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

前往频道在 Telegram

Канал создан 5.08.2016г. Сферы интересов: блокчейн, мозг(BCI), биотех, space tech, цифровая экономика, WEB 3.0 Основатель @AniAslanyan English channel https://t.me/alwebbci Регистрация в перечне РКН https://knd.gov.ru/license?id=67374142772bb11

显示更多

俄罗斯33 584 技术与应用6 679...

📈 Telegram 频道 Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире 的分析概览

频道 Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире (@blockchainrf) 俄语语言赛道中的是活跃参与者。目前社区聚集了 19 973 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 679，并在 俄罗斯 地区排名第 33 584 位。

📊 受众指标与增长动态

自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 19 973 名订阅者。

根据 28 六月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 115，过去 24 小时变化为 -1，整体触达仍然可观。

认证状态： 未认证
互动率 (ER)： 平均受众互动率为 12.66%。内容发布后 24 小时内通常能获得 8.05% 的反应，占订阅者总量。
帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 529 次浏览，首日通常累积 1 607 次浏览。
互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 21。
主题关注点： 内容集中在 claude, openai, стартап, microsoft, deepmind 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Канал создан 5.08.2016г. Сферы интересов: блокчейн, мозг(BCI), биотех, space tech, цифровая экономика, WEB 3.0 Основатель @AniAslanyan English channel https://t.me/alwebbci Регистрация в перечне РКН https://knd.gov.ru/license?id=67374142772bb11”

凭借高频更新（最新数据采集于 29 六月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

19 973

订阅者

-124 小时

+187 天

+11530 天

2 529

帖子浏览量

~ 1 60724 小时

~ 1 79648 小时

12.66%

参与率

~ 3

每日帖子数

Ads index

beta

数据加载中...

