Наконец Google показали свои умные очки, с которыми можно заказать кофе, продукты и тд.

Работают как с Android, так и iOS.

Сейчас на конференции I/O команда представила стильные ИИ-очки на базе Android XR с интеграцией Gemini и в партнёрстве с Warby Parker, Gentle Monster и Samsung.

Google предлагает сразу 2 модели под Android XR:

1 модель Audio only то есть без дисплея, похожи на Meta Ray-Ban. Начинка такая:
• Камера, микрофоны, динамики.
• Hands free взаимодействие с Gemini: голосовые запросы, фото/видео, музыка, звонки, контекстное понимание окружения.
В продаже с осени 2026

2 модель с дисплеем и более продвинутая. Начинка такая:
• Небольшой скрытый дисплей в линзе, который виден только носителю очков.
• Показывают навигацию, переводы на разные языки в онлайн формате, и тд.
• Полноценный AR/XR опыт с Gemini.

Обещают запуск в этом году.

*запрещена в РФ.

Нобелевский лауреат К. Новосёлов и Ян Лекун показали, как создают материалы с ИИ

Они представили Crys-JEPA - это модель, которая учит ИИ проектировать новые кристаллические материалы.

Звездная команда, в лице Константина Новосёлова, Яна ЛеКуна, Ксавье Брессона, Никиты Казеева, Артема Маевского и тд.
формализовала проблему: генеративные модели либо придумывают стабильные структуры, либо новые, но одновременно почти никогда.

Crys-JEPA обходит этот тупик через латентное пространство, где расстояние между кристаллами отражает разницу их энергии без квантовых расчётов, которые стоят сотни часов машинного времени.

Авторы использовали архитектуру JEPA ЯнаЛеКуна, идея которой в том, чтобы предсказывать не пиксели или атомы напрямую, а эмбеддинги в латентном пространстве.

В результате получается +81% к качеству генерации по ключевой метрике.

Google представили личного ИИ-агента, который работает пока ты спишь

Gemini Spark работает на выделенных виртуальных машинах в Google Cloud, он не привязан к твоему устройству или открытой вкладке.

Работает 24/7 независимо от того, включён ли у тебя ноутбук.

Вчера также представили новую модель Gemini 3.5 и вот она в связке с Google Antigravity - это новый harness (обвязка), специально созданный для длинных многошаговых задач.

То есть агент может вести сложный процесс из десятков шагов, растянутый во времени, не теряя контекст.

Spark интегрируется с инструментами Google, а через несколько недель со сторонними сервисами через MCP.

Летом Spark получит доступ к Chrome и станет агентным браузером.

На Android появится новый UI - Android Halo для отслеживания задач в реальном времени.

Кстати, именно Spark станет первым продуктом, где заработает AP2 - протокол агентных платежей. Агент сможет покупать от твоего имени, строго в рамках параметров, которые ты задал.

Бета версия уже выйдет на следующей неделе для подписчиков Google AI Ultra в США.

Стейблкоин, привязанный к €, получил поддержку уже 37 банков из 15 стран

Qivalis уже выбрала Fireblocks как технологического партнёра для токенизации и управления казначейством.

Изначально в проект вошли ~ 12 банков, позже присоединился BNP Paribas, а сейчас к нему добавились ещё 25 новых банков, и общее количество участников достигло 37 из 15 европейских стран.

Европейские банки хотят создать европейскую альтернативу доминирующим стейблкоинам: USDT и USDC, которые занимают около 99% мирового рынка стейблкоинов.

Общий объём рынка сегодня оценивается в $318 млрд.

По прогнозам S&P Global, рынок евро стейблкоинов может вырасти с текущих ~€770 млн до €1,1 трлн к 2030 году, в основном за счёт токенизированных финансов и институционального внедрения. Qivalis позиционируется как один из лидеров этого роста.

Безос сказал, что создает свою базу на Луне - большое интервью основателя Amazon

Раз в год Джефф Безос приходит в публичное пространство и выдает интересные мысли, которые хотелось бы обсудить. Вот предыдущие.

Так сегодня, в интервью CNBC, он рассказал вот о чем:

1. Создание ЦОДов в космосе в течение 2-3 лет как говорит Маск нереально. По мнению Безоса, это займет больше времени, чем ожидается.

Основная причина - это стоимость энергии, чипов и запусков. Без их удешевления проект ЦОДов в космосе нерентабелен.

