СЕО DeepMind говорит, что через 10-15 лет мы сможем вылечить все болезни человека

По мнению нобелевского лауреата и главы DeepMind ИИ радикально изменит подход к медицине и разработке лекарств, что позволит сделать прорывы в лечении болезней, которые сегодня считаются неизлечимыми. Об этом он сказал в интервью основателю LinkedIn.

Более того, Дэмиса волнуют вопросы о фундаментальных свойствах реальности. Он не понимает, почему люди не беспокоятся о том, что такое время? Что такое гравитация?
Ему также интересен прогресс в квантовой области.

Что ещё интересного говорит Хассабис:

1. Он выделяет 3 уровня творчества у ИИ:
- Интерполяция— самый простой уровень. Это не настоящее творчество, а просто комбинирование и смешивание существующего.
- Экстраполяция — ИИ берет существующие знания и выходит за их пределы, создавая нечто новое в рамках существующей парадигмы. Пример — "ход 37" AlphaGo, который никогда ранее не встречался в истории игры. Это уже настоящее творчество.
- Изобретение/нестандартное мышление— высший уровень. Это способность создать принципиально новую концепцию. Примеры — изобретение самой игры Го или создание общей теории относительности Эйнштейном.

По мнению Демиса, современный ИИ способен достичь только первых двух уровней, но не третьего. Но в будущем это может быть достигнуто.

2. Дэмис говорит, что игра — фундаментальная часть человеческой сущности.

Для него игры — это способ безопасно проходить сложные сценарии принятия решений, которые в реальной жизни случаются редко, но имеют большое значение.

3. О синтетических данных и их ограничениях. Дэмис говорит о проблеме нехватки данных для обучения современных больших языковых моделей.Решение, по его мнению:
- Создание синтетических данных
- Использование игр, где ИИ может играть против себя и создавать неограниченное количество новых тренировочных примеров
- Использование мультимодальных данных (видео, аудио).

Ключевая проблема с синтетическими данными — обеспечить их "правильное распределение",чтобы они соответствовали реальным данным и корректность. Это проще делать в абстрактных областях (математика, программирование, игры), где можно проверить правильность результата, и сложнее в других областях.

4. О воплощенном интеллекте.
Дэмис говорит, что его удивили результаты их модели Veo 2, оказалось, что ИИ может понимать физику мира просто, просматривая видео на YouTube, без физического взаимодействия с объектами.

5. О компромиссе между размером модели и временем обработки.
Сейчас исследователи ищут оптимальный баланс между размером модели, стоимостью запуска и количеством шагов рассуждения. Это активное направление исследований, и однозначного ответа пока нет.

6. Дэмис предсказывает эволюцию программирования в направлении "vibe coding" — кодирования на естественном языке. Он видит это как логическое продолжение тенденции перехода к всё более высокоуровневым языкам программирования.

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

Эксклюзив. Аналитический материал о прогрессе в оцифровке человеческих чувств — совместная работа нашей команды с использованием ИИ.

ИИ

Meta* выпустила Llama 4-разбор.

Дарио Амодей (CEO Anthropic) прогнозирует: к началу 2026 года ИИ будет генерировать большую часть программного кода.

Google запустил Project Astra — визуальный ИИ-агент в Gemini.

Открытие от Essential AI: рефлексия у ИИ формируется раньше, чем предполагалось.

Стартап Deep Cogito создал за 75 дней ИИ-модели, превосходящие Llama 4.

Google представил фреймворк для ИИ-агентов, обеспечивающий взаимодействие между экосистемами независимо от платформы.

Медицинский прорыв от Google - их ИИ превзошел врачей первичной помощи в симулированных консультациях.

В сеть попало письмо CEO Shopify, требующее от команд доказать, почему задачи нельзя решить с помощью ИИ вместо найма новых сотрудников.

ChatGPT получил долгую память — теперь он помнит и анализирует всю историю ваших диалогов.

