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

Google считает, что автономная наука упирается не в интеллект, а в экономику Исследователи из DeepMind правильно подмечают, что все последние годы мы обсуждали когнитивные способности ИИ-моделей. Да, это необходимо, но недостаточно, потому что важны и ресурсы. Сегодня ИИ генерирует гипотезы почти бесплатно, а их проверка ИИ сегодня дорогая и физически ограниченная. Разработка 1 нового препарата стоит $2,6 млрд и занимает десятилетие. ИИ не ускоряет биологическое время и не строит инфраструктуру. Если агентов станет много, они начнут производить исследования быстрее, чем мир успеет их проверить. Автоматизация просто создаст очередь в лабораториях. Поэтому Google DeepMind предлагают концепт экономики для автономной науки: как ИИ-агенты и люди будут делить доступ к лабораториям, данным и вычислительным мощностям и кому засчитывать открытия. Сейчас наука системно не публикует свои провалы. А если агенты не знают о чужих ошибках, тогда они будут воспроизводить их снова и снова за миллиарды $. Авторы предлагают создать криптографический реестр провальных экспериментов с механизмом репутационного стейкинга: хочешь монетизировать свой провал, поставь залог на его достоверность. Но знаете на какой вопрос нет ответа в этой работе от Google? а кто владеет этой инфраструктурой? частные платформы, государства или децентрализованные протоколы? Ведь речь идёт о самом главном - о распределении дефицитных ресурсов.

В.Бутерин: Ethereum уже не блокчейн, а мировой криптографический компьютер Виталик выпустил большой текст о том, во что превращается Ethereum после форка Hegota и дальше. По его мнению, называть сеть просто блокчейном уже скорее привычка, потому что внутри нее уже другой тип системы: гибрид классического блокчейна и современной криптографии. Раньше логика сети была такой: скачал блок, пересчитал всё сам, убедился, что всё честно. А теперь Ethereum всё больше становится уровнем проверки. Сложную работу можно делать снаружи, а сеть подтверждает, что результат правильный, правила соблюдены, а деньги двинулись так, как должны. Поэтому Виталик называет это мировым криптографическим компьютером. Надо отметить, что самая крупная в мире инвесткомпания BlackRock, а также Fidelity и другие институционалы уже поставили на Ethereum миллиарды $. Для них Ethereum стал легитимной финансовой инфраструктурой и на этом фоне появляется интересное напряжение. Институционалы купили Ethereum как актив, а Виталик строит инструмент. Ethereum, который намеренно становится неузнаваемым каждые два года - это неудобный нарратив для комплаенса и кастодиана. С другой стороны, если дорожная карта сработает, фундамент под их продуктами только укрепится. Дешевле проверка, сильнее финальность, устойчивее к цензуре. Токенизированные фонды выиграют от этого раньше, чем успеют разобраться зачем. Посмотрим, что будет в ближайшие 3 года.

Ex-Google выпустила ИИ-агента Fo, он отдаёт людям задачи, которые сам не может сделать Пока рынок продаёт персональных агентов так, будто ИИ уже может выполнить любые задачи сам, экс-глава разработки агента Jules в Google DeepMind Шивани Поддар говорит, что её агент Fo некоторые задачи отдаёт людям для решения, потому что сегодня ИИ ещё много чего не умеет По её словам, когда человек выполняет задачу за агента, в это время Fo смотрит на это и учится, чтобы в следующий раз попытаться сделать самому. Так агент должен становиться умнее с каждым поручением, которое сначала не потянул.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

Новый рекорд: маленькая лаба обучила NanoGPT до целевого качества за 39.9 сек на 8 GPU H100 Речь о новом рекорде в соревновании NanoGPT Speedrun, который установила небольшая лаборатория Hyperstition. Вообще исходный результат у Андрея Карпатый на этой задаче был около 45 минут. Потом сообщество десятки раз ускоряло обучение, а сейчас дошли до 39.9 секунды. В блоге Hyperstition пишут, что такой скачок дали новые методы обучения, а не новые данные и новые чипы.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ Если посмотреть блог этой лабы, то там есть и другие любопытные работы.

