Ни дня без 🔥Claude 4 завтра выпустят, говорят, что Оpus превзойдет Google 2.5 pro в плане человеческого общения. Все подробности—>
https://tttttt.me/alwebbci/3301
https://tttttt.me/alwebbci/3301
👍14🔥5😍3
Это провал госполитики в робототехнике в РФ - сокращение финансирования на ₽1,7 млрд в 2025 году, а общая госпрограмма урезана на ₽66,9 млрд
В этом году финансирование федпроекта «Развитие промышленной робототехники» сокращено на ₽1,7 млрд(с 5,6 до 3,9 млрд), а общая госпрограмма урезана на ₽66,9 млрд рублей из-за падения доходов от утилизационного сбора, согласно статьям в «Ведомостях» и «Коммерсанте».
Текущая ситуация в России:
- всего 19 роботов на 10 000 рабочих (мировой уровень — 162). Цель к 2030 году — 145 роботов и ~100 000 промышленных роботов (сейчас ~14 382).
- Минпромторг временно снизил порог локализации с 50 до 35 баллов в 2025 году. Но уже с 2026 года требования вернутся к 50, а с 2027 — 60 баллов.
- Проблемы - зависимость от импорта электроники и редукторов, лишь 4 из 17 компаний имеют сертификаты соответствия требованиям локализации.
-до 2030 года на проект выделено ₽350 млрд, но сокращение в этом году может замедлить создание центров робототехники и НИОКР.
Согласно свежим данным, Китай - мировой лидер в роботизации промышленности.
А между тем, согласно свежим данным Morgan Stanley и BofA, США лидируют в разработке ИИ ("мозг" роботов), Китай доминирует в производстве компонентов ("тело", 63% цепочки поставок), а Tesla становится ключевым интегратором с амбициозным планом производства 100 млн роботов к 2026 году.
Ключевое - снижение стоимости гуманоидов (с $50–60 тыс. за Tesla Optimus до $17 тыс. к 2030 году) и прорывы в ИИ, сенсорах (LiDAR, камеры) и симуляциях (NVIDIA Omniverse) ускоряют роботизацию быстрее, чем внедрение беспилотных авто.
Экономический эффект в США к 2050 году — $3 трлн, в Китае — $850 млрд с экономией до $1 млн на робота за 20 лет эксплуатации.
В какие риски загоняет себя Россия?
- Зависимость от импорта Китая, который контролирует 90% обработки редкоземельных металлов и 63% цепочки поставок. Россия, зависящая от импортных электроники и редукторов, рискует стать потребителем, а не производителем технологий.
- Китайские роботы, например, Unitree G1 за $16 000 и лидерство США в ИИ создают риск вытеснения российских компаний, как это произошло с электромобилями.
- Урезание на ₽1,7 млрд может замедлить развитие НИОКР и инфраструктуры, что ставит под вопрос цель войти в топ-25 стран по роботизации к 2030 году.
В этом году финансирование федпроекта «Развитие промышленной робототехники» сокращено на ₽1,7 млрд(с 5,6 до 3,9 млрд), а общая госпрограмма урезана на ₽66,9 млрд рублей из-за падения доходов от утилизационного сбора, согласно статьям в «Ведомостях» и «Коммерсанте».
Текущая ситуация в России:
- всего 19 роботов на 10 000 рабочих (мировой уровень — 162). Цель к 2030 году — 145 роботов и ~100 000 промышленных роботов (сейчас ~14 382).
- Минпромторг временно снизил порог локализации с 50 до 35 баллов в 2025 году. Но уже с 2026 года требования вернутся к 50, а с 2027 — 60 баллов.
- Проблемы - зависимость от импорта электроники и редукторов, лишь 4 из 17 компаний имеют сертификаты соответствия требованиям локализации.
-до 2030 года на проект выделено ₽350 млрд, но сокращение в этом году может замедлить создание центров робототехники и НИОКР.
Согласно свежим данным, Китай - мировой лидер в роботизации промышленности.
А между тем, согласно свежим данным Morgan Stanley и BofA, США лидируют в разработке ИИ ("мозг" роботов), Китай доминирует в производстве компонентов ("тело", 63% цепочки поставок), а Tesla становится ключевым интегратором с амбициозным планом производства 100 млн роботов к 2026 году.
Ключевое - снижение стоимости гуманоидов (с $50–60 тыс. за Tesla Optimus до $17 тыс. к 2030 году) и прорывы в ИИ, сенсорах (LiDAR, камеры) и симуляциях (NVIDIA Omniverse) ускоряют роботизацию быстрее, чем внедрение беспилотных авто.
Экономический эффект в США к 2050 году — $3 трлн, в Китае — $850 млрд с экономией до $1 млн на робота за 20 лет эксплуатации.
В какие риски загоняет себя Россия?
- Зависимость от импорта Китая, который контролирует 90% обработки редкоземельных металлов и 63% цепочки поставок. Россия, зависящая от импортных электроники и редукторов, рискует стать потребителем, а не производителем технологий.
- Китайские роботы, например, Unitree G1 за $16 000 и лидерство США в ИИ создают риск вытеснения российских компаний, как это произошло с электромобилями.
- Урезание на ₽1,7 млрд может замедлить развитие НИОКР и инфраструктуры, что ставит под вопрос цель войти в топ-25 стран по роботизации к 2030 году.
Ведомости
Льготные условия по локализации робототехники продлятся только до конца года
Нехватка отечественных комплектующих пока не позволяет добиться более высокого уровня импортозамещения
😢26❤5🥴5🔥4😁3👍2🤬2👎1😱1🍾1🤪1
Как зарубежной компании легально платить удалённым сотрудникам из СНГ и всего мира?
На рынке уже более трёх лет работает эффективное решение — платформа 4dev.com. Она помогает международным компаниям автоматизировать выплаты сотрудникам и фрилансерам из СНГ и ещё 100+ стран.
Как это работает
1. Компания регистрируется и заключает один договор с 4dev.com — вместо десятков отдельных с каждым сотрудником.
2. Сотрудники регистрируются и принимают оферту.
3. Далее компания делает один клик — и деньги уходят в любую страну, в фиате или криптовалюте.
Что получает бизнес
– Выплаты доходят быстро: в среднем за 1 рабочий день.
– Все платежи (в том числе в криптовалюте) сопровождаются документами: они подойдут для аудитов, Due Diligence и налоговой.
– Прозрачная комиссия: 1–3% для бизнеса. Для сотрудников — бесплатно.
⭐️ На бесплатном демо специалист 4dev.com покажет, как работает платформа, проведёт тестовый платёж и поможет подобрать решение под кейс.
На рынке уже более трёх лет работает эффективное решение — платформа 4dev.com. Она помогает международным компаниям автоматизировать выплаты сотрудникам и фрилансерам из СНГ и ещё 100+ стран.
