Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

Новая работа ЛеКуна - LeJEPA: самообучение без «костылей» — теперь с доказательствами Ян ЛеКун с коллегой нашёл математически оптимальную форму для представлений в self-supervised learning и создали практический метод для её достижения. Это ценно для специализированных доменов: медицина, спутники, промышленность. Меньше подходит для замены GPT/CLIP-like моделей. Наверно, это последняя работа, когда Лекун публикуется под брендом Meta(запрещенная организация в РФ), вчера стало известно, что легенда покидает компанию.

В 2026 году Яндекс запустит пилотный проект по беспилотным такси, об этом сейчас заявил глава правительства России М. Мишустин. Он отметил, что сначала будет пилот, который нужно проверить на безопасность, а после уже масштабировать. Мишустин также отметил, что роботы-курьеры Яндекса уже показали экономическую эффективность, они в приоритете, чем люди - курьеры.

Visa начинает расчеты в стейблкоинах для фрилансеров, участников гиг-экономики и создателей контента Это часть стратегии Visa по интеграции блокчейна в традиционные финансы. Пилот начнётся со стейблкоина USDC, но Visa планирует добавить ещё другие. Полный глобальный роллаут ожидается в середине 2026 года, с поддержкой большего числа валют и блокчейнов. Больше про стейблкоины здесь, тут, а еще тут. Это означает, что Visa позволяет бизнесам и платформам напрямую отправлять выплаты в стейблкоинах создателям контента, фрилансерам и работникам в сфере гиг-экономики, например, на платформах типа Upwork или Patreon. Для получения денег нужен совместимый стейблкоин-кошелёк, а также соблюдение стандартов KYC и AML. Visa уже поддерживает стейблкоины в расчётах на нескольких блокчейнах (Ethereum, Solana, Stellar, Avalanche), включая USDC, PYUSD, EURC и USDG.

OpenAI выпустили cookbook по автономному переобучению ИИ-агентов Предыдущие гайды по ИИ-агентам тут. Агенты теперь анализируют свои ошибки, учатся на отзывах и эволюционируют промпты без вашего вмешательства. Основано на реальном кейсе из фармацевтики — подготовке регуляторных документов для FDA, но применимо к любым задачам, где важны точность и аудит.

Такой инсайт от Баффета сегодня мир узнал Баффет сегодня в своем прощальном письме признал, что чувствует себя лучше во второй половине жизни, чем в первой. Это про то, что мудрость и принятие себя важнее физических возможностей. Его письмо о наследии и смертности. Сегодня мы писали про ЛеКуна и его желание начать свое дело в 64 года. Детям Баффета уже 72, 70 и 67 лет — сами пенсионного возраста. Он понимает: "Было бы ошибкой ставить на то, что все трое избегут старости так же, как я." Поэтому он ускоряет передачу денег — пока они в расцвете мудрости, но ещё не в старости. "Этот медовый месяц не будет длиться вечно." "Я поздно начал стареть, но как только она появляется, её не отрицать." Он подчёркивает, что у каждого своё время, но процесс необратим. От себя добавим, что в своем письме Баффет говорит об индивидуации, как её характеризует Юнг, в её финальной стадии. Человек смотрит на смерть не со страхом, а с принятием и заботой о том, что после него останется. Чтобы достичь этой индивидуации нужна, конечно, смелость и желание. Самое сложное и важное в жизни человека.

Google выпустили инструкцию как строить ИИ-агентов и их таксономии Документ о том, как сегодня строить надёжные производственные системы на основе автономных агентов. Google разбивают агентов на 3 ключевых компонента: 1. Модель рассуждения 2. Инструменты (API, БД, браузер, другие агенты) 3. Оркестратор (память, workflow, обработка ошибок) Также вводится 5-ти уровневая классификация агентных систем, от чат-бота до самоэволюционирующей системы: Level 0–1 - реакция на вход без памяти Level 2 - планирование по цели Level 3 - мультиагентная команда с делегированием Level 4 -агент сам создаёт новые инструменты или подагентов, когда понимает, что ему чего-то не хватает. Google приводит пример AlphaEvolve, референсная архитектура для адаптивных агентов, которая эволюционирует через RLHF и динамическую оптимизацию промптов. Google провели исследование и выявили, что мультиагентные системы Level 3 на +88 % скорости превосхолст человека, а 90% предприятий планируют внедрить agentic AI в ближайшие 3 года.

