Cursor abandonne le socle Kimi pour son nouveau modèle 1,5T, échange d’actions à 60 milliards de dollars contre Cursor, le premier coup de couteau de Musk vise Microsoft GitHub

marsbitОпубліковано о 2026-06-17Востаннє оновлено о 2026-06-17

Анотація

Aujourd'hui, lors de la conférence Compile, Cursor a annoncé le développement d'un nouveau modèle de plus de 1,5T de paramètres. Contrairement à ses précédentes versions qui s'appuyaient sur des modèles existants comme Kimi, ce nouveau modèle sera pré-entraîné à partir de zéro sur un énorme parc de plus de 100 000 GPU. Cette capacité de calcul massive, 10 à 20 fois supérieure à avant, est rendue possible grâce au récent accord d'acquisition par SpaceX. La transaction, prévue pour le troisième trimestre 2026, valoriserait Cursor à 60 milliards de dollars en actions SpaceX. Cursor présente ce modèle comme étant de la même ampleur que les modèles de niveau AGI d'OpenAI, et souligne qu'il ne sera pas seulement performant en écriture de code, mais aussi en compréhension et exécution de tâches plus générales (planification, test, utilisation d'outils), visant à devenir un assistant IA "utile" pour tous. Parallèlement, Cursor a dévoilé Origin, une plateforme de gestion de code Git conçue spécifiquement pour l'ère des agents IA. Origin vise à répondre aux limites des plateformes comme GitHub, conçues pour des développeurs humains, en permettant à des milliers d'agents IA de cloner, de fusionner et de soumettre du code simultanément, avec des fonctionnalités comme la résolution automatique des conflits de fusion. Ces annonces marquent une nouvelle étape stratégique pour Cursor, qui, avec le soutien financier et technique de SpaceX, ambitionne de dépasser son rôle d'éditeur de code ...

Aujourd'hui, Cursor a annoncé lors de la conférence Compile plusieurs produits « futures » : un nouveau modèle 1,5T à venir utilisant davantage de puissance de calcul, et Origin, une plateforme Git « de type GitHub » destinée aux agents intelligents.

Cela a rapidement attiré l'attention des nombreux utilisateurs, car cette annonce a coïncidé avec la nouvelle officialisée par SpaceX, qui a exercé son droit d'acquisition et a accepté d'acquérir Cursor par une transaction entièrement en actions. Selon l'accord, Cursor recevra des actions SpaceX d'une valeur de 60 milliards de dollars, et la transaction devrait être finalisée au troisième trimestre 2026. Des rapports antérieurs indiquaient que Cursor avait refusé l'intérêt d'acquisition de plusieurs grandes entreprises d'IA l'année dernière.

« À ce rythme, Cursor deviendra l'agent de programmation intelligent numéro un ou deux dans un an. Cette équipe est impressionnante... et dispose maintenant d'un soutien en puissance de calcul illimité. C'est la meilleure acquisition depuis Instagram et YouTube », a commenté un internaute.

Avec l'assurance de la puissance de calcul, entraîner un modèle à partir de zéro

Plusieurs internautes ont rapporté que le PDG de Cursor, Michael Truell, a révélé aujourd'hui lors de la conférence Compile des détails sur le nouveau modèle : un nouveau modèle de plus de 1,5T de paramètres, qui n'est plus basé sur Kimi, et qui a été pré-entraîné à partir de zéro sur plus de 100 000 GPU.

Ces derniers mois, SpaceXAI a collaboré avec Cursor pour entraîner conjointement un modèle, qui sera bientôt publié dans Cursor et Grok Build.

On suppose que le nouveau modèle dont parlait Michael est le modèle de base de 1,5T mentionné par Musk le 25 mai, suivi de deux pipelines d'apprentissage par renforcement, respectivement pour Cursor et Grok.

Lors de la conférence, Michael a révélé trois différences majeures du nouveau modèle en cours d'entraînement.

Premièrement, il est de grande échelle, du même ordre de grandeur que les modèles de niveau AGI d'OpenAI.

