Один из влиятельных инвесторов говорит, что ИИ не заменит и венчурных инвесторов, но тут Оксфорд выпустил 1-й бенчмарк для оценки стартапов
Марк Андриссен, легенда венчурного капитала, сооснователь a16z сказал, что ИИ вряд ли заменит венчурных инвесторов. Потому что их работа — это не только данные, но и психология, интуиция и человеческие отношения. Он назвал венчурное инвестирование искусством, а не наукой, где успех зависит от способности понимать предпринимателей, их реакцию на стресс и умение строить доверие.
А вот исследователи из Оксфорда и Vela Research создали 1-й бенчмарк для оценки, насколько хорошо ИИ может предсказать успех стартапов по профилям их основателей. Датасет включает 9,000 анонимизированных профилей из США, из которых 9% помечены как успешные (компания привлекла $500 млн+ или была продана/провела IPO на ту же сумму). Это попытка смоделировать задачу, с которой сталкиваются венчурные капиталисты, но в строго контролируемых условиях.
Тестирование 9 современных LLM показало:
- GPT-4o достиг точности 29,1% (F0.5 score 25,1%), что в 3,2 раза лучше базового уровня рынка (1,9%).
- Для сравнения, Y Combinator показывает точность 3,2%, а топовые VC-фонды — 5,6%.
- DeepSeek-V3 лидировал по точности (59,1%), но с низким охватом,
- Gemini-2.5-Flash показал высокий recall (69,1%), но низкую точность.
На первый взгляд, ИИ обходит лучших инвесторов. Но есть нюансы.Почему это не так просто:
1. VCBench использует 9% уровень успеха против реальных 1,9% на рынке. Реальная точность моделей в таких условиях была бы ниже.
2. Исследование опирается только на публичные профили основателей (образование, опыт работы). Венчурные капиталисты же оценивают рынок, продукт, питч, команду и даже личную химию с фаундерами.
3. Датасет перекошен в сторону технологических стартапов, недопредставлены некоторые демографические группы, а 8-летний горизонт оценки может несправедливо классифицировать поздние стартапы как неуспешные.
4. VC не просто предсказывают успех, а формируют портфель, учитывая риски, синергию и потенциал 10–100x возврата. Модель же решает задачу бинарной классификации.
Что говорит Андриссен?
Андриссен подчеркивает, что венчурное инвестирование — это про «вкус», интуицию и психологию. Даже лучшие VC часто ошибаются: они пропускают большинство успешных компаний своего времени. ИИ может автоматизировать анализ данных или due diligence, но не способен заменить человеческое чутье. Например, понять, как фаундер справляется с кризисом или вдохновляет команду, — это вне зоны действия алгоритмов.
VCBench подтверждает это, несмотря на высокие показатели в тесте, модели работают с обезличенными данными и не учитывают неосязаемые факторы, о которых говорит Андриссен.
VCBench вряд ли станет революцией для венчурных фондов, но он полезен как:
- Стандартизированный датасет для экспериментов с алгоритмами.
- Техники анонимизации и обработки данных из LinkedIn/Crunchbase могут вдохновить разработчиков.
- Модели могут помочь с предварительным скринингом профилей, но не заменят финальные решения.
Марк Андриссен, легенда венчурного капитала, сооснователь a16z сказал, что ИИ вряд ли заменит венчурных инвесторов. Потому что их работа — это не только данные, но и психология, интуиция и человеческие отношения. Он назвал венчурное инвестирование искусством, а не наукой, где успех зависит от способности понимать предпринимателей, их реакцию на стресс и умение строить доверие.
А вот исследователи из Оксфорда и Vela Research создали 1-й бенчмарк для оценки, насколько хорошо ИИ может предсказать успех стартапов по профилям их основателей. Датасет включает 9,000 анонимизированных профилей из США, из которых 9% помечены как успешные (компания привлекла $500 млн+ или была продана/провела IPO на ту же сумму). Это попытка смоделировать задачу, с которой сталкиваются венчурные капиталисты, но в строго контролируемых условиях.
Тестирование 9 современных LLM показало:
- GPT-4o достиг точности 29,1% (F0.5 score 25,1%), что в 3,2 раза лучше базового уровня рынка (1,9%).
- Для сравнения, Y Combinator показывает точность 3,2%, а топовые VC-фонды — 5,6%.
- DeepSeek-V3 лидировал по точности (59,1%), но с низким охватом,
- Gemini-2.5-Flash показал высокий recall (69,1%), но низкую точность.
На первый взгляд, ИИ обходит лучших инвесторов. Но есть нюансы.Почему это не так просто:
1. VCBench использует 9% уровень успеха против реальных 1,9% на рынке. Реальная точность моделей в таких условиях была бы ниже.
2. Исследование опирается только на публичные профили основателей (образование, опыт работы). Венчурные капиталисты же оценивают рынок, продукт, питч, команду и даже личную химию с фаундерами.
3. Датасет перекошен в сторону технологических стартапов, недопредставлены некоторые демографические группы, а 8-летний горизонт оценки может несправедливо классифицировать поздние стартапы как неуспешные.
4. VC не просто предсказывают успех, а формируют портфель, учитывая риски, синергию и потенциал 10–100x возврата. Модель же решает задачу бинарной классификации.
Что говорит Андриссен?
Андриссен подчеркивает, что венчурное инвестирование — это про «вкус», интуицию и психологию. Даже лучшие VC часто ошибаются: они пропускают большинство успешных компаний своего времени. ИИ может автоматизировать анализ данных или due diligence, но не способен заменить человеческое чутье. Например, понять, как фаундер справляется с кризисом или вдохновляет команду, — это вне зоны действия алгоритмов.
VCBench подтверждает это, несмотря на высокие показатели в тесте, модели работают с обезличенными данными и не учитывают неосязаемые факторы, о которых говорит Андриссен.
VCBench вряд ли станет революцией для венчурных фондов, но он полезен как:
- Стандартизированный датасет для экспериментов с алгоритмами.
- Техники анонимизации и обработки данных из LinkedIn/Crunchbase могут вдохновить разработчиков.
- Модели могут помочь с предварительным скринингом профилей, но не заменят финальные решения.
PitchBook
Could AI ever be an early-stage VC? It’s already replacing their associates.
Marc Andreessen thinks that AI will replace all jobs—except his. Is he right?
