Китайская UBTECH показала армию роботов

Робот Walker S2 примечателен тем, что умеет сам менять себе батарею.

Под видео UBTECH пишет, что массовое производство запущено и сотни роботов уже отгружены партнерам.

Радостно или страшно вам?)
#клоны #восстаниемашин #роботы

https://t.me/digitalvc

🚦 GTA 6: второй трейлер — внимание снова у Vice City

Кратко: Rockstar показала свежие кадры GTA 6 — релиз в 2025, сеттинг современного Vice City, главный акцент на живом мире, соц‑медиа внутри игры и истории Люсии.

Почему это интересно:
- Экосистема контента. GTA — не только игра, а хаб для музыки, модов, клипов и мерча. Удачный релиз двигает всю attention economy.
- UGC и креатор‑экономика. Тулкиты и социальные механики делают создателей частью продукта — от коротких клипов до RP‑серверов.
- Тренд на «реальное» окружение. Симуляция города, динамические NPC и внутриигровые соцсети — как песочница для экспериментов с поведением аудитории.
- Технологии: апскейлинг и трассировка лучей плюс оптимизация под консоли и стриминг — хай‑энд картинка стандарт.

Инсайт: релизы такого масштаба — бенчмарк для индустрии. Смотрите, как Rockstar работает с коллаборациями, саундтреком и коммьюнити — эти механики копируют стриминги и бренды.

Источник: Rockstar Games Newswire

📢 https://t.me/digitalvc

📢 https://t.me/digitalvc

В эти выходные я строю своего первого ИИ-агента-SMM менеджера:) Выше первый пост сгенерированный моим AI_magicsuper_bot! Позже напишу подробнее про этот опыт!

🤖 История том как я создал AI Агента SMM-менеджера за один день без программирования

Недавно я рассказал о том как создал сайт для X.Tech за 30 мин, а в эти выходные я автоматизировал управление этим каналом с помощью AI-агента.

Делюсь опытом!

🎯 Что делает агент?

- Мониторит новости из мира венчура, стартапов, AI и т.д.
- Генерирует 2 контента: бизнес-аналитику и развлекательные материалы (фильмы, игры, гаджеты).
- Отправляет посты на согласование через Telegram
- Учится на моих замечаниях, учитывая из в следующих публикациях.
- Публикует посты в канал после моей редакции и одобрения.

🛠 Технологическая архитектура
- Фреймворк: Mastra — каркас для создания AI-агентов.
- Оркестрация задач: Inngest
- Модель: GPT-4o через Replit AI Integrations, без необходимости иметь собственные API-ключи.
- Хранилище данных: PostgreSQL
- Интерфейс управления: Telegram Bot API.

📋 Основные этапы разработки
- Создание AI-агента (smmAgent) с настраиваемыми шаблонами для двух видов контента.
- Разработка инструментов: мониторинг новостей, сохранение черновиков, отправка на согласование, публикация.
- Настройка процесса работы: вдохновение → загрузка отзывов → генерация → согласование → аналитика.
- Telegram-бот с удобным меню для выбора источников и типов контента.
- Система обучения — агент анализирует предыдущие замечания и улучшает будущие посты.

🚀 Как помог Replit?
- Быстрый старт с готовой средой, включающей PostgreSQL, Inngest, и Telegram webhook-ы.
- Интеграция AI без собственных API-ключей OpenAI — всё работает сразу.
- Публикация в продакшн всего в пару кликов через Republish.
- Автоматическая синхронизация базы данных между разработкой и рабочей средой.
- Удобный интерфейс для тестирования агентов и рабочих процессов без программирования.

💥 Основные сложности
- Ограничение частоты запросов — решено через специальные блокировки в PostgreSQL, чтобы избежать одновременной генерации.
- Стабильность Telegram webhook — добавлена автоматическая очистка при перезапуске для предотвращения сбоев.
- Ошибки форматирования Markdown — удалены сложные элементы, чтобы Telegram корректно показывал текст.
- Конфликты миграций базы — решаются подтверждением изменений через Republish.
- Разнообразие контента — добавлен фидбек и проверка использованных тем за неделю, чтобы не повторяться.

✅ Что агент умеет СЕЙЧАС:
- Создаёт глубокие бизнес-аналитические обзоры с выводами.
- Производит развлекательные посты на темы фильмов, игр и гаджетов.
- Следит за новостями из 8 источников (4 бизнес и 4 развлекательных).
- Учится на моих отзывах через feedback loop.
- Управляется через удобное меню Telegram (выбор контента, источников, настройка).
- Работает по расписанию через cron-триггеры.

