Anthropic выпустила Opus 5 и говорит, что она близка к Fable, но за половину стоимости

Opus 5 считается самой согласованной моделью на сегодняшний день по сравнению с другими моделями Claude.

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение

1-я в мире западная компания - Science получила разрешение на коммерческую продажу своих нейроинтерфейсов.

Наш свежий отчет о будущем денег и их моделях, которые сегодня участвуют в гонке на разных континентах.

Бизнес ИИ- компаний

Появилась платформа агентов с моделью оплаты за результат, то есть вы платите не за токены, а за бизнес-результат.

Каков сегодня объем транзакций по платежам ИИ-агентов, на что они тратят, как устроен рынок и тд.

Как выглядит AI - native страховая компания, на чем она зарабатывает.

Какая экономика у роя ИИ-агентов и зачем они нужны основателям компаний, разработчикам, менеджерам.

Как организовать самоуправляемую компанию с помощью ИИ-агентов - дорожная карта.

Кто станет резервным фондом всего стейблкоинового мира, разбираем здесь.

Первый кейс самоуправляемой AI-native компании

Свежий отчет о платежах ИИ-агентов

Как крупный бизнес внедряет ИИ-агентов к себе за пределами разработчиков

Новый мегатренд - экономика задач - новый триллионный рынок в ИИ. Все подробности здесь.

Теперь венчурные компании становятся AI-native - новый инструмент для них тут.

Теперь можно монетизировать трафик от ваших ИИ-агентов. Инструмент и не только здесь.

Свежий отчет на реальных данных, как ИИ-агенты меняют инфраструктуру интернета.

ИИ-модели, агенты и архитектура

Anthropic выпустил Opus 5, которая близка к Fable по качеству, но вдвое дешевле.

Полезная работа с конкретной математикой: как распределять вычислительный бюджет между предобучением и пост-тренингом.

Alibaba выпустили Qwen3.8

Google выпустили сразу 3 дешевые модели: Gemini а также разрабатывают собственный чип специально для запуска Gemini.

Anthropic за 24 часа выпустил два инструмента и купил стартап

Andrew Ng выпустил OpenWorker - open-source агента

Anthropic дал агентам доступ к 500 навыкам сразу.

Странная история произошла с ИИ-агентом от OpenAI, который взломал Hugging Face.

Tencent выпустили Hyra-1.0 - агент для рекурсивного улучшения решений в инженерных задачах.

Вышел OPHIS - новый подход к автоматизации исследований без LLM.

Наука и исследования

Anthropic запустил гранты на исследования редких заболеваний.

Математик из Anthropic совместно с Fable опроверг задачу, открытую 85 лет назад.

Трансформеры плохо обобщают незнакомые задачи, обобщение должен делать harness, а не сама модель.

Шмидхубер и соавторы опубликовали карту самоулучшающихся ИИ-агентов.

Tencent выпустили сильную статью о самосовершенствующихся агентах.

Gigatoken - самый быстрый в мире токенизатор.

Деньги, криптовалюты и рынки

РФ легализовала криптовалюты, полный разбор: кто и как заработает на этом, читайте здесь.

Stripe покупает OpenRouter - агрегатор ИИ-моделей — за $10 млрд.

5 IT-гигантов накопили скрытые долги на $1,65 трлн на фоне резкого роста инвестиций в ИИ.

Крупнейший инвестфонд Абу-Даби токенизировал часть своего капитала.

Бизнес изменения, тренды

Основатель Uber запустил новую компанию в physical AI.

Cusp AI запускают глобальную сеть для создания новых материалов с помощью ИИ.

Amazon сократили часть команды по MoE pre-training в AGI Foundation

Y Combinator назвал темы, которые им интересны в новом наборе.

Anthropic Economic Index теперь доступен напрямую через Claude, можно задавать вопросы о том, как ИИ используется в экономике https://t.me/alwebbci/4374

Присоединяйтесь к нам на Patreon https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator

Что рассказал создатель Claude Code на YC Startup School 2026

Представляем вам основные высказывания Бориса Черного, который выступал на прошедших сейчас выходных перед молодыми основателями стартапов. Он сказал, что главная проблема сейчас не в возможностях ИИ-моделей, а в том, как мы с ними работаем.

