Meta занялась созданием гуманоидных роботов, цель - стать «Android» в индустрии робототехники

Компания объявила о создании нового подразделения, которое будет заниматься разработкой человекоподобных роботов под руководством Марка Уиттена, который ранее работал в подразделении беспилотных автомобилей Cruise (General Motors).

Также Meta ведет переговоры с Unitree и Figure, которые специализируются на робототехнике.

Компания планирует не только создавать роботов для домашнего использования, но и разрабатывать специализированные модели как часть более широкой робототехнической платформы.

Цель компании - создать программно-аппаратную платформу для гуманоидных роботов, которая могла бы стать своего рода Android в индустрии робототехники.

Напомним, что по данным Ark invest, к 2030 году рынок гуманоидов достигнет $26трлн.

Tesla планирует ко 2-й половине 2026 года производить 100млн роботов / год.

*Запрещенная организация в России.

Это достойно вашего внимания: 2 легенды Google в 1 интервью. Ноам Шазир и Джефф Дин.

2 огромные фигуры, влияющие на развитие ИИ. Дин - глава науки в Google, а Ноам - сегодня главный ответственный за прорывные технологии ИИ в Google.

Ноама Шазира Google уже 2 раза возвращает в компанию. Последний раз это произошло в 2024 году, тогда корпорация выкупила его за ~$3 млрд. Как шутит сам Ноам : «Я возвращаюсь в Google каждые 12 лет».

Исходя из этого видео, вы многое можете узнать о роли Джеффа Дина, он один из главных людей в Google, реально великий.

Интервью показывает, что Google находится гораздо дальше в развитии ИИ, чем публично показывает, и готовится к радикальным изменениям в архитектуре и возможностях систем ИИ в ближайшие годы.

Что интересного есть ещё в интервью:

1. Внутреннее использование ИИ в корпорации.
- 25% кода в Google уже пишется с помощью ИИ
- Google уже обучил специальную версию Gemini на своей внутренней кодовой базе
- Существует внутренняя чат-система MENA, которая использовалась сотрудниками еще до ChatGPT

2. ТЕКУЩИЕ РАЗРАБОТКИ
- Google работает над увеличением контекстного окна до триллионов токенов
- Разрабатывается новая версия TPU, специально оптимизированная для inference
- Внедряется система распределенного обучения между несколькими дата-центрами

НОВАЯ ПАРАДИГМА РАЗВИТИЯ ИИ:
- Переход от "обучения с нуля" к постоянному улучшению существующих моделей
- Развитие модульной архитектуры, где разные части модели специализируются на разных задачах
- Возможность асинхронного улучшения отдельных компонентов

ЭКОНОМИКА ВЫЧИСЛЕНИЙ
- Стоимость операций ИИ уже в 100 раз дешевле чтения книги
- В 10000 раз дешевле разговора с агентом поддержки
- В миллион раз дешевле найма разработчика

Исходя из того, что говорят Дин и Шазир, можно предположить, что есть более продвинутая версия Gemini, способная к долгосрочному планированию.
Наличие системы автоматизированного дизайна чипов. Продвинутые системы code generation, превосходящие публично доступные

Каким видят будущее ИИ?

1. Переход к "органическим" архитектурам с самоадаптацией
2. Развитие моделей, способных управлять тысячами параллельных задач
3. Интеграция с персональными данными пользователей (email, документы, фото).

БУДУЩЕЕ АППАРАТНОЙ ЧАСТИ:
- Радикальное сокращение цикла разработки чипов (с 18 месяцев до недель)
- Специализация чипов под конкретные задачи
- Развитие распределенных систем обучения между дата-центрами

БУДУЩЕЕ ЦОДов:

- Переход к распределенной архитектуре с множеством специализированных центров
- Развитие асинхронных систем обучения с гарантированной воспроизводимостью
- Оптимизация под inference вместо training

КЛЮЧЕВЫЕ РИСКИ И ВЫЗОВЫ:
1. Экспоненциальный рост возможностей может привести к быстрому достижению сверхчеловеческого интеллекта
2. Сложности с контролем и безопасностью при распределенной архитектуре
3. Необходимость огромных энергетических ресурсов (упоминаются атомные электростанции)

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

Научные прорывы:

1. Квантовые вычисления. Google Quantum AI создали 1-й гибридный квантовый симулятор на 69 кубитах.