Кстати, кейс с Лекуном - подтверждение того, что старости нет. И в 64 года можно стать стартапером, особенно с таким опытом, знанием и нетворкингом. Лекун не стар, он super star! Никогда не поздно начать новую жизнь:)

⚡️Легенда, Ян Лекун уходит из Meta Главный научный сотрудник Meta* по ИИ и один из "отцов" современного ИИ, лауреат премии Тьюринга планирует покинуть компанию. Его уход может спровоцировать эффект домино — другие исследователи Meta могут уйти в независимые проекты. Лекун хочет основать собственный стартап, фокусирующийся на альтернативных подходах к ИИ. Лекун покинет Meta в ближайшие месяцы, вероятно, в начале 2026 года. Он уже ведет переговоры с инвесторами о финансировании проекта. Напомним, что AI-подразделение Meta сильно сокращают, а также создана Superintelligence Labs под руководством 28-летнего Александру Ванга. Лекун теперь подчиняется Вангу, что усилило напряжение. Лекуну 64 года, он француз, пионер глубокого обучения создатель LeNet в 1989 году. В Meta с 2013 года, где возглавил FAIR. Он скептик по поводу LLM как пути к AGI и всегда продвигал открытые исследования. *запрещенная организация в РФ.

Meta* представила ИИ- модель для своей рекомендательной системы Модель GEM позиционируется как "центральный мозг" системы. Модель не просто классифицирует рекламу, она учится на триллионах взаимодействий пользователей с контентом, как рекламным, так и органическим, распознает тонкие паттерны поведения и предсказывает, какая реклама будет наиболее полезной для конкретного человека в конкретный момент. Модель уже запущена и показывает реальные результаты, например, на Instagram она повысила конверсии в рекламе на 5%, а на Facebook Feed — на 3% во втором квартале 2025 года. Это приводит к росту ROI (возврат инвестиций) для рекламодателей, делая рекламу более релевантной и эффективной. *запрещенная организация в России.

CTO Intel перешел в OpenAI и займётся строительством инфраструктуры Сачин Катти ушёл из Intel через 7 месяцев после назначения на позицию CTO. Катти работал в Intel ~ 4 лет, руководя networking, edge computing и AI. B OpenAI он будет работать над масштабированием compute-ресурсов, чтобы поддерживать развитие моделей.

Google представил свое видение, как ИИ изменит образование Это концептуальная работа, в которой также указывается риск возникновения метакогнитивной лени, когда учащиеся слишком полагаются на ИИ. Google говорит, что их модели Gemini и LearnLM основаны на принципах learning science. Также напоминают, что у них есть новые функции для образования в Gemini, NotebookLM, поиске и YouTube. Что может дать ИИ образованию по мнению Google? 1. Персонализация в масштабе. 2. ИИ не заменит человека-репетитора, но может стать доступной альтернативой там, где человеческой поддержки нет. 3. Помощь перегруженным учителям - ИИ как ассистент. 4. Преодоление языковых барьеров. Но какие проблемы пока не решены с ИИ? - Google апеллирует к теории когнитивной нагрузки, цель не в том, чтобы максимизировать трудности, а в том, чтобы направить усилия ученика на продуктивную умственную работу, а не на преодоление технических препятствий. - Галлюцинации и точность. - Размытие границ: помощь или обман? Опросы показывают, что многие учащиеся используют ИИ способами, которые можно считать обманом. Google предлагает переосмысление форм оценки: больше устных экзаменов, проектов, дебатов — того, что ИИ не может легко воспроизвести. Google говорит, что пока нет ответов на фундаментальные вопросы: 1. никто не знает, как ИИ изменит рынок труда и какие навыки будут востребованы через 10-15 лет. Это создает проблему для образования, которое должно готовить людей к неизвестному будущему. 2. Изменит ли ИИ само понятие "учиться"? 3. Как должна эволюционировать роль учителя? 4. Какие новые формы обучения станут возможны? 5. Насколько эффективен ИИ без полного контекста, который есть у педагога?

