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.

Мы принесли подарок под ёлку 🎄

Наши друзья из @moni_talks собрали для вас Talks Advent — адвент с ежедневными подарками в Telegram.
Каждый день — новый дроп от участников рынка.

Сегодня — наш день.
Guide DAO участвует, и мы подготовили подарок, которого вы еще не видели.
В таком формате мы еще не участвовали и, честно, в рамках адвента это редкость.

Без спойлеров, но если вы следите за Guide DAO — вам точно стоит заглянуть.

Как всё работает:
— Заходите в moniapp через бота
— Открываете сегодняшний дроп
— Забираете подарок

Почему имеет смысл не откладывать:
— Много знакомых и хороших пабликов/проектов
— Подарок доступен только 24 часа
— Действительно крутые призы


🎁 ПОДАРКИ ТУТ @TalksAdventBot

АМА с Александром Крюковым

Что, если аудита и тестов недостаточно? В этом АМА разбираем продвинутый инструмент безопасности — формальную верификацию на примере Certora Prover.

Наш гость — Александр, бывший инженер по безопасности в Certora, показывает, как инструмент математически доказывает отсутствие ошибок в смарт-контрактах. Вы увидите не просто теорию, а живой разбор от эксперта.

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

https://www.youtube.com/watch?v=l_eVDQXGC9o

«Нам дали инопланетный инструмент без мануала»

Андрей Карпатый идеально описал то чувство, которое испытывают многие разработчики прямо сейчас. Код пишется сам, но сложность управления этим процессом (MCP, агенты, контексты) выросла экспоненциально.

«Я никогда еще не чувствовал, что настолько отстаю как программист. Профессия сейчас проходит жесткий рефакторинг, так как вклад самого программиста становится все более разреженным и эпизодическим. У меня есть ощущение, что я мог бы стать 10x разработчиком, если бы просто правильно связал воедино всё то, что стало доступно за последний ~год. И неспособность использовать этот буст определенно ощущается как нехватка скила.

Нужно освоить новый программируемый слой абстракции (в дополнение к привычным нижним слоям), включающий агентов, субагентов, их промпты, контексты, память, режимы, пермишены, тулзы, плагины, скиллы, хуки, MCP, LSP, слэш-команды, воркфлоу, интеграции с IDE... А также необходимость выстроить в голове всеобъемлющую ментальную модель сильных сторон и подводных камней этих фундаментально стохастических, ошибающихся, непрозрачных и постоянно меняющихся сущностей, которые внезапно перемешались с добрым старым классическим инжинирингом.

Очевидно, нам раздали какой-то мощный инопланетный тул, но к нему не прилагается мануал, и каждому приходится самому разбираться, как его держать и как им рулить, пока профессию сотрясает землетрясение магнитудой 9 баллов. Засучите рукава, чтобы не отстать».

https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521

В 10 уроке по Solidity разбираем одну из самых мощных и опасных конструкций — циклы

На живых примерах в Remix IDE показываем все три цикла: for, while и do-while. Вы узнаете не только синтаксис, но и подводные камни, которые приводят к revert транзакций с ошибкой out of gas или неочевидным багам в логике.

В этом уроке:
— Три цикла Solidity: структура, синтаксис и когда какой использовать.
— Разбор на примере airdrop: как безопасно начислять токены списку пользователей.
— Опасные ошибки: забытый инкремент счётчика, бесконечные циклы и работа с break/continue.
— Сравнение газа: почему циклы — это дорого и как это оценить.
— Практические примеры: for для известного числа итераций, while для неизвестного, do-while для гарантированного однократного выполнения.

По промокоду GUIDEDEV скидка -50% на guidedao.xyz до 31 декабря 🎄

https://www.youtube.com/watch?v=DjB0yPJRknY

В ежегодном письме The Batch Эндрю Нг (основатель Google Brain, сооснователь Coursera) пишет, что вопреки страхам безработицы, компании не могут найти достаточно скилловых AI-специалистов. Он советует использовать зимние праздники для прокачки навыков и предлагает три шага для входа в профессию:

1111 Проходите курсы 1111

Совет «просто начни билдить» без базы вреден — вы рискуете «криво изобрести велосипед». На собеседованиях Нг часто видит кандидатов, которые неделями писали свой код для чанкинга документов в RAG, эвалюации агентного AI или менеджмента контекста LLM, не зная, что стандартные паттерны уже существуют и разбираются на курсах.

2222 Билдите системы 2222

Одной теории мало: нельзя стать пилотом по учебнику, нужно садиться за штурвал. Hands-on практика закрепляет знания, а современные агенты-кодеры делают процесс разработки проще, чем когда-либо.

3333 Читайте пейперы 3333

Опционально, но отличает сильнейших кандидатов. В пейперах содержатся знания, которые еще не успели перевести в понятные форматы. Это сложнее курсов, но дает уникальные инсайты.

https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-333/