Anthropic собирается много покупать и инвестировать в ИИ для биологии и фармы

Это станет большой конкурентной опцией в гонке среди ИИ-компаний

Такой вывод складывается из того, что компания открыла позицию Corporate Development Lead, Life Sciences.

В задачи этого человека войдут:

• покупки компаний
• миноритарные инвестиции
• стратегические партнёрства

Напомним, что в Anthropic перешел Нобелевский лауреат Google, а также их планы в этом направлении мы все описали здесь.

Прямо сейчас происходит большой скандал: OpenAI хотят повесить на себя решение одной из задач тысячелетия по математике.

Но прикол в том, что они к этому отношения почти не имеют. Над этой задачей работали другие люди. Вот что произошло.

Математики Тристан Бакмастер из NYU и Левент Алпёге из Anthropic с 2025 года работали над задачей, куда входит проблема существования и гладкости Навье–Стокса. В работе они использовали Claude и Codex.

Сам Бакмастер говорит так: математик и LLM за месяц закрыли то, что сообщество годами не могло дожать. Идею схемы решения он при этом отдаёт Диего Кордобе и Луису Мартинесу-Зороа, их программа несколько лет строила сингулярности слоями всё более мелкого масштаба. А Бакмастер и Алпёге довели её до гладкой силы и до уравнений Эйлера.

И тут начинается драма.

3 сентября пошёл слух, что Anthropic решил крупную математическую задачу.

Алпёге получил сигналы, что информация об их работе утекла к OpenAI.

OpenAI начала заявлять, что тоже решила задачу Навье–Стокса, случайно используя те же новаторские методы.

6 сентября Бакмастер позвонил Себастьену Бюбеку из OpenAI, чтобы сказать, что это личный проект двух людей, и скоро выйдет статья с формализацией.

Бюбек ответил на это, что их внутренняя модель решила задачу «почти без участия человека». Чтобы вы понимали, кто такой Бюбек, прочитайте это.

По ходу разговора картина у Бюбека менялась. Сначала он говорил, что работала целая команда, но старт их работы совпал с моментом утечки о работе Левента и Тристана. 😁

На вопрос Тристана, а не обучалась ли модель OpenAI на их сессиях в Codex, куда они загружали все черновики, Бюбек не ответил.

Потом Бюбек начал угрожать и манипулировать. Он заявил, что либо Бакмастер публикует решение по Эйлеру, а OpenAI следом выпускает своё по Навье-Стоксу.

Либо Бакмастер один пишет статью, признавая приоритет модели OpenAI, а Алпёге убирают из авторства, потому что он из Anthropic.

Бакмастер отказался.

На это Бюбек ответил: «Ты хочешь уничтожить свою карьеру?».

Бакмастер сказал, если OpenAI выпустит это так, то он расскажет всё публично. Что сегодня и произошло.

DeepSeek открыл ограниченный доступ к своей новой модели - V4.1 Flash.

Пока это не полноценный релиз, а промежуточная сборка.

Модель уже можно вызвать через официальный API, ID модели:
deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910

Авторы обещают:

1. новую архитектуру
2. нативную мультимодальность
3. выше скорость
4. в перспективе ниже стоимость

Пока цена как у deepseek-v4-flash. По имени модели доступ, скорее всего, до 10 сентября.

На сайте модель ещё не появилась, анонс шёл через коммьюнити-каналы, так что пробуйте.

Google DeepMind выпустил карту всех возможных опечаток в ДНК человека

Команда выпустила AlphaGenome Atlas - большая ИИ-база данных, в которой заранее просчитано влияние всех 9 миллиардов возможных однобуквенных замен в геноме человека.

AlphaGenome Atlas заранее просчитал предсказания модели AlphaGenome для всех этих вариантов и собрал их в одной базе объёмом 1 петабайт-это в 30 раз больше, чем база AlphaFold.

Исследователь может сразу посмотреть, что делает конкретная мутация.

Это карта, которая позволяет быстрее понять, какие именно буквы в ДНК стоит проверить в лаборатории.

Вот тут можете попробовать с ней поработать.

Только что вышел тизер к фильму об OpenAI и их скандал, когда Илья уволил Сэма

Все-таки кто-то это сделал и снял кино про самую драматичную компанию.