吸引订阅者

六月 '26

+247

在25个频道中

五月 '26

+170

在19个频道中

Get PRO

四月 '26

+235

在19个频道中

Get PRO

三月 '26

+258

在25个频道中

Get PRO

二月 '26

+302

在30个频道中

Get PRO

一月 '26

+139

在19个频道中

Get PRO

十二月 '25

+258

在28个频道中

Get PRO

十一月 '25

+218

在30个频道中

Get PRO

十月 '25

+263

在34个频道中

Get PRO

九月 '25

+140

在25个频道中

Get PRO

八月 '25

+419

在29个频道中

Get PRO

七月 '25

+236

在33个频道中

Get PRO

六月 '25

+158

在32个频道中

Get PRO

五月 '25

+249

在41个频道中

Get PRO

四月 '25

+203

在32个频道中

Get PRO

三月 '25

+249

在34个频道中

Get PRO

二月 '25

+303

在41个频道中

Get PRO

一月 '25

+923

在56个频道中

Get PRO

十二月 '24

+356

在40个频道中

Get PRO

十一月 '24

+224

在40个频道中

Get PRO

十月 '24

+233

在41个频道中

Get PRO

九月 '24

+205

在25个频道中

Get PRO

八月 '24

+142

在40个频道中

Get PRO

七月 '24

+174

在65个频道中

Get PRO

六月 '24

+217

在39个频道中

Get PRO

五月 '24

+183

在36个频道中

Get PRO

四月 '24

+238

在45个频道中

Get PRO

三月 '24

+168

在29个频道中

Get PRO

二月 '24

+229

在29个频道中

Get PRO

一月 '24

+231

在26个频道中

Get PRO

十二月 '23

+162

在29个频道中

Get PRO

十一月 '23

+193

在67个频道中

Get PRO

十月 '23

+82

在21个频道中

Get PRO

九月 '23

+120

在0个频道中

Get PRO

八月 '23

+135

在0个频道中

Get PRO

七月 '23

+193

在0个频道中

Get PRO

六月 '23

+589

在0个频道中

Get PRO

五月 '23

+206

在0个频道中

Get PRO

四月 '23

+144

在0个频道中

Get PRO

三月 '23

+155

在0个频道中

Get PRO

二月 '23

+259

在0个频道中

Get PRO

一月 '23

+1 526

在0个频道中

Get PRO

十二月 '22

+1 333

在0个频道中

Get PRO

十一月 '22

+287

在0个频道中

Get PRO

十月 '22

+198

在0个频道中

Get PRO

九月 '22

+239

在0个频道中

Get PRO

八月 '22

+244

在0个频道中

Get PRO

七月 '22

+280

在0个频道中

Get PRO

六月 '22

+419

在0个频道中

Get PRO

五月 '22

+334

在0个频道中

Get PRO

四月 '22

+1 083

在0个频道中

Get PRO

三月 '22

+1 676

在0个频道中

Get PRO

二月 '22

+209

在0个频道中

Get PRO

一月 '22

+387

在0个频道中

Get PRO

十二月 '21

+189

在0个频道中

Get PRO

十一月 '21

+554

在0个频道中

Get PRO

十月 '21

+551

在0个频道中

Get PRO

九月 '21

+333

在0个频道中

Get PRO

八月 '21

+849

在0个频道中

Get PRO

七月 '21

+265

在0个频道中

Get PRO

六月 '21

+381

在0个频道中

Get PRO

五月 '21

+440

在0个频道中

Get PRO

四月 '21

+872

在0个频道中

Get PRO

三月 '21

+999

在0个频道中

Get PRO

二月 '21

+1 737

在0个频道中

Get PRO

一月 '21

+1 328

在0个频道中

Get PRO

十二月 '20

+12 236

在0个频道中

日期	订阅者增长	提及	频道
29 六月	0
28 六月	+2
27 六月	+2
26 六月	+6
25 六月	+9
24 六月	+12
23 六月	+11
22 六月	+8
21 六月	+5
20 六月	+3
19 六月	+6
18 六月	+9
17 六月	+2
16 六月	+9
15 六月	+10
14 六月	+4
13 六月	+9
12 六月	+23
11 六月	+2
10 六月	+3
09 六月	+11
08 六月	+7
07 六月	+5
06 六月	+5
05 六月	+7
04 六月	+8
03 六月	+14
02 六月	+28
01 六月	+27

频道帖子

Виталик Бутерин рассказал о технологии, которую пока никто не создал Речь идёт об обфускации - одна из самых мощных и самых сложных идей в криптографии. Если говорить простыми словами, то обычное шифрование прячет данные, zero-knowledge прячет доказательства. А обфускация прячет сам код программы. Обфускация + блокчейн ≈ доверенная третья сторона без доверия. Единственный минус - обфусцированную программу можно скопировать, поэтому всё равно нужен блокчейн. Зачем это нужно? • для приватных голосований без доверия к кому-либо. • для сложных DAO и контрактов, где код полностью скрыт. • почти полная замена доверенной третьей стороны типа банка или сервера. Сейчас проблема в том, что сделать такую обфускацию математически безопасной очень сложно. Современные версии работают, но медленно. Виталик говорит, что мы уже знаем, как это делать в теории. Осталось оптимизировать и ускорить в тысячи раз. Если получится, то это будет следующий большой прорыв после ZK и SNARKs.

