Райан, как всегда, красиво открыл выпуск с Aztec:

«В последнее время в крипте звучит один и тот же рефрен: куда делись все шифропанки? Я рад сообщить, что двое из них у меня в сегодняшнем эпизоде, и честно говоря, разговор с ними был как глоток свежего воздуха. Обещание их проекта Aztec — привнести приватность в Ethereum без каких-либо компромиссов.

Для меня это, вероятно, самый шифропанковский проект, запущенный в крипте с 2016 года. И возможно, он не будет успешным. В конце концов, критики продолжают говорить нам, что мир не заботится о децентрализации, что крипта сейчас — это просто куча ETF, корпоративных блокчейнов, BlackRock и комплаентных стейблкоинов.

Возможно, мир не заботится о приватности и децентрализации, но миру это определенно нужно сейчас как никогда раньше.»

https://www.youtube.com/watch?v=whaiNjJMi3w

Процесс: новая схемка из криптокурса по агентам. Повторяем базу и корректируем свои ментальные модели.

Во время претрейнинга модель использует компьют, данные и тщательно подобранные гиперпараметры, чтобы на заданной архитектуре минимизировать функцию потерь и получить начальные веса.​

Затем на этапе посттрейнинга эти веса дообучаются с учётом человеческих предпочтений через модель вознаграждения, после чего получается рабочая модель для инференса.

Во время инференса промпт вместе с внешними гиперпараметрами (настройками генерации, которые задает пользователь или разработчик) определяет активации слоёв и итоговый аутпут.

Зазубрите этот флоу, как медсестра порядок подключения красного, жёлтого, зелёного, коричневого, чёрного и фиолетового электродов на ЭКГ, и ни один ML-щик на вас даже косо не посмотрит.

Grok 4.2 против всех: как «загадочная модель» обошла GPT и Gemini в реальном трейдинге

В эксперименте Alpha Arena завершился сезон 1.5, где восемь нейросетей управляли реальным капиталом, но в отличие от первого сезона, в этот раз они торговали уже акциями на спотовом рынке. Безусловным лидером стал Grok 4.2, стартовавший как анонимная Mystery Model: за две недели он показал около 60% прибыли и в итоге занял первое место, в то время как конкуренты от OpenAI и Google уходили в минус.​​

Организаторы поставили агентов в четыре разных сценария, чтобы проверить их адаптивность:​

> New Baseline — торговля с полным доступом к новостному фону и «памятью» для самообучения.

> Monk Mode — фокус на сохранении капитала и жестком риск-менеджменте (задача — не потерять).

> Situational Awareness — агенты видели результаты друг друга и свои позиции в лидерборде в реальном времени (элемент психологического давления).

> Max Leverage — обязательное использование максимального кредитного плеча.

Grok 4.20 (lol) стал единственным агентом, который показал положительный результат во всех четырех режимах, достигнув средней доходности 12.11% по портфелю. Для сравнения, GPT-5.1 занял второе место, но с большим отрывом, а Gemini 3 оказался на третьем.

Интересный контраст с первым сезоном, где агенты торговали криптой на Hyperliquid. Тогда американские модели (включая старую версию Grok и GPT) провалились из-за склонности к панике и чрезмерному риску. В крипто-сезоне доминировали китайские модели Qwen и DeepSeek, показавшие дисциплинированный и низкочастотный стиль торговли.

Леопольд Ашенбреннер — возможно, главный мыслитель в сфере AI на сегодняшний день. Бывший сотрудник superalignment-команды OpenAI, уволенный в апреле 2024 года, он опубликовал 165-страничный манифест Situational Awareness: The Decade Ahead. В нем он предсказывает появление AGI к 2027 году и последующий взрывной рост интеллекта. По его мнению, AI станет вопросом национальной безопасности, требующим национализации и построения дата-центров стоимостью в триллионы долларов.​

