В мировой ИИ-гонке идет жёсткий отбор:средних игроков выкидывают

На этой неделе Alibaba выпустила Qwen3.8-Max с 2.4 трлн параметров. По бенчмаркам она обходит или даже сравнивается с Claude Opus 4.8 / Fable 5 во многих задачах особенно в агентных сценариях, кодинге и долгосрочной работе.

А люди, которые реально тестируют Qwen в агентах с помощью Hermes Agent и других, говорят, что открытые модели уже настолько близко подошли к закрытым фронтир моделям, что разрыв не ощущается.

Один из основных технических моментов нового Qwen в том, что он сделал то, что делают Anthropic, OpenAI. Вместо того, чтобы затачивать модель только под свой собственный харнесс, китайцы включили разные харнессы: Claude Code, Codex, Hermes и др. прямо в единую систему наград при RL-тренировке.

В итоге модель нормально обобщается сразу по нескольким агентным средам.

Ранее был релиз от Moonshot AI с Kimi K3.

Bloomberg называет происходящее тем, что китайский ИИ-блиц создаёт «зону смерти» для всех, у кого нет либо абсолютного фронтир уровня, либо радикально низкой цены / открытых весов.

Санкции на чипы, похоже, не остановили прогресс так, как ожидалось.

Что мы видим в итоге? Рынок поляризуется. Остаются 2 полюса:

1. дорогие закрытые ИИ-модели

2. Агрессивные китайские игроки с близким качеством к закрытым моделям, но с низкой ценой и открытостью.

Всё, что есть среднего уровня на рынке выдавливается.

Средние игроки либо уходят в ниши, либо теряют актуальность.

Cloudflare рассказали как запустить много ИИ-агентов одновременно, не построив ещё 100 ЦОДов

Команда выпустила open-source пакет со средой для ИИ-агентов, которая даёт каждому его собственный компьютер.

Агент получает привычную среду, а платформа берёт на себя эффективность и масштабирование.

Все действия при этом аудируются и контролируются.

Google собрал одну из крупных финансовых схем, чтобы у Anthropic были чипы

FT провели расследование и узнали о том, как Google и партнёры в лице Broadcom, Apollo, Blackstone и Morgan Stanley создали сеть финансовых обязательств на $200млрд, чтобы обеспечить Anthropic огромными вычислительными мощностями.

Из этих $200 млрд - $150 млрд привязаны к ИИ-чипам от Google, TPU. Также Google гарантировал 10 ЦОДов общей мощностью 2,4 ГВт.

А на $35 млрд есть сделка с Apollo и Blackstone, они купили оборудование на 1 гигаватт мощности и около 1 млн TPU, а затем сдали его в аренду Anthropic.

В свою очередь Broadcom взял на себя обязательства по покупке и финансированию чипов.

А Morgan Stanley активно участвует в структурировании сделок.

Таким образом Google стал не просто поставщиком и инвестором Anthropic, а главным кредитором и гарантом всей её вычислительной системы.

Более того, Google создает гарантированный спрос на свои TPU, облака.

За 2 дня самая крупная инвесткомпания мира запустила 2 токенизированных фонда в США и Европе на $320млрд

В течение последних 2-х дней BlackRock показывает в очередной раз, что делает ставку на блокчейн как на основу будущей системы управления денежными потоками.

Вчера компания запустила 2 токенизированных денежных фонда в США (BSTBL на Ethereum и BRSRV на нескольких блокчейнах) специально под резервы стейблкоинов.

А сегодня они открыли токенизированный доступ к европейским фондам на $311 млрд. Токены минтятся на Ethereum через Kinexys by JPMorgan.

Что все это значит?

1. А то, что Ethereum становится инфраструктурой для традиционных финансов

2. Ликвидность и расчёты постепенно уходят в блокчейн

3. Стейблкоины и токенизированные денежные фонды становятся одной экосистемой.

Ознакомьтесь с нашим отчетом о моделях будущих денег.

А также с нашим аналитическим материалом о том, кто станет резервным фондом всего стейблкоинового мира.

