Авторское право, как ком в горле. OpenAI просят запретить китайские ИИ-модели в США и союзных странах
Причина — эти модели могут представлять риски для конфиденциальности пользователей и безопасности.
Это предложение является частью плана OpenAI, который представлен правительству в области ИИ.
Более того, OpenAI говорят, что если разработчики из Китая будут иметь неограниченный доступ к данным у себя в стране, а американские компании — нет, тогда гонка за лидерство в ИИ фактически окончена.
Интересно как OpenAI переключили свой фокус внимания с "регулируйте нас" на авторское право, из-за опасений, связанных с Китаем.
В этом прослеживается продолжение борьбы за выгодное компаниям регулирование.
Однако, именно авторское право исторически было фундаментом для развития индустрии ПО.
Ключевой вопрос — подпадает ли обучение ИИ на защищенных материалах под доктрину "добросовестного использования"?
Ответ зависит от контекста:
-творческие выводы могут считаться трансформативными, -пересказы произведений могут одновременно трансформировать и замещать оригинал, а фактические ответы могут конкурировать с поисковиками.
Одно можно сказать точно - нас ждет множество судебных процессов, поскольку правообладатели не откажутся от своих прав только из-за появления ИИ.
Эта ситуация сравнима с тем, как интернет-компании использовали открытое ПО в закрытых дата-центрах, и ИИ может стать потенциальным новым способом обхода системы авторского права.
Причина — эти модели могут представлять риски для конфиденциальности пользователей и безопасности.
Это предложение является частью плана OpenAI, который представлен правительству в области ИИ.
Более того, OpenAI говорят, что если разработчики из Китая будут иметь неограниченный доступ к данным у себя в стране, а американские компании — нет, тогда гонка за лидерство в ИИ фактически окончена.
Интересно как OpenAI переключили свой фокус внимания с "регулируйте нас" на авторское право, из-за опасений, связанных с Китаем.
В этом прослеживается продолжение борьбы за выгодное компаниям регулирование.
Однако, именно авторское право исторически было фундаментом для развития индустрии ПО.
Ключевой вопрос — подпадает ли обучение ИИ на защищенных материалах под доктрину "добросовестного использования"?
Ответ зависит от контекста:
-творческие выводы могут считаться трансформативными, -пересказы произведений могут одновременно трансформировать и замещать оригинал, а фактические ответы могут конкурировать с поисковиками.
Одно можно сказать точно - нас ждет множество судебных процессов, поскольку правообладатели не откажутся от своих прав только из-за появления ИИ.
Эта ситуация сравнима с тем, как интернет-компании использовали открытое ПО в закрытых дата-центрах, и ИИ может стать потенциальным новым способом обхода системы авторского права.
🤣13❤6👍5🔥2👏2😁1
Figure объявила о запуске крупнейшей в мире компании по производству человекоподобных роботов - BotQ
Уже в этом году они планируют выпустить 12 000 роботов в год — начальная производственная мощность, а 100 000 роботов — плановый объем через 4 года.
У компании:
1. вертикально интегрированное производство — полный контроль над всеми процессами.
2. Роботы, строящие роботов — самовоспроизводящаяся производственная система.
Figure переосмыслили всю архитектуру робота Figure 03 для массового производства:
- Переход от медленных ЧПУ-процессов к быстрому литью и штамповке
- Сокращение времени производства деталей с недели до 20 секунд!
- Создание с нуля собственных приводов, двигателей, датчиков и электроники
- Внедрение собственной системы управления производством
Что дальше планируют:
Интеграция ИИ Helix позволит роботам самостоятельно заниматься сборкой и логистикой.
Уже в этом году они планируют выпустить 12 000 роботов в год — начальная производственная мощность, а 100 000 роботов — плановый объем через 4 года.
У компании:
1. вертикально интегрированное производство — полный контроль над всеми процессами.
2. Роботы, строящие роботов — самовоспроизводящаяся производственная система.
Figure переосмыслили всю архитектуру робота Figure 03 для массового производства:
- Переход от медленных ЧПУ-процессов к быстрому литью и штамповке
- Сокращение времени производства деталей с недели до 20 секунд!
- Создание с нуля собственных приводов, двигателей, датчиков и электроники
- Внедрение собственной системы управления производством
Что дальше планируют:
Интеграция ИИ Helix позволит роботам самостоятельно заниматься сборкой и логистикой.
FigureAI
BotQ: A High-Volume Manufacturing Facility for Humanoid Robots
Introducing BotQ, Figure’s new high-volume manufacturing facility for humanoid robots.
🔥13❤7👍6🤔3💯3
Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире:
Текст недели: Биотех+ИИ+нейроинтерфейсы приведут к фундаментальным изменениям в восприятии реальности, коммуникации и даже в том, что значит быть человеком — Макс Ходак, экс-президент Neuralink, основатель Science
Прорывы недели
1-й в мире биокомпьютер от Cortical Labs, они объединили живые нейроны с чипом
Квантовый прорыв: D-Wave заявляет о значительном продвижении в квантовых вычислениях
ИИ-авторство: Впервые ИИ-ученый создал научную статью, прошедшую научное рецензирование
Технологический прорыв: Китайский чип превзошел 3нм разработки TSMC и Intel при меньшем энергопотреблении
ИИ и ИИ-агенты
К 2030г российскому ИИ потребуется более 70 000 видеокарт Nvidia A100
Nvidia создала 1-ю обобщаемую модель стереозрения для роботов, работающую "из коробки" без дополнительной настройки.
Microsoft тестирует ИИ-модели от DeepSeek и разрабатывает аналоги OpenAI
OWASP выпустил отчет "Top 10 Agentic AI Threats and Mitigations" с фреймворком для безопасности автономных ИИ-систем
Тренд 2025 года - внедрение ИИ-агентов в здравоохранение, Zoom и Salesforce выпускают свои продукты
LeanAgent - ИИ-агент, который учится математике как человек, запоминая и выстраивая новые знания
OpenAI выпустила инструменты для создания ИИ-агентов
Google выпустила Gemma 3 - открытые ИИ-модели уровня SOTA
SimularAI представила Agent S2 — полностью open-source ИИ-агент для ПК и смартфонов
Microsoft выпускает ИИ-агента для гейминга
CB Insights опубликовала карту рынка и будущее ИИ-агентов
Cohere представила Command A: новую опен сорс ИИ-модель, превосходящую GPT-4o и DeepSeek-V3 в бизнес-задачах
HuggingFace обучила новую открытую модель Open-R1, превосходящую #DeepSeek R1 в международной олимпиаде по информатике
Робототехника
Объем выручки рынка сервисной робототехники в РФ в 2024 году составил ₽32,1 млрд
По данным Bank of America, к 2030 мировые продажи роботов достигнут 1 млн, а к 2060 в мире будет ~ 3 млрд человекоподобных роботов
Google показала самого продвинутого на сегодняшний день робота на основе Gemini 2.0
Figure объявила о запуске BotQ - крупнейшей в мире компании по производству человекоподобных роботов
Hugging Face (LeRobot) и Yaak выпустили крупнейший в мире набор данных с открытым исходным кодом для беспилотного вождения
Финтех и криптовалюты
ИИ Илона Маска Grok теперь управляет криптокошельком - ИИ не просто консультирует, а сам управляет реальными деньгами
ИИ-агенты могут выступить как заемщики кредитов без залога в стейблкоинах
ЦБ РФ разрешает ограниченному кругу инвесторов покупать/продавать криптовалюты
Инвесткомпания MGX из Абу-Даби вложила $2 млрд в Binance - крупнейшая инвестиция в криптокомпанию
ЦБ РФ разрешил привязывать стоимость ЦФА к криптовалютам
Международная организация комиссий по ценным бумагам выпустила отчет об ИИ на финансовых рынках
Семья Трампа покупает долю в криптобирже Binance US и планирует выпустить стейблкоин
IT-инфраструктура российских банков не готова к внедрению цифрового ₽
Claude теперь может делать покупки на Amazon. Кейс.
