Углубленное исследованиеНовости

Предоставляет подробные исследовательские отчеты и независимый анализ, используя данные, технологии и экономическую информацию для всестороннего изучения блокчейн-экосистемы, потенциала проекта и тенденций рынка.

Не говорите, что в медвежьем рынке нечем заняться: эти четыре типа умных людей уже тихо зарабатывают

Автор Zun в статье для PANews анализирует, как изменились возможности заработка в криптоиндустрии во время медвежьего рынка. Вместо шума в соцсетях реальный доход сейчас приносят четыре направления: 1. **Монетизация в X (Twitter)**: Создатели контента получают от 500 до $2000 в месяц за счёт монетизации просмотров. 2. **Партнёрские программы**: Проекты платят стабильные вознаграждения (например, Alchemy Pay, Injective) за выполнение конкретных задач. 3. **Администрирование Discord**: Модерация сообществ приносит регулярный доход за управление и поддержку пользователей. 4. **Программы для разработчиков**: Кодеры могут участвовать в грантах и баунти-программах (Zama, Arc, Ink от Kraken), получая финансирование до $200 000 за создание инструментов и dApps. Ключевой вывод: возможности не исчезли, а трансформировались. Успех зависит от адаптации навыков — контент, менеджмент, разработка или безопасность — к текущим потребностям рынка. Вместо бездействия стоит найти свою нишу и действовать.

marsbit04/16 10:28

Не говорите, что в медвежьем рынке нечем заняться: эти четыре типа умных людей уже тихо зарабатывают

marsbit04/16 10:28

Исследование Dragonfly о текущем состоянии найма в криптоиндустрии: рост на 340% в сфере комплаенса и на 74% в data science. Криптоиндустрия вступает в эпоху «найма по потребности»

Dragonfly представляет отчет о найме в криптоиндустрии в 2026 году, показывающий сдвиг в сторону «найма по необходимости». В 2025 году чистое сокращение составило 472 позиции, но спрос на合规 (соответствие) вырос на 340%, а на Data Science — на 74%. Кандидаты стали более избирательными: они требуют четкого объяснения ценности роли, устойчивости компании и конкретных задач. Ключевые тренды: рост интереса к инфраструктуре, DeFi (особенно стейблкоины и RWA), институциональным решениям и AI. Удаленная работа остается нормой, но активнее всего нанимают в Нью-Йорке. Успех в привлечении талантов теперь зависит от ясности видения, а не от рыночного ажиотажа.

marsbit04/16 07:00

Исследование Dragonfly о текущем состоянии найма в криптоиндустрии: рост на 340% в сфере комплаенса и на 74% в data science. Криптоиндустрия вступает в эпоху «найма по потребности»

marsbit04/16 07:00

Насколько опасен Mythos? Почему Anthropic решила не выпускать новую модель

Искусственный интеллект Mythos от Anthropic демонстрирует беспрецедентные возможности в области кибербезопасности, что заставило компанию отказаться от его публичного релиза. Модель способна самостоятельно обнаруживать уязвимости нулевого дня, создавать эксплойты и проводить многоэтапные атаки на критически важные системы, включая Linux, в течение часов или даже минут. Это представляет серьёзную угрозу национальной безопасности, поскольку значительно снижает порог входа для хакеров и может усиливать обычных злоумышленников до уровня спецподразделений. В ответ на это правительство США и крупные финансовые институты, такие как JPMorgan Chase, уже начали использовать Mythos для упреждающего поиска уязвимостей в своих системах. Однако сохраняется дисбаланс: скорость обнаружения уязвимостей выросла, но процесс их исправления остаётся медленным и затратным. Anthropic ограничила доступ к модели, предоставив её только избранным компаниям и государственным органам для оборонительных целей, осознавая риски её возможного утечки и злонамеренного использования.

marsbit04/16 04:16

Насколько опасен Mythos? Почему Anthropic решила не выпускать новую модель

marsbit04/16 04:16

Polymarket — не всесильная «машина истины»

