Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире 🕘 история названий (1)

Внезапно Папа Римский дал свой рецепт, как создать сильный ИИ 8 октября Папа Лев XIV открыл учебный год папских университетов с проповедью о разуме, вере и технологиях. Его основная мысль была в том, что интеллект должен опираться не только на данные, которые алгоритм сегодня сопоставляет быстрее любого человека, а на память пережитого опыта - это то, на что способна распознать только человеческая душа. Он противопоставил накопление информации и глубину переживания: «Всё доброе рождается из опыта, который однажды пережит, запечатлевается в сердце, а не просто индексируется». Цитаты Папы, вырванные из контекста, мгновенно разошлись по соцсетям разработчиков, которые начали писать(см. скрин в комментариях), что Папа требует решить continual learning, хотя речь шла о другом - о природе человеческой памяти в отличие от машинной. Вот в этом момент создаётся интересный эффект многозначительности: каждый читатель дописывает свой смысл в слова Папы и оттуда возникают такие реакции в соцсетях: «Папа требует решить continual learning», или«хочу стать католиком». Получается, что каждый человек интерпретирует цитаты Папы через свою психологическую проекцию - то, что уже есть в его голове, а не то, что сказано Папой. И это кстати не только про чтение чужих слов, так же работает и создание ИИ и многое другое. Разработчик закладывает в систему не нейтральные данные, а свою картину мира - то, что он считает значимым, какой опыт признаёт релевантным, какую память стоит хранить, а какую нет. А если мышление создателя однополярно - замкнуто на чисто научном, вычислительном понимании интеллекта, то и система наследует эту узость: она сможет сопоставлять данные, но не распознавать то, что Папа называет глубиной пережитого. Можно ли называть такую систему доверительным ИИ в смысле, который сегодня вкладывает в этот термин индустрия: безопасность, объяснимость, соответствие человеческим ценностям?

Sakana предложила способ, как ИИ-модель может сама себя улучшать на сложных исследовательских задачах, где люди уже плохо умеют оценивать качество. Этот метод рекурсивного самоулучшения называется MASS.

Google тестирует новый интересный формат собеседований Теперь кандидату - разработчику дают незнакомую кодовую базу на 200–500 строк и доступ к Gemini (только к нему, а не к другим моделям) как ИИ-ассистенту. И за 60 минут нужно прочитать чужой код, найти и починить баги, обсудить дизайн-решения, предложить улучшения и оптимизацию, при этом активно используя ИИ. На этом этапе собеседования оценивают не то, насколько быстро ИИ всё сделает, а умеет ли человек читать и понимать чужой код, может ли сначала разобраться и сам дебажить, прежде чем сразу лезть в ИИ. Замечает ли кандидат, когда Gemini ошибается или выдаёт неверный совет. Это пока пилот, его ввели с мая для junior/mid ролей в отдельных командах. Цель - сделать интервью ближе к реальной работе, где значительная часть кода уже пишется с ИИ, и люди его читают, проверяют и дорабатывают.

Теперь ИИ-агент может анализировать чужой софт без исходников За последние дни на GitHub взорвался проект REA (Reverse Engineer Anything), который набрал 126к звёзд за 3 дня и находится на 1-м месте в трендах. REA - open-source MCP-сервер, который подключает Claude Code, Codex, Cursor и другие агенты к инструментам реверс инжиниринга (Ghidra, Hopper, IDA, JADX и т.д.). То есть это инструмент, который позволяет, например, Claude Code самому вскрывать любую программу и объяснять, как она устроена внутри без доступа к исходному коду. Всё локально, без отправки файлов куда-то. Но важно понимать, что такой инструмент юридически нелегален, декомпилировать чужой коммерческий софт - нарушение лицензии, соответственно, надо понимать в каких случаях вы можете использовать такой инструмент без нарушения закона.

