Slash привлекла $100 млн при оценке $1,4 млрд.
Финтех Slash Financial закрыла раунд Series C на $100 млн при оценке $1,4 млрд. Раунд возглавили Ribbit Capital, Khosla Ventures и Goodwater Capital. Также участвовали NEA и Y Combinator.
Компания делает бизнес-счета, корпоративные кредитные карты, переводы и криптофункции для компаний.
Slash основали около пяти лет назад Victor Cardenas и Kevin Bai. На момент запуска им было по 19 лет, сейчас им по 24. Они бросили колледж и сначала строили финтех под рынок реселлеров кроссовок. После проблем у их крупного клиента Yeezy компания сменила фокус и позже стала работать как более общий B2B-финтех.
По данным компании, Slash сейчас работает прибыльно, делает около $300 млн в год и обслуживает 5 000 компаний. Среди конкурентов Ramp с оценкой $32 млрд и Brex с оценкой $5,15 млрд.
Финтех Slash Financial закрыла раунд Series C на $100 млн при оценке $1,4 млрд. Раунд возглавили Ribbit Capital, Khosla Ventures и Goodwater Capital. Также участвовали NEA и Y Combinator.
Компания делает бизнес-счета, корпоративные кредитные карты, переводы и криптофункции для компаний.
Slash основали около пяти лет назад Victor Cardenas и Kevin Bai. На момент запуска им было по 19 лет, сейчас им по 24. Они бросили колледж и сначала строили финтех под рынок реселлеров кроссовок. После проблем у их крупного клиента Yeezy компания сменила фокус и позже стала работать как более общий B2B-финтех.
По данным компании, Slash сейчас работает прибыльно, делает около $300 млн в год и обслуживает 5 000 компаний. Среди конкурентов Ramp с оценкой $32 млрд и Brex с оценкой $5,15 млрд.
Slash
Business Banking, Cards & Treasury | Slash
Slash is a complete financial platform with business banking, corporate cards with up to 2% cashback, treasury, working capital, and global payments.
❤1👍1🔥1
У стартапов сегодня по-прежнему есть доступ к грантам, акселераторам, конкурсам и другим форматам поддержки. Если у вас уже есть MVP, первая гипотеза, подтвержденная рынком, или хотя бы понятный сценарий, как проект дойдет до выручки, можно расчитывать на поддержку. Ниже собрали основные программы и возможности, на которые сейчас реально стоит смотреть:
1️⃣ Премия в области ИИ и больших данных «Гравитация»
Для кого: для стартапов, ИТ-команд, компаний, вузов, научных организаций и других проектов, которые работают с ИИ и большими данными.
Что дают: призовой фонд 5 млн рублей
Почему стоит смотреть: здесь можно не только привлечь инвестиции, но и получить экспертную оценку, обратную связь от научного сообщества и лидеров рынка, а также дополнительную видимость для проекта. Это хороший формат для тех, кому важны репутация и выход в более сильное профессиональное поле.
2️⃣ «Старт» и «Старт-ИИ» до 5 млн рублей
Для кого: для малых инновационный компаний и стартапов, особенно в ИТ и ИИ.
Что дают: до 5 млн рублей на разработку, тестирование и ранний рост.
Почему стоит смотреть: дают стартовый бюджет, с которым можно сделать продукт и начать двигаться к рынку.
3️⃣ «Бизнес-Старт» от Фонда содействия инновациям
Для кого: для малых инновационных компаний, которые уже прошли раннюю стадию и готовы идти в коммерциализацию разработки.
Что дают: грант до 18 млн рублей при условии софинансирования не менее 30%.
Почему стоит смотреть: сильный инструмент для команд, у которых уже есть что масштабировать.
Деньги можно направить на доработку продукта, запуск коммерциализации, усиление команды и подготовку к следующему этапу роста.
4️⃣ Программа «Развитие» до 30 млн рублей
Подходит технологическим компаниям, которым уже нужны серьезные деньги на следующий этап.
Что дают:
до 30 млн рублей на развитие и коммерциализацию.
Почему стоит смотреть: для тех, кого есть продукт, подтвержденный спрос и понимание, как проект будет зарабатывать это существенная поддержка.
5️⃣ Акселератор Sber500
Для кого: для технологических стартапов с готовым продуктом, сильной командой и амбициями на масштабирование. В фокусе программы сейчас GenAI, DeepTech и решения, которые соответствуют интересам Сбера и национальным приоритетам.