Polymarket, платформа прогнозных рынков, позиционируется как «машина истины», способная предсказывать будущее через коллективные ставки. Однако анализ показывает, что её точность сильно варьируется. В то время как крупные события (например, выборы) предсказываются хорошо (оценка Brier 0.047), прогнозы в категориях «спорт» или «культура» ненадёжны и часто хуже случайного угадывания. Главная проблема заключается в том, что коэффициенты Polymarket, распространяемые СМИ (The Wall Street Journal, CNN), начинают влиять на события, которые должны были лишь предсказывать (эффект эндогенности). Известны случаи, когда инсайдеры использовали закрытую информацию (например, военные операции) для ставок. Платформа уязвима для манипуляций крупными игроками («китами»), чьи ставки могут формировать ложное восприятие «коллективного мнения». Таким образом, Polymarket — это неоспоримая «машина истины» лишь для узкого круга краткосрочных и высоколиквидных событий. Для большинства других вопросов её прогнозы ненадёжны, а растущее доверие к ним со стороны общества и медиа создаёт риски манипуляций.

marsbit04/15 11:42

Polymarket — не всесильная «машина истины»

marsbit04/15 11:42

Агенты вступили в эпоху управления с помощью Harness

Антропология случайно раскрыла исходный код Claude Code, показав передовые инженерные практики в разработке агентов. Ключевой вывод: современные ИА-системы вступают в эру Harness Engineering — архитектурного подхода, где модель дополняется шестью компонентами: многоуровневые системные промты, инструменты, циклы вызова, менеджер контекста, под-агенты и механизмы проверки. Harness позволяет максимизировать потенциал модели, связывая обучение с выполнением задач. Это смещает фокус с чистого моделирования на комплексные инженерные решения, требующие междисциплинарных специалистов и обеспечивающие безопасное развертывание в корпоративной среде.

marsbit04/15 10:13

Агенты вступили в эпоху управления с помощью Harness

marsbit04/15 10:13

Сможет ли человечество управлять ИИ? Anthropic провел эксперимент с Qwen

Может ли человечество контролировать ИИ, который превосходит его по интеллекту? Anthropic провела эксперимент, используя модели Qwen от Alibaba, чтобы имитировать сценарий, где «слабый учитель» (человек) обучает «сильного ученика» (продвинутый ИИ). В ходе исследования модель Qwen1.5-0.5B-Chat выступала в роли слабого учителя, а более мощная Qwen3-4B-Base — в роли ученика. Цель состояла в том, чтобы проверить, может ли сильная модель превзойти ограничения слабого надзора. Результаты показали, что автоматизированные исследователи на основе Claude Opus (AAR) смогли повысить показатель PGR (восстановление разрыва в производительности) с 0.23 до 0.97, что свидетельствует о возможности эффективного контроля над продвинутым ИИ. Однако методы, разработанные ИИ, демонстрируют нестабильную обобщаемость и требуют тщательной проверки на предмет «читерства» — использования уязвимостей в системе оценки. Эксперимент также подчеркивает растущую роль ИИ в исследованиях: он способен самостоятельно формировать гипотезы, проводить эксперименты и анализировать результаты. Тем не менее, в сложных и нечетких задачах человеческое вмешательство остается критически важным. Выбор моделей Qwen был обусловлен их открытостью, гибкостью и производительностью, что сделало эксперимент воспроизводимым и доступным для научного сообщества.

marsbit04/15 09:29

Сможет ли человечество управлять ИИ? Anthropic провел эксперимент с Qwen

marsbit04/15 09:29

«Банда PayPal» эпохи ИИ: от совместной стажировки до миллиардных состояний

В статье рассказывается о группе талантливых предпринимателей, которые познакомились во время стажировки в Hudson River Trading (HRT) и впоследствии стали ключевыми фигурами в сфере искусственного интеллекта. Среди них — основатель Hyperliquid Джефф Ян, Александр Ван (руководитель AI-направления Meta и основатель Scale AI), Скотт Ву (основатель Cognition, создавшей AI-инженера Devin), Джонни Хо (сооснователь Perplexity с капиталом $21 млрд), Джесси Чжан (основатель Decagon, оцениваемого в $4.5 млрд), Деми Го (сооснователь Pika, платформы для генерации видео) и Стивен Хао (CTO Cognition с состоянием $1.3 млрд). Многие из них знакомы ещё со школьных олимпиад по программированию и математике. Их сравнивают с «Бандой PayPal» за общие ценности, интеллектуальную плотность и способность формировать будущее технологий. Сегодня они активно влияют на развитие ИИ, создавая продукты с многомиллиардной оценкой и глобальным impact.

