Есть вероятность~15%, что Claude уже обладает сознанием, говорит Кайл Фиш, который руководит исследованием благополучия ИИ в Anthropic

В интервью NYT, он сказал, что
трудно утверждать, что сегодняшние системы ИИ обладают сознанием. Существует лишь небольшая вероятность ~15 %, что Claude или другая система ИИ обладает сознанием.

При этом он подчеркивает, что исследование находится на раннем этапе, но полагает, что в ближайшие годы, по мере развития все более человекоподобных возможностей у ИИ, компаниям придется серьезнее относиться к возможности возникновения сознания у ИИ моделей.

Фиш признал, что, вероятно, не существует единого лакмусового теста для сознания ИИ.
Еще интересная деталь-Anthropic рассматривает возможность, чтобы модели могли принудительно завершать беседы, если запросы пользователей становятся слишком тревожными для самой модели.

Anthropic внедряет интерпретируемость ИИ в бизнес и работает над созданием МРТ для ИИ

Соучредитель компании Дарио Амодей говорит, что серьезная проблема современного ИИ в том, что мы создаём всё более мощные системы, не понимая в полной мере, как они работают. Непрозрачность моделей затрудняет оценку того, могут ли системы ИИ быть сознательными и заслуживать определенных прав.

Он говорит, что существует гонка между ростом мощности ИИ и способностью компаний понять, как эти системы работают. Дарио прогнозирует появление моделей, эквивалентных AGI уже к 2026-2027 году.

Anthropic работает над методами «механистической интерпретируемости» — технологиями, позволяющими заглянуть внутрь ИИ и понять, как он работает. Он это называет МРТ для ИИ, который позволит выявлять широкий спектр проблем: склонность ко лжи, стремление к власти, уязвимости к взлому и когнитивные сильные и слабые стороны модели.

Амодей предлагает нейробиологам рассмотреть эту область, так как собирать данные об искусственных нейронных сетях гораздо проще, чем о биологических.

В компании уже смогли:

1. Идентифицировали более 30 миллионов концепций в средней по размеру модели.

2. Разработали способы отслеживания и манипулирования группами признаков, называемыми «схемами» или «цепями».

3. Научились «прослеживать» ход мыслей модели при решении проблем.

Anthropic планирует не только исследовать интерпретируемость, но и применять её в бизнесе.

Компания видит в этом стратегическое преимущество, особенно в отраслях, где важна возможность объяснения принятых решений: финансы, медицина и юриспруденция, где непрозрачные модели имеют ограниченное применение из-за требований законодательства.

Амодей считает, что интерпретируемость может помочь лучше понимать закономерности и структуры, предсказанные ИИ в таких областях, как анализ ДНК и белковых последовательностей.

Проблема сегодняшнего дня в том, что люди потребляют информацию качества фастфуда, упакованную в хайп.

Люди не хотят думать. И это проблема людей, а не ИИ.

Microsoft выпустили отчет о влиянии ИИ-агентов на рынок труда, они говорят о появлении компаний нового типа

Основная идея в том, что 2025 станет годом рождения организаций нового типа, которые полностью перестраивают свою работу вокруг ИИ.

Ключевые выводы отчета:

1. Интеллект по требованию меняет бизнес.

2. Команды из людей и ИИ-агентов меняют организационную структуру.
Появляется новая организационная модель — "Work Chart" (рабочая схема), которая фокусируется на задачах, а не на функциональных отделах.
Вводится новая метрика — "соотношение человек-агент", которая определяет оптимальный баланс между людьми и ИИ в командах.
Компании выделяют клиентское обслуживание, маркетинг и разработку продуктов как основные области для ускоренного внедрения ИИ.

3. Каждый сотрудник становится "руководителем агентов".

Сотрудники начального уровня становятся менеджерами с первого дня, потому что они управляют ИИ-агентами, что полностью меняет традиционную карьерную лестницу.

Фазы трансформации организаций:

1. Человек с ИИ-ассистентом: Каждый сотрудник использует ИИ-помощника для более эффективной работы.

2. Команды человек-агент: Агенты становятся "цифровыми коллегами", выполняющими конкретные задачи под руководством людей.

3. Управление человеком, выполнение агентами: Люди определяют направление, а агенты выполняют бизнес-процессы и рабочие потоки, обращаясь к людям при необходимости.

$50млн на децентрализованный ИИ, использующий блокчейн Solana, для обучения своих моделей с открытым исходным кодом.

