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.
NY Times
Venture Firm Thrive Bets on Buying Firms That Can Benefit From A.I.
The investor is raising money to start and build companies infused with artificial intelligence, then use them to buy more.
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.
Reuters
China News | Today's Breaking Stories | Reuters
Reuters.com is your online source for the latest China news stories and current events, ensuring our readers up to date with any breaking news developments
⚡️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.
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.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Stanford and Google DeepMind released SWiRL: A synthetic data generation and multi-step RL approach for reasoning and tool use!
With SWiRL, the model’s capability generalizes to new tasks and tools. For example, a model trained to use a retrieval tool to…
With SWiRL, the model’s capability generalizes to new tasks and tools. For example, a model trained to use a retrieval tool to…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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.
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
⚡️Компания Цукерберга создала аналог Google для данных о клетках - CELLxGENE Discover CZ CELLxGENE Discover, разработанная Chan Zuckerberg — это крупнейшая в мире открытая платформа для работы с данными одиночных клеток. Представьте себе огромную цифровую…
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.
bioRxiv
A Cross-Species Generative Cell Atlas Across 1.5 Billion Years of Evolution: The TranscriptFormer Single-cell Model
Single-cell transcriptomics has revolutionized our understanding of cellular diversity, but integrating this knowledge across evolutionary distances remains challenging. Here we present TranscriptFormer, a family of generative foundation models representing…
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.
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.
Businesswire
Find and Buy with AI: Visa Unveils New Era of Commerce
AI is transforming how we shop and pay. Visa is bringing the power of its network and decades-long expertise to bring trust and security to AI-driven commerc...
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.
www.futurehouse.org
FutureHouse Platform: Superintelligent AI Agents for Scientific Discovery | FutureHouse
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
⚡️Следующим рубежом в развитии нейронтерфейсов для речи станет мгновенный синтез голоса - Сергей Ставиский, со-глава лаборатории нейропротезирования Калифорнийского университета в Дэвисе На прошлой неделе лаборатория Ставиского представила нейроинтерфейс…
Neuralink создает нейроинтерфейс мозг-голос для мгновенного восстановления речи
Со-основатель Neuralink заявил, что их новая технология восстановления речи получила вчера статус "прорывного устройства" от FDA.
Их устройство считывает сигналы речедвигательных зон мозга, создавая прямой интерфейс для преобразования мыслей в текст или речь — без мыши и клавиатуры.
Технология предназначена для помощи людям с тяжелыми нарушениями речи.
Но все это Neuralink планирует сделать, опираясь на работы ведущих лабораторий мира:
1. Сергея Ставиского - в августе 2024 года представили нейропротез "мозг-голос", у которого скорость коммуникации ~ 80 слов в минуту.
2. Фрэнсиса Виллетта - достигли скорости системы "мозг-текст" до ~68 слов в минуту с точностью 97,5%.
3. Эдди Чанга - система декодирует нейронные сигналы с шагом 80 мс, синтезируя речь в реальном времени (~75 слов в минуту в реальном времени).
Таким образом Neuralink работает над универсальным "мозг-голос" интерфейсом, который объединит лучшие научные достижения в одном устройстве:
Имплант N1 - устройство с тысячами ультратонких электродов (в 5 раз тоньше волоса), вживляемых роботом-хирургом с ювелирной точностью. Это обеспечивает сверхвысокую точность захвата нейронных сигналов.
Ключевые функции:
1. Восстановление речи - интеграция технологий, подобных "мозг-голос" Ставиского, позволит пациентам с ALS, инсультом или параличом говорить с эмоциями и интонацией, синтезируя их "родной" голос.
2. Управление устройствами. Уже сейчас пациенты, как Ноланд Арбо, как заявляет сам Neuralink, играют в шахматы и управляют компьютером силой мысли. В будущем — управление протезами и роботами.
3. Персонализация. Как в работах Чанга, Neuralink стремится воссоздавать уникальный голос пользователя для естественного общения.
Долгосрочная цель - проект Blindsight для восстановления зрения и "симбиоз с ИИ", где интерфейс станет мостом между мозгом и цифровым миром.
Со-основатель Neuralink заявил, что их новая технология восстановления речи получила вчера статус "прорывного устройства" от FDA.
Их устройство считывает сигналы речедвигательных зон мозга, создавая прямой интерфейс для преобразования мыслей в текст или речь — без мыши и клавиатуры.
Технология предназначена для помощи людям с тяжелыми нарушениями речи.
Но все это Neuralink планирует сделать, опираясь на работы ведущих лабораторий мира:
1. Сергея Ставиского - в августе 2024 года представили нейропротез "мозг-голос", у которого скорость коммуникации ~ 80 слов в минуту.
2. Фрэнсиса Виллетта - достигли скорости системы "мозг-текст" до ~68 слов в минуту с точностью 97,5%.
