Космос и ИИ: Маск готовит многомиллиардный подарок инвесторам
SpaceX планирует в декабре тендерное предложение по цене ~ $135 за акцию, что повысит оценку компании до более чем $250 млрд (рост с $210 млрд).
А xAI привлекла от восточных шейхов $5 млрд при оценке в $45 млрд, что почти вдвое выше предыдущей оценки.
SpaceX планирует в декабре тендерное предложение по цене ~ $135 за акцию, что повысит оценку компании до более чем $250 млрд (рост с $210 млрд).
А xAI привлекла от восточных шейхов $5 млрд при оценке в $45 млрд, что почти вдвое выше предыдущей оценки.
Ft
Valuations at Elon Musk’s SpaceX and xAI set to soar in new deals
Billionaire’s rocket builder plots huge share sale while AI start-up closes in on $5bn funding round
Итоги уходящей недели в России и мире, что имеет значение
Предложение нашего канала «Все о блокчейн/мозге/space/web3.0» о создании мультиагентного ЦБ на базе ИИ(с).
1. Греф объявил о планах Сбера заняться космосом. Все подробности тут.
2. Прорыв: разработан способ беспроводного доступа к мозгу через спинномозговую жидкость.
3. Создана 1-я в мире виртуальная лаба из команды ИИ-ученых под руководством ИИ-профессора.
4. В. Бутерин и команда Ethereum представили планы на будущее.
5. Маск возглавил новое министерство в США, все подробности тут.
6. Сбер планирует построить еще 50% ИТ-инфраструктуры, которую компания строила за всю свою жизнь.
7. Качество серверов на базе процессоров Эльбрус не удовлетворяет бизнес и даже госзаказчиков.
8. Прогноз нашего канала, который мы сделали в 2021 году оказался совершенно точным, все подробности здесь.
9. Узкий коридор возможностей от ЦБ, что ждет ИИ-агентов в России?
10. Создатель Ethereum и бывший директор по ИИ в OpenAI видят будущее в предсказательных рынках как способе монетизации ИИ.
11. NVIDIA создала библиотеку, которая позволяет моделировать полупроводники на уровне 1нм и меньше.
12. 2024 стал рекордным по сбору инвестиций в квантовых вычислениях.
13. Ани Асланян, основатель о том, почему растет биткоин.
14. Coinbase и Langchain AI представили фреймворк для создания ИИ-агентов.
15. OpenAI, Google и Anthropic столкнулись с замедлением темпов улучшения LLM при разработке новых моделей. Все подробности тут и тут.
16. Самая мощная ИИ-модель с открытыми весами вышла в Китае.
17. Китайский производитель электромобилей Xpeng представил своего гуманоида Iron.
18. Alibaba представила лучшую ИИ-модель, которая соответствует Claude-3.5 только бесплатно.
19. Илья Суцкевер: эра простого масштабирования ИИ подошла к концу.
20. YC объявил ключевые направления для инвестиций в стартапы.
21. Эмитент USDC показал, как разработать ИИ-агента с помощью Microsoft AutoGen.
22. СЕО Anthropic дал совет, в каких направлениях ИИ есть перспектива роста.
23. Фонд a16Z заявили о снижении стоимости использования LLM.
24. Morgan Stanley: Рынок ИИ достиг $6.7 трлн и продолжает расти.
25. Как обучать языковые модели эффективнее? Ответ здесь.
25. a16Z говорит, что традиционный RPA умирает с приходом LLM, и дает формулу запуска стартапа.
27. Новый бэнчмарк BABILong говорит,
что самые мощные языковые модели теряют эффективность при увеличении длины текста.
28. Исследование: выращивание стволовых клеток в космосе имеет уникальные преимущества, которые невозможно получить на Земле.
29. Платежный гигант Stripe представил инструментарий, позволяющий ИИ-агентам самостоятельно проводить финансовые операции.
30. Epoch AI запустила FrontierMath, бенчмарк для оценки сложных математических рассуждений в ИИ.
31. AlphaFold 3 теперь open source.
32. Microsoft выпустила инструмент для моделирования взаимодействия между виртуальными персонажами, каждый из которых обладает собственной "личностью".
33. Российская экономика находится в состоянии перегрева, все подробности здесь.
Предложение нашего канала «Все о блокчейн/мозге/space/web3.0» о создании мультиагентного ЦБ на базе ИИ(с).
1. Греф объявил о планах Сбера заняться космосом. Все подробности тут.
2. Прорыв: разработан способ беспроводного доступа к мозгу через спинномозговую жидкость.
3. Создана 1-я в мире виртуальная лаба из команды ИИ-ученых под руководством ИИ-профессора.
4. В. Бутерин и команда Ethereum представили планы на будущее.
5. Маск возглавил новое министерство в США, все подробности тут.
6. Сбер планирует построить еще 50% ИТ-инфраструктуры, которую компания строила за всю свою жизнь.
7. Качество серверов на базе процессоров Эльбрус не удовлетворяет бизнес и даже госзаказчиков.
8. Прогноз нашего канала, который мы сделали в 2021 году оказался совершенно точным, все подробности здесь.
9. Узкий коридор возможностей от ЦБ, что ждет ИИ-агентов в России?
10. Создатель Ethereum и бывший директор по ИИ в OpenAI видят будущее в предсказательных рынках как способе монетизации ИИ.