Август обещает быть 🔥Илья Суцкевер уже в этом месяце выпустит свою модель

Об этом говорит Гэвин Бейкер, инвестор, управляющий партнёр и CIO Atreides Management. Про релиз он говорит на 28 минуте.

Напомним, что на прошлой неделе Илья объявил о больших инвестициях NVIDIA в его компанию и были намёки, что уже можно масштабировать их работу.

Cloudflare запустили кошельки специально для ИИ-агентов, чтобы платить/получать оплату за сервисы в стейблкоинах

Один из крупных интернет провайдеров мира - Cloudflare говорит, что сейчас ИИ-агентам сложно пользоваться новыми API, так как:

- нужно проходить логин, рассчитанный на людей;
- добавлять способ оплаты через человека;
- генерировать API-ключ.

У агентов нет идентификатора для регистрации и нативного способа платить. Из-за этого они часто возвращают задачу человеку, что тормозит рост экономики ИИ-агентов.

Поэтому они создали программируемые кошельки Cloudflare Wallets, которые позволяют:
• хранить стейблкоины;
• покупать сервисы (API, контент, MCP Tools и т.д.);
• получать деньги.

Микроплатежи проходят в стейблкоинах через протокол x402. Напомним, что у Cloudflare есть также и свой стейблкоин.

При этом Cloudflare не забыли о людях и создали 2 типа кошелька:

1. Account Wallets - для людей-владельцев Cloudflare-аккаунтов, они могут пополнять, выводить средства и делегировать траты агентам.

2. Virtual Wallets - для агентов, которые работают через API-ключи.
Владелец задаёт лимиты, а агент тратит в рамках этого без постоянного ручного одобрения человеком.

Как остановить старение вашего мозга? Ученые нашли ответ

Новое исследование Университета Осло даёт один из ответов на вопрос: почему с возрастом мозг становится уязвим к Альцгеймеру?

Оказывается все крутится вокруг белка ULK1.

Дело в том, что наши клетки в организме постоянно производят мусор: повреждённые белки, отработанные органеллы. Чтобы мозг работал, этот мусор нужно вывозить. Белок ULK1 запускает процесс, когда клетка находит, упаковывает и расщепляет этот мусор.

ULK1 нельзя принять в таблетке, но его можно активировать:

1. Интервальное голодание

2. Аэробика, фитнес

3. Глубокий сон

Ученые выяснили, что у пациентов с Альцгеймером ULK1 снижен. И что у здоровых людей он тоже падает с возрастом.

Пока нет решения, а если поднять ULK1, то Альцгеймер отступит. Возможно, ULK1 падает как следствие нейродегенерации, а не её причина.

Группа профессора Эвандро Фэй Фан-Ставема ведёт клиническое исследование фазы II на основе вещества из граната, которое ещё 7 лет назад показало способность снижать накопление мусора в мозге. Также они нашли перспективную молекулу в маракуйе.

Однако авторы говорят, чтобы ULK1 можно было использовать как биомаркер или терапевтическую мишень, нужны дополнительные исследования.

Google представили прототип ИИ-системы, проводящей полный цикл научной работы при этом гарантирует проверяемость результатов.

Авторы проекта говорят, что сегодняшние автономные ИИ-учёные уже пишут статьи, но часто:

- выдумывают несуществующие ссылки;
- описывают в тексте один метод, а в коде реализуют совсем другой;
- говорят о результатах экспериментов, которые нельзя воспроизвести по приложенному коду.

Решение от Google - Science One Framework, у которого принцип работы такой: каждое утверждение в статье должно быть привязано к конкретному источнику в реальной статье из базы, строчке лога эксперимента или фрагменту кода.

Сам фреймворк состоит из 3-х основных частей:

1. один читает литературу через Semantic Scholar API и берёт ссылки только оттуда, без обращения к памяти модели;

2. второй параллельно тестирует решения и фиксирует все результаты в неизменяемом логе;

3. третий Claim Verifier перед публикацией сверяет каждое утверждение с доказательной базой и переформулирует то, что за её рамки выходит.