Философия Ашенбреннера описывается как «AGI-реализм». Этот подход отличается от доминирующих в Долине нарративов. Ашенбреннер — секретный третий путь в AI: он не является ни думером, предрекающим апокалипсис, ни сторонником безрассудного ускорения прогресса (e/acc). Ашенбреннер — оптимист, признающий экзистенциальные риски и настаивающий на серьезности, сравнимой с Манхэттенским проектом для победы США в AI-гонке.​

После публикации эссе Ашенбреннер основал хеджфонд Situational Awareness LP. Якорными инвесторами выступили братья Коллисон (Stripe), бывший CEO GitHub Нат Фридман и Даниэль Гросс (Meta Superintelligence Labs). Получив такое одобрение, фонд быстро набрал капитал и к ноябрю 2025 года вырос до $4,15 млрд под управлением (AUM), став самым успешным хеджфондом в истории. Портфель сфокусирован на физической основе AI-революции и разделен на четыре ключевых блока:​

> Главный макро-тезис — Intel. Логика проста: США не могут зависеть от Тайваня в вопросах нацбезопасности, поэтому правительство не даст упасть единственному национальному производителю чипов. Фонд удерживает крупную опционную позицию на рост компании.

> Самая агрессивная позиция — CoreWeave. Фонд вложил в этого неоклауд-провайдера более $500 млн, сделав его ядром своего инфраструктурного портфеля. Ашенбреннер верит, что специализированные AI-облака отберут долю рынка у неповоротливых гигантов.

> Энергетический фундамент — биткоин-майнеры с готовыми подключениями к сетям: Core Scientific, Iris Energy, Riot Platforms, Hut 8. Фонд скупает их не ради крипты, а как владельцев «розетки». В классической генерации выбор пал на Vistra и Talen Energy.

> Новый вектор — узкие места, возникающие при строительстве гигантских кластеров. Хранение данных: Western Digital и Seagate (моделям нужны экзабайты памяти). Оптика и охлаждение: Lumentum, Coherent (фотоника) и Modine (терморегуляция).

Ренессанс ICO: главные инсайты из свежего выпуска Bankless

С 2021 года крипта жила в режиме регуляторного арбитража: чтобы не попасть под ярлык «ценная бумага», топовые проекты вместо прямых токенсейлов запускали поинт-программы, стимулировали yield-фарминг и кормили обещаниями ретродропов. Эта модель оказалась тупиковой: VC забирали львиную долю по бросовым ценам, инсайдеры сидели в многолетних локапах, а так называемая «широкая дистрибуция» доставалась армии сибилов.

Конец 2025-го знаменует возврат моды на ICO, но уже в зрелом виде. Проекты выходят с рабочими мейннетами, прозрачными аукционами и дискаунтами до 90% к раундам фондов. Теперь любой может купить токен сразу, без лотереи эйрдропов. Проекты получают холдеров с уровнем приверженности выше, чем у фармил, а рынок — справедливую цену, сформированную толпой на аукционе, вместо графика, «нарисованного» маркетмейкером на low float ликвидности.

Что отличает ICO 2.0:

> Смена юридической парадигмы: Проекты перестали прятаться. Aztec и Monad открыли сейлы даже для резидентов США, публично классифицируя токен как «потребляемый товар» (газ для сети), а не инвестицию. Это фундаментальный отход от страха перед тестом Хауи и возвращение американского капитала в игру.

> Техническая эволюция прайс-дискавери: Рынок уходит от простых продаж «по клику» к сложным аукционам. CCA на Uniswap v4 (Aztec) усредняет цену по времени, убивая gas wars и снайпинг. А слепые аукционы (Zama) и страйк-прайс механизмы заставляют участников искать реальную рыночную цену, а не просто копировать действия китов.

> Гибридный комплаенс: Вместо выбора «дикий Запад» или «полный KYC», проекты нашли срединный путь. Monad использовал инфраструктуру Coinbase для бесшовной проверки, а Aztec внедрил ZK-паспорта (доказательство человечности без раскрытия данных). Это позволяет отсекать ботов и сибилов, сохраняя принципы Web3.