2. Нейробиология. Исследователи впервые показали как мозг учится понимать мир.

3. Нейроинтерфейсы. Важное открытие в управления движениями. Подробности здесь.

4. Мультимодальные модели. Google представили крупнейший датасет из 100 млрд пар изображение-текст.

Развитие ИИ.
Новые модели:

5. Anthropic разработала гибридную модель ИИ, которая включает в себя возможности рассуждения и LLM.

6. Scaled Cognition создали агентную модель APT-1, Также представили платформу Agent Builder.

7. Microsoft представила NatureLM - это языковая модель для научных исследований и открытий. Она может работать с ДНК, белками, молекулами.

8. Google представили новый метод квантизации нейронных сетей.

Теоретические разработки:

9. DeepMind говорят, что агентность ИИ - сложный вопрос, чем кажется, подробнее тут.

10. Майкл Джордан: ИИ надо воспринимать как мультиагентную систему, подробности тут.

11. Ян Лекун выступил со своим видением об архитектурах, которые могут привести к появлению AGI.

Робототехника и нейроинтерфейсы

12. Meta(запрещенная в РФ) занялась созданием гуманоидных роботов, цель - стать «Android» в индустрии робототехники.

13. Meta(запрещенная в РФ) представила открытую платформу для исследования взаимодействия людей и роботов.

14. Конкурент Neuralink создает в арабском городе NEOM центр нейроинтерфейсов.

Экономика и рынок

15. Anthropic представили 1-й в мире индекс влияния ИИ на рынок труда и экономику.

16. 1-й в мире эндаумент биткоин фонд создает University of Texas at Austin.

17. Объем рынка военных технологий в РФ составил ₽300 млрд - оценка инвестфонда ЭРА.

18. Свежий отчет ВРМ: интеграция ИИ и блокчейна сгенерирует объем рынка в $703млн в этом году.

19. Создан 1-й токенизированный розничный фонд в Гонконге.

Практические достижения

20. NVIDIA с помощью #DeepSeek-R1 представила подход к оптимизации GPU.

21. Пользователь Reddit спросил у 3-х ИИ как сделать Python в Kubernetes и получил превосходный техдизайн на 10 000 слов.

22. Новый тренд - создание сайтов/приложений с ИИ.

23. OpenAI опубликовала лучшие практики модели рассуждений.

Видение будущего

24. Дарио Амодей, СЕО Anthropic: ИИ как новое государство, населенное высокоинтеллектуальными людьми, появляющееся на мировой арене. 

25. Сэм Альтман впервые поддержал open source, а также рассказал об изменениях в экономике из-за ИИ.

26. Сэм Альтман объявил о слиянии ИИ-моделей в GPT-5. К чему это приведет и в чем стратегия, читайте здесь.

27. Новый инвестиционный тезис от a16Z: ИИ-агенты могут забрать аутсорсинг бизнес-процессов.

28. Видение будущего в части ИИ от ключевых сотрудников Google.

Образование

29. Google DeepMind выпустили краткий бесплатный курс по безопасности AGI.

30. #DeepSeek выпустили рекомендуемые настройки для лучшего опыта своей моделью R1.

TSMC собирается выкупить 20% в Intel, а Broadcom - подразделение Intel по разработке чипов, включая процессоры Core и Xeon

Эта сделка поддерживается администрацией Трампа и направлена на укрепление производства микрочипов на территории Америки.

Структура потенциальной сделки может быть такой:

1. Предполагается модель консорциума.

2. Могут быть привлечены другие производители чипов и инвестиционные фонды.

3. Broadcom готов сделать предложение только при условии, что производственное подразделение Intel будет продано отдельно.

Intel уже начала процесс внутреннего разделения производственного подразделения (Intel Foundry) и подразделения разработки чипов.

Qualcomm и Broadcom планируют инвестировать в производственное подразделение Intel (IFS) для обеспечения себе гарантированных производственных мощностей.

Корпоративное внедрение Ethereum: ключевые тренды 2025

Крупные финансовые компании (BlackRock, JPMorgan и др.) тихо развивают проекты на Ethereum, хотя большинство компаний всё ещё находятся в стороне.