❤9🔥5🤔3👍2🥰1
Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире
Прорывы недели:
Arc Institute создали первые полностью функциональные ИИ-геномы
Конкурент Neuralink научился включать мозг обычным светом - оптогенетика
Александр Мордвинцев из Google создал нейронные клеточные автоматы
ИИ
Google представили свою концепцию экономики ИИ-агентов
Google запустили платежный сервис для ИИ-агентов, который может расплачиваться стейблкоинами. Карта партнеров тут
Anthropic выпустили обновления для разработчиков
OpenAI выпустили GPT-5-Codex — версию GPT-5, специально оптимизированную для агентного программирования в среде Codex
ОАЭ выпустили K2-Think — открытый ИИ с 32 млрд параметров, который сравним с GPT-4, но в 20 раз меньше по размеру
Google DeepMind создает технологию, превосходящую AlphaFold 3
Google представили новый ИИ-метод поиска математических сингулярностей в гидродинамике
ByteDance представили фреймворк, который калибрует обучение ИИ-агентов через их собственную неопределенность
Perceptron AI запустили Isaac 0.1 — открытая модель в 2 млрд параметров, которая понимает физический мир лучше гораздо больших моделей
OpenAI строит экосистему для ИИ-экономики
Stanford создали Paper2Agent — система превращает научные статьи в интерактивных ИИ-агентов для общения
Дочка Alibaba выпустила 6 проектов о deep research ИИ-агентах
Sakana AI представили Robust Agentic CUDA Kernel Optimization — новый подход к оптимизации вычислений
OpenAI победила лучшую российскую команду программистов на чемпионате мира ICPC
ИИ в медицине, науке, робототехника и чипы
Biostate AI ускорили исследования долголетия в 15-20 раз благодаря специализированному ИИ-агенту
Минобрнауки РФ представили планы использования ИИ в науке
Figure привлекла $1 млрд при оценке $39 млрд и получила доступ к 100 тысячам жилых и коммерческих объектов для записи поведения людей и обучения роботов
MIT открыли новую форму магнетизма — путь к ультрабыстрым и энергоэффективным устройствам памяти
Китай выпустил первый чип для спутниковой и мобильной связи в формате IoT-NTN
Российские проекты
VK отказались от инвестиций 1 млрд рублей в игровой движок
АФК Система продает Сберу долю в производителе микроэлектроники "Элемент"
ЦБ России назвал стейблкоины рискованным денежным суррогатом
Блокчейн и криптовалюты
Ethereum Foundation запускают проект для ИИ-экономики — платформа для расчетов ИИ-агентов и роботов
Coinbase интегрировались с DeFi-протоколом Morpho
Виталик Бутерин представил дорожную карту Ethereum
Венчурные инвестиции и бизнес
a16z заявили о появлении ИИ-нативных офисных пакетов на рынке
Исследователи из Оксфорда создали бенчмарк для оценки ИИ в предсказании успеха стартапов по профилям основателей
Марк Андриссен считает, что ИИ не заменит венчурных инвесторов — мнение сооснователя a16z о будущем венчурной индустрии
Intel и NVIDIA объединяются для разработки x86-процессоров — NVIDIA инвестирует $5 млрд в акции Intel
Консорциум инвесторов будет владеть TikTok в США.
Прорывы недели:
Arc Institute создали первые полностью функциональные ИИ-геномы
Конкурент Neuralink научился включать мозг обычным светом - оптогенетика
Александр Мордвинцев из Google создал нейронные клеточные автоматы
ИИ
Google представили свою концепцию экономики ИИ-агентов
Google запустили платежный сервис для ИИ-агентов, который может расплачиваться стейблкоинами. Карта партнеров тут
Anthropic выпустили обновления для разработчиков
OpenAI выпустили GPT-5-Codex — версию GPT-5, специально оптимизированную для агентного программирования в среде Codex
ОАЭ выпустили K2-Think — открытый ИИ с 32 млрд параметров, который сравним с GPT-4, но в 20 раз меньше по размеру
Google DeepMind создает технологию, превосходящую AlphaFold 3
Google представили новый ИИ-метод поиска математических сингулярностей в гидродинамике
ByteDance представили фреймворк, который калибрует обучение ИИ-агентов через их собственную неопределенность
Perceptron AI запустили Isaac 0.1 — открытая модель в 2 млрд параметров, которая понимает физический мир лучше гораздо больших моделей
OpenAI строит экосистему для ИИ-экономики
Stanford создали Paper2Agent — система превращает научные статьи в интерактивных ИИ-агентов для общения
Дочка Alibaba выпустила 6 проектов о deep research ИИ-агентах
Sakana AI представили Robust Agentic CUDA Kernel Optimization — новый подход к оптимизации вычислений
OpenAI победила лучшую российскую команду программистов на чемпионате мира ICPC
ИИ в медицине, науке, робототехника и чипы
Biostate AI ускорили исследования долголетия в 15-20 раз благодаря специализированному ИИ-агенту
Минобрнауки РФ представили планы использования ИИ в науке
Figure привлекла $1 млрд при оценке $39 млрд и получила доступ к 100 тысячам жилых и коммерческих объектов для записи поведения людей и обучения роботов
MIT открыли новую форму магнетизма — путь к ультрабыстрым и энергоэффективным устройствам памяти
Китай выпустил первый чип для спутниковой и мобильной связи в формате IoT-NTN
Российские проекты
VK отказались от инвестиций 1 млрд рублей в игровой движок
АФК Система продает Сберу долю в производителе микроэлектроники "Элемент"
ЦБ России назвал стейблкоины рискованным денежным суррогатом
Блокчейн и криптовалюты
Ethereum Foundation запускают проект для ИИ-экономики — платформа для расчетов ИИ-агентов и роботов
Coinbase интегрировались с DeFi-протоколом Morpho
Виталик Бутерин представил дорожную карту Ethereum
Венчурные инвестиции и бизнес
a16z заявили о появлении ИИ-нативных офисных пакетов на рынке
Исследователи из Оксфорда создали бенчмарк для оценки ИИ в предсказании успеха стартапов по профилям основателей
Марк Андриссен считает, что ИИ не заменит венчурных инвесторов — мнение сооснователя a16z о будущем венчурной индустрии
Intel и NVIDIA объединяются для разработки x86-процессоров — NVIDIA инвестирует $5 млрд в акции Intel
Консорциум инвесторов будет владеть TikTok в США.
👍9❤4🔥2
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
ИИ и код - самая жаркая битва 2025 года Прямо сейчас идет эпичная битва за то, кто сделает лучший код. Почему? Потому что код — идеальная площадка для ИИ. Если код работает, это сразу видно, а значит, модели учатся быстрее через RL. OpenAI уже использует…
Легенда современного ИИ Ноам Шазир: ИИ не заменит Google, но может стать вашей мамой — намёк на эмоциональные качества. Это лучшая проблема, с которой я работаю
Шазир заявил, что одним из факторов, ускоряющий развитие ИИ станет самоускорение.
ИИ будет проектировать чипы и софт, ускоряя собственное развитие. Это приведёт к прорывам в создании автономных агентов и более умных систем.
Ноам Шазир, соавтор статьи о трансформерах и лидер Google DeepMind по разработке Gemini, выступил на конференции Hot Chips. Вот, что он сказал:
LLM — лучшая проблема в истории. Он назвал языковое моделирование задачей, которая захватывает воображение. От улучшения поисковых алгоритмов Google до моделей с триллионами параметров — LLM уже меняют подход к ИИ, и это только начало. «Мы только начали», — повторил он.
1. Что хотят LLM от чипов? ИИ требует от hardware масштабируемости и энергоэффективности. Шазир выделил:
- Матричная математика и attention-механизмы: нужны чипы, оптимизированные под эти операции.
- Иерархия памяти: от DDR5 до HBM и on-chip SRAM для скорости и объёма.
- Optical I/O и chiplet-дизайны.
- Performance per watt: ключ к масштабированию моделей. Он привёл в пример Google TPU, но призвал к гибкости для мультимодальных моделей (текст, изображения, видео).
2. Самоускорение ИИ. Шазир подчеркнул, что ИИ будет помогать создавать лучшее ПО и оборудование, ускоряя прогресс. ИИ проектирует чипы, которые делают ИИ мощнее — идея, которая ляжет в основу следующей фазы развития ИИ.
