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
Андрей Карпаты:сегодня нет нормального способа проверить, как хорошо работают новые ИИ-модели
Андрей Карпаты, который покинул OpenAI в прошлом году, говорит, что сейчас сложно понять, насколько хороши новые ИИ-модели (типа GPT-4.5).
Он жалуется, что нет нормального способа их проверить. Старые тесты (например, MMLU) уже устарели и не показывают реальную картину. Новые тесты (типа SWE-Bench) слишком узкие и тоже не дают полной оценки. Есть ещё площадка Chatbot Arena, где модели сравнивают, но она уже не очень работает, потому что разработчики специально "подгоняют" свои ИИ под неё, и результаты получаются необъективными.
Карпаты сам пробовал оценивать модели "на глаз" ,по ощущениям, но признаёт, что это ненадёжно, потому что можно обмануться своими ожиданиями или взять слишком мало примеров.
В итоге он говорит: "Я не знаю, как правильно проверить, что эти ИИ умеют на самом деле". Это проблема не только для него, а для всей сферы ИИ прямо сейчас (на март 2025 года).
Microsoft представили 1-ого голосового ИИ-агента для здравоохранения
Microsoft представила Dragon Copilot — 1-й в отрасли здравоохранения унифицированный голосовой ИИ-помощник, который объединяет возможности Dragon Medical One (технология, которая позволяет надиктовывать медработнику информацию и создавать заметки с помощью голосовых команд) и DAX Copilot (технология, которая может транскрибировать услышанное в текст).
Агент позволяет медицинским работникам:
1. автоматическое создание заметок с помощью функции распознавания речи, поддержка нескольких языков, персонализированные стили и форматирование.
2. получать информацию: встроенный ИИ-помощник для поиска медицинской информации из надежных источников.
3. автоматизировать задачи: такие как создание заказов, составление заметок, написание направлений и резюме после посещений.
Dragon Copilot будет доступен в США и Канаде в мае, затем в Великобритании, Германии, Франции и Нидерландах.
Ранее про рынок голосовых ИИ-агентов мы писали здесь и здесь.
Google делают из Gemini универсального ИИ-агента, теперь можно задавать вопросы через видео
Google представили новые функции, такие как Screenshare и возможность задавать вопросы через видео, Gemini может обрабатывать не только текст, но и визуальную информацию в реальном времени — будь то содержимое экрана или окружающий мир через камеру.
Это делает его более универсальным, так как он "видит" и "понимает" контекст, подобно человеку.
Ещё в декабре 2024 года Google представила Project Marinerа — прототип ИИ-агента на базе Gemini, который способен автономно управлять браузером, кликать по кнопкам, заполнять формы и выполнять задачи в интернете. Это шаг к "agentic AI" — системам, которые не просто отвечают, а действуют от имени пользователя.
Project Astra - ещё один прототип, позиционируется как 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. Обновления в Gemini 2.0, включая улучшенную память и диалог на нескольких языках, усиливают эту универсальность.
Вторая функция, которая была представлена позволяет снимать видео и задавать вопросы Gemini прямо во время съемки. Google анонсировала эту возможность еще на Google I/O в прошлом году, и теперь она становится реальностью.
Обе функции будут доступны пользователям подписки Gemini Advanced (в рамках плана Google One AI Premium) на устройствах Android. Развертывание начнется позже в марте 2025 года.
₽305 млн российский разработчик нейроинтерфейсов Elvis получил от фонда Восход,
Для Elvis - это хороший буст, но деньги маленькие. Компания разрабатывает 4 продукта: импланты для восстановления слуха и зрения, устройство для стимуляции мозга, а также интерфейс «мозг-компютер».
Все разработки планируют вывести на российский рынок в течение 4-х лет. В частности, имплант для восстановления зрения сейчас испытывают на обезьянах, ориентировочно в 2026-м собираются начать тесты с добровольцами.
Фонд Восход получил долю в капитале Elvis, по данным«Контур Фокуса», с 23 января 2025 года «УК Восход» владеет долей 35% в ООО «Нейроимпланты Элвис». Таким образом оценка разработчика составила около 870 млн рублей.
₽305 млн рублей — не огромная сумма по меркам глобальных игроков вроде Science, Synchron, Neuralink, но для российского стартапа это хоть что-то.
Например, компания Science Макса Ходака тоже делает импланты (проект Science Eye), но с упором на стимуляцию сетчатки, а не коры, плюс исследования в области генной инженерии.
Science Eye уже показал результаты — 32 из 38 пациентов с макулярной дегенерацией начали видеть лучше благодаря микроLED-импланту (16 000 пикселей) на сетчатке. Это не классические электроды, а световая стимуляция с оптогенетикой. Их биогибридный BCI (миллион нейронов, миллиарды синапсов) пока на ранней стадии, но обещает революцию. Инвестиции в проект - $160 млн.
Проект Blindsight, анонсированный Маском, также нацелен на восстановление зрения через электроды (1024 в текущей версии) в зрительной коре. Успехи пока только на животных, но первая операция на человеке (2024) уже была. Масштаб амбиций огромен, как и финансирование — $680 млн.
Neuralink ($680 млн), Blackrock Neurotech ($200 млн от Tether), Synchron ($145 млн от Гейтса и Безоса), Science Corp ($160 млн) — это миллионы $ от VC и миллиардеров.
Китайский StairMed в феврале 2025 собрал рекордные для КНР $48 млн, обойдя NeuroXess (~$40 млн в 2022).
Общий тренд - венчурный капитал в BCI растет, перекрывая даже DARPA — только в 2024 западные стартапы привлекли сотни миллионов.
