Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

🤯 что творится: Fable 5 создала первое мегаядро, обогнав инженеров NVIDIA по оптимизации GPU Модель Claude Fable 5 написала первое и самое быстрое мегаядро за всю историю KernelBench-Mega, которое полностью заменяет сложный многоэтапный код. Он даёт скорость 18.7 быстрее обычного PyTorch, лучше Opus, GPT-5.5 и всех остальных. Работает особенно круто на длинном контексте. Это уже не просто ИИ, который помогает писать код, а ИИ пишет код уровня топовых kernel-инженеров. https://kernelbench.com/runs/20260701_172615_claude_claude-fable-5_02_kimi_linear_decode_solution.py.txt

Трио экс-DeepMind, создавшие ИИ для покера, теперь зарабатывает для квантовых хедж-фондов Три бывших сотрудника Google DeepMind ранее создали DeepStack - первый ИИ, победивший людей в покер. Сейчас они в своей компании EquiLibre Technologies применяют обучение с подкреплением для трейдинга на фондовом рынке и зарабатывают деньги для квантовых хедж-фондов. Алгоритмы уже торгуют миллиардами $ в день на S&P 500, Nasdaq и крипте в партнёрстве с Tower Research. Компания уже оценивается в $500 млн.

ByteDance доказали, что ИИ-агент учится прямо во время работы, и чем лучше среда, тем быстрее он становится умнее 2 дня подряд мы разбираем для наших подписчиков Patreon, как сделать ИИ-агента умнее. Первый способ - как обучить на ваших данных, чтобы он думал как сотрудник вашей организации. Второй - правильно выстроить среду, harness, чтобы он работал точно и предсказуемо. Сегодня ByteDance дает нам третье измерение, а, что, если агент учится прямо во время работы? Не из обучающей выборки, не из промпта, а через петлю обратной связи. Именно это измерил EdgeBench - новый бенчмарк от ByteDance Seed. Даже без переобучения и в несовершенной среде агент, которому дают время и обратную связь, сам нащупывает путь. Почему это важно для промышленного внедрения ИИ? Компании не хотят ждать, пока OpenAI или Anthropic дообучат модель на их специфике. Им нужен агент, который сам разберётся в их среде. EdgeBench именно это и измеряет: не, что модель знает, а как быстро и насколько далеко она учится, когда ей дают время и среду. И ещё одно открытие от ByteDance: скорость с которой агенты учатся из среды, удваивается каждые три месяца. Для сравнения: знаменитый закон Мура давал удвоение раз в полтора года. Присоединяйтесь к нам на Patreon, даже если вы не разбираетесь в разработке, но хотите качественно управлять своим проектом/бизнесом.

Учёные, похоже, нашли доказательство, что старение-это потеря клеточной информации, а не просто накопление повреждений Новый препринт из New York Genome Center, ещё не прошедший рецензию. Работа выполнена на мышиных моделях. Перенос на человека предстоит ещё верифицировать. Итак исследователи разработали технологию SeqTag и измерили в одних и тех же клетках экспрессию генов, доступность хроматина и метки на гистонах. Авторы нашли, что в молодых клетках три регуляторных слоя работают асинхронно, но синхронизируются быстро. С возрастом эта координация разрушается. Называют это молекулярной асинхронностью. Это оказывается прямое количественное подтверждение Information Theory of Aging (ITOA), которую развивает Дэвид Синклер, его стартап недавно получил разрешение от FDA. Его теория гласит: ДНК при старении почти не меняется, меняется система, которая её читает. Синклер давно предполагал, что этот процесс обратим, эксперименты с частичным перепрограммированием показывают омоложение тканей именно через восстановление эпигенетических паттернов. Что это меняет практически? Модель накопления повреждений ставит терапевтическую цель: замедлить или устранить повреждения. А ITOA ставит другую цель: восстановить регуляторную синхронизацию. Это разные мишени и разные фармакологические стратегии. Именно над вторым сейчас работают Altos Labs, Rejuvenate Bio и ряд других компаний.

Иногда, лучше жевать, чем говорить: СЕО Palantir психует, что новые игроки выкидывают его из пищевой цепочки. Алекс Карп обвинил ведущие ИИ-компании в завышенных ценах, эксплуатации данных клиентов и угрозе национальной безопасности США. Речь идёт об OpenAI, Anthropic, Google. Потому что они продают свое API напрямую корпоративным и государственным клиентам, и тем самым Palantir сужается в заказчиках. А теперь вспомните, кому недавно США запрещали модели, правильно - Anthropic, вот ссылка. Переводя на простой язык, старички в виде Алекса Карпа, Питера Тиля не готовы мириться с тем, что новое поколение бизнесменов им не хочет подчиняться. А молодые не хотят, потому что у них свое видение мира, другая психика. Но расшатанной психике этого не понять. Посмотрим, как в этой ситуации отыграется вечная тема «отцы против детей». Мы за детей!