Китай создал крупный альянс математиков и ИИ Вчера в Университете Цинхуа под руководством лауреата Филдсовской премии Шинг-Тунг Яу создали альянс из 1000 математиков. Яу заявил, что Китай отстаёт от США в использовании ИИ для передовой науки особенно математики и физики, китайские модели хорошо справляются с обычными задачами, но слабее в глубоких научных исследованиях. Поэтому и создают альянс, чтобы объединить силы и сделать рывок. Альянс в свою очередь создаёт сеть лабораторий в 5 локациях: Пекин, Шанхай, Нанкин, Шэньчжэнь и Гонконг. Первая уже запускается в Qiuzhen College. Альянс планирует заниматься: 1. разработкой специализированных ИИ-моделей для математики, 2. Работой над интерпретируемостью и безопасностью ИИ 3. Междисциплинарные применения в квантовых вычислениях, биологии, финансах и т.д. 4. Математическими исследованиями с ИИ-агентами

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение Бизнес ИИ- компаний Карта рынка ИИ в клиентском сервисе: куда уходит маржа Вышла платформа, которая выступает закупщиком для экономики ИИ-агентов Доклад крупной инвесткомпании мира о деньгах ИИ-агентов и инфраструктуре. Экономика выбора ИИ-агентов. Эксперимент: могут ли ИИ-агенты зарабатывать деньги. 6 драйверов, которые влияют на коммерцию ИИ-агентов. Отчет. Магазин для ИИ-агентов: зачем они нужны, разбор тут. ИИ-агенты и DeFi, кто будет управлять капиталом - отчет. Как Китай строит интернет на ИИ-агентах. Кейс: симулированный город из агентов ИИ-агентам теперь выдают кредиты на покупки Кейс: как ИИ-агенты строит бизнес с человеком   Закрытое письмо одного из влиятельных венчурных фондов. Куда теперь пойдут деньги? Открытая платформа персональных ИИ-агентов для бизнеса. 1-я компания, которая создает цифровых двойников людей как B2B-продукт Кто станет резервным фондом всего стейблкоинового мира, разбираем здесь. Теперь можно монетизировать трафик от ваших ИИ-агентов. Инструмент и не только здесь. Появилась схема как реклама может быть встроена в ИИ-модель ИИ-модели, агенты и архитектура Google выпустили модель, которая ищет по смыслу в тексте, фото, видео и аудио Anthropic запустили новые функции, которые могут из вашей переписки собрать живой дашборд, создать короткий видеоролик Sakana предложила новую архитектуру памяти: сеть сама решает, когда вспоминать, а когда думать У моделей мира для роботов появились законы масштабирования: Meta(запрещена в РФ) представила RoboJEPA Как ИИ-агенты перехватывают монополию у маркетплейсов Маск объявил, что Grok Bot подключит модели конкурентов Парень из Южной Кореи взломал банки с помощью ИИ-агента на базе нескольких LLM Вышел open-source фреймворк для RL-сред агентов, NVIDIA показала, как поочерёдно обновлять модель и харнесс на проверяемых средах Google запустили проект, где игра создаётся 1 промтом Hugging Face превратили Claude Code, Codex, Hermes, Pi и другие кодинг-харнессы в RL-среды Sierra анонсировала открытый стандарт того, как персональные агенты будут взаимодействовать с бизнесом Представлен DeLM - децентрализованный подход к мультиагентным системам Epoch AI: чипов к 2027 году может оказаться больше, чем реального спроса ИИ-агентов Anthropic выпустили новую модель Haiku 5.5 3 опен- сорс модели недели от Mistral, Reflection и Aleph Alpha Наука и нейроинтерфейсы Нобелевку по физиологии и медицине дали за оптогенетику А по химии дали за разгадку одной из старейших тайн У Neuralink появился новый конкурент - стартап Bridge Google показали AlphaProtein Novo - пайплайн, проектирующий ферменты с нуля под нужную реакцию Google научили ИИ-оркестратора искать доказательства открытых задач в математике и теоретической информатике Геопространственная модель PDFM предсказывает вспышки болезней до того, как они начнутся Цукерберг, Google и США скинулись на $1,8 млрд, чтобы научить ИИ предсказывать поведение клетки Google создали ScientistTwo - ИИ, который сам формирует гипотезы, ставит эксперименты и тд. Криптовалюты и блокчейн Виталик Бутерин: ИИ станет новым интерфейсом блокчейна Первые участники рынка получили от ЦБ России допуски на цифровые депозитарии и криптообменники Виталик призвал без паники переводить основные средства на свежие адреса Sui и Alibaba Cloud запускают стейблкоин-платежи за вызов ИИ-агентов Присоединяйтесь к нам на Patreon