Что дают: акселерацию, доступ к международной экспертизе, менторской поддержке, пилотам с корпорациями и нетворку. При подаче заявки можно также запросить бесплатные токены GigaChat для тестирования идей и усиления продукта.
Почему стоит смотреть: это одна из самых сильных корпоративных программ для стартапов в России. За два года после акселератора выпускники привлекли 4,6 млрд рублей инвестиций.
Ценность тут часто даже выше, чем в гранте. Потому что хороший акселератор может дать первый реальный рынок.
6️⃣ Грант на внедрение российских ИТ-решений от РФРИТ
Для кого: для компаний и проектов, которые внедряют российские ИТ-решения и готовы идти в более крупный, системный проект.
Что дают: грант на реализацию проектов по доработке и внедрению российских решений в сфере информационных технологий.
Почему стоит смотреть: Это более взрослый этап, где есть понятный проект внедрения, бюджет и задача масштабировать использование российского ИТ-решения в реальной среде.
7️⃣ Нейрофест от ЛенинкаАрт
Для кого: для команд и участников на стыке ИИ, технологий, креативных индустрий и прикладных цифровых решений.
Что дают: акселератор, работу с экспертами, формирование команд, питчинг проектов, публичную демонстрацию решений и выход в профессиональное коммьюнити. В структуре проекта также есть премия и фестиваль.
Почему стоит смотреть: сильный состав экспертов из Яндекса, Sber AI, МТС AI, ВТБ, Positive Technologies, Сколково и других крупных игроков. Для раннего проекта это хороший шанс получить не только видимость, но и нормальную обратную связь от рынка.
Жми ❤️ если было полезно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1💯1
Anthropic проводит онлайн-хакатон для пользователей Claude. Формат простой: можно либо собрать новое приложение, либо показать демо уже существующего проекта. Главное условие - использовать Claude Opus. Участвовать можно из любой страны. Призовой фонд - $100 тыс. в кредитах.
Хорошая возможность для разработчиков, или тех, кто уже что-то собираете на Claude.
Поучаствовать можно тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Cerebral Valley
Built with Opus 4.7: a Claude Code hackathon
Join us again for Built with Opus 4.7: a Claude Code virtual hackathon!
Opus 4.7 is our most capable model yet, and we’re excited for you to push the limits ... | Tuesday, April 21, 2026 • Remote
Opus 4.7 is our most capable model yet, and we’re excited for you to push the limits ... | Tuesday, April 21, 2026 • Remote
🔥2❤1👍1
OpenAI тестирует систему, которая должна показывать, приводят ли объявления в ChatGPT к реальным действиям пользователей.
Компания работает над конверсионным пикселем - фрагментом JavaScript, который устанавливается на сайте рекламодателя и передает обратно данные о том, произошло ли после клика по рекламе нужное действие. Речь идет о событиях вроде регистрации, лида, заказа, просмотра страницы, подписки или старта trial-периода.
Сейчас пиксель уже работает в отдельных частях платформы, но включается выборочно и пока доступен не всем участникам пилота. OpenAI тестирует решение на ограниченном круге рекламодателей.
Технически схема похожа на рекламные инструменты Google и Meta. Пользователь кликает по объявлению внутри ChatGPT, потом совершает действие на сайте рекламодателя, а пиксель фиксирует это и возвращает данные в систему. Это нужно, чтобы рекламодатели видели не только показы и клики, но и конверсии.
У OpenAI пока нет всей сопутствующей инфраструктуры, которая есть у крупных рекламных платформ: моделей медиамикса, тестов инкрементальности, сторонних инструментов атрибуции и накопленной базы валидации. Из-за этого рекламодателям будет сложнее интерпретировать данные и сравнивать их с другими каналами.
Среди ограничений называют и технические проблемы самих пикселей: часть сигнала может теряться из-за privacy-ограничений браузеров и блокировщиков рекламы. Еще один вопрос - атрибуция: пользователь может увидеть рекламу в ChatGPT, а конвертироваться позже уже через другой канал.
В начале пилота CPM оценивался примерно в $60, но через девять недель у части рекламодателей показатель снизился до $25, что может говорить о корректировке цен в тестовом режиме. OpenAI на запрос Digiday не ответила.
Компания работает над конверсионным пикселем - фрагментом JavaScript, который устанавливается на сайте рекламодателя и передает обратно данные о том, произошло ли после клика по рекламе нужное действие. Речь идет о событиях вроде регистрации, лида, заказа, просмотра страницы, подписки или старта trial-периода.
Сейчас пиксель уже работает в отдельных частях платформы, но включается выборочно и пока доступен не всем участникам пилота. OpenAI тестирует решение на ограниченном круге рекламодателей.