NVIDIA представила систему, где роботы больше не учат каждую задачу с 0. Они строят саморазвивающуюся библиотеку навыков Навыки теперь важны не только для ИИ-агентов, но и в робототехнике и Physical AI. Роботам нужны те же вещи, что и ИИ-агентам: память, инструменты, самоулучшение. Плюс физика добавляет сложности, поэтому библиотека навыков решает проблемы трансфера. Не все пока говорят только о навыках, многие лаборатории всё ещё на RL, diffusion policies и humanoid end-to-end, но направление явно доминирует в этом году. NVIDIA с их GEAR lab активно его продвигают.

Интересный кейс из мира российского корпоративного ПО Мы наблюдаем, как формируется целый класс ПО, который является одновременно и полноценной заменой Windows-компонентов, и мягким мостом для поэтапного перехода. «Базальт СПО» предлагает бизнесу «Альт Домен» как решение для тех, кто застрял на полпути между Windows и импортозамещением, а таких много, как мы знаем. Логика продукта у них управленчески грамотная: не требуй от компании прыгнуть сразу, позволь Windows и российской ОС работать в одном домене, перехвати управление постепенно, замени инструменты Microsoft их аналогами с похожим интерфейсом так, чтобы администратор не переучивался с нуля. Тут все подробно описывается. Хочется добавить, что именно такие продукты выигрывают в нынешних реалиях - те, что снижают стоимость перехода до приемлемой. Потому что все считают деньги и эффективность.

Теперь и DeepSeek переходит от исследований к продуктовой модели, потому что продукты приносят деньги, а они нужны для инвесторов Компания запустила процесс масштабного найма. Ставка теперь на потенциал, а не на гениев. Все подразделения должны вырасти минимум вдвое. Открыты 33 позиции в 7 направлениях: алгоритмы, разработка, DevOps, продукт, дата-инженерия, функциональные отделы. Главная ставка у них на Harness-команду, об этом мы писали здесь. Есть ещё позиция «ИИ-специалист из смежных областей» для людей с экстраординарными способностями, желающих участвовать в создании AGI, говорится в описании вакансии. За последний год #DeepSeek потерял как минимум 5 ключевых разработчиков. Напомним, что компания собрала от инвесторов в раунде A 510 млрд юаней (~$74 млрд), оценка компании составила около 4 трлн юаней. Инвесторы: основатель DeepSeek Лян Вэньфэн вложил ~200 млрд юаней своих денег, Tencent дали 100 млрд, CATL - 50 млрд, NetEase, JD, IDG по ~30 млрд. Рынок труда в Китае на пике, за январь–апрель 2026 года количество ИИ-вакансий выросло в 8,7 раза.

Anthropic предложил экономный способ использования Fable 5 для агентов Так как их мощная модель Fable 5 вчера снова стала доступной, команда предложила инструмент, который позволит вам экономно использовать модель - Advisor Tool для ваших ИИ-агентов, теперь оркестрация переезжает внутрь платформы. Работает так: Sonnet 5 делает рутину: читает логи, пишет код, выполняет рутину. А когда нужно сложное решение, автоматически подключается Fable 5. Всё происходит внутри одного запроса, без вашего оркестратора. Качество близко к Fable, а стоимость и скорость как у Sonnet.

Мозг человека и LLM устроены одинаково, говорится в новой работе MIT Новый препринт MITзадаёт простой вопрос: модульность человеческого мозга - фундаментальный принцип или случайность эволюции? Чтобы ответить на этот вопрос, авторы исследования взяли LLM и посмотрели, есть ли там та же структура. И ответ оказался положительным, есть причём точь-в-точь. Оказалось, что внутри 6 передовых моделей обнаружили 4 отдельные популяции нейронов, каждая отвечает за свой тип мышления, язык, грамматику, математику, логику, физический мир и социальное рассуждение. Это в точности 4 сети, которые нейронауки давно картировали в человеческом мозге. Чтобы убедиться, что это не корреляция, а реальная специализация, нейроны отключали. Отключили языковую зону: модель рассуждает верно, но пишет с грамматическими ошибками. Отключили физическую: текст грамотный, но физические выводы инвертированы. Точность внутри домена падает на 26%. За пределами домена - на 2.5%. Почему это важно? Мозг формируется эволюцией, а LLM градиентным спуском на предсказании токенов. Никакой общей причины для одинаковой архитектуры нет кроме одной: так устроена любая система, которой нужно решать разнородные задачи одновременно, не мешая одному домену перезаписывать другой. Модульность - не биологическая случайность, а по всей видимости, универсальное решение для интеллекта. Что из этого следует? Для интерпретируемости: у LLM есть внутренняя структура, которую можно картировать и на которую можно воздействовать точечно. Для архитектур: MOE - потенциально про воспроизведение когнитивной специализации. Для нейронауки: LLM впервые дают возможность изучать, как разные когнитивные системы передают информацию друг другу - то, что в мозге технически почти невозможно измерить.