Регулирование
OpenAI просят запретить китайские ИИ-модели в США и союзных странах
В РФ происходит изменение баланса сил на рынке труда от "рынка работодателя" к "рынку соискателя"
OpenAI пересмотрела подход к разработке AGI
Что сделали на этой неделе богатые люди мира
Леонид Блаватник вручил £100,000 каждому из трех молодых ученых за их новые открытия
Бывший CEO Google Эрик Шмидт стал CEO Relativity Space, производящей многоразовые ракеты
Текст недели: Биотех+ИИ+нейроинтерфейсы приведут к фундаментальным изменениям в восприятии реальности, коммуникации и даже в том, что значит быть человеком — Макс Ходак, экс-президент Neuralink, основатель Science
Прорывы недели
1-й в мире биокомпьютер от Cortical Labs, они объединили живые нейроны с чипом
Квантовый прорыв: D-Wave заявляет о значительном продвижении в квантовых вычислениях
ИИ-авторство: Впервые ИИ-ученый создал научную статью, прошедшую научное рецензирование
Технологический прорыв: Китайский чип превзошел 3нм разработки TSMC и Intel при меньшем энергопотреблении
ИИ и ИИ-агенты
К 2030г российскому ИИ потребуется более 70 000 видеокарт Nvidia A100
Nvidia создала 1-ю обобщаемую модель стереозрения для роботов, работающую "из коробки" без дополнительной настройки.
Microsoft тестирует ИИ-модели от DeepSeek и разрабатывает аналоги OpenAI
OWASP выпустил отчет "Top 10 Agentic AI Threats and Mitigations" с фреймворком для безопасности автономных ИИ-систем
Тренд 2025 года - внедрение ИИ-агентов в здравоохранение, Zoom и Salesforce выпускают свои продукты
LeanAgent - ИИ-агент, который учится математике как человек, запоминая и выстраивая новые знания
OpenAI выпустила инструменты для создания ИИ-агентов
Google выпустила Gemma 3 - открытые ИИ-модели уровня SOTA
SimularAI представила Agent S2 — полностью open-source ИИ-агент для ПК и смартфонов
Microsoft выпускает ИИ-агента для гейминга
CB Insights опубликовала карту рынка и будущее ИИ-агентов
Cohere представила Command A: новую опен сорс ИИ-модель, превосходящую GPT-4o и DeepSeek-V3 в бизнес-задачах
HuggingFace обучила новую открытую модель Open-R1, превосходящую #DeepSeek R1 в международной олимпиаде по информатике
Робототехника
Объем выручки рынка сервисной робототехники в РФ в 2024 году составил ₽32,1 млрд
По данным Bank of America, к 2030 мировые продажи роботов достигнут 1 млн, а к 2060 в мире будет ~ 3 млрд человекоподобных роботов
Google показала самого продвинутого на сегодняшний день робота на основе Gemini 2.0
Figure объявила о запуске BotQ - крупнейшей в мире компании по производству человекоподобных роботов
Hugging Face (LeRobot) и Yaak выпустили крупнейший в мире набор данных с открытым исходным кодом для беспилотного вождения
Финтех и криптовалюты
ИИ Илона Маска Grok теперь управляет криптокошельком - ИИ не просто консультирует, а сам управляет реальными деньгами
ИИ-агенты могут выступить как заемщики кредитов без залога в стейблкоинах
ЦБ РФ разрешает ограниченному кругу инвесторов покупать/продавать криптовалюты
Инвесткомпания MGX из Абу-Даби вложила $2 млрд в Binance - крупнейшая инвестиция в криптокомпанию
ЦБ РФ разрешил привязывать стоимость ЦФА к криптовалютам
Международная организация комиссий по ценным бумагам выпустила отчет об ИИ на финансовых рынках
Семья Трампа покупает долю в криптобирже Binance US и планирует выпустить стейблкоин
IT-инфраструктура российских банков не готова к внедрению цифрового ₽
Claude теперь может делать покупки на Amazon. Кейс.
Регулирование
OpenAI просят запретить китайские ИИ-модели в США и союзных странах
В РФ происходит изменение баланса сил на рынке труда от "рынка работодателя" к "рынку соискателя"
OpenAI пересмотрела подход к разработке AGI
Что сделали на этой неделе богатые люди мира
Леонид Блаватник вручил £100,000 каждому из трех молодых ученых за их новые открытия
Бывший CEO Google Эрик Шмидт стал CEO Relativity Space, производящей многоразовые ракеты
👍15❤4🔥3😢1
Baidu создали ИИ, который дешевле #DeepSeek Китай создает ИИ по очень низким ценам, делая его почти бесплатным для массового использования
Китайский аналог Google выпустил 2 ИИ-модели:
1. ERNIE X1 - модель, умеющая рассуждать, с мультимодальными возможностями. Ее производительность сопоставима с DeepSeek R1, но по цене в 2 раза ниже.
Отличается улучшенными способностями в понимании, планировании, рефлексии и адаптации.
2. ERNIE 4.5 - последняя версия основной модели Baidu, она мультимодальная, по заявлению разработчиков превосходит модель OpenAI GPT-4.5 по нескольким бенчмаркам, а также её результаты сопоставимы с GPT-4.5 и лучше, чем DeepSeek V3, в текстовых задачах.
Baidu также объявили, что ERNIE Bot (их чат-бот, использующий эти модели) стал бесплатным для индивидуальных пользователей раньше запланированного срока. Обе модели будут интегрированы в экосистему Baidu, включая поисковик Baidu Search и приложение Wenxiaoyan, чтобы расширить доступ и улучшить пользовательский опыт.
Почему Китай может создавать такой дешевый ИИ?
Дело в том, что у китайских компаний минимальные затраты на обработку данных, есть доступ к большим объемам данных и гос поддержка для снижения цен на ИИ.
Также у них минимальные барьеры со сбором данных и низкие затраты на маркировку данных.
Китайский аналог Google выпустил 2 ИИ-модели:
1. ERNIE X1 - модель, умеющая рассуждать, с мультимодальными возможностями. Ее производительность сопоставима с DeepSeek R1, но по цене в 2 раза ниже.
Отличается улучшенными способностями в понимании, планировании, рефлексии и адаптации.
2. ERNIE 4.5 - последняя версия основной модели Baidu, она мультимодальная, по заявлению разработчиков превосходит модель OpenAI GPT-4.5 по нескольким бенчмаркам, а также её результаты сопоставимы с GPT-4.5 и лучше, чем DeepSeek V3, в текстовых задачах.
Baidu также объявили, что ERNIE Bot (их чат-бот, использующий эти модели) стал бесплатным для индивидуальных пользователей раньше запланированного срока. Обе модели будут интегрированы в экосистему Baidu, включая поисковик Baidu Search и приложение Wenxiaoyan, чтобы расширить доступ и улучшить пользовательский опыт.
Почему Китай может создавать такой дешевый ИИ?
Дело в том, что у китайских компаний минимальные затраты на обработку данных, есть доступ к большим объемам данных и гос поддержка для снижения цен на ИИ.
Также у них минимальные барьеры со сбором данных и низкие затраты на маркировку данных.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Baidu, the Google of China, dropped two models
1. ERNIE 4.5: beats GPT 4.5 for 1% of price
2. Reasoning model X1: beats DeepSeek R1 for 50% of price.
China continues to build intelligence too cheap to meter. The AI price war is on.
