Встречайте, новая архитектура Mamba3, превосходит трансформеры по скорости, эффективности памяти и способности работать с длинными контекстами

В отличие от трансформеров, которые полагаются на механизм внимания, Mamba3 использует модели структурированных пространств состояний, что делает её линейной по времени вычислений и более подходящей для задач с длинными последовательностями, такими как обработка документов, геномики или реального времени ИИ.

Mamba3 вводит 3 основных улучшения, которые повышают выразительность модели и её эффективность:

1. Высокоуровневая дискретизация с правилом трапеций

2. Комплекснозначные пространства состояний

3. MIMO для эффективности

Пока уступает в неструктурированном извлечении данных, где внимание лучше. Гибриды, например, 1/8 слоёв — attention, решают это.

Бутан - это новый Сингапур. Они 1-е в мире интегрируются с Ethereum на национальном уровне.

Бутан переносит свою национальную систему цифровой идентификации с Polygon на Ethereum, охватывая около 800 000 жителей. Интеграция с Ethereum завершена, полный переход ожидается к первому кварталу 2026 года.

Граждане контролируют свои данные, избегая централизованных баз данных.

С 2022 года Бутан активно добывает биткоины, используя гидроэнергетику. По данным на сентябрь 2025 года, страна владеет ~11 286 BTC (около $982 млн), что делает её шестой в мире по резервам BTC среди государств. В январе регион Гелефу добавил BTC, ETH и BNB в свои стратегические резервы. В мае Бутан начал сотрудничать с Binance для интеграции криптоплатежей в туристический сектор, что может привлечь больше международных посетителей.

Свежий отчет - цифровые кошельки заменяют систему с банковскими счетами, предлагая программируемость, мгновенные расчеты и доступ к новым финансовым инструментам.

Это отчет от Ubyx (платформа для клиринга стейблкоинов) и Finmo (финтех для платежей и казначейства).

Что они говорят?

1. Кошельки vs банковских счетов. Банковский счет - деньги привязаны к одному конкретному банку. Чтобы управлять ликвидностью, компаниям приходится открывать множество счетов в разных банках, что создает сложности.

Новый подход - Цифровой кошелек — это единая точка доступа, которая может хранить разные виды цифровых активов (токенизированные депозиты, стейблкоины, фонды) даже на разных блокчейнах. Это позволяет консолидировать сотни счетов в несколько программируемых кошельков.

2. Ключевые преимущества для корпоративных казначеев:

- Объединение множества счетов в единую систему
- Автоматизация финансовых операций
- Круглосуточные расчеты
- Прозрачность и аудит.

3. Драйверы роста:
- токенизированные депозиты и регулируемые стейблкоины теперь признаются эквивалентами денежных средств по стандарту МСФО (IAS 7).
- Кошельки приносят программируемость и мгновенные расчеты.

4. Проблемы и риски:

- Управление приватными ключами
- Новые технологии требуют осторожного подхода — поэтапного внедрения, работы в связке с традиционными системами и тщательной проверки контрагентов.

3 основные группы игроков, которые определяют будущее этой области:

1. Банки
2. Технологические провайдеры, создающие кошельки, которые интегрируются прямо в корпоративные системы, например, ERP — системы управления предприятием.
3. Цифровые нативные компании, которые предоставляют саму технологию блокчейна, программируемость и масштабируемость.

США одобрили открытие банка Питера Тиля для ИИ и крипто стартапов

Отметим, что у Тиля уже криптобиржа вышла на IPO. А говорить о том, что его фонды инвестировали во все крупные ИИ-проекты смысла нет, так как все и так знают.

Erebor - криптобанк для стартапов в сферах ИИ, криптовалюты, обороны и производства, а также на сотрудников и инвесторов этих компаний.

Erebor займет нишу, оставшуюся после краха Silicon Valley Bank в 2023 году, который был ключевым кредитором для tech-стартапов и криптофирм.