11. NVIDIA создала библиотеку, которая позволяет моделировать полупроводники на уровне 1нм и меньше.
12. 2024 стал рекордным по сбору инвестиций в квантовых вычислениях.
13. Ани Асланян, основатель о том, почему растет биткоин.
14. Coinbase и Langchain AI представили фреймворк для создания ИИ-агентов.
15. OpenAI, Google и Anthropic столкнулись с замедлением темпов улучшения LLM при разработке новых моделей. Все подробности тут и тут.
16. Самая мощная ИИ-модель с открытыми весами вышла в Китае.
17. Китайский производитель электромобилей Xpeng представил своего гуманоида Iron.
18. Alibaba представила лучшую ИИ-модель, которая соответствует Claude-3.5 только бесплатно.
19. Илья Суцкевер: эра простого масштабирования ИИ подошла к концу.
20. YC объявил ключевые направления для инвестиций в стартапы.
21. Эмитент USDC показал, как разработать ИИ-агента с помощью Microsoft AutoGen.
22. СЕО Anthropic дал совет, в каких направлениях ИИ есть перспектива роста.
23. Фонд a16Z заявили о снижении стоимости использования LLM.
24. Morgan Stanley: Рынок ИИ достиг $6.7 трлн и продолжает расти.
25. Как обучать языковые модели эффективнее? Ответ здесь.
25. a16Z говорит, что традиционный RPA умирает с приходом LLM, и дает формулу запуска стартапа.
27. Новый бэнчмарк BABILong говорит,
что самые мощные языковые модели теряют эффективность при увеличении длины текста.
28. Исследование: выращивание стволовых клеток в космосе имеет уникальные преимущества, которые невозможно получить на Земле.
29. Платежный гигант Stripe представил инструментарий, позволяющий ИИ-агентам самостоятельно проводить финансовые операции.
30. Epoch AI запустила FrontierMath, бенчмарк для оценки сложных математических рассуждений в ИИ.
31. AlphaFold 3 теперь open source.
32. Microsoft выпустила инструмент для моделирования взаимодействия между виртуальными персонажами, каждый из которых обладает собственной "личностью".
33. Российская экономика находится в состоянии перегрева, все подробности здесь.
Agentic_AI_pwc_1731926813.pdf
1.3 MB
К 2030г вклад ИИ-агентов в мировой ВВП $2.6-4.4 трлн ежегодно - исследование PwC
Только в энергетическом секторе инвестиции вырастут с $40 млрд до $140 млрд к концу десятилетия.
PwC выпустила масштабное исследование о следующем этапе развития ИИ - Агентном искусственном интеллекте (Agentic AI).
В исследовании есть конкретные кейсы с цифрами в различных отраслях:
- Производство
- Здравоохранение
- Финансы
- Розничная торговля
- Логистика
Возникает новая парадигма "Service-as-a-Software":
1. Переход от продажи лицензий к оплате за конкретные результаты
2. Возможность масштабирования без пропорционального роста затрат
3. Трансформация ручных процессов в автоматизированные ИИ-сервисы
Будущие тренды:
- Ожидается быстрый рост экосистемы инструментов Агентного ИИ
- Развитие как коммерческих, так и open-source решений
- Углубление интеграции с существующими бизнес-процессами
Поздний выход на рынок с этими технологиями может привести к существенному отставанию от конкурентов и потере рыночной доли.
Только в энергетическом секторе инвестиции вырастут с $40 млрд до $140 млрд к концу десятилетия.
PwC выпустила масштабное исследование о следующем этапе развития ИИ - Агентном искусственном интеллекте (Agentic AI).
В исследовании есть конкретные кейсы с цифрами в различных отраслях:
- Производство
- Здравоохранение
- Финансы
- Розничная торговля
- Логистика
Возникает новая парадигма "Service-as-a-Software":
1. Переход от продажи лицензий к оплате за конкретные результаты
2. Возможность масштабирования без пропорционального роста затрат
3. Трансформация ручных процессов в автоматизированные ИИ-сервисы
Будущие тренды:
- Ожидается быстрый рост экосистемы инструментов Агентного ИИ
- Развитие как коммерческих, так и open-source решений
- Углубление интеграции с существующими бизнес-процессами
Поздний выход на рынок с этими технологиями может привести к существенному отставанию от конкурентов и потере рыночной доли.
Microsoft представила ИИ- модель BiomedParse для анализа биомедицинских изображений
Эта модель для распознавания, обнаружения и сегментации медицинских изображений.
Помогает врачам анализировать опухоли и их границы на КТ и других снимках.
Работает с 9 различными типами медицинских изображений.
Обучена модель на датасете из 6+ млн изображений.
Охватывает 64 основных типа биомедицинских объектов.
Использует GPT-4 для систематизации данных.
Имеет открытый исходный код.
Применение:
1. Ранняя диагностика заболеваний
2. Мониторинг прогрессирования болезни
3. Поддержка принятия решений при лечении
4. Прогнозирование
Эта модель для распознавания, обнаружения и сегментации медицинских изображений.
Помогает врачам анализировать опухоли и их границы на КТ и других снимках.
Работает с 9 различными типами медицинских изображений.
Обучена модель на датасете из 6+ млн изображений.
Охватывает 64 основных типа биомедицинских объектов.
Использует GPT-4 для систематизации данных.
Имеет открытый исходный код.