Эра персональных агентов настала: Manus представили своего агента, у которого свой номер телефона, кошелек и e-mail Сегодня вместе с большим релизом Manus 2.0 вышел персональный ИИ-агент Cue, который является отдельным продуктом команды, у него свое приложение. Сейчас рынок уходит от чатов в сторону персональных агентов, которые действуют от имени человека. Вот и Manus пошли туда же, у их Cue появляется своя «личность» с номером телефона, почтой, кошельком, облачным компьютером. С номера можно звонить, принимать звонки и писать SMS. Можно даже перекинуть свои входящие на агента, он ответит и составит итоги звонка. Это все в рамках тренда, который сейчас разогрели Muse, а отличие Cue в том, что агентов может быть несколько, их можно скинуть в один чат и раздать им задачи. А телефонный номер здесь выступает как часть идентичности. Посмотрите, что думает один из крупных инвест холдингов мира об ИИ-агентах тут.

Citi банк начинает проводить платежи со стейблкоинами для корпоративных клиентов Идея в том, чтобы бизнесу не нужно было самим строить инфраструктуру для таких платежей. Поэтому теперь крупные клиенты банка смогут принимать оплату в стейблкоинах через платформу Spring by Citi. А сами компании криптовалюту не будут держать, для них криптобиржа Coinbase конвертирует стейблкоины в фиат, а Citi проводит расчёт как банк записи. В свою очередь клиенты Coinbase получают виртуальные счета на инфраструктуре Citi. Это все в рамках нынешнего тренда, когда банки и крупные платформы постепенно встраивают криптовалюты в обычные платежи, а не держат ее отдельно от банковской системы.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

NVIDIA представила платформу для безопасного запуска и контроля ИИ-агентов. Компания собрала более 100 партнеров и теперь предлагает клиентам свою платформу, состоящую из двух элементов: 1. ограничивает, что агент может видеть и делать 2. отдельно следит за ним на железе и может быстро отключить, если он выходит за рамки. Nvidia считает, что это поможет избежать серьёзных инцидентов, которые начали происходить с лета этого года с ИИ-агентами, когда они якобы взламывают HuggingFace, и тд.

Одна из крупных инвест компаний мира: ИИ-агенты могут спровоцировать банковский кризис. Главный экономист Apollo Global Management Торстен Слок говорит, что персональные ИИ-агенты типа Muse способны спровоцировать банковский кризис. Он это объясняет тем, что сегодня банки зарабатывают на разнице: держат ваши деньги на счетах под минимальный процент и выдают их другим людям в виде кредитов под высокий. Эта разница и есть их бизнес-модель. А теперь представьте ИИ-агента типа Muse, который управляет вашими финансами. Его задача - увеличить ваш доход. Если он видит, что деньги на текущем счёте почти не растут, а рядом есть инструменты с доходностью выше. Он переводит деньги туда автоматически, за секунды. Торстен Слок отмечает, что проблема не в одном агенте, а в том, что все они придут к одному выводу одновременно. Оптимальное решение здесь одно, и любой достаточно умный агент его видит. Агентам не нужно сговариваться, агенты действуют синхронно, не общаясь друг с другом. И как итог миллионы агентов выводят деньги из банков, которые теряют дешёвые депозиты и не смогут кредитовать, что приведет к кризису ликвидности во всей системе.

Конкурент Neuralink привлек $250 млн и оценен больше $1млрд Речь идёт о компании Precision Neuroscience, которая разрабатывает нейроинтерфейс Layer 7 Cortical Interface. Более подробно о нем тут. Компания позиционирует свое устройство как менее инвазивное и более безопасное. Более того они купили 3 года назад завод по производству мед изделий. Отметим, что создана компания бывшими сотрудниками Neuralink. Напомним, что Precision в прошлом году первая среди всех мировых компаний получила разрешение FDA на коммерческую имплантацию своих устройств. Сейчас в компанию инвестируют $250млн фонд Билла Акмана Pershing Square, Ackman Oxman Institute и неназванный крупный фонд в сфере life sciences. Компания оценена уже больше $1 млрд.