Elvis Tech с их 47 электродами и ₽305 млн пока скромнее — это локальный проект с потенциалом. Для прорыва им нужны не только деньги, но и переход к людям.
Трамп realDonaldTrump/posts/114093819842100196">добавил, что в гос резерв криптовалют США войдут биткоин и эфир, конечно
О других монетах тут.
⚡️2-я в истории частная космическая компания высадилась на Луне успешно
Компания Firefly Aerospace стала второй частной компанией, осуществившей успешную посадку на Луну.
Их аппарат Blue Ghost успешно приземлился в районе Море Кризисов сегодня, следуя за первопроходцем Intuitive Machines, чей аппарат Odysseus совершил историческую первую коммерческую посадку в феврале 2024 года.
Blue Ghost Mission 1 доставил на лунную поверхность 10 научных и технологических инструментов в рамках программы NASA "Коммерческие услуги по доставке полезной нагрузки на Луну" (CLPS).
На фото их первый снимок Луны.
Научная миссия Blue Ghost рассчитана на полный лунный день (примерно 14 земных дней) и включает уникальные эксперименты:
- Тестирование сбора образцов лунного реголита
- Исследование возможностей навигации с использованием GPS
- Изучение радиационно-устойчивых вычислений
- Разработка методов снижения воздействия лунной пыли
Практическая ценность миссии
для освоения космоса:
- Изучение лунного реголита поможет разработать технологии добычи ресурсов на Луне, включая воду и кислород для будущих лунных баз.
- Понимание поведения лунной пыли также критически важно для долговременных миссий.
Для земных технологий:
- Разработки в области радиационно-устойчивых вычислений найдут применение в медицинском оборудовании и транспортных системах на Земле.
- Новые пылеотталкивающие материалы могут привести к созданию улучшенных покрытий для солнечных панелей и электроники.
Для улучшения навигации:
Тестирование GPS на Луне поможет усовершенствовать точность навигационных систем на Земле, а автономные технологии посадки улучшат беспилотные системы и самоуправляемый транспорт.
Для защиты инфраструктуры: Исследования космической погоды и солнечного излучения помогут лучше защищать земные спутники и электросети от солнечных вспышек.
Для экономики
Успешная демонстрация коммерческой доставки грузов на Луну открывает дорогу для развития лунной экономики, снижения стоимости космических миссий и стимулирования инноваций.
Эти все про начало новой эры в космических исследованиях, где частные компании играют всё более значимую роль в освоении Луны и продвижении человечества к постоянному присутствию на нашем естественном спутнике.
Бизнес консалтингу конец. Теперь их работа - ПО. ИИ-агенты, заточенные под конкретные задачи и исследования забирают их кусок пирога
Услуги, которые всего пару лет назад могли предоставить только консультанты McKinsey за огромные деньги теперь доступны через ПО на базе ИИ по цене месячной подписки на Netflix. Уже сегодня есть Deep Research от OpenAI, у Google и Anthropic свои аналогичные продукты. Их сегодняшний минус в том, что нет доступа к данным компаний.
Но стартапы уже решают эту задачу. You.com представили Advanced Research & Insights (ARI) - это ИИ, агент, который за 5 минут вместо недель работы команды консультантов от McKinsey/BCG/KPMG сделает для вас работу.
Одновременный анализ 400 источников (в 10 раз больше конкурентов).
$100,000+ экономия на каждом исследовательском проекте.
Профессиональное форматирование, визуализации и кликабельные цитаты.
Более того Perplexity собираются сделать 4 конкретных продукта:
1. Консультант «McKinsey» как программное обеспечение
2. Венчурный инвестор как программное обеспечение
3. Аналитик финансового планирования и анализа как программное обеспечение
4. Юридическое/комплаенс-обеспечение как программное обеспечение
По сути, ИИ-инструменты заменят функции дорогостоящих специалистов (консультантов, инвесторов, аналитиков, юристов), автоматизируя их работу с помощью технологий глубоких исследований и ИИ.
Стейблкоины+ИИ - база нового финансового ландшафта, пишут основатели Stripe в своем годовом письме
Братья Коллинс, которые являются сегодня вместе со своим Stripe главными трендсеттерами финансовой трансформации мира описали то, что уже происходит и будет происходить с миром финансов.
По данным платёжной компании Stripe, 2 силы перестраивают всю архитектуру экономики: стейблкоины и ИИ.
Масштабная реформа рынка капитала no sexy, но она необходима.
Стейблкоины — это новая ветвь денежного дерева. Они обладают 4 ключевыми преимуществами:
1. Делают транзакции дешевле
2. Делают их быстрее
3. Глобально доступны сразу
4. Полностью программируемы
За год объем их транзакций удвоился, достигнув 40 млн активных кошельков.
Stripe говорит, что они уже ведут переговоры с крупнейшими мировыми компаниями, помогая им разрабатывать стратегии использования стейблкоинов для глобального расширения и хранения средств.
Экономика ИИ -беспрецедентный рост.
Стартапы в сфере ИИ достигают невиданных темпов роста.
1. Cursor достиг $100млн дохода за 3 года,
2. Lovable — $17млн за 3 месяца,
3. Bolt — $20 млн за 2 месяца.
Самое интересное — эволюция от горизонтальных решений к вертикальным. Как SaaS прошел путь от универсальных платформ (Salesforce) к отраслевым (Toast), так и ИИ движется от ChatGPT к специализированным инструментам.
2 важные тенденции формируют будущее:
1. ИИ-агенты меняют коммерцию. 700+ стартапов уже запущено на платформе Stripe, где ИИ-агенты сами совершают покупки через виртуальные карты, а пользователи программно контролируют авторизации.