Deuxièmement, il est entraîné à partir de zéro, et non sur la base d'un modèle open source existant. « Nous aimons l'open source et nous souhaitons également trouver plus de moyens de redonner à la communauté open source. Mais entraîner un modèle de base à partir de zéro nous permet de mieux contrôler le comportement du modèle et de mieux couvrir les charges de travail qui nous tiennent vraiment à cœur, à vous et à moi », a déclaré Michael. Précédemment, Cursor avait été accusé d'être basé sur Kimi.

Troisièmement, et c'est un point crucial, les ressources de calcul dont dispose maintenant Cursor sont 10 à 20 fois supérieures à celles dont il pouvait bénéficier auparavant. La génération précédente de modèles utilisait déjà un peu plus de ressources de calcul qu'avant, mais cette fois-ci, il s'agit vraiment de la première augmentation significative de l'investissement en calcul.

« C'est très important », a déclaré Michael. « Par le passé, de Composer 1 à Composer 2.5, l'échelle de puissance de calcul utilisée pour l'entraînement de nos modèles était en réalité très faible par rapport aux laboratoires de pointe, ce qui limitait grandement ce que nous pouvions faire. Beaucoup de méthodes pour améliorer les modèles se heurtent fondamentalement à une question : pouvons-nous exécuter plus d'expériences, laisser les modèles s'entraîner plus longtemps ? Par conséquent, cette augmentation d'un facteur 10 en puissance de calcul nous donne réellement l'opportunité de développer des capacités différenciantes, et nous espérons bientôt mettre ces capacités entre vos mains, apportant ainsi de nouvelles fonctionnalités véritablement excitantes et suffisamment puissantes. »

Cependant, l'internaute Lisan al Gaib a révélé : « Opus 4.5 à 4.8, ainsi que GPT-5 à GPT-5.5, ne sont en réalité pas si grands ! (Ils sont tous inférieurs à 2 000 milliards de paramètres) ». Il a poursuivi : « Cela signifie que les performances actuelles de GPT-5.5 et d'Opus 4.8 sont atteignables par les modèles open source. Parce que devinez quoi d'autre est de cette échelle ? DeepSeek-V4-Pro. »

Gaib a déclaré que le seul véritable avantage concurrentiel est la mise à l'échelle :

Jusqu'à présent, Anthropic est le seul laboratoire à avoir réussi la transition vers une échelle d'environ 10 000 milliards de paramètres, c'est pourquoi je ne pense plus qu'OpenAI puisse rattraper son retard d'ici la fin de l'année. Anthropic n'a plus qu'à continuer à investir de la puissance de calcul en apprentissage par renforcement sur Mythos, et il continuera à s'améliorer au cours des 1 à 2 prochaines années.

Google n'a pas atteint une telle échelle et a peut-être poussé un peu trop loin la parcimonie. Ils ne savent manifestement pas non plus comment polir véritablement un modèle jusqu'à le rendre utilisable via l'apprentissage par renforcement.

OpenAI est encore coincé dans l'ombre de GPT-4.5.

xAI et Meta en sont encore au stade de la planification.

Précédemment, l'investisseur de Wall Street Gavin Baker a évalué très positivement Cursor : « À l'exception d'Anthropic, Cursor possède un "nombre de tokens de données d'entraînement de code propriétaire" plus élevé que n'importe quel autre laboratoire dans le monde. Le modèle de code interne de Cursor, Composer 2.5, avant même d'avoir subi un entraînement complet de niveau Colossus, se rapprochait déjà du niveau des modèles de pointe. »

Un internaute est optimiste quant à cette transaction d'acquisition : « Cursor maîtrise l'apprentissage par renforcement, et SpaceX dispose de suffisamment de puissance de calcul pour entraîner un modèle de 10T. Par conséquent, SpaceX pourrait peut-être remporter la course à l'IA. »

Au-delà du code

Par ailleurs, certains internautes ont remarqué que dans son tweet d'annonce, Cursor ne s'est pas présenté comme étant « orienté développeurs », mais simplement comme une « IA utile ». Ainsi, ils pensent que Cursor pourrait devenir un concurrent direct de Codex et de Claude Desktop.