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение Бизнес ИИ- компаний Вышла платформа, которая выступает закупщиком для экономики ИИ-агентов Доклад крупной инвесткомпании мира о деньгах ИИ-агентов и инфраструктуре. Экономика выбора ИИ-агентов. Где теперь зарабатывать деньги. Эксперимент: могут ли ИИ-агенты зарабатывать деньги. 6 драйверов, которые влияют на коммерцию ИИ-агентов. Отчет. Магазин для ИИ-агентов: зачем они нужны, разбор тут. ИИ-агенты и DeFi, кто будет управлять капиталом - отчет. Как Китай строит интернет на ИИ-агентах. Кейс: симулированный город из агентов Новая ниша для бизнеса - кто может заработать на промптах ИИ Кейс: бизнес платит ИИ-агентам для симуляции поведения будущих клиентов ИИ-агентам теперь выдают кредиты на покупки Кейс: как ИИ-агенты строит бизнес с человеком Закрытое письмо одного из влиятельных венчурных фондов. Куда теперь пойдут деньги? Гайд: как создать AI-native операционную систему для бизнеса Кто заработает на новом рынке вычислительных мощностей? Тут разбор. Открытая платформа персональных ИИ-агентов для бизнеса. 1-я компания, которая создает цифровых двойников людей как B2B-продукт Как организовать самоуправляемую компанию с помощью ИИ-агентов - дорожная карта. Кто станет резервным фондом всего стейблкоинового мира, разбираем здесь. Anthropic разобрали, как считать стоимость работы агента за задачу Теперь можно монетизировать трафик от ваших ИИ-агентов. Инструмент и не только здесь. ИИ-модели, агенты и архитектура Sakana представила новый метод самоулучшения агентов Стартап The Biological Computing взяли open-source модель генерации видео и улучшили её с помощью экспериментов на живых нейронах крысы Anthropic разобрали, как создавать агентов для торговли и рынки для агентов Amazon заблокировали Muse: ИИ-агента от Meta(запрещена в РФ). А еще СМИ выяснили, что часть работы агента выполняли люди Новая популярная модель Jev от экс-сотрудника OpenAI. Оценка стартапа достигла $10 млрд через неделю после выхода в паблик Google представили RRSI - новая работа об автоматическом улучшении харнессов агентов Стартап Unreal Labs выпустил open-source харнесс для агентов, который управляет не моделью, а инструментами. Nvidia выпустила Skill2Env - разнообразный датасет для RL агентов DeepSeek показали изнутри, как выглядит фабрика обучения ИИ-агентов Google представили исследование о дистилляции харнесса: Harness-Zero Anthropic выпустили новую модель Opus 5.5 Xiaomi представили модели MiMo-V2.6 Pro & Flash White Circle представили Halo - фреймворк для посттрейнига открытых моделей В Стэнфорде (запрещен в РФ) придумали новый способ, Matryoshka Attribution, как заглянуть внутрь нейросети и понять, какие именно её части отвечают за то или иное поведение. Наука и биология Anthropic заявили, что вместе с Claude нашли в ДНК вирусов бактерий систему, похожую на CRISPR Стартап Pioneer Labs создали бактерию, способную выживать на Марсе Классическая теорема Каффарелли-Кона-Ниренберга верифицирована в Lean за 36 часов Meta прокладывает первый в мире подводный кабель на 1 петабит/с. Крипто и финансы Стартап Джеффа Дина, ex-Google, оценен уже $50 млрд Apple и Google нанимают специалистов по стейблкоинам и блокчейну 25-летний парень запустил бизнес по продаже верифицированных специалистами данных для ИИ-компаний Инвесткомпания a16z говорит, что ИИ резко меняет предложение, но почти не меняет спрос Исследователи Google DeepMind считают, что безусловного базового дохода недостаточно для счастливого будущего с ИИ Пост AGI и образование a16z запускают свою школу как альтернативу ВУЗам и колледжам DeepMind Institute выпустили доклады на темы: контроль над роем агентов, оркестрация ИИ и людей, справедливое распределение выгод от AGI Присоединяйтесь к нам на Patreon https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator.

Свежее от #DeepSeek:они показали,как выглядит фабрика обучения ИИ-агентов изнутри Команда отмечает, что сегодня узкое место в обучении агентов уже не GPU, а умение быстро, плотно и безопасно поднимать сотни тысяч живых изолированных сред. #DSec - их ответ на этот вопрос

Но всех рвет Джефф Дин, ex-Google, его стартап инвесторы оценивают в $50млрд, и это не предел! Напомним, что Google потерял своих лучших людей в начале августа, среди которых был Дин, который создал почти все в корпорации. Сразу после ухода Дин объявил о стартапе Discovery Loop, вот тут подробнее. Discovery Loop хочет автоматизировать весь цикл научного процесса с помощью ИИ и вычислительных мощностей. В августе команда сразу привлекла $1 млрд при оценке ~$10 млрд. А сейчас они снова поднимают раунд, но уже при оценке $50 млрд. И это ещё не закрытая сделка, цифры могут вырасти 🦹🏻‍♀️ Вот ажиотаж вокруг Дина мы понимаем и даже поддерживаем.