Nous Research привлек $50 млн от Paradigm при оценке в $1 миллиард.

В отличие от большинства проектов на пересечении блокчейна и ИИ, Nous основан исследователями ИИ, которые решили использовать блокчейн.

Nous разработал метод для обучения ИИ-моделей с открытым исходным кодом, который позволяет людям предоставлять свои собственные неиспользуемые вычислительные мощности.

Блокчейн используется для стимулирования участия и для защиты от злоумышленников, которые могли бы отправлять неподходящие данные, "отравляющие" процесс обучения.

Nous запустит свою децентрализованную систему обучения на блокчейне Solana, хотя пока не определился, будут ли пользователи вознаграждаться собственным токеном компании или нативной криптовалютой Solana.

⚡️Платежная система Stripe внедряет стейблкоины в платежи

Stripe (2-я по доле рынка с 17%, после PayPal с 45%) запускает продукт для работы со стейблкоинами (USDC, USDT) через платформу Bridge, которую купила в прошлом году.

Stripe предлагает 3 ключевые возможности:

1. Интеграцию с существующими стейблкоинами (USDC, USDT, BUSD и другими) через API, что позволяет компаниям легко встраивать работу с этими стейблкоинами в свои бизнес-процессы.

2. Возможность для компаний выпускать собственные стейблкоины быстро и просто.

3. Инфраструктуру для перевода средств между различными стейблкоинами и традиционными валютами, что упрощает глобальные переводы и конвертацию средств.

Бизнес в регионах с нестабильной валютой получит доступ к долларовым платежам без банковских комиссий. Bridge обеспечит конвертацию между стейблкоинами и фиатом.

Платежи станут быстрее и дешевле до 70% экономии на комиссиях.

Напомним, что стейблкоины+ИИ - база нового финансового ландшафта, считают основатели Stripe.

Stripe уже ведут переговоры с крупнейшими мировыми компаниями, помогая им разрабатывать стратегии использования стейблкоинов для глобального расширения и хранения средств.

2 важные тенденции формируют будущее:

1. ИИ-агенты меняют коммерцию. 700+ стартапов уже запущено на платформе Stripe, где ИИ-агенты сами совершают покупки через виртуальные карты, а пользователи программно контролируют авторизации.

2. Вертикальный SaaS делает технологии будущего доступными малому бизнесу.

❗️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.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

ИИ

Anthropic представил 1-ю карту ценностей Claude — важный шаг к более прозрачным системам ИИ.

Свежий отчет Института политики и стратегии ИИ выявил критические разрывы между громкими заявлениями лидеров рынка и фактическими возможностями существующих ИИ-агентов.

Anthropic прогнозирует массовое внедрение ИИ-сотрудников к 2026 году.

Человекоподобный open source ИИ-агент от Kortix AI.

Разработаны ИИ-агенты для создания индивидуальных тестов.

Anthropic работает над созданием инструментов интерпретируемости ИИ для бизнеса и МРТ для ИИ.

Почему мультиагентные системы не работают?Исследователи Беркли нашли ответ.

Новая архитектура для мобильных устройств от Liquid AI.

Исследователи MIT разработали структуру, отображающую связи между более чем 20 классическими алгоритмами машинного обучения.

Eagle 2.5 от Nvidia - семейство мультимодальных моделей с длинным контекстом.

Meta выпустила исследование, направленное на расширение возможностей машинного интеллекта.

Nari Labs выпустили Dia — передовую модель преобразования текста в речь с открытым исходным кодом.

Робототехника

Экс-сотрудники Google создали робота, который способен ориентироваться в незнакомой местности как человек.

Илон Маск сделал разработку роботакси и гуманоидов Optimus приоритетнее производства электромобилей.

Тактильная симуляция для роботов

Нейротехнологии, биотехнологии и квантовые вычисления

Компания Axoft успешно провела 1-е клинические испытания на людях ультрамягких нейронных зондов для нейроинтерфейсов.

Команда Google представила инновационный гибридный подход к квантовым симуляциям на 69-кубитном чипе Sycamore.

Google создали атлас мозга рыбы данио и цифровую модель мухи, имитирующую естественное поведение насекомого.

Венчурные инвестиции криптовалюты, финансы

Сэм Лессин, Slow Ventures, о состоянии венчурного рынка в 2025 и советами по инвестированию.

Circle и BitGo подают заявки на банковские лицензии для укрепления связей с традиционной финансовой системой.