3. Эдди Чанга - система декодирует нейронные сигналы с шагом 80 мс, синтезируя речь в реальном времени (~75 слов в минуту в реальном времени).
Таким образом Neuralink работает над универсальным "мозг-голос" интерфейсом, который объединит лучшие научные достижения в одном устройстве:
Имплант N1 - устройство с тысячами ультратонких электродов (в 5 раз тоньше волоса), вживляемых роботом-хирургом с ювелирной точностью. Это обеспечивает сверхвысокую точность захвата нейронных сигналов.
Ключевые функции:
1. Восстановление речи - интеграция технологий, подобных "мозг-голос" Ставиского, позволит пациентам с ALS, инсультом или параличом говорить с эмоциями и интонацией, синтезируя их "родной" голос.
2. Управление устройствами. Уже сейчас пациенты, как Ноланд Арбо, как заявляет сам Neuralink, играют в шахматы и управляют компьютером силой мысли. В будущем — управление протезами и роботами.
3. Персонализация. Как в работах Чанга, Neuralink стремится воссоздавать уникальный голос пользователя для естественного общения.
Долгосрочная цель - проект Blindsight для восстановления зрения и "симбиоз с ИИ", где интерфейс станет мостом между мозгом и цифровым миром.
Telegram
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
⚡️Следующим рубежом в развитии нейронтерфейсов для речи станет мгновенный синтез голоса - Сергей Ставиский, со-глава лаборатории нейропротезирования Калифорнийского университета в Дэвисе
На прошлой неделе лаборатория Ставиского представила нейроинтерфейс…
На прошлой неделе лаборатория Ставиского представила нейроинтерфейс…
С сегодняшнего дня у Claude доступ к интернету для всех платных пользователей по всему миру!
Раньше он был только для США.
Claude теперь понимает какие ресурсы искать и насколько глубоко исследовать.
Если вы подключили Claude к своему Google Calendar, Gmail и Docs, то он может ещё данные оттуда учесть, после поиска в интернете и дать полноценный ответ.
Раньше он был только для США.
Claude теперь понимает какие ресурсы искать и насколько глубоко исследовать.
Если вы подключили Claude к своему Google Calendar, Gmail и Docs, то он может ещё данные оттуда учесть, после поиска в интернете и дать полноценный ответ.
Как человек будет выглядеть через 20 лет? ИИ+биотех+генетика
Журнал Vogue Business вместе с научным сообществом рассмотрели трансформацию бьюти-индустрии, подчеркивая, что ИИ, биотехнологии и персонализированные процедуры, кардинально изменят подход к уходу за собой.
Особо подчеркивается момент научных исследований в компаниях из индустрии, если их нет или мало, то компании не выживут.
Вот самые интересные моменты:
1. Дизайн над генетикой. Технологии позволят людям "переписывать" свою внешность, минимизируя влияние генетических факторов. Это включает использование ИИ для создания персонализированных косметических продуктов, 3D-печати кожи, генетически ориентированных эстетических процедур и даже "невидимых" пластических операций, которые оставляют минимальные следы.
Биопечать кожи/генная терапия, могут стать обыденными, позволяя корректировать внешность на клеточном уровне.
2. Роль ИИ и биосенсоров.
Через 20 лет ИИ может стать основой для полностью персональных и автоматизированных косметологических решений, включая диагностику и процедуры в реальном времени.
Носимые биосенсоры будут играть ключевую роль в мониторинге состояния кожи и здоровья. Они смогут отслеживать биомаркеры и передавать данные для создания персонализированных продуктов или процедур.
3. ДНК-технологии.
Генетическое тестирование станет стандартом для определения потребностей кожи. Например, тесты могут выявить предрасположенность к раннему старению или чувствительности, что позволит разрабатывать индивидуальные программы ухода. В будущем генная терапия может использоваться для замедления старения или коррекции эстетических особенностей.
Журнал Vogue Business вместе с научным сообществом рассмотрели трансформацию бьюти-индустрии, подчеркивая, что ИИ, биотехнологии и персонализированные процедуры, кардинально изменят подход к уходу за собой.
Особо подчеркивается момент научных исследований в компаниях из индустрии, если их нет или мало, то компании не выживут.
Вот самые интересные моменты:
1. Дизайн над генетикой. Технологии позволят людям "переписывать" свою внешность, минимизируя влияние генетических факторов. Это включает использование ИИ для создания персонализированных косметических продуктов, 3D-печати кожи, генетически ориентированных эстетических процедур и даже "невидимых" пластических операций, которые оставляют минимальные следы.
Биопечать кожи/генная терапия, могут стать обыденными, позволяя корректировать внешность на клеточном уровне.
2. Роль ИИ и биосенсоров.
Через 20 лет ИИ может стать основой для полностью персональных и автоматизированных косметологических решений, включая диагностику и процедуры в реальном времени.