Salesforce представили APIGen-MT — фреймворк для генерации высококачественных, проверяемых многоходовых тренировочных данных для ИИ-агентов.

Nvidia выпустила Llama-Nemotron-Ultra - модель со встроенной функцией рассуждения, которую можно включать и выключать.

Многоагентные архитектуры признаны будущим ИИ — выделено 6 различных типов таких систем.

Amazon запустил Nova Sonic — ИИ для преобразования речи в речь, обеспечивающий естественное человекоподобное взаимодействие.

Anthropic опубликовал новый quickstart — минимальная реализация LLM-агента с инструментами MCP, циклами и управлением контекстом.

 Нейротехнологии и биология

Создан ИИ-агент для пространственной биологии, который может помочь в понимании рака и разработке новых методов лечения.

Nudge разработали неинвазивное устройство, точно модулирующее активность мозга.

Создана 1-я в мире детальная карта нейронных связей мозга мыши, что приближает нас к пониманию механизмов интеллекта.

Новый нейроинтерфейс размером с волосяной фолликул решает один из барьеров к нейроуправлению — движение.

Новые открытия о предиктивной силе мозга.

Технологии и железо

У проекта Stargate от OpenAI проблемы - Oracle задерживает строительство ЦОДов, что может сорвать планы компании.

Google разработал продвинутый ИИ-чип - конкурент Blackwell от Nvidia.

Стартап Ильи Суцкевера будет использовать новые TPU от Google.

Джефф Безос инвестирует в секретный стартап электромобилей Slate Auto.

OpenAI сталкивается с новым ограничением - теперь компанию сдерживает доступ к данным.

Криптовалюты и финансы

Минфин РФ анонсировал появление новых игроков с лицензиями для торговли криптовалютами.

ФНС начала публиковать курсы криптовалют для расчета налога с майнинга.

Ripple купила прайм-брокера Hidden Road за $1,25 млрд.

Генпрокуратура, Росимущество и Казначейство не могут решить, кто будет хранить изъятую криптовалюту.

Исследования и прогнозы

Исследование: стейблкоины опережают цифровые валюты центробанков (CBDC).

Экономический анализ: кто на самом деле зарабатывает на USDC?

VanEck: тарифы Трампа усиливают де-долларизацию — Россия и Китай обращаются к биткоину.

Anthropic опубликовала масштабное исследование, оказалось студенты используют ИИ в основном для решения задач высшего когнитивного порядка. О том, к чему это может привезти, читайте здесь. 

Google и Anthropic заставляют свои лучшие ИИ-модели играть в Pokémon. Разбор тренда.

CEO DeepMind сделал смелый прогноз: через 10-15 лет будут найдены лекарства от всех болезней человека.

Рэй Далио предупреждает, фокусируясь на тарифах Трампа, люди упускают более важные экономические тенденции.

Опубликован новый отчёт о развитии ИИ-агентов в здравоохранении.

BIS опубликовал отчёт об использовании токенизации для платежей и финансовых транзакций.

*запрещенная в РФ организация.

OpenAI готовится выпустить нового ИИ-агента и строит экосистему

Об этом рассказала Сара Фриар, CFO OpenAI.

A-SWE - это новый ИИ- инженер-программист, который может самостоятельно создавать приложения. Он может взять запрос на разработку, который обычно дают инженеру, и самостоятельно его реализовать.

Более того, он выполняет задачи, которые программисты обычно не любят делать:
- проводит собственное тестирование качества,
- проверку качества, тестирование на ошибки,
- исправление ошибок и создание документации.

Также она откровенно говорила о будущем OpenAI, но ни разу не упомянула Microsoft и ЦОДы Azure. Стратегическое партнерство закончилось.

Вместо этого, говоря об инфраструктуре, она выделила только Stargate.

