Йошуа Бенжио:ИИ с рассуждением работает,но вводит в заблуждение, когда мы думаем, что понимаем через него внутренние процессы модели

Новая работа группы исследователей, среди которых лауреат премии Тьюринга, а также представители Google, Oxford и др. выявила серьезную проблему в том, как мы понимаем работу современных ИИ-систем.

Метод CoT заставляет ИИ показывать "пошаговые рассуждения" перед ответом. Это реально улучшает качество решений — ИИ лучше справляется со сложными задачами. Но исследователи обнаружили подвох в том, как мы это интерпретируем.

Ключевая находка - 25% недавних научных работ ошибочно считают CoT методом интерпретации ИИ. В критических областях цифры еще хуже:
- 38% работ по медицинскому ИИ
- 63% работ по беспилотным автомобилям.

Почему это опасно?

1. Скрытые предубеждения ИИ может принимать решения на основе скрытых предвзятостей, но в объяснениях их не упоминать. При этом рационализация выглядит убедительно.
2. Иллюзия прозрачности Модель может давать правильный ответ через внутренние процессы, которые мы не видим, а показанные "рассуждения" остаются ошибочными.
3. Неверное доверие. В медицине или праве ложная уверенность в понимании логики ИИ может иметь серьезные последствия.

Исследователи предполагают, что словесные объяснения CoT не отражают реальные вычислительные процессы в нейросетях. Это как если бы человека попросили объяснить, почему ему нравится определенная музыка — он даст разумное объяснение, но реальные нейронные процессы гораздо сложнее.

Авторы не призывают отказаться от CoT — метод действительно работает для улучшения результатов. Но предлагают:

1. Использовать CoT для повышения качества решений, а не для "понимания" ИИ
2. Не полагаться только на словесные объяснения в критических решениях
3. Разрабатывать отдельные методы проверки надежности рассуждений
4. Усилить человеческий контроль в важных областях.

Читать полностью…

Google представил алгоритм создания синтетических данных для обучения рассуждениям LLM

Google предлагает SPARQ-новый метод создания синтетического набора данных, который включает задачи с четко определенными шагами решения, чтобы модели могли учиться не только конечным ответам, но и процессу их получения.

Это помогает преодолеть ограничения, связанные с галлюцинациями, поверхностным запоминанием шаблонов, что часто встречается в LLM.

Метод также использует автоматизированные подходы для масштабируемого создания данных, минимизируя необходимость в дорогостоящей ручной разметке.

Читать полностью…

Об "антивенчурном подходе" рассказал на ПМЭФ-2025 вице-президент Газпробанка Алексей Федоров, объясняя, как междисциплинарный подход ускоряет трансфер знаний в экономику.

Нас часто спрашивают: зачем нам всё это — наука, технологии, инновации? Ответ прост: без этого нет развития экономики. Новые индустрии — это драйвер роста, и банк, как финансовый институт, может поддержать их на всех этапах — от идеи до масштабирования.  Наша задача — создать "воронку" знаний и проектов, помочь им найти применение, соединить науку с промышленностью. Мы работаем с университетами, с программой "Приоритет 2030", анализируем разработки и ищем точки роста.

Вы назвали наши фонды венчурными, но мы скорее придерживаемся "антивенчурного" подхода. Крупные технологии редко рождаются в хаосе стартапов. Взгляните на микроэлектронику, атомный или космический проекты — они строились на четких задачах, государственном заказе, системной кооперации. Именно так создаются прорывы.

По словам представителя Газпромбанка (он также входит в Координационный совет при Президенте по делам молодежи в науке), цели банка при "антивенчурном" инвестировании масштабнее обычных финансовых показателей – они пытаются создавать индустрии будущего, выстраивая для них среду.

Мы сочетаем оба метода: и классические инвестиции, и управляемый подход, где цель — не просто вложить, а выстроить среду, в которой технологии становятся реальной силой экономики.

Газпромбанк является одним из крупнейших универсальных финансовых институтов России. Банк обслуживает ключевые отрасли российской экономики и занимает сильные позиции на отечественном и международном финансовых рынках.

Читать полностью…

Сооснователь OpenAI Андрей Карпатый говорит о Software 3.0. Что меняется в разработке ПО прямо сейчас?

На AI Startup school от YC Карпати рассказал об эволюции разработки ПО. Главная мысль - LLM становятся новой операционной системой для разработки. Карпатый сравнивает сегодняшний день с интернетом 90-х. Мы понимаем, что это важно, но ещё не видим всех сценариев применения. Инфраструктура только формируется.

Карпатый выделил 3 эпохи программирования:
1.0 — Пишем инструкции (if/else, циклы, функции).
2.0 — Обучаем нейросети на данных (веса, градиенты, обучение).
3.0 — Описываем задачи на естественном языке.

Сегодня LLM уже операционная система

Традиционная ОС: CPU → RAM → API → GUI

Новая ОС - LLM-ОС: Трансформер → Контекст → Промпты → Чат.

Промпты становятся новыми системными вызовами. Мы обращаемся к операционке, которая понимает намерения, а не только точные команды.

Карпатый привел пример, он скопировал текст своего доклада, попросил v0 сделать презентацию — получил интерактивные слайды с анимациями за пару минут. Раньше это заняло бы часы работы дизайнера и разработчика.

