Павел Дуров создает монополию вокруг Telegram и блокчейна TON

Как все знают, Дуров всегда критикует Apple за монополию на рынке приложений, но теперь он делает также в Telegram - технологическая и финансовая монополизация.

Telegram выпустил правила для разработчиков мини-приложений, связанных с блокчейном.

Вот основные положения:

1. С 1 февраля 2025 года все мини-приложения в Telegram, работающие с блокчейном, должны использовать исключительно блокчейн TON. Существующие приложения на других блокчейнах должны перейти на TON до 21 февраля 2025 года.

2. Разрешается:
- Выпускать и распространять криптоактивы только на блокчейне TON
- Использовать TON Connect 2.0 или выше для подключения криптокошельков
- Продвигать только те кошельки, которые основаны на блокчейне TON

3. Запрещается:
- Выпускать токены или NFT на других блокчейнах (например, Ethereum, BNB)
- Использовать другие протоколы подключения кошельков, кроме случаев перевода активов между блокчейнами
- Продвигать кошельки других блокчейнов
4. Для криптокошельков:
- Можно позволять пользователям управлять активами других блокчейнов внутри интерфейса кошелька
- Можно предлагать стейкинг различных криптовалют
- Нельзя подключаться к внешним приложениям для управления активами других блокчейнов
- Нельзя встраивать каталог приложений с других блокчейнов

Эти правила касаются только мини-приложений в Telegram. Обычные боты без компонента мини-приложений от этих ограничений освобождены.

Получается такими правилами, Telegram добивается:

1. Создание зависимости разработчиков от экосистемы TON, что затрудняет их уход.
Формирование замкнутой экономической системы внутри Telegram. Повышение привлекательности TON для институциональных инвесторов.

2. Увеличение стоимости токенов TON через принудительное расширение экосистемы. Рост транзакционных комиссий за счет миграции всех блокчейн-приложений на TON. Потенциальное увеличение ликвидности TON как основной криптовалюты в экосистеме Telegram.

3. Telegram пытается создать свою "супер-экосистему", похожую на WeChat. TON изначально был проектом Telegram, и хотя сейчас это независимый блокчейн, связь остаётся.

Это решение вызывает вопросы о том, насколько оно соответствует принципам децентрализации, которые лежат в основе блокчейн-технологий. Это классический конфликт между бизнес-интересами и идеологией открытых систем.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------

Откуда появился самый влиятельный китайский стартап DeepSeek? И как он связан одним из крупнейших квантовых хедж-фондов Китая? История и развитие компании.

В конце 2024 малоизвестная китайская компания DeepSeek внезапно оказалась в центре внимания мирового ИИ-сообщества, выпустив модель, сравнимую по возможностям с продуктами OpenAI и Anthropic, но при этом значительно более эффективную по стоимости.

Телеграм-канал @blockchainrf разбирается, как небольшой стартап из 100 человек достиг таких результатов и почему его подход к развитию ИИ может поменять правила игры.

Происхождение капитала

История DeepSeek неразрывно связана с High-Flyer - одним из крупнейших квантовых хедж-фондов Китая. В 2015 три инженера - Сюй Цзинь, Чжэн Давэй и Лян Вэньфэн (CEO) - основали High-Flyer после 8 лет разработки алгоритмических торговых систем. К 2021 фонд управлял активами в $15 млрд и владел внушительной инфраструктурой, включающей 10,000 GPU NVIDIA A100.

Однако в 2022 ситуация резко изменилась. На фоне экономического спада китайское правительство начало ужесточать регулирование высокочастотной торговли. Фонды High-Flyer показали значительные убытки. Правительство ввело ряд ограничений, включая запреты на торговлю и требования раскрытия стратегий.

Трансформация в ИИ-компанию

Вместо сворачивания бизнеса руководство приняло неожиданное решение - в 2023 была создана DeepSeek. Компания унаследовала от материнской структуры не только технологическую инфраструктуру, но и уникальный подход к управлению и найму персонала.
Кадровая политика - ставка на молодых пока неизвестных инженеров
Команда DeepSeek состоит преимущественно из недавних выпускников ведущих китайских университетов, аспирантов и молодых специалистов с небольшим опытом работы. Компания намеренно избегает найма признанных экспертов, делая ставку на энтузиазм и свежий взгляд.
Организационная структура построена на принципах максимальной свободы: отсутствуют формальные иерархии, сотрудники самостоятельно формируют команды под проекты, а доступ к вычислительным ресурсам предоставляется без бюрократических согласований.