Применение:
1. Ранняя диагностика заболеваний
2. Мониторинг прогрессирования болезни
3. Поддержка принятия решений при лечении
4. Прогнозирование
Microsoft Research
Introducing BiomedParse, a groundbreaking foundation model for biomedical image analysis
BiomedParse reimagines medical image analysis, integrating advanced AI to capture complex insights across imaging types—a step forward for diagnostics and precision medicine.
Роботы учатся оперировать, наблюдая за хирургами
Исследователи из Hopkins University обучали хирургических роботов через имитационное обучение на основе видео, чтобы достичь уровня мастерства человека-хирурга
Главные моменты:
1. Ускорение процесса обучения роботов
2. Потенциальное снижение медицинских ошибок
3. Продвижение к автономным хирургическим процедурам.
Исследователи из Hopkins University обучали хирургических роботов через имитационное обучение на основе видео, чтобы достичь уровня мастерства человека-хирурга
Главные моменты:
1. Ускорение процесса обучения роботов
2. Потенциальное снижение медицинских ошибок
3. Продвижение к автономным хирургическим процедурам.
Surgical Robot Transformer: Imitation Learning for Surgical Tasks
by Ji Woong Kim, Tony Zhao, Sam Schmidgall, Anton Deguet, Marin Kobilarov, Chelsea Finn,and Axel Krieger at JHU & Stanford
⚡️Прорыв в омоложении кожи: создана 1-я в мире мРНК-терапия
Команда Гарвардской медицинской школы разработала первую в мире мРНК-терапию для омоложения кожи.
Исследователи создали полный атлас клеток стареющей кожи и обнаружили ключевой ген ATF3, контролирующий процессы старения.
Результаты впечатляют:
• Снижение клеточного старения на 25%
• Рост активности стволовых клеток на 20%
• Увеличение синтеза коллагена на 200%
Преимущества метода:
✓ Безопасность (без изменения ДНК)
✓ Точность воздействия
✓ Доступная стоимость
✓ Персонализация
Исследователи применяли современные методы биоинформатики и анализа данных:
1. Анализ одноклеточного секвенирования РНК
2. Алгоритмы машинного обучения для кластеризации клеток
3. Сложное моделирование экспрессии генов.
Команда Гарвардской медицинской школы разработала первую в мире мРНК-терапию для омоложения кожи.
Исследователи создали полный атлас клеток стареющей кожи и обнаружили ключевой ген ATF3, контролирующий процессы старения.
Результаты впечатляют:
• Снижение клеточного старения на 25%
• Рост активности стволовых клеток на 20%
• Увеличение синтеза коллагена на 200%
Преимущества метода:
✓ Безопасность (без изменения ДНК)
✓ Точность воздействия
✓ Доступная стоимость
✓ Персонализация
Исследователи применяли современные методы биоинформатики и анализа данных:
1. Анализ одноклеточного секвенирования РНК
2. Алгоритмы машинного обучения для кластеризации клеток
3. Сложное моделирование экспрессии генов.
Исследование о состоянии ИИ-агентов
Свежий анализ, в котором приняли участие более 1300 человек - от инженеров и продакт-менеджеров до бизнес-лидеров и руководителей.
Ключевые выводы:
1. Текущее внедрение ИИ-агентов:
- 51% опрошенных компаний уже используют агентов в производственной среде
- 78% активно планируют внедрить агентов в ближайшее время.
2. Основные сценарии использования:
- Исследования и подготовка сводок/резюме (58%)
- Персональный ассистент (53.5%)
- Обслуживание клиентов (45.8%)
- Генерация кода
Несмотря на то, что первые два сценария являются наиболее востребованными согласно опросу, большинство стартапов в сфере ИИ-агентов фокусируются на обслуживании клиентов и разработке кода.
3. Существуют два основных барьера:
- Нехватка знаний: команды часто испытывают трудности с техническими аспектами работы с агентами
- Временные затраты: требуется значительное время на разработку, отладку и оценку работы агентов
4. Успешные примеры:
- Cursor (редактор кода с ИИ) назван самым обсуждаемым агентным приложением
- За ним следуют Perplexity и Replit
5. Emerging тренды:
- Растет интерес к открытым ИИ-агентам
- Ожидание более мощных моделей
- Особое внимание уделяется:
а. Управлению многоэтапными задачами
б. Автоматизации повторяющихся задач
в. Маршрутизации задач и взаимодействию между агентами
г.Человекоподобному мышлению
Свежий анализ, в котором приняли участие более 1300 человек - от инженеров и продакт-менеджеров до бизнес-лидеров и руководителей.
Ключевые выводы:
1. Текущее внедрение ИИ-агентов:
- 51% опрошенных компаний уже используют агентов в производственной среде
- 78% активно планируют внедрить агентов в ближайшее время.
2. Основные сценарии использования:
- Исследования и подготовка сводок/резюме (58%)
- Персональный ассистент (53.5%)
- Обслуживание клиентов (45.8%)
- Генерация кода
Несмотря на то, что первые два сценария являются наиболее востребованными согласно опросу, большинство стартапов в сфере ИИ-агентов фокусируются на обслуживании клиентов и разработке кода.