2	DeepSeek выпустили DSpark, которая ускорила их модели без потери качества Если многие гонятся за самой умной моделью, #DeepSeek снова решили проблему с другой стороны, как сделать модели быстрее и дешевле в использовании. DSpark - это не новая модель, а технология ускорения инференса. Обычные большие модели типа DeepSeek-V4 генерируют текст токен за токеном - это медленно и дорого по вычислениям. А DSpark использует технику спекулятивное декодирование. В результате в продакшене: генерация ответов на 57–85% быстрее для пользователя; общая пропускная способность сервера вырастает на 51–400%; качество ответов ровно такое же. В будущем нас ждут агентные системы, которые будут часами думать, использовать инструменты, переписывать код, проверять себя. Там каждый лишний токен и каждая секунда инференса будут стоить очень дорого.	1 173
3	Итоги уходящей недели - то, что имеет значение 22-летний победитель нашего проекта Лев Чижов создал первую в мире 3D-карту сосудов мозга без вскрытия черепа Бизнес ИИ- компаний Презентация одной из крупных инвест компаний мира для инвесторов от AI к ASI. Разбор без купюр. Теперь венчурные компании становятся AI-native - новый инструмент для них тут. Большая гонка в ИИ индустрии сместилась с моделей на контекст. Подробный разбор тут. Теперь можно монетизировать трафик от ваших ИИ-агентов. Инструмент и не только здесь. 2 сильных ИИ-агента для медицины уже выпущены. Anthropic запустила Claude Tag Инсайд из Китая от первого лица о том, как там создают AI-native продукты. Опубликовали список и анализ самых влиятельных китайских инвесторов в ИИ. Свежий отчет на реальных данных, как ИИ-агенты меняют инфраструктуру интернета. Разбор AI-native компаний: как внедрять ИИ и формировать культуру обучения вместе с ним. ИИ-модели, агенты и инфраструктура Google и HuggingFace: 100+ агентов совместно ускорили Gemma 4 в vLLM в 5 раз и попутно выявили эмерджентное поведение. Sakana выпустила систему оркестрации уровня Fable 5 и Mythos от Anthropic AutoData - ИИ-агент, который сам строит обучающие данные без разметки людьми BudgetMem - фреймворк с RL-роутером для динамического выбора уровня памяти агента OpenAI представила конкурентов Fable 5 и ьMythos 5 GLM-5.2 и Claude Opus 4.7 - разбор результатов тестов Oxford представил масштабирование flow-моделей на задачи рассуждения Mistral OCR 4 вышла Ornith-1.0 - новое семейство open-source LLM для агентного кодинга от 9B до 397B параметров Главный тренд сезона - Loops: разбор Свежий обзор: как правильно строить ИИ-агентов в 2026 году Self-Harness - агент, который сам улучшает свою собственную обвязку TMax - открытый RL-рецепт для терминальных агентов Fractal - рекурсивный CLI-агент Google запустила Interactions API в GA OpenRouter MCP: живая аналитика по 400+ моделям прямо внутри вашего агента Биология и наука Arc Institute создали аналог MCP для биологии ИИ, который самостоятельно проводит точные эксперименты с ДНК NVIDIA запустила BioNeMo Agent Toolkit - агентный доступ к предсказанию структур белков, молекулярному докингу и геномному анализу Harvard обучил и оценил 100+ ИИ-моделей с рассуждениями для биологии Bota Biosciences представила BPL и BPL-COGEN - компилируемый язык для лабораторных протоколов с ИИ-генерацией Один из создателей ксеноботов: следующий рубеж ИИ в системах, чьё тело умеет учиться Железо и чипы OpenAI представила первый собственный ИИ-чип, созданный совместно с Broadcom Qualcomm ведёт переговоры с ByteDance о разработке кастомных VPU Вышел свежий рейтинг Top-500 суперкомпьютеров мира DexJoCo - новый бенчмарк для роботизированной манипуляции Финансы и криптовалюты Крупный японский финансовый конгломерат запустил 1-й стейблкоин, обеспеченный траст-банком ЦБ РФ выпустил доклад о стейблкоинах Google инвестирует в создателя культовых сериалов для внедрения своего ИИ Экономика ИИ OpenAI опубликовала исследование на основе данных Codex Компании массово режут расходы на ИИ Экономисты прогнозируют сингулярность через 6 лет Присоединяйтесь к нам на Patreon, чтобы узнать все об экономике ИИ-агентов, и другие полезные инсайды https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator	1 332
