Rox - первый публичный ИИ-агент для sales-команд. Это B2B SaaS компания, которая создает комплексную ИИ-платформу для продаж.

Rox состоит из "роя" ИИ-агентов, которые 24/7 работают с каждым аккаунтом.

Фокус на high-value sellers (топ 15% приносят 90% выручки).

Построено на OpenAI (GPT-4)

Результаты от работы ИИ-агентов:
✓ +30% рост продаж у текущих клиентов
✓ 8+ часов экономии в неделю на админ задачах
✓ 2x ROI по sales pipeline
✓ 35 топовых enterprise-команд за первые месяцы.

Только команда Enterprise AE в Ramp экономит 225+ часов/неделю.

Ранее мы писали, что человеческий труд адаптируется к "Экономике ИИ-агентов".

Новый подход MIT к развитию ИИ: от запоминания к пониманию

Ключевая идея — переход от простого запоминания информации к построению сложных абстракций и выявлению глубинных взаимосвязей между различными областями знаний.

Вместо традиционного накопления и анализа данных, предлагается использовать мультимодальную интеллектуальную модель рассуждений на основе графов. Эта модель опирается на теорию категорий — мощный математический аппарат, позволяющий абстрагировать отношения между объектами и отслеживать их трансформации.

Компоненты системы:

1. Реляционные абстракции.
Система способна переходить от разрозненных данных к структурированному пониманию их взаимосвязей. Это позволяет:
- Выявлять скрытые закономерности
- Понимать причинно-следственные связи
- Строить иерархические структуры знаний
- Находить неочевидные взаимосвязи между концепциями

2. X-LoRA: двухэтапный анализ.
Инновационный механизм обработки информации включает:
- Первичный анализ входных данных с реконфигурацией внутренней структуры модели
- Вторичный проход для генерации ответов и гипотез
- Динамическую адаптацию к сложности задачи
- Оптимизацию стратегии рассуждений в реальном времени

3. Изоморфные отображения.
Этот механизм позволяет находить структурные параллели между различными областями знаний, что открывает возможности для:
- Междисциплинарного переноса знаний
- Генерации инновационных решений
- Создания неожиданных связей между разными областями науки и искусства

Практическое применение:

1. Научные исследования:
- Открытие новых материалов
- Разработка лекарственных препаратов
- Междисциплинарные исследования
- Генерация научных гипотез

2. Технологические инновации:
- Оптимизация существующих решений
- Создание принципиально новых подходов
- Комбинирование технологий из разных областей

3. Образование и обучение:
- Построение целостной картины знаний
- Адаптивные образовательные системы
- Развитие междисциплинарного мышления

Это исследование может стать поворотным моментом в развитии ИИ. Вместо создания все более мощных систем для запоминания и обработки данных, предлагается путь к построению ИИ, способного к:
- Глубокому пониманию информации
- Выявлению неочевидных закономерностей
- Генерации новых знаний
- Творческому решению сложных задач

❗️Китайцы выпустили ИИ-модель, которая на уровне о1-preview от OpenAI

DeepSeek-R1-Lite-Preview показывает высокую производительность на уровне о1-preview в математических тестах AIME и MATH.

А также демонстрирует прозрачный процесс рассуждений в реальном времени.

Скоро станет доступна как open-source модель с API.

Открытый исходный код новой китайской модели может стать катализатором больших изменений в развитии ИИ.

Хронология событий:

В сентябре 2024 года OpenAI представила превью своих новых моделей o1-preview и o1-mini, демонстрирующих революционные способности к рассуждениям. Модель o1 достигла впечатляющего результата в 83% на математической олимпиаде США (AIME).

Всего через два месяца, сегодня, китайская компания DeepSeek превзошла этот результат, достигнув 91.6% точности на тех же тестах. Более того, DeepSeek объявила о планах сделать свою модель полностью открытой.

Это знаменательно по нескольким причинам:

1. Скорость прогресса превосходит все прогнозы: еще 2.5 года назад эксперты предсказывали достижение лишь 46% к 2025 году

2. Способность к рассуждениям считалась одним из главных барьеров на пути к AGI

3. Open source релиз может радикально изменить ландшафт разработки ИИ

Сценарии развития

1. Технологическая децентрализация
- Массовый доступ к продвинутым моделям
- Ускорение разработок независимыми командами
- Появление множества специализированных решений

2. Научный прорыв
- Ускорение исследований в различных областях
- Возможность автоматизации научного поиска
- Новые открытия благодаря улучшенным способностям к рассуждению

3. Гонка развития
- Увеличение конкуренции между компаниями и странами
- Сложности с регулированием распределенных разработок
- Потенциальные риски безопасности

Последствия для индустрии

Краткосрочные
- Переформатирование рынка ИИ
- Появление новых игроков
- Снижение барьера входа в разработку продвинутого ИИ

Долгосрочные
- Возможное достижение AGI раньше прогнозов
- Фундаментальные изменения в научных исследованиях
- Новые вызовы для регулирования и безопасности

Риски и вызовы

- Отсутствие эффективных механизмов контроля
- Потенциальное военное применение
- Этические вопросы использования
- Социально-экономические последствия

#книгамесяца "Boom" о технологическом и научном застое, и о путях ускорения инноваций.

