То, о чем говорят в закрытых чатах Долины, сегодня вышло в свет - Сэм Альтман создает Манхэттенский проект 2.0 для науки

Сэм стал со-основателем компании Episteme, а главный СЕО и основатель 27-летний Луи Андре. Луи Вырос в Европе (французская мама, отец с Мадагаскара). Учился в University College London (нейронаука + computer science). Затем был в Princeton и Stanford.Работал в биотех-стартапе по болезни Паркинсона, поддерживаемый Сергеем Брином. Последние годы он был в тени. Но те, кто его знает, называют гениальным и харизматичным. Полностью исчез из соцсетей ~2 года назад.

Они строят новую фундаментальную научную лабораторию по модели Bell Labs 1940–1960-х, но на стероидах: AI + физика + биология + нейронаука + материалы.

Уже привлечено $6+ млрд от SoftBank + OpenAI + анонимные семейные офисы из списка Forbes.

В команду тихо нанимают лауреатов Филдсовской премии, Игнобеля под 30 лет, выпускников из MIT/Stanford, которым дают по $5–20 млн личного бюджета на исследования.

Цель - убрать бюрократию, грантовый ад, публикационный конвейер и дать гениальным молодым учёным неограниченные ресурсы + полную свободу на 5–10 лет.

Первый кампус уже строится (место пока не раскрыто, но намёки на район залива Сан-Франциско или Неваду).

Официальный анонс ожидается в январе 2026 на закрытой конференции в Сан-Франциско. Уже ходят слухи, что Episteme хочет нанять 100 учёных младше 30 лет с зарплатой от $1 млн/год + 1–5% equity в будущих спин-оффах.

Это самый амбициозный научный проект со времён Манхэттенского.

Google представил свое видение, как ИИ изменит образование

Это концептуальная работа, в которой также указывается риск возникновения метакогнитивной лени, когда учащиеся слишком полагаются на ИИ.

Google говорит, что их модели Gemini и LearnLM основаны на принципах learning science. Также напоминают, что у них есть новые функции для образования в Gemini, NotebookLM, поиске и YouTube.

Что может дать ИИ образованию по мнению Google?

1. Персонализация в масштабе.

2. ИИ не заменит человека-репетитора, но может стать доступной альтернативой там, где человеческой поддержки нет.

3. Помощь перегруженным учителям - ИИ как ассистент.

4. Преодоление языковых барьеров.

Но какие проблемы пока не решены с ИИ?

- Google апеллирует к теории когнитивной нагрузки, цель не в том, чтобы максимизировать трудности, а в том, чтобы направить усилия ученика на продуктивную умственную работу, а не на преодоление технических препятствий.

- Галлюцинации и точность.

- Размытие границ: помощь или обман? Опросы показывают, что многие учащиеся используют ИИ способами, которые можно считать обманом. Google предлагает переосмысление форм оценки: больше устных экзаменов, проектов, дебатов — того, что ИИ не может легко воспроизвести.

Google говорит, что пока нет ответов на фундаментальные вопросы:

1. никто не знает, как ИИ изменит рынок труда и какие навыки будут востребованы через 10-15 лет. Это создает проблему для образования, которое должно готовить людей к неизвестному будущему.
2. Изменит ли ИИ само понятие "учиться"?
3. Как должна эволюционировать роль учителя?
4. Какие новые формы обучения станут возможны?
5. Насколько эффективен ИИ без полного контекста, который есть у педагога?

CTO Intel перешел в OpenAI и займётся строительством инфраструктуры

Сачин Катти ушёл из Intel через 7 месяцев после назначения на позицию CTO. Катти работал в Intel ~ 4 лет, руководя networking, edge computing и AI.

B OpenAI он будет работать над масштабированием compute-ресурсов, чтобы поддерживать развитие моделей.

Meta* представила ИИ- модель для своей рекомендательной системы

Модель GEM позиционируется как "центральный мозг" системы.

Модель не просто классифицирует рекламу, она учится на триллионах взаимодействий пользователей с контентом, как рекламным, так и органическим, распознает тонкие паттерны поведения и предсказывает, какая реклама будет наиболее полезной для конкретного человека в конкретный момент.

Модель уже запущена и показывает реальные результаты, например, на Instagram она повысила конверсии в рекламе на 5%, а на Facebook Feed — на 3% во втором квартале 2025 года.

