Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
01.05.202515:27
Компания ex-CEO Google Э.Шмидта выпустила ИИ-платформу с агентами для науки
FutureHouse только что запустили 1-ю общедоступную платформу с ИИ-учеными. Другие проекты компании тут.
На платформе представлены 3 ИИ-агента:
1. Crow - универсальный агент для общих научных задач.
2. Falcon - агент для автоматизации обзоров научной литературы.
3 Owl-агент, отвечающий на вопрос «Делал ли кто-то это раньше?».
Также представлен экспериментальный ИИ- агент Phoenix, который планирует химические эксперименты, но пока уступает другим агентам по точности и допускает больше ошибок.
Эти агенты имеют доступ к обширной базе полных научных текстов, что позволяет задавать детализированные вопросы о протоколах экспериментов и ограничениях исследований.
Агенты пока не могут автономно выполнять все аспекты научных исследований, но уже значительно ускоряют генерацию гипотез, оценку идей и планирование экспериментов.
В будущем планируется запуск агентов для анализа данных, генерации гипотез, инженерии белков и других задач.
Платформа сейчас бесплатна, но в будущем могут ввести платные опции.
FutureHouse только что запустили 1-ю общедоступную платформу с ИИ-учеными. Другие проекты компании тут.
На платформе представлены 3 ИИ-агента:
1. Crow - универсальный агент для общих научных задач.
2. Falcon - агент для автоматизации обзоров научной литературы.
3 Owl-агент, отвечающий на вопрос «Делал ли кто-то это раньше?».
Также представлен экспериментальный ИИ- агент Phoenix, который планирует химические эксперименты, но пока уступает другим агентам по точности и допускает больше ошибок.
Эти агенты имеют доступ к обширной базе полных научных текстов, что позволяет задавать детализированные вопросы о протоколах экспериментов и ограничениях исследований.
Агенты пока не могут автономно выполнять все аспекты научных исследований, но уже значительно ускоряют генерацию гипотез, оценку идей и планирование экспериментов.
В будущем планируется запуск агентов для анализа данных, генерации гипотез, инженерии белков и других задач.
Платформа сейчас бесплатна, но в будущем могут ввести платные опции.
30.04.202514:42
Посмотрите, какого робота сделали китайцы 🔥 Deep Robotics представили LYNX M20
Робот способен передвигаться по сложным ландшафтам таким как:
- Пересечённые горные тропы;
- Грязные болота и заболоченные территории;
- Разрушенные территории с обломками;
- Песчаные поверхности, такие как пустыни.
- Максимальная высота преодолеваемого препятствия — до 80 см.
Время автономной работы составляет 2,5 часа при перемещении на расстояние до 12 км с нагрузкой 15 кг.
Робот может работать как в -20°C , так и до +55°C.
Робот подходит для инспекции энергетических объектов, аварийно-спасательных работ, логистики, научных исследований.
Робот способен передвигаться по сложным ландшафтам таким как:
- Пересечённые горные тропы;
- Грязные болота и заболоченные территории;
- Разрушенные территории с обломками;
- Песчаные поверхности, такие как пустыни.
- Максимальная высота преодолеваемого препятствия — до 80 см.
Время автономной работы составляет 2,5 часа при перемещении на расстояние до 12 км с нагрузкой 15 кг.
Робот может работать как в -20°C , так и до +55°C.
Робот подходит для инспекции энергетических объектов, аварийно-спасательных работ, логистики, научных исследований.
29.04.202518:32
Венчурный мир переворачивает правила из-за ИИ, SaaS уходит, а ИИ рулит
ИИ — это не просто технология, а трансформатор индустрий. В отличие от SaaS, который улучшал бизнес-процессы, ИИ способен радикально перестраивать целые отрасли. Это создаёт новые возможности для стартапов, но требует более глубоких инвестиций и долгосрочного подхода.
Thrive Holdings — новый проект от Thrive Capital, Джошуа Кушнера (они вложились в Instagram, который запрещен в РФ, OpenAI и Skims).
Thrive Holdings - «постоянный капитальный инструмент» — типа холдинга, который будет создавать, покупать и управлять бизнесами без дедлайнов. Что будет делать Thrive Holdings?
- ИИ во всем. Они будут вкладываться в компании, которые можно «прокачать» ИИ. ИИ-стартапы требуют миллиардов $ на исследования и масштабирование. Это меняет венчурный ландшафт: фонды либо становятся крупнее, либо создают новые структуры, чтобы конкурировать с гигантами вроде SoftBank или корпоративными инвесторами (Google, Amazon).
- Thrive не только будут инвестировать, но и управлять компаниями, реинвестируя их прибыль в новые проекты.
Забудьте про «вырастил стартап, продал через 5 лет».
Почему SaaS уходит в закат? В 2010-х миром стартапов правил SaaS — подписочные сервисы вроде Zoom, Slack или Salesforce. Это был золотой стандарт: предсказуемые доходы, быстрый рост, выход на IPO.
Но, как пишет NYT, «эра SaaS выдохлась». Почему? Потому что рынок насытился, а инвесторы теперь хотят не просто софт, а дизраптив технологии.
ИИ — это не просто технология, а трансформатор индустрий. В отличие от SaaS, который улучшал бизнес-процессы, ИИ способен радикально перестраивать целые отрасли. Это создаёт новые возможности для стартапов, но требует более глубоких инвестиций и долгосрочного подхода.
Thrive Holdings — новый проект от Thrive Capital, Джошуа Кушнера (они вложились в Instagram, который запрещен в РФ, OpenAI и Skims).
Thrive Holdings - «постоянный капитальный инструмент» — типа холдинга, который будет создавать, покупать и управлять бизнесами без дедлайнов. Что будет делать Thrive Holdings?
- ИИ во всем. Они будут вкладываться в компании, которые можно «прокачать» ИИ. ИИ-стартапы требуют миллиардов $ на исследования и масштабирование. Это меняет венчурный ландшафт: фонды либо становятся крупнее, либо создают новые структуры, чтобы конкурировать с гигантами вроде SoftBank или корпоративными инвесторами (Google, Amazon).
- Thrive не только будут инвестировать, но и управлять компаниями, реинвестируя их прибыль в новые проекты.
Забудьте про «вырастил стартап, продал через 5 лет».
Почему SaaS уходит в закат? В 2010-х миром стартапов правил SaaS — подписочные сервисы вроде Zoom, Slack или Salesforce. Это был золотой стандарт: предсказуемые доходы, быстрый рост, выход на IPO.
Но, как пишет NYT, «эра SaaS выдохлась». Почему? Потому что рынок насытился, а инвесторы теперь хотят не просто софт, а дизраптив технологии.
18.04.202514:04
Привет! это Ани Асланян, основатель этого канала, и я хотела бы с вами поделиться очень личным. Возможно, это кому-то из вас поможет. Речь пойдет о нейроинтерфейсах.
Вообще с темой изучения мозга и нейроинтерфейсов я впервые столкнулась при грустных обстоятельствах, связанных со здоровьем моего папы в 2017 году. Но об этом не сейчас. В августе 2020 года, отдыхая на море, я решила, что контент канала должен быть дополнен новой темой - нейроинтерфейсами. Интуитивно я почувствовала, что это технология не далекого будущего, а скорого. С того момента в канале, который к тому времени уже четыре года освещал цифровые технологии, появилась новая тема о нейроинтерфейсах.
В сентябре 2020 года мой канал организовал первую публичную дискуссию о теме вместе с бизнесом, наукой.
Реакция людей была предсказуемой: скептицизм, недоверие, усмешки. Все говорили мне одно и тоже: «Это будущее, которое настанет не при нашей жизни»,
«Там нет бизнеса, только исследования» и тд. Но меня и мою команду это не останавливало.
Мы продолжали развивать тему в канале, исследовать и объединять людей из разных отраслей, которые начинали верить в потенциал этой технологии.
Мой телеграм-канал постепенно становился центральным каналом для русскоязычного сообщества, интересующегося нейроинтерфейсами.
