Anthropic запускает инкубатор экспериментальных ИИ-продуктов
Компания расширяет свое подразделение Labs - теперь это полноценная площадка для прототипов, ранних превью и фронтир - фич на базе Claude. Здесь будут быстро тестировать новые инструменты и смелые идеи, не тормозя основной продукт.
Это очень похоже на подход Google:
• Google Labs — платформа для экспериментальных ИИ-инструментов
• Alphabet X — для более радикальных проектов вроде Waymo и Wing.
Это прямая реакция на бум стартапов-обёрток вокруг Claude, которые забирали себе большую часть пользовательского опыта и лояльности: Cursor, Lovable, Bolt.new, v0 и тд. - все они строили удобный UX поверх API Claude и забирали пользовательскую лояльность + монетизацию.
Anthropic явно не хочет оставаться только провайдером модели, Labs поможет самим захватывать приложения, удерживать пользователей в своей экосистеме и не отдавать крем стартапам.
Компания расширяет свое подразделение Labs - теперь это полноценная площадка для прототипов, ранних превью и фронтир - фич на базе Claude. Здесь будут быстро тестировать новые инструменты и смелые идеи, не тормозя основной продукт.
Это очень похоже на подход Google:
• Google Labs — платформа для экспериментальных ИИ-инструментов
• Alphabet X — для более радикальных проектов вроде Waymo и Wing.
Это прямая реакция на бум стартапов-обёрток вокруг Claude, которые забирали себе большую часть пользовательского опыта и лояльности: Cursor, Lovable, Bolt.new, v0 и тд. - все они строили удобный UX поверх API Claude и забирали пользовательскую лояльность + монетизацию.
Anthropic явно не хочет оставаться только провайдером модели, Labs поможет самим захватывать приложения, удерживать пользователей в своей экосистеме и не отдавать крем стартапам.
Anthropic
Introducing Labs
Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
1❤8👍6👎2🔥2
Самые продвинутые ИИ-компании Китая говорят, что не обгонят Anthropic, OpenAI в ближайшие 3-5 лет
Заявления прозвучали на фоне успешных IPO китайских AI-компаний. Ранее, стало известно, что американские стартапы используют китайские ИИ-модели.
Джастин Лин, глава разработки открытых моделей Qwen в Alibaba, оценил шансы какой-либо китайской компании совершить фундаментальный прорыв и обойти OpenAI или Anthropic в ближайшие 3-5 лет, менее чем в 20%.
Он указал на ключевую проблему - основная часть вычислительных ресурсов в Китае уходит на удовлетворение коммерческих запросов и выполнение обязательств, в то время как OpenAI может выделять огромные мощности на исследования следующего поколения.
Тан Цзе, основатель и главный AI-ученый Zhipu AI, предостерег от эйфории из-за успехов открытых моделей. Он заявил, что разрыв с США может даже увеличиваться, несмотря на видимый прогресс.
Яо Шуньюй, недавно перешедший из OpenAI в Tencent, призвал сосредоточиться на решении ключевых проблем будущих моделей, таких как долговременная память и самообучение.
Причины отставания Китая от США в ИИ:
1. Дефицит вычислительных мощностей
2. Экспортные ограничения США
3. Разница в фокусе: китайские компании вынуждены в большей степени концентрироваться на коммерциализации и выполнении рыночных требований, в то время как американские лидеры могут инвестировать больше в рискованные и долгосрочные исследования.
Заявления прозвучали на фоне успешных IPO китайских AI-компаний. Ранее, стало известно, что американские стартапы используют китайские ИИ-модели.
Джастин Лин, глава разработки открытых моделей Qwen в Alibaba, оценил шансы какой-либо китайской компании совершить фундаментальный прорыв и обойти OpenAI или Anthropic в ближайшие 3-5 лет, менее чем в 20%.
Он указал на ключевую проблему - основная часть вычислительных ресурсов в Китае уходит на удовлетворение коммерческих запросов и выполнение обязательств, в то время как OpenAI может выделять огромные мощности на исследования следующего поколения.
Тан Цзе, основатель и главный AI-ученый Zhipu AI, предостерег от эйфории из-за успехов открытых моделей. Он заявил, что разрыв с США может даже увеличиваться, несмотря на видимый прогресс.
Яо Шуньюй, недавно перешедший из OpenAI в Tencent, призвал сосредоточиться на решении ключевых проблем будущих моделей, таких как долговременная память и самообучение.
Причины отставания Китая от США в ИИ:
1. Дефицит вычислительных мощностей
2. Экспортные ограничения США
3. Разница в фокусе: китайские компании вынуждены в большей степени концентрироваться на коммерциализации и выполнении рыночных требований, в то время как американские лидеры могут инвестировать больше в рискованные и долгосрочные исследования.
Yahoo Finance
China AI Leaders Warn of Widening Gap With US After $1B IPO Week
“A massive amount of OpenAI’s compute is dedicated to next-generation research, whereas we are stretched thin — just meeting delivery demands consumes most of our resources,” Lin said during a panel at the AGI-Next summit in Beijing on Saturday. The event…
❤12👍8🔥4
Мировой лидер в секвенировании ДНК представил базу из 1млрд клеток для ускорения ИИ и открытия лекарств
Компания Illumina, мировой лидер в технологиях секвенирования ДНК, представила Billion Cell Atlas — крупнейший в мире набор данных, который захватывает реакцию 1 млрд индивидуальных клеток на генетические изменения с помощью CRISPR.
Эксперименты проводят на более чем 200 линиях клеток, релевантных для заболеваний, включая:
- иммунные расстройства,
- рак,
- кардиометаболические,
- неврологические,
- редкие генетические заболевания.
Атлас поможет:
- характеризовать механизмы действия лекарств и заболеваний,
- исследовать новые показания для препаратов,
- валидировать кандидатные мишени из человеческой генетики,
- обучать продвинутые модели ИИ на беспрецедентном масштабе.
Этот атлас станет первым этапом программы по созданию атласа из 5 млрд клеток за 3 года и наиболее полной картой биологии человеческих заболеваний на сегодняшний день.
Компания Illumina, мировой лидер в технологиях секвенирования ДНК, представила Billion Cell Atlas — крупнейший в мире набор данных, который захватывает реакцию 1 млрд индивидуальных клеток на генетические изменения с помощью CRISPR.
Эксперименты проводят на более чем 200 линиях клеток, релевантных для заболеваний, включая:
- иммунные расстройства,
- рак,
- кардиометаболические,
- неврологические,
- редкие генетические заболевания.
Атлас поможет:
- характеризовать механизмы действия лекарств и заболеваний,
- исследовать новые показания для препаратов,
- валидировать кандидатные мишени из человеческой генетики,
- обучать продвинутые модели ИИ на беспрецедентном масштабе.
Этот атлас станет первым этапом программы по созданию атласа из 5 млрд клеток за 3 года и наиболее полной картой биологии человеческих заболеваний на сегодняшний день.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
OMG! 1 billion cells. Illumina introduced the Billion Cell Atlas, creating the most comprehensive map of human disease biology — and unlocking unparalleled speed and scale in AI for drug discovery.