Это приводит к росту ROI (возврат инвестиций) для рекламодателей, делая рекламу более релевантной и эффективной.

*запрещенная организация в России.

⚡️Легенда, Ян Лекун уходит из Meta

Главный научный сотрудник Meta* по ИИ и один из "отцов" современного ИИ, лауреат премии Тьюринга планирует покинуть компанию. Его уход может спровоцировать эффект домино — другие исследователи Meta могут уйти в независимые проекты.

Лекун хочет основать собственный стартап, фокусирующийся на альтернативных подходах к ИИ.

Лекун покинет Meta в ближайшие месяцы, вероятно, в начале 2026 года. Он уже ведет переговоры с инвесторами о финансировании проекта.

Напомним, что AI-подразделение Meta сильно сокращают, а также создана Superintelligence Labs под руководством 28-летнего Александра Ванга.

Лекун теперь подчиняется Вангу, что усилило напряжение.

Лекуну 64 года, он француз, пионер глубокого обучения создатель LeNet в 1989 году. В Meta с 2013 года, где возглавил FAIR. Он скептик по поводу LLM как пути к AGI и всегда продвигал открытые исследования.

*запрещенная организация в РФ.

Кстати, кейс с Лекуном - подтверждение того, что старости нет. И в 64 года можно стать стартапером, особенно с таким опытом, знанием и нетворкингом.

Лекун не стар, он super star! Никогда не поздно начать новую жизнь:)

Google выпустили инструкцию как строить ИИ-агентов и их таксономии

Документ о том, как сегодня строить надёжные производственные системы на основе автономных агентов.

Google разбивают агентов на 3 ключевых компонента:

1. Модель рассуждения
2. Инструменты (API, БД, браузер, другие агенты)
3. Оркестратор (память, workflow, обработка ошибок)

Также вводится 5-ти уровневая классификация агентных систем, от чат-бота до самоэволюционирующей системы:

Level 0–1 - реакция на вход без памяти

Level 2 - планирование по цели

Level 3 - мультиагентная команда с делегированием

Level 4 -агент сам создаёт новые инструменты или подагентов, когда понимает, что ему чего-то не хватает. Google приводит пример AlphaEvolve, референсная архитектура для адаптивных агентов, которая эволюционирует через RLHF и динамическую оптимизацию промптов.

Google провели исследование и выявили, что мультиагентные системы Level 3 на +88 % по скорости превосходят человека, а 90% предприятий планируют внедрить agentic AI в ближайшие 3 года.

Такой инсайт от Баффета сегодня мир узнал

Баффет сегодня в своем прощальном письме признал, что чувствует себя лучше во второй половине жизни, чем в первой. Это про то, что мудрость и принятие себя важнее физических возможностей.

Его письмо о наследии и смертности. Сегодня мы писали про ЛеКуна и его желание начать свое дело в 64 года.

Детям Баффета уже 72, 70 и 67 лет — сами пенсионного возраста. Он понимает: "Было бы ошибкой ставить на то, что все трое избегут старости так же, как я." Поэтому он ускоряет передачу денег — пока они в расцвете мудрости, но ещё не в старости. "Этот медовый месяц не будет длиться вечно."

"Я поздно начал стареть, но как только она появляется, её не отрицать." Он подчёркивает, что у каждого своё время, но процесс необратим.

От себя добавим, что в своем письме Баффет говорит об индивидуации, как её характеризует Юнг, в её финальной стадии. Человек смотрит на смерть не со страхом, а с принятием и заботой о том, что после него останется.

Чтобы достичь этой индивидуации нужна, конечно, смелость и желание. Самое сложное и важное в жизни человека.

OpenAI выпустили cookbook по автономному переобучению ИИ-агентов

Предыдущие гайды по ИИ-агентам тут.

Агенты теперь анализируют свои ошибки, учатся на отзывах и эволюционируют промпты без вашего вмешательства.

Основано на реальном кейсе из фармацевтики — подготовке регуляторных документов для FDA, но применимо к любым задачам, где важны точность и аудит.

Visa начинает расчеты в стейблкоинах для фрилансеров, участников гиг-экономики и создателей контента

Это часть стратегии Visa по интеграции блокчейна в традиционные финансы.

Пилот начнётся со стейблкоина USDC, но Visa планирует добавить ещё другие. Полный глобальный роллаут ожидается в середине 2026 года, с поддержкой большего числа валют и блокчейнов. Больше про стейблкоины здесь, тут, а еще тут.