3. Существуют два основных барьера:
- Нехватка знаний: команды часто испытывают трудности с техническими аспектами работы с агентами
- Временные затраты: требуется значительное время на разработку, отладку и оценку работы агентов
4. Успешные примеры:
- Cursor (редактор кода с ИИ) назван самым обсуждаемым агентным приложением
- За ним следуют Perplexity и Replit
5. Emerging тренды:
- Растет интерес к открытым ИИ-агентам
- Ожидание более мощных моделей
- Особое внимание уделяется:
а. Управлению многоэтапными задачами
б. Автоматизации повторяющихся задач
в. Маршрутизации задач и взаимодействию между агентами
г.Человекоподобному мышлению
Langchain
LangChain State of AI Agents Report: 2024 Trends
Are AI agents being used in production? What's the biggest challenge to deploying agents - cost, quality, skill, or latency? Get insights on AI agent adoption and sentiment for devs and enterprises today.
Кому принадлежат ваши данные: что нужно знать о новом законе об обезличенных данных?
Летом был принят новый закон об обработке персональных данных, который вызывает серьёзные опасения с точки зрения защиты прав граждан.
Что происходит с вашими данными?
Представьте, вы делаете покупки в магазине, заказываете такси, пользуетесь банковскими услугами. Каждое такое действие оставляет цифровой след. По новому закону эти данные, даже после их "обезличивания", могут быть собраны в единую государственную систему – так называемое "госозеро".
В чём опасность?
1. Иллюзия анонимности:
- Закон говорит об "обезличенных данных", но на практике они остаются персональными
- Современные технологии позволяют "собрать" личность по крупицам даже из якобы обезличенных данных
- Чем больше разных данных собрано в одном месте, тем выше риск идентификации конкретного человека.
2. Отсутствие контроля:
- Вы не сможете узнать, как именно используются ваши данные
- У вас не будет возможности отозвать согласие на использование этих данных
- Нет чётких гарантий защиты от утечек и злоупотреблений
3. Размытые формулировки:
- Закон не определяет чётко, какие данные можно считать безопасно обезличенными
- Нет ясных критериев, кто и на каких основаниях получит доступ к этим данным
- Формулировка "нужды улучшения госуправления" слишком широка и может трактоваться произвольно.
Что должно быть в законе для защиты граждан?
1. Право на информацию:
- Гражданин должен знать, какие его данные собираются и как используются
- Должна быть возможность получить полный отчёт о передвижении своих данных
- Необходимо обязательное уведомление при каждой передаче данных в "госозеро"
2. Право на контроль:
- Возможность запретить использование своих данных
- Право требовать удаления информации из системы
- Механизм отзыва согласия на обработку данных
3. Гарантии безопасности:
- Чёткие технические требования к методам обезличивания
- Регулярный независимый аудит систем безопасности
- Строгая ответственность за утечки и нарушения
Новый закон создаёт серьёзные риски для приватности граждан.
Вместо того чтобы облегчить использование данных бизнесом или государством, закон должен в первую очередь защищать права граждан на неприкосновенность частной жизни. Необходимо требовать внесения в закон чётких механизмов защиты прав граждан и контроля за использованием персональных данных.
Летом был принят новый закон об обработке персональных данных, который вызывает серьёзные опасения с точки зрения защиты прав граждан.
Что происходит с вашими данными?
Представьте, вы делаете покупки в магазине, заказываете такси, пользуетесь банковскими услугами. Каждое такое действие оставляет цифровой след. По новому закону эти данные, даже после их "обезличивания", могут быть собраны в единую государственную систему – так называемое "госозеро".
В чём опасность?
1. Иллюзия анонимности:
- Закон говорит об "обезличенных данных", но на практике они остаются персональными
- Современные технологии позволяют "собрать" личность по крупицам даже из якобы обезличенных данных
- Чем больше разных данных собрано в одном месте, тем выше риск идентификации конкретного человека.
2. Отсутствие контроля:
- Вы не сможете узнать, как именно используются ваши данные
- У вас не будет возможности отозвать согласие на использование этих данных
- Нет чётких гарантий защиты от утечек и злоупотреблений
3. Размытые формулировки:
- Закон не определяет чётко, какие данные можно считать безопасно обезличенными
- Нет ясных критериев, кто и на каких основаниях получит доступ к этим данным
- Формулировка "нужды улучшения госуправления" слишком широка и может трактоваться произвольно.
Что должно быть в законе для защиты граждан?
1. Право на информацию:
- Гражданин должен знать, какие его данные собираются и как используются
- Должна быть возможность получить полный отчёт о передвижении своих данных
- Необходимо обязательное уведомление при каждой передаче данных в "госозеро"
2. Право на контроль:
- Возможность запретить использование своих данных
- Право требовать удаления информации из системы
- Механизм отзыва согласия на обработку данных
3. Гарантии безопасности:
- Чёткие технические требования к методам обезличивания
- Регулярный независимый аудит систем безопасности
- Строгая ответственность за утечки и нарушения
Новый закон создаёт серьёзные риски для приватности граждан.
Вместо того чтобы облегчить использование данных бизнесом или государством, закон должен в первую очередь защищать права граждан на неприкосновенность частной жизни. Необходимо требовать внесения в закон чётких механизмов защиты прав граждан и контроля за использованием персональных данных.
Интерфакс
Совфед одобрил закон о порядке обработки обезличенных персональных данных
Совет Федерации на заседании в пятницу одобрил закон о совершенствовании механизма обработки персональных данных, полученных в результате обезличивания.
Компания Трампа покупает Bakkt - площадка для торговли криптовалютой
Сама сделка выглядит странно: покупается компания без основного актива (лицензии), с неясными перспективами.
