ИИ-агенты будут обрабатывать транзакции на $9 трлн к 2030г.
ARK Investment Management представила свой ежегодный отчет "Big Ideas 2025", раскрывающий прогнозы развития технологий до 2030 года.
Вот самые важные цифры и тренды:
1. ИИ
- ИИ будет управлять 54% рынка цифровой рекламы ($1.1 трлн)
- ИИ-агенты будут обрабатывать транзакции на $9 трлн ежегодно
2. Криптовалюты и цифровые активы
Прогноз цены биткоина к 2030:
- Базовый сценарий: $710,000
- Оптимистичный: $1,500,000
- Консервативный: $300,000
Стейблкоины:
- Уже обогнали Visa и Mastercard по объему транзакций ($15.6 трлн в 2024)
- Рынок вырастет с $203 млрд до $1.4 трлн
3. Автономный транспорт
- Стоимость поездки в роботакси снизится до 25 центов за милю (сейчас $2)
- К 2030 году на дорогах будет 50 миллионов автономных автомобилей
- Объем рынка достигнет $34 трлн
4. Энергетика нового поколения
- Потребность в энергии для ИИ к 2030 году сравнится с энергетическими мощностями, добавленными Китаем за 2023 год
- Возобновляемые источники достигли 12% мировой генерации
- Продолжается значительное снижение стоимости батарей
5. Революция в медицине
- Стоимость секвенирования ДНК снизилась в 10 миллиардов раз за 35 лет
- Время анализа генома сократилось со 180 дней до 10 минут
- Разработка лекарств:
* Время сократится с 13 до 8 лет
* Стоимость снизится с $2.4 до $0.6 млрд
6. Робототехника и производство
- Рынок человекоподобных роботов превысит $26 трлн
- 3D-печать растет на 40% ежегодно, достигнет $180 млрд
- Стоимость робота снизится до $15,000.
ARK Investment Management представила свой ежегодный отчет "Big Ideas 2025", раскрывающий прогнозы развития технологий до 2030 года.
Вот самые важные цифры и тренды:
1. ИИ
- ИИ будет управлять 54% рынка цифровой рекламы ($1.1 трлн)
- ИИ-агенты будут обрабатывать транзакции на $9 трлн ежегодно
2. Криптовалюты и цифровые активы
Прогноз цены биткоина к 2030:
- Базовый сценарий: $710,000
- Оптимистичный: $1,500,000
- Консервативный: $300,000
Стейблкоины:
- Уже обогнали Visa и Mastercard по объему транзакций ($15.6 трлн в 2024)
- Рынок вырастет с $203 млрд до $1.4 трлн
3. Автономный транспорт
- Стоимость поездки в роботакси снизится до 25 центов за милю (сейчас $2)
- К 2030 году на дорогах будет 50 миллионов автономных автомобилей
- Объем рынка достигнет $34 трлн
4. Энергетика нового поколения
- Потребность в энергии для ИИ к 2030 году сравнится с энергетическими мощностями, добавленными Китаем за 2023 год
- Возобновляемые источники достигли 12% мировой генерации
- Продолжается значительное снижение стоимости батарей
5. Революция в медицине
- Стоимость секвенирования ДНК снизилась в 10 миллиардов раз за 35 лет
- Время анализа генома сократилось со 180 дней до 10 минут
- Разработка лекарств:
* Время сократится с 13 до 8 лет
* Стоимость снизится с $2.4 до $0.6 млрд
6. Робототехника и производство
- Рынок человекоподобных роботов превысит $26 трлн
- 3D-печать растет на 40% ежегодно, достигнет $180 млрд
- Стоимость робота снизится до $15,000.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
ARK Invest has released their highly anticipated "Big Ideas 2025" report, outlining a future where technological convergence drives unprecedented economic growth and innovation.
Here's what you need to know:
The report identifies five key innovation platforms…
Here's what you need to know:
The report identifies five key innovation platforms…
Neuralink заявили, что планируют испытания своего чипа на пациентах в UK, то есть кроме США и Канады добавится ещё одна страна
Компания написала об итогах первого года имплантации своих чипов. Оказалось, что их система работает у 3-х пациентов. Но как всегда Neuralink написали мало информации, то есть непонятно, сколько по времени каждый пациент уже живет с чипом, как с биосовместимостью и тд.
Вот, что есть:
3 пациента суммарно используют их нейроинтерфейс 670+ дней.
4900+ часов работы с системой.
В среднем 6.5 часов использования в день.
Как используют технологию?
Ноланд - это первый их пациент, у него травма позвоночника. Он
самый активный пользователь (до 350 часов в месяц). В основном он учится онлайн, провел 72-часовой стрим на X, управляя компьютером силой мысли. Планирует вернуться к учебе и работе.
Алекс - второй пациент и у него паралич после аварии. Он использует около 150-200 часов в месяц. Создает 3D-модели и работает в Adobe Illustrator. Управляет смартфоном в движении. Участвует в новом исследовании по управлению роботизированной рукой.
Брэд - третий пациент, у него БАС. Раньше мог общаться только движениями глаз и только в темноте. Теперь может использовать компьютер на улице. Посещает соревнования детей. Выступил с речью в церкви. Планирует первую за 5 лет поездку за город.
Компания написала об итогах первого года имплантации своих чипов. Оказалось, что их система работает у 3-х пациентов. Но как всегда Neuralink написали мало информации, то есть непонятно, сколько по времени каждый пациент уже живет с чипом, как с биосовместимостью и тд.
Вот, что есть:
3 пациента суммарно используют их нейроинтерфейс 670+ дней.
4900+ часов работы с системой.
В среднем 6.5 часов использования в день.
Как используют технологию?