Это означает, что Visa позволяет бизнесам и платформам напрямую отправлять выплаты в стейблкоинах создателям контента, фрилансерам и работникам в сфере гиг-экономики, например, на платформах типа Upwork или Patreon.

Для получения денег нужен совместимый стейблкоин-кошелёк, а также соблюдение стандартов KYC и AML.

Visa уже поддерживает стейблкоины в расчётах на нескольких блокчейнах (Ethereum, Solana, Stellar, Avalanche), включая USDC, PYUSD, EURC и USDG.

В 2026 году Яндекс запустит пилотный проект по беспилотным такси, об этом сейчас заявил глава правительства России М. Мишустин.

Он отметил, что сначала будет пилот в Москве, который нужно проверить на безопасность, а после уже масштабировать.

Мишустин также отметил, что роботы-курьеры Яндекса уже показали экономическую эффективность, они в приоритете, чем люди - курьеры.

Новая работа ЛеКуна - LeJEPA: самообучение без «костылей» — теперь с доказательствами

Ян ЛеКун с коллегой нашёл математически оптимальную форму для представлений в self-supervised learning и создали практический метод для её достижения.

Это ценно для специализированных доменов: медицина, спутники, промышленность.

Меньше подходит для замены GPT/CLIP-like моделей.

Наверно, это последняя работа, когда Лекун публикуется под брендом Meta(запрещенная организация в РФ), вчера стало известно, что легенда покидает компанию.

Сэм Альтман об экономике ИИ: недвижимость и земля станут одним из дорогих активов, где спрос обгонит предложение

На подкасте Альтман выразил мнение, что AGI снизит стоимость большинства товаров и услуг за счёт огромного роста изобилия и продуктивности. Однако земля и недвижимость не подешевеют в ближайшее время из-за физических и регуляторных ограничений. Более того, в мире, где всё остальное становится почти бесплатным, редкие активы — земля, недвижимость и предметы роскоши — могут стать ещё дороже.

Недавно Никита Шеломенцев, основатель Breig Property поделился опытом своих клиентов, которые купили апартаменты на Бали.

Элитный комплекс, вид на океан, рассрочка 0%, пассивный доход от аренды туристам. ROI ~14-15%, окупаемость 8-9 лет по реалистичному сценарию.

Раз на ИИ не все заработают, то многие могут на недвижимости - это не пузырь.

IBM начали производство квантовых чипов в промышленном масштабе

Компания использует 300-мм полупроводниковые пластины на фабрике Albany NanoTech Complex — той же технологии, что применяется для массового производства классических чипов.

Недавно IBM установила новый рекорд в квантовых вычислениях.

Ранее, квантовые чипы компания производила на 200мм пластинах, а сейчас 300мм, так как технология позволяет:

- Тестировать больше вариантов дизайна за меньшее время
- Значительно сократить производственные циклы
- Выдерживать график выпуска новых чипов ежегодно
- На этой технологии уже производятся IBM Quantum Loon и Nighthawk, все будущие процессоры по дорожной карте IBM пойдут этим же путём.

Компания планирует создать отказоустойчивый квантовый компьютер к 2029 году.

JP Morgan выпустил 1-й в мире токен депозита в $ для институциональных клиентов.

Это как если бы ваш банковский счёт стал крипто-кошельком, но с гарантией банка и скоростью блокчейна.

Токен JPMD запущен на блокчейне Base — это Layer-2 сеть на базе Ethereum, разработанная биржей Coinbase. Их другие проекты тут.

JPMD можно использовать для:

- P2P-переводов между кошельками на Base,
- расчеты в DeFi, но только для институционалов. 24/7 доступность. Поддерживает реал-тайм ликвидность.

Уже Mastercard провел тестовые транзакции для платежей.

Это приносит триллионы TradFi-капитала onchain, ускоряя платежи и конкурируя со стейблкоинами.

Anthropic научила Claude управлять роботами

Команда опубликовала результаты Project Fetch — эксперимента, который показывает, хорош ли Claudе в эффективном взаимодействии с физическим миром через роботов.

Суть эксперимента - 8 исследователей Anthropic без опыта в робототехнике разделились на 2 команды. Задача была за 1 день запрограммировать роботов-собак на поиск и принос пляжного мяча. Одна команда работала с доступом к Claude, другая — без.