Erebor уже привлек $275 млн при оценке в $2 млрд. Банк планирует предлагать традиционные банковские услуги + продукты, связанные с крипто: хранение криптоактивов, стейблкоины и интеграцию с блокчейном.

Ключевые фигуры и инвесторы банка:

Пальмер Лакки, сооснователь Anduril Industries

Питер Тиль, сооснователь PayPal, Palantir и Founders Fund. Его фонд инвестировал $1 млн в Erebor

Джо Лонсдейл, сооснователь Palantir и венчурного фонда 8VC, который также инвестировал в Erebor.

Anthropic только что выпустили новую модель - Claude Haiku 4.5

Команда говорит, что 5 месяцев назад Claude Sonnet 4 был самой современной моделью.

А сейчас Claude Haiku 4.5 предоставляет похожий уровень производительности в кодировании, но при этом стоит в 3 раза дешевле и работает в 2 раза быстрее: $1/$5 за миллион входящих и исходящих токенов.

Более того, Haiku 4.5 даже превосходит Sonnet 4 в некоторых задачах, например, в использовании компьютеров.

Для чего это полезно:

- Чат-ассистенты
- Агенты обслуживания клиентов
- Программирование в паре с ИИ

Интересно, что теперь модели можно использовать вместе. Например, Sonnet 4.5 может разбить сложную задачу на многошаговый план, а затем управлять командой из нескольких Haiku 4.5 для параллельного выполнения подзадач.

Это очень круто! Google открыли эру виртуальных клеток: их модель
сгенерировала новую гипотезу о раковых клетках, которую учёные подтвердили экспериментально в живых клетках

Модель может помочь открыть новые возможности для лечения рака — от предклинических тестов к клиническим.

Google DeepMind выпустили семейство моделей Cell2Sentence-Scale (C2S-Scale) — это LLM, специально обученные на данных одиночных клеток. C2S-Scale обучена на >1 млрд токенов: реальные транскриптомные данные, метаданные экспериментов и научная литература. HuggingFace.

C2S-Scale создаёт виртуальные клетки — цифровые аватары реальных клеток, на которых можно проводить тысячи гипотетических экспериментов без лабораторных затрат.

Модель может отвечать на вопросы типа: "Как эта T-клетка отреагирует на терапию анти-PD-1?". Она предсказывает поведение, суммирует датасеты и даже генерирует гипотезы.

В отличие от работ конкурентов, TranscriptFormer, State и GREmLN, C2S-Scale "разговаривает" с клетками как LLM.

Alipay подключает 1.4млрд пользователей к DeFI через свою L2-сеть на Ethereum

Alipay — это крупнейшее в мире мобильное платежное приложение, принадлежащее Alibaba.

Команда создала Jovay — это публичная сеть L2 на Ethereum, которая использует ИИ и оракулы, чтобы соединить реальный мир (цены, активы, данные) с децентрализованными финансами. Это позволяет Alipay и её клиентам работать с блокчейном, токенизировать активы и интегрировать их в DeFi.

Это первый случай, когда финтех гигант строит напрямую на Ethereum, а не на приватной цепочке.

Основные характеристики:

1. Тестнет показал 15 700–22 000 транзакций в секунду (TPS), цель — 100 000 TPS. Для сравнения, Base (L2 от Coinbase) делает ~93 TPS, а Visa — ~1700 TPS в пике.

2. Гибридная модель с ZK-доказательствами и TEE для высокой скорости и безопасности. Совместима с EVM, что упрощает перенос смарт-контрактов.

3. Фокус на RWA. Ant Group уже перевела активы на $8,4 млрд в токены на своей платформе AntChain.

4. Соответствие KYC/AML для работы с институциональными клиентами.

5.Публичный тестнет запущен в июле 2025, мейннет стартовал в октябре 2025. TVL — $50 млн.

Бесплатный курс по робототехнике от HF в тот момент, когда она на диком хайпе

Если вы тоже хотите начать заниматься робототехникой, но не знаете с чего начать, то вот это для вас.

