Вчера состоялась рабочая встреча Президента с главой Росфинмониторинга Юрием Чиханчиным.
Представляем вам краткое содержание беседы:
1. Одна из главных задач на международном уровне - это отстаивание наших интересов, то, что национальная антиотмывочная система работает в соответствии со стандартами ФАТФ и других международных профильных площадок. Заявление сделано на фоне попыток лишить Россию членства в FATF и тем самым поместить страну в черный список по соседству с Ираном и КНДР.
2. РосФин работает над возвратом активов, которые связаны с санкциями, заморожены, заблокированы за рубежом.
3. Сократились денежные потоки в страны Запада и европейского континента, но появились новые регионы – это арабские страны, центральноазиатские и Юго-Восточная Азия. Поэтому РосФин сейчас налаживает с ними отношения.
4. Примерно 80% бюджетных средств сосредоточены в 15 крупнейших банках.
5. Удалось ликвидировать шесть теневых больших площадок, 4,5 млрд вернули государству. Возбуждено более 100 уголовных дел. На сегодняшний день под наблюдением у фин разведки еще 8 теневых площадок.
6. Обналичка через вексельные схемы и нотариусов сократилась в 5 раз. Порядка 110 млрд не пустили в теневой оборот. Возбуждено по этим материалам в целом где-то 130 уголовных дел.
7. Преступные группировки мошенников орудуют на финансовом рынке – это псевдоброкеры, финансовые пирамиды. Более 90% работают в интернете, а бенефициары за границей.
8. Казначейское банковское сопровождение работает хорошо. В общей сложности на мониторинге находится более 2,5 млн контрактов, около 120 тыс заказчиков и около 240 тыс исполнителей.
9. В 15 банках, обслуживающих бизнес, бюджетные средства находятся в зоне риска.
10. Выявлено более 3,5 тысячи юр лиц, где учредители или руководители были причастными к преступлениям. Более 2 тысяч закрыто сегодня.
11. Теневой оборот в гособоронзаказе снизился: количество финансовых операций в адрес так называемых технических фирм упало в три раза. Обналичивание сократилось в 20 раз.
Проведено по этому направлению более тысячи финансовых расследований, возбуждено более 100 уголовных дел.
Банковский надзор «Промсвязьбанком» позволил выявить более 160 организаций, которые находились в зоне риска.
12. Где появляется бюджет, обязательно появляется преступник.
13. Выявлена группировка по обналичке через Пушкинскую карту.
14. Нарастает объём использования криптовалюты. На мониторинге более 25 тыс участников этих операций. Выявлено порядка 10 финансовых организаций, которые им оказывают содействие. Оборот криптовалюты на сегодняшний день более 630 тысяч биткойнов. Проведено порядка 120 наших расследований, и более 60 уголовных дел.
15. Работает платформа «Прозрачный блокчейн». Если год назад видели только биткойн, то сегодня более 20 криптовалют. С помощью платформы и международного сотрудничества закрыли крупную интернет-площадку «Гидра», которая специализировалась на торговле наркотиками, оружием и отмывании денег.
16. Включено в перечень террористов официально порядка 1500 человек.
17. Некоммерческие организации сегодня используются для сбора средств и передачи террористам.
(tot115fz)
Представляем вам краткое содержание беседы:
1. Одна из главных задач на международном уровне - это отстаивание наших интересов, то, что национальная антиотмывочная система работает в соответствии со стандартами ФАТФ и других международных профильных площадок. Заявление сделано на фоне попыток лишить Россию членства в FATF и тем самым поместить страну в черный список по соседству с Ираном и КНДР.
2. РосФин работает над возвратом активов, которые связаны с санкциями, заморожены, заблокированы за рубежом.
3. Сократились денежные потоки в страны Запада и европейского континента, но появились новые регионы – это арабские страны, центральноазиатские и Юго-Восточная Азия. Поэтому РосФин сейчас налаживает с ними отношения.
4. Примерно 80% бюджетных средств сосредоточены в 15 крупнейших банках.
5. Удалось ликвидировать шесть теневых больших площадок, 4,5 млрд вернули государству. Возбуждено более 100 уголовных дел. На сегодняшний день под наблюдением у фин разведки еще 8 теневых площадок.
