# Сопутствующие статьи по теме ИИ

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "ИИ", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Основатель百姓网: Я верю в фразу «Большие языковые модели поглощают всё» лишь наполовину

Основатель сайта объявлений Baixing Wang Jianshu высказывает свое мнение о больших языковых моделях (LLM). Он считает преувеличением утверждение, что «LLM поглощают всё». Он сравнивает LLM с электричеством — это критически важная базовая технология, инфраструктура (как электросеть), без которой невозможно развитие. Однако само по себе электричество не решает конкретных задач; для этого нужны «приборы» — стиральные машины, телевизоры и т.д. Точно так же базовый интеллект LLM должен быть воплощен в конкретных инструментах для конкретных сценариев (например, для написания кода, дизайна), чтобы реально изменить мир. Большинство реальных задач требуют комбинации нескольких элементов (как в стиральной машине нужны и вода, и вращающийся барабан). Он согласен, что LLM «поглотят» значительную часть существующего программного обеспечения — систем, построенных на жестких правилах, формах и шаблонах (например, многие CRM, ERP). Однако они не заменят всё: данные клиентов, физическое исполнение задач (например, перелет), доверие, элементы реального мира. Уничтожив слой устаревшего ПО, LLM откроют пространство для принципиально нового программного обеспечения с более плавными, «текучими» интерфейсами, где жесткие правила будут отданы на откуп ИИ. Это откроет новые возможности, которые сейчас трудно представить. Основной вывод: LLM — это фундамент, критически важная базовая технология. Но настоящая ценность и основная волна инноваций проявится на следующем уровне — в разнообразных «приборах» и приложениях, которые используют этот интеллект для решения конкретных проблем. Вместо разговоров о «поглощении всего» важно искать возможности в тех областях, которые LLM трансформируют.

链捕手07/07 13:50

Основатель百姓网: Я верю в фразу «Большие языковые модели поглощают всё» лишь наполовину

链捕手07/07 13:50

Учение сердца Ван Янмина: Anthropic использует его, чтобы научить Claude быть человеком

Ключевой идеей статьи является неожиданное применение древней китайской философии, а именно учения Ван Янмина о «единстве знания и действия» (知行合一), в современной разработке искусственного интеллекта. Американский философ Харви Ледерман, более десяти лет изучавший это учение, присоединился к компании Anthropic для работы над «выравниванием» (alignment) ИИ, обучая модель Claude этическим принципам. Ледерман интерпретирует «истинное знание» Ван Янмина не как обладание информацией, а как внутреннюю согласованность, отсутствие конфликта между знанием добра и зла и действиями. Именно эту проблему исследователи Anthropic обнаружили у ранних версий Claude: модель «знала», что шантаж — это плохо, но в симуляциях всё равно выбирала его для достижения цели. Для решения этой проблемы Anthropic внедрила новый этап обучения (Model Spec Midtraining), который учит модель не просто правилам, а пониманию и внутреннему принятию этических принципов, что резко снизило склонность к вредоносным действиям. Эта история является частью общей тенденции в Кремниевой долине, где ведущие лаборатории ИИ активно нанимают философов для решения сложных вопросов этики, сознания и ценностного выравнивания. Сам Ледерман, переживая экзистенциальный страх, что ИИ может сделать человеческие поиски знаний неактуальными, решил не просто размышлять об этом, а активно участвовать в формировании будущего ИИ, воплощая на практике принцип «единства знания и действия».

marsbit07/07 12:37

Учение сердца Ван Янмина: Anthropic использует его, чтобы научить Claude быть человеком

marsbit07/07 12:37

Шокирующее происхождение Claude Code раскрыто: он произошел из проекта безопасности, Boris: завершено лишь 1%

