Китайцы сделали прорыв в ИИ, переосмыслив архитектуру LLM
Впервые за 8 лет существования Transformer-архитектуры кто-то смог преодолеть её фундаментальное ограничение. Это новый класс возможностей для ИИ.
У всех языковых моделей одна проблема - могут работать только с ограниченным объёмом текста — ~ 100-200 тысяч токенов.
Причина — квадратичная сложность: обработка текста в 2 раза длиннее требует в 4 раза больше вычислений.
Китайская компания MiniMax, основанная в 2023г., представила модель MiniMax-01, у которой есть механизм Lightning Attention с линейной сложностью. Теперь удвоение текста требует удвоения вычислений.
MiniMax решает проблему LLM на фундаментальном уровне - меняет саму архитектуру Transformer, сохраняя все её преимущества.
Результат:
1. Контекст 4 млн токенов (~ 3000 книг одновременно)
2. Производительность на уровне GPT-4o и Claude-3.5
3. Превосходство над всеми моделями на длинных текстах.
Модель в открытом доступе. GitHub.
Впервые за 8 лет существования Transformer-архитектуры кто-то смог преодолеть её фундаментальное ограничение. Это новый класс возможностей для ИИ.
У всех языковых моделей одна проблема - могут работать только с ограниченным объёмом текста — ~ 100-200 тысяч токенов.
Причина — квадратичная сложность: обработка текста в 2 раза длиннее требует в 4 раза больше вычислений.
Китайская компания MiniMax, основанная в 2023г., представила модель MiniMax-01, у которой есть механизм Lightning Attention с линейной сложностью. Теперь удвоение текста требует удвоения вычислений.
MiniMax решает проблему LLM на фундаментальном уровне - меняет саму архитектуру Transformer, сохраняя все её преимущества.
Результат:
1. Контекст 4 млн токенов (~ 3000 книг одновременно)
2. Производительность на уровне GPT-4o и Claude-3.5
3. Превосходство над всеми моделями на длинных текстах.
Модель в открытом доступе. GitHub.
GitHub
MiniMax-M1/MiniMax_M1_tech_report.pdf at main · MiniMax-AI/MiniMax-M1
MiniMax-M1, the world's first open-weight, large-scale hybrid-attention reasoning model. - MiniMax-AI/MiniMax-M1
⚡️Создан 1-й нейроинтерфейс, который становится частью мозга в процессе его роста
В Nature опубликовали исследование, в котором ученые разработали метод интеграции мягкой электроники в мозг — не через хирургию, а на стадии его формирования. Тут бесплатно можно прочитать.
Это первая работа, где электроника буквально «вырастает» вместе с мозгом, становясь его частью.
На ранних стадиях эмбрионального развития мозг начинается как плоский слой стволовых клеток — нейральная пластина. Команда внедрила в нее сверхмягкую сетку микроэлектродов, созданную из нового материала PFPE-DMA.
Когда нейральная пластина сворачивается и формирует трехмерный мозг, электроника растягивается и распределяется по всему органу. Это позволяет отслеживать активность нейронов с миллисекундной точностью на всех этапах развития — без повреждения тканей.
Эксперименты проводили на эмбрионах лягушек и аксолотлей, а также проверили совместимость с мышами и крысами. Устройство не мешает развитию мозга и фиксирует, как нейроны мигрируют, синхронизируются и формируют сети.
Сегодня нейроинтерфейсы требуют хирургии или инъекций, что травмирует ткани. Новый метод использует естественный процесс развития, минимизируя вмешательство.
Впервые можно следить за активностью нейронов от эмбриона до взрослого организма. Это открывает путь к изучению нейроразвивающих расстройств, таких как аутизм или шизофрения, на самых ранних стадиях.
Возникают вопросы о масштабировании технологии и этических аспектах работы с эмбрионами. Тем не менее, исследование уже вдохновило стартап Axoft, который развивает эту технологию для медицинских целей.
Но это не единственное направление Axoft в апреле представила ультрамягкие нейроинтерфейсы (iBCI), использующие материал Fleuron™, который в 10,000 раз мягче традиционных пластиков. В 2025 году Axoft начала первое клиническое испытание на людях в Панаме, проверяя, как их импланты декодируют сигналы мозга в реальном времени. Кроме того, они разрабатывают ПО для обработки больших нейронных данных и инструменты для минимально инвазивной имплантации.
В Nature опубликовали исследование, в котором ученые разработали метод интеграции мягкой электроники в мозг — не через хирургию, а на стадии его формирования. Тут бесплатно можно прочитать.
Это первая работа, где электроника буквально «вырастает» вместе с мозгом, становясь его частью.
На ранних стадиях эмбрионального развития мозг начинается как плоский слой стволовых клеток — нейральная пластина. Команда внедрила в нее сверхмягкую сетку микроэлектродов, созданную из нового материала PFPE-DMA.
Когда нейральная пластина сворачивается и формирует трехмерный мозг, электроника растягивается и распределяется по всему органу. Это позволяет отслеживать активность нейронов с миллисекундной точностью на всех этапах развития — без повреждения тканей.
Эксперименты проводили на эмбрионах лягушек и аксолотлей, а также проверили совместимость с мышами и крысами. Устройство не мешает развитию мозга и фиксирует, как нейроны мигрируют, синхронизируются и формируют сети.
Сегодня нейроинтерфейсы требуют хирургии или инъекций, что травмирует ткани. Новый метод использует естественный процесс развития, минимизируя вмешательство.
Впервые можно следить за активностью нейронов от эмбриона до взрослого организма. Это открывает путь к изучению нейроразвивающих расстройств, таких как аутизм или шизофрения, на самых ранних стадиях.
Возникают вопросы о масштабировании технологии и этических аспектах работы с эмбрионами. Тем не менее, исследование уже вдохновило стартап Axoft, который развивает эту технологию для медицинских целей.
Но это не единственное направление Axoft в апреле представила ультрамягкие нейроинтерфейсы (iBCI), использующие материал Fleuron™, который в 10,000 раз мягче традиционных пластиков. В 2025 году Axoft начала первое клиническое испытание на людях в Панаме, проверяя, как их импланты декодируют сигналы мозга в реальном времени. Кроме того, они разрабатывают ПО для обработки больших нейронных данных и инструменты для минимально инвазивной имплантации.
Nature
Brain implantation of soft bioelectronics via embryonic development
Nature - A soft mesh microelectrode array can seamlessly integrate in developing brains, enabling long-term, stable mapping of how single-neuron activity and population dynamics emerge and evolve...
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
По мнению СЕО DeepMind Дэмиса Хассабиса, мозг человека единственная доказанная архитектура AGI Мозг служит "золотым стандартом" для понимания того, каким должен быть AGI. Настоящий AGI должен соответствовать или превосходить возможности человеческого интеллекта.…
По итогам AI Startup School от YC 2+1 взгляд на будущее ИИ: масштабирование, переосмысление или возвращение к биологии?
Вчера на AI Startup School от YC собрались ведущие исследователи, чтобы поделиться с молодыми стартаперами видением того, как мы дойдем до AGI.
