Венчурный фонд a16z о том, как ИИ изменит электронную коммерцию

Самая прибыльная бизнес-модель интернета — это реклама на поисковых запросах с коммерческим намерением.

ИИ пока "съедает" малоценные информационные запросы, но настоящая угроза будет тогда, когда ИИ начнет обрабатывать коммерческие запросы.

5 категорий покупок и влияние ИИ:

1. Импульсивные покупки
- ИИ мало поможет в процессе принятия решений, но алгоритмы станут лучше показывать нужный товар в нужный момент
- Появятся гипер-персонализированные рекламные материалы

2. Повседневные товары
ИИ-агенты будут мониторить цены и покупать автоматически при снижении

3. Lifestyle-покупки
ИИ-агенты будут делать исследования и рекомендовать товары на основе предпочтений, типа фигуры, цвета глаз и т.д.

4. Функциональные покупки
- ИИ-консультанты с глубокими знаниями категорий товаров
- Видео/телефонные консультации с ИИ-экспертами.

5. Крупные покупки жизни
- ИИ-коучи для структурирования процесса принятия решений
- Помощь в исследовании, оценке вариантов, переговорах.

Что нужно для развития ИИ-коммерции?

Лучшие данные — надежные отзывы вместо спама
Единые API — для интеграции со всеми платформами
Идентичность и память — понимание предпочтений пользователя
Встроенный сбор данных — обучение на основе поведения пользователя.

⚡️Сэм Альтман создает конкурента Neuralink

Merge Labs — это стартап, разрабатывающий интерфейсы мозг-компьютер, причём компания хочет привлечь уже $250 млн инвестиций при оценке в $850 млн.

А большая часть инвестиций поступит от венчурного подразделения OpenAI.

Об этом проекте мы ранее намекали в наших постах тут.

Альтман, как сооснователь и CEO OpenAI, будет числиться соучредителем Merge Labs вместе с Алексом Бланией, CEO проекта World, также поддерживаемого OpenAI.

FT пишет, что Альтман не будет участвовать в операционной деятельности компании.

Merge Labs планирует развивать нейротехнологии с использованием ИИ. О том как индустрия сейчас развивается, читайте тут.

О том, что нейроинтерфейсы + ИИ - это новый большой тренд, Ани Асланян @blockchainrf говорила в интервью здесь.

Инвесторы Долины вкладывают $ в создание более умного поколения людей

Стартапы Nucleus Genomics и Herasight предлагают генетическое тестирование эмбрионов стоимостью от $6 тыс. до $50 тыс., прогнозируя не только риски заболеваний, но и потенциальный уровень интеллекта.

Ранее мы писали о том, как планируют детей известные предприниматели Долины, в том числе как появился один из детей Маска.

Nucleus Genomics дает родителям, использующим ЭКО, ранжировать эмбрионы на основе прогнозируемых характеристик, таких как IQ, рост, цвет глаз и около 900 других признаков, связанных со здоровьем, включая риски развития рака и болезни Альцгеймера. Спрос на подобные услуги стремительно растет.

А Heliospect Genomics предлагают анализировать генетические данные эмбрионов, полученных в процессе ЭКО. Эти технологии позволяют оценивать эмбрионы по показателям IQ, а также по другим характеристикам, таким как рост, пол, риски ожирения или психических заболеваний.

Так, Heliospect Genomics утверждает, что их методы могут повысить IQ будущего ребёнка в среднем на 6 пунктов, используя данные британского хранилища генетической информации UK Biobank.

Родители, среди которых много инженеров, даже создают собственные системы баллов для выбора «оптимального» эмбриона. В США законодательство в этой сфере более лояльное, чем, например, в Великобритании, где отбор по IQ запрещён.

В среде, где дошкольные учреждения требуют тестов на IQ, а открытость к новым технологиям крайне высока, подобные моральные дилеммы часто игнорируются.

Группа ученых из Беркли видят в генетическом улучшении защиту от угрозы ИИ.
По мнению соучредителя Berkeley Genomics Project Бенсона-Тилсена, люди с более развитым интеллектом смогут придумать, как заставить ИИ соответствовать человеческим ценностям, или убедить остальных вообще не создавать его.

Google создал ИИ-агентов и отобрал у них право принимать решения по лечению

Google Research представил обновленную версию медицинского ИИ AMIE под названием g-AMIE.