Есть 3 ключевых тренда:

1. 13 из 20 крупнейших финансовых учреждений токенизируют реальные активы на Ethereum.

2. Рост стейблкоинов (PayPal, Robinhood и другие запускают свои стейблкоины).

3. Отказ от частных блокчейнов в пользу Ethereum из-за преимуществ в безопасности и децентрализации.

Почему именно Ethereum?

- Высокий уровень безопасности и децентрализации
- Развитая экосистема L2 решений для масштабирования
- Большое сообщество разработчиков
- Проверенная временем стабильность сети

Что дальше?
- Рост токенизации реальных активов (RWA)
- Развитие корпоративных L2 решений
- Интеграция с традиционными финансовыми инструментами
- Расширение использования в гейминге и метавселенных

Компании выбирают различные подходы в зависимости от своих потребностей - от прямого использования основной сети до создания специализированных L2 решений.

#DeepSeek представили новый метод обучения модели, который позволяет создать более "думающих" ИИ-агентов для программирования, которые не просто генерируют код, а понимают, что и зачем они делают.

CodeI/O - новый метод, когда ИИ-модели обучаются предсказывать входные и выходные данные программного кода, одновременно объясняя свои рассуждения на естественном языке с помощью подхода COT (цепочка рассуждений).

Представьте, что вы учите кого-то программировать. Обычно вы показываете пример кода и объясняете, что происходит.

CodeI/O делает то же самое, но в масштабе - он учит ИИ не просто копировать код, а понимать логику его работы.

Самое важное преимущество - ИИ учится объяснять свои решения. Это как если бы программист не просто написал код, но и подробно объяснил, почему он выбрал именно такое решение.

Особенно важно то, что система учится на своих ошибках (CODEI/O++). Это делает её более надёжной и способной избегать типичных ошибок программирования.

Цифровой ₽ не запустился ещё массово, но уже стал заложником избыточного регулирования

На фоне снижения интереса к цифровому рублю ЦБ готовит новые правила контроля за операциями с ним.

Банк России анонсировал расширение "антиотмывочного" контроля на операции с цифровым рублем. Это происходит в интересный момент:

1. Падения интереса к цифровым валютам центробанков в мире (с 21% до 10%).
2. Возврата банков к идее токенизации обычных безналичных рублей.

Ранее банки уже предлагали альтернативу - токенизацию безналичных рублей.

ЦБ планирует обязать банки:

- Выявлять подозрительные операции с цифровым рублем
- Разрабатывать специальные программы мониторинга
- Блокировать сомнительные транзакции
- Отказывать в открытии цифровых кошельков

Это выглядит странно, учитывая, что проект теряет поддержку, система и так будет полностью под контролем ЦБ, банки предлагают более простые решения.

Что это значит?

1. Для банков:
- Дополнительные затраты на разработку систем контроля
- Риски ложных срабатываний
- Необходимость параллельно развивать токенизацию

2. Для пользователей:
- Еще больше причин сомневаться в удобстве цифрового рубля
- Риски необоснованных блокировок.

Цифровой рубль vs ИИ. Почему проект ЦБ - мертвая тема. Анализ @blockchainrf

Пока ЦБ усиливает контроль за еще не запущенным цифровым ₽, мировая финансовая система переживает тектонические сдвиги:

1. США. Агрессивное развитие крипты
- Создание триллионного биткоин-резерва
- Переход регулирования от SEC к CFTC
- Токенизация всей финансовой системы
- Использование крипты для укрепления доллара

2. Азия. Быстрая реакция
- Гонконг создает стратегический биткоин-резерв
- Расширение стейблкоин-проектов
- Интеграция ИИ и криптовалют
- Либерализация торговли

Революция в платежах:
- Anthropic: ИИ-агенты управляют финансами
- Stripe: Бескомиссионные операции
- Coinbase: Прямой доступ ИИ к платежам
- Bridge: Новая инфраструктура

Почему подход ЦБ выглядит устаревшим?