6. Обналичка через вексельные схемы и нотариусов сократилась в 5 раз. Порядка 110 млрд не пустили в теневой оборот. Возбуждено по этим материалам в целом где-то 130 уголовных дел.
7. Преступные группировки мошенников орудуют на финансовом рынке – это псевдоброкеры, финансовые пирамиды. Более 90% работают в интернете, а бенефициары за границей.
8. Казначейское банковское сопровождение работает хорошо. В общей сложности на мониторинге находится более 2,5 млн контрактов, около 120 тыс заказчиков и около 240 тыс исполнителей.
9. В 15 банках, обслуживающих бизнес, бюджетные средства находятся в зоне риска.
10. Выявлено более 3,5 тысячи юр лиц, где учредители или руководители были причастными к преступлениям. Более 2 тысяч закрыто сегодня.
11. Теневой оборот в гособоронзаказе снизился: количество финансовых операций в адрес так называемых технических фирм упало в три раза. Обналичивание сократилось в 20 раз.
Проведено по этому направлению более тысячи финансовых расследований, возбуждено более 100 уголовных дел.
Банковский надзор «Промсвязьбанком» позволил выявить более 160 организаций, которые находились в зоне риска.
12. Где появляется бюджет, обязательно появляется преступник.
13. Выявлена группировка по обналичке через Пушкинскую карту.
14. Нарастает объём использования криптовалюты. На мониторинге более 25 тыс участников этих операций. Выявлено порядка 10 финансовых организаций, которые им оказывают содействие. Оборот криптовалюты на сегодняшний день более 630 тысяч биткойнов. Проведено порядка 120 наших расследований, и более 60 уголовных дел.
15. Работает платформа «Прозрачный блокчейн». Если год назад видели только биткойн, то сегодня более 20 криптовалют. С помощью платформы и международного сотрудничества закрыли крупную интернет-площадку «Гидра», которая специализировалась на торговле наркотиками, оружием и отмывании денег.
16. Включено в перечень террористов официально порядка 1500 человек.
17. Некоммерческие организации сегодня используются для сбора средств и передачи террористам.
(tot115fz)
❗️Генеральный прокурор Нью-Йорка Летиция Джеймс подала в суд на криптовалютную биржу KuCoin, заявив, что она позволяет инвесторам покупать и продавать криптовалюты на своей платформе без предварительной регистрации в штате в качестве брокера-дилера.
Генеральный прокурор добивается постоянного судебного запрета, чтобы остановить предполагаемую незаконную деятельность KuCoin.
Генеральный прокурор добивается постоянного судебного запрета, чтобы остановить предполагаемую незаконную деятельность KuCoin.
Папа Римский Франциск выразил мнение, что в украинском конфликте замешаны "имперские интересы" разных стран, а не только России. (banksta)
Ради строительства завода Apple в индийском штате Карнатака изменили трудовое законодательство. Теперь в регионе разрешены 12-часовые смены и ночная работа женщин. (banksta)
Вот они - корпоративные анклавы будущего
Илон Маск решил построить новый город для сотрудников своих компании Tesla, SpaceX и Boring в Техасе, выяснила WSJ. По данным газеты, связанные с компаниями или топ-менеджерами Маска организации скупают земли, на которых планируется построить больше 100 жилых домов, школу и частный комплекс для самого миллиардера. (banksta)
Илон Маск решил построить новый город для сотрудников своих компании Tesla, SpaceX и Boring в Техасе, выяснила WSJ. По данным газеты, связанные с компаниями или топ-менеджерами Маска организации скупают земли, на которых планируется построить больше 100 жилых домов, школу и частный комплекс для самого миллиардера. (banksta)
Бедолаги банкстеры
Четыре крупнейших банка США потеряли больше $52 млрд рыночной стоимости за один день. Распродажу акций JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup и Wells Fargo спровоцировали проблемы банков Silvergate и Silicon Valley Bank, кредитовавших технологические стартапы. (banksta)
Четыре крупнейших банка США потеряли больше $52 млрд рыночной стоимости за один день. Распродажу акций JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup и Wells Fargo спровоцировали проблемы банков Silvergate и Silicon Valley Bank, кредитовавших технологические стартапы. (banksta)
🤔 Занимательная статистика от Tether:
▫️с 1 января 2021 года по 1 января 2022 года издание WSJ опубликовало 84 статьи о Tether или с упоминанием компании, подавляющее большинство из которых были негативными;
▫️за тот же период WSJ опубликовал 28 статей о бирже FTX, или упомянув ее. Почти все они — положительные.