В июне 2021 года мы организовали 1-ю международную дискуссию по нейроинтерфейсам в рамках Петербургского международного экономического форума. Это было важное достижение, как для телеграм-канала, так и для темы. До нас никто из каналов не делал такого, а тема впервые обсуждалась не только среди ученых, а в комплексе с разработчиками софта, железа, науки, инвесторов.
При подготовке к форуму я хотела привлечь самых значимых представителей индустрии со всего мира. Я написала личное письмо Максу Ходаку, соучредителю Neuralink и основателю Science, а также представителям Facebook(запрещенная организация в РФ). Времени было очень мало на подготовку, Ходак тогда создавал Science Corp, который сейчас впереди Neuralink, и не смог принять участие, но поблагодарил за приглашение. А Facebook в своей огромной структуре пытались успеть согласовать участника для выступления, хотя времени было очень мало. Но все эти люди меня поддержали. Это было очень ценно для меня.
В итоге были международные и российские ученые, представители бизнеса и государства. А самой главной поддержкой были для меня профессора Михаил Лебедев, Александр Храмов, Виктор Казанцев, Александр Каплан и Валерий Егорышев. Эти люди меня поддерживали, и я им очень благодарна.
Основатели компаний «Ядро» Алексей Шелобков, «Мой офис» Дмитрий Комиссаров, и венчурный инвестор Александр Галицкий также поддержали и присоединились к дискуссии, также как и Всеволод Белоусов, глава центра мозга и нейротехнологий ФМБА России. Полный список участников тут.
Сессия стала самой просматриваемой на сайте форума. Во время дискуссии и не обошлось без скептицизма.
Венчурный инвестор Александр Галицкий высказал мнение, что коммерческое применение нейроинтерфейсов будет в далеком будущем, считая их лишь темой для научных исследований.
Мой канал продолжал двигаться вперед. К обсуждению темы подключались еще больше участников рынка. Мы создали сообщество людей, верящих в потенциал этой технологии и её коммерческие перспективы.
Сейчас апрель 2025 года и FDA выдает первое полное разрешение на коммерческую деятельность компании-разработчику инвазивных нейроинтерфейсов. Это открывает доступ к огромным ресурсам. Я очень рада!
Чему меня научила эта история?
1. Доверять своей интуиции. И заниматься тем, что драйвит. Иногда внутреннее чувство важности чего-то может быть точнее экспертных мнений.
2. Не бояться идти против мнения большинства.
3. Создавать сообщества.
4. Быть последовательной.
5. Находить и строить связи между наукой и бизнесом.
Иногда наиболее ценный актив — это способность видеть будущее до того, как оно станет очевидным для всех. Главное - это не предавайте себя и свою интуицию.
Вообще с темой изучения мозга и нейроинтерфейсов я впервые столкнулась при грустных обстоятельствах, связанных со здоровьем моего папы в 2017 году. Но об этом не сейчас. В августе 2020 года, отдыхая на море, я решила, что контент канала должен быть дополнен новой темой - нейроинтерфейсами. Интуитивно я почувствовала, что это технология не далекого будущего, а скорого. С того момента в канале, который к тому времени уже четыре года освещал цифровые технологии, появилась новая тема о нейроинтерфейсах.
В сентябре 2020 года мой канал организовал первую публичную дискуссию о теме вместе с бизнесом, наукой.
Реакция людей была предсказуемой: скептицизм, недоверие, усмешки. Все говорили мне одно и тоже: «Это будущее, которое настанет не при нашей жизни»,
«Там нет бизнеса, только исследования» и тд. Но меня и мою команду это не останавливало.
Мы продолжали развивать тему в канале, исследовать и объединять людей из разных отраслей, которые начинали верить в потенциал этой технологии.
Мой телеграм-канал постепенно становился центральным каналом для русскоязычного сообщества, интересующегося нейроинтерфейсами.
В июне 2021 года мы организовали 1-ю международную дискуссию по нейроинтерфейсам в рамках Петербургского международного экономического форума. Это было важное достижение, как для телеграм-канала, так и для темы. До нас никто из каналов не делал такого, а тема впервые обсуждалась не только среди ученых, а в комплексе с разработчиками софта, железа, науки, инвесторов.
При подготовке к форуму я хотела привлечь самых значимых представителей индустрии со всего мира. Я написала личное письмо Максу Ходаку, соучредителю Neuralink и основателю Science, а также представителям Facebook(запрещенная организация в РФ). Времени было очень мало на подготовку, Ходак тогда создавал Science Corp, который сейчас впереди Neuralink, и не смог принять участие, но поблагодарил за приглашение. А Facebook в своей огромной структуре пытались успеть согласовать участника для выступления, хотя времени было очень мало. Но все эти люди меня поддержали. Это было очень ценно для меня.
В итоге были международные и российские ученые, представители бизнеса и государства. А самой главной поддержкой были для меня профессора Михаил Лебедев, Александр Храмов, Виктор Казанцев, Александр Каплан и Валерий Егорышев. Эти люди меня поддерживали, и я им очень благодарна.
Основатели компаний «Ядро» Алексей Шелобков, «Мой офис» Дмитрий Комиссаров, и венчурный инвестор Александр Галицкий также поддержали и присоединились к дискуссии, также как и Всеволод Белоусов, глава центра мозга и нейротехнологий ФМБА России. Полный список участников тут.
Сессия стала самой просматриваемой на сайте форума. Во время дискуссии и не обошлось без скептицизма.
Венчурный инвестор Александр Галицкий высказал мнение, что коммерческое применение нейроинтерфейсов будет в далеком будущем, считая их лишь темой для научных исследований.
Мой канал продолжал двигаться вперед. К обсуждению темы подключались еще больше участников рынка. Мы создали сообщество людей, верящих в потенциал этой технологии и её коммерческие перспективы.
Сейчас апрель 2025 года и FDA выдает первое полное разрешение на коммерческую деятельность компании-разработчику инвазивных нейроинтерфейсов. Это открывает доступ к огромным ресурсам. Я очень рада!
Чему меня научила эта история?
1. Доверять своей интуиции. И заниматься тем, что драйвит. Иногда внутреннее чувство важности чего-то может быть точнее экспертных мнений.
2. Не бояться идти против мнения большинства.
3. Создавать сообщества.
4. Быть последовательной.
5. Находить и строить связи между наукой и бизнесом.
Иногда наиболее ценный актив — это способность видеть будущее до того, как оно станет очевидным для всех. Главное - это не предавайте себя и свою интуицию.
14.04.202518:58
Традиционному образованию конец? Palantir запустил эксперимент, в котором предлагает лучшим выпускникам школ отказаться от университета и идти сразу работать и учиться у них
"Всё, чему вы научились в школе и колледже о том, как работает мир, интеллектуально неверно," — с этой провокационной декларации CEO Palantir Алекса Карпа начинается, пожалуй, самый амбициозный образовательный эксперимент последних лет.
Компания запустила программу "Meritocracy Fellowship" — прямой вызов системе высшего образования США с ежемесячной стипендией в $5,400, что превышает оплату многих стажировок для выпускников элитных университетов.
Исторически, Palantir всегда отражал философию Питера Тиля, несмотря на наличие двух дипломов Стэнфорда, он известен своей критикой высшего образования. В 2011 году он запустил стипендию Thiel Fellowship, которая предлагает $100,000 молодым предпринимателям при условии, что они бросят колледж.
Теперь Palantir идет дальше - вместо 4-х лет в университете и сотен тысяч $ студенческого долга — четырехмесячная оплачиваемая стажировка для выпускников школ с последующей возможностью трудоустройства.
При этом компания не отказывается полностью от академических метрик — программа требует почти идеальных результатов по стандартизированным тестам: SAT от 1460 или ACT от 33 баллов.
Все это происходит на фоне кризиса вокруг образования:
- После волны студенческих протестов 2023-2024 годов доверие к ведущим университетам США значительно подорвано.
- Годовая стоимость обучения в элитных вузах превысила $80,000, а совокупный студенческий долг в США перевалил за $2 трлн.
- Индустрия испытывает острый дефицит квалифицированных специалистов.
Ключевой вопрос - последуют ли другие технологические гиганты примеру Palantir?
Есть основания полагать, что некоторые компании могут создать подобные программы.
