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

За пару дней Anthropic выпустили много нового и начали выдавать $ подписчикам уровня Max/Team на API каждый месяц Итак, подписчикам Max и Team теперь выдают ежемесячные кредиты на API: $100, $200 и до $500 на команду. Claude теперь может создать из вашей переписки ролики и дашборды. Все можно сделать с помощью Claude Dashboards и Claude Motion - две новые функции. С Dashboards можно подключить CRM или базу данных и попросить Claude построить дашборд. Claude сам пишет запрос и собирает визуализацию, которая обновляется вместе с данными. Доступно на платных тарифах. А Motion создает отчёты, графики или демо продукта в короткие анимации. Claude делает это с помощью кода, поэтому любую цифру, слово или тайминг можно поправить вручную и экспортировать в MP4. Доступно на Team и Enterprise. Anthropic выпустили еще гайд, как развернуть агента, который по расписанию читает Slack и GitHub и сам постит апдейты. А еще computer use и browser use теперь встроены прямо в Python и TypeScript SDK. Quickstart Docs

Google сделали проект, где 1 промтом создается игра Бесплатно, но лимиты зависят от подписки Google One и пока доступно только для США. Компания открыла экспериментальный браузер, в котором описываешь игру 1 промптом, ИИ её создает и можно сразу играть. Код не нужен, ничего ставить не надо.Под капотом Gemini, Nano Banana и Lyria. Сама игра живёт в браузере, на телефоне и на ноутбуке. Можно оставить себе, кинуть ссылку друзьям или выложить в галерею Explore. В отдельных жанрах есть лидерборды и мультиплеер, вход через профиль Google Play Games. Напомним, что Google к этому шли давно, у них есть партнерства и инвестиции с игровыми компаниями.

Вышел open-source фреймворк для RL-сред агентов, а NVIDIA показала, как на проверяемых средах по очереди обновлять модель и харнесс. Оба проекта говорят о том, что ИИ-агента бесполезно учить в среде, которая врёт. Среда - это песочница с задачей, где агенту дают цель, инструменты и способ проверить, справился он или нет. Если проверка дырявая, модель быстро находит вариант обхода. Дальше она учится искать лазейку, а не делать работу. Стартап Preference Model выложили в open source свой Karotte - фреймворк для сборки RL-сред, это инструмент, чтобы такие песочницы собирать аккуратнее. Docs Code. А NVIDIA выпустила статью под названием VERA, в котором говорится о следующем шаге. Мало иметь честную среду, надо ещё понять, что именно улучшать: саму модель или харнесс вокруг неё. В VERA из реальных прогонов собирают проверяемые песочницы, а потом по очереди обновляют то модель, то харнесс. Правку оставляют только, если она проходит проверку на отдельном наборе задач. Так прирост не записывают не на тот счёт.

Лучшим ИИ-сервисом для государства стал проект от NtechLab Их сервис «Видеоаналитика с ИИ для поиска пропавших детей», который работает на базе FindFace Multi смотрит камеры в людных местах и ищет совпадение по биометрическим данным. Проект работает в тесной связке с правоохранительными органами, благодаря чему поиск происходит в режиме реального времени. Награду вручил только что вице-премьер Дмитрий Григоренко на премии «Цифровые решения».

Молодой парень взломал банки в Южной Корее с помощью ИИ-агента на базе нескольких LLM Но его быстро спалили из-за неаккуратности: он оставил открытую директорию с логами Claude Code и попросил Claude написать резюме с описанием своих "достижений". Причём он оставил все свои данные: номер телефона, телеграм. Он использовал ARTEX - недавно выпущенный open-source агентный пентест-инструмент, разработанный в Китае, в сочетании с DeepSeek v4.1-Flash, GLM-5.3, Grok 4.6 и Claude Code.

ИИ-компании тихо проверяют возможный взлом криптографических протоколов и примитивов На фоне таких сообщений вчера Виталик Бутерин и Джастин Дрейк призвали криптоиндустрию без паники переводить основную часть своих средств на свежие адреса, которые ещё ни разу не подписывали транзакцию. Они ожидают, что ECDSA (подпись, на которой держатся Bitcoin, Ethereum и большинство блокчейнов) может быть взломана классическими методами раньше, чем появятся полноценные квантовые компьютеры. Их мнение основано на том, что ИИ-компании начали показывать свои возможности в математике, в том числе опровержения старых гипотез. Отдельная проблема, которая шире блокчейнов по мнению Виталика - шифрование с открытым ключом (мессенджеры, Tor, VPN) на одних хешах не сделать: нужна структура-ловушка. А всё, у чего есть структура, ИИ будет хотя бы частично разбирать. Практический вывод Виталика: для долгой стойкости размеры ключей стоит увеличивать ~ в 10 раз. На таких размерах хеши уже обгоняют решётки по эффективности.