🤷🏻♂️ В итоге Tether и USDT продолжают работать, а FTX рухнула.
(forklog)
▫️с 1 января 2021 года по 1 января 2022 года издание WSJ опубликовало 84 статьи о Tether или с упоминанием компании, подавляющее большинство из которых были негативными;
▫️за тот же период WSJ опубликовал 28 статей о бирже FTX, или упомянув ее. Почти все они — положительные.
🤷🏻♂️ В итоге Tether и USDT продолжают работать, а FTX рухнула.
(forklog)
БитЛента 🌲🪙⚡️ Вечный Восходл Души! サトし なカモと
Коллектив важен?
Больше индивидуалистов, но почти все понимают, что важен коллектив.
Ваша стратегия в крипте
Anonymous Poll
37%
Только Биткоин
49%
Биткоин и альткоины тоже
13%
Только альткоины
🚨 Укротокен Agti - скам.
(В рекламе отказано)
(В рекламе отказано)
Калифорнийский регулятор закрыл Silicon Valley Bank. Это первый накрывшийся за 2 года банк, застрахованный FDIC. У Binance была в нём доля.
Гиганты снова придут на Землю, и мы это увидим ... если доживем.
Предупреждение Джордана Петерсона о «темной стороне ИИ» начинает сбываться.
Время колоссально ускорилось. В декабре проф. Джордан Петерсон дал большое интервью лорду Конраду Блэйку. В нем Петерсон, затронул много тем. И среди них, - вопрос о «темной стороне ИИ» на примере только появившегося тогда ChatGPT.
Петерсон предупреждал о следующем.
«Будьте готовы к тому, что на фронте ИИ в течение следующего года появятся вещи, от которых у вас просто встанут волосы дыбом» …
Сейчас уже существует ИИ, способный создавать свою собственную картину мира лишь на основе анализа колоссального корпуса текстов. И этот ИИ уже интеллектуальней многих из нас. Но через год он станет несравнимо более интеллектуальным, чем большинство из нас … Ибо он будет строить свою картину мира из триллионов паттернов, извлекаемых не только из текстов людей, но и из самого мира непосредственно (его визуальных и прочих образов). Знания в основе его картины мира будут проистекать не только из лингвистической статистики текстов, описывающих этот мир (как сейчас у ChatGPT). Но и из статистики закономерностей формирования и динамики взаимодействий объектов этого мира.
Так что держите свои шляпы, дамы и господа. Как сказал Джонатан Пажо, - гиганты снова придут на Землю, и мы, возможно, это увидим ... если доживем.»
Не прошло и трёх месяцев, как предупреждение проф. Петерсона начало сбываться.
Группа исследователей искусственного интеллекта из Google и Берлинского технического университета представила первый шаг к тому, о чем говорил Петерсон:
PaLM-E - мультимодальная визуальная языковая модель (VLM) с 562 миллиардами параметров, которая объединяет зрение и язык для управления роботами.
Получив команду «принеси мне рисовые чипсы из ящика стола на кухне», PaLM-E может сгенерировать план действий для мобильной роботизированной платформы с механической рукой (разработанной Google Robotics) и выполнять весь набор сгенерированных действий.
PaLM-E делает это, анализируя данные с камеры робота, не требуя предварительно обработанного представления сцены. Это устраняет необходимость в предварительной обработке или аннотировании данных человеком и обеспечивает автономную работу робота.
PaLM-E — это предиктор следующего токена, Он назван так потому, что основан на большой языковой модели (LLM) Google под названием «PaLM», похожей на технологию в основе ChatGPT.
Но Google сделал PaLM «воплощенным», добавив сенсорную информацию и роботизированное управление.
Так как он основан на языковой модели, PaLM-E непрерывно собирает наблюдения, такие как изображения или данные датчиков, и кодирует их в последовательность векторов того же размера, что и языковые токены. Это позволяет модели «понимать» сенсорную информацию так же, как она обрабатывает язык.
Новая модель демонстрирует интересные и неожиданные способности.