4	OpenAI только что выпустили конкурентов и аналоги Fable 5, Mythos 5 от Anthropic Как писали сегодня журналисты, перед тем как этот релиз сделать, Сэм Альтман согласовал все с администрацией Трампа, чтобы модели не запретили как у Anthropic. GPT-5.6 Sol - это новая флагманская модель в серии GPT-5.6 от OpenAI, которая сейчас находится в ограниченном превью. OpenAI начинает превью сразу трёх моделей: 1. Sol - флагман, самый мощный. 2. Terra - сбалансированная модель для повседневной работы (конкурентна GPT-5.5, но в 2 раза дешевле). 3. Luna - быстрая и дешёвая модель с хорошими возможностями по минимальной цене. Полный релиз планируется в ближайшие недели.	1 844
5	Компании массово режут расходы на ИИ По данным опроса UBS, 60% компаний уже ввели ограничения на использование ИИ и активно переходят на дешёвые модели + опен-сорс китайские модели. Почему так происходит? Потому что некоторые пользователи тратят до $35 000 в месяц на API, команды превышают расходы лимитов на токены на 200%. Компании сокращают количество внутренних ИИ-инструментов с 5 до 2. Они не отказываются от ИИ вообще, а вводят маршрутизацию моделей. На этом фоне появился новый король Ornith-1.0 - семейство опен-сорс LLM, специально заточенных под ИИ-агентов для программирования. ИИ-инференс становится товаром.	1 754
6	Один из создателей ксеноботов: следующий рубеж ИИ не в законах масштабирования LLM, а в создании систем, чьё тело умеет учиться Джош Бонгард, один из создателей ксеноботов вводит понятие морфологического прeтрейнинга. Идея в том, что природа давно решила проблему, которую разработчики в ML пытаеются решить через масштабирование. Живые системы умеют репетировать рискованные действия внутри своего тела до того, как те проявятся вовне. Например, яйцо амортизирует движения эмбриона. Клетки внутри многоклеточного организма экранированы от внешнего мира, они в среде других клеток. Иммунная система и микробиом, возможно, тоже участвуют в этом. Тело как черновик. Бонгард проводит параллель с LLM: предобучение на нейтральных данных перед специализацией - это та же логика, но там субстрат пассивный, невоплощённый. А у организмов сама материя тела является вычислительным ресурсом. Следующий шаг, который он предлагает: создавать системы с настоящей внутренней механической сложностью: мягкие, флюидные, фрактальные роботы, где действия могут проигрываться внутри, фильтроваться, и только потом выходить наружу. Не симуляция в нейросети, а физическая репетиция в материи. Это не про законы масштабирования LLM, а про адаптацию в реальном непредсказуемом мире, где тело и есть первый учитель.	1 986
7	Anthropic наняла экономиста с интересными взглядами на выживание человечества Речь идёт об известном экономисте Чаде Джонсе, в его задачи входит: посчитать, стоит ли развивать сверхмощный ИИ, если он даёт огромное богатство, но несёт серьёзный риск, что человечество умрет. Сейчас в сообществе экономистов, которые занимаются пост AGI, включая Чада Джонса, пытаются ответить на такие вопросы: 1. Сколько именно роста даст ИИ? Например: если ИИ ускорит инновации, экономика может расти не на 2% в год, а на 10–30% в год. За 30–40 лет это будет в десятки или сотни раз выше уровня жизни, чем сейчас. 2. Какой существует риск вымирания? Если каждый год вероятность катастрофы (потеря контроля над ИИ, злоупотребление и т.д.) хотя бы 0.5–1%, то за несколько десятилетий это накапливается в 10–40% шанс, что человечества больше не будет. 