TMTG, управляющая платформой Truth Social, стала одной из самых активно торгуемых акций в США после победы Трампа на выборах. При выручке всего $2,6 млн в этом году, компания оценивается в $6 млрд.
За сколько TMTG собирается купить неизвестно, но рыночная капитализация Bakkt ~ $150 млн.
Что тут вызывает много вопросов?
Bakkt была создана компанией ICE (владельцем Нью-Йоркской фондовой биржи) как регулируемая платформа для институциональных инвесторов, работающих с цифровыми активами. У компании есть несколько направлений:
1. Кастодиальный бизнес (хранение криптовалют) - но это направление не войдет в сделку с TMTG. (!)
2. Торговая платформа - компания планирует развивать площадку именно для институциональных инвесторов.
Получается, что TMTG НЕ покупает кастодиальный бизнес с лицензией (это важный актив, учитывая сложность получения таких лицензий). Этот бизнес, хотя и убыточный сейчас ($27,000 убытка при выручке $328,000 за квартал), имеет регуляторные разрешения.
Согласно данным FT, Bakkt планирует построить торговую платформу для институциональных инвесторов. То есть фактически TMTG может покупать больше планы и инфраструктуру, чем работающий бизнес.
Это похоже больше на PR. После появления новости произошел резкий рост акций: Bakkt +162%, TMTG +16.7%.
Это совпадает с другой активностью Трампа в крипто-сфере (продвижение World Liberty Financial).
Похоже, что это часть более широкой стратегии по поддержанию интереса инвесторов к компаниям, связанным с Трампом, и его нового позиционирования себя как крипто-friendly политика. Даже если сделка не состоится, сам факт переговоров уже принес желаемый эффект в виде роста акций и медийного внимания.
Сама сделка выглядит странно: покупается компания без основного актива (лицензии), с неясными перспективами.
TMTG, управляющая платформой Truth Social, стала одной из самых активно торгуемых акций в США после победы Трампа на выборах. При выручке всего $2,6 млн в этом году, компания оценивается в $6 млрд.
За сколько TMTG собирается купить неизвестно, но рыночная капитализация Bakkt ~ $150 млн.
Что тут вызывает много вопросов?
Bakkt была создана компанией ICE (владельцем Нью-Йоркской фондовой биржи) как регулируемая платформа для институциональных инвесторов, работающих с цифровыми активами. У компании есть несколько направлений:
1. Кастодиальный бизнес (хранение криптовалют) - но это направление не войдет в сделку с TMTG. (!)
2. Торговая платформа - компания планирует развивать площадку именно для институциональных инвесторов.
Получается, что TMTG НЕ покупает кастодиальный бизнес с лицензией (это важный актив, учитывая сложность получения таких лицензий). Этот бизнес, хотя и убыточный сейчас ($27,000 убытка при выручке $328,000 за квартал), имеет регуляторные разрешения.
Согласно данным FT, Bakkt планирует построить торговую платформу для институциональных инвесторов. То есть фактически TMTG может покупать больше планы и инфраструктуру, чем работающий бизнес.
Это похоже больше на PR. После появления новости произошел резкий рост акций: Bakkt +162%, TMTG +16.7%.
Это совпадает с другой активностью Трампа в крипто-сфере (продвижение World Liberty Financial).
Похоже, что это часть более широкой стратегии по поддержанию интереса инвесторов к компаниям, связанным с Трампом, и его нового позиционирования себя как крипто-friendly политика. Даже если сделка не состоится, сам факт переговоров уже принес желаемый эффект в виде роста акций и медийного внимания.
Financial_Stability_Implications_of_AI_1731626039.pdf
779 KB
К 2027 инвестиции в ИИ в финсекторе могут достичь $400 млрд - отчет FSB
FSB - это международная организация, созданная странами G20 после кризиса 2008г.
Согласно данным отчета, 59% финансовых регуляторов используют SupTech.
Прогнозы:
1. Рост использования ИИ в комплаенсе и управлении рисками
2. Увеличение киберугроз с использованием генеративного ИИ
3. Возможное усиление концентрации рынка вокруг крупных технологических компаний.
Основные риски для финансовой стабильности:
1. Зависимость от сторонних поставщиков ИИ-услуг и высокая концентрация рынка
2. Корреляции на рынке из-за использования похожих ИИ-моделей и данных
3. Повышенные киберриски и риски мошенничества
4. Риски, связанные с моделями, качеством данных и управлением
Тенденции внедрения ИИ в финансовом секторе:
- Расширение использования ИИ в операционной деятельности
- Основной фокус на внутренней эффективности, а не на создании новых продуктов
Долгосрочные эффекты:
❗️Влияние на конкурентную среду в финансовом секторе
❗️Макроэкон...
FSB - это международная организация, созданная странами G20 после кризиса 2008г.
Согласно данным отчета, 59% финансовых регуляторов используют SupTech.
Прогнозы:
1. Рост использования ИИ в комплаенсе и управлении рисками
2. Увеличение киберугроз с использованием генеративного ИИ
3. Возможное усиление концентрации рынка вокруг крупных технологических компаний.
Основные риски для финансовой стабильности:
1. Зависимость от сторонних поставщиков ИИ-услуг и высокая концентрация рынка
2. Корреляции на рынке из-за использования похожих ИИ-моделей и данных
3. Повышенные киберриски и риски мошенничества
4. Риски, связанные с моделями, качеством данных и управлением
Тенденции внедрения ИИ в финансовом секторе:
- Расширение использования ИИ в операционной деятельности
- Основной фокус на внутренней эффективности, а не на создании новых продуктов
Долгосрочные эффекты:
❗️Влияние на конкурентную среду в финансовом секторе
❗️Макроэкон...
