайский SMIC начнет производство 5-нм чипов в 2026г., несмотря на отсутствие EUV-оборудования, с ожидаемым выходом годных чипов около 30% и ценой на 50% выше, чем у TSMC.

Это скорее символическое достижение, чем конкурентоспособное решение.

Но оно позволит Китаю укрепить внутреннее производство, особенно для Huawei, но не угрожает лидерству TSMC или Samsung в ближайшем будущем.

Если Китай разработает собственные EUV-машины, ситуация может измениться, но пока это остается в области слухов и предположений.

Лаба AGI Amazon представила систему ИИ-агентов для браузеров

Amazon AGI Lab разработали ИИ-модель Nova Act и сопутствующий SDK, которые вместе позволяют создавать надежные ИИ-агенты для браузеров. https://t.me/alwebbci/3154

Amazon не выпустили готовую систему агентов для конечных пользователей, а предоставили разработчикам инструмент для создания таких агентов.

Amazon используют эту технологию внутри своих продуктов, например, в Alexa+.

Это не шутки: OpenAI выпустят open weights модель, а еще привлекли $40млрд при оценке в $300 млрд

OpenAI объявила о намерении выпустить свою 1-ю модель с открытыми весами со времён GPT-2. Это будет не полностью открытая модель, а модель с открытыми весами.

Разработчики получат доступ к обученным параметрам модели (весам), которые можно будет использовать для анализа и тонкой настройки под конкретные задачи. Однако исходный код, данные для обучения и методологии останутся закрытыми. Это отличается от полностью открытой модели, где всё, включая код и данные, доступно публично.

Цель - OpenAI хочет собрать обратную связь от разработчиков и исследователей, чтобы улучшить модель.

Они пошли на этот шаг из-за давления со стороны конкурентов - DeepSeek. Однако это вряд ли будет их самая передовая модель (например, GPT-4.5 или будущий GPT-5), так как OpenAI, скорее всего, сохранит свои флагманские технологии за закрытыми дверями из коммерческих соображений.

Также OpenAI объявила о завершении крупнейшего в истории раунда инвестиций частной технологической компании, привлекла $40 млрд.

После раунда OpenAI оценивается в $300 млрд, включая новые инвестиции. Это почти вдвое больше, чем предыдущая оценка в $157 млрд, установленная в октябре 2024 года, когда компания привлекла $6.6 млрд.

Раунд возглавил SoftBank, который инвестировал $30 млрд. Оставшиеся $10 млрд поступили от синдиката инвесторов, включая Microsoft, Coatue Management, Altimeter Capital, Thrive Capital, Magnetar Capital и Founders Fund.

Структура инвестиций

Первоначально OpenAI получила $10 млрд: $7.5 млрд от SoftBank и $2.5 млрд от синдиката инвесторов. Оставшиеся $30 млрд ($22.5 млрд от SoftBank и $7.5 млрд от синдиката) должны поступить к концу 2025 года, но с важным условием: OpenAI должна завершить переход в полностью коммерческую структуру к этому времени. Если этого не произойдёт, SoftBank может сократить свои инвестиции до $20 млрд.

За последний час OpenAI добавили 1 млн пользователей.

Сэм Альтман говорит, когда запускался ChatGPT, они добавили 1 млн пользователей за 5 дней. А теперь за 1 час! И все это вирусная история с созданием картинок.

Сегодня были ещё цифры, что #DeepSeek превосходит ChatGPT по ежемесячному трафику.

Согласно данным аналитической платформы aitools. xyz.,
#DeepSeek достиг 525 млн посещений в феврале, превзойдя 500 миллионов ChatGPT.

Сейчас DeepSeek занимает 6,58% доли рынка - это 3-е место после ChatGPT (43,16%) и Canva (8,27%).

«Мы не рождены, чтобы работать», - Билл Гейтс о будущем рынке труда и общества.

Гейтс дал свежее интервью в Индии, где он высказал основную мысль, что традиционная концепция работы как средства выживания в условиях ограниченных ресурсов — устаревает благодаря технологическому прогрессу.

Гейтс говорит, что с развитием ИИ, робототехники человечество приближается к состоянию, когда производство основных благ может быть полностью автоматизировано и человечеству не нужно работать.

Одновременно с этим он отмечает тренд, что чем богаче страна, тем меньше у нее население, чем образованнее человек, тем меньше у него детей.

Все, что вы хотели знать про импортозамещение ПО и устройств 🔽

Разработчик приложений для российской ОС «Аврора» — компания «Авроид» временно приостановила деятельность с марта до конца июня.

Причина простоя - финансовые трудности, которое вызваны небольшим количеством устройств на «Авроре».

В августе 2023 г. сообщалось, что до 2027 г. на доработку ОС «Аврора» для смартфонов планируют выделить ₽300 млрд.  
Ранее Ростелеком оценили траты на создание и развитие ОС «Аврора» в ₽480 млрд.

Напомним, что на покупку планшетов на ОС «Аврора» для бюджетников правительство собирается выделить ₽50 млрд,

Дочка "Ростелекома", которая занимается разработкой "Аврора" — ООО "ОМП" каждый год отчитывается об убытках, например, за 2023 год чистый убыток составил ₽1,2 млрд при выручке с продаж в ₽165 млн.