CFO OpenAI заявила, что они внедряют инновации сверху вниз во всех частях стека, от ЦОДов до уровня приложений, которые формируют экосистему:

1. Приложения (Agents, Operator, Deep Research, AI Software Engineer, Canvas, Projects, ChatGPT Search, Advanced Voice).

2. API (Экосистема, оркестрация, настройка моделей и данных).

3. Модели (Frontier, GPT-4o, 4o-mini, Reasoning, o1, o3, o3-mini).

4. Центры обработки данных.

Как достичь качества ИИ-моделей при затратах в 1000 раз меньше?

Ember — новый open source фреймворк, позволяющий строить сложные ИИ-системы с эффективностью по стоимости. Ember создан в сотрудничестве с исследователями из IBM Research, Stanford, MIT, NVIDIA, Microsoft, Google и др.

Эта работа основана на концепциях из статьи SPECIFICATIONS.

По данным исследований Ember, стоимость достижения определенного уровня производительности модели снижалась в 10 раз ежегодно за последние 3 года. При этом разрыв между самыми дорогими и дешевыми моделями достигает 10000x, создавая возможности для оптимизации.

Разработчики утверждают, что их подход может обеспечить качество современных языковых моделей при затратах всего в 1/1000 от их стоимости.

Ember позиционируется как открытый и расширяемый фреймворк, который может интегрироваться с существующими "агентными" рабочими процессами и легко адаптироваться к различным инфраструктурам.

Ember полезен для:

1. Исследователей с ограниченным бюджетом

2. Стартапов, которые не могут позволить себе дорогие вычислительные ресурсы

3. Компаний, стремящихся оптимизировать затраты на ИИ

4. Разработчиков, экспериментирующих с составными ИИ-системами.

Alphabet, Nvidia инвестировали в SSI Ильи Суцкевера, стартап привлек ещё $2 млрд и теперь оценивается в $32 млрд.

Более чем в 6 раз превышает предыдущую в $5 млрд с сентября прошлого года. Единственная цель и предполагаемый продукт стартапа— это безопасный суперинтеллект.

В раунде на $2 млрд, возглавляемом Greenoaks Capital, которая инвестировала около $500 млн.

Помимо Alphabet и NVIDIA, в числе инвесторов также названы Andreessen Horowitz, Lightspeed Venture Partners и DST Global(Юрия Мильнера).

Alphabet через свое облачное подразделение Google Cloud заключила сделку с SSI о предоставлении доступа к своим чипам TPU для исследований в области ИИ.

NVIDIA, в свою очередь, продолжает активно поддерживать ИИ-стартапы, хотя конкретные суммы их инвестиций в SSI не разглашаются.

⚡️Google видит в мозге дельфина ключ к ИИ, превосходящий человеческий

Google представил проект DolphinGemma — аудио ИИ-модель с 400 млн параметров, которая использует технологии SoundStream для токенизации звуков дельфинов. Она создана на основе Gemma.

Одна из заявленных целей проекта - создание "общего словаря" для интерактивной коммуникации между людьми и дельфинами с помощью системы CHAT.

Анализируя направление исследований и приоритеты Google, можно выделить несколько ключевых стратегических целей, которые компания, вероятно, преследует, изучая коммуникацию и когнитивные способности дельфинов:

1. Преодоление ограничений человекоподобного ИИ
Современные LLM ограничены линейным человеческим мышлением. Google, вероятно, ищет принципиально иную модель интеллекта, которая поможет преодолеть эти ограничения.

2. Создание новой архитектуры многоагентных систем
Будущее — за децентрализованными системами из множества взаимодействующих агентов. Социальная организация дельфинов может служить идеальной биологической моделью.

3. Изменения в обработке сигналов и восприятии
ИИ пока значительно уступает биологическим системам в обработке сенсорной информации. Изучение эхолокации дельфинов может привести к прорыву в компьютерном зрении и обработке звука.