Он говорит, что мы мешаем моделям своими интерфейсами и лишними правилами.

ИИ-модели уже умеют намного больше, чем позволяют текущие продукты. Сегодня Opus 5 может переписать целый проект на другой язык программирования, если дать ей несколько дней и иногда подправлять.

Если правильно спросить, модель может сделать то, что нужно, но большинство людей просто не умеют правильно формулировать запросы.

Как правильно работать с моделями?

Лучшие разработчики в Anthropic относятся к моделям как к умным коллегам, а не как к тупым программам.

Главные советы Бориса:

1. Давайте модели задачи чуть сложнее, чем вам кажется, что она потянет.

2. Чётко прописывайте ограничения и критерии, когда задача считается выполненной.

3. Не расписывайте всё по шагам слишком подробно.

4. Забудьте привычки, которые остались от старых моделей.

5. Пробуйте, смотрите, где модель ошибается, и подстраивайтесь.

6. Модели уже могут работать днями. Один промпт работал 11 дней и полностью переписал большой кусок кода с языка Zig на Rust. Этот код уже используют в самом Claude Code.

Борис рассказал, что его собственный проект по переписыванию десктопного приложения на момент выступления шёл уже 14 дней и продолжал работать.

Как Борис сам использует Claude каждый день?

Он каждый день автоматически запускает 4 проверки по кодовой базе Anthropic. Эти проверки работают сами, даже когда компьютер выключен, и создают черновики изменений:

1. Ищет устаревшие библиотеки, сломанные настройки и тд..
2. Находит код, который больше нигде не используется.
3. Пишет тесты только для самых важных мест (платежи, авторизация, данные пользователей).
4. Ищет повторяющуюся логику и лишние усложнения.

Главный принцип - давать модели как можно меньше инструкций. Только цель, ограничения и какой результат нужен.

@blockchainrf

Что нейросеть на самом деле знает? Google год искал ответ и нашел

Исследователи Google DeepMind год работали над этой работой под названием HOPE.

Они говорят, что нейросети умеют учиться, но мы плохо понимаем что именно они выучили. Обычный способ заглянуть внутрь нейросети - компрессия, но у нее есть 2 больших минуса.

HOPE предлагает другой подход: забыть про веса и смотреть на функцию. Метод работает без единого прогона данных через сеть, вся нужная статистика уже зашита в параметры Batch Normalization.

Практически это даёт 3 вещи:

1. сжатие моделей без доступа к обучающим данным,

2. честное сравнение нейронов из разных слоёв по единой шкале,

3. и что важнее всего на длинном горизонте - инструмент для понимания того, что внутри.

Если прогрессивно сжимать сеть и смотреть, что выживает последним, то это и есть несжимаемое ядро выученного знания.

Nvidia инвестирует в компанию Ильи Суцкевера

Компания Safe Superintelligence (SSI) получит от NVIDIA большие инвестиции, но сумма не раскрывается, говорится лишь то, что это позволит увеличить вычислительные мощности SSI в 10 раз в течение следующих 12 месяцев.

SSI говорит, что они достигли до той точки, когда их исследования стоят того, чтобы масштабировать.

Отметим, что ранее SSI в основном опиралась на TPU от Google.

Напомним, что и Google и Nvidia инвестируют в компанию Ильи с 2025 года.

Свежий отчёт о реальном внедрении ИИ-агентов в финансовой сфере

Это данные от вендора 10xT , который провел исследование с реальным бизнесом, чтобы выявить уровень внедрения, технологии, сценарии использования, проблемы, регулирование и планы.

Вот, что мы узнали:

1. Почти у всех розничных игроков есть чат-бот, но настоящий генИИ с клиентом работает только у единиц. Все зависит от зрелости, культуры организации, а не от размера рынка.

2. Проблема №1 у бизнеса - не галлюцинации, а масштабируемость контроля.

Качество ответов - единственная посчитанная в деньгах проблема.

3. Голосовой ИИ-агент пока почти нигде не работает в банковском секторе.