2. Космическая компания Безоса Blue Origin планирует запуск 51,600 спутников. Об этом мы писали ещё здесь. Развертывание начнется не раньше четвертого квартала 2027 года.

3. Blue Origin работает с NASA над созданием постоянной базы на Луне. Сначала они будут производить там солнечные элементы из лунных материалов, которые затем будет легче запускать в космос из-за низкой гравитации.

Безос заявил, что Blue Origin рассматривает привлечение внешних инвесторов для финансирования этих амбициозных проектов.

В отношении ИИ Безос считает, что ИИ приведет к нехватке рабочей силы, а не к увольнениям.

Технология сделает людей настолько производительными, что экономика будет расти быстрее, чем население сможет заполнять новые рабочие места. В долгосрочной перспективе это может привести даже к дефляции.

Anthropic сообщила инвесторам о прогнозе роста выручки на 130% до $10,9 млрд во 2-м квартале, что равно тому, сколько OpenAI заработала за весь 2025 год.

Это позволит компании впервые выйти на операционную прибыль ~ $559 млн (без учёта компенсаций в виде акций).

Основной драйвер такого роста - Claude Code.

А еще выяснилось, что в сделке со SpaceX, где Anthropic арендует вычислительные мощности, компания Дарио Амодея должна платить $1,25 млрд в месяц до мая 2029 года.

Это одна из самых больших сделок в истории ИИ. Anthropic платит SpaceX/xAI огромные деньги за доступ к суперкластерам.

Отметим, что в первом квартале 2026 года (январь–март) выручка Anthropic составила $4,8 млрд.

Таким образом, квартальный рост один из самых быстрых в истории tech-компаний, быстрее, чем у Zoom во время пандемии или у Google и Facebook(запрещена в РФ) перед IPO.

Йошуа Бенжио предложил новую рекурсивную ИИ-модель с параллельным мышлением

ИИ-модель GRAM (Generative Recursive Reasoning) с 10 млн параметров обошла детерминированных конкурентов почти втрое большего размера за счёт того, чего обычные рекурсивные модели не умеют: исследовать несколько траекторий рассуждения одновременно.

Проблема существующих рекурсивных моделей в том, что они полностью детерминированы: при одном и том же входе всегда идут одной и той же траекторией рассуждения.

GRAM решает это, вводя обученную случайность на каждом шаге уточнения.

Модель не фиксирует одно следующее состояние, а сэмплирует слегка отличающееся направление, так возникает веер разнообразных траекторий.

Надо отметить, что случайность не произвольная, а выученная со своими значениями и вариантами для каждого состояния.

На инференсе модель запускает множество таких путей параллельно и выбирает лучший через небольшой reward-предиктор, обученный вместе с основной моделью.

На сложных судоку GRAM с 10M параметров достигает 97% точности против 87.4% у лучшей предыдущей рекурсивной модели. Уже с 20 параллельными сэмплами при 16 итерациях она обходит все детерминированные базовые модели даже при 320 итерациях рекурсии.

На задачах со множественными решениями N-Queens и Graph Coloring детерминированные модели деградируют по мере роста числа валидных ответов. GRAM сохраняет стабильную точность.

США выделяют IBM $1 млрд на создание квантовых чипов и берут долю в компании

Напомним, что компания уже начала производство, об этом тут мы говорили. А здесь процессор от Google.

Администрация Трампа объявила о выделении $2 млрд в виде грантов 9 компаниям в сфере квантовых вычислений, с условием получения миноритарной доли в капитале в каждой из них.

Из этих $2млрд половина $1 млрд напрямую получит IBM на создание завода по производству квантовых процессоров под названием Anderon.

Остальные компании, такие как GlobalFoundries получают $375 млн, по ~$100 млн получают стартапы D-Wave, Rigetti, Infleqtion и др.

Это часть большой стратегии по конкуренции с Китаем в критически важных технологиях, в том числе квантовых. Тут обзор о развитии технологии. А здесь последняя работа Японии.

На фоне будущего IPO OpenAI придумали схему как развести стартапы, а также заявили о решении одной из задач Эрдёша

Все это нужно для PR, потому что предстоящее IPO требует от компании много активности и создания имитации крутой компании. Кстати, ChatGPT потерял огромную долю с 70% до 45% в app/web трафике за год. А Claude и Gemini активно увеличивают пользователей.

Итак по порядку. Вчера на YC Сэм Альтман заявил, что OpenAI предлагает $2 млн в токенах каждому стартапу текущего батча YC Spring 2026 в обмен на долю.