1. Регуляторный разрыв:
- США движется к гибкому регулированию через CFTC
- ЦБ усиливает традиционный контроль
- Отсутствие интеграции с ИИ-системами

2. Экономическая модель:
- Мир переходит к бескомиссионным операциям
- Заработок смещается на управление резервами
- Цифровой рубль остается в старой парадигме

3. Технологическое отставание:
- Нет планов по интеграции с ИИ
- Отсутствие открытой архитектуры
- Игнорирование стейблкоин-революции

Что можно было бы сделать? Предложение @blockchainrf

1. Стратегический разворот:
- Пересмотр концепции цифрового рубля
- Интеграция с ИИ-системами
- Создание открытой платформы

2. Регуляторные изменения:
- Упрощение контроля через ИИ
- Создание "регуляторной песочницы"
- Поддержка инноваций

3. Технологическая трансформация:
- SDK для ИИ-агентов
- Поддержка стейблкоинов
- Интеграция с глобальными системами

Риски промедления:

1. Экономические:
- Потеря конкурентоспособности
- Отставание в технологиях
- Изоляция от глобальных трендов

2. Технологические:
- Создание устаревшей системы
- Несовместимость с ИИ-агентами
- Отсутствие инноваций

3. Стратегические:
- Упущенные возможности в новой финансовой системе
- Отставание от глобальных конкурентов
- Потеря потенциального лидерства

Мы наблюдаем формирование новой финансовой реальности, где сочетаются:
- ИИ-агенты как операторы
- Бескомиссионные операции
- Государственные крипто-резервы
- Гибкое регулирование.

Цифровой рубль в его текущей концепции рискует стать памятником уходящей эпохи.

Без кардинального пересмотра подхода и интеграции с новыми технологиями, проект может оказаться неактуальным еще до полного запуска.

У Gemini появилась бесконечная память♾️

Google добавили в Gemini Advanced бесконечную память, что позволяет ей запоминать и ссылаться на прошлые взаимодействия при ответе. https://news.1rj.ru/str/alwebbci/3011

OpenAI также работает над аналогичной функцией, но пока не выпустили ее.

Baidu, ByteDance не пришли на знаковую встречу с Си Цзиньпиным, а кто был и зачем все собрались, рассказываем в этом посте

Сегодня глава КНР Си Цзиньпин провел историческую встречу с руководителями ведущих частных компаний, среди которых большинство - представители ИИ, робототехники, интернета и телекома. Последняя подобная встреча проводилась в 2018 году на фоне торговой войны с США.

Сегодня Си обещал частному бизнесу большую поддержку, так как рассчитывает на них, как ключевой фактор стабилизации экономики в 2025 году.

В первом ряду сидели:
- Джек Ма (Alibaba) – первое публичное появление такого уровня за несколько лет
- Пони Ма (Tencent) – второй богатейший человек Китая с состоянием $52.1 млрд
- Жэнь Чжэнфэй (Huawei)
- Ван Чуаньфу (BYD)
- Лэй Цзюнь (Xiaomi)

Также присутствовал на встрече основатель #DeepSeek Лян Вэньфэн.

Интересно отсутствие некоторых ключевых фигур технологического сектора Китая :

Робин Ли (основатель Baidu)
Чжан Имин (основатель ByteDance, владелец TikTok).

Это может говорить как о смещении приоритетов в технологическом секторе, а также о возможных изменениях в стратегических направлениях развития, или о новой расстановке сил в китайской технологической индустрии. А может быть эти люди просто заболели…

Отраслевые акценты

Заметно изменение в составе участников по сравнению с 2018 годом:

1. Увеличилось присутствие компаний, ориентированных на потребительский рынок (B2C).

2. Сократилось количество представителей промышленных компаний среднего звена.

3. Усилился акцент на компании, специализирующиеся на ИИ,
робототехнику и полупроводники.

Встреча прошла на фоне:

1. Подготовки первого базового закона о развитии частного сектора.

2. Технологического противостояния с США в сферах ИИ и полупроводников.

3. Необходимости стимулирования экономического роста.

Со-основатель и экс-VP по исследованиям OpenAI раскрыли секреты создания ChatGPT

В Стэнфорде интересная состоялась лекция: Баррета Зоф и Джона Шульмана, они оба уже покинули компанию.

Они поделились неизвестными ранее деталями разработки системы, которая изменила наше представление об ИИ.

Никто не ожидал, что проект, начатый небольшой командой из 5 человек в сентябре 2022 года, станет глобальным феноменом. За 2 года команда выросла до более, чем 100 человек, пытающихся удержать в равновесии сложнейшую систему.