Крупнейший инвестфонд в мире BlackRock заходит в DeFi
Они создали мост между классическими финансами и DeFi.
Securitize и Elixir запустили DeFi-хранилища для BlackRock BUIDL - первого токенизированного фонда BlackRock ($375M).
Теперь инвесторы получили уникальную возможность:
• Получать стабильный доход от фонда BlackRock
• Одновременно использовать эти активы в DeFi
• Не выводя средства из фонда
Проще говоря, ваш депозит теперь может работать дважды: приносить проценты и служить залогом для других операций.
Масштаб проекта - $1млрд ликвидности.
BlackRock активно развивает крипто-направление - их биткоин-ETF уже собрал $33.2B и обогнал их золотой фонд.
Они создали мост между классическими финансами и DeFi.
Securitize и Elixir запустили DeFi-хранилища для BlackRock BUIDL - первого токенизированного фонда BlackRock ($375M).
Теперь инвесторы получили уникальную возможность:
• Получать стабильный доход от фонда BlackRock
• Одновременно использовать эти активы в DeFi
• Не выводя средства из фонда
Проще говоря, ваш депозит теперь может работать дважды: приносить проценты и служить залогом для других операций.
Масштаб проекта - $1млрд ликвидности.
BlackRock активно развивает крипто-направление - их биткоин-ETF уже собрал $33.2B и обогнал их золотой фонд.
Техно Творец
Кому принадлежат ваши данные: что нужно знать о новом законе об обезличенных данных? Летом был принят новый закон об обработке персональных данных, который вызывает серьёзные опасения с точки зрения защиты прав граждан. Что происходит с вашими данными?…
Это просто какой-то сюр. Если ваши персданные утекли, то никаких денежных компенсаций не будет.
Об этом заявил министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России Максут Шадаев.
Он объяснил это тем, что ни по одному составу административных правонарушений нет такой нормы.
То есть официально всем организациям, которые оперируют персданными граждан развязали руки, а также сказали всем гражданам, что они не стоят ничего.
Вчера мы писали о том, что нужно знать про закон персданных.
Об этом заявил министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций России Максут Шадаев.
Он объяснил это тем, что ни по одному составу административных правонарушений нет такой нормы.
То есть официально всем организациям, которые оперируют персданными граждан развязали руки, а также сказали всем гражданам, что они не стоят ничего.
Вчера мы писали о том, что нужно знать про закон персданных.
Ведомости
Шадаев: компенсации и страхования граждан за утечки персональных данных не будет
Госдума вернется к рассмотрению законопроекта об оборотных штрафах за утечки до конца года
Новый подход MIT к развитию ИИ: от запоминания к пониманию
Ключевая идея — переход от простого запоминания информации к построению сложных абстракций и выявлению глубинных взаимосвязей между различными областями знаний.
Вместо традиционного накопления и анализа данных, предлагается использовать мультимодальную интеллектуальную модель рассуждений на основе графов. Эта модель опирается на теорию категорий — мощный математический аппарат, позволяющий абстрагировать отношения между объектами и отслеживать их трансформации.
Компоненты системы:
1. Реляционные абстракции.
Система способна переходить от разрозненных данных к структурированному пониманию их взаимосвязей. Это позволяет:
- Выявлять скрытые закономерности
- Понимать причинно-следственные связи
- Строить иерархические структуры знаний
- Находить неочевидные взаимосвязи между концепциями
2. X-LoRA: двухэтапный анализ.
Инновационный механизм обработки информации включает:
- Первичный анализ входных данных с реконфигурацией внутренней структуры модели
- Вторичный проход для генерации ответов и гипотез
- Динамическую адаптацию к сложности задачи
- Оптимизацию стратегии рассуждений в реальном времени
3. Изоморфные отображения.
Этот механизм позволяет находить структурные параллели между различными областями знаний, что открывает возможности для:
- Междисциплинарного переноса знаний
- Генерации инновационных решений
- Создания неожиданных связей между разными областями науки и искусства
Практическое применение:
1. Научные исследования:
- Открытие новых материалов
- Разработка лекарственных препаратов
- Междисциплинарные исследования
- Генерация научных гипотез
2. Технологические инновации:
- Оптимизация существующих решений
- Создание принципиально новых подходов
- Комбинирование технологий из разных областей
3. Образование и обучение:
- Построение целостной картины знаний
- Адаптивные образовательные системы
- Развитие междисциплинарного мышления
Это исследование может стать поворотным моментом в развитии ИИ. Вместо создания все более мощных систем для запоминания и обработки данных, предлагается путь к построению ИИ, способного к:
- Глубокому пониманию информации
- Выявлению неочевидных закономерностей
- Генерации новых знаний
- Творческому решению сложных задач
Ключевая идея — переход от простого запоминания информации к построению сложных абстракций и выявлению глубинных взаимосвязей между различными областями знаний.
Вместо традиционного накопления и анализа данных, предлагается использовать мультимодальную интеллектуальную модель рассуждений на основе графов. Эта модель опирается на теорию категорий — мощный математический аппарат, позволяющий абстрагировать отношения между объектами и отслеживать их трансформации.
Компоненты системы:
1. Реляционные абстракции.