1. ERNIE 4.5: beats GPT 4.5 for 1% of price
2. Reasoning model X1: beats DeepSeek R1 for 50% of price.
China continues to build intelligence too cheap to meter. The AI price war is on.
👍15❤3👏1🥴1
Российские ученые ускорили работу мозга без потери точности решений
Сусанна Гордлеева д.ф-м.н. и Владимир Максименко д.ф-м.н., ученые ИТ-кампуса Неймарк, специально для @blockchainrf рассказали в чем суть их нового метода.
Они использовали безопасную магнитную стимуляцию мозга, чтобы ускорить обработку информации — это как апгрейд для процессора нашего мозга.
Ученые обнаружили, что можно "разогнать" определенную часть мыслительного процесса с помощью технологии под названием транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС).
"Мы воздействуем только на подготовительные процессы мозга, а не на само принятие решения," — объясняет Максименко.
В эксперименте участвовали 30 человек, которые выполняли простую задачу — определяли ориентацию специальной оптической иллюзии. Ученые применили магнитную стимуляцию к определенной области мозга — дорсолатеральной префронтальной коре, которая отвечает за фильтрацию информации.
В результате люди стали реагировать заметно быстрее, но при этом не потеряли в точности ответов. По словам исследователей, эффект от одной процедуры длится ~ часа, но регулярное применение может сделать этот эффект долгосрочным.
“Мы смогли избирательно ускорить именно те процессы мозга, которые первыми замедляются с возрастом. Наш метод действует точечно, что значительно снижает риск побочных эффектов”, - рассказывает Сусанна Гордлеева.
Такая технология может быть применима:
1. В разработке более эффективных компьютеров, имитирующих работу мозга.
2. Создании нейроинтерфейсов.
3. Разработке роботов, которые смогут быстрее обрабатывать сенсорную информацию.
4. Профессионалами, которым необходима быстрая реакция (пилоты, хирурги, спортсмены).
5. Людям, проходящим реабилитацию после инсульта. Пациентам с нарушениями внимания.
Неймарк уже работает над клиническими протоколами вместе с организациями Минздрава и промышленными партнерами.
Работа сделана совместно с ННГУ им. Лобачевского, БФУ и Университетом Иннополис.
Сусанна Гордлеева д.ф-м.н. и Владимир Максименко д.ф-м.н., ученые ИТ-кампуса Неймарк, специально для @blockchainrf рассказали в чем суть их нового метода.
Они использовали безопасную магнитную стимуляцию мозга, чтобы ускорить обработку информации — это как апгрейд для процессора нашего мозга.
Ученые обнаружили, что можно "разогнать" определенную часть мыслительного процесса с помощью технологии под названием транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС).
"Мы воздействуем только на подготовительные процессы мозга, а не на само принятие решения," — объясняет Максименко.
В эксперименте участвовали 30 человек, которые выполняли простую задачу — определяли ориентацию специальной оптической иллюзии. Ученые применили магнитную стимуляцию к определенной области мозга — дорсолатеральной префронтальной коре, которая отвечает за фильтрацию информации.
В результате люди стали реагировать заметно быстрее, но при этом не потеряли в точности ответов. По словам исследователей, эффект от одной процедуры длится ~ часа, но регулярное применение может сделать этот эффект долгосрочным.
“Мы смогли избирательно ускорить именно те процессы мозга, которые первыми замедляются с возрастом. Наш метод действует точечно, что значительно снижает риск побочных эффектов”, - рассказывает Сусанна Гордлеева.
Такая технология может быть применима:
1. В разработке более эффективных компьютеров, имитирующих работу мозга.
2. Создании нейроинтерфейсов.
3. Разработке роботов, которые смогут быстрее обрабатывать сенсорную информацию.
4. Профессионалами, которым необходима быстрая реакция (пилоты, хирурги, спортсмены).
5. Людям, проходящим реабилитацию после инсульта. Пациентам с нарушениями внимания.
Неймарк уже работает над клиническими протоколами вместе с организациями Минздрава и промышленными партнерами.
Работа сделана совместно с ННГУ им. Лобачевского, БФУ и Университетом Иннополис.
bioRxiv
Transcranial Magnetic Stimulation Reduces Non-Decision Time in Perceptual Decisions
Perceptual decision-making enables humans to process sensory information and translate it into goal-directed actions. A critical component of this process is response time, which declines with age due to the slowing of both non-decision processes and evidence…
4🔥24👍7❤4👎2😁1🤬1
Гарвард выпустил open source ИИ-агента для врачей, фармацевтов, фармакологов и других медицинских работников
TxAgent - ИИ-система, разработанная для анализа терапевтических проблем.
Ключевые особенности и преимущества:
1. Мышление, а не просто прогнозирование. В отличие от предсказательных моделей, TxAgent способен мыслить через терапевтические проблемы и интегрировать биомедицинские знания в реальном времени.
2. При сравнении с #DeepSeek-R1 (671B, NVIDIA) и другими моделями ИИ, TxAgent показал результаты в многоступенчатом терапевтическом мышлении, достигая точности до 92,1% в выборе лекарств, персонализации лечения и терапевтических рассуждениях.
3. TxAgent имеет доступ к 211 инструментам.
Продвинутые технологические возможности:
1. Структурированное, многошаговое принятие решений
2. Взаимодействие с 211 биомедицинскими инструментами
3. Интеграция знаний в реальном времени и непрерывное обучение
4. Динамический выбор инструментов
5. Обоснованный медицинский ИИ с минимальным риском "галлюцинаций".
TxAgent - ИИ-система, разработанная для анализа терапевтических проблем.
Ключевые особенности и преимущества:
1. Мышление, а не просто прогнозирование. В отличие от предсказательных моделей, TxAgent способен мыслить через терапевтические проблемы и интегрировать биомедицинские знания в реальном времени.
2. При сравнении с #DeepSeek-R1 (671B, NVIDIA) и другими моделями ИИ, TxAgent показал результаты в многоступенчатом терапевтическом мышлении, достигая точности до 92,1% в выборе лекарств, персонализации лечения и терапевтических рассуждениях.
3. TxAgent имеет доступ к 211 инструментам.
Продвинутые технологические возможности:
1. Структурированное, многошаговое принятие решений
2. Взаимодействие с 211 биомедицинскими инструментами
3. Интеграция знаний в реальном времени и непрерывное обучение
4. Динамический выбор инструментов
5. Обоснованный медицинский ИИ с минимальным риском "галлюцинаций".
zitniklab.hms.harvard.edu
TxAgent
An AI Agent for therapeutic reasoning across a universe of tools
1🔥15❤8👍2👏2😱1
Большая история! Google и MediaTek создают новые ИИ-чипы. Что это значит для индустрии?
Для Google это стратегический ход для доминирования в облачных ИИ-вычислениях, не попытка полностью вытеснить GPU с рынка.
Google заключил партнерство с MediaTek для создания новых TPU. На протяжении последних лет Google эксклюзивно сотрудничал с Broadcom, но теперь компания решила диверсифицировать партнерства.
Почему именно MediaTek?
- Более низкая стоимость производства чипов по сравнению с Broadcom
- Тесные связи MediaTek с TSMC
Стратегические цели Google:
1. Снижение затрат на производство TPU
2. Обеспечение большей гибкости в разработке ИИ-чипов в условиях растущей конкуренции с Nvidia
3. Следующее поколение, запланированное на 2026 год, должно еще сильнее укрепить позиции Google.
Влияние на рынок ИИ-чипов
Google Cloud становится привлекательнее.
В отличие от Nvidia, Google не продает TPU как отдельные устройства, а интегрирует их в свою экосистему облачных вычислений.