А помните компанию по BCI Сэма Альтмана-Merge, которая выделилась из НКО Forest Neurotech? Сейчас выяснилось, что один из сооснователей Forest - Уилл Бидерман запустил конкурента Merge, Neuralink и др Бидерман создал стартап Bridge, который занимается разработкой неинвазивных нейроинтерфейсов. Технология, которую он применяет называется функциональная ультразвуковая визуализация, считывающая активность мозга через кость черепа. Дальше за дело берётся ИИ, декодирующий эти сигналы в команды. Сам Forest Neurotech к сентябрю 2026 уже переименовали в Arbor Neuroscience, и руководство перешло к Филипу Сейбсу, экс- сооснователю Neuralink. Интересно, что сам Уилл Бидерман ещё будучи аспирантом в Беркли разработал чип, который Neuralink использовала в своих первых имплантах. За его плечами почти 10 лет работы в Google X и Verily, там он вёл разработку глюкометра Dexcom G7, а после основал Forest Neurotech, некоммерческую лабораторию в Лос-Анджелесе, где как CTO руководил созданием первого миниатюрного устройства для визуализации мозга человека. Стартап Bridge уже привлёк $13,5млн в сид раунде от General Catalyst, reMind Capital, Sunflower Capital и инвестора Скотта Сэнделла. Их первое клиническое исследование уже стартовало в Калифорнии.

Цукерберг, Google и США скинулись на $1,8 млрд, чтобы научить ИИ предсказывать поведение клетки Правительство США, Google и Meta(запрещена в РФ) присоединились к некоммерческой организации Марка Цукерберга-Biohub, которая ранее называлась Chan Zuckerberg. Они вместе работают над Virtual Biology Initiative по созданию виртуальной клетки, которая позволит ученым проводить биологические эксперименты в цифровом формате, а не в лаборатории.‌ Датасеты в итоге обещают сделать публичными. У коммерческих спонсоров будет какое-то время поработать с данными раньше остальных, затем ресурс откроют. Похожие вещи делают Anthropic, у которой есть своя физическая биолаборатория, а OpenAI Foundation запустил грантовую программу на $125 млн на биологические и медицинские датасеты для ИИ. Вообще тема по созданию виртуальной клетки уже давно в тренде. Смотрите, как лауреат Нобелевской премии работает в этом направлении, вот здесь мы писали все, что было в прошлом году по этой теме. А здесь уже про работу запрещенного в России Стэнфорда о создании виртуальной жизни.

Google выпустила модель, которая ищет по смыслу в тексте, фото, видео и аудио EmbeddingGemma 2 - первая открытая модель на 740 млн параметров, которая сразу переводит текст, код, картинки, видео и аудио в одно векторное пространство. Модель рассчитана на работу на телефоне и ноутбуке, а не только на сервер. По заявлениям Google, EmbeddingGemma 2 обходит часть специализированных моделей, которые вдвое больше. Веса уже на Hugging Face.

Anthropic теперь выдает стартапам бесплатный год Claude Team, $1000 в кредитах API и до $45к в бонусах от партнёров Компания расширила свою программу для стартапов, и теперь там больше бонусов, а решения по заявке приходят за несколько минут. Кроме вышеперечисленных бонусов, стартапы получают ещё консультации с командой из Anthropic раз в 2 недели, а также помощь с публикацией своего продукта в Claude Marketplace, чтобы продукт увидели пользователи Claude. Подать заявку могут стартапы, основанные не больше 5 лет назад.

Маск объявил, что их агент Grok Bot начнёт подключать модели конкурентов - Claude, MidJourney, Suno Похоже, Маск нащупывает монетизацию по модели роутера: зарабатывать не на одной своей модели, а на точке входа для чужих ИИ-моделей. Ранее мы описывали, что экономика ИИ обрастает роутерами. Что это значит и как зарабатывать на этом. Сегодня Маск написал в Х, что агент Grok Bot не будет всегда работать только на собственных моделях. Под разные задачи будет подключаться тот бэкенд, который с большей вероятностью даст лучший результат, например, Claude Opus 5.5, Midjourney, Suno и другие внешние API. Собственная модель xAI остаётся одним из вариантов, но не единственной.