Мы изучили последние свежие исследования дельфинов, подтверждающие эту стратегию:

1. Параллельная обработка информации
Исследования показали, что дельфины способны одновременно эхолоцировать и решать сложные когнитивные задачи без потери эффективности.
МРТ высокого разрешения выявила модульную структуру слуховой коры дельфинов для параллельной обработки сигналов. Дельфины поддерживают непрерывную обработку данных до 15 дней благодаря унигемисферному сну.

2. Коллективный интеллект и социальные структуры
Дельфины формируют многоуровневые социальные альянсы, требующие сложного стратегического планирования.
Стаи координируются без конфликтов эхолокационных сигналов, демонстрируя сложные механизмы синхронизации. Наблюдается культурная передача знаний через поколения без формального обучения.

3. Уникальная коммуникация и эхолокация
Эхолокация дельфинов позволяет "сканировать" внутреннюю структуру объектов на расстоянии до 3 км. ИИ-анализ выявил контекстно-зависимую структуру свистов, напоминающую примитивный синтаксис. Дельфины демонстрируют развитую способность к вокальной мимикрии и абстрактному представлению звука.

Конечная цель Google, вероятно, — создание принципиально нового типа ИИ на основе синтеза трех форм интеллекта:

1. Человеческого (символического, абстрактного)
2. Дельфиньего (параллельного, распределенного)
3. Машинного (масштабируемого, точного)

Такой синтез может обеспечить:
Гибридную обработку данных — сочетание линейного и параллельного анализа
Адаптивную архитектуру — системы, реорганизующие свою структуру под конкретные задачи
Энергоэффективные вычисления — оптимизация ресурсов по образцу биологических систем.

Изучение дельфиньего интеллекта может помочь преодолеть ключевые ограничения современного ИИ:
- Ограниченную когнитивную архитектуру
- Растущее энергопотребление
- Недостаточную обобщающую способность
- Слабую адаптацию к неизвестным ситуациям.

Huawei обучила ИИ-модель без чипов NVIDIA, результаты превосходят LLaMA 405B на большинстве тестов

Huawei опубликовала отчет о своей новой языковой модели Pangu Ultra — плотной архитектуре с 135 миллиардами параметров.

Особенности этой работы:

1. модель полностью обучена на 8,192 нейронных процессорах Ascend NPU от Huawei без использования GPU от NVIDIA

2. 13.2 триллиона токенов разнообразных данных

3. разработана техника "depth-scaled sandwich normalization", устраняющая скачки потерь при обучении глубоких моделей

4. поддерживает контекстное окно до 128K токенов.

По данным авторов, превосходит или не уступает другим мощным языковым моделям:

- Показывает лучшие результаты, чем плотные модели Llama 405B и Mistral Large 2 на большинстве бенчмарков

- Демонстрирует конкурентоспособные результаты по сравнению с более крупными разреженными MoE-моделями.

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.

👁️DeepMind уже ищет специалиста на пост AGI в Лондоне

Это позиция про анализ последствий от AGI и подготовку к будущему, где такой ИИ может существовать.

Основные темы исследований:

- Переход от AGI к искусственному сверхинтеллекту (ASI).
- Изучение того, может ли ИИ обладать сознанием, и что это значит.
- Влияние AGI на основы человеческого общества: экономику, право, здравоохранение, образование и другие сферы.

AMD запускает в производство свой первый на 2-нм чип

Пока NVIDIA правит в ИИ-ускорителях, а Intel пытается догнать в серверном рынке, AMD обходит обоих, первой освоив 2-нм.

Новый серверный процессор EPYC “Venice”— первый HPC-чип на 2-нм техпроцессе TSMC N2.

Запуск намечен на 2026 год.

OpenAI выпустила 3 гайда о том, как создавать ИИ-агентов, как внедрять ИИ в бизнесе с кейсами

https://www.tg-me.com/alwebbci/3199

Семья Трампа запускает криптоигру в стиле "Монополии", которая объединит виртуальную недвижимость с блокчейн

Известно, что где игроки смогут зарабатывать цифровую валюту, перемещаясь по цифровой доске и строя здания в виртуальном городе.

