Вот 🔥Nvidia выпустила модель мира для робототехники - DreamDojo
Всё open-source, можно брать и дообучать под своих роботов.
Это огромный предобученный ИИ, который понимает, как работает мир от первого лица, и его легко адаптировать под любого робота.
Авторы говорят, что Simulation 2.0 пора масштабировать данные, а не движки.
DreamDojo это:
1. Большая нейросеть (2B и 14B параметров), которая предсказывает будущее в пикселях. Построено на NVIDIA Cosmos-Predict 2.5
2. Без физического движка, без 3D-моделей, без ручной настройки физики - всё выучено из данных.
3. Обучена сначала на 44 000 часов человеческих видео от первого лица (самый большой такой датасет на сегодня).
4. Так как в человеческих видео нет меток действий робота → придумали скрытые непрерывные действия, которые модель сама выучивает как «что изменилось».
5. Потом дообучают на небольшом количестве данных конкретного робота.
6. Сделали быструю версию, работает в реальном времени ~10–11 кадров в секунду на одной мощной видеокарте, стабильно держит длинные симуляции.
Зачем это нужно?
- Симулировать робота во «сне» вместо реального мира, учить/тестировать политики быстро и безопасно.
- Прямая телеперация в VR внутри модели.
- Оценивать политики без реального железа.
- Планирование действий.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Всё open-source, можно брать и дообучать под своих роботов.
Это огромный предобученный ИИ, который понимает, как работает мир от первого лица, и его легко адаптировать под любого робота.
Авторы говорят, что Simulation 2.0 пора масштабировать данные, а не движки.
DreamDojo это:
1. Большая нейросеть (2B и 14B параметров), которая предсказывает будущее в пикселях. Построено на NVIDIA Cosmos-Predict 2.5
2. Без физического движка, без 3D-моделей, без ручной настройки физики - всё выучено из данных.
3. Обучена сначала на 44 000 часов человеческих видео от первого лица (самый большой такой датасет на сегодня).
4. Так как в человеческих видео нет меток действий робота → придумали скрытые непрерывные действия, которые модель сама выучивает как «что изменилось».
5. Потом дообучают на небольшом количестве данных конкретного робота.
6. Сделали быструю версию, работает в реальном времени ~10–11 кадров в секунду на одной мощной видеокарте, стабильно держит длинные симуляции.
Зачем это нужно?
- Симулировать робота во «сне» вместо реального мира, учить/тестировать политики быстро и безопасно.
- Прямая телеперация в VR внутри модели.
- Оценивать политики без реального железа.
- Планирование действий.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
GitHub
GitHub - NVIDIA/DreamDojo: Source code of DreamDojo by the NVIDIA GEAR Team.
Source code of DreamDojo by the NVIDIA GEAR Team. Contribute to NVIDIA/DreamDojo development by creating an account on GitHub.
❤9🔥4👏3🐳1
Итоги уходящей недели - то, что имеет значение в России и мире
Эксклюзивы нашего канала:
Мы выпустили наш 1-й отчет об экономике ИИ-индустрии. Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Разбор проекта Сэма Альтмана по нейроинтерфейсам от профессора М. А. Лебедева за 2 минуты.
ИИ-агенты
AgentDoG от Shanghai AI Laboratory — система мониторинга агентов в реальном времени, которая объясняет причину угрозы.
Meta* PAHF — агенты учатся на обратной связи и персонализируются без переобучения.
OpenClaw стал частью в OpenAI.
Китай выпустил PicoClaw - дешевле и эффективнее OpenClaw.
Moonshot AI выпустил Kimi Claw.
Мы подключили очки Meta Ray-Ban к OpenClaw, результат тут.
Stripe опубликовал самый детальный кейс ИИ-агентов в продакшне.
OpenAI и Paradigm показали, как ИИ-агенты взламывают смарт-контракты.
Если ваши агенты устроили сговор — теперь есть решение.
За 7 дней кардиолог создал ИИ-агента на базе Opus 4.6.
Модели и исследования
Anthropic выпустил Claude Sonnet 4.6 — лучшая модель для агентов сегодня: дешевле, умнее, надёжнее.
Дэвид Сильвер из DeepMind мгновенно привлёк $1 млрд на свой стартап при оценке в $4 млрд.
Google: Persona Generators — ИИ создаёт синтетические популяции агентов для симуляций.
Qwen3.5-397B-A17B — новая мультимодальная модель для кода, рассуждений и изображений.
NVIDIA PersonaPlex-7B — голосовая модель с полным дуплексом: слушает и говорит одновременно, полностью open-source.
Google открыл MapTrace + 2млн датасет — ИИ учится пространственной грамматике, навигации и робототехнике.
LLM научили научили быть эффективными.
Google выпустил TimesFM — open-source модель для бизнес-задач и исследований.
Mixture-of-Agents от Together AI — open-source побил GPT-4o на крупном бенчмарке без файн-тюнинга.
Native Low-Rank LLM Pretraining — можно обучать модели с нуля на факторизованных весах без потери качества.
Робототехника и Квантовые технологии
NVIDIA DreamDojo — open-source модель мира для роботов; берите и дообучайте под своих.
Стартап Iceberg Quantum представил новую архитектуру, которая ломает криптографию со 100К кубитов
Нейроинтерфейсы
NeuroXess (конкурент Neuralink из Китая) переходит к массовым испытаниям BCI и строит суперзавод.
Zyphra выпустила ZUNA — фундаментальная ИИ-модель для нейроинтерфейсов на ЭЭГ: 380М параметров, полностью открытый код.
Крипто
Роботы + агенты + USDC - рабочий пример новой экономики.
Абу-Даби стали крупнейшим держателем биткоина — $1+ млрд через BlackRock IBIT ETF.
«Финам» зарегистрировал первый в России ЗПИФ на майнинг.
Uniswap выпустил 7 новых Skills — структурированный доступ к ключевым действиям протокола.
SberUniversity со 2 марта запускает «DeFi и ЦФА» — практическое обучение новой финансовой инфраструктуре.
*запрещенная в России организация.
Эксклюзивы нашего канала:
Мы выпустили наш 1-й отчет об экономике ИИ-индустрии. Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Разбор проекта Сэма Альтмана по нейроинтерфейсам от профессора М. А. Лебедева за 2 минуты.
ИИ-агенты
AgentDoG от Shanghai AI Laboratory — система мониторинга агентов в реальном времени, которая объясняет причину угрозы.
Meta* PAHF — агенты учатся на обратной связи и персонализируются без переобучения.
OpenClaw стал частью в OpenAI.
Китай выпустил PicoClaw - дешевле и эффективнее OpenClaw.
Moonshot AI выпустил Kimi Claw.
Мы подключили очки Meta Ray-Ban к OpenClaw, результат тут.
Stripe опубликовал самый детальный кейс ИИ-агентов в продакшне.
OpenAI и Paradigm показали, как ИИ-агенты взламывают смарт-контракты.
Если ваши агенты устроили сговор — теперь есть решение.
За 7 дней кардиолог создал ИИ-агента на базе Opus 4.6.
Модели и исследования
Anthropic выпустил Claude Sonnet 4.6 — лучшая модель для агентов сегодня: дешевле, умнее, надёжнее.
Дэвид Сильвер из DeepMind мгновенно привлёк $1 млрд на свой стартап при оценке в $4 млрд.