Инвестбанк Cantor Fitzgerald, Tether, Bitfinex и SoftBank объединяются для запуска компании Twenty One, которая займётся накоплением биткоинов и развитием биткоин-продуктов.

Русская криптобиржа: Минфин РФ и ЦБ запустят криптобиржу для суперквалифицированных инвесторов.

Платежная система Stripe интегрирует стейблкоины в свою платежную инфраструктуру.

Бизнес и рынок труда

Поколение Z столкнулось с тем, что их дипломы стали дорогостоящими сувенирами в эпоху ИИ.

Доклад McKinsey о состоянии ИИ за 2025 год.

Microsoft выпустили отчет о влиянии ИИ-агентов на рынок труда, прогнозируя появление принципиально новых типов компаний.

В России планируют запретить поставки ноутбуков и серверов HP и Fujitsu.

Google под давлением и ведет борьбу за сохранение лидерства в поиске, ИИ и будущем интернета, а OpenAI хочет купить Chrome.

Инфраструктура

Исследование Huawei раскрывает секреты эффективного и экономичного построения тренировочных кластеров для крупномасштабных моделей с поддержкой десятков или сотен тысяч ИИ-чипов.

Epoch AI выпустили отчет о трендах в развитии суперкомпьютеров для ИИ.

AIRI и T-Технологии представили крупнейший датасет для обучения адаптивных ИИ-агентов на #ICLR2025

Исследователи из AIRI, Т-Технологии представили в Сингапуре XLand-100B — это масштабный набор данных для обучения ИИ-агентов в контексте. Он содержит:
- 100 млрд переходов состояний
- 2,5 млрд эпизодов
- Почти 30 000 различных задач
320 ГБ данных (сжатых).

Представьте разницу между двумя подходами:

1. Традиционное обучение с подкреплением - ИИ-агент обучается решать конкретную задачу через множество проб и ошибок, но не может применить этот опыт к новым задачам без повторного обучения.
2. Обучение в контексте - ИИ-агент учится "учиться" на примерах, адаптируясь к новым задачам, просто наблюдая, как они решаются — аналогично тому, как человек может освоить новый навык, посмотрев несколько примеров.

Как рассказал нам Владислав Куренков, руководитель научной группы «Адаптивные агенты» AIRI, команда не остановилась на создании датасета XLand-100B и уже сделала проект Vintix — модель для обучения с подкреплением в контексте, которая преодолевает одно из главных ограничений XLand. «Мы уже выпустили Vintix — модель для in-context RL, обученную на датасетах из нескольких доменов, включая робототехнику и индустриальное управление», — отмечает Куренков.

В отличие от XLand-100B, который работает только с задачами в среде GridWorld, Vintix способен обрабатывать данные из различных доменов с разной структурой наблюдений и действий. Это значительный шаг к созданию по-настоящему универсальных ИИ-агентов.

GitHub.

⚡️В сеть слили подробности новой ИИ-модели #DeepSeek R2, в 40 раз дешевле GPT-4

Согласно последним данным, DeepSeek готовится к выпуску своей новой модели R2, которая показывает значительные технологические прорывы по 3-м ключевым направлениям.

Революционная архитектура и эффективность - R2 использует инновационную архитектуру Hybrid MoE 3.0, которая обеспечивает 1,2 трлн динамически активируемых параметров при фактическом вычислительном потреблении всего 78 млрд параметров. По результатам тестирования Alibaba Cloud, при обработке задач вывода длинных текстов стоимость единицы токена снижена на впечатляющие 97,3% по сравнению с GPT-4 Turbo.

Самостоятельно разработанная система распределенного обучения показывает высокую эффективность на отечественном оборудовании — 82% использования кластера чипов Huawei Ascend 910B, с вычислительной мощностью 512 PetaFLOPS при точности FP16, что составляет 91% эффективности кластера NVIDIA A100 аналогичного размера.

DeepSeek R2 показывает крутые результаты в мультимодальных задачах:

- 92,4% точности (mAP) в сегментации объектов на датасете COCO, что на 11,6 п.п. выше модели CLIP
- Уровень ложных срабатываний 7,2E-6 в промышленных системах контроля качества
- 98,1% точности в диагностике заболеваний по рентгеновским снимкам грудной клетки, превосходя средний уровень экспертной группы главных радиологов (96,3%)

Модель обучена на обширном корпусе высококачественных данных объемом 5,2 ПБ, охватывающих финансы, право, патенты и другие специализированные области, что обеспечивает точность следования инструкциям до 89,7% по тестам C-Eval 2.0.