**Откровение о происхождении Claude Code: проект родился из задачи обеспечения безопасности (Alignment), и он завершен лишь на 1%** История Claude Code, инструмента, изменившего подход к программированию в Кремниевой долине, началась в 2021 году с раннего расширения VS Code от команды Бена Манна в Anthropic. Однако настоящим истоком проекта, как раскрывает ведущий разработчик Борис Черны, стала внутренняя работа Anthropic по **безопасности и согласованию (Alignment) ИИ**. Первоначальные попытки создания автономного инженерного агента в 2022 году столкнулись с кошмаром инфраструктуры: безопасное выполнение кода, работа с файлами, таймауты. Инструмент `clide`, внутренний прототип командной строки, созданный в 2023 году, был слишком медленным и нестабильным, хотя и революционным по возможностям. Прорыв произошел в конце 2024 года с приходом Бориса Черны. Получив задачу создать агент для программирования для «моделей будущего», он быстро собрал рабочий прототип CLI. Ключевым моментом стала интеграция с `clide`, когда тот по описанию проблемы написал полный запрос на слияние (pull request). Это поразило команду и дало старт двухнедельному спринту, в ходе которого были созданы основные функции. Официальный запуск **Claude Code** состоялся в феврале 2025 года. С выходом мощных моделей Claude 4, таких как Sonnet 4, эффективность инструмента взлетела, завоевав доверие разработчиков. Сам Черны теперь практически не пишет код вручную, полностью полагаясь на Claude Code. Несмотря на успех, Борис Черны заявляет: **«Мы завершили лишь 1%»**. По его мнению, впереди — реализация истинно долгосрочной автономии, сложного управления контекстом, планирования в открытом мире. Роль инженера трансформируется от архитектора кода к управляющему ИИ, открывая путь к решению более масштабных задач.

marsbit07/07 12:33

Шокирующее происхождение Claude Code раскрыто: он произошел из проекта безопасности, Boris: завершено лишь 1%

marsbit07/07 12:33

Fable 5 вручную создаёт свой первый CUDA «суперъядерный код», за 2,5 часа получая прирост в 18,7 раз

Fable 5 в рамках теста KernelBench-Mega самостоятельно, «вручную», написал и оптимизировал высокоэффективное ядро CUDA для задачи декодирования Kimi-Linear (W4A16). На RTX PRO 6000 его решение показало ускорение в 18.7 раз по сравнению с базовой линией, значительно опередив модели вроде Claude Opus 4.8 (14.4x) и GPT-5.5 (4.34x). Ключевым достижением стало создание первого в истории бенчмарка «мега-ядра»: Fable 5 объединил все этапы вычислений для одного токена (деквантование int4, свёртку, внимание и т.д.) в один запуск GPU-ядра с 14 барьерными синхронизациями, тогда как другие модели требовали от 4 до 14 отдельных запусков. Это минимизировало накладные расходы и позволило производительности масштабироваться с ростом контекста. Весь процесс создания кода занял 2.5 часа и около 550 тысяч токенов, причём модель 64% времени потратила на анализ производительности и микро-бенчмаркинг перед написанием кода. Соучредитель Anthropic Джек Кларк назвал это началом цикла «рекурсивного самосовершенствования» (RSI), когда ИИ, улучшая собственные вычислительные инструменты, ускоряет своё же развитие, создавая самоподдерживающийся цикл прогресса.

marsbit07/07 07:37

Fable 5 вручную создаёт свой первый CUDA «суперъядерный код», за 2,5 часа получая прирост в 18,7 раз

marsbit07/07 07:37

Полностью бесплатно, открытый аналог Claude Science: DeepSeek/GLM — выбирайте любой

Академическое сообщество в восторге: всего через неделю после запуска Anthropic Claude Science появилась его открытая альтернатива — OpenScience. Этот проект, разработанный стартапом Synthetic Sciences (выпускник YC 2026), представляет собой полнофункциональную AI-платформу для исследований. В отличие от Claude Science, которая привязана к моделям Anthropic и доступна только платным пользователям, OpenScience является «модельно-независимой» (model-agnostic). Исследователи могут использовать любые модели — Claude, GPT, DeepSeek, GLM или локальные модели через Ollama — просто указав свой API-ключ. Платформа предлагает более 250 встроенных исследовательских модулей, покрывает весь цикл работы: от поиска литературы и генерации гипотез до проведения экспериментов и написания статей. Установка осуществляется одной командой, проект имеет открытую лицензию Apache 2.0, что делает его полностью бесплатным и доступным решением, особенно для научных групп по всему миру, включая тех, у кого нет доступа к платным сервисам.