Google выложили новую ИИ-модель, которая нужна вашему бизнесу и любой организации Дело в том, что сегодня корпоративные данные -это самый ценный актив, а табличные данные - это 80% этого актива: продажи, транзакции, клиенты, склады и тд. Вчера вышла TabFM - фундаментальная модель для задач классификации и регрессии на табличных данных, без обучения, настройки и гиперпараметров. Просто загружаешь данные и получаешь предсказание за один проход. Модель читает ваши обучающие примеры, как контекст и сразу предсказывает новые строки. Никаких обновлений весов и итераций. Это своего рода аналог того, что TimesFM сделал для временных рядов, только теперь для таблиц.

Neuralink объявили о важном хирургическом прорыве в клинических испытаниях Команда заявила, что впервые в клинических испытаниях они смогли вставить электродные нити имплантата прямо через твёрдую мозговую оболочку, не разрезая её, не нарушая целостность мембраны. Чтобы этого добиться, им потребовались: 1. оптика, способная «видеть» сосуды сквозь непрозрачную ткань, иначе введение вслепую грозит кровоизлиянием; 2. иглы с микрометровой точностью изготовления, способные надёжно пробивать жёсткую мембрану без потери позиционирования; 3. годы тестирования до первого клинического применения на человеке. Кстати, в апреле они показали своего обновленного робота- хирурга. Отказ от разреза мозговой оболочки - это защита от целого класса рисков: инфекций, отёков, уменьшение длительности операции и тд. А если процедура становится короче и предсказуемее, она становится масштабируемой. Именно об этом Маск говорил ещё в конце 2025-го, называя переход через этот этап ключевым условием для перехода на почти полностью автоматизированную хирургию в 2026 году. Это укладывается в общую дорожную карту компании: скорость введения одной нити выросла с 17 секунд до 1,5 секунд.

Главный бич человека всегда был и остается в отказе от индивидуации. Ну, вот к примеру, людям очень тяжело думать самим, легче, когда кто-то это сделал и вложил все в голову другому. Но о последствиях никто не думает, только всегда жалобы на то, что вся жизнь - так себе история. Человеку очень хочется казаться успешным, но он не понимает, что это. Ему дают в руку «волшебную» палочку в виде ИИ, и он думает, что все, теперь ему море по колено. Люди берут и копируют чужой контент, который был создан с использованием человеческих ресурсов: поиска в ручную, траты времени, большой нагрузки на глаза(!!!), формулировании мысли и своего видения. А приходит другой человек это копирует, пропускает все через ИИ и выдает как за свое. Такое за 10 лет существования моего канала я вижу каждый день. Но дело в том, что вот это искусственное создание своей «ценности» теми, кто присваивает или обесценивает труд другого человека - не вечно. Потому что в один прекрасный момент человеческая психика начинает играть свои неприятные игры с этим человеком. Путь к самости - это самая главная и сложная задача для любого человека. Это больно, но иначе не получится. Ани Асланян, основатель @blockchainrf

Anthropic объявили о крупных биотех проектах, и США сняли запрет с их моделей Вчера был большой день для компании, Anthropic провели свое крупное закрытое мероприятие, на котором было несколько больших анонсов. Причём на это мероприятие приехали все фармгиганты, индустрия поддержала компанию. Первый большой релиз - Claude Science - новое рабочее пространство со множеством ИИ-агентов для учёных, которое должно стать для ученых и работников биотеха тем же, чем Claude Code стал для программистов. Оно интегрируется более 60 научными базами данных. А самый главный анонс - Anthropic начинает доклинические программы по разработке лекарств. Их фокус на самые сложные заболевания, которые человечество не может вылечить. Мы знаем подробности их планов в этом направлении, описали ещё 7 мая на Patreon. Хотим напомнить, что большой состав сильных людей перешел из Google DeepMind в Anthropic, а именно лауреат Нобелевской премии, создатель AlphaFold и разработчики Gemini. Ну, и главное событие для всех пользователей Claude - правительство США сняли запреты с моделей Fable5, Mythos5.