"Психология" LLM — что умеют и чего не умеют

Сильные стороны:
- Огромная база знаний
- Распознавание паттернов
- Понимание контекста
- Генерация кода

Слабые стороны:
- Галлюцинации
- Проблемы с логикой
- Нет постоянной памяти
- Уязвимости безопасности

Карпатый предлагает модель Iron Man suit: ИИ усиливает способности, но человек контролирует. Не полная автоматизация, а усиление возможностей.

Новая инфраструктура
Системы теперь проектируются для двух типов пользователей:
- Люди
- ИИ-агенты
Например,сайты начинают добавлять /llms.txt с описанием своих данных для ИИ-агентов.

Практические шаги:
1. Начните с автоматизации одной задачи через LLM
2. Изучите, как ваши системы могут стать "дружелюбными" к ИИ-агентам
3. Экспериментируйте с балансом контроля и автоматизации
4. Развивайте навык чёткого описания задач — это новый вид программирования.

Читать полностью…

На ПМЭФ объявили результаты заявочной кампании третьего сезона премии «ВЫЗОВ»

В 2025 году на Национальную премию в области будущих технологий «ВЫЗОВ» подано 632 заявки из 40 стран. Наибольший интерес вызвала международная номинация Discovery («Открытие») – от учёных из-за рубежа поступило 155 заявок. Это на 38% больше, чем в прошлом году. В числе стран, откуда пришли заявки: Китай, Казахстан, Турция, США, Швейцария, Италия, Германия, Бразилия, Индия, Индонезия, Австралия. В других номинациях заявки пришли от российских учёных из 58 регионов.

«Наш Президент Владимир Путин в приветствии участникам и организаторам премии «ВЫЗОВ» отмечал, что в прошлом году она вышла на международный уровень и получила признание у зарубежных друзей и партнёров. В этом сезоне мы видим рост популярности данной премии. Всего поступило 632 заявки из 40 стран. Наибольший интерес вызвала международная номинация «Открытие». Количество заявок, полученных из-за рубежа, выросло почти на 40%. Уверен, в дальнейшем премия продолжит привлекать всё больше участников, способствовать укреплению международного сотрудничества и популяризации российской науки», – отметил Дмитрий Чернышенко, заместитель Председателя Правительства РФ, председатель Попечительского совета фонда развития научно-культурных связей «Вызов».

«Мы видим, что интерес к премии «ВЫЗОВ» растёт каждый год. Это демонстрирует доверие – и к организаторам премии, и к её научному комитету. Уже второй год на премию могут подавать заявки учёные не только из России, но и из других стран. В этот раз международная номинация стала лидером по количеству присланных заявок. Это подтверждает авторитет премии «ВЫЗОВ» не только внутри страны, но и во всём мире», – рассказала Наталья Третьяк, президент фонда развития научно-культурных связей «Вызов».

«В этом году мы получили ещё больше заявок, чем в прошлом, при этом их качество традиционно сохраняется на высоком уровне. Перед членами научного комитета премии стоит сложная и ответственная задача – выбрать из большого числа первоклассных научных работ наиболее выдающиеся. На этом этапе трудно спрогнозировать, кто станет лауреатами премии «ВЫЗОВ» 2025 года, но могу с уверенностью сказать, что это будут великие учёные», – рассказал Артём Оганов, председатель научного комитета премии «ВЫЗОВ», профессор Российской академии наук, заслуженный профессор Сколковского института науки и технологий, член Европейской академии, почетный член Королевского химического общества и Американского физического общества.

Подробнее на сайте премиявызов.рф

#премия_вызов

Читать полностью…

РФ стремительно теряет позиции в мировой науке - свежий индекс Nature 2025

Россия занимает 21-е место среди стран по показателю Share (основной метрике Nature Index). Nature Index учитывает публикации в 145 высококачественных журналах по естественным и медицинским наукам.

Топ -10:
Китай (1-е место, Share: 32,122)
США (2-е место, Share: 22,083)
Германия (3-е место)
Великобритания (4-е место)
Япония (5-е место)
Франция (6-е место)
Южная Корея (7-е место)
Канада (8-е место)
Индия (9-е место)
Швейцария (10-е место) ...и так далее до Австрии (20-е место), после которой идёт Россия.

21-е место в мире - это очень низкий показатель для такой страны с такой научной историей.

Для сравнения, даже небольшие страны как Швейцария (10-е место), Сингапур (15-е место) и Израиль (16-е место) опережают Россию.

Отставание от лидеров колоссальное - Китай имеет Share в 190 раз больше российского.

У РАН Share 169.27, что составляет около 60% от всего российского показателя. Доминирование РАН указывает на неэффективность распределения ресурсов и отсутствие конкуренции.

Следующий за РАНом - МГУ, который имеет в 4 раза меньший показатель.

Из 160 институтов в списке подавляющее большинство имеют Share менее 1.0.

Большинство ведущих институтов показывают снижение, причем часто двузначное.

Рост показывают в основном институты с изначально низкой базы. Даже флагманы МГУ, МФТИ, Курчатовский институт теряют позиции.

Системные проблемы очевидны:
1. Недофинансирование
2. Утечка мозгов
3. Изоляция - сокращение международного сотрудничества после 2022 года явно сказывается на публикационной активности.

