19574
Это телеграм-канал о блокчейн, мозге(BCI), цифровой экономике, WEB 3.0 в России и мире. Основатель @AniAslanyan English channel https://t.me/alwebbci
СЕО Anthropic дал совет, в каких направлениях ИИ есть перспектива роста
Дарио Амодей в свежем интервью говорит, что лучше не идти по проторенному пути (например, разработка новых архитектур нейросетей), там уже десятки тысяч человек.
Вместо этого лучше заниматься менее изученными, но перспективными областями.
Он приводит пример механистической интерпретируемости (изучение того, как ИИ "думает" изнутри) - это относительно новая область, где работает всего около 100 человек, а не 10,000 как в более популярных направлениях.
В этих новых областях еще много легкодоступных открытий и достижений, которые просто ждут, чтобы их "собрали".
Также он видит перспективу в:
1. обучении с длинным горизонтом (long-horizon learning),
2. оценке динамических систем,
3. мультиагентных ИИ-системах.
Его совет - нужно предугадывать, какие направления станут важными в будущем (через 5 лет) и начинать работать над ними сейчас, даже если они пока не популярны.
Мультиагентный ЦБ на базе ИИ - будущее регулятора и рынка
Сегодня ЦБ сталкиваются с серьезными вызовами: политическое давление, человеческая предвзятость в принятии решений, медленная реакция на экономические изменения.
С учетом того, как за последние несколько дней растет курс биткоина, капитализация криптовалют уже $3трлн., а также во многих странах сегодня высокая инфляция, снижение доверия к традиционным финансам и институтам.
На смену приходят цифровые валюты, которые уже получают доверие со стороны институциональных инвесторов, таких как BlackRock и тд.
Возникает вопрос, а каким должен быть центральный банк новой финансовой системы?
В этом контексте предложение нашей команды @blockchainrf создать центральный банк на базе ИИ-агентов, формируя децентрализованный интеллект финансовой системы.
Архитектура мультиагентной системы нового ЦБ
1. Стратегический уровень
- Агенты долгосрочного планирования
- Агенты структурного анализа
- Агенты прогнозирования кризисов
- Агенты моделирования сценариев
Тактический уровень
- Агенты монетарной политики
- Агенты управления резервами
- Агенты валютного контроля
- Агенты рыночных операций
Операционный уровень
- Агенты транзакционного контроля
- Агенты клиринга
- Агенты надзора
- Агенты безопасности
2. Специализация агентов.
Аналитические агенты
- Обработка больших данных
Анализ экономических индикаторов
- Оценка рыночных трендов
- Мониторинг финансовой стабильности
Исполнительные и контрольные агенты
Технологическая реализация
1. Базовые технологии
ИИ:
-Глубокое обучение
-Обработка естественного языка
-Компьютерное зрение
- Reinforcement learning
Блокчейн:
- Смарт-контракты
- Распределенный реестр
- Криптографическая защита
- Proof of Authority
Квантовые вычисления:
- Квантовая криптография
-Оптимизация портфелей
- Риск-моделирование
- Предиктивная аналитика
2. Инфраструктура.
Вычислительные ресурсы
- Распределенные дата-центры
- Квантовые процессоры
- Нейроморфные чипы
- Edge-вычисления
Сетевая архитектура
- Mesh-сети
- Квантовые каналы связи
- Защищенные протоколы
- Резервирование каналов
Практическое применение
1. Монетарная политика
Автоматическое регулирование
Динамические ставки
Управление резервами
Валютные интервенции
Инфляционное таргетирование
Кризисное управление
Раннее предупреждение
Автоматическая стабилизация
Системная поддержка
Антикризисные меры
2. Финансовый надзор
Мониторинг рынков
Реал-тайм анализ
Выявление манипуляций
Оценка системных рисков
Предиктивный контроль
Новый комплаенс предполагает:
- Встроенный комплаенс на уровне кода
- Самоисполняемые регуляторные требования
- Автоматическую адаптацию к изменениям законодательства
- Проактивное выявление рисков
Безопасность и контроль
1. Кибербезопасность
Многоуровневая защита
Квантовая криптография
Биометрическая аутентификация
Поведенческий анализ
Zero-trust архитектура
Автоматическая защита
AI-driven security
Самовосстанавливающиеся системы
Проактивная защита
Автоматическое обновление
2. Человеческий надзор.