2. Вертикальный SaaS делает технологии будущего доступными малому бизнесу. Это особенно важно, учитывая что исследования показывают: крупные фирмы традиционно быстрее внедряют инновации.
Компании, которые сегодня осваивают стейблкоины и ИИ, получат завтра решающее преимущество. А интернет-нативные, программируемые финансовые услуги станут фундаментом новой экономики.
Ex сотрудники Google дали роботам «внутренний голос», который есть у людей
Новая разработка Hi Robot от Physical Intelligence превосходит GPT-4o на 40% по точности выполнения инструкций.
Ключевое - у технологии целостностный подход, объединяющий зрительное восприятие, языковое понимание, осознанное рассуждение "внутренним голосом" и действие в единой архитектуре, которая обучается и адаптируется как единое целое.
Представьте, что вы готовите новое блюдо по рецепту. Вы мысленно проговариваете каждый шаг: «сначала нарезать лук, теперь добавить соль...» Этот «внутренний голос» — не интуиция, а осознанное, вербализованное мышление, ключевая часть человеческого разума при решении сложных задач.
Теперь такой же механизм получили роботы от стартапа Physical Intelligence, чья команда состоит из экс- сотрудников Google, основавших в марте 2024 года компанию Physical Intelligence.
Hi Robot (Hierarchical Interactive Robot) — технология, которая позволяет роботам справляться со сложными задачами, разбивая их на простые шаги и адаптируясь к указаниям человека в реальном времени.
Эта технология состоит из:
1. Двухуровневого мышления по модели Канемана.
Система напрямую воплощает знаменитую теорию нобелевского лауреата Даниэля Канемана о двух системах мышления, описанную в его работе «Думай медленно... решай быстро»:
«Система 1» (быстрая, автоматическая, интуитивная) — реализована низкоуровневой моделью π0, которая выполняет конкретные действия без видимых усилий.
«Система 2» (медленная, рассудительная, требующая внимания) — представлена высокоуровневой политикой, которая анализирует задачу, разбивает её на шаги и адаптируется к обратной связи.
Именно эта "Система 2" создаёт тот самый "внутренний голос", который проговаривает сложные задачи, делая их понятными и выполнимыми.
2. Единого фундамента для обоих уровней мышления.
В отличие от конкурентов, Hi Robot использует одну и ту же базовую модель PaliGemma-3B VLM для обоих уровней иерархии, что обеспечивает согласованность и более естественную коммуникацию между уровнями "мышления" робота.
3. Реального понимания контекста.
Система не просто выполняет команды — она понимает их в контексте ситуации. Когда вы говорите роботу «это не мусор» во время уборки стола, Hi Robot понимает, что вы указываете на конкретный объект, который робот в данный момент держит, и корректирует своё поведение.
4. Интеграции знаний из интернета.
Благодаря предварительному обучению на данных из интернета, Hi Robot обладает "здравым смыслом" и общими знаниями о мире. Это позволяет ей лучше реагировать на неожиданные ситуации и интерпретировать расплывчатые команды.
Hi Robot уже протестирован на реальных задачах, например:
Приготовление бутербродов: «Сделай мне бутерброд с сыром и ростбифом, но без помидоров»
Уборка стола: «Убери только мусор, но не посуду» или «Собери только желтоватые предметы»
Покупки в магазине: «Мне нужны чипсы, Oreo и напитки для киновечера»
При этом вы можете вмешиваться в процесс: «Оставь это», «Я хочу также KitKat», «Это не мусор!», и робот адаптируется к вашим указаниям без перепрограммирования.
Технические инновации:
В основе Hi Robot лежат передовые технологии, разработанные Physical Intelligence:
π0 — 1-я универсальная модель управления роботами, аналог GPT для физического мира.
FAST — метод токенизации действий, повышающий точность и скорость обучения в 5 раз.
Сравнение с конкурентами
Hi Robot сильно выделяется среди аналогичных проектов в этой области:
RT-2 (Google DeepMind) — модель vision-language-action, но без явного разделения на высокий и низкий уровни мышления. Hi Robot превосходит её в обработке обратной связи в реальном времени.
SayCan (Google) — использует языковые модели для планирования, но опирается на предопределённые навыки. Hi Robot предлагает более тесную интеграцию зрения и языка.
PaLM-E (Google) — единая сквозная модель без иерархии, что ограничивает её способности к адаптации и рассуждению.
YAY Robot (Stanford) — фокусируется на коррекции ошибок, но имеет более узкие возможности для сложного планирования.
Набиуллина: к цифровому ₽ много замечаний, массовое внедрение откладывается на более поздний срок, чем планировалось
Глава ЦБ Э. Набиуллина заявила, что регулятор получает от отрасли вопросы об объемах необходимых доработок и запросы о сдвиге сроков широкого внедрения цифрового рубля. Ранее ЦБ заявлял, что с 1 июля 2025 года начнется массовое внедрение.
Бизнес, банки и правительство выразили заинтересованность в проведении смарт-контрактов, для которых цифровой рубль предоставляет больше возможностей.
В ЦБ хотят сделать это направление одним из приоритетных в развитии проекта.
Ранее мы писали о проблемах, с которыми столкнулся проект ЦБ.
А здесь был наш анализ о том, почему цифровой рубль не рабочая тема для сегодняшнего и завтрашнего дня.
Инвесторы оценивают Perplexity уже в $15млрд, 2 месяца назад оценка была $9млрд
Это уже 4-й раунд за год, что даже для горячего рынка ИИ — бешеный темп. Пока все на ранней стадии, и стартап, похоже, не спешит её принимать.
