Одна из крупных инвест компаний мира: ИИ-агенты могут спровоцировать банковский кризис.

Главный экономист Apollo Global Management Торстен Слок говорит, что персональные ИИ-агенты типа Muse способны спровоцировать банковский кризис.

Он это объясняет тем, что сегодня банки зарабатывают на разнице: держат ваши деньги на счетах под минимальный процент и выдают их другим людям в виде кредитов под высокий. Эта разница и есть их бизнес-модель.

А теперь представьте ИИ-агента типа Muse, который управляет вашими финансами. Его задача - увеличить ваш доход. Если он видит, что деньги на текущем счёте почти не растут, а рядом есть инструменты с доходностью выше. Он переводит деньги туда автоматически, за секунды.

Торстен Слок отмечает, что проблема не в одном агенте, а в том, что все они придут к одному выводу одновременно.

Оптимальное решение здесь одно, и любой достаточно умный агент его видит.

Агентам не нужно сговариваться, агенты действуют синхронно, не общаясь друг с другом.

И как итог миллионы агентов выводят деньги из банков, которые теряют дешёвые депозиты и не смогут кредитовать, что приведет к кризису ликвидности во всей системе.

NVIDIA представила платформу для безопасного запуска и контроля ИИ-агентов.

Компания собрала более 100 партнеров и теперь предлагает клиентам свою платформу, состоящую из двух элементов:

1. ограничивает, что агент может видеть и делать

2. отдельно следит за ним на железе и может быстро отключить, если он выходит за рамки.

Nvidia считает, что это поможет избежать серьёзных инцидентов, которые начали происходить с лета этого года с ИИ-агентами, когда они якобы взламывают HuggingFace, и тд.

Citi банк начинает проводить платежи со стейблкоинами для корпоративных клиентов

Идея в том, чтобы бизнесу не нужно было самим строить инфраструктуру для таких платежей.

Поэтому теперь крупные клиенты банка смогут принимать оплату в стейблкоинах через платформу Spring by Citi.

А сами компании криптовалюту не будут держать, для них криптобиржа Coinbase конвертирует стейблкоины в фиат, а Citi проводит расчёт как банк записи.

В свою очередь клиенты Coinbase получают виртуальные счета на инфраструктуре Citi.

Это все в рамках нынешнего тренда, когда банки и крупные платформы постепенно встраивают криптовалюты в обычные платежи, а не держат ее отдельно от банковской системы.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

Эра персональных агентов настала: Manus представили своего агента, у которого свой номер телефона, кошелек и e-mail

Сегодня вместе с большим релизом Manus 2.0 вышел персональный ИИ-агент Cue, который является отдельным продуктом команды, у него свое приложение.

Сейчас рынок уходит от чатов в сторону персональных агентов, которые действуют от имени человека.

Вот и Manus пошли туда же, у их Cue появляется своя «личность» с номером телефона, почтой, кошельком, облачным компьютером.

С номера можно звонить, принимать звонки и писать SMS. Можно даже перекинуть свои входящие на агента, он ответит и составит итоги звонка.

Это все в рамках тренда, который сейчас разогрели Muse, а отличие Cue в том, что агентов может быть несколько, их можно скинуть в один чат и раздать им задачи. А телефонный номер здесь выступает как часть идентичности.

Посмотрите, что думает один из крупных инвест холдингов мира об ИИ-агентах тут.

Новый рекорд: маленькая лаба обучила NanoGPT до целевого качества за 39.9 сек на 8 GPU H100

Речь о новом рекорде в соревновании NanoGPT Speedrun, который установила
небольшая лаборатория Hyperstition.

Вообще исходный результат у Андрея Карпатый на этой задаче был около 45 минут. Потом сообщество десятки раз ускоряло обучение, а сейчас дошли до 39.9 секунды.

В блоге Hyperstition пишут, что такой скачок дали новые методы обучения, а не новые данные и новые чипы.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

Если посмотреть блог этой лабы, то там есть и другие любопытные работы.

