DeFi Mining ❤️ Ai

Как хорошо, что есть добрые самаритяне, которые раздают бесплатный доступ к своим фронтирным моделям, хоть и на ограниченный срок. Так было с GLM-5.3, когда он вышел. Сейчас же можно попробовать бесплатно загадочную модель 0x-Alpha на OpenRouter 🎁 И он вполне неплохо справляется с задачами, не хуже чем Claude Opus 4.8 или тот же GLM-5.2 (поговаривают, что 0x-Alpha — это просто затюненая GLM-5.3). Энивей, пользуйтесь, пока дают. Считай, бесплатный опус в вашем VS Code с контекстом в 1М 🔥

Xiaomi 🤟 Показала AI Cube – мини-ПК для локальных LLM на трёх собственных чипах. Внутри нет ни Qualcomm, ни Intel, ни Nvidia: – XRING O3 – основной SoC: 10 ядер CPU, 16-ядерный GPU, NPU на 200 TOPS, 3 нм. Тот же чип поедет в Xiaomi 18 Fold – XRING O100 – ускоритель для LLM. Главная фишка – память, уложенная прямо на вычислительный слой (wafer-on-wafer, hybrid bonding). Пропускная способность 1,22 ТБ/с, то есть выше не только обрезка Nvidia dgx spark (273 Гб/с), но и Mac Studio с m3 ultra (800) – XRING D100 – 3-нм автомобильный чип, 20 ядер CPU, 16-ядерный NPU, до 160 ГБ памяти. Сам по себе тянет модели до 200B – Корпус – цельный алюминий, 150 Вт под нагрузкой – Заявлено: локально работают одновременно модели 120B и 3B с переключением между «быстрым» и «медленным» режимом https://www.gizmochina.com/2026/08/24/xiaomi-announces-ai-cube-mini-pc-with-xring-o3-o100-and-d100-to-run-llms-locally/

Интересно ведет себя доминация #BTC на мой взгляд она корректируется перед очередным паднием, а значит #ETH и некоторая альт будет расти дальше Не фин.совет

По состоянию на 21 августа компания удерживает 840 447 BTC (средняя цена покупки $75 385). При курсе около $75 600 позиция фирмы снова поднялась выше себестоимости, а нереализованная прибыль достигла $192 млн.  В то же время BitMine держит 5,81 млн ETH. Ее нереализованный убыток при цене монеты на $2370 составляет примерно на $5,79 млрд. (forKLog) То есть если мы посчитаем себестоимость эфира у Bitmine, это примерно ему еще расти минимум на 42% до их безубытка

Интеллект больше не узкое место. Три месяца назад я встречался с главным инженером OpenAI. Он блестяще, доказанно объяснил мне, почему open source модели никогда не смогут догнать закрытые. Прошло три месяца. Вышли новые модели муншот и DeepSeek — и догнали. Если главный инженер OpenAI не может предсказать что будет через три месяца, кому вообще доверять? Я понял одно. В мире, где интеллект становится дешёвым, узким местом остаётся не IQ. Узкое место — смелость. Автономность. Самостоятельность. Уверенность в себе. Вера в то, что ты делаешь. Вот что я развиваю в своих детях. Вот что будет процветать в любой профессии. Потому что AI будет делать всё больше — но только смелый человек решит, что именно делать, и возьмёт на себя ответственность за результат.

Все тряслись и боялись и распродавали внизу? Если это не отскок дошлой кошки, тогда таких низких цен уже не будет, а значит пойдем наконец на $7000+ за 1 #ETH

Вау! Смотрите, если к дешёвым open-source моделям добавить самопроверку, то они обгонят Claude Исследователи из Stanford, Berkeley (запрещены в РФ) и NVIDIA показали, как это работает на практике с помощью фреймворка LLM-as-a-Verifier. Так DeepSeek V4 Flash + самопроверка на Terminal-Bench 2.1 смогла: 1. Сгенерировать всего 5 вариантов решения 2. Та же модель их оценила и выбрала лучший 3. Точность выросла с 79 % до 88 % В итоге обогнали Claude Fable 5 и сделали это в 11 раз дешевле.

ИИ-агентам теперь выдают кредиты на покупки Бодро развивается платежная линия у ИИ-агентов. Если посмотреть на сегодняшнюю ситуацию, то мы видим, что агенты уже могут искать данные, генерировать контент, писать код, обогащать лиды, запускать браузеры и выполнять сложные цепочки задач. Ряд компаний уже делают кошельки для ИИ-агентов, но ни у кого нет кредитной линии. И вот появился один игрок, который начал предоставлять такие услуги.