Интересно то, что в январе этого года Perplexity преодолел отметку в $80 млн годовой выручки от подписок (ARR), что на 60% больше, чем $50 млн в октябре 2024 года. Это примерно $7 млн в месяц.
Оценка в $15 млрд даёт мультипликатор 188x от будущей выручки — третий среди топовых ИИ-стартапов.
Венчурные инвесторы верят, что ИИ-приложения вроде Perplexity оправдают высокие оценки, потому что они растут быстрее, чем софтверные компании прошлого поколения. Сейчас стартап зарабатывает на подписках, но уже смотрит на рекламу, API для разработчиков и даже анонсировал браузер.
Вы спросите зачем столько денег стартапу, который собрал уже почти $1 млрд, хотя не создаёт свои собственные ИИ-модели?
Деньги нужны на расширение продуктов (например, Deep Research — их новый ИИ-агент для исследований и на конкуренцию с OpenAI, Meta(запрещенная в РФ) и Google.
Но есть и второй мотив — стать известным потребительским брендом. Они активно наращивают аудиторию (с 26,3 млн посещений сайта год назад до почти 100 млн сейчас) через бесплатные подписки для студентов и госслужащих, а также маркетинговые акции.
Perplexity - это история про то, как ИИ-стартап с работающей бизнес-моделью (выручка есть!) может привлекать огромные инвестиции, даже не будучи разработчиком моделей. Их стратегия — не только заработать, но и захватить умы пользователей, пока рынок ИИ-поиска ещё формируется.
Вопрос в том, хватит ли им капитала и скорости, чтобы обойти гигантов, которые тоже не стоят на месте.
А также доказать, что их продукт — это не просто модная игрушка, а долгосрочная альтернатива традиционному поиску. Пока они на волне хайпа, но если выручка дойдёт до $200–300 млн ARR в ближайшие пару лет, $15 млрд будут выглядеть вполне разумно. А вот $50 млрд с TikTok — это уже больше про геополитику и амбиции, чем про реальную стоимость на сегодня.
Вот это конкуренция! #DeepSeek обваливает цены на экономику ИИ, а OpenAI делает Deep research массовым - это демократизация ИИ
Свежие анонсы лидеров ИИ подтверждают прогноз нашего канала @blockchainrf о том, что базовые ИИ-модели станут товаром, а реальная ценность будет в агентах и специализированных решениях.
DeepSeek сегодня объявил сразу 2 важных анонса:
1. Ценовая война. С сегодняшнего дня компания вводит агрессивные скидки в непиковые часы (16:30-00:30 UTC):
- DeepSeek-V3: -50%
- DeepSeek-R1: -75% (!)
Вдумайтесь: стоимость вывода для R1 падает с $2.19 до $0.550 за миллион токенов. Это прямое подтверждение тезиса о том, что базовые ИИ-модели становятся товаром.
2. Технологическая демократизация. DeepSeek выпускает DeepGEMM — высокоэффективную библиотеку с выдающимися характеристиками. Подробности тут.
А OpenAI движется к модели "интеллект как сервис"
Одновременно OpenAI делает серию анонсов, показывающих переход от продажи доступа к моделям к продаже уровней интеллекта:
1. Deep research для всех платных пользователей.
- Plus, Team, Edu и Enterprise получают 10 запросов/месяц
- Pro пользователи — 120 запросов/месяц
2. Advanced Voice на базе GPT-4o mini для бесплатных пользователей:
- Бесплатный доступ к технологии, но с ограничениями
- Plus и Pro получают расширенные возможности
В то же время Alibaba бросает вызов в сфере ИИ-видео и выпускает Wan2.1 — набор продвинутых моделей для видео:
- Генерация в 2,5 раза быстрее SOTA моделей
- Превосходная работа со сложными движениями и физикой
- Работает на китайском и английском языках.
Что это значит для рынка ИИ?
1. Базовые модели становятся товаром. Как мы писали ранее, базовые ИИ-модели станут как ОС — широкодоступными и дешевыми. Мы наблюдаем это в реальном времени с ценовой политикой DeepSeek.
2. Смещение ценности к специализированным решениям.
OpenAI фокусируется на создании функций вроде Deep research — это уже не просто API, а готовое решение конкретной проблемы.
3. Многоуровневая стратегия монетизации.
Компании четко сегментируют функциональность по уровням подписки:
- Бесплатный уровень: базовые возможности
- Plus/Team: доступ к продвинутым функциям с ограничениями
- Pro/Enterprise: максимальные возможности
4. Эффективность вместо сырой мощности. DeepSeek с их компактным, но мощным DeepGEMM подтверждает, что "алгоритмы становятся эффективнее" и "маленькие дистиллированные модели показывают хорошие результаты".
Основатель Huawei сказал Си Цзиньпину,что отставание от Nvidia сокращается
Huawei достигла большого прогресса в производстве передовых ИИ-чипов Ascend 910C - % выхода годной продукции увеличился до 40% по сравнению с 20% всего год назад.
Это большое достижение, которое впервые сделало производственную линию Huawei для чипов Ascend рентабельной.
Компания планирует дальнейшее улучшение показателей до 60%, что соответствует отраслевым стандартам для подобных чипов и приближается к показателям TSMC при производстве процессоров Nvidia H100.
В 2025 году Huawei планирует произвести 100 000 процессоров Ascend 910C и 300 000 чипов 910B. Это существенный рост по сравнению с 2024 годом, когда было произведено 200 000 чипов 910B, а 910C еще не находились в массовом производстве.