Команда LeRobot в Hugging Face, выпустила краш-курс - это практический туториал, который полностью все разложит по полочкам.

Вот основные блоки курса:

- как применять RL сначала в виртуальной среде, а потом переносить на настоящие машины. Это база.

- ACT, Diffusion policies.

Google вышел на рынок ядерного синтеза энергии и создает ИИ-агентов для этого

Google инвестировал в Commonwealth Fusion Systems, который строит самый мощный магнитный токамак в мире, который станет 1-м устройством магнитного удержания, генерирующим больше энергии, чем потребляет.

DeepMind и CFS работают в трёх основных областях:

1. Создание быстрого и точного симулятора плазмы — компании разработали TORAX, открытый симулятор плазмы, написанный на языке JAX, который позволяет проводить миллионы виртуальных экспериментов перед включением SPARC и значительно ускоряет исследования.

2. Поиск оптимального пути к максимальной энергии — с помощью усиленного обучения и методов эволюционного поиска, ИИ-агенты могут исследовать множество потенциальных сценариев операций и определить наиболее эффективные и надежные пути достижения энергии синтеза.

3. Разработка ИИ-пилота для управления в реальном времени — исследователи работают над тем, чтобы обучить агенты усиленного обучения динамически управлять плазмой, распределяя тепло эффективно и балансируя множество ограничений и целей.

Anthropic делает все, чтобы ИИ стал полноценным сотрудником. Они дали Claude навыки, ИИ-агенты после смогут создавать свои собственные на основе опыта

Эта функция ещё больше делает из Claude эффективным ИИ-сотрудником/коллегой.

Anthropic выпустил функцию skills, позволяющую создавать навыки— наборы инструкций, скриптов и файлов для автоматизации задач.

Представьте, вместо того чтобы каждый раз объяснять Claude, как работать с твоими задачами, ты просто создаёшь скилл и ИИ сам его активирует, когда поймёт, что это релевантно.

Skills — это фундамент того, как агенты будут учиться и делиться экспертизой в будущем.

Claude сам выбирает нужный скилл для работы, поддерживает код (Python), работу с документами (PDF, Excel) и API. Доступно только для платных подписок.

Кроссплатформенная портативность Skills дает компаниям возможность разработать навык один раз и развернуть его везде, где команды используют Claude.

Криптоиндустрия выросла настолько, что - реальная замена глобальной финансовой стабильности, регулирование отстает.

Это отчет Совета по финансовой стабильности(FSB), который анализирует, как страны-члены FSB и некоторые другие юрисдикции внедряют рекомендации FSB по регулированию
криптоактивов, стейблкоинов.

4 основных вывода этого документа:
1. Рынок вырос до $4 трлн. Криптоактивы глубоко интегрируются в традиционные финансы через банки, ETF, корпоративные балансы.
Стейблкоины держат резервы как целые страны - могут дестабилизировать рынок облигаций США при массовом изъятии.

2. Регулирование проваливается:
- Только 39% стран финализировали правила для криптокомпаний
- Только 18% стран финализировали правила для стейблкоинов
- Даже там, где правила есть - почти не проводятся проверки.
- Огромные пробелы: нет контроля кредитования, маржинальной торговли, управления рисками.

3. Каждая страна действует по-своему - это опасно:
- ЕС требует одно, США - другое, Азия - третье.
- Компании могут выбирать страну с мягкими правилами
- Невозможно отследить транснациональные риски
- Страны плохо сотрудничают друг с другом.

4. Стейблкоины - это бомба замедленного действия:
- Растут быстрее всего (+75% за год)
- Но регулирование самое слабое.
Критические пробелы:
•Нет капитальных буферов на случай кризиса
•Нет планов банкротства
•Непонятно, смогут ли люди забрать деньги при панике
•Резервы могут храниться где угодно.

Самое обсуждаемое сегодня - работа Meta,где раскрываются секреты масштабирования RL для LLM

Сегодня все хвалят работу команды Meta AI(запрещенная в РФ), которая исследовала, как масштабировать обучение с подкреплением (RL) для LLMs.