Нобелевку по химии дали за решение одной из старейших загадок химии - как гомохиральность жизни может возникнуть Премию присудили Анри Кагану, Франция, и Кенсо Соаи, Япония. Они объяснили, почему живая природа устроена однобоко и как это вообще могло получиться. У многих молекул есть две зеркальные формы, как левая и правая перчатка, но живые организмы почти всегда используют только одну. Это и называется гомохиральностью. Каган и Соаи показали, как небольшой перевес одной формы может сам себя усилить почти до 100%. И это не только про происхождение жизни: те же принципы помогают получать чистые лекарства.

Самое обсуждаемое сегодня: OpenAI выложила 722 рукописи по открытым задачам в математике, включая квантовую информацию и матфизику. OpenAI опубликовала на GitHub результаты, полученные ещё не выпущенной ИИ-моделью. Работы сгруппированы в 372 семейства, часть из которых уже прошла формализацию в Lean, а часть неформализованных результатов может содержать ошибки, которые будут исправлять по мере обнаружения. Реакции авторитетных людей разошлись: часть в шоке от содержания отдельных результатов, а другая часть считает сам способ публикации проблемой, так как проверять всё это будут месяцами. Вот некоторые мнения людей, которые интересны: Левент Алпёге, математик из Anthropic, называет это всё самым значимым моментом в истории математики, прогресс по великим задачам обычно измерялся десятилетиями и веками, а здесь, если немного расфокусировать взгляд и сравнить последние 10 лет с сегодняшним измерением этого прогресса, то ничего сопоставимого нет. А Франсуа Шолле, ex-Google, начал обсуждать, а что если «рваная граница» возможностей ИИ объясняется тем, что математика и код - удобный полигон для RL с верифицируемой наградой, а остальные области просто упираются в дефицит человеческих данных? На это Кристиан Сегеди, ex-Google Brain, ответил так: математическое рассуждение перенесётся на любую область, где нужно рассуждение и интуиция в сложном домене; данных где-то может не хватать, но модель будет заполнять пробелы с высокой эффективностью, как люди.

Google научился предсказывать вспышки болезней до того, как они начнутся Компания рассказывает, как их геопространственная модель PDFM помогает здравоохранению. Так PDFM берёт обезличенные сигналы - поисковые тренды, мобильность людей, плотность аптек/клиник/парков, погоду и качество воздуха и сжимает их в компактный «цифровой отпечаток» каждой локации, который обновляется ежемесячно. Его можно просто подключать как готовый вход в уже существующие модели эпидемиологов, не собирая данные заново, и не делая кастомный пайплайн под каждую задачу. Google с партнёрами протестировали модель на 5 направлениях: 1. Корь на границе США–Канады. 2. Сердечно-сосудистые заболевания в США. 3. Лихорадка денге в Мексике. 4. Послеродовая депрессия. 5. Холера в ДР Конго. Интересно, что ни один из результатов этих направлений не потребовал дообучения модели под конкретную болезнь или страну. Надо отметить, что уже сегодня в мире есть проекты, которые создают симулированные города из ИИ-агентов. Видимо, скоро ИИ-агентов можно собирать в общества и продавать как инфраструктуру для бизнеса, науки.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

А вот и главные игроки в РФ на рынке криптовалют, которые получили допуски от ЦБ Мы всех изучили и немного посмеялись, особенно с одной компании, которая ещё в прошлом году занималась ресторанным бизнесом. Итак, сегодня Банк России пустил на рынок первые цифровые депозитарии и криптообменники. В июле, напомним, легализовали деятельность. Списки с компаниями лежат в файлах ЦБ. Надо понимать, что все они имеют отношения к крупным банкам, бизнесу и ФНС: Первые цифровые депозитарии получившие допуск на рынок: - ВТБ - Сбер - Атомайз (принадлежит Т-Технологии, В. Потанин) - Облачная инфраструктура (принадлежит АФК «Система») - Волтари (входит в группу Web3 Tech, делают проекты для ФНС) Криптообменники, получившие допуск: - Банк ВТБ - Т-Инвест Лаб -Система-крипто (АФК «Система») - «Зефир» Самое примечательное среди всех этих игроков - это никому неизвестное микропредприятие Зефир. Компания зарегистрирована 11 августа 2025 года в Москве, статус у нее микропредприятия с единственным учредителем, у которой ранее было ИП по ресторанам и доставке еды, закрытое в июле 2025 года.