Google: Persona Generators — ИИ создаёт синтетические популяции агентов для симуляций.
Qwen3.5-397B-A17B — новая мультимодальная модель для кода, рассуждений и изображений.
NVIDIA PersonaPlex-7B — голосовая модель с полным дуплексом: слушает и говорит одновременно, полностью open-source.
Google открыл MapTrace + 2млн датасет — ИИ учится пространственной грамматике, навигации и робототехнике.
LLM научили научили быть эффективными.
Google выпустил TimesFM — open-source модель для бизнес-задач и исследований.
Mixture-of-Agents от Together AI — open-source побил GPT-4o на крупном бенчмарке без файн-тюнинга.
Native Low-Rank LLM Pretraining — можно обучать модели с нуля на факторизованных весах без потери качества.
Робототехника и Квантовые технологии
NVIDIA DreamDojo — open-source модель мира для роботов; берите и дообучайте под своих.
Стартап Iceberg Quantum представил новую архитектуру, которая ломает криптографию со 100К кубитов
Нейроинтерфейсы
NeuroXess (конкурент Neuralink из Китая) переходит к массовым испытаниям BCI и строит суперзавод.
Zyphra выпустила ZUNA — фундаментальная ИИ-модель для нейроинтерфейсов на ЭЭГ: 380М параметров, полностью открытый код.
Крипто
Роботы + агенты + USDC - рабочий пример новой экономики.
Абу-Даби стали крупнейшим держателем биткоина — $1+ млрд через BlackRock IBIT ETF.
«Финам» зарегистрировал первый в России ЗПИФ на майнинг.
Uniswap выпустил 7 новых Skills — структурированный доступ к ключевым действиям протокола.
SberUniversity со 2 марта запускает «DeFi и ЦФА» — практическое обучение новой финансовой инфраструктуре.
*запрещенная в России организация.
🔥4🥰2👏2
Похоже, назревает кое-что неприятное. Альтман и Хуанг бьют тревогу
Сэм Альтман, CEO OpenAI, и Дженсен Хуанг, СЕО NVIDIA, весь февраль на разных площадках: в интервью, конференциях, подкастах жалуются, что внедрение ИИ в бизнес-процессы, образование, госуправление, повседневную работу идёт с заметным отставанием от технического прогресса.
Почему так? И что вообще происходит с экономикой ИИ-лабораторий мы разобрали и ответили в нашем аналитическом докладе. Это ценно, если вы работаете в индустрии.
Альтман ожидал, что после взрывного старта ChatGPT общество гораздо быстрее всосёт ИИ во все сферы, как когда-то интернет или смартфоны. Но этого не произошло в том темпе, на который он рассчитывал.
Хуанг же во всем обвиняет думеров, которые толкают нарратив про конец света вокруг ИИ. Он боится, что это победит в общественном сознании, и тогда замедлятся инвестиции в ИИ, а это в свою очередь затормозит развитие и внедрение ИИ.
В нашем отчете мы показали 12 важных пунктов, вот некоторые из них:
1. Чат-бот как формат упёрлись в потолок, игроки готовят новые бизнес-модели и продукты
2. Google берёт в долг на 100 лет при $34 млрд квартальной прибыли, у этого есть причина
3. Open source вполне может разрушить олигополию.
Более подробно тут, вы можете выбрать любой уровень подписки.
Сэм Альтман, CEO OpenAI, и Дженсен Хуанг, СЕО NVIDIA, весь февраль на разных площадках: в интервью, конференциях, подкастах жалуются, что внедрение ИИ в бизнес-процессы, образование, госуправление, повседневную работу идёт с заметным отставанием от технического прогресса.
Почему так? И что вообще происходит с экономикой ИИ-лабораторий мы разобрали и ответили в нашем аналитическом докладе. Это ценно, если вы работаете в индустрии.
Альтман ожидал, что после взрывного старта ChatGPT общество гораздо быстрее всосёт ИИ во все сферы, как когда-то интернет или смартфоны. Но этого не произошло в том темпе, на который он рассчитывал.
Хуанг же во всем обвиняет думеров, которые толкают нарратив про конец света вокруг ИИ. Он боится, что это победит в общественном сознании, и тогда замедлятся инвестиции в ИИ, а это в свою очередь затормозит развитие и внедрение ИИ.
В нашем отчете мы показали 12 важных пунктов, вот некоторые из них:
1. Чат-бот как формат упёрлись в потолок, игроки готовят новые бизнес-модели и продукты
2. Google берёт в долг на 100 лет при $34 млрд квартальной прибыли, у этого есть причина
3. Open source вполне может разрушить олигополию.
Более подробно тут, вы можете выбрать любой уровень подписки.
NY Times
People Loved the Dot-Com Boom. The A.I. Boom, Not So Much. (Gift Article)
Tech leaders are beginning to worry about the public’s underwhelming enthusiasm for their plans to remake the world with artificial intelligence. Will that burst the bubble?
10🤣22❤10🔥2👏2😐2👍1
Board of Peace Трампа планирует использовать стейблкоины в Газе. Но все это интересно семье Трампа
Board of Peace (Совет мира) — это новая международная структура, созданная по инициативе Трампа. Формально это не ООН, а параллельный орган под сильным влиянием США.
В него входят около 20-30 стран, включая: Израиль, ОАЭ, Саудовская Аравия, Катар, Бахрейн, Марокко, Армения, Казахстан, Азербайджан, Узбекистан, Кувейт и др.
Сотрудники и консультанты, работающие с Board of Peace, сейчас активно изучают возможность запуска использования стейблкоинов, привязанных к $ специально для Газы.
В этом есть связь с семейным крипто проектом Трампа и Уиткоффа World Liberty Financial и их стейблкоином USD1 (запущен в 2025 году, капитализация уже около $5 млрд).
Есть подозрения, что именно USD1 или очень похожий стейблкоин хотят сделать основным инструментом для Газы.
Это позволило бы:
1. собирать средства от стран-доноров → конвертировать в USD1 → распределять по цифровым кошелькам в Газе
2. собирать комиссии, спреды и получать репутационный / финансовый профит для World Liberty Financial
3. в перспективе токенизировать активы Газы (землю, будущие доходы от порта, газа и т.д.) и продавать их инвесторам.
Это самый настоящий конфликт интересов, но кто сейчас на это обращает внимания:).
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Board of Peace (Совет мира) — это новая международная структура, созданная по инициативе Трампа. Формально это не ООН, а параллельный орган под сильным влиянием США.
В него входят около 20-30 стран, включая: Израиль, ОАЭ, Саудовская Аравия, Катар, Бахрейн, Марокко, Армения, Казахстан, Азербайджан, Узбекистан, Кувейт и др.
Сотрудники и консультанты, работающие с Board of Peace, сейчас активно изучают возможность запуска использования стейблкоинов, привязанных к $ специально для Газы.
В этом есть связь с семейным крипто проектом Трампа и Уиткоффа World Liberty Financial и их стейблкоином USD1 (запущен в 2025 году, капитализация уже около $5 млрд).
Есть подозрения, что именно USD1 или очень похожий стейблкоин хотят сделать основным инструментом для Газы.