Dans une certaine mesure, cela correspond à l'accent mis par Michael lors de la conférence sur le positionnement du nouveau modèle : « Ce sera un modèle intelligent qui ne se contente pas d'être bon pour écrire du code. »

Michael estime que c'est très important pour ce que l'équipe souhaite accomplir. « Notre objectif est de permettre à quiconque de construire ce qu'il veut avec un ordinateur. Et actuellement, le goulot d'étranglement est en train de passer de "l'écriture de code" en soi à l'ensemble des capacités que vous attendriez d'un collègue ingénieur. »

Cela signifie qu'il doit savoir utiliser les outils qu'un ingénieur utiliserait ; qu'il doit être capable de faire du monitoring, de la planification, de tester réellement les logiciels, et de cliquer sur des boutons dans les interfaces ; cela signifie aussi que l'équipe doit bien présenter l'expérience utilisateur, pour que l'utilisateur voie clairement ce que l'agent intelligent a modifié.

« Nous allons donc sortir du cadre du simple "codage fiable" pour doter ce modèle d'une intelligence générale plus forte. L'entraînement correspondant a déjà commencé et sera publié dans les prochaines semaines. Et tout cela est soutenu par notre collaboration avec SpaceX. Comme vous le savez aussi, ce n'est plus seulement une relation de coopération ordinaire », a déclaré Michael.

À ses yeux, il n'y a actuellement pas beaucoup de joueurs et d'organisations dans l'IA qui peuvent véritablement concevoir conjointement la couche produit et la couche modèle. L'ADN de nombreuses autres entreprises provient soit de grandes entreprises technologiques, soit elles ont commencé comme des laboratoires avant de s'orienter progressivement vers les développeurs et les produits. L'entreprise derrière Cursor, pour le meilleur ou pour le pire, est fondamentalement construite autour des développeurs. Cette entreprise est composée de personnes qui veulent vraiment créer des outils utiles pour les développeurs.

Ainsi, Michael pense qu'en entrant dans la phase suivante, l'entreprise combine pour la première fois un groupe de personnes qui comprennent vraiment les détails des produits et les flux de travail des développeurs, avec la capacité de modifier directement les capacités fondamentales des modèles. « Nous pouvons influencer non seulement les pixels à l'écran, mais aussi éditer les capacités sous-jacentes du modèle lui-même, et ces capacités du modèle sont une partie très importante du produit. »

Il est à noter que Cursor Mobile est maintenant en version bêta, comprenant une fonction de contrôle à distance de l'hôte Mac.

Une plateforme Git pour les agents intelligents, en rivalité avec Microsoft GitHub

Outre le modèle, Cursor a également lancé une plateforme Git native pour les agents intelligents : Origin.

« Les plateformes d'hébergement Git modernes sont conçues pour les développeurs humains : ils ne clonent un dépôt que de temps en temps, poussent quelques commits par jour, et non pas pour des agents intelligents qui pourraient cloner et pousser des milliers de fois par jour », a déclaré l'ingénieur de Cursor, Austin Nick Piel, sur X. « Très enthousiaste de construire une plateforme d'hébergement de code Git pour ce nouveau monde. »

Origin est un concurrent de GitHub que Cursor tente de créer, « natif pour les agents intelligents » : c'est une plateforme d'hébergement de code compatible avec Git, mais son hypothèse sous-jacente est qu'à l'avenir, de nombreux agents d'IA cloneront, créeront des branches, soumettront du code, feront des rebases, examineront du code et corrigeront des tâches échouées en parallèle.

Des internautes pensent que cela rend également l'acquisition de Graphite par l'entreprise l'année dernière encore plus intéressante. « Graphite apporte les PR empilées, les processus de revue de code, les files d'attente de fusion et une expérience de collaboration plus claire, tandis qu'Origin ajoute la couche d'hébergement de code en dessous. »

Ainsi, Cursor n'est plus seulement un « VS Code avec IA ». Ils cherchent à maîtriser l'ensemble de l'usine logicielle de l'IA : écrire du code dans Cursor, faire fonctionner des agents intelligents en parallèle, examiner le code avec un flux de travail de type Graphite, puis héberger et fusionner le code via Origin.

