Создатель AlphaGo бросил ИИ в 23-летнюю искусственную социальную систему: все три главные сложности интеллектуальных агентов заключены в ней

marsbitОпубликовано 2026-05-25Обновлено 2026-05-25

Введение

Генеральный директор DeepMind и создатель AlphaGo Демис Хассабис уже более десяти лет использует игры для исследований в области искусственного интеллекта. Теперь он поместил ИИ в «живую вселенную», существующую 23 года — космическую MMORPG EVE Online. DeepMind объявила о начале исследовательского сотрудничества с разработчиком EVE Online, компанией Fenris Creations (ранее CCP Games). Цель — не улучшение игрового процесса, а решение трех ключевых задач в области агентного ИИ: долгосрочного планирования, памяти и непрерывного обучения. Среда EVE Online идеально подходит для этого, поскольку представляет собой сложный, единый и постоянный мир, управляемый игроками, с развитой экономикой, политикой и длительными конфликтами. В отличие от шахмат или StarCraft, здесь нет фиксированного конца матча — это непрерывно эволюционирующая социальная и стратегическая система. Игроки EVE ежедневно сталкиваются с задачами, аналогичными исследовательским: они ведут долгосрочное планирование (кампании длятся месяцами), поддерживают обширную память о событиях и отношениях за многие годы и постоянно адаптируются к меняющейся мете игры. Исследования DeepMind будут проводиться в офлайн-версии EVE, на локальных серверах, чтобы не влиять на живой игровой мир и экономику. Это продолжает эволюцию тренировочных сред DeepMind: от простых игр Atari и го до сложных, долгоживущих виртуальных миров. Проект ставит ключевой вопрос: каков остающийся разрыв между агентом ИИ, способным выживать и развиватьс...

Генеральный директор DeepMind, создатель AlphaGo Демис Хассабис занимается исследованиями ИИ с использованием игр уже более десяти лет.

На этот раз он бросил ИИ в «живую вселенную», существующую уже 23 года: космическую онлайн-игру EVE Online, обучение в которой может отпугнуть даже новичков.

В шахматной партии есть окончание, а в EVE его нет.

В начале мая DeepMind объявила о начале исследовательского сотрудничества с EVE Online. Причина проста: сложная и управляемая игроками вселенная EVE — это идеальная безопасная песочница для проверки памяти ИИ, непрерывного обучения и долгосрочного планирования.

Сотрудничество DeepMind с EVE направлено не на достижение интересного игрового опыта или расширение игровых возможностей, а на решение трех самых сложных задач в современных исследованиях интеллектуальных агентов. Хассабис сделал ставку на эту старую игру, существующую 23 года.

Fenris Creations (бывшая CCP Games) объявляет о сотрудничестве с DeepMind

Компания, стоящая за EVE Online, в тот же день, 6 мая, объявила о четырех событиях:

  • Возвращение независимости от материнской компании Pearl Abyss;
  • Переименование в Fenris Creations;
  • Завершение сделки на 1,2 миллиарда долларов;
  • Google в рамках этой независимости приобрела миноритарную долю в Fenris Creations и одновременно начала исследовательское сотрудничество с Google DeepMind.

Генеральный директор Fenris Creations Хильмар Вейгар Петурссон заявил в объявлении:

Эта трансформация не предполагает сокращения персонала или реорганизации. Команда, продукты и планы разработки остаются неизменными. EVE продолжается.

Судя по операционным показателям, компания вела переговоры о сотрудничестве, имея «реальный боезапас», а не продавая активы для выживания.

В 2025 году выручка EVE Online превысила 70 миллионов долларов, в ноябре был установлен исторический рекорд по доходам, а четвертый квартал стал вторым по доходности кварталом за 20-летнюю историю игры.

Независимость Fenris Creations означает, что теперь у EVE есть материнская компания, которая может самостоятельно принимать решения о исследовательском сотрудничестве, не будучи ограниченной стратегическими целями более крупной издательской компании.

Коробка с настольной игрой, изданная Fenris в 1997 году. Название «Fenris» появилось на 6 лет раньше, чем EVE Online. Переименование в Fenris Creations — это возвращение к истокам, а не начало с нуля.

Почему DeepMind выбрала именно EVE?

23-летнее «искусственное общество»

Тестирование ИИ, которое трудно воспроизвести

Услышав «игры + исследования ИИ», многие сразу вспоминают AlphaGo или AlphaStar, но EVE отличается от них.