То, о чем говорят в закрытых чатах Долины, сегодня вышло в свет - Сэм Альтман создает Манхэттенский проект 2.0 для науки Сэм стал со-основателем компании Episteme, а главный СЕО и основатель 27-летний Луи Андре. Луи Вырос в Европе (французская мама, отец с Мадагаскара). Учился в University College London (нейронаука + computer science). Затем был в Princeton и Stanford.Работал в биотех-стартапе по болезни Паркинсона, поддерживаемый Сергеем Брином. Последние годы он был в тени. Но те, кто его знает, называют гениальным и харизматичным. Полностью исчез из соцсетей ~2 года назад. Они строят новую фундаментальную научную лабораторию по модели Bell Labs 1940–1960-х, но на стероидах: AI + физика + биология + нейронаука + материалы. Уже привлечено $6+ млрд от SoftBank + OpenAI + анонимные семейные офисы из списка Forbes. В команду тихо нанимают лауреатов Филдсовской премии, Игнобеля под 30 лет, выпускников из MIT/Stanford, которым дают по $5–20 млн личного бюджета на исследования. Цель - убрать бюрократию, грантовый ад, публикационный конвейер и дать гениальным молодым учёным неограниченные ресурсы + полную свободу на 5–10 лет. Первый кампус уже строится (место пока не раскрыто, но намёки на район залива Сан-Франциско или Неваду). Официальный анонс ожидается в январе 2026 на закрытой конференции в Сан-Франциско. Уже ходят слухи, что Episteme хочет нанять 100 учёных младше 30 лет с зарплатой от $1 млн/год + 1–5% equity в будущих спин-оффах. Это самый амбициозный научный проект со времён Манхэттенского.

У вас мало шансов заработать на ИИ. Инвестиционный тезис про рынок ИИ-стартапов от экс-главы Reddit Почти все стартапы, которые делают отдельные ИИ-приложения, обречены на провал или поглощение. И вот почему. Каждый стартап, который создает ИИ-приложение, скорее всего будет раздавлен крупными разработчиками базовых моделей: OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Meta(запрещенная в России организация) и т.д. Почему? Эти компании не медленные, как бюрократичные корпорации, типа как было с Nokia vs iPhone или Kodak vs цифровые камеры. Они огромные, но очень быстрые. Как только появляется крутое ИИ-приложение, через 3–9 месяцев функционал просто копируется и встраивается прямо в ChatGPT / Claude / Gemini / Grok. Например, сначала были отдельные стартапы для генерации картинок (Midjourney), потом это появилось в DALL-E 3 внутри ChatGPT, потом в Claude, Gemini и т.д. Отдельные приложения теряют пользователей мгновенно. Почему нет времени построить большую компанию? Раньше у стартапа было 5–10 лет, чтобы вырасти до миллиарда $, пока большие компании проснутся. Сейчас окно 12–18 месяцев максимум. За это время нужно успеть: 1. Запуститься 2. Набрать миллионы пользователей 3. Заработать кучу денег или продаться Два способа заработать основателям таких стартапов 1. Сделать вирусное приложение, которое за год-два сгенерирует десятки/сотни миллионов $ cash flow, вывести деньги себе и закрыться/продаться. Примеры: Character.AI, Perplexity (пока ещё живы), раньше — Replika, Poe.com и т.д 2. Быстро продаться одному из гигантов за хорошие деньги/акции. Примеры: Adept (продался Amazon), Inflection (продался Microsoft), Character.AI (продался Google). Почему не будет новых ИИ-гигантов? Ситуация нестабильная: рынок может либо взорваться до триллионов $ либо схлопнуться, если модели перестанут улучшаться или энергия/чипы закончатся. В обоих случаях отдельные приложения не успевают стать независимыми суперкомпаниями типа нового Google. Единственный шанс выжить самостоятельно, если стартап сидит в очень узкой нише с: - уникальными данными, - лучше всего связанными с реальным миром (физика, атомы, железо, медицина, производство, роботы, дроны и т.д.), - а не с софтом/финансами/контентом.

Инсайд от китайцев из Moonshot: квантизация стоит наравне с SOTA и Frontier После релиза K2-Thinking многие разработчики заинтересовались его нативным форматом квантизации INT4. Инженер поделился инсайдерским взглядом на этот выбор.