Самым интересным оказалось то, что создание "послушного" ИИ - это не просто техническая задача. Создатели ChatGPT столкнулись с целым рядом неожиданных проблем: как научить модель отказывать в потенциально опасных запросах, не становясь при этом излишне ограничивающей? Как сохранить разнообразие мнений и стилей, одновременно поддерживая безопасность? Как избежать политической предвзятости в ответах?

Особенно удивительным оказался "эффект бабочки" в обучении: улучшение одного аспекта часто неожиданно ухудшало другие. Например, попытки сделать модель более безопасной иногда приводили к появлению орфографических ошибок, а стремление к более точным ответам могло сделать модель излишне категоричной.

Система пост-тренинга ChatGPT оказалась похожа на тонкую настройку музыкального инструмента: три ключевых компонента (SFT, RM и RL) должны работать в идеальной гармонии. Один отвечает за обучение на качественных примерах, второй - за понимание человеческих предпочтений, третий - за оптимизацию поведения.

Что особенно важно - многие проблемы до сих пор не решены. Как говорят создатели, "чтобы заставить модель делать то, что мы хотим, нужно сначала понять, чего именно мы хотим". И этот философский вопрос оказывается сложнее любых технических проблем.

Одним из самых интересных моментов презентации - обсуждение "человеческого фактора" в обучении ИИ. Оказалось, что разные группы людей, участвующих в разметке данных, дают совершенно разное качество обратной связи. Например, обычные пользователи отлично определяют реалистичность диалогов, но хуже справляются с оценкой корректности информации. Эксперты, напротив, прекрасно оценивают точность, но могут упустить нюансы естественного общения.

Создатели особо подчеркнули, что несмотря на все достижения, мы находимся только в начале пути. Среди ключевых вызовов будущего они выделили:

1. Необходимость сохранения "разнообразия мышления" ИИ систем.

2. Проблему прозрачности принятия решений.

3. Баланс между специализацией и общими способностями моделей.

4. Этические аспекты взаимодействия ИИ с пользователями.

Компания Маска xAI представила новую ИИ-модель Grok 3, которая превосходит #DeepSeek R1 и на уровне o1-pro от OpenAI за $200/месяц

Всего за 1 год работы xAI удалось создать модель, конкурирующую с лидерами индустрии. Особенно впечатляет скорость развития и внедрение инновационных подходов, таких как режим Thinking. При этом команда продолжает активную работу над улучшением модели, обещая регулярные обновления.

Сравнение с конкурентами:
- Сопоставим по возможностям с o1-pro от OpenAI ($200/месяц)
- Превосходит DeepSeek-R1 и Gemini 2.0 Flash Thinking
- В некоторых задачах превосходит GPT-4
- Даже мини-версия (Grok-3 mini) показывает конкурентные результаты

Технические характеристики:
- обучалась на 200,000 GPU
- 10-кратное увеличение объема тренировки по сравнению с Grok 2
- Рекордный показатель ELO 1400 в Chatbot Arena
- Лидирующие позиции в тестах:
* AIME'24 (математика): 93%
* GPQA (наука): 85%
* LCB (программирование): 79%

Стратегия Open Source от xAI:
Компания планирует открывать код предыдущих версий после стабильного релиза новых. После полного релиза Grok 3 обещают открыть исходный код Grok 2. Ожидаемые сроки: в течение нескольких месяцев.

Это интересно в контексте того, что сейчас в open-source доминируют Meta с Llama (запрещенная организация в РФ) и Mistral. Появление кода Grok может существенно изменить ландшафт открытых ИИ-моделей.

Уникальные особенности:
- Способность к нестандартному мышлению (попытка решить гипотезу Римана)
- Эффективная работа с пространственными задачами
- Улучшенные способности рассуждения при включенном режиме Thinking
- Быстрая обработка и анализ научных статей.