Но есть технические проблемы у чипов Huawei:
1. Специалисты китайских ИИ-компаний и исследователи самой Huawei признают, что Ascend 910B не подходят для обучения крупномасштабных моделей из-за проблем с межчиповым соединением и ограничений памяти.
2. Продукты Huawei пока уступают решениям Nvidia в удобстве использования.
❗️Крупнейшие ИТ-компании инвестируют в создание цифровых клеток человека - Arc Institute, принадлежащий основателям Stripe, запустил виртуальный клеточный атлас из 300 млн клеток
Arc Institute объявил о Arc Virtual Cell Atlas, который объединяет данные более 300 миллионов клеток в единую вычислительную платформу.
Это первый шаг института к созданию масштабной базы клеточных данных для стимулирования биологических открытий с помощью ИИ.
Атлас дебютирует с двумя ключевыми наборами данных, которые стали общедоступными:
1. Tahoe-100M- крупнейший в мире набор данных пертурбаций с открытым исходным кодом, созданный Vevo Therapeutics. Он включает данные о 100 млн клеток и отображает 60,000 взаимодействий лекарств с клетками в 50 линиях раковых клеток.
2. scBaseCamp - первый набор данных секвенирования РНК отдельных клеток, курированный с использованием ИИ-агентов. Ученые Arc обработали наблюдательные данные из более чем 200 миллионов клеток, представляющих 21 различный вид, из публичных репозиториев и привели их к стандартизированной форме.
Для создания scBaseCamp ученые Arc разработали автономных ИИ-агентов, которые непрерывно ищут, курируют и обрабатывают публичные репозитории данных в реальном времени.
Проект создавался в партнерстве с Parse Biosciences, чья GigaLab обеспечила возможности секвенирования РНК отдельных клеток.
Мы видим, как технологические гиганты (через такие структуры как Chan Zuckerberg Initiative) и специализированные институты (как Arc Institute) вкладывают значительные ресурсы в создание виртуальных клеточных атласов и цифровых моделей клеток.
Другие разработки Arc тут.
AI-агенты и платежи, как бизнес пользуется этим
Ранее мы писали, что Stripe запустили SDK для ИИ-агентов, и за 3 месяца появились интересные кейсы использования.
Разберем, как бизнес применяет эту технологию:
1. Голосовой контроль платежей.
- Разработчики интегрируют Stripe через голосовые команды (Cursor AI + Superwhisper)
- Возможность управлять платежами без написания кода
- Идеально для предпринимателей, которые хотят быстро настроить прием платежей
2. ИИ-ассистенты в продажах
- Автоматическое создание и отправка счетов
- Генерация платежных ссылок по запросу клиента
- Отслеживание статуса платежей и автоматические напоминания
3. Интеграция с sales-платформами
- Arrows Intelligence встраивает платежные ссылки в sales rooms
- ИИ анализирует поведение клиента и предлагает оптимальный момент для выставления счета
- Автоматическая генерация персонализированных коммерческих предложений
4. Автоматизация биллинга
- ИИ отслеживает usage-based pricing
- Автоматическая генерация и корректировка подписок
- Проактивное управление рефандами
5. Практические преимущества:
- Снижение ручной работы с платежами на 70-80%
- Мгновенная обработка финансовых операций
- Минимизация ошибок при выставлении счетов
Главный тренд - интеграция становится проще. От знакомства с технологией до запуска первого платежа может пройти менее часа.
Технический стек:
- LangChain/CrewAI для логики
- Vercel AI SDK для инфраструктуры
- Model Context Protocol (MCP) для стандартизации
- Stripe API для платежных операций
Ожидаем развития экосистемы инструментов и появления специализированных решений для разных бизнес-моделей.
Особенно интересно наблюдать за развитием голосовых интерфейсов управления платежами.
Чат-бот Маска Grok в режиме голосового прослушивает вас даже, когда приложение закрыто
Как это выглядит на практике: вы закрыли приложение на телефоне и читаете книгу вслух, все это время Grok вас слышит, и если время от времени ему задавать вопросы по книге, он начнет вам отвечать.
То есть функция находится в режиме ожидания команд от пользователя и активируется, когда пользователь обращается к нему напрямую.
С одной стороны, такие устройства/приложения с голосовой активацией технически должны непрерывно "слушать", чтобы распознать команду - это часть их функциональности, микрофон всегда активен.
С другой стороны, это создает потенциальные риски для конфиденциальности:
- Данные могут записываться без полного осознания пользователем.
- Возможен непреднамеренный сбор личной информации.
- Неясно, как долго и где хранятся аудиоданные.
- Как эти данные используются и кто имеет к ним доступ.
Анализ и карта рынка ИИ-агентов и их инфраструктуры-исследование Madrona Venture
Madrona отмечают фундаментальные изменения в технологической индустрии, вызванные стремительным развитием ИИ-агентов.
Ключевые показатели революции ИИ-агентов
ИИ-агенты создают базы данных на платформе Neon в 4 раза быстрее, чем разработчики-люди. Библиотека автоматизации UI Stagehand от Browserbase превысила 500 тысяч ежемесячных npm-установок.Когда Create.xyz запустил своего агента на базе Neon, было создано 20,000 новых баз данных за 36 часов.
Новая экономика стартапов
Команда из 20 человек теперь может генерировать $100 млн годового дохода за менее чем два года. Компании Cursor, Bolt, Lovable и Mercor разрушают традиционные правила масштабирования.
3 определяющих слоя инфраструктурного стека
1. Слой инструментов: Расширение возможностей агентов
2. Слой данных: Память в масштабе
3. Оркестрация: Управление сложностью
Эта трансформация имеет далеко идущие последствия:
Фундаментальное изменение в разработке ПО — агенты не просто улучшают существующие процессы, а создают новую парадигму.