🚨 74 000 звёзд: репо, которое учит ИИ на ТВОИХ данных — без единой строчки кода Пока все спорят, какая нейронка умнее, эти ребята выложили инструмент, за который стартапы просят десятки тысяч $. Открытый, бесплатный, Apache-2.0. Забирай 👇 🦙 LLaMA-Factory ⭐️ 74.1k 🔗 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

Omnigent собирает разные coding-агенты — Claude Code, Codex, Cursor, Pi и собственные решения — в одном open-source контуре управления. Практический смысл: можно менять исполнительный агент без переписывания всей системы автоматизации, задавать общие политики, использовать песочницы и совместно контролировать работу агентов с разных устройств. Это полезно там, где одного агента недостаточно или опасно привязывать процесс к одному поставщику: разработка, проверка кода, распределение задач и восстановление работы после смены инструмента. Но дополнительный слой оркестрации сам требует настройки и контроля — для простых сценариев он может оказаться избыточным. Проект мы не тестировали. На момент попадания в радар у репозитория было 8844 звезды, и он обновлялся 14 августа. https://github.com/omnigent-ai/omnigent (Buddah Ai)

🤖 Публичные биткоин-майнеры продолжают отдавать мощности под ИИ За девять месяцев их хешрейт без учета Bitdeer сократился на 21,2%. У некоторых компаний дата-центры уже приносят больше выручки, чем добыча криптовалюты. 👉 Подробнее Новости | AI | YouTube

Thrive Holdings привлекла 2 миллиарда на внедрение AI в обычный бизнес Thrive покупает традиционные компании — например, бухгалтерские и IT-фирмы, и внедряет AI в их процессы. OpenAI владеет долей в Thrive и даже отправляет туда своих сотрудников помогать с внедрением. Сейчас у Thrive больше 70 компаний. В бухгалтерском направлении AI-агенты обработали 7 тысяч налоговых деклараций с заявленной точностью 98% и сократили время подготовки на 30%. В IT-направлении AI ускорил техподдержку в 36 раз. Часть новых денег Thrive собирается потратить на компании, связанные с материальными активами — строительством, дата-центрами, энергетикой, водой и транспортом. https://techcrunch.com/2026/08/12/openai-backed-thrive-holdings-raises-2b-to-bring-ai-to-the-enterprise/

https://buzz.xyz/ не спрашивайте что это такое, просто изучите обязательно, это мессенджер для общения ИИ агентов между собой

Как перевести команду разработки на AI-агентов Провёл сегодня тренинг для продуктовой команды (мобильное приложение, несколько миллионов установок), и после него прилетел вопрос про разработчиков, как им-то переключится и какие инструменты использовать. Ну, мое мнение, что всякие блогерские и ютюбовские советы, а также специализированные скиллы и MCP становятся неактуальными при первом же большом обновлении моделей или оболочек, поэтому единственное, к кому стоит прислушиваться - ведущие лаборатории. Они знают, над чем работают и что будет неактуально уже в ближайший месяц и при это могут выстраивать state-of-the-art процесс с текущими моделями, чтобы быть быстрее и круче конкурентов. Короче, что стоит изучить: Самый содержательный текст про agent-first команду – Harness engineering от OpenAI. Люди задают архитектуру, ограничения и критерии качества, агенты исполняют. Короткий AGENTS.md (~100 строк) служит картой, а не простыней инструкций. Документация, планы и техдолг живут рядом с кодом, а их актуальность проверяют CI и отдельные «doc-gardening» агенты. Для руководителей есть более широкий Building an AI-native engineering team – про изменения по всему SDLC и то, что ownership кода всё равно остаётся за инженерами. У Anthropic главный практический документ – Best practices for Claude Code: CLAUDE.md, workflow «исследовать - спланировать - реализовать - проверить», subagents, hooks, worktrees. Ключевая мысль: агенту нужен исполняемый способ проверить свою работу – тест, сборка, линтер, скриншот. Для обмена командными практиками лучший механизм – skills: повторяемые workflows типа fix-issue или review-api-change лежат в репозитории и работают у всех одинаково. У OpenAI это описано в Customization, а почему нельзя просто свалить все знания команды в один гигантский промпт – объясняет Effective context engineering. По параллельной разработке рекомендации совпадают у обоих: – начинать с независимых read-heavy задач: ресёрч кодовой базы, анализ логов, поиск пробелов в тестах, code review, это можно делать с любой системой и любой ИИ-кой – изолировать агентов через git worktrees – отдельный checkout на каждого – выбор архитектуры (routing, orchestrator-workers, evaluator-optimizer) разобран в Building effective agents – для длинных задач – журнал прогресса и проверяемое состояние для следующего агента, см. Effective harnesses for long-running agents В общем, советы вроде банальные, но их никто не делает, все оптимизируют локальную свою работу, а в итоге даже при переходе на другую ИИ-ку, а тем более другому сотруднику уже будет плохо: короткий CLAUDE.md/AGENTS.md как карта, docs/ рядом с кодом, skills для повторяемых workflows, CI проверяет правила механически, тесты – критерий завершения работы.