Технически схема похожа на рекламные инструменты Google и Meta. Пользователь кликает по объявлению внутри ChatGPT, потом совершает действие на сайте рекламодателя, а пиксель фиксирует это и возвращает данные в систему. Это нужно, чтобы рекламодатели видели не только показы и клики, но и конверсии.
У OpenAI пока нет всей сопутствующей инфраструктуры, которая есть у крупных рекламных платформ: моделей медиамикса, тестов инкрементальности, сторонних инструментов атрибуции и накопленной базы валидации. Из-за этого рекламодателям будет сложнее интерпретировать данные и сравнивать их с другими каналами.
Среди ограничений называют и технические проблемы самих пикселей: часть сигнала может теряться из-за privacy-ограничений браузеров и блокировщиков рекламы. Еще один вопрос - атрибуция: пользователь может увидеть рекламу в ChatGPT, а конвертироваться позже уже через другой канал.
В начале пилота CPM оценивался примерно в $60, но через девять недель у части рекламодателей показатель снизился до $25, что может говорить о корректировке цен в тестовом режиме. OpenAI на запрос Digiday не ответила.
🔥3❤1👍1
AI-coding стартап Cursor близок к новому раунду, в котором может привлечь не менее $2 млрд свежего капитала. Сделка обсуждается при оценке $50 млрд до инвестиций. Вести раунд должны Thrive и Andreessen Horowitz. Также может зайти Battery Ventures, а Nvidia тоже, как ожидается, выпишет чек.
Если раунд состоится, оценка почти удвоится по сравнению с предыдущим привлечением шесть месяцев назад, когда компания получила $29,3 млрд после инвестиций.
По выручке темп тоже агрессивный: Cursor прогнозирует к концу 2026 года выручку выше $6 млрд. Для сравнения: в феврале компания уже достигла $2 млрд.
Экономика у компании только начала выравниваться. Как и многие AI-coding стартапы, Cursor долго работала с отрицательной валовой маржой. По данным источников, ситуацию помогли улучшить собственная модель Composer, запущенная в ноябре, и возможность использовать более дешевые модели, включая Kimi. Сейчас компания уже вышла в небольшую положительную валовую маржу, а продажи крупным корпоративным клиентам приносят положительную валовую прибыль. При этом на отдельных аккаунтах индивидуальных разработчиков Cursor все еще теряет деньги.
Компания была основана в 2022 году студентами MIT Michael Truell, Sualeh Asif, Arvid Lunnemark и Aman Sanger. Ранее она называлась Anysphere.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍2❤1🤓1
Международная федерация робототехники на прошлой неделе назвала 5 ключевых трендов на 2026 год. Речь уже не только про железо, а про ИИ, безопасность, универсальность и дефицит людей. Мировой рынок установок промышленных роботов уже вышел на рекордные $16,7 млрд.
1️⃣ ИИ и автономность
Роботы все чаще работают более самостоятельно. Выделяют три направления:
- аналитический ИИ для обработки данных и прогнозирования
- генеративный ИИ для обучения и симуляций
- агентный ИИ, который объединяет принятие решений и адаптивность в реальной среде
2️⃣ Сближение IT и OT
Речь про объединение информационных технологий и операционных технологий. За счет этого роботы становятся гибче: данные идут в реальном времени, управление и аналитика работают как единая система, а автоматизация лучше вписывается в логику Индустрии 4.0. Это когда производство перестает быть набором отдельных станков и превращается в единую цифровую систему, где роботы, данные и ИИ работают вместе.
3️⃣ Гуманоиды должны доказать эффективность
Гуманоидные роботы переходят из прототипов в реальные пилоты. Особенно в автопроме, производстве и логистике. Но теперь важны конкретные метрики: надежность, энергопотребление, скорость работы, стоимость обслуживания и безопасность. То есть им еще нужно доказать, что они реально выдерживают промышленную среду.
4️⃣ Безопасность и кибербезопасность
Чем больше ИИ внутри роботов, тем выше требования к тестированию, сертификации и контролю человека. Растут риски вокруг облачных систем, взлома, манипуляций и утечек данных, которые собираются через сенсоры, камеры и микрофоны.
5️⃣ Роботы как ответ на дефицит кадров
Один из главных драйверов рынка - нехватка людей с нужными навыками. Роботов все чаще рассматривают как способ закрыть вакансии, рутину, перегрузку команд и недоукомплектованные смены. Параллельно растет роль программ обучения и переобучения сотрудников (skilling и upskilling), чтобы люди могли работать в новой среде.