Такие компании как Tesla и SpaceX, чей руководитель Илон Маск неоднократно критиковал традиционное образование, могут разработать собственные альтернативные пути для талантов.
В то же время, маловероятно, что все крупные технологические компании откажутся от сотрудничества с университетами.
Нельзя игнорировать роль ИИ в этих процессах. Программа Palantir может рассматриваться как попытка создать более гибкую, практико-ориентированную модель подготовки специалистов для мира, где технологии развиваются быстрее, чем обновляются университетские программы.
"Всё, чему вы научились в школе и колледже о том, как работает мир, интеллектуально неверно," — с этой провокационной декларации CEO Palantir Алекса Карпа начинается, пожалуй, самый амбициозный образовательный эксперимент последних лет.
Компания запустила программу "Meritocracy Fellowship" — прямой вызов системе высшего образования США с ежемесячной стипендией в $5,400, что превышает оплату многих стажировок для выпускников элитных университетов.
Исторически, Palantir всегда отражал философию Питера Тиля, несмотря на наличие двух дипломов Стэнфорда, он известен своей критикой высшего образования. В 2011 году он запустил стипендию Thiel Fellowship, которая предлагает $100,000 молодым предпринимателям при условии, что они бросят колледж.
Теперь Palantir идет дальше - вместо 4-х лет в университете и сотен тысяч $ студенческого долга — четырехмесячная оплачиваемая стажировка для выпускников школ с последующей возможностью трудоустройства.
При этом компания не отказывается полностью от академических метрик — программа требует почти идеальных результатов по стандартизированным тестам: SAT от 1460 или ACT от 33 баллов.
Все это происходит на фоне кризиса вокруг образования:
- После волны студенческих протестов 2023-2024 годов доверие к ведущим университетам США значительно подорвано.
- Годовая стоимость обучения в элитных вузах превысила $80,000, а совокупный студенческий долг в США перевалил за $2 трлн.
- Индустрия испытывает острый дефицит квалифицированных специалистов.
Ключевой вопрос - последуют ли другие технологические гиганты примеру Palantir?
Есть основания полагать, что некоторые компании могут создать подобные программы.
Такие компании как Tesla и SpaceX, чей руководитель Илон Маск неоднократно критиковал традиционное образование, могут разработать собственные альтернативные пути для талантов.
В то же время, маловероятно, что все крупные технологические компании откажутся от сотрудничества с университетами.
Нельзя игнорировать роль ИИ в этих процессах. Программа Palantir может рассматриваться как попытка создать более гибкую, практико-ориентированную модель подготовки специалистов для мира, где технологии развиваются быстрее, чем обновляются университетские программы.
10.04.202513:49
Тарифы Трампа усиливают де-долларизацию. РФ и Китай обращаются к биткоину
Согласно анализу мировой компании по управлению инвестициями VanEck, апрельский пакет пошлин Трампа против Китая и ЕС усилил риск монетарного и геополитического фрагментирования экономики.
Как отмечает глава исследования цифровых активов VanEck Мэтью Сигел, ключевые геополитические игроки уже внедряют криптовалюты в международные расчеты:
Россия и Китай используют Биткоин для расчетов по энергетическим контрактам.
Боливия планирует импортировать электроэнергию с использованием криптовалют.
Французская EDF изучает майнинг Биткоина с использованием излишков экспортируемой электроэнергии.
В эпоху замороженных валютных резервов, политизированного доступа к SWIFT и инфляции фиатных валют, биткоин становится "Швейцарией расчетов" — безгосударственным инструментом, неподвластным играм центральных банков.
VanEck полагает, если тарифы замедлят экономический рост без роста инфляции, ФРС может снизить ставки, создавая благоприятные для биткоина условия ликвидности.
Согласно анализу мировой компании по управлению инвестициями VanEck, апрельский пакет пошлин Трампа против Китая и ЕС усилил риск монетарного и геополитического фрагментирования экономики.
Как отмечает глава исследования цифровых активов VanEck Мэтью Сигел, ключевые геополитические игроки уже внедряют криптовалюты в международные расчеты:
Россия и Китай используют Биткоин для расчетов по энергетическим контрактам.
Боливия планирует импортировать электроэнергию с использованием криптовалют.
Французская EDF изучает майнинг Биткоина с использованием излишков экспортируемой электроэнергии.
В эпоху замороженных валютных резервов, политизированного доступа к SWIFT и инфляции фиатных валют, биткоин становится "Швейцарией расчетов" — безгосударственным инструментом, неподвластным играм центральных банков.
VanEck полагает, если тарифы замедлят экономический рост без роста инфляции, ФРС может снизить ставки, создавая благоприятные для биткоина условия ликвидности.
01.05.202508:51
Visa создала инфраструктуру для ИИ-платежей и стейблкоинов-OpenAI, Stripe, Anthropic, IBM, Microsoft, Mistral AI, Perplexity, Samsung и World Сэма Альтмана стали партнерами
Visa представила новую инфраструктуру для платежей Intelligent Commerce, которая меняет сам интерфейс взаимодействия с платежами:
"Print → Swipe → Tap → Type → Delegate"
Visa разработала платформу, позволяющую ИИ-агентам совершать платежи. OpenAI и Perplexity объявлены официальными партнёрами, которые интегрируют эту платёжную инфраструктуру в своих агентов.
Ещё в октябре 2024 мы прогнозировали такое развитие событий.
Теперь можно:
1. Авторизовать внешних ИИ-агентов для совершения покупок от вашего имени
2. Сохранять полный контроль над данными карты и отношениями с банком
3. Использовать персонализированные данные в контекстном окне.
Тут мы писали о трансформации электронной коммерции.
Также Visa и Bridge (принадлежит Stripe) запустили продукт, который позволяет финтех-разработчикам выпускать карты Visa, привязанные к стейблкоинам.
Что это значит на практике?
1. Теперь можно совершать повседневные покупки из баланса стейблкоинов в любой из 150 миллионов точек, принимающих Visa.
2. При использовании карты происходит автоматическая конвертация стейблкоинов в местную валюту.
Технология уже доступна в странах Латинской Америки (Аргентина, Колумбия, Мексика и др.), вскоре появится в Европе, Африке и Азии
Также стартап World
(бывший Worldcoin), проект Сэма Альтмана, запустил в США свою систему верификации человека вместе с World Card — первой картой Visa, созданной специально для верифицированных людей.
Что это значит?
1. Прямое подключение к кошельку World App
2. Возможность тратить токены WLD через сеть Visa
3. Специальная программа вознаграждений, оптимизированная для ИИ-экономики
4. Повышенный кэшбэк за ИИ-сервисы, выплачиваемый в WLD.
Все эти запуски соединяется в единую экосистему финансов нового поколения:
1. На основе биометрии человека создаётся система верификации человека и связанные с ней финансовые инструменты. Так как в мире скоро будет сложно отличить человека с ИИ-агентами.
2. Разработчики ИИ-агентов начнут интегрировать свои проекты с платёжными инфраструктурами.
А такие компании как Bridge обеспечат связь стейблкоинов с картами Visa и тд.
Представьте,ваш ИИ-агент получает задание купить подарок, анализирует предпочтения получателя, выбирает идеальный вариант и оплачивает его вашими стейблкоинами, которые автоматически конвертируются в нужную валюту.
Visa представила новую инфраструктуру для платежей Intelligent Commerce, которая меняет сам интерфейс взаимодействия с платежами:
"Print → Swipe → Tap → Type → Delegate"
Visa разработала платформу, позволяющую ИИ-агентам совершать платежи. OpenAI и Perplexity объявлены официальными партнёрами, которые интегрируют эту платёжную инфраструктуру в своих агентов.
Ещё в октябре 2024 мы прогнозировали такое развитие событий.
Теперь можно:
1. Авторизовать внешних ИИ-агентов для совершения покупок от вашего имени
2. Сохранять полный контроль над данными карты и отношениями с банком
3. Использовать персонализированные данные в контекстном окне.
Тут мы писали о трансформации электронной коммерции.
Также Visa и Bridge (принадлежит Stripe) запустили продукт, который позволяет финтех-разработчикам выпускать карты Visa, привязанные к стейблкоинам.
