Области интересов канала: блокчейн, мозг(BCI), space tech, цифровая экономика, WEB 3.0 в России и мире. Основатель @AniAslanyan English channel https://t.me/alwebbci Регистрация в перечне РКН https://knd.gov.ru/license?id=67374142772bb113f528001c®is
Baidu, ByteDance не пришли на знаковую встречу с Си Цзиньпиным, а кто был и зачем все собрались, рассказываем в этом посте
Сегодня глава КНР Си Цзиньпин провел историческую встречу с руководителями ведущих частных компаний, среди которых большинство - представители ИИ, робототехники, интернета и телекома. Последняя подобная встреча проводилась в 2018 году на фоне торговой войны с США.
Сегодня Си обещал частному бизнесу большую поддержку, так как рассчитывает на них, как ключевой фактор стабилизации экономики в 2025 году.
В первом ряду сидели:
- Джек Ма (Alibaba) – первое публичное появление такого уровня за несколько лет
- Пони Ма (Tencent) – второй богатейший человек Китая с состоянием $52.1 млрд
- Жэнь Чжэнфэй (Huawei)
- Ван Чуаньфу (BYD)
- Лэй Цзюнь (Xiaomi)
Также присутствовал на встрече основатель #DeepSeek Лян Вэньфэн.
Интересно отсутствие некоторых ключевых фигур технологического сектора Китая :
Робин Ли (основатель Baidu)
Чжан Имин (основатель ByteDance, владелец TikTok).
Это может говорить как о смещении приоритетов в технологическом секторе, а также о возможных изменениях в стратегических направлениях развития, или о новой расстановке сил в китайской технологической индустрии. А может быть эти люди просто заболели…
Отраслевые акценты
Заметно изменение в составе участников по сравнению с 2018 годом:
1. Увеличилось присутствие компаний, ориентированных на потребительский рынок (B2C).
2. Сократилось количество представителей промышленных компаний среднего звена.
3. Усилился акцент на компании, специализирующиеся на ИИ,
робототехнику и полупроводники.
Встреча прошла на фоне:
1. Подготовки первого базового закона о развитии частного сектора.
2. Технологического противостояния с США в сферах ИИ и полупроводников.
3. Необходимости стимулирования экономического роста.
Цифровой рубль vs ИИ. Почему проект ЦБ - мертвая тема. Анализ @blockchainrf
Пока ЦБ усиливает контроль за еще не запущенным цифровым ₽, мировая финансовая система переживает тектонические сдвиги:
1. США. Агрессивное развитие крипты
- Создание триллионного биткоин-резерва
- Переход регулирования от SEC к CFTC
- Токенизация всей финансовой системы
- Использование крипты для укрепления доллара
2. Азия. Быстрая реакция
- Гонконг создает стратегический биткоин-резерв
- Расширение стейблкоин-проектов
- Интеграция ИИ и криптовалют
- Либерализация торговли
Революция в платежах:
- Anthropic: ИИ-агенты управляют финансами
- Stripe: Бескомиссионные операции
- Coinbase: Прямой доступ ИИ к платежам
- Bridge: Новая инфраструктура
Почему подход ЦБ выглядит устаревшим?
1. Регуляторный разрыв:
- США движется к гибкому регулированию через CFTC
- ЦБ усиливает традиционный контроль
- Отсутствие интеграции с ИИ-системами
2. Экономическая модель:
- Мир переходит к бескомиссионным операциям
- Заработок смещается на управление резервами
- Цифровой рубль остается в старой парадигме
3. Технологическое отставание:
- Нет планов по интеграции с ИИ
- Отсутствие открытой архитектуры
- Игнорирование стейблкоин-революции
Что можно было бы сделать? Предложение @blockchainrf
1. Стратегический разворот:
- Пересмотр концепции цифрового рубля
- Интеграция с ИИ-системами
- Создание открытой платформы
2. Регуляторные изменения:
- Упрощение контроля через ИИ
- Создание "регуляторной песочницы"
- Поддержка инноваций
3. Технологическая трансформация:
- SDK для ИИ-агентов
- Поддержка стейблкоинов
- Интеграция с глобальными системами
Риски промедления:
1. Экономические:
- Потеря конкурентоспособности
- Отставание в технологиях
- Изоляция от глобальных трендов
2. Технологические:
- Создание устаревшей системы
- Несовместимость с ИИ-агентами
- Отсутствие инноваций
3. Стратегические:
- Упущенные возможности в новой финансовой системе
- Отставание от глобальных конкурентов
- Потеря потенциального лидерства
Мы наблюдаем формирование новой финансовой реальности, где сочетаются:
- ИИ-агенты как операторы
- Бескомиссионные операции
- Государственные крипто-резервы
- Гибкое регулирование.