Робототехника в 2026 году уже не выглядит узкой индустрией. Это рынок на пересечении ИИ, производства, логистики, безопасности и демографии, и он только начинает масштабироваться.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3🔥2⚡1👍1
💥 Apple впервые за 15 лет меняет CEO.
Apple официально объявила, что с 1 сентября 2026 года новым CEO станет Джон Тернус. Тим Кук перейдет на роль исполнительного председателя совета директоров. Решение совет директоров одобрил единогласно.
Тернус работает в Apple с 2001 года. В 2021 году он стал старшим вице-президентом по аппаратной инженерии и вошел в команду топ-менеджмента. До этого он руководил разработкой ключевых устройств компании, включая iPhone, iPad, Mac, AirPods и Apple Watch.
Для Apple это первая смена CEO с 2011 года, когда компанию после Стива Джобса возглавил Тим Кук. Под руководством Кука Apple выросла из компании с капитализацией около $350 млрд в бизнес стоимостью более $4 трлн, а сам переход происходит на фоне усиливающейся конкуренции в сфере ИИ.
Одновременно Apple объявила еще одно кадровое изменение: Джони Сруджи получил новую должность директором по аппаратному обеспечению и теперь будет курировать и аппаратную инженерию, и направление аппаратных технологий, которое раньше находилось в зоне Тернуса.
Apple официально объявила, что с 1 сентября 2026 года новым CEO станет Джон Тернус. Тим Кук перейдет на роль исполнительного председателя совета директоров. Решение совет директоров одобрил единогласно.
Тернус работает в Apple с 2001 года. В 2021 году он стал старшим вице-президентом по аппаратной инженерии и вошел в команду топ-менеджмента. До этого он руководил разработкой ключевых устройств компании, включая iPhone, iPad, Mac, AirPods и Apple Watch.
Для Apple это первая смена CEO с 2011 года, когда компанию после Стива Джобса возглавил Тим Кук. Под руководством Кука Apple выросла из компании с капитализацией около $350 млрд в бизнес стоимостью более $4 трлн, а сам переход происходит на фоне усиливающейся конкуренции в сфере ИИ.
Одновременно Apple объявила еще одно кадровое изменение: Джони Сруджи получил новую должность директором по аппаратному обеспечению и теперь будет курировать и аппаратную инженерию, и направление аппаратных технологий, которое раньше находилось в зоне Тернуса.
⚡2👍2🔥2
🏦 Филиппинский финтех выходцев из Тинькофф привлек еще $100 млн
Стартап Salmon, основанный бывшими топ-менеджерами Тинькофф, закрыл новый раунд на $100 млн.
Компания строит цифровой банк на Филиппинах:
- кредитные продукты;
- рассрочки;
- банковские сервисы для массового сегмента.
Рынок выбран не случайно: на Филиппинах десятки миллионов людей до сих пор недообслужены банками, но активно пользуются смартфонами.
Раунд включает:
- $60 млн equity (инвестиции в капитал)
- $40 млн debt (долговое финансирование)
Среди инвесторов международные фонды, которые делают ставку на рост финтеха в развивающихся странах.
По данным компании:
- у Salmon уже сотни тысяч клиентов;
- основной фокус - кредитование и платежные решения;
- ставка на масштабирование через мобильные продукты.
Модель цифрового банка + кредит + мобильный UX продолжает масштабироваться на новых рынках, где классический банкинг не закрывает спрос.
Это уже не первая команда из России, которая строит финтех за рубежом по модели, обкатанной на локальном рынке.
Стартап Salmon, основанный бывшими топ-менеджерами Тинькофф, закрыл новый раунд на $100 млн.
Компания строит цифровой банк на Филиппинах:
- кредитные продукты;
- рассрочки;
- банковские сервисы для массового сегмента.
Рынок выбран не случайно: на Филиппинах десятки миллионов людей до сих пор недообслужены банками, но активно пользуются смартфонами.
Раунд включает:
- $60 млн equity (инвестиции в капитал)
- $40 млн debt (долговое финансирование)
Среди инвесторов международные фонды, которые делают ставку на рост финтеха в развивающихся странах.
По данным компании:
- у Salmon уже сотни тысяч клиентов;
- основной фокус - кредитование и платежные решения;
- ставка на масштабирование через мобильные продукты.
Модель цифрового банка + кредит + мобильный UX продолжает масштабироваться на новых рынках, где классический банкинг не закрывает спрос.
Это уже не первая команда из России, которая строит финтех за рубежом по модели, обкатанной на локальном рынке.