Это позволило бы:
1. собирать средства от стран-доноров → конвертировать в USD1 → распределять по цифровым кошелькам в Газе
2. собирать комиссии, спреды и получать репутационный / финансовый профит для World Liberty Financial
3. в перспективе токенизировать активы Газы (землю, будущие доходы от порта, газа и т.д.) и продавать их инвесторам.
Это самый настоящий конфликт интересов, но кто сейчас на это обращает внимания:).
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Ft
Donald Trump’s ‘Board of Peace’ explores stablecoin for Gaza
Proposal to launch cryptocurrency pegged to US dollar comes after cash supply was decimated during Israeli offensive
👍7😁6❤5🔥4🤔3👏2😈2
Google говорят, что кошмаром для безопасности станут теневые ИИ-агенты
В своем свежем докладе они выделяют 3 основные темы: ИИ, киберпреступность и государственные акторы.
ИИ на стороне атакующих становится нормой. Хакеры используют его для ускорения атак, создания вредоносного ПО и информационных операций. Особо выделяется переход к ИИ - агентам, которые делают целые цепочки атак.
Prompt injection - одна из главных новых угроз.Google ожидает резкого роста таких атак на корпоративные AI-системы.
Социальная инженерия с ИИ - отдельная большая тема. Голосовой фишинг с клонированием голоса руководителей или IT-персонала станет массовым явлением.
Агентный сдвиг в безопасности - ИИ-агенты меняют саму архитектуру защиты. Google предвидит появление целого направления - "agentic identity management", где каждый агент получает собственную цифровую идентичность с минимальными привилегиями и временным доступом.
Shadow Agent - теневая угроза изнутри. Сотрудники будут самостоятельно разворачивать ИИ-агентов для рабочих задач, минуя корпоративные политики. Это создаёт неконтролируемые потоки чувствительных данных. Запрещать бесполезно - только уходят с радаров. Решение: выстраивать управляемую ИИ-инфраструктуру с аудитом.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
В своем свежем докладе они выделяют 3 основные темы: ИИ, киберпреступность и государственные акторы.
ИИ на стороне атакующих становится нормой. Хакеры используют его для ускорения атак, создания вредоносного ПО и информационных операций. Особо выделяется переход к ИИ - агентам, которые делают целые цепочки атак.
Prompt injection - одна из главных новых угроз.Google ожидает резкого роста таких атак на корпоративные AI-системы.
Социальная инженерия с ИИ - отдельная большая тема. Голосовой фишинг с клонированием голоса руководителей или IT-персонала станет массовым явлением.
Агентный сдвиг в безопасности - ИИ-агенты меняют саму архитектуру защиты. Google предвидит появление целого направления - "agentic identity management", где каждый агент получает собственную цифровую идентичность с минимальными привилегиями и временным доступом.
Shadow Agent - теневая угроза изнутри. Сотрудники будут самостоятельно разворачивать ИИ-агентов для рабочих задач, минуя корпоративные политики. Это создаёт неконтролируемые потоки чувствительных данных. Запрещать бесполезно - только уходят с радаров. Решение: выстраивать управляемую ИИ-инфраструктуру с аудитом.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Google's Cybersecurity 2026 Forecast Report warns of a "Shadow Agent" crisis.
These AI agents, deployed by employees without corporate oversight, can create invisible pipelines for sensitive information, leading to data leaks, compliance violations, and…
These AI agents, deployed by employees without corporate oversight, can create invisible pipelines for sensitive information, leading to data leaks, compliance violations, and…
❤9🔥5👏3👍1
Акции IBM упали на 12+% после того, как Anthropic рассказала, что Claude Code может автоматизировать этапы исследования и анализа при модернизации COBOL
Anthropic опубликовала материал о том, что их инструмент Claude Code умеет автоматизировать модернизацию COBOL — языка программирования 1950-х, на котором до сих пор работает 95% финансовых транзакций в США и критическая инфраструктура банков по всему миру.
Рынок отреагировал мгновенно. Акции IBM рухнули на 13% — худший однодневный результат за 25 лет. За февраль компания потеряла 27% капитализации — антирекорд с 1968 года.
Суть угрозы в том, что раньше разобраться в легаси-коде было дороже, чем его переписать. Поэтому корпорации платили консультантам. Теперь ИИ делает это за кварталы вместо лет.
Заодно упали акции Accenture и Cognizant, все трое зарабатывали на том, что модернизация COBOL стоила дорого и занимала годы.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Anthropic опубликовала материал о том, что их инструмент Claude Code умеет автоматизировать модернизацию COBOL — языка программирования 1950-х, на котором до сих пор работает 95% финансовых транзакций в США и критическая инфраструктура банков по всему миру.
Рынок отреагировал мгновенно. Акции IBM рухнули на 13% — худший однодневный результат за 25 лет. За февраль компания потеряла 27% капитализации — антирекорд с 1968 года.
Суть угрозы в том, что раньше разобраться в легаси-коде было дороже, чем его переписать. Поэтому корпорации платили консультантам. Теперь ИИ делает это за кварталы вместо лет.
Заодно упали акции Accenture и Cognizant, все трое зарабатывали на том, что модернизация COBOL стоила дорого и занимала годы.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Claude
How AI helps break the cost barrier to COBOL modernization | Claude
The economics of COBOL modernization have shifted. AI makes the economics work by automating what used to require armies of consultants.
🔥17🤣8❤6🥰2👍1
ИИ самостоятельно завершил формализацию теоремы Филдсовского уровня
Команда проекта Sphere Packing объявила о формализации одной из самых сложных теорем современной математики — доказательства того, что оптимальная упаковка сфер в 8-мерном пространстве это решётка E₈.
Оригинальное доказательство принадлежит Марине Вязовской — за него она получила Филдсовскую медаль в 2022 году.
Но формализовать его, то есть перевести в машинно-верифицируемый вид — отдельная задача, которая требует колоссального труда.
Ключевую роль сыграл Gauss(тут и тут мы писали о других проектах) — агент автоформализации от компании Mathematics Inc.
Основной репозиторий Sphere Packing.
Gauss самостоятельно выполнил все финальные шаги доказательства в системе Lean, сэкономив команде несколько месяцев работы. Доказательство полностью проверено Lean-ядром без единого пропущенного шага.
ИИ здесь не помогал, он закрыл задачу. Взял готовую архитектуру, кодовую базу и blueprint от людей и довёл до результата. Люди теперь проверяют и дорабатывают код Gauss, а не пишут его сами.
Это не замена математиков. Но это новая модель работы: человек строит концепцию и инфраструктуру, машина реализует.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Команда проекта Sphere Packing объявила о формализации одной из самых сложных теорем современной математики — доказательства того, что оптимальная упаковка сфер в 8-мерном пространстве это решётка E₈.
Оригинальное доказательство принадлежит Марине Вязовской — за него она получила Филдсовскую медаль в 2022 году.
Но формализовать его, то есть перевести в машинно-верифицируемый вид — отдельная задача, которая требует колоссального труда.
Ключевую роль сыграл Gauss(тут и тут мы писали о других проектах) — агент автоформализации от компании Mathematics Inc.
Основной репозиторий Sphere Packing.
Gauss самостоятельно выполнил все финальные шаги доказательства в системе Lean, сэкономив команде несколько месяцев работы. Доказательство полностью проверено Lean-ядром без единого пропущенного шага.
ИИ здесь не помогал, он закрыл задачу. Взял готовую архитектуру, кодовую базу и blueprint от людей и довёл до результата. Люди теперь проверяют и дорабатывают код Gauss, а не пишут его сами.