Усиление экосистемы TSMC
Партнерство Google-MediaTek-TSMC укрепит позиции TSMC как лидера в производстве ИИ-чипов, что может повлиять на конкурентов вроде Samsung.
Стратегические последствия
Для Google
1. Укрепление позиций Google Cloud
2. Шаг к большей независимости в разработке чипов
3. Ускорение разработки гигантских моделей (например, следующего поколения Gemini)
Для индустрии ИИ
- Демократизация ИИ через снижение стоимости вычислений
- Ускорение инноваций в области нейросетей
- Давление на Nvidia, которая может быть вынуждена снизить цены на свои решения.
Для Google это стратегический ход для доминирования в облачных ИИ-вычислениях, не попытка полностью вытеснить GPU с рынка.
Google заключил партнерство с MediaTek для создания новых TPU. На протяжении последних лет Google эксклюзивно сотрудничал с Broadcom, но теперь компания решила диверсифицировать партнерства.
Почему именно MediaTek?
- Более низкая стоимость производства чипов по сравнению с Broadcom
- Тесные связи MediaTek с TSMC
Стратегические цели Google:
1. Снижение затрат на производство TPU
2. Обеспечение большей гибкости в разработке ИИ-чипов в условиях растущей конкуренции с Nvidia
3. Следующее поколение, запланированное на 2026 год, должно еще сильнее укрепить позиции Google.
Влияние на рынок ИИ-чипов
Google Cloud становится привлекательнее.
В отличие от Nvidia, Google не продает TPU как отдельные устройства, а интегрирует их в свою экосистему облачных вычислений.
Усиление экосистемы TSMC
Партнерство Google-MediaTek-TSMC укрепит позиции TSMC как лидера в производстве ИИ-чипов, что может повлиять на конкурентов вроде Samsung.
Стратегические последствия
Для Google
1. Укрепление позиций Google Cloud
2. Шаг к большей независимости в разработке чипов
3. Ускорение разработки гигантских моделей (например, следующего поколения Gemini)
Для индустрии ИИ
- Демократизация ИИ через снижение стоимости вычислений
- Ускорение инноваций в области нейросетей
- Давление на Nvidia, которая может быть вынуждена снизить цены на свои решения.
The Information
Google Taps MediaTek for Cheaper AI Chips
Google plans to work with a new firm to help design and produce some of its artificial intelligence chips: MediaTek. Google is preparingto team up with the Taiwanese firm on the next version of the chips, known as Tensor Processing Units, that would be produced…
1🔥11❤1👍1👏1
MCP месте с DeepSeek является самой популярной ИИ-разработкой за последние 6 месяцев.
Вот все, что нужно знать об этой технологии, как она меняет ваши рабочие задачи
MCP (Model Context Protocol) - это протокол, созданный Anthropic, ставший стандартом для взаимодействия между различными ИИ-агентами и инструментами.
Это новая парадигма, которая делает ИИ полезнее для обычных пользователей, бизнеса и разработчиков, превращая модели из просто "умных собеседников" в инструменты, способные решать реальные задачи с доступом к актуальным данным и инструментам.
MCP состоит из 3-х ключевых компонентов:
Хост/Клиент — ИИ-приложения, такие как Claude
Сервер — связующее звено между ИИ и внешними системами
Протокол — стандарт обмена данными между ними
Практические примеры использования MCP:
Поиск и доступ к информации
Perplexity + Sonar: Интеграция позволяет Claude искать в интернете и получать актуальную информацию, преодолевая ограничения модели по знаниям
PubMed: Интеграция научной базы данных с Claude для медицинских исследований за считанные минуты
Бизнес-решения
Composio: Полная автоматизация поддержки клиентов, где ИИ может отвечать на запросы, имея доступ к базам данных
Audiense Insights: Аналитическая платформа, предоставляющая ИИ-ассистентам доступ к маркетинговым данным
Sharable: 1й облачный MCP-клиент для финансового анализа и трейдинга
Инструменты разработки
Langflow: Интеграция с инструментами разработки для создания более мощных ИИ-решений
LlamaIndex: Подключение агентов LlamaIndex к любому MCP-серверу всего одной строкой кода
Gradio Client: Прототип для имплементации MCP клиента с использованием популярного интерфейса Gradio
Подключение к внешним системам
Weaviate: Интеграция векторного поиска с моделями Claude для работы с большими массивами данных
ORKL: Создание ассистента по анализу угроз безопасности через MCP
Agno: Платформа для подключения агентов к сотням MCP-совместимых сервисов
Специализированные решения
Latitude Agents: 1-я автономная агентская платформа, созданная специально для MCP
MultiVersX: MCP-платформа для создания бизнес-решений без программирования
Java SDK: Официальная поддержка Java для интеграции MCP с корпоративными системами
Почему MCP становится стандартом?
1. Единый протокол для подключения к любым внешним системам
2. Интеграция с новыми инструментами за минуты, а не недели
3. Открытый стандарт с активно растущей экосистемой
4. Сильная поддержка со стороны Anthropic и растущего сообщества
5.Работает с различными платформами и языками программирования.
Вот все, что нужно знать об этой технологии, как она меняет ваши рабочие задачи
MCP (Model Context Protocol) - это протокол, созданный Anthropic, ставший стандартом для взаимодействия между различными ИИ-агентами и инструментами.
Это новая парадигма, которая делает ИИ полезнее для обычных пользователей, бизнеса и разработчиков, превращая модели из просто "умных собеседников" в инструменты, способные решать реальные задачи с доступом к актуальным данным и инструментам.
MCP состоит из 3-х ключевых компонентов:
Хост/Клиент — ИИ-приложения, такие как Claude
Сервер — связующее звено между ИИ и внешними системами
Протокол — стандарт обмена данными между ними
Практические примеры использования MCP:
Поиск и доступ к информации
Perplexity + Sonar: Интеграция позволяет Claude искать в интернете и получать актуальную информацию, преодолевая ограничения модели по знаниям
PubMed: Интеграция научной базы данных с Claude для медицинских исследований за считанные минуты
Бизнес-решения
Composio: Полная автоматизация поддержки клиентов, где ИИ может отвечать на запросы, имея доступ к базам данных
Audiense Insights: Аналитическая платформа, предоставляющая ИИ-ассистентам доступ к маркетинговым данным
Sharable: 1й облачный MCP-клиент для финансового анализа и трейдинга
Инструменты разработки
Langflow: Интеграция с инструментами разработки для создания более мощных ИИ-решений
LlamaIndex: Подключение агентов LlamaIndex к любому MCP-серверу всего одной строкой кода
Gradio Client: Прототип для имплементации MCP клиента с использованием популярного интерфейса Gradio
Подключение к внешним системам
Weaviate: Интеграция векторного поиска с моделями Claude для работы с большими массивами данных
ORKL: Создание ассистента по анализу угроз безопасности через MCP
Agno: Платформа для подключения агентов к сотням MCP-совместимых сервисов
Специализированные решения
Latitude Agents: 1-я автономная агентская платформа, созданная специально для MCP
MultiVersX: MCP-платформа для создания бизнес-решений без программирования
Java SDK: Официальная поддержка Java для интеграции MCP с корпоративными системами
Почему MCP становится стандартом?
1. Единый протокол для подключения к любым внешним системам
2. Интеграция с новыми инструментами за минуты, а не недели
3. Открытый стандарт с активно растущей экосистемой
4. Сильная поддержка со стороны Anthropic и растущего сообщества
5.Работает с различными платформами и языками программирования.