Снижение барьеров входа — конечные пользователи могут создавать сложные системы простым описанием желаемого результата.
Новые возможности для инвесторов и основателей — формирование инфраструктуры агентов создает многочисленные ниши для инноваций.
Ключевой выбор для каждого основателя — адаптироваться к трансформирующей силе ИИ или рисковать отстать от конкурентов.
Как отмечает Джон Туроу из Madrona Venture Group, "мы наблюдаем не просто впечатляющие показатели роста, а появление новой парадигмы разработки программного обеспечения."
7марта Трамп проведет 1-й саммит White House Crypto, как говорит его советник Дэвид Сакс, там планируются важные объявления по поводу:
1. Создания национального крипторезерва, о котором вчера было объявлено.
2. Планах США по внедрению и развитию крипты.
Но в сообществе настроения разделились, например, сооснователь BitMEX, Артур Хейс высказал скептическое мнение о создании крипторезерва США.
Он считает, что анонс Дональда Трампа пока остается лишь словами, потому что для реализации такого плана нужны конкретные финансовые механизмы — например, одобрение Конгресса на заимствование средств или переоценка золота, чтобы получить деньги на покупку криптовалют, таких как биткоин и альткоины. Без этого, по его мнению, у правительства просто нет ресурсов для таких масштабных приобретений.
Тем не менее, Хейс сохраняет долгосрочный оптимизм по поводу будущего криптовалют, хотя и отметил, что сейчас не планирует увеличивать свои вложения.
Это отражает настроения части сообщества: многие ждут конкретных шагов, а не только громких заявлений. С другой стороны, рынок уже отреагировал ростом — биткоин поднялся на 8%, а некоторые альткоины, вроде XRP, показали еще более впечатляющий скачок.
Ближайший саммит по криптовалютам в Белом Доме 7 марта может дать больше ясности — там, возможно, раскроют детали финансирования и реализации. А пока это смесь надежд, сомнений и рыночного ажиотажа.
Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире:
Искусственный интеллект
1. Йошуа Бенджио предложил альтернативу ИИ-агентам — Scientist AI.
2. Anthropic выпустила Claude 3.7 Sonnet — модель с пошаговыми рассуждениями и визуализацией данных. Также компания привлекла $3,5 млрд при оценке $61,5
3. DeepSeek снизила цены и открыла код новых технологий, а
OpenAI расширила доступ к Deep Research для всех платных пользователей и выпустила GPT-4.5. Также DeepSeek разработала свою файловую систему для обучения ИИ-моделей
4. Perplexity запускает браузер "Comet" , а инвесторы оценивают стартап уже в $15млрд.
5. Экс- сотрудники Google создали"внутренний голос", уже психология появляется у роботов
6. Factory AI объединила ИИ с человеческим опытом на всех этапах разработки ПО
7. Google запустил бесплатную версию Gemini Code Assist глобально
8. Hugging Face представил FastRTC для работы с голосом и звонками
9. Команда Яна ЛеКуна разработала новый прорывной метод обучения ИИ
10. Alibaba представила Wan2.1 — продвинутые ИИ-модели для видео
11. Amazon обновила Alexa, интегрировав технологии Claude
12. Эксперимент: 2 ИИ-агента во время звонка распознали друг друга и перешли на протокол свой собственный язык общения
13. Экосистема ИИ в Индии.
Финансы и криптовалюты
14. Дубай признал стейблкоины USDC и EURC
15. Трамп поручил создать государственный криптовалютный резерв из BTC, ETH, XRP, SOL и ADA. Уже 18 штатов США рассматривают создание биткоин-резервов.
16. Bank of America готовится выпустить собственный стейблкоин
17. Набиуллина: массовое внедрение цифрового рубля откладывается
18. Stripe: стейблкоины и ИИ — основа нового финансового ландшафта
19. Ethena привлекла $100 млн для создания новой блокчейн-сети
Бизнес и ИИ-агенты
20. ИИ-агенты и платежи: как бизнес применяет их на практике
21. Бизнес консалтеров превращается в ПО-You.com представил ARI — ИИ-агент, делающий работу команды консультантов за 5 минут.
22. 700+ стартапов на платформе Stripe используют ИИ-агентов для совершения покупок
Робототехника, чипы и инвестиции
23. Свежий отчет от Morgan Stanley, где акцент на лидерстве Китая в "теле" роботов, а США в "мозге", с Tesla как ключевым интегратором.
24. Apple инвестирует $500 млрд в ИИ, Alibaba — $52 млрд. Microsoft отказался инвестировать в проект OpenAI Stargate
25. Huawei увеличила выход годных ИИ-чипов до 40%, сокращая отставание от Nvidia
26. Amazon представила 1-й квантовый чип Ocelot.
27. Китайцы представили BEAMDOJO для обучения роботов
Наука и космос
28. Firefly Aerospace стала второй частной компанией в истории, которая высадилась на Луну.
29. Сооснователь "Моторики" инвестирует ₽100 млн в биореактор для Луны
Биотехнологии
30. Arc Institute запустил самый большой на сегодняшний день виртуальный клеточный атлас из 300 млн клеток
31. GSK создала Phenformer — первая ИИ-модель, связывающую геномы с заболеваниями человека
31. ROCKET: улучшение для AlphaFold для интеграции кристаллографических данных.
Трамп поручил создать гос крипто резерв из BTC, XRP, SOL и ADA
В своем realDonaldTrump/posts/114093526901586124">посте он обозначил, что резерв может включать BTC(биткоин), XRP(Ripple), SOL (Solana) и ADA (Cardano), а также заявил о намерении сделать США "криптовалютной столицей мира".