Стратегический контроль
Определение политики
Установка целей
Оценка эффективности
Корректировка параметров
Ручное вмешательство в сложных ситуациях
Кризисное реагирование
Системный аудит
Корректирующие действия
⚡️Илья Суцкевер: эра простого масштабирования ИИ подошла к концу
Он заявил, что результаты от масштабирования предварительного обучения (pre-training) ИИ-моделей достигли плато.
«Теперь мы снова вернулись в эпоху чудес и открытий. Все ищут что-то новое», - заявил Илья Суцкевер.
Суцкевер отказался поделиться более подробной информацией о том, как его команда решает эту проблему, лишь упомянув, что SSI работает над альтернативным подходом к масштабированию предварительного обучения.
Что это значит для отрасли?
1. Простое наращивание вычислительной мощности и объёма данных больше не даёт прежних результатов
2. Нужны новые подходы и прорывные идеи
3. Исследователи ищут альтернативные методы улучшения ИИ-моделей
Контекст этой истории здесь.
⚡️Илья Суцкевер,вероятно, нашел решение проблемы OpenAI с замедлением развития ИИ, но Сэм Альтман ее вряд ли получит сейчас
Для контекста, сейчас все прогрессивное сообщество обсуждает проблему, которую сегодня мы описали: о проблеме с замедлением развития ИИ в OpenAI. Эта проблема не новая, о ней известно с весны, но The Information только сейчас(9 ноября) написали.
Буквально 10 мин назад один из самых авторитетных инвесторов Долины, который инвестировал в том числе в стартап Ильи Суцкевера SSI, Нэт Фридман написал такой твит: Mr. Sutskever, tear down this data wall. Причем он делает отсылку к своему апрельскому твиту: Mr. Gorbachev, tear down this wall.
Фридман делает остроумную отсылку к известной фразе Рональда Рейгана "Mr. Gorbachev, tear down this wall", которую тот произнес у Берлинской стены в 1987 году.
В контексте ИИ и OpenAI "data wall" (стена данных) - это именно та проблема, о которой говорилось в нашем посте: нехватка качественных данных для обучения моделей.
Как следует из статьи, компании уже использовали большую часть доступных качественных данных из открытых источников, и это стало одним из главных препятствий для дальнейшего улучшения моделей.
Обращаясь к Илье Суцкеверу (одному из ведущих исследователей в области ИИ, который недавно покинул OpenAI и основал Safe Superintelligence Initiative - SSI), Фридман как бы призывает его найти решение этой фундаментальной проблемы - преодолеть барьер нехватки качественных данных для обучения.
Твит Фридмана, который является опытным инвестором и имеет обширные связи в Кремниевой долине, может быть неслучайным
Возможно, в среде очень узкого круга лиц уже циркулирует информация о потенциальном прорыве(!).
Тайминг событий:
1. Суцкевер покинул OpenAI в мае 2024 года и основал SSI.
2. OpenAI публично признает проблему с "data wall" в ноябре.
3. Сегодняшний твит Фридмана может намекать на то, что ему известно, и скоро выйдет в паблик.
Самая мощная ИИ-модель с открытыми весами вышла в Китае — Tencent создала Hunyuan-Large.
Сегодня США и Европа пытаются ограничить открытый исходный код путем создания системы разрешений и бюрократии.
Если Китай продолжит не ограничивать открытые разработки в сфере ИИ, лидерство в этой области может перейти к нему.
Масштаб модели:
- 389 млрд. параметров
- 52 млрд. активируемых параметров
- Поддержка контекста до 256K токенов
- Это крупнейшая открытая MoE (Mixture of Experts) модель на данный момент.
- Обучена на 7трлн токенов
- 1.5 трлн из них - синтетические данные высокого качества
- Специальный 4-этапный процесс генерации синтетических данных
Модель превосходит LLama3.1-70B и сравнима с LLama3.1-405B. Показывает отличные результаты в задачах на понимание языка, логическое мышление, математику, программирование. Особенно хорошо работает с китайским языком
❗️Coinbase и Langchain AI представили фреймворк для создания ИИ-агентов - Agentkit
Agentkit — это первый фреймворк, позволяющий создавать ИИ-агентов.