Ноланд - это первый их пациент, у него травма позвоночника. Он
самый активный пользователь (до 350 часов в месяц). В основном он учится онлайн, провел 72-часовой стрим на X, управляя компьютером силой мысли. Планирует вернуться к учебе и работе.
Алекс - второй пациент и у него паралич после аварии. Он использует около 150-200 часов в месяц. Создает 3D-модели и работает в Adobe Illustrator. Управляет смартфоном в движении. Участвует в новом исследовании по управлению роботизированной рукой.
Брэд - третий пациент, у него БАС. Раньше мог общаться только движениями глаз и только в темноте. Теперь может использовать компьютер на улице. Посещает соревнования детей. Выступил с речью в церкви. Планирует первую за 5 лет поездку за город.
Neuralink Blog
A Year of Telepathy
Over the past year, three people with paralysis have received Neuralink implants. This blog post explores how each person is using Telepathy in everyday life.
Китай и биотехнологии — мега тренд последнего десятилетия, который может стать переломным на мировом рынке
Китай создает беспрецедентную конкуренцию США в сфере разработки инновационных лекарств. Это фундаментально меняет расстановку сил в глобальной индустрии.
У этих изменений есть причины:
1. Масштаб роста:
- В Китае сейчас разрабатывается 6,280 лекарств
- Рост на 1,200% за десятилетие
- ~ 2/3 от объема разработок в США
- Количество оригинальных китайских препаратов выросло с 2,251 (июль 2021) до 4,391 (январь 2024)
- Китайские компании отвечают за четверть всех новых клинических испытаний в мире
2. Скорость разработки:
- До реформы 2015 года было 501 день для одобрения клинических испытаний
- После реформ - 87 дней
- Новая система: автоматическое одобрение через 60 дней при отсутствии возражений.
Например, китайская Legend прошла путь от основания до сделки с J&J за 3 года, тогда как западным компаниям требуется 3-6 лет только для начала испытаний.
3. Экономическая эффективность:
- Зарплаты ученых составляют 25% от западного уровня
- Венчурные инвестиции выросли с $4 млрд (2015-2017) до $12 млрд (2018-2020)
- Возможность проводить больше параллельных исследований из-за низких затрат.
Пример выгодной сделки - Merck заплатила Hansoh Pharma $112 млн за лицензию на препарат от ожирения.
4. Причины успеха:
1. Регуляторные реформы 2015 года в рамках программы "Сделано в Китае 2025"
2. Возвращение специалистов с западным образованием
3. Масштабные венчурные инвестиции
4. Развитая производственная база
5. Более быстрые и дешевые клинические испытания
5. Последствия для глобального рынка:
- Крупные западные фармкомпании активно ищут партнеров в Китае
- Европейская биотехнологическая индустрия может потерять позиции
- Растет давление на западные биотехнологические стартапы
Китай может стать мировым лидером в разработке новых лекарств в течение десятилетия.
Китай создает беспрецедентную конкуренцию США в сфере разработки инновационных лекарств. Это фундаментально меняет расстановку сил в глобальной индустрии.
У этих изменений есть причины:
1. Масштаб роста:
- В Китае сейчас разрабатывается 6,280 лекарств
- Рост на 1,200% за десятилетие
- ~ 2/3 от объема разработок в США
- Количество оригинальных китайских препаратов выросло с 2,251 (июль 2021) до 4,391 (январь 2024)
- Китайские компании отвечают за четверть всех новых клинических испытаний в мире
2. Скорость разработки:
- До реформы 2015 года было 501 день для одобрения клинических испытаний
- После реформ - 87 дней
- Новая система: автоматическое одобрение через 60 дней при отсутствии возражений.
Например, китайская Legend прошла путь от основания до сделки с J&J за 3 года, тогда как западным компаниям требуется 3-6 лет только для начала испытаний.
3. Экономическая эффективность:
- Зарплаты ученых составляют 25% от западного уровня
- Венчурные инвестиции выросли с $4 млрд (2015-2017) до $12 млрд (2018-2020)
- Возможность проводить больше параллельных исследований из-за низких затрат.
Пример выгодной сделки - Merck заплатила Hansoh Pharma $112 млн за лицензию на препарат от ожирения.
4. Причины успеха:
1. Регуляторные реформы 2015 года в рамках программы "Сделано в Китае 2025"
2. Возвращение специалистов с западным образованием
3. Масштабные венчурные инвестиции
4. Развитая производственная база
5. Более быстрые и дешевые клинические испытания
5. Последствия для глобального рынка:
- Крупные западные фармкомпании активно ищут партнеров в Китае
- Европейская биотехнологическая индустрия может потерять позиции
- Растет давление на западные биотехнологические стартапы
Китай может стать мировым лидером в разработке новых лекарств в течение десятилетия.
Endpoints News
China's biotech boom is threatening US drugmakers' dominance
In 2019, Stanford University professor Irv Weissman and a colleague published a paper that represented a new way to target some aggressive cancers. Shortly after, they did what many researchers ...
OpenAI готовит к выпуску ИИ-агента для автоматизации продаж
Этот скрин с недавнего мероприятия в Токио, где был Сэм Альтман.
Прототип, показанный японской аудитории, представляет собой полноценного ИИ sales-агента.
Сегодня в США менеджеры по продажам получают в среднем $45,000 в год. Учитывая, что в одних только США около 3.1 миллиона человек (примерно 1% населения) заняты на подобных позициях, потенциальное влияние этой технологии на рынок труда может быть колоссальным.
Как работает ИИ-агент от OpenAI
1. Клиент оставляет заявку через форму на сайте OpenAI
2. ИИ-агент автоматически подхватывает контактные данные
3. Система самостоятельно квалифицирует лид и планирует встречи
4. ИИ ведёт всю коммуникацию с потенциальным клиентом
На скриншоте видно, что система уже активно работает и обладает продвинутым интерфейсом для:
- Автоматической квалификации лидов
- Организации встреч с клиентами
- Отслеживания статуса каждой сделки
- Работы на разных языках (как минимум английский и японский)
- Полной интеграции с существующими CRM-системами
В ноябре 2024 уже был представлен Rox - ИИ-агент для продаж, построенный на GPT-4.