DeepSeek формирует экосистему из ведущих технологических компаний Китая:

Tuowei Information - основной производственный партнер экосистемы Huawei Ascend, выполняющий более 50% заказов на вычислительную инфраструктуру.

Hongbo Shares - управляет северокитайским узлом вычислений с резервом мощности более 3000P.

Zhongke Shuguang - поставляет кластеры серверов с жидкостным охлаждением с плотностью мощности 40 кВт на стойку.
Inspur Information - поставила более 5000 AI-серверов с гибридной архитектурой NVIDIA H800 + Ascend 910B.

Runjian Shares - обслуживает южнокитайский суперкомпьютерный центр с контрактом стоимостью более 500 млн юаней в год.
Xinyisheng - разработала решение CPO на основе кремниевой фотоники, снижающее энергопотребление на 35%

Технология квантизации DeepSeek R2 позволяет сократить размер модели на 83% при 8-битной точности с потерей точности менее 2%, что открывает возможности для развертывания на периферийных устройствах.

Модель уже нашла применение в проектах "умных городов", промышленной автоматизации и здравоохранении.

Citi банк: рынок стейблкоинов достигнет $3,7 трлн к 2030г, госсектор ускоряет принятие блокчейна

В свежем отчете Citi анализирует тренды в блокчейне, уделяя особое внимание 2 ключевым направлениям: стейблкоинам и применению блокчейна в госсекторе.

Основные тезисы отчета:

1. 2025 год может стать переломным моментом для блокчейна (аналогично "моменту ChatGPT"), когда технология начнет широко внедряться в финансовом и гос секторах, в основном благодаря изменениям в регулировании.

2. Рынок стейблкоинов может вырасти до $1,6 трлн к 2030 году (базовый сценарий) или до $3,7 трлн (оптимистичный сценарий). Сейчас объем рынка составляет около $230 млрд.

3. Доминирование $ в стейблкоинах, вероятно, сохранится (~90%).

4. Регуляторные изменения в США могут привести к тому, что эмитенты стейблкоинов станут одними из крупнейших держателей американских казначейских облигаций к 2030 году (до $1 трлн).

5. Банковская система может столкнуться с рисками замещения депозитов стейблкоинами, но также получит новые возможности для предоставления услуг.

6. Государственный сектор всё активнее внедряет блокчейн для повышения прозрачности и подотчетности (пример: инициатива DOGE в США, пилотные проекты центробанков).

Ключевые применения блокчейна в госсекторе: отслеживание расходов, распределение субсидий, управление государственными записями, гуманитарная помощь, токенизация активов и цифровая идентификация.

Отчет детально разбирает опыт Эстонии в использовании блокчейна, они используют технологию не для хранения самих данных, а для регистрации метаданных о том, когда и кем данные были доступны или изменены.

Эксы CTO Airbus, исследователи DeepMind, UTC создают AGI для инженерного проектирования и разработки сложных технических систем

Основатели стартапа P-1 AI
Aleksa Gordić DeepMind, Paul Eremenko ex-CTO Airbus, UTC, Adam Nagel ex-CTO в Airbus разрабатывают систему под названием Archie, которая сможет создавать инженерную систему ИИ для проектирования:

- Самолетов,
- Сфер Дайсона
- Автомобилей
- Систем отопления, вентиляции и кондиционирования (HVAC) и др.

Они привлекли $23 млн в рамках посевного раунда, который возглавил венчурный фонд Radical Ventures. Среди инвесторов оказался и Джефф Дин, глава по науке Google и вице-президент по продукту в OpenAI.

Маск и сооснователь Neuralink заявили, что хотят сделать нейроимплантацию доступной, как LASIK для офтальмологов

По словам Илона Маска, роботы-хирурги превзойдут хороших хирургов в течение нескольких лет, а лучших хирургов — ~ через 5 лет.

Маск говорит, что уже сейчас Neuralink вынуждена использовать робота для имплантации электродов в мозг, поскольку человеку невозможно достичь необходимой скорости и точности.

Развивая тему роботизированной нейрохирургии, сооснователь Neuralink DJ Seo поделился амбициозным видением компании:

"Наша цель — сделать процедуру похожей на LASIK: одно нажатие кнопки для получения нейроинтерфейса. Это не заменит хирурга, но сделает его более способным — точно так же, как LASIK сделал для офтальмологов."

По словам Seo, компания разрабатывает роботов нового поколения, которые будут в 10 раз быстрее существующих, способны погружаться в 3 раза глубже и при этом будут намного проще в использовании.