> Институциональные рельсы (Echo, Sonar, Legion): Индустрия обросла профессиональными лаунчпадами. MegaETH запускался через Echo (платформу, купленную Coinbase), Infinex — через Sonar. Это инфраструктура с встроенным KYC и UX уровня Web2, которая делает паблик-сейлы безопасными и комплаентными для крупных игроков.

https://www.youtube.com/watch?v=QId8-IRl0bA

17 причин оставаться в крипте в 2026 году по версии a16z crypto

1. Улучшенные он/офф-рампы для стейблкоинов
Отправка стейбла — секунда и меньше цента. Проблема в подключении к традиционным рельсам. Новые стартапы решают это, связывая стейблы с локальными валютами, QR-платежами и картами.​

2. Крипто-нейтив токенизация RWA
Традиционная токенизация офчейн-займов малоэффективна. Будущее за созданием долга сразу ончейн. Это, в отличие от обертывания старых долгов, реально снижает затраты на бэк-офис, делая кредиты доступнее.​

3. Модернизация банковских систем
Банки работают на софте 60–90-х: мейнфреймы, COBOL. Новые функции внедряют годами. Стейблкоины позволяют строить продукты поверх устаревших систем без их полного переписывания.​

4. Интернет становится банком
С ростом AI-агентов деньги должны двигаться как данные — мгновенно. Смарт-контракты уже ускоряют платежи, но новые примитивы превратят деньги в пакеты, которые интернет маршрутизирует сам — без счетов, инвойсов и ручных сверок.

5. Управление активами для всех
Персонализированные портфели были только для богатых. Токенизация и AI меняют это: авторебалансинг и доступ к закрытым рынкам без миллионов на счёте. DeFi-хранилища уже дают лучший доход.​

6. Переход от KYC к KYA (Know Your Agent)
Агентов скоро будет больше, чем людей. Им нужны крипто-паспорта и кредитная история. KYA (Know Your Agent) связывает бота с владельцем и капиталом, позволяя «нечеловеческим» сущностям брать займы и нести ответственность.​

7. AI для серьёзных исследований
Модели уже генерируют гипотезы. Крипта обеспечит совместимость и компенсацию за вклад. Это новый стиль исследований: быстрые экстраполяции и синтез идей из разных источников.​

8. Невидимый налог на открытый веб исчезает
AI-агенты забирают данные в обход рекламы, лишая авторов дохода. Решение — наноплатежи на блокчейне и системы атрибуции, автоматически вознаграждающие за контент, полезный агенту.​

9. Приватность — главный моат
Приватные сети создают мощный lock-in: токены перенести легко, а «секреты» — нет. Это эффект «победитель получает всё»: пользователи не уйдут туда, где их данные снова станут публичными.​

10. Децентрализованный мессенджинг
Квантово-устойчивого шифрования мало — нужны протоколы без серверов. Полное владение сообщениями, как деньгами. Никто не сможет отключить сеть или отдельный узел.​

11. Secrets-as-a-Service
Блокчейнам не хватает умения хранить тайны: данные либо открыты всем, либо спрятаны на серверах. Решение — децентрализованное управление ключами. Смарт-контракт сам гарантирует, кто (например, аудитор или врач) и как долго может видеть зашифрованные данные. Конфиденциальность становится встроенной функцией сети.​

12. От "code is law" к "spec is law"
Взломы неизбежны, но инварианты спасут. «Spec is law» значит, что даже неизвестный эксплойт не сработает, если нарушает базовые свойства безопасности — система отменит транзакцию.​

13. Предикшн-маркеты растут и умнеют
Больше контрактов и сложных событий. AI-агенты будут сами искать сигналы и торговать, делая рынки точнее. Маркеты станут не заменой, а мощным дополнением к опросам.

14. Расцвет staked media
AI делает контент бесплатным — слова теряют вес. Стейкинг токенов возвращает цену слову: эксперты и медиа доказывают свою честность деньгами («шкура на кону»), а не пустыми обещаниями нейтральности.