Ключевые особенности:

1. Thinking Mode:
- Уникальная способность пошагового решения сложных задач
- Успешно справляется с задачами, где другие модели дают сбой
- Исправляет типичные ошибки базовой модели
- Особенно эффективен в математических вычислениях

2. DeepSearch:
- Продвинутая система поиска с перепроверкой источников
- Успешно отвечает на вопросы о текущих событиях
- Уровень сравним с Perplexity DeepResearch
- Имеет некоторые ограничения в работе с Twitter/X
- Иногда может создавать несуществующие URL

Доступность:
- Веб-версия на grok.com
- Разрабатывается приложение SuperGrok
- Планируется релиз голосового интерфейса
- После стабильного релиза Grok 3 обещают открыть исходный код Grok 2

Учитывая темпы развития и уже достигнутые результаты, Grok 3 имеет все шансы стать одним из ключевых игроков на рынке ИИ. Однако, как отмечает Карпаты, необходимо дождаться более полных оценок в течение следующих недель для окончательных выводов.

Вы заметили с какой скоростью мы живем? Лидерство в ИИ сменяется за месяцы и как следствие - сложность долгосрочного планирования

Скорость как новая константа: почему технологическое лидерство больше не измеряется годами.

Сегодня произошло нечто примечательное: компания, существующая всего год, представила ИИ-модель, превзошедшую разработки организаций с десятилетней историей. xAI не просто догнала, а во многих аспектах превзошла OpenAI и Google. Это событие заставляет нас переосмыслить наше понимание технологического прогресса.

Исторически технологическое превосходство измерялось десятилетиями. Microsoft Windows доминировала на рынке операционных систем более 30 лет. Intel оставалась лидером процессорной индустрии почти четверть века. iPhone определял стандарты мобильной индустрии 15 лет. Это создавало иллюзию стабильности и предсказуемости технологического развития.

Но что-то фундаментально изменилось.

В современном мире ИИ мы наблюдаем, как лидерство может перейти из рук в руки за считанные месяцы. GPT-4, Claude, Gemini, Grok-3 – каждая новая модель не просто улучшает предыдущую, а переопределяет границы возможного.

Китайские компании, начавшие позже других, уже создают модели, конкурирующие с лидерами рынка. DeepSeek, Qwen, Kimi – эти имена еще год назад мало кто знал.

Это не просто ускорение – это новая парадигма развития технологий.

Почему это происходит? Дело не только в количестве инвестиций или вычислительных мощностей. Ключевой фактор – изменение самой природы инноваций. Раньше технологические прорывы требовали накопления опыта и ресурсов. Сегодня благодаря открытому исходному коду, глобальному обмену знаниями и, что иронично, помощи самого ИИ в разработке, новые игроки могут начать с передовых позиций.

Это создает интересный парадокс: чем дольше компания существует на рынке, тем больше у нее багажа "устаревших" подходов и решений. Новые компании, напротив, могут строить свои решения на самых современных принципах, не отвлекаясь на поддержку унаследованных систем.

Мы переходим от модели "создай и доминируй" к модели "постоянно развивайся или умри". В этом новом мире важнее не размер компании или ее история, а способность быстро адаптироваться и внедрять инновации.

Это создает новые вызовы. Как планировать развитие бизнеса в мире, где технологическое преимущество может испариться за месяцы? Как регулировать индустрию, где каждый новый день может принести революционные изменения? Как инвестировать в технологии, которые могут устареть еще до выхода на рынок?

Но в этих вызовах скрываются и новые возможности. Мы видим, как открытость и коллаборация становятся ключевыми факторами успеха. Компании, которые делятся своими наработками с сообществом, часто получают взамен больше, чем теряют. Это создает позитивный цикл инноваций, который только ускоряет прогресс.

Возможно, самое важное изменение происходит в нашем мышлении. Мы учимся воспринимать постоянные изменения не как угрозу, а как новую нормальность. В мире, где технологическое превосходство измеряется месяцами, важнее быть гибким, чем большим; важнее уметь учиться, чем знать; важнее уметь меняться, чем иметь стабильную позицию.

Это новая эра технологического развития, где скорость стала новой константой. И те, кто поймет и примет эту новую реальность первыми, получат преимущество в гонке, которая, похоже, будет только ускоряться.

Говорят, что #StepFun - новый #DeepSeek

Китайская компания StepFun представила 2 ИИ - продукта:

1. Step-Video-T2V - модель для преобразования текста в видео размером 30млрд параметров.

2. Step-Audio - крупная модель (130млрд параметров) для работы с аудио и речью, которая может понимать и генерировать речь.

Размер модели - 130млрд параметров это очень много для речевой модели, что потенциально означает высокое качество работы.