Цифровой рубль в его текущей концепции рискует стать памятником уходящей эпохи.
Без кардинального пересмотра подхода и интеграции с новыми технологиями, проект может оказаться неактуальным еще до полного запуска.
#DeepSeek представили новый метод обучения модели, который позволяет создать более "думающих" ИИ-агентов для программирования, которые не просто генерируют код, а понимают, что и зачем они делают.
CodeI/O - новый метод, когда ИИ-модели обучаются предсказывать входные и выходные данные программного кода, одновременно объясняя свои рассуждения на естественном языке с помощью подхода COT (цепочка рассуждений).
Представьте, что вы учите кого-то программировать. Обычно вы показываете пример кода и объясняете, что происходит.
CodeI/O делает то же самое, но в масштабе - он учит ИИ не просто копировать код, а понимать логику его работы.
Самое важное преимущество - ИИ учится объяснять свои решения. Это как если бы программист не просто написал код, но и подробно объяснил, почему он выбрал именно такое решение.
Особенно важно то, что система учится на своих ошибках (CODEI/O++). Это делает её более надёжной и способной избегать типичных ошибок программирования.
TSMC собирается выкупить 20% в Intel, а Broadcom - подразделение Intel по разработке чипов, включая процессоры Core и Xeon
Эта сделка поддерживается администрацией Трампа и направлена на укрепление производства микрочипов на территории Америки.
Структура потенциальной сделки может быть такой:
1. Предполагается модель консорциума.
2. Могут быть привлечены другие производители чипов и инвестиционные фонды.
3. Broadcom готов сделать предложение только при условии, что производственное подразделение Intel будет продано отдельно.
Intel уже начала процесс внутреннего разделения производственного подразделения (Intel Foundry) и подразделения разработки чипов.
Qualcomm и Broadcom планируют инвестировать в производственное подразделение Intel (IFS) для обеспечения себе гарантированных производственных мощностей.
Это достойно вашего внимания: 2 легенды Google в 1 интервью. Ноам Шазир и Джефф Дин.
2 огромные фигуры, влияющие на развитие ИИ. Дин - глава науки в Google, а Ноам - сегодня главный ответственный за прорывные технологии ИИ в Google.
Ноама Шазира Google уже 2 раза возвращает в компанию. Последний раз это произошло в 2024 году, тогда корпорация выкупила его за ~$3 млрд. Как шутит сам Ноам : «Я возвращаюсь в Google каждые 12 лет».
Исходя из этого видео, вы многое можете узнать о роли Джеффа Дина, он один из главных людей в Google, реально великий.
Интервью показывает, что Google находится гораздо дальше в развитии ИИ, чем публично показывает, и готовится к радикальным изменениям в архитектуре и возможностях систем ИИ в ближайшие годы.
Что интересного есть ещё в интервью:
1. Внутреннее использование ИИ в корпорации.
- 25% кода в Google уже пишется с помощью ИИ
- Google уже обучил специальную версию Gemini на своей внутренней кодовой базе
- Существует внутренняя чат-система MENA, которая использовалась сотрудниками еще до ChatGPT
2. ТЕКУЩИЕ РАЗРАБОТКИ
- Google работает над увеличением контекстного окна до триллионов токенов
- Разрабатывается новая версия TPU, специально оптимизированная для inference
- Внедряется система распределенного обучения между несколькими дата-центрами
НОВАЯ ПАРАДИГМА РАЗВИТИЯ ИИ:
- Переход от "обучения с нуля" к постоянному улучшению существующих моделей
- Развитие модульной архитектуры, где разные части модели специализируются на разных задачах
- Возможность асинхронного улучшения отдельных компонентов
ЭКОНОМИКА ВЫЧИСЛЕНИЙ
- Стоимость операций ИИ уже в 100 раз дешевле чтения книги
- В 10000 раз дешевле разговора с агентом поддержки
- В миллион раз дешевле найма разработчика
Исходя из того, что говорят Дин и Шазир, можно предположить, что есть более продвинутая версия Gemini, способная к долгосрочному планированию.