Что это значит на практике?
1. Теперь можно совершать повседневные покупки из баланса стейблкоинов в любой из 150 миллионов точек, принимающих Visa.
2. При использовании карты происходит автоматическая конвертация стейблкоинов в местную валюту.
Технология уже доступна в странах Латинской Америки (Аргентина, Колумбия, Мексика и др.), вскоре появится в Европе, Африке и Азии
Также стартап World
(бывший Worldcoin), проект Сэма Альтмана, запустил в США свою систему верификации человека вместе с World Card — первой картой Visa, созданной специально для верифицированных людей.
Что это значит?
1. Прямое подключение к кошельку World App
2. Возможность тратить токены WLD через сеть Visa
3. Специальная программа вознаграждений, оптимизированная для ИИ-экономики
4. Повышенный кэшбэк за ИИ-сервисы, выплачиваемый в WLD.
Все эти запуски соединяется в единую экосистему финансов нового поколения:
1. На основе биометрии человека создаётся система верификации человека и связанные с ней финансовые инструменты. Так как в мире скоро будет сложно отличить человека с ИИ-агентами.
2. Разработчики ИИ-агентов начнут интегрировать свои проекты с платёжными инфраструктурами.
А такие компании как Bridge обеспечат связь стейблкоинов с картами Visa и тд.
Представьте,ваш ИИ-агент получает задание купить подарок, анализирует предпочтения получателя, выбирает идеальный вариант и оплачивает его вашими стейблкоинами, которые автоматически конвертируются в нужную валюту.
30.04.202513:06
DeepMind и Стэнфорд представили метод, обучающий ИИ-агентов пошаговому мышлению и адаптации к новым задачам
SWiRL — это новый подход, который учит LLM решать сложные задачи, разбивая их на логические шаги.
SWiRL использует синтетические данные и многошаговое обучение с подкреплением, чтобы модели не просто выдавали ответы, а учились рассуждать и работать с инструментами (поиск, Python, калькуляторы).
SWiRL учится даже на "ошибочных" траекториях, если шаги в них логичны. Это как человек, который учится на своих попытках, даже если не сразу нашёл правильный ответ.
Ключевые характеристики:
1. Модель, обученная на одной задаче, справляется с другими (например, от поиска к математике).
2. Каждый шаг объясняется, что важно для доверия к ИИ.
3. Синтетические данные и оффлайн-генерация снижают затраты на обучение.
4. Увеличение данных улучшает результаты, даже для небольших моделей.
SWiRL делает ИИ-агентов способными выполнять сложные рабочие процессы: от анализа данных до подготовки отчётов.
Комбинируйте SWiRL с открытыми моделями, чтобы ускорить исследования без больших бюджетов.
SWiRL — это новый подход, который учит LLM решать сложные задачи, разбивая их на логические шаги.
SWiRL использует синтетические данные и многошаговое обучение с подкреплением, чтобы модели не просто выдавали ответы, а учились рассуждать и работать с инструментами (поиск, Python, калькуляторы).
SWiRL учится даже на "ошибочных" траекториях, если шаги в них логичны. Это как человек, который учится на своих попытках, даже если не сразу нашёл правильный ответ.
Ключевые характеристики:
1. Модель, обученная на одной задаче, справляется с другими (например, от поиска к математике).
2. Каждый шаг объясняется, что важно для доверия к ИИ.
3. Синтетические данные и оффлайн-генерация снижают затраты на обучение.
4. Увеличение данных улучшает результаты, даже для небольших моделей.
SWiRL делает ИИ-агентов способными выполнять сложные рабочие процессы: от анализа данных до подготовки отчётов.
Комбинируйте SWiRL с открытыми моделями, чтобы ускорить исследования без больших бюджетов.
29.04.202516:40
Впервые создана ИИ-модель, воссоздающая пространственную организацию нейронов мозга
Исследователи из EPFL создали модель TopoLM, которая не только имитирует функциональные кластеры нейронов, как предыдущие модели, но и впервые учитывает их пространственную организацию в мозге.
Это новая история, так как модель отражает, как нейроны, отвечающие за обработку языка, группируются в коре головного мозга, и предлагает гипотезу, что их организация подчиняется простому правилу: близкие нейроны ведут себя схожим образом.
TopoLM также улучшает интерпретируемость LLM, позволяя видеть значимые кластеры, что упрощает понимание их работы.
Большинство языковых моделей, например, GPT или BERT фокусируются на функциональности, игнорируя топографию. TopoLM ближе к биологической реальности, что делает его ближе в области нейро ИИ.
В мире активно исследуют связь ИИ и нейронаук, например, работы DeepMind или MIT по моделированию мозга, но конкретно пространственно-функциональная организация в языковых моделях — менее изученная ниша.
Это фундаментальное исследование, пока не проверенное на людях. Модель предсказывает кластеры, которые еще не наблюдались в мозге, и их существование нужно подтвердить экспериментально. Также практические приложения (например, помощь при языковых расстройствах) пока только потенциальны.
Исследователи из EPFL создали модель TopoLM, которая не только имитирует функциональные кластеры нейронов, как предыдущие модели, но и впервые учитывает их пространственную организацию в мозге.
Это новая история, так как модель отражает, как нейроны, отвечающие за обработку языка, группируются в коре головного мозга, и предлагает гипотезу, что их организация подчиняется простому правилу: близкие нейроны ведут себя схожим образом.
TopoLM также улучшает интерпретируемость LLM, позволяя видеть значимые кластеры, что упрощает понимание их работы.
Большинство языковых моделей, например, GPT или BERT фокусируются на функциональности, игнорируя топографию. TopoLM ближе к биологической реальности, что делает его ближе в области нейро ИИ.
В мире активно исследуют связь ИИ и нейронаук, например, работы DeepMind или MIT по моделированию мозга, но конкретно пространственно-функциональная организация в языковых моделях — менее изученная ниша.
Это фундаментальное исследование, пока не проверенное на людях. Модель предсказывает кластеры, которые еще не наблюдались в мозге, и их существование нужно подтвердить экспериментально. Также практические приложения (например, помощь при языковых расстройствах) пока только потенциальны.
17.04.202512:57
⚡️Google:сейчас идет переход к ИИ,который учится на основе собственного опыта. Это эра опыта.
Вице-президент корпорации Дэвид Сильвер говорит, что до сих пор прогресс в ИИ сильно зависел от данных, созданных людьми. Теперь же происходит переход к новой эре, где ИИ будет учиться на основе собственного опыта.
Лауреат премии Тьюринга 2024 Ричард Саттон вместе с Дэвидом Сильвером представили ключевую концепцию эволюции ИИ и описали новую парадигму, к которой, по мнению авторов, мы сейчас переходим.
Почему именно сейчас? Потому, как появляются ИИ-агенты, взаимодействующие с реальным миром,разрабатываются мощные методы RL, есть тех.готовность для перехода от симуляций к реальности.
Это должно позволить ИИ выйти за пределы человеческих знаний и открыть новые стратегии и решения. Ключевой пример — AlphaProof, который решает олимпиадные задачи по математике на уровне серебряной медали.
Практическая реализация этих идей находится в системе Agent S.
Вице-президент корпорации Дэвид Сильвер говорит, что до сих пор прогресс в ИИ сильно зависел от данных, созданных людьми. Теперь же происходит переход к новой эре, где ИИ будет учиться на основе собственного опыта.
Лауреат премии Тьюринга 2024 Ричард Саттон вместе с Дэвидом Сильвером представили ключевую концепцию эволюции ИИ и описали новую парадигму, к которой, по мнению авторов, мы сейчас переходим.
Почему именно сейчас? Потому, как появляются ИИ-агенты, взаимодействующие с реальным миром,разрабатываются мощные методы RL, есть тех.готовность для перехода от симуляций к реальности.
Это должно позволить ИИ выйти за пределы человеческих знаний и открыть новые стратегии и решения. Ключевой пример — AlphaProof, который решает олимпиадные задачи по математике на уровне серебряной медали.
Практическая реализация этих идей находится в системе Agent S.