The Atlas will help researchers, including founding participants…
The Atlas will help researchers, including founding participants…
🔥18❤10❤🔥6🥰3
2 ИИ от Google помогли доказать математическую задачу вместе с людьми
5 математиков изучали пространства отображений в так называемые «многообразия флагов» — объекты из алгебраической геометрии.
У них была гипотеза и численные подтверждения, но не было доказательства. Они разбили задачу на подзадачи возрастающей сложности и предложили их ИИ:
•Google Gemini DeepThink
•FullProof - внутренняя система Google DeepMind, специализированная для математики.
ИИ решил частные случаи, но застрял на обобщении. Тогда математики проанализировали его решения, увидели ключевую идею, переформулировали задачу и с новыми подсказками ИИ завершили доказательство.
Рави Вакил - соавтор работы и президент американского математического общества признаёт за ИИ способность к математическому прозрению, речь идёт о выводе, который сделал FullProof.
Ранее, мы писали о том, как может математика измениться с ИИ.
5 математиков изучали пространства отображений в так называемые «многообразия флагов» — объекты из алгебраической геометрии.
У них была гипотеза и численные подтверждения, но не было доказательства. Они разбили задачу на подзадачи возрастающей сложности и предложили их ИИ:
•Google Gemini DeepThink
•FullProof - внутренняя система Google DeepMind, специализированная для математики.
ИИ решил частные случаи, но застрял на обобщении. Тогда математики проанализировали его решения, увидели ключевую идею, переформулировали задачу и с новыми подсказками ИИ завершили доказательство.
Рави Вакил - соавтор работы и президент американского математического общества признаёт за ИИ способность к математическому прозрению, речь идёт о выводе, который сделал FullProof.
Ранее, мы писали о том, как может математика измениться с ИИ.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
New paper from Google, proving a novel theorem in algebraic geometry with an internal math-specialized version of Gemini.
This was a collaboration between Google DeepMind (Professor Freddie Manners and Blueshift team) and Professors Jim Bryan, Balazs Elek…
This was a collaboration between Google DeepMind (Professor Freddie Manners and Blueshift team) and Professors Jim Bryan, Balazs Elek…
❤10❤🔥5👍4
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Anthropic запускает инкубатор экспериментальных ИИ-продуктов Компания расширяет свое подразделение Labs - теперь это полноценная площадка для прототипов, ранних превью и фронтир - фич на базе Claude. Здесь будут быстро тестировать новые инструменты и смелые…
Вот это смена рынка! Microsoft тратит на Claude $500млн/год для своих продуктов
И это не прямые инвестиции, а именно операционные расходы - оплата за использование моделей Anthropic в продуктах Microsoft и для облачных клиентов Azure.
Ранее, мы писали, что Anthropic - король продаж API для ИИ.
Microsoft стал одним из крупнейших клиентов Anthropic. Компания интегрирует модели Claude в свои продукты, включая GitHub Copilot и Microsoft 365 Copilot. Напомним, у Microsoft проблемы с Copilot.
Партнерство усилилось на фоне конкуренции в ИИ-сфере. Microsoft углубляет связи с Anthropic - главным конкурентом OpenAI.
В ноябре 2025 года Microsoft вместе с Nvidia участвовала в крупной сделке с Anthropic: инвестиции до $5 млрд от Microsoft, а Anthropic обязался потратить до $30 млрд на вычисления в Azure. Это дает Microsoft скидки на внутреннее использование моделей Anthropic.
Microsoft ввела редкие стимулы для отдела продаж: продажи доступа к Claude засчитываются в квоты сотрудников, что мотивирует команду и помогает увеличивать доходы как Azure, так и Anthropic.
И это не прямые инвестиции, а именно операционные расходы - оплата за использование моделей Anthropic в продуктах Microsoft и для облачных клиентов Azure.
Ранее, мы писали, что Anthropic - король продаж API для ИИ.
Microsoft стал одним из крупнейших клиентов Anthropic. Компания интегрирует модели Claude в свои продукты, включая GitHub Copilot и Microsoft 365 Copilot. Напомним, у Microsoft проблемы с Copilot.
Партнерство усилилось на фоне конкуренции в ИИ-сфере. Microsoft углубляет связи с Anthropic - главным конкурентом OpenAI.
В ноябре 2025 года Microsoft вместе с Nvidia участвовала в крупной сделке с Anthropic: инвестиции до $5 млрд от Microsoft, а Anthropic обязался потратить до $30 млрд на вычисления в Azure. Это дает Microsoft скидки на внутреннее использование моделей Anthropic.
Microsoft ввела редкие стимулы для отдела продаж: продажи доступа к Claude засчитываются в квоты сотрудников, что мотивирует команду и помогает увеличивать доходы как Azure, так и Anthropic.
The Information
Microsoft’s Spending on Anthropic AI Is on Pace to Hit $500 Million
OpenAI is Microsoft’s most important AI provider and its biggest cloud server customer. But as OpenAI does more business with Microsoft’s cloud rivals, Microsoft is doing more business with Anthropic, OpenAI’s archrival. Microsoft has quietly become one of…
🔥11❤5👏3👍2
Dr. Zero - поисковые ИИ-агенты учатся сами, без данных
Meta* представила фреймворк, где LLM улучшает способности к поиску и рассуждению полностью автономно без единого размеченного примера. GitHub.
Размеченные данные - узкое место в обучении агентов. Если сложные рассуждающие способности могут возникать из самоэволюции, это меняет экономику создания ИИ-систем.
Как это работает?
Из одной базовой модели создаются 2 агента:
- Proposer генерирует вопросы, - Solver на них отвечает.
Оба используют внешний поисковик. Ключевой трюк — награда за «правильную» сложность: если Solver решает всё или ничего, Proposer не получает награды. Только частичный успех засчитывается. Это создаёт автоматический учебный план с постепенным усложнением.
По мере роста Solver простые вопросы обесцениваются → Proposer вынужден генерировать сложнее → Solver продолжает учиться. Замкнутый цикл самоулучшения.
Результаты:
На простых задачах (один поисковый шаг) 3B-модель превосходит supervised-baseline на 7-23%. На сложных многошаговых — 7B достигает ~90% качества полностью supervised-агентов. И это без единого человеческого примера в обучении.
Что ограничивает?
После 2-3 итераций наступает плато. Крупные модели менее стабильны при обучении. Пока не решена проблема reward hacking при длительной самоэволюции.
*запрещенная в России организация.
Meta* представила фреймворк, где LLM улучшает способности к поиску и рассуждению полностью автономно без единого размеченного примера. GitHub.
Размеченные данные - узкое место в обучении агентов. Если сложные рассуждающие способности могут возникать из самоэволюции, это меняет экономику создания ИИ-систем.
Как это работает?
Из одной базовой модели создаются 2 агента:
- Proposer генерирует вопросы, - Solver на них отвечает.
Оба используют внешний поисковик. Ключевой трюк — награда за «правильную» сложность: если Solver решает всё или ничего, Proposer не получает награды. Только частичный успех засчитывается. Это создаёт автоматический учебный план с постепенным усложнением.
По мере роста Solver простые вопросы обесцениваются → Proposer вынужден генерировать сложнее → Solver продолжает учиться. Замкнутый цикл самоулучшения.