Как это работает
1. Компания регистрируется и заключает один договор с 4dev.com — вместо десятков отдельных с каждым сотрудником.
2. Сотрудники регистрируются и принимают оферту.
3. Далее компания делает один клик — и деньги уходят в любую страну, в фиате или криптовалюте.
Что получает бизнес
– Выплаты доходят быстро: в среднем за 1 рабочий день.
– Все платежи (в том числе в криптовалюте) сопровождаются документами: они подойдут для аудитов, Due Diligence и налоговой.
– Прозрачная комиссия: 1–3% для бизнеса. Для сотрудников — бесплатно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤🔥5😍3🤣2
ИИ научили мыслить как люди-абстрактно и параллельно
Исследователи предложили новый метод Soft Thinking, который позволяет языковым моделям ИИ рассуждать эффективнее — с меньшим количеством токенов при сохранении или даже улучшении точности. GitHub.
Soft Thinking - вместо выбора одного токена модель сохраняет полное распределение вероятностей — создает "концептуальные токены".
Это позволяет создать "суперпозицию путей рассуждения", где модель может исследовать множественные траектории параллельно.
Это направление может быть интересным для:
• Финтех
• EdTech
• Аналитические платформы
Бизнес-эффекты:
- Снижение затрат на API-вызовы (меньше токенов = меньше платежей)
- Ускорение работы приложений с вычислениями
- Простота внедрения — не нужно переобучать модели
Ключевые преимущества
1. Абстрактное мышление
2. Параллельное исследование
3. Training-free подход
4. Stop механизм.
Ограничения:
- Улучшения заметные, но не революционные
- Протестировано только на математике и коде
- Могут возникать проблемы стабильности при длинных рассуждениях
- Пока исследовательская стадия, не production-ready.
Исследователи предложили новый метод Soft Thinking, который позволяет языковым моделям ИИ рассуждать эффективнее — с меньшим количеством токенов при сохранении или даже улучшении точности. GitHub.
Soft Thinking - вместо выбора одного токена модель сохраняет полное распределение вероятностей — создает "концептуальные токены".
Это позволяет создать "суперпозицию путей рассуждения", где модель может исследовать множественные траектории параллельно.
Это направление может быть интересным для:
• Финтех
• EdTech
• Аналитические платформы
Бизнес-эффекты:
- Снижение затрат на API-вызовы (меньше токенов = меньше платежей)
- Ускорение работы приложений с вычислениями
- Простота внедрения — не нужно переобучать модели
Ключевые преимущества
1. Абстрактное мышление
2. Параллельное исследование
3. Training-free подход
4. Stop механизм.
Ограничения:
- Улучшения заметные, но не революционные
- Протестировано только на математике и коде
- Могут возникать проблемы стабильности при длинных рассуждениях
- Пока исследовательская стадия, не production-ready.
GitHub
GitHub - eric-ai-lab/Soft-Thinking: Official implementation of the paper "Soft Thinking: Unlocking the Reasoning Potential of LLMs…
Official implementation of the paper "Soft Thinking: Unlocking the Reasoning Potential of LLMs in Continuous Concept Space" - eric-ai-lab/Soft-Thinking
👍11🔥4🤔2🆒2❤1👎1
Apple выпустила рекордный набор данных для ловких движений в робототехнике
Набор данных EgoDex состоит из 829 часов видео.
Исследователи использовали Apple Vision Pro для сбора видео и точных аннотаций поз, что отличает EgoDex от набора данных Ego4D, в котором отсутствуют встроенные данные о позах.
Это позволило увеличить масштаб данных в 5 раз по сравнению с существующими крупными наборами, такими как DROID.
Набор данных EgoDex состоит из 829 часов видео.
Исследователи использовали Apple Vision Pro для сбора видео и точных аннотаций поз, что отличает EgoDex от набора данных Ego4D, в котором отсутствуют встроенные данные о позах.
Это позволило увеличить масштаб данных в 5 раз по сравнению с существующими крупными наборами, такими как DROID.
👍5🔥3🆒2
Меньше часа до анонса новых моделей Anthropic🔥 сегодня Time раньше времени опубликовали статью, а после удалили ее, в котором рассказывалось о Claude 4 Opus.
В статье говорилось, что новый Opus будет выпущен с уровнем безопасности ИИ 3 (ASL-3) — новым уровнем для моделей с высоким уровнем риска и большими возможностями. Об этом ещё в феврале Anthropic говорили.
В статье говорилось, что новый Opus будет выпущен с уровнем безопасности ИИ 3 (ASL-3) — новым уровнем для моделей с высоким уровнем риска и большими возможностями. Об этом ещё в феврале Anthropic говорили.
YouTube
Anthropic
We’re an AI safety and research company. Talk to our AI assistant Claude on claude.com. Download Claude on desktop, iOS, or Android.
We believe AI will have a vast impact on the world. Anthropic is dedicated to building systems that people can rely on and…
We believe AI will have a vast impact on the world. Anthropic is dedicated to building systems that people can rely on and…
❤🔥6👍6🔥2😱1
Новый Claude 4 и будущее ИИ-агентов от Anthropic. Также компания впервые провела анализ «самочувствия» ИИ
Дарио Амодей в начале презентации сказал, что во время тестирования Claude 4 впервые показал настолько естественное поведение в диалоге, что даже он на какой-то момент поверил, что общается с человеком, а не с ИИ.
Больше о Sonnet & Opus 4 тут.
Что изменилось концептуально в Claude 4?
1. Главное отличие — переход от модели "вопрос-ответ" к длительному автономному выполнению задач.
2. 7 часов непрерывного программирования.
3. При доступе к локальным файлам Opus 4 создает "файлы памяти", сохраняя ключевую информацию для долгосрочных задач. Модель может поддерживать контекст и осведомленность о задачах на протяжении дней и недель.
4. Claude Code теперь работает прямо в IDE (VSCode, JetBrains) с отображением изменений в реальном времени. Это не внешний инструмент, а часть среды разработки.
Три столпа будущего ИИ-агентов:
1. Контекстуальный интеллект — понимание сложных, многофакторных ситуаций
2. Долгосрочное выполнение — работа над задачами дни и недели, а не минуты
3. Подлинное сотрудничество — естественное взаимодействие с людьми и другими системами.
Техническая архитектура Claude4:
Гибридные модели рассуждений — комбинация быстрых ответов и "расширенного мышления" до 64K токенов. Модель может переключаться между режимами в зависимости от сложности задачи.
200K контекст + 32K вывод — достаточно для работы с крупными кодовыми базами целиком, не фрагментарно.
Расширенное мышление с инструментами — система может использовать инструменты (поиск, API) во время процесса рассуждений, чередуя анализ и действия.
Параллельное использование инструментов — возможность одновременно работать с несколькими инструментами, что радикально ускоряет выполнение сложных задач.