Наличие системы автоматизированного дизайна чипов. Продвинутые системы code generation, превосходящие публично доступные
Каким видят будущее ИИ?
1. Переход к "органическим" архитектурам с самоадаптацией
2. Развитие моделей, способных управлять тысячами параллельных задач
3. Интеграция с персональными данными пользователей (email, документы, фото).
БУДУЩЕЕ АППАРАТНОЙ ЧАСТИ:
- Радикальное сокращение цикла разработки чипов (с 18 месяцев до недель)
- Специализация чипов под конкретные задачи
- Развитие распределенных систем обучения между дата-центрами
БУДУЩЕЕ ЦОДов:
- Переход к распределенной архитектуре с множеством специализированных центров
- Развитие асинхронных систем обучения с гарантированной воспроизводимостью
- Оптимизация под inference вместо training
КЛЮЧЕВЫЕ РИСКИ И ВЫЗОВЫ:
1. Экспоненциальный рост возможностей может привести к быстрому достижению сверхчеловеческого интеллекта
2. Сложности с контролем и безопасностью при распределенной архитектуре
3. Необходимость огромных энергетических ресурсов (упоминаются атомные электростанции)
Вот это сделка! Эмитент стейблкоина usdt купил миноритарный пакет акций футбольного клуба «Ювентус», одного из самых известных футбольных клубов в мире.
Кто не в курсе, команда основателей Tether (эмитент USDT) все итальянцы.
Google представили новый подход к оптимизации нейросетей
MatQuant — это новый метод квантизации нейронных сетей, который позволяет из одной модели получать несколько версий разной точности и размера.
Представьте, что у вас есть конструктор, где каждый следующий уровень добавляет новые детали, делая модель точнее. При этом базовая версия (самая легкая) уже работает достаточно хорошо, а каждый следующий уровень только улучшает результат.
Технология была успешно протестирована на языковых моделях:
- Gemma-2 (2B и 9B параметров)
- Mistral 7B
Модели показали значительное улучшение производительности, особенно в легких версиях.
Создан 1-й токенизированный розничный фонд в Гонконге
Standard Chartered и ChinaAMC объявили о запуске первого в Азиатско-Тихоокеанском регионе токенизированного розничного фонда денежного рынка.
Фонд предложит инвесторам получать доходность в гонконгских долларах через блокчейн-инструменты.
Standard Chartered Bank (HK) будет провайдером услуг по цифровым активам, Standard Chartered Trustee (HK) - кастодианом фонда, а ChinaAMC (HK) - управляющей компанией фонда.
Standard Chartered уже запустил услуги хранения цифровых активов в ОАЭ и Люксембурге.
Google сделали новый прорыв в квантовых вычислениях
Google Quantum AI создали 1-й гибридный квантовый симулятор на 69 кубитах, сочетающий аналоговые и цифровые методы вычислений.
Создан не просто новый тип квантового компьютера, а универсальный инструмент для квантовых исследований, открывающий путь к новым научным открытиям и технологическим прорывам.
Впервые достигли рекордно низкой ошибки - всего 0.1% на кубит. Производительность превосходит возможности классических суперкомпьютеров.
Научные открытия с помощью нового инструмента:
1. Экспериментально подтвердили существование квантового перехода Костерлица-Таулеса
2. Обнаружили нарушение механизма Киббла-Зурека, что меняет наше понимание квантовых фазовых переходов
Практическое применение:
1. Материаловедение
- Разработка новых сверхпроводников
- Создание более эффективных солнечных элементов
- Проектирование квантовых материалов
2. Химия и фармацевтика
- Моделирование сложных молекулярных взаимодействий
- Ускорение разработки лекарств
- Изучение биологических процессов на квантовом уровне
3. Фундаментальная наука
- Исследование квантового хаоса
- Изучение квантовой термодинамики
- Проверка квантовых теорий
NVIDIA с помощью #DeepSeek-R1 представила подход к оптимизации GPU
NVIDIA представила эксперимент по автоматической генерации GPU-ядер с помощью языковой модели DeepSeek-R1, достигнув производительности, превышающей в некоторых случаях ручную оптимизацию.