А в августе 2024 Saleforce представили своих ИИ-агентов.
Этот скрин с недавнего мероприятия в Токио, где был Сэм Альтман.
Прототип, показанный японской аудитории, представляет собой полноценного ИИ sales-агента.
Сегодня в США менеджеры по продажам получают в среднем $45,000 в год. Учитывая, что в одних только США около 3.1 миллиона человек (примерно 1% населения) заняты на подобных позициях, потенциальное влияние этой технологии на рынок труда может быть колоссальным.
Как работает ИИ-агент от OpenAI
1. Клиент оставляет заявку через форму на сайте OpenAI
2. ИИ-агент автоматически подхватывает контактные данные
3. Система самостоятельно квалифицирует лид и планирует встречи
4. ИИ ведёт всю коммуникацию с потенциальным клиентом
На скриншоте видно, что система уже активно работает и обладает продвинутым интерфейсом для:
- Автоматической квалификации лидов
- Организации встреч с клиентами
- Отслеживания статуса каждой сделки
- Работы на разных языках (как минимум английский и японский)
- Полной интеграции с существующими CRM-системами
В ноябре 2024 уже был представлен Rox - ИИ-агент для продаж, построенный на GPT-4.
А в августе 2024 Saleforce представили своих ИИ-агентов.
GitHub Copilot выпустил ИИ-агента, который может сам писать и отлаживать код, управлять терминалом и редактировать несколько файлов через обычные текстовые команды, используя на выбор различные языковые модели от OpenAI, Anthropic и Google. https://tttttt.me/alwebbci/2980
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
GitHub infused the power of agentic AI into the GitHub Copilot
With agent mode in VS Code, Copilot goes beyond your initial request, completing all necessary subtasks and even inferring unspecified tasks.
Agent mode allows Copilot to iterate on its own…
With agent mode in VS Code, Copilot goes beyond your initial request, completing all necessary subtasks and even inferring unspecified tasks.
Agent mode allows Copilot to iterate on its own…
Чем больше отечественности у электроники для ИИ, тем больше налоговые льготы
Минпромторг России хочет внести новые поправки в реестр российской радиоэлектроники в рамках 719-го постановления– это прежде всего история про деньги.
За каждый балл «отечественности» производители ИИ-оборудования получат налоговые послабления.
Формула проста: оборудование включили в реестр + оно для ИИ = можно учитывать расходы с коэффициентом 2. То есть, платить меньше налога на прибыль.
А чтобы сделать предложение еще «интересным», документ предлагает ограничить доступ иностранных чипов к госзакупкам (если есть российские аналоги). Учитывая, что госзакупки - это львиная доля рынка, а российских аналогов нет, то это очень смешно.
Конечно, всё это подается под соусом «стимулирования развития технологий ИИ и импортозамещения».
Минпромторг России хочет внести новые поправки в реестр российской радиоэлектроники в рамках 719-го постановления– это прежде всего история про деньги.
За каждый балл «отечественности» производители ИИ-оборудования получат налоговые послабления.
Формула проста: оборудование включили в реестр + оно для ИИ = можно учитывать расходы с коэффициентом 2. То есть, платить меньше налога на прибыль.
А чтобы сделать предложение еще «интересным», документ предлагает ограничить доступ иностранных чипов к госзакупкам (если есть российские аналоги). Учитывая, что госзакупки - это львиная доля рынка, а российских аналогов нет, то это очень смешно.
Конечно, всё это подается под соусом «стимулирования развития технологий ИИ и импортозамещения».
Коммерсантъ
Интеллект пробивается в реестр
Правительство намерено внести электронику для ИИ в реестр на особых условиях
❗️ИИ от Google решил 84% задач Международной математической олимпиады с помощью Alpha Geometry 2
В прошлый раз модель AlphaGeometry 1 решала только 54% задач.
Интересно то, что Google добились таких результатов с Gemini 1.5, а не Gemini 2.0 flash thinking, ждем её результатов.
ИИ от Google осталось решить 8 задач из 50 и все.
Сейчас модель не может решать задачи с неравенствами, не справляется с некоторыми продвинутыми геометрическими концепциями.
Но из интересных деталей:
1. Система не использует тригонометрию или комплексные числа.
2. Строит решения на основе базовых геометрических понятий.
3. Может находить элегантные решения, которые отличаются от типичных подходов людей.
В прошлый раз модель AlphaGeometry 1 решала только 54% задач.
Интересно то, что Google добились таких результатов с Gemini 1.5, а не Gemini 2.0 flash thinking, ждем её результатов.
ИИ от Google осталось решить 8 задач из 50 и все.
Сейчас модель не может решать задачи с неравенствами, не справляется с некоторыми продвинутыми геометрическими концепциями.
Но из интересных деталей:
1. Система не использует тригонометрию или комплексные числа.
2. Строит решения на основе базовых геометрических понятий.
3. Может находить элегантные решения, которые отличаются от типичных подходов людей.
⚡️Цукерберг запускает проект с миллиардом клеток для ИИ, в истории не было такого масштаба
Chan Zuckerberg Initiative (CZI-это структура Марка и его супруги) запустила масштабный проект под названием "Billion Cells Project".
Цель - создать огромный набор данных из 1 млрд клеток для развития и обучения моделей ИИ в биологии.
Проект фокусируется на сборе данных из разных источников, включая эксперименты на мышах, исследования рыбок данио и работу с первичными моделями человеческих клеток.