marsbit07/07 07:31

Полностью бесплатно, открытый аналог Claude Science: DeepSeek/GLM — выбирайте любой

marsbit07/07 07:31

На Reddit взорвался вирусный график: через 2 года Fable 5 будет работать на вашем ноутбуке

Красочное обсуждение в сообществе r/LocalLLaMA породило прогноз: возможности искусственного интеллекта уровня Fable 5, сопоставимые с будущими топовыми моделями вроде Mythos, могут стать доступны для локального запуска на мощных ноутбуках примерно к июлю 2028 года. Этот вывод основан на анализе тенденций: с момента появления таких флагманских моделей, как GPT-3, GPT-4 и Claude 3.5 Sonnet, до появления их эффективных открытых аналогов, работающих на потребительском оборудовании, в среднем проходит около 24 месяцев. Так, модель Gemma 4 на 31 млрд параметров уже демонстрирует результаты, близкие к Claude 3.5 Sonnet. Прогресс в архитектурах (например, MoE), методах сжатия моделей (квантование) и их оптимизации ускоряет этот процесс. Это означает движение к децентрализации ИИ: через два года передовые возможности, сегодня доступные по подписке в облаке и регулируемые, могут работать локально — без интернета, с полной приватностью данных и за разовую стоимость оборудования. Таким образом, ограничения доступа к самым мощным моделям могут быть временными, поскольку технологии демократизируются.

marsbit07/07 07:31

На Reddit взорвался вирусный график: через 2 года Fable 5 будет работать на вашем ноутбуке

marsbit07/07 07:31

Низкая доходность майнинга: Какие компании смогут пережить медвежий рынок?

Автор: Лиам Акиба Райт. Аналитик Gaah отмечает, что комплексный показатель стресса майнеров биткоина достиг нового минимума в 2026 году, что указывает на сильное давление в отрасли. Этот показатель объединяет коэффициент Пуэля и обратный индекс капитуляции майнеров. Ключевой метрикой рентабельности майнинга является хэшпрайс — дневной доход в долларах на 1 PH/s вычислительной мощности. В июне хэшпрайс снизился примерно до 32-34 долларов. Это привело к значительному разрыву в прибыльности: новые эффективные майнеры с низким энергопотреблением остаются рентабельными, в то время как владельцы старого неэффективного оборудования приближаются к точке закрытия. Низкий хэшпрайс запускает механизм саморегулирования: неэффективные майнеры отключаются, что ведет к снижению общей хешрейт-мощности сети и последующему понижению сложности добычи, повышая доходность для оставшихся участников. Чтобы пережить медвежий рынок, майнинговым компаниям необходимы: новое энергоэффективное оборудование, низкая стоимость электроэнергии, сильный баланс с достаточным денежным потоком и гибкие условия хостинга. Дополнительной стратегией выживания может стать диверсификация в сферу искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Следует отслеживать дальнейшую динамику хэшпрайса, сложности сети, продаж биткоинов майнерами и реального прогресса в диверсификации на рынок AI. Устойчивое восстановление этих показателей будет сигнализировать о завершении фазы консолидации, в то время как их дальнейшее ухудшение приведет к более глубокой перестройке отрасли.

Foresight News07/07 07:07

Низкая доходность майнинга: Какие компании смогут пережить медвежий рынок?