3. Прогнозы на будущее:
- 1–2 года: рост энергоэффективности LLM, мультимодальные модели для текста, видео и изображений.
- 3–5 лет: автономные ИИ-агенты, решающие сложные задачи, и чипы для edge-computing.
- Долгосрочная перспектива: шаги к AGI, но с фокусом на этику и практическое применение, а не хайп.
Шазир отметил вызовы, такие как «незабывание» моделей (forgetting mechanism), и предложил улучшать attention-механизмы.
Он также добавил: «Чипы должны быть не только мощнее, но и умнее в коммуникации».
Шазир заявил, что одним из факторов, ускоряющий развитие ИИ станет самоускорение.
ИИ будет проектировать чипы и софт, ускоряя собственное развитие. Это приведёт к прорывам в создании автономных агентов и более умных систем.
Ноам Шазир, соавтор статьи о трансформерах и лидер Google DeepMind по разработке Gemini, выступил на конференции Hot Chips. Вот, что он сказал:
LLM — лучшая проблема в истории. Он назвал языковое моделирование задачей, которая захватывает воображение. От улучшения поисковых алгоритмов Google до моделей с триллионами параметров — LLM уже меняют подход к ИИ, и это только начало. «Мы только начали», — повторил он.
1. Что хотят LLM от чипов? ИИ требует от hardware масштабируемости и энергоэффективности. Шазир выделил:
- Матричная математика и attention-механизмы: нужны чипы, оптимизированные под эти операции.
- Иерархия памяти: от DDR5 до HBM и on-chip SRAM для скорости и объёма.
- Optical I/O и chiplet-дизайны.
- Performance per watt: ключ к масштабированию моделей. Он привёл в пример Google TPU, но призвал к гибкости для мультимодальных моделей (текст, изображения, видео).
2. Самоускорение ИИ. Шазир подчеркнул, что ИИ будет помогать создавать лучшее ПО и оборудование, ускоряя прогресс. ИИ проектирует чипы, которые делают ИИ мощнее — идея, которая ляжет в основу следующей фазы развития ИИ.
3. Прогнозы на будущее:
- 1–2 года: рост энергоэффективности LLM, мультимодальные модели для текста, видео и изображений.
- 3–5 лет: автономные ИИ-агенты, решающие сложные задачи, и чипы для edge-computing.
- Долгосрочная перспектива: шаги к AGI, но с фокусом на этику и практическое применение, а не хайп.
Шазир отметил вызовы, такие как «незабывание» моделей (forgetting mechanism), и предложил улучшать attention-механизмы.
Он также добавил: «Чипы должны быть не только мощнее, но и умнее в коммуникации».
YouTube
HC2025-K1: Predictions for the Next Phase of AI
Keynote 1, Hot Chips 2025, Monday, August 25, 2025
Noam Shazeer, GDM VP, Engineering, Google
Chair: Cliff Young, Google
Noam, one of the authors of the original transformer paper that helped start the current wave of AI development, takes a look at how…
Noam Shazeer, GDM VP, Engineering, Google
Chair: Cliff Young, Google
Noam, one of the authors of the original transformer paper that helped start the current wave of AI development, takes a look at how…
❤12👍8🏆4🔥3🤔1🤬1
Российские банки-эмитенты ЦФА выступили против Мосбиржи
Банки выступают против идеи выпуска цифровых свидетельств на цифровые финансовые активы(ЦФА), которые Мосбиржа хочет одновременно эмитировать и размещать на своей площадке.
Банки считают, что это создает конфликт интересов, так как биржа будет и эмитентом, и оператором торгов.
Цифровые свидетельства - «обертка», которая нивелирует преимущества ЦФА, например, использование смарт-контрактов и делает их похожими на обычные ценные бумаги, такие как облигации.
Нет четкого бизнес-кейса, демонстрирующего выгоду цифровых свидетельств для инвесторов. Банки считают этот инструмент устаревшим, усложняющим процесс и увеличивающим стоимость без явных преимуществ для клиентов
Банки выступают против идеи выпуска цифровых свидетельств на цифровые финансовые активы(ЦФА), которые Мосбиржа хочет одновременно эмитировать и размещать на своей площадке.
Банки считают, что это создает конфликт интересов, так как биржа будет и эмитентом, и оператором торгов.
Цифровые свидетельства - «обертка», которая нивелирует преимущества ЦФА, например, использование смарт-контрактов и делает их похожими на обычные ценные бумаги, такие как облигации.
Нет четкого бизнес-кейса, демонстрирующего выгоду цифровых свидетельств для инвесторов. Банки считают этот инструмент устаревшим, усложняющим процесс и увеличивающим стоимость без явных преимуществ для клиентов
Коммерсантъ
Банки против свидетельств
Эмитенты ЦФА не стремятся на Московскую биржу
👍11🔥3🥰2👎1
#DeepSeek обновился до DeepSeek-V3.1-Terminus - это апгрейд DeepSeek-V3.1
Говорят, что хороша модель для ИИ-агентов и кодинге.
Производительность Code Agent и Search Agent сильно выросла.
Благодаря пост-тренировке модель лучше справляется с задачами, требующими инструментов, многошагового мышления и агентных сценариев.
Говорят, что хороша модель для ИИ-агентов и кодинге.
Производительность Code Agent и Search Agent сильно выросла.
Благодаря пост-тренировке модель лучше справляется с задачами, требующими инструментов, многошагового мышления и агентных сценариев.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
DeepSeek introduced DeepSeek-V3.1-Terminus. The latest update builds on V3.1’s strengths while addressing key user feedback.
What’s improved?
1. Language consistency: fewer CN/EN mix-ups & no more random chars.
2. Agent upgrades: stronger Code Agent & Search…
What’s improved?
1. Language consistency: fewer CN/EN mix-ups & no more random chars.
2. Agent upgrades: stronger Code Agent & Search…
👍9❤4🔥3
Все-таки симуляции - это будущее. Главный тренд сезона - огромные траты OpenAI/Anthropic на обучение с подкреплением, они платят $1+млрд, а стартапы - $500k
Новая волна обучения ИИ связана не с данными из интернета, а наблюдением за работой реальных людей.
Исполнительный директор OpenAI считает, что вся экономика превратится в «машину обучения с подкреплением».
Anthropic и OpenAI, обучают большие языковые модели работать с реальными корпоративными приложениями — от Salesforce и Zendesk до медицинских систем Cerner и Excel.
Модели тренируют в симулированных средах, где они экспериментируют с софтом, а эксперты-люди (программисты, врачи, биологи и тд) показывают, как выполнять задачи пошагово. Например, ИИ учится фильтровать лиды в Salesforce и обновлять статусы. Об этом Google говорили ещё в январе 2025г.
Anthropic планирует вложить $1 млрд в такие среды в 2026 году, OpenAI — до $8 млрд к 2030-му.
Эксперты тоже дорожают, уже сейчас топ-специалисты получают $90-120/час, а скоро — до $250.
Стартапы вроде Turing и Scale строят тысячи таких "тренажёров" для ИИ, создавая новую экосистему.
Это решает проблему ограничений традиционного обучения ИИ и открывает путь к новым продуктам — от ИИ-агентов до корпоративного софта.