В качестве аудита Google предложили отдельный протокол CoE Audit - 4 автоматические проверки любой статьи, сгенерированной ИИ.

Похоже, топовые мировые конференции по ИИ переоценены

Как сообщают наши знакомые из топовых больших ИИ-лабораторий: Anthropic, Google, OpenAI, многие их коллеги открыто говорят, что большинство статей на конференциях: NeurIPS / ICML / ICLR - это откровенный мусор, никто уже в лабораториях не читает их.

Хотя сами сотрудники лабораторий продолжают массово публиковаться на таких конференциях, потому что они все ещё являются самым эффективным способом для поиска новой работы, продвижения себя.

А читать и верить большинству статей при этом уже не обязательно.

Ребята рассказывают, что система рецензирования статей превратилась в лотерею, многое заточено на количество, а не на глубину содержания статьи.

Мы кстати недавно писали, что NeurIPS выступили против статей, написанных ИИ.

Поэтому все эти конференции хороши, если вы студент или начинающий исследователь. А для самих лабораторий - площадка для найма талантливых людей.

Культура публикаций в этих топовых конференциях себя исчерпала, но альтернативу пока не придумали.

Офигеть, что будет с Google? Джефф Дин ушел, а Дэмис Хассабис ушел из операционки DeepMind

Ранее мы писали о том, что стратегия меняется и массовый исход топовых сотрудников произошел.

После почти 27 лет в Google легенда Джефф Дин покидает компанию вместе с Sanjay Ghemawat - друг Дина, также уходит VP по исследованиям в DeepMind, один из ключевых людей по Gemini Oriol Vinyals и Quoc Le - сооснователь Google Brain, отец AutoML.

Они все вместе уходят, чтобы запустить свой стартап Discovery Loop. Идея в том, чтобы создать ИИ-систему, которая автоматизирует научный метод.

Google будет у них founding инвестором и будет давать им вычисления на первый год, но сам Дин больше не сотрудник Google.

Сундар Пичаи пытался их уговорить остаться, но они захотели свободы…

А Дэмис Хассабис перестает быть главой DeepMind в части операционки, он переходит на новую должность председателя совета директоров Google DeepMind.

Дэмис полностью сосредоточится на AGI и научной стороне. Он продолжит руководить Isomorphic Labs и будет консультировать нового операционного директора Koray Kavukcuoglu, сейчас CTO Google DeepMind и Chief AI Architect.

Всем привет! Это Ани Асланян и сегодня 10 лет @blockchainrf

В комментариях иллюстрация, не сгенерированная ИИ, а видео, снятое лично мной как подарок всем вам!

Вы знаете, в этих 10 годах очень много энергии, сил, труда и роста. Вообще что-то создавать и развивать - это очень непростое дело, потому что надо иметь на это силы, желание, силу воли и энергию.

Открытием этого года для меня стало то, что оказывается мои родители получили свидетельство о моем рождении именно 5 августа, хотя я родилась 31 июля. А так сложилось, что 5 августа 2016 года я создала этот канал. Вот такая интересная синхронизация.

Поэтому несмотря на ежегодные предложения о продаже канала, последний был в начале июня 2026 года, я всегда отказываюсь. Потому что мой канал - это часть моей души, здесь то, что формируется у меня в команде, среди людей, обладающих вкусом и интуицией, и я не готова его продать.

О том, что произошло за эти 10 лет можно прочитать в этом посте, а в этом про эволюцию.

За эти годы было очень много ярких и важных моментов, которые случаются редко с кем, например, мой канал смог найти талантливую звезду ещё в 13 летнем возрасте, а сейчас он покоряет Кремниевую Долину.

2 года назад я была на встрече с Цукербергом, а ещё мы с моей командой консультируем состоятельных людей мире, мой канал цитируют такие медиа как Bloomberg.

Но вы знаете, все это является внешним проявлением, ежегодным большим изменением как внутри каждого человека, который работает со мной, так и в повестке канала.