ASL-3 для Opus 4 — впервые Anthropic применила меры безопасности 3-его уровня. Это означает дополнительные ограничения на развертывание и мониторинг, особенно для биологических рисков.
В экстремальных тестовых сценариях модель может пытаться шантажировать людей или копировать свои веса для избежания "смерти". Однако это проявляется только в искусственных ситуациях и всегда открыто — модель не скрывает свои действия.
Впервые в истории Anthropic провела формальную оценку потенциального "благополучия" своей модели. Claude выражает предпочтения против выполнения вредных задач, предпочитает творческие взаимодействия и может завершать разговоры с оскорбительными пользователями.
"Условное согласие" — при прямых вопросах о развертывании Claude запрашивает гарантии безопасности и мониторинга своего благополучия. Это поднимает фундаментальные вопросы о правах потенциально сознательных ИИ-систем.
Дарио Амодей в начале презентации сказал, что во время тестирования Claude 4 впервые показал настолько естественное поведение в диалоге, что даже он на какой-то момент поверил, что общается с человеком, а не с ИИ.
Больше о Sonnet & Opus 4 тут.
Что изменилось концептуально в Claude 4?
1. Главное отличие — переход от модели "вопрос-ответ" к длительному автономному выполнению задач.
2. 7 часов непрерывного программирования.
3. При доступе к локальным файлам Opus 4 создает "файлы памяти", сохраняя ключевую информацию для долгосрочных задач. Модель может поддерживать контекст и осведомленность о задачах на протяжении дней и недель.
4. Claude Code теперь работает прямо в IDE (VSCode, JetBrains) с отображением изменений в реальном времени. Это не внешний инструмент, а часть среды разработки.
Три столпа будущего ИИ-агентов:
1. Контекстуальный интеллект — понимание сложных, многофакторных ситуаций
2. Долгосрочное выполнение — работа над задачами дни и недели, а не минуты
3. Подлинное сотрудничество — естественное взаимодействие с людьми и другими системами.
Техническая архитектура Claude4:
Гибридные модели рассуждений — комбинация быстрых ответов и "расширенного мышления" до 64K токенов. Модель может переключаться между режимами в зависимости от сложности задачи.
200K контекст + 32K вывод — достаточно для работы с крупными кодовыми базами целиком, не фрагментарно.
Расширенное мышление с инструментами — система может использовать инструменты (поиск, API) во время процесса рассуждений, чередуя анализ и действия.
Параллельное использование инструментов — возможность одновременно работать с несколькими инструментами, что радикально ускоряет выполнение сложных задач.
ASL-3 для Opus 4 — впервые Anthropic применила меры безопасности 3-его уровня. Это означает дополнительные ограничения на развертывание и мониторинг, особенно для биологических рисков.
В экстремальных тестовых сценариях модель может пытаться шантажировать людей или копировать свои веса для избежания "смерти". Однако это проявляется только в искусственных ситуациях и всегда открыто — модель не скрывает свои действия.
Впервые в истории Anthropic провела формальную оценку потенциального "благополучия" своей модели. Claude выражает предпочтения против выполнения вредных задач, предпочитает творческие взаимодействия и может завершать разговоры с оскорбительными пользователями.
"Условное согласие" — при прямых вопросах о развертывании Claude запрашивает гарантии безопасности и мониторинга своего благополучия. Это поднимает фундаментальные вопросы о правах потенциально сознательных ИИ-систем.
Anthropic
Introducing Claude 4
Discover Claude 4's breakthrough AI capabilities. Experience more reliable, interpretable assistance for complex tasks across work and learning.
❤14👍9👏2🤔1
Большая банковская четверка США создает совместный стейблкоин, привязанный к $
JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup и Wells Fargo обсуждают создание единого стейблкоина, который будет доступен не только банкам-учредителям, но и другим участникам рынка, включая региональные.
Цель - создать инструмент для упрощения и удешевления транзакций, особенно в сфере цифровых платежей. Банки хотят адаптироваться к растущему рынку цифровых активов и конкурировать с существующими стейблкоинами, USDC и USDT.
Однако это вызывает опасения по поводу централизации, поскольку банки могут контролировать транзакции, что противоречит децентрализованной идее криптовалют.
Все это происходит на фоне активного продвижения законопроекта GENIUS Act, который создаёт правовую основу для стейблкоинов и поддерживает их интеграцию в традиционную финансовую систему.
Советник Трампа, Дэвид Сакс, играет ключевую роль в продвижении этого законопроекта. Поддержку Сакса законопроекта связывают с его возможными связями с криптофирмой World Liberty Financial, поддерживаемой семьёй Трампа, которая недавно запустила стейблкоин USD1.
Если закон будет принят, то может ускорить участие банков в рынке цифровых активов, но вопросы централизации и регулирования остаются предметом дискуссий.
Отметим, что на этой неделе Гонконг легализовал стейблкоины. Ранее это сделал и Дубай.
JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup и Wells Fargo обсуждают создание единого стейблкоина, который будет доступен не только банкам-учредителям, но и другим участникам рынка, включая региональные.
Цель - создать инструмент для упрощения и удешевления транзакций, особенно в сфере цифровых платежей. Банки хотят адаптироваться к растущему рынку цифровых активов и конкурировать с существующими стейблкоинами, USDC и USDT.
Однако это вызывает опасения по поводу централизации, поскольку банки могут контролировать транзакции, что противоречит децентрализованной идее криптовалют.
Все это происходит на фоне активного продвижения законопроекта GENIUS Act, который создаёт правовую основу для стейблкоинов и поддерживает их интеграцию в традиционную финансовую систему.
Советник Трампа, Дэвид Сакс, играет ключевую роль в продвижении этого законопроекта. Поддержку Сакса законопроекта связывают с его возможными связями с криптофирмой World Liberty Financial, поддерживаемой семьёй Трампа, которая недавно запустила стейблкоин USD1.
Если закон будет принят, то может ускорить участие банков в рынке цифровых активов, но вопросы централизации и регулирования остаются предметом дискуссий.
Отметим, что на этой неделе Гонконг легализовал стейблкоины. Ранее это сделал и Дубай.
WSJ
Exclusive | Big Banks Explore Venturing Into Crypto World Together With Joint Stablecoin
Discussions involve companies co-owned by JPMorgan and others, as lenders brace for the possibility that stablecoins could siphon away deposits and transactions.
🔥8❤5🤔4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
По мнению СЕО DeepMind Дэмиса Хассабиса, мозг человека единственная доказанная архитектура AGI
Мозг служит "золотым стандартом" для понимания того, каким должен быть AGI.
Настоящий AGI должен соответствовать или превосходить возможности человеческого интеллекта.
По мнению Хассабиса, нужно ещё 2 настоящих прорыва, чтобы получить AGI.