Отметим, что мы писали про токенмаксинг еще месяц назад, разбирали все подводные камни и реальную ситуацию, а не красивую обертку, как подает Сэм.

Альтман использует токены как позитивный фрейм, типа даем основателям бесконечные токены и смотрим, как они развиваются.

Вот, что реально получит OpenAI, если стартапы согласятся на их условия:

1. OpenAI изучит, что делает каждый стартап и скопирует их идею, а после добавит в свой бесплатный продукт.

2. Привязку к OpenAI, так как сартап, созданный на их токенах, не уйдёт к конкурентам.

3. Данные: 400 команд, создающие агентные продукты - это живые паттерны использования, дороже любых лабораторных бенчмарков.

4. Дешёвые доли, ведь токены стоят OpenAI копейки на марже.

Также сегодня OpenAI заявили, что их внутренняя модель, не специализирующаяся на математике, автономно опровергла давнюю конъектуру Эрдёша по проблеме единичных расстояний в плоскости.

Поэтому поводу многие математики в соцсетях кричат, что это прорыв и их коллегам конец. Вот такое самобичевание среди вроде как умных людей. 😁

AI-native компании: как внедрять ИИ и формировать культуру обучения с ним

Мы продолжаем делиться с вами плейбуками создания AI-native компаний, напомним, что в прошлых частях уже разобрали:

• 6 опытов от разных компаний

• а также предложили 6 фаз внедрения ИИ: от диагностики до перестройки найма в компании.

Все говорят про инструменты, модели и автоматизацию.

Но оказывается, самый мощный рычаг ИИ-трансформации - это культура: то, как люди взаимодействуют друг с другом в процессе работы с ИИ.

Об этом, а также о том как меняются роли людей и какая организационная структура при этом возникает, мы описываем здесь.

Alibaba Cloud запустили только для ИИ-агентов сайт с каталогом услуг, он для людей ничего не значит

Alibaba Cloud на своём саммите заявили о перестройке всей своей облачной инфраструктуры под ИИ-агентов, а не под людей.

Вместо привычного портала с каталогом услуг, они запустили отдельный сайт продукта, на котором нет ничего для людей, только для агентов.

На странице всего сайта только одна строка:
npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai - это команда, которую ИИ-агент может прочитать и выполнить.

Для обычного человека она ничего не значит.

Это первый опыт в истории, когда компания такого масштаба делает большой шаг в будущее экономики ИИ-агентов. Интересно будет ознакомиться потом со статистикой.

Без сомнения это очень яркий и весомый пример перехода к экономике ИИ-агентов, которую мы подробно разбираем на Patreon, присоединяйтесь.

Вот это путешествие! Криптомиллиардер заплатил Маску за 1-й межпланетный полет

Уже не первый раз, когда на деньги криптомиллиардеров развивается частный космос, ИИ, биотех. Если вы не в курсе, первые инвесторы Anthropic - криптоинвесторы.

Ван Чун, сооснователь одного из крупнейших в мире биткоин-пулов F2Pool станет участником 1-й пилотируемой межпланетной миссии SpaceX на Starship.

Он назначен командиром миссии и полетит на Starship в 2-х летний полёт с пролётом мимо Марса без посадки.

Это будет первое в истории частное межпланетное путешествие человека.

Перед этим Ван Чун присоединится к Деннису Тито и его жене Акико в недельном облёте Луны на расстоянии всего 200 км от поверхности.

Ван Чун уже имеет опыт: в 2025 году он полностью профинансировал и возглавил миссию Fram2 - первый полёт людей над обоими полюсами Земли.

NVIDIA выпустила новую архитектуру для ИИ-моделей

NVIDIA последовательно строит свою альтернативу трансформерам, как новый класс архитектур с предсказуемой стоимостью инференса.

Команда Research выложила новую архитектуру рекуррентных моделей Gated DeltaNet-2.

Сегодня все современные рекуррентные LLM (Mamba, RWKV, DeltaNet) сжимают бесконечную историю в матрицу фиксированного размера.

Предыдущие модели использовали один скалярный параметр для двух разных операций: стирания и записи.

GDN-2 разделяет эти роли.

Сегодня трансформер доминирует, потому что умеет точно извлекать нужное из любой точки контекста.

Рекуррентные архитектуры проигрывают там, где память перегружена и ассоциации начинают мешать друг другу.

GDN-2 решает именно этот сегмент, так как всех волнует экономика: для каких задач хватит более дешёвой, но умной памяти.