Использовали 400 000 GPU-часов на Nvidia GB200, чтобы протестировать разные подходы RL и вывести законы масштабирования, аналогичные тем, что есть для предобучения.

Работа даёт инструмент для планирования RL-экспериментов: тестируй на малом масштабе, экстраполируй результат.

Это экономит ресурсы и делает RL более предсказуемым, как предобучение.

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

Главная новость недели - время в соцсетях впервые в истории сокращается — лидеры тренда — молодые люди 16-24 лет.

ИИ, агенты:

Anthropic выпустили Claude Haiku 4.5 — теперь модели можно использовать в связке: Sonnet 4.5 разбивает сложную задачу на план, а команда Haiku 4.5 выполняет подзадачи параллельно.

Google представили Coral NPU — открытая Edge ИИ платформа для запуска трансформеров и LLM на носимых устройствах с поддержкой TensorFlow, JAX и PyTorch.

Microsoft представила MAI-Image-1 — 1-й собственный генератор изображений.

Google выпустили Veo 3.1 — обновлённая модель генерации видео для режиссёров и разработчиков.

Новая архитектура Mamba3.

Google DeepMind создали модель для исследования рака — Cell2Sentence-Scale сгенерировала новую гипотезу о раковых клетках, которую учёные подтвердили в живых клетках экспериментально.

Meta* раскрыла секреты масштабирования RL.

Anthropic даёт Claude новые навыки, агенты смогут создавать собственные навыки на основе опыта.

Google вышел на рынок ядерного синтеза — компания создаёт ИИ-агентов для работы с термоядерной энергией.

Meta AI предложили новый метод обучения агентов.

Google показали, как агенты учатся навыкам — ИИ смотрит обучающие видео, преобразует их в шаги действий и повышает производительность задач.

Запущена BigCodeArena — платформа для сравнения качества кода, генерируемого языковыми моделями.

xAI Илона Маска разрабатывает world models — ИИ-системы, способные понимать и проектировать физическое окружение.

Исследования и безопасность:

OpenAI, Anthropic и Google DeepMind выпустили совместную статью — текущие методы защиты LLM крайне уязвимы, почти все существующие методы можно обойти адаптивными атаками.

Андрей Карпати выпустил Nanochat — позволяет создать свою мини-версию ChatGPT с нуля.

Нейротехнологии, микроэлектроника, робототехника и космос:

Neuralink показали, как их пациент смог поесть, управляя роботизированной рукой силой мысли.

Китайская компания Qiyunfang создала 2 полностью отечественные специализированные ПО для проектирования электроники и микросхем.

Бум инвестиций в космическую отрасль с фокусом на Луну, Марс и многоразовые технологии.

HuggingFace запустили бесплатный курс по робототехнике.

Финансы, криптовалюты, инвестиции:

JPMorgan инвестирует $1,5 трлн за 10 лет на ИИ, космос, робототехнику и другие технологии.

CEO BlackRock назвал биткоин альтернативой $.

США одобрили банк Питера Тиля — новый банк будет работать с ИИ и крипто-стартапами.

Citibank запустит криптокастодиальные услуги в 2026.

FT опубликовала прогноз cap table OpenAI — анализ структуры капитала после перехода компании в коммерческий статус.

Бутан первым в мире интегрируется с Ethereum на нацуровне.

Alipay создала Jovay — публичная сеть L2 на Ethereum с ИИ и оракулами для связи реального мира с DeFi, токенизации активов и интеграции в децентрализованные финансы.

Цифровые кошельки заменяют банковские счета — свежий отчёт.

Криптоиндустрия выросла до угрозы глобальной стабильности — отчёт Совета по финансовой стабильности (FSB) указывает, что регулирование отстаёт от роста отрасли.

whitepaper Visa о стейблкоин-кредитовании показывает миллиарды $, уже работающих через Morpho.