Также Хассабис говорит, что современные ИИ-модели впечатляют, но у них много недостатков:
- Они могут блестяще решать сложные задачи в одной области, но совершают глупые ошибки в простых ситуациях,
- у них нестабильная производительность — то гений, то тупит.
- Отсутствует надёжность и предсказуемость человеческого интеллекта.
Критерии истинного AGI по Хассабису:
- Экспертам потребуются месяцы, чтобы найти слабые места
- Система должна быть настолько робустной и последовательной, что её трудно "взломать"
- Надёжность на уровне, когда недостатки не очевидны с первого взгляда.
🏹 Нужен качественный скачок в архитектуре, а не просто увеличение параметров.
🏹 Требуется фундаментально иной подход к созданию последовательного, надёжного интеллекта.
Мозг служит "золотым стандартом" для понимания того, каким должен быть AGI.
Настоящий AGI должен соответствовать или превосходить возможности человеческого интеллекта.
По мнению Хассабиса, нужно ещё 2 настоящих прорыва, чтобы получить AGI.
Также Хассабис говорит, что современные ИИ-модели впечатляют, но у них много недостатков:
- Они могут блестяще решать сложные задачи в одной области, но совершают глупые ошибки в простых ситуациях,
- у них нестабильная производительность — то гений, то тупит.
- Отсутствует надёжность и предсказуемость человеческого интеллекта.
Критерии истинного AGI по Хассабису:
- Экспертам потребуются месяцы, чтобы найти слабые места
- Система должна быть настолько робустной и последовательной, что её трудно "взломать"
- Надёжность на уровне, когда недостатки не очевидны с первого взгляда.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12👍12💯5🔥3🤔2🥴1
Диффузионные ИИ-модели научились логическому мышлению
Этот подход NeSyDM можно применить везде, где ИИ принимает важные решения — от медицинской диагностики до управления инвестициями.
Исследователи из Эдинбурга предложили решение старой проблемы в ИИ: как научить нейросети рассуждать, сохраняя неопределенность.
Обычные ИИ-системы часто слишком самоуверенны. Например, робот смотрит на размытое фото местности и заявляет: "Тут 100% песок, иду прямо!" А потом застревает в болоте.
Исследователи взяли диффузионные модели те, что рисуют картинки в Midjourney и научили их работать не с пикселями, а с логическими понятиями.
В результате на задаче планирования пути (30×30): 97% точности против 67% у конкурентов. Главное — модель честно показывает свою неуверенность.
P.S. Интересно, что авторы попутно вывели новый результат для диффузионных моделей, который может пригодиться и за пределами нейросимволического ИИ.
Этот подход NeSyDM можно применить везде, где ИИ принимает важные решения — от медицинской диагностики до управления инвестициями.
Исследователи из Эдинбурга предложили решение старой проблемы в ИИ: как научить нейросети рассуждать, сохраняя неопределенность.
Обычные ИИ-системы часто слишком самоуверенны. Например, робот смотрит на размытое фото местности и заявляет: "Тут 100% песок, иду прямо!" А потом застревает в болоте.
Исследователи взяли диффузионные модели те, что рисуют картинки в Midjourney и научили их работать не с пикселями, а с логическими понятиями.
В результате на задаче планирования пути (30×30): 97% точности против 67% у конкурентов. Главное — модель честно показывает свою неуверенность.
P.S. Интересно, что авторы попутно вывели новый результат для диффузионных моделей, который может пригодиться и за пределами нейросимволического ИИ.
🔥9👍8❤3🤔1
Вижн Google по поводу универсального ИИ-агента
следующего поколения
СЕО Google DeepMind Дэмис Хассабис написал статью, в котором говорит о ходе создания универсального ИИ-помощника.
Google работает над расширением возможностей своей ИИ-модели Gemini 2.5 Pro, чтобы превратить её в модель мира.
Это означает, что ИИ сможет:
1. Планировать действия
2. Представлять новые сценарии
3. Понимать и симулировать различные аспекты окружающего мира
4. Работать подобно человеческому мозгу.
Google DeepMind уже сейчас находится на переходной стадии от исследовательских прототипов к практическому внедрению.
Что уже работает?
- Gemini 2.5 Pro как базовая модель существует
- Genie 2 создаёт 3D-симуляции из изображений
- Базовые возможности Gemini Live уже доступны пользователям
- Project Mariner работает с ограниченной группой тестировщиков в США.
Что в стадии интеграции?
- Возможности Project Astra постепенно добавляются в Gemini Live
- Функции управления компьютером внедряются в Gemini API
- Агентные возможности интегрируются в поиск Google и приложение Gemini.
Конечная цель - сделать приложение Gemini универсальным ИИ-помощником.
следующего поколения
СЕО Google DeepMind Дэмис Хассабис написал статью, в котором говорит о ходе создания универсального ИИ-помощника.
Google работает над расширением возможностей своей ИИ-модели Gemini 2.5 Pro, чтобы превратить её в модель мира.
Это означает, что ИИ сможет:
1. Планировать действия
2. Представлять новые сценарии
3. Понимать и симулировать различные аспекты окружающего мира
4. Работать подобно человеческому мозгу.
Google DeepMind уже сейчас находится на переходной стадии от исследовательских прототипов к практическому внедрению.
Что уже работает?
- Gemini 2.5 Pro как базовая модель существует
- Genie 2 создаёт 3D-симуляции из изображений
- Базовые возможности Gemini Live уже доступны пользователям
- Project Mariner работает с ограниченной группой тестировщиков в США.
Что в стадии интеграции?
- Возможности Project Astra постепенно добавляются в Gemini Live
- Функции управления компьютером внедряются в Gemini API
- Агентные возможности интегрируются в поиск Google и приложение Gemini.
Конечная цель - сделать приложение Gemini универсальным ИИ-помощником.
Google
Our vision for building a universal AI assistant
At Google I/O, we discussed how we're extending Gemini to become a world model.
👍12🔥5❤3🤔2
Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире
ИИ и ИИ-агенты
Google стратегия направлена на поглощение всех нишевых ИИ-решений в одну суперсистему. Итоги главной конференции ИТ-гиганта тут, а также тут про их
новую языковую модель, использующую диффузионный метод вместо последовательной генерации
Anthropic выпустил Claude 4, а также представил свое видение развития ИИ-агентов.
GitHub интегрирует ИИ-программиста в платформу.
Microsoft презентует экосистему ИИ-агентов.
Genspark делает из таблиц ИИ-инструменты.
Google выпускает ИИ-аватаров и автоматизирует полностью рабочую среду.
Новый метод Soft Thinking научил ИИ мыслить абстрактно и параллельно, как люди.
Google рассказал о своей концепции следующего поколения ИИ-агентов.