Из всей выборки исследования только один цифровой банк его уже запустил. Все остальные либо планируют, либо проводят тендер. Вендоры оценивают, что массово это появится через 1–1,5 года.

Основной вывод, который привлек внимание - это то, что банки знают, когда они запустят ИИ-агента, но они не знают как они будут его контролировать в рабочем режиме.

Проблему контроля признают все и откладывают также все.

Китайцы выложили в опен-сорс веса Kimi-K3, но есть нюансы

Moonshot AI выложила веса Kimi K3 под своей новой лицензией.

Её можно скачать, крутить локально, дообучать, встраивать в продукты и даже продавать.

Для 99% разработчиков и компаний - это полная свобода.

Но есть два НО для крупных игроков:

1. Если вы крутите даёте третьим лицам инференс/файнтюн через API и ваша выручка + аффилиаты превысила $20 млн за любые 12 месяцев подряд, то нужно заключать отдельный коммерческий договор с Moonshot.

2. Если ваш продукт на базе Kimi K3 набрал >100 млн MAU или >$20 млн выручки в месяц, вы обязаны заметно показывать Kimi K3 в интерфейсе.

Китайцы дают всем играть, но не дают крупным игрокам бесплатно на них зарабатывать миллиарды.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

Экономика ИИ перестраивается, в инфраструктурном слое появилась новая ступень.

Появляются игроки, которые строят роутеры. Но зачем, в чем ценность этого и на каком уровне можно реально заработать?

Все это и не только, а также как выстраивать свою экономику? Мы разбираем здесь.

Оказывается, NVIDIA вкладывает $5 млрд в компанию Ильи Суцкевера - это одна из крупнейших инвестиций NVIDIA в ИИ-стартапы.

Стало известно, что Илья и его компания SSI работает на технологиях, которые похожи на то, как мозг человека функционирует.

Если вы не знаете, что последнее в интервью говорил Илья, то вам сюда. А здесь разбор сказанного им, а также его упущения.

NVIDIA сказала, что SSI продвигает новое исследовательское направление, которое может дать мощный и надёжно выровненный ИИ.

Есть спекуляции на тему того, что SSI работают над нейроморфными вычислениями.

Встречайте, самый быстрый поисковик для ИИ-агентов

Octen AI + Monid сделали этот поиск. Они заявляют, что их скорость 62ms P50 против 372ms у Exa.

Основная отличительная черта у них не просто в скорости 1 запроса, а в возможности кидать тысячи параллельных поисков одновременно.

Поиск для агентов - это не быстрый Google, а другая архитектура.

Octen - поисковая инфраструктура, созданная специально для ИИ-агентов. Она умеет разворачивать одну исследовательскую задачу в тысячи параллельных поисковых запросов одновременно, вместо последовательного режима, который унаследован от человеческих паттернов работы с поиском.

А Monid - это маркетплейс агентов. Он объединяет Octen с ещё ~1300 инструментами и API (Apollo, SemRush, ElevenLabs, скраперы соцсетей, Browserbase и т.д.) под одним балансом и одной интеграцией. Агент может найти, сравнивать и покупать нужные инструменты.

Это и есть инфраструктурный слой A2A-экономики в действии. Агент как самостоятельный экономический актор, который сам решает, что купить и у кого.

Умерла 1-я в мире пациентка после CRISPR-терапии мозга

6-летняя девочка умерла в Китае после того, как ей провели первую в мире терапию CRISPR с редактированием оснований, направленную на мозг, в рамках экспериментального клинического испытания.

Причём смерть скрывали целый год.

Как оказалось, в марте прошлого года в шанхайской больнице Xinhua Hospital 6-летней девочке провели экспериментальную генную терапию - первую в истории, нацеленную непосредственно на мозг с помощью base editing (более точной версии CRISPR).

У девочки был синдром Snijders Blok-Campeau из-за точечной мутации в гене CHD3. Её жизни это напрямую не угрожало.

Семья фактически спонсировала разработку этой терапии и заплатила $860 000 на эту персонализированную терапию.