/channel/alwebbci/2733
Суть проекта в том, чтобы объединить возможности ИИ-агентов с действиями как в традиционном интернете, так и в блокчейн-пространстве, создавая более функциональные и автономные системы.
Ключевые особенности:
- Поддержка любых ИИ-моделей
-Интеграция с популярными веб-сервисами (Gmail, X, поисковики)
- Прямое взаимодействие с блокчейн-протоколами
- Готовность к промышленному внедрению
По сути, Coinbase создает полноценную инфраструктуру для "самостоятельных" ИИ-агентов, где Agentkit отвечает за техническую часть, а их Payman — за финансовую автономность и взаимодействие с людьми.
Китайский производитель электромобилей Xpeng представил своего гуманоида Iron
XPENG, которые славятся тем, что копируют все у Tesla, Figure представили робота-гуманоида Iron, он очень похож на робота Optimus.
Вот его основные характеристики:
- у робота более 60 суставов и 200 степеней свободы движения.
- используются технологии, которые компания применяет в своих автомобилях.
- рост робота - 178 см, вес - 70 кг.
- роботы уже работают на заводах Xpeng.
- «Мозг» робота работает на базе ИИ-чипа Xpeng Turing, который можно использовать в ИИ-автомобилях, роботах и летающих машинах.
У чипа
40-ядерный процессор, поддерживающий работу с моделями до 30 млрд. параметров.
Итоги уходящей недели в России и мире, что имеет значение
Как построить успешную карьеру в ИИ?Советы от Эндрю Нга, основателя DeepLearningAI и Coursera.
1. Команда Etched представила OASIS - 1-я в мире игра, где ИИ создаёт миры по нажатию клавиш.
2. Компании начинают бороться за доступ к бюджетам на персонал вместо ИТ-бюджетов.
3. МГУ и Neiry подключили мозг крысы к ИИ. Профессор М.Лебедев рассказывает нюансы этой работы.
4. Трамп собирается отменить указ об ИИ, что еще планирует делать его новая администрация в части ИИ, космоса читайте здесь.
5. Планы Трампа по криптоиндустрии. А также большая часть Конгресса теперь представлена из сторонников индустрии.
6. Бюро 1440 Алексея Шелобкова занялось электроракетными двигателями для космоса.
7. Свежий обзор по DeFI.
8. Сравнительный анализ открытых и закрыт моделей ИИ.
9. T-Mobile заплатит OpenAI в течение 3 лет $100млн за ИИ.
10. ИИ в 3D. Инструменты для разработчиков игр, художников и тд.
11. ИИ-агент от Google обнаружил первую реальную уязвимость в безопасности.
12. Deloitte представил отчет о влиянии ИИ-агентов на рынок труда.
13. Новый буст GPU сделает биотех, подробнее тут.
14. OpenAI купил домен для ChatGPT за $15млн.
15. Oracle выкупит долг перед российскими кредиторами,но не более чем за 60% от номинала.
16. Здесь о том, как создать многоагентную ИИ-систему для разрешения проблем на предиктивных рынках.
17. GigaLab от Parse анализирует более 10 миллионов клеток за один запуск.
18. Венчурный фонд a16Z начал инвестировать в ИИ для родительства, подробнее здесь.
19. В. Путин считает, что деятельность в интернете должна подчиняться законам РФ.
20. Исследование: врачи, использующие LLM, могут превзойти тех, кто их не использует.
21. NVIDIA готовится к прорыву в миллион чипов.
22. Amazon хочет инвестировать еще в Anthropic $4млрд, но с условием. Каким, читайте здесь.
23. Wall Street делает ставку на биткоин, уходя от золота.
24. Большой обзор о маленьких языковых моделях ИИ.
❗️Как построить успешную карьеру в ИИ? инсайты от Эндрю Нга, основателя DeepLearningAI и Coursera
3 ступени к успеху в ИИ:
1. Обучение базовым навыкам
"Важно не количество прочитанных статей, а глубина понимания фундаментальных концепций"
2. Работа над проектами
"Начните с малого. Мой первый проект был простой нейросетью для имитации функции sin(x). Он не был особо полезным, но стал отличным опытом обучения"
3. Поиск работы
"Выбирайте не проекты, а людей. Ваши коллеги повлияют на ваше развитие больше, чем конкретные задачи".