3 совершенно разных подхода от лидеров индустрии, которые сегодня определяют направление развития отрасли.
1. Джаред Каплан, главный научный сотрудник Anthropic.
Соавтор знаменитых законов масштабирования считает, что путь к AGI лежит через планомерное улучшение 6 известных компонентов:
Знания — более глубокое понимание мира
Память — долгосрочная память систем
Надзор — лучший контроль и безопасность
Более крупные задачи — переход от минут к часам и дням работы
Мультимодальность — интеграция текста, изображений, аудио
Масштаб — продолжение увеличения моделей.
Философия Каплана - революционных прорывов может и не потребоваться. Достаточно довести до совершенства то, что уже работает. Сейчас сложность задач, которые может решить ИИ, удваивается каждые 7 месяцев. От секунд в 2021 году до часов в 2024-м.
Франсуа Шолле, создатель Keras, экс-исследователь Google: "Мы измеряем не то".
Шолле указывает на фундаментальную проблему: современные бенчмарки тестируют запоминание, а не интеллект.
Его определение интеллекта - способность преобразовать небольшой набор примеров из прошлого опыта в решения для широкого круга неизвестных задач.
Проблема нынешних LLM — они отлично справляются с "размытым распознаванием паттернов" (увидеть собаку на фото), но плохо с "написанием правил" (посчитать буквы в слове). Людям доступны оба типа мышления.
Его прогноз: 2025 год станет годом "рассуждений во время выполнения" — переходом от запоминания к настоящему мышлению.
Когда мы вчера все это услышали, то вспомнили совершенно свежее выступление от 23 мая Дэмиса Хассабиса DeepMind, с которым мы @blockchainrf полностью согласны. Мозг — единственная доказанная архитектура AGI.
CEO DeepMind предлагает самый радикальный взгляд - нужно вернуться к изучению мозга как единственного работающего примера общего интеллекта.
Что это значит для будущего?
Каждый подход отражает разную философию развития технологий:
Каплан верит в эволюционный путь — постепенное совершенствование известных методов. Это позиция больших корпораций с ресурсами для масштабирования.
Шолле призывает к революции в архитектуре — гибридные системы, сочетающие нейронные сети с символическим ИИ. Это путь исследователей, ищущих принципиально новые решения.
Хассабис предлагает вернуться к основам — изучить мозг и воспроизвести его принципы. Это междисциплинарный подход на стыке ИИ, нейронауки и биологии.
Почему важно понимать эти различия? Выбор подхода определяет не только технические решения, но и:
1. Куда направлять инвестиции (скейлинг vs исследования vs нейронаука)
2. Какие специалисты нужны (инженеры vs ученые vs биологи)
3. Когда ожидать прорывов (годы vs десятилетия)
4. Как готовиться к изменениям в обществе.
Возможно, истина лежит не в одном подходе, а в их сочетании. Но понимание этих различий поможет лучше ориентироваться в мире, где ИИ развивается с головокружительной скоростью.
Вчера на AI Startup School от YC собрались ведущие исследователи, чтобы поделиться с молодыми стартаперами видением того, как мы дойдем до AGI.
3 совершенно разных подхода от лидеров индустрии, которые сегодня определяют направление развития отрасли.
1. Джаред Каплан, главный научный сотрудник Anthropic.
Соавтор знаменитых законов масштабирования считает, что путь к AGI лежит через планомерное улучшение 6 известных компонентов:
Знания — более глубокое понимание мира
Память — долгосрочная память систем
Надзор — лучший контроль и безопасность
Более крупные задачи — переход от минут к часам и дням работы
Мультимодальность — интеграция текста, изображений, аудио
Масштаб — продолжение увеличения моделей.
Философия Каплана - революционных прорывов может и не потребоваться. Достаточно довести до совершенства то, что уже работает. Сейчас сложность задач, которые может решить ИИ, удваивается каждые 7 месяцев. От секунд в 2021 году до часов в 2024-м.
Франсуа Шолле, создатель Keras, экс-исследователь Google: "Мы измеряем не то".
Шолле указывает на фундаментальную проблему: современные бенчмарки тестируют запоминание, а не интеллект.
Его определение интеллекта - способность преобразовать небольшой набор примеров из прошлого опыта в решения для широкого круга неизвестных задач.
Проблема нынешних LLM — они отлично справляются с "размытым распознаванием паттернов" (увидеть собаку на фото), но плохо с "написанием правил" (посчитать буквы в слове). Людям доступны оба типа мышления.
Его прогноз: 2025 год станет годом "рассуждений во время выполнения" — переходом от запоминания к настоящему мышлению.
Когда мы вчера все это услышали, то вспомнили совершенно свежее выступление от 23 мая Дэмиса Хассабиса DeepMind, с которым мы @blockchainrf полностью согласны. Мозг — единственная доказанная архитектура AGI.
CEO DeepMind предлагает самый радикальный взгляд - нужно вернуться к изучению мозга как единственного работающего примера общего интеллекта.
Что это значит для будущего?
Каждый подход отражает разную философию развития технологий:
Каплан верит в эволюционный путь — постепенное совершенствование известных методов. Это позиция больших корпораций с ресурсами для масштабирования.
Шолле призывает к революции в архитектуре — гибридные системы, сочетающие нейронные сети с символическим ИИ. Это путь исследователей, ищущих принципиально новые решения.
Хассабис предлагает вернуться к основам — изучить мозг и воспроизвести его принципы. Это междисциплинарный подход на стыке ИИ, нейронауки и биологии.
Почему важно понимать эти различия? Выбор подхода определяет не только технические решения, но и:
1. Куда направлять инвестиции (скейлинг vs исследования vs нейронаука)
2. Какие специалисты нужны (инженеры vs ученые vs биологи)
3. Когда ожидать прорывов (годы vs десятилетия)
4. Как готовиться к изменениям в обществе.
Возможно, истина лежит не в одном подходе, а в их сочетании. Но понимание этих различий поможет лучше ориентироваться в мире, где ИИ развивается с головокружительной скоростью.
IBM выпустит в 2029г. 1-й в мире квантовый крупномасштабный отказоустойчивый компьютер под названием "IBM Quantum Starling"
Этот компьютер будет обладать высокой стабильностью и практической применимостью квантовых вычислений, а его вычислительная производительность повысится в 20,000 раз.
По слухам, компании Wistron и Inventec могут стать партнерами IBM в цепочке поставок квантовых вычислений через производство серверных материнских плат.
Недавно СЕО NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что квантовые вычисления приближаются к критической точке перелома.
Согласно дорожной карте Google 2020 года, компания создает свой полезный квантовый компьютер с коррекцией ошибок к 2029 году.
Этот компьютер будет обладать высокой стабильностью и практической применимостью квантовых вычислений, а его вычислительная производительность повысится в 20,000 раз.
По слухам, компании Wistron и Inventec могут стать партнерами IBM в цепочке поставок квантовых вычислений через производство серверных материнских плат.
Недавно СЕО NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что квантовые вычисления приближаются к критической точке перелома.