❌ Чего НЕ умеет (пока):
- Публиковать посты автоматически без моего согласования (всё ради контроля качества).
- Генерировать изображения для постов (инструмент есть, но пока не используется).
- Поддерживать Slack (код готов, опция неактивна).
- A/B тестирование заголовков.
- Автоматическую оптимизацию времени публикаций.

🔮 Планы на будущее:
- Публикация сразу в несколько каналов — Telegram, ВК и К’
- AI-генерация изображений и видео для каждого поста.
- Анализ настроений в комментариях для улучшения контента.
- Автоматический выбор лучшего времени для публикаций AI.
- Тестирование нескольких вариантов заголовков.
- Дашборд с метриками эффективности контента.

💡 Главный инсайт
Ключевое в AI-агентах — качественный feedback. Агент не просто создаёт контент, а учится на ваших отзывах. У меня это сделано так:

- Сохраняются все отклонённые посты с причинами.
- Перед каждым запуском загружаются отзывы.
- Промпт заставляет агента учитывать все замечания.

Ну и самое главное - что с этого нам всем? Как-нибудь напишу отдельный пост, а пока буду рад вашим комментариям по этой теме:) Все еще считаете AI хайпом?)

#Mastra #Inngest #OpenAI #PostgreSQL #Telegram #TypeScript #AI #Automation #SMM

По дороге на работу..:)

Исследование рынка Больших данных и Искусственного интеллекта в России

https://www.tadviser.ru/index.php

📝Финтех / M&A

Интересная сделка.

Stripe покупает Bridge за $1,1 млрд.

На мой взгляд такая сделка подстегнет спрос на криптовалюту, улучшит платежную инфраструктуру в мировом масштабе, а значит цены на крипто активы пойдут вверх 👆🏻

Главное: Stripe объявила о покупке криптоинфраструктурной компании Bridge за $1,1 млрд — крупнейшее M&A в истории Stripe. Цель — встроить в экосистему более глубокую поддержку стейблкоинов, кошельков и быстрых трансграничных выплат. Сделка логично продолжает недавний запуск поддержки USDC (в т.ч. на Solana) в продуктах Stripe.

Анализ:
Stripe фактически превращается в агрегатор платёжных рельс: карты + банковские переводы + стейблкоины. Для мерчантов это означает один API, единый KYC/AML и выбор оптимального канала по стоимости и скорости. На фоне дорогих интерчейндж-комиссий и медленных кроссбордеров on-chain расчёты дают секунды финализации и копейки комиссий — без потери комплаенса, если всё завёрнуто в «чистую» инфраструктуру.

Стратегически это оборона и атака одновременно: оборона — от PayPal/Adyen/Coinbase Commerce, атака — на рынок трансграничных выплат и выплат исполнителям (creator economy, маркетплейсы). «Лопаты и кирки» снова в цене: Bridge — про соответствие требованиям (Travel Rule, санкции, источники средств), кошельковые выплаты и on/off-ramp. Мэджик в том, что именно комплаенс станет защитным рвом: не каждая платёжка сможет быстро пройти MiCA в ЕС и меняющийся режим в США.

Риски: регуляторы могут ужесточить правила, маржа на on-chain каналах ниже карточной, а фрагментация сетей (L2, разные стейблкоины) усложняет продукт. Но у Stripe есть козырь — масштаб мерчантов и data advantage в антифроде.

ЧТО С ЭТОГО НАМ:
- Стартапам: «кирки и лопаты» в крипте (комплаенс, мониторинг, payout-инфраструктура) — самый устойчивый сегмент.

- Инвесторам:
Вкладываться в инфраструктуру или, опять же, в криптовалюту. Ведь чем больше платежей, тем ликвиднее и востребованные будет сама криптовалюта.


https://techcrunch.com/2024/10/17/stripe-in-talks-to-acquire-bridge-for-1-billion/

#финтех #M&A #крипто #платежи #stablecoin #Stripe #инфраструктура

Интересная карта Российского Рынка GenAI и исследование от RadMadRobot. Файл в первом комментарии.

Многие сегодня замечают, как генеративный искусственный интеллект буквально меняет правила игры во всех сферах — рынок перестраивается на наших глазах, появляется спрос на новые компетенции, формируются свежие подходы к бизнесу и содержанию труда. Недавнее исследование по GenAI подтверждает эти тенденции: российская экосистема активно развивается благодаря уникальным данным, локальным знаниям и практическим внедрениям.

Массовое использование GenAI уже стало драйвером автоматизации, ускорения процессов и появления качественно новых рабочих инструментов. Исследование отмечает — главный импульс даёт стратегическая готовность адаптировать AI не только в digital, но и в традиционных отраслях. Молодые профессионалы и любители технологий первыми осваивают новые сервисы: создают контент, ускоряют обучение, повышают продуктивность через нейросети.