Напомним, что Дэмис Хассабис говорил о симуляции ещё в августе, а именно, что за этим будущее ИИ и агентов.
Новая волна обучения ИИ связана не с данными из интернета, а наблюдением за работой реальных людей.
Исполнительный директор OpenAI считает, что вся экономика превратится в «машину обучения с подкреплением».
Anthropic и OpenAI, обучают большие языковые модели работать с реальными корпоративными приложениями — от Salesforce и Zendesk до медицинских систем Cerner и Excel.
Модели тренируют в симулированных средах, где они экспериментируют с софтом, а эксперты-люди (программисты, врачи, биологи и тд) показывают, как выполнять задачи пошагово. Например, ИИ учится фильтровать лиды в Salesforce и обновлять статусы. Об этом Google говорили ещё в январе 2025г.
Anthropic планирует вложить $1 млрд в такие среды в 2026 году, OpenAI — до $8 млрд к 2030-му.
Эксперты тоже дорожают, уже сейчас топ-специалисты получают $90-120/час, а скоро — до $250.
Стартапы вроде Turing и Scale строят тысячи таких "тренажёров" для ИИ, создавая новую экосистему.
Это решает проблему ограничений традиционного обучения ИИ и открывает путь к новым продуктам — от ИИ-агентов до корпоративного софта.
Напомним, что Дэмис Хассабис говорил о симуляции ещё в августе, а именно, что за этим будущее ИИ и агентов.
The Information
How Anthropic and OpenAI Are Developing AI ‘Co-Workers’
Anthropic, OpenAI and other artificial intelligence developers are sending large language models to the office. The AI models are being taught how to use everything from Salesforce’s customer relationship management software to Zendesk’s customer support…
❤🔥11👍7🔥7❤1
Российские физики сделали мировой рекорд - 10-кубитный квантовый гейт
Команда под руководством академика Николая Колачевского из физического института имени П.Н. Лебедева РАН и Алексея Федорова из РКЦ создала гейт Тоффоли для 10 квантовых систем.
Вместо обычных кубитов, которые имеют только два состояния — 0 или 1, они использовали кудиты — системы с несколькими состояниями, что позволило сделать вычисления более эффективными.
Такой подход ускоряет и улучшает квантовые вычисления, особенно для задач вроде поиска в больших базах данных или сложной оптимизации. Это можно применить не только к ионным системам, но и к другим квантовым технологиям.
Это особенно важно для современных квантовых компьютеров, которые пока работают с ограничениями.
Команда под руководством академика Николая Колачевского из физического института имени П.Н. Лебедева РАН и Алексея Федорова из РКЦ создала гейт Тоффоли для 10 квантовых систем.
Вместо обычных кубитов, которые имеют только два состояния — 0 или 1, они использовали кудиты — системы с несколькими состояниями, что позволило сделать вычисления более эффективными.
Такой подход ускоряет и улучшает квантовые вычисления, особенно для задач вроде поиска в больших базах данных или сложной оптимизации. Это можно применить не только к ионным системам, но и к другим квантовым технологиям.
Это особенно важно для современных квантовых компьютеров, которые пока работают с ограничениями.
lebedev.ru
ФИАН - Ученые российского Квантового проекта показали мировой рекорд в квантовых вычислениях
1❤26🔥5👍3😁1
Nvidia даёт $100млрд OpenAI>передаёт эти деньги Oracle> дает деньги Nvidia на покупку графических процессоров.
Патимейкеры.
Патимейкеры.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
OpenAI & NVIDIA announced partnership to deploy 10GW of NVIDIA Systems
OpenAI to build & deploy at least 10 gigawatts of AI datacenters with NVIDIA systems representing millions of GPUs for OpenAI’s next-gen AI infrastructure.
To support the partnership…
OpenAI to build & deploy at least 10 gigawatts of AI datacenters with NVIDIA systems representing millions of GPUs for OpenAI’s next-gen AI infrastructure.
To support the partnership…
😁18❤🔥5💯4🔥2🤣2
РФ вложит>₽250 млрд в ближайшие 3 года в микроэлектронику, об этом заявил глава правительства
М. Мишустин заявил, что Россия работает плотно с Беларусью и Китаем. Также он сказал, что нужно опираться на академию наук и институты развития в развитии отрасли и слепо не копировать международный опыт.
А глава Минпромторга сообщил, что поставки российских литографов на 130нм планируется начать с 2027 года.
Одновременно с этим Роскосмос планирует за 10 лет произвести 300 ракет и 1000 космических аппаратов.
Всего для отрасли микроэлектроники нужно ≥3000 специалистов в ближайшие 3 года, и это минимальная оценка.
М. Мишустин заявил, что Россия работает плотно с Беларусью и Китаем. Также он сказал, что нужно опираться на академию наук и институты развития в развитии отрасли и слепо не копировать международный опыт.
А глава Минпромторга сообщил, что поставки российских литографов на 130нм планируется начать с 2027 года.
Одновременно с этим Роскосмос планирует за 10 лет произвести 300 ракет и 1000 космических аппаратов.
Всего для отрасли микроэлектроники нужно ≥3000 специалистов в ближайшие 3 года, и это минимальная оценка.
Интерфакс
Правительство направит в 2026-28 годах 250 млрд рублей в электронную промышленность
Интерфакс: Правительство намерено в 2026-2028 годах направить на развитие электронной промышленности свыше 250 млрд рублей из федерального бюджета, заявил премьер-министр Михаил Мишустин на форуме "Микроэлектроника 2025"."На следующие три года проектом федерального…
🤣21🔥10❤1🥰1
Лаба по суперИИ Meta представила новый подход к мультимодальному поиску
Команда Meta* Superintelligence Labs совместно с Университетом Райса представила MetaEmbed, которая решает ключевую проблему современных систем поиска - баланс между качеством и эффективностью при работе с изображениями и текстом.
Ключевое нововведение — технология Matryoshka Multi-Vector Retrieval. Она организует информацию по принципу матрешки: первые векторы содержат общую информацию, последующие — детали.
MetaEmbed может быть полезна для поисковых систем, e-commerce платформ, стоковых фотобанков и других сервисов, где нужен точный поиск по изображениям и тексту.
Главное преимущество — возможность настраивать баланс точности и скорости под конкретные задачи без переобучения модели.
Качество результатов сильно зависит от базовой модели. Например, версия на Llama-3.2-Vision показала слабые результаты в задачах визуального вопрос-ответа (42.1% против 74.2% у Qwen2.5-VL).
Технология требует серьезных вычислительных ресурсов — модели размером в миллиарды параметров доступны не всем разработчикам.
*запрещенная организация в России.
Команда Meta* Superintelligence Labs совместно с Университетом Райса представила MetaEmbed, которая решает ключевую проблему современных систем поиска - баланс между качеством и эффективностью при работе с изображениями и текстом.
Ключевое нововведение — технология Matryoshka Multi-Vector Retrieval. Она организует информацию по принципу матрешки: первые векторы содержат общую информацию, последующие — детали.
MetaEmbed может быть полезна для поисковых систем, e-commerce платформ, стоковых фотобанков и других сервисов, где нужен точный поиск по изображениям и тексту.
Главное преимущество — возможность настраивать баланс точности и скорости под конкретные задачи без переобучения модели.