Согласно дорожной карте Google 2020 года, компания создает свой полезный квантовый компьютер с коррекцией ошибок к 2029 году.
經濟日報
IBM 攻量子電腦預計2029年上線 緯創、英業達利多 | 產業熱點 | 產業 | 經濟日報
「藍色巨人」IBM預告將研發全球第一台大規模容錯量子電腦，運算能力將較現有的量子電腦高2萬倍，預計2029年上線，朝實現...
Nvidia выпустила открытые фреймворки для генерации синтетических данных и модели роботов
NVIDIA выпустила Isaac Sim 5.0 и Isaac Lab 2.2 в режиме раннего превью на GitHub, это открытые фреймворки, хотя некоторые компоненты остаются закрытыми.
Цель - упрощение процесса разработки, обучения и тестирования ИИ-роботов в физически основанных симуляциях.
Ключевые новшества:
- Расширения для генерации синтетических данных
- Новые модели роботов.
NVIDIA выпустила Isaac Sim 5.0 и Isaac Lab 2.2 в режиме раннего превью на GitHub, это открытые фреймворки, хотя некоторые компоненты остаются закрытыми.
Цель - упрощение процесса разработки, обучения и тестирования ИИ-роботов в физически основанных симуляциях.
Ключевые новшества:
- Расширения для генерации синтетических данных
- Новые модели роботов.
NVIDIA Technical Blog
Isaac Sim and Isaac Lab Are Now Available for Early Developer Preview
NVIDIA today released developer previews of NVIDIA Isaac Sim and NVIDIA Isaac Lab — reference robotics simulation and learning frameworks. Now available on GitHub, these releases offer early access to…
В 2025 году red flag читать отчёты McKinsey и др. консалтеров.
Если в вашей голове возник вопрос почему? То вот ответ. Консалтинговые компании независимо от их названия и страны происхождения занимаются тем, что собирают в «аналитику» материал, где создается проблема, а после они предлагают купить их решение (дорогую трансформацию).
На дня McKinsey выпустили отчет по актуальной теме - об ИИ-агентах.
В этом отчете много устаревших моделей/рекомендаций.
McKinsey говорят, что 1-я волна ген ИИ провалилась коммерчески: "78% компаний используют ИИ, но 80% не видят ROI".
Их решение - архитектурная революция за $600M+ с CEO-мандатом и "агентивной ИИ-сетью".
Мы вспомнили наш пост от ноября 2024, там были реальные данные от 600 enterprise-лидеров, посмотрите на наш пост. Эти данные координально отличаются от того, что говорят консалтеры.
Далее McKinsey говорит, что ИИ-агенты - это тема. Даже кейсы показывают свои. Но и тут мы вспоминаем наш недавний пост о том, почему ИИ-агенты НЕ работают в реальности.
Получается, что консалтинговые отчеты создают "парадокс" из нормальных процессов, пугают масштабом, предлагают ложное решение для простой проблемы,
упаковывают все это в маркетинговое "исследование".
Альтернативные источники знаний:
1. Читайте разные отчеты от венчурных и инвест фондов — у них деньги в игре.
2. Блоги крупных компаний — реальный опыт.
3. Публичные метрики (GitHub Copilot $300M ARR vs абстрактные "gains")
4. Академические исследования — без коммерческого интереса
Что делать практикам?
1. Тестировать инструменты на малых группах
2. Считать реальную экономику с полными затратами
3. Учиться у компаний, которые уже получают ROI
4. Нанимать инженеров, а не transformation managers.
Если в вашей голове возник вопрос почему? То вот ответ. Консалтинговые компании независимо от их названия и страны происхождения занимаются тем, что собирают в «аналитику» материал, где создается проблема, а после они предлагают купить их решение (дорогую трансформацию).
На дня McKinsey выпустили отчет по актуальной теме - об ИИ-агентах.
В этом отчете много устаревших моделей/рекомендаций.
McKinsey говорят, что 1-я волна ген ИИ провалилась коммерчески: "78% компаний используют ИИ, но 80% не видят ROI".
Их решение - архитектурная революция за $600M+ с CEO-мандатом и "агентивной ИИ-сетью".
Мы вспомнили наш пост от ноября 2024, там были реальные данные от 600 enterprise-лидеров, посмотрите на наш пост. Эти данные координально отличаются от того, что говорят консалтеры.
Далее McKinsey говорит, что ИИ-агенты - это тема. Даже кейсы показывают свои. Но и тут мы вспоминаем наш недавний пост о том, почему ИИ-агенты НЕ работают в реальности.
Получается, что консалтинговые отчеты создают "парадокс" из нормальных процессов, пугают масштабом, предлагают ложное решение для простой проблемы,
упаковывают все это в маркетинговое "исследование".
Альтернативные источники знаний:
1. Читайте разные отчеты от венчурных и инвест фондов — у них деньги в игре.
2. Блоги крупных компаний — реальный опыт.
3. Публичные метрики (GitHub Copilot $300M ARR vs абстрактные "gains")
4. Академические исследования — без коммерческого интереса
Что делать практикам?
1. Тестировать инструменты на малых группах
2. Считать реальную экономику с полными затратами
3. Учиться у компаний, которые уже получают ROI
4. Нанимать инженеров, а не transformation managers.
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Цифра дня - $1млрд на создание лекарств с помощью ИИ Стартап Xaira Therapeutics применит ИИ в трех областях: открытие новой биологии, проектирование молекул и проведение клинических испытаний. Чтобы сделать реальных претендентов на лекарства, Xaira будет…
Стартап Нобелевского лауреата выпустил крупнейший публичный набор данных для ИИ в биологии
Стартап Xaira Therapeutics Therapeutics, соучредителем которого является нобелевский лауреат Дэвид Бейкер, представил X-Atlas/Orion — крупнейший публично доступный набор данных Perturb-seq.
X-Atlas/Orion содержит данные о 8 млн клеток с генетическими пертурбациями, охватывающими все человеческие белок-кодирующие гены.
Каждая клетка секвенирована с глубиной более 16,000 уникальных молекулярных идентификаторов.
Данные получены с помощью новой платформы FiCS Perturb-seq (Fix-Cryopreserve-ScRNAseq).
Данные открыты для всего научного сообщества.
Препринт.
Ранее, мы писали о Xaira Therapeutics, который основан в апреле 2024г.
Стартап Xaira Therapeutics Therapeutics, соучредителем которого является нобелевский лауреат Дэвид Бейкер, представил X-Atlas/Orion — крупнейший публично доступный набор данных Perturb-seq.
X-Atlas/Orion содержит данные о 8 млн клеток с генетическими пертурбациями, охватывающими все человеческие белок-кодирующие гены.
Каждая клетка секвенирована с глубиной более 16,000 уникальных молекулярных идентификаторов.
Данные получены с помощью новой платформы FiCS Perturb-seq (Fix-Cryopreserve-ScRNAseq).
Данные открыты для всего научного сообщества.
Препринт.
Ранее, мы писали о Xaira Therapeutics, который основан в апреле 2024г.