Результаты:
На простых задачах (один поисковый шаг) 3B-модель превосходит supervised-baseline на 7-23%. На сложных многошаговых — 7B достигает ~90% качества полностью supervised-агентов. И это без единого человеческого примера в обучении.
Что ограничивает?
После 2-3 итераций наступает плато. Крупные модели менее стабильны при обучении. Пока не решена проблема reward hacking при длительной самоэволюции.
*запрещенная в России организация.
arXiv.org
Dr. Zero: Self-Evolving Search Agents without Training Data
As high-quality data becomes increasingly difficult to obtain, data-free self-evolution has emerged as a promising paradigm. This approach allows large language models (LLMs) to autonomously...
🔥8👍5❤3
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Развитие ИИ и квантовых вычислений имеют решающее значение для раскрытия полного потенциала космоса Такого мнения придерживается Кам Гаффарян, основатель Intuitive Machines, которая в феврале высадила на луну первый частный корабль. Космическая экономика…
Axiom Space начала строить дата-центр на орбите - первые серверы уже в космосе
11 января на орбиту отправились 2 узла Orbital Data Center - первая инфраструктура для обработки и хранения данных непосредственно в космосе.
У нас в сторис тут мы опубликовали вчера карту рынка космических вычислений.
Что это даёт?
спутники смогут обрабатывать данные на орбите через AI/ML-модели, не передавая сырой поток на Землю. На выходе — меньше трафика, быстрее аналитика, автономная работа при потере связи.
Узлы оснащены оптическими каналами на 2,5 Гбит/с и совместимы со стандартами Space Development Agency, то есть могут работать с военными, гос и коммерческими сетями.
Основатель Axiom Space - Кам Гаффарян, он в том числе основал несколько космических компаний, включая Intuitive Machines и X-energy, вот тут его видение экономики в космосе. Его компания Intuitive Machines высадилась на луну первая среди космических компаний.
Axiom к этому шла поэтапно:
- в 2022-м запустили AWS Snowcone на МКС и провели 1-й коммерческий ИИ-инференс на орбите,
- затем установили квантово-защищённую связь с Землёй через Quantinuum,
- осенью 2025-го развернули прототип дата-центра на станции.
К 2030+ планируют масштабировать сеть от киловатт до мегаватт вычислительной мощности.
По сути, строится распределённая инфраструктура космических вычислений.
11 января на орбиту отправились 2 узла Orbital Data Center - первая инфраструктура для обработки и хранения данных непосредственно в космосе.
У нас в сторис тут мы опубликовали вчера карту рынка космических вычислений.
Что это даёт?
спутники смогут обрабатывать данные на орбите через AI/ML-модели, не передавая сырой поток на Землю. На выходе — меньше трафика, быстрее аналитика, автономная работа при потере связи.
Узлы оснащены оптическими каналами на 2,5 Гбит/с и совместимы со стандартами Space Development Agency, то есть могут работать с военными, гос и коммерческими сетями.
Основатель Axiom Space - Кам Гаффарян, он в том числе основал несколько космических компаний, включая Intuitive Machines и X-energy, вот тут его видение экономики в космосе. Его компания Intuitive Machines высадилась на луну первая среди космических компаний.
Axiom к этому шла поэтапно:
- в 2022-м запустили AWS Snowcone на МКС и провели 1-й коммерческий ИИ-инференс на орбите,
- затем установили квантово-защищённую связь с Землёй через Quantinuum,
- осенью 2025-го развернули прототип дата-центра на станции.
К 2030+ планируют масштабировать сеть от киловатт до мегаватт вычислительной мощности.
По сути, строится распределённая инфраструктура космических вычислений.
Axiomspace
Orbital Data Centers
Powering the future of data processing and storage, AI, cybersecurity, and digital sovereignty in space
🔥11👍6❤4🤔1
Здравоохранение стало новой точкой роста ИИ-лабораторий.
Если в 2025 году все старались создать лучшего помощника в кодировании, то в 2026 году крупные лаборатории идут в здравоохранение.
Как мы писали ранее, OpenAI и Anthropic объявили о своих проектах в health.
Сейчас именно OpenAI и Anthropic борются за то, чтобы быть интерфейсом - единой точкой входа для всех данных в здравоохранении - от Apple Watch до медицинских записей. Вместо десяти приложений 1 ИИ-интерфейс, который всё агрегирует и интерпретирует.
В это же время Google занимается созданием инфраструктуры, выпустили обновленную MedGemma 1.5 — открытая мультимодальная медицинская модель. Предыдущие тут и тут.
А стартапы без глубокой специализации и уникальных данных становятся уязвимы, происходит расслоение:
1. Wellness/hardware стартапы (Oura, Whoop, Eight Sleep) — выигрывают, их данные становятся ценнее в контексте
2. Обёртки над LLM проигрывают, их функционал поглощается платформами
3. Глубокие вертикали (клинические workflow, фарма R&D) — пока в безопасности, но давление нарастает.
Выживут те стартапы, которые либо владеют железом , например, Oura, либо встроены в клинические процессы так глубоко, что замена невозможна.
Данные будут генерироваться разными устройствами и сервисами, но интерпретировать и взаимодействовать с ними пользователь будет через Claude или ChatGPT.
Это как с браузерами в своё время - неважно, чей сайт, важно, через что ты его открываешь. Здесь аналогично: неважно, чей трекер сна - важно, кто агрегирует всю картину.
Если в 2025 году все старались создать лучшего помощника в кодировании, то в 2026 году крупные лаборатории идут в здравоохранение.
Как мы писали ранее, OpenAI и Anthropic объявили о своих проектах в health.
Сейчас именно OpenAI и Anthropic борются за то, чтобы быть интерфейсом - единой точкой входа для всех данных в здравоохранении - от Apple Watch до медицинских записей. Вместо десяти приложений 1 ИИ-интерфейс, который всё агрегирует и интерпретирует.
В это же время Google занимается созданием инфраструктуры, выпустили обновленную MedGemma 1.5 — открытая мультимодальная медицинская модель. Предыдущие тут и тут.
А стартапы без глубокой специализации и уникальных данных становятся уязвимы, происходит расслоение:
1. Wellness/hardware стартапы (Oura, Whoop, Eight Sleep) — выигрывают, их данные становятся ценнее в контексте
2. Обёртки над LLM проигрывают, их функционал поглощается платформами
3. Глубокие вертикали (клинические workflow, фарма R&D) — пока в безопасности, но давление нарастает.
Выживут те стартапы, которые либо владеют железом , например, Oura, либо встроены в клинические процессы так глубоко, что замена невозможна.
Данные будут генерироваться разными устройствами и сервисами, но интерпретировать и взаимодействовать с ними пользователь будет через Claude или ChatGPT.
Это как с браузерами в своё время - неважно, чей сайт, важно, через что ты его открываешь. Здесь аналогично: неважно, чей трекер сна - важно, кто агрегирует всю картину.