Авторы: инвесторы Бирн Хобарт и Тобиас Хубер.

Они исследуют успешные прорывные проекты прошлого (Манхэттенский проект, программа "Аполлон" и др.) и делают вывод: финансовые пузыри, несмотря на их негативную репутацию, являются двигателем инноваций.

⚡️ Neuralink Маска получила одобрение от Канады на проведение 1-го клинического исследования в стране

Компания объявила набор пациентов в стране с квадриплегией (параличом всех конечностей) вследствие:
- Травмы спинного мозга
- БАС (бокового амиотрофического склероза).

Канада стала 2-й страной после США, где будут тестироваться технологии Neuralink на людях.

В рамках испытаний будет проверяться безопасность и эффективность инвазивного нейроинтерфейса.

Neuralink обещает всем участникам возместить компенсацию за потраченное время и возмещение расходов, связанных с исследованием (включая транспортные расходы).

1000 ИИ-агентов воспроизводят реальные личности людей с точностью 85% https://tttttt.me/alwebbci/2773

Исследователи из Стэнфордского университета создали систему моделирования поведения реальных людей с помощью ИИ.

Что получилось?

1. Более 1000 ИИ-агентов, каждый из которых моделирует конкретного реального человека

2. Агенты могут имитировать установки, поведение и личностные черты людей, которых они представляют. Они успешно воспроизводили личностные черты и поведение в экономических играх.

Потенциальные сферы применения:

1. Инструмент для политтехнологов и госуправления.

Например, правительство хочет ввести новую систему налогообложения. Вместо того, чтобы сразу внедрять эти изменения в реальной жизни (что может привести к непредвиденным последствиям), можно сначала "протестировать" их на виртуальном обществе из ИИ-агентов.

2. Создание реалистичных NPC в видеоиграх с богатыми предысториями.

3. Персонализированное обучение.

4. Исследование человеческого поведения в сложных системах

❗️Это гонка роботов: мировой рейтинг стран по количеству промышленных роботов

Согласно свежим данным, мировым лидером по количеству промышленных роботов на 10,000 работников является Южная Корея (1,012 единиц),

за ней следуют Сингапур (770) и Китай (470).

Средний мировой показатель достиг 162 робота – это вдвое больше, чем 7 лет назад.

В региональном разрезе лидирует Евросоюз (219), далее идут Северная Америка (197) и Азия (182 робота).

Китай (470 роботов) - впервые обошел Германию и Японию. США вышли из десятки.

Google создали ИИ-модель для квантовых компьютеров

AlphaQubit - новый ИИ-декодер, который способен выявлять ошибки в работе квантовых компьютеров с высокой точностью. https://tttttt.me/alwebbci/2771

Это важно, потому что квантовые компьютеры, хотя и способны решать некоторые задачи в миллиарды раз быстрее обычных компьютеров, очень чувствительны к помехам и ошибкам.

AlphaQubit, созданный Google DeepMind и Google Quantum AI, поможет сделать квантовые вычисления более надежными.

Это достижение - важный шаг к созданию практически применимых квантовых компьютеров, которые смогут работать долго и стабильно, что откроет путь к новым научным открытиям.

⚡️Новым куратором финтеха в ЦБ становится Зульфия Кахруманова, а Ольга Скоробогатова покидает пост

Со 2 декабря 2024 года Зульфия Кахруманова назначена заместителем Председателя Банка России.

В этой должности она будет курировать работу Департамента информационных технологий, Департамента финансовых технологий, а также Операционного департамента.

Департамент национальной платежной системы перейдет под кураторство 1-ого зам Председателя Банка России Дмитрия Тулина.

Как цифровизация ФНС увеличила налоговые сборы на 20%?

Глава налоговой службы Д. Егоров рассказал, что за 10 месяцев 2023 года налоговые поступления выросли до рекордных 46 трлн рублей.

Это произошло в том числе, за счет внедрения инноваций:

1. Цифровая трансформация торговли:
- 42% рынка - онлайн-торговля через маркетплейсы
- 600+ тыс. субъектов МСП на маркетплейсах
- Маркетплейсы становятся налоговыми агентами с 2025 года

2. Автоматизация администрирования:
- Единый налоговый счет снизил число должников в 2 раза
- АвтоУСН: автоматический расчет налогов через банки
- Превентивный контроль дробления бизнеса через данные маркетплейсов

3. Новые направления:
- Запуск реестра майнеров (150 участников)
- Координация энергопотребления с Минэнерго
- Интеграция с платформой БРИКС

Результаты:
- Рост поступлений до 46 трлн (+20% год к году)
- Федеральный бюджет: +30%
- Ненефтегазовые доходы: +21%

Ключевой тренд: ФНС делает ставку на превентивный контроль через цифровые платформы вместо карательных мер.