Бизнес и ИТ-гиганты:

Microsoft трансформирует GitHub из-за усиливающейся конкуренции.

Walmart стал первым крупным ритейлером в ChatGPT.

OpenAI создаёт собственные чипы — разбор стратегии компании.

*запрещенная в РФ организация.

Андрей Карпатый: сегодняшние ИИ-агенты очень слабые, через ~10 лет агенты станут по-настоящему полезными для сложных задач.

Экс-директор по ИИ в Tesla и сооснователь OpenAI дал большое интервью, мы по частям разберем его в несколько постов. #часть1

Карпатый говорит, что сегодняшняя вера в агентов ведёт к горам плохого кода, уязвимостям и техдолгу. Цена ошибки в софте высока, как в автономном вождении. Нам нужны девятки надёжности: от 90% к 99.9% — это долгий путь.

Что не так с ИИ-агентами?

1. Ограниченный интеллект. Claude или Codex напоминают ему "детей-савантов" — отличная память, но слабое понимание контекста. Они справляются с шаблонными задачами, но проваливаются на уникальных или сложных проектах.

2. Отсутствие мультимодальности. Агенты пока не умеют полноценно взаимодействовать с компьютером, как человек — понимать интерфейсы, видеть экран, координировать действия.

3. Нет долговременной памяти. Каждый запрос — как новый старт. Модели не учатся на предыдущих взаимодействиях, сбрасывая контекст после каждой сессии.

4. Когнитивные пробелы. Им не хватает интуиции и гибкости для реальных задач.

Где агенты работают, а где — нет. Тестируя агентов на проекте nanochat, Карпатый выделил их сильные и слабые стороны:
1. Где хороши: шаблонный код, документация, работа с незнакомыми языками (например, Rust).
2. Где проваливаются: уникальный код, нестандартные решения, задачи, требующие глубокого понимания.

Проблемы:
- Непонимание контекста: модели предлагают стандартные решения, даже если вы объясняете, что нужно иное.
- Раздувание кода: лишние try-catch, избыточная сложность.
- Устаревшие знания: использование deprecated API, что требует ручной чистки.

Как Карпатый использует ИИ?
Он предпочитает автодополнение, где человек остаётся архитектором, а модель лишь ускоряет процесс. Это быстрее и надёжнее, чем vibe coding.

Чего он ждёт от агентов будущего?
- агенты должны объяснять код, доказывать его корректность, спрашивать, если не уверены.
- небольшие куски кода, которые легко понять и проверить.
- инструменты, которые помогают расти, а не просто выдают готовый код.
- модели должны учиться на взаимодействиях и сохранять контекст.
- агенты могли бы создавать задачи друг для друга, чтобы учиться и улучшаться.

Где заработют агента первыми? в call-центрах с чёткими задачами и закрытым контекстом, но даже там потребуется контроль людей.

Маск пытается Андрея Карпатый снова вернуть к себе, но Андрей в одну реку дважды не заходит :))

Красивый обмен предложением о найме и не менее изящный отказ этого предложения.

Это Маск написал в период, когда все обсуждают интервью Андрея.

Сейчас будет угар. Оказалось, что GPT-5 не решил нерешенные 10 математических задач Эрдёша, он нашел ответы с помощью вэб-поиска

Всё началось 18 октября, когда вице-президент OpenAI Кевин Вейл восторженно твитнул: "GPT-5 нашёл решения для 10 (!) ранее нерешённых проблем Эрдёша и продвинулся в 11 других!"

Твит быстро набрал хайп — многие подумали, что ИИ наконец-то начал генерировать новые математические открытия.

Но не прошло и суток, как математик Томас Блум вышел с опровержением. Блум написал: "GPT-5 нашёл ссылки на решения". То есть, модель не изобрела велосипед — она просто хорошо погуглила академические базы.

Твит Вейла стёрли, а исследователь OpenAI-Себастьян Бубек сначала хвастался суперчеловеческим поиском литературы, а потом признал: "Мы нашли только то, что уже было в бумагах. Но поиск литературы — это тоже сложно!"