Telegram
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Claude 2.0: Из чат-бота в полноценного цифрового ассистента
Теперь у вас есть способный ИИ-ассистент, который может не только давать советы, но и реально помогать выполнять задачи. Именно это предлагает Model Context Protocol (MCP).
Теперь Claude может:…
Теперь у вас есть способный ИИ-ассистент, который может не только давать советы, но и реально помогать выполнять задачи. Именно это предлагает Model Context Protocol (MCP).
Теперь Claude может:…
1❤11👍5❤🔥4🔥3
Минобрнауки распределит ₽30 млрд.на биотех, микроэлектронику, новые материалы
Минобрнауки выделяет ₽30,5 млрд на гранты для 119 вузов.
Ключевые направления: биотех, микроэлектроника, новые материалы. Это попытка создать экосистему, где университеты станут точками роста технологических стартапов.
Главное отличие от прошлого - участие Газпромбанка. Теперь отбор проектов ведется с учетом коммерческого потенциала. Банк с рыночной экспертизой помогает отобрать наиболее перспективные проекты.Гос гранты дополняются частным капиталом.
Это значит, что государство пытается превратить научные разработки в реальный бизнес.
Также создается альтернатива венчурному финансированию в условиях ограниченного доступа к инвестициям. Газпромбанк, а не чиновники, оценивает проекты. И банк соединяет университеты с реальным бизнесом.
Минобрнауки выделяет ₽30,5 млрд на гранты для 119 вузов.
Ключевые направления: биотех, микроэлектроника, новые материалы. Это попытка создать экосистему, где университеты станут точками роста технологических стартапов.
Главное отличие от прошлого - участие Газпромбанка. Теперь отбор проектов ведется с учетом коммерческого потенциала. Банк с рыночной экспертизой помогает отобрать наиболее перспективные проекты.Гос гранты дополняются частным капиталом.
Это значит, что государство пытается превратить научные разработки в реальный бизнес.
Также создается альтернатива венчурному финансированию в условиях ограниченного доступа к инвестициям. Газпромбанк, а не чиновники, оценивает проекты. И банк соединяет университеты с реальным бизнесом.
Коммерсантъ
В поисках капитала гранта
Минобрнауки распределит 30 млрд руб. на 119 вузов
5👍14❤9🤣5🤔4🔥1
LG AI Research красавцы-выпустили серию ИИ-моделей с рассуждением опен сорс
Модель EXAONE Deep ориентирована на решение задач в математике, естественных науках и программировании, а также на развитие концепции Agentic AI.
Позиционируется как конкурент моделям от OpenAI и DeepSeek, и её главная фишка — большая производительность при меньших размерах моделей.
Выпущено 3 варианта:
- 32 млрд параметров — основная модель для сложных задач.
- 7.8млрд— лёгкая версия для универсального применения.
- 2.4млрд— компактная версия для устройств.
Модель EXAONE Deep ориентирована на решение задач в математике, естественных науках и программировании, а также на развитие концепции Agentic AI.
Позиционируется как конкурент моделям от OpenAI и DeepSeek, и её главная фишка — большая производительность при меньших размерах моделей.
Выпущено 3 варианта:
- 32 млрд параметров — основная модель для сложных задач.
- 7.8млрд— лёгкая версия для универсального применения.
- 2.4млрд— компактная версия для устройств.
1🔥10👍5❤2
⚡️$1, вложенный в open-source = $2000 ценности для компаний/стран - крутой отчет Гарварда
Исследование, проведенное Гарвардской школой бизнеса и Университета Торонто, представляет собой 1-ю попытку количественно оценить экономическую ценность открытого исходного кода (Open Source Software, OSS) для глобальной экономики.
Стоимость со стороны предложения (затраты на однократное создание всего широко используемого OSS): $4,15 млрд.
Стоимость со стороны спроса (если бы каждая компания должна была создавать используемое ею OSS самостоятельно): $8,8 трлн.
Невидимый экономический вклад: компании потратили бы в 3,5 раза больше средств на ПО, чем они тратят сейчас, если бы OSS не существовало.
Концентрация вклада:
- Всего 5% разработчиков создают более 96% ценности OSS.
- 6 основных языков программирования составляют 84% от общей ценности OSS.
Наибольшую выгоду от OSS получают: профессиональные и технические услуги ($43 млрд), розничная торговля ($36 млрд) и административные услуги ($35 млрд).
Традиционные отрасли (добыча полезных ископаемых, коммунальные услуги, сельское хозяйство) получают значительно меньшую выгоду.
Значение языков программирования:
Язык Go оказался наиболее ценным по вкладу, его ценность в 4 раза превышает следующий по значимости язык JavaScript, хотя JavaScript традиционно считается более распространенным.
Асимметрия создания ценности: Исследование обнаружило крайне неравномерное распределение создания ценности. Последние 5% разработчиков (около 3000 человек) генерируют более 93% ценности на стороне предложения и более 96% на стороне спроса.
Вклад в невидимую производительность: OSS представляет собой недооцененный фактор, объясняющий "парадокс производительности" в ИТ-сфере. Экономия в $8,8 трлн не отражается в официальных экономических показателях.
Зависимость от меньшинства: Результаты показывают критическую уязвимость современной экономики, которая в значительной степени зависит от работы очень небольшой группы программистов.
Проблемы и угрозы
Риск "трагедии общин": OSS как "цифровые пастбища" подвержены риску истощения из-за чрезмерного использования и недостаточного инвестирования.
Зависимость от ключевых разработчиков: Огромный вклад малой группы разработчиков создает системный риск. Если эти разработчики перестанут поддерживать свой код, это может иметь серьезные последствия для глобальной экономики.
Недостаточное инвестирование: Несмотря на огромную ценность ($8,8 трлн), инвестиции в OSS остаются недостаточными. Компании, которые получают выгоду от OSS, часто не вносят адекватный вклад в его создание и поддержку.
Измерение ценности: OSS остается в значительной степени неучтенным в экономических показателях, что затрудняет формирование эффективной политики по его поддержке.
Прогнозы и рекомендации
Необходимость социальной поддержки: Исследование подчеркивает необходимость общественной поддержки этого критического ресурса, особенно для ключевых разработчиков.
Корпоративный вклад: Компаниям рекомендуется не просто пользоваться OSS, но и вносить свой вклад в его создание и поддержку, что составляет лишь малую часть затрат, которые они понесли бы, если бы OSS не существовало.
Исследователи признают, что их оценка вероятно является заниженной, так как:
1. Данные не включают операционные системы, которые являются существенной категорией OSS
2. Невозможно идентифицировать 100% OSS, используемого во всем мире
3. Не учитываются все линии кода (только те, что с высокой вероятностью написаны человеком)
Исследование, проведенное Гарвардской школой бизнеса и Университета Торонто, представляет собой 1-ю попытку количественно оценить экономическую ценность открытого исходного кода (Open Source Software, OSS) для глобальной экономики.
Стоимость со стороны предложения (затраты на однократное создание всего широко используемого OSS): $4,15 млрд.
Стоимость со стороны спроса (если бы каждая компания должна была создавать используемое ею OSS самостоятельно): $8,8 трлн.
Невидимый экономический вклад: компании потратили бы в 3,5 раза больше средств на ПО, чем они тратят сейчас, если бы OSS не существовало.
Концентрация вклада:
- Всего 5% разработчиков создают более 96% ценности OSS.
- 6 основных языков программирования составляют 84% от общей ценности OSS.
Наибольшую выгоду от OSS получают: профессиональные и технические услуги ($43 млрд), розничная торговля ($36 млрд) и административные услуги ($35 млрд).
Традиционные отрасли (добыча полезных ископаемых, коммунальные услуги, сельское хозяйство) получают значительно меньшую выгоду.