Недавно робот Hugo от Medtronic показал высокую эффективность в урологических операциях с успешностью 98,5% и низкими показателями осложнений.

И хотя эра полностью автономных роботов-хирургов еще не наступила, тенденция очевидна - будущее хирургии за союзом человеческого опыта и роботизированной точности.

⚡️ЭПОХАЛЬНО! Mastercard запустили сегодня глобальную систему платежей в стейблкоинах

Цель Mastercard - сделать транзакции со стейблкоинами такими же бесшовными, как традиционные платежи.

Этот шаг подтверждает прогнозы аналитиков Citi о том, что 2025 год может стать "моментом ChatGPT" для массового внедрения блокчейн-технологий.

Для бизнеса - Mastercard работает с Circle, Nuvei и Paxos, чтобы предоставить торговым точкам возможность прямых расчетов в стейблкоинах. Это позволит магазинам и компаниям принимать оплату в стейблкоинах, не беспокоясь о сложностях конвертации или волатильности.

Для обычных пользователей - партнерство с OKX для выпуска карт, которая позволит людям использовать криптовалюты для повседневных покупок, связывая их криптокошельки с обычными платежными терминалами в магазинах через сеть Mastercard.

Комплексный подход Mastercard включает в себя весь спектр возможностей: от поддержки кошельков и выпуска карт до расчетов с продавцами и онлайн-переводов, что делает эту инициативу универсальной для всех типов пользователей.

Яндекс займется разработкой софта для роботов-гуманоидов, а в дальнейшем не исключает и их производство

Ранее наш канал выпустил свой анализ исследования об оцифровке чувств для роботов.

Проект Яндекса будет частью направления автономного транспорта в подразделении Yandex B2B Tech. С помощью собственных наработок в области ИИ, машинного обучения и автономного транспорта сотрудники компании планируют на 1-м этапе сосредоточиться на создании ПО, которое обеспечит базовую подвижность и адаптацию гуманоидов к реальной среде. Роботов научат ключевым навыкам: уверенно ходить, подниматься по лестницам, открывать двери, проходить через турникеты, поднимать и переносить в руках груз.

В дальнейшем команда планирует выйти на полный цикл разработки гуманоидов — от написания софта для управления ими до их проектирования и производства.

Ранее, Google показал своего робота, который работает на Gemini, посмотрите подробнее здесь.

А figure сделали прорыв в походке гуманоидов - сложнейшая задача.

А тут экс-сотрудники Google представили робота, который действует в незнакомой местности как человек.

Маск ранее назвал приоритетным в Tesla создание гуманоидов и прогнозировал в течение 5 лет появление лучших роботов-хирургов.

Прямо перед конфой Meta*, Alibaba выпускает 8 моделей Qwen3, и они соревнуются с лучшими моделями от OpenAI и DeepSeek

Состав релиза тут.
Все модели доступны также в квантизированных вариантах.

Объём данных и обучение-более 30 трлн токенов общих данных и 5 трлн токенов "высококачественных" данных. Это больше, чем весь бюджет обучения OLMo в Ai2.

Несмотря на отличные показатели в тестах, модели могут быть не так устойчивы, как лучшие модели на рынке.

Qwen 3 явно ориентируется на DeepSeek как на основного конкурента среди открытых моделей и показывает похожие черты с R1, например, начало цепочек рассуждений со слова "Okay".

Qwen3 изначально не мультимодальная, что может быть недостатком по сравнению с Llama 4 и тенденцией к более ранней интеграции, как у GPT-4o.

4B-модель Qwen оказывается в одной таблице результатов с GPT-4 - это достижение.

Режим рассуждений Qwen похож на механизмы, используемые в моделях Claude 3.7 и Grok 3.

*запрещенная в РФ организация.

Если вы до сих пор не знаете ничего про ИИ-агентов и MCP, то свежий отчет от BCG для вас https://www.tg-me.com/alwebbci/3242

А если вы размышляете о том, куда будет развиваться экосистема ИИ-агентов, то инфраструктура Agent2Agent (A2A) от Google — это то, на что стоит обратить внимание.

Трансформация e-commerce: ИИ-агенты, стейблкоины и новый шаг OpenAI

Электронная коммерция стоит на пороге больших изменений. В последние дни мы наблюдаем целую волну значимых обновлений, которые сигнализируют о том, как мы будем совершать покупки в ближайшем будущем.