Носимые биосенсоры будут играть ключевую роль в мониторинге состояния кожи и здоровья. Они смогут отслеживать биомаркеры и передавать данные для создания персонализированных продуктов или процедур.
3. ДНК-технологии.
Генетическое тестирование станет стандартом для определения потребностей кожи. Например, тесты могут выявить предрасположенность к раннему старению или чувствительности, что позволит разрабатывать индивидуальные программы ухода. В будущем генная терапия может использоваться для замедления старения или коррекции эстетических особенностей.
Vogue Business
What will we look like in 20 years?
The beauty industry is on the cusp of significant change where design will overthrow genetics. Vogue Business explores the future of face, body and price of perfection.
Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире
Финансы и блокчейн
• Mastercard запустила глобальную систему платежей в стейблкоинах.
• Visa создала инфраструктуру для ИИ-платежей и стейблкоинов вместе с лидерами рынка: Anthropic, OpenAI, IBM и тд.
• свежий отчет Citi: рынок стейблкоинов достигнет $3,7 трлн к 2030 году.
• Стартап World Сэма Альтмана, запустил в США свою систему верификации человека вместе с Visa.
• Morgan Stanley предложит клиентам E-Trade торговлю криптовалютами.
• UK поддерживает криптобиржи, США рассматривает включение биткоина в национальный учёт.
• Сбер приглашает разработчиков на блокчейн-хакатон DeFi Hack 2025.
ИИ
• AIRI и Т-Технологии создали крупнейший датасет для обучения адаптивных ИИ-агентов, способных работать с разнородными данными.
• Команда Цукерберга выпустила первую универсальную клеточную ИИ-модель.
• DeepMind обучили ИИ-агентов пошаговому мышлению и быстрой адаптации к новым задачам.
• Компания экс-CEO Google выпустила ИИ-платформу для научных исследований.
• Xiaomi представила MiMo-7B: модель, превосходящая 32B+ конкурентов в математике и программировании.
• Google DeepMind превращает нейросети в оптимизаторы для самосовершенствования роботов.
• Новая модель от DeepSeek V2. А также слили информацию о грядущем релизе R2.
• Google DeepMind представил новый метод улучшения исследований и принятия решений с помощью самогенерированных цепочек рассуждений.
• Alibaba выпустила Qwen3.
• Microsoft готовится разместить модель Grok Илона Маска на своих серверах.
• Ex DeepMind, Airbus создают AGI для проектирования сложных технических систем.
• Microsoft представила Phi-4-reasoning.
• PRISM - технология автоматизации персонализированной генерации изображений с понятными промптами.
• Perplexity запустила агентного голосового помощника нового поколения.
• Оказалось, что рейтинги ИИ-моделей искажают реальные возможности. Исследователи раскрыли системные проблемы в рейтинге Chatbot Arena.
Нейротехнологии
• Маск планирует сделать нейроимплантацию доступной, как лазерную коррекцию зрения.
• Впервые разработана ИИ-модель, воссоздающая трёхмерную организацию нейронов мозга.
• Neuralink разрабатывает интерфейс мозг-голос для мгновенного восстановления речи.
Бизнес и стартапы
• ИИ-агенты и стейблкоины трансформируют электронную коммерцию.
• Венчурные инвесторы полностью меняют правила игры из-за развития ИИ.
• BCG выпустил подробный отчёт об ИИ-агентах и MCP — время ознакомиться с технологией.
Робототехника и аппаратное обеспечение
• Яндекс начинает разработку ПО для роботов-гуманоидов с перспективой их производства.
• HuggingFace представил обновлённую версию доступного робота-манипулятора SO-101.
• Huawei строит собственную фабрику 7-нм чипов для смартфонов и процессоров Ascend.
Финансы и блокчейн
• Mastercard запустила глобальную систему платежей в стейблкоинах.
• Visa создала инфраструктуру для ИИ-платежей и стейблкоинов вместе с лидерами рынка: Anthropic, OpenAI, IBM и тд.
• свежий отчет Citi: рынок стейблкоинов достигнет $3,7 трлн к 2030 году.
• Стартап World Сэма Альтмана, запустил в США свою систему верификации человека вместе с Visa.
• Morgan Stanley предложит клиентам E-Trade торговлю криптовалютами.
• UK поддерживает криптобиржи, США рассматривает включение биткоина в национальный учёт.
• Сбер приглашает разработчиков на блокчейн-хакатон DeFi Hack 2025.
ИИ
• AIRI и Т-Технологии создали крупнейший датасет для обучения адаптивных ИИ-агентов, способных работать с разнородными данными.
• Команда Цукерберга выпустила первую универсальную клеточную ИИ-модель.
• DeepMind обучили ИИ-агентов пошаговому мышлению и быстрой адаптации к новым задачам.