Ранее AMIE показывал крутые результаты в симуляциях — превосходил врачей в диагностике и эмпатии к пациентам.

g-AMIE умеет то же самое, но с важным ограничением: не может давать медицинские советы пациентам напрямую. Вместо этого:

- Проводит подробный опрос пациента
- Составляет структурированную медицинскую запись
- Предлагает варианты диагноза и лечения
- Передает все материалы врачу для проверки и утверждения.

Google создал мультиагентную архитектуру из трех компонентов:
1. Диалоговый агент ведет беседу с пациентом
2. Агент-ограничитель следит, чтобы не давались медицинские советы
3. SOAP-агент оформляет медицинские записи по стандарту.

Для врачей разработали специальный интерфейс "clinician cockpit", где можно быстро просмотреть, отредактировать и утвердить рекомендации ИИ.

В исследовании сравнивали g-AMIE с врачами и медсестрами, работающими по тем же правилам — без права давать советы пациентам. ИИ показал лучшие результаты по качеству опроса, полноте медицинских записей и итоговым диагнозам.

Слово конкуренция отсутствует как в головах, так и действиях: Роскомнадзор запретил звонки в WhatsApp/Telegram.

А в курсе ли те люди, которые эту «инновацию» придумали, что мошенники звонят на обычные номера мобильных телефонов? Следует ли запретить и мобильную связь?

Думают ли эти люди вообще о следующих шагах?

Ai2 выпустили 1-ю ИИ-модель с 3D-мышлением для роботов опен сорс

MolmoAct — это первая модель рассуждений о действиях(Action Reasoning Model, ARM), которая способна мыслить и планировать в трехмерном пространстве. MolmoAct использует специальные токены восприятия для работы с геометрией сцены.

Ключевая особенность — визуализация планируемых действий прямо на изображении сцены. Пользователи могут корректировать поведение робота, рисуя желаемые траектории на экране.

MolmoAct-7B обучали на 26.3 млн образцов в течение дня на 256 GPU H100.

Для сравнения — конкуренты использовали 600-900 млн образцов. Такая эффективность достигнута благодаря специально подготовленному датасету с цепочками рассуждений о действиях.

На бенчмарке SimplerEnv модель показала 72.1% успешности выполнения задач, превысив результаты конкурентов. На LIBERO simulation достигнут показатель 86.6%. В реальных экспериментах с различными возмущениями MolmoAct показал лучшую адаптивность по сравнению с OpenVLA и π0.

HF модели.
Данные.

Прорыв в изучении мозга: впервые создана 3D-карта нейронов памяти мыши

Исследователи из Принстона и Института Аллена, Google создали детальную 3D-карту нейронных связей в области CA3 гиппокампа — части мозга мыши, которая отвечает за формирование и хранение воспоминаний.

Гиппокамп называют "морским коньком мозга" из-за его изогнутой формы. Это первая карта такого масштаба для этой зоны мозга.

Что сделали ученые:

Они изучили маленький участок мозга (1×1×0.1 мм) с помощью мощного электронного микроскопа, который сделал миллионы снимков. Затем ИИ помог обработать эти данные:

- ИИ выделил границы нейронов
- Соединил кусочки клеток в 3D-модели
- Определил типы нейронов
- Нашел сотни миллионов связей (синапсов) между ними

Что нашли в этом кусочке мозга?
- 1,815 основных нейронов (пирамидальных)
- 229 тормозных нейронов (они регулируют активность других клеток)
- Более 55,000 аксонов (проводов, соединяющих нейроны)
- Миллионы синапсов.

Без ИИ эта работа заняла бы десятилетия, но с ним справились за несколько лет.

Главные открытия:

1. Нейроны работают организованно. Нейроны в разных частях CA3 получают разные сигналы от другой области мозга (зубчатой извилины), которая обрабатывает информацию.

2. Тормозные нейроны как фильтры. Некоторые нейроны специально "выключают" определенные клетки, чтобы мозг не перегружался и воспоминания оставались четкими.

3. Близкие нейроны часто получают сигналы от одних и тех же источников, что помогает мозгу создавать устойчивые воспоминания.

4. Синапсы между нейронами имеют особую сферическую форму, которая делает передачу сигналов очень эффективной.

Эта карта помогает понять, как мозг:
- Различает похожие воспоминания, например, где вы парковали машину вчера и сегодня.
- Вспоминает целое по кусочку

Эти знания могут помочь:
- Изучить болезни, такие как Альцгеймер
- Создать более умные алгоритмы для ИИ, вдохновленные мозгом

Все данные исследования доступны на платформе pyr.ai