Это не замена математиков. Но это новая модель работы: человек строит концепцию и инфраструктуру, машина реализует.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
GitHub
Gauss: complete formalization of E₈ optimality in ℝ⁸ by augustepoiroux · Pull Request #341 · thefundamentaltheor3m/Sphere-Packing…
Summary
This PR completes the Lean formalization of the theorem that the optimal sphere packing in ℝ⁸ is the E₈ lattice packing.
The branch contains the final theorem together with all remaining de...
This PR completes the Lean formalization of the theorem that the optimal sphere packing in ℝ⁸ is the E₈ lattice packing.
The branch contains the final theorem together with all remaining de...
🔥15❤9💯2🤣2👍1
Готовьтесь, рынки очень сильно упадут-Anthropic выпустили готовые шаблоны для финанализа, инвест банкинга, анализа рынка акций и тд.
Anthropic делает большую ставку на Cowork - это, по сути, Claude Code не для разработчиков, а для всех сотрудников компании.
Claude теперь может выполнять многошаговые задачи сквозь оба приложения — например, провести анализ в Excel и сразу превратить его в презентацию PowerPoint, передавая контекст между ними. Пока это research preview для всех платных планов на Mac и Windows.
Сегодняшний релиз посвящён тому, как компании могут кастомизировать Claude под свои рабочие процессы через систему плагинов.
Главное для бизнеса — теперь можно создавать приватные маркетплейсы плагинов для своей организации.
Claude теперь подключается к ещё большему числу корпоративных систем: Google Workspace (Calendar, Drive, Gmail), DocuSign, Apollo, Clay, Outreach, Similarweb, MSCI, LegalZoom, FactSet, WordPress, Harvey, и другие.
Slack by Salesforce, LSEG, S&P Global также создали собственные плагины для своих клиентов.
Особенно интересно то, что Anthropic запускает готовые плагины, созданные вместе с практиками из конкретных областей:
HR — офферы, онбординг, ревью производительности, анализ компенсаций
Design — критика дизайна, UX-копирайтинг, аудит доступности
Engineering — стендапы, инцидент-менеджмент, чеклисты деплоя, постмортемы
Operations — документация процессов, оценка вендоров, runbook
Brand Voice (by Tribe AI) — анализирует ваши документы и маркетинговые материалы, выводит чёткие гайдлайны по голосу бренда
Financial Analysis — рыночные исследования, финансовое моделирование, шаблоны PowerPoint
Investment Banking — сделки, comparable company analysis, питч-материалы
Equity Research — разбор earnings-транскриптов, обновление моделей, исследовательские заметки
Private Equity — due diligence по большим массивам документов, скоринг сделок
Wealth Management — анализ портфелей, выявление дрейфа и налоговых рисков, рекомендации по ребалансировке.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Anthropic делает большую ставку на Cowork - это, по сути, Claude Code не для разработчиков, а для всех сотрудников компании.
Claude теперь может выполнять многошаговые задачи сквозь оба приложения — например, провести анализ в Excel и сразу превратить его в презентацию PowerPoint, передавая контекст между ними. Пока это research preview для всех платных планов на Mac и Windows.
Сегодняшний релиз посвящён тому, как компании могут кастомизировать Claude под свои рабочие процессы через систему плагинов.
Главное для бизнеса — теперь можно создавать приватные маркетплейсы плагинов для своей организации.
Claude теперь подключается к ещё большему числу корпоративных систем: Google Workspace (Calendar, Drive, Gmail), DocuSign, Apollo, Clay, Outreach, Similarweb, MSCI, LegalZoom, FactSet, WordPress, Harvey, и другие.
Slack by Salesforce, LSEG, S&P Global также создали собственные плагины для своих клиентов.
Особенно интересно то, что Anthropic запускает готовые плагины, созданные вместе с практиками из конкретных областей:
HR — офферы, онбординг, ревью производительности, анализ компенсаций
Design — критика дизайна, UX-копирайтинг, аудит доступности
Engineering — стендапы, инцидент-менеджмент, чеклисты деплоя, постмортемы
Operations — документация процессов, оценка вендоров, runbook
Brand Voice (by Tribe AI) — анализирует ваши документы и маркетинговые материалы, выводит чёткие гайдлайны по голосу бренда
Financial Analysis — рыночные исследования, финансовое моделирование, шаблоны PowerPoint
Investment Banking — сделки, comparable company analysis, питч-материалы
Equity Research — разбор earnings-транскриптов, обновление моделей, исследовательские заметки
Private Equity — due diligence по большим массивам документов, скоринг сделок
Wealth Management — анализ портфелей, выявление дрейфа и налоговых рисков, рекомендации по ребалансировке.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Anthropic introduced Cowork and plugin updates that help enterprises customize Claude for better collaboration with every team.
Admins can create private plugin marketplaces to distribute them across the org.
A unified "Customize" menu also gives you more…
Admins can create private plugin marketplaces to distribute them across the org.
A unified "Customize" menu also gives you more…
❤18👍12🔥2
Вот это масштабирование Claude в реальный бизнес
Крупнейшая финансовая платформа Intuit - это компания, которой принадлежат TurboTax, QuickBooks, Credit Karma и Mailchimp, у них 100 миллионов пользователей по всему миру, внедряет Claude в финансово-бухгалтерскую сферу для реального среднего бизнеса. Это прямой выход Claude в массовый финансовый сектор.
На платформе Intuit появятся кастомные ИИ-агенты на базе Claude, которые смогут глубоко понимать финансы, бухгалтерию, налоги, маркетинг и конкретную отрасль бизнеса.
Всё начнёт разворачиваться для пользователей уже весной.
Средний бизнес сможет сам создавать и настраивать агентов под свои процессы — без глубоких знаний программирования.
Агенты будут работать с данными по продажам, складу, расходам, зарплате и т.д., при этом соблюдая все правила комплайнс и безопасности.
Claude становится финансовым агентом с реальным доступом к данным и действиям.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Крупнейшая финансовая платформа Intuit - это компания, которой принадлежат TurboTax, QuickBooks, Credit Karma и Mailchimp, у них 100 миллионов пользователей по всему миру, внедряет Claude в финансово-бухгалтерскую сферу для реального среднего бизнеса. Это прямой выход Claude в массовый финансовый сектор.
На платформе Intuit появятся кастомные ИИ-агенты на базе Claude, которые смогут глубоко понимать финансы, бухгалтерию, налоги, маркетинг и конкретную отрасль бизнеса.
Всё начнёт разворачиваться для пользователей уже весной.
Средний бизнес сможет сам создавать и настраивать агентов под свои процессы — без глубоких знаний программирования.
Агенты будут работать с данными по продажам, складу, расходам, зарплате и т.д., при этом соблюдая все правила комплайнс и безопасности.
Claude становится финансовым агентом с реальным доступом к данным и действиям.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Intuit Inc.
Intuit and Anthropic Partner to Bring Trusted Financial Intelligence and Custom AI Agents to Consumers and Businesses
Mid-market businesses will be able to build secure, customizable AI agents on Intuit’s platform with Claude, tailored to their…...
❤16🥰2💯2👍1😱1
Разработчиков ИИ-моделей в РФ могут обязать раскрывать сведения о наборах данных, на которых обучалась/ тестировалась их нейросеть.