• Компания экс-CEO Google выпустила ИИ-платформу для научных исследований.
• Xiaomi представила MiMo-7B: модель, превосходящая 32B+ конкурентов в математике и программировании.
• Google DeepMind превращает нейросети в оптимизаторы для самосовершенствования роботов.
• Новая модель от DeepSeek V2. А также слили информацию о грядущем релизе R2.
• Google DeepMind представил новый метод улучшения исследований и принятия решений с помощью самогенерированных цепочек рассуждений.
• Alibaba выпустила Qwen3.
• Microsoft готовится разместить модель Grok Илона Маска на своих серверах.
• Ex DeepMind, Airbus создают AGI для проектирования сложных технических систем.
• Microsoft представила Phi-4-reasoning.
• PRISM - технология автоматизации персонализированной генерации изображений с понятными промптами.
• Perplexity запустила агентного голосового помощника нового поколения.
• Оказалось, что рейтинги ИИ-моделей искажают реальные возможности. Исследователи раскрыли системные проблемы в рейтинге Chatbot Arena.
Нейротехнологии
• Маск планирует сделать нейроимплантацию доступной, как лазерную коррекцию зрения.
• Впервые разработана ИИ-модель, воссоздающая трёхмерную организацию нейронов мозга.
• Neuralink разрабатывает интерфейс мозг-голос для мгновенного восстановления речи.
Бизнес и стартапы
• ИИ-агенты и стейблкоины трансформируют электронную коммерцию.
• Венчурные инвесторы полностью меняют правила игры из-за развития ИИ.
• BCG выпустил подробный отчёт об ИИ-агентах и MCP — время ознакомиться с технологией.
Робототехника и аппаратное обеспечение
• Яндекс начинает разработку ПО для роботов-гуманоидов с перспективой их производства.
• HuggingFace представил обновлённую версию доступного робота-манипулятора SO-101.
• Huawei строит собственную фабрику 7-нм чипов для смартфонов и процессоров Ascend.
Кыргызстан запускает свой стейблкоин, обеспеченный золотом
Страна готовится к запуску в 3-м квартале 2025 года стейблкоина USDKG, привязанного к $ и обеспеченного золотом на $500 млн с планами расширения резервов до $2 млрд.
Проект ориентирован на трансграничные платежи, финансовую инклюзию и торговлю, с акцентом на Центральную Азию, Юго-Восточную Азию и Ближний Восток.
В стране, где денежные переводы мигрантов составляют ~30% ВВП, USDKG может стать дешевым и быстрым решением для трансграничных платежей.
Страна готовится к запуску в 3-м квартале 2025 года стейблкоина USDKG, привязанного к $ и обеспеченного золотом на $500 млн с планами расширения резервов до $2 млрд.
Проект ориентирован на трансграничные платежи, финансовую инклюзию и торговлю, с акцентом на Центральную Азию, Юго-Восточную Азию и Ближний Восток.
В стране, где денежные переводы мигрантов составляют ~30% ВВП, USDKG может стать дешевым и быстрым решением для трансграничных платежей.
CoinDesk
Kyrgyzstan’s New $500M Gold-Backed Stablecoin Targets Cross-Border Trade
The stablecoin will be backed by $500 million in gold from the Kyrgyz Ministry of Finance, with plans to expand reserves to $2 billion.
Университет Карнеги Меллон создал ИТ-компанию, где только ИИ-агенты являются сотрудниками, в прошлом году у них даже статья была на эту тему.
Эту компанию создали ради эксперимента, она полностью укомплектована ИИ-агентами от Google, OpenAI, Anthropic и Meta(запрещенная в РФ).
Эти агенты выполняли роли финансовых аналитиков, инженеров-программистов, менеджеров проектов и даже взаимодействовали с симулированными коллегами, из отдела кадров и техническим директором.
Цель эксперимента — проверить, насколько ИИ-агенты способны справляться с реальными задачами в условиях, имитирующих работу настоящей компании.
Эксперимент показал, что у ИИ-агентов слабые результаты из-за:
- Недостатка здравого смысла.
- Плохих социальных навыков.
- Проблем с навигацией в интернете.
- Склонности к "самообману", например, один агент, не найдя нужного человека в чате, просто переименовал другого пользователя, чтобы "решить" задачу🤣
Исследователи отметили, что текущие ИИ-агенты, несмотря на способность выполнять простые задачи, далеки от выполнения сложных ролей, требующих человеческой интуиции, опыта и способности учиться на ошибках.
Современный ИИ скорее напоминает продвинутую версию автозаполнения текста, чем разумное существо, способное решать новые задачи.
Таким образом, ИИ пока не готов заменить людей в сложных профессиональных задачах.
Эту компанию создали ради эксперимента, она полностью укомплектована ИИ-агентами от Google, OpenAI, Anthropic и Meta(запрещенная в РФ).
