Названы сроки начала массовых выплат заработной платы в цифровых рублях

cryptonews.ruPublicado a 2025-05-15Actualizado a 2025-10-16

Экономист и член правления Российского союза промышленников и предпринимателей (РСПП) Анатолий Никитин заявил, что работающие россияне начнут получать зарплату в цифровых рублях не ранее, чем через год.

По словам кандидата экономических наук, в ближайшее время почти треть розничных платежей в стране будет совершаться в цифровых рублях.

«Цифровой рубль будут внедрять постепенно. Массовое внедрение планируется не раньше, чем через год. Наши сограждане начнут получать зарплаты и иные выплаты именно в цифровых рублях. При этом при переходе на такой формат будет учитываться согласие самого получателя. Есть основания полагать, что объем транзакций с его использованием вырастет до 50 млрд рублей в год», — пояснил Никитин.

По его словам, населению нравится, что при оплате цифровыми рублями нет комиссионных сборов, а доступ к счету можно получить при помощи приложения любого банка. У цифрового рубля высокий уровень безопасности и скепсис по отношению к нему постепенно будет снижаться, считает экономист.

Ранее председатель комитета Госдумы России по труду и социальной политике Ярослав Нилов сообщил, что цифровой рубль не станет обязательной формой пенсионных выплат — у пенсионеров, как и ранее, сохранится право получать рубли наличными или на банковские карты.

Lecturas Relacionadas

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

Generalist AI's newly released robot foundation model GEN-1.5 is being hailed as the "GPT-3 moment" for embodied AI. The model demonstrates remarkable one-shot and few-shot learning capabilities in physical manipulation tasks. By watching a single 3-12 second demonstration video (physical prompting) without any training or code, the robot can attempt the task with a 59% average success rate across 10 tasks. With just 5 minutes of demonstration data and minimal fine-tuning (10 gradient steps), the success rate jumps to 83%. The most significant breakthrough is the emergence of spontaneous, improvisational problem-solving abilities not present in the training data. For instance, after learning to sweep blocks with a brush, the robot can adapt to use a banana similarly or switch to a completely new "scoop-and-pour" strategy when given a dustpan. Other emergent behaviors include removing obstacles, correcting errors, and spontaneously sorting objects. These capabilities stem from over 8 months of large-scale pre-training on physical interaction data, suggesting the existence of a Scaling Law for embodied intelligence—where model generalization improves with more data and training time. This approach drastically reduces the cost and expertise needed to teach robots new skills, potentially democratizing robot programming. The release coincides with a surge in the humanoid robotics sector, marked by events like the World Robot Conference and significant investments. While the demonstrated tasks are still relatively simple, the scaling trend and emergent behaviors point toward a future where general-purpose robot "brains" could be easily adapted to various hardware "bodies," reshaping the industry's competitive landscape.

marsbitHace 1 hora(s)

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
活动图片