Telegram
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
OpenAI и Anthropic выпустили ИИ для здравоохранения и наук о жизни
OpenAI 7 января выпустили ChatGPT Health - отдельный интерфейс для пользователей, куда можно загружать и подключать свои медицинские записи, данные из приложений здоровья и т.д. ChatGPT помогает…
OpenAI 7 января выпустили ChatGPT Health - отдельный интерфейс для пользователей, куда можно загружать и подключать свои медицинские записи, данные из приложений здоровья и т.д. ChatGPT помогает…
👍8❤4👎2🔥2
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Сэм Альтман нанял Михаила Шапиро в свой стартап - конкурент Neuralink под названием Merge Labs. Альтман снова нанял российского биомолекулярного инженера Михаила Шапиро в Merge Labs как часть основательской команды. Все как с Суцкевером в OpenAI. Шапиро…
Стартап по нейроинтерфейсам Сэма Альтмана привлек $252 млн в seed раунде при оценке в $850 млн - космические цифры для стартапа без продукта.
Вот как умеет Сэм привлекать $ в совсем новые стартапы.
Сегодня стартап Merge вышел в свет и официально себя представил, вот их сайт. Мы о нем ранее писали тут.
Инвесторы раунда:
1. OpenAI, стратегический инвестор
2. Bain Capital
3. Gabe Newell, у которого есть собственный BCI-стартап Starfish.
и другие.
Что интересно и важно - стартап Merge вышел из некоммерческой организации Forest Neurotech, мы о нем писали еще 2 года назад здесь. Forest получил первые небольшие инвестиции $14млн от экс-главы Google Эрика Шмидта.
А год назад Forest получили грант от Великобритании на свой проект, тут подробно.
Вот подход Merge по разработке нейроинтерфейсов, он отличается от Neuralink.
У Merge 2 ключевых компонента:
1. Используют Ультразвук вместо электродов, так как:
- Безопасен
- Проникает на сантиметры вглубь мозга (электроды — миллиметры)
- Разрешение до 100 микрон
- Может охватить практически весь мозг
2. Молекулярные репортеры-белки, которые доставляются в нейроны,вероятно, через генную терапию, и делают активность нейронов «видимой» для ультразвука.
Михаил Шапиро, со-основатель Merge, называет это ультразвуковым аналогом флуоресцентных белков и оптогенетики.
Что пока неизвестно по подходу Merge?
1. Как именно доставлять белки в мозг?предположительно генная терапия, но детали не раскрыты
2. Форм-фактор устройства — сначала, возможно, защитная оболочка мозга, потом — внешнее устройство.
Текущие генные терапии не могут покрыть весь мозг, и стоили бы сотни тысяч $.
Как и все Merge начнут с медицинских испытаний на пациентах. Но долгосрочная цель - массовый продукт.
Команда Merge
Бизнес сторона:
Сэм Альтман, CEO OpenAI
Алекс Бланиа, CEO Worldcoin
Сандро Хербиг, Worldcoin
Научная сторона:
Михаил Шапиро, профессор Caltech,
Тайсон Афлало, нейробиолог Caltech
Самнер Норман, сооснователь Forest Neurotech.
Вот как умеет Сэм привлекать $ в совсем новые стартапы.
Сегодня стартап Merge вышел в свет и официально себя представил, вот их сайт. Мы о нем ранее писали тут.
Инвесторы раунда:
1. OpenAI, стратегический инвестор
2. Bain Capital
3. Gabe Newell, у которого есть собственный BCI-стартап Starfish.
и другие.
Что интересно и важно - стартап Merge вышел из некоммерческой организации Forest Neurotech, мы о нем писали еще 2 года назад здесь. Forest получил первые небольшие инвестиции $14млн от экс-главы Google Эрика Шмидта.
А год назад Forest получили грант от Великобритании на свой проект, тут подробно.
Вот подход Merge по разработке нейроинтерфейсов, он отличается от Neuralink.
У Merge 2 ключевых компонента:
1. Используют Ультразвук вместо электродов, так как:
- Безопасен
- Проникает на сантиметры вглубь мозга (электроды — миллиметры)
- Разрешение до 100 микрон
- Может охватить практически весь мозг
2. Молекулярные репортеры-белки, которые доставляются в нейроны,вероятно, через генную терапию, и делают активность нейронов «видимой» для ультразвука.
Михаил Шапиро, со-основатель Merge, называет это ультразвуковым аналогом флуоресцентных белков и оптогенетики.
Что пока неизвестно по подходу Merge?
1. Как именно доставлять белки в мозг?предположительно генная терапия, но детали не раскрыты
2. Форм-фактор устройства — сначала, возможно, защитная оболочка мозга, потом — внешнее устройство.
Текущие генные терапии не могут покрыть весь мозг, и стоили бы сотни тысяч $.
Как и все Merge начнут с медицинских испытаний на пациентах. Но долгосрочная цель - массовый продукт.
Команда Merge
Бизнес сторона:
Сэм Альтман, CEO OpenAI
Алекс Бланиа, CEO Worldcoin
Сандро Хербиг, Worldcoin
Научная сторона:
Михаил Шапиро, профессор Caltech,
Тайсон Афлало, нейробиолог Caltech
Самнер Норман, сооснователь Forest Neurotech.
Corememory
Exclusive: OpenAI and Sam Altman Back A Bold New Take On Fusing Humans And Machines
Merge Labs is here with $252 million, an all-star crew and superpowers on the mind
1👍12🤯6💊4❤1🔥1
Anthropic посмотрели как используют люди Claude и вот, что выяснили
1. Claude используется чаще и даёт большую производительность на задачах, требующих высшего образования.
Если эти задачи сократятся для работников, чистый эффект может привести к снижению квалификационных рабочих мест.
2. Как спрашиваешь Claude, так и отвечает. Claude может отвечать на запросы пользователей на уровне PhD, но делает это только, когда получает соответствующий запрос.
Это не особенность, а следствие обучения. И аргумент за то, что навык формулировать запросы - реальный экономический фактор.
3. Есть сильная связь между доходом на душу населения и паттернами использования ИИ— богатые страны используют Claude коллаборативно, бедные фокусируются на учёбе и приложениях — говорит о том, что ИИ не развернётся единообразно по всему миру.
4. По мере развития возможностей ИИ:
• Успешность выполнения задач может вырасти
• Пользователи могут давать больше автономии
• Пользователи будут браться за более сложные задачи
• Задачи, которые окажутся автоматизируемыми, могут перейти из чата в API.
1. Claude используется чаще и даёт большую производительность на задачах, требующих высшего образования.
Если эти задачи сократятся для работников, чистый эффект может привести к снижению квалификационных рабочих мест.
2. Как спрашиваешь Claude, так и отвечает. Claude может отвечать на запросы пользователей на уровне PhD, но делает это только, когда получает соответствующий запрос.
Это не особенность, а следствие обучения. И аргумент за то, что навык формулировать запросы - реальный экономический фактор.
3. Есть сильная связь между доходом на душу населения и паттернами использования ИИ— богатые страны используют Claude коллаборативно, бедные фокусируются на учёбе и приложениях — говорит о том, что ИИ не развернётся единообразно по всему миру.