10.04.202520:29
От биологии к искусственным сенсорам->человекоподобным роботам
Учёные совершили большой прорыв - создали биологическую модель hASA из стволовых клеток, воспроизводящую сенсорные пути человека от периферии к мозгу. Эта биологическая модель интегрирует 4 типа органоидов: сенсорные, спинного мозга, таламические и корковые, имитируя передачу сигналов боли, осязания и других ощущений в человеческом организме.
Параллельно с этим, в мире робототехники происходит активное развитие технологий, имитирующих человеческие чувства. На основе последних данных мы подготовили визуализацию текущего прогресса в этой области.
Как видно из визуализации, инженеры уже достигли значительных успехов в имитации человеческого зрения (80%) и слуха (70%), в то время как осязание (65%), обоняние (50%) и вкус (45%) остаются более сложными задачами. Общий прогресс в этой области оценивается на уровне 62%.
Ключевые проекты:
- Искусственная сетчатка (Университет Центральной Флориды)
- SonicSense для обнаружения объектов через вибрации
- MIT GelPalm с электронной кожей и тактильными сенсорами
- AI Nose (Ainos & ugo) для анализа летучих соединений
- Электронный язык (Университет штата Пенсильвания).
Для полной имитации биологических возможностей человека требуется решить ещё три ключевые задачи:
1. Интеграция сенсоров с ИИ для целостного восприятия
2. Адаптивная нейропластичность в сенсорике
3. Энергоэффективность биологического уровня
Примечательно, что биологическая модель hASA и технологические разработки могут дополнять друг друга — нейробиологические исследования предоставляют фундаментальное понимание принципов работы сенсорных систем, которые затем адаптируются в инженерных решениях.
По прогнозам экспертов, к 2030 году ожидается полная имитация зрения, к 2035 — тактильных интерфейсов, а к 2040+ — полная сенсорная имитация. Эти технологии найдут применение в промышленности (85%), медицине (70%), логистике (50%), сфере услуг (40%) и продолжат стимулировать исследования и разработки (90%).
В данной работе нам помогли ИИ Deep Research Google и Claude от Anthropic.
Учёные совершили большой прорыв - создали биологическую модель hASA из стволовых клеток, воспроизводящую сенсорные пути человека от периферии к мозгу. Эта биологическая модель интегрирует 4 типа органоидов: сенсорные, спинного мозга, таламические и корковые, имитируя передачу сигналов боли, осязания и других ощущений в человеческом организме.
Параллельно с этим, в мире робототехники происходит активное развитие технологий, имитирующих человеческие чувства. На основе последних данных мы подготовили визуализацию текущего прогресса в этой области.
Как видно из визуализации, инженеры уже достигли значительных успехов в имитации человеческого зрения (80%) и слуха (70%), в то время как осязание (65%), обоняние (50%) и вкус (45%) остаются более сложными задачами. Общий прогресс в этой области оценивается на уровне 62%.
Ключевые проекты:
- Искусственная сетчатка (Университет Центральной Флориды)
- SonicSense для обнаружения объектов через вибрации
- MIT GelPalm с электронной кожей и тактильными сенсорами
- AI Nose (Ainos & ugo) для анализа летучих соединений
- Электронный язык (Университет штата Пенсильвания).
Для полной имитации биологических возможностей человека требуется решить ещё три ключевые задачи:
1. Интеграция сенсоров с ИИ для целостного восприятия
2. Адаптивная нейропластичность в сенсорике
3. Энергоэффективность биологического уровня
Примечательно, что биологическая модель hASA и технологические разработки могут дополнять друг друга — нейробиологические исследования предоставляют фундаментальное понимание принципов работы сенсорных систем, которые затем адаптируются в инженерных решениях.
По прогнозам экспертов, к 2030 году ожидается полная имитация зрения, к 2035 — тактильных интерфейсов, а к 2040+ — полная сенсорная имитация. Эти технологии найдут применение в промышленности (85%), медицине (70%), логистике (50%), сфере услуг (40%) и продолжат стимулировать исследования и разработки (90%).
В данной работе нам помогли ИИ Deep Research Google и Claude от Anthropic.
10.04.202511:53
Вот это шаг! Стартап Ильи Суцкевера будет использовать новый TPU от Google
Google заключил партнерства с венчурными фондами и акселераторами, предоставляя доступ к своим TPU лучшим ИИ-стартапам через свою облачную инфраструктуру, формируя экосистему, где стартапы не просто используют их облачные сервисы, а становятся зависимыми от TPU.
Тем самым:
1. Google начинают сбор данных о передовых сценариях использования. Стартапы часто работают над инновационными применениями ИИ, которые Google может изучать.
2. NVIDIA доминирует на рынке ИИ-ускорителей с их GPU, предоставляя TPU стартапам, Google создает альтернативную экосистему и нарушает монополию NVIDIA.
3. Стартапы как Magic, Physical Intelligence и Safe Superintelligence работают над передовыми моделями ИИ. Google может получать ранний доступ к их инновациям или даже становиться потенциальным покупателем этих стартапов.
Safe Superintelligence работает над моделями, которые в будущем могут использоваться для проектирования следующих поколений TPU. Это создает усиливающий цикл: TPU → лучшие модели ИИ → лучшее проектирование TPU → еще лучшие TPU.
Учитывая глобальный дефицит GPU и HBM-памяти, стратегическое распределение доступа к TPU среди стартапов помогает Google контролировать, какие направления ИИ получают вычислительные ресурсы.
Google заключил партнерства с венчурными фондами и акселераторами, предоставляя доступ к своим TPU лучшим ИИ-стартапам через свою облачную инфраструктуру, формируя экосистему, где стартапы не просто используют их облачные сервисы, а становятся зависимыми от TPU.
Тем самым:
1. Google начинают сбор данных о передовых сценариях использования. Стартапы часто работают над инновационными применениями ИИ, которые Google может изучать.
2. NVIDIA доминирует на рынке ИИ-ускорителей с их GPU, предоставляя TPU стартапам, Google создает альтернативную экосистему и нарушает монополию NVIDIA.
3. Стартапы как Magic, Physical Intelligence и Safe Superintelligence работают над передовыми моделями ИИ. Google может получать ранний доступ к их инновациям или даже становиться потенциальным покупателем этих стартапов.
Safe Superintelligence работает над моделями, которые в будущем могут использоваться для проектирования следующих поколений TPU. Это создает усиливающий цикл: TPU → лучшие модели ИИ → лучшее проектирование TPU → еще лучшие TPU.
Учитывая глобальный дефицит GPU и HBM-памяти, стратегическое распределение доступа к TPU среди стартапов помогает Google контролировать, какие направления ИИ получают вычислительные ресурсы.
01.05.202508:02
За эти сутки произошло многое! Мир вступил в принципиально новый этап платежей — стейблкоины + делегирование платежей ИИ-агентам.
Подробнее в следующем посте.
Подробнее в следующем посте.
30.04.202510:52
⚡️Оказалось, что все рейтинги ИИ-моделей искажены
Группа исследователей выпустила статью, в которой разоблачает системные проблемы популярного рейтинга Chatbot Arena.
Оказывается, вместо честной гонки, мы видим манипуляции и неравные условия.
Почему это важно? Chatbot Arena влияет на исследования, инвестиции и восприятие ИИ. Но вместо реального прогресса мы видим, как крупные игроки эксплуатируют лазейки, усиливая свое доминирование. Это бьет по открытым проектам и тормозит инновации.
Вот, что важно знать:
Ключевые проблемы:
1. Привилегии для гигантов: OpenAI, Google, Meta* и Anthropic тестируют десятки приватных моделей (например, Meta — 27 вариантов Llama 4) и публикуют только лучшие результаты, завышая свои позиции.
2. Неравный доступ к данным: 62.8% тестовых запросов идут четырем крупным компаниям, а 83 открытым моделям — всего 29.7%. Данные Arena дают до 112% прироста в тестах, но доступ к ним ограничен для небольших команд.
3. Тихое исключение: 205 из 243 моделей (66% открытых) были незаметно убраны из рейтинга без объяснений. Проприетарные модели исключают реже.
4. Непрозрачность. Разная частота тестов, скрытые правила и отсутствие публичности результатов создают иллюзию объективности.