Особый интерес представляет фигура CEO компании - Лян Вэньфэна. В отличие от многих руководителей китайских фондов, он не имеет опыта работы в западных компаниях. Выпускник факультета электронной инженерии Чжэцзянского университета, он с самого начала фокусировался на ИИ. Коллеги отмечают его уникальное сочетание технических компетенций с организационными способностями.

Бизнес-модель будущего
DeepSeek отличается от других ИИ-стартапов принципиальным отказом от венчурного финансирования и фокусом на открытом исходном коде. Компания видит свою роль в создании базовой технологической инфраструктуры для экосистемы ИИ-приложений, а не в прямой конкуренции на рынке конечных продуктов.
Видение будущего ИИ
Лян Вэньфэн обозначает 3 ключевых направления развития ИИ:
- Математика и программирование как "полигон" для тестирования AI
- Мультимодальные модели
- Углубленное развитие обработки естественного языка

Он ожидает достижения AGI в горизонте 2-10 лет, хотя признает, что даже внутри компании нет единого мнения о точном пути к этой цели.

Хотя компания возникла как побочный эффект государственного регулирования финансового сектора, прямых свидетельств государственного участия в DeepSeek нет. Компания подчеркивает свою независимость и открытость, что нетипично для китайского технологического сектора.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney

Кому выгодно лидерство DeepSeek? Какой ИТ-гигант помог ему и зачем?
Только что Андрей Карпатый написал большой пост про DeepSeek и отметил 2 ключевых момента:
1. Глубокое обучение имеет "ненасытный аппетит" к вычислениям
2. Существует два типа обучения:
- Имитационное (как текущие LLM)
- Обучение с подкреплением (RL) - значительно более мощное.

Анализируя хронологию событий и заявлений Meta за последние 2 года, мы видим признаки тщательно спланированной стратегии. Это наша @blockchainrf интерпретация, основанная на открытых данных.

Вот, на что мы обращаем внимание:

1. 2023: Первые намеки

Летом Ян ЛеКун шокирует сообщество заявлением "Machine Learning sucks!"на симпозиуме в Гонконге. Он не критикует, он намекает на необходимость принципиально нового подхода.

В ноябре Meta представляет I-JEPA - альтернативу трансформерам. Это не эксперимент, а первый шаг к чему-то большему. Фокус на обучении с подкреплением вместо имитации.

2. 2024: Подготовка почвы.

ЛеКун методично формирует новую повестку:
- Март: "Не тратьте время на LLM"
- Май: Концепция "objective-driven" архитектуры
- Июль: Партнерство с Groq (новые LPU чипы)
- Октябрь: Детальное видение Objective-Driven AI

Неожиданный ход летом 2024 -
Meta делает то, чего никто не ожидал - открывает исходный код Llama и активно продвигает идею открытого ИИ. На первый взгляд, это кажется рискованным. Но был ли это риск?

- Открытие исходного кода Llama
- Активное продвижение открытого ИИ
- На первый взгляд - риск, на деле - расчет

Карты раскрываются (январь 2025).

DeepSeek, используя наработки Meta:
- Снижает стоимость обучения в 20 раз
- Работает на обычных GPU
- Достигает уровня закрытых моделей

Реакция ЛеКуна на работу DeepSeek - короткий твит: "Nice job! Open research / open source accelerates progress." За этой сдержанностью - триумф стратегии.

На прошлой неделе было заявление ЛеКуна в Давосе о "новой парадигме ИИ в ближайшие 3-5 лет" читается теперь совсем иначе. Meta не просто предсказывает будущее - она методично его создает.

Гениальная стратегия Meta:
1. Открыли код -> DeepSeek использовал и улучшил
2. Создали конкуренцию закрытым моделям
3. Сами готовят следующий прорыв.

Если объединить наблюдения Карпати о природе глубокого обучения, последовательные заявления ЛеКуна и действия Meta, складывается картина удивительно продуманной стратегии. Пока все обсуждают эффективность текущих подходов, Meta, похоже, готовит следующий ход в ИИ.

Источник | #blockchainRF

___________________________

В конечном счёте, паника вокруг DeepSeek не означает, что кто-то проигрывает.

Это означает, что у нас нет рва (конкурентного преимущества), для любого значения "нас". (здесь калька на легендарное мемо из гугла We Have No Moat, которое по своей повторяющейся точности уже скоро догоняет Bitter Lesson).

Только Белый Дом и NASDAQ подумали, что они все поняли, диплернинг снова удивил нас. Оказывается, ИИ дешевле и эффективнее, чем мы предполагали. Это не значит, что датацентр Сэма за триллион будет пустовать — нет, в мире есть потребность на х1,000,000 интеллекта по сравнению с сегодня. Но это значит, что очевидного способа победить в этой гонке всё ещё ни у кого нет. И это снова доказывает, что никогда в истории не еще было более крутого времени жить и работать, чем сейчас.