« GitHub a été construit pour le développement logiciel à échelle humaine. Et Origin est présenté comme l'infrastructure pour le prochain goulot d'étranglement : à l'ère de la génération de code par des agents intelligents à grande échelle, comment coordonner, examiner et fusionner ce code en toute sécurité », résume-t-il.

Selon une vidéo publiée par des internautes, c'est le cofondateur de Graphite, Tomas Reimers, qui a présenté Origin lors de la conférence Compile.

Le développement logiciel va bien au-delà de l'écriture de code. Il inclut également les tests, les revues, les fusions et le déploiement correct. Nous avons toujours cherché la meilleure façon d'accélérer ces étapes du flux de développement logiciel.

« Ces dernières années, nous avons remarqué une tendance : à mesure que ces entreprises commencent à adopter la programmation par IA, les outils dont elles dépendaient auparavant deviennent moins fiables. C'est parce que ces dernières années, les outils d'IA ont radicalement transformé toute l'industrie. Ils ont permis à chaque développeur de devenir 10 à 100 fois plus productif », a déclaré Tomas. « Mais ce changement exige également que les outils de développement changent fondamentalement. C'est pourquoi, après avoir été acquis par Cursor, nous avons accéléré notre projet le plus ambitieux : reconstruire cette couche d'infrastructure à partir de zéro. »

Il est rapporté qu'Origin est évolutif pour s'adapter aux charges de travail des agents intelligents, prend en charge les extensions API et MCP, et intègre des mécanismes de résolution automatique des conflits de fusion et des échecs de collaboration par des agents intelligents.

Un développeur a déclaré : « Ma fonctionnalité préférée est probablement la résolution automatique des conflits. Lorsque des dizaines d'agents IA soumettent du code simultanément, provoquant d'énormes conflits de fusion, Origin pourra les résoudre automatiquement. »

« Il est peut-être temps de trouver un concurrent à GitHub, pour voir si cela peut apporter du changement », a plaisanté un autre internaute. « GitHub regarde tout le monde recréer ses fonctionnalités une par une, lentement. » Bien sûr, certains ont aussi émis des doutes : « Cursor ne parvient même pas à gérer son propre service client, et maintenant ils veulent s'occuper de Git ? »

Selon l'annonce officielle, Origin sera lancé cet automne et les inscriptions sur liste d'attente sont déjà ouvertes. Certains développeurs craignent que lorsque ce produit « futur » sera vraiment lancé, les gens l'aient peut-être déjà oublié.

Conclusion

Beaucoup s'étonnent des réalisations actuelles de Cursor, fondée en 2023 par quatre diplômés du MIT : à l'origine une startup de communication cryptée, elle s'est ensuite étendue au domaine des outils de programmation IA. L'entreprise a été l'une des premières à intégrer de manière complète dans un IDE des capacités exploitant les grands modèles. C'est un fork de Visual Studio Code, intégrant profondément des capacités d'IA. Cependant, les plateformes existantes et les plus grandes entreprises d'IA ont ensuite lancé des fonctionnalités similaires.

Actuellement, le chiffre d'affaires annualisé de Cursor atteint déjà des milliards de dollars. Mais avec la prise de position dominante de Claude Code d'Anthropic dans ce domaine, la part de marché de Cursor a également diminué. Selon la presse étrangère, Cursor s'efforce toujours d'atteindre l'équilibre financier.

Les outils créés par Cursor permettent aux développeurs de basculer entre différents modèles d'IA, y compris ceux d'OpenAI, Anthropic, xAI, Google, etc. L'entreprise est en concurrence avec Claude Code d'Anthropic et Codex d'OpenAI, des produits capables d'écrire du code, de déboguer des logiciels et d'automatiser des tâches.