При текущих трендах страна рискует выпасть из топ-30 в ближайшие годы. Без кардинальных изменений ситуация будет только ухудшаться. Особенно тревожно, что падают показатели именно ведущих институтов - традиционных центров научного превосходства.

Читать полностью…

IBM создают нейроинтерфейс с ИИ и квантовыми технологиями

IBM начала совместное исследование с французской компанией Inclusive Brains для улучшения интерфейсов мозг-компьютер.

Команды работают над системой, которая анализирует не только мозговые волны, но и движения глаз, мимику и другие физиологические сигналы.

Алгоритмы ИИ интерпретируют эти данные и переводят их в команды для управления компьютерами или другими устройствами.

Для поиска оптимальных решений они тестируют сотни тысяч различных алгоритмов машинного обучения. IBM предоставляет свои базовые модели Granite и экспертизу в квантовых вычислениях, которые могут помочь в обработке сложных нейросигналов.

Технология уже проходит испытания в медицинском центре, где хирурги получают данные о своем уровне стресса и концентрации в реальном времени во время операций. Это помогает поддерживать работоспособность врачей и может улучшить результаты лечения.

Inclusive Brains ранее продемонстрировала несколько прототипов: управляемый мыслями экзоскелет и возможность "писать мыслями" сообщения.

Читать полностью…

Марк Цукерберг пошел реально ва-банк. Он решил выкупить у Суцкевера соучредителей.

Речь идет о найме известных инвесторов в области ИИ Нэта Фридмана и Даниэля Гросса, которые являются инвесторами в SSI Ильи Суцкевера, а также помогают руководить компанией. Об этом подробно мы писали тут.

Цукерберг хочет частично выкупить фонд NFDG, которым управляют Фридман и Гросс, за сумму, превышающую $1 млрд. Этот фонд владеет долями в ведущих ИИ-стартапах, таких как Perplexity, The Bot Company и Safe Superintelligence (SSI). При этом Meta получит миноритарные доли в этих стартапах, но не доступ к их внутренней информации.

Нат Фридман, экс-СЕО GitHub, уже входит в консультативный совет Meta, что делает его переход логичным шагом. Его опыт в масштабировании технологических платформ и работе с сообществом разработчиков может помочь Meta в создании экосистемы для ИИ-инструментов.

Даниэль Гросс, сооснователь Safe Superintelligence, если примет предложение Цукерберга, то, вероятно, покинет SSI. Его опыт в области ИИ-безопасности и венчурных инвестиций рассматривается как ценный актив для Meta.

Все это часть стратегии Meta по усилению своего ИИ-направления. На прошлой неделе компания объявила о вложении $14,8 млрд в Scale AI и найме ее основателя Александра Вана, также активно переманивает специалистов из OpenAI и Google DeepMind, предлагая многомиллионные компенсационные пакеты.

*Запрещенная в РФ организация.

Читать полностью…

Новая карта рынка генерации видео с помощью ИИ от фонда a16z

За последние несколько месяцев в этой сфере произошло много событий, что сложно уследить за всеми новыми моделями.

Сюда входят компании, занимающиеся преобразованием текста в видео и изображений в видео, а также те, которые заставляют аватаров говорить.

Читать полностью…

СЕО Бюро 1440 Алексей Шелобков строит параллельную инфраструктуру связи

Сегодня на сессии ПМЭФ 2025 Алексей Шелобков описал свое видение будущего спутникового интернета как платформы для беспилотников и ИИ

Он говорит о создании глобальной цифровой инфраструктуры через спутники, которая обеспечит связь, видео и высокоточную навигацию в любой точке мира.

"Мир беспилотников будет также революционен, как когда-то облака в ИТ, но достаточно скоро, это не десятилетии", - считает Шелобков.

Алексей также как и многие главы мировых компаний говорит о массовом появлении большого количества ИИ-помощников, которые можно очень быстро обучать, выводить, подсоединять, которые могут делать практически все.

Это говорит о том, что спутниковая сеть станет основой для подключения ИИ-агентов и роботов по всему миру.

По сути, Шелобков описывает будущее, где российская спутниковая группировка "Рассвет" станет не просто интернет-провайдером, а глобальной нервной системой для армии беспилотников и ИИ-помощников.

Очень амбициозное видение, которое выходит далеко за рамки обычных телеком-услуг.

Читать полностью…

Новый СЕО Роскосмоса хочет увеличить долю частных инвестиций в отрасль с 5% до 35% к 2036 году

Причём, главными инвесторами могут стать крупные IT-компании, которые будут заказчиками космических услуг связи и наблюдения Земли.

Сегодня "Коммерсантъ" написал о крупнейшем в истории РФ нацпроекте по развитию космической деятельности, из него следует, что:

1. До 2030г.: ₽1,7 трлн потратят из бюджета + ₽490,6 млрд внебюджетных средств

2. До 2036г: общий объем достигнет ₽5 трлн (₽4,39 трлн бюджетных + ₽686,4 млрд внебюджетных).

Главные проекты:

🏹 365 спутников "Рассвет" для покрытия всей России широкополосным интернетом от компании "Бюро 1440". На эту группировку выделяется ₽514,7 млрд.

🏹 9 спутников "Смотр" от "Газпром космические системы".

