# Сопутствующие статьи по теме Рекурсивный

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

Сотрудник Anthropic ушел из компании и основал стартап стоимостью 10 миллиардов долларов, также занимающийся «рекурсивным самоулучшением»

Бывшие сотрудники Anthropic, Бехнам Нейшабур и Харш Мехта, основали стартап Mirendil, который привлёк $200 млн в seed-раунде от Andreessen Horowitz, Kleiner Perkins и NVIDIA при оценке в $1 млрд. Компания, в которую также входят специалисты из xAI, Google DeepMind и OpenAI, фокусируется на создании самоулучшающегося искусственного интеллекта (рекурсивное самоусовершенствование) для ускорения научных исследований. Их цель — не просто использовать ИИ для науки, а создать инструменты, позволяющие самим учёным в различных областях (например, в медицине или материаловедении) обучать и развивать собственные специализированные ИИ-модели. Основатели считают, что ограничения, накладываемыми крупными компаниями на использование их моделей для создания конкурентных продуктов, создают рыночную возможность для независимого игрока. Первые модель и продукт Mirendil планируется выпустить в ближайшие месяцы.

marsbit06/26 03:27

Сотрудник Anthropic ушел из компании и основал стартап стоимостью 10 миллиардов долларов, также занимающийся «рекурсивным самоулучшением»

marsbit06/26 03:27

Anthropic предупреждает о рекурсивном ИИ: новая компания Тянь Юаньдуна только что сделала «первый шаг»

Недавно Anthropic опубликовала статью «Когда ИИ создаёт себя», вызвавшую широкое обсуждение. В ней раскрываются впечатляющие данные: к маю 2026 года более 80% кода в их репозитории написан Claude, а объёмы кода, сливаемого инженерами ежедневно, выросли в 8 раз по сравнению с 2024 годом. Claude также ускорил один обучающий код примерно в 52 раза, в то время как опытному исследователю потребовалось бы 4-8 часов для ускорения в 4 раза. Anthropic указывает на цель — «рекурсивное самоулучшение», когда ИИ автономно проектирует, строит и обучает свои последующие версии. Теперь компания Recursive Superintelligence, соучредителем которой является Тянь Юаньдун, сделала «первый шаг» к автоматизации исследований ИИ. Они создали открытую систему автоматического открытия знаний и достигли лучших результатов (SOTA) в трёх бенчмарках, позволив ИИ проводить эксперименты. Их система автоматизирует традиционный цикл исследований «идея — код — эксперимент — анализ» и работает в трёх различных областях: 1. **Тренировка небольшой модели с фиксированным бюджетом вычислений (NanoChat Autoresearch):** Система улучшила результат, сократив валидационный BPB с 0.9372 до 0.9109, что эквивалентно достижению того же качества обучения за в 1.3 раза меньше времени. 2. **Скоростное обучение модели (NanoGPT Speedrun):** На 8 GPU H100 система сократила время обучения модели GPT до целевого уровня потерь с 79.7 секунд до 77.5 секунд, внедрив такие улучшения, как вычисления внимания в FP8, затухающий шум в оптимизаторе и более эффективное ядро MLP. 3. **Оптимизация GPU ядер (SOL-ExecBench):** В этом специализированном бенчмарке NVIDIA, содержащем 235 задач, система повысила общий балл с 0.699 до 0.754, приблизившись к теоретическому аппаратному пределу на 18%. Recursive подчёркивает, что это лишь «первый шаг». Их система наиболее эффективна в задачах с чёткими метриками и быстрой обратной связью, а предотвращение «взлома награды» остаётся ключевой проблемой. Тем не менее, их работа представляет собой конкретную реализацию новой парадигмы — рекурсивного ИИ, способного ускорять собственный прогресс. Это происходит на фоне предупреждений Anthropic о необходимости координации и потенциальных пауз в разработке перед лицом быстрого рекурсивного самоулучшения.

marsbit06/12 04:13

Anthropic предупреждает о рекурсивном ИИ: новая компания Тянь Юаньдуна только что сделала «первый шаг»

marsbit06/12 04:13

Когда ИИ начинает аудит мира: от обнаружения уязвимости ZEC в Claude к входу криптоиндустрии в «эпоху рекурсивной безопасности»

Недавние события в области искусственного интеллекта и безопасности криптоиндустрии указывают на формирование новой тенденции — «рекурсивной безопасности». Исследование Anthropic «Рекурсивное самосовершенствование» и обнаружение уязвимости в коде Zcash (ZEC) моделью Claude Opus демонстрируют, как ИИ переходит от роли инструмента к активному участнику анализа сложных систем. Традиционно безопасность в блокчейне основывалась на экспертной оценке и периодическом аудите. Однако рост сложности систем (Layer2, модульные архитектуры, zk-протоколы) превышает возможности ручного анализа. ИИ, способный обрабатывать огромные контексты, выявлять аномалии и понимать логические связи, радикально снижает стоимость и время обнаружения рисков. Это меняет жизненный цикл уязвимостей: ключевым становится не устранение всех багов, а скорость их выявления и реагирования. Возникает структура, аналогичная «рекурсивному самосовершенствованию»: система постоянно анализирует свой собственный код и состояние, ИИ помогает находить проблемы, разработчики их оперативно исправляют, а обновленная система снова попадает в цикл мониторинга. Безопасность становится не разовым мероприятием, а непрерывной, развивающейся способностью системы. Этот сдвиг несет и новые вызовы: ИИ усиливает как защитников, так и злоумышленников, увеличивается нагрузка на системы управления и необходимость быстрых ответов. Конкурентное преимущество смещается от «идеально защищенного» протокола к протоколу с самой высокой устойчивостью и скоростью адаптации к угрозам. Обнаружение уязвимости в Zcash — не просто единичный случай, а сигнал о вступлении индустрии в эпоху, где безопасность обеспечивается постоянной эволюцией и симбиозом человеческого опыта и искусственного интеллекта.

marsbit06/08 13:23

Когда ИИ начинает аудит мира: от обнаружения уязвимости ZEC в Claude к входу криптоиндустрии в «эпоху рекурсивной безопасности»

marsbit06/08 13:23

活动图片