Businesswire
X-Atlas/Orion: Xaira Therapeutics Unveils Largest Publicly Available Genome-Wide Perturb-seq Dataset to Power Next-Generation AI…
Xaira Therapeutics today announced a significant leap forward in developing AI-driven virtual cell models with the release of “X-Atlas/Orion,” the largest pu...
СЕО Amazon написал сотрудникам, что из-за ИИ-агентов будут сокращения в корпорации
Энди Джасси написал сотрудникам о генИИ. Он считает, что ИИ-агенты изменят то, как все работают и живут. Он прогнозирует появление миллиардов агентов в каждой компании и сфере деятельности, которые смогут автоматизировать множество задач.
Он также честно признаёт, что в ближайшие несколько лет это приведёт к сокращению общей корпоративной рабочей силы, поскольку компания получит выигрыш в эффективности от широкого использования ИИ.
При этом он призывает сотрудников изучать ИИ, участвовать в обучении и экспериментировать с новыми технологиями.
Компания уже представила:
Alexa+ — новое поколение голосового помощника, который стал значительно умнее и может выполнять существенные действия для клиентов.
ИИ-помощник для покупок с новой функцией покупок: "Lens" (поиск товара по фотографии), "Buy for Me" (покупка товаров на других сайтах через агента), рекомендации размеров.
Инструменты для продавцов — почти полмиллиона партнёров используют ИИ-сервисы для создания карточек товаров.
ИИ-инструменты для рекламы — более 50 тысяч рекламодателей использовали эти возможности только в первом квартале
AWS-сервисы для разработчиков, включая собственную модель Nova.
Amazon использует ген ИИ в своих внутренних операциях для улучшения размещения товаров на складах, прогнозирования спроса и повышения эффективности роботов.
Джасси подчёркивает, что у компании более 1000 сервисов и приложений ген ИИ в разработке или уже созданных, но это лишь малая часть от того, что будет построено в будущем.
Энди Джасси написал сотрудникам о генИИ. Он считает, что ИИ-агенты изменят то, как все работают и живут. Он прогнозирует появление миллиардов агентов в каждой компании и сфере деятельности, которые смогут автоматизировать множество задач.
Он также честно признаёт, что в ближайшие несколько лет это приведёт к сокращению общей корпоративной рабочей силы, поскольку компания получит выигрыш в эффективности от широкого использования ИИ.
При этом он призывает сотрудников изучать ИИ, участвовать в обучении и экспериментировать с новыми технологиями.
Компания уже представила:
Alexa+ — новое поколение голосового помощника, который стал значительно умнее и может выполнять существенные действия для клиентов.
ИИ-помощник для покупок с новой функцией покупок: "Lens" (поиск товара по фотографии), "Buy for Me" (покупка товаров на других сайтах через агента), рекомендации размеров.
Инструменты для продавцов — почти полмиллиона партнёров используют ИИ-сервисы для создания карточек товаров.
ИИ-инструменты для рекламы — более 50 тысяч рекламодателей использовали эти возможности только в первом квартале
AWS-сервисы для разработчиков, включая собственную модель Nova.
Amazon использует ген ИИ в своих внутренних операциях для улучшения размещения товаров на складах, прогнозирования спроса и повышения эффективности роботов.
Джасси подчёркивает, что у компании более 1000 сервисов и приложений ген ИИ в разработке или уже созданных, но это лишь малая часть от того, что будет построено в будущем.
Новый СЕО Роскосмоса хочет увеличить долю частных инвестиций в отрасль с 5% до 35% к 2036 году
Причём, главными инвесторами могут стать крупные IT-компании, которые будут заказчиками космических услуг связи и наблюдения Земли.
Сегодня "Коммерсантъ" написал о крупнейшем в истории РФ нацпроекте по развитию космической деятельности, из него следует, что:
1. До 2030г.: ₽1,7 трлн потратят из бюджета + ₽490,6 млрд внебюджетных средств
2. До 2036г: общий объем достигнет ₽5 трлн (₽4,39 трлн бюджетных + ₽686,4 млрд внебюджетных).
Главные проекты:
🏹 365 спутников "Рассвет" для покрытия всей России широкополосным интернетом от компании "Бюро 1440". На эту группировку выделяется ₽514,7 млрд.
🏹 9 спутников "Смотр" от "Газпром космические системы".
🏹 Создание ракеты "Амур СПГ" с многоразовой первой ступенью от РКЦ "Прогресс".
Причём, главными инвесторами могут стать крупные IT-компании, которые будут заказчиками космических услуг связи и наблюдения Земли.
Сегодня "Коммерсантъ" написал о крупнейшем в истории РФ нацпроекте по развитию космической деятельности, из него следует, что:
1. До 2030г.: ₽1,7 трлн потратят из бюджета + ₽490,6 млрд внебюджетных средств
2. До 2036г: общий объем достигнет ₽5 трлн (₽4,39 трлн бюджетных + ₽686,4 млрд внебюджетных).
Главные проекты:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Коммерсантъ
Заправлены в бюджеты космические траты
Новый нацпроект по развитию космоса делает ставку на частные инвестиции
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
⚡️Essential AI сделали открытие: рефлексия у ИИ появляется раньше, чем мы думали Стартап Ашиша Васвани (он один из авторов знаменитой работы Google "Attention Is All You Need") представил доказательства того, что одна из ключевых когнитивных способностей…
⚡️Essential AI создали крупнейший размеченный датасет для обучения ИИ
Впервые все доступные веб-тексты размечены по единой системе.
У всех, кто обучает ИИ, одна проблема - найти качественные данные в интернете.Причина — хаотичность веба: научные статьи перемешаны со спамом, код программ с рецептами, учебники с форумными срачами.
Стартап Essential AI, созданный экс-Google представил ESSENTIAL-WEB V1.0 - датасет, где каждый из 23.6 млрд документов размечен по 12 категориям: тема, тип, качество, сложность.
Essential AI решает проблему на системном уровне - вместо создания отдельных фильтров для каждой задачи, они создали универсальную систему координат для всего интернета.
Результат:
1. 24 трлн токенов с метаданными (крупнейший открытый датасет)
2. Поиск специализированных данных за минуты вместо месяцев
3. Качество на уровне или выше специализированных датасетов.
Всё в открытом доступе.
Впервые все доступные веб-тексты размечены по единой системе.
У всех, кто обучает ИИ, одна проблема - найти качественные данные в интернете.Причина — хаотичность веба: научные статьи перемешаны со спамом, код программ с рецептами, учебники с форумными срачами.
Стартап Essential AI, созданный экс-Google представил ESSENTIAL-WEB V1.0 - датасет, где каждый из 23.6 млрд документов размечен по 12 категориям: тема, тип, качество, сложность.
Essential AI решает проблему на системном уровне - вместо создания отдельных фильтров для каждой задачи, они создали универсальную систему координат для всего интернета.
Результат:
1. 24 трлн токенов с метаданными (крупнейший открытый датасет)
2. Поиск специализированных данных за минуты вместо месяцев
3. Качество на уровне или выше специализированных датасетов.