🏹 Создание ракеты "Амур СПГ" с многоразовой первой ступенью от РКЦ "Прогресс".

Читать полностью…

Стартап Нобелевского лауреата выпустил крупнейший публичный набор данных для ИИ в биологии

Стартап Xaira Therapeutics Therapeutics, соучредителем которого является нобелевский лауреат Дэвид Бейкер, представил X-Atlas/Orion — крупнейший публично доступный набор данных Perturb-seq.

X-Atlas/Orion содержит данные о 8 млн клеток с генетическими пертурбациями, охватывающими все человеческие белок-кодирующие гены.

Каждая клетка секвенирована с глубиной более 16,000 уникальных молекулярных идентификаторов.

Данные получены с помощью новой платформы FiCS Perturb-seq (Fix-Cryopreserve-ScRNAseq).

Данные открыты для всего научного сообщества.
Препринт.

Ранее, мы писали о Xaira Therapeutics, который основан в апреле 2024г.

Читать полностью…

Nvidia выпустила открытые фреймворки для генерации синтетических данных и модели роботов

NVIDIA выпустила Isaac Sim 5.0 и Isaac Lab 2.2 в режиме раннего превью на GitHub, это открытые фреймворки, хотя некоторые компоненты остаются закрытыми.

Цель - упрощение процесса разработки, обучения и тестирования ИИ-роботов в физически основанных симуляциях.

Ключевые новшества:
- Расширения для генерации синтетических данных
- Новые модели роботов.

Читать полностью…

По итогам AI Startup School от YC 2+1 взгляд на будущее ИИ: масштабирование, переосмысление или возвращение к биологии?

Вчера на AI Startup School от YC собрались ведущие исследователи, чтобы поделиться с молодыми стартаперами видением того, как мы дойдем до AGI.

3 совершенно разных подхода от лидеров индустрии, которые сегодня определяют направление развития отрасли.

1. Джаред Каплан, главный научный сотрудник Anthropic.
Соавтор знаменитых законов масштабирования считает, что путь к AGI лежит через планомерное улучшение 6 известных компонентов:
Знания — более глубокое понимание мира
Память — долгосрочная память систем
Надзор — лучший контроль и безопасность
Более крупные задачи — переход от минут к часам и дням работы
Мультимодальность — интеграция текста, изображений, аудио
Масштаб — продолжение увеличения моделей.

Философия Каплана - революционных прорывов может и не потребоваться. Достаточно довести до совершенства то, что уже работает. Сейчас сложность задач, которые может решить ИИ, удваивается каждые 7 месяцев. От секунд в 2021 году до часов в 2024-м.

Франсуа Шолле, создатель Keras, экс-исследователь Google: "Мы измеряем не то".
Шолле указывает на фундаментальную проблему: современные бенчмарки тестируют запоминание, а не интеллект.
Его определение интеллекта - способность преобразовать небольшой набор примеров из прошлого опыта в решения для широкого круга неизвестных задач.
Проблема нынешних LLM — они отлично справляются с "размытым распознаванием паттернов" (увидеть собаку на фото), но плохо с "написанием правил" (посчитать буквы в слове). Людям доступны оба типа мышления.
Его прогноз: 2025 год станет годом "рассуждений во время выполнения" — переходом от запоминания к настоящему мышлению.

Когда мы вчера все это услышали, то вспомнили совершенно свежее выступление от 23 мая Дэмиса Хассабиса DeepMind, с которым мы @blockchainrf полностью согласны. Мозг — единственная доказанная архитектура AGI.

CEO DeepMind предлагает самый радикальный взгляд - нужно вернуться к изучению мозга как единственного работающего примера общего интеллекта.

Что это значит для будущего?
Каждый подход отражает разную философию развития технологий:

Каплан верит в эволюционный путь — постепенное совершенствование известных методов. Это позиция больших корпораций с ресурсами для масштабирования.

Шолле призывает к революции в архитектуре — гибридные системы, сочетающие нейронные сети с символическим ИИ. Это путь исследователей, ищущих принципиально новые решения.

Хассабис предлагает вернуться к основам — изучить мозг и воспроизвести его принципы. Это междисциплинарный подход на стыке ИИ, нейронауки и биологии.

Почему важно понимать эти различия? Выбор подхода определяет не только технические решения, но и:

1. Куда направлять инвестиции (скейлинг vs исследования vs нейронаука)
2. Какие специалисты нужны (инженеры vs ученые vs биологи)
3. Когда ожидать прорывов (годы vs десятилетия)
4. Как готовиться к изменениям в обществе.

Возможно, истина лежит не в одном подходе, а в их сочетании. Но понимание этих различий поможет лучше ориентироваться в мире, где ИИ развивается с головокружительной скоростью.

Читать полностью…

Китайцы сделали прорыв в ИИ, переосмыслив архитектуру LLM

Впервые за 8 лет существования Transformer-архитектуры кто-то смог преодолеть её фундаментальное ограничение. Это новый класс возможностей для ИИ.

У всех языковых моделей одна проблема - могут работать только с ограниченным объёмом текста — ~ 100-200 тысяч токенов.

Причина — квадратичная сложность: обработка текста в 2 раза длиннее требует в 4 раза больше вычислений.