4. По мере развития возможностей ИИ:
• Успешность выполнения задач может вырасти
• Пользователи могут давать больше автономии
• Пользователи будут браться за более сложные задачи
• Задачи, которые окажутся автоматизируемыми, могут перейти из чата в API.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Anthropic published 4th Economic Index report
This version introduces "economic primitives"—simple and foundational metrics on how AI is used: task complexity, education level, purpose (work, school, personal), AI autonomy, and success rates.
API data shows…
This version introduces "economic primitives"—simple and foundational metrics on how AI is used: task complexity, education level, purpose (work, school, personal), AI autonomy, and success rates.
API data shows…
1❤10🤔3👍2💯2🍓2
Мега шаг от Беларуси: там появится 1-й крипто банк уже через полгода, Лукашенко подписал указ
Беларусь признает криптовалюты полноценной валютой, которой можно оперировать на балансе наравне с фиатом. Также:
1. Гражданам разрешат выпускать криптосчета, а компании смогут иметь и хранить на своих счетах криптовалюты.
2. Разрешат получать зарплату в криптовалюте, если расчёты идут через криптобанк.
3. Крипто банки смогут в том числе заниматься кредитованием под залог криптовалют. Об этом сообщил 1-й зампред Нацбанка Беларуси.
4. Более того, бухучет и аудит у таких банков будет аналогичен традиционным банкам.
Чтобы получить статус крипто банка нужно иметь:
- Статус резидента Парка высоких технологий (ПВТ).
- Включение в специальный реестр криптобанков, который ведёт Национальный банк.
Остальные требования пока не известны.
Беларусь признает криптовалюты полноценной валютой, которой можно оперировать на балансе наравне с фиатом. Также:
1. Гражданам разрешат выпускать криптосчета, а компании смогут иметь и хранить на своих счетах криптовалюты.
2. Разрешат получать зарплату в криптовалюте, если расчёты идут через криптобанк.
3. Крипто банки смогут в том числе заниматься кредитованием под залог криптовалют. Об этом сообщил 1-й зампред Нацбанка Беларуси.
4. Более того, бухучет и аудит у таких банков будет аналогичен традиционным банкам.
Чтобы получить статус крипто банка нужно иметь:
- Статус резидента Парка высоких технологий (ПВТ).
- Включение в специальный реестр криптобанков, который ведёт Национальный банк.
Остальные требования пока не известны.
Президент Республики Беларусь
Подписан Указ о криптобанках и токенах
Президент Беларуси Александр Лукашенко 16 января подписал Указ № 19 "О криптобанках и отдельных вопросах контроля в сфере цифровых знаков (токенов)".
20🔥15❤🔥5😁4🏆4👏2❤1
Классный инсайт о долгосрочных ИИ-агентах от Cursor
Основная идея в том, что для эффективной работы сложных ИИ-агентов на длительных задачах решающим фактором является тщательное планирование.
Главная проблема современных мультиагентных систем - координация и коммуникация между агентами.
Решение - не заставлять агентов много общаться друг с другом, а заранее составить детальный план.
Как это работает? главный планировщик изучает кодовую базу и разбивает задачу на подзадачи. Затем запускаются субпланировщики по категориям задач - это позволяет параллелить работу и использовать рекурсивные циклы.
Субагенты выполняют свои подзадачи независимо, не зная общей картины, и не координируясь друг с другом. Это позволяет избежать дублирования работы.
Например, с помощью такого подхода Cursor создал полноценный веб-браузер с 0. ИИ- агент работал неделю, написал более 1 млн строк кода в 1000+ файлах. Лучше всего работала модель GPT-5.2.
Самое важное - не модель и не инфраструктура, а хорошо продуманный системный промпт, который помогает агенту сохранять фокус на протяжении долгого времени.
Эти выводы полностью совпадают с опытом работы с Claude Code на долгосрочных задачах, если вы уже работали с ним.
Основная идея в том, что для эффективной работы сложных ИИ-агентов на длительных задачах решающим фактором является тщательное планирование.
Главная проблема современных мультиагентных систем - координация и коммуникация между агентами.
Решение - не заставлять агентов много общаться друг с другом, а заранее составить детальный план.
Как это работает? главный планировщик изучает кодовую базу и разбивает задачу на подзадачи. Затем запускаются субпланировщики по категориям задач - это позволяет параллелить работу и использовать рекурсивные циклы.
Субагенты выполняют свои подзадачи независимо, не зная общей картины, и не координируясь друг с другом. Это позволяет избежать дублирования работы.
Например, с помощью такого подхода Cursor создал полноценный веб-браузер с 0. ИИ- агент работал неделю, написал более 1 млн строк кода в 1000+ файлах. Лучше всего работала модель GPT-5.2.
Самое важное - не модель и не инфраструктура, а хорошо продуманный системный промпт, который помогает агенту сохранять фокус на протяжении долгого времени.
Эти выводы полностью совпадают с опытом работы с Claude Code на долгосрочных задачах, если вы уже работали с ним.
Cursor
Scaling long-running autonomous coding
We've been experimenting with running coding agents autonomously for weeks at a time.
10🔥12❤🔥6👏2❤1👍1💯1
3 проекта января, которые показывают тренд куда движется ИИ в создании лекарств
За последние 2 недели вышли 3 работы, которые вместе складываются в картину того, как ИИ-пайплайн в биомедицине становится сквозным: от последовательности букв в геноме до кандидата в лекарство.
1. RNAPro от NVIDIA был представлен на CES 2026 — предсказывает 3D-структуру молекул РНК.
В отличие от белков, для РНК до сих пор не было своего AlphaFold.
RNAPro комбинирует архитектуру в стиле AlphaFold 3 с фундаментальными моделями для РНК. GitHub.
2. SeedFold от ByteDance превосходит AlphaFold 3 на белковых задачах. Китайский техгигант не изобретал новую архитектуру, а что сделал, смотрите тут.
3. DrugCLIP от университета Tsinghua — скрининг 10 трлн пар за сутки.
DrugCLIP переформулирует задачу. Поиск становится простым вычислением похожести.
Три работы — три звена одной цепочки:
1. Предсказание структуры РНК, NVIDIA
2. Предсказание структуры белков лучше AlphaFold, ByteDance
3. Ультрабыстрый поиск лекарств по этим структурам, Tsinghua.
Всё работает на стандартном железе. Барьер входа в индустрию падает.
Нобелевка за AlphaFold была в 2024. Сейчас мы видим, как эта технология расходится по индустрии и обрастает инфраструктурой от академических лабораторий до ByteDance.
За последние 2 недели вышли 3 работы, которые вместе складываются в картину того, как ИИ-пайплайн в биомедицине становится сквозным: от последовательности букв в геноме до кандидата в лекарство.
1. RNAPro от NVIDIA был представлен на CES 2026 — предсказывает 3D-структуру молекул РНК.
В отличие от белков, для РНК до сих пор не было своего AlphaFold.
RNAPro комбинирует архитектуру в стиле AlphaFold 3 с фундаментальными моделями для РНК. GitHub.
2. SeedFold от ByteDance превосходит AlphaFold 3 на белковых задачах. Китайский техгигант не изобретал новую архитектуру, а что сделал, смотрите тут.
3. DrugCLIP от университета Tsinghua — скрининг 10 трлн пар за сутки.
DrugCLIP переформулирует задачу. Поиск становится простым вычислением похожести.