👍2🔥2❤1
Как разобрать любую задачу по косточкам
Когда в бизнесе что-то идет не так, чаще всего проблема не там, где кажется. В реальности причина может лежать вообще в другой части системы.
🐡 Чтобы не стрелять наугад, есть простой инструмент - диаграмма Исикавы. Ее еще называют «рыбьей костью».
Изначально этот метод использовали на производстве, чтобы находить причины брака. Но по факту это универсальная логика для разбора любой сложной проблемы.
▶️ Суть очень простая:
Ты не пытаешься сразу все устранять, а сначала раскладываешь проблему на факторы и причины.
Берешь конкретную ситуацию и задаешь себе вопрос: что могло на это повлиять?
И дальше начинаешь разбирать по направлениям. Диаграмма помогает это остановиться и посмотреть на ситуацию шире, чем обычно.
📋 Дальше в карточках покажем, как это использовать на практике и какие факторы учитывать.
И да, ксли вам удобнее следить за контентом в MAX, мы уже там.
Подписывайтесь на канал - все важное тоже будем выкладывать туда.
Когда в бизнесе что-то идет не так, чаще всего проблема не там, где кажется. В реальности причина может лежать вообще в другой части системы.
🐡 Чтобы не стрелять наугад, есть простой инструмент - диаграмма Исикавы. Ее еще называют «рыбьей костью».
Изначально этот метод использовали на производстве, чтобы находить причины брака. Но по факту это универсальная логика для разбора любой сложной проблемы.
▶️ Суть очень простая:
Ты не пытаешься сразу все устранять, а сначала раскладываешь проблему на факторы и причины.
Берешь конкретную ситуацию и задаешь себе вопрос: что могло на это повлиять?
И дальше начинаешь разбирать по направлениям. Диаграмма помогает это остановиться и посмотреть на ситуацию шире, чем обычно.
📋 Дальше в карточках покажем, как это использовать на практике и какие факторы учитывать.
И да, ксли вам удобнее следить за контентом в MAX, мы уже там.
Подписывайтесь на канал - все важное тоже будем выкладывать туда.
❤3👍1🔥1
Стартап Миры Мурати подписал с Google контракт на мощности для обучения ИИ на несколько миллиардов долларов.
Google Cloud официально объявила, что Thinking Machines Lab расширяет использование AI Hypercomputer. Компания будет работать на A4X Max с NVIDIA GB300, а также использовать стек Google Cloud: Kubernetes Engine, Spanner, Cloud Storage, Cluster Director и Anywhere Cache. В Google отдельно подчеркнули, что новая инфраструктура нужна для исследований, разработки платформы и обучения моделей.
Речь идет о соглашении на несколько миллиардов долларов. Сделка не эксклюзивная, то есть стартап Миры Мурати сможет привлекать и других облачных провайдеров.
Thinking Machines стала одной из первых компаний Google Cloud, получивших доступ к NVIDIA GB300 NVL72. В пресс-релизе говорится, что в ранних тестах компания увидела двукратный рост скорости обучения и обслуживания моделей на A4X Max по сравнению с GPU предыдущего поколения. Google отдельно связывает это с инфраструктурой Jupiter network, которая ускоряет передачу весов для задач обучения с подкреплением.
Сама Thinking Machines Lab начала работать с Google Cloud еще в 2025 году. Стартап Мурати был запущен в феврале 2025 года, привлек $2 млрд инвестиций при оценке $12 млрд и ранее анонсировал инструмент Tinker для автоматизации создания передовых ИИ-моделей.
Google Cloud официально объявила, что Thinking Machines Lab расширяет использование AI Hypercomputer. Компания будет работать на A4X Max с NVIDIA GB300, а также использовать стек Google Cloud: Kubernetes Engine, Spanner, Cloud Storage, Cluster Director и Anywhere Cache. В Google отдельно подчеркнули, что новая инфраструктура нужна для исследований, разработки платформы и обучения моделей.
Речь идет о соглашении на несколько миллиардов долларов. Сделка не эксклюзивная, то есть стартап Миры Мурати сможет привлекать и других облачных провайдеров.
Thinking Machines стала одной из первых компаний Google Cloud, получивших доступ к NVIDIA GB300 NVL72. В пресс-релизе говорится, что в ранних тестах компания увидела двукратный рост скорости обучения и обслуживания моделей на A4X Max по сравнению с GPU предыдущего поколения. Google отдельно связывает это с инфраструктурой Jupiter network, которая ускоряет передачу весов для задач обучения с подкреплением.