Результат исследования показал, что команда с Claude выполняла задачи в 2 раза быстрее и достигла большего прогресса. Только она смогла приблизиться к финальной цели — полностью автономному поиску мяча роботом.

Три фазы сложности:

1: Управление стандартным контроллером. Разницы не было.
2: Подключение компьютеров к роботу, получение данных с сенсоров, написание программы управления. Преимущество Claude стало очевидным.
3: Автономное обнаружение и принесение мяча. Команда с Claude почти справилась: робот находил мяч, двигался к нему, но точности управления не хватило для полного выполнения.

Где ИИ дал максимальное преимущество?
1. Подключение к оборудованию — критический момент.
2. Работа с лидаром (сенсор для 3D-визуализации) также оказалась камнем преткновения — команда без ИИ справилась только к концу дня.

Вывод: базовое подключение к оборудованию через код — на удивление сложная задача. Способность Claude справляться с этим эффективнее указывает на потенциал быстрого развития.

Интересно, что команда с Claude написала значительно больше кода, но не весь был полезен.

Забавное - робот команды с Claude чуть не врезался в стол соперников из-за ошибки в коде. Команды разблокировали трюки роботов — те танцевали, делали сальто, один участник создал контроллер на естественном языке.

McKinsey выставили всех AI-консультантов мошенниками.

В их свежем отчёте говорится, что 88% компаний используют ИИ, но 80%+ не видят никакого эффекта на прибыль.

Согласно данным аналитиков, 67% компаний застряли в пилотных, компании тратят $100k+ на консультантов, строят ИИ-стратегии, которые никогда не запустят, измеряют метрики вместо выручки.

Влияние на прибыль:
- 6 % видят ≥5 % роста EBIT.
- 80 %+ — никакого эффекта.
- 64 % говорят, что ИИ помогает инновациям, но 39 % видят хоть какой-то финансовый результат.

ИИ-агенты:
- 62 % экспериментируют.
- 23 % масштабировали хотя бы в одной функции.

Остальные ждут, пока кто-то другой сделает за них.

Тем временем разрыв в интеллекте огромный: в реальности можно собрать рабочий n8n-workflow за 2 часа, который реально двигает цифры, но компании думают, что им нужен 6-месячная дорожная карта и команда PhD.

Итог: 32% ожидают сокращений от ИИ, 13% — роста, остальные угадывают.

Пока бизнес сжигает бюджеты на пилоты, можно брать $10k-50k за автоматизацию, которая реально работает.

1-й японский эмитент стейблкоина заявил, что может заменить ЦБ Японии вскоре

CEO JPYC Норитака Окабэ предположил, что эмитенты стейблкоинов, такие как его компания, в ближайшие годы могут стать крупными покупателями японских государственных облигаций (JGB).

Это могло бы частично заменить роль Банка Японии, который сейчас сокращает свои покупки облигаций.

JPYC планирует инвестировать 80% поступлений от эмиссии в JGB (в основном краткосрочные) и 20% — в банковские депозиты. Доход компании будет генерироваться в основном от % по облигациям, а транзакции на старте бесплатны. Это делает стейблкоин привлекательным для японских фирм, которые сейчас тратят лишние средства на хеджирование и комиссии при использовании USDT, USDC.

Если спрос на JPYC вырастет до хотя бы 1 трлн йен в 2026 — это уже успех и прецедент.
А 10 трлн — прорыв, но не замена центральному банку.

Ранее, 7 ноября Агентство финансовых услуг Японии одобрило пилотный проект "Payment Innovation Project" по выпуску йен-стейблкоинов. Это сигнал о гос поддержке стейблкоинов для бизнеса.

Google представил ИИ-агента - прототип, тестирующий принципы AGI

ИИ- агент SIMA 2 предназначен для взаимодействия в виртуальных 3D-мирах, таких как видеоигры, и представляет собой шаг к созданию универсальных "воплощённых" ИИ-агентов, которые могут мыслить, общаться и учиться как люди.

SIMA 2 работает на базе модели Gemini и фокусируется на задачах в открытых, интерактивных средах, без доступа к исходному коду игр. SIMA 1 был тут.