Китайская компания MiniMax, основанная в 2023г., представила модель MiniMax-01, у которой есть механизм Lightning Attention с линейной сложностью. Теперь удвоение текста требует удвоения вычислений.

MiniMax решает проблему LLM на фундаментальном уровне - меняет саму архитектуру Transformer, сохраняя все её преимущества.

Результат:
1. Контекст 4 млн токенов (~ 3000 книг одновременно)
2. Производительность на уровне GPT-4o и Claude-3.5
3. Превосходство над всеми моделями на длинных текстах.

Модель в открытом доступе. GitHub.

Читать полностью…

Илья Суцкевер еще в 2021г. увидел рассуждения в ИИ, говорит Ноам Браун, глава команды по мультиагентным системам OpenAI

В свежем интервью Ноам говорит, что в 2021 Илья работал над проектом под кодовым названием GPT-Zero для исследования вычислений во время тестирования. Он экспериментировал с test-time compute за 3 года до модели o1.

Тогда Илья говорил, что нужны рассуждения, и что это может быть достижимо относительно быстро.

А Ноам и коллеги были скептичны и думали, что это займёт очень много времени. Ноам в 2023 понял, что Илья был прав и это оказалось не так сложно, как он думал.

Ноам говорит, что изучил внутренние документы OpenAI и был поражён видением Ильи даже до 2021 года. В опубликованных email'ах 2016-2017 годов Илья писал принципы типа один большой эксперимент ценнее 100 маленьких. Это отличало тогда OpenAI от DeepMind и других лабораторий.

Ноам Браун говорит, что мы вошли в новую эру развития ИИ - эру масштабирования вычислений во время тестирования. Это парадигма, где модели "думают" дольше перед ответом, что даёт эквивалент увеличения размера модели в 1000-10000 раз. Модели должны достичь определённого уровня способностей (как GPT-4), чтобы получать пользу от дополнительного "мышления".

Ноам говорит, что рассуждения работают не только для математики и программирования, но и в областях без чётких метрик успеха.

Браун возглавляет команду по мультиагентным системам в OpenAI. Его видение такое:

1. Люди занимают не узкую, а широкую полосу интеллекта
2. Если позволить миллиардам ИИ сотрудничать и конкурировать долгое время, они создадут свою цивилизацию.

Вызовы масштабирования test-time compute по Ноаму:

Стоимость становится всё дороже заставлять модели думать дольше.
Время, если модель думает 3 недели над задачей, то и эксперименты займут минимум 3 недели.

Браун признаёт, что модели менее эффективны в использовании данных, чем люди. Это одна из важнейших нерешённых проблем в исследованиях ИИ.

Браун видит, что ИИ будет способен выполнять не только программирование, но и многие задачи удалённой работы.

Браун считает, что многие текущие решения harness'ы, роутеры между моделями будут "смыты" масштабированием.

Идеальный harness - это отсутствие harness'а. OpenAI стремится к единой универсальной модели.

Читать полностью…

Foxconn и NVIDIA строят завод, где будут работать роботы уже в 2026 году

Компании планируют запустить человекоподобных роботов в 1-м квартале 2026 года, когда новый завод Foxconn в Хьюстоне начнет производство ИИ-серверов Nvidia GB300.

Отметим, что Foxconn уже активно инвестирует в робототехнику и имеет конкретные разработки. Планируется, что в ноябре компания покажет 2 разработки.

Свежие отчёты по гуманоидам, которые ранее были опубликованы у нас @blockchainrf, смотрите здесь.

Читать полностью…

Китайский стартап MiniMax представил ИИ-агента для создания видео Hailuo Video Agent

Теперь тренд на специализированных агентов становится очевиднее. Вопрос теперь не в том, какой ИИ лучше, а в том, какой специалист мне нужен для этой задачи. @blockchainrf

Фокус Hailuo Video Agent - создание видео от идеи до готового продукта. Ключевая концепция - создание видео по настроению без необходимости владения техническими навыками.

Три стадии развития Hailuo:

1. готовые сценарии, минимум настроек.
2. Полу-кастомизация - возможность редактировать части процесса.
3. Полная автономность - от идеи до финального продукта.

Компания уходит от попыток создать универсального ИИ-помощника к специализированным агентам-исполнителям.

Отличие от других инструментов:
Не просто генератор видео (как Runway, Pika), а полноценный агент, который понимает творческий замысел и воплощает его в готовый продукт. Фокус на законченном результате, а не на отдельных элементах.

Это говорит о снижении порога входа - не нужно учиться монтажу/программированию/дизайну. Скорость - от часов работы к минутам. Предсказуемость - чёткие шаблоны и процессы.

Мы наблюдаем переход от ИИ как инструмента к ИИ как исполнителю. Каждый агент становится виртуальным специалистом в своей области:
MiniMax Agent = веб-разработчик
Hailuo Agent = видеомонтажёр.
@blockchainrf

Читать полностью…

Греф заявил, что Сбер вместе с Газпромнефтью занимается с ИИ проектированием и производством комплектующих для авиационной отрасли.

Об этом он заявил сейчас на завтраке Сбера на ПМЭФ.

Ранее, Сбер представил ИИ-модель Кадриль.