Эти агенты выполняли роли финансовых аналитиков, инженеров-программистов, менеджеров проектов и даже взаимодействовали с симулированными коллегами, из отдела кадров и техническим директором.
Цель эксперимента — проверить, насколько ИИ-агенты способны справляться с реальными задачами в условиях, имитирующих работу настоящей компании.
Эксперимент показал, что у ИИ-агентов слабые результаты из-за:
- Недостатка здравого смысла.
- Плохих социальных навыков.
- Проблем с навигацией в интернете.
- Склонности к "самообману", например, один агент, не найдя нужного человека в чате, просто переименовал другого пользователя, чтобы "решить" задачу🤣
Исследователи отметили, что текущие ИИ-агенты, несмотря на способность выполнять простые задачи, далеки от выполнения сложных ролей, требующих человеческой интуиции, опыта и способности учиться на ошибках.
Современный ИИ скорее напоминает продвинутую версию автозаполнения текста, чем разумное существо, способное решать новые задачи.
Таким образом, ИИ пока не готов заменить людей в сложных профессиональных задачах.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Carnegie Mellon University started company with only AI employees
They got OpenAI, Gemini, Anthropic, etc models and gave them job roles. They were retarded and costed a fuckton. Claude 3.5 was the best employee and only did 24% of its tasks.
Paper.
They got OpenAI, Gemini, Anthropic, etc models and gave them job roles. They were retarded and costed a fuckton. Claude 3.5 was the best employee and only did 24% of its tasks.
Paper.
Эмитент стейблкоина USDT создает ИИ-платформу с криптовалютами
Tether, лидер стейблкоинов ($140+ млрд капитализации),выходит на рынок ИИ с проектом Tether AI - децентрализованную ИИ- платформу, опен сорс. Запуск намечен в первом квартале года.
Её основа — Personal Infinite Intelligence, ИИ-платформа с открытым исходным кодом, которая:
- Работает на любом устройстве
- Не требует API и облачных серверов
- Модульная - собирай ИИ как конструктор для любых задач.
- Поддерживает платежи в USDT и Bitcoin через WDK (Wallet Development Kit).
Как это может работать?
- Криптокошельки с ИИ, оплачивающие счета в USDT.
- Децентрализованные приложения (dApps), где ИИ управляет транзакциями.
На прошлой неделе Visa объявила о своих новых продуктах - внедрении стейблкоинов в платежи и подключении ИИ-агентов.
Отличие Visa в том, что они строят мост между стейблкоинами, ИИ и традиционной финансовой системой, чтобы сделать их удобными для массового пользователя.
А Tether AI создает децентрализованную ИИ-платформу, которая работает на любых устройствах и поддерживает криптовалюты для децентрализованных приложений.
Tether не один в гонке за децентрализованный ИИ. Вот главные соперники:
1. SingularityNET - рынок ИИ-услуг на блокчейне.
2. Fetch.ai - платформа для ИИ-агентов, решающих задачи от логистики до аналитики.
3. Bittensor - сеть для обучения ИИ с вознаграждением в токенах TAO.
4. Ocean Protocol - обмен данными для ИИ, часть ASI Alliance.
Tether, лидер стейблкоинов ($140+ млрд капитализации),выходит на рынок ИИ с проектом Tether AI - децентрализованную ИИ- платформу, опен сорс. Запуск намечен в первом квартале года.
Её основа — Personal Infinite Intelligence, ИИ-платформа с открытым исходным кодом, которая:
- Работает на любом устройстве
- Не требует API и облачных серверов
- Модульная - собирай ИИ как конструктор для любых задач.
- Поддерживает платежи в USDT и Bitcoin через WDK (Wallet Development Kit).
Как это может работать?
- Криптокошельки с ИИ, оплачивающие счета в USDT.
- Децентрализованные приложения (dApps), где ИИ управляет транзакциями.
На прошлой неделе Visa объявила о своих новых продуктах - внедрении стейблкоинов в платежи и подключении ИИ-агентов.
Отличие Visa в том, что они строят мост между стейблкоинами, ИИ и традиционной финансовой системой, чтобы сделать их удобными для массового пользователя.
А Tether AI создает децентрализованную ИИ-платформу, которая работает на любых устройствах и поддерживает криптовалюты для децентрализованных приложений.
Tether не один в гонке за децентрализованный ИИ. Вот главные соперники:
1. SingularityNET - рынок ИИ-услуг на блокчейне.
2. Fetch.ai - платформа для ИИ-агентов, решающих задачи от логистики до аналитики.
3. Bittensor - сеть для обучения ИИ с вознаграждением в токенах TAO.
4. Ocean Protocol - обмен данными для ИИ, часть ASI Alliance.
Google DeepMind тестирует ИИ с рекордным 10-миллионным контекстом
И это только начало, на горизонте уже 100млн контекст, который позволит создать системы рассуждения, которые мы пока даже не можем себе представить.