Студия Neon сняла кино под названием Artificial, режиссер Лука Гуаданьино.

Это драма с элементами комедии о создании OpenAI, появлении ChatGPT и их кризисе в ноябре 2023 года, когда увольняли, а после вернули Сэма Альтмана.

Юра Борисов играет Илью Суцкевера. Его персонаж показан как идеалистичный, честный и немного наивный учёный, который стоял у истоков технологий компании.

Гарфилд в роли Альтмана говорит Борисову-Суцкеверу:
«Мы вместе открыли ящик Пандоры. Будущее неизбежно. Страны падут. Индустрии рухнут. И мы будем теми, кто проведёт людей в этот новый мир».

Они без тормозов - OpenAI выпустили статью, что решили задачу тысячелетия

После того, как утром их сдал с потрохами ученый Тристан, OpenAI пишут, что начали работу 1 сентября и якобы ИИ-агенты решили задачу тысячелетия 5 сентября 🤣🤣🤣

Про Бакмастера и Алпёге - реальных авторов пишут так: «после завершения нашего проекта, мы вышли на них, чтобы предложить совместный выпуск и признать их приоритет». 🤣клоуны!

А теперь самое главное-использовали ли они данные их Codex, куда загрузили свои черновики Бакмастер и Алпеге.

OpenAI пишут так:

«Мы не видели их работу до публичного релиза, пока те сами не выложили; конкретные пользовательские данные не трогали.

Однако не можем исключить, что обезличенные данные их пользования продуктами OpenAI помогли улучшить модели.

Наши доказательства сильно отличаются, по Эйлеру вообще разные теоремы - у тех сила есть, у OpenAI якобы силы нет».

Короче, самая ущербная компания в сфере ИИ - это OpenAI, с таким подходом ей осталось недолго.

Meta* выпустила персонального ИИ-агента Muse, у него уже есть интеграция со Stripe, то есть он уже может покупать/продать что-то

Muse - агент, который сам делает за вас дела: читает почту, бронирует, платит, заполняет формы, запускает код, ходит по сайтам через свой браузер.

Скоро его внедрят в очки Meta Ray-Ban.

Агент работает в отдельной облачной виртуальной машине (Muse Secure VM) с собственным браузером. Пользователь видит, что агент делает.

У каждого своя облачная Linux-машина: браузер, терминал, файлы, фоновые задачи.

Закрыл приложение, агент продолжает. Перед письмом или покупкой спрашивает вас.

Доступно пока только в США через приложение, сайт и WhatsApp.

Есть бесплатная версия, а также тарифы с $20 и $100 в месяц.

Агент уже подключен к:
1. Stripe Link - оплата.
2. Plaid - банки и финансы.
3. Gmail / Google Calendar.
4. Facebook*, Instagram*, Threads.
5. WhatsApp, Apple Health, Android SMS.
6. Ticketmaster, OpenTable, Spotify.
А дальше будут еще интеграции.

У агента нет готового коннектора, он сам собирает его по API или просто открывает сайт как человек.

То есть это такая будущая прокладка между человеком обычным и интернетом.

*запрещена в РФ.

Neuralink, подвинься, тут неинвазивный нейроинтерфейс Synaptrix управляет курсором мыши по сигналам ЭЭГ

Компания Synaptrix AI показала демо своего проекта Atlas™,в стиле Neuralink, но в данном случае они не сделали операцию и не внедрили импланты в мозг человека, все происходит неинвазивно.

Платформа Atlas™ - неинвазивный нейроинтерфейс на основе ЭЭГ. Технология захватывает сигналы мозга через гарнитуру и применяет ИИ под названием NeuroDiffusion™ для декодирования намерений пользователя, которые затем транслируются в управление внешними устройствами.

Synaptrix строит вертикально интегрированный стек из четырёх уровней:

1. Generative Neuroscience™ - фреймворк для реконструкции нейральных намерений из сырого ЭЭГ-сигнала
2. NeuroDiffusion™ - архитектура глубокого обучения реального времени, которая очищает и интерпретирует мозговую активность как высокоразмерную динамическую систему
3. Cortex™ - постоянно растущее озеро нейральных данных: десятилетия электрофизиологических датасетов плюс потоки с реальных устройств
4 Atlas™ - сама гарнитура: высокоплотный беспроводной сенсор с клинически стабильным сигналом

Synaptrix хотят построить нейральную платформу полного цикла: от железа и данных до модели. Логика та же, что у OpenAI и Anthropic в LLM.