И вот тут начался цирк от конкурентов. Ян ЛеКун не удержался и твитнул: "Hoisted by their own GPTards" — это такая остроумная игра слов, типа "подвели их собственные GPT-идиоты" (с отсылкой к "hoist with one's own petard" из Шекспира, когда бомба взрывается в руках сапёра).

А CEO Google DeepMind Демис Хассабис вообще назвал это "embarrassing" — постыдным.

В общем, вся индустрия посмеялась над OpenAI.

#DeepSeek выпустили новую модель

DeepSeek-OCR — это ИИ-модель, которая извлекает текст из документов, изображений и PDF-файлов. Главное отличие от привычных OCR-систем: модель не просто "читает" текст, а понимает структуру документа и может работать с разными форматами вывода.

Интересный концепт в статье — имитация человеческой памяти. Модель может сжимать старые части документа сильнее, чем новые, подобно тому, как мы помним недавние события детально, а далёкие — размыто.

Ключевые возможности:

1. Модель предлагает 6 режимов работы — от экономичного Tiny (64 визуальных токена) до мощного Gundam-M (1853 токена).

2. Обучена на 30 млн страниц документов на 100+ языках. Основной фокус — китайский и английский (25млн страниц), но работает и с другими языками.

Модель состоит из DeepEncoder и DeepSeek-3B-MoE декодер.

Инфраструктура:
- Python 3.12.9, CUDA 11.8, PyTorch 2.6.0
- Поддержка vLLM для высокопроизводительной обработки (~2500 токенов/сек на A100-40G для PDF)
- Доступна через Hugging Face Transformers.

Практические сценарии использования:

1. Обработка архивов

2. Автоматизация документооборота

3. Мультиязычная поддержка

4. Научные исследования — распознавание формул, таблиц, диаграмм из публикаций

Если вдруг вы не знали, оказывается Google владеет 7% акций SpaceX.

Это одна из их лучших инвестиций Google после покупки DeepMind.

В 2015 году Alphabet совместно с Fidelity Investments инвестировала $1 млрд в SpaceX, получив около 10% акций. По более свежим оценкам на 2025 год, учитывая дополнительные инвестиции в 2021 году на $337 млн, доля составляет около 7–7,5%.

Это были инвестиции на развитие спутникового интернета, где Google предоставляет облачные сервисы для SpaceX.

Anthropic представили Claude для научных исследований

Команда создала новые инструменты для Claude в сфере науки о жизни:

1. Прямые подключения к научным базам — PubMed, Benchling, Synapse.org, 10x Genomics. Можно искать статьи, работать с лабораторными данными и анализировать геномы через обычный диалог с моделью.

2. Agent Skills — готовые скрипты для типовых задач. Например, есть набор для контроля качества RNA-seq данных.
Можно делать свои.

Доступно через Claude.com и AWS Marketplace. Google Cloud — скоро.

Для академических лабораторий есть программа с бесплатными API-кредитами.

Кто уже использует:

- Sanofi, AbbVie, Novo Nordisk

- Broad Institute и Stanford тестируют для биоинформатики. 10x Genomics встроили в свои инструменты для анализа одноклеточных данных.

Ереванский университет может гордиться: конкурент Neuralink вернул зрение 80% слепых пациентов с макулярной дегенерацией

Это результаты клинических испытаний ретинального имплантата PRIMA от компании Science, основателем которого является Макс Ходак.

PRIMA — это беспроводной имплантат размером 2×2 мм, который размещается под сетчаткой.

Система включает 3 компонента:
- сам имплантат с фотовольтаическими элементами,
- специальные очки с камерой
проектором,
- карманный процессор.

Очки проецируют инфракрасный свет на имплантат, который преобразует его в электрические импульсы, стимулирующие оставшиеся клетки сетчатки.

Технология разработана профессором Дэниелом Паланкером из Стэнфордского университета, который является выпускником Ереванского гос университета.

Больше про Science тут.