Стартап Conception создал ранние человеческие яйцеклетки из стволовых клеток Технология называется in vitro gametogenesis (IVG) - создание яйцеклеток и сперматозоидов в пробирке. Conception взяли обычный образец крови, клетки крови перепрограммировали в индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (iPSC). Об этом стартапе мы писали ещё тут. Из этих клеток iPSC вырастили миниатюрные человеческие яичники в лаборатории. В этих мини-яичниках формируются ранние яйцеклетки внутри фолликулов - базовых структур яичника. Это не зрелые яйцеклетки, готовые к оплодотворению, а ранняя стадия. Но это большой прогресс. Conception говорит, что все клетки созданы полностью из стволовых, без использования натуральных человеческих тканей яичников. В мышах эта технология уже работает с 2016 года: из клеток кожи мышей получали яйцеклетки, рождались здоровые потомки, которые сами размножались. Для людей это потенциально может расширить возможности лечения бесплодия, но компания говорит, что предстоит ещё большая работа, в том числе по доращиванию полученных фолликулов до зрелой стадии и оценке безопасности технологии.

Meta научила ИИ-модель по записям активности мозга предсказывать текст, который человек печатает Исследователи Meta* AI выпустили Brain2Qwerty v2 - ИИ-модель для неинвазивного интерфейса мозг-компьютер, который декодирует напечатанные предложения прямо из мозговой активности. Для обучения Brain2Qwerty v2 использовали ~22 000 предложений от 9 человек, каждый из них провёл по 10 часов в MEG-шлеме, печатая текст. Это в 10 раз больше данных, чем в v1. Но самое интересное - это то, что исследователи запустили ИИ-агентов, которые сами: • Писали код • Запускали эксперименты • Анализировали результаты • Итеративно улучшали пайплайн обучения. Это вдохновлено проектом AutoResearch от Andrej Karpathy. По сути, ИИ помогает оптимизировать ИИ, который декодирует активности мозга. Получается AI researching AI. Meta открыла код на GitHub. *запрещена в России.

Вот это масштаб!140 крупных компаний мира готовят 1 стейблкоин Open USD (OUSD) Коалиция Open Standard анонсировала Open USD (OUSD) - стейблкоин, который позиционируется не как продукт одного эмитента, а как общая инфраструктура индустрии. Создают его на блокчейне Tempo. Список участников читается как перепись финансового мира: Visa, Mastercard, Stripe, Coinbase, BlackRock, Google, Shopify, DBS, Standard Chartered, American Express, ANZ, BBVA, Adyen, Brex, Chime, BNY и другие, включая банки из Израиля, Латинской Америки, Африки и т.д. Крипто компании Stellar, Solana, Ripple и тд. До сих пор было так, что 1 эмитент стейблкоина забирает себе доход с резервов, а компании, которые интегрируют монету и приводят оборот, получают ноль с этой экономики. Open USD предлагает другую систему: 1. доход с резервов делится с участниками, которые наращивают внедрение (за вычетом небольшой комиссии на управление); 2. решения принимает консорциум, а не один эмитент; 3. ноль комиссий на минт и редемпшн даже при огромных объёмах. Отдельно заявлен кейс agentic commerce - оплата для ИИ-агентов. Если модель сработает, она задаёт новый стандарт конкуренции - не «чей стейблкоин у вас интегрирован», а «насколько широко распределена нейтральная инфраструктура». А это давление на Circle и Tether. Запуск заявлен в этом году.

А вот Zenith harness позволил GPT-5.5 обойти Fable от Anthropic Вчера Intelligent Internet выпустили Zenith - open-source harness для долго работающих ИИ-агентов. Суть вместо того, чтобы не гоняться за самой мощной моделью, предлагается построить умную систему вокруг неё - harness. Больше про harness тут. В результате модель GPT-5.5 + Zenith на бенчмарке Frontier SWE вырвалась с 5-го места на 1-е, обогнав Claude Fable. При этом бюджет, модель и задачи не менялись.

Одна из самых обсуждаемых сейчас работ в самоулучшающихся агентах - Red Queen Gödel Machine. Это новая работа из Кембриджа и NVIDIA. Если вы работаете с agentic loops, то понимаете, что их эффективность ограничена только качеством оценщика. В этой работе авторы предлагают соэволюционировать агента и его оценщика одновременно. Благодаря этому планка поднимается вместе с тем, как растёт сам агент.

ИИ теперь отвечает за чистоту и экологию в России Российские регионы начинают внедрять системы автоматических штрафов от NtechLab за незаконный выброс мусора. Первой площадкой стала Нижегородская область, а следом идут Саратовская, Самарская, Челябинская и Владимир. Процесс организован так - нейросеть NtechLab анализирует видеопоток с камер городского наблюдения, а системы Angels IT автоматизируют работу исполнительных органов. Алгоритмы формируют постановление о штрафе, проводят его по всем необходимым инстанциям и отправляют нарушителю. Как поясняет генеральный директор NtechLab А. Паламарчук, система делает то, что человек физически не может: выявляет нарушения на каждой площадке круглосуточно. В Нижегородской области уже покрыто 373 площадки, а к июлю будет больше. По словам министра цифрового развития области, А. Синелобова, ИИ берет на себя функции, которые человек не может выполнить.