В свежем интервью Николай Савинов, старший научный сотрудник Google DeepMind, раскрывает интересные подробности об LLM. По его мнению, контекстные окна в 10 млн токенов трансформируют работу ИИ, который сможет обрабатывать целые кодовые базы за один раз.
Ключевые моменты из интервью:
1. Один из самых интересных моментов интервью — то, что команда уже тестировала модели с 10 миллионами токенов контекста. Эти модели работают, но есть серьезные ограничения:
- Очень высокая стоимость вычислений
- Недостаточно оборудования для масштабной эксплуатации таких моделей.
По сути, это технологический предпросмотр будущего — мы знаем, что оно возможно, и ждем, когда оборудование станет доступнее.
2. Савинов видит ИИ- агентов как активных потребителей и поставщиков длинного контекста. Эти системы будут требовать постоянной памяти для значимого взаимодействия в течение длительного времени и будут использовать инструменты для динамического поиска, фильтрации и сборки соответствующего контекста.
3. Многие думают, что длинный контекст сделает ненужной технологию RAG. Савинов категорически не согласен: эти технологии будут усиливать друг друга, а не конкурировать.
Ключевой момент: контекст нужно заполнять полезной информацией. RAG поможет выбирать именно то, что действительно важно для ответа.
4. Длинный ввод, но короткий вывод. Модели могут принимать миллионы токенов на входе, но генерируют лишь около 8 тысяч токенов на выходе. Это связано не с предобучением, а с последующей тонкой настройкой — модель привыкает завершать ответ в определенном диапазоне.
Савинов предсказывает, что следующим важным шагом будет более доступный и точный 10-миллионный контекст, когда большинство кодовых баз будут полностью помещаться в памяти модели. Это сделает ИИ "абсолютно непревзойденным, новым инструментом для каждого программиста в мире".
А дальше? Переход к 100 миллионам токенов потребует новых прорывов в глубоком обучении, это позволит ИИ-системам рассуждать на уровне, который мы пока не можем представить.
Секрет успеха — не только чипы, нужны очень талантливые инженеры по выводу, говорит Савинов.
И это только начало, на горизонте уже 100млн контекст, который позволит создать системы рассуждения, которые мы пока даже не можем себе представить.
В свежем интервью Николай Савинов, старший научный сотрудник Google DeepMind, раскрывает интересные подробности об LLM. По его мнению, контекстные окна в 10 млн токенов трансформируют работу ИИ, который сможет обрабатывать целые кодовые базы за один раз.
Ключевые моменты из интервью:
1. Один из самых интересных моментов интервью — то, что команда уже тестировала модели с 10 миллионами токенов контекста. Эти модели работают, но есть серьезные ограничения:
- Очень высокая стоимость вычислений
- Недостаточно оборудования для масштабной эксплуатации таких моделей.
По сути, это технологический предпросмотр будущего — мы знаем, что оно возможно, и ждем, когда оборудование станет доступнее.
2. Савинов видит ИИ- агентов как активных потребителей и поставщиков длинного контекста. Эти системы будут требовать постоянной памяти для значимого взаимодействия в течение длительного времени и будут использовать инструменты для динамического поиска, фильтрации и сборки соответствующего контекста.
3. Многие думают, что длинный контекст сделает ненужной технологию RAG. Савинов категорически не согласен: эти технологии будут усиливать друг друга, а не конкурировать.
Ключевой момент: контекст нужно заполнять полезной информацией. RAG поможет выбирать именно то, что действительно важно для ответа.
4. Длинный ввод, но короткий вывод. Модели могут принимать миллионы токенов на входе, но генерируют лишь около 8 тысяч токенов на выходе. Это связано не с предобучением, а с последующей тонкой настройкой — модель привыкает завершать ответ в определенном диапазоне.
Савинов предсказывает, что следующим важным шагом будет более доступный и точный 10-миллионный контекст, когда большинство кодовых баз будут полностью помещаться в памяти модели. Это сделает ИИ "абсолютно непревзойденным, новым инструментом для каждого программиста в мире".
А дальше? Переход к 100 миллионам токенов потребует новых прорывов в глубоком обучении, это позволит ИИ-системам рассуждать на уровне, который мы пока не можем представить.
Секрет успеха — не только чипы, нужны очень талантливые инженеры по выводу, говорит Савинов.
YouTube
Deep Dive into Long Context
Explore the synergy between long context models and Retrieval Augmented Generation (RAG) in this episode of the Release Notes podcast. Join Google DeepMind's Nikolay Savinov with host Logan Kilpatrick as they discuss scaling context windows into the millions…
⚡️ИИ-агент от Google открыл новые материалы, которые еще не существовали в человеческих знаниях (научных публикациях, базах данных и т.д.)