3. Как сравнить «огромное богатство для выживших» и «полное уничтожение человечества»? Экономисты используют модели: • Насколько мы ценим дополнительное богатство? • Насколько сильно боимся смерти всех? • Стоит ли замедлять ИИ, чтобы снизить риск, даже если это уменьшит будущий рост? В своей знаменитой работе«The AI Dilemma» у Чада Джонса есть известный расчёт: при стандартной логарифмической полезности математически оптимально взять ~33% шанса вымирания человечества за 40 лет в обмен на 67% шанса поднять уровень жизни в 55 раз. Звучит не очень, да? Вот и сам Джонс в выступлениях говорит: «Когда я увидел этот результат, я понял, что у меня точно не логарифмическая полезность». То есть он лично не готов на такую ставку. Это отличный пример, почему экономические модели нужно применять очень осторожно к экзистенциальным рискам. И почему найм таких людей в Anthropic Institute - интересный момент. Они пытаются моделировать то, чего нет пока: бешеный рост vs риск конца. Получится ли? увидим.	2 217
8	Вот это бомба: Лев Чижов наш GOAT! Создана 1-я в мире 3D-карта сосудов мозга человека без вскрытия черепа Стартап 22 летнего Льва Чижова Aleph Neuro сделал первую в мире 3D-карту сосудов живого человеческого мозга без вскрытия черепа, с помощью ультразвука. Причём у их метода разрешение в 100 раз выше, чем у КТ. Пока это исследовательский инструмент, не продукт. Прочитать про Льва, победителя нашего проекта @blockchainrf , можно здесь. А тут канал самого Льва. Как это работает? Aleph описывает процесс так: мозг не думает в тишине. Когда нейроны активируются, к ним приливает кровь. Aleph направили ультразвуковые волны через череп, они отражаются от эритроцитов и возвращаются обратно. Из этого сигнала строится карта кровотока. Чтобы получить сверхвысокое разрешение, вводят микропузырьки - одобренный FDA раствор. Самое интересное, что первым свою разработку испытал на себе основатель компании Лев Чижов. Почему это важно? Сейчас у нейроинтерфейсов два пути: хирургия, как у Neuralink или размытый сигнал снаружи через ЭЭГ. Aleph строят третий - без операции, с разрешением уровня МРТ. Даже 1000 электродов захватывают 0,001% мозга. Ультразвук потенциально даёт миллион независимых пикселей по всему объёму. К чему они идут? Их ставка - обучить нейросеть на терабайтах сырых ультразвуковых данных, чтобы она вытаскивала сигнал, который текущие алгоритмы просто выбрасывают. Конечная цель - неинвазивный нейроинтерфейс, который читает активность мозга в онлайне с MRI-качеством, без хирургии, без инъекций, с носимым устройством.	2 932
9	Переход к экономике ИИ-агентов: свежие данные из Codex Сегодня вышло исследование от OpenAI, в котором проанализированы данные об использовании Codex, причем как они пишут, рядовой сотрудник в OpenAI генерирует в 56 раз больше токенов, чем в ноябре 2025. Внутри OpenAI переход произошёл быстро, к апрелю 2026 почти все департаменты перешли на 90% использования Codex. Причём, юридический отдел OpenAI сегодня генерирует 88% токенов через Codex. А обычные юристы - клиенты генерят только 2% токенов. Авторы говорят, что этот разрыв объясняется организационными условиями, а не возможностями модели. Еще за последние полгода доля людей, делегирующих свои задачи ИИ-агенту на полный рабочий день, выросла почти в 12 раз. Интересно ещё то, что 28,6% сотрудников OpenAI управляют более 5 ИИ-агентами одновременно. А это уже оркестрация, а не просто ИИ-ассистент. Роль человека меняется, меньше исполнения, больше делегирования, интеграции. Авторы показывают большой разрыв между OpenAI и другими компаниями - клиентами, которые отстают во внедрении, называя основную проблему не качество модели, а организационную культуру управления. Напомним, что мы ещё в мае писали о том, как меняются роли людей и какая организационная структура возникает в AI native компаниях, подробно описываем здесь.	1 962