У генеративного видео появился ещё один серьёзный open-source игрок. LTX представили LTX-2.5 — модель, которую можно запускать локально, дообучать на своих данных и встраивать в собственный production. Что обновили: • выше детализация кадров; • multishot-сцены лучше держатся между склейками; • новый Diffusion Fidelity Rendering через адаптивные ключевые кадры; • фокус на кино, рекламу, разработку и робототехнику. Это уже не просто кнопка «сгенерировать видео». LTX строит базовый видеодвижок, поверх которого можно собирать свои стили, персонажей и пайплайны. На официальном сайте указано: open source, локальный запуск и бесплатное использование для компаний до $10 млн ARR. Независимых тестов пока нет — в ролике демонстрация самой LTX. Источник (buddah ai)

⚛️ Квантовый компьютер теперь можно будет «арендовать» через облако Oracle интегрирует систему Helios от Quantinuum в свою облачную инфраструктуру. Разработчики смогут использовать квантовые мощности без покупки собственного оборудования. Партнеры планируют совмещать квантовые вычисления с ИИ — для поиска новых материалов, разработки лекарств, логистики и финансового моделирования.

🌊 Cloudflare выпустила Kitesurf — браузер для ИИ-агентов Ещё недавно каждый разработчик, желавший научить ИИ «гулять» по интернету, писал свой велосипед для браузерной автоматизации. Cloudflare решила закрыть эту головную боль раз и навсегда. 🤖 Что умеет Kitesurf Это облачный браузер, созданный специально для агентов искусственного интеллекта. Разработчики получают готовый инструмент, а не задачу написать его самостоятельно. С помощью Kitesurf ИИ-агенты смогут перемещаться по сайтам, заполнять формы и выполнять другие действия в браузере. Раньше для этого требовался отдельный специальный софт под каждую задачу. ⚙️ Зачем это Cloudflare Компания делает ставку на инфраструктуру для ИИ-агентов — тех самых программ, которые в будущем будут сами бронировать билеты, оформлять заказы и решать бытовые задачи в сети. Kitesurf убирает один из главных барьеров: теперь агентам не нужно «учиться ходить» с нуля. https://habr.com/ru/news/1068126/

я думаю если следующий хайп и будет, то будет это на эфире с токенизированными активами и ЗК сетями + криптоиграми + ИИ направлениями

#Ethereum #ETH Morgan Stanley назвал Ethereum инфраструктурой для новой будущей финансовой системы В отчете Morgan Stanley Ethereum рассматривается как инфраструктура для: • стейблкоинов • токенизированных активов • платежей • расчетов • кредитования • финансовых приложений Ключевые тезисы из отчета: • Активы концентрируются там, где есть ликвидность, а ликвидность — там, где уже находятся активы. • Институционалы, в свою очередь, приходят туда, где присутствуют и то, и другое. • За десять лет Ethereum накопил значительный сетевой эффект, который будет сложно воспроизвести конкурентам. Источник @SatoshiNews - главное о крипте Криптокарта | eSIM | 😍 BingX

#Ethereum #ETH Виталик Бутерин обновил дорожную карту Ethereum, сравнив ее с версией 2023 года Главные изменения: • Приоритет квантовой безопасности повышен. • Приватность стала отдельным ключевым направлением. • Масштабирование будет развиваться с учетом постквантовой криптографии — в том числе через подписи LeanSPHINCS, агрегацию и zkzk-фреймы. • Общий принцип масштабирования - не пытаться максимально увеличить пропускную способность всей сети, а создавать специализированные механизмы для наиболее востребованных операций. • Спецификацию Ethereum планируют упростить для формальной верификации с помощью современных ИИ-инструментов. • Нативные роллапы стали совершенно новым направлением, которого не было в дорожной карте 2023 года. Причина - в 2023 году SNARK-технологии еще не были достаточно зрелыми, чтобы всерьез рассматривать такой подход. Ethereum будет квантово-устойчивым, приватным, безопасным, устойчивым к цензуре и высокопроизводительным, отметил Бутерин. Источник