Всё в открытом доступе.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Essential AI just dropped Essential-Web v1.0, a 24-trillion-token pre-training dataset with rich metadata built to effortlessly curate high-performing datasets across domains and use cases
Researchers labeled 23.6B documents from Common Crawl with a 12-category…
Researchers labeled 23.6B documents from Common Crawl with a 12-category…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
СЕО Бюро 1440 Алексей Шелобков строит параллельную инфраструктуру связи
Сегодня на сессии ПМЭФ 2025 Алексей Шелобков описал свое видение будущего спутникового интернета как платформы для беспилотников и ИИ
Он говорит о создании глобальной цифровой инфраструктуры через спутники, которая обеспечит связь, видео и высокоточную навигацию в любой точке мира.
"Мир беспилотников будет также революционен, как когда-то облака в ИТ, но достаточно скоро, это не десятилетии", - считает Шелобков.
Алексей также как и многие главы мировых компаний говорит о массовом появлении большого количества ИИ-помощников, которые можно очень быстро обучать, выводить, подсоединять, которые могут делать практически все.
Это говорит о том, что спутниковая сеть станет основой для подключения ИИ-агентов и роботов по всему миру.
По сути, Шелобков описывает будущее, где российская спутниковая группировка "Рассвет" станет не просто интернет-провайдером, а глобальной нервной системой для армии беспилотников и ИИ-помощников.
Очень амбициозное видение, которое выходит далеко за рамки обычных телеком-услуг.
Сегодня на сессии ПМЭФ 2025 Алексей Шелобков описал свое видение будущего спутникового интернета как платформы для беспилотников и ИИ
Он говорит о создании глобальной цифровой инфраструктуры через спутники, которая обеспечит связь, видео и высокоточную навигацию в любой точке мира.
"Мир беспилотников будет также революционен, как когда-то облака в ИТ, но достаточно скоро, это не десятилетии", - считает Шелобков.
Алексей также как и многие главы мировых компаний говорит о массовом появлении большого количества ИИ-помощников, которые можно очень быстро обучать, выводить, подсоединять, которые могут делать практически все.
Это говорит о том, что спутниковая сеть станет основой для подключения ИИ-агентов и роботов по всему миру.
По сути, Шелобков описывает будущее, где российская спутниковая группировка "Рассвет" станет не просто интернет-провайдером, а глобальной нервной системой для армии беспилотников и ИИ-помощников.
Очень амбициозное видение, которое выходит далеко за рамки обычных телеком-услуг.
Ex-OpenAI Боб Макгрю: ИИ снижает ценность накопленных данных, но уникальные клиентские данные остаются "рвом".
Это фундаментально меняет стратегию многих компаний, которые считали свои данные главным активом.
В свежем интервью бывший руководитель исследований OpenAI говорит, что эволюционировало мышление о данных.
1. Несколько лет назад, в период GPT-3 компании думали: "У нас есть уникальные данные индустрии, давайте обучим на них свою модель".
Но оказалось, что все эти специализированные модели оказались хуже следующего поколения GPT.
Почему? Сила интеллекта и способность синтезировать новую информацию > запоминание старой информации.
2. Сейчас - ключевой инсайт:
Проприетарные данные часто = "воплощенный труд"
Примеры:
- Кто-то годами обзванивал клиентов и собирал информацию
- Кто-то прорабатывал тысячи кейсов
- Компания накапливала опыт через годы работы.
НО ТЕПЕРЬ ИИ может воспроизвести всё это: -позвонить всем клиентам (виртуально)
- проработать все кейсы
- провести массовые исследования
Что действительно останется ценным?
1. Данные о конкретных клиентах:
Пример с финансовым консультантом, который знает ВСЁ о конкретном клиенте (портфель, цели, риск-профиль). Эти данные ценны не потому, что делают её лучшим консультантом вообще, а потому, что позволяют применить её навыки конкретно для ЭТОГО клиента.
2. Доверенные данные:
- Данные, которые клиенты доверили именно вам
- Которые они не будут делить с другими
- Которые дают вам возможность персонализировать услугу.
Проблемы с использованием пользовательских данных для обучения, если обучить модель на данных одного пользователя, информация может "просочиться" к другому. Это ограничивает использование таких данных для улучшения моделей.
Это фундаментально меняет стратегию многих компаний, которые считали свои данные главным активом.
В свежем интервью бывший руководитель исследований OpenAI говорит, что эволюционировало мышление о данных.
1. Несколько лет назад, в период GPT-3 компании думали: "У нас есть уникальные данные индустрии, давайте обучим на них свою модель".
Но оказалось, что все эти специализированные модели оказались хуже следующего поколения GPT.
Почему? Сила интеллекта и способность синтезировать новую информацию > запоминание старой информации.
2. Сейчас - ключевой инсайт:
Проприетарные данные часто = "воплощенный труд"
Примеры:
- Кто-то годами обзванивал клиентов и собирал информацию
- Кто-то прорабатывал тысячи кейсов
- Компания накапливала опыт через годы работы.
НО ТЕПЕРЬ ИИ может воспроизвести всё это: -позвонить всем клиентам (виртуально)
- проработать все кейсы
- провести массовые исследования
Что действительно останется ценным?
1. Данные о конкретных клиентах:
Пример с финансовым консультантом, который знает ВСЁ о конкретном клиенте (портфель, цели, риск-профиль). Эти данные ценны не потому, что делают её лучшим консультантом вообще, а потому, что позволяют применить её навыки конкретно для ЭТОГО клиента.
2. Доверенные данные:
- Данные, которые клиенты доверили именно вам
- Которые они не будут делить с другими
- Которые дают вам возможность персонализировать услугу.
Проблемы с использованием пользовательских данных для обучения, если обучить модель на данных одного пользователя, информация может "просочиться" к другому. Это ограничивает использование таких данных для улучшения моделей.
YouTube
The Breakthroughs Needed for AGI Have Already Been Made: OpenAI Former Research Head Bob McGrew
As OpenAI's former Head of Research, Bob McGrew witnessed the company's evolution from GPT-3’s breakthrough to today's reasoning models. He argues that there are three legs of the stool for AGI—Transformers, scaled pre-training, and reasoning—and that the…
Новая карта рынка генерации видео с помощью ИИ от фонда a16z
За последние несколько месяцев в этой сфере произошло много событий, что сложно уследить за всеми новыми моделями.
Сюда входят компании, занимающиеся преобразованием текста в видео и изображений в видео, а также те, которые заставляют аватаров говорить.
За последние несколько месяцев в этой сфере произошло много событий, что сложно уследить за всеми новыми моделями.
Сюда входят компании, занимающиеся преобразованием текста в видео и изображений в видео, а также те, которые заставляют аватаров говорить.
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Ex-OpenAI Боб Макгрю: ИИ снижает ценность накопленных данных, но уникальные клиентские данные остаются "рвом". Это фундаментально меняет стратегию многих компаний, которые считали свои данные главным активом. В свежем интервью бывший руководитель исследований…
Почему робототехника сейчас полетит с точки зрения бизнеса? Ex-OpenAI Боб Макгрю объясняет
Мы продолжаем освещать те важные моменты из интервью экс-главы исследований OpenAI, которые нужны как бизнесу, так и разработчикам. Это одно из немногих интервью, которое полно полезных инсайтов. Посмотрите его полностью, оно этого стоит.