Уникальность проекта не только в его масштабе, но и в открытости – все собранные данные будут находиться в свободном доступе для ученых по всему миру. Это должно ускорить развитие точной медицины и функциональной геномики, помочь в понимании механизмов заболеваний и разработке новых методов лечения.
Современные модели ИИ в биологии сталкиваются с фундаментальной проблемой - нехваткой качественных, стандартизированных данных.В отличие от компьютерного зрения или обработки текста, где данные относительно доступны, биологические данные требуют сложных, дорогостоящих экспериментов.
Основной акцент делается не просто на сборе данных, а на их стандартизации и совместимости для эффективного обучения ИИ-моделей. Это новый подход к масштабированию и стандартизации научных результатов.
Ключевые партнеры:
1. 10x Genomics (предоставляет технологию Chromium GEM-X для анализа отдельных клеток)
2. Ultima Genomics (обеспечивает платформу секвенирования UG 100™)
3. Группа ведущих исследователей
Это биология на стероидах.
Chan Zuckerberg Initiative (CZI-это структура Марка и его супруги) запустила масштабный проект под названием "Billion Cells Project".
Цель - создать огромный набор данных из 1 млрд клеток для развития и обучения моделей ИИ в биологии.
Проект фокусируется на сборе данных из разных источников, включая эксперименты на мышах, исследования рыбок данио и работу с первичными моделями человеческих клеток.
Уникальность проекта не только в его масштабе, но и в открытости – все собранные данные будут находиться в свободном доступе для ученых по всему миру. Это должно ускорить развитие точной медицины и функциональной геномики, помочь в понимании механизмов заболеваний и разработке новых методов лечения.
Современные модели ИИ в биологии сталкиваются с фундаментальной проблемой - нехваткой качественных, стандартизированных данных.В отличие от компьютерного зрения или обработки текста, где данные относительно доступны, биологические данные требуют сложных, дорогостоящих экспериментов.
Основной акцент делается не просто на сборе данных, а на их стандартизации и совместимости для эффективного обучения ИИ-моделей. Это новый подход к масштабированию и стандартизации научных результатов.
Ключевые партнеры:
1. 10x Genomics (предоставляет технологию Chromium GEM-X для анализа отдельных клеток)
2. Ultima Genomics (обеспечивает платформу секвенирования UG 100™)
3. Группа ведущих исследователей
Это биология на стероидах.
Chan Zuckerberg Initiative
Billion Cells Project Aims To Advance Biology with AI
CZI launches a landmark initiative with partners 10x Genomics, Ultima Genomics, and a group of leading researchers.
❗️Google DeepMind создали ИИ-систему, которая описывает, как человек/животное принимает решения
Разработан новый метод CogFunSearch, который использует большие языковые модели для автоматического создания символических когнитивных моделей. Помогает лучше понять, как работает мозг.
Эти модели способны точно предсказывать поведение людей и животных в задачах, связанных с обучением и принятием решений.
Исследователи протестировали метод на данных трех видов (люди, крысы и плодовые мушки). В исследовании приняли участие :
1. 862 человека. Провели 4,134 сессий тестирования. Всего 617,871 испытаний
2. 20 крыс, 1,946 сессий. Всего 1,087,140 испытаний. Каждая крыса работала примерно по часу в день
3. 347 плодовых мушек, 68,000 испытаний. Каждая муха участвовала в одной сессии тестирования.
Все участники (и люди, и животные) выполняли похожие задания, где нужно было делать выбор и получать за него награду.
Во всех случаях автоматически созданные модели превзошли существующие модели по точности предсказания поведения. При этом модели остаются интерпретируемыми - их можно анализировать и понимать.
Представьте, что вы наблюдаете за шахматистом и пытаетесь понять его стратегию. Раньше эксперты вручную записывали и анализировали каждый ход. А
новый метод от Google позволяет автоматически анализировать все партии и создает описание стратегии игрока. Это инструмент для изучения мозга.
Разработан новый метод CogFunSearch, который использует большие языковые модели для автоматического создания символических когнитивных моделей. Помогает лучше понять, как работает мозг.
Эти модели способны точно предсказывать поведение людей и животных в задачах, связанных с обучением и принятием решений.
Исследователи протестировали метод на данных трех видов (люди, крысы и плодовые мушки). В исследовании приняли участие :
1. 862 человека. Провели 4,134 сессий тестирования. Всего 617,871 испытаний
2. 20 крыс, 1,946 сессий. Всего 1,087,140 испытаний. Каждая крыса работала примерно по часу в день
3. 347 плодовых мушек, 68,000 испытаний. Каждая муха участвовала в одной сессии тестирования.
Все участники (и люди, и животные) выполняли похожие задания, где нужно было делать выбор и получать за него награду.
Во всех случаях автоматически созданные модели превзошли существующие модели по точности предсказания поведения. При этом модели остаются интерпретируемыми - их можно анализировать и понимать.
Представьте, что вы наблюдаете за шахматистом и пытаетесь понять его стратегию. Раньше эксперты вручную записывали и анализировали каждый ход. А
новый метод от Google позволяет автоматически анализировать все партии и создает описание стратегии игрока. Это инструмент для изучения мозга.
bioRxiv
Discovering Symbolic Cognitive Models from Human and Animal Behavior
Symbolic models play a key role in cognitive science, expressing computationally precise hypotheses about how the brain implements a cognitive process. Identifying an appropriate model typically requires a great deal of effort and ingenuity on the part of…
Стартап SSI Ильи Суцкевера оценивают уже в $20млрд., идут переговоры о новых инвестициях
Все это происходит на фоне того, как китайский #DeepSeek начал ломать бизнес-модели американских компаний с закрытыми ИИ-моделями.
В ноябре 2024 года Илья заявил, что эра простого масштабирования ИИ закончилась.