Например, она демонстрирует «положительный перенос», что означает, что она может передавать знания и навыки, полученные ею от одной задачи к другой, что приводит к значительно более высокой производительности по сравнению с однозадачными моделями роботов.
Кроме того, модель демонстрирует мультимодальные логические цепочки рассуждений (позволяющие модели анализировать последовательность входных данных, включающих как языковую, так и визуальную информацию) и мультиобразный вывод (использование нескольких изображений в качестве входных данных, чтобы сделать вывод или предсказание), несмотря на то, что модель была обучена только на подсказках с одним изображением (single-image prompts).
Прав оказался Петерсон.
Держите свои шляпы, дамы и господа. Ибо гиганты уже приближаются.
(theworldisnoteasy; fscp)
Предупреждение Джордана Петерсона о «темной стороне ИИ» начинает сбываться.
Время колоссально ускорилось. В декабре проф. Джордан Петерсон дал большое интервью лорду Конраду Блэйку. В нем Петерсон, затронул много тем. И среди них, - вопрос о «темной стороне ИИ» на примере только появившегося тогда ChatGPT.
Петерсон предупреждал о следующем.
«Будьте готовы к тому, что на фронте ИИ в течение следующего года появятся вещи, от которых у вас просто встанут волосы дыбом» …
Сейчас уже существует ИИ, способный создавать свою собственную картину мира лишь на основе анализа колоссального корпуса текстов. И этот ИИ уже интеллектуальней многих из нас. Но через год он станет несравнимо более интеллектуальным, чем большинство из нас … Ибо он будет строить свою картину мира из триллионов паттернов, извлекаемых не только из текстов людей, но и из самого мира непосредственно (его визуальных и прочих образов). Знания в основе его картины мира будут проистекать не только из лингвистической статистики текстов, описывающих этот мир (как сейчас у ChatGPT). Но и из статистики закономерностей формирования и динамики взаимодействий объектов этого мира.
Так что держите свои шляпы, дамы и господа. Как сказал Джонатан Пажо, - гиганты снова придут на Землю, и мы, возможно, это увидим ... если доживем.»
Не прошло и трёх месяцев, как предупреждение проф. Петерсона начало сбываться.
Группа исследователей искусственного интеллекта из Google и Берлинского технического университета представила первый шаг к тому, о чем говорил Петерсон:
PaLM-E - мультимодальная визуальная языковая модель (VLM) с 562 миллиардами параметров, которая объединяет зрение и язык для управления роботами.
Получив команду «принеси мне рисовые чипсы из ящика стола на кухне», PaLM-E может сгенерировать план действий для мобильной роботизированной платформы с механической рукой (разработанной Google Robotics) и выполнять весь набор сгенерированных действий.
PaLM-E делает это, анализируя данные с камеры робота, не требуя предварительно обработанного представления сцены. Это устраняет необходимость в предварительной обработке или аннотировании данных человеком и обеспечивает автономную работу робота.
PaLM-E — это предиктор следующего токена, Он назван так потому, что основан на большой языковой модели (LLM) Google под названием «PaLM», похожей на технологию в основе ChatGPT.
Но Google сделал PaLM «воплощенным», добавив сенсорную информацию и роботизированное управление.
Так как он основан на языковой модели, PaLM-E непрерывно собирает наблюдения, такие как изображения или данные датчиков, и кодирует их в последовательность векторов того же размера, что и языковые токены. Это позволяет модели «понимать» сенсорную информацию так же, как она обрабатывает язык.
Новая модель демонстрирует интересные и неожиданные способности.
Например, она демонстрирует «положительный перенос», что означает, что она может передавать знания и навыки, полученные ею от одной задачи к другой, что приводит к значительно более высокой производительности по сравнению с однозадачными моделями роботов.
Кроме того, модель демонстрирует мультимодальные логические цепочки рассуждений (позволяющие модели анализировать последовательность входных данных, включающих как языковую, так и визуальную информацию) и мультиобразный вывод (использование нескольких изображений в качестве входных данных, чтобы сделать вывод или предсказание), несмотря на то, что модель была обучена только на подсказках с одним изображением (single-image prompts).
Прав оказался Петерсон.
Держите свои шляпы, дамы и господа. Ибо гиганты уже приближаются.
(theworldisnoteasy; fscp)