Система способна переходить от разрозненных данных к структурированному пониманию их взаимосвязей. Это позволяет:
- Выявлять скрытые закономерности
- Понимать причинно-следственные связи
- Строить иерархические структуры знаний
- Находить неочевидные взаимосвязи между концепциями
2. X-LoRA: двухэтапный анализ.
Инновационный механизм обработки информации включает:
- Первичный анализ входных данных с реконфигурацией внутренней структуры модели
- Вторичный проход для генерации ответов и гипотез
- Динамическую адаптацию к сложности задачи
- Оптимизацию стратегии рассуждений в реальном времени
3. Изоморфные отображения.
Этот механизм позволяет находить структурные параллели между различными областями знаний, что открывает возможности для:
- Междисциплинарного переноса знаний
- Генерации инновационных решений
- Создания неожиданных связей между разными областями науки и искусства
Практическое применение:
1. Научные исследования:
- Открытие новых материалов
- Разработка лекарственных препаратов
- Междисциплинарные исследования
- Генерация научных гипотез
2. Технологические инновации:
- Оптимизация существующих решений
- Создание принципиально новых подходов
- Комбинирование технологий из разных областей
3. Образование и обучение:
- Построение целостной картины знаний
- Адаптивные образовательные системы
- Развитие междисциплинарного мышления
Это исследование может стать поворотным моментом в развитии ИИ. Вместо создания все более мощных систем для запоминания и обработки данных, предлагается путь к построению ИИ, способного к:
- Глубокому пониманию информации
- Выявлению неочевидных закономерностей
- Генерации новых знаний
- Творческому решению сложных задач
MIT News
Graph-based AI model maps the future of innovation
An AI method developed by MIT Professor Markus Buehler finds hidden links between science and art to suggest novel materials.
❗️Китайцы выпустили ИИ-модель, которая на уровне о1-preview от OpenAI
DeepSeek-R1-Lite-Preview показывает высокую производительность на уровне о1-preview в математических тестах AIME и MATH.
А также демонстрирует прозрачный процесс рассуждений в реальном времени.
Скоро станет доступна как open-source модель с API.
DeepSeek-R1-Lite-Preview показывает высокую производительность на уровне о1-preview в математических тестах AIME и MATH.
А также демонстрирует прозрачный процесс рассуждений в реальном времени.
Скоро станет доступна как open-source модель с API.
Deepseek
Chat with DeepSeek AI.
#книгамесяца "Boom" о технологическом и научном застое, и о путях ускорения инноваций.
Авторы: инвесторы Бирн Хобарт и Тобиас Хубер.
Они исследуют успешные прорывные проекты прошлого (Манхэттенский проект, программа "Аполлон" и др.) и делают вывод: финансовые пузыри, несмотря на их негативную репутацию, являются двигателем инноваций.
Авторы: инвесторы Бирн Хобарт и Тобиас Хубер.
Они исследуют успешные прорывные проекты прошлого (Манхэттенский проект, программа "Аполлон" и др.) и делают вывод: финансовые пузыри, несмотря на их негативную репутацию, являются двигателем инноваций.
#книгамесяца "Boom" о технологическом и научном застое, и о путях ускорения инноваций.
Авторы: инвесторы Бирн Хобарт и Тобиас Хубер.
Они исследуют успешные прорывные проекты прошлого (Манхэттенский проект, программа "Аполлон" и др.) и делают вывод: финансовые пузыри, несмотря на их негативную репутацию, являются двигателем инноваций.
Авторы: инвесторы Бирн Хобарт и Тобиас Хубер.
Они исследуют успешные прорывные проекты прошлого (Манхэттенский проект, программа "Аполлон" и др.) и делают вывод: финансовые пузыри, несмотря на их негативную репутацию, являются двигателем инноваций.
⚡️ Neuralink Маска получила одобрение от Канады на проведение 1-го клинического исследования в стране
Компания объявила набор пациентов в стране с квадриплегией (параличом всех конечностей) вследствие:
- Травмы спинного мозга
- БАС (бокового амиотрофического склероза).
Канада стала 2-й страной после США, где будут тестироваться технологии Neuralink на людях.
В рамках испытаний будет проверяться безопасность и эффективность инвазивного нейроинтерфейса.
Neuralink обещает всем участникам возместить компенсацию за потраченное время и возмещение расходов, связанных с исследованием (включая транспортные расходы).
Компания объявила набор пациентов в стране с квадриплегией (параличом всех конечностей) вследствие:
- Травмы спинного мозга
- БАС (бокового амиотрофического склероза).
Канада стала 2-й страной после США, где будут тестироваться технологии Neuralink на людях.
В рамках испытаний будет проверяться безопасность и эффективность инвазивного нейроинтерфейса.
Neuralink обещает всем участникам возместить компенсацию за потраченное время и возмещение расходов, связанных с исследованием (включая транспортные расходы).
Neuralink
Clinical Trials | Neuralink
Connect with us and learn more about Neuralink clinical trials.
1000 ИИ-агентов воспроизводят реальные личности людей с точностью 85%
Исследователи из Стэнфордского университета создали систему моделирования поведения реальных людей с помощью ИИ.
Что получилось?
1. Более 1000 ИИ-агентов, каждый из которых моделирует конкретного реального человека
2. Агенты могут имитировать установки, поведение и личностные черты людей, которых они представляют. Они успешно воспроизводили личностные черты и поведение в экономических играх.