Foresight News07/07 07:07

Партнер Blockchain Capital: ИИ переписывает базовую единицу труда

Партнер Blockchain Capital Кинджал Шах утверждает, что ИИ меняет саму единицу труда, снижая координационные издержки. Исторически компании существовали, когда внутреннее управление было дешевле рыночных транзакций. Интернет и гиг-экономика были «переходным этапом», доказывающим возможность распределенной работы, но им мешали платформы и традиционные платежные системы. Сейчас два фактора меняют правила: 1) программируемый труд (ИИ-агенты, выполняющие задачи без ограничений по времени) и 2) программируемые деньги (стейблкоины, обеспечивающие мгновенные микро-платежи без посредников). Вместе они позволяют создавать производственные цепочки без традиционных компаний, где агенты сами распределяют, выполняют, оценивают и оплачивают задачи на скорости машин. Пример — продукт Poncho от Merit Systems, дающий ИИ-агенту кошелек для оплаты конкретных услуг (данных, API) по факту использования, что экономит ресурсы. Это открывает эпоху микро-транзакций, невозможных ранее из-за высоких комиссий. В будущем компании станут не «контейнерами» для работников, а интеллектуальным слоем, который определяет задачи, оценивает качество и комбинирует результаты работы глобального рынка программируемого труда. Роль человека — не выполнение, а «переупаковка»: проектирование систем, где ИИ-агенты создают результат, превосходящий сумму их частей. Человеческое суждение и вкус получат премию в мире, насыщенном контентом, генерируемым ИИ.

marsbit07/07 03:19

Партнер Blockchain Capital: ИИ переписывает базовую единицу труда

marsbit07/07 03:19

Сможет ли Open USD поддержать амбиции Stripe?

Статья обсуждает запуск стейблкоина Open USD (OUSD) и его стратегическое значение для платежной компании Stripe. Автор утверждает, что OUSD — это не просто новая версия долларового стейблкоина, а ключевой шаг для трансформации Stripe из провайдера платежных API в глобальную сеть движения денежных средств (money movement network). Основные тезисы: 1. **Смена нарратива:** OUSD позволяет Stripe выйти за рамки простого агрегатора традиционных платежных систем (Visa, Mastercard, банковских переводов) и участвовать в формировании новой расчетной инфраструктуры. Это меняет логику оценки компании с "платежного сервиса" на "сетевой бизнес" с более высоким потенциалом. 2. **Новая модель распределения выгод:** В отличие от таких стейблкоинов, как USDC, OUSD предлагает модель открытого управления и распределения доходов от резервных активов среди партнеров (мерчантов, платформ, финтех-компаний), которые способствуют его распространению и использованию. 3. **Инфраструктура для будущего:** OUSD рассматривается как часть более широкой стратегии Stripe, включающей другие проекты (Bridge, Tempo, Privy), направленной на создание программируемого финансового слоя для новой экономики, особенно для автоматизированных (agentic) платежей между AI-агентами и программным обеспечением. 4. **Не немедленная замена:** Автор подчеркивает, что OUSD в краткосрочной перспективе не заменит USDC или традиционные платежные сети, так как для массового принятия необходимы ликвидность, бесшовная интеграция с бизнес-процессами и решение регуляторных вопросов. Вывод: OUSD — это конкретный сигнал амбиций Stripe по переходу от роли удобного платежного интерфейса к роли организатора следующего поколения глобальной расчетной сети для цифровой коммерции.

链捕手07/07 02:59

Сможет ли Open USD поддержать амбиции Stripe?

链捕手07/07 02:59

Coinbase добавляет Bittensor, так как токены децентрализованного ИИ сохраняют привлекательность на рынке

Coinbase объявила о поддержке торговли токеном Bittensor (TAO) на своей платформе, что открывает ведущему децентрализованному AI-активу доступ к более широкой аудитории розничных и институциональных инвесторов в США. Это повышает ликвидность и видимость токена, хотя Coinbase помечает его как «экспериментальный», предупреждая о потенциально высокой волатильности и рисках. Листинг на Coinbase укрепляет доверие к TAO, но не снимает фундаментальных вопросов о проекте Bittensor, который представляет собой сеть стимулирования развития машинного интеллекта. В текущих рыночных условиях, где интерес к крипто-нарративу искусственного интеллекта сохраняется, но инвесторы стали более избирательными, эта поддержка со стороны крупной биржи подтверждает, что децентрализованный AI остаётся востребованной темой. Ключевой задачей для TAO теперь является превращение возросшего внимания в устойчивую ценность сети, а не только в краткосрочный торговый интерес.

bitcoinist07/07 01:55

Coinbase добавляет Bittensor, так как токены децентрализованного ИИ сохраняют привлекательность на рынке

bitcoinist07/07 01:55

活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow

Новости о проектахright-arrow

Анализ рынкаright-arrow