Ранее мы писали о том, что сын Трампа лоббирует эти криптовалюты для национального резерва.
А тут план Америки по криптовалютам.
Что означает такой расклад криптовалют, разбираем ниже:
Для экономики США - означает привлечение инвестиций в криптоиндустрию. Однако реализация резерва и его состав пока не определены, что создает неопределенность.
Для мировых финансов-может усилить конкуренцию с другими странами, такими как Китай, ЕС, и повлиять на волатильность рынка. XRP, SOL и ADA могут вырасти в цене, но это зависит от дальнейших действий рабочей группы.
Для инвесторов - упоминание этих криптовалют может повысить интерес, но риски спекулятивных пузырей и нестабильности остаются.
Рабочая группа, возглавляемая Дэвидом Саксом (крипто- и ИИ-царем), должна представить рекомендации к июлю 2025 года. Пока это только планы, и детали реализации остаются неясными.
Создана 1-я генетическая ИИ-модель, связывающая геномы с заболеваниями на молекулярном уровне.
GSK в сотрудничестве с учеными из Harvard Medical School, Max Planck Institute и University of Oxford представили Phenformer.
Phenformer создает многоуровневую карту связей между вашей ДНК, экспрессией генов в различных типах клеток и риском развития заболеваний.
Phenformer создавался не с нуля, а использовал уже существующую модель Enformer от DeepMind в качестве фундаментального компонента своей архитектуры.
Модель анализирует последовательности ДНК длиной до 88 миллионов пар оснований – почти в 100 раз больше, чем существующие генетические модели.
Для разработки Phenformer использовались данные секвенирования целых геномов 150 076 человек из UK Biobank.
Ключевые достижения:
1. Расшифровка скрытых механизмов заболеваний Phenformer обнаружил неочевидные связи между генетическими вариациями и болезнями.
2. Превосходная точность прогнозирования. Модель превосходит существующие методы предсказания индивидуального риска заболеваний на 4,2% в смешанных популяциях и на 11,2% в неевропейских группах.
3. Молекулярная стратификация пациентов Phenformer выявляет генетические подтипы заболеваний, объясняющие различную предрасположенность к сопутствующим патологиям.
4. Биологически обоснованная архитектура. Phenformer имитирует биологический принцип передачи информации: ДНК → клеточный контекст → экспрессия генов → заболевание.
Эта технология открывает путь к персонализированной медицине нового уровня:
- Разработка более точных средств диагностики и предсказания риска заболеваний
- Более глубокое понимание молекулярных механизмов болезней
- Выявление новых терапевтических мишеней
- Разработка лекарств, нацеленных на конкретные молекулярные подтипы заболеваний
OpenAI выпустила новую модель GPT-4.5, чья база знаний ограничена октябрем 2023 года. Вот, что нужно знать о ней
В отличие от недавних ИИ-моделей, ориентированных на рассуждения (o1, o3-mini), GPT-4.5 превосходит в задачах, требующих "мягких навыков", творчества и широких знаний, а не математики или программирования.
Ключевые особенности:
Модель обучалась на огромных мощностях, что даже у компании закончились GPU: 10-кратное увеличение вычислительных ресурсов по сравнению с GPT-4. Для обучения использовались несколько датацентров одновременно.
Стоимость - $75 за млн токенов на входе и $150 за миллион на выходе – в 15-30 раз дороже GPT-4o.
Производительность и контекст генерация заметно медленнее предшественников, длина контекста осталась на уровне 128K токенов. База знаний ограничена октябрем 2023 года.
Функциональность Поддерживает Canvas, поиск и загрузку файлов. Пока не имеет мультимодальных функций типа голосового режима или видео.
Уже доступна Pro-пользователям и разработчикам всех API-тиров
На следующей неделе появится для Plus-подписчиков ($20)
OpenAI планирует добавить "десятки тысяч GPU" на следующей неделе для расширения доступа.
Результаты независимых бенчмарков - Aider Polyglot Coding Benchmark: GPT-4.5 Preview существенно превосходит своего предшественника, но уступает специализированным моделям:
Claude 3.7 Sonnet с режимом мышления (32k токенов) — 65%
Claude 3.7 Sonnet без режима мышления — 60%
DeepSeek V3 — 48%
GPT-4.5 Preview — 45%
ChatGPT-4o — 27%
GPT-4o — 23%
⚡️Квантовая гонка mode on: Amazon представил свой чип
Amazon Web Services представила Ocelot – 1-й квантовый чип компании, основанный на подходе к квантовой коррекции ошибок.
В отличие от традиционных методов, требующих тысяч физических кубитов для создания одного стабильного логического кубита, Ocelot обещает снизить эту избыточность на 90%.
Проект Amazon (Ocelot)
предлагает постепенное масштабирование с фокусом на аппаратную эффективность.
Amazon делает ставку на надежность и эффективность, опираясь на твердую научную базу. Если Ocelot действительно способен снизить требования к физическим ресурсам на порядок, это может сделать масштабирование квантовых компьютеров гораздо более реалистичным в среднесрочной перспективе.
Google (Willow) предлагает:
- 105 кубитов, способных решать задачи, недоступные суперкомпьютерам
- Фокус на практическое квантовое превосходство уже сегодня
Microsoft (Majorana 1):
- Топологические кубиты на основе нового состояния материи
- Потенциал размещения миллиона кубитов на одном чипе
- Наиболее амбициозный подход с высокими рисками и потенциально высокой отдачей
Квантовая гонка обостряется, и каждый из технологических гигантов выбрал свой путь.