Качество результатов сильно зависит от базовой модели. Например, версия на Llama-3.2-Vision показала слабые результаты в задачах визуального вопрос-ответа (42.1% против 74.2% у Qwen2.5-VL).
Технология требует серьезных вычислительных ресурсов — модели размером в миллиарды параметров доступны не всем разработчикам.
*запрещенная организация в России.
👍3🔥3🥰2
Виталик Бутерин заявил, что низкорисковые DeFi могут стать ключевым приложением Ethereum, подобно тому, как поиск является основой Google.
Сооснователь Ethereum отметил, что низкорисковые DeFi, такие как платежи, сбережения, синтетические активы и обеспеченное кредитование, могут устойчиво поддерживать Ethereum, соответствуя его децентрализованным ценностям.
Виталик видит будущее в создании DeFi-протоколов, которые:
1. Предоставляют стабильные, предсказуемые финансовые услуги
2. Не полагаются на спекулятивные пузыри или краткосрочные стимулы
3. Обеспечивают реальную альтернативу традиционным банковским услугам
4. Создают устойчивую экономическую модель для всей экосистемы.
Виталик фактически предлагает сфокусироваться на том, чтобы Ethereum стал глобальной финансовой инфраструктурой для обычных людей, а не только площадкой для спекуляций и экспериментов.
Сооснователь Ethereum отметил, что низкорисковые DeFi, такие как платежи, сбережения, синтетические активы и обеспеченное кредитование, могут устойчиво поддерживать Ethereum, соответствуя его децентрализованным ценностям.
Виталик видит будущее в создании DeFi-протоколов, которые:
1. Предоставляют стабильные, предсказуемые финансовые услуги
2. Не полагаются на спекулятивные пузыри или краткосрочные стимулы
3. Обеспечивают реальную альтернативу традиционным банковским услугам
4. Создают устойчивую экономическую модель для всей экосистемы.
Виталик фактически предлагает сфокусироваться на том, чтобы Ethereum стал глобальной финансовой инфраструктурой для обычных людей, а не только площадкой для спекуляций и экспериментов.
🔥15👍5❤2🤣1
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Казахстан хочет вложить часть средств Нацфонда в криптовалюты Об этом заявил глава Национального банка страны Тимур Сулейменов. Он говорит, что Казахстан смотрит на опыт Норвежского фонда, США и ближневосточных фондов. Хотя Казахстан — относительно небольшая…
⚡️Казахстан запустил стейблкоин, привязанный к тенге, на блокчейне Solana
KZTE, также известный как Evo — это первый национальный стейблкоин Казахстана, полностью привязанный к местной валюте, казахстанскому тенге (KZT). Стейблкоин выпущен в рамках пилотного проекта и уже доступен для тестирования.
KZTE ориентирован на локальный рынок, для переводов внутри страны и Центральной Азии. Ранее глава Нацбанка Казахстана говорил, что они создают крипторезерв страны.
За этим проектом стоят:
1. Нацбанк Казахстана - инициатор проекта. НБК предоставляет правовую основу и тестирует проект в своей "песочнице для цифровых активов".
2. Intebix, местная криптобиржа, отвечает за эмиссию (выпуск) стейблкоина и хранение активов пользователей.
3. Eurasian Bank - соэмитент стейблкоина. Он обеспечивает фиатную сторону — хранение тенге и конвертацию.
4. Mastercard поможет подключить KZTE к международным стейблкоинам и платёжным сетям, включая криптокарты.
5. Solana предоставляет инфраструктуру. Это часть более широкого партнёрства: в июне 2025 года Solana Foundation подписала меморандум с Министерством цифрового развития Казахстана о создании "Солана Экономической Зоны" (SEZ KZ) — хаба для Web3-стартапов, токенизации активов и образования в блокчейне
KZTE, также известный как Evo — это первый национальный стейблкоин Казахстана, полностью привязанный к местной валюте, казахстанскому тенге (KZT). Стейблкоин выпущен в рамках пилотного проекта и уже доступен для тестирования.
KZTE ориентирован на локальный рынок, для переводов внутри страны и Центральной Азии. Ранее глава Нацбанка Казахстана говорил, что они создают крипторезерв страны.
За этим проектом стоят:
1. Нацбанк Казахстана - инициатор проекта. НБК предоставляет правовую основу и тестирует проект в своей "песочнице для цифровых активов".
2. Intebix, местная криптобиржа, отвечает за эмиссию (выпуск) стейблкоина и хранение активов пользователей.
3. Eurasian Bank - соэмитент стейблкоина. Он обеспечивает фиатную сторону — хранение тенге и конвертацию.
4. Mastercard поможет подключить KZTE к международным стейблкоинам и платёжным сетям, включая криптокарты.
5. Solana предоставляет инфраструктуру. Это часть более широкого партнёрства: в июне 2025 года Solana Foundation подписала меморандум с Министерством цифрового развития Казахстана о создании "Солана Экономической Зоны" (SEZ KZ) — хаба для Web3-стартапов, токенизации активов и образования в блокчейне
Cointelegraph
Kazakhstan Taps Solana, Mastercard for Tenge Stablecoin
Kazakhstan’s central bank launches Evo stablecoin with Solana and Mastercard, issued by local exchange Intebix and Eurasian Bank.
❤12👍8❤🔥7🤣1
Anthropic показал,как ИИ-агенты учатся искать информацию по-человечески
Представьте, вам нужно найти контакты коллеги из письма трёхлетней давности. Обычно это занимает долгий поиск по почте, попытки вспомнить ключевые слова и просмотр десятков писем.
Основная идея - ИИ-агенты должны использовать файловые системы для работы с данными, вместо попыток держать всю информацию в контексте.
Разработчик из Anthropic показал, как ИИ-агенты могут решать такие задачи по-новому, не пытаясь запомнить всю вашу переписку.
Он создал ИИ-помощника для работы с электронной почтой. Вместо того, чтобы анализировать весь почтовый ящик одновременно, система:
- Получает запрос найти информацию о конкретном человеке
- Ищет письма с его адресом или упоминаниями имени
- Сохраняет найденные письма в рабочие файлы
- Анализирует их содержание для извлечения нужных данных
- При необходимости делает дополнительные поисковые запросы.
Результат превзошёл ожидания - система самостоятельно составила подробный профиль пользователя, включая историю адресов, контакты и профессиональную информацию.
Документация по безопасности.
Представьте, вам нужно найти контакты коллеги из письма трёхлетней давности. Обычно это занимает долгий поиск по почте, попытки вспомнить ключевые слова и просмотр десятков писем.
Основная идея - ИИ-агенты должны использовать файловые системы для работы с данными, вместо попыток держать всю информацию в контексте.
Разработчик из Anthropic показал, как ИИ-агенты могут решать такие задачи по-новому, не пытаясь запомнить всю вашу переписку.
Он создал ИИ-помощника для работы с электронной почтой. Вместо того, чтобы анализировать весь почтовый ящик одновременно, система:
- Получает запрос найти информацию о конкретном человеке
- Ищет письма с его адресом или упоминаниями имени
- Сохраняет найденные письма в рабочие файлы
- Анализирует их содержание для извлечения нужных данных
- При необходимости делает дополнительные поисковые запросы.