Основатель компании считает, что если масштабировать данные и модели так же, как это сделали OpenAI и Anthropic с текстом, то неинвазивные системы приблизятся к возможностям имплантов. Без единой операции.

Китайская компания XPENG запустила производство, когда роботы сами собирают роботов, почти без людей

Производство роботов запущено в городе Гуанчжоу , там собирают гуманоида IRON.

Компания говорит, что автоматизация основных операций на производстве составляет больше 80%.

Массовый выпуск обещают к концу 2026, а продажи и поставки в 2027, сначала в своих салонах и на кампусах.

Одновременно с этим Unitree терпит сильный спад стоимости своих акций.

Они вышли на биржу 19 августа, в первый день акции взлетели на 629%, капитализация была на пике больше 440 млрд юаней.

Потом быстро все сдулось за 1–2 недели акции откатилась примерно на 50% от внутридневного максимума.

Как будет выглядеть экономика в 2030 году? Экономисты Anthropic выложили модель

Сама модель не предсказывает одно будущее, а переводит ваши или их допущения про ИИ в экономические последствия до 2030 года.

Тут вы сами можете поиграться с ней. Важно понимать, что модель грубая, она не учитывает всякие катастрофы, кризисы, разбивки по навыкам и регионам, и тд. Это только способ сравнивать гипотезы.

Авторы предлагают использовать единую рамку, чтобы сравнивать очень разные прогнозы того, как ИИ к 2030 году может изменить рост ВВП, зарплаты и занятость.

Они описывают экономику как набор задач, которые выполняются либо трудом, либо капиталом.

И вот 3 сценария к 2030 году у них получился

Базовый путь без ИИ: рост около 2% в год.

1. Скромный: ВВП на 1,6% выше, чем без ИИ.

2. Существенный - где ИИ затрагивает примерно 1/5 нынешних когнитивных задач, ВВП +8,3%.

3. Экстремальный - тут ИИ в ~ в половине задач, ВВП +32%.

В экстремальном сценарии средняя зарплата на 9,7% выше, чем без ИИ, но зарплата когнитивных работников на 11,5% ниже, а у остальных — на 34% выше.

Доля труда в ВВП падает с 60% до 56% в существенном сценарии и до 45% в экстремальном (доход уходит капиталу).

Безработица в 2030:
• 3,9% (скромный сценарий ),
• 4,6% (существенный),
• 11,9% в целом
17,9% (экстремальный сценарий) среди работников с умственным трудом.

Почти всё расхождение сценариев начинается после 2027 года.

Главный вывод авторов в том, а как будет происходить переход, когда люди начнут терять работу, как быстро они перейдут в другие профессии и какая доля более богатого пирога остаётся труду?

В экстремальном сценарии страна в целом сильно богаче, но рынок сам эти потери не компенсирует.

👀Apple купила стартап, который делает технологию для BCI неинвазивных

Все, что делает Apple в части нейроинтерфейсов мы описываем здесь.

Речь идёт о калифорнийском стартапе Sonera, создающий неинвазивные чипы, которые ловят слабые магнитные поля от активности мозга и мышц.

Чипы работают при комнатной температуре и в портативном формате в отличие от МЭГ.

Их первый чип S1 создан в первую очередь для мышц, он может:

• мониторить нервно-мышечные заболевания;
• управлять протезами;
• спортивная аналитика;

Скорее всего это нужно Apple как:
1. новые датчики здоровья в будущих Apple Watch
2. управление Vision Pro и другими устройствами без жестов и взгляда
3. доступность для людей с ограничениями.

А в более длинной перспективе - скорее всего они сделают неинвазивный нейроинтерфейс.

Надо отметить, что Apple годами собирает сенсоры, здоровье и доступность в одну экосистему. Если чипы Sonera реально заработают на часах или очках, это будет более точное считывание намерения и состояния тела.