В декабре 2024 года Илья рассказал о будущем ИИ:
- Появится настоящая самостоятельность в действиях
- Системы научатся по-настоящему рассуждать
- Их поведение станет менее предсказуемым (как у сильных шахматных программ, которые удивляют даже гроссмейстеров)
- Они будут лучше учиться на небольшом количестве примеров
- Разовьют понимание себя.
SSI пока не генерирует выручку, но привлекает значительные инвестиции благодаря своей амбициозной миссии - разработке "безопасного суперинтеллекта", который будет превосходить человеческий интеллект, оставаясь при этом aligned (согласованным) с интересами человечества.
SSI планирует выпустить свой продукт ~к 2028 году.
В последний раз в сентябре 2024 стартап привлек $1 млрд при оценке в $5 млрд.
Все это происходит на фоне того, как китайский #DeepSeek начал ломать бизнес-модели американских компаний с закрытыми ИИ-моделями.
В ноябре 2024 года Илья заявил, что эра простого масштабирования ИИ закончилась.
В декабре 2024 года Илья рассказал о будущем ИИ:
- Появится настоящая самостоятельность в действиях
- Системы научатся по-настоящему рассуждать
- Их поведение станет менее предсказуемым (как у сильных шахматных программ, которые удивляют даже гроссмейстеров)
- Они будут лучше учиться на небольшом количестве примеров
- Разовьют понимание себя.
SSI пока не генерирует выручку, но привлекает значительные инвестиции благодаря своей амбициозной миссии - разработке "безопасного суперинтеллекта", который будет превосходить человеческий интеллект, оставаясь при этом aligned (согласованным) с интересами человечества.
SSI планирует выпустить свой продукт ~к 2028 году.
В последний раз в сентябре 2024 стартап привлек $1 млрд при оценке в $5 млрд.
Reuters
Exclusive: OpenAI co-founder Sutskever's SSI in talks to be valued at $20 billion, sources say
Safe Superintelligence, an artificial intelligence startup co-founded by OpenAI's former chief scientist Ilya Sutskever last year, is in talks to raise funding at a valuation of at least $20 billion, four sources told Reuters.
Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире
Самый амбициозный проект в истории человечества - Цукерберг запускает проект с миллиардом клеток для ИИ в биологии.
1. Газпромбанк становится ключевым игроком в технологических проектах 140 вузов России, подробнее тут.
2. Google DeepMind создали ИИ-систему, которая описывает, как человек принимает решения.
3. Стартап SSI Ильи Суцкевера собирает новый раунд $ при оценке в $20млрд.
4. США представили план развития крипты, все подробности здесь и здесь. Гонконг призывает Китай не отставать и двигаться также.
5. a16z инвестирует $50млн в новый стартап Echo, которым руководит известный нейрохирург Эдвард Чанг.
6. Свежий отчет от МВФ о влиянии токенизации на финансовые рынки.
7. Nvidia представила новую модель для робототехники-ASAP, которая показала впечатляющие результаты.
8. Physical Intelligence (π) выложили в открытый доступ данные модель π₀ и π₀-FAST.
9. Экс-инженеры Palantir создают платформу для ИИ-агентов.
10. Anthropic создала новую систему защиты от взломов для своих языковых моделей.
11. OpenAI представили ИИ-агента Deep Research для исследований. А также готовится к выходу ИИ-агент для продаж.
12. Робототехническая компания Figure разрывает отношения с OpenAI, все подробности здесь.
13. За 24 часа команда HF создала бесплатного ИИ-агента, за который OpenAI берет деньги.
14. Google выпустили Gemini 2.0 и 3 ассистентов.
15. Из-за огромной конкуренции OpenAI не просит регистрации для пользования своим поисковиком.
16. Новым главой Роскосмоса стал замминистра по цифре в Минтрансе, Д. Баканов.
17. Свежий отчет о ключевых направлениях 2025 года в технологиях от Ark invest.
18. Neuralink заявили, что планируют испытания своего чипа на пациентах в UK, то есть кроме США и Канады добавится ещё одна страна.
19. Китай становится лидером в мире в биотехнологиях.
20. GitHub Copilot выпустили ИИ-агента.
21. У Минпромторга РФ новая идея: чем больше отечественности у электроники для ИИ, тем больше налоговые льготы.
22. ИИ от Google решил 84% задач Международной математической олимпиады.
23. Корнельский университет разрабатывает роботов в виде червей и медуз с воплощенной энергией.
24. Hugging Face запустили каталог Spaces, где собрали 400 нейросетей.
25. TMTG (компания семьи Трампа) анонсировала запуск 3-х инвестиционных фондов (ETF), ориентированных на производство, энергетику и биткоин.
Самый амбициозный проект в истории человечества - Цукерберг запускает проект с миллиардом клеток для ИИ в биологии.
1. Газпромбанк становится ключевым игроком в технологических проектах 140 вузов России, подробнее тут.
2. Google DeepMind создали ИИ-систему, которая описывает, как человек принимает решения.
3. Стартап SSI Ильи Суцкевера собирает новый раунд $ при оценке в $20млрд.
4. США представили план развития крипты, все подробности здесь и здесь. Гонконг призывает Китай не отставать и двигаться также.
5. a16z инвестирует $50млн в новый стартап Echo, которым руководит известный нейрохирург Эдвард Чанг.
6. Свежий отчет от МВФ о влиянии токенизации на финансовые рынки.
7. Nvidia представила новую модель для робототехники-ASAP, которая показала впечатляющие результаты.
8. Physical Intelligence (π) выложили в открытый доступ данные модель π₀ и π₀-FAST.
9. Экс-инженеры Palantir создают платформу для ИИ-агентов.