Три работы — три звена одной цепочки:
1. Предсказание структуры РНК, NVIDIA
2. Предсказание структуры белков лучше AlphaFold, ByteDance
3. Ультрабыстрый поиск лекарств по этим структурам, Tsinghua.
Всё работает на стандартном железе. Барьер входа в индустрию падает.
Нобелевка за AlphaFold была в 2024. Сейчас мы видим, как эта технология расходится по индустрии и обрастает инфраструктурой от академических лабораторий до ByteDance.
GitHub
GitHub - NVIDIA-Digital-Bio/RNAPro: RNAPro is a state-of-the-art RNA 3D folding model developed in collaboration with the hosts…
RNAPro is a state-of-the-art RNA 3D folding model developed in collaboration with the hosts and winners of the Stanford RNA 3D Folding Kaggle competition. - NVIDIA-Digital-Bio/RNAPro
1🔥9👍5🆒5💯2👏1💊1
Итоги первых 2-х недель 2026 и конца 2025-то, что имеет значение в России и мире
Если вдруг вы пропустили итоги конца 2025 года, то тут можно посмотреть.
Итоги 2025 года мы подготовили здесь и здесь.
Вы можете поддержать нашу работу здесь.
Итоги последних 2-х недель 2026 и немного конца 2025
ИИ, агенты
Anthropic выпустил универсального ИИ-агента для офиса — Cowork, а тут о стратегии компании
Spirit AI представили Spirit v1.5 — открытый «мозг» стал лучшей в мире моделью для роботов
Лаба Alibaba Tongyi выпустили MAI-UI — семейство базовых GUI-агентов
Agent Skills теперь доступны в Google Antigravity
Anthropic запускает MCP Tool Search для Claude Code — динамическая подгрузка инструментов, когда их слишком много
Meta* показала способ, как агенты учатся сами через игру между созданием и исправлением багов
#DeepSeek представил mHC — новый способ передачи информации между слоями нейросети, и Engram — новый модуль памяти
Anthropic открыл инкубатор экспериментальных ИИ-продуктов
Google выкатил масштабный релиз: новый стандарт для коммерции ИИ-агентов, бизнес-агент, реклама в ИИ-поисковике и платформа для ритейлеров
Meta представила Dr. Zero — фреймворк, где LLM улучшает поиск и рассуждения полностью автономно, без единого размеченного примера
Anthropic изучил, как люди на самом деле используют Claude — опубликован отчёт
Microsoft тратит $500 млн в год на Claude — операционные расходы в своих продуктах и Azure
OpenAI и Anthropic выпустили ИИ для здравоохранения — борьба за то, чтобы стать единым интерфейсом для всех медицинских данных, от Apple Watch до истории болезни
Apple и Google заключили многолетнее партнёрство — следующее поколение Apple Foundation Models будет построено на Gemini
Самые продвинутые ИИ-компании Китая признали, что не смогут обгонать Anthropic и OpenAI в ближайшие 3-5 лет
Исследования для ИИ и агентов
Исследование о том, как использовать инсайты нейронаук для построения адаптивных ИИ-агентов
ИИ AxiomProver решил 12 из 12 задач Putnam
2 ИИ от Google помогли доказать математическую задачу вместе с людьми
Теренс Тао высказался о будущем математики в эпоху ИИ
Sakana AI представила DroPE
Tencent WeChat AI выпустил WeDLM — диффузионный фреймворк с обычным вниманием, который работает так же быстро, как топовые LLM
Вышел 102-страничный обзор Memory in the Age of AI Agents — единая рамка для понимания памяти агентов
UniversalRAG — новый фреймворк для извлечения знаний из разнородных источников разных модальностей
AgeMem — фреймворк, интегрирующий долгосрочную и краткосрочную память прямо в политику агента
Инсайт от Cursor для сложных ИИ-агентов на длительных задачах
Нейроинтерфейсы, роботы и биотех
Стартап по нейроинтерфейсам Сэма Альтмана привлёк $252 млн при оценке $850 млн
Illumina представила базу из 1 млрд клеток для ускорения ИИ и открытия лекарств
Google выпустили MedGemma 1.5 — открытую мультимодальную медицинскую модель
Китай запустил 1-ю платформу по аренде роботов
Google показал: умные часы могут измерять походку так же точно, как смартфоны
3 проекта января показывают тренд, куда движется ИИ в создании лекарств
Крипто и финансы
В Беларуси появится 1-й крипто банк уже через полгода https://t.iss.one/blockchainRF/12589
Свежий отчёт Grayscale о крипте в 2026 https://t.iss.one/blockchainRF/12559
Дубай запретил приватные токены и ввёл новые правила для стейблкоинов https://t.iss.one/blockchainRF/12570
Космос и инфраструктура ИИ
2026 — год массового ввода гигаваттных ЦОДов https://t.iss.one/blockchainRF/12558
Axiom Space начала строить дата-центр на орбите https://t.iss.one/blockchainRF/12585
Mitsubishi становится крупным клиентом коммерческой космической станции Starlab https://t.iss.one/blockchainRF/12578
Продукты и сделки
Марк Цукерберг купил китайский стартап Manus за $2 млрд https://t.iss.one/blockchainRF/12561
С очками Meta Ray-Ban можно печатать SMS жестами, без телефона https://t.iss.one/blockchainRF/12567
Основатель Signal запускает приватного ИИ-помощника https://t.iss.one/blockchainRF/12560
*запрещенная компания в РФ.
Если вдруг вы пропустили итоги конца 2025 года, то тут можно посмотреть.
Итоги 2025 года мы подготовили здесь и здесь.
Вы можете поддержать нашу работу здесь.