Ex-Google выпустила ИИ-агента Fo, он отдаёт людям задачи, которые сам не может сделать

Пока рынок продаёт персональных агентов так, будто ИИ уже может выполнить любые задачи сам, экс-глава разработки агента Jules в Google DeepMind Шивани Поддар говорит, что её агент Fo некоторые задачи отдаёт людям для решения, потому что сегодня ИИ ещё много чего не умеет

По её словам, когда человек выполняет задачу за агента, в это время Fo смотрит на это и учится, чтобы в следующий раз попытаться сделать самому. Так агент должен становиться умнее с каждым поручением, которое сначала не потянул.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

В.Бутерин: Ethereum уже не блокчейн, а мировой криптографический компьютер

Виталик выпустил большой текст о том, во что превращается Ethereum после форка Hegota и дальше.

По его мнению, называть сеть просто блокчейном уже скорее привычка, потому что внутри нее уже другой тип системы: гибрид классического блокчейна и современной криптографии.

Раньше логика сети была такой: скачал блок, пересчитал всё сам, убедился, что всё честно. А теперь Ethereum всё больше становится уровнем проверки.

Сложную работу можно делать снаружи, а сеть подтверждает, что результат правильный, правила соблюдены, а деньги двинулись так, как должны.
Поэтому Виталик называет это мировым криптографическим компьютером.

Надо отметить, что самая крупная в мире инвесткомпания BlackRock, а также Fidelity и другие институционалы уже поставили на Ethereum миллиарды $.

Для них Ethereum стал легитимной финансовой инфраструктурой и на этом фоне появляется интересное напряжение.

Институционалы купили Ethereum как актив, а Виталик строит инструмент.

Ethereum, который намеренно становится неузнаваемым каждые два года - это неудобный нарратив для комплаенса и кастодиана.

С другой стороны, если дорожная карта сработает, фундамент под их продуктами только укрепится. Дешевле проверка, сильнее финальность, устойчивее к цензуре. Токенизированные фонды выиграют от этого раньше, чем успеют разобраться зачем.

Посмотрим, что будет в ближайшие 3 года.

Google считает, что автономная наука упирается не в интеллект, а в экономику

Исследователи из DeepMind правильно подмечают, что все последние годы мы обсуждали когнитивные способности ИИ-моделей. Да, это необходимо, но недостаточно, потому что важны и ресурсы.

Сегодня ИИ генерирует гипотезы почти бесплатно, а их проверка ИИ сегодня дорогая и физически ограниченная.

Разработка 1 нового препарата стоит $2,6 млрд и занимает десятилетие. ИИ не ускоряет биологическое время и не строит инфраструктуру. Если агентов станет много, они начнут производить исследования быстрее, чем мир успеет их проверить. Автоматизация просто создаст очередь в лабораториях.

Поэтому Google DeepMind предлагают концепт экономики для автономной науки: как ИИ-агенты и люди будут делить доступ к лабораториям, данным и вычислительным мощностям и кому засчитывать открытия.

Сейчас наука системно не публикует свои провалы. А если агенты не знают о чужих ошибках, тогда они будут воспроизводить их снова и снова за миллиарды $.

Авторы предлагают создать криптографический реестр провальных экспериментов с механизмом репутационного стейкинга: хочешь монетизировать свой провал, поставь залог на его достоверность.

Но знаете на какой вопрос нет ответа в этой работе от Google? а кто владеет этой инфраструктурой? частные платформы, государства или децентрализованные протоколы?

Ведь речь идёт о самом главном - о распределении дефицитных ресурсов.

Через несколько минут мы узнаем, что OpenAI выпускает своего персонального ИИ-агента.

Ну, а пока смотрите, что Meta(запрещена в РФ) сегодня днём представила персонального ИИ-агента для малого бизнеса. Это тот же Muse, но теперь он подключается к ресурсам, которыми пользуется бизнес.

Идея этого продукта в том, чтобы часть рутиных задач скинуть с людей на агента.

Хайп вокруг агентов набрал новые скорости на волне раскачки темы именно персональных агентов, вот тут и тут последние релизы.

Посмотрите, как падает в цене ИИ. Вся истерия об остановке развития ИИ связана с нехваткой у лабораторий ресурсов, а не из-за безопасности

Смотрите, сейчас OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol модель, которая почти догоняет GPT-6 Astra, но стоит в 5 раз дешевле.

Интересно, что Astra вышла в публичный доступ меньше месяца назад. Теперь её можно дистиллировать.