Сейчас в мире идет гонка за создание виртуальных клеток человека, кто 1-й сделает работающую клетку, тот перевернёт фарму с ног на голову. Ставки — миллиарды $ и будущее медицины. Это анализ Виджай Панде, венчурный инвестор из a16z Bio + Health, экс- глава Google DeepMind в биологии. Он взял интервью у представителей 4-х самых амбициозных компаний мира, правда, здесь нет Google, тоже пытаются создать виртуальные клетки — цифровые двойники настоящих человеческих клеток, которые смогут моделировать поведение клеток и предсказывать, как на них подействуют лекарства. Все используют ИИ, но фундаментально не согласны, как именно строить виртуальную клетку. Разногласия касаются не архитектуры моделей, а стратегии данных, что собирать, в каком объёме и откуда. Вот позиции 4-х лидеров мира: 1. Компания Xaira Therapeutics делает ставку на масштабные пертурбационные данные. Они индустриализируют Perturb-seq (одновременно выключают тысячи генов и смотрят, что ломается). Цель - научить ИИ причинно-следственным связям в биологии. 2. У Chan Zuckerberg Initiative (CZI) долгосрочный подход. Строят модульные фундаментальные модели ИИ для отдельных процессов (транскрипция, трансляция, сигнальные пути и т.д.). Идея - потом эти модули соберутся как лего в полную виртуальную клетку. 3. У Recursion / Valence Labs замкнутый цикл wet lab + dry lab. Роботизированная лаборатория делает миллионы экспериментов → ИИ учится → предсказывает новые эксперименты → снова в лабораторию. Постоянная валидация в реальном времени. Уже вывели несколько кандидатов в клинику таким способом. 4. У Noetik другой старт - не клеточные линии, а настоящие опухоли пациентов. Считают, что всё, что мы узнаём из immortalized клеток, плохо переносится на реальных больных. Поэтому сразу работают с первичным материалом пациентов + пространственная транскриптомика.

OpenAI заходит официально в образование Казахстана - это провал российских компаний Казахстан становится одной из первых стран в мире, внедряющих ChatGPT Edu на национальном уровне — от школ до университетов. Правительство Казахстана, OpenAI и Freedom Holding подписали соглашение о внедрении ChatGPT Edu — для 165 000 педагогов по всей стране. Все получат доступ через платформу BilimClass (национальная образовательная платформа Казахстана). Лицензии оплачивает полностью Freedom Holding. OpenAI дает платформу ChatGPT Edu с локализацией на казахский и русский языки, а также техническую поддержку. Правительство Казахстана координирует внедрение через госорганы, министерства (включая Министерство ИИ и цифрового развития, Министерство науки и высшего образования) и образовательные учреждения. Обеспечивает интеграцию с национальными образовательными рамками и программами профессионального развития. Ранее, OpenAI выбрала Казахстан для пилотного проекта next-gen ChatGPT в образовании, а Freedom Holding стала реселлером Starlink для школ.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире Прорыв недели Первое полностью созданное с ИИ антитело от нобелевского лауреата по химии Дэвида Бейкера Железо, инфраструктура и космос Google представил проект создания дата-центра в космосе TSMC начала строительство 1.4nm фабрики — $48.5 млрд инвестиций в Тайчжун, массовое производство с 2028 года, ожидаемая выручка $16.2 млрд/год Google бросил вызов NVIDIA с чипом Ironwood — 1-й TPU для инференса Маск анонсировал строительство огромного завод по производству чипов Финансы и криптовалюты: Казахстан создаёт криптовалютный госрезерв на $1 млрд Google Finance добавит данные крипто прогнозируемых платформ в поиск — Polymarket и Kalshi появятся в выдаче ИИ: модели, агенты Google AlphaEvolve совершенствует математические алгоритмы вместе с Теренсом Тао Где научиться применению ИИ в тендерах? Ответ тут. Kimi K2 Thinking от Moonshot AI — опен-сорс модель обогнала закрытые аналоги, thinking-агент нового поколения DeepAnalyze-8B: автономный data scientist — 1-я агентная LLM, которая проходит весь пайплайн от сырых данных до аналитического отчёта без заданных воркфлоу OpenHands и Carnegie Mellon создали ИИ-агента, который не раздражает в работе, объяснили почему GPT-5 хорош в бенчмарках но неудобен в реале Sakana AI запустили цифровую чашку Петри — десятки агентов эволюционируют в реальном времени, обучение происходит прямо в процессе работы Future House представила Kosmos — мульти-агентная система для научных открытий, способная проводить до 12 часов исследований DreamGym от Meta — фреймворк для тренировки ИИ-агентов через синтетические reasoning-опыты вместо дорогих реальных прогонов Anthropic и Исландия запустили первый нацпроект по ИИ в образовании Google DeepMind раскрыл секреты автогрейдинга — ~90% точности даже на длинных сложных рассуждениях, бенчмарки с пути к IMO Gold Anthropic обогнал OpenAI по продажам API Apple заплатит Google за кастомный Gemini ~$1 млрд/год за интеграцию в Siri Корпоративные и судебные драмы Илья Суцкевер раскрыл причины увольнения Альтмана в ноябре 2023 Альтман попался на лжи— CFO проболталась о запросе компании госгарантий для дата-центров, хотя Альтман публично это отрицает, утечка переписки с Белым домом всё подтвердила Инструменты и инфраструктура Google представил DataRater — ИИ сам учится определять ценность данных для обучения LLM через мета-обучение вместо ручных правил Интерактивная карта для всех статей NeurIPS 2025 — Исследователь из Cohere создал карту для изучения всех принятых работ Новое исследование character training — 1-я работа по фундаментальным основам обучения личностных черт: Constitutional AI + синтетические данные создали 11 персон на базе Llama 3.1, Qwen 2.5 и Gemma 3, все веса доступны *запрещенная компания в РФ.