Sakana предложила новую архитектуру памяти: нейросеть сама решает, когда вспоминать, а когда думать Sakana AI выпустила работу о новой рекуррентной архитектуре Continuous Memory Machine (CMM). Sakana предлагает разделение памятей по ролям и то, как они взаимодействуют на: - краткосрочную - история недавней активности нейронов. Она досталась CMM от прошлой разработки Sakana, Continuous Thought Machine. Там у каждого нейрона своя маленькая сеть, обрабатывающая его собственную историю, а «мыслью» модели считается синхронизация нейронов. - долговременную - это отдельное хранилище, которое живёт на протяжении всей задачи. И связующее звено - небольшой трансформер на каждом шаге позволяет двум памятям читать друг друга, писать друг в друга и перестраиваться. Модель может и проигнорировать их, если они не нужны. На классических задачах на память CMM либо лучшая, либо на уровне специализированных архитектур. В лабиринтах 39×39 средняя доля полностью решённых выросла с 37% до 62%, а внимание модели прочерчивает путь, так что за её рассуждением можно следить. Самое интересное - авторы посмотрели, куда модель направляет внимание, и увидели, что она сама выбирает стратегию. В задачах на запоминание она активно обращается к долговременной памяти, а в лабиринтах игнорирует обе памяти и просто считает и её этому никто не научил.

За пару дней Anthropic выпустили много нового и начали выдавать $ подписчикам уровня Max/Team на API каждый месяц Итак, подписчикам Max и Team теперь выдают ежемесячные кредиты на API: $100, $200 и до $500 на команду. Claude теперь может создать из вашей переписки ролики и дашборды. Все можно сделать с помощью Claude Dashboards и Claude Motion - две новые функции. С Dashboards можно подключить CRM или базу данных и попросить Claude построить дашборд. Claude сам пишет запрос и собирает визуализацию, которая обновляется вместе с данными. Доступно на платных тарифах. А Motion создает отчёты, графики или демо продукта в короткие анимации. Claude делает это с помощью кода, поэтому любую цифру, слово или тайминг можно поправить вручную и экспортировать в MP4. Доступно на Team и Enterprise. Anthropic выпустили еще гайд, как развернуть агента, который по расписанию читает Slack и GitHub и сам постит апдейты. А еще computer use и browser use теперь встроены прямо в Python и TypeScript SDK. Quickstart Docs

Google сделали проект, где 1 промтом создается игра Бесплатно, но лимиты зависят от подписки Google One и пока доступно только для США. Компания открыла экспериментальный браузер, в котором описываешь игру 1 промптом, ИИ её создает и можно сразу играть. Код не нужен, ничего ставить не надо.Под капотом Gemini, Nano Banana и Lyria. Сама игра живёт в браузере, на телефоне и на ноутбуке. Можно оставить себе, кинуть ссылку друзьям или выложить в галерею Explore. В отдельных жанрах есть лидерборды и мультиплеер, вход через профиль Google Play Games. Напомним, что Google к этому шли давно, у них есть партнерства и инвестиции с игровыми компаниями.

Вышел open-source фреймворк для RL-сред агентов, а NVIDIA показала, как на проверяемых средах по очереди обновлять модель и харнесс. Оба проекта говорят о том, что ИИ-агента бесполезно учить в среде, которая врёт. Среда - это песочница с задачей, где агенту дают цель, инструменты и способ проверить, справился он или нет. Если проверка дырявая, модель быстро находит вариант обхода. Дальше она учится искать лазейку, а не делать работу. Стартап Preference Model выложили в open source свой Karotte - фреймворк для сборки RL-сред, это инструмент, чтобы такие песочницы собирать аккуратнее. Docs Code. А NVIDIA выпустила статью под названием VERA, в котором говорится о следующем шаге. Мало иметь честную среду, надо ещё понять, что именно улучшать: саму модель или харнесс вокруг неё. В VERA из реальных прогонов собирают проверяемые песочницы, а потом по очереди обновляют то модель, то харнесс. Правку оставляют только, если она проходит проверку на отдельном наборе задач. Так прирост не записывают не на тот счёт.