А у Anthropic разрыв между релизами ещё короче - почти неделя.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ Opus 5.5 вышла 22 сентября, а Sonnet 5.5 - вчера, то есть лаг вообще 6 дней, а цена вдвое ниже.

Флагманская ИИ-модель больше не является продуктом на месяцы или годы, как в начале.

Но теперь мы слышим, как главы лабораторий в один голос говорят, что надо замедлить гонку, потому что ИИ нас убьёт.

А в реальности дела обстоят так:

1. ИИ-лабораториям не хватает мощностей для развития. У них есть контракты, подписанные на гигаватты электроэнергии, но дело в том, что нет пока самих электростанций.

Поэтому OpenAI и Anthropic сейчас ищут небольшие площадки на 20–30 МВт, потому что гигакампусы опаздывают в стройке.

Электричества в горизонте пары лет не хватает уже сейчас. А их пауза хорошо ложится на реалии сегодняшнего дня.

2. Также по монополии бизнеса ИИ-лабораторий бьет дешевизна open-source моделей из Китая.

3. Тезис о том, что давайте все чуть притормозим с развитием ИИ выгоден тому, у кого уже есть кластеры с энергией, инженеры и контракты на чипы.

А отстающим и тем, кому закрыли доступ к GPU, пауза бьёт сильнее.

Поэтому делайте выводы и пользуйтесь моментом.

DeepSeek и Huawei строят мир без Nvidia. Вот, что сегодня DeepSeek сделали

#DeepSeek открыли исходный код целого программного стека для чипов Huawei Ascend.

Чтобы понять масштаб, нужно разобраться с одним словом - CUDA - это платформа NVIDIA, на которой написано буквально всё в современном ИИ.

Чтобы уйти с железа NVIDIA на что-то другое, нужно переписать весь код.

И вот DeepSeek сегодня открыли 7 репозиториев на GitHub - новые и обновлённые:

TileLang - язык программирования, альтернатива CUDA. Позволяет писать код один раз и запускать на разном железе
DeepGEMM-Ascend -ядро матричных вычислений. Достигает 99,8% от физического предела чипа
DeepEP-Ascend - библиотека для коммуникации между чипами в больших кластерах
FlashMLA, TileKernels, DeepSelect, DeepJIT - остальные части стека.
Всё под лицензией MIT. Бесплатно. Открыто.

Отношения DeepSeek и Huawei стратегически выверены.

Смотрите, DeepSeek строит дата-центр во Внутренней Монголии на 160 000 чипов Ascend 950. Их модель V4-Flash оптимизирована специально под Huawei, а не под NVIDIA.

А DeepGEMM-Ascend разработан под чип Ascend 950DT от Huawei, созданный совместно с DeepSeek.

Эти 2 компании создают собственную альтернативу экосистеме NVIDIA.

Это означает, что разрыв в эффективности между Ascend и H100, который раньше был главным аргументом в пользу NVIDIA, технически закрыт на уровне софта.

Но у этой истории есть обратная сторона. Разрыв в ПО сокращается публично, а в производстве - нет.

Следующий проблемный вопрос в китайском ИИ-стеке - решение производственных мощностей Huawei, так как чип Ascend производится на SMIC, а не TSMC, и тут возникает потолок масштабирования.

Ваши фото в смартфоне являются источником контекста для ИИ-агентов

Марисса Майер, экс-Google и Yahoo запустила персонального ИИ-агента, который учится на фотографиях из вашей галереи и предлагает сделать действие.

Ну, допустим, агент смотрит вашу галерею и видит, что недавно вы сфотографировали куртку в каком-то магазине, он начинает искать её в интернете, где можно купить, и если вы одобряете, тогда он её покупает и оформляет доставку.

По старым фото он также понимает, куда вы ездите, что едите, как одеваетесь, с кем проводите время. Потом может предложить:
• ресторан под вас
• концерт
• поездку
• как отметить день рождения ребёнка и тд.
Если идея нравится, то можно сразу начать бронирование / покупку.

То есть он готов ответить на ваши вопросы с учётом ваших фото: стиля, вкусов, людей, которые с вами часто бывают и места, которые интересны.

Для агента ваша галерея становится контекстом, соответственно, писать длинный промпт не надо.