Arena уже признала некоторые проблемы, но утверждает, что они не являются результатом фундаментальных изъянов в дизайне платформы. Они заявили, что обновили свои правила, чтобы "усилить приверженность справедливым и воспроизводимым оценкам".
Реакция сообщества:
- На X и Reddit разработчики жалуются: их модели получают меньше запросов и чаще исключаются.
- Есть призывы к бойкоту Arena и переходу на Hugging Face Open LLM Leaderboard.
- Есть идеи о децентрализованных платформах, где данные распределяются равномерно, но они пока в зачатке.
Что предлагают авторы статьи?
- Прозрачность: публиковать все результаты тестов.
- Равные правила: ограничить число приватных вариантов и справедливо распределять запросы.
- Честное исключение: уведомлять разработчиков и не дискриминировать открытые
модели.
*запрещенная в России компания.
Группа исследователей выпустила статью, в которой разоблачает системные проблемы популярного рейтинга Chatbot Arena.
Оказывается, вместо честной гонки, мы видим манипуляции и неравные условия.
Почему это важно? Chatbot Arena влияет на исследования, инвестиции и восприятие ИИ. Но вместо реального прогресса мы видим, как крупные игроки эксплуатируют лазейки, усиливая свое доминирование. Это бьет по открытым проектам и тормозит инновации.
Вот, что важно знать:
Ключевые проблемы:
1. Привилегии для гигантов: OpenAI, Google, Meta* и Anthropic тестируют десятки приватных моделей (например, Meta — 27 вариантов Llama 4) и публикуют только лучшие результаты, завышая свои позиции.
2. Неравный доступ к данным: 62.8% тестовых запросов идут четырем крупным компаниям, а 83 открытым моделям — всего 29.7%. Данные Arena дают до 112% прироста в тестах, но доступ к ним ограничен для небольших команд.
3. Тихое исключение: 205 из 243 моделей (66% открытых) были незаметно убраны из рейтинга без объяснений. Проприетарные модели исключают реже.
4. Непрозрачность. Разная частота тестов, скрытые правила и отсутствие публичности результатов создают иллюзию объективности.
Arena уже признала некоторые проблемы, но утверждает, что они не являются результатом фундаментальных изъянов в дизайне платформы. Они заявили, что обновили свои правила, чтобы "усилить приверженность справедливым и воспроизводимым оценкам".
Реакция сообщества:
- На X и Reddit разработчики жалуются: их модели получают меньше запросов и чаще исключаются.
- Есть призывы к бойкоту Arena и переходу на Hugging Face Open LLM Leaderboard.
- Есть идеи о децентрализованных платформах, где данные распределяются равномерно, но они пока в зачатке.
Что предлагают авторы статьи?
- Прозрачность: публиковать все результаты тестов.
- Равные правила: ограничить число приватных вариантов и справедливо распределять запросы.
- Честное исключение: уведомлять разработчиков и не дискриминировать открытые
модели.
*запрещенная в России компания.
25.04.202518:21
❗️Хассабиса никто не обыграет:Google создали атлас мозга рыбы данио(~ 70% генов рыбы имеют аналоги с человеком)и цифровую модель мухи, имитирующей естественное поведение насекомого
Google разворачивает масштабную стратегию по изучению и моделированию разных форм интеллекта — от простейших организмов до сложных млекопитающих.
Google DeepMind представили сразу 2 масштабные разработки в области моделирования биологических систем с помощью ИИ.
1. DeepMind представила ZAPBench — уникальный набор данных активности мозга малька данио-рерио (зебрафиш), состоящей:
- Запись деятельности 70 000 нейронов в разрешении отдельных клеток
- Полный охват всего мозга рыбы,а не отдельных участков
- Данные о реакции нейронов на различные визуальные стимулы.
2. Исследователи DeepMind создали полную цифровую модель мухи-дрозофилы, способную имитировать естественное поведение насекомого:
- Система реалистично симулирует ходьбу, полет и механику движений
- ИИ-контроллер обучен на реальных записях поведения насекомых
- Виртуальная муха использует "зрение" для управления своими действиями
- Модель построена на физическом симуляторе MuJoCo и учитывает такие детали, как аэродинамика крыльев и адгезионные свойства лапок насекомого.
Неделю назад, напомним, была представлена DolphinGemma, аудио ИИ-модель с 400 млн параметров для анализа коммуникации дельфинов.
Анализируя эти проекты, видна ключевая стратегия Google — создание принципиально нового типа ИИ через синтез:
Человеческого интеллекта (символического, абстрактного).
Биологических моделей (параллельного, адаптивного).
Машинного интеллекта (масштабируемого, точного).
Эти проекты открывают путь к созданию гибридных систем с распределенной архитектурой, энергоэффективным вычислениям и новым методам обработки сенсорной информации.
Google разворачивает масштабную стратегию по изучению и моделированию разных форм интеллекта — от простейших организмов до сложных млекопитающих.
Google DeepMind представили сразу 2 масштабные разработки в области моделирования биологических систем с помощью ИИ.
1. DeepMind представила ZAPBench — уникальный набор данных активности мозга малька данио-рерио (зебрафиш), состоящей:
- Запись деятельности 70 000 нейронов в разрешении отдельных клеток
- Полный охват всего мозга рыбы,а не отдельных участков
- Данные о реакции нейронов на различные визуальные стимулы.
2. Исследователи DeepMind создали полную цифровую модель мухи-дрозофилы, способную имитировать естественное поведение насекомого:
- Система реалистично симулирует ходьбу, полет и механику движений
- ИИ-контроллер обучен на реальных записях поведения насекомых
- Виртуальная муха использует "зрение" для управления своими действиями
- Модель построена на физическом симуляторе MuJoCo и учитывает такие детали, как аэродинамика крыльев и адгезионные свойства лапок насекомого.
Неделю назад, напомним, была представлена DolphinGemma, аудио ИИ-модель с 400 млн параметров для анализа коммуникации дельфинов.
Анализируя эти проекты, видна ключевая стратегия Google — создание принципиально нового типа ИИ через синтез:
Человеческого интеллекта (символического, абстрактного).
Биологических моделей (параллельного, адаптивного).
Машинного интеллекта (масштабируемого, точного).
Эти проекты открывают путь к созданию гибридных систем с распределенной архитектурой, энергоэффективным вычислениям и новым методам обработки сенсорной информации.
16.04.202519:30
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 test-time compute, чтобы выжать из o3 максимум. Google пишет 25% нового кода с ИИ.
В последнем интервью Ноама Шазира, главного человека в Google, ответственного за прорывы в ИИ спросили, какое направление самое интересное в ИИ? Куда смотреть в долгосрок?
Шазир ответил, что - код.
Смотря, на сегодняшние результаты моделей o3 и o4mini от OpenAI, видно, что они дают жару в задачах кодирования — o3 бьет 71.7% на SWE-bench, а o4-mini лидирует в оптимизации кода. o4-mini обещает быть доступнее, хотя Gemini бьет бесплатным доступом.
Более того, сейчас стало известно, что OpenAI ведет переговоры о покупке Codeium за $3 млрд, прошло < 4 года с момента основания этого стартапа. Это прямой вызов Cursor, который тоже рвет рынок.
Google и Anthropic не сдаются.
Google с Gemini 2.5 Pro выдает 72.9% на Aider Polyglot. А вот Дарио Амодей из Anthropic говорит, к началу 2026 года ИИ будет писать почти весь код, а люди, будут только контролировать и координировать. Пока Claude 3.7 чуть отстает, но их фишка — безопасность.
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 test-time compute, чтобы выжать из o3 максимум. Google пишет 25% нового кода с ИИ.
В последнем интервью Ноама Шазира, главного человека в Google, ответственного за прорывы в ИИ спросили, какое направление самое интересное в ИИ? Куда смотреть в долгосрок?
Шазир ответил, что - код.
Смотря, на сегодняшние результаты моделей o3 и o4mini от OpenAI, видно, что они дают жару в задачах кодирования — o3 бьет 71.7% на SWE-bench, а o4-mini лидирует в оптимизации кода. o4-mini обещает быть доступнее, хотя Gemini бьет бесплатным доступом.