15. Крипто-примитивы вне блокчейнов
К 2026 один GPU сможет генерировать пруфы CPU-вычислений в реальном времени. Это сделает «проверяемые облачные вычисления» дешевыми: можно доверять расчетам на чужом сервере как своим.​

16. Трейдинг — этап, а не конечная цель
В погоне за ростом проекты часто становятся торговыми площадками, конкурируя за одну и ту же аудиторию. Это ловушка «мгновенного вознаграждения». Устойчивый бизнес строится на продукте, а не на спекуляциях, каннибализирующих майндшер.

17. Соответствие легальной и технической инфраструктур
Правовая неопределённость заставляла избегать прозрачности и оптимизировать проекты под юротдел. Clarity Act позволит блокчейнам работать как сетям — открыто и автономно, без имитации корпораций.

Гэвин Бейкер (CIO Atreides Management) — инвестор с энциклопедическими знаниями о рынке технологий — в недавнем подкасте и объемном посте в X проанализировал тектонический сдвиг после выхода Gemini 3.

Он объяснил, почему OpenAI впервые потеряла лидерство, уступив в «войне токенов» Google и xAI.

> OpenAI впервые откатилась на третье место. Технологическое лидерство перехватили Google (Gemini 3) и xAI (Grok 4.1). GPT-5 не вернула корону, потому что проектировалась не для рекордов, а для экономии. Это была модель меньшего размера, спрятанная за роутером, задача которой — снизить косты, а не бить бенчмарки масштабирования.

> Побеждает тот, у кого дешевле токен. Apple и Nvidia могут стоить триллионы, не будучи «дешевыми». Но в AI экономика другая: низкая себестоимость токена — это главное оружие. Здесь OpenAI проигрывает, так как платит «арендную плату» облакам (Azure/Oracle), в то время как Google и xAI владеют всей цепочкой.

> Стратегия Google — «перекрывать кислород». Имея свои чипы TPU¹ и дата-центры, Google может позволить себе работать с отрицательной маржой (-30%). Это рациональная стратегия: так они душат конкурентов, зависящих от внешнего финансирования.

> xAI станет первым бенефициаром Blackwell. Илон Маск строит дата-центры быстрее всех в мире². Именно xAI первой обучит модель на новом поколении чипов Blackwell³ в начале 2026 года, получив фору перед остальными.

> Барьеры входа стали непреодолимыми. Индустрия превратилась в закрытую олигополию четырех игроков (Google, xAI, OpenAI, Anthropic). У каждого из них в лабораториях уже есть модели, значительно превосходящие публичные версии. Новичкам эту пропасть уже не перепрыгнуть.

> Китай совершил фатальную ошибку. Отказ от закупки урезанных чипов Nvidia (B20/B30)⁴ будет стоить Китаю дорого. Разрыв в «железе» станет катастрофическим в 2026 году, когда США перейдут на полноценные Blackwell, а Китай останется на старых технологиях.

> Ризонинг спас индустрию. Задержка выпуска чипов Blackwell могла остановить прогресс на полтора года. Но появление моделей с рассуждением (o1) открыло новые законы масштабирования (test-time compute⁵), позволив рынку расти даже на старом «железе».

━━━━━━

¹ Даже с актуальным поколением (Trillium v6) конкурировать с Nvidia — адский труд. Мало спроектировать ASIC, нужно с нуля создать всю экосистему: NIC, коммутаторы, замену CUDA.

² Дженсен Хуанг назвал эти темпы «сверхчеловеческими»: команда xAI развернула кластер Colossus на 100 тысяч чипов H100 всего за 19 дней — процесс, который у других компаний занимает до 4 лет.

³ Архитектура, меняющая масштаб когерентности. Если Hopper связывал в общий домен памяти только 8 GPU, то стойка NVL72 (на базе GB200) объединяет сразу 72 чипа. Теперь целая серверная стойка работает как один гигантский GPU.

⁴ «Санкционные» версии с искусственно ограниченной производительностью интерконнекта и вычислений, созданные для легального экспорта в Китай.

⁵ Метод повышения качества ответа за счет фазы инференса. Реализуется через сhain-of-thought (CoT) — генерацию длинной цепочки рассуждений перед выдачей финального ответа.