OpenAI запустила новую функцию шоппинга в ChatGPT, которая уже начала распространяться среди всех категорий пользователей.
Особый акцент компания делает на том, что результаты подбираются независимо и не являются рекламой.

Параллельно с этим, OpenAI расширяет доступность своих сервисов через WhatsApp.

ИИ-агенты - новая парадигма онлайн-шоппинга
Себастьян Сиемятковски, CEO Klarna, в своем недавнем выступлении поделился анализом того, как ИИ меняет e-commerce. По его мнению, мы движемся к миру, где ИИ-агенты будут не просто рекомендовать товары, но и самостоятельно совершать покупки от имени пользователей.

По его прогнозу, основные изменения будут следующими:
1. Для уникальных брендов — возможность более прямого доступа к потребителям без отвлекающих факторов
2. Для агрегаторов и маркетплейсов — вызов, так как ИИ будет затруднять традиционные практики ап-селлинга и кросс-селлинга
3. Для покупателей — более персонализированный опыт с меньшим количеством необходимых действий

На фоне этих трендов, Visa анонсировала презентацию новых продуктов для платежной экосистемы в области ИИ-коммерции и стейблкоинов, которая состоится 30 апреля. Это третий серьезный шаг от крупной платежной сети в сторону интеграции криптовалютных стабильных монет с ИИ-агентами.
Первыми были Stripe, потом Mastercard.

Кто выиграет от новой парадигмы?

Анализируя высказывания экспертов, можно сделать несколько выводов:

Победители: бренды с уникальными предложениями и сильной идентичностью, разработчики платежных систем, ИИ-платформы с возможностями совершения транзакций

Под угрозой: традиционные агрегаторы, маркетплейсы, полагающиеся на классический опыт просмотра товаров, рекламные платформы.

Что это значит для рынка?
Если ранее развитие шло через улучшение инфраструктуры (платежи, логистика), затем через новые бренды и модели кураторства, то теперь ИИ трансформирует сам процесс принятия решений и совершения покупок. Когда потребители привыкнут использовать ИИ-агентов для исследования и покупок, они могут полностью перестать посещать веб-сайты ритейлеров, вместо этого делегируя эти задачи ИИ.

Эти изменения также глубоко повлияют на рекламный рынок, так как традиционные модели привлечения внимания потребителей могут оказаться неэффективными в мире, где решения принимаются с помощью ИИ-посредников.

В ближайшие месяцы мы, вероятно, увидим:
1. Дальнейшую интеграцию ИИ-агентов с платежными системами
2. Новые модели монетизации для ИИ-платформ через партнерства с ритейлерами
3. Активную адаптацию брендов к новым каналам коммуникации с потребителями
4. Первые примеры полностью автоматизированных покупок через ИИ-агентов

UK выступили за создание криптобирж, выпуск стейблкоинов, а США - включение биткоина в национальный экономический учет

Британское правительство опубликовало проект закона о регулировании криптоактивов, которое вводит 2 ключевые категории:

Квалифицированные криптоактивы — взаимозаменяемые и передаваемые криптоактивы, такие как Bitcoin, Ethereum и большинство других популярных криптовалют, которые можно свободно обменивать, где одна монета идентична другой.

Квалифицированные стейблкоины — криптовалюты с привязкой к традиционным валютам (например, USDT, USDC), обеспеченные реальными фиатными деньгами.

Какие виды деятельности будут регулироваться?
- Выпуск стейблкоинов в Великобритании
- Хранение криптоактивов (кастодиальные услуги)
- Управление криптовалютной биржей или торговой платформой
- Дилерская деятельность с криптоактивами (включая криптокредитование)
- Агентская деятельность по сделкам с криптоактивами
- Организация сделок с криптоактивами
- Стейкинг криптоактивов (включая жидкий стейкинг).

При этом зарубежные компании смогут обслуживать только институциональных клиентов без получения лицензии.

Интересно, что законодательство не содержит специальных положений для децентрализованных финансов(DeFi). Если деятельность децентрализована и невозможно выделить контролирующее лицо, лицензирование не требуется.

А стейблкоины пока не будут регулироваться как платежные инструменты, правительство заявило, что готово адаптировать регулирование по мере развития технологии и рынка.

Тем временем, министр торговли США Говард Лутник заявил о:

1. Включении биткоина в национальный экономический учет.

2. США планирует разрешить майнерам создавать свои собственные электростанции, строить их и дата-центры вблизи месторождений природного газа.

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.