10	ЦБ РФ выпустил доклад о стейблкоинах и там просто рука-лицо 🙈 Недавно мы опубликовали отчет о том, в каких странах лучше всего делать делать проекты со стейблкоинами. Банк России говорит, что юридически стейблкоины уже есть в законах РФ под видом ЦФА и иностранных цифровых прав. Напоминает один анекдот. Внутри страны ЦБ запрещает стейблкоины, как средство платежа, но считает, что можно использовать для трансграничных платежей. По мнению ЦБ, сейчас выпускать стейблкоины неудобно, так как есть проблемы с обеспечением и защитой прав, но ЦБ готовит новый закон, который эти проблемы убирает. Новый закон разрешит выпускать их в блокчейне, как USDT, чтобы они были совместимы с мировой криптоинфраструктурой 🤔 Больше про стейблкоины здесь, здесь, а также здесь.	2 076
11	Из Google уходят в Anthropic еще 2 человека, на этом фоне акции Alphabet упали на 1,2% в один из дней Как пишет Bloomberg, Jonas Adler и Alexander Pritzel планируют перейти в Anthropic в ближайшее время. Причём оба считаются очень важными сотрудниками, которые работают на Gemini. Adler работал над инструментами для генерации и помощи в программировании, а Pritzel занимался претренингом ИИ-моделей. Напомним, что уже из Google ушли Нобелевский лауреат Джон Джампер в Anthropic, который вместе с Хасабиссом получил премию за AlphaFold, и звезда Ноам Шазир, он перешел в OpenAI. Основные причины ухода в Anthropic и OpenAI источники Bloomberg называют: 1. OpenAI и Anthropic готовятся к IPO, поэтому им нужные сильные и именитые люди, которым они предлагают огромный потенциал роста акций/опционов. А это редкая возможность даже при высокой зарплате в Google. 2. Внутренние проблемы в Google, там как и у всех идёт борьба между командами за вычислительные ресурсы. Например, перед уходом Ноама Шазира часть мощностей его проекта перенаправили другой команде в Лондон. А в последнем интервью Ноам говорил, что строит новую архитектуру, видимо, она уже не будет у Google.	1 840
12	Arc Institute создали аналог MCP для биологии. Claude теперь может сам проектировать гены и белки Arc Institute выпустили Proto - инфраструктурный фреймворк для генеративной биологии поверх разрозненных моделей. Теперь любой MCP-совместимый ИИ-агент может напрямую запускать сложные биологические дизайн-кампании через естественный язык.	1 834
13	Self-Harness: ИИ-агенты, которые сами улучшают обвязки Сегодня производительность ИИ-агентов зависит не только от базовой модели, но и от harness (обвязки). Новая работа из Китая, Self-Harness - новый подход, где сам агент улучшает свою собственную обвязку. Агент учится на своих ошибках и сам предлагает минимальные, но точечные изменения в коде/правилах harness. Обычно harness пишут люди и это не масштабируется. Вот тут наши предыдущие материалы.	2 021
14	OpenAI только что представила свой 1-й ИИ-чип, созданный с Broadcom Jalapeño - это 1-й специализированный чип OpenAI для инференса LLM. OpenAI говорит, что время разработки дизайна до готовности к производству заняло всего 9 месяцев. OpenAI использовала свои собственные модели для ускорения проектирования. Полных спецификаций по чипу пока нет.	1 845
15	Дамы и господа, СЕО Snowflake о GLM 5.2 и Claude Opus4.7 Они протестировали китайскую модель GLM-5.2 и Claude Opus 4.7 на реальных задачах, и СЕО опубликовал тред с результатами тестирования команды Coco на dbt-bench - 103 задачи, 3 попытки каждая. Цифры получились такие: - Pass@1: 47.6% (GLM) vs 53.7% (Opus). Claude выигрывает на 6 пп с первой попытки - Pass@3: 66% GLM vs 67% Opus при трёх попытках почти ничья - Токены: 860M vs 439M. GLM потребляет вдвое больше - Ходы: 99 avg vs 80. GLM делает больше шагов на задачу и тратит почти в 2 раза больше токенов Но есть 2 характерных фейла у GLM: 1. Рано сдаётся и даже не пытается писать код. 2. Уходит в спираль: 411 вызовов инструментов за 24 минуты, проверяет всё подряд… и всё равно фейл. Opus же работает чище, эффективнее и реже уходит в овер верификацию неправильных осей. Вывод СЕО Snowflake такой: объём верификации не предсказывает правильность. Модель может проверять всё подряд и всё равно проиграть, если верифицирует не те оси. При этом Snowflake в восторге от GLM-5.2 и планирует интегрировать его для клиентов Coco. Для рынка ИИ-агентов это важный момент, так как эффективны те агенты, которые делают не больше шагов, а правильные шаги. Эффективность траектории становится новой метрикой качества - дороже, чем точность на бенчмарке.	2 088