Читать полностью…

Греф: нам не грозит рост населения, мы обречены на ИИ, на его массовое внедрение для повышения производительности труда

В свежем интервью РБК Г. Греф говорит о довольно тревожной картине российской экономики, описывает ситуацию как балансирование "на грани рецессии" с риском переохлаждения экономики из-за длительного периода высоких процентных ставок.

Главная проблема - экономика находится в критической точке между перегревом и рецессией.

Инвестиционный кризис - Сбербанк впервые за долгое время не профинансировал ни одного нового инвестиционного проекта с начала года - только дофинансирует старые. Нет новых проектов.

«Экономика может расти, либо когда растет население, либо когда резко повышается эффективность труда. С ростом населения у нас всё понятно — нам не грозит это в ближайшие десятилетия. У нас остается только один путь — повышение производительности. И более уникальных возможностей, чем сделать это с помощью ИИ, просто не существует. Поэтому мы обречены на то, чтобы массово внедрять ИИ, компенсируя тем самым нехватку рабочей силы», - заявил Г. Греф.

Читать полностью…

⚡️3 огромных события произошли в финтехе только что

1. соцсеть Х Маска разрешит совершать инвестиции и торговые операции прямо на площадке. Сейчас X обсуждает со Stripe внедрение стейблкоинов у себя. О том, что Маск создает финансовую экосистему мы писали ранее здесь.

2. Сенат США принял законопроект о стейблкоинах.

Остается последняя стадия до подписания законопроекта и можно будет платить и инвестировать прямо в Х (экс-Твиттер) и тд.

3. Запущена платформа Fellow , которая позволяет мгновенно переводить деньги между любыми кошельками, как банковскими, так и крипто или приложениями (например, с Apple Pay на Coinbase или с Phantom на банковский счёт) с немедленным расчётом через текстовые сообщения.

Эта платформа создана криптобиржей Coinbase и дочкой Srtipe.

Читать полностью…

У Manus новый мощный конкурент - MiniMax Agent

Китайский стартап MiniMax представил своего ИИ-агента, который фокусируется на выполнении комплексных задач от начала до конца.

Этот агент создан на основе MiniMax их прорывной модели с 4М токенами контекста.

MiniMax Agent работает так:Человек → Требование → Агент → Готовый продукт.

Основные возможности:
1. Создание сайтов и лендингов
2. Генерация обучающих материалов с визуальным и аудио контентом
3. Разработка интерактивных презентаций
4. Работа с мультимодальным контентом (текст, изображения, видео, аудио).

Технические особенности:
- Интеграция с GitHub, GitLab, Slack, Figma через MCP
- Многоэтапное планирование задач
- Автоматическое тестирование создаваемых продуктов.

Текущие ограничения:
•Использует несколько моделей вместо единой, что влияет на стоимость
•Находится в процессе оптимизации для снижения затрат.

Пример: При запросе на создание сайта музея, агент генерирует не только код, но и готовый продукт с контентом, навигацией и медиафайлами.

Читать полностью…

Почему робототехника сейчас полетит с точки зрения бизнеса? Ex-OpenAI Боб Макгрю объясняет

Мы продолжаем освещать те важные моменты из интервью экс-главы исследований OpenAI, которые нужны как бизнесу, так и разработчикам. Это одно из немногих интервью, которое полно полезных инсайтов. Посмотрите его полностью, оно этого стоит.

Вот на что мы обратили внимание, коротко:

1. Боб говорит, LLM изменили всё, теперь у роботов есть языковой интерфейс + мощные визуальные энкодеры. OpenAI потратила годы, чтобы научить 1 робота крутить кубика рубика, теперь Physical Intelligence за месяцы решает десятки разных задач.

Робототехника сейчас = где был ИИ несколько лет назад: отличное время для входа! Если думаете о стартапе в робототехнике - сейчас самое время. Но не конкурируйте с Physical Intelligence или Skilled напрямую, найдите свою нишу.

Он считает, что робототехника перешла от решения отдельных конкретных проблем к решению общих задач. Сочетание языковых моделей и систем зрения в корне изменило то, чего могут достичь роботы.

2. Агенты и их ценообразование на примере ИИ-юриста. Юристы сами по себе дорогие из-за дефицита времени, у них почасовая оплата, но ИИ-юристов можно спрашивать бесконечно → цена падает до стоимости вычислений. Это хорошо, а не плохо, мы хотим, чтобы услуги стали дешевыми и доступными всем.

Что останется дорогим?личные отношения между людьми , глубокие советы, вещи требующие человеческого понимания контекста.

Практический совет для стартапов - не стройте бизнес на высокой стоимости услуги в "человеческом" мире. Ищите рвы: сетевые эффекты, бренд, экономия масштаба. Фокусируйтесь на том, что требует глубокого понимания контекста вне модели.

3. Боб считает, что к 2035 году мы оглянемся назад и поймем, что все необходимое для AGI было открыто к 2020-2021 году: трансформеры, масштабирование, рассуждения и мультимодальность.

Предварительное обучение НЕ умерло, но теперь его роль - улучшение архитектур для эффективности, а не просто увеличение размера.

Постобучение - это большая задача: в отличие от интеллекта, личность модели требует огромного количества человеческих усилий и не масштабируется автоматически.

Читать полностью…

Ex-OpenAI Боб Макгрю: ИИ снижает ценность накопленных данных, но уникальные клиентские данные остаются "рвом".