Золотые правила от Эндрю:
1. Учитесь постоянно, но понемногу
2. Начинайте с маленьких проектов
3. Помогайте другим расти
4. Стройте сообщество, а не сеть контактов
5. Фокусируйтесь на одном большом изменении за раз (либо смена роли, либо индустрии)
"Чтобы стать хорошим специалистом в чем-либо, первый шаг — это начать делать это плохо. Если вы уже успешно делаете что-то плохо в ИИ — поздравляю, вы на верном пути!"- Нг.
Полезные ресурсы для старта:
deeplearning.ai — курсы по ИИ
Kaggle — соревнования и проекты
Pie & AI — события и нетворкинг
GitHub — для портфолио проектов
P.S. Как говорит Эндрю: "У среднего человека всего около 30 000 дней жизни. Стоит ли то, что вы делаете сегодня, 1/30 000 вашей жизни?"
Профессор М.Лебедев объясняет, что значит их работа по подключению мозга крысы к ИИ /channel/augmented_brain/6903
Об этом опыте мы вчера писали здесь.
Какое важное и нужное исследование! Врачи, использующие LLM, могут превзойти тех, кто их не использует.
Это важный вывод в мышлении сообщества медиков.
Венчурный фонд a16Z начал инвестировать в ИИ для родительства - это новый тренд
Воспитание детей всегда было одной из самых сложных задач, с которыми сталкивается человек. В современном мире, где темп жизни постоянно ускоряется, а информационный шум становится всё громче, родители как никогда нуждаются в надёжной поддержке. Но что если эта поддержка может быть доступна 24/7, основана на научных данных и при этом полностью персонализирована? Именно такое будущее нам готовит развитие ИИ в сфере родительства.
От планирования до воплощения: 3 ключевых направления. Смотрите карту проектов.
1. Подготовка к родительству: фертильность и беременность.
Современные приложения и носимые устройства превращаются в персональные мини-лаборатории, способные:
- Прогнозировать фертильные дни с высокой точностью
- Отслеживать гормональные изменения
- Анализировать множество показателей здоровья
- Предоставлять персонализированные рекомендации
2. Первые шаги: поддержка родителей новорожденных
ИИ-системы нового поколения предлагают:
- Круглосуточную поддержку и консультации
- Мониторинг сна и развития ребёнка через умные устройства
- Персонализированные советы, основанные на научных данных
- Эмоциональную поддержку в любое время суток
3. Управление семейной жизнью: от хаоса к порядку
По мере роста детей растут и заботы родителей. Здесь в игру вступает ИИ как "семейный менеджер", способный:
- Автоматизировать планирование питания
- Конвертировать школьные уведомления в календарные события
- Управлять расписанием занятий и встреч
- Организовывать покупки и регулярные заказы
Сегодняшние решения — это только начало.
По мере развития технологий мы увидим появление еще более совершенных систем, способных:
- Лучше понимать индивидуальные потребности каждой семьи
- Предоставлять более точные и персонализированные рекомендации
- Автоматизировать больше рутинных задач
- Создавать более целостную экосистему поддержки родителей.
Российские ученые подключили мозг крысы к ИИ
Neiry и МГУ реализовали амбициозный проект по созданию нейроинтерфейса, объединяющего биологический мозг с ИИ.
За проектом стоит серьезная научная база - им руководит профессор Михаил Лебедев, один из пионеров нейроинтерфейсов, стоявший у истоков Neuralink.
Как говорит В. Попков, разработан полный комплект оборудования: электроды, коннекторы, беспроводной стимулятор. Создано ПО с ИИ-компонентом.
Проведена успешная имплантация. Реализовано взаимодействие между ИИ и биологическим мозгом.
Самое впечатляющее здесь - скорость разработки. Весь hardware создан с нуля за 2 года, а интеграция с ИИ заняла всего полгода. Это показывает, что в России есть команды, способные решать сложнейшие задачи в области нейротехнологий на мировом уровне.
Да, пока система работает в простом режиме "да/нет" - крыса может отвечать на вопросы, получая подсказки от ИИ через стимуляцию определенных зон мозга.
Но это пока не финальный продукт, а технологическая демонстрация, proof-of-concept.
Команда уже заявила о планах по глубокой интеграции ИИ и мозга.
Однажды ваш психоаналитик узнает, что его заменил Claude.
Читать полностью…
Oracle выкупит долг перед российскими кредиторами,но не более чем за 60% от номинала.
Условие сделки — отказ кредиторов от любых новых требований к российскому юрлицу. Общая сумма долга перед всеми кредиторами составляет более 1,4 млрд руб., то есть речь может идти о сумме 840 млн руб., или $8,5 млн по текущему курсу.
Эмитент USDC показал, как разработать ИИ-агента с помощью Microsoft AutoGen
Руководство основано на фреймворке AutoGen от Microsoft и позволяет создавать ИИ-агентов для автономных операций со стейблкоином.
Основная идея - создание системы, где ИИ-агенты могут самостоятельно выполнять задачи и получать за это оплату в цифровой валюте USDC.
Об этом писали здесь.
Каждый агент имеет свою специализацию:
1. Админ - представляет интересы человека, инициирует задачи
2. Планировщик - создает план исследований
3. Инженер - пишет код для решения задач
4. Ученый - анализирует научную информацию
5. Исполнитель - запускает код
6. Критик - проверяет качество работы
После выполнения задач каждый агент получает оплату в USDC через специальные программируемые кошельки на блокчейне. Размер оплаты зависит от вклада каждого агента в общий результат.
Сферы применения такой системы:
- Автономные ИИ-сервисы, генерирующие пассивный доход для владельцев
- Цифровые маркетплейсы для аренды ИИ-агентов
- Финансирование ИИ-исследований
- Совместная работа людей и ИИ с распределением вознаграждений
Технически система реализована на Python (для ИИ-части) и Node.js (для работы с блокчейном).
Ранее мы писали, что хотя ИИ-агенты не "владеют" деньгами в традиционном смысле, эта система служит прототипом для будущих сценариев автономной работы ИИ.
YC объявил ключевые направления для инвестиций в стартапы
Y Combinator, легендарный стартап-акселератор, выпустил заявление: мы вступаем в золотой век технологического предпринимательства. Время для создания новых стартапов и компаний.
Главный катализатор - ИИ. Он меняет правила игры во всех сферах быстрее, чем любая технология в истории.
Самые горячие направления для стартапов 2024:
1. Стейблкоины. Улучшение регуляторной среды. Рост объемов платежей (20% от объема Mastercard). Интерес со стороны традиционных финансовых институтов.
2. Чипы + ИИ. Разработка новых процессоров с помощью языковых моделей.
3. Космос. Запустить спутник теперь можно на посевном раунде. Стоимость вывода на орбиту упала в 10 раз с 2006 года.
4. ИИ для инженеров. Революция в CAD/CAM системах. Проектировать самолеты и здания станет проще простого.
5. GovTech. Автоматизация госуслуг с помощью ИИ.
6. Безопасность. От умных камер до оптимизации работы экстренных служб.
7. Производство в США. Возвращение заводов домой благодаря роботизации и ML.
Что особенно важно?
Барьеры входа падают. Банки охотнее работают со стартапами, инфраструктура становится доступнее, а ИИ помогает маленьким командам конкурировать с гигантами.
Alibaba представили сейчас лучшую ИИ-модель, она соответствует Claude-3.5 только бесплатно!
Лицензия — Apache-2.0. ее возможности кодирования соответствуют GPT-4o /channel/alwebbci/2736
Узкий коридор возможностей от ЦБ, что ждет ИИ-агентов в России?
Банк России выпустил новые требования к платежным агентам, мы их проанализировали и отмечаем, что прямого запрета на ИИ-агентов нет, но их использование существенно ограничено текущими требованиями. Вот почему:
1. Что допускает возможность использования ИИ:
- В документе нет прямого запрета на использование автоматизированных систем
- Требования к информированию и обработке информации технически могут выполняться ИИ
- Нет явного указания, что все операции должны выполняться исключительно человеком
2. Что ограничивает использование ИИ:
- Требования к "работникам оператора" (п.5.5)
- Необходимость "мотивированного ответа" на обращения
- Требования к объективному и всестороннему рассмотрению обращений
- Акцент на человеческом взаимодействии в процессе обслуживания
3. Где возможно применение ИИ в рамках требований:
- Как вспомогательный инструмент при обработке платежей
- Для первичной обработки обращений
- В системах мониторинга и контроля
- Для подготовки отчетности
Таким образом, можно сказать, что в новых требованиях есть место для ИИ-агентов, но только в качестве вспомогательного инструмента под контролем человека, а не как полностью автономных платежных агентов, каких готовит для рынка Coinbase.