Виталик Бутерин говорит, что ИИ станет новым интерфейсом блокчейна Виталик сегодня на конференции OKX сказал, что традиционный UI блокчейн-приложений может исчезнуть в течение 2-х лет. Его место займёт ИИ-агент, с которым пользователь просто говорит на обычном языке. Надо отметить, что уже сейчас бизнес платит ИИ-агентам, чтобы понять купят ли в будущем их продукты. Виталик видит в этом плюсы, что многие атаки будут бить не по самому смарт-контракту, а по сайту или фронтенду, через который человек с ним взаимодействует. Если агент ходит в сеть напрямую, часть рисков отпадает. А минусы, которые он называет - безопасен ли сам ИИ, нельзя ли его обмануть через prompt injection, и правильно ли агент понимает, что именно делает в сети. Отдельно Виталик сказал, что в ближайшие 2 года комиссии в Ethereum, по его ожиданиям, ещё снизятся, приватность улучшится, а связка ИИ и ончейн-приложений ускорится. Дальше взаимодействия всё чаще будут вести агенты, об усилении агентов мы писали здесь.

За последние дни вышли 3 опен-сорс модели от Mistral, Reflection и новой немецкой компании Aleph Alpha Итак 3 октября вышла Kolibri-1, от компании Aleph Alpha, Германия. Она небольшая по нынешним меркам: из 78 млрд параметров на каждый запрос работает только 3,5 млрд. Заточена под немецкий и английский языки, лицензия Apache 2.0. На немецких тестах чуть обходит модели того же размера, но в агентах и работе с документами слабее Qwen. Вчера американский стартап Reflection выпустил модель Beam, у которой 501 млрд параметров, а активных 23 млрд. Модель работает с текстом, упор у нее на код, рассуждения и агентов. Веса обещают опубликовать до конца октября. А сейчас вышла Large 4 ака Le Chonk от Mistral. Она самая большая из представленных первых двух, у нее 1 трлн параметров, активных 49 млрд, и она сразу понимает не только текст, но и картинки. API уже есть, веса тоже к концу месяца обещают. Обучали в Европе на своих кластерах.

Агентплейс: как ИИ-агенты перехватывают монополию маркетплейсов За последний месяц мы видим появление огромного количества персональных ИИ-агентов, в том числе от крупных игроков, например, в начале сентября Meta(запрещена в России) выпустила Muse. После запуска Muse, Amazon начал блокировать этого агента, тут подробнее. И вот сейчас Meta выпускает гайдлайн для разработчиков о том, как разные сайты могут быть подключены к её агенту Muse, причём там описаны требования к данным, безопасности, прозрачности цен и т.д. То есть это начало того, что торговые площадки перестают быть точкой входа для покупателя. Тут подробнее. Более того Meta создаёт каталог подключённых сервисов, а это значит, что Meta решает, кто вообще туда попадает и дополнительно решает, кого продвигать активнее. Одновременно с этим появляется организатор всей процедуры закупки ИИ-агентом.

Google создала ИИ-оркестратор для поиска доказательств открытых задач в математике и теоретической информатике Команда Google Research и DeepMind создала харнесс под названием Cogentic. Cogentic делит работу между агентами: одни предлагают направления доказательства, а другие пишут черновики, третьи их проверяют и спорят с ними. А то, что прошло проверку, попадает в общий журнал, и следующие итерации опираются уже на него. Cogentic работает на Gemini 3.1 Pro и ранней версии Gemini 4 Argon. Google говорят, что для начала работы Cogentic достаточно только сформулировать проблему без подсказок.

Российские IT-компании могут получить доступ к банковской тайне Такое предложение выдвинула рабочая группа правительственной подкомиссии по развитию ИИ. Она подготовила поправки к законопроекту об использовании облачных услуг финансовыми организациями и об IT-аутсорсинге. Не трудно догадаться, что потом этими данными скормят ИИ-моделям, ведь банковские данные - это ценное сырьё для обучения финансовых моделей, агентов. Причём допуск получат не все ИТ-компании, а небольшой круг, который владеет серверами. Банки хотят вынести наружу нагрузку потому, что аналитика, машинное обучение и обработка транзакций требуют всё больше мощностей. То есть облака нужны в том числе под ML-задачи, а не только под просто хранение. Таким образом крупные облачные провайдеры (а это некоторые банки и телеком операторы) получат легальный доступ к обработке банковских данных на своих мощностях. А значит технически и к агрегации этих данных в рамках своих ИИ-платформ.