Вот на что мы обратили внимание, коротко:
1. Боб говорит, LLM изменили всё, теперь у роботов есть языковой интерфейс + мощные визуальные энкодеры. OpenAI потратила годы, чтобы научить 1 робота крутить кубика рубика, теперь Physical Intelligence за месяцы решает десятки разных задач.
Робототехника сейчас = где был ИИ несколько лет назад: отличное время для входа! Если думаете о стартапе в робототехнике - сейчас самое время. Но не конкурируйте с Physical Intelligence или Skilled напрямую, найдите свою нишу.
Он считает, что робототехника перешла от решения отдельных конкретных проблем к решению общих задач. Сочетание языковых моделей и систем зрения в корне изменило то, чего могут достичь роботы.
2. Агенты и их ценообразование на примере ИИ-юриста. Юристы сами по себе дорогие из-за дефицита времени, у них почасовая оплата, но ИИ-юристов можно спрашивать бесконечно → цена падает до стоимости вычислений. Это хорошо, а не плохо, мы хотим, чтобы услуги стали дешевыми и доступными всем.
Что останется дорогим?личные отношения между людьми , глубокие советы, вещи требующие человеческого понимания контекста.
Практический совет для стартапов - не стройте бизнес на высокой стоимости услуги в "человеческом" мире. Ищите рвы: сетевые эффекты, бренд, экономия масштаба. Фокусируйтесь на том, что требует глубокого понимания контекста вне модели.
3. Боб считает, что к 2035 году мы оглянемся назад и поймем, что все необходимое для AGI было открыто к 2020-2021 году: трансформеры, масштабирование, рассуждения и мультимодальность.
Предварительное обучение НЕ умерло, но теперь его роль - улучшение архитектур для эффективности, а не просто увеличение размера.
Постобучение - это большая задача: в отличие от интеллекта, личность модели требует огромного количества человеческих усилий и не масштабируется автоматически.
Мы продолжаем освещать те важные моменты из интервью экс-главы исследований OpenAI, которые нужны как бизнесу, так и разработчикам. Это одно из немногих интервью, которое полно полезных инсайтов. Посмотрите его полностью, оно этого стоит.
Вот на что мы обратили внимание, коротко:
1. Боб говорит, LLM изменили всё, теперь у роботов есть языковой интерфейс + мощные визуальные энкодеры. OpenAI потратила годы, чтобы научить 1 робота крутить кубика рубика, теперь Physical Intelligence за месяцы решает десятки разных задач.
Робототехника сейчас = где был ИИ несколько лет назад: отличное время для входа! Если думаете о стартапе в робототехнике - сейчас самое время. Но не конкурируйте с Physical Intelligence или Skilled напрямую, найдите свою нишу.
Он считает, что робототехника перешла от решения отдельных конкретных проблем к решению общих задач. Сочетание языковых моделей и систем зрения в корне изменило то, чего могут достичь роботы.
2. Агенты и их ценообразование на примере ИИ-юриста. Юристы сами по себе дорогие из-за дефицита времени, у них почасовая оплата, но ИИ-юристов можно спрашивать бесконечно → цена падает до стоимости вычислений. Это хорошо, а не плохо, мы хотим, чтобы услуги стали дешевыми и доступными всем.
Что останется дорогим?личные отношения между людьми , глубокие советы, вещи требующие человеческого понимания контекста.
Практический совет для стартапов - не стройте бизнес на высокой стоимости услуги в "человеческом" мире. Ищите рвы: сетевые эффекты, бренд, экономия масштаба. Фокусируйтесь на том, что требует глубокого понимания контекста вне модели.
3. Боб считает, что к 2035 году мы оглянемся назад и поймем, что все необходимое для AGI было открыто к 2020-2021 году: трансформеры, масштабирование, рассуждения и мультимодальность.
Предварительное обучение НЕ умерло, но теперь его роль - улучшение архитектур для эффективности, а не просто увеличение размера.
Постобучение - это большая задача: в отличие от интеллекта, личность модели требует огромного количества человеческих усилий и не масштабируется автоматически.
Telegram
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Ex-OpenAI Боб Макгрю: ИИ снижает ценность накопленных данных, но уникальные клиентские данные остаются "рвом".
Это фундаментально меняет стратегию многих компаний, которые считали свои данные главным активом.
В свежем интервью бывший руководитель исследований…
Это фундаментально меняет стратегию многих компаний, которые считали свои данные главным активом.
В свежем интервью бывший руководитель исследований…
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Вот это мощный закуп лучших талантов - Цукерберг выкупил одного из лучших в Google DeepMind, а также основателя Scale AI. Более того, Meta* инвестирует ~ $14,3–$15 млрд в Scale AI, покупая 49% доли в компании. Эта компания занимается разметкой данных, её…
Марк Цукерберг пошел реально ва-банк. Он решил выкупить у Суцкевера соучредителей.
Речь идет о найме известных инвесторов в области ИИ Нэта Фридмана и Даниэля Гросса, которые являются инвесторами в SSI Ильи Суцкевера, а также помогают руководить компанией. Об этом подробно мы писали тут.
Цукерберг хочет частично выкупить фонд NFDG, которым управляют Фридман и Гросс, за сумму, превышающую $1 млрд. Этот фонд владеет долями в ведущих ИИ-стартапах, таких как Perplexity, The Bot Company и Safe Superintelligence (SSI). При этом Meta получит миноритарные доли в этих стартапах, но не доступ к их внутренней информации.
Нат Фридман, экс-СЕО GitHub, уже входит в консультативный совет Meta, что делает его переход логичным шагом. Его опыт в масштабировании технологических платформ и работе с сообществом разработчиков может помочь Meta в создании экосистемы для ИИ-инструментов.
Даниэль Гросс, сооснователь Safe Superintelligence, если примет предложение Цукерберга, то, вероятно, покинет SSI. Его опыт в области ИИ-безопасности и венчурных инвестиций рассматривается как ценный актив для Meta.
Все это часть стратегии Meta по усилению своего ИИ-направления. На прошлой неделе компания объявила о вложении $14,8 млрд в Scale AI и найме ее основателя Александра Вана, также активно переманивает специалистов из OpenAI и Google DeepMind, предлагая многомиллионные компенсационные пакеты.
*Запрещенная в РФ организация.
Речь идет о найме известных инвесторов в области ИИ Нэта Фридмана и Даниэля Гросса, которые являются инвесторами в SSI Ильи Суцкевера, а также помогают руководить компанией. Об этом подробно мы писали тут.
Цукерберг хочет частично выкупить фонд NFDG, которым управляют Фридман и Гросс, за сумму, превышающую $1 млрд. Этот фонд владеет долями в ведущих ИИ-стартапах, таких как Perplexity, The Bot Company и Safe Superintelligence (SSI). При этом Meta получит миноритарные доли в этих стартапах, но не доступ к их внутренней информации.