Значение языков программирования:
Язык Go оказался наиболее ценным по вкладу, его ценность в 4 раза превышает следующий по значимости язык JavaScript, хотя JavaScript традиционно считается более распространенным.
Асимметрия создания ценности: Исследование обнаружило крайне неравномерное распределение создания ценности. Последние 5% разработчиков (около 3000 человек) генерируют более 93% ценности на стороне предложения и более 96% на стороне спроса.
Вклад в невидимую производительность: OSS представляет собой недооцененный фактор, объясняющий "парадокс производительности" в ИТ-сфере. Экономия в $8,8 трлн не отражается в официальных экономических показателях.
Зависимость от меньшинства: Результаты показывают критическую уязвимость современной экономики, которая в значительной степени зависит от работы очень небольшой группы программистов.
Проблемы и угрозы
Риск "трагедии общин": OSS как "цифровые пастбища" подвержены риску истощения из-за чрезмерного использования и недостаточного инвестирования.
Зависимость от ключевых разработчиков: Огромный вклад малой группы разработчиков создает системный риск. Если эти разработчики перестанут поддерживать свой код, это может иметь серьезные последствия для глобальной экономики.
Недостаточное инвестирование: Несмотря на огромную ценность ($8,8 трлн), инвестиции в OSS остаются недостаточными. Компании, которые получают выгоду от OSS, часто не вносят адекватный вклад в его создание и поддержку.
Измерение ценности: OSS остается в значительной степени неучтенным в экономических показателях, что затрудняет формирование эффективной политики по его поддержке.
Прогнозы и рекомендации
Необходимость социальной поддержки: Исследование подчеркивает необходимость общественной поддержки этого критического ресурса, особенно для ключевых разработчиков.
Корпоративный вклад: Компаниям рекомендуется не просто пользоваться OSS, но и вносить свой вклад в его создание и поддержку, что составляет лишь малую часть затрат, которые они понесли бы, если бы OSS не существовало.
Исследователи признают, что их оценка вероятно является заниженной, так как:
1. Данные не включают операционные системы, которые являются существенной категорией OSS
2. Невозможно идентифицировать 100% OSS, используемого во всем мире
3. Не учитываются все линии кода (только те, что с высокой вероятностью написаны человеком)
1🔥13👍6❤4🤣2
3-й по величине эмитент стейблкоинов и лидер в RWA запускают новый блокчейн Converge
Эмитент стейблкоина USDe Ethena Labs и RWA-платформа Securitize пытаются объединить TradFi и DeFi через институционально-ориентированный L1-блокчейн.
Цель - создать сеть, которая обеспечивает как денежную сторону, так и активную сторону (токенизированные реальные активы), ориентированную на институциональных участников.
Converge как отдельный L1 не привязан к экосистеме Ethereum через L2, что поднимает вопрос о дальнейшем разделении ликвидности.
Если институциональный DeFi начнет мигрировать на отдельные L1, такие как Converge, это может ослабить роль Ethereum как основного хаба для DeFi.
Однако Converge сохраняет совместимость с EVM, что позволяет использовать существующие инструменты и смарт-контракты Ethereum. Это может смягчить эффект фрагментации, если экосистема будет активно взаимодействовать с другими сетями.
Успех Converge будет зависеть от:
- Способности привлекать институциональный капитал в условиях фрагментации Ethereum.
- Уникальной модели интеграции стейблкоинов как газовых токенов.
- Навыков Ethena и Securitize в навигации по сложному регуляторному ландшафту, особенно с учетом потенциального статуса USDe как ценной бумаги.
Сам проект поднимает важные вопросы о будущем DeFi, роли Ethereum и регуляции синтетических активов, но пока его преимущества и риски остаются предметом спекуляций до запуска основной сети (планируется на 2-й квартал 2025).
Эмитент стейблкоина USDe Ethena Labs и RWA-платформа Securitize пытаются объединить TradFi и DeFi через институционально-ориентированный L1-блокчейн.
Цель - создать сеть, которая обеспечивает как денежную сторону, так и активную сторону (токенизированные реальные активы), ориентированную на институциональных участников.
Converge как отдельный L1 не привязан к экосистеме Ethereum через L2, что поднимает вопрос о дальнейшем разделении ликвидности.
Если институциональный DeFi начнет мигрировать на отдельные L1, такие как Converge, это может ослабить роль Ethereum как основного хаба для DeFi.
Однако Converge сохраняет совместимость с EVM, что позволяет использовать существующие инструменты и смарт-контракты Ethereum. Это может смягчить эффект фрагментации, если экосистема будет активно взаимодействовать с другими сетями.
Успех Converge будет зависеть от:
- Способности привлекать институциональный капитал в условиях фрагментации Ethereum.
- Уникальной модели интеграции стейблкоинов как газовых токенов.
- Навыков Ethena и Securitize в навигации по сложному регуляторному ландшафту, особенно с учетом потенциального статуса USDe как ценной бумаги.
Сам проект поднимает важные вопросы о будущем DeFi, роли Ethereum и регуляции синтетических активов, но пока его преимущества и риски остаются предметом спекуляций до запуска основной сети (планируется на 2-й квартал 2025).
CoinDesk
Tokenization Specialists Securitize and Ethena Unveil Institutional DeFi Blockchain
The Converge blockchain is Ethereum compatible and designed to bring DeFi to tokenized real world assets.
👍6🔥4🤣3❤2💊2
Начинается большая конференция NVIDIA по ИИ, сейчас будут анонсы от СЕО
Дайте нам бусты и мы сможем поделиться большим полезным контентом в сторис ❤️ https://tttttt.me/boost/blockchainRF
Ссылка на трансляцию тут.
Дайте нам бусты и мы сможем поделиться большим полезным контентом в сторис ❤️ https://tttttt.me/boost/blockchainRF
Ссылка на трансляцию тут.
Telegram
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Проголосуйте за канал, чтобы он получил больше возможностей.
1❤12👎4👍2🔥2
General Motors и NVIDIA разрабатывают беспилотные автомобили и трансформируют производство
Об этом заявил Дженсен Хуанг, СЕО NVIDIA, назвав это "эрой физического ИИ", подразумевая, что технологии NVIDIA изменят не только автомобили, но и всю цепочку их создания — от заводов до дорог.
Их сотрудничество основано на 3 направлениях:
1. Разработка беспилотных автомобилей.
2. Оптимизация заводов с помощью ИИ и симуляций.
3. Ускоренные вычисления для робототехники и безопасности.
GM будет использовать платформу NVIDIA DRIVE AGX, основанную на архитектуре Blackwell, её производительность достигает 1000 TOPS (триллионов операций в секунду), что делает её одной из самых мощных систем для автомобильного применения на рынке.
Автомобили будут работать под управлением NVIDIA DriveOS.
GM интегрирует NVIDIA Omniverse с платформой NVIDIA Cosmos, чтобы создать кастомизированные ИИ-системы для заводов.
Это позволяет создавать:
- Цифровые двойники сборочных линий GM моделируются в Omniverse, что даёт возможность проводить тестирование и симуляции без остановки реального производства. Это снижает простои и ускоряет внедрение новых моделей автомобилей.
- Обучение робототехники. Cosmos, как генеративная мировая базовая модель, использует миллионы часов видео и данных для тренировки ИИ, управляющего роботами на заводах GM. Это касается таких задач.
- Ускоренные вычисления. Платформы NVIDIA обеспечивают обработку больших объёмов данных в реальном времени, что критично для оптимизации планирования заводов.
Об этом заявил Дженсен Хуанг, СЕО NVIDIA, назвав это "эрой физического ИИ", подразумевая, что технологии NVIDIA изменят не только автомобили, но и всю цепочку их создания — от заводов до дорог.