Источник | #cryptoEssay

___________________________


Сэм Альтман обещает скорый релиз следующего поколения ИИ-моделей - это реакция на успех DeepSeek

СЕО OpenAI признал впечатляющие результаты DeepSeek R1, особенно отмечая соотношение цена/качество.

Одновременно с этим он обещает представить лучшие модели от OpenAI в скором времени, ускоряет релизы.

Также Сэм заявил, что OpenAI делает ставку на масштаб вычислений. Они видят преимущество в количестве ресурсов и в их исследовательской работе. Это их ответ на эффективность DeepSeek.

Он намекнул на появление следующего поколения моделей.
Мир будет поражен следующим поколением моделей
«Мы принесем вам AGI и даже больше», - написал Сэм Альтман.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

#ByteDance представили ИИ-модель #Doubao-1.5-pro, вот её характеристики и сравнение с DeepSeek-R1

Doubao-1.5-pro - закрытая ИИ-модель с акцентом на оптимальный баланс производительности и эффективности использования ресурсов.

1. Архитектурные характеристики :
- Использует разреженную MoE (Mixture of Experts) архитектуру
- Достигает 7-кратного увеличения эффективности параметров по сравнению с плотными моделями
- Требует значительно меньше активных параметров при сохранении высокой производительности
- Превосходит показатели Llama3.1-405B при меньших вычислительных затратах

2. Мультимодальные возможности:
- Встроенная поддержка обработки изображений и речи
- Оригинальная система динамического разрешения для работы с изображениями
- Улучшенное понимание визуального контекста
- Интеграция речевых возможностей на уровне архитектуры

3. Производительность:
- На MMLU: 88.6%
- GPQA: 65.0%
- Показывает сильные результаты в задачах рассуждения (BBH: 91.6)

Сравнение с DeepSeek-R1.
Ключевые различия в подходах:

1. Doubao-1.5-pro фокусируется на эффективности и мультимодальности, стремясь достичь максимальной производительности при минимальных ресурсах.

2. DeepSeek-R1 делает акцент на улучшении способностей к рассуждению через масштабное обучение с подкреплением.

Практические выводы:

- Doubao-1.5-pro может быть предпочтительнее для задач, требующих эффективного использования ресурсов и мультимодальных возможностей.

- #DeepSeek-R1 лучше подходит для сложных задач рассуждения и может быть легче интегрирован благодаря открытому исходному коду

Обе модели представляют собой значительный шаг вперёд в развитии языковых моделей, но с разными приоритетами в своей архитектуре и оптимизации.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

Новый флагман от Alibaba - Qwen2.5-Max, которая превосходит #Deepseek-V3 в нескольких ключевых бенчмарках

В день китайского Нового года команда Alibaba представила свою новую языковую модель Qwen2.5-Max, которая не просто конкурирует с последними достижениями в области AI, но и превосходит их по ряду показателей.

Qwen2.5-Max — это масштабная MoE (Mixture-of-Experts) ИИ-модель, обученная на более 20 триллионов токенов.

В сравнительных тестах Qwen2.5-Max показывает выдающиеся результаты, превосходя DeepSeek V3 в ключевых бенчмарках:

- Arena-Hard (тест на соответствие человеческим предпочтениям)
- LiveBench (оценка общих возможностей)
- LiveCodeBench (тестирование навыков программирования)
- GPQA-Diamond

Qwen2.5-Max доступна через несколько каналов:
1. Qwen Chat — для прямого взаимодействия с моделью
2. API Alibaba Cloud — для интеграции в собственные проекты
3. Демо-версия на платформе Hugging Face

API Qwen полностью совместим с OpenAI API.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney

Маск объявил о массовом производстве роботов-100млн/год

А в этой таблице указаны интересные новые технологии, которые будут использоваться в новом Cybertruck Tesla. Среди интересных - система связи Etherloop - технология, которая делает обмен данными в 1000 раз быстрее традиционных автомобильных систем. Это важно для современного автомобиля, т.к. по сути является компьютером на колесах, и скорость обмена данными между его системами критически важна для безопасности и функциональности.

Компания планирует масштабное производство человекоподобных роботов Optimus:

• Старт поставок другим компаниям: вторая половина 2026 года - 100 миллионов роботов в год
• Потенциальный доход: более $10 триллионов

Маск также сказал, что для обучения Optimus требуется в 10 раз больше вычислительной мощности, чем для автомобилей Tesla.