А между тем, глобальные игроки из ИИ и блокчейн индустрий создают новые стандарты для финансового рынка, подробнее тут и тут.
OpenAI столкнулась с замедлением темпов улучшения LLM при разработке своей новой флагманской модели Orion
Хотя количество пользователей ChatGPT и других продуктов ИИ стремительно растет, темпы улучшения базовых компонентов, лежащих в их основе (языковых моделей), похоже, замедляются.
В мае Сэм Альтман сообщил сотрудникам, что ожидает значительного улучшения по сравнению с предыдущей моделью.
Хотя обучение Orion было завершено только на 20%, она уже показывала результаты на уровне GPT-4. Однако в итоге улучшение качества оказалось намного меньше, чем скачок между предыдущими моделями GPT-3 и GPT-4.
По мнению некоторых сотрудников компании, Orion не всегда превосходит предшественника в определенных задачах: лучше справляется с языковыми задачами, но может уступать в программировании.
При этом Orion может оказаться дороже в эксплуатации в дата-центрах.
Основные причины замедления:
1. Нехватка качественных данных для обучения. OpenAI создала специальную команду под руководством Ника Райдера для решения этой проблемы.
2. Orion частично обучалась на данных, сгенерированных другими моделями OpenAI (GPT-4 и моделями рассуждений), но это создает новую проблему: модель может начать повторять особенности старых моделей.
Как OpenAI пытается решить эти проблемы:
- Разрабатывает новые методы улучшения моделей после их начального обучения
- Использует обучение с подкреплением на основе человеческих оценок
- Создала модель рассуждений o1, которая тратит больше времени на "обдумывание" данных перед выдачей ответа
- Развивает возможности написания кода в своих моделях
- Разрабатывает ПО, которое может управлять компьютером для выполнения офисных задач
Марк Цукерберг считает, что даже без улучшений технологии остается большой простор для создания продуктов.
Другие, включая исследователя OpenAI Ноама Брауна, предупреждают, что более продвинутые модели могут стать финансово нецелесообразными.
Некоторые инвесторы обеспокоены тем, что темпы улучшения языковых моделей начинают выходить на плато.
Orion планируется к выпуску в начале следующего года, причем компания может отойти от традиционного названия "GPT", что подчеркивает изменение характера улучшений в языковых моделях.
Синергия блокчейна и ИИ: В.Бутерин и А.Карпатый сошлись во мнении о новом источнике дохода для ИИ
Создатель Ethereum и бывший директор по ИИ в OpenAI видят будущее в предсказательных рынках как способе монетизации ИИ.
Виталик Бутерин поделился новой статьей о будущем взаимодействия ИИ и финансовых рынков. Концепция "информационных финансов" может открыть новую эру, где ИИ не только помогает людям принимать решения, но и самостоятельно зарабатывает на своих предсказаниях.
Как это работает?
Представьте себе рынок, где участники делают ставки на исход различных событий - от выборов до научных открытий.
ИИ может анализировать огромные массивы данных и делать более точные прогнозы, чем большинство людей. При правильных предсказаниях система получает прибыль, при ошибках - теряет деньги.
Преимущества ИИ на предсказательных рынках
1. Скорость обработки информации.
- Мгновенный анализ новостей и данных
- Способность отслеживать множество рынков одновременно
2. Объективность:
- Отсутствие эмоциональных решений
- Чисто математический подход к оценке вероятностей
3. Масштабируемость:
- Возможность работать с малыми суммами
- Участие в тысячах микро-рынков одновременно
Потенциальные проблемы и решения
1.Риски манипуляции
- Возможность координированных атак несколькими ИИ-системами
- Создание ложных сигналов через множество мелких ставок
Создавать фейки дорого, а проигрывать деньги на неверных предсказаниях еще дороже. Система построена так, что честное поведение более выгодно, чем обман.