10. Anthropic создала новую систему защиты от взломов для своих языковых моделей.
11. OpenAI представили ИИ-агента Deep Research для исследований. А также готовится к выходу ИИ-агент для продаж.
12. Робототехническая компания Figure разрывает отношения с OpenAI, все подробности здесь.
13. За 24 часа команда HF создала бесплатного ИИ-агента, за который OpenAI берет деньги.
14. Google выпустили Gemini 2.0 и 3 ассистентов.
15. Из-за огромной конкуренции OpenAI не просит регистрации для пользования своим поисковиком.
16. Новым главой Роскосмоса стал замминистра по цифре в Минтрансе, Д. Баканов.
17. Свежий отчет о ключевых направлениях 2025 года в технологиях от Ark invest.
18. Neuralink заявили, что планируют испытания своего чипа на пациентах в UK, то есть кроме США и Канады добавится ещё одна страна.
19. Китай становится лидером в мире в биотехнологиях.
20. GitHub Copilot выпустили ИИ-агента.
21. У Минпромторга РФ новая идея: чем больше отечественности у электроники для ИИ, тем больше налоговые льготы.
22. ИИ от Google решил 84% задач Международной математической олимпиады.
23. Корнельский университет разрабатывает роботов в виде червей и медуз с воплощенной энергией.
24. Hugging Face запустили каталог Spaces, где собрали 400 нейросетей.
25. TMTG (компания семьи Трампа) анонсировала запуск 3-х инвестиционных фондов (ETF), ориентированных на производство, энергетику и биткоин.
Сэм Альтман впервые поддержал open source, а также рассказал об изменениях в экономике из-за ИИ
Сегодня в ночи глава OpenAI выпустил в своем блоге новое эссе, где он размышляет об экономических изменениях, которые возникают из-за ИИ, но нас удивило несколько вещей.
Во-первых, насколько радикально изменилась его риторика в сторону открытости - очевидно, из-за #DeepSeek . Хотя, если внимательно читать, он очень осторожен в формулировках и нигде прямо не обещает открыть код моделей OpenAI. Это больше похоже на признание общего тренда в индустрии, чем на заявление о смене курса компании.
Что ждёт нас в ближайшем будущем по Альтману?
1. ИИ-агенты как виртуальные коллеги
2. Первой серьезно изменится сфера разработки ПО
3. Научный прогресс значительно ускорится
4. Большинство товаров подешевеет
5. Предметы роскоши и земля подорожают.
Его три наблюдения об экономике ИИ:
1. Стоимость ИИ падает в 10 раз каждые 12 месяцев (против закона Мура 2x/18мес). К 2035г. 1 человек сможет получить доступ к интеллектуальным возможностям, равным всем людям 2025г. вместе взятым.
2. Очень интересны его мысли о будущем рынка труда. Он говорит о появлении совершенно новых профессий, и мы видим здесь целый спектр возможностей: от операторов команд ИИ-агентов до специалистов по человеко-ИИ взаимодействиям. Похоже, что самыми ценными станут навыки направления и координации ИИ, а не выполнение конкретных задач.
3. Его прогноз о ценах тоже заставляет задуматься. Получается интересный парадокс: большинство товаров подешевеет благодаря ИИ и автоматизации, но настоящая роскошь - вещи, которые нельзя масштабировать или воспроизвести с помощью ИИ - станет еще дороже. Земля, уникальный человеческий опыт, ручная работа - всё это может стать новым определением премиум-сегмента.
Что нас действительно впечатлило - это его видение демократизации ИИ. Идея "вычислительных бюджетов" для каждого человека звучит почти как универсальный базовый доход, только в сфере ИИ. Хотя опять же, он оставляет открытым вопрос о том, как именно это будет реализовано.
Сегодня в ночи глава OpenAI выпустил в своем блоге новое эссе, где он размышляет об экономических изменениях, которые возникают из-за ИИ, но нас удивило несколько вещей.
Во-первых, насколько радикально изменилась его риторика в сторону открытости - очевидно, из-за #DeepSeek . Хотя, если внимательно читать, он очень осторожен в формулировках и нигде прямо не обещает открыть код моделей OpenAI. Это больше похоже на признание общего тренда в индустрии, чем на заявление о смене курса компании.
Что ждёт нас в ближайшем будущем по Альтману?
1. ИИ-агенты как виртуальные коллеги
2. Первой серьезно изменится сфера разработки ПО
3. Научный прогресс значительно ускорится
4. Большинство товаров подешевеет
5. Предметы роскоши и земля подорожают.
Его три наблюдения об экономике ИИ:
1. Стоимость ИИ падает в 10 раз каждые 12 месяцев (против закона Мура 2x/18мес). К 2035г. 1 человек сможет получить доступ к интеллектуальным возможностям, равным всем людям 2025г. вместе взятым.
2. Очень интересны его мысли о будущем рынка труда. Он говорит о появлении совершенно новых профессий, и мы видим здесь целый спектр возможностей: от операторов команд ИИ-агентов до специалистов по человеко-ИИ взаимодействиям. Похоже, что самыми ценными станут навыки направления и координации ИИ, а не выполнение конкретных задач.
3. Его прогноз о ценах тоже заставляет задуматься. Получается интересный парадокс: большинство товаров подешевеет благодаря ИИ и автоматизации, но настоящая роскошь - вещи, которые нельзя масштабировать или воспроизвести с помощью ИИ - станет еще дороже. Земля, уникальный человеческий опыт, ручная работа - всё это может стать новым определением премиум-сегмента.
Что нас действительно впечатлило - это его видение демократизации ИИ. Идея "вычислительных бюджетов" для каждого человека звучит почти как универсальный базовый доход, только в сфере ИИ. Хотя опять же, он оставляет открытым вопрос о том, как именно это будет реализовано.
Sam Altman
Three Observations
Our mission is to ensure that AGI (Artificial General Intelligence) benefits all of humanity.