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли, Google DeepMind и Lawrence Berkeley National Laboratory создали ИИ MOFGen- экосистема взаимодействующих ИИ-агентов, включающую:
MOFMaster — основная большая языковая модель, координирующая весь процесс
LinkerGen — LLM-генератор химического состава
CrystalGen — диффузионная модель для генерации кристаллических структур
QForge и QHarden — квантово-механические агенты для оптимизации и фильтрации
SynthABLE — агент для оценки синтезируемости
SynthGen — агент для планирования синтеза.
Наиболее впечатляющим достижением стал успешный синтез 5 новых металлоорганических структур, разработанных искусственным интеллектом. Эти материалы, названные AI-MOF, были синтезированы всего за несколько недель, тогда как традиционный процесс мог бы занять годы.
Особенно примечателен AI-MOF-4, который продемонстрировал уникальный способ координации с растворителем DMF, ранее не наблюдавшийся в структурах на основе цинка.
Эта работа показывает, как системы ИИ могут не только ускорить научные открытия, но и расширить границы известного, находя решения, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных подходах.
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли, Google DeepMind и Lawrence Berkeley National Laboratory создали ИИ MOFGen- экосистема взаимодействующих ИИ-агентов, включающую:
MOFMaster — основная большая языковая модель, координирующая весь процесс
LinkerGen — LLM-генератор химического состава
CrystalGen — диффузионная модель для генерации кристаллических структур
QForge и QHarden — квантово-механические агенты для оптимизации и фильтрации
SynthABLE — агент для оценки синтезируемости
SynthGen — агент для планирования синтеза.
Наиболее впечатляющим достижением стал успешный синтез 5 новых металлоорганических структур, разработанных искусственным интеллектом. Эти материалы, названные AI-MOF, были синтезированы всего за несколько недель, тогда как традиционный процесс мог бы занять годы.
Особенно примечателен AI-MOF-4, который продемонстрировал уникальный способ координации с растворителем DMF, ранее не наблюдавшийся в структурах на основе цинка.
Эта работа показывает, как системы ИИ могут не только ускорить научные открытия, но и расширить границы известного, находя решения, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных подходах.
ИИ радикально снижает стоимость медуслуг -1-й в мире МРТ всего тела за $500
Function Health лидер в превентивной медицине, объявил о покупке стартапа Ezra, использующего ИИ для МРТ-сканирований всего тела.
22-минутное МРТ-сканирование с ИИ Ezra Flash, одобренной FDA, доступно теперь в почти 100 центрах США (с планами расширения до 1000+).
Стоимость МРТ упала с $1500 до $499 благодаря ИИ, который сокращает время сканирования и автоматизирует анализ изображений. Это делает раннюю диагностику рака, инсультов и других скрытых заболеваний доступной для миллионов. Платформа интегрирует данные тестов и МРТ, создавая основу для предсказательной медицины.
В ближайшие 15–20 лет ИИ сократит предельные затраты на производство знаний, включая медицинские данные, почти до нуля.
Слияние Function Health и Ezra — это лишь начало тренда. Через 5–10 лет такие платформы станут стандартом, а ИИ-помощники будут сопровождать нас от чекапа до лечения.
Function Health лидер в превентивной медицине, объявил о покупке стартапа Ezra, использующего ИИ для МРТ-сканирований всего тела.
22-минутное МРТ-сканирование с ИИ Ezra Flash, одобренной FDA, доступно теперь в почти 100 центрах США (с планами расширения до 1000+).
Стоимость МРТ упала с $1500 до $499 благодаря ИИ, который сокращает время сканирования и автоматизирует анализ изображений. Это делает раннюю диагностику рака, инсультов и других скрытых заболеваний доступной для миллионов. Платформа интегрирует данные тестов и МРТ, создавая основу для предсказательной медицины.
В ближайшие 15–20 лет ИИ сократит предельные затраты на производство знаний, включая медицинские данные, почти до нуля.
Слияние Function Health и Ezra — это лишь начало тренда. Через 5–10 лет такие платформы станут стандартом, а ИИ-помощники будут сопровождать нас от чекапа до лечения.
Маск выиграл битву за будущее OpenAl, но может ли Сэм Альтман выиграть войну?
Вчера OpenAI объявила, что отказалась от своих планов по полной коммерциализации деятельности, сохранив контроль некоммерческой организации, что соответствует требованиям Маска в его иске.
OpenAI преобразует свое коммерческое подразделение в PBC, сохранив контроль некоммерческой организации(НКО). При этом снимаются ограничения на доходность для инвесторов (ранее — 100х лимит), что открывает перспективу для IPO. НКО получит не менее 25% акций в PBC, но точный размер доли, включая долю Microsoft, первого внешнего инвестора, еще не определен.