В частности:
1. Впервые ИИ смог превзойти человеческие решения в области низкоуровневой оптимизации GPU
2. Технология требует значительных вычислительных ресурсов и времени
3. Это не замена программистов, а новый инструмент автоматизации
Технические достижения:
- Достигнута 100% точность на Level-1 KernelBench для 100 базовых PyTorch операций
- Ускорение до 2.1x по сравнению с FlexAttention для некоторых операций
- Использован подход inference-time scaling с замкнутым циклом верификации
- Время генерации оптимального решения: 10-20 минут на H100 GPU
Для бизнеса это значит:
- Потенциальное сокращение времени разработки оптимизированных GPU-решений
- Снижение зависимости от высококвалифицированных GPU-инженеров
- Возможность автоматизации части процесса оптимизации производительности
- ROI: ускорение разработки при наличии необходимого оборудования
Этот эксперимент демонстрирует не только технический прогресс, но и намечает тренд на более глубокую интеграцию ИИ в процессы разработки низкоуровневого программного обеспечения. Хотя до полной автоматизации ещё далеко, это важный шаг в развитии инструментов разработки следующего поколения.
Фонд a16Z стал кузницей кадров для Трампа по вопросам ИИ и криптовалют
Сегодня Трамп номинировал на позицию главы комиссии по торговле товарными фьючерсами CFTC руководителя по регуляторной политике a16Z Брайана Куинтенца.
А весь фонд a16z формирует крипто повестку для Трампа в этот раз.
Ранее мы писали о плане США в отношении криптовалют и о роли CFTC /channel/blockchainRF/11223
CFTC обещает:
- Демократизацию финансов через массовое внедрение криптотехнологий
- Революцию через токенизацию всей финансовой системы
- Создание новых возможностей для предпринимателей и инвесторов
Конкурент Neuralink создает в арабском городе NEOM центр нейроинтерфейсов
NEOM (проект города будущего в Саудовской Аравии) объявил о партнерстве с конкурентом Neuralink , компанией Paradromics через свой инвестиционный фонд NEOM Investment Fund.
Очень интересно узнать сколько из $500 млрд NEOM будет отдано на развитие нейроинтерфейсов.
В NEOM будет создан Центр передового опыта по нейроинтерфейсам, который станет ведущим центром медицинской помощи с использованием этих технологий на Ближнем Востоке и за его пределами.
Интеграция ИИ и блокчейна сгенерирует объем рынка в $703млн в этом году
Согласно отчету BPM, ключевыми трендами,определяющие развитие отрасли в 2025 году станут:
1. Институционализация DeFi:
- Появление институциональных протоколов кредитования с банковским уровнем безопасности
- Развитие кросс-чейн систем для оптимизации международных расчетов
- Внедрение гибридных финансовых инструментов, сочетающих преимущества традиционных и децентрализованных финансов
- Новые стратегии управления капиталом через DeFi-протоколы
2. Биткоин как стратегический актив
Создание национального резерва Bitcoin в США
3. Синергия ИИ и блокчейна
- Прогнозируемый рост рынка до $703 млн в 2025 году. Это слияние интернета вещей решает критические проблемы целостности данных и операционной эффективности, одновременно демократизируя доступ к возможностям ИИ.
- Развитие смарт-контрактов с ИИ-управляемой логикой.
- Усиление безопасности через математическое доказательство корректности кода.
- Улучшенные протоколы приватности для бизнес-применений.
- Демократизация доступа к AI-возможностям через блокчейн
4. Токенизация реальных активов
- Прогноз роста рынка токенизированных активов до $600 млрд к 2030 году
- Токенизация традиционных финансовых инструментов.
Сэм Альтман обсуждает с Макроном вопрос предоставления ядерной энергетики для ЦОДов OpenAI.
Франция является лидером по доле ядерной энергетики в национальном энергобалансе.
Около 70% всей электроэнергии во Франции производится на атомных электростанциях. Это самый высокий показатель в мире.
Команда ученых совершила важное открытие в области нейроинтерфейсов и управления движениями.
Главное из этой работы -
информация о движениях распределена по всему мозгу, включая его глубинные структуры.
Впервые международная команда исследователей провела масштабный анализ работы мозга при движениях:
• 1903 точки записи нейронной активности
• 119 различных областей мозга
• 12 параметров движения анализировались одновременно
• 3D-анализ движений в реальном времени
Представлен:
• Новый алгоритм PSID для обработки сигналов мозга
• Целостный подход к анализу движений
• Реальновременная обработка данных
У Gemini появилась бесконечная память♾️
Google добавили в Gemini Advanced бесконечную память, что позволяет ей запоминать и ссылаться на прошлые взаимодействия при ответе. /channel/alwebbci/3011
OpenAI также работает над аналогичной функцией, но пока не выпустили ее.