Результат превзошёл ожидания - система самостоятельно составила подробный профиль пользователя, включая историю адресов, контакты и профессиональную информацию.
Документация по безопасности.
GitHub
GitHub - anthropics/claude-agent-sdk-demos: Claude Code SDK Demos
Claude Code SDK Demos. Contribute to anthropics/claude-agent-sdk-demos development by creating an account on GitHub.
👍13❤8🔥4
Cloudflare, контролирующий 1/5 часть интернета, внедряет для ИИ-агентов платежи в стейблкоинах
Один из крупнейших интернет-провайдеров инфраструктуры в мире Cloudflare присоединился к проекту Coinbase - протоколу x402, запущенный в том числе вместе с Anthropic. X402 позволяет интегрировать платеж непосредственно в сам API-запрос — без регистрации, без API-ключей, без кредитных карт.
Google также присоединился на прошлой неделе к этой инфраструктуре.
Напомним, что в августе между Coudflare и Perplexity возник спор, который дал основу внедрения платежей ИИ-агентов.
Как это будет работать:
1. Сервер отправляет код 402 с машиночитаемой информацией о способах оплаты
2. ИИ-агент создает подпись для перевода стейблкоинов (USDC)
3. Платеж обрабатывается через "Фасилитатора" (это новый тип платежных посредников для машинных транзакций) в блокчейне
4. После подтверждения агент получает доступ к контенту.
Это открывает и означает новые возможности:
- ИИ-агенты смогут автономно покупать данные, контент и сервисы
- Создаются новые бизнес-модели для монетизации API
- Появляется экономика микроплатежей для машинного потребления
- Стейблкоины получают новый массовый сценарий использования.
Один из крупнейших интернет-провайдеров инфраструктуры в мире Cloudflare присоединился к проекту Coinbase - протоколу x402, запущенный в том числе вместе с Anthropic. X402 позволяет интегрировать платеж непосредственно в сам API-запрос — без регистрации, без API-ключей, без кредитных карт.
Google также присоединился на прошлой неделе к этой инфраструктуре.
Напомним, что в августе между Coudflare и Perplexity возник спор, который дал основу внедрения платежей ИИ-агентов.
Как это будет работать:
1. Сервер отправляет код 402 с машиночитаемой информацией о способах оплаты
2. ИИ-агент создает подпись для перевода стейблкоинов (USDC)
3. Платеж обрабатывается через "Фасилитатора" (это новый тип платежных посредников для машинных транзакций) в блокчейне
4. После подтверждения агент получает доступ к контенту.
Это открывает и означает новые возможности:
- ИИ-агенты смогут автономно покупать данные, контент и сервисы
- Создаются новые бизнес-модели для монетизации API
- Появляется экономика микроплатежей для машинного потребления
- Стейблкоины получают новый массовый сценарий использования.
The Cloudflare Blog
Launching the x402 Foundation with Coinbase, and support for x402 transactions
Cloudflare is partnering with Coinbase to create the x402 Foundation and adding x402 support to the Agents SDK & MCP Servers.
2❤7👍6🔥5
Ex-Google создали платформу с ИИ-агентами для персонализированного контента
После ухода из Google бывшие члены команды NotebookLM создали Huxe.
Сейчас люди тратят много времени на поиск и фильтрацию информации — читают новости, проверяют почту, ищут что-то интересное по своим увлечениям.
Huxe - персональный ИИ-ассистент, который сам находит, обрабатывает и подает вам информацию в удобном формате, не дожидаясь ваших запросов.
У них 3 продукта:
1. Утренние сводки — вместо того чтобы проверять почту, календарь и новости отдельно, вы получаете одну короткую сводку, где ИИ уже отобрал важное и связал это в контексте.
2. Тематические аудиопотоки — как радиостанции, но вместо музыки транслируют новости и обновления по вашим интересам.
3. Персональные подкасты — ИИ создает подкаст на любую тему специально для вас.
После ухода из Google бывшие члены команды NotebookLM создали Huxe.
Сейчас люди тратят много времени на поиск и фильтрацию информации — читают новости, проверяют почту, ищут что-то интересное по своим увлечениям.
Huxe - персональный ИИ-ассистент, который сам находит, обрабатывает и подает вам информацию в удобном формате, не дожидаясь ваших запросов.
У них 3 продукта:
1. Утренние сводки — вместо того чтобы проверять почту, календарь и новости отдельно, вы получаете одну короткую сводку, где ИИ уже отобрал важное и связал это в контексте.
2. Тематические аудиопотоки — как радиостанции, но вместо музыки транслируют новости и обновления по вашим интересам.
3. Персональные подкасты — ИИ создает подкаст на любую тему специально для вас.
Huxe
Huxe | Content that exists because you do
Huxe transforms your daily information into personalized audio intelligence. While you commute, exercise, or just need a screen break — stay ahead without the endless scroll.
🔥17👍9❤3🆒1
Anthropic вместе с командой Цукерберга создают ОС для EdTech
Chan Zuckerberg Initiative(CZI-структура супруги и самого Марка Цукерберга) объединили с Anthropic усилия и запустили открытую платформу Learning Commons для разработчиков образовательных технологий. Кстати, Anthropic уже делает проекты в образовании. А другие проекты CZI тут.
Цель проекта — создать общие стандарты и инструменты для ИИ-приложений в образовании.
Сейчас учителя тратят много времени на то, чтобы связать разрозненные образовательные инструменты и программы. ИИ может усугубить эту проблему или помочь её решить, если инструменты будут использовать общую базу знаний о том, как дети учатся.
Три основных компонента платформы:
1. Knowledge Graph - это как GPS для обучения. База данных, которая структурирует образовательные стандарты по 4 предметам: английский язык, математика, естественные науки и обществознание.
Все данные в машиночитаемом формате, опубликованы на GitHub под открытой лицензией.
2. Интеграция с Claude
Разработан пользовательский сервер протокола контекста модели (MCP), который соединяет Knowledge Graph с Claude.
В итоге, когда учитель просит Claude создать план урока или подобрать задания, модель использует актуальные образовательные стандарты и понимает последовательность обучения.
3. Evaluators - автоматические инструменты оценки качества контента, созданного ИИ.
Chan Zuckerberg Initiative(CZI-структура супруги и самого Марка Цукерберга) объединили с Anthropic усилия и запустили открытую платформу Learning Commons для разработчиков образовательных технологий. Кстати, Anthropic уже делает проекты в образовании. А другие проекты CZI тут.
Цель проекта — создать общие стандарты и инструменты для ИИ-приложений в образовании.
Сейчас учителя тратят много времени на то, чтобы связать разрозненные образовательные инструменты и программы. ИИ может усугубить эту проблему или помочь её решить, если инструменты будут использовать общую базу знаний о том, как дети учатся.
Три основных компонента платформы:
1. Knowledge Graph - это как GPS для обучения. База данных, которая структурирует образовательные стандарты по 4 предметам: английский язык, математика, естественные науки и обществознание.
Все данные в машиночитаемом формате, опубликованы на GitHub под открытой лицензией.
2. Интеграция с Claude
Разработан пользовательский сервер протокола контекста модели (MCP), который соединяет Knowledge Graph с Claude.
В итоге, когда учитель просит Claude создать план урока или подобрать задания, модель использует актуальные образовательные стандарты и понимает последовательность обучения.