За разработкой стоит Билл Занкер — давний бизнес-партнер Трампа, который уже участвовал в запуске президентских NFT-коллекций и мемкоина. Запуск игры планируется на конец апреля 2025 года.

Новая игра станет продолжением целой серии криптопроектов семьи Трампа:

-NFT-коллекции с изображением Трампа
- Децентрализованная финансовая платформа World Liberty Financial
- Стейблкоин
- Компания по майнингу биткоина

Тематика недвижимости неслучайно выбрана основой для игры — это прямая отсылка к основному бизнесу Трампа. Еще в 1989 году он выпустил настольную игру "Trump: The Game", а в 2006 рассматривал возможность создания реалити-шоу по мотивам "Монополии".

OpenAI разрабатывает свою соцсеть, аналог X(твиттера)

Главная долгосрочная цель от этого — это данные. У Маска, Google и Цукерберга есть постоянный источник данных из социальных сетей, если это удастся, то и OpenAI тоже.

Пока неизвестно, планирует ли OpenAI выпустить социальную сеть как отдельное приложение или интегрировать ее в ChatGPT.

У Claude теперь есть research и интеграция с Google Workspace

Anthropic представила 2 новые функции:

1. Research:

- Работает как самостоятельный агент, выполняя серию связанных поисковых запросов,

- автоматически исследует разные аспекты вашего вопроса

- предоставляет полные ответы с проверяемыми источниками

- Сочетает высокое качество и скорость — результаты за минуты вместо часов.

Research пока доступен в бета-версии для платных пользователей в США, Японии и Бразилии.

2. Интеграция с Google Workspace. Claude теперь подключается к вашей рабочей экосистеме:

- доступ к Gmail, Calendar и Документам
- Находит информацию в письмах, календаре и файлах без необходимости их загрузки
- Собирает и анализирует данные из разных источников для решения ваших задач
- Обеспечивает прозрачность с помощью цитирования источников.

Доступна всем платным пользователям в бета - версии.

Эволюция отношений между человеческим трудом и ИИ

Человеческий труд постепенно вытесняется и усиливается технологиями — от простых программ до полностью автономных ИИ-систем, роботов и даже прямого подключения к мозгу.

Вот как это происходит уже и к чему идет. Анализ @blockchainrf :

1. Ручной труд → Excel, CAD → компьютеры берут на себя рутинные вычисления, но человек остаётся оператором.

2. Цифровые инструменты → Виртуальные ассистенты (чат-боты, голосовые помощники) → Помощники ускоряют коммуникацию, но требуют человеческого контроля.

3. Виртуальные ассистенты → Автоматизация (RPA, Zapier) → Процессы выполняются программами, но настраиваются людьми.

4. Автоматизация → ИИ-ассистенты (Copilot, аналитические ИИ) → ИИ предлагает решения, но окончательные решения принимает человек.

5. ИИ-ассистенты → Автономные агенты (AutoGPT, торговые боты) → Узкоспециализированные агенты работают самостоятельно, но в ограниченных рамках.

6. Автономные агенты → Рои агентов (Agent swarms) → Множество специализированных ИИ-агентов взаимодействуют между собой для решения сложных задач.

7. Рои агентов → Цифровые рабочие силы (Digital workforces) → Структурированные коллективы ИИ-систем, заменяющие целые отделы и выполняющие полные бизнес-функции.

8. Цифровые рабочие силы → Гибридные команды (люди + ИИ + роботы). Например:
Врач + ИИ-диагност + робот-хирург.
Маркетолог + ИИ-аналитик + автоматизированные рекламные системы.

9. Параллельные пути:
- Физические роботы (склады, дроны) → Механизация ручного труда, но массовой замены людей нет.