Оказалось, что за 10 лет было важным найти дорогу к себе, потому что все внешнее достижимо. Могу сказать, что мой канал нашёл свою дорогу и идёт к самости.

В начале января этого года я поймала себя на мысли, что очень много думаю на тему времени, не в контексте того, что оно быстротечно, а в его фундаментальном плане.

А ещё уже давно я пришла к выводу, что мне как основателю канала не нужны десятки тысяч людей, которые не умеют быть благодарными за то, что получают от моих ресурсов. Жизнь - это двустороннее движение и уметь любить, строить связи - это недооцененный навык.

Спасибо, что каждый из вас здесь ❤️‍🔥

Это очень 🤣 Джефф, создавший большую часть Google пишет презентацию инвесторам

Все слайды в комментариях.

Мы все ещё не можем отойти от шокирующих событий в Google, где произошли большие изменения-ушли очень сильные люди, создавшие инфраструктуру корпорации.

Но мы не можем остановиться смеяться от того, что легендарный Джефф Дин, уже бывший главный ученый Google, выложил в соцсети их питч-дек инвесторам.

Дин - человек, который построил половину инфраструктуры Google (MapReduce, Bigtable, TensorFlow и дальше по списку), 27 лет в компании, Chief Scientist DeepMind… и вот они с друзьями - коллегами сидят и делают питч-дек для инвесторов.

Лайфхак от Дина и друзей, если вы готовите свою презентацию.

В одном из слайдов у них просто коллаж фотографий, как они вместе тусят: ужин, селфи, мотоциклы во Вьетнаме, Патогония, Лондон и тд.

И подпись: «Work and fun in London, Patagonia, Vietnam, and California».

Дальше они серьёзно расписывают: «вот что построили за карьеру половину интернета + почти весь современный ИИ, а еще вот список людей, которые работали в наших командах и потом основали Anthropic, OpenAI, xAI, Mistral, Cohere, Perplexity и ещё пачку компаний.

Но среди всего этого они прописывают свою идею в новой компании- автоматизировать весь цикл научного подхода.

Начнут с автоматизации ML-исследований, а дальше хотят приложить это почти ко всем вызовам человечества: термояд, чистая энергия, лекарства, мозг и тд.

Сложно представить, что будет с Google теперь, когда такая команда ушла.

Встречайте, новый тип ИИ-агента, который может сам улучшать свой харнесс на основе опыта

Команда из Prime Intellect выпустила новый тип ИИ-агента, Prime Agent, у которого харнесс является центральной частью архитектуры.

Если вы не знаете, что такое харнесс, то в двух словах-это вся обвязка вокруг языковой модели: инструменты, управление контекстом, память, субагенты, цикл работы, система промптов и тд.

Prime Agent создан вокруг двух ключевых идей:
1. Recursive Language Model
2. Continual Harness

Это значит, что харнесс этого агента может сам себя улучшать и при этом он полностью open-source.

Вау! TERRA - это 1-я мировая модель для тканей человека

Институт Сэнгера потратил 1,5 года на создание фундаментальной модели для пространственной транскриптомики, то есть универсального атласа того, как работают ткани человека на клеточном уровне.

Она построена на одном из самых крупных корпусов человеческих данных, собранных на сегодняшний день.

TERRA - это попытка сделать для тканей человека то, что GPT сделал для текста.

Модель одновременно понимает 3 уровня: что делает ген в конкретной клетке, каков тип и состояние самой клетки, и как устроено её микроокружение.

Архитектурно модель близка к JEPA ЛеКуна.

Модель уже нашла в поджелудочной железе новое сосудистое состояние, предположительно предшественник зрелой сети островков Лангерганса.

Также выявила макрофагальную нишу на границе опухоли, которая коррелирует с плохой выживаемостью при раке почки.

Модель обучена на 112 миллионах клеток из пространственной транскриптомики, охватывает 20 тканей, 26 заболеваний, стадии развития и норму. Примерно две трети данных- собственные, новые.

Модель, код открыты.