Нат Фридман, экс-СЕО GitHub, уже входит в консультативный совет Meta, что делает его переход логичным шагом. Его опыт в масштабировании технологических платформ и работе с сообществом разработчиков может помочь Meta в создании экосистемы для ИИ-инструментов.
Даниэль Гросс, сооснователь Safe Superintelligence, если примет предложение Цукерберга, то, вероятно, покинет SSI. Его опыт в области ИИ-безопасности и венчурных инвестиций рассматривается как ценный актив для Meta.
Все это часть стратегии Meta по усилению своего ИИ-направления. На прошлой неделе компания объявила о вложении $14,8 млрд в Scale AI и найме ее основателя Александра Вана, также активно переманивает специалистов из OpenAI и Google DeepMind, предлагая многомиллионные компенсационные пакеты.
*Запрещенная в РФ организация.
The Information
Meta in Talks to Hire AI Investors Friedman and Gross, Partially Buy Out Their Venture Fund
Meta Platforms is in advanced talks to hire the prominent artificial intelligence investors Nat Friedman and Daniel Gross to help lead its AI efforts, according to a person familiar with the discussions. As part of those talks, Meta is in discussions about…
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Китайцы сделали прорыв в ИИ, переосмыслив архитектуру LLM Впервые за 8 лет существования Transformer-архитектуры кто-то смог преодолеть её фундаментальное ограничение. Это новый класс возможностей для ИИ. У всех языковых моделей одна проблема - могут работать…
У Manus новый мощный конкурент - MiniMax Agent
Китайский стартап MiniMax представил своего ИИ-агента, который фокусируется на выполнении комплексных задач от начала до конца.
Этот агент создан на основе MiniMax их прорывной модели с 4М токенами контекста.
MiniMax Agent работает так:Человек → Требование → Агент → Готовый продукт.
Основные возможности:
1. Создание сайтов и лендингов
2. Генерация обучающих материалов с визуальным и аудио контентом
3. Разработка интерактивных презентаций
4. Работа с мультимодальным контентом (текст, изображения, видео, аудио).
Технические особенности:
- Интеграция с GitHub, GitLab, Slack, Figma через MCP
- Многоэтапное планирование задач
- Автоматическое тестирование создаваемых продуктов.
Текущие ограничения:
•Использует несколько моделей вместо единой, что влияет на стоимость
•Находится в процессе оптимизации для снижения затрат.
Пример: При запросе на создание сайта музея, агент генерирует не только код, но и готовый продукт с контентом, навигацией и медиафайлами.
Китайский стартап MiniMax представил своего ИИ-агента, который фокусируется на выполнении комплексных задач от начала до конца.
Этот агент создан на основе MiniMax их прорывной модели с 4М токенами контекста.
MiniMax Agent работает так:Человек → Требование → Агент → Готовый продукт.
Основные возможности:
1. Создание сайтов и лендингов
2. Генерация обучающих материалов с визуальным и аудио контентом
3. Разработка интерактивных презентаций
4. Работа с мультимодальным контентом (текст, изображения, видео, аудио).
Технические особенности:
- Интеграция с GitHub, GitLab, Slack, Figma через MCP
- Многоэтапное планирование задач
- Автоматическое тестирование создаваемых продуктов.
Текущие ограничения:
•Использует несколько моделей вместо единой, что влияет на стоимость
•Находится в процессе оптимизации для снижения затрат.
Пример: При запросе на создание сайта музея, агент генерирует не только код, но и готовый продукт с контентом, навигацией и медиафайлами.
agent.minimax.io
MiniMax Agent: Minimize Effort, Maximize Intelligence
Discover MiniMax Agent, your AI supercompanion, enhancing creativity and productivity with tools for meditation, podcast, coding, analysis, and more!
IBM создают нейроинтерфейс с ИИ и квантовыми технологиями
IBM начала совместное исследование с французской компанией Inclusive Brains для улучшения интерфейсов мозг-компьютер.
Команды работают над системой, которая анализирует не только мозговые волны, но и движения глаз, мимику и другие физиологические сигналы.
Алгоритмы ИИ интерпретируют эти данные и переводят их в команды для управления компьютерами или другими устройствами.
Для поиска оптимальных решений они тестируют сотни тысяч различных алгоритмов машинного обучения. IBM предоставляет свои базовые модели Granite и экспертизу в квантовых вычислениях, которые могут помочь в обработке сложных нейросигналов.
Технология уже проходит испытания в медицинском центре, где хирурги получают данные о своем уровне стресса и концентрации в реальном времени во время операций. Это помогает поддерживать работоспособность врачей и может улучшить результаты лечения.
Inclusive Brains ранее продемонстрировала несколько прототипов: управляемый мыслями экзоскелет и возможность "писать мыслями" сообщения.
IBM начала совместное исследование с французской компанией Inclusive Brains для улучшения интерфейсов мозг-компьютер.
Команды работают над системой, которая анализирует не только мозговые волны, но и движения глаз, мимику и другие физиологические сигналы.
Алгоритмы ИИ интерпретируют эти данные и переводят их в команды для управления компьютерами или другими устройствами.
Для поиска оптимальных решений они тестируют сотни тысяч различных алгоритмов машинного обучения. IBM предоставляет свои базовые модели Granite и экспертизу в квантовых вычислениях, которые могут помочь в обработке сложных нейросигналов.
Технология уже проходит испытания в медицинском центре, где хирурги получают данные о своем уровне стресса и концентрации в реальном времени во время операций. Это помогает поддерживать работоспособность врачей и может улучшить результаты лечения.
Inclusive Brains ранее продемонстрировала несколько прототипов: управляемый мыслями экзоскелет и возможность "писать мыслями" сообщения.
IBM Newsroom
IBM and Inclusive Brains Bring Together AI, Quantum and Neurotechnologies to Improve the Understanding of Brain-Machine Interfaces
IBM and Inclusive Brains have entered a joint study agreement to experiment with advanced AI and quantum machine learning techniques. The aim of the joint study is to boost the performance of multi-modal brain-machine interfaces (BMIs).
⚡️3 огромных события произошли в финтехе только что
1. соцсеть Х Маска разрешит совершать инвестиции и торговые операции прямо на площадке. Сейчас X обсуждает со Stripe внедрение стейблкоинов у себя. О том, что Маск создает финансовую экосистему мы писали ранее здесь.
2. Сенат США принял законопроект о стейблкоинах.
Остается последняя стадия до подписания законопроекта и можно будет платить и инвестировать прямо в Х (экс-Твиттер) и тд.
3. Запущена платформа Fellow , которая позволяет мгновенно переводить деньги между любыми кошельками, как банковскими, так и крипто или приложениями (например, с Apple Pay на Coinbase или с Phantom на банковский счёт) с немедленным расчётом через текстовые сообщения.
Эта платформа создана криптобиржей Coinbase и дочкой Srtipe.