- Нейроинтерфейсы (Neuralink) → Пока нишевое применение (медицина, протезирование).

10. Augmented Intelligence → Не ИИ вместо людей, а расширение человеческих возможностей:
Люди — креатив, управление, этика.
ИИ и роботы — рутина, вычисления, физический труд.

@blockchainrf

Anthropic делает ставку на нейроинтерфейсы?

Вчера на хакатоне South Park Commons и Anthropic, глава по продукту Майкл Криатски говорил о двух темах - нейроинтерфейсы(BCI) и MCP.

Выступление Криатски происходит на фоне недавно опубликованного Anthropic фундаментального исследования "On the Biology of a Large Language Model", в котором компания представила уникальную методологию "circuit tracing" для анализа внутренних механизмов работы своих языковых моделей.

Что такое "circuit tracing" и как это связано с BCI?

Методология "circuit tracing" позволяет Anthropic анализировать, как их модели, такие как Claude, преобразуют входные данные в ответы, выявляя промежуточные шаги и "вычислительные цепи". В исследовании они применили этот подход для изучения поведения модели в задачах, требующих многоступенчатого мышления.

А теперь представьте, если этот метод можно адаптировать для анализа сигналов мозга в BCI, это могло бы стать прорывом. ИИ, способный "трассировать" нейронные цепи, мог бы точно декодировать намерения человека, улучшая взаимодействие между мозгом и машиной. Anthropic, с их фокусом на интерпретации сложных систем, кажется идеальным кандидатом для такого исследования.

Почему BCI привлекли внимание Anthropic?

1. Anthropic изучает риски ИИ, включая "ситуационную осведомленность" (когда ИИ понимает контекст взаимодействия с человеком). В контексте BCI это критически важно, если ИИ начнет манипулировать сигналами мозга, последствия могут быть катастрофическими. Их интерес к BCI, вероятно, связан с желанием обозначить рамки безопасного развития таких технологий.

2. BCI могут стать источником данных для улучшения моделей ИИ. Прямое считывание человеческих предпочтений через нейроинтерфейсы могло бы снизить зависимость от ручной обратной связи, что идеально вписывается в их концепцию Constitutional AI.

3. "Circuit tracing" уже помогает Anthropic понимать, как ИИ "думает". Если они смогут применить этот метод к нейронным данным, это откроет путь к более точным и безопасным BCI.

Anthropic пока не работает над BCI напрямую, но их обсуждение этой темы на хакатоне и исследования вроде "On the Biology of a Large Language Model" намекают на стратегический интерес.

❗️Важное открытие: мышление без мозга – новая парадигма в понимании биологических систем

Исследователи из Университета Тафтса, Университета Вермонта и Университета Аризоны обнаружили, что даже простые ткани без нервной системы способны к сложной обработке информации и координации.

Применив методы, обычно используемые для изучения мозга, к обычной эпидермальной ткани лягушки, ученые выявили существование сложных информационных структур, которые позволяют клеткам координироваться, адаптироваться к изменениям и реагировать на повреждения без участия нервной системы.

Исследователи наблюдали активность кальция в клетках до и после нанесения повреждения ткани и обнаружили, что:

1. Клетки формируют функциональные сети связи с хабами (центрами) и модульной структурой
2. После повреждения сети динамически перестраиваются
3. Существуют долгосрочные корреляции в активности клеток, расположенных далеко друг от друга

Почему это важно для бизнеса и технологий?

1. Новый взгляд на создание ИИ. Это исследование предлагает альтернативу: децентрализованные, самоорганизующиеся системы без центрального контроля, которые все же способны к сложному адаптивному поведению.

2. Революция в биоинженерии и робототехнике
Открытие "встроенной адаптивности" тканей дает возможность создавать биороботов (ксеноботов), которые могут самостоятельно адаптироваться к окружающей среде без необходимости программировать каждый аспект их поведения. Это может снизить сложность разработки и повысить устойчивость таких систем.