Цифровой ₽ не запустился ещё массово, но уже стал заложником избыточного регулирования
На фоне снижения интереса к цифровому рублю ЦБ готовит новые правила контроля за операциями с ним.
Банк России анонсировал расширение "антиотмывочного" контроля на операции с цифровым рублем. Это происходит в интересный момент:
1. Падения интереса к цифровым валютам центробанков в мире (с 21% до 10%).
2. Возврата банков к идее токенизации обычных безналичных рублей.
Ранее банки уже предлагали альтернативу - токенизацию безналичных рублей.
ЦБ планирует обязать банки:
- Выявлять подозрительные операции с цифровым рублем
- Разрабатывать специальные программы мониторинга
- Блокировать сомнительные транзакции
- Отказывать в открытии цифровых кошельков
Это выглядит странно, учитывая, что проект теряет поддержку, система и так будет полностью под контролем ЦБ, банки предлагают более простые решения.
Что это значит?
1. Для банков:
- Дополнительные затраты на разработку систем контроля
- Риски ложных срабатываний
- Необходимость параллельно развивать токенизацию
2. Для пользователей:
- Еще больше причин сомневаться в удобстве цифрового рубля
- Риски необоснованных блокировок.
Корпоративное внедрение Ethereum: ключевые тренды 2025
Крупные финансовые компании (BlackRock, JPMorgan и др.) тихо развивают проекты на Ethereum, хотя большинство компаний всё ещё находятся в стороне.
Есть 3 ключевых тренда:
1. 13 из 20 крупнейших финансовых учреждений токенизируют реальные активы на Ethereum.
2. Рост стейблкоинов (PayPal, Robinhood и другие запускают свои стейблкоины).
3. Отказ от частных блокчейнов в пользу Ethereum из-за преимуществ в безопасности и децентрализации.
Почему именно Ethereum?
- Высокий уровень безопасности и децентрализации
- Развитая экосистема L2 решений для масштабирования
- Большое сообщество разработчиков
- Проверенная временем стабильность сети
Что дальше?
- Рост токенизации реальных активов (RWA)
- Развитие корпоративных L2 решений
- Интеграция с традиционными финансовыми инструментами
- Расширение использования в гейминге и метавселенных
Компании выбирают различные подходы в зависимости от своих потребностей - от прямого использования основной сети до создания специализированных L2 решений.
Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире
Научные прорывы:
1. Квантовые вычисления. Google Quantum AI создали 1-й гибридный квантовый симулятор на 69 кубитах.
2. Нейробиология. Исследователи впервые показали как мозг учится понимать мир.
3. Нейроинтерфейсы. Важное открытие в управления движениями. Подробности здесь.
4. Мультимодальные модели. Google представили крупнейший датасет из 100 млрд пар изображение-текст.
Развитие ИИ.
Новые модели:
5. Anthropic разработала гибридную модель ИИ, которая включает в себя возможности рассуждения и LLM.
6. Scaled Cognition создали агентную модель APT-1, Также представили платформу Agent Builder.
7. Microsoft представила NatureLM - это языковая модель для научных исследований и открытий. Она может работать с ДНК, белками, молекулами.
8. Google представили новый метод квантизации нейронных сетей.
Теоретические разработки:
9. DeepMind говорят, что агентность ИИ - сложный вопрос, чем кажется, подробнее тут.
10. Майкл Джордан: ИИ надо воспринимать как мультиагентную систему, подробности тут.
11. Ян Лекун выступил со своим видением об архитектурах, которые могут привести к появлению AGI.
Робототехника и нейроинтерфейсы
12. Meta(запрещенная в РФ) занялась созданием гуманоидных роботов, цель - стать «Android» в индустрии робототехники.
13. Meta(запрещенная в РФ) представила открытую платформу для исследования взаимодействия людей и роботов.
14. Конкурент Neuralink создает в арабском городе NEOM центр нейроинтерфейсов.
Экономика и рынок
15. Anthropic представили 1-й в мире индекс влияния ИИ на рынок труда и экономику.
16. 1-й в мире эндаумент биткоин фонд создает University of Texas at Austin.
17. Объем рынка военных технологий в РФ составил ₽300 млрд - оценка инвестфонда ЭРА.
18. Свежий отчет ВРМ: интеграция ИИ и блокчейна сгенерирует объем рынка в $703млн в этом году.
19. Создан 1-й токенизированный розничный фонд в Гонконге.