Их сотрудничество основано на 3 направлениях:
1. Разработка беспилотных автомобилей.
2. Оптимизация заводов с помощью ИИ и симуляций.
3. Ускоренные вычисления для робототехники и безопасности.
GM будет использовать платформу NVIDIA DRIVE AGX, основанную на архитектуре Blackwell, её производительность достигает 1000 TOPS (триллионов операций в секунду), что делает её одной из самых мощных систем для автомобильного применения на рынке.
Автомобили будут работать под управлением NVIDIA DriveOS.
GM интегрирует NVIDIA Omniverse с платформой NVIDIA Cosmos, чтобы создать кастомизированные ИИ-системы для заводов.
Это позволяет создавать:
- Цифровые двойники сборочных линий GM моделируются в Omniverse, что даёт возможность проводить тестирование и симуляции без остановки реального производства. Это снижает простои и ускоряет внедрение новых моделей автомобилей.
- Обучение робототехники. Cosmos, как генеративная мировая базовая модель, использует миллионы часов видео и данных для тренировки ИИ, управляющего роботами на заводах GM. Это касается таких задач.
- Ускоренные вычисления. Платформы NVIDIA обеспечивают обработку больших объёмов данных в реальном времени, что критично для оптимизации планирования заводов.
👍8❤🔥5🔥4👏1
Самое милое, что было сейчас на конфе-робот Blue,созданный Disney+DeepMind+NVidia
Дженсен Хуанг заявил: «Пришло время роботов. Зачем? Чтобы решить проблему нехватки рабочей силы. Все, что движется, будет роботизировано».
Он давал этому мультяшному роботу команды на сцене в прямом эфире https://tttttt.me/alwebbci/3114
Дженсен Хуанг заявил: «Пришло время роботов. Зачем? Чтобы решить проблему нехватки рабочей силы. Все, что движется, будет роботизировано».
Он давал этому мультяшному роботу команды на сцене в прямом эфире https://tttttt.me/alwebbci/3114
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
NVIDIA, Google DeepMind and Disney Research are collaborating to build an R2D2 style home droid.
Jensen giving the little guy voice and gesture commands live on stage.
Robot’s name is Blue, he is so cute.
Jensen giving the little guy voice and gesture commands live on stage.
Robot’s name is Blue, he is so cute.
❤8🔥7👏3🤔2👎1🤣1
На пороге эры физического ИИ и $50трлн рынка - главное из презентации NVIDIA GTC 2025
Дженсен Хуанг представил картину будущего, где робототехника и физический ИИ трансформируют индустрию стоимостью в $50 триллионов.
От ИИ-фабрик к физическому ИИ.
“ИИ-фабрики имеют только одну задачу: генерировать токены", — заявил Дженсен Хуанг, описывая кардинальный сдвиг в архитектуре вычислений.
По его мнению, будущее ПО переходит от традиционных ЦОДов к "ИИ-фабрикам", которые не просто извлекают файлы, а генерируют токены — единицы информации, которые могут быть преобразованы в исследования, химические вещества, белки и многое другое.
Роботы - следующая многотриллионная индустрия
Одним из центральных элементов презентации стала робототехника, которую NVIDIA позиционирует как "следующую многотриллионную индустрию".
Компания представила циклическую модель развития роботизированных систем, включающую 3 ключевых этапа:
SIMULATE — виртуальная разработка и тестирование в симуляционных средах
TRAIN — обучение ИИ-моделей для управления роботами
DEPLOY — внедрение роботов в реальный мир.
Этот непрерывный цикл совершенствования поддерживается 2 ключевыми анонсами:
GR00T N1 — первая в мире открытая фундаментальная модель для гуманоидных роботов, способная к обобщенному мышлению и выполнению различных задач
Newton — открытый физический движок, разрабатываемый совместно NVIDIA, Google DeepMind и Disney Research
Эволюция ИИ: от восприятия к физическому взаимодействию
PERCEPTION AI (2012+) — распознавание речи, медицинская визуализация
GENERATIVE AI — цифровой маркетинг, создание контента
AGENTIC AI — помощники по кодированию, обслуживание клиентов
PHYSICAL AI — автономные транспортные средства, общая робототехника
Физический ИИ был представлен как вершина этой эволюции, открывающая рынок объемом $50 триллионов в промышленности и робототехнике.
Дженсен Хуанг представил картину будущего, где робототехника и физический ИИ трансформируют индустрию стоимостью в $50 триллионов.
От ИИ-фабрик к физическому ИИ.
“ИИ-фабрики имеют только одну задачу: генерировать токены", — заявил Дженсен Хуанг, описывая кардинальный сдвиг в архитектуре вычислений.
По его мнению, будущее ПО переходит от традиционных ЦОДов к "ИИ-фабрикам", которые не просто извлекают файлы, а генерируют токены — единицы информации, которые могут быть преобразованы в исследования, химические вещества, белки и многое другое.
Роботы - следующая многотриллионная индустрия
Одним из центральных элементов презентации стала робототехника, которую NVIDIA позиционирует как "следующую многотриллионную индустрию".
Компания представила циклическую модель развития роботизированных систем, включающую 3 ключевых этапа:
SIMULATE — виртуальная разработка и тестирование в симуляционных средах
TRAIN — обучение ИИ-моделей для управления роботами
DEPLOY — внедрение роботов в реальный мир.
Этот непрерывный цикл совершенствования поддерживается 2 ключевыми анонсами:
GR00T N1 — первая в мире открытая фундаментальная модель для гуманоидных роботов, способная к обобщенному мышлению и выполнению различных задач
Newton — открытый физический движок, разрабатываемый совместно NVIDIA, Google DeepMind и Disney Research
Эволюция ИИ: от восприятия к физическому взаимодействию
PERCEPTION AI (2012+) — распознавание речи, медицинская визуализация
GENERATIVE AI — цифровой маркетинг, создание контента
AGENTIC AI — помощники по кодированию, обслуживание клиентов
PHYSICAL AI — автономные транспортные средства, общая робототехника
Физический ИИ был представлен как вершина этой эволюции, открывающая рынок объемом $50 триллионов в промышленности и робототехнике.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Nvidia announced GR00T N1, the world’s first open foundation model for humanoid robots
The power of general robot brain, in the palm of your hand - with only 2B parameters, N1 learns from the most diverse physical action dataset ever compiled and punches…
The power of general robot brain, in the palm of your hand - with only 2B parameters, N1 learns from the most diverse physical action dataset ever compiled and punches…
❤8👏4🔥2
⚡️Во всем мире у людей снизились способности читать, рассуждать, сосредотачиваться и узнавать новое.
Этот процесс сильно ускорился в начале 2010-х с распространением смартфонов, соц сетей и технологий; и затрагивает как подростков, так и взрослых.
Упадок когнитивных навыков фиксируется не только в отдельных странах, но и в глобальном масштабе.
Люди все чаще отмечают, что им сложнее сосредотачиваться на длинных текстах, задачах или сохранять внимание в течение длительного времени.
Когнитивный суверенитет под атакой соблазнительных алгоритмов дофаминовой петли.
Эксперты указывают на то, что системы образования не адаптировались к новым вызовам, сосредоточившись на поверхностном обучении вместо развития критического мышления.
Эта тенденция вызывает обеспокоенность, поскольку когнитивные навыки — основа для личного развития, профессионального успеха и функционирования общества в целом.
Мы сталкиваемся с фундаментальным изменением в человеческом интеллекте в потенциале и исполнении.
Этот процесс сильно ускорился в начале 2010-х с распространением смартфонов, соц сетей и технологий; и затрагивает как подростков, так и взрослых.