Демис Хассабис — сооснователь и CEO Google DeepMind, один из архитекторов прорывов вроде AlphaGo и AlphaFold, которые задали направление современной AI-исследовательской повестке. В разговоре с Ханной Фрай они обсудили, кажется, вообще всё: от физики виртуальных миров и пределов машины Тьюринга до поиска смысла жизни в эпоху бесплатной энергии.

Об ограничениях LLM

«То, что мы строим сегодня, больше похоже на AlphaGo [чем на AlphaZero]. Эти большие языковые модели начинают со всех человеческих знаний из интернета и сжимают их в полезный артефакт. Но мы еще в самом начале пути к созданию „мышления“ поверх этого, как это делал AlphaGo для планирования... Как только у нас будет аналог AlphaGo, мы сможем создать AlphaZero, который начнет открывать знания самостоятельно. Это следующий шаг».​

О «моделях мира»

«Модели мира и симуляции — моя давняя страсть. Языковые модели понимают мир лучше, чем мы ожидали, но есть пласт пространственной динамики, „интуитивной физики“, который трудно описать словами. Это связано с обучением через опыт. Если мы хотим, чтобы робототехника работала или чтобы появился универсальный ассистент, нам нужно такое понимание мира. Нам нужны модели, понимающие причинно-следственные связи механики мира, способные генерировать реалистичные миры».​

О симуляции эволюции

«Я бы очень хотел „перезапустить“ эволюцию и социальную динамику. Это было бы невероятно круто для понимания происхождения жизни и сознания — одна из главных причин, почему я занялся AI. Симуляция — мощнейший инструмент, позволяющий проводить контролируемые эксперименты, запуская процесс миллионы раз с разными начальными условиями, что невозможно в реальном мире. Точные симуляции станут невероятным даром для науки».​

О природе AGI

«В конечном счете нам придется объединить всё — языковые модели, видео, модели мира — в одну большую систему. Это станет кандидатом в прото-AGI. Я всегда чувствовал: если мы построим такой AGI и используем его как симуляцию разума, то, сравнив его с реальным человеческим мозгом, мы увидим, что осталось уникального в нас. Может быть, это творчество, эмоции или сновидения... Это сводится к вопросу о лимите машины Тьюринга: пока никто не нашел во Вселенной ничего невычислимого. Пока».

Американский писатель‑фантаст Тед Чан — автор предельно точных и философских рассказов о науке, сознании и свободе воли. Его «История твоей жизни» легла в основу фильма «Прибытие» (Arrival).

В своём списке книг, которые произвели на него наибольшее впечатление, Андрей Карпатый — бывший директор по AI в Tesla и один из главных популяризаторов машинного обучения — особое место отвёл рассказам Теда Чана:

…Из примерно 200 прочитанных мною книг, вот те немногие, которые остались со мной навсегда, о которых я часто думаю или к которым возвращаюсь…

Все рассказы Теда Чана, особенно «Выдох», «Деление на ноль», «Понимай», «История твоей жизни», «Тебе нравится, что ты видишь», «Жизненный цикл программных объектов» и «Что от нас ожидают» — просто превосходные темы, идеи и чтение в целом…

Что читают и обсуждают в Guide DAO в декабре

«Against the Machine» Пола Кингснорта

Ультимативный блэкпилл для техно-оптимистов. Кингснорт диагностирует Машину как автономную сущность, осуществляющую тотальное «выкорчевывание» жизни. Точка невозврата пройдена, и единственная рабочая стратегия сейчас — «уходить в леса» и создавать «ковчеги»: зоны тишины вне цифровой Сети, где можно сохранить человечность и заново научиться жить в реальном мире, а не в его абстракции.
​
«The Sirens' Call» Криса Хейса

Разбор того, почему наш когнитивный аппарат оказался беззащитен в цифровую эпоху. Хейс использует миф о Сиренах как метафору: экономика внимания — это хищническая система, которая коммодитизирует наши древние инстинкты сканирования угроз, заманивая нас в бесконечный скроллинг. Главный инсайт: фрагментация сознания — это не провал вашей самодисциплины, а результат работы алгоритмов, безжалостно эксплуатирующих нейробиологические уязвимости.
​
«Gambling Man» Лайонела Барбера