Это фундаментально меняет стратегию многих компаний, которые считали свои данные главным активом.

В свежем интервью бывший руководитель исследований OpenAI говорит, что эволюционировало мышление о данных.

1. Несколько лет назад, в период GPT-3 компании думали: "У нас есть уникальные данные индустрии, давайте обучим на них свою модель".

Но оказалось, что все эти специализированные модели оказались хуже следующего поколения GPT.

Почему? Сила интеллекта и способность синтезировать новую информацию > запоминание старой информации.

2. Сейчас - ключевой инсайт:
Проприетарные данные часто = "воплощенный труд"
Примеры:
- Кто-то годами обзванивал клиентов и собирал информацию
- Кто-то прорабатывал тысячи кейсов
- Компания накапливала опыт через годы работы.

НО ТЕПЕРЬ ИИ может воспроизвести всё это: -позвонить всем клиентам (виртуально)
- проработать все кейсы
- провести массовые исследования

Что действительно останется ценным?
1. Данные о конкретных клиентах:
Пример с финансовым консультантом, который знает ВСЁ о конкретном клиенте (портфель, цели, риск-профиль). Эти данные ценны не потому, что делают её лучшим консультантом вообще, а потому, что позволяют применить её навыки конкретно для ЭТОГО клиента.

2. Доверенные данные:
- Данные, которые клиенты доверили именно вам
- Которые они не будут делить с другими
- Которые дают вам возможность персонализировать услугу.

Проблемы с использованием пользовательских данных для обучения, если обучить модель на данных одного пользователя, информация может "просочиться" к другому. Это ограничивает использование таких данных для улучшения моделей.

Читать полностью…

⚡️Essential AI создали крупнейший размеченный датасет для обучения ИИ

Впервые все доступные веб-тексты размечены по единой системе.

У всех, кто обучает ИИ, одна проблема - найти качественные данные в интернете.Причина — хаотичность веба: научные статьи перемешаны со спамом, код программ с рецептами, учебники с форумными срачами.

Стартап Essential AI, созданный экс-Google представил ESSENTIAL-WEB V1.0 - датасет, где каждый из 23.6 млрд документов размечен по 12 категориям: тема, тип, качество, сложность.

Essential AI решает проблему на системном уровне - вместо создания отдельных фильтров для каждой задачи, они создали универсальную систему координат для всего интернета.

Результат:

1. 24 трлн токенов с метаданными (крупнейший открытый датасет)
2. Поиск специализированных данных за минуты вместо месяцев
3. Качество на уровне или выше специализированных датасетов.

Всё в открытом доступе.

Читать полностью…

СЕО Amazon написал сотрудникам, что из-за ИИ-агентов будут сокращения в корпорации

Энди Джасси написал сотрудникам о генИИ. Он считает, что ИИ-агенты изменят то, как все работают и живут. Он прогнозирует появление миллиардов агентов в каждой компании и сфере деятельности, которые смогут автоматизировать множество задач.

Он также честно признаёт, что в ближайшие несколько лет это приведёт к сокращению общей корпоративной рабочей силы, поскольку компания получит выигрыш в эффективности от широкого использования ИИ.

При этом он призывает сотрудников изучать ИИ, участвовать в обучении и экспериментировать с новыми технологиями.

Компания уже представила:

Alexa+ — новое поколение голосового помощника, который стал значительно умнее и может выполнять существенные действия для клиентов.

ИИ-помощник для покупок с новой функцией покупок: "Lens" (поиск товара по фотографии), "Buy for Me" (покупка товаров на других сайтах через агента), рекомендации размеров.

Инструменты для продавцов — почти полмиллиона партнёров используют ИИ-сервисы для создания карточек товаров.

ИИ-инструменты для рекламы — более 50 тысяч рекламодателей использовали эти возможности только в первом квартале
AWS-сервисы для разработчиков, включая собственную модель Nova.

Amazon использует ген ИИ в своих внутренних операциях для улучшения размещения товаров на складах, прогнозирования спроса и повышения эффективности роботов.

Джасси подчёркивает, что у компании более 1000 сервисов и приложений ген ИИ в разработке или уже созданных, но это лишь малая часть от того, что будет построено в будущем.

Читать полностью…

В 2025 году red flag читать отчёты McKinsey и др. консалтеров.

Если в вашей голове возник вопрос почему? То вот ответ. Консалтинговые компании независимо от их названия и страны происхождения занимаются тем, что собирают в «аналитику» материал, где создается проблема, а после они предлагают купить их решение (дорогую трансформацию).

На дня McKinsey выпустили отчет по актуальной теме - об ИИ-агентах.

В этом отчете много устаревших моделей/рекомендаций.

McKinsey говорят, что 1-я волна ген ИИ провалилась коммерчески: "78% компаний используют ИИ, но 80% не видят ROI".

Их решение - архитектурная революция за $600M+ с CEO-мандатом и "агентивной ИИ-сетью".

Мы вспомнили наш пост от ноября 2024, там были реальные данные от 600 enterprise-лидеров, посмотрите на наш пост. Эти данные координально отличаются от того, что говорят консалтеры.