Предполагается, что разработчики должны будут предоставлять подробный список сведений.
В одной из рабочих версий законопроекта об ИИ говорится, что разработчик модели должен будет указать наименование набора данных, дату его создания, назначение использования, формат, объем и происхождение.
Среди обсуждаемых мер – создание отдельного реестра отечественного ИИ/ реестра отечественных наборов данных.
В итоге, если все это примут, реализация будет топорная, есть очень высокий риск скатывания в формализм + дополнительное торможение и без того отстающих отечественных разработчиков.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Предполагается, что разработчики должны будут предоставлять подробный список сведений.
В одной из рабочих версий законопроекта об ИИ говорится, что разработчик модели должен будет указать наименование набора данных, дату его создания, назначение использования, формат, объем и происхождение.
Среди обсуждаемых мер – создание отдельного реестра отечественного ИИ/ реестра отечественных наборов данных.
В итоге, если все это примут, реализация будет топорная, есть очень высокий риск скатывания в формализм + дополнительное торможение и без того отстающих отечественных разработчиков.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Ведомости
Разработчиков нейросетей могут обязать раскрывать исходные данные
Это вызовет дискуссию о правомерности использования таких материалов без разрешения их владельцев, в том числе издателей
🤪24👎11🤣11👍4🍾3🤬2❤1❤🔥1🔥1
Anthropic решили забрать аудиторию OpenClaw и запустили Remote Control для Claude Code
Anthropic увидели огромный рост популярности OpenClaw и похожих open-source агентов и решили быстро забрать часть этой аудитории, сделав официальную, удобную и безопасную версию того же паттерна.
OpenClaw стал вирусным из-за такой идеи: запусти агента локально → управляй им из Telegram/WhatsApp/мобильного → он работает на твоей машине, имеет доступ к filesystem, инструментам, но при этом ты не привязан к десктопу.
Людям это сильно понравилось.
И сейчас Anthropic запустили Remote Control в research preview для Max-подписчиков, скоро для Pro.
Всё то же самое: стартуешь в терминале, продолжаешь с телефона или веб-клиента Claude.
Claude Code продолжает работать локально на твоей машине. Интеграция нативная, без риска prompt injection через Telegram-боты и т.д.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Anthropic увидели огромный рост популярности OpenClaw и похожих open-source агентов и решили быстро забрать часть этой аудитории, сделав официальную, удобную и безопасную версию того же паттерна.
OpenClaw стал вирусным из-за такой идеи: запусти агента локально → управляй им из Telegram/WhatsApp/мобильного → он работает на твоей машине, имеет доступ к filesystem, инструментам, но при этом ты не привязан к десктопу.
Людям это сильно понравилось.
И сейчас Anthropic запустили Remote Control в research preview для Max-подписчиков, скоро для Pro.
Всё то же самое: стартуешь в терминале, продолжаешь с телефона или веб-клиента Claude.
Claude Code продолжает работать локально на твоей машине. Интеграция нативная, без риска prompt injection через Telegram-боты и т.д.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Anthropic rolled out Remote Control for Claude Code, letting users control a session begun in the terminal from the Claude mobile app or the web.
Remote Control is now available in Research Preview for Max users, and coming soon to Pro users.
Run claude…
Remote Control is now available in Research Preview for Max users, and coming soon to Pro users.
Run claude…
❤13👍8🔥3👎1
Офигенный кейс - Cloudflare пересобрала Next.js с ИИ за 1 неделю
Cloudflare опубликовала пост о проекте vinext — альтернативной реализации Next.js, построенной на Vite вместо Turbopack.
Проект пока экспериментальный, не прошёл масштабного продакшн-тестирования. Но уже есть реальный кейс - сайт CIO.gov (инициатива по модернизации госинтерфейсов США) работает на vinext в продакшне.
Это пример нового слоя инфраструктуры для агентного программирования: не просто ИИ пишет код, а целая экосистема инструментов, где браузером управляет агент, код ревьюит агент, тесты пишет агент.
В проекте vinext использовался agent-browser.
Больше полезных материалов у нас на Patreon. Подписывайтесь.
Cloudflare опубликовала пост о проекте vinext — альтернативной реализации Next.js, построенной на Vite вместо Turbopack.
Проект пока экспериментальный, не прошёл масштабного продакшн-тестирования. Но уже есть реальный кейс - сайт CIO.gov (инициатива по модернизации госинтерфейсов США) работает на vinext в продакшне.
Это пример нового слоя инфраструктуры для агентного программирования: не просто ИИ пишет код, а целая экосистема инструментов, где браузером управляет агент, код ревьюит агент, тесты пишет агент.
В проекте vinext использовался agent-browser.
Больше полезных материалов у нас на Patreon. Подписывайтесь.
The Cloudflare Blog
How we rebuilt Next.js with AI in one week
One engineer used AI to rebuild Next.js on Vite in a week. vinext builds up to 4x faster, produces 57% smaller bundles, and deploys to Cloudflare Workers with a single command.
🔥8❤4👏2🤔2👍1😱1
Привет из Китая! Рабочие в Шанхае используют экзоскелеты и VR-гарнитуры, чтобы открывать микроволновые печи сотни раз в день.
Сбор данных для физического ИИ становится отдельной категорией труда.
В Шанхае сейчас строят специальные центры обучения роботов, которых уже больше 40 по стране.
Это делается на деньги местных правительств + робототехнических компаний, потому что Китай решил стать мировым лидером в гуманоидных роботах и воплощённом интеллекте.
Проблема у всех компаний одна-роботам очень сильно не хватает качественных данных о движениях человека, особенно тонких, бытовых манипуляций (открыть дверцу микроволновки ровно, не разбить яйцо, сложить футболку, застегнуть пуговицу и т.д.).
Поэтому придумали такой способ сбора данных:
- Молодых людей (часто студентов или просто 20–30-летних) нанимают как кибер-рабочих или тренеров роботов
- Они надевают VR-шлем, чтобы видеть виртуальную среду и не отвлекаться + экзоскелет с датчиками захвата движения по всему телу.
- Потом эти люди сотни раз подряд выполняют одно и то же примитивное действие: открывают-закрывают дверцу микроволновки, складывают одежду, протирают стол, складывают кубики, берут бутылку и т.п.
- Робот рядом в реальном времени повторяет эти движения → всё записывается в огромные датасеты.
Один парень по имени Ким, 20 лет, студент, неделю только и делал, что открывал микроволновку сотни раз в день и называл это «скучной, но нормальной подработкой».
Человек стал живым генератором данных для роботов, которые в теории потом его же заменит на конвейере / в быту / в уходе за пожилыми.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Сбор данных для физического ИИ становится отдельной категорией труда.
В Шанхае сейчас строят специальные центры обучения роботов, которых уже больше 40 по стране.
Это делается на деньги местных правительств + робототехнических компаний, потому что Китай решил стать мировым лидером в гуманоидных роботах и воплощённом интеллекте.
Проблема у всех компаний одна-роботам очень сильно не хватает качественных данных о движениях человека, особенно тонких, бытовых манипуляций (открыть дверцу микроволновки ровно, не разбить яйцо, сложить футболку, застегнуть пуговицу и т.д.).