Упадок когнитивных навыков фиксируется не только в отдельных странах, но и в глобальном масштабе.
Люди все чаще отмечают, что им сложнее сосредотачиваться на длинных текстах, задачах или сохранять внимание в течение длительного времени.
Когнитивный суверенитет под атакой соблазнительных алгоритмов дофаминовой петли.
Эксперты указывают на то, что системы образования не адаптировались к новым вызовам, сосредоточившись на поверхностном обучении вместо развития критического мышления.
Эта тенденция вызывает обеспокоенность, поскольку когнитивные навыки — основа для личного развития, профессионального успеха и функционирования общества в целом.
Мы сталкиваемся с фундаментальным изменением в человеческом интеллекте в потенциале и исполнении.
👍29😱10🔥2👏2🤔2🥴2
Обзор рынка стейблкоинов
Общее предложение стейблкоинов достигло $214 млрд к февралю 2025 года, увеличившись на 63% с $138 миллиардов год назад.
Стейблкоины по объему предложения ~ в 100 раз меньше денежной массы M1 США ($18,4 триллиона), но по объему транзакций уже превосходят Visa ($15,7 триллиона) и сопоставимы с Mastercard.
Лидеры рынка:
USDT вырос с $96 до $146 миллиардов, но его доля рынка снизилась с 69% до 64%.
USDC удвоил свой объем с $28,5 до $56 миллиардов, увеличив долю рынка до 24,5%.
USDe от Ethena стал третьим по величине стейблкоином, взлетев с $620 миллионов до $6,2 миллиардов.
DAI (ребрендинг в Sky) немного снизился до $4,7 миллиардов, но новый стейблкоин системы USDSдобавил $2,6 миллиардов.
Блокчейны и использование:
Ethereum остается лидером с 55% доли рынка по предложению.
TRON снизил свою долю с 35% до 28%.
Solana выросла с 1,6% до 5,4%, а Base - с 0,2% до 1,8%.
Использование по секторам:
- Большая часть предложения стейблкоинов сосредоточена на централизованных биржах (CEX).
- Большинство транзакций происходит в DeFi-приложениях и MEV-активности.
- На Solana транзакции в основном связаны с MEV и Phoenix (арбитраж и торговля).
- На Ethereum наблюдается баланс между CEX, DeFi и кредитными протоколами.
- На Base лидируют Farming MEV и другие DeFi-протоколы.
Ключевые тренды
1. Увеличение институционального принятия и регуляторной ясности.
2. Рост DeFi и мемкоинов как драйверов использования стейблкоинов.
3. Разделение рынка: USDC для институционального использования и USDT для P2P-транзакций.
4. Появление новых моделей обеспечения, как у USDe.
5. Баланс между децентрализацией и соответствием регуляторным требованиям.
Общее предложение стейблкоинов достигло $214 млрд к февралю 2025 года, увеличившись на 63% с $138 миллиардов год назад.
Стейблкоины по объему предложения ~ в 100 раз меньше денежной массы M1 США ($18,4 триллиона), но по объему транзакций уже превосходят Visa ($15,7 триллиона) и сопоставимы с Mastercard.
Лидеры рынка:
USDT вырос с $96 до $146 миллиардов, но его доля рынка снизилась с 69% до 64%.
USDC удвоил свой объем с $28,5 до $56 миллиардов, увеличив долю рынка до 24,5%.
USDe от Ethena стал третьим по величине стейблкоином, взлетев с $620 миллионов до $6,2 миллиардов.
DAI (ребрендинг в Sky) немного снизился до $4,7 миллиардов, но новый стейблкоин системы USDSдобавил $2,6 миллиардов.
Блокчейны и использование:
Ethereum остается лидером с 55% доли рынка по предложению.
TRON снизил свою долю с 35% до 28%.
Solana выросла с 1,6% до 5,4%, а Base - с 0,2% до 1,8%.
Использование по секторам:
- Большая часть предложения стейблкоинов сосредоточена на централизованных биржах (CEX).
- Большинство транзакций происходит в DeFi-приложениях и MEV-активности.
- На Solana транзакции в основном связаны с MEV и Phoenix (арбитраж и торговля).
- На Ethereum наблюдается баланс между CEX, DeFi и кредитными протоколами.
- На Base лидируют Farming MEV и другие DeFi-протоколы.
Ключевые тренды
1. Увеличение институционального принятия и регуляторной ясности.
2. Рост DeFi и мемкоинов как драйверов использования стейблкоинов.
3. Разделение рынка: USDC для институционального использования и USDT для P2P-транзакций.
4. Появление новых моделей обеспечения, как у USDe.
5. Баланс между децентрализацией и соответствием регуляторным требованиям.
👍8🔥5❤2
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
❗️Новое партнерство для физического ИИ: NVIDIA и Synchron - от нейроинтерфейсов к будущему робототехники На конференции J.P. Morgan Health вчера был представлен нейроинтерфейс от Synchron с использованием платформы NVIDIA Holoscan для обработки данных и фундаментальной…
NVIDIA и Synchron создают когнитивный ИИ: новый этап развития нейроинтерфейсов к интуитивному взаимодействию с технологиями
На конференции Nvidia GTC была представлена обновленная версия нейроинтерфейса Synchron с интеграцией ИИ-систем NVIDIA для создания когнитивного ИИ— следующего шага после агентного и физического ИИ.
Вместе они создают более естественную и интуитивную систему для считывания, декодирования и интерпретации сигналов мозга.
Технология работает так: нейроинтерфейс Synchron Stentrode собирает нейронные сигналы моторной коры, Nvidia Holoscan обрабатывает их в реальном времени, а модели Nvidia Cosmos создают фотореалистичные симуляции движений для обучения системы.
Все это формирует эволюционный путь развития ИИ:
Генеративный ИИ → Агентный ИИ → Физический ИИ → Когнитивный ИИ.
Они показали участника испытаний с параличом, который использовал систему вместе с Apple Vision Pro для управления различными устройствами в своем доме — музыкой, освещением, вентилятором, кормушкой для собаки и роботом-пылесосом — силой мысли.
Нейроинтерфейс в этой концепции становится основой для создания универсальной базовой модели мозга.
По оценкам Morgan Stanley, рынок BCI может достичь $400 млрд к 2030 году, и Synchron с технологией NVIDIA позиционируется как ключевой игрок на этом растущем рынке.
На конференции Nvidia GTC была представлена обновленная версия нейроинтерфейса Synchron с интеграцией ИИ-систем NVIDIA для создания когнитивного ИИ— следующего шага после агентного и физического ИИ.
Вместе они создают более естественную и интуитивную систему для считывания, декодирования и интерпретации сигналов мозга.
Технология работает так: нейроинтерфейс Synchron Stentrode собирает нейронные сигналы моторной коры, Nvidia Holoscan обрабатывает их в реальном времени, а модели Nvidia Cosmos создают фотореалистичные симуляции движений для обучения системы.
Все это формирует эволюционный путь развития ИИ:
Генеративный ИИ → Агентный ИИ → Физический ИИ → Когнитивный ИИ.
Они показали участника испытаний с параличом, который использовал систему вместе с Apple Vision Pro для управления различными устройствами в своем доме — музыкой, освещением, вентилятором, кормушкой для собаки и роботом-пылесосом — силой мысли.
Нейроинтерфейс в этой концепции становится основой для создания универсальной базовой модели мозга.
По оценкам Morgan Stanley, рынок BCI может достичь $400 млрд к 2030 году, и Synchron с технологией NVIDIA позиционируется как ключевой игрок на этом растущем рынке.
Businesswire
Synchron Unveils Chiral™, the World’s First Cognitive AI Brain Foundation Model
🔥9❤5👍4👏3