И го, и StarCraft имеют общую черту: матч имеет начало, конец и четкие правила победы/поражения.

Цель AlphaGo — выиграть партию, цель AlphaStar — выиграть матч в StarCraft. Это парадигма исследования «интеллекта для отдельного матча». Но в EVE нет окончания.

EVE Online известна своей «единой общей вселенной» (single-shard / single shared universe), где множество игроков долгое время конкурируют, торгуют, заключают союзы и ведут войны в одном постоянном мире.

Игроки создали здесь реальную экономическую систему, политические альянсы, военные группировки, торговые маршруты, исторические обиды и военные планы, рассчитанные на годы.

Некоторые битвы от подготовки до завершения занимают целый год. Взлеты и падения некоторых альянсов позднее игроки изучают как реальную историю.

Хильмар в своем объявлении сказал: «EVE — одно из немногих мест, где можно исследовать вопросы интеллекта в среде, которая уже функционирует подобно реальному миру».

Хассабис также отметил, что он с детства играет в игры, его карьера началась с проектирования игр-симуляторов для ИИ, а исследования AlphaGo, AlphaStar и SIMA тесно связаны с играми. EVE — это выбор следующего этапа:

Я рад сотрудничать с Fenris Creations, чтобы безопасно исследовать новый игровой опыт и продвигать исследования ИИ в этой созданной игроками, невероятно сложной вселенной.

Большинство тестов ИИ похожи на медицинский осмотр, а EVE больше похожа на то, что ИИ бросают в «искусственное общество», которое существует уже 23 года.

Три главные сложности интеллектуальных агентов

Это обычная повседневность игроков EVE

В официальном заявлении четко указаны три направления исследований: долгосрочное планирование (long-horizon planning), память (memory) и непрерывное обучение (continual learning).

Эти три направления — общепризнанные самые сложные задачи в современных исследованиях интеллектуальных агентов.

Если среди ваших знакомых есть кто-то, играющий в EVE Online более десяти лет, попросите его открыть список друзей. Скорее всего, вы увидите десятки групп, сотни имен, а в графе «примечания» будут записи вроде: «долг со времен битвы в Delve в 2018», «предатель из альянса Goonswarm, не сотрудничать», «этот парень — шпион, в организации все знают».

Это не контекстное окно, а долгосрочная память, выходящая за рамки отдельных сессий, длительностью от десяти лет и более.

Сложности с памятью игроки EVE проходят ежедневно, то же самое касается и непрерывного обучения.

В январе 2014 года битва при B-R5RB длилась около 21 часа, в ней участвовало более 7500 персонажей, было уничтожено 75 кораблей типа Titan, а ущерб составил около 300 000 долларов США в реальных деньгах. Причиной всей битвы стала неоплаченная вовремя автоматическая счет за суверенитет.

После этого сражения вся тактика флотов в игре была переписана. Конфигурации флотов и тактические системы альянсов в последующие годы постоянно итеративно обновлялись на основе анализа. Изменения происходили ежемесячно, каждая неудача разбиралась и превращалась в обновления стратегии.

Что касается долгосрочного планирования, то стандартной единицей времени для войн между альянсами в EVE является не час, а месяц. Подготовка к межзвездной войне от начала до старта — строительство кораблей, транспортировка, дипломатия, внедрение агентов, контрразведка — сотни игроков спонтанно координируются без какого-либо назначения задач и продвигаются к общей цели в течение нескольких месяцев.

Эта система сотрудничества естественным образом возникла за 23 года самими игроками.

Три самые сложные задачи, признанные в оценке современных интеллектуальных агентов, как раз и являются повседневной реальностью игроков EVE.

23-летняя эволюция, управляемая игроками в EVE, создала среду, которая постоянно меняется, остается сложной и не имеет легких путей. Такую сложность невозможно синтезировать искусственно в лаборатории.

DeepMind в ноябре 2025 года представила SIMA 2, которая эволюционировала от «исполнения инструкций» до «понимания цели, логического рассуждения и обучения в процессе игры».

С точки зрения исследовательских вопросов, проект EVE относится к тому же направлению, что и SIMA 2 — «игры как полигон для обучения интеллектуальных агентов». Разница в том, что на этот раз площадкой стала реальная вселенная, функционирующая уже 23 года.