❗️Расходы на ИИ взлетели в 6 раз до $13.8 млрд - свежий анализ рынка от Menlo Ventures

Инвестиции в ИИ: рост с $2.3 млрд до $13.8млрд за год

У OpenAI: доля рынка 34%
У Anthropic: стремительный рост до 24%
Драйвер роста: ИИ-разработка кода (>50% расходов)

Вот ключевые выводы о состоянии генеративного ИИ в корпоративном секторе в 2024 году:

Топ-5 применений:
1. Код-копилоты (51% внедрения)
2. Чат-боты поддержки (31%)
3. Корпоративный поиск (28%)
4. Обработка данных (27%)
5. Summary встреч (24%)

Распределение бюджетов:
- IT: 22%
- Продукт/Разработка: 19%
- Клиентский сервис: 9%
- Data Science: 8%
- Продажи/Маркетинг: 15%

Тренды 2024:
- Переход от экспериментов к промышленному внедрению
- Рост автономных ИИ-агентов (12% внедрений)
- Доминирование RAG-архитектур (51%)
- Усиление позиций Anthropic (рост с 12% до 24%)

⚠️ Ключевые вызовы:
- Острая нехватка ИИ-специалистов
- Сложности интеграции с существующими системами
- Проблемы безопасности и конфиденциальности данных
- Высокие затраты на внедрение

Прогнозы:
- Дальнейший рост автоматизации через ИИ-агентов
- Усиление конкуренции со стороны ИИ-стартапов
- 2-3х рост зарплат ИИ-специалистов
- Трансформация традиционных индустрий

⚡️Команда Трампа создает президентский совет по крипте

А также планируется создание специальной должности главного по крипте, который возглавит этот совет.

Трамп анонсировал создание этого совета во время выступления на биткоин-конференции в Нэшвилле в июле 2024 года, пообещав про-криптовалютную администрацию.

Совет планируется создать в структуре Национального экономического совета Белого дома.

Задачами совета станут:
- Консультирование по политике в области цифровых активов
- Работа с Конгрессом над криптозаконодательством
- Создание биткоин-резерва
- Координация между регуляторами (SEC, CFTC, Казначейство)

Крупные криптокомпании (Ripple, Kraken, Circle и другие) стремятся получить место в этом совете.

Курс биткоина уже достиг рекордных значений и приближается к отметке $100,000.

Индустрия добивается законов, гарантирующих криптокомпаниям доступ к банковским услугам и прекращение правоприменительных действий против них.

❗️Г.Греф заявил, что Сбер стремится создать ИИ для поиска целей в жизни

Он говорит, что их цель создать человекоцентричный ИИ.

В отличие от традиционных банковских сервисов, этот ИИ нацелен на решение фундаментальных вопросов человеческого существования.

Это попытка создать принципиально новый тип цифрового помощника, совмещающего функции финансового консультанта, психолога и жизненного коуча.

Это может стать началом нового этапа в развитии искусственного интеллекта, где технологии будут непосредственно влиять на формирование жизненного пути человека.

А А. Крайнов, глава ИИ Яндекса представил другие пути развития ИИ: «Отдать свою жизнь алгоритму или мозг — машине»

В ответ на заявление Германа Грефа о создании человекоцентричного ИИ-помощника Александр Крайнов сказал, что мы до сих пор не знаем по какому пути пойдет развитие ИИ.

По его словам, мы находимся на развилке, где возможны два принципиально разных пути развития, и никто пока не знает, какой из них станет реальностью.

1. Алгоритм проживет жизнь за вас.

Что предполагает создание системы тотального цифрового управления. "По сути, у нас есть только размер экрана и координаты пальцев пользователя", — говорит Крайнов.

Он предложил представить end-to-end систему, где человек просто говорит о своих желаниях, например, достичь финансовой независимости к 70 годам, а ИИ "двигает виртуальным пальцем" и делает все необходимое для достижения цели.

2. Апгрейд человека через слияние с машиной.

Вместо делегирования жизни алгоритмам, человечество может пойти по пути биологической интеграции с технологиями. "Может выясниться, что невозможно превзойти энергоэффективность человеческого мозга", — предполагает Крайнов.

В этом случае развитие пойдет через создание внешних модулей памяти, подключаемых напрямую к мозгу и работающих на энергии человеческого тела.

Цена прогресса.