#DeepSeek снова всех удивили - их новая модель в 10 раз дешевле Kimi K3 и в 4 раза GLM 5.3 и у них новая архитектура - encoder-decoder.

DeepSeek-V4.1-Flash - это мультимодальная MoE-модель с 552B параметрами и контекстом до 1M токенов.

Они сильно сжали память и сильно снизили эту часть расходов.
4-х кратное уменьшение размера KV-кэша на токен.

Цены за 1 млн токенов:

- в непиковое время: вход с кэшем $0.003, вход без кэша $0.15, выход $0.6

- а в пик: $0.006 / $0.3 / $1.2

DeepSeek обещают помочь с инференсом и деплоем, если кто-то собирается ставить это на 2000 GPU + кластер хранения, просят писать им напрямую.

Продолжение скандала вокруг OpenAI: разоблачение о приватности данных и Теренс Тао рассказал, что OpenAI воспользовалась трудом реальных людей и выдала как за свой

1-я и 2-я части скандала тут и тут.

Со-основатель OpenAI, создатель GPT Джон Шульман, в контексте скандала вокруг OpenAI, что они якобы решили задачу тысячелетия развил миф, который сеет OpenAI о том, как проходит обучение на пользовательских данных.

Шульман говорит, что есть разные способы обучаться на пользовательских данных:

1. Претрейн на пользовательских данных, тут используются токены пользователя как цель предсказания. Есть высокий риск, что модель потом выплюнет текст, так делать не стоит.

2. Дистилляция через промпты - использовать запросы пользователей, чтобы сжать большую модель в маленькую. Здесь риск, некоторые компании это делают.

3. RL на основе пользовательских трейсов, тут модель редко дословно запоминает, но интеллектуальную собственность вытащить можно, от безобидного «взяли явный фидбек в reward model» до жёсткого «забрали среду и git-историю и сделали из этого RL».

В конце Шульман говорит:
«Деанонимизация слабая, человека можно опознать по малому числу бит, а длинные трассы дают больше, чем достаточно. И на риск утечки IP это не влияет».

Исследователь Сьюзан Чжан, экс-Meta(запрещена в РФ) высказалась, что все кто говорит: «мы не использовали данные намеренно», либо говорят полуправду, либо сами не знают что вошло в их тренировочные данные. Пайплайны настолько сложны, что внутри компании мало кто видит полную картину.

Теперь про Теренса Тао, лауреата Филдсовской премии.

Он рассказал, что OpenAI использовали его интервью для рекламы, не согласовав формат. Также он говорит, что ситуация сильно ухудшилась, математическому сообществу нужно объединиться вокруг своих ценностей и отвергнуть безответственное использование ИИ.

Это позиция человека, который год назад верил в «лучшее из обоих миров» и теперь видит, куда всё пришло.

Nasdaq инвестирует $100 млн на токенизацию традиционных рынков

Nasdaq Ventures инвестирует в Payward - материнская компания криптобиржи Kraken $100млн, при оценке в $21 млрд.

Эти инвестиции являются частью соглашения между двумя компаниями, которое анонсировали ещё в марте.

Основные цели:

1. Развитие инфраструктуры для токенизированных акций (Nasdaq Equity Tokens, NETs).

2. Запуск NETs запланирован на второй квартал 2027 года.

3. Kraken будет предлагать токенизированные версии акций, торгующихся на Nasdaq, на своей платформе.

Держатели таких токенов получат те же права голоса, что и владельцы обычных акций.

4. Создание инфраструктуры для круглосуточной торговли и расчётов по токенизированным активам при сохранении регуляторных требований и рыночной целостности.

Биолог Майкл Левин представил свою концепцию разума

Он утверждает, что разум не рождается в нейронах, а существует как паттерн и воплощается через разные носители.

А мозг - это просто один из удачных интерфейсов, и он не единственный.

А самое интересное - Левин цитирует Карла Юнга, чьи идеи об архетипах не оказали влияния на науки о жизни и инженерии.

Теперь же Левин переводит это в научную гипотезу и раскрывает на примере живой клетки, ксеноботов и простых алгоритмов.