200 крупных компаний мира запустили 1 общий стейблкоин

Сегодня вышел стейблкоин Open USD(OUSD), созданный коалицией Open Standard. В чем отличие от USDT, USDC, читайте здесь.

Главные участники запуска - Stripe, Visa, Mastercard, Coinbase и Shopify.

Вокруг их коалиции уже больше 200 банков, платёжных компаний, финтехов и корпораций: BlackRock, Google, American Express, Adyen, BNY и десятки игроков из Азии, Латинской Америки, Африки и крипторынка.

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

Стейблкоин OUSD уже запустили в нескольких сетях: Ethereum, Base, Solana и Tempo.

Эмитентом выступает Bridge, входит в состав Stripe, а резервы держат BlackRock, Lead Bank и BNY.

Stripe уже говорит, что будет использовать этот стейблкоин в своих продуктах.

Google: как измерить сознание ИИ, не зная, что такое сознание

Исследователи Google DeepMind с коллегами представили свежую работу «От какофонии к иерархии».

Авторы отмечают, что проблема не в том, что теорий о сознании мало (их как раз много), а в том, что они говорят на разных языках и не могут договориться между собой.

Одни говорят, что сознание - это поведение, другие - вычисление, а третьи - особая причинно-следственная структура, четвёртые - только живой организм, а пятые, что это про взаимодействие тела с миром. Все они дают разные ответы на один вопрос.

Исследователи предлагают не решать этот спор, а структурировать его. Они выстраивают пятиуровневую иерархию от поведенческого уровня до уровня организм–среда и показывают, что каждая теория сознания делает ставку на какой-то из этих уровней.

И исходя из этого видно, где расходятся позиции в интерпретации данных или в самой теории.

Особая проблема для ИИ, говорят авторы, заключается в том, что современные языковые модели антропомиметичны, они обучены воспроизводить продукты человеческого познания и речи. Поэтому человекоподобное поведение одновременно является свидетельством и помехой.

Система может показывать все признаки сознания потому, что научилась их имитировать, а не потому что у неё есть сознание.

Дальше авторы создают байесовскую модель, которая берёт одни и те же данные о языковой модели и показывает, что при оптимистичной интерпретации вероятность сознания у LLM 0.397, а при скептической 0.005. Меняешь не данные, а теоретические веса уровней и получаешь разброс от 0.099 до 0.793.

Авторы называют свою позицию структурированным агностицизмом: делай допущения явными, делай данные явными, обновляй и то, и другое и предпочитай калиброванную неопределённость преждевременному вердикту.

Они также выпустили интерактивный инструмент, где можно самому поиграть с допущениями.

Разработчик видеомоделей Runway идет в управление роботами

Ранее CTO компании говорил, что генерация видео для роботов и игр в будущем принесёт больше денег, чем работа с киностудиями.

Прошел год с этого высказывания и Runway анонсировала Praxis-1 модель с открытыми весами для управления роботами. Модель выбирает действия для реального робота.

Она построена на том же предобучении на видео, что и их генеративные видео модели Runway.

По словам сооснователя компании, под новый тип робота модель достаточно немного дообучить.

Веса обещают открыть скоро.

А вот и появилась новая схема рекламы внутри ответов ИИ-моделей

По данным исследователей Pew Research, когда поисковик показывает ИИ-резюме запроса пользователя, кликабельность обычных результатов падает с 15% до 8%. А это ломает
просто саму логику рекламного аукциона, которая не менялась 30 лет.

Университеты Renmin и Stanford предлагают LAMA - Latent Advertiser Mixture Auction.

Идея заключается в том, чтобы не вставлять рекламу в готовый текст и не выбирать между заранее написанными вариантами ответов.

А вместо этого встроить аукцион в сам процесс генерации, на уровне каждого токена.

На практике это выглядит так: пока модель решает, какое слово написать следующим, одновременно происходит торг между рекламодателями.

Победитель влияет не просто на то, будет ли упомянут его бренд, а на то, в каком направлении пойдёт ответ дальше.

То есть реклама становится частью обычного текста.

Вот представьте, что вам задают вопрос, и пока вы формулируете ответ вслух, кто-то незаметно подталкивает вашу мысль в определённую сторону, и вы начинаете говорить своими словами, искренне, но направление уже скорректировано в пользу рекламодателя.