Напомним, что на приватной встрече с главой TSMC Маск отмечал, что будущее Tesla - роботы, а не электроавтомобили.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------

Anthropic создала новую систему защиты от взломов для своих языковых моделей

Сегодня все LLM обучены отказываться от вредоносных задач (например, связанных с химическим оружием и тд.).

НО эту защиту можно обойти с помощью джейлбрейков, все LLM уязвимы к этому.

Anthropic опубликовала статью о новой системе защиты языковых моделей под названием Constitutional Classifiers, которая использует специальные классификаторы для проверки как входящих запросов к ИИ, так и его ответов. Обучается на синтетических данных, созданных с помощью набора правил ("конституции"), определяющих разрешенный и запрещенный контент

Команда провела тестирование системы более 3000 часов атак с профессиональными "взломщиками" (405 человек) через HackerOne.

Предлагали награды до $15,000 за успешный обход защиты.
В итоге выплатили $95,000 в качестве наград. В результате никто не смог полностью обойти защиту.

При этом система практически не влияет на обычную работу:
- Всего 0.38% дополнительных отказов
- Вычислительные затраты увеличиваются на 23.7%.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
✨Anna Taro bot

За 24 часа команда HF создала бесплатного ИИ-агента, за который OpenAI берет деньги

Open-DeepResearch - это открытая версия DeepResearch от OpenAI.

В понедельник OpenAI выпустили ИИ-агента DeepResearch - ИИ, который может самостоятельно выполнять задачи, но он закрытый и платный.

Команда Hugging Face за 24 часа создала открытую версию этой системы - Open-DeepResearch, которая

Open-DeepResearch может автономно работать с веб-страницами: навигировать по ним, прокручивать , искать информацию, скачивать файлы и обрабатывать данные

По точности на бенчмарке GAIA:
- Оригинальный DeepResearch показывает точность 67%
- Open-DeepResearch достигает 55% (работает на модели o1)

Это лучший результат среди открытых решений, превышающий предыдущий рекорд на 9 пунктов.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

Стань спонсором!

OpenAI готовит к выпуску ИИ-агента для автоматизации продаж

Этот скрин с недавнего мероприятия в Токио, где был Сэм Альтман.

Прототип, показанный японской аудитории, представляет собой полноценного ИИ sales-агента.

Сегодня в США менеджеры по продажам получают в среднем $45,000 в год. Учитывая, что в одних только США около 3.1 миллиона человек (примерно 1% населения) заняты на подобных позициях, потенциальное влияние этой технологии на рынок труда может быть колоссальным.

Как работает ИИ-агент от OpenAI

1. Клиент оставляет заявку через форму на сайте OpenAI
2. ИИ-агент автоматически подхватывает контактные данные
3. Система самостоятельно квалифицирует лид и планирует встречи
4. ИИ ведёт всю коммуникацию с потенциальным клиентом

На скриншоте видно, что система уже активно работает и обладает продвинутым интерфейсом для:
- Автоматической квалификации лидов
- Организации встреч с клиентами
- Отслеживания статуса каждой сделки
- Работы на разных языках (как минимум английский и японский)
- Полной интеграции с существующими CRM-системами

В ноябре 2024 уже был представлен Rox - ИИ-агент для продаж, построенный на GPT-4.

А в августе 2024 Saleforce представили своих ИИ-агентов.

_______
Источник | #blockchainRF

❗️Google DeepMind создали ИИ-систему, которая описывает, как человек/животное принимает решения

Разработан новый метод CogFunSearch, который использует большие языковые модели для автоматического создания символических когнитивных моделей. Помогает лучше понять, как работает мозг.

Эти модели способны точно предсказывать поведение людей и животных в задачах, связанных с обучением и принятием решений.

Исследователи протестировали метод на данных трех видов (люди, крысы и плодовые мушки). В исследовании приняли участие :

1. 862 человека. Провели 4,134 сессий тестирования. Всего 617,871 испытаний

2. 20 крыс, 1,946 сессий. Всего 1,087,140 испытаний. Каждая крыса работала примерно по часу в день

3. 347 плодовых мушек, 68,000 испытаний. Каждая муха участвовала в одной сессии тестирования.

Все участники (и люди, и животные) выполняли похожие задания, где нужно было делать выбор и получать за него награду.

Во всех случаях автоматически созданные модели превзошли существующие модели по точности предсказания поведения. При этом модели остаются интерпретируемыми - их можно анализировать и понимать.

Представьте, что вы наблюдаете за шахматистом и пытаетесь понять его стратегию. Раньше эксперты вручную записывали и анализировали каждый ход. А
новый метод от Google позволяет автоматически анализировать все партии и создает описание стратегии игрока. Это инструмент для изучения мозга.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney