CryptoAnt (Web4)

Стартап 1X потряс всех своим новым поколением рук для робота-гуманоида Вместе долгих описаний для начала посмотрите как это выглядит в действии (второе видео не ускорено, если что)⬆️ Невероятная гибкость, скорость и точность. Сам стартап скромно называет новые руки "An API to the Physical World". Другими словами, если "мозги" робота – это компьютер, то именно его руки определяют, насколько он осведомлен о мире вокруг и что может в нем делать. Инженерно устройство рук действительно очень сложное и интересное, на рынке такого еще не было: – 25 степеней свободы, причем распределяются они не как обычно – равномерно, а анатомически. Например, в большом пальце сосредоточено примерно столько же, сколько во всех остальных пальцах вместе. – Привод на основе сухожилий, моторы расположены в предплечье и тянут сухожилия через запястье. В каком-то смысле, как у человека. За счет этого обеспечивается легкость руки и низкая инерция даже при приложении большой силы. – ОЧЕНЬ точная система чувствительности. Каждый сустав служит также датчиком силы, на кончиках пальцев тактильно измеряется сила нажатия и сдвиг. Система в любой момент времени очень точно знает свое положение и прилагаемые усилия, поэтому двигается всегда плавно и с мелкой моторикой все хорошо. 1X правы. С точки зрения железа в гуманоидах нет ничего важнее рук, поэтому это без преувеличения новое слово в инженерии роботов. Если к таким рукам приложить еще хорошо думающие внутренности, получится самый фунциональный робот в мире и, как следствие, лидер рынка в лице 1X. В этом году планируют произвести уже 10000 таких рук, к слову. https://www.1x.tech/discover/neos-hands

Оказалось, память может быть важнее самого мышления Для ИИ иногда важнее не лучше думать, а лучше помнить. Исследователи предлагают учить модель не только решать задачу, но и самой разбираться со своей памятью: что сохранить, когда к этому вернуться и как разложить знания так, чтобы потом не потеряться. Для этого учёные дали ИИ возможность управлять своими записями и отдельно улучшали две вещи: как устроена сама память и насколько умело модель ею пользуется. В итоге даже без изменений в самом способе рассуждать ИИ начинает заметно лучше справляться с длинными и запутанными задачами. В этом обзоре разбираем, почему умение обращаться с памятью можно развивать отдельно, как команда учит ИИ на его собственных удачных решениях и что это меняет для сложных задач, где ошибка может отозваться намного позже. 📜 Читать полный обзор

Новая Muse Spark 1.1 от Meta* показала отличные результаты на Vibe Code Bench с агентскими задачами. Обратите внимание на столбик с ценой и скоростью. Скачок качества относительно первой версии модели, вышедшей в начале года, огромный

Вышла новая модель от Meta*! Встречаем: Muse Spark 1.1. Бенчмарки наверху. Кратко: уровень Opus 4.8 и GPT-5.5, в кодинге совсем немного отстает, но все равно выглядит очень конкурентоспособно. Как водится, модель ориентирована в первую очередь на агентов и оркестрацию мультиагентных систем, а также на длительные задачи. Контекст – до 1 миллиона токенов. Пишут, что модель очень хорошо ориентируется в модальностях и интерфейсах и отлично выполняет даже сложные многошаговые computer use задачки. Это интересно потестить. Параллельно запускают новое Meta Model API. Пока в превью, но Spark 1.1 уже доступна. Кстати, по очень приятной цене: $1.25/М input, $4.25/M output. Неужели Цукерберг все-таки возвращается в гонку? https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-meta-model-api/

40-летние фаундеры это теперь топ-тема Брайант Чоу на протяжении 12 лет был CTO Webflow (S13) — сервиса для создания сайтов без написания кода. Сейчас он снова попал в YC со стартапом Ploy — платформой для маркетинга с AI. Он вдвое старше других участников YC, но более 13% батча уже пользуются его продуктом. У молодых фаундеров одним из главных преимуществ была скорость и дешевизна разработки. Теперь скорость, благодаря вайбкодингу, доступна всем. И козырем остаётся только знание и понимание — а что именно нужно создавать. И тут уже 15 лет работы в одной отрасли, опыт решения тысяч мелких проблем, которые помогают увидеть где настоящая проблема — определяют успех. Брайант может создать инструмент, который победит AI-слоп в создании сайтов, потому что он более 10 лет разбирался в их проблемах. Теперь дело не в противостоянии молодых и пожилых. Похоже, AI вознаграждает тех, у кого больше знаний в конкретной нише/области/домене. Гэрри Тен (YC CEO) добавляет: Фаундер в возрасте 40 лет со вкусом (тот самый taste из предпоследнего поста) и проницательностью — это новый джентльмен среди фаундеров единорогов. Потому что теперь на него круглосуточно могут работать AI-агенты и «фабрики разработки», обеспечивая рычаг в 100–1000 раз больше прежнего. @y_everyday — рефлексируем об акселератор, создавший 100+ стартапов-единорогов 🤩

SWE-Bench Pro умер и больше не подходит для измерения моделей, – расследование OpenAI Некоторое время назад OpenAI выпустили статью, в которой заявили, что один из самых популярных бенчмарков для оценки способностй моделей в кодинге – SWE-bench Verified – больше не работает. Они нашли в нем кучу проблем, сказали, что результаты на нем мало чего стоят, и призвали всех переходить на SWE-Bench Pro. Подробности вот: t.me/data_secrets/8779. Это было в конце февраля, менее 5 месяцев назад. И угадайте, что? Сейчас OpenAI объявили, что провели аналогичный тест для SWE-Bench Pro, и он... тоже оказался сломан. В случае с SWE-bench Verified основная проблема состояла в том, что модели воспроизводят решения "по памяти" из-за утечек задач в обучающие датасеты. Здесь же проблема скорее в самих задачах. Дело в том, что issues и PR из опенсорсных репозиториев изначально создавались для человеческого сотрудничества через долгие переписки и уточнения, а вовсе не как изолированные, чистые задачи для оценки моделей. В частности, всплыли такие проблемы: – Слишком строгие тесты, которые навязывают конкретные детали реализации, не указанные в условии задачи, из-за чего множество функционально корректных решений отбраковываются. – Тесты с низким покрытием, которые, наоборот, недостаточно проверяют запрошенную функциональность, из-за чего неполные решения все равно проходят. – Вводящие в заблуждение условия, которые направляют модель к неверному поведению или прямо противоречат тому, что требуют тесты. OpenAI оценивает, что примерно 30% задач SWE-Bench Pro сломаны (автоматический пайплайн проверки пометил как испорченные 200 задач, а кампания ручной аннотации людьми – 249 задач, то есть 34,1%). Когда 1/3 задач бенчмарка – с такими ошибками в условиях, доверять ему сложно, поэтому OpenAI формально отзывает свою прежнюю рекомендацию использовать SWE-Bench Pro и "надеется, что сообщество разработает новые бенчмарки, созданные специально для тестирования возможностей моделей". openai.com/index/separating-signal-from-noise-coding-evaluations/

🆕 SWIFT ЗАПУСКАЕТ БЛОКЧЕЙН-СИСТЕМУ ДЛЯ КРУГЛОСУТОЧНЫХ МЕЖДУНАРОДНЫХ ПЕРЕВОДОВ. ⨯ [Bloomberg] ............................................................. ➢ Компания объявила о готовности к пилотному запуску системы с использованием токенизированных депозитов — цифровых аналогов банковских средств, которые можно переводить через блокчейн. В проекте участвуют 17 банков, включая HSBC, Citi, BNY Mellon, Standard Chartered и UBS.

🤍Новая система позволит проводить трансграничные переводы 24/7, включая ночи и выходные, с последующим окончательным расчетом через существующую банковскую инфраструктуру.

☄️Интерес к токенизированным расчетам продолжает расти.

На прошлой неделе более 100 финансовых компаний объявили о создании совместного стейблкоина для платежей, а ранее крупные американские банки представили проект единой сети, объединяющей токенизированные депозиты с традиционной платежной системой.

В перспективе Swift планирует обеспечить поддержку не только токенизированных депозитов, но и других цифровых активов, включая стейблкоины. 🌐Сегодня сеть Swift объединяет более 11 500 банков и финансовых организаций в более чем 200 странах и территориях, ежедневно обеспечивая проведение международных транзакций на триллионы долларов. ............................................................. Bloomberg Terminal✅

☄️АГЕНТСКИЙ ИИ ПРОДОЛЖАЕТ СТРЕМИТЕЛЬНО РАЗВИВАТЬСЯ. ............................................................. ➢ За последние 12 месяцев фокус быстро сместился на программный уровень, который позволяет ИИ взаимодействовать с корпоративными данными и бизнес-приложениями.

Вместо того чтобы просто отвечать на вопросы, такие системы могут получать доступ к базам данных компаний, анализировать документы, выполнять многоэтапные задачи и автоматизировать целые бизнес-процессы с минимальным участием человека.

☄️Иными словами, ИИ эволюционирует из обычного чат-бота в полноценного цифрового сотрудника. В результате объем мирового рынка корпоративного ИИ, по прогнозам, превысит $155 млрд к 2030 году. ❗️Именно поэтому практически все крупнейшие технологические компании активно разрабатывают собственных ИИ-агентов. ............................................................. Bloomberg Terminal✅

⚡️ Вышел Grok 4.5 Релиз пришел откуда не ждали. Это первая модель от xAI (теперь уже SpaceX), ориентированная на кодинг и агентов. Итак: – По бенчмаркам в целом уровень GPT-5.5 и Opus 4.8, но на SWE Pro пока не дотягивает. – При этом модель быстрее и дешевле. Цена: 2$/6$ за миллион input/output. – Также обещают 80 токенов в секунду и экономичный расход токенов: модель тратит примерно в 4 раза меньше токенов на ответ, чем тот же Opus 4.8. Очень даже неплохо. Модельку можно потестить в Cursor или через API, а также бесплатно в Grok Build: x.ai/cli. https://x.ai/news/grok-4-5

Anthropic бесплатно раздают пол года Claude Max 20x Стартап запустил программу "Claude for Open Source". Условия относительно простые, и любой, кто так или иначе связан с опенсорсом, может получить в подарок пол года самого мощного тарифа антропиков. Сорвать куш можно, если: – Вы автор библиотеки или поддерживаете ее: 500+ зависимых репозиториев, 100+ зависимых пакетов или 200 000+ суммарных загрузок в месяц в любом реестре; – Вы являетесь официальным коммиттером или мейнтейнером крупного проекта (аля CPython, Rust, Kubernetes, Linux и др); – Вы просто активно контрибьютите: за последний год у вас было 100+ принятых PR в чужие репозитории; – Вы создаете проекты, в которые контрибьютит сообщество: за последний год в один из ваших репозиториев было принято 20+ PR от уникальных внешних участников; – Вы поддерживаете критически важную инфраструктуру: один из ваших репозиториев имеет OpenSSF Criticality Score 0.4 или выше. Если не подходите под критерии, но делаете что-то полезное для сообщества, Anthropic все равно советуют подаваться. Форма для подачи: https://claude.com/contact-sales/claude-for-oss

🔵xAI сменила название на SpaceXAI и перестала существовать как самостоятельная компания #VentureNews В мае Маск рассказал о планах ликвидировать xAI и переименовать её в SpaceXAI. Ребрендинг провели спустя примерно месяц после IPO SpaceX: 11 июня 2026 года компания разместила 555,6 млн акций по цене $135 за штуку и привлекла $75 млрд. А 15 июня увеличила объём привлечённых средств до $85,7 млрд за счёт доразмещения 🔵Стратегический крипторезерв Дональда Трампа столкнулся со сложностями — ведомства не могут решить, кто должен им управлять   Всего есть два претендента — Минфин США и Минторг США. Трамп распорядился создать крипторезерв в марте 2025 года. По его плану, тот должен находиться в ведении Минфина, а пополнять резерв будут конфискованными в ходе уголовных и гражданских дел биткоинами. Но возникли сомнения: имеет ли ведомство законное право распоряжаться криптовалютами. В Минюсте США рассказали, что «тесно сотрудничают» с Минфином и Минторгом, чтобы «определить доступные с точки зрения закона варианты реализации указа Трампа». 📱Angel Talks & Partners

Боже храни капитализм. Боже, упаси от капитализма. С одной стороны, китайское правительство заявляет что заблокирует доступ к топовым моделям всем, кому не посчастливилось обладать прекрасным китайским паспортом (и быть на хорошем счету у компартии), но не то чтобы торопятся, ибо достаточно в мире конкурентов. Антропик с одной стороны убирает Фейбл из доступа и грозится оставить доступ только по API, но как только OAI выпускают свою новую модель (Sol, завтра выйдет), то резко переобуваются в воздухе, ибо никто не хочет терять платящих клиентов. А с другой стороны, именно конкурентная гонка и теория игр, согласно вещему отчету AI-2027, станет причиной всех бед и потенциального риска уничтожения человечества. Так что на мир влияет две вещи: теория игр и ваше личное желание новые игры создавать.