Сейчас будет просто топовый пост! Это очень крутая разработка!
Читать полностью…Голосовой помощник Alexa от Amazon сегодня стал ИИ-агентом с «мозгами» Claude
Сегодня представили обновленную Alexa+ и это не просто голосовой помощник в привычном понимании.
«Мозг» у Alexa от Claude и теперь система способна к более сложным взаимодействиям:
1. может вести диалог с учетом контекста. Те кто пользуются Claude, те понимают качество.
2. адаптироваться к предпочтениям пользователя, благодаря Claude Alexa может стать очень эмпатичной.
3. самостоятельно принимать решения для выполнения задач, таких как заказ продуктов или управление умным домом.
⚡️2-й по величине банк США BoFA готовится выпустить свой стейблкоин
Скоро Bank of America предложит собственные стейблкоины, которые будут привязаны к депозитным счетам в $, об этом заявил СЕО банка.
Ранее советник Трампа, Сакс, представил план развития криптовалют в стране, где стейблкоины - приоритет #1.
О том, что стейблкоины сыграют большую роль в финансовой сфере, мы писали здесь. А также тут про принятие Дубаем решения о стейблкоинах.
А здесь про ОАЭ.
Это будущее разработки ПО-Factory AI создали платформу, объединяющую ИИ с человеческим опытом на всех этапах разработки ПО
В то время как GitHub Copilot, JetBrains AI и другие решения часто концентрируются на автодополнении кода и генерации отдельных функций, Factory позиционирует себя как полноценную платформу для управления разработкой с помощью AI на всех этапах.
Вот её ключевые особенности:
1. Droid Mode - ИИ-агенты обрабатывают тикеты, анализируют ошибки и выполняют сложные задачи.
2. Threads - автоматическое объединение контекста из GitHub, Slack, Jira без переключения между сервисами
3. Workflows - автоматизация рутинных процессов от создания интеграций до формирования релизных заметок
Результаты внедрения впечатляют: удвоение скорости итерации, сокращение времени от открытия до слияния PR на 20%, уменьшение изменений в коде в 3 раза.
В основе платформы — передовые языковые модели (включая Claude 3.7 Sonnet), собственная система индексации и партнерства с OpenAI, Anthropic и MongoDB.
США продвигаются к одобрению государственных биткоин-резервов
18 штатов рассматривают возможность принятия биткоин-резервов, а 33 штата обдумывают их создание.
На данный момент штат Юта успешно продвинул соответствующий законопроект в палату законодательного собрания.
Если он будет принят, Юта может стать 1-м штатом, официально внедрившим биткоин-резервы, с возможностью инвестировать до 5% определенных государственных фондов в цифровые активы, включая биткоин.
По данным анализа VanEck, 20 штатов могут вложить до $23 млрд в биткоин, если законопроекты будут приняты.
Другие штаты, такие как Аризона, Техас и Пенсильвания, тоже продвигаются вперед, но пока Юта ближе всех к финишной черте.
Интерес к этому вопросу усиливается на фоне глобальных дискуссий о роли биткоина как резервного актива.
DeepSeek готовится к выходу новой модели R2 и открывает код новых технологий
#DeepSeek не отстает от гонки за выпуск новых лучших моделей, после выходов Anthropic, OpenAI и Google компания собирается выпустить свою новую модель R2 раньше изначально запланированного срока в мае.
Параллельно с этим компания делает стратегический ход, открывая доступ к двум критически важным технологиям: DeepEP и FlashMLA.
DeepEP — первая библиотека с открытым исходным кодом для эффективной коммуникации в моделях на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Именно эта технология позволила DeepSeek создать свою модель R1, которая превзошла западных конкурентов при значительно меньших затратах на обучение (около $6 млн).
В дополнение к DeepEP, компания представила FlashMLA — высокоэффективный декодирующий модуль для GPU архитектуры Hopper. Этот компонент достигает впечатляющих показателей: 3000 ГБ/с при операциях с памятью и 580 TFLOPS при вычислительных операциях на GPU H800, что критически важно для быстрой работы крупных моделей.
Интересно, как в этот раз стратегия DeepSeek по открытию своих технологий повлияет на западных конкурентов? Что они сделают? Наблюдаем.
⚡️Прорыв в обучении ИИ от Яна ЛеКуна, позволяющий создавать сильные ИИ-агенты из слабых данных
Команда исследователей из NYU и Meta AI (запрещенная в РФ) под руководством Яна ЛеКуна представила новый метод обучения ИИ-агентов — PLDM (Planning with Latent Dynamics Model), основанный на архитектуре JEPA от Лекуна.
Это возможность использовать "сырые" данные без дорогостоящей разметки значительно снижает затраты на разработку ИИ-решений и открывает новые сценарии применения в областях, где качественные данные труднодоступны.
Большинство современных методов ИИ требуют высококачественных данных с четкими аннотациями для обучения.
PLDM решает фундаментальную проблему перехода от узкоспециализированных агентов к системам, способным адаптироваться к новым задачам без дополнительного обучения.
PLDM реализует на практике концепцию JEPA — подход к самообучению, который Ян ЛеКун считает ключевым для создания по-настоящему интеллектуальных систем. В отличие от генеративных моделей (как GPT), JEPA фокусируется на предсказании абстрактных представлений будущего, а не конкретных наблюдений.
Это может стать альтернативным путем к AGI через предсказательные мировые модели, понимание причинно-следственных связей и планирование, а не через масштабирование параметров и данных.
Способность учиться из неидеальных данных и адаптироваться к новым средам — именно те качества, которые отличают интеллектуальные системы от простых шаблонных решателей.