Сама Thinking Machines Lab начала работать с Google Cloud еще в 2025 году. Стартап Мурати был запущен в феврале 2025 года, привлек $2 млрд инвестиций при оценке $12 млрд и ранее анонсировал инструмент Tinker для автоматизации создания передовых ИИ-моделей.
❤2👍1🔥1
По данным совместного исследования Акселератора ФРИИ и Московского венчурного фонда, российские компании и корпоративные фонды вложили в венчурные проекты 1,2 млрд рублей против 4,8 млрд рублей годом ранее. То есть рынок корпоративных венчурных инвестиций за год упал в 4 раза.
При этом число сделок не рухнуло. В 2025 году прошло 27 корпоративных сделок со средним чеком 46,2 млн рублей. В 2024 году сделок было 21, но средний чек тогда составлял 228 млн рублей. Рынок стал не меньше по активности, а осторожнее по размеру ставок.
Самый заметный интерес корпораций сохраняется к ИИ. По данным исследования, именно ИИ-решения получили наибольший объем корпоративных вложений - 456,2 млн рублей. На втором месте оказались биотехнологии с 70 млн рублей, на третьем - новые материалы с 60 млн рублей. При этом в опросной части исследования 81% инвесторов назвали ИИ и машинное обучение одним из самых интересных направлений.
Еще один важный сдвиг - качество стартапов. Только 6% корпоративных инвесторов считают предложение стартапов на рынке достаточным, а 63% называют его дефицитным или критически низким. То есть деньги на рынке полностью не исчезли, но корпорации все чаще говорят, что подходящих проектов просто мало.
Параллельно меняется и логика отбора. Если в 2023–2024 годах 64% объема инвестиций приходилось на поздние раунды, то в 2025 году лидерство перешло к Round A с долей 46%, а доля поздних раундов сократилась до 9%. Инвесторы хотят видеть не идею и не красивую презентацию, а работающую модель, выручку и понятную экономику.
Список активных корпоративных инвесторов тоже интересен: в исследовании среди них упоминаются Софтлайн, Ланит, Ростех, МТС, РСХБ, Т-Банк, Контур и Росатом. По оценке участников исследования, сейчас на рынке около 20 активных корпоративных инвесторов, хотя часть сделок остается непубличной.
Корпоративный венчур в России не умер, но стал намного жестче и прагматичнее. Деньги теперь идут в более узкий круг проектов, а требования к зрелости стартапов заметно выросли.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👀2🔥1
🈴 Языковые модели пока не могут надежно заменить врачебное мышление
Языковые модели ИИ по-прежнему слабо справляются с клиническим мышлением там, где нужно держать в голове несколько возможных диагнозов сразу, показало исследование JAMA Network Open. В работе проверили 21 готовую модель на 29 стандартизированных клинических кейсах и 16 254 ответах.
Главная проблема оказалась в дифференциальной диагностике - этапе, где врач сравнивает несколько версий болезни и постепенно сужает круг причин. Во всех моделях доля ошибок на этом этапе превышала 0,80, а у части доходила до 0,90–1,00. При этом с финальным диагнозом модели справлялись заметно лучше: там доля ошибок была ниже 0,40.
В исследовании сравнивали, в том числе, модели семейств GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и Grok. Лучший интегральный результат по метрике PrIME-LLM показал Grok 4 с оценкой 0,78, худший - Gemini 1.5 Flash с 0,64.
Причина ограничений, по сути, в самом принципе работы таких систем. Они хорошо находят закономерности в данных и могут уверенно выдать готовый ответ, но хуже проходят через этап неопределенности, где врачу нужно удерживать сразу несколько гипотез и принимать решение по мере поступления новой информации. Это прямо отражено в выводах статьи: готовые коммерческие модели пока нельзя надежно использовать для автономных клинических решений без контроля человека.
Языковые модели ИИ по-прежнему слабо справляются с клиническим мышлением там, где нужно держать в голове несколько возможных диагнозов сразу, показало исследование JAMA Network Open. В работе проверили 21 готовую модель на 29 стандартизированных клинических кейсах и 16 254 ответах.
Главная проблема оказалась в дифференциальной диагностике - этапе, где врач сравнивает несколько версий болезни и постепенно сужает круг причин. Во всех моделях доля ошибок на этом этапе превышала 0,80, а у части доходила до 0,90–1,00. При этом с финальным диагнозом модели справлялись заметно лучше: там доля ошибок была ниже 0,40.