Особую тревогу у Крайнова вызывает вопрос о том, кто платит за технологическое развитие. "Когда мы говорим о человекоцентричности, важно понимать — за чей счет это происходит", — подчеркнул он. По сути, сегодняшнее поколение инвестирует ресурсы в технологии, которые обещают счастье будущим поколениям.

Что это значит?

Позиция Крайнова существенно отличается от доминирующего в индустрии оптимистичного взгляда на развитие ИИ. Вместо обещаний светлого будущего он предлагает задуматься о фундаментальных рисках и этических проблемах, которые несет технологический прогресс, независимо от того, по какому пути он пойдет.

❗️Tesla внедрит удаленное управление для роботакси и гуманоидов Optimus

Это стало известно из опубликованной вакансии, которая раскрывает планы компании по разработке систем удаленного управления их автономными технологиями.

Tesla ищет backend-разработчика в команду телеуправления в Пало-Альто.

Цель - разработка систем удаленного доступа к роботакси и роботам-гуманоидам Optimus.

Хотя автомобили и роботы работают автономно, компании требуется возможность удаленного доступа и контроля для:
- Отладки и улучшения ИИ
- Помощи в сложных ситуациях
- Мониторинга работы систем

Технические требования включают:
- Разработку систем с минимальной задержкой для передачи данных
- Работу с ненадежными сетями в реальных условиях
- Опыт работы с C++, Go, Python
- Знание Linux, систем виртуализации
- Опыт с базами данных (PostgreSQL, DynamoDB и др.)

Это первое официальное упоминание о том, что Tesla планирует внедрить возможность удаленного управления для своих роботакси. Вероятно, это будет использоваться как "страховка" в нестандартных или сложных ситуациях, когда автономная система может потребовать человеческого вмешательства.

ГТЛК и Sitronics Space заключили 1-й в РФ договор на лизинг спутников

Договор о сдаче в лизинг трех спутников «Зоркий-2М» заключен на пять лет.

Ранее глава российской частной компании Sitronics Space Павел Черенков сообщил, что планируется запустить более 20 спутников, включая аппараты дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), в 2025 году.

А в ноябре Черенков заявил, что Sitronics Space допускает возможность запуска двух космических аппаратов ДЗЗ сверхвысокого разрешения «Киноспутник».

Amazon инвестирует в Anthropic еще $4млрд и становится основным облачным провайдером для обучения моделей Anthropic.

Ключевой элемент сделки - переход на чипы Amazon Trainium. Об этом мы писали ранее тут.

Это создает технические и стратегические вызовы:

1. ПО для Trainium менее развито чем NVIDIA CUDA
2. Возникает риск зависимости от инфраструктуры AWS
3. Amazon развивает собственный ИИ - потенциального конкурента

Anthropic собирается на эти риски среагировать так:
- Активно участвовать в разработке новых поколений Trainium
- Писать низкоуровневое ПО для прямой работы с чипами
- Развивать программный стек AWS Neuron
- Сохранять Amazon как миноритарного инвестора.

Общий объем инвестиций AWS Anthropic вырос до $8 млрд.

@blockchainrf Навыки, которые будут иметь значение в предстоящем десятилетии

1. Способность к быстрой адаптации.

2. Быстрое понимание новых разработок.

3. Высокий уровень проактивности.

4. Умение детально формулировать свои намерения.

5. Эффективное использование инструментов/ИИ на ранних этапах.

6. Критическое мышление - способность отличать достоверную информацию от недостоверной.

7. Эмоциональный интеллект - навыки, которые сложно автоматизировать: эмпатия, коммуникация, лидерство

8. Системное мышление - умение видеть взаимосвязи между явлениями и принимать комплексные решения.

9. Креативность и оригинальность мышления - способность генерировать нестандартные идеи, которые ИИ пока не может воспроизвести.

10. Метапознание - понимание собственных процессов обучения и мышления для более эффективной адаптации.

@blockchainrf

❗️ Нейроинтерфейс в речевой зоне мозга обеспечил полный контроль над компьютером

Речевая" зона мозга научилась управлять компьютерной мышью.

Исследователи сделали большую работу, опровергающую классические представления о специализации участков мозга.

Вентральная моторная кора, традиционно считавшаяся "речевой зоной", успешно использована для управления курсором компьютера.

Доказана пластичность моторной коры. Один инвазивный нейроинтерфейс обеспечивает 2 функции:

1. Речевой интерфейс
2. Управление курсором

Опровергнута строгая локализация функций.

Практическое применение:

1. Полный контроль компьютера через единый имплант

2. Снижение хирургических рисков

3. Уменьшение стоимости нейропротезов

Участник с БАС успешно использовал систему для работы с Netflix, браузером и играми.

Технические достижения:

- Калибровка: 40 секунд
- Точность: 2.90 бит/сек
- Hardware: 4×64 электрода Utah Array.