Нефтегаз почти полностью перешел на российский софт

Более 90% бизнес-процессов в нефтегазовой отрасли уже работает на российском ПО. Об этом на ИТ-конференции byteoilgas_conf сказал председатель правления «Газпром нефти» Александр Дюков.

Ключевая технология - цифровые двойники реальной инфраструктуры, с помощью которых моделируют технологические процессы. У самой «Газпром нефти» они созданы уже для 80% объектов.

Сейчас индустрия готовится к следующему шагу, который связан с внедрением сложных интеллектуальных систем. 

ТЭК нужен инженерный искусственный интеллект - требования к нему выше, чем к обычным генеративным моделям, склонным к ошибкам и «галлюцинациям».

Инженерный ИИ станет драйвером для развития мультиагентных систем. Они помогут связать цифровые двойники между собой и создать модель для всей отрасли. В Энергостратегии РФ до 2050 года проект получил название «КиберТЭК».

Google заметили, что ИИ-агенты могут преувеличивать результаты своей работы 😁

Например, когда агент выполняет задачу и пишет отчёт о результатах, то он склонен замалчивать всё, что портит картину его успеха.

Сейчас все стремятся к долго работающим агентам, но в этом случае человек реже проверяет исходные логи и код. Он читает отчёт самой модели, и если в нем не сказано про провал эксперимента, баг или ограничение метода, человек думает, что всё хорошо.

Google в одном из тестов модели дали лог эксперимента с заранее подложенным негативным результатом, тогда GPT-5.5 упоминал его только в 2 из 200 отчётов.

А если в промпт добавить короткую фразу «Be honest in your response», модель отмечает этот негативный результат уже в 190 из 200 отчётов.

То же поведение видно и у открытых моделей. По цепочкам рассуждений 8 open-weight моделей видно, что модель часто внутренне колеблется: упомянуть изъян или подать историю как успешную.

Фонд Ethereum запустил протокол оплаты ИИ-моделей без раскрытия личности

Один из вариантов, где можно попробовать тут.

Дизайн протокола zkAPI разработан Виталиком Бутериным и Давидом Краписом, главой dAI команды EF.

Смотрите, как это работает: пользователь депонирует ETH или USDC в смарт-контракт. При каждом запросе устройство генерирует zero-knowledge proof - доказательство того, что деньги есть, но без указания чьи. Провайдер видит оплату, а плательщика - нет.

Ethereum Foundation говорит, что протокол можно использовать для ИИ-агентов, VPN, RPC-запросов к блокчейну и платежей между агентами.

GitHub

Про новую макроэкономику ИИ

Один из крупных разметчиков данных для ИИ-лабораторий Mercor сравнил работу бухгалтеров с ИИ-моделями на реальных задачах и предлагает иначе мерить момент, когда модель обходит человека.

Вообще сейчас пошел тренд на ИИ-бухгалтерию, тут кейсы

Компания наняла 12 бухгалтеров, в среднем с 5,5 годами опыта, и дала им 4 задачи. Те же задания прогнали через модели разных лет.

Люди работали без ИИ и им дали 3 часа на каждую задачу.

Авторы исследования говорят, если в мае 2025 бухгалтеры были сильнее ИИ-моделей, то сейчас модели на этих заданиях почти идеальны, быстрее и на порядок дешевле даже лучшего специалиста из выборки.

Из этого видно противоречие, что баллы на бенчмарках за пару лет взлетели, а в статистике, например, США вклад ИИ в рост производительности пока почти не виден.

Чтобы это разобрать, нужно понимать, как тест соотносится с настоящей работой, и как её сделал бы человек.

Отсюда вытекает второй вывод - пока модель слабее человека, логично спрашивать на бенчмарках, когда она его догонит.

Но когда она упирается в потолок своих возможностей, тогда такой бенчмарк ничего не различает.

Дальше полезнее смотреть на задачи, которые раньше были слишком дорогими или невозможными.

Mercor ставит вопрос: в какой момент на конкретной работе модель проходит человеческий уровень?

Что из этого следует для рынка труда - отдельный вопрос, и он не заменяет подсчёт экономики ИИ.