Более того, сейчас стало известно, что OpenAI ведет переговоры о покупке Codeium за $3 млрд, прошло < 4 года с момента основания этого стартапа. Это прямой вызов Cursor, который тоже рвет рынок.
Google и Anthropic не сдаются.
Google с Gemini 2.5 Pro выдает 72.9% на Aider Polyglot. А вот Дарио Амодей из Anthropic говорит, к началу 2026 года ИИ будет писать почти весь код, а люди, будут только контролировать и координировать. Пока Claude 3.7 чуть отстает, но их фишка — безопасность.
10.04.202517:15
У ChatGPT появилась огромная память, которая помнит и анализирует всю историю ваших чатов.
Это новый шаг во взаимодействии ИИ с человеком. Это переход от эпизодических взаимодействий, где каждый раз нужно объяснять всё заново к развивающимся отношениям. ИИ становится компаньоном.
https://t.me/alwebbci/3188
Это новый шаг во взаимодействии ИИ с человеком. Это переход от эпизодических взаимодействий, где каждый раз нужно объяснять всё заново к развивающимся отношениям. ИИ становится компаньоном.
https://t.me/alwebbci/3188
10.04.202511:03
⚡️Google создали ИИ,который превзошел врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях
Исследователи из Google Research, Google DeepMind и Google Health опубликовали 2 научных исследования в журнале Nature о ИИ под названием AMIE.( тут и тут)
AMIE — это система диагностического ИИ, основанная на LLM, которая:
1. Превзошла врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях по нескольким параметрам, включая точность диагностики, обоснованность назначенного лечения и, что особенно важно, способность проявлять эмпатию.
2. Показала лучшие результаты, чем клиницисты, при решении сверхсложных диагностических задач, а также повысила эффективность работы врачей при использовании в качестве вспомогательного инструмента.
AMIE есть агентные возможности:
1. Система может проводить симулированные медицинские консультации
2. Демонстрирует способность рассуждать при выборе методов лечения
3. Проявляет эмпатию в общении
4. Может функционировать как "со-доктор" или "коллаборатор".
Исследователи из Google Research, Google DeepMind и Google Health опубликовали 2 научных исследования в журнале Nature о ИИ под названием AMIE.( тут и тут)
AMIE — это система диагностического ИИ, основанная на LLM, которая:
1. Превзошла врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях по нескольким параметрам, включая точность диагностики, обоснованность назначенного лечения и, что особенно важно, способность проявлять эмпатию.
2. Показала лучшие результаты, чем клиницисты, при решении сверхсложных диагностических задач, а также повысила эффективность работы врачей при использовании в качестве вспомогательного инструмента.
AMIE есть агентные возможности:
1. Система может проводить симулированные медицинские консультации
2. Демонстрирует способность рассуждать при выборе методов лечения
3. Проявляет эмпатию в общении
4. Может функционировать как "со-доктор" или "коллаборатор".
30.04.202516:26
Выпущена 1-я в мире универсальная клеточная ИИ-модель, её создала команда Цукерберга.
Исследователи из Chan Zuckerberg Initiative и Stanford University представили TranscriptFormer – ИИ-модель для анализа одноклеточных транскриптомов, охватывающую 1.53 млрд лет эволюционной истории. Модель здесь.
Эта работа представляет переход от статичных клеточных атласов к интерактивным генеративным моделям клеточной биологии.
TranscriptFormer обучена на 112 млн клеток из 12 видов: от человека и мыши до рыбы-зебры, мух, червей, дрожжей и даже малярийного паразита. В отличие от предыдущих моделей, она может не только анализировать данные, но и генерировать новые профили экспрессии генов.
Ключевые инновации:
1. Генеративная природа - модель создает вероятностное распределение над генами и их уровнями экспрессии
2. Эволюционный охват-интеграция данных через огромные эволюционные расстояния.
3. Виртуальный инструмент-возможность проводить "цифровые эксперименты" через запросы к модели
4. Контекстуализированные эмбеддинги генов - уникальный способ представления генов в их клеточном контексте
Вот какие возможности это дает:
- Классификация типов клеток даже для видов, отделенных 685 миллионами лет эволюции
- Определение болезненных состояний клеток
- Перенос знаний между видами без дополнительного обучения
- Предсказание факторов транскрипции и взаимодействий между генами
TranscriptFormer прокладывает путь к "виртуальной клетке" – всеобъемлющей вычислительной модели клеточных процессов, способной отвечать на сложные биологические вопросы.
Ранее Chan Zuckerberg Initiative
уже представили в этом направлении проекты: -платформу для работы с одиночными клетками.
-платформу, объединяющую ИИ и клеточные исследования.
Исследователи из Chan Zuckerberg Initiative и Stanford University представили TranscriptFormer – ИИ-модель для анализа одноклеточных транскриптомов, охватывающую 1.53 млрд лет эволюционной истории. Модель здесь.
Эта работа представляет переход от статичных клеточных атласов к интерактивным генеративным моделям клеточной биологии.
TranscriptFormer обучена на 112 млн клеток из 12 видов: от человека и мыши до рыбы-зебры, мух, червей, дрожжей и даже малярийного паразита. В отличие от предыдущих моделей, она может не только анализировать данные, но и генерировать новые профили экспрессии генов.
Ключевые инновации:
1. Генеративная природа - модель создает вероятностное распределение над генами и их уровнями экспрессии
2. Эволюционный охват-интеграция данных через огромные эволюционные расстояния.
3. Виртуальный инструмент-возможность проводить "цифровые эксперименты" через запросы к модели
4. Контекстуализированные эмбеддинги генов - уникальный способ представления генов в их клеточном контексте
Вот какие возможности это дает:
- Классификация типов клеток даже для видов, отделенных 685 миллионами лет эволюции
- Определение болезненных состояний клеток
- Перенос знаний между видами без дополнительного обучения
- Предсказание факторов транскрипции и взаимодействий между генами
TranscriptFormer прокладывает путь к "виртуальной клетке" – всеобъемлющей вычислительной модели клеточных процессов, способной отвечать на сложные биологические вопросы.
Ранее Chan Zuckerberg Initiative
уже представили в этом направлении проекты: -платформу для работы с одиночными клетками.
-платформу, объединяющую ИИ и клеточные исследования.
30.04.202508:50
Трамп меняет позицию по поставкам ИИ-чипов в РФ, а российские производители предлагают запретить продажу иностранной электроники на госзакупках
Производители электроники обсуждают с Минпромторгом полный запрет на закупку иностранных компьютеров, серверов, планшетов и другой техники через госзакупки. Участники рынка считают, что российские компании уже могут предложить аналоги иностранной техники и полностью покрыть необходимый для госкомпаний объем. Однако сами заказчики считают, что это попытка загрузить простаивающие российские производства электроники.
A Трамп думает над тем, чтобы изменить правила, введённые Байденом, об ограничении доступа к ИИ- чипам по всему миру. Ранее США разделили на 3 уровня страны, определяя, сколько чипов каждая страна может получить.
Сейчас Трамп воспринимает чипы как мощный рычаг в торговых и геополитических переговорах. Предлагаемая им замена системы уровней стран на глобальный режим лицензирования с двусторонними соглашениями предполагает, что доступ к чипам будет предоставляться только странам, которые идут на уступки США. Однако есть опасения, что отмена уровней усложнит регулирование, а ограничения могут подтолкнуть страны второго уровня к покупке чипов у Китая.
Россия, находящаяся под санкциями, вряд ли получит такие соглашения без значительных уступок.
Поэтому преждевременно говорить, что теперь доступ к лучшим в мире ИИ-чипам будет законно доступен для российских компаний.
Производители электроники обсуждают с Минпромторгом полный запрет на закупку иностранных компьютеров, серверов, планшетов и другой техники через госзакупки. Участники рынка считают, что российские компании уже могут предложить аналоги иностранной техники и полностью покрыть необходимый для госкомпаний объем. Однако сами заказчики считают, что это попытка загрузить простаивающие российские производства электроники.
A Трамп думает над тем, чтобы изменить правила, введённые Байденом, об ограничении доступа к ИИ- чипам по всему миру. Ранее США разделили на 3 уровня страны, определяя, сколько чипов каждая страна может получить.