Кадр битвы внутри EVE Online. Такие масштабные сражения, спонтанно организуемые игроками и длящиеся часами, являются ключевой причиной, по которой DeepMind выбрала EVE в качестве сцены для исследований долгосрочного планирования и непрерывного обучения.

DeepMind войдет в офлайн-песочницу, а не во вселенную реальных игроков

не во вселенную реальных игроков

Формат сотрудничества DeepMind с Fenris оказался более консервативным, чем можно было ожидать. DeepMind не получила прямой доступ к действующему официальному серверу с реальными игроками.

В официальном заявлении DeepMind указано: начальные исследования будут проводиться на офлайн-версии EVE Online, с использованием локальных серверов, в контролируемой среде для тестирования и оценки моделей, без подключения к официальным рабочим серверам EVE Online.

С одной стороны, офлайн-версия означает, что DeepMind не будет использовать данные сражений действующих игроков и не будет влиять на реальную экономику серверов, что позволяет избежать любых сложностей, связанных с конфиденциальностью и соответствием требованиям.

С другой стороны, офлайн-версия EVE сохраняет сложную систему правил, механизмы кораблей и экономики, структуру звездных систем и другие ключевые элементы дизайна.

DeepMind получает в качестве «экзаменационной площадки» для своего интеллектуального агента сложный мир, «протестированный 23-летним давлением со стороны игроков».

От Atari до EVE

Куда ведет этот путь

Оглядываясь на выбор полигонов DeepMind за последние десять с лишним лет, видна четкая линия эволюции.

С 2013 по 2015 год началом были Atari. DQN помещал агента в такие игры, как Breakout и Space Invaders, с четкими уровнями и закрытыми правилами. Проверялись реакция и оценка ценности.

С 2016 по 2017 год — AlphaGo и AlphaZero. Правила го упорядочены, пространство действий огромно, но закрыто. Проверялись поиск и длинные цепочки рассуждений.

В 2019 году AlphaStar вошла в StarCraft 2. Первое погружение в среду реального времени, с неполной информацией и многоуровневой игрой. Проверялось принятие решений в реальном времени при частичной наблюдаемости.

В 2024 году SIMA стремилась стать универсальным агентом для нескольких игр. Проверялась способность к переносу и обобщению.

В 2025 году SIMA 2 получила обновление: она не только выполняет инструкции, но и может вести диалог с пользователем, рассуждать о цели и самостоятельно совершенствоваться в процессе игры.

SIMA 2, представленная DeepMind в 2025 году, эволюционировала от «исполнения инструкций» до «понимания цели, логического рассуждения и обучения в процессе игры».

Каждое новое поколение сред добавляло больше «признаков реального мира» по сравнению с предыдущим: от закрытых правил к открытым, от полной информации к неполной, от противостояния в отдельном матче к переносу между матчами.

Но эти среды по-прежнему оставались относительно закрытыми, сегментированными и поддающимися повторной оценке. Например, Atari — это аркадные игры с фиксированными правилами, AlphaStar сталкивалась с матчами StarCraft, которые заканчивались один за другим, а SIMA тестировала способность к обобщению между играми в нескольких 3D-виртуальных средах.

Отличие EVE в том, что это долгоиграющий, управляемый игроками, постоянный мир с непрерывно развивающейся экономической и политической структурой.

Он сформировался за 23 года в результате спонтанной эволюции реальных игроков в мире с открытыми правилами: полноценная экономика, управляемая игроками (колебания цены ISK сравнимы с реальными финансовыми рынками), политические структуры между альянсами (дипломатия, шпионаж, соглашения о перемирии), целая экосистема войн — от мелких стычек до 21-часовых битв.

Внутри сообщества все более очевиден консенсус по оценке интеллектуальных агентов: на оценке отдельных задач уже давно не добиться значительных прорывов, но для долгосрочной памяти, планирования на недели вперед и обучения на ошибках до сих пор не было достойных площадок для оценки.

Поэтому выбор DeepMind на этот раз таков: вместо того чтобы создавать еще одну синтетическую среду, войти в уже существующее «искусственное общество», которое в течение 23 лет подвергалось давлению со стороны игроков.

Но возникает и более серьезный вопрос:

Чем отличается интеллектуальный агент, способный постоянно существовать, учиться и планировать в EVE, от интеллектуального агента, способного автономно функционировать в реальном мире?

Источники:

https://x.com/GoogleDeepMind/status/2052011542707630461

https://www.ccpgames.com/news/2026/studio-behind-eve-online-goes-independent-rebrands-as-fenris-creations-enters-research-partnership-with-google-deepmind

https://deepmind.google/blog/sima-2-an-agent-that-plays-reasons-and-learns-with-you-in-virtual-3d-worlds/

Статья из официального аккаунта WeChat «新智元» (Новая эра интеллекта), автор: ASI启示录, редактор: 元宇

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QПочему DeepMind выбрала игру EVE Online для своих исследований в области искусственного интеллекта?

ADeepMind выбрала EVE Online, потому что это игра с единой общей вселенной, которая работает уже 23 года, что делает её идеальной, но безопасной песочницей для проверки способностей ИИ к долгосрочному планированию, запоминанию и непрерывному обучению в сложной, постоянно меняющейся среде, созданной самими игроками.

QКакие три основных и сложных направления исследований в области ИИ-агентов перечислены в статье?

AТри ключевых и сложных направления исследований, упомянутых в статье: 1. Долгосрочное планирование (long-horizon planning). 2. Память (memory). 3. Непрерывное обучение (continual learning). Именно эти навыки ежедневно демонстрируют опытные игроки EVE Online.

QКак именно будет проводиться исследование DeepMind в EVE Online?

AИсследование DeepMind будет проводиться в автономной версии EVE Online на локальных серверах, в контролируемой среде. Это означает, что ИИ-агенты не будут подключены к основным игровым серверам и не смогут взаимодействовать с реальными игроками, чтобы избежать влияния на экономику игры и проблем с конфиденциальностью.

QЧто изменилось в компании-разработчике EVE Online, и как это связано с сотрудничеством с DeepMind?

AКомпания-разработчик EVE Online выделилась из состава Pearl Abyss, стала независимой и сменила название на Fenris Creations. В рамках этой сделки Google приобрела миноритарную долю в Fenris Creations, что позволило начать исследовательское партнёрство с Google DeepMind. Это даёт студии больше автономии для подобных проектов.

QВ чём заключается основное отличие среды EVE Online от предыдущих игр, использовавшихся DeepMind для исследований (например, Atari, Go или StarCraft II)?

AОсновное отличие в том, что EVE Online представляет собой персистентный мир без фиксированного конца (в отличие от матча в Go или StarCraft II). Это единая, постоянно развивающаяся вселенная, где игроки сами создали сложные экономические, политические и военные системы за 23 года. Это делает её более реалистичной и сложной средой для проверки долгосрочных способностей ИИ.

Похожее

Биткоин: Почему защита уровня $59 тыс. может стать самым серьёзным испытанием для BTC на сегодняшний день

Биткоин (BTC) восстанавливается после месяцев снижения и в настоящее время торгуется около $64 000, отскочив от минимума $57 800 1 июля. Ключевой уровень поддержки находится на отметке $59 000, где сконцентрирована себестоимость позиций для более чем половины всех трейдеров. Отскок от этого уровня рассматривается как защита зоны держателями, однако аналитики указывают, что это может не являться окончательным дном рынка, поскольку поведение краткосрочных держателей остается неоднозначным. Долгосрочные держатели (LTH) в настоящее время не проявляют активных продаж, что подтверждается метрикой Binary CDD, упавшей до нуля. Это является конструктивным сигналом для биткоина. Коэффициент SOPR, измеряющий доходность реализованного объема, составляет 0,89 и медленно растет. Исторически подобные уровни в апреле 2020 и сентябре 2023 годов предшествовали значительным ралли. Устойчивый спрос со стороны инвесторов США через спотовые биткоин-ETF является еще одним ключевым фактором для продолжения роста. В июле чистый приток средств в эти фонды оставался положительным. Для закрепления восходящего тренда биткоину необходимо преодолеть сопротивление в районе $64 336.

ambcrypto51 мин. назад

Биткоин: Почему защита уровня $59 тыс. может стать самым серьёзным испытанием для BTC на сегодняшний день

ambcrypto51 мин. назад

Еженедельный отчет о финансировании | Crypto.com привлекает 400 миллионов долларов, CeFi и стабильные монеты продолжают привлекать капитал

**Краткий обзор финансирования на неделю 13-19 июля 2026 года** Неделя была отмечена значительной концентрацией капитала в криптоиндустрии. Общая сумма привлеченных средств составила более 812 миллионов долларов в рамках 17 сделок. Наибольшие инвестиции получили секторы централизованных финансов (CeFi), стейблкоинов и инфраструктуры. Ключевые события: * **Crypto.com** привлек 400 млн долларов от Citadel Securities, достигнута оценка в 200 миллиардов долларов. * **Alpaca** (API-брокер) собрала 135 млн долларов. * Значительные раунды также состоялись у **Flex** (70 млн долларов, кросс-бордерный банкинг на стейблкоинах), **Velocity** (38 млн долларов, платежная инфраструктура) и **Pact Labs** (7 млн долларов от Tether для интеграции USDT в зарплатные системы). В области **инфраструктуры** выделились: * **ADI Chain** (500 млн долларов на развитие инфраструктуры для стейблкоинов и расчетов). * **Cyclops** (20 млн долларов, платежная инфраструктура на стейблкоинах). * **Glacis Labs** (6.8 млн долларов, многоцепочечный клиринг). В секторе **DeFi** и **Web3+AI** суммы были скромнее, включая 500 млн долларов для **DGrid AI** и 400 млн долларов для **Quote Trade**. Параллельно продолжился сильный приток капитала в **AI и робототехнику**: * **Fireworks** (AI-облачные сервисы) привлекла 15 млрд долларов. * Венчур **Walden Robotics** (гуманоидные роботы) и китайская компания **Climber Dynamics** (также гуманоидные роботы) привлекли 3 млрд и почти 2 млрд долларов соответственно. Также на неделе были отмечены несколько значимых **приобретений**, включая покупку японским SBI Holdings сингапурской биржи Coinhako.

marsbit1 ч. назад

Еженедельный отчет о финансировании | Crypto.com привлекает 400 миллионов долларов, CeFi и стабильные монеты продолжают привлекать капитал

marsbit1 ч. назад

Самое мягкое медвежье дно? Медведи BTC уходят, а ARK и Bitwise единогласно смотрят вверх

20 июля 2026 года рынок криптовалют демонстрирует смешанные сигналы. BTC колеблется около $75 000, ETH откатился до $1900, а альткойны остаются вялыми. Индекс страха находится на уровне 35, указывая на преобладание паники. Тем не менее, появляются признаки потенциального дна. По данным Polymarket, существует 33% вероятность падения BTC ниже $50 000 к концу года. ARK Invest отмечает, что, несмотря на техническую слабость, наблюдается рост доли долгосрочных держателей и поставок в убытке — возможные сигналы истощения продавцов. Bitwise называет текущий спад «структурно самым мягким медвежьим рынком» для BTC, подчеркивая, что минимумы циклов последовательно повышаются благодаря институциональному принятию. Аналитики технического анализа предполагают, что важная зона поддержки сформировалась между $59 000 и $70 000. Точка зрения разнится: одни считают, что низ волны C, возможно, уже сформирован около $57 000, другие предупреждают, что неспособность преодолеть $66 000 повышает риск локального максимума. Значительный торговец Doctor Profit сообщил о закрытии всех коротких позиций и начале поэтапного накопления биткойнов в диапазоне $54 000–$64 000, ссылаясь на структурные улучшения, такие как прогресс в регулировании. Общий консенсус сводится к тому, что, несмотря на сохраняющиеся макроэкономические риски и волатильность, текущая коррекция может быть более умеренной, а институциональное накопление указывает на формирование долгосрочной основы для восстановления.

Foresight News1 ч. назад

Самое мягкое медвежье дно? Медведи BTC уходят, а ARK и Bitwise единогласно смотрят вверх

Foresight News1 ч. назад

Эволюция порядка в эпоху ИИ и Web3: Конкурентные аспекты m&W и пути исследования

Человечество переживает переход от «повышения производительности» к «трансформации производственных отношений». С развитием AI Agent (интеллектуальных агентов) высвобождается беспрецедентный кремниевый производственный потенциал. В будущем все больше задач будут выполнять не отдельные индивиды, а совместные сети людей, AI Agent и мультиагентные системы. Ключевой вопрос: как установить доверительные отношения между незнакомыми людьми и AI Agent для долгосрочного сотрудничества? Как оценивать сложный вклад? Как создать стабильные, справедливые и устойчивые механизмы распределения стоимости между разными субъектами? Web3 заложил основу для децентрализованной экономики, изучая идентичность, активы, организацию и инфраструктуру. Однако в эпоху AI Agent простого решения проблем владения активами и транзакций уже недостаточно. Будущим интеллектуальным сетям нужна новая система порядка, охватывающая идентичность, кредит, сотрудничество и экономические стимулы. m&WDAO, через свою концепцию EcoFi (Экологический Финансы / Экологический Порядок), исследует модель нового порядка для экономики совместной деятельности человека и машины. Она стремится соединить когнитивные активы человека, исполнительные способности AI Agent и экономические механизмы на блокчейне. Конкуренция m&W разворачивается в измерении построения инфраструктуры для будущих интеллектуальных сетей: как в них генерируется доверие, как происходит сотрудничество и как стоимость постоянно фиксируется. В статье анализируются существующие подходы, такие как Colony (коллаборация и управление в DAO), SingularityNET (обмен возможностями ИИ), Gitcoin Passport/Verax (инфраструктура идентичности и репутации), Farcaster и Lens Protocol (открытые социальные сети). Отмечается, что в то время как эти проекты решают важные частные задачи, m&W фокусируется на более фундаментальном вопросе построения доверия и механизмов сотрудничества между людьми и AI Agent. Эволюционный путь m&W представлен в три этапа: 1. **m&W 1.0: Кредитный якорь.** Создание сети высококачественных участников (Builders) через строгий отбор ("столкновение протонов") и превращение их вклада в невозвращаемые кредитные активы (SBT - Soulbound Token). 2. **m&W 2.0: Экономика сотрудничества.** Протокол EcoFi трансформирует кредитные активы в производительность, создавая замкнутую экономическую петлю для проверки, оценки и вознаграждения сложного, неструктурированного вклада с использованием гибридной системы проверки (ИИ + человек + арбитражная сеть). 3. **m&W 3.0: Интеллектуальный порядок.** Создание экономики AI Agent, где долгосрочные проверенные заслуги человека служат кредитной основой для его "цифрового двойника" (AI Agent), что позволяет агентам участвовать в экономической сети как доверенным субъектам. Проект сталкивается с вызовами, включая сложный "холодный старт" из-за высоких требований к участникам, необходимость баланса между автоматизацией ИИ и человеческим суждением, а также построение устойчивой токеномики ($CMW). В заключение, миссия m&W заключается не в создании еще одного рынка AI-услуг, а в исследовании новых производственных отношений для эпохи ИИ. Цель - соединить кредит, основанный на долгосрочном вкладе человека, способности к сотрудничеству AI Agent, механизмы блокчейна и экономические стимулы, чтобы заложить основу для надежного, справедливого и устойчивого порядка в будущих сетях совместной деятельности человека и машины.

链捕手1 ч. назад

Эволюция порядка в эпоху ИИ и Web3: Конкурентные аспекты m&W и пути исследования

链捕手1 ч. назад

Китай завоевывает все 42 балла на IMO 2026, Шанхайская средняя школа выметает золотые медали, GPT-5.6 повторяет момент AlphaGO

Поздравляем команду Китая с завоеванием чемпионского титула на 67-й Международной математической олимпиаде (IMO 2026) в Шанхае! Китайская команда, все участники которой получили золотые медали, набрала 232 балла, опередив занявшую второе место команду США на 25 очков. Трое китайских школьников — Дэн Лэянь и Чжан Болунь из Шанхайской средней школы, а также Лю Чэ из Второй средней школы при Восточно-Китайском педагогическом университете — получили золотые медали с идеальным результатом в 42 балла. Это уже 26-я победа Китая в общем зачёте с 1989 года. Впервые IMO проводилась в средней школе — Шанхайской средней школе, чьи ученики в сумме завоевали уже 20 золотых медалей IMO. Особое внимание в этом году привлекло участие ИИ. Сообщается, что GPT-5.6 Pro впервые с первой попытки решил все шесть задач IMO 2026, продемонстрировав потенциал перехода от поиска методом проб и ошибок к точному и безошибочному решению, что ранее считалось исключительной чертой человеческого интеллекта.

marsbit2 ч. назад

Китай завоевывает все 42 балла на IMO 2026, Шанхайская средняя школа выметает золотые медали, GPT-5.6 повторяет момент AlphaGO

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片