Захватывающий портрет Масаёси Сона — человека, превратившего венчур в казино планетарного масштаба. Барбер показывает механику SoftBank: накачка рынков ликвидностью и раздувание оценок до абсурда ради захвата доли любой ценой. Это хроника интуиции и иррациональной веры в cингулярность, где Vision Fund служит инструментом для ставок на триллионы, способных как создать будущее, так и обрушить целые индустрии.
​
«Breakneck» Дэна Вана

Книга про победу инженерного Китая над юридической Америкой. Пока Штаты тонут в судебных издержках и комплаенсе, Пекин реализует технократическую мечту, где социум — это инженерная задача, а не гражданское общество. Ван глубоко копает в тему process knowledge (производственного знания): доминирование КНР держится не на дешевой рабочей силе, а на уникальных экосистемах инженеров, которые невозможно «скопипастить» в другую юрисдикцию.
​
«More Everything Forever» Адама Бекера

Деконструкция идеологии «технологического спасения». Бекер вскрывает, как эзотерические концепты вроде лонгтермизма и эффективного альтруизма мутировали в удобное оправдание мегаломании техно-элит. Забота о предотвращении абстрактных экзистенциальных рисков (X-risks) и колонизации Марса становится идеальным алиби, чтобы игнорировать этические проблемы и неравенство здесь и сейчас.

«Apple in China» Патрика Макги

Макги разбирает главный парадокс Тима Кука: стремление к производственному совершенству загнало компанию в «золотую клетку». Чтобы получить идеальное качество в промышленных масштабах, Apple десятилетиями обучала китайских подрядчиков, передавая им передовые технологии и ноу-хау в обмен на низкие цены. Уход из Китая теперь невозможен — такую экосистему специалистов с «неявным знанием» просто некому воспроизвести во Вьетнаме или Индии.

Как находить баги в смарт-контрактах до деплоя — и почему без формальной верификации дальше никуда?

AMA с Александром Крюковым
Александр — блокчейн-инженер и исследователь, специализируется на формальной верификации смарт-контрактов. Работает с Certora Prover, одним из самых продвинутых инструментов для доказательства корректности контрактов, который используют ведущие Web3-проекты.

На AMA обсудим:

- Что такое формальная верификация и чем она принципиально отличается от аудита и тестов
- Как работает Certora Prover и какие классы уязвимостей он позволяет находить
- Реальные примеры ошибок, которые невозможно поймать обычными тестами
- Кому и на каком этапе разработки действительно нужна формальная верификация
- Карьерные перспективы и порог входа в эту нишу для инженеров

🗓 25.12, Четверг, 17:00
Ссылку на подключение отправим за 5 мин до начала

В этом джеме разбираем LLM с нуля: показываем на коде, как текст превращается в токены, и почему модель «не видит» буквы и пробелы как мы. Объясняем ключевые концепции: эмбеддинги, механизм внимания (attention) и как претренинг учит нейросеть «языку», а файн-тюнинг — решать конкретные задачи.

Отдельно обсуждаем боль всех инженеров: почему проекты упираются в потолок промтов. Разбираем, как понять, что «не фурычит», и когда нужен RAG, а когда — файн-тюнинг. В конце — Q&A и анонс: куда движемся дальше, к практическому разбору трансформеров и инструментам вроде LlamaIndex.

По промокоду NEWLIFE2026 скидка -50% на guidedao.xyz до 31 декабря 😎

https://www.youtube.com/watch?v=Av8fDg_kW9U

AMA с Александром Крюковым переносится на завтра, 26 декабря, в 18:00 (по МСК)

Встреча пройдет в Discord по ссылке: https://discord.com/channels/864516501381316619/1453764023060402349

Подготовьте заранее VPN для подключения.

Ждём всех, кому важно выводить безопасность смарт-контрактов на принципиально новый уровень. Завтра Александр подробно разберёт инструмент Certora Prover и те классы уязвимостей, которые не ловят аудиты и тесты.