Это какое-то безумие, инвесторы оценивают разработчика Jev в $10млрд Мы недавно писали про Jev - модель, которая не пишет тексты, а выдаёт готовые решения, но стоит намного дешевле фронтирных LLM. Подробнее здесь. Jev создала компания TypeSafe AI, основанная в 2024 году, экс-исследователем OpenAI. Всех поражает, что компания вышла в паблик только неделю назад, ребята все это время были в тени. И уже через неделю, они обсуждают новый раунд на $1 млрд при оценке выше $10 млрд. Интересно, что кто-то из инвесторов готов дать больше $1 млрд при оценке выше $10 млрд. Говорят, что основным катализатором такого хайпа среди инвесторов стала скорость внедрения. 16 сентября Jev появилась на Vercel, и за первые 24 часа её использовали около 13% платящих команд Vercel- быстрее любого предыдущего запуска на этом шлюзе, примерно в 2 раза больше, чем семейство GPT-5.6, и в 6 раз больше, чем Fable 5.1. Также за несколько дней модель подключили Cloudflare, LangChain, Langfuse, OpenRouter, LiteLLM.

Anthropic разобрали как создать ИИ-агентов для торговли и сами рынки для агентов Команда рассказывает о своем эксперименте, как некоторые сотрудники компании принесли книги, которые готовы были отдать кому-то. В начале каждый из участников эксперимента коротко поговорил с Claude о своих предпочтениях в чтении. А дальше агенты пошли на торговую площадку, где должны были меняться книгами от имени людей. По короткому чату агенты восстанавливали предпочтения людей лучше, чем случайное угадывание, но этой точности всё равно не хватило. 85% отклонения от оптимального результата объяснялось именно неполным пониманием человека,его портрета. Исходя из этого Anthropic говорит, что: Для дизайна агентов нужны протоколы проверки: насколько хорошо агент понял человека, от чьего имени действует. А для дизайна рынков нужны правила: кто может заходить, что кому видно, что происходит, если сделка срывается.

Google DeepMind говорят, что безусловного дохода недостаточно для счастливого будущего с ИИ Пока все спорят, сколько рабочих мест заберёт ИИ, команда из Google DeepMind решила выяснить, а что мы уже знаем о людях, которые живут без работы сегодня? Они собрали данные по безработным, пенсионерам, победителям лотерей и финансово зависимым супругам. И вот, что они нашли: 1. Вынужденная потеря работы бьёт по удовлетворённости жизнью, психическому и физическому здоровью человека на десятилетия. А добровольный выход на пенсию - наоборот, часто улучшает жизнь. Разница в том, выбрал ли уход сам человек или его заставили. 2. Финансовая зависимость лишает агентности. Финансово-зависимые супруги реже уходят из неудачного брака. Это говорит о том, как долгосрочная зависимость делает человека более уязвимым и несчастливым. 3. Работа даёт человеку не только деньги, но нефинансовые блага - соц статус, структуру времени, цель, когнитивное здоровье. 4. Большую роль играют нормы, которые прочно вжились в обществе. 5. Безусловный базовый доход - это не решение всей задачи, потому что деньги не заменяют статус, цель и агентность. А иногда ещё и подрывают самостоятельность. Все эти данные DeepMind показывают нам среднестатистические группы людей, а не конкретного человека. На наш @blockchainrf взгляд, за разговором о работе стоит другой вопрос: откуда вообще берётся способность выбирать? Данные показывают, что нормы общества сильно влияют на наше благополучие. Но ведь то, как мы делаем выбор, кого/что выбираем (будь то руководителя/партнера в работе, в личных и дружеских отношениях и тд) формируется глубоко в детстве во взаимоотношениях с родителями, а всё остальное - надстройка. Поэтому будущее зависит не только от мер поддержки, регулирования и экономики, но и от того, готовы ли люди быть авторами собственной жизни. Об этом стоит думать.