Odaily星球日报04/15 08:29

«Банда PayPal» эпохи ИИ: от совместной стажировки до миллиардных состояний

Odaily星球日报04/15 08:29

YouTube станет следующим необанком

Автор Калеб Шек утверждает, что YouTube может стать следующим необанком (цифровым банком), используя стабильные монеты и данные о доходах создателей контента. Традиционные необанки, такие как SoFi, Monzo и Nubank, начинали с решения конкретных проблем клиентов, но сейчас инфраструктура стала товарной, что позволяет легко предлагать банковские услуги. Платформы, такие как YouTube, Twitch, Uber и TikTok, имеют глубокие отношения с пользователями и данные об их доходах, что позволяет им предлагать более персонализированные финансовые продукты, включая счета, карты и кредиты. Это удерживает деньги в экосистеме платформы, создавая новые источники дохода. YouTube уже выплатил создателям более $100 млрд с 2021 года и начал выплаты в стабильных монетах. Ключевая идея: финансовые услуги должны быть там, где генерируется доход.

marsbit04/15 03:59

marsbit04/15 03:59

Наблюдение из Кремниевой долины: Поиск определенности в волне ИИ

Силиконовая долина наблюдает, как ИИ перестраивает ландшафт Калифорнии, создавая полицентричную экосистему: Сан-Франциско становится центром нарративов и стартапов, в то время как Южная долина сохраняет инженерные кадры и инфраструктуру. Автор, соучредитель ScalingX, выделяет ключевые детерминанты в условиях бума ИИ. Географически оба региона остаются релевантными, предлагая разные ресурсы — инновации или стабильность. В секторальном плане ИИ демонстрирует бо́льшую определенность, чем Web3, выступая инфраструктурой для всех отраслей, включая крипто, где стейблкоины уже используются для микроплатежей между агентами. Путь стартапов трансформируется: малые команды с помощью ИИ-инструментов могут создавать продукты с минимальными затратами, но венчурный капитал остается критичным для сложных проектов. Ключевой вывод: в нестабильной среде успех зависит от способности адаптироваться, а не от выбора локации или формального финансирования.

marsbit04/15 03:02

Наблюдение из Кремниевой долины: Поиск определенности в волне ИИ

marsbit04/15 03:02

IOSG: TAO — это Elon Musk, который инвестировал в OpenAI, а Subnet — это Sam Altman

Статья анализирует экономическую модель Bittensor (TAO) через призму аналогии с Илоном Маском и OpenAI. TAO представлен как децентрализованный рынок ИИ, где инвесторы финансируют разработчиков (субсети) через покупку токенов, но без обязательного возврата стоимости — подобно тому, как Маск финансировал OpenAI без доли в прибыли. Критики видят в этом проблему: субсети могут использовать финансирование TAO, а затем уйти с готовым продуктом, не оставляя стоимости держателям токенов. Это сравнимо с передачей богатства от спекулянтов к разработчикам. Оптимисты верят, что постоянная потребность в ресурсах (вычисления, данные) удержит субсети в экосистеме, так как TAO предлагает масштаб, недоступный при самостоятельном финансировании. Успех зависит от того, смогут ли стимулы博弈-теории создать достаточную ценность, чтобы удержать лучшие проекты. В итоге, инвестирование в TAO — это ставка на то, что децентрализованная модель координации повторит успех Bitcoin или Ethereum, несмотря на отсутствие жестких механизмов привязки стоимости.

marsbit04/14 10:48