Итоги последних 2-х недель 2026 и немного конца 2025
ИИ, агенты
Anthropic выпустил универсального ИИ-агента для офиса — Cowork, а тут о стратегии компании
Spirit AI представили Spirit v1.5 — открытый «мозг» стал лучшей в мире моделью для роботов
Лаба Alibaba Tongyi выпустили MAI-UI — семейство базовых GUI-агентов
Agent Skills теперь доступны в Google Antigravity
Anthropic запускает MCP Tool Search для Claude Code — динамическая подгрузка инструментов, когда их слишком много
Meta* показала способ, как агенты учатся сами через игру между созданием и исправлением багов
#DeepSeek представил mHC — новый способ передачи информации между слоями нейросети, и Engram — новый модуль памяти
Anthropic открыл инкубатор экспериментальных ИИ-продуктов
Google выкатил масштабный релиз: новый стандарт для коммерции ИИ-агентов, бизнес-агент, реклама в ИИ-поисковике и платформа для ритейлеров
Meta представила Dr. Zero — фреймворк, где LLM улучшает поиск и рассуждения полностью автономно, без единого размеченного примера
Anthropic изучил, как люди на самом деле используют Claude — опубликован отчёт
Microsoft тратит $500 млн в год на Claude — операционные расходы в своих продуктах и Azure
OpenAI и Anthropic выпустили ИИ для здравоохранения — борьба за то, чтобы стать единым интерфейсом для всех медицинских данных, от Apple Watch до истории болезни
Apple и Google заключили многолетнее партнёрство — следующее поколение Apple Foundation Models будет построено на Gemini
Самые продвинутые ИИ-компании Китая признали, что не смогут обгонать Anthropic и OpenAI в ближайшие 3-5 лет
Исследования для ИИ и агентов
Исследование о том, как использовать инсайты нейронаук для построения адаптивных ИИ-агентов
ИИ AxiomProver решил 12 из 12 задач Putnam
2 ИИ от Google помогли доказать математическую задачу вместе с людьми
Теренс Тао высказался о будущем математики в эпоху ИИ
Sakana AI представила DroPE
Tencent WeChat AI выпустил WeDLM — диффузионный фреймворк с обычным вниманием, который работает так же быстро, как топовые LLM
Вышел 102-страничный обзор Memory in the Age of AI Agents — единая рамка для понимания памяти агентов
UniversalRAG — новый фреймворк для извлечения знаний из разнородных источников разных модальностей
AgeMem — фреймворк, интегрирующий долгосрочную и краткосрочную память прямо в политику агента
Инсайт от Cursor для сложных ИИ-агентов на длительных задачах
Нейроинтерфейсы, роботы и биотех
Стартап по нейроинтерфейсам Сэма Альтмана привлёк $252 млн при оценке $850 млн
Illumina представила базу из 1 млрд клеток для ускорения ИИ и открытия лекарств
Google выпустили MedGemma 1.5 — открытую мультимодальную медицинскую модель
Китай запустил 1-ю платформу по аренде роботов
Google показал: умные часы могут измерять походку так же точно, как смартфоны
3 проекта января показывают тренд, куда движется ИИ в создании лекарств
Крипто и финансы
В Беларуси появится 1-й крипто банк уже через полгода https://t.iss.one/blockchainRF/12589
Свежий отчёт Grayscale о крипте в 2026 https://t.iss.one/blockchainRF/12559
Дубай запретил приватные токены и ввёл новые правила для стейблкоинов https://t.iss.one/blockchainRF/12570
Космос и инфраструктура ИИ
2026 — год массового ввода гигаваттных ЦОДов https://t.iss.one/blockchainRF/12558
Axiom Space начала строить дата-центр на орбите https://t.iss.one/blockchainRF/12585
Mitsubishi становится крупным клиентом коммерческой космической станции Starlab https://t.iss.one/blockchainRF/12578
Продукты и сделки
Марк Цукерберг купил китайский стартап Manus за $2 млрд https://t.iss.one/blockchainRF/12561
С очками Meta Ray-Ban можно печатать SMS жестами, без телефона https://t.iss.one/blockchainRF/12567
Основатель Signal запускает приватного ИИ-помощника https://t.iss.one/blockchainRF/12560
*запрещенная компания в РФ.
🔥6❤5👍1
Google дали ИИ-моделям долговременную память
Google представили 2 связанные разработки — архитектуру Titans и фреймворк MIRAS, которые позволяют ИИ-моделям эффективно работать с очень длинными контекстами и обновлять свою память прямо в процессе работы.
Ранее про Titans мы тут писали.
Новая архитектура обучается в процессе вывода и сохраняет контекст для миллионов токенов.
Titans + MIRAS — это движение к адаптации в реальном времени.
Вместо сжатия информации в статическое состояние, архитектура активно обучается и обновляет собственные параметры по мере поступления данных. Это позволяет мгновенно интегрировать новые специфичные детали в ядро знаний модели.
Google представили 2 связанные разработки — архитектуру Titans и фреймворк MIRAS, которые позволяют ИИ-моделям эффективно работать с очень длинными контекстами и обновлять свою память прямо в процессе работы.
Ранее про Titans мы тут писали.
Новая архитектура обучается в процессе вывода и сохраняет контекст для миллионов токенов.
Titans + MIRAS — это движение к адаптации в реальном времени.
Вместо сжатия информации в статическое состояние, архитектура активно обучается и обновляет собственные параметры по мере поступления данных. Это позволяет мгновенно интегрировать новые специфичные детали в ядро знаний модели.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Google's Titans architecture brings adaptive long-term memory to language models
Titans introduces a deep neural network (MLP) as a long-term memory module, separate from the main model.
This memory:
1. Updates its weights when encountering "surprising"…
Titans introduces a deep neural network (MLP) as a long-term memory module, separate from the main model.
This memory:
1. Updates its weights when encountering "surprising"…
👍6❤3
Payments_blockchainrf.pdf
3.5 MB
Deloitte: стейблкоины+ISO 20022 + ИИ-агенты сливаются в единую инфраструктуру
Deloitte выпустил прогноз платежей на 2026 и там они соединили 3 сущности в единую систему:
1. Стейблкоины — Visa и SAP уже автоматизируют бухгалтерские проводки для стейблкоин-транзакций. Это больше не эксперимент. Мы тут писали много про стейблкоины.
2. ISO 20022 — глобальный стандарт финансовых сообщений. Fedwire перешёл на него в июле 2025, Swift завершает миграцию в ноябре. Раньше 72% данных в транзакциях шли в свободном текстовом формате — теперь это структурированные поля. Машины могут читать платежи без человеческой интерпретации.
3. Агентный ИИ — Mastercard запустил Agent Pay в апреле 2025. Модель меняется с push (человек инициирует платёж) на pull (агент платит за пользователя — счета, переводы, оптимизация кэша). Об этом мы писали здесь.
Почему это работает только вместе:
• ISO 20022 даёт агентам структурированные данные для принятия решений.
• Стейблкоины дают программируемый, круглосуточный механизм исполнения.
• Агентный ИИ связывает одно с другим без участия человека.
Результат — платёжная инфраструктура, где человек переходит от исполнения к надзору. CFO и казначейские команды, привыкшие к пакетной обработке в конце дня, теперь работают в режиме реального времени.
JPMorgan прогнозирует рост объёма real-time платежей на 289% к 2030. Почти половина финансовых институтов уже используют стейблкоины, ещё 41% планируют начать.
Вопрос доверия остаётся открытым: потребители должны верить, что ии-агент действует в их интересах. Отсюда фокус на explainable AI, аудиторских логах и compliance-контролях.
Но технологическая база уже есть. 2026 — год, когда автоматизированные платежи перестают быть концептом.
Deloitte выпустил прогноз платежей на 2026 и там они соединили 3 сущности в единую систему:
1. Стейблкоины — Visa и SAP уже автоматизируют бухгалтерские проводки для стейблкоин-транзакций. Это больше не эксперимент. Мы тут писали много про стейблкоины.
2. ISO 20022 — глобальный стандарт финансовых сообщений. Fedwire перешёл на него в июле 2025, Swift завершает миграцию в ноябре. Раньше 72% данных в транзакциях шли в свободном текстовом формате — теперь это структурированные поля. Машины могут читать платежи без человеческой интерпретации.
3. Агентный ИИ — Mastercard запустил Agent Pay в апреле 2025. Модель меняется с push (человек инициирует платёж) на pull (агент платит за пользователя — счета, переводы, оптимизация кэша). Об этом мы писали здесь.
Почему это работает только вместе:
• ISO 20022 даёт агентам структурированные данные для принятия решений.
• Стейблкоины дают программируемый, круглосуточный механизм исполнения.