В исследовании сравнивали, в том числе, модели семейств GPT, Claude, Gemini, DeepSeek и Grok. Лучший интегральный результат по метрике PrIME-LLM показал Grok 4 с оценкой 0,78, худший - Gemini 1.5 Flash с 0,64.
Причина ограничений, по сути, в самом принципе работы таких систем. Они хорошо находят закономерности в данных и могут уверенно выдать готовый ответ, но хуже проходят через этап неопределенности, где врачу нужно удерживать сразу несколько гипотез и принимать решение по мере поступления новой информации. Это прямо отражено в выводах статьи: готовые коммерческие модели пока нельзя надежно использовать для автономных клинических решений без контроля человека.
👍2🔥2⚡1❤1
1. OpenAI выпустила GPT Image 2
Новая модель резко усилила позиции OpenAI в генерации изображений. По первым тестам она очень хорошо делает реалистичные картинки, интерфейсы, игровые сцены, стрим-кадры и апскейл слабых исходников. Главный акцент здесь не только на красоте, а на прикладном качестве: меньше артефактов, выше детализация, чище результат. Ее уже назвали убийцей Nano Banana.
Тестим пока бесплатно здесь.
2. Появилась локальная модель уровня Claude Opus почти бесплатно
Разработчики дообучили мощную Qwen на данных, связанных с Claude, и получили очень сильную модель для кода, текстов и аналитики. Ее можно запускать локально, через Ollama, LM Studio или Google Colab. Радует, что сильные ИИ-инструменты все быстрее уходят из дорогих закрытых сервисов в сторону более доступного и независимого использования.
Попробовать можно здесь.
3. Alibaba выпустила Qwen3.6-Max-Preview
Новая флагманская модель с более чем 1 трлн параметров получила усиление в трех самых важных зонах: рассуждение, код и работа с большим контекстом. Отдельно прокачали агентские сценарии. По сути, Alibaba продолжает давить в сегменте моделей для сложных рабочих задач и все плотнее конкурирует с топовыми игроками.
Оценить можно тут.
4. Китайцы выкатили Kimi K2.6
Новая модель от Moonshot AI в части тестов обходит GPT-5.4, Claude Opus 4.6 и Gemini 3.1 Pro. Сильнее всего ее хвалят за длинные задачи, код и агентские сценарии: может работать над одной задачей до 12 часов, запускать до 300 агентов и доступна в открытом доступе.
Проверить в работе можно по ссылке.
И напишите, что вам сейчас интереснее всего тестировать: генерацию картинок, локальные модели или ИИ для кода и агентских задач?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1👍1
84% людей на планете ни разу не пользовались нейросетями. Правда или ложь?
Звучит как бред, если ты работаешь в диджитале.
У тебя ощущение, что ИИ уже везде: кто-то пишет код, кто-то генерит визуал, кто-то собирает себе ассистентов.
Но это действительно так. Вот интересная статистика, которую сейчас активно обсуждают в индустрии:
— около 84% людей вообще ни разу не пользовались ИИ;
— примерно 16% пробовали, в основном на бесплатных версиях;
— около 0,3% платят за нейросети;
— и доли процента используют ИИ как полноценный рабочий инструмент.
Если даже часть этих цифр завышена или занижена, порядок остается тем же.
Массового проникновения пока нет.
Мы сейчас находимся не в середине, а в самом начале цикла. Просто у тех, кто внутри рынка, создается ощущение, что все уже это используют, что рынок уже перегрет.
Но все - это узкий слой специалистов: разработчики, маркетологи, дизайнеры, предприниматели. Для остального мира ИИ это еще что-то непонятное, либо очередная игрушка.
Основной рост еще впереди.
Не потому что технологии станут лучше - они уже достаточно сильные. А потому что ими начнет пользоваться массовый пользователь, как когда-то интернетом и смартфонами.
Как примерно это обычно происходит: сначала технология живет в узком круге, потом упрощается интерфейс, потом появляются понятные сценарии. И только после этого начинается массовое использование. ИИ сейчас примерно на втором этапе.
💬 Интересно, как у вас:
в вашем окружении уже все используют ИИ или это все еще история про «несколько человек, которые в теме»?
Подписывайтесь, если интересно разбирать такие сдвиги в технологиях и рынке.
Звучит как бред, если ты работаешь в диджитале.
У тебя ощущение, что ИИ уже везде: кто-то пишет код, кто-то генерит визуал, кто-то собирает себе ассистентов.