Поэтому придумали такой способ сбора данных:
- Молодых людей (часто студентов или просто 20–30-летних) нанимают как кибер-рабочих или тренеров роботов
- Они надевают VR-шлем, чтобы видеть виртуальную среду и не отвлекаться + экзоскелет с датчиками захвата движения по всему телу.
- Потом эти люди сотни раз подряд выполняют одно и то же примитивное действие: открывают-закрывают дверцу микроволновки, складывают одежду, протирают стол, складывают кубики, берут бутылку и т.п.
- Робот рядом в реальном времени повторяет эти движения → всё записывается в огромные датасеты.
Один парень по имени Ким, 20 лет, студент, неделю только и делал, что открывал микроволновку сотни раз в день и называл это «скучной, но нормальной подработкой».
Человек стал живым генератором данных для роботов, которые в теории потом его же заменит на конвейере / в быту / в уходе за пожилыми.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Patreon
Blockchainrf | Rocket Tech & Science Intelligence | Patreon
👍18🔥8❤3😁3😢2😐1
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Новости больше не имеют силы. ИИ-агенты-самая большая угроза и возможность для медиа бизнеса за всю его историю С появлением опенсорс ИИ-агента OpenClaw, которые еще и взаимодействуют между собой в Moltbook, стало ясно, что люди перестанут читать статьи…
А. Карпатый: сейчас продукты нужно сначала создавать для агентов, а потом для людей
Андрей Карпатый, со-основатель OpenAI, говорит то, о чем мы писали 9 февраля, что происходит большая смена - раньше продукты строились для людей, теперь нужно думать про агентов как первичного пользователя. Агент-посредник становится стандартным слоем между человеком и инструментами.
Основная идея: CLI - это "старое новое". Парадокс в том, что командная строка - технология из 1970-х — оказалась идеальным интерфейсом для ИИ-агентов.
Почему? Потому что агенты умеют работать с текстом и терминалом лучше, чем с графическими интерфейсами.
Карпатый говорит, что установил своему агенту Polymarket CLI + GitHub CLI, и дальше просто описывал задачу словами. Агент сам разбирался как собрать инструменты в нужную логику, например, построил дашборд с торговыми данными за 3 минуты.
Карпатый задаётся вопросом к разработчикам и компаниям, готов ли твой продукт к агентному миру? Вот его чек-лист:
1. Документация хотя бы в markdown (не только красивый сайт)?
2. Есть ли Skills / инструкции для агентов о том, как использовать твой продукт?
3. Можно ли работать с твоим продуктом через CLI или MCP?
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Андрей Карпатый, со-основатель OpenAI, говорит то, о чем мы писали 9 февраля, что происходит большая смена - раньше продукты строились для людей, теперь нужно думать про агентов как первичного пользователя. Агент-посредник становится стандартным слоем между человеком и инструментами.
Основная идея: CLI - это "старое новое". Парадокс в том, что командная строка - технология из 1970-х — оказалась идеальным интерфейсом для ИИ-агентов.
Почему? Потому что агенты умеют работать с текстом и терминалом лучше, чем с графическими интерфейсами.
Карпатый говорит, что установил своему агенту Polymarket CLI + GitHub CLI, и дальше просто описывал задачу словами. Агент сам разбирался как собрать инструменты в нужную логику, например, построил дашборд с торговыми данными за 3 минуты.
Карпатый задаётся вопросом к разработчикам и компаниям, готов ли твой продукт к агентному миру? Вот его чек-лист:
1. Документация хотя бы в markdown (не только красивый сайт)?
2. Есть ли Skills / инструкции для агентов о том, как использовать твой продукт?
3. Можно ли работать с твоим продуктом через CLI или MCP?
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Telegram
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Новости больше не имеют силы. ИИ-агенты-самая большая угроза и возможность для медиа бизнеса за всю его историю
С появлением опенсорс ИИ-агента OpenClaw, которые еще и взаимодействуют между собой в Moltbook, стало ясно, что люди перестанут читать статьи…
С появлением опенсорс ИИ-агента OpenClaw, которые еще и взаимодействуют между собой в Moltbook, стало ясно, что люди перестанут читать статьи…
👍17🔥4🤔4❤3
Welcome в лабораторию будущего, где ИИ и роботизированная лаба работают в закрытом цикле без участия человека - LUMI-lab
Lumi lab самостоятельно синтезировала и протестировала 1700+ молекул для доставки мРНК в клетки.
Как работает LUMI-lab?
Авторы решили проблему через концепцию "lab-in-the-loop" - лаборатория как активный участник обучения, а не просто верификатор.
Система состоит из 3-х элементов:
1. Трансформерная фундаментальная модель
2. Роботизированный синтез
3. Активное обучение
В итоге Lumi нашла структурный паттерн - бромированный липидный хвост, который исследователи десятилетиями обходили стороной.
Результат - 20,3% эффективности редактирования генов в лёгочном эпителии мышей.
Это рекорд для данного пути доставки.
Прямое применение - муковисцидоз и другие заболевания лёгких.
Ключевое -модель не обучалась на LNP-данных с нуля, их просто недостаточно. Она предобучилась на 28 млн молекул из смежных областей химии, а потом сама спланировала эксперименты, которые её дообучили.
Это история про новую логику научных открытий, где ИИ сам ставит эксперименты и учится на результатах.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Lumi lab самостоятельно синтезировала и протестировала 1700+ молекул для доставки мРНК в клетки.
Как работает LUMI-lab?
Авторы решили проблему через концепцию "lab-in-the-loop" - лаборатория как активный участник обучения, а не просто верификатор.
Система состоит из 3-х элементов:
1. Трансформерная фундаментальная модель
2. Роботизированный синтез
3. Активное обучение
В итоге Lumi нашла структурный паттерн - бромированный липидный хвост, который исследователи десятилетиями обходили стороной.
Результат - 20,3% эффективности редактирования генов в лёгочном эпителии мышей.
Это рекорд для данного пути доставки.
Прямое применение - муковисцидоз и другие заболевания лёгких.
Ключевое -модель не обучалась на LNP-данных с нуля, их просто недостаточно. Она предобучилась на 28 млн молекул из смежных областей химии, а потом сама спланировала эксперименты, которые её дообучили.
Это история про новую логику научных открытий, где ИИ сам ставит эксперименты и учится на результатах.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Meet LUMI-lab is a self-driving lab that closes the loop between an AI foundation model + robotics to accelerate lipid nanoparticle (LNP) discovery for mRNA delivery.
LUMI-lab (Large-scale Unsupervised Modeling followed by Iterative experiments) is a self…
LUMI-lab (Large-scale Unsupervised Modeling followed by Iterative experiments) is a self…
🔥11👏4💯3👍1
Google нашли способ, как LLM учить алгоритму обучения, как у людей
Google DeepMind опубликовали две работы(тут и тут), которые говорят о том, как работает обучение языковых моделей.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Вот в чём проблема:
Такие модели как GPT-5 и Gemini 2.5 Pro плохо адаптируются в процессе диалога. Дай им подсказку, укажи на ошибку, и они просто повторят тот же неверный ответ. Снова. И снова.
Это не баг конкретной модели. Это системное следствие того, как всё обучение построено на статичных текстах. Модель хорошо запоминает, но не умеет учиться в моменте.
Исследователи назвали это отсутствием in-context plasticity - способности менять мышление в ответ на новую информацию прямо внутри разговора.