3. Evaluators - автоматические инструменты оценки качества контента, созданного ИИ.
Chan Zuckerberg Initiative
Scaling Proven Learning Practices with AI
We’re launching Knowledge Graph, Claude integration, and Evaluators to help teachers build trust in AI-powered education tools.
🔥6❤5⚡4👍3
Baidu вывели свои роботакси за пределы Китая - ОАЭ стали 1-й страной для экспансии. Waymo уже предлагает свои роботакси для бизнеса
Baidu получили свою 1-ю международную лицензию от регулятора в Дубае на Apollo Go - сервис полностью автономных такси без водителя.
В Китае они уже накопили 150+ млн км пробега и 10+ млн поездок, работают в нескольких городах.
Apollo Go планируют развернуть более 1000 полностью беспилотных машин в Дубае к 2028 году.
Сначала в 2025 запустят 100 роботакси, а с 2026 — пассажирские поездки без водителя. Это часть стратегии Дубая: к 2030 году 25% всех поездок в городе.
Причём, Baidu планируют расширить свое присутствие ещё в этих странах:
1. Сингапур и Малайзия: планы на запуск в 2025. Baidu в переговорах с локальными партнёрами: Baidu даёт технику, местные — операции. Ожидают коммерческие партнёрства к концу года.
2. Швейцария: открытие филиала в ближайшие месяцы. Планы на локальные операции и партнёрства например, с Swiss Post.
3. Турция: запуск операций параллельно со Швейцарией, через локальные компании.
4. Германия и Великобритания: партнёрство с Lyft, старт в 2026, после регуляторного одобрения.
5. США: косвенно через партнёрства с Uber и Lyft. Uber интегрирует Apollo Go в Абу-Даби с 2025, Lyft — в Европе, но возможны тесты в США, хотя прямой запуск сложен из-за регуляций на китайское ПО.
Baidu получили свою 1-ю международную лицензию от регулятора в Дубае на Apollo Go - сервис полностью автономных такси без водителя.
В Китае они уже накопили 150+ млн км пробега и 10+ млн поездок, работают в нескольких городах.
Apollo Go планируют развернуть более 1000 полностью беспилотных машин в Дубае к 2028 году.
Сначала в 2025 запустят 100 роботакси, а с 2026 — пассажирские поездки без водителя. Это часть стратегии Дубая: к 2030 году 25% всех поездок в городе.
Причём, Baidu планируют расширить свое присутствие ещё в этих странах:
1. Сингапур и Малайзия: планы на запуск в 2025. Baidu в переговорах с локальными партнёрами: Baidu даёт технику, местные — операции. Ожидают коммерческие партнёрства к концу года.
2. Швейцария: открытие филиала в ближайшие месяцы. Планы на локальные операции и партнёрства например, с Swiss Post.
3. Турция: запуск операций параллельно со Швейцарией, через локальные компании.
4. Германия и Великобритания: партнёрство с Lyft, старт в 2026, после регуляторного одобрения.
5. США: косвенно через партнёрства с Uber и Lyft. Uber интегрирует Apollo Go в Абу-Даби с 2025, Lyft — в Европе, но возможны тесты в США, хотя прямой запуск сложен из-за регуляций на китайское ПО.
PR Newswire
Baidu's Apollo Go Granted Dubai's First Batch of Autonomous Driving Test Licenses, Conducts On-Road Trials in Urban Dubai
Apollo Go has been granted Dubai's very first autonomous driving trial permit, along with the first batch of 50 autonomous driving test licenses. With this...
🔥11❤6👍4
Джек Ма в игре: Alibaba сегодня показали план по ИИ - $52млрд на столе
Сегодня на конференции Apsara СЕО Alibaba Эдди Ву представил дорожную карту развития ИИ с бюджетом $52 млрд., описав 3 этапа развития ИИ:
1. Появление интеллекта
характеризуется обучением у людей. LLM сначала развивают обобщенный интеллект, понимая глобальную базу знаний, развивая общие разговорные способности и способность к многоэтапному рассуждению.
2. Автономные действия
характеризуется помощью людям. ИИ больше не ограничен устным общением, но обладает способностью действовать в реальном мире.
3. Самоитерация
характеризуется способностью "превосходить людей". Включает 2 элемента: подключение к полному объему сырых данных реального мира и самообучение.
Кроме того, было заявлено, что выпущено 7 моделей за 4 дня — такой темп релизов беспрецедентен в индустрии.
Alibaba, а точнее их новая лаборатория Tongyi выпустила:
1. Qwen3-Max: модель с триллионом параметров
2. Qwen3-Omni: мультимодальная система «всё-ко-всему» с 30B параметров
3. Qwen3-VL: визуальная модель на 235B параметров с поддержкой кода на основе скриншотов
4. Четыре специализированные модели для программирования, модерации, перевода и синтеза речи.
Технические решения Alibaba заслуживают внимания:
- Серверы Panjiu Supernode объединяют 128 ИИ-чипов в одном шкафу с жидкостным охлаждением мощностью 350kW. Это сопоставимо с лучшими решениями NVIDIA и Google.
- 500% рост вычислительной мощности за год и 400% увеличение ИИ-хранилища.
- Открытая архитектура поддерживает чипы разных производителей — практичное решение на фоне геополитических ограничений.
CEO Alibaba Эдди Ву представил концепцию «LLM: The Next OS» — идею о том, что LLM станут операционной системой нового поколения компьютеров. Эта концепция дословно повторяет идеи Андрея Карпатого.
В видении Alibaba архитектура выглядит так:
- Пользователи взаимодействуют с агентами
- Агенты используют контекст и различные инструменты
- LLM OS координирует все компоненты через единую систему
- AI Cloud Computer обеспечивает вычислительную основу.
Alibaba добавляет собственное видение - полная интеграция с облачной инфраструктурой и готовыми бизнес-сервисами. Это работающая экосистема.
Сегодня на конференции Apsara СЕО Alibaba Эдди Ву представил дорожную карту развития ИИ с бюджетом $52 млрд., описав 3 этапа развития ИИ:
1. Появление интеллекта
характеризуется обучением у людей. LLM сначала развивают обобщенный интеллект, понимая глобальную базу знаний, развивая общие разговорные способности и способность к многоэтапному рассуждению.
2. Автономные действия
характеризуется помощью людям. ИИ больше не ограничен устным общением, но обладает способностью действовать в реальном мире.
3. Самоитерация
характеризуется способностью "превосходить людей". Включает 2 элемента: подключение к полному объему сырых данных реального мира и самообучение.
Кроме того, было заявлено, что выпущено 7 моделей за 4 дня — такой темп релизов беспрецедентен в индустрии.
Alibaba, а точнее их новая лаборатория Tongyi выпустила:
1. Qwen3-Max: модель с триллионом параметров
2. Qwen3-Omni: мультимодальная система «всё-ко-всему» с 30B параметров
3. Qwen3-VL: визуальная модель на 235B параметров с поддержкой кода на основе скриншотов
4. Четыре специализированные модели для программирования, модерации, перевода и синтеза речи.
Технические решения Alibaba заслуживают внимания:
- Серверы Panjiu Supernode объединяют 128 ИИ-чипов в одном шкафу с жидкостным охлаждением мощностью 350kW. Это сопоставимо с лучшими решениями NVIDIA и Google.