Anthropic нашли внутри Claude внутреннее пространство, где хранятся его мысли Стартап выпустил одну из самых интересных работ по интерпретируемости за последнее время. Они обнаружили, что в LLM есть отдельный небольшой внутренний набор нейронных активаций, который используется как рабочая память для сложного мышления: так называемый J-space. Мы часто представляем LLM как огромную мешанину чисел, где знания и рассуждения размазаны по миллиардам параметров. Но похоже, что это не совсем так. Любопытно, что человеческий мозг работает похожим образом. Есть когнитивная теория, утверждающая, что он состоит из множества специализированных подсистем, которые работают независимо; но иногда какая-то информация попадает в небольшой общий workspace, становится доступной сразу многим областям мозга и может использоваться для рассуждений и принятия решений. И вот именно такой механизм исследователи обнаружили в Claude. Вот как работает J-space: — Название происходит от разработанной учеными техники Jacobian Lens. Она позволяет по текущим активациям понимать, какие токены с большей вероятностью появятся в будущем. При этом то, что они появятся – далеко не факт, но это значит, что модель о них думает и держит их в J-space, чтобы использовать в рассуждениях. По сути, это чтение мыслей Claude. — Если спросить Claude, о чем он думает, то содержимое J-space хорошо совпадает с ответом модели. Другие внутренние представления таким свойством не обладают. А еще модель умеет сознательно менять J-space. Например, если сказать ей «думай о слонах, пока решаешь задачу», то эта концепция появится в J-space. При решении сложной задачи промежуточные шаги тоже появляются именно внутри J-space, даже если их при этом нет в цепочках мыслей. — Если полностью отключить J-space, то у модели почти исчезают способности, требующие сложного мышления и многошагового рассуждения. Например, она больше не может сочинять стихи. Самое важное во всем этом то, что J-space можно читать и менять. Anthropic приводят пример: исследователи специально внедряли модели скрытую цель во время обучения и затем наблюдали, как эта цель проявляется в J-space, хотя в ответах напрямую она ни разу не озвучивалась. При этом изменяя активации в J-space, они могли менять дальнейшие решения модели. Потенциально это путь к тому, чтобы создавать (полностью?) безопасные и контролируемые модели. По крайней мере, сегодня Anthropic уже сделали черный ящик немного более прозрачным. www.anthropic.com/research/global-workspace

Хакеры теперь используют галлюцинации LLM для мошенничества Unit 42, одна из самых известных в мире команд, которая занимается расследованием кибератак и анализом вредоносного ПО, выпустила очень занятное исследование про так называемый Phantom Squatting. Как мы все знаем, LLMки – большие любители выдумывать несуществующие URL. При этом, ожидаемо, некоторые домены они выдумывают чаще. Например, могут выдавать name_download. com вместо правильного name. com. Таких паттернов довольно много, и вот злоумышленники поняли, что эти выдуманные адреса можно просто регистрировать на себя и размещать там фишинг. По аналогии с typosquatting, когда хакеры пользовались человеческими опечатками и регистрировали сайты типа goggle. com. При этом пользователя даже не надо заманивать, за хакеров это делают сами LLM. Технолоджия, как говорится. И если вы сейчас подумали, что это какой-то единичный случай, то нет: исследователи обнаружили уже более 13 тысяч существующих вредоносных URL, использующих этот принцип. Поверх этого есть еще около 250 тысяч незарегистрированных доменов, которые регулярно придумывают модели. Настоящая находка для мошенников всех мастей.

‼️📊ГОНКА В СФЕРЕ ИИ МОЖЕТ СОКРАТИТЬ СРОК ЖИЗНИ ТОРГОВЫХ ПРЕИМУЩЕСТВ С 7 ЛЕТ ДО 18 МЕСЯЦЕВ. ⨯ [Bloomberg] ............................................................. ➢ Все больше хедж-фондов и управляющих активами используют ИИ для поиска инвестиционных идей. Но исследователи предупреждают: если большинство участников рынка начнет опираться на одинаковые модели, это может изменить саму природу рынка.

🤍Портфели становятся все более похожими, а прибыльные торговые сигналы исчезают гораздо быстрее — их «срок жизни» может сократиться с 5–7 лет до примерно 18 месяцев. 🤍LLM можно обмануть. Даже незаметные изменения в заголовках финансовых новостей способны привести к ошибочным решениям и существенно снизить доходность торговых стратегий. 🤍Популярные модели ИИ, включая ChatGPT и Claude, в экспериментах демонстрировали хорошую точность прогнозов, но систематически брали на себя чрезмерный риск, значительно превышая рекомендуемые уровни.

