Первые play-by-play реакции на Gemini 3 от самых AI-pilled экспертов Guide DAO

Alex Amyot: «Гугл быстро наверстывает отставание от Open AI. Новая Gemini 3.0 очень хороша. Она хороша на бенчах и графиках и хороша в субъективном ощущении. Горы денег, классные специалисты и мощная инфраструктура делают свое дело. Но за релизом Gemini 3.0 многие не заметили другую важную вещь: вместе с Gemini 3 Pro Google вчера показала Antigravity — свой аналог редактора для вайбкодинга Cursor который сделали выходцы из другого vibe ide windsurf. В связке с облачной инфрой, ai studio и adk agent framework это просто комбайн по убийству вайбкодинг стартапов. Еще и полностью бесплатный на старте.»

Рома Кутанов: «Gemini 3 — очередное эволюционное развитие современного поколения LLM. Что LLM раньше не могли, оно так же не может; что могли — стало получше или, по крайней мере, не хуже. Конечно, это всё огромная работа и достижение команды Google, но от заголовков XXX убило YYY уже болят зубы».

Начали вторую часть стрима с Дмитрием Мингалевым!
Подробнее про Дмитрия в анонсе.

Ссылка на АМА в нашем закрытом Дискорде!
А если ты все еще не участник DAO, то можешь исправить это, оставив заявку на сайте.

Или подробнее узнать про все наши направления в боте @GuideDAO_hallo_bot

Анатомия уязвимостей DeFi: от частых ошибок до пропущенных багов

Ведущий — Олег aka cryptolappi: аудитор в MixBytes и постоянный спикер Guide DAO. У него 2 года практики аудита и 15 лет разработки. Покажет, как смотреть на DeFi-протоколы глазами атакующего и почему «пройденный аудит» не равен безопасности.

На стриме разберём:
— Самые типовые и «хитрые» баги DeFi из реальных отчётов: логика, права, оракулы, апгрейды
— Почему уязвимости остаются после качественного аудита и где именно они прячутся
— Как злоумышленники находят дыры: ончейн-следы, диффы, симуляции, контуры атаки
— Роль AI в аудите: где помогает (fuzzing, приоритизация, triage), а где даёт ложную уверенность
— Рынок аудита и контестов: когда конкурс уместен, когда нужен формальный аудит, как планировать бюджет и сроки

Стрим полезен фаундерам Web3-проектов, разработчикам, аудиторам и всем, кто делает технический due diligence DeFi-протоколов.

Ждём вас 25 числа в 19:00 (мск) на канале @web3news.

Как собрать контент-конвейер: AI, Фигма, источники, обложки

Киса (Дмитрий) — автор и публицист, прошёл путь от копирайтера до главреда крупного крипто-издания moni_talks . Его нишевые лонгриды стабильно набирали 5k+ прочтений, а сегодня он — независимый инфлюенсер, ведёт @deployladeploy, глубоко в теме AI и держит руку на пульсе крипторынка.

На стриме разберём на практике:
— Какие AI-инструменты Киса использует под разные задачи и как он их стыкует
— Рабочий процесс в Figma: от идеи до готовой обложки
— Где искать референсы и материалы для дизайна и текстов
— Откуда брать фактуру для постов и как проверять источники
— Метод углубления в тему: как быстро выйти на «скелет» тезисов и довести до лонгрида

✍️ 25 ноября 18:00 (мск)
Ссылку отправим за 5 мин до начала

Как начать вести и не забросить свой крипто канал?

Антон Bottlecruiser — человек-агрегатор. Энтузиаст, не инфлюенсер. Любит делать дайджесты и запускать новые каналы. В криптотворчестве с 2021 года. Всё это время делает подборки, создаёт идеальный дайджест и агрегирует всю крипту в одном месте. Хочет победить прокрастинацию, вайбкодить и довести хоть что-нибудь до конца — при этом не запутавшись в своих каналах и не забросив основной @cryptomokakke. А ещё получает от этого огромное удовольствие.

На стриме разберем:
— С чего начать и как найти свою нишу
— Борьба с негативом и выгоранием
— Рассуждения как стать легендой
— Как вдохновляться на творчество

🗓Ждем вас 27 ноября в 18:00 (мск)
Ссылку отправим за 5 мин до старта

ЧЁРНАЯ ПЯТНИЦА В GUIDE DAO 🖤

Твой шорткат в мир AI и блокчейн-разработки.
Только одну неделю снижаем газ на вход. Вступай в круг тех, кто пилит, а не шиллит.

✔️ Скидка: 35%
✔️ Промокод: BLACKFRIDAY25
✔️ Дедлайн: 30 ноября

Клейми доступ здесь: guidedao.xyz/ru
Или пиши напрямую менеджеру @guidedao_eth

Долгожданный выпуск с Ильей Суцкевером у Дваркеша.

Разговор о том, почему модели с топовыми результатами на evals продолжают допускать тупые ошибки и почему эпоха скейлинга снова сменяется эпохой рисерча. Илья разбирает, почему RL делает модели слишком однобокими, почему у людей в 1000 раз выше эффективность обучения (спойлер: эмоции как встроенная функция ценности) и озвучивает непопулярное мнение о безопасности: возможно, единственный путь выживания — это слияние с AI через нейроинтерфейсы.

«У человека с поврежденным эмоциональным центром пропадает способность принимать решения. Он может часами выбирать носки... Что это говорит о роли наших встроенных эмоций? Возможно, это и есть та самая value function».​

http://youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs

Как зарабатывать на рынке, который никуда не двигается?

AMA с Дмитрием (@byrealfarmer)
В крипте он с 2017 года — свой путь начал с покупки XRP, а глубоко погрузился в индустрию в 2022-м.
Сегодня активно исследует DeFi и ведёт ветку в закрытом сообществе Фармера, где делится рабочими стратегиями и подсвечивает возможности для заработка.

На AMA разберем:
Арбитраж фандинга — инструмент, который позволяет получать стабильный доход в стейблкоинах с минимальным риском и без привязки к направлению рынка.
Поговорим о механике, рисках, реальных примерах и перспективах автоматизации — в том числе о том, как это может быть полезно ученикам школы.

Когда: 04.12, Четверг, 18:00
Ссылку отправим за 5 минут до начала

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…