Microsoft запускает экспериментальный веб-агент для автоматизации задач в браузере с сохранением контроля пользователя.
xAI добавляет онлайн-поиск в API.
ByteDance представили мультимодальные диффузионные модели для текста, изображений и понимания контента.
Google DeepMind создал мультимодальную модель для устройств без интернета.
Mistral выпустили открытую ИИ- модель, разработанную для программирующих агентов.
Adobe выпустили 4D датасет для взаимодействия человека с объектами.
ByteDance улучшает слияние моделей — новая стратегия Pre-trained Model Averaging для объединения ИИ-систем.
G42 и OpenAI строят #Stargate в ОАЭ.
Исследования и наука
Джефф Дин озвучил 3 горизонта развития ИИ — главный научный сотрудник Google поделился видением будущего ИИ.
Экс-CEO Google заявил о научном открытии их ИИ-агентом.
Дэмис Хассабис о пути к AGI — CEO DeepMind считает человеческий мозг единственной доказанной архитектурой AGI.
Стартап P-1 A представил первую статью об оценке инженерного AGI.
Новый медицинский бенчмарк — MedBrowseComp
Прорыв в восприятии — разработка в биофотонике. Люди теперь могут видеть ближний инфракрасный свет благодаря инженерным контактным линзам.
Робототехника и космос
Россия сокращает финансирование робототехники — на ₽1,7 млрд в 2025 году, а общее урезание госпрограммы на ₽66,9 млрд.
NVIDIA научила роботов видеть сны.
Apple выпустила крупнейший датасет для ловких движений в робототехнике.
Россия финансирует космос — ₽1трлн до 2028 года и ₽4,5 трлн до 2036 года.
Финансы и блокчейн
BlackRock интегрируется с DeFi.
IBM выпустили отчет о применении ИИ-агентов в финансах.
Гонконг легализовал стейблкоины.
Большая четверка банков США создает стейблкоин — совместная криптовалюта, привязанная к $.
VanEck запускает частный фонд цифровых активов начнет работу в июне 2025.
Минфин РФ готовит токенизацию активов — пилотный проект по переводу реальных активов в цифровой формат.
ИИ и ИИ-агенты
Google стратегия направлена на поглощение всех нишевых ИИ-решений в одну суперсистему. Итоги главной конференции ИТ-гиганта тут, а также тут про их
новую языковую модель, использующую диффузионный метод вместо последовательной генерации
Anthropic выпустил Claude 4, а также представил свое видение развития ИИ-агентов.
GitHub интегрирует ИИ-программиста в платформу.
Microsoft презентует экосистему ИИ-агентов.
Genspark делает из таблиц ИИ-инструменты.
Google выпускает ИИ-аватаров и автоматизирует полностью рабочую среду.
Новый метод Soft Thinking научил ИИ мыслить абстрактно и параллельно, как люди.
Google рассказал о своей концепции следующего поколения ИИ-агентов.
Microsoft запускает экспериментальный веб-агент для автоматизации задач в браузере с сохранением контроля пользователя.
xAI добавляет онлайн-поиск в API.
ByteDance представили мультимодальные диффузионные модели для текста, изображений и понимания контента.
Google DeepMind создал мультимодальную модель для устройств без интернета.
Mistral выпустили открытую ИИ- модель, разработанную для программирующих агентов.
Adobe выпустили 4D датасет для взаимодействия человека с объектами.
ByteDance улучшает слияние моделей — новая стратегия Pre-trained Model Averaging для объединения ИИ-систем.
G42 и OpenAI строят #Stargate в ОАЭ.
Исследования и наука
Джефф Дин озвучил 3 горизонта развития ИИ — главный научный сотрудник Google поделился видением будущего ИИ.
Экс-CEO Google заявил о научном открытии их ИИ-агентом.
Дэмис Хассабис о пути к AGI — CEO DeepMind считает человеческий мозг единственной доказанной архитектурой AGI.
Стартап P-1 A представил первую статью об оценке инженерного AGI.
Новый медицинский бенчмарк — MedBrowseComp
Прорыв в восприятии — разработка в биофотонике. Люди теперь могут видеть ближний инфракрасный свет благодаря инженерным контактным линзам.
Робототехника и космос
Россия сокращает финансирование робототехники — на ₽1,7 млрд в 2025 году, а общее урезание госпрограммы на ₽66,9 млрд.
NVIDIA научила роботов видеть сны.
Apple выпустила крупнейший датасет для ловких движений в робототехнике.
Россия финансирует космос — ₽1трлн до 2028 года и ₽4,5 трлн до 2036 года.
Финансы и блокчейн
BlackRock интегрируется с DeFi.
IBM выпустили отчет о применении ИИ-агентов в финансах.
Гонконг легализовал стейблкоины.
Большая четверка банков США создает стейблкоин — совместная криптовалюта, привязанная к $.
VanEck запускает частный фонд цифровых активов начнет работу в июне 2025.
Минфин РФ готовит токенизацию активов — пилотный проект по переводу реальных активов в цифровой формат.
👍9❤5🔥2🤔1
Microsoft выбрала Anthropic, а не OpenAI как поставщика моделей для новых ИИ-инструментов кодирования в GitHub
Раньше GitHub Copilot работал в основном на моделях OpenAI, а теперь - новые продвинутые функции будут работать только на Claude 4.
Новые возможности на Claude 4:
- Автоматический мониторинг сайтов и исправление сбоев
- Перевод программ между языками программирования
- Другие сложные агентские задачи.
Это говорит о том, что рынок ИИ для разработчиков становится более конкурентным. Microsoft делает ставку на диверсификацию.
СТО Microsoft Кевин Скотт заявил, что они с Anthropic работают над внедрением открытого ПО компании, известного как МСР (Model Context Protocol), которое позволяет ИИ-агентам подключаться к другим приложениям.
Раньше GitHub Copilot работал в основном на моделях OpenAI, а теперь - новые продвинутые функции будут работать только на Claude 4.
Новые возможности на Claude 4:
- Автоматический мониторинг сайтов и исправление сбоев
- Перевод программ между языками программирования
- Другие сложные агентские задачи.
Это говорит о том, что рынок ИИ для разработчиков становится более конкурентным. Microsoft делает ставку на диверсификацию.
СТО Microsoft Кевин Скотт заявил, что они с Anthropic работают над внедрением открытого ПО компании, известного как МСР (Model Context Protocol), которое позволяет ИИ-агентам подключаться к другим приложениям.
The Information
Microsoft Chooses Anthropic as Model Provider to Power GitHub’s New AI Coding Tools
Microsoft has struck a deal with Anthropic to use the startup’s models to power new AI agent features in its GitHub Copilot product, the company said on Thursday. The move reflects Microsoft’s willingness to branch out from OpenAI, whose models Microsoft…
👍10🔥4❤1
Токенизация активов становится нормой - свежий отчет WEF и Accenture
Токенизация — это создание из любого актива (акции, облигации, недвижимость, искусство) в цифровой токен на блокчейне. Как оцифровка музыки позволила нам слушать песни онлайн, так токенизация позволяет "оцифровать" владение любыми активами.