Systems that start to point to AGI* are coming into view, and so we think it’s important to...
Systems that start to point to AGI* are coming into view, and so we think it’s important to...
❗️вау! 1-й в мире эндаумент биткоин фонд создает университет - University of Texas at Austin
Один из ведущих государственных исследовательских университетов США создает биткоин фонд на $5 млн в рамках своего эндаумента размером $200 млн. Это первая инициатива такого рода среди университетов.
По данным Financial Times, портфель криптоактивов будет удерживаться минимум 5 лет, демонстрируя долгосрочную приверженность университета цифровым активам.
Этот шаг следует за недавней инвестицией Университета Эмори в размере $15 миллионов в Bitcoin через ETF Grayscale. Однако прямой Bitcoin-фонд UT Austin представляет собой более значительное обязательство по интеграции криптовалют в университетские эндаументы.
Как один из государственных вузов, сравнимых по качеству с Лигой Плюща, решение UT Austin может создать прецедент для других университетов, рассматривающих подобные инвестиции в цифровые активы.
Один из ведущих государственных исследовательских университетов США создает биткоин фонд на $5 млн в рамках своего эндаумента размером $200 млн. Это первая инициатива такого рода среди университетов.
По данным Financial Times, портфель криптоактивов будет удерживаться минимум 5 лет, демонстрируя долгосрочную приверженность университета цифровым активам.
Этот шаг следует за недавней инвестицией Университета Эмори в размере $15 миллионов в Bitcoin через ETF Grayscale. Однако прямой Bitcoin-фонд UT Austin представляет собой более значительное обязательство по интеграции криптовалют в университетские эндаументы.
Как один из государственных вузов, сравнимых по качеству с Лигой Плюща, решение UT Austin может создать прецедент для других университетов, рассматривающих подобные инвестиции в цифровые активы.
Ft
US endowments join crypto rush by building bitcoin portfolios
Universities and charities pile in as prices rally on Donald Trump’s promise to make America a digital assets ‘superpower’
DeepMind говорят, что агентность ИИ - сложный вопрос, чем кажется
Речь идет о фундаментальном переосмыслении того, как мы воспринимаем "разумность" систем.
Главный вопрос - может ли ИИ действовать самостоятельно, или он просто выполняет заложенные алгоритмы? Исследователи DeepMind предлагают неожиданный ответ: всё зависит от того, как мы на это смотрим.
Вместо того, чтобы спорить, есть ли у ИИ собственная воля, нужно понять: ответ зависит от выбранной системы координат. Как в физике нет абсолютного движения (всё движется относительно чего-то), так и в ИИ нет абсолютной "разумности" или "агентности".
Это меняет правила игры. Вместо бесконечных споров о том, может ли ИИ быть по-настоящему разумным, мы можем сосредоточиться на более практичном вопросе: в каких ситуациях и для каких целей имеет смысл рассматривать ИИ как самостоятельного агента?
Речь идет о фундаментальном переосмыслении того, как мы воспринимаем "разумность" систем.
Главный вопрос - может ли ИИ действовать самостоятельно, или он просто выполняет заложенные алгоритмы? Исследователи DeepMind предлагают неожиданный ответ: всё зависит от того, как мы на это смотрим.
Вместо того, чтобы спорить, есть ли у ИИ собственная воля, нужно понять: ответ зависит от выбранной системы координат. Как в физике нет абсолютного движения (всё движется относительно чего-то), так и в ИИ нет абсолютной "разумности" или "агентности".
Это меняет правила игры. Вместо бесконечных споров о том, может ли ИИ быть по-настоящему разумным, мы можем сосредоточиться на более практичном вопросе: в каких ситуациях и для каких целей имеет смысл рассматривать ИИ как самостоятельного агента?
arXiv.org
Agency Is Frame-Dependent
Agency is a system's capacity to steer outcomes toward a goal, and is a central topic of study across biology, philosophy, cognitive science, and artificial intelligence. Determining if a system...
Это пост благодарности всем кто нам дарит звезды! Особенно сразу 50😍! Это большая мотивация для нас!) спасибо ❤️
Главное из Парижа с AI Summit: ИИ надо воспринимать как мультиагентную систему, а не как единый централизованный AGI
Майкл Джордан, один из самых влиятельных учёных в области ML и ИИ, не путать с известным баскетболистом, выступил с важной речью в Париже, где представил свой взгляд на развитие ИИ.
В первую очередь, он утверждает, что термин "ИИ" - это в значительной степени маркетинговый хайп, поскольку речь идёт просто о машинном обучении. При этом он отметил, что Дэйв Румельхарт заслуживал Нобелевской премии за свои пионерские идеи в области обратного распространения ошибки.
Джордан критически относится к тому, что называется "Мечтой Кремниевой долины" - идее о том, что простое накопление данных автоматически приведёт к созданию знаний, появлению супер-интеллекта и обогащению определённой группы людей. Вместо этого он подчёркивает, что истинная ценность современных языковых моделей (LLM) заключается в возможности взаимодействовать с коллективными знаниями множества людей.
Особенно важный аспект его выступления касается необходимости рассматривать ИИ как мультиагентную систему, а не как единый централизованный искусственный интеллект. Это связано с тем, что у людей и компаний разные информационные состояния и различные стимулы, поэтому попытка создания централизованного AGI будет неизбежно неоптимальной и потенциально вредной для общества.
Джордан видит ИИ как новую инженерную область, которая создаёт масштабные системы знаний для новых способов связи между людьми.
Он рекомендует студентам работать на пересечении 3-х ключевых направлений:
1. статистики (inference),
2. компьютерных наук (алгоритмы)
3. экономических идей.
Такой подход представляет более фундаментальный и прагматичный взгляд на развитие ИИ, существенно отличающийся от популярных футуристических представлений.