- 500% рост вычислительной мощности за год и 400% увеличение ИИ-хранилища.
- Открытая архитектура поддерживает чипы разных производителей — практичное решение на фоне геополитических ограничений.
CEO Alibaba Эдди Ву представил концепцию «LLM: The Next OS» — идею о том, что LLM станут операционной системой нового поколения компьютеров. Эта концепция дословно повторяет идеи Андрея Карпатого.
В видении Alibaba архитектура выглядит так:
- Пользователи взаимодействуют с агентами
- Агенты используют контекст и различные инструменты
- LLM OS координирует все компоненты через единую систему
- AI Cloud Computer обеспечивает вычислительную основу.
Alibaba добавляет собственное видение - полная интеграция с облачной инфраструктурой и готовыми бизнес-сервисами. Это работающая экосистема.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Alibaba had a huge update on its AI deployment today including Cloud infrastructure, AI stack & its full suite of AI models & products.
Qwen has a full suite of AI models & is #1 globally in open src models w/ 300+ open src'd, 170k+ derivative models & 600m…
Qwen has a full suite of AI models & is #1 globally in open src models w/ 300+ open src'd, 170k+ derivative models & 600m…
👍11🔥11❤8🤔1
Один из ведущих мировых исследователей ИИ и изобретатель ушел из OpenAI в Meta*
Идет ожесточенная борьба за таланты между гигантами ИИ.
Крупное приобретение Цукерберга, ему удалось переманить к себе Yang Song, одного из ведущих мировых исследователей в области диффузионных моделей. Он теперь главный исследователь в Meta Superintelligence Labs (MSL)
Его работы легли в основу DALL-E 2.
Также в 2023 году он придумал Consistency models, которое ускоряет генерацию в диффузионных моделях.
В OpenAI с 2022 года он возглавлял команду Strategic Explorations — группу, которая экспериментировала с обработкой огромных датасетов в разных модальностях.
Он выпускник Стэнфордского университета (PhD по компьютерным наукам).
*запрещенная организация в России.
Идет ожесточенная борьба за таланты между гигантами ИИ.
Крупное приобретение Цукерберга, ему удалось переманить к себе Yang Song, одного из ведущих мировых исследователей в области диффузионных моделей. Он теперь главный исследователь в Meta Superintelligence Labs (MSL)
Его работы легли в основу DALL-E 2.
Также в 2023 году он придумал Consistency models, которое ускоряет генерацию в диффузионных моделях.
В OpenAI с 2022 года он возглавлял команду Strategic Explorations — группу, которая экспериментировала с обработкой огромных датасетов в разных модальностях.
Он выпускник Стэнфордского университета (PhD по компьютерным наукам).
*запрещенная организация в России.
WIRED
Meta Poaches OpenAI Scientist to Help Lead AI Lab
Yang Song, who previously led the strategic explorations team at OpenAI, is the new “research principal” of Meta Superintelligence Labs.
🔥9💯3👍2🥰2🤔2
Греф продавил: ЦБ готовится продать часть оператора СБП и карты «Мир»
Банк России рассматривает возможность передачи оператора СБП и карты «Мир» - Национальной системы платежных карт (НСПК) частным компаниям. Об этом говорится здесь.
Рассматриваются 2 варианта:
1. продать миноритарный пакет акций участникам рынка частным инвесторам. При этом контрольный пакет останется у регулятора.
2. выделить некоторые сервисы НСПК в отдельную компанию с последующим акционированием или ее продажей частным организациям.
Идея продажи НСПК бизнесу не возникла на пустом месте. Это результат напряженных споров между регулятором и крупными банками.
Напомним, что система быстрых платежей НСПК была создана ЦБ в 2019 году как гос альтернатива частным системам переводов. До этого на рынке P2P-переводов доминировали крупные банки, которые взимали комиссии до 1–2%.
В 2023–2025гг. ЦБ продвигал универсальный QR-код на базе СБП, чтобы потребитель мог сканировать один код и выбирать банк для оплаты.
Банки, в лице Сбера, Т-банка, Альфы и тд. были против этого, так как у них были собственные QR-коды. Сбер даже создал консорциум с долей >80% рынка эквайринга, чтобы его QR не считали монопольным.
Кто купит НСПК ?)
Банк России рассматривает возможность передачи оператора СБП и карты «Мир» - Национальной системы платежных карт (НСПК) частным компаниям. Об этом говорится здесь.
Рассматриваются 2 варианта:
1. продать миноритарный пакет акций участникам рынка частным инвесторам. При этом контрольный пакет останется у регулятора.
2. выделить некоторые сервисы НСПК в отдельную компанию с последующим акционированием или ее продажей частным организациям.
Идея продажи НСПК бизнесу не возникла на пустом месте. Это результат напряженных споров между регулятором и крупными банками.
Напомним, что система быстрых платежей НСПК была создана ЦБ в 2019 году как гос альтернатива частным системам переводов. До этого на рынке P2P-переводов доминировали крупные банки, которые взимали комиссии до 1–2%.
В 2023–2025гг. ЦБ продвигал универсальный QR-код на базе СБП, чтобы потребитель мог сканировать один код и выбирать банк для оплаты.
Банки, в лице Сбера, Т-банка, Альфы и тд. были против этого, так как у них были собственные QR-коды. Сбер даже создал консорциум с долей >80% рынка эквайринга, чтобы его QR не считали монопольным.
Кто купит НСПК ?)
😁7👎4🔥3❤2🥰2
Meta* сделала очень крутой релиз - ИИ, который понимает, как работает код
Новая модель CWM (Code World Model) — система, которая не просто пишет код, но и понимает, как он будет выполняться. Основная идея - обучить модель симулировать выполнение кода, а не просто генерировать его.
Обычные модели для программирования работают как очень умные автодополнения: они анализируют текст и предсказывают, какой код должен идти дальше. CWM делает больше — она может проиграть код в уме, как это делают программисты.
Модель обучена на больших объемах данных программирования и специальных данных мирового моделирования Python + Bash, что позволяет ей симулировать выполнение функций Python и агентные взаимодействия в Bash-окружениях.
Такой подход может улучшить:
1. Отладку кода
2. Планирование
3. Объяснения — ИИ сможет показать, почему код работает именно так.
Пока это исследовательский проект, но он показывает интересное направление развития ИИ для программирования — от генерации кода к его пониманию.
*запрещенная организация в России.
Новая модель CWM (Code World Model) — система, которая не просто пишет код, но и понимает, как он будет выполняться. Основная идея - обучить модель симулировать выполнение кода, а не просто генерировать его.
Обычные модели для программирования работают как очень умные автодополнения: они анализируют текст и предсказывают, какой код должен идти дальше. CWM делает больше — она может проиграть код в уме, как это делают программисты.
Модель обучена на больших объемах данных программирования и специальных данных мирового моделирования Python + Bash, что позволяет ей симулировать выполнение функций Python и агентные взаимодействия в Bash-окружениях.
Такой подход может улучшить:
1. Отладку кода
2. Планирование
3. Объяснения — ИИ сможет показать, почему код работает именно так.
Пока это исследовательский проект, но он показывает интересное направление развития ИИ для программирования — от генерации кода к его пониманию.
*запрещенная организация в России.
👍20❤4🔥4