К примеру, если мы возьмем обычную клетку, то она видит только свой уровень кислотности, питание, ближайших соседей. У нее нет плана тела.
Но, когда миллионы клеток соединяются в сеть, тогда возникает коллективный агент с целями другого масштаба, например, отрастить утраченную конечность, восстановить форму глаза и тд.

Эти свойства Левин считает вкладом из пространства паттернов, а не чистой эмерджентностью.

Левин задается вопросом: а какой минимальный уровень агентности нужно признать за системой, чтобы эффективно с ней работать?

По его мнению, и живая клетка, и алгоритм ИИ могут быть носителями целей, которых в них никто явно не закладывал.

Вот тут мы вспоминаем наш прошлогодний пост, где говорили, что ИИ будет зеркалом тех, кто его создаёт. Потому что если создатели психологически незрелые, то ИИ отразит это.

Получается - это две стороны одной медали: Левин говорит о паттернах, которые входят в систему извне. А мы написали, о паттернах, которые входят в ИИ изнутри: через людей, их амбиции, страхи, и тд.

NVIDIA стала инвестором #1 в мире по числу мегараундов, обогнав все венчурные фонды

За первые 8 месяцев компания участвовала в 53 сделках, каждая из которых свыше $100млн, а тот же a16z в 44, Sequoia - в 42, Lightspeed - в 38.

Для сравнения те, кто были главными венчурными инвесторами в 2021 году - Tiger Global приняли участие в этом году в 13 сделках, а SoftBank - в 10.

Такие изменения произошли потому, что раньше венчурные фонды работали на дешёвом капитале и хотели мультипликатор на выходе. Но с 2022 года модель поменялась.

Сегодня для NVIDIA мультипликатор вторичен,ей важно, чтобы компании выжили, выросли и продолжали покупать чипы.

Портфель инвестиций NVIDIA сегодня выглядит так:

1. Разработчики моделей - 19 сделок, $186.9млрд

2. Те, кто продаёт вычислительные мощности и даёт инференс - 12 сделок, $8млрд

3. Чипы, энергетика, ЦОДы - 6 сделок, $1.9млрд

4. Роботы и автономные машины - 11 сделок, $6.8млрд

5. Разработчики приложений для права, медицины, новых материалов - 5 сделок, $1.8млрд

Исходя из этого видно, что деньги все находятся внутри индустрии, последняя группа продает что-то бизнесу вне ИИ-мира, и они смогли привлечь только $1.8млрд из $205млрд.

Таким образом внедрение ИИ в отрасли сегодня очень мало инвестируется.

Индия запустила токенизацию облигаций для корпоративного долгового рынка на $620 млрд

Токенизация это сейчас один из больших трендов, посмотрите, что делают в этом направлении США, Blackrock.

Регулятор рынка ценных бумаг Индии вместе с Резервным банком запустили пилот Demat 2.0, в рамках которого уже выпущено облигаций ~ на $116 млн.

Пилот пройдёт в три этапа: сначала институционалы, затем вторичный рынок и розница, а после рейтинговые агентства и другие инструменты.

Напомним, что вчера Nasdaq инвестировал в материнскую компанию Kraken для токенизации акций.

Самый горячий тренд в ИИ сейчас - виртуальный мозг мухи.

Последние сутки мы видим, что в интернете многие играются с симуляцией после того, как Google опубликовали полную карту мозга самца дрозофилы.

Люди начали моделировать разные ситуации с виртуальными мухами, вот примеры некоторых:

Один из энтузиастов сделал из мухи бисексуала.

Он отключил в виртуальной мухе один конкретный нейронный тормоз, из-за чего муха начала вести себя бисексуально, реагировать на самцов, хотя обычно самцы дрозофил реагируют только на самок.

Другой человек создал симуляцию, в которой виртуальная муха сидит в TikTok и получает от этого искусственное удовольствие.

Ещё один человек Алексей Фатеев взял тот же коннектом мухи и загрузил его в робота Stack-chan. Теперь мозг мухи управляет движениями реального железа.

Большая работа Google стала песочницей для многих, раньше такие эксперименты можно было делать только на живых мухах в лаборатории, годами.

Что же будет, когда и если сделают карту мозга человека?!