У SIMA 2 есть:
1. Продвинутое мышление и планирование
2. Мультимодальное взаимодействие
3. Генерализация и адаптация. SIMA 2 обучается на данных из 8–10 игр, но применяет навыки к новым мирам. В экспериментах он успешно действовал в сгенерированных Genie 3 окружениях, которых никогда не видел. Это ключевой шаг к AGI — агент не заточен под одну игру.
4. Самоулучшение. SIMA 2 учится на ошибках через обратную связь от Gemini. Если задача провалилась, он анализирует, почему, и пробует заново. Это как самообучение через игру.

Google DeepMind видит SIMA 2 как основу для:
- Игр: Автоматические NPC, кооперативные компаньоны.
- Робототехники: Переход от виртуальных к физическим мирам (как Project Astra).
- AGI: Тестирование общего интеллекта в "песочницах" игр — безопасно и масштабируемо.

Anthropic отразил 1-ю крупномасштабную кибератаку, совершенную ИИ-агентом

Всё началось в середине сентября, когда команда заметила подозрительную активность в своей системе.

Это было нечто новое: злоумышленники использовали ИИ в "агентном" режиме, то есть не как советчика, а как полноценного исполнителя, который самостоятельно планирует и проводит атаки с минимальным вмешательством человека.

Атака затронула около 30 глобальных организаций, в основном из бизнеса, но были и госструктуры.

В небольшом числе случаев атакующим удалось проникнуть и извлечь данные.

Рекомендации от Anthropic
1. Для компаний: •Экспериментируйте с ИИ в SOC.
2. Для разработчиков ИИ: •Инвестируйте в safeguards. •Улучшайте детекцию jailbreaks, мониторинг агентов.
3. Общее: Делитесь угрозами (threat sharing), улучшайте детекцию, усиливайте контролы. Техники распространятся быстро — готовьтесь.

Космическая компания основателя Amazon успешно провела 2-й запуск тяжёлой ракеты New Glenn.

Компания Blue Origin смогла это сделать спустя 25 лет после своего основания, и теперь может привлечь клиентов Amazon и Пентагона.

Ракета Джеффа Безоса New Glenn впервые успешно приземлила первую ступень на баржу посреди океана и вывела на орбиту 2 спутника NASA ESCAPADE для изучения Марса. Стоимость миссии ~$80 млн.

Это 2-й полёт ракеты, способной нести до 50 тонн на орбиту и конкурировать с Falcon Heavy и Starship Илона Маска.

Первая миссия в январе 2025 прошла с выходом на орбиту, но посадка провалилась. А сегодня — полный успех.

Главный конкурент — ракеты Маска: Falcon Heavy от SpaceX(уже есть 12+ запусков, цена миссии ~$97 млн), а также Starship: 150+ тонн груза, уже 6 тестов, цена миссии в будущем — $10–20 млн.

Среди американских тяжёлых ракет, помимо SpaceX, прямым конкурентом выступает Vulcan Centaur от ULA — СП Boeing и Lockheed Martin. Она уже летает, но не многоразовая и несёт до 27 тонн. Тем не менее, именно Vulcan и New Glenn делят контракты Пентагона по программе нацбезопасности.

В средне-тяжёлом классе рынок плотно занят Falcon 9, которая доминирует с сотнями запусков, но скоро подтянется Neutron от Rocket Lab с полной многоразовостью и первым стартом в 2026 году. Европейская Ariane 6 и японская H3 тоже претендуют на долю, хотя и без возврата ступеней.

У Китая в свою очередь есть Long March 5 (или CZ-5) с грузоподъёмностью до 25 тонн на низкую околоземную орбиту; она уже провела 16 запусков (15 успешных) и используется для лунных миссий и космической станции Tiangong. А в перспективе — супертяжёлые проекты Long March 9 (аналог Starship, 150+ тонн, частично многоразовый, запуск не раньше 2028) и Long March 10 (для лунных высадок, 2025–2027). Эти разработки в основном для внутреннего рынка и Азии, но они снижают зависимость от Запада и повышают глобальную конкуренцию по цене и частоте полётов.

Blue Origin уже получила от Amazon заказ на 83 запуска для Project Kuiper, но конкурирует за них с ULA и SpaceX. Чтобы удержать клиента, New Glenn должна доказать надёжность и снизить цену до $80–90 млн. Пока SpaceX контролирует около 90 % рынка тяжёлых запусков, но сегодняшний успех с посадкой ступени — это сигнал, что Blue Origin в игре.