James Watson , нобелевский лауреат, открывший с коллегами двойную спираль ДНК, умер 6 ноября в 97 лет. Очень много разного про него было и сказано, и написано последние 15 лет. В том числе под сомнение был поставлен его вклад в открытие спирали, продажа самой медали, ее возврат обратно (например тут кратко собрали отдельные любопытные этапы). Но это точно была долгая, яркая и интересная жизнь от начала и до конца. RIP

Ловите бомбу от Google! Вложенное обучение. Все как из фильма «Начало» Нолана Google Research представил Nested Learning, которая решает одну из главных проблем современных моделей ИИ - постоянное обучение. Они доказали, что архитектура модели и алгоритм обучения — это одно и то же, просто на разных уровнях. Всё можно представить как вложенные задачи оптимизации, которые решают одновременно. Ключевые концепции: - Оптимизаторы — это тоже модули ассоциативной памяти. - Память в трансформерах расширяется до Continuum Memory System — спектр модулей памяти с разной скоростью обновления. Идея взята из фильма «Начало» Нолана. Каждый уровень живёт по своим законам и с разной скоростью времени: - верхний меняется за один токен, - самый глубокий — раз в миллионы токенов. Они создали модель Hope из 1.5 млрд параметров. На данный момент она: - 3-е место среди всех моделей меньше 3 млрд параметров, - обходит Titans-1.8B, Samba-1.9B, RWKV-7B и даже Llama-3.1-8B по качеству языка, - держит 128 тысяч токенов контекста лучше Mistral-24B, - учится пяти новым задачам подряд и ни одну прежнюю не забывает. Впервые в истории — continual learning без replay, без LoRA, без regularization. Просто потому, что забывание побеждено на уровне архитектуры. Какие нюансы: - Обучение на 35 % дороже обычного - Пока работает только в рекуррентных архитектурах - В продакшене больших моделей пока нет Но уже есть три независимые репликации, включая Mistral AI. Nested Learning — это новый фундамент. Если идея взлетит, через пару лет мы получим модели, которые учатся всю жизнь, как люди, и никогда ничего не забывают.

Новая ложь Сэма и снова драма у OpenAI, ноябрь у них всегда драматичный Дело вот в чем. Вчера Сэм Альтман написал большой оправдательный пост по поводу того, что они не просят у государства поддержку по их кредитам, подробности того, как CFO проболталась об этом, читайте тут. Альтман заявил: «Мы не хотим гос гарантий для дата-центров OpenAI. Если OpenAI облажается, рынок разберётся, другие компании подхватят. Мы просили только для чип-фабрик, а не для своих дата-центров». Сегодня в сети появилась утечка, где в своем письме OpenAI просит у Белого дома гос гарантии по кредитам конкретно для дата-центров. В письме четко видно, как OpenAI одним абзацем просят гос гарантии и на чип-фабрики, и дата-центры. Нельзя выбрать только одну часть — это один и тот же запрос. Получается Сэм публично солгал о том, что OpenAI не просит и не хочет госгарантий для своих дата-центров, хотя за 10 дней до этого они официально подали именно такой запрос в Белый дом. И вот вся эта история с #увольненияOpenAI Сэма в ноябре 2023 года показывает нам, что Сэм много обманывает и манипулирует. Тут и тут новые данные от Суцкевера.