• Агентный ИИ связывает одно с другим без участия человека.
Результат — платёжная инфраструктура, где человек переходит от исполнения к надзору. CFO и казначейские команды, привыкшие к пакетной обработке в конце дня, теперь работают в режиме реального времени.
JPMorgan прогнозирует рост объёма real-time платежей на 289% к 2030. Почти половина финансовых институтов уже используют стейблкоины, ещё 41% планируют начать.
Вопрос доверия остаётся открытым: потребители должны верить, что ии-агент действует в их интересах. Отсюда фокус на explainable AI, аудиторских логах и compliance-контролях.
Но технологическая база уже есть. 2026 — год, когда автоматизированные платежи перестают быть концептом.
🔥5👍3
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Anthropic представили Claude для научных исследований Команда создала новые инструменты для Claude в сфере науки о жизни: 1. Прямые подключения к научным базам — PubMed, Benchling, Synapse.org, 10x Genomics. Можно искать статьи, работать с лабораторными…
Как учёные используют Claude для научных открытий? 3 кейса из Стэнфорда и MIT
Ещё 2 года назад ИИ-модели писали код и делали саммари статей. Сейчас они начинают воспроизводить саму работу, которую эти статьи описывают.
Anthropic опубликовала отчёт о том, как исследователи интегрируют Claude в реальную научную работу. До этого в октябре компания представила спец инструмент для науки.
Кейс 1: Biomni из Стэнфорда
Claude-агент объединяет сотни биоинструментов в единую систему. Запрос на обычном языке → система сама выбирает нужные ресурсы. Эффект от Claude - полногеномный анализ за 20 минут вместо месяцев. Анализ данных с носимых устройств — 35 минут вместо трёх недель.
Кейс 2: MozzareLLM от MIT здесь Claude интерпретирует результаты CRISPR-скринингов: находит общие биологические процессы среди генов, отмечает малоизученные, выделяет перспективные. Эффект от Claude - сотни часов ручного анализа литературы сжимаются до минут. Обнаруживает то, что пропускает эксперт с 5000 генов в голове.
Кейс 3: Lundberg Lab от Стэнфорда
Claude навигирует по карте всех молекул клетки и предлагает гены-кандидаты для изучения — на основе биологических свойств, а не литературы и интуиции. Эффект от Claude - потенциально точнее человеческих догадок при выборе целей для скрининга за $20 000+. Эксперимент по сравнению с экспертами идёт сейчас.
Туториалы.
Ещё 2 года назад ИИ-модели писали код и делали саммари статей. Сейчас они начинают воспроизводить саму работу, которую эти статьи описывают.
Anthropic опубликовала отчёт о том, как исследователи интегрируют Claude в реальную научную работу. До этого в октябре компания представила спец инструмент для науки.
Кейс 1: Biomni из Стэнфорда
Claude-агент объединяет сотни биоинструментов в единую систему. Запрос на обычном языке → система сама выбирает нужные ресурсы. Эффект от Claude - полногеномный анализ за 20 минут вместо месяцев. Анализ данных с носимых устройств — 35 минут вместо трёх недель.
Кейс 2: MozzareLLM от MIT здесь Claude интерпретирует результаты CRISPR-скринингов: находит общие биологические процессы среди генов, отмечает малоизученные, выделяет перспективные. Эффект от Claude - сотни часов ручного анализа литературы сжимаются до минут. Обнаруживает то, что пропускает эксперт с 5000 генов в голове.
Кейс 3: Lundberg Lab от Стэнфорда
Claude навигирует по карте всех молекул клетки и предлагает гены-кандидаты для изучения — на основе биологических свойств, а не литературы и интуиции. Эффект от Claude - потенциально точнее человеческих догадок при выборе целей для скрининга за $20 000+. Эксперимент по сравнению с экспертами идёт сейчас.
Туториалы.
Anthropic
How scientists are using Claude to accelerate research and discovery
Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
❤5🔥4👍2
Перед IPO OpenAI анонсирует новые модели выручки помимо подписок и API
Вчера CFO OpenAI Сара Фрайар опубликовала программный текст о бизнес-модели компании, сразу через 2 дня после анонса ChatGPT Go с рекламой и на фоне слухов об IPO. Тут и тут мы ранее писали о финансовых аспектах компании.
Что показала Сара?
- Выручка OpenAI выросла с $2 млрд (2023) до $20+ млрд (2025) — в 10 раз за 3 года
- Вычислительные мощности: с 0,2 ГВт до 1,9 ГВт за тот же период.
Главный её тезис - кривые compute и revenue идут параллельно, значит модель работает.
Что Сара не показала:
• Убытки ~$9 млрд в год (прогноз — $47 млрд к 2028)
• Обязательства на $1,5+ трлн по инфраструктуре
• Структуру выручки: ~50% — потребительские подписки, а в чистом API-бизнесе OpenAI уступает Anthropic ($2,9 млрд vs $3,1 млрд на mid-2025).
Фрайар анонсировала новые модели выручки помимо подписок и API:
1. Лицензирование
2. Соглашения на базе IP
3. Ценообразование по результатам — особенно в областях, где улучшенный интеллект напрямую конвертируется в измеримые итоги (разработка лекарств, энергетические системы, финансовое моделирование)
Сара Фрайар строит такой нарратив, что, чем больше compute = больше ценности = больше денег. Красиво, но это уравнение без левой части - откуда триллионы на инфраструктуру при отрицательной марже?
Пока это питч дэк в формате блог-поста. Ответ на вопрос чем всё закончится? по-прежнему открыт.
Вчера CFO OpenAI Сара Фрайар опубликовала программный текст о бизнес-модели компании, сразу через 2 дня после анонса ChatGPT Go с рекламой и на фоне слухов об IPO. Тут и тут мы ранее писали о финансовых аспектах компании.
Что показала Сара?
- Выручка OpenAI выросла с $2 млрд (2023) до $20+ млрд (2025) — в 10 раз за 3 года
- Вычислительные мощности: с 0,2 ГВт до 1,9 ГВт за тот же период.
Главный её тезис - кривые compute и revenue идут параллельно, значит модель работает.
Что Сара не показала:
• Убытки ~$9 млрд в год (прогноз — $47 млрд к 2028)
• Обязательства на $1,5+ трлн по инфраструктуре
• Структуру выручки: ~50% — потребительские подписки, а в чистом API-бизнесе OpenAI уступает Anthropic ($2,9 млрд vs $3,1 млрд на mid-2025).
Фрайар анонсировала новые модели выручки помимо подписок и API:
1. Лицензирование
2. Соглашения на базе IP
3. Ценообразование по результатам — особенно в областях, где улучшенный интеллект напрямую конвертируется в измеримые итоги (разработка лекарств, энергетические системы, финансовое моделирование)
Сара Фрайар строит такой нарратив, что, чем больше compute = больше ценности = больше денег. Красиво, но это уравнение без левой части - откуда триллионы на инфраструктуру при отрицательной марже?
Пока это питч дэк в формате блог-поста. Ответ на вопрос чем всё закончится? по-прежнему открыт.
Openai
A business that scales with the value of intelligence
By Sarah Friar, CFO, OpenAI