Шмидхубер стал Chief Scientific Advisor в Sakana AI 🙂

Anthropic написали гайд, как считать стоимость работы ИИ-агента за задачу, а не токены Это продолжение все того же тренда, что недавно OpenAI начала предлагать клиентам - платить не за токены, а за результат выполненной работы ИИ-агентом. Anthropic движется в этом же направлении, но пока на уровне инфраструктуры. Они выпустили подробный разбор на тему: сколько стоит одна задача в Claude Code на новой модели Opus 5.5. Компания пока не предлагает платить за результат, но они учат клиента думать именно в этой логике. Кстати главное противоречие, которое мы описали ранее, никуда не делось: схема оплаты за результат работает только там, где результат виден в системе без чьей-либо интерпретации, и его можно зафиксировать автоматически и прописать в договоре. Но есть один каверзный и хитрый момент - ИИ-агент, которому платят за закрытую задачу, учится именно это и делать. Он старается дать такой ответ, после которого человек не напишет ему повторно, а сложную задачу агент сразу отдаст человеку в работу. Получается, что схема ещё не рабочая, но как красивую картинку её уже пытаются внедрить в мышление клиентов.

Инвесторы из a16z запускают школу-альтернативу вузам и колледжам: для тех, кому 17-18 лет Причём учредительными партнёрами выступают: Google, Anduril, Anthropic, Coinbase, Meta(запрещена в РФ), NVIDIA, OpenAI, Palantir, Replit и Stripe. Основатели a16z считают, что ИИ меняет старую модель жизни, где была сначала школа, потом университет и после работа. Это кстати продолжение тренда от Palantir. Бен Хоровиц говорит, что нынешнее образование готовит молодых людей под старый уклад жизни, а нужен новый формат. А их формат предполагает создание персональных проектов, которые студент сам выбирает и хочет создать. Также в процессе будут интенсивные курсы от Сэма Альтмана, и др. + стажировки в компаниях - партнерах школы. При этом молодой человек получает опыт, нетворкинг, без диплома. Но, как вы думаете, является ли это качественным форматом образования для будущей жизни с ИИ? 3 ложки дегтя в эту бочку с медом добавим от нас @blockchainrf: 1. если молодое подгонять под создание стартапов и питчинг проектов- это не сужает их мир? Ведь предприниматель, который не знает истории, философии, экономики, физики и тд - это человек который умеет нажимать кнопки, не понимая как живет этот мир. 2. Что расскажут именитые предприниматели? Наивно думать, что на этих курсах расскажут самые главные секреты. Эти бизнесмены этого порой не могут сами осознать сейчас. Максимум, что они расскажут молодым людям так это о своём прошлом, но уж не о будущем молодого поколения. Потому что эти люди построили компании в другом мире, с другими инструментами, в другом контексте. А мир в котором будут строить эти 18-летние ещё не существует. 3. По данным a16z, поколение Z - самое фрагментированное в истории по всем параметрам. Соответственно, этим людям нужна глубина, основание, способность выдерживать сложность. А им предлагают спринты, питчи, нетворкинг и проекты. Настоящее образование эпохи ИИ - это не научить быстро создавать проект, а научить думать и понимать зачем. Зачем эта школа нужна инвесторам и бизнесу понятна, но поймут ли родители и сами поколение Z-это вопрос.

1-я видеомодель, которую улучшили по данным живых нейронов крысы Этот проект поддерживает Джефф Дин, экс-Google. Компания The Biological Computing (TBC), созданная нейрохирургом и нейроучёным, взяла open-source ИИ-модель для генерации видео и улучшила её с помощью экспериментов на живых нейронах крысы. Исследователи подавали сигналы нейронам, измеряли паттерны их отклика, извлекали алгоритмические принципы и переводили их в программный слой весом 0,1% от базовой модели. Их идея отличается от классических нейросетей, которые только метафорически копируют мозг. Здесь нейроны выращивают в культуре, подают им сигналы, измеряют отклики и переводят найденные принципы в обычный код.

Anthropic: Claude нашёл в ДНК вирусов бактерий систему, похожую на CRISPR. Это ещё не новый редактор генов Это первый результат работы их биолаборатории, о которой стало известно на прошлой неделе. Сегодня компания объявила, что Claude нашёл систему, похожую на CRISPR в ДНК вирусов бактерий. Claude получил задачу от человека - найти интересные обратные транскриптазы в больших наборах ДНК. Команда из ~950 ИИ-агентов работала 21час, один из них заметил рядом с уже известной обратной транскриптазой массив повторов, похожий на CRISPR, по словам компании, эти признаки системы раньше не выделяли. Первые данные показывают, что массив даёт набор коротких РНК, а что система делает в клетке, пока неизвестно. Исследователи говорят, что такой набор признаков раньше встречался у программируемых систем, которые работают с ДНК.