Решение DeepMind - они превратили обычные задачи (математика, код) в педагогические диалоги, где одна копия модели играет роль учителя, а другая — студента.
Ключевая идея - учителю не нужно быть умнее. Достаточно знать правильный ответ. Асимметрия информации заменяет асимметрию интеллекта.
После такого обучения через RL происходит кое-что неожиданное: Gemini 2.5 Flash догоняет по адаптивности Gemini 2.5 Pro.
А модели, обученные на математике, начинают лучше играть в покер и проходить лабиринты.
Но самое странное — это самосовершенствование. Если обучить модель также предсказывать реплики учителя, она начинает сама себя критиковать и исправлять. Без внешней помощи. И результат превосходит работу с реальным учителем.
Суть - не учить ответам, а учить алгоритму обучения.
Это то, что люди делают с детства и называют социальным интеллектом. У ИИ это только начинается.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Google DeepMind опубликовали две работы(тут и тут), которые говорят о том, как работает обучение языковых моделей.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
Вот в чём проблема:
Такие модели как GPT-5 и Gemini 2.5 Pro плохо адаптируются в процессе диалога. Дай им подсказку, укажи на ошибку, и они просто повторят тот же неверный ответ. Снова. И снова.
Это не баг конкретной модели. Это системное следствие того, как всё обучение построено на статичных текстах. Модель хорошо запоминает, но не умеет учиться в моменте.
Исследователи назвали это отсутствием in-context plasticity - способности менять мышление в ответ на новую информацию прямо внутри разговора.
Решение DeepMind - они превратили обычные задачи (математика, код) в педагогические диалоги, где одна копия модели играет роль учителя, а другая — студента.
Ключевая идея - учителю не нужно быть умнее. Достаточно знать правильный ответ. Асимметрия информации заменяет асимметрию интеллекта.
После такого обучения через RL происходит кое-что неожиданное: Gemini 2.5 Flash догоняет по адаптивности Gemini 2.5 Pro.
А модели, обученные на математике, начинают лучше играть в покер и проходить лабиринты.
Но самое странное — это самосовершенствование. Если обучить модель также предсказывать реплики учителя, она начинает сама себя критиковать и исправлять. Без внешней помощи. И результат превосходит работу с реальным учителем.
Суть - не учить ответам, а учить алгоритму обучения.
Это то, что люди делают с детства и называют социальным интеллектом. У ИИ это только начинается.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
🔥18❤7💯4👍3👎1
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
ИИ-модели OpenAI не окупаются - анализ экономики на примере GPT-5 Epoch AI сделали анализ экономики OpenAI на примере GPT-5 и вот, что выяснилось: 1. Выручка за 4 месяца жизни GPT-5 — $6,1 млрд. Но, посмотрите какие расходы: • Инференс (вычисления): $3…
Anthropic нашли выход, как окупить старые ИИ-модели - экономика вынуждает искать новые идеи монетизации
Как известно, сегодня у фронтирных ИИ-лабораторий есть окно монетизации флагманской ИИ-модели, это окно сужается. Обычно модель живёт 3-6 месяцев, а потом её вытесняет конкурент или собственный следующий релиз. Соответственно, R&D не успевает окупиться.
Проблема с экономикой сегодня стоит остро у всех фронтирных лабораторий, а также у NVIDIA, об этом мы разбираем в нашем отчете
Смотря на это, Anthropic решили продлить окно монетизации Opus 3, уже полностью разработанной и оплаченной модели. Расходы на R&D Opus 3 уже списаны.
Инфраструктура есть. Веса сохранены. И вместо того, чтобы просто выключить ее, они продолжают генерировать выручку с нулевыми дополнительными затратами на разработку.
То есть выручка от Opus 3 продолжается, а инференс-расходы минимальны, потому что это не флагманская модель с миллионами запросов в секунду, а нишевый продукт для лояльной аудитории.
Anthropic, судя по всему, считает, что аудитория Opus 3 и аудитория новых моделей достаточно разные: первые ценят именно его характер и стиль, вторые - производительность, поэтому Opus 3 не мешает продажам серии Opus 4.x.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Как известно, сегодня у фронтирных ИИ-лабораторий есть окно монетизации флагманской ИИ-модели, это окно сужается. Обычно модель живёт 3-6 месяцев, а потом её вытесняет конкурент или собственный следующий релиз. Соответственно, R&D не успевает окупиться.
Проблема с экономикой сегодня стоит остро у всех фронтирных лабораторий, а также у NVIDIA, об этом мы разбираем в нашем отчете
Смотря на это, Anthropic решили продлить окно монетизации Opus 3, уже полностью разработанной и оплаченной модели. Расходы на R&D Opus 3 уже списаны.
Инфраструктура есть. Веса сохранены. И вместо того, чтобы просто выключить ее, они продолжают генерировать выручку с нулевыми дополнительными затратами на разработку.
То есть выручка от Opus 3 продолжается, а инференс-расходы минимальны, потому что это не флагманская модель с миллионами запросов в секунду, а нишевый продукт для лояльной аудитории.
Anthropic, судя по всему, считает, что аудитория Opus 3 и аудитория новых моделей достаточно разные: первые ценят именно его характер и стиль, вторые - производительность, поэтому Opus 3 не мешает продажам серии Opus 4.x.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Anthropic
An update on our model deprecation commitments for Claude Opus 3
Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
👍14🔥2🥰2❤1👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новые архитектуры вычислений могут сильно удешевить производство еды, и Газпромбанк уже предлагает бизнес-логику.
На ФБТ-2026 в рамках сессии «Алгоритмы жизни: ИИ и новые вычисления» разговор об ИИ, квантовых и нейроморфных технологиях неожиданно вышел к базовой метрике биоэкономики — стоимости биологической калории.
Модератор сессии Алексей Федоров, вице-президент Газпромбанка (а также разработчик 1-ого в мире квантового блокчейна), напомнил про парадокс Джевонса: рост эффективности использования ресурса ведет не к уменьшению, а к увеличению его потребления. Классический ИИ и традиционные процессоры только усиливают этот «порочный круг».
Шанс разорвать его имеют новые парадигмы — нейроморфные чипы, фотонные вычисления и квантовые алгоритмы. Они позволяют решать сложные задачи для агро- и биотеха: анализ данных для точного земледелия, моделирование белков, автономной техники и оптимизации цепочек в реальном времени с радикально меньшим энергопотреблением.
По модельным расчётам Газпромбанка, за счёт сквозного внедрения технологий стоимость калории можно снизить на 60%. Так, для одной только пшеницы в России это означает сокращение ежегодных затрат на выращивание с 819 млрд до 291 млрд рублей.
Но такая парадигма требует роботизации и принципиально иной энергетики вычислений. В логике биоэкономики это означает одно: конкурентоспособность страны все больше определяется не только условиями среды, но мощью технологий и архитектурой вычислений, стоящих за ней.
Именно здесь нейроморфные архитектуры, фотоника и квантовые сопроцессоры становятся не экзотикой, а ответом на возникающие запросы отрасли. Внушает оптимизм то, что Газпромбанк уже выстраивает эти сквозные цепочки: от спидбридинга (ускоренная геномная селекция) и микрофлюидики («лаборатории на чипе») до экологически чистого биогаза.