Далее McKinsey говорит, что ИИ-агенты - это тема. Даже кейсы показывают свои. Но и тут мы вспоминаем наш недавний пост о том, почему ИИ-агенты НЕ работают в реальности.

Получается, что консалтинговые отчеты создают "парадокс" из нормальных процессов, пугают масштабом, предлагают ложное решение для простой проблемы,
упаковывают все это в маркетинговое "исследование".

Альтернативные источники знаний:
1. Читайте разные отчеты от венчурных и инвест фондов — у них деньги в игре.
2. Блоги крупных компаний — реальный опыт.
3. Публичные метрики (GitHub Copilot $300M ARR vs абстрактные "gains")
4. Академические исследования — без коммерческого интереса

Что делать практикам?

1. Тестировать инструменты на малых группах
2. Считать реальную экономику с полными затратами
3. Учиться у компаний, которые уже получают ROI
4. Нанимать инженеров, а не transformation managers.

Читать полностью…

IBM выпустит в 2029г. 1-й в мире квантовый крупномасштабный отказоустойчивый компьютер под названием "IBM Quantum Starling"

Этот компьютер будет обладать высокой стабильностью и практической применимостью квантовых вычислений, а его вычислительная производительность повысится в 20,000 раз.

По слухам, компании Wistron и Inventec могут стать партнерами IBM в цепочке поставок квантовых вычислений через производство серверных материнских плат.

Недавно СЕО NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что квантовые вычисления приближаются к критической точке перелома.

Согласно дорожной карте Google 2020 года, компания создает свой полезный квантовый компьютер с коррекцией ошибок к 2029 году.

Читать полностью…

⚡️Создан 1-й нейроинтерфейс, который становится частью мозга в процессе его роста

В Nature опубликовали исследование, в котором ученые разработали метод интеграции мягкой электроники в мозг — не через хирургию, а на стадии его формирования. Тут бесплатно можно прочитать.

Это первая работа, где электроника буквально «вырастает» вместе с мозгом, становясь его частью.

На ранних стадиях эмбрионального развития мозг начинается как плоский слой стволовых клеток — нейральная пластина. Команда внедрила в нее сверхмягкую сетку микроэлектродов, созданную из нового материала PFPE-DMA.

Когда нейральная пластина сворачивается и формирует трехмерный мозг, электроника растягивается и распределяется по всему органу. Это позволяет отслеживать активность нейронов с миллисекундной точностью на всех этапах развития — без повреждения тканей.

Эксперименты проводили на эмбрионах лягушек и аксолотлей, а также проверили совместимость с мышами и крысами. Устройство не мешает развитию мозга и фиксирует, как нейроны мигрируют, синхронизируются и формируют сети.

Сегодня нейроинтерфейсы требуют хирургии или инъекций, что травмирует ткани. Новый метод использует естественный процесс развития, минимизируя вмешательство.

Впервые можно следить за активностью нейронов от эмбриона до взрослого организма. Это открывает путь к изучению нейроразвивающих расстройств, таких как аутизм или шизофрения, на самых ранних стадиях.

Возникают вопросы о масштабировании технологии и этических аспектах работы с эмбрионами. Тем не менее, исследование уже вдохновило стартап Axoft, который развивает эту технологию для медицинских целей.

Но это не единственное направление Axoft в апреле представила ультрамягкие нейроинтерфейсы (iBCI), использующие материал Fleuron™, который в 10,000 раз мягче традиционных пластиков. В 2025 году Axoft начала первое клиническое испытание на людях в Панаме, проверяя, как их импланты декодируют сигналы мозга в реальном времени. Кроме того, они разрабатывают ПО для обработки больших нейронных данных и инструменты для минимально инвазивной имплантации.

Читать полностью…

Стейблкоин заходит в e-commerce: Shopify внедряет USDC для приема платежей на своей платформе, а Walmart и Amazon хотят выпустить собственные стейблкоины

Shopify, одна из ведущих платформ электронной коммерции, объявила о партнерстве с криптобиржей Coinbase и платежным гигантом Stripe для внедрения платежей в стейблкоине USDC в свою экосистему. Платформа делает ставку на существующую инфраструктуру USDC и сеть Base.

Больше материалов про стейблконы тут , тут и тут.

Shopify позволяет миллионам продавцов в 34 странах принимать платежи в USDC через свою платежную систему Shopify Payments и Shop Pay.

Это большой шаг для массового принятия стейблкоинов в традиционной коммерции, учитывая, что объем транзакций в USDC превысил триллион $ в месяц. О том, как меняется e-commerce, читайте здесь.

Покупатели могут оплачивать покупки с помощью USDC из сотен поддерживаемых криптокошельков, включая гостевой чекаут и Shop Pay.

Продавцы могут получать выплаты в местной валюте без комиссий за обмен валюты или могут выбрать получение USDC напрямую в свои криптокошельки.

А вот Walmart и Amazon могут создать собственные стейблкоины или сотрудничать с другими эмитентами. Сейчас все зависит от законопроекта GENIUS Act, который устанавливает высокие барьеры для эмиссии стейблкоинов нефинансовыми компаниями, такими как Amazon и Walmart.

Walmart активно продвигает поправки к GENIUS Act, чтобы усилить конкуренцию в секторе кредитных карт и снизить зависимость от Visa и Mastercard.

Читать полностью…