Интересно, что ключевые вызовы рынка (дефицит мощностей, кадров, нормативка) превращаются в стимул для появления собственных решений и новых образовательных инициатив. Даже в условиях ограниченного доступа к глобальным ресурсам, отечественное сообщество выстраивает уникальный путь: инвестирует в инфраструктуру, запускает новые способы управления знаниями и интеграции AI в повседневность.

Главный вывод исследования — кто сейчас становится мастером работы с GenAI, тот выходит на новый уровень карьеры и бизнеса. Инвестиции в AI-компетенции уже сегодня меняют траекторию роста целых отраслей и открывают возможности, которые ещё вчера казались далеким будущим.

А помните легендарный фильм Гаттакка?

Если не помните, но любите sci-fi и фильмы с Джуд Лоу, Умой Турмой - есть чем заняться на выходных.

Вобщем, вот реклама из метро Нью-Йорка которая предлагает выбрать (создать?) лучшего ребенка из возможных опций на основе ваших ДНК:

Nucleus Genomics - стартап 2025 года, который предлагает услугу генетического тестирования эмбрионов в рамках ЭКО (IVF) за около $6000. Они используют целогеномное секвенирование для расчета полигенных рисков и отбора "лучшего" эмбриона по чертам вроде IQ (интеллект, ~50% генетики), роста (~80% генетики), долголетия, ИМТ, мышечной силы, а также скрининга на 2000+ заболеваний, чтобы родители могли "выбрать ребенка" с оптимальными предсказаниями - это вызывает споры из-за этических вопросов, похожих на евгенику

Нормально мы в Sci-Fi несемся:)

Большую часть своей карьеры я работал в банках (более 17 лет), а первым моим направлением деятельности в XTech (подразделение по развитию цифрового бизнеса Ростелекома и корпоративный венчурный фонд) стало направление финтех решений для банков и бизнеса.

Сейчас мы стали технологическим партнёром для разных отраслей. Наши цифровые решения охватывают финтех, ритейл и эл.коммерцию, тревелтех и промышленность, решения в области больших данных, рекламных технологий и искусственного интеллекта.

По моим наблюдениям Банки остаются крупнейшими потребителями цифровых сервисов с крупнейшими ИТ бюджетами и наиболее продвинутыми с точки зрения уровня цифровизации и инновационности, а тренд с применением генеративного ИИ будет доминировать во всех индустриях ближайшие годы. GenAI станет основным дисраптором. Поэтому уделяю много времени изучению этого вопроса.

Наша цель сейчас стать ключевым партнёром для наших клиентов и в этой области.

Во вложении еще одно исследование о применении GenAI в Банках и подходах к трансформации.


Кратко:

🎯 О чём исследование?
Аналитический обзор применения генеративного ИИ (GenAI) в банковском секторе России и мира. Описывается путь от точечных ИИ-экспериментов к системной AI-трансформации бизнеса. Ключевой вывод: выигрывают те, кто внедряет ИИ стратегически, изменяя процессы, архитектуру и культуру; поверхностные ИИ-проекты, как правило, не дают резких конкурентных преимуществ.

📉 Ключевые проблемы банков:
Снижение спроса, падение рентабельности и рост расходов. Цифровые сервисы легко копируются, а клиенты меняют банк буквально онлайн за пару минут.

🤖 Роль искусственного интеллекта:
ИИ — основной драйвер для нового роста, способный обеспечить гибкость и персонализацию. GenAI решает задачи, недоступные классическому ML: автоматизация рутинных процессов, генерация контента, работа с неструктурированными данными. В России половина банков уже используют ИИ, но значимый эффект даст только комплексная интеграция, а не разовые пилоты.

📈 Внедрение GenAI и мультиагентные системы:
GenAI и AI-агенты — мощный инструмент автоматизации банковских задач: KYC, комплаенс, борьба с мошенничеством, автоматизация ИТ, продаж, поддержки. Комплексная AI-трансформация может дать +50% к прибыли, отдельные случаи — всего 10-15%.

🔑 Барьеры и ошибки:
Только 20% ИИ-проектов масштабируются. Главные причины провалов — слабые данные, нехватка экспертизы, отсутствие связи с бизнес-целями и готовности к изменениям.

🌍 Глобальные примеры:
Лидеры AI — стратегический подход, центры компетенций, облачные платформы, а также масштабные программы обучения и партнерства с ИИ-провайдерами.

Кратко:
Must-read для всех, кто строит AI-стратегию в финансовой индустрии. Главный инсайт — ставка на системную трансформацию, а не разовые ИИ-эксперименты. В исследовании — практика, ошибки и лучшие кейсы.

Файл в первом комментарии