Модели выпущены под открытой лицензией Apache 2.0, что позволяет их свободно использовать.

https://news.1rj.ru/str/alwebbci/3015

❗️Значимая разработка: ИИ и робототехника могут помочь в разработке лекарственных препаратов. Представлена умная лаборатория LUMI-lab.

Ученые из Университета Торонто создали автоматизированную лабораторию нового поколения, которая совершает настоящую революцию в разработке систем доставки мРНК-препаратов.

Как это работает?

1. ИИ LUMI-model предсказывает структуры новых липидов

2. Роботизированные системы синтезируют эти липиды и создают наночастицы

3. Автоматические системы тестируют эффективность на клетках

4. ИИ анализирует результаты и планирует следующие эксперименты

Главные достижения:

1. Система самостоятельно обнаружила, что добавление атома брома в структуру липидов значительно улучшает доставку мРНК - это было неожиданным открытием.

2. Разработанный системой липид LUMI-6 показал рекордную эффективность: 20.3% успешного редактирования генов в клетках легких при ингаляционном введении.

3. За 10 циклов экспериментов система протестировала более 1700 новых липидных наночастиц.

Практическое значение:

- Ускорение разработки новых мРНК-вакцин.
- Улучшение генной терапии, особенно для лечения заболеваний легких.
- Возможность создания более эффективных систем доставки лекарств.

Это не полностью автономная система. Ученые по-прежнему контролируют процесс и принимают ключевые решения, но рутинную работу выполняют роботы под управлением ИИ.

В. Белоусов открыл в Москве очень нужное заведение - центр когнитивного и психоэмоционального здоровья

Кстати, об этом никто не пишет, но мы отметим, что идея этого проекта впервые была озвучена Всеволодом на Евразийском женском форуме в 2021 году.

Он тогда предложил идею создания стартапа брейн фитнес - комплекс упражнений и способов улучшения мыслительных способностей человека.

И вот прошло почти 4 года и в России открыт 1-й Центр когнитивного и психоэмоционального здоровья на базе федерального центра мозга и нейротехнологий ФМБА России.

Поздравляем!

Илья Суцкевер привлекает ещё $1млрд на свой стартап при оценке в $30млрд

SSI Ильи Суцкевера привлекает более $1 миллиарда при оценке свыше $30 миллиардов, что делает её одной из самых дорогих частных технологических компаний в мире.

Основным инвестором выступает Greenoaks Capital Partners.

Это большой рост оценки компании, в сентябре 2024 года она оценивалась в $5млрд и привлекла $1млрд.

Компания фокусируется на разработке безопасных систем ИИ. Пока у неё нет выручки, и в ближайшем будущем она не планирует продавать ИИ-продукты.

По словам Суцкевера, особенность SSI в том, что её первым и единственным продуктом будет безопасный суперинтеллект. Компания не будет отвлекаться на другие продукты или конкурентную борьбу.

⚡️Ex-CTO OpenAI собрала лучших людей из OpenAI и создала новую компанию

Мира Мурати, ex-CTO OpenAI, основала новую ИИ-компанию Thinking Machines Lab. Она ушла из OpenAI в сентябре 2024.

В её команде создатели:
- ChatGPT
- Character.ai
- PyTorch
- Mistral
и других ключевых проектов в сфере ИИ.

Цель - сделать ИИ полезным для каждого. Не просто автономные системы, а инструменты, которые можно настроить под конкретные задачи.

У них очень четкое видение -
не просто делают автономный ИИ, а создают системы для совместной работы человека и ИИ. Фокус на том, чтобы ИИ мог адаптироваться под конкретные нужды пользователей. Открытый подход к науке - они планируют делиться своими исследованиями и кодом.

Впечатляет команда:
- CEO: Мира Мурати
- CTO: Барет Зоф
- Chief Scientist: Джон Шульман (один из пионеров deep reinforcement learning)
+ еще 25+ ведущих специалистов из топовых ИИ-компаний

Похоже, это одна из самых многообещающих ИИ-компаний 2025 года!