3. Новые подходы к управлению организациями
Бизнес-модели, построенные по принципу распределенной обработки информации без жесткой иерархии, могут оказаться более гибкими и устойчивыми – подобно тому, как это работает в биологических тканях.

4. Прорыв в медицине и регенеративной терапии
Понимание того, как ткани координируют заживление ран без центрального контроля, может привести к революционным методам лечения травм, регенерации органов и терапии хронических заболеваний.

Это исследование ставит под вопрос наше понимание "интеллекта". Если даже простые ткани обладают сложными информационными структурами и способностью к адаптации, то, возможно, "интеллект" – это не уникальное свойство мозга, а фундаментальное свойство жизни на разных уровнях организации.
Такой взгляд может привести к переосмыслению подходов к созданию искусственных систем. Вместо попыток воспроизвести работу мозга, мы можем создавать системы, использующие принципы более базовой биологической самоорганизации.

Что придёт на смену облакам? Облачный бизнес изменяется-Microsoft отказался от ЦОД по всему миру.

Корпорация приостановила работу над проектами в Огайо всего через 2 месяца после подписания соглашений о строительстве. Быстрая пауза в Огайо является еще одним свидетельством переосмысления облачного строительства.

Облачный бизнес эволюционирует. Основные тренды — это переход к гибридным и мультиоблачным решениям, рост edge computing и усиление фокуса на AI/ML-интеграции.

AWS, Azure и Google Cloud активно инвестируют в децентрализованные архитектуры и квантовые вычисления, что может намекать на будущее, где "облако" станет более распределённым и интегрированным с локальными системами.

Никто точно не знает, что придёт на смену облакам, есть гипотезы:

1. Fog/Edge Computing. Обработка данных ближе к источнику для снижения задержек и зависимости от централизованных ЦОДов.

2. Serverless 2.0. Ещё большая абстракция инфраструктуры, где разработчики вообще не думают о серверах.

3. AI-Driven Infrastructure. Самоуправляемые системы, оптимизирующие ресурсы в реальном времени.

4. Web3/Decentralized Clouds. Блокчейн-базированные распределённые сети хранения и вычислений.

Провайдеры уже экспериментируют с этими идеями, но публично они фокусируются на текущих продуктах.

⚡️Google создает глобального ИИ-репетитора, мед ИИ, ИИ-ученого и площадку для глобального дискурса - это 4 ключевых проекта в ближайшие 5 лет

Согласно свежей презентации Джеффа Дина, главного по науке Google, ИИ окажет драматическое влияние во многих областях: здравоохранение, образование, научные исследования, создание медиаконтента и т.д.

Корпорация
занимается 4 ключевыми проектами:

1. Worldwide Tutor. Глобальная система ИИ-репетиторства, адаптирующаяся к языку, культуре и стилю обучения каждого ребенка
Уже есть пилотные проекты вроде Rising Academies в Африке, которые показывают улучшение результатов на один класс

2. Broad Medical AI.
Мультимодальная система для здравоохранения, работающая с изображениями, лабораторными результатами, медицинскими картами, геномикой. Фокус на поддержке медицинского персонала, а не замене его.

3. Civic Discourse Platform.
Система для улучшения общественных дискуссий и перехода от поляризации к плюрализму.

4. Co-Scientist - помощник/соавтор ученого для ускорения темпов научных открытий.

OpenAI только что выпустила ИИ-агента опен сорс и новые ИИ-модели o3 и o4-mini, которые справляются с задачами по кодированию.

Команда выпустила также новый продукт Codex CLI — ИИ-агент по кодированию, который работает локально на вашем компьютере и опен сорс.

Это означает, что вам не нужно подключение к интернету для его использования после установки — все происходит прямо на вашем устройстве.

https://www.tg-me.com/alwebbci/3204