Практические достижения
20. NVIDIA с помощью #DeepSeek-R1 представила подход к оптимизации GPU.
21. Пользователь Reddit спросил у 3-х ИИ как сделать Python в Kubernetes и получил превосходный техдизайн на 10 000 слов.
22. Новый тренд - создание сайтов/приложений с ИИ.
23. OpenAI опубликовала лучшие практики модели рассуждений.
Видение будущего
24. Дарио Амодей, СЕО Anthropic: ИИ как новое государство, населенное высокоинтеллектуальными людьми, появляющееся на мировой арене.
25. Сэм Альтман впервые поддержал open source, а также рассказал об изменениях в экономике из-за ИИ.
26. Сэм Альтман объявил о слиянии ИИ-моделей в GPT-5. К чему это приведет и в чем стратегия, читайте здесь.
27. Новый инвестиционный тезис от a16Z: ИИ-агенты могут забрать аутсорсинг бизнес-процессов.
28. Видение будущего в части ИИ от ключевых сотрудников Google.
Образование
29. Google DeepMind выпустили краткий бесплатный курс по безопасности AGI.
30. #DeepSeek выпустили рекомендуемые настройки для лучшего опыта своей моделью R1.
Meta занялась созданием гуманоидных роботов, цель - стать «Android» в индустрии робототехники
Компания объявила о создании нового подразделения, которое будет заниматься разработкой человекоподобных роботов под руководством Марка Уиттена, который ранее работал в подразделении беспилотных автомобилей Cruise (General Motors).
Также Meta ведет переговоры с Unitree и Figure, которые специализируются на робототехнике.
Компания планирует не только создавать роботов для домашнего использования, но и разрабатывать специализированные модели как часть более широкой робототехнической платформы.
Цель компании - создать программно-аппаратную платформу для гуманоидных роботов, которая могла бы стать своего рода Android в индустрии робототехники.
Напомним, что по данным Ark invest, к 2030 году рынок гуманоидов достигнет $26трлн.
Tesla планирует ко 2-й половине 2026 года производить 100млн роботов / год.
*Запрещенная организация в России.
Новый инвест.тезис от a16Z: ИИ-агенты могут забрать аутсорсинг бизнес-процессов (BPO)
Сейчас компании часто передают на аутсорсинг важную, но рутинную и повторяющуюся работу специализированным компаниям. Эти компании в основном полагаются на человеческий труд, что приводит к медленной работе, ошибкам и часто неудовлетворительным результатам.
a16z считает, что теперь ИИ-агенты могут автоматизировать большую часть работы, которую выполняют на аутсорсинге компании.
Но есть важный момент - у стартапов есть ограниченное время для захвата рынка, так как существующие BPO-компании тоже начинают внедрять ИИ-решения. Например, Accenture уже объявила о новых проектах с генеративным ИИ на $1.2 млрд.
Почему ИИ может изменить ситуацию:
- Улучшение языковых моделей
- Развитие голосового ИИ
- Новые возможности работы с браузером
- Работа 24/7 со скоростью ПО
- Масштабируемость
- Адаптация к разным языкам и культурам
- Мгновенные ответы без очередей
Основные направления применения ИИ:
1. Клиентский опыт (фронт-офис):
- Поддержка клиентов через текст, email, голос
- Показатели решения запросов до 80%
- Улучшение показателей удовлетворенности клиентов
2. Бэк-офис операции:
- Обработка неструктурированных данных
- Сверка документов
- Управление счетами
- Обработка претензий
3. Разработка приложений:
- Повышение производительности существующих разработчиков
- Создание приложений без программирования
⚡️Anthropic готовит к выпуску модель сильнее о3 от OpenAI, она появится уже совсем скоро.
Anthropic разработала гибридную модель ИИ, которая включает в себя возможности рассуждения и LLM.
Особенность этой модели в том, что она:
1. Использует больше вычислительных ресурсов для решения сложных задач.
2. Может быстро обрабатывать простые задачи без дополнительных вычислений.
3. Позволяет разработчикам контролировать, сколько вычислительных ресурсов тратится на запрос через специальную шкалу.
В отличие от OpenAI, где есть только 3 настройки уровня рассуждений (низкий, средний и высокий), Anthropic предлагает более точный контроль над ресурсами.
Особенно сильной стороной новой модели Anthropic является программирование.