Но это действительно так. Вот интересная статистика, которую сейчас активно обсуждают в индустрии:
— около 84% людей вообще ни разу не пользовались ИИ;
— примерно 16% пробовали, в основном на бесплатных версиях;
— около 0,3% платят за нейросети;
— и доли процента используют ИИ как полноценный рабочий инструмент.
Если даже часть этих цифр завышена или занижена, порядок остается тем же.
Массового проникновения пока нет.
Мы сейчас находимся не в середине, а в самом начале цикла. Просто у тех, кто внутри рынка, создается ощущение, что все уже это используют, что рынок уже перегрет.
Но все - это узкий слой специалистов: разработчики, маркетологи, дизайнеры, предприниматели. Для остального мира ИИ это еще что-то непонятное, либо очередная игрушка.
Основной рост еще впереди.
Не потому что технологии станут лучше - они уже достаточно сильные. А потому что ими начнет пользоваться массовый пользователь, как когда-то интернетом и смартфонами.
Как примерно это обычно происходит: сначала технология живет в узком круге, потом упрощается интерфейс, потом появляются понятные сценарии. И только после этого начинается массовое использование. ИИ сейчас примерно на втором этапе.
💬 Интересно, как у вас:
в вашем окружении уже все используют ИИ или это все еще история про «несколько человек, которые в теме»?
Подписывайтесь, если интересно разбирать такие сдвиги в технологиях и рынке.
👍3❤1🔥1💯1
💥 Ядерный стартап X-energy привлек $1 млрд на IPO на фоне спроса со стороны дата-центров
X-energy продала 44,3 млн акций по $23 и привлекла $1 млрд. Это выше изначального плана: компания рассчитывала привлечь около $800 млн. Акции должны начать торговаться на Nasdaq под тикером XE.
X-energy разрабатывает малые модульные реакторы для производства электроэнергии и промышленного тепла. У компании уже есть договор с Dow для химического завода в Техасе и соглашение с Amazon на поставку до 5 ГВт атомной энергии к 2039 году.
Каждый реактор Xe-100 должен выдавать 80 МВт. Он охлаждается гелием и использует топливо TRISO в виде небольших гранул. Компания заявляет, что такое топливо выдерживает более высокие температуры и снижает риск расплавления.
💣 Дата-центрам и ИИ-инфраструктуре нужно все больше стабильной энергии. Поэтому ядерные стартапы снова стали интересны рынку.
И да, ксли вам удобнее следить за контентом в MAX, мы уже там.
Подписывайтесь на канал - все самые важные новости из мира ИИ будем выкладывать туда.
X-energy продала 44,3 млн акций по $23 и привлекла $1 млрд. Это выше изначального плана: компания рассчитывала привлечь около $800 млн. Акции должны начать торговаться на Nasdaq под тикером XE.
X-energy разрабатывает малые модульные реакторы для производства электроэнергии и промышленного тепла. У компании уже есть договор с Dow для химического завода в Техасе и соглашение с Amazon на поставку до 5 ГВт атомной энергии к 2039 году.
Каждый реактор Xe-100 должен выдавать 80 МВт. Он охлаждается гелием и использует топливо TRISO в виде небольших гранул. Компания заявляет, что такое топливо выдерживает более высокие температуры и снижает риск расплавления.
И да, ксли вам удобнее следить за контентом в MAX, мы уже там.
Подписывайтесь на канал - все самые важные новости из мира ИИ будем выкладывать туда.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥1
Project Prometheus, ИИ-лаборатория Джеффа Безоса, закрыла раунд на $10 млрд. После сделки оценка компании составила около $38 млрд. Среди инвесторов называют JPMorgan Chase и BlackRock.
Это не очередной чат-бот, Project Prometheus делает ставку на промышленный ИИ для проектирования и производства физических продуктов. Речь идет про применение ИИ в инженерии, производстве, аэрокосмосе, полупроводниках и других промышленных направлениях.
Стартап был запущен в 2025 году. Его сооснователи - Джефф Безос и Вик Баджадж, бывший топ-менеджер Google X и сооснователь Verily. По данным Business Insider, компания стартовала с $6,2 млрд финансирования.
Сейчас Project Prometheus активно нанимает специалистов из OpenAI, Google DeepMind и xAI. По данным Business Insider, численность команды оценивается в диапазоне от 50 до 200 человек.
По данным FT, ранее Project Prometheus также рассматривал привлечение крупного капитала для покупки промышленных компаний, которые могут быть трансформированы с помощью ИИ. Среди целевых направлений назывались производство реактивных двигателей и полупроводниковые процессы.
Подписывайтесь на канал - все важное тоже будем выкладывать туда.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2💯2⚡1❤1