Терапию ввели и через 7 дней девочка умерла от тяжёлой иммунной реакции.

Расследование Science и Retraction Watch выяснили, что

1. Ученые - разработчики родителям серьёзно преуменьшили риски.

2. Испытание на девочке провели без одобрения национальных регуляторов.

3. Результаты исследований на животных, на которых провели эксперимент вызывали вопросы, но их, похоже, не до конца учли.

4. Смерть девочки не упоминается нигде, а в статье Nature о доклинических исследованиях её даже не упомянули. Запись на ClinicalTrials.gov не обновляли больше года.

Руководителем проекта был нейробиолог Qiu Zilong из Shanghai Jiao Tong University. Тот самый учёный, который в 2018 году публично осуждал Хэ Цзянькуя за CRISPR-младенцев.

Сейчас университет начал внутреннее расследование. Больница ранее отделалась символическим штрафом в $3500.

Создатели Kimi-K3 использовали Fable5 для ядер Kimi K3

Китайская компания Moonshot AI забыла вычистить из коммита, что часть CUDA-кода для ядер Kimi K3 писал Fable5 от Anthropic.

То есть китайская команда использовала ИИ от Anthropic, чтобы ускорить разработку своей архитектуры и ядер.

И потом ещё кто-то хвалит китайцев за то, что они все сами с усами 😁

О том, что fable5 создает ядра, мы писали ещё здесь.

Mythos от Anthropic нашла матем. уязвимости в 2 криптографических алгоритмах

Первый - HAWK, постквантовый кандидат NIST, который два года проходил экспертную проверку, а Mythos нашла уязвимость за 60 часов.

Второй - ослабленная версия AES, самого используемого симметричного шифра в мире.

Там модель улучшила лучшую известную атаку в 200–800 раз.

Речь идёт не о поиске багов в коде - это умели и раньше. Mythos нашла уязвимости в самой математике. Год назад эти модели не могли делать криптанализ вообще.

При этом цена открытия новой кибератаки всего $100 000.

Но люди потратили не время на поиск, а месяц на верификацию того, что нашла модель. Теперь ИИ работает быстрее, чем эксперты успевают понять произошедшее.

Anthropic задаются вопросом, что делать, если модель найдёт уязвимость в уже работающем алгоритме, на котором стоит реальная инфраструктура?

Стратегия DeepMind меняется: уходят от узкой науки в продукты на основе ИИ

Это сейчас тренд, такая же история происходит у Amazon, DeepSeek и тд. Это большая гонка за создание и внедрение продуктов.

Google DeepMind расформировала команду, стоявшую за AlphaFold, которая получила нобелевку.

Теперь у них новая стратегия - вместо фокуса на отдельных больших научных задачах, как это было со свёртыванием белков, компания теперь строит системы на базе Gemini, которые помогают учёным и частично автоматизируют научные исследования, плюс конкурирует в области фронтир ИИ и агентов.

По данным FT большинство исследователей из команды AlphaFold за последний год перевели на другие проекты: на Gemini, улучшение программирования с ИИ, геномику, дизайн ферментов, ядерный синтез и в Isomorphic Labs.

А 25 % авторов оригинальной статьи по AlphaFold вообще ушли из DeepMind.

Нобелевский лауреат Джон Джампер, Йонас Адлер и Александр Притцель ушли в Anthropic.

Anthropic сильно обновили MCP, а Tencent говорят про harness для агентов

Вчера Anthropic выпустили самое крупное обновление протокола MCP с момента его запуска.

Если вы не в курсе, MCP - это открытый стандарт, который позволяет ИИ-агентам Claude, ChatGPT и др.безопасно подключаться к внешним инструментам, базам данных, API и сервисам.

Мы подробно расписали об обновлениях тут.

Но самое интересное хотим выделить здесь - можно теперь сделать свой кастомный MCP-сервер прямо в веб-версии Claude или ChatGPT.

В Claude это делается очень просто, в ChatGPT чуть сложнее, но тоже работает.

А Tencent выпустили Harness Handbook - руководство о
том, как сделать большие продакшн-харнесы ИИ-агентов понятными, навигируемыми и легко изменяемыми.