По словам человека, тестировавшего модель, при максимальном времени на "размышление" она превосходит самую продвинутую модель OpenAI (o3-mini) в некоторых задачах программирования. В частности:
- Лучше понимает сложные кодовые базы, состоящие из тысяч файлов
- Более эффективна в создании рабочего кода с первой попытки
- Лучше справляется с реальными задачами программирования, чем с академическими
На рынке ИИ сейчас идут 2 параллельные игры:
1. На переднем крае разработки ИИ - модели, которые постепенно улучшают способности к рассуждению и программированию, сохраняют ценовое преимущество.
2. Более простые модели "достаточно хорошего" уровня продолжают конкурировать между собой по цене.
❗️OpenAI переходит на продажу ИИ-агентов, а не ИИ-моделей.
Новая дорожная карта OpenAI, представленная вчера, показывает нечто большее, чем просто обновление ИИ-моделей — это фундаментальная смена бизнес-стратегии.
Разбираемся в новой стратегии бизнеса Сэма Альтмана:
1. GPT-5 — это больше не просто модель
GPT-5 станет целой экосистемой: коллекция разных моделей с маршрутизатором, вероятно включающая RAG и другие инструменты. Это уже не единая модель, а целый "уровень интеллекта".
2. Интеллект как сервис
OpenAI больше не продает доступ к API — они переходят к продаже уровней интеллекта. ИИ превращается из технического инструмента в готовое бизнес-решение.
3. Стратегия в стиле Apple.
Объединяя всё в единые системы, OpenAI повторяет успешный путь Apple — создает контролируемую экосистему.
Наши вопросы:
1. Как будут различаться уровни free/plus/pro?
2. Насколько "умнее" будет каждый следующий уровень?
3. Как пользователь поймет, что получил больше интеллекта за свои деньги?
Наши прогнозы:
• Ускорится внедрение в корпоративном секторе
• Конкурентам будет сложно повторить интегрированный подход
• Появятся новые метрики для измерения "уровней интеллекта" ИИ
⚡️Опытным путем выявлено, как мозг учится понимать мир - теория Google подтвердилась
Исследователи из Janelia Research Campus впервые показали, как мозг постепенно учится создавать внутренние "карты" окружающего мира.
Ученые наблюдали за тысячами нейронов в гиппокампе мышей в режиме реального времени. Мыши учились ориентироваться в виртуальном лабиринте с двумя типами путей. Для успеха нужно было помнить, где находится награда.
Что обнаружили?
1. Мозг проходит четкие стадии обучения:
- От хаотичных действий к точным и эффективным
- От случайных реакций нейронов к организованной "карте"
2. Нейронная активность постепенно организуется в структуру, похожую на "машину состояний":
- Сначала это неорганизованный кластер
- Затем формируется схема "хаб и спицы"
- В конце появляется кольцевая структура с ветвями
Самым удивительным оказалось то, что эти результаты точно совпали с предсказаниями модели CSCG (Clone-Structured Causal Graph), разработанной ранее в Google DeepMind и Vicarious AI. Эта модель оказалась единственной, которая смогла предсказать не только конечный результат, но и весь путь обучения.
Впервые показан полный процесс формирования когнитивной карты в мозге. Подтвердилась теоретическая модель работы мозга. Это открывает новые возможности для понимания обучения и памяти. Результаты могут помочь в создании более эффективного ИИ
Все данные исследования доступны для интерактивного изучения на сайте: cognitivemap.janelia.org
Сэм объявил о слиянии ИИ-моделей в GPT-5 — o3 станет частью единой системы
Сэм Альтман заявил, что текущие предложения стали слишком сложными, и стремится вернуться к концепции "магического унифицированного интеллекта".
OpenAI выпустит GPT-4.5 (под названием Orion), станет последней моделью текущего поколения.
А GPT-5 будет представлять собой интегрированную систему, объединяющую технологии o-серий и GPT-серий. Модель o3 больше не будет доступна отдельно.
Новая структура доступа к GPT-5:
• Бесплатный уровень: неограниченный доступ к стандартной версии
• Plus: доступ к улучшенной версии
• Pro: максимальные возможности + дополнительные функции (голос, canvas, поиск, инструменты для исследований)
Новый тренд - создание сайтов/приложений с ИИ. Карта проектов.
За последние месяцы тысячи людей во всем мире начали создавать сайты и приложения с помощью таких инструментов как Bolt, Lovable и v0.
Уникальность в том, что люди могут создавать интерактивные продукты и даже зарабатывать на них без навыков программирования.