❗️Исследователи подчеркивают: ИИ способен повысить эффективность анализа, но его массовое использование может усилить эффект «перенасыщенных сделок», ускорить распространение ошибок и повысить уязвимость рынка к манипуляциям. ⁉️Главный вопрос уже не в том, сможет ли ИИ помочь обыграть рынок, а в том, что произойдет, когда все инвесторы начнут использовать одни и те же алгоритмы. ............................................................. Bloomberg Terminal✅

После суток использования Fable, есть некоторые первые мысли. Во-первых, это не тот фейбл, который был у нас в июне, но по-прежнему очень крутая (лучшая из существующих) модель. Но это не так важно, ибо мир уже разделился на богатых токенам и бедных токенами. За два дня в токенах я потратил несколько тысяч долларов, из которых я бы сказал 90% за экономию нервов (фейбл делает задачи точнее, лучше и задает меньше вопросов), а 10% за новые способности (что-то, что я не мог бы сделать с опусом вообще). Здесь есть несколько выводов второго порядка: 1. Я был бы крайне скептичен относительно любой идеи создания цифрового продукта. Цифровые бизнесы не умрут завтра, но конкуренция уже выросла в десятки раз и без какого-то ультра-нечестного преимущества там будет сложно. Сам стараюсь делать только вещи, связанные с оффлайном или инвестировать в команды, которые заряжены убить всех в своей нише. 2. Доступ и равенство в ИИ больше не статус кво. Лучшие модели будут только у Пентагона и как там называется их китайский аналог. Чуть похуже у корпоратов с бюджетом на токены от $100M в год. А уже совсем середнячки пойдут в народ. Это больше социальный феномен, чем технический, но если управляете бизнесом и у вашего конкурента есть значительно более продуктивная или безопасная модель, то это большой риск. 3. Агенты реально стали способным работать долго и самостоятельно выбираться из непонятных ситуаций. Средняя сессия с Fable > 80 минут, в рамках которой он сам догадается сделать несколько экспериментов, проверить и покритиковать их, выбрать лучший вариант, зарядить субагентов на рисерч и в итоге решить проблему. 4. Хотим мы или не хотим, но через 6 месяцев у нас будет по-прежнему дорогая, но доступная в open source модель уровня Fable 5. Фронтир, конечно, уйдет далеко вперед, но сам этот факт значит, что не только у избранных клиентов Антропика, но и у пакистанской спам-фермы будет доступ к такого уровня модели — что это значит для вашего рынка? для ваших клиентов? для вашего трудоустройства? 5. Хоть я и отказывался годами в это верить, люди до сих пор не до конца осознали что происходит. Куда не ткни - в каждом бизнесе, в каждой индустрии, я вижу сотни тысяч часов работы людей, которые тратятся на бессмысленную работу. Не плохую (наоборот, очень качественную), но работу, которую вообще не нужно делать в век ИИ. Большинство компаний еще не перестроились и это, конечно, все еще возможность, хоть и не долгая. Кстати, не ради рекламы, но искренне в тему, 13 июля я буду проводить очередную третью лаборатории по трансофрмации и построению ИИ-нейтив организаций. И, естественно, мы будем говорить про каждый из вопросов выше.

Китай открывает пятилетку ИИ-образования Государственный совет опубликовал пятилетний план, где прописано, что ИИ‑грамотность должна стать ключевой способностью каждого учащегося на любом уровне образования. Теперь обучение ИИ в Китае будет начинаться примерно с 6 лет, и распространяться в виде систематических курсов на все классы школы, и далее в университеты, колледжи и тд. Причем это не просто идея, а часть стратегии Си Цзиньпина по технологическому превосходству и конкуренции с США. Массовая ИИ‑грамотность объявляется вопросом национальной конкурентоспособности и даже элементом нацбезопасности. Молодцы, что сказать. Так они скоро станут первой страной, для которой навыки работы с ИИ будут такой же базой, как Интернет или простейшее ПО.

🇺🇸Трамп заявил, что выступает за минимальное регулирование искусственного интеллекта, чтобы не ослаблять конкурентоспособность США в борьбе с Китаем. ⨯ [Bloomberg] По его словам, ограничения должны вводиться только в случае реальной угрозы: «Определённые ограничения необходимы, но лучше делать как можно меньше». ............................................................. Ранее: - Anthropic экстренно отключила доступ к своим ИИ-моделям. - США сняли ограничения с ИИ-моделей Anthropic. ............................................................. Bloomberg✅

🇨🇳❌🇺🇸Alibaba запретит сотрудникам использовать Claude Code внутри компании с 10 июля из-за предполагаемых угроз безопасности, связанных со встроенными бэкдорами. ............................................................. Bloomberg✅

Интересная статья про доказательства личности Human и Agent, используя ZK технологий (которые через пару лет доростут что бы что то подобноемассово применяиь станет более удобно и дешего) https://teletype.in/@cryptocholy/ego #zk #human #ai #social