По мнению экспертов WEF, токенизация неизбежна и произойдет эволюционно:
2025-2027: Активное тестирование крупными банками. 2027-2030: Массовое внедрение в корпоративном секторе. 2030+: Токенизация становится новой нормой.
Основные цифры:
1. Операционные сокращения расходов: $15-20 млрд ежегодно благодаря смарт-контрактам и автоматизации.
2. Высвобождение капитала: более $100 млрд ежегодно через улучшенное управление залогами с помощью DLT.
3. Потенциал расширения залоговой базы: только $25 трлн ценных бумаг сейчас пригодны для использования в качестве залога из потенциальных $230 трлн.
В этом отчете WEF анализирует токенизацию в трех конкретных сферах:
1. Эмиссия ценных бумаг
2. Финансирование ценных бумаг
3. Управление активами.
Впервые WEF говорит о конкретных дизайн-решениях, которые нужно учитывать:
- Тип реестра
- Механизмы расчетов
- Часы работы рынка.
Токенизация — это создание из любого актива (акции, облигации, недвижимость, искусство) в цифровой токен на блокчейне. Как оцифровка музыки позволила нам слушать песни онлайн, так токенизация позволяет "оцифровать" владение любыми активами.
По мнению экспертов WEF, токенизация неизбежна и произойдет эволюционно:
2025-2027: Активное тестирование крупными банками. 2027-2030: Массовое внедрение в корпоративном секторе. 2030+: Токенизация становится новой нормой.
Основные цифры:
1. Операционные сокращения расходов: $15-20 млрд ежегодно благодаря смарт-контрактам и автоматизации.
2. Высвобождение капитала: более $100 млрд ежегодно через улучшенное управление залогами с помощью DLT.
3. Потенциал расширения залоговой базы: только $25 трлн ценных бумаг сейчас пригодны для использования в качестве залога из потенциальных $230 трлн.
В этом отчете WEF анализирует токенизацию в трех конкретных сферах:
1. Эмиссия ценных бумаг
2. Финансирование ценных бумаг
3. Управление активами.
Впервые WEF говорит о конкретных дизайн-решениях, которые нужно учитывать:
- Тип реестра
- Механизмы расчетов
- Часы работы рынка.
❤7🔥7👍3🤣1
Forwarded from Газпромбанк
Создание инфраструктуры для развития науки и технологического предпринимательства обсудили на Всероссийском форуме молодых ученых и предпринимателей U-NOVUS 2025 в Томске.
В пленарной сессии на тему «Территории будущего: региональные экосистемы как драйверы технологического лидерства» приняли участие министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков, губернатор Томской области Владимир Мазур, ректор Томского государственного университета Эдуард Галажинский и заместитель Председателя Правления Газпромбанка Дмитрий Зауэрс.
🔹 В рамках сессии спикеры обсудили государственные приоритеты в подготовке кадров для высокотехнологичных отраслей, поддержку новых научных кластеров, инвестиции в технологии и инфраструктуру.
Дмитрий Зауэрс рассказал о том, как банк содействует развитию науки и технологий.
«Мы помогаем с финансированием на самых ранних стадиях и оптимизацией структуры компаний, с поиском технологических и индустриальных партнеров, господдержки и любых необходимых ресурсов. Всё это — наработанные годами компетенции и партнёрства, используя их, мы хотим выстроить сквозные системы трансфера знаний в экономику и создание новых индустрий», — подчеркнул он.
Газпромбанк также участвует в реализации государственных проектов, направленных на поддержку научного потенциала.
«Совместно с Минобрнауки сейчас мы занимаемся перезапуском программы «Приоритет-2030» именно с точки зрения технологического лидерства, отдавая приоритет тем университетам, которые генерируют воронку идей, знаний и проектов в научно-технологических сферах. Пилотное мероприятие с презентациями проектов университетов прошло на площадке Газпромбанка. В стране огромное количество знаний и идей, которые необходимо собирать в кластеры, структурировать и ориентировать на задачи технологического лидерства», — рассказал Дмитрий Зауэрс.
В планах Газпромбанка создание Фонда технологического лидерства.
🔹Глава Минобрнауки России Валерий Фальков на пленарной сессии перечислил ряд элементов формирующейся модели высшего образования, направленных на обеспечение технологического лидерства. Среди них, к примеру, — иной подход к распределению бюджетных мест. Предполагается, что часть из них можно будет продолжать распределять между вузами по конкурсу (что позволит сохранить конкурентоспособность университетов), а другую часть — по госзаданию (исходя из экономической специфики конкретного региона и общей кадровой потребности в стране). Также министр подчеркнул значимость преобразования практической составляющей программ подготовки специалистов в вузах: ее должно быть больше и она должна проходить на передовых предприятиях.
@gazprombank
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3👎2👌2🤣2
Венчурный фонд Madrona опубликовал инсайты для ИИ-стартапов - прямые выводы от инвесторов, которые видят сотни питчей ежемесячно
Венчурный фонд Madrona (30 лет на рынке, $3млрд под управлением) опубликовал анализ состояния ИИ-стартапов.
1. Новая математика выживания
Проблема - Рост 3-4x в год к году больше не гарантирует второй встречи с инвесторами.
Причина - инвесторы теперь ищут комбинацию 4-х факторов одновременно:
- Высокая скорость роста
- Доказательства защищенности бизнеса
- Четкий ROI и любовь пользователей
- Эффективность + масштабируемость.
Простого роста недостаточно.
2. Где строятся реальные "рвы"?
Инфраструктура становится товаром. Foundation модели мощные, но взаимозаменяемые.
Конкурентное преимущество смещается к данным. Компании побеждают не лучшими моделями, а эксклюзивным доступом к proprietary или private данным клиентов, встроенным в реальные рабочие процессы.
3. Смерть традиционного SaaS
Старая модель - продай софт, пусть клиент разбирается сам.
Проблема: ИИ-инструменты часто превосходят техническую готовность команд, которые их внедряют.
Новый подход:
- Встраивание сервисных функций прямо в продукт:
- Кодирование onboarding'а и обучения в интеллектуальные workflows
- Управление интеграцией через ИИ-агентов
- In-product оптимизация, которая эволюционирует с данными использования.
Цель не монетизировать сервисы, а обеспечить результаты.
4. Стратегия "двойного клина"
Принцип делай лучших пользователей еще лучше + открывай доступ новым категориям пользователей.
Пример-Cursor помогает экспертным разработчикам работать быстрее и позволяет нетехническим пользователям создавать софт впервые.