1. соцсеть Х Маска разрешит совершать инвестиции и торговые операции прямо на площадке. Сейчас X обсуждает со Stripe внедрение стейблкоинов у себя. О том, что Маск создает финансовую экосистему мы писали ранее здесь.
2. Сенат США принял законопроект о стейблкоинах.
Остается последняя стадия до подписания законопроекта и можно будет платить и инвестировать прямо в Х (экс-Твиттер) и тд.
3. Запущена платформа Fellow , которая позволяет мгновенно переводить деньги между любыми кошельками, как банковскими, так и крипто или приложениями (например, с Apple Pay на Coinbase или с Phantom на банковский счёт) с немедленным расчётом через текстовые сообщения.
Эта платформа создана криптобиржей Coinbase и дочкой Srtipe.
Ft
Elon Musk’s X to offer investment and trading in ‘super app’ push
Foray into financial services could include introducing credit or debit card, CEO Linda Yaccarino says
РФ стремительно теряет позиции в мировой науке - свежий индекс Nature 2025
Россия занимает 21-е место среди стран по показателю Share (основной метрике Nature Index). Nature Index учитывает публикации в 145 высококачественных журналах по естественным и медицинским наукам.
Топ -10:
Китай (1-е место, Share: 32,122)
США (2-е место, Share: 22,083)
Германия (3-е место)
Великобритания (4-е место)
Япония (5-е место)
Франция (6-е место)
Южная Корея (7-е место)
Канада (8-е место)
Индия (9-е место)
Швейцария (10-е место) ...и так далее до Австрии (20-е место), после которой идёт Россия.
21-е место в мире - это очень низкий показатель для такой страны с такой научной историей.
Для сравнения, даже небольшие страны как Швейцария (10-е место), Сингапур (15-е место) и Израиль (16-е место) опережают Россию.
Отставание от лидеров колоссальное - Китай имеет Share в 190 раз больше российского.
У РАН Share 169.27, что составляет около 60% от всего российского показателя. Доминирование РАН указывает на неэффективность распределения ресурсов и отсутствие конкуренции.
Следующий за РАНом - МГУ, который имеет в 4 раза меньший показатель.
Из 160 институтов в списке подавляющее большинство имеют Share менее 1.0.
Большинство ведущих институтов показывают снижение, причем часто двузначное.
Рост показывают в основном институты с изначально низкой базы. Даже флагманы МГУ, МФТИ, Курчатовский институт теряют позиции.
Системные проблемы очевидны:
1. Недофинансирование
2. Утечка мозгов
3. Изоляция - сокращение международного сотрудничества после 2022 года явно сказывается на публикационной активности.
При текущих трендах страна рискует выпасть из топ-30 в ближайшие годы. Без кардинальных изменений ситуация будет только ухудшаться. Особенно тревожно, что падают показатели именно ведущих институтов - традиционных центров научного превосходства.
Россия занимает 21-е место среди стран по показателю Share (основной метрике Nature Index). Nature Index учитывает публикации в 145 высококачественных журналах по естественным и медицинским наукам.
Топ -10:
Китай (1-е место, Share: 32,122)
США (2-е место, Share: 22,083)
Германия (3-е место)
Великобритания (4-е место)
Япония (5-е место)
Франция (6-е место)
Южная Корея (7-е место)
Канада (8-е место)
Индия (9-е место)
Швейцария (10-е место) ...и так далее до Австрии (20-е место), после которой идёт Россия.
21-е место в мире - это очень низкий показатель для такой страны с такой научной историей.
Для сравнения, даже небольшие страны как Швейцария (10-е место), Сингапур (15-е место) и Израиль (16-е место) опережают Россию.
Отставание от лидеров колоссальное - Китай имеет Share в 190 раз больше российского.
У РАН Share 169.27, что составляет около 60% от всего российского показателя. Доминирование РАН указывает на неэффективность распределения ресурсов и отсутствие конкуренции.
Следующий за РАНом - МГУ, который имеет в 4 раза меньший показатель.
Из 160 институтов в списке подавляющее большинство имеют Share менее 1.0.
Большинство ведущих институтов показывают снижение, причем часто двузначное.
Рост показывают в основном институты с изначально низкой базы. Даже флагманы МГУ, МФТИ, Курчатовский институт теряют позиции.
Системные проблемы очевидны:
1. Недофинансирование
2. Утечка мозгов
3. Изоляция - сокращение международного сотрудничества после 2022 года явно сказывается на публикационной активности.
При текущих трендах страна рискует выпасть из топ-30 в ближайшие годы. Без кардинальных изменений ситуация будет только ухудшаться. Особенно тревожно, что падают показатели именно ведущих институтов - традиционных центров научного превосходства.
Nature Index
Nature Index 2025 Research Leaders: United States losing ground as China’s lead expands rapidly
Although the latest data predate the current Trump administration, observers warn that funding cuts will accelerate the rate of China’s gain.
Греф: нам не грозит рост населения, мы обречены на ИИ, на его массовое внедрение для повышения производительности труда
В свежем интервью РБК Г. Греф говорит о довольно тревожной картине российской экономики, описывает ситуацию как балансирование "на грани рецессии" с риском переохлаждения экономики из-за длительного периода высоких процентных ставок.
Главная проблема - экономика находится в критической точке между перегревом и рецессией.
Инвестиционный кризис - Сбербанк впервые за долгое время не профинансировал ни одного нового инвестиционного проекта с начала года - только дофинансирует старые. Нет новых проектов.
«Экономика может расти, либо когда растет население, либо когда резко повышается эффективность труда. С ростом населения у нас всё понятно — нам не грозит это в ближайшие десятилетия. У нас остается только один путь — повышение производительности. И более уникальных возможностей, чем сделать это с помощью ИИ, просто не существует. Поэтому мы обречены на то, чтобы массово внедрять ИИ, компенсируя тем самым нехватку рабочей силы», - заявил Г. Греф.
В свежем интервью РБК Г. Греф говорит о довольно тревожной картине российской экономики, описывает ситуацию как балансирование "на грани рецессии" с риском переохлаждения экономики из-за длительного периода высоких процентных ставок.
Главная проблема - экономика находится в критической точке между перегревом и рецессией.
Инвестиционный кризис - Сбербанк впервые за долгое время не профинансировал ни одного нового инвестиционного проекта с начала года - только дофинансирует старые. Нет новых проектов.
«Экономика может расти, либо когда растет население, либо когда резко повышается эффективность труда. С ростом населения у нас всё понятно — нам не грозит это в ближайшие десятилетия. У нас остается только один путь — повышение производительности. И более уникальных возможностей, чем сделать это с помощью ИИ, просто не существует. Поэтому мы обречены на то, чтобы массово внедрять ИИ, компенсируя тем самым нехватку рабочей силы», - заявил Г. Греф.
РБК
Герман Греф — РБК: «Наши люди получили подготовку ценой многих кризисов»
Глава «Сбера» Герман Греф в интервью телеканалу РБК на ПМЭФ рассказал о «качелях» для ключевой ставки, нежелании покупать пакет в «Яндексе», а также о том, почему «Сбер» не может выйти на SPO даже