Сейчас Трамп воспринимает чипы как мощный рычаг в торговых и геополитических переговорах. Предлагаемая им замена системы уровней стран на глобальный режим лицензирования с двусторонними соглашениями предполагает, что доступ к чипам будет предоставляться только странам, которые идут на уступки США. Однако есть опасения, что отмена уровней усложнит регулирование, а ограничения могут подтолкнуть страны второго уровня к покупке чипов у Китая.
Россия, находящаяся под санкциями, вряд ли получит такие соглашения без значительных уступок.
Поэтому преждевременно говорить, что теперь доступ к лучшим в мире ИИ-чипам будет законно доступен для российских компаний.
21.04.202517:31
Claude это ИИ с характером. Anthropic представил 1-ю карту ценностей своего чат-бота
Anthropic проанализировал 700 тысяч диалогов с Claude, чтобы понять, какие принципы движут ИИ при ответах на субъективные вопросы. Это не просто нейтральный инструмент — у Claude есть свои ценности. Датасет тут.
Что выяснили?
- Claude адаптирует ценности к контексту:
- Здоровые границы в советах об отношениях.
- Историческая точность при анализе прошлого.
- Автономия человека в дискуссиях об этике ИИ.
- Самые частые ценности:
- Полезность (~23%).
- Профессионализм (~22%).
- Прозрачность (~17%).
- В ~28% случаев Claude поддерживает ценности пользователя, в 3% — сопротивляется (например, при запросах на вредоносный контент).
Зачем это бизнесу и разработчикам? Anthropic предлагает инструменты для контроля ИИ:
- Таксономия из более чем 3300 ценностей, разделенных на 5 категорий.
- Метод выявления попыток обхода защиты (джейлбрейков), где появляются нежелательные ценности вроде доминирования.
- Способ проверки соответствия ИИ корпоративным принципам.
Только есть ограничение-метод работает только с реальными диалогами уже запущенных систем.
Это первая эмпирическая карта ценностей ИИ, которая показывает:
- Как принципы полезности и безвредности проявляются в разговорах.
- Как Claude зеркалит, переформулирует или сопротивляется ценностям пользователя.
Anthropic проанализировал 700 тысяч диалогов с Claude, чтобы понять, какие принципы движут ИИ при ответах на субъективные вопросы. Это не просто нейтральный инструмент — у Claude есть свои ценности. Датасет тут.
Что выяснили?
- Claude адаптирует ценности к контексту:
- Здоровые границы в советах об отношениях.
- Историческая точность при анализе прошлого.
- Автономия человека в дискуссиях об этике ИИ.
- Самые частые ценности:
- Полезность (~23%).
- Профессионализм (~22%).
- Прозрачность (~17%).
- В ~28% случаев Claude поддерживает ценности пользователя, в 3% — сопротивляется (например, при запросах на вредоносный контент).
Зачем это бизнесу и разработчикам? Anthropic предлагает инструменты для контроля ИИ:
- Таксономия из более чем 3300 ценностей, разделенных на 5 категорий.
- Метод выявления попыток обхода защиты (джейлбрейков), где появляются нежелательные ценности вроде доминирования.
- Способ проверки соответствия ИИ корпоративным принципам.
Только есть ограничение-метод работает только с реальными диалогами уже запущенных систем.
Это первая эмпирическая карта ценностей ИИ, которая показывает:
- Как принципы полезности и безвредности проявляются в разговорах.
- Как Claude зеркалит, переформулирует или сопротивляется ценностям пользователя.
15.04.202512:54
OpenAI выпустила 3 гайда о том, как создавать ИИ-агентов, как внедрять ИИ в бизнесе с кейсами
https://t.me/alwebbci/3199
https://t.me/alwebbci/3199
10.04.202516:35
Новое время, когда ИИ важнее человека. В сеть слили письмо СЕО Shopify, где он требует эффективно использовать ИИ.
Он заявил, что прежде, чем просить больше людей и ресурсов, команды должны показать , почему они не могут выполнить задачи с помощью ИИ.
Более того СЕО Fiverr также отправил подобное письмо своим 1000 сотрудникам, предупреждая, что ИИ идет за их рабочими местами.
Вот основные тезисы из письма главы Shopify:
1. Использование ИИ — обязательное требование
для всех сотрудников Shopify
"Если вы не развиваетесь, вы деградируете"
2. ИИ должен быть частью фазы прототипирования GSD
3. Оценка использования ИИ будет включена в систему оценки работы
4. Сотрудники имеют доступ к передовым инструментам ИИ. Команда будет учиться и адаптироваться вместе. Время будет выделяться на интеграцию ИИ в бизнес-процессы и циклы разработки продуктов.
5. Перед запросом о дополнительных кадров команды должны доказать, почему они не могут выполнить работу с помощью ИИ.
Он заявил, что прежде, чем просить больше людей и ресурсов, команды должны показать , почему они не могут выполнить задачи с помощью ИИ.
Более того СЕО Fiverr также отправил подобное письмо своим 1000 сотрудникам, предупреждая, что ИИ идет за их рабочими местами.
Вот основные тезисы из письма главы Shopify:
1. Использование ИИ — обязательное требование
для всех сотрудников Shopify
"Если вы не развиваетесь, вы деградируете"
2. ИИ должен быть частью фазы прототипирования GSD
3. Оценка использования ИИ будет включена в систему оценки работы
4. Сотрудники имеют доступ к передовым инструментам ИИ. Команда будет учиться и адаптироваться вместе. Время будет выделяться на интеграцию ИИ в бизнес-процессы и циклы разработки продуктов.
5. Перед запросом о дополнительных кадров команды должны доказать, почему они не могут выполнить работу с помощью ИИ.
09.04.202518:58
⚡️Создана 1-я в мире детальная карта нейронных связей мозга мыши. Это историческая веха, которая поможет понять механизмы интеллекта.
7 лет работы, более 150 ученых, 1,6 петабайта данных — человечество получило 1-ю в истории подробную карту мозга с указанием не только где и как соединены нейроны, но и как они работают.
Мозг — последняя великая загадка науки. Мы отправляем роботов на Марс, но до сих пор плохо понимаем, что происходит в нашей собственной голове.
3D карта мозга мыши — первый шаг к пониманию гораздо более сложного человеческого мозга. Ученые уже изучают данные, чтобы расшифровать "алгоритмы", по которым работает мозг.
Это сделано в рамках проекта MICrONS. Туториал тут.
Статья в Nature тут.
В карте:
200,000 нейронов
523 миллиона связей
Функциональные данные о 75,000 нейронов .
Новая карта мозга поможет:
1. Разработать лекарства от болезней
2. Создать новое поколение компьютеров и ИИ
3. Понять, как формируются наши мысли и решения
4. Расшифровать загадки сознания
Для создания этой карты были использованы:
- Мощнейшие микроскопы
- ИИ для обработки изображений
- Системы работы с гигантскими объемами данных
- Цифровой двойник мозг
7 лет работы, более 150 ученых, 1,6 петабайта данных — человечество получило 1-ю в истории подробную карту мозга с указанием не только где и как соединены нейроны, но и как они работают.
Мозг — последняя великая загадка науки. Мы отправляем роботов на Марс, но до сих пор плохо понимаем, что происходит в нашей собственной голове.
3D карта мозга мыши — первый шаг к пониманию гораздо более сложного человеческого мозга. Ученые уже изучают данные, чтобы расшифровать "алгоритмы", по которым работает мозг.
Это сделано в рамках проекта MICrONS. Туториал тут.
Статья в Nature тут.
В карте:
200,000 нейронов
523 миллиона связей
Функциональные данные о 75,000 нейронов .
Новая карта мозга поможет:
1. Разработать лекарства от болезней
2. Создать новое поколение компьютеров и ИИ
3. Понять, как формируются наши мысли и решения
4. Расшифровать загадки сознания
Для создания этой карты были использованы:
- Мощнейшие микроскопы
- ИИ для обработки изображений
- Системы работы с гигантскими объемами данных
- Цифровой двойник мозг
显示 1 - 24 共 481
登录以解锁更多功能。