Решение OpenAI было частично вызвано также давлением генпрокурора штата Делавэра, где они зарегистрированы и общественности, что Маск использовал в свою пользу.
Маск все же не доволен решением. Он назвал новую структуру «прозрачным уклонением», это не решает проблему передачи благотворительных активов частным лицам, включая Сэма Альтмана и инвесторов, таких как Microsoft. Маск продолжит судиться.
OpenAI еще предстоит согласовать детали с Microsoft и другими инвесторами, а также получить одобрение регуляторов Калифорнии и Делавэра.
Почему Альтман может «выиграть войну»?
Новая структура PBC выглядит как попытка OpenAI «усидеть на двух стульях»: удовлетворить инвесторов, сняв ограничения на прибыль, и успокоить критиков, сохранив формальный контроль некоммерческой организации.
Также новая структура (PBC под контролем некоммерческого совета) — компромисс, который позволяет Альтману привлекать инвестиции (например, $40 млрд, из которых до $30 млрд от SoftBank) без полной потери миссии.
Инвесторы, в лице Microsoft и Thrive Capital, в целом довольны снятием ограничений на прибыль и перспективой IPO, что укрепляет позиции Альтмана. Сэм сохраняет влияние, так как текущий некоммерческий совет, включая его самого, будет выбирать директоров обоих советов (некоммерческого и PBC). Это минимизирует риск утраты контроля, даже если он перейдет в совет PBC.
Альтман укрепил связи с администрацией Трампа, участвуя в проекте Stargate ($500 млрд на инфраструктуру ИИ), что дает OpenAI политическую поддержку и доступ к ресурсам, несмотря на влияние Маска в Белом доме.
Маск и Альтман соперничают не только за OpenAI, а за лидерство в ИИ-индустрии.
Судебный процесс Маска с OpenAI продолжается и может затянуться до 2026–2027 годов, и исход неясен. Если OpenAI докажет, что Маск сам поддерживал коммерциализацию (как показывают его старые письма), это ослабит его позицию.
Вчера OpenAI объявила, что отказалась от своих планов по полной коммерциализации деятельности, сохранив контроль некоммерческой организации, что соответствует требованиям Маска в его иске.
OpenAI преобразует свое коммерческое подразделение в PBC, сохранив контроль некоммерческой организации(НКО). При этом снимаются ограничения на доходность для инвесторов (ранее — 100х лимит), что открывает перспективу для IPO. НКО получит не менее 25% акций в PBC, но точный размер доли, включая долю Microsoft, первого внешнего инвестора, еще не определен.
Решение OpenAI было частично вызвано также давлением генпрокурора штата Делавэра, где они зарегистрированы и общественности, что Маск использовал в свою пользу.
Маск все же не доволен решением. Он назвал новую структуру «прозрачным уклонением», это не решает проблему передачи благотворительных активов частным лицам, включая Сэма Альтмана и инвесторов, таких как Microsoft. Маск продолжит судиться.
OpenAI еще предстоит согласовать детали с Microsoft и другими инвесторами, а также получить одобрение регуляторов Калифорнии и Делавэра.
Почему Альтман может «выиграть войну»?
Новая структура PBC выглядит как попытка OpenAI «усидеть на двух стульях»: удовлетворить инвесторов, сняв ограничения на прибыль, и успокоить критиков, сохранив формальный контроль некоммерческой организации.
Также новая структура (PBC под контролем некоммерческого совета) — компромисс, который позволяет Альтману привлекать инвестиции (например, $40 млрд, из которых до $30 млрд от SoftBank) без полной потери миссии.
Инвесторы, в лице Microsoft и Thrive Capital, в целом довольны снятием ограничений на прибыль и перспективой IPO, что укрепляет позиции Альтмана. Сэм сохраняет влияние, так как текущий некоммерческий совет, включая его самого, будет выбирать директоров обоих советов (некоммерческого и PBC). Это минимизирует риск утраты контроля, даже если он перейдет в совет PBC.
Альтман укрепил связи с администрацией Трампа, участвуя в проекте Stargate ($500 млрд на инфраструктуру ИИ), что дает OpenAI политическую поддержку и доступ к ресурсам, несмотря на влияние Маска в Белом доме.
Маск и Альтман соперничают не только за OpenAI, а за лидерство в ИИ-индустрии.
Судебный процесс Маска с OpenAI продолжается и может затянуться до 2026–2027 годов, и исход неясен. Если OpenAI докажет, что Маск сам поддерживал коммерциализацию (как показывают его старые письма), это ослабит его позицию.
Openai
Evolving OpenAI’s structure
An update from the OpenAI board on transitioning its for-profit entity to a Public Benefit Corporation, reinforcing its mission-driven structure under nonprofit oversight while enabling greater impact and long-term alignment with the public good.