Если продукт заставляет power users чувствовать себя супергероями, а новичков — инсайдерами, код взломан.
Рыночные сигналы на ближайшие месяцы
IPO: Окно откроется селективно. Только компании уровня Figma пройдут первыми.
Консолидация SaaS неизбежна: Большинство инструментов не выживет.
Правило "двух победителей": В некоторых категориях будет только два реальных winner'а с крупными outcomes. Если вы третий — только скорость и reinvention.
ИИ заменит сервисы, не только софт: Наибольшая возможность не в вытеснении legacy tools, а в замене дорогих human-driven сервисов вокруг них.
Крупные компании проснулись: Впервые за годы стартапам нужно беспокоиться, что гиганты придут первыми.
Практические выводы
Для текущих ИИ- стартапов:
- Проверьте близость к workflow данным — если их нет, найдите способ их получить
- Оцените switching costs честно — если пользователь может уйти за день, проблема серьезная
- Определите defensive moat помимо технологии.
Для планирующих запуск ИИ-стартапов:
1. Выберите вертикаль с доступом к proprietary данным
2. Стройте продукт, который делает сервис, а не требует его
3. Планируйте на market consolidation — нужно быть в топ-2 категории
Венчурный фонд Madrona (30 лет на рынке, $3млрд под управлением) опубликовал анализ состояния ИИ-стартапов.
1. Новая математика выживания
Проблема - Рост 3-4x в год к году больше не гарантирует второй встречи с инвесторами.
Причина - инвесторы теперь ищут комбинацию 4-х факторов одновременно:
- Высокая скорость роста
- Доказательства защищенности бизнеса
- Четкий ROI и любовь пользователей
- Эффективность + масштабируемость.
Простого роста недостаточно.
2. Где строятся реальные "рвы"?
Инфраструктура становится товаром. Foundation модели мощные, но взаимозаменяемые.
Конкурентное преимущество смещается к данным. Компании побеждают не лучшими моделями, а эксклюзивным доступом к proprietary или private данным клиентов, встроенным в реальные рабочие процессы.
3. Смерть традиционного SaaS
Старая модель - продай софт, пусть клиент разбирается сам.
Проблема: ИИ-инструменты часто превосходят техническую готовность команд, которые их внедряют.
Новый подход:
- Встраивание сервисных функций прямо в продукт:
- Кодирование onboarding'а и обучения в интеллектуальные workflows
- Управление интеграцией через ИИ-агентов
- In-product оптимизация, которая эволюционирует с данными использования.
Цель не монетизировать сервисы, а обеспечить результаты.
4. Стратегия "двойного клина"
Принцип делай лучших пользователей еще лучше + открывай доступ новым категориям пользователей.
Пример-Cursor помогает экспертным разработчикам работать быстрее и позволяет нетехническим пользователям создавать софт впервые.
Если продукт заставляет power users чувствовать себя супергероями, а новичков — инсайдерами, код взломан.
Рыночные сигналы на ближайшие месяцы
IPO: Окно откроется селективно. Только компании уровня Figma пройдут первыми.
Консолидация SaaS неизбежна: Большинство инструментов не выживет.
Правило "двух победителей": В некоторых категориях будет только два реальных winner'а с крупными outcomes. Если вы третий — только скорость и reinvention.
ИИ заменит сервисы, не только софт: Наибольшая возможность не в вытеснении legacy tools, а в замене дорогих human-driven сервисов вокруг них.
Крупные компании проснулись: Впервые за годы стартапам нужно беспокоиться, что гиганты придут первыми.
Практические выводы
Для текущих ИИ- стартапов:
- Проверьте близость к workflow данным — если их нет, найдите способ их получить
- Оцените switching costs честно — если пользователь может уйти за день, проблема серьезная
- Определите defensive moat помимо технологии.
Для планирующих запуск ИИ-стартапов:
1. Выберите вертикаль с доступом к proprietary данным
2. Стройте продукт, который делает сервис, а не требует его
3. Планируйте на market consolidation — нужно быть в топ-2 категории
Madrona
5 Non-Negotiables for AI Startups in 2025
From data moats to embedded services, here are the AI startup success factors leading to category-defining companies.
🔥10👍7❤5🤣1
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
А помните хайповый китайский ИИ-агент Manus? Сегодня они объявили, что полностью их продукт работает на базе модели Claude 3.7 от Anthropic, то есть ИИ-агент Manus полагается на Claude 3.7 как на ядро своей системы. О Manus мы писали тут и тут. А тут материал…
Появилась альтернатива ИИ-агента Manus с открытым исходным кодом
Это отличная альтернатива для тех, кто хочет получить мощного ИИ-ассистента без зависимости от внешних API и с полным контролем над своими данными.
AgenticSeek — это 100% локальный ИИ-агент с голосовым управлением, который может автономно просматривать веб, писать код и планировать задачи, при этом все данные остаются на вашем устройстве.
Основные возможности:
Полная приватность — всё работает на вашей машине без облачных сервисов и передачи данных. Ваши файлы, разговоры и поиск остаются приватными.
Умный веб-браузинг — может самостоятельно просматривать интернет — искать, читать, извлекать информацию, заполнять веб-формы — всё без участия пользователя.
Автономный помощник программиста — может писать, отлаживать и запускать программы на Python, C, Go, Java и других языках без надзора.
Умный выбор агентов — автоматически определяет лучшего агента для задачи, как будто у вас есть команда экспертов.
Планирование сложных задач — может разбивать большие задачи на этапы и выполнять их с помощью нескольких ИИ-агентов.
Голосовое управление — чистое, быстрое, футуристическое голосовое управление и преобразование речи в текст.
Технические требования:
1. Рекомендуется использовать как минимум Deepseek 14B, модели меньшего размера будут испытывать трудности с задачами, особенно с веб-браузингом.
2. Проект поддерживает различные локальные провайдеры ИИ-моделей (Ollama, LM Studio) и может работать как через командную строку, так и через веб-интерфейс.
Это отличная альтернатива для тех, кто хочет получить мощного ИИ-ассистента без зависимости от внешних API и с полным контролем над своими данными.
AgenticSeek — это 100% локальный ИИ-агент с голосовым управлением, который может автономно просматривать веб, писать код и планировать задачи, при этом все данные остаются на вашем устройстве.
Основные возможности:
Полная приватность — всё работает на вашей машине без облачных сервисов и передачи данных. Ваши файлы, разговоры и поиск остаются приватными.
Умный веб-браузинг — может самостоятельно просматривать интернет — искать, читать, извлекать информацию, заполнять веб-формы — всё без участия пользователя.
Автономный помощник программиста — может писать, отлаживать и запускать программы на Python, C, Go, Java и других языках без надзора.
Умный выбор агентов — автоматически определяет лучшего агента для задачи, как будто у вас есть команда экспертов.