Майкл Джордан, один из самых влиятельных учёных в области ML и ИИ, не путать с известным баскетболистом, выступил с важной речью в Париже, где представил свой взгляд на развитие ИИ.
В первую очередь, он утверждает, что термин "ИИ" - это в значительной степени маркетинговый хайп, поскольку речь идёт просто о машинном обучении. При этом он отметил, что Дэйв Румельхарт заслуживал Нобелевской премии за свои пионерские идеи в области обратного распространения ошибки.
Джордан критически относится к тому, что называется "Мечтой Кремниевой долины" - идее о том, что простое накопление данных автоматически приведёт к созданию знаний, появлению супер-интеллекта и обогащению определённой группы людей. Вместо этого он подчёркивает, что истинная ценность современных языковых моделей (LLM) заключается в возможности взаимодействовать с коллективными знаниями множества людей.
Особенно важный аспект его выступления касается необходимости рассматривать ИИ как мультиагентную систему, а не как единый централизованный искусственный интеллект. Это связано с тем, что у людей и компаний разные информационные состояния и различные стимулы, поэтому попытка создания централизованного AGI будет неизбежно неоптимальной и потенциально вредной для общества.
Джордан видит ИИ как новую инженерную область, которая создаёт масштабные системы знаний для новых способов связи между людьми.
Он рекомендует студентам работать на пересечении 3-х ключевых направлений:
1. статистики (inference),
2. компьютерных наук (алгоритмы)
3. экономических идей.
Такой подход представляет более фундаментальный и прагматичный взгляд на развитие ИИ, существенно отличающийся от популярных футуристических представлений.
YouTube
AI, Science and Society Conference - AI ACTION SUMMIT - DAY 1
AI, Science, and Society: Connections, Collectives, and Collaboration,” aims to foster dialogue at the intersection of technological innovation, interdisciplinary scientific inquiry, and societal evolution. As key part of the AI Summit, scheduled for February…
Anthropic представил индекс влияния ИИ на рынок труда и экономику - 1-е крупномасштабное исследование реального использования ИИ в экономике
Исследование Anthropic, основанное на анализе более 4 миллионов диалогов с ИИ-ассистентом Claude, впервые предоставляет эмпирические данные о том, как ИИ интегрируется в различные профессии.
По итогу анализа выявлен неожиданный паттерн: технологии активнее всего внедряются не в самых высокооплачиваемых профессиях, как предполагалось ранее.
Что самое интересное?
37.2% всех взаимодействий с ИИ приходится на разработку ПО и связанные с ней задачи.
На втором месте — создание контента и медиа (10.3%), что подтверждает растущую роль ИИ в креативных индустриях.
Неожиданным открытием стало то, что только 4% профессий демонстрируют глубокую интеграцию с ИИ, где технология используется для более чем 75% задач.
1. Выделяется ярко использование ИИ средним классом. Вопреки ожиданиям, ИИ максимально используется не топ-специалистами, а профессионалами среднего звена с зарплатами $75,000-$125,000. Это разрушает миф о том, что ИИ - инструмент элиты или наоборот, замена низкоквалифицированного труда.
2. Реальные данные против прогнозов:
- В здравоохранении использование ИИ оказалось значительно ниже прогнозируемого
- В научной сфере, наоборот, использование превысило ожидания
3. Характер использования
- 57% случаев - это усиление возможностей человека, а не замена
- Только 4% профессий глубоко интегрировали ИИ (используют для 75% задач)
- Это противоречит алармистским прогнозам о массовой замене людей ИИ
4. Неравномерность внедрения
- 36% профессий используют ИИ для четверти своих задач
- При этом внедрение сильно зависит от регуляторных ограничений, а не только от технических возможностей
- Это говорит о том, что барьеры внедрения часто административные, а не технологические
Ключевой посыл - ИИ не заменяет людей, а создает новый усиленный средний класс профессионалов, что может существенно повлиять на структуру рынка труда в будущем.
Исследование Anthropic, основанное на анализе более 4 миллионов диалогов с ИИ-ассистентом Claude, впервые предоставляет эмпирические данные о том, как ИИ интегрируется в различные профессии.
По итогу анализа выявлен неожиданный паттерн: технологии активнее всего внедряются не в самых высокооплачиваемых профессиях, как предполагалось ранее.
Что самое интересное?
37.2% всех взаимодействий с ИИ приходится на разработку ПО и связанные с ней задачи.
На втором месте — создание контента и медиа (10.3%), что подтверждает растущую роль ИИ в креативных индустриях.
Неожиданным открытием стало то, что только 4% профессий демонстрируют глубокую интеграцию с ИИ, где технология используется для более чем 75% задач.
1. Выделяется ярко использование ИИ средним классом. Вопреки ожиданиям, ИИ максимально используется не топ-специалистами, а профессионалами среднего звена с зарплатами $75,000-$125,000. Это разрушает миф о том, что ИИ - инструмент элиты или наоборот, замена низкоквалифицированного труда.
2. Реальные данные против прогнозов:
- В здравоохранении использование ИИ оказалось значительно ниже прогнозируемого
- В научной сфере, наоборот, использование превысило ожидания
3. Характер использования
- 57% случаев - это усиление возможностей человека, а не замена
- Только 4% профессий глубоко интегрировали ИИ (используют для 75% задач)
- Это противоречит алармистским прогнозам о массовой замене людей ИИ
4. Неравномерность внедрения
- 36% профессий используют ИИ для четверти своих задач
- При этом внедрение сильно зависит от регуляторных ограничений, а не только от технических возможностей
- Это говорит о том, что барьеры внедрения часто административные, а не технологические
Ключевой посыл - ИИ не заменяет людей, а создает новый усиленный средний класс профессионалов, что может существенно повлиять на структуру рынка труда в будущем.