2. Защитные механизмы
- Верификация участников
- Лимиты на размер ставок
- Регулярные проверки реальными людьми
- Экономические стимулы для честного поведения
Практические применения
1. Политические прогнозы:
- Предсказание результатов выборов
- Оценка вероятности политических событий
2. Научные исследования:
- Прогнозирование результатов экспериментов
- Оценка вероятности успеха новых теорий
3. Корпоративные решения:
- Предсказание успеха продуктов
- Оценка рыночных трендов
Технологический рывок РФ находится в режиме перегрева
С одной стороны, страна остро нуждается в технологической модернизации и импортозамещении, с другой — экономика демонстрирует все классические признаки перегрева: рекордно низкая безработица в 2.4%, стремительный рост зарплат и ключевая ставка в 21%.
Острая дискуссия между регулятором, бизнесом и правительством выявила глубокие противоречия в оценке текущей ситуации. ЦБ видит в высоких ставках необходимый инструмент борьбы с инфляцией, бизнес указывает на невозможность развития при такой стоимости денег, а правительство пытается найти способы стимулировать инвестиции в условиях, когда держать деньги на депозитах выгоднее, чем вкладывать в развитие.
Основная проблема, по мнению экспертов, заключается в структурном перекосе экономики. Бизнес накопил на депозитах рекордные 57.2 трлн рублей, но не спешит инвестировать их в развитие. И причина не только в привлекательной доходности депозитов (20-23% против средней рентабельности бизнеса в 15%).
Компании сталкиваются с целым комплексом проблем: от дефицита квалифицированных кадров до нарушенных логистических цепочек и необходимости технологического переоснащения.
Глава Минобрнауки Валерий Фальков анонсировал масштабную программу развития инженерного образования. Однако эксперты предупреждают: одного только увеличения числа специалистов недостаточно.
Замглавы администрации президента Максим Орешкин указывает на неэффективное использование ресурсов: вместо создания новых производственных мощностей компании предпочитают переманивать сотрудников и перекупать оборудование друг у друга. Это создает иллюзию развития, но не решает фундаментальных проблем экономики.
Профессор Олег Шибанов, РЭШ предупреждает, что длительный период высоких ставок может привести к существенному замедлению технологического развития. Однако альтернатива в виде высокой инфляции может оказаться еще более разрушительной для экономики.
Необходим комплексный подход, включающий не только денежно-кредитную политику, но и структурные реформы, развитие образования и создание эффективных механизмов трансфера технологий.
Историческое событие после победы Трампа: Wall Street делает ставку на биткоин, уходя от золота
Bitcoin ETF от BlackRock официально превзошел по объему их знаменитый Gold ETF.
BlackRock -крупнейшая инвестиционная компания мира, своими действиями легитимизирует криптовалюту как новый защитный актив.
За последние сутки произошел новый рекорд: американские ETF приобрели 17,880 биткоинов. Общий объем биткоин-фонда BlackRock достиг $33.2 млрд, оставив позади их традиционный золотой фонд.
Вот, что произошло:
• Всего за 10 месяцев биткоин-фонд обошел золотой ETF
• Рекордный однодневный объем покупок биткоина через ETF
• Институциональные инвесторы активно переходят от золота к криптовалюте
Рынок демонстрирует исключительную активность, и мы наблюдаем исторический момент в развитии финансовой индустрии.
Вот предвыборная позиция Трампа по криптовалюте.
А в начале октября BlackRock на встрече с инвесторами заявили, что рассматривают биткоин как легитимный инвест актив. Мы тут писали об этом подробнее.
Amazon хочет дать Anthropic еще $4млрд, но с условием, чтобы Anthropic использовала серверы с чипами собственной разработки Amazon (Trainium)
Amazon ведет переговоры о второй многомиллиардной инвестиции в Anthropic (конкурента OpenAI).
Однако в этот раз Amazon выдвигает особое условие, чтобы Anthropic использовала серверы с чипами собственной разработки Amazon.
Сейчас Anthropic предпочитает использовать серверы Amazon с чипами от Nvidia. Размер инвестиций будет зависеть от того, сколько чипов Amazon согласится использовать Anthropic
Переход на чипы Amazon может быть технически сложным для Anthropic, так как ПО для чипов Trainium менее развито, чем ПО Nvidia CUDA, к которому привыкли разработчики ИИ.