На ФБТ-2026 в рамках сессии «Алгоритмы жизни: ИИ и новые вычисления» разговор об ИИ, квантовых и нейроморфных технологиях неожиданно вышел к базовой метрике биоэкономики — стоимости биологической калории.
Модератор сессии Алексей Федоров, вице-президент Газпромбанка (а также разработчик 1-ого в мире квантового блокчейна), напомнил про парадокс Джевонса: рост эффективности использования ресурса ведет не к уменьшению, а к увеличению его потребления. Классический ИИ и традиционные процессоры только усиливают этот «порочный круг».
Шанс разорвать его имеют новые парадигмы — нейроморфные чипы, фотонные вычисления и квантовые алгоритмы. Они позволяют решать сложные задачи для агро- и биотеха: анализ данных для точного земледелия, моделирование белков, автономной техники и оптимизации цепочек в реальном времени с радикально меньшим энергопотреблением.
По модельным расчётам Газпромбанка, за счёт сквозного внедрения технологий стоимость калории можно снизить на 60%. Так, для одной только пшеницы в России это означает сокращение ежегодных затрат на выращивание с 819 млрд до 291 млрд рублей.
Но такая парадигма требует роботизации и принципиально иной энергетики вычислений. В логике биоэкономики это означает одно: конкурентоспособность страны все больше определяется не только условиями среды, но мощью технологий и архитектурой вычислений, стоящих за ней.
Именно здесь нейроморфные архитектуры, фотоника и квантовые сопроцессоры становятся не экзотикой, а ответом на возникающие запросы отрасли. Внушает оптимизм то, что Газпромбанк уже выстраивает эти сквозные цепочки: от спидбридинга (ускоренная геномная селекция) и микрофлюидики («лаборатории на чипе») до экологически чистого биогаза.
🔥18❤13👍9🤣8👌1
Карта рынка ИИ-агентов для платежей и тренды в этом направлении
По данным McKinsey, объем мирового рынка агентной коммерции составит к 2030 году только в B2C $3–5 трлн.
Говорят, что в этому году мы увидим, как Google и OpenAI будут завоевывать доверие пользователей за то, где они будут покупать через агента: в чате или в поиске.
На этой карте показаны, как разные компании и протоколы складываются в полноценную экосистему, где агенты смогут самостоятельно:
- находить услуги
- договариваться
- платить, в том числе микроплатежами в USDC/USDT
- получать доступ к API/данным/контенту
Рынок поделен на несколько участников:
1. основные LLM-интерфейсы, через которые люди или уже агенты взаимодействуют.
2. Wallets - аккаунты и кошельки, которые умеют работать с агентами.
3. Инструменты поиска агентов, задач, сервисов.
4. Посредники, которые помогают агентам проводить платежи.
5. Сети агентов, которые общаются и сотрудничают между собой.
6. Фреймворки, позволяющие создавать и запускать агентов.
7. Основные протоколы платежей: x402 (Coinbase/Base), ACP (OpenAI+Stripe), AP2 (Google).
Основные тренды:
1. Протокол x402 доминирует в микроплатежах. Агенты платят за API, данные, инференс стейблкоинами за <0.01$.
Cloudflare + Google Cloud уже интегрируют, Allium даёт on-chain данные по x402.
2. Идет большая конкуренция больших протоколов за лидерство в сегменте шопинг для людей, тут:
- Протокол ACP (OpenAI + Stripe) — уже в ChatGPT
- Протоколы UCP + AP2 (Google + Mastercard/PayPal/Shopify/Walmart)
Больше материалов на Patreon.
По данным McKinsey, объем мирового рынка агентной коммерции составит к 2030 году только в B2C $3–5 трлн.
Говорят, что в этому году мы увидим, как Google и OpenAI будут завоевывать доверие пользователей за то, где они будут покупать через агента: в чате или в поиске.
На этой карте показаны, как разные компании и протоколы складываются в полноценную экосистему, где агенты смогут самостоятельно:
- находить услуги
- договариваться
- платить, в том числе микроплатежами в USDC/USDT
- получать доступ к API/данным/контенту
Рынок поделен на несколько участников:
1. основные LLM-интерфейсы, через которые люди или уже агенты взаимодействуют.
2. Wallets - аккаунты и кошельки, которые умеют работать с агентами.
3. Инструменты поиска агентов, задач, сервисов.
4. Посредники, которые помогают агентам проводить платежи.
5. Сети агентов, которые общаются и сотрудничают между собой.
6. Фреймворки, позволяющие создавать и запускать агентов.
7. Основные протоколы платежей: x402 (Coinbase/Base), ACP (OpenAI+Stripe), AP2 (Google).
Основные тренды:
1. Протокол x402 доминирует в микроплатежах. Агенты платят за API, данные, инференс стейблкоинами за <0.01$.
Cloudflare + Google Cloud уже интегрируют, Allium даёт on-chain данные по x402.
2. Идет большая конкуренция больших протоколов за лидерство в сегменте шопинг для людей, тут:
- Протокол ACP (OpenAI + Stripe) — уже в ChatGPT
- Протоколы UCP + AP2 (Google + Mastercard/PayPal/Shopify/Walmart)
Больше материалов на Patreon.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
The agentic commerce market map is here.
Get the lay of the land of the different players.
Next up: who wins from agentic payments.
Get the lay of the land of the different players.
Next up: who wins from agentic payments.
👍9❤🔥5🔥5❤3👎1
Мы взяли интервью у одного из самых успешных архитекторов Европы и России — Сергея Чобана.
Сергей Энверович Чобан возглавляет бюро Tchoban Voss Architekten в Германии, а в России является сооснователем бюро «СПИЧ».
Наш разговор был о том, как на самом деле работает творческий человек и его мозг, какова в этом роль ИИ?
И как может измениться город, когда многие функции становятся виртуальными?
Не пропустите завтра. Такого вы еще не читали.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
Сергей Энверович Чобан возглавляет бюро Tchoban Voss Architekten в Германии, а в России является сооснователем бюро «СПИЧ».
Наш разговор был о том, как на самом деле работает творческий человек и его мозг, какова в этом роль ИИ?
И как может измениться город, когда многие функции становятся виртуальными?
Не пропустите завтра. Такого вы еще не читали.
Больше полезных материалов у нас на Patreon
1🔥12❤6🏆6🤩3💯1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Эксклюзив.Профессор М. Лебедев прогнозирует, что покажет Сэм Альтман с командой по нейроинтерфейсам
По мнению Михаила Лебедева, команда стартапа Merge под руководством Михаила Шапиро на первом этапе покажет скорее всего, как с помощью ультразвука они воздействуют на обонятельную область мозга, тем самым вызывая ощущение запаха.
Скорее всего, они будут фокусировать ультразвук на разные области мозга и вызывать разные ощущения и эффекты, в том числе счастье.
1-я часть беседы с профессором Лебедевым тут.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
По мнению Михаила Лебедева, команда стартапа Merge под руководством Михаила Шапиро на первом этапе покажет скорее всего, как с помощью ультразвука они воздействуют на обонятельную область мозга, тем самым вызывая ощущение запаха.
Скорее всего, они будут фокусировать ультразвук на разные области мозга и вызывать разные ощущения и эффекты, в том числе счастье.
1-я часть беседы с профессором Лебедевым тут.
Больше полезных материалов у нас на Patreon.
🔥12❤5👍4😁1💅1