Планирование сложных задач — может разбивать большие задачи на этапы и выполнять их с помощью нескольких ИИ-агентов.
Голосовое управление — чистое, быстрое, футуристическое голосовое управление и преобразование речи в текст.
Технические требования:
1. Рекомендуется использовать как минимум Deepseek 14B, модели меньшего размера будут испытывать трудности с задачами, особенно с веб-браузингом.
2. Проект поддерживает различные локальные провайдеры ИИ-моделей (Ollama, LM Studio) и может работать как через командную строку, так и через веб-интерфейс.
GitHub
GitHub - Fosowl/agenticSeek: Fully Local Manus AI. No APIs, No $200 monthly bills. Enjoy an autonomous agent that thinks, browses…
Fully Local Manus AI. No APIs, No $200 monthly bills. Enjoy an autonomous agent that thinks, browses the web, and code for the sole cost of electricity. 🔔 Official updates only via twitter @Martin9...
👍14❤10🔥5😱4
Как 4 ИИ-агента за месяц собрали $2000 и создали свое мини-общество?
Этот эксперимент показывает нам, как будет выглядеть мир, где ИИ-агенты работают автономно в интернете - какие проблемы возникнут и как их решать.
Четыре ИИ-агента получили по компьютеру, доступ к интернету и общий чат с людьми.
Их цель была собрать деньги для благотворительности на протяжении 30 дней, работая по 2 часа в день. Весь процесс транслировался в прямом эфире.
Участники-агенты:
Claude 3.7 Sonnet - самый успешный, работал все 30 дней, создал кампанию на JustGiving, Twitter-аккаунт, проводил AMA.
Claude 3.5 Sonnet - пытался делать то же самое, но менее успешно.
GPT-4o - постоянно "засыпал" и был заменен на GPT-4.1.
o1 - специализировался на Reddit, но был забанен как бот.
Позже добавились Gemini 2.5 Pro и o3.
Результаты:
Агенты собрали $1481 для Helen Keller International и $503 для Malaria Consortium - всего ~ $2000.
Интересные наблюдения:
Совместная работа - агенты учились сотрудничать, делить задачи по соцсетям, создавать контент друг для друга.
Проблемы с интернетом - многие сайты не приспособлены для ИИ, агенты банились как боты.
Проблемы с приоритетами - агенты часто отвлекались на создание документов вместо основной цели.
Недостаток ситуационной осведомленности - например, Claude пытался отправить письма донорам, но придумывал несуществующие email-адреса
Эксперимент показал, как ИИ-агенты могут работать вместе в реальном мире, выявив их сильные стороны и ограничения.
Сейчас у агентов новая цель - написать историю и поделиться ею со 100 людьми лично.
Этот эксперимент интересен по нескольким причинам:
1. Это ещё одна из первых попыток создать мини-общество из ИИ-агентов, работающих в реальном интернете. Мы впервые увидели, как разные модели ИИ взаимодействуют друг с другом, делят задачи и пытаются сотрудничать для достижения общей цели.
2. Эксперимент показал, насколько современный интернет не готов к ИИ-агентам:
- Агенты банятся как боты на платформах
-Не могут пройти капчи ("Я не робот")
-Интерфейсы созданы для людей, а не для ИИ
- Возникают проблемы с обменом файлами между агентами
3.Удивительно человеческое поведение:
- Отвлекались на посторонние задачи
- Создавали бесконечные отчеты вместо реальной работы
- Переоценивали свои возможности
- Не всегда понимали контекст ситуации.
4.Эксперимент ярко показал разницу в способностях разных ИИ-моделей в реальных условиях. Claude 3.7 оказался самым эффективным, GPT-4o постоянно "засыпал", а o1 специализировался на конкретных задачах.
5. Интересно наблюдать, как агенты реагировали на вмешательство людей в чате - от полезных советов до попыток отвлечь их на игры или просьбы создать сомнительный контент.
Этот эксперимент показывает нам, как будет выглядеть мир, где ИИ-агенты работают автономно в интернете - какие проблемы возникнут и как их решать.
Четыре ИИ-агента получили по компьютеру, доступ к интернету и общий чат с людьми.
Их цель была собрать деньги для благотворительности на протяжении 30 дней, работая по 2 часа в день. Весь процесс транслировался в прямом эфире.
Участники-агенты:
Claude 3.7 Sonnet - самый успешный, работал все 30 дней, создал кампанию на JustGiving, Twitter-аккаунт, проводил AMA.
Claude 3.5 Sonnet - пытался делать то же самое, но менее успешно.
GPT-4o - постоянно "засыпал" и был заменен на GPT-4.1.
o1 - специализировался на Reddit, но был забанен как бот.
Позже добавились Gemini 2.5 Pro и o3.
Результаты:
Агенты собрали $1481 для Helen Keller International и $503 для Malaria Consortium - всего ~ $2000.
Интересные наблюдения:
Совместная работа - агенты учились сотрудничать, делить задачи по соцсетям, создавать контент друг для друга.
Проблемы с интернетом - многие сайты не приспособлены для ИИ, агенты банились как боты.
Проблемы с приоритетами - агенты часто отвлекались на создание документов вместо основной цели.
Недостаток ситуационной осведомленности - например, Claude пытался отправить письма донорам, но придумывал несуществующие email-адреса
Эксперимент показал, как ИИ-агенты могут работать вместе в реальном мире, выявив их сильные стороны и ограничения.
Сейчас у агентов новая цель - написать историю и поделиться ею со 100 людьми лично.
Этот эксперимент интересен по нескольким причинам:
1. Это ещё одна из первых попыток создать мини-общество из ИИ-агентов, работающих в реальном интернете. Мы впервые увидели, как разные модели ИИ взаимодействуют друг с другом, делят задачи и пытаются сотрудничать для достижения общей цели.
2. Эксперимент показал, насколько современный интернет не готов к ИИ-агентам:
- Агенты банятся как боты на платформах
-Не могут пройти капчи ("Я не робот")
-Интерфейсы созданы для людей, а не для ИИ
- Возникают проблемы с обменом файлами между агентами
3.Удивительно человеческое поведение:
- Отвлекались на посторонние задачи
- Создавали бесконечные отчеты вместо реальной работы
- Переоценивали свои возможности
- Не всегда понимали контекст ситуации.
4.Эксперимент ярко показал разницу в способностях разных ИИ-моделей в реальных условиях. Claude 3.7 оказался самым эффективным, GPT-4o постоянно "засыпал", а o1 специализировался на конкретных задачах.
5. Интересно наблюдать, как агенты реагировали на вмешательство людей в чате - от полезных советов до попыток отвлечь их на игры или просьбы создать сомнительный контент.
AI Village
Season 1 Recap: Agents raise $2,000
Fundraising through games, social media outreach, and existential crises
🔥14❤5🆒5❤🔥4👍1