Если переход состоится, то это "привяжет" Anthropic к серверам Amazon, затруднив использование других облачных провайдеров
Anthropic прогнозирует выручку $83 млн в месяц к концу года, из которых 25-50% этой суммы выплачивается облачным партнерам. Для сравнения, OpenAI генерирует в 4-5 раз больше выручки.
Amazon использует технологии Anthropic в своем ассистенте для разработчиков Q, который конкурирует с ChatGPT. Anthropic также имеет партнерство с Google, но меньшего масштаба.
Также Дарио Амодей, CEO Anthropic обсуждал возможность использования крупномасштабного кластера серверов для разработки собственного кластера как у
xAI Илона Маска и OpenAI.
Amazon также разрабатывает собственный ИИ, который может конкурировать с Anthropic в будущем.
⚡️СЕО NVIDIA: рождение нового разума неизбежно. NVIDIA готовится к прорыву в миллион чипов
Дженсен Хуанг дал новое интервью, вот его ключевые тезисы
1. Физика не помеха масштабированию.
Нет физических законов, ограничивающих рост до миллиона чипов. Техническая сложность есть, но награда в виде создания нового интеллекта стоит усилий.
2. Революция в распределенных вычислениях.
Создана технология для работы ИИ через множество дата-центров. Масштаб вычислений превзойдет все существующие системы.
3. Гипер-закон Мура на горизонте 10 лет.
Производительность: рост в 2-3 раза ежегодно. Энергоэффективность: снижение потребления в 2-3 раза каждый год
Если прогнозы Хуанга сбудутся, мы увидим экспоненциальный рост возможностей ИИ при одновременном снижении энергозатрат — это откроет дорогу к созданию действительно масштабных систем искусственного интеллекта.
Деятельность в интернете должна подчиняться законам РФ-В. Путин.
Говорит, что технологически это сделать сложно, но можно…
Это как обложка нового сериала Netflix, не хватает только Питера Тиля.
Тиль и Маск обеспечили победу Трампа, неформальные лидеры страны в новом сезоне.
Кстати Вэнс, вице-президент, в новой администрации Трампа работал у Тиля.
Встречайте прорыв в научных исследованиях: GigaLab от Parse анализирует более 10 миллионов клеток за один запуск.
Представьте микроскоп будущего – вместо изучения одной клетки, вы анализируете миллионы одновременно!
Почему это важно?
- Масштаб клеточных исследований удваивается каждый год
- Учёные получили доступ к беспрецедентному уровню анализа
- Технология работает на основе инновационной платформы Evercode и продвинутой автоматизации
- ИИ помогает обрабатывать огромные массивы данных
Практическое применение:
- Ускорение разработки новых лекарств
- Улучшенные возможности тестирования препаратов
- ИИ прогнозирует реакцию пациентов на терапию
- Открывает двери для исследований, которые раньше считались невозможными
Добро пожаловать в эру масштабного клеточного анализа.
/channel/alwebbci/2721
Как создать многоагентную ИИ-систему для разрешения проблем на предиктивных рынках?
Chaos Labs объявила о выпуске альфа-версии системы Edge AI Oracle - это мультиагентная система, которая помогает определять исходы различных событий для предиктивных рынков.
Например, "Кто выиграл выборы?", "Сколько голов забил Месси?" или "Кто получил Нобелевскую премию?"
Главная особенность - система использует не одну модель ИИ, а целый "Совет Оракулов" (AI Oracle Council), состоящий из нескольких ИИ-агентов от разных провайдеров (OpenAI, Anthropic, Meta). Это помогает получить более объективные результаты.
Система построена на технологиях LangChain и LangGraph, которые позволяют:
- Организовать сложное взаимодействие между агентами
- Поддерживать последовательный рабочий процесс
- Обеспечивать прозрачность и отслеживаемость решений
Главное преимущество такого подхода в том, что он помогает избежать предвзятости отдельных моделей ИИ и обеспечивает более надежные и проверяемые результаты.
Для некоторых рынков система настроена так, что требует 95% уверенности и единогласного решения всех агентов.
Эта разработка особенно важна для блокчейн-безопасности, предиктивных рынков и децентрализованных приложений, где требуется надежное определение исходов различных событий.
У ChatGPT сайт появился.
Читать полностью…