Венчурный рынок в РФ в стагнации, бизнес-модель Яндекса под серьезной угрозой

Кирилл Варламов, глава ФРИИ, дал большое и насыщенное по содержанию интервью о рынке и проблемах. Вот основные моменты, которые интересны:

Венчурный рынок России находится в состоянии стагнации с 2022 года. По итогам 2024 года наблюдается:

- падение на 16% (до $101.6 млн),
- сокращение числа сделок до 159,
- при этом объем рынка упал даже ниже показателей 2022 года.

Основная причина - дефицит инвестиционного капитала при высокой ключевой ставке 23%. В условиях санкций и высокой инфляции компании сосредоточены не на развитии, а на выживании и сохранении существующих активов.

Ключевые индикаторы проблем:

1. Сокращение инвестиционных циклов: стартапы вынуждены достигать рентабельности за 1-2 раунда вместо прежних 4-5.

2. Отток инвесторов в пользу традиционных финансовых инструментов.

3. Недостаточная эффективность государственных мер поддержки на средних и поздних стадиях развития стартапов.

Выявлено критическое несоответствие между целями технологического суверенитета и текущими мерами по его достижению:

- Фокус на малых технологических компаниях(МТК) не обеспечивает необходимой технологической глубины.

- Существующие российские решения не способны полноценно заместить иностранное ПО в ключевых нишах.

- Отсутствуют компании масштаба, необходимого для влияния на глобальную технологическую повестку.

Перспективные направления развития:

1. Потенциальный рынок экспорта ПО в 40 странах (оценка $50 млрд в год)

2. Необходимость создания целевых инвестиционных фондов объемом 30-150 млрд рублей под конкретные индустрии.

Что ожидается от венчурного рынка в этом году?

«Мы видим появление каких-то сделок, и я думаю, что они еще будут. Например, сильно оживился — в плане поглощений — «Яндекс»: его бизнес-модель под серьезной угрозой, у него заимствовали огромный кусок рекламного рынка маркетплейсы».

Рекомендации К. Варламова:

1. Создание системы выращивания крупных технологических вендоров
2. Расширение определения МТК для включения компаний с большей выручкой
3. Формирование целевых индустриальных фондов с государственным участием
4. Развитие механизмов стимулирования частных инвестиций в венчурный рынок.

Евгений Касперский только что попросил доступ к телефонным разговорам и перепискам пользователей всех мессенджеров.

Касперский таким образом предлагает прослушать все разговоры и просматривать сообщения, чтобы защитить людей от мошенников.

Рассказывает он это все под видом того, что якобы людям все равно, если их прослушивает алгоритм ИИ, а не человек.

Глава ЦБ спросила его, а где гарантия , что за алгоритмом не стоит человек.

Послушайте это видео.

#DeepSeek и #Kimi представили технологии, которые могут изменить возможности языковых моделей

Сразу 2 китайские компании
DeepSeek и Kimi почти одновременно анонсировали технологии, которые могут кардинально изменить возможности языковых моделей.

DeepSeek представили NSA, а Kimi выпустила MoBA - два подхода к решению одной из главных проблем современных ИИ систем - неэффективной работы с длинными текстами.

Современные ИИ модели тратят до 80% времени обработки длинных текстов на механизм внимания. Это приводит к огромным затратам на вычисления. Ограничивает возможности работы с большими документами, кодовыми базами и длинными диалогами.

DeepSeek NSA предлагает трехуровневый подход:
- Сжатие токенов для общего контекста
- Умное выделение важных частей текста
- Локальный анализ через "скользящее окно".

Kimi MoBA использует:
- Разделение контекста на блоки
- Умную систему выбора релевантных блоков
- Плавное переключение между полным и разреженным вниманием.

Результаты:
- NSA: ускорение до 11.6 раз при декодировании. NSA оптимизирован под современные GPU архитектуры.
- MoBA: ускорение в 6.5 раз в производственной среде. MoBA предоставляет открытый исходный код.
- Оба решения сохраняют или улучшают качество работы моделей. Обе технологии можно интегрировать в существующие системы.

Для бизнеса преимущества:

- Снижение стоимости использования ИИ

- Возможность работы с большими документами

- Более эффективная автоматизация процессов.

Эксперты отмечают несколько ключевых моментов:

1. Технологии переходят от простой оптимизации к фундаментальным изменениям в работе ИИ.
2. Найден баланс между возможностями и стоимостью вычислений.
3. Открываются новые возможности для практического применения.