Например, Bolt вышел на доход $20 млн, а Lovable достиг $10 млн всего через 2 месяца после начала монетизации своих ИИ-инструментов.
Появляется новый подход в разработке - LLM-based стек, где вместо традиционного программирования, пользователи работают с инструментами для генерации дизайна, изображений и хостинга.
Основной интерфейс - обычный человеческий язык вместо кода.
Текущие ограничения такого подхода:
1. Сложности с интеграциями (базы данных, платежи, авторизация)
2. Периодические баги и ошибки
3. Проблемы с масштабированием проектов
4. Сложности с отладкой
Но у этого есть свое будущее:
- Специализация продуктов под разные категории пользователей
- Развитие корпоративного сегмента
- Упрощение интеграций с популярными сервисами
- Улучшение контроля над дизайном
- Более понятное ценообразование
- Возможная интеграция этих технологий в существующие платформы (Figma, Replit)
- Интерес со стороны крупных компаний (OpenAI, Anthropic)
- Потенциальная специализация на конкретных нишах (например, малый бизнес).
Google представили WebLI-100B - крупнейший в мире набор данных для обучения мультимодальных моделей, содержащий 100 млрд пар изображение-текст
Это в 10 раз больше существующих наборов данных.
Также в этой работе показано, что увеличение объема данных в 10 раз (с 10 до 100 миллиардов) практически не улучшает результаты на стандартных западных тестах, но значительно улучшает:
- Работу с контентом из разных культур
- Понимание низкоресурсных языков
- Справедливость работы системы для разных групп пользователей
Впервые обнаружен важный побочный эффект фильтрации данных: популярные методы фильтрации (как CLIP) могут непреднамеренно снижать культурное разнообразие в данных.
Впервые также показано, что для создания действительно инклюзивных ИИ систем важен не только объем данных, но и сохранение их разнообразия, даже если это немного снижает производительность на стандартных тестах.
Это исследование меняет понимание того, как нужно обучать крупные ИИ - модели, смещая фокус с чистой производительности на более широкие социальные аспекты, такие как культурная инклюзивность и справедливость.
Объем рынка военных технологий в РФ составил ₽300 млрд - оценка инвестфонда ЭРА (входит в группу Промсвязьбанка)
Ключевыми сегментами стали БПЛА — более 100 млрд руб.— и средства РЭБ — около 30 млрд руб.
По этим сегментам объем выручки вырос более чем в 2 раза, говорят в ЭРА, не раскрывая данных по другим сегментам, а также объем рынка за 2023 год.
В этом году ключевыми направлениями для развития будут автоматизированные БПЛА, средства РЭБ, биомедицина, робототехника, ИИ.
❗️Дарио Амодей, Anthropic, сегодня из Парижа: к 2026/2027 ИИ можно будет рассматривать как нечто похожее на совершенно новое государство, населенное высокоинтеллектуальными людьми, появляющееся на мировой арене.
СЕО Anthropic сегодня выступил на саммите в Париже и по прогнозам Амодея, к 2026-2027 годам (и точно не позднее 2030 года) возможности систем ИИ будут сравнимы с появлением на мировой арене новой "страны гениев в дата-центре".
Это несёт как огромные возможности, так и серьёзные риски.
Отметим, что вчера Anthropic выпустил первый в мире индекс влияния ИИ на рынок труда и экономику. Этот индекс основан на реальных данных, а не опросах или прогнозах.
Более подробно о том, что нас ждет в ближайшие годы Амодей описал здесь.
❗️Свежее из Парижа: Ян Лекун об архитектурах, которые могут привести к появлению AGI
Ян ЛеКун в своей презентации фактически говорит о своем видении пути к AGI.
Он радикально утверждает, что текущий мейнстрим развития ИИ, особенно LLM, не приведет к созданию человекоподобного интеллекта.
Вместо этого он предлагает альтернативный путь, основанный на:
- Энергетических моделях вместо вероятностных
- Архитектурах с совместным встраиванием
- Модельно-предиктивном управлении
- Регуляризованных методах обучения
ЛеКун последовательно критикует этот подход, считая, что для достижения AGI нужны принципиально другие архитектуры, которые будут ближе к тому, как работает человеческий мозг.
Его подход больше основан на понимании фундаментальных принципов работы интеллекта и создании архитектур, способных к причинно-следственному мышлению и планированию, а не просто к обработке текста на основе статистических закономерностей.