16	Один из крупных финансовых конгломератов Японии запустил 1-й стейблкоин, обеспеченный траст-банком. JPYSC - это стейблкоин, привязанный 1:1 к японской иене. Он полностью обеспечен резервами, которые управляет SBI Shinsei Trust Bank (трастовый банк группы SBI). Это первый стейблкоин в Японии, признанный электронным платёжным инструментом. Благодаря трастовой структуре он не подпадает под ограничения в 1 млн йен на баланс и транзакции, которые действуют для обычных стейблкоинов. Техническую разработку и запуск сделали совместно с сингапурской финтех-компанией Startale Group. SBI уже провела первую эмиссию JPYSC. В ближайшее время планируется запуск сервиса кредитования JPYSC. Для понимания, Япония активно интегрирует регулируемые стейблкоины: В октябре 2025 года был одобрен JPYC - 1-й легально признанный йеновый стейблкоин. 3 мегабанка (MUFG, SMBC, Mizuho) работают над совместным стейблкоином, коммерческий запуск планируется в 2027 финансовом году. Новые правила позволяют банкам и трастам выпускать стейблкоины, обеспеченные депозитами и до 50% государственными облигациями.	1 852
17	Anthropic запустила Claude Tag, по мнению А. Карпатый - это новый UX взаимодействия с LLM Теперь Claude можно добавить в Slack как полноправного участника команды. Тегнули @Claude , и он подхватывает задачу, работает асинхронно, отчитывается в треде. Напомним, что мы ещё в мае писали о том, как меняются роли людей и какая организационная структура возникает в AI native компаниях, подробно описываем здесь. Андрей Карпатый считает эту новую функцию Claude 3-ей сменой парадигмы взаимодействия с языковыми моделями. Вот как это выглядит: Первая была такой: LLM как сайт, вы идёте к модели через браузер Вторая: у LLM появились приложения Третья: LLM как сущность внутри организации — асинхронная, с памятью, с доступом к инструментам всей команды. То есть Claude перестаёт быть отдельным окном, куда человек переключается, он уже заходит туда, где происходит ваша работа. То есть это уже почти AI native сотрудник.	2 043
18	Вышел новый инструмент - ИИ-операционная система для венчурных инвесторов Мы дошли до того, что венчурный рынок теперь не только инвестирует в ИИ-проекты, но и сам пытается трансформироваться. Так как фаза AI-native дошла и до инвесторов, теперь венчур становится программируемым. Подробнее здесь.	1 979
19	Создан ИИ, который сам проводит точные опыты с ДНК Речь идёт об автономной системе оптических пинцетов SmartTrap, которая может работать ~10 часов подряд в автономном режиме без человека, собирая много данных с высокой точностью. SmartTrap сама находит, захватывает и растягивает отдельные молекулы ДНК, измеряя их механические свойства. А ещё деформирует красные кровяные клетки, чтобы проверить жёсткость мембраны. Это сильно повышает производительность по сравнению с ручной работой. Крутой шаг к умным лабораторным роботам в биофизике.	2 001
20	Code as Agent Harness - хороший обзор, как строить ИИ-агентов в этом году Если раньше код был результатом работы агента, то сейчас код становится средой его обитания. Авторы предлагают смотреть на ИИ-агентов через призму harness (обвязки). Вчера мы писали ещё про loop. Современные агенты уже движутся в эту сторону, например, Claude Code и т.д. Авторы говорят, что нужно системно развивать harness engineering - инженерную дисциплину создания таких кодовых обвязок. А также обсуждают открытые проблемы: оценка, безопасность, мультимодальность, регрессии и т.д.	1 963

查看所有帖子