Потенциальные сферы применения:
1. Инструмент для политтехнологов и госуправления.
Например, правительство хочет ввести новую систему налогообложения. Вместо того, чтобы сразу внедрять эти изменения в реальной жизни (что может привести к непредвиденным последствиям), можно сначала "протестировать" их на виртуальном обществе из ИИ-агентов.
2. Создание реалистичных NPC в видеоиграх с богатыми предысториями.
3. Персонализированное обучение.
4. Исследование человеческого поведения в сложных системах
Исследователи из Стэнфордского университета создали систему моделирования поведения реальных людей с помощью ИИ.
Что получилось?
1. Более 1000 ИИ-агентов, каждый из которых моделирует конкретного реального человека
2. Агенты могут имитировать установки, поведение и личностные черты людей, которых они представляют. Они успешно воспроизводили личностные черты и поведение в экономических играх.
Потенциальные сферы применения:
1. Инструмент для политтехнологов и госуправления.
Например, правительство хочет ввести новую систему налогообложения. Вместо того, чтобы сразу внедрять эти изменения в реальной жизни (что может привести к непредвиденным последствиям), можно сначала "протестировать" их на виртуальном обществе из ИИ-агентов.
2. Создание реалистичных NPC в видеоиграх с богатыми предысториями.
3. Персонализированное обучение.
4. Исследование человеческого поведения в сложных системах
Google создали ИИ-модель для квантовых компьютеров
AlphaQubit - новый ИИ-декодер, который способен выявлять ошибки в работе квантовых компьютеров с высокой точностью.
Это важно, потому что квантовые компьютеры, хотя и способны решать некоторые задачи в миллиарды раз быстрее обычных компьютеров, очень чувствительны к помехам и ошибкам.
AlphaQubit, созданный Google DeepMind и Google Quantum AI, поможет сделать квантовые вычисления более надежными.
Это достижение - важный шаг к созданию практически применимых квантовых компьютеров, которые смогут работать долго и стабильно, что откроет путь к новым научным открытиям.
AlphaQubit - новый ИИ-декодер, который способен выявлять ошибки в работе квантовых компьютеров с высокой точностью.
Это важно, потому что квантовые компьютеры, хотя и способны решать некоторые задачи в миллиарды раз быстрее обычных компьютеров, очень чувствительны к помехам и ошибкам.
AlphaQubit, созданный Google DeepMind и Google Quantum AI, поможет сделать квантовые вычисления более надежными.
Это достижение - важный шаг к созданию практически применимых квантовых компьютеров, которые смогут работать долго и стабильно, что откроет путь к новым научным открытиям.
⚡️Новым куратором финтеха в ЦБ становится Зульфия Кахруманова, а Ольга Скоробогатова покидает пост
Со 2 декабря 2024 года Зульфия Кахруманова назначена заместителем Председателя Банка России.
В этой должности она будет курировать работу Департамента информационных технологий, Департамента финансовых технологий, а также Операционного департамента.
Департамент национальной платежной системы перейдет под кураторство 1-ого зам Председателя Банка России Дмитрия Тулина.
Со 2 декабря 2024 года Зульфия Кахруманова назначена заместителем Председателя Банка России.
В этой должности она будет курировать работу Департамента информационных технологий, Департамента финансовых технологий, а также Операционного департамента.
Департамент национальной платежной системы перейдет под кураторство 1-ого зам Председателя Банка России Дмитрия Тулина.
www.cbr.ru
Зульфия Кахруманова назначена заместителем Председателя Банка России | Банк России
Кадровые изменения
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
А А. Крайнов, глава ИИ Яндекса представил другие пути развития ИИ: «Отдать свою жизнь алгоритму или мозг — машине»
В ответ на заявление Германа Грефа о создании человекоцентричного ИИ-помощника Александр Крайнов сказал, что мы до сих пор не знаем по какому пути пойдет развитие ИИ.
По его словам, мы находимся на развилке, где возможны два принципиально разных пути развития, и никто пока не знает, какой из них станет реальностью.
1. Алгоритм проживет жизнь за вас.
Что предполагает создание системы тотального цифрового управления. "По сути, у нас есть только размер экрана и координаты пальцев пользователя", — говорит Крайнов.
Он предложил представить end-to-end систему, где человек просто говорит о своих желаниях, например, достичь финансовой независимости к 70 годам, а ИИ "двигает виртуальным пальцем" и делает все необходимое для достижения цели.
2. Апгрейд человека через слияние с машиной.
Вместо делегирования жизни алгоритмам, человечество может пойти по пути биологической интеграции с технологи...
В ответ на заявление Германа Грефа о создании человекоцентричного ИИ-помощника Александр Крайнов сказал, что мы до сих пор не знаем по какому пути пойдет развитие ИИ.
По его словам, мы находимся на развилке, где возможны два принципиально разных пути развития, и никто пока не знает, какой из них станет реальностью.
1. Алгоритм проживет жизнь за вас.
Что предполагает создание системы тотального цифрового управления. "По сути, у нас есть только размер экрана и координаты пальцев пользователя", — говорит Крайнов.
Он предложил представить end-to-end систему, где человек просто говорит о своих желаниях, например, достичь финансовой независимости к 70 годам, а ИИ "двигает виртуальным пальцем" и делает все необходимое для достижения цели.
2. Апгрейд человека через слияние с машиной.
Вместо делегирования жизни алгоритмам, человечество может пойти по пути биологической интеграции с технологи...