Devenue une filiale à part entière de SpaceX, Cursor dispose de plus de puissance de calcul, et certains analystes pensent que SpaceX pourra ainsi attirer des clients entreprises très lucratifs. Précédemment, de nombreux clients entreprises n'utilisaient pratiquement pas l'assistant de discussion Grok développé en interne par SpaceX. Grok est en concurrence avec Claude et ChatGPT, Musk le positionnant comme un chatbot « anti-woke » et à la recherche de la vérité, mais il reste actuellement à la traîne par rapport aux autres modèles de pointe.

Les rumeurs sur l'acquisition de Cursor par SpaceX circulaient déjà depuis le mois d'avril. À l'époque, SpaceX avait signé un accord de calcul et d'options avec Anysphere, la société mère de Cursor. SpaceX fournirait à Cursor une certaine quantité de puissance de calcul via des clusters GPU, et les deux parties collaboreraient pour améliorer les modèles existants, y compris Grok, et pourraient développer conjointement de nouveaux modèles d'IA et produits associés.

À l'époque, cette collaboration n'équivalait pas à une acquisition de Cursor. Selon le prospectus d'introduction en bourse de SpaceX, SpaceX avait obtenu un droit, mais pas d'obligation d'acquisition : à l'avenir, il pourrait acquérir Cursor à un prix prédéfini. Si SpaceX exerçait son droit d'achat après cette émission, la contrepartie serait payée en actions ordinaires de catégorie A de SpaceX, sur la base d'une valeur implicite des capitaux propres de Cursor de 60 milliards de dollars et du prix de clôture moyen pondéré en volume des actions ordinaires de catégorie A de SpaceX pendant les sept jours de bourse précédant la finalisation de l'acquisition.

L'accord prévoyait également des indemnités de rupture élevées. Si SpaceX mettait fin à l'accord d'options, ou si Cursor mettait fin à l'accord en raison d'une violation majeure de SpaceX, Cursor aurait le droit de recevoir des indemnités de rupture de 1,5 milliard de dollars, ainsi que le paiement différé de 8,5 milliards de dollars de frais de service prévus dans l'accord, soit un total de 10 milliards de dollars. Ces frais pourraient être payés en espèces ; si l'introduction en bourse de SpaceX n'était pas encore terminée à ce moment-là, ils pourraient également être payés en actions ordinaires de catégorie A.

SpaceX a terminé son introduction en bourse vendredi dernier, avec une hausse de 19% le premier jour, de 20% lundi et d'environ 5% mardi, atteignant actuellement une capitalisation boursière d'environ 2 660 milliards de dollars. Après la hausse de son action, la capitalisation de SpaceX a dépassé celle d'Amazon mardi, faisant son entrée parmi les 5 entreprises cotées américaines ayant la plus grande valeur marchande.

Aujourd'hui, l'acquisition de Cursor par SpaceX est finalisée, mais c'est aussi un nouveau départ. Nous verrons si les deux parviendront, comme beaucoup de développeurs l'espèrent, à bouleverser le paysage concurrentiel actuel.

Liens de référence :

https://www.wsj.com/business/spacex-agrees-to-buy-ai-coding-agent-cursor-for-60-billion-7a473340?st=2addXh&reflink=article_copyURL_share

https://x.com/morganlinton/status/2066946225837109735

Cet article provient du compte WeChat officiel « InfoQ » (ID : infoqchina), auteur : Chu Xingjuan

Трендові криптовалюти

Пов'язані питання

QQuels sont les deux principaux produits annoncés par Cursor lors de la conférence Compile ?

ACursor a annoncé un nouveau modèle de 1,5T paramètres (en cours de formation) et Origin, une plateforme Git native pour les agents intelligents.

QQuel est le montant de l'acquisition de Cursor par SpaceX et sous quelle forme ?

AL'acquisition de Cursor par SpaceX est évaluée à 60 milliards de dollars et sera réalisée sous forme d'une transaction entièrement en actions de SpaceX.

QPourquoi Cursor décide-t-il d'entraîner son nouveau modèle à partir de zéro, et non plus sur une base comme Kimi ?

ACursor souhaite un meilleur contrôle du comportement du modèle et une meilleure adaptation à ses charges de travail spécifiques. Un entraînement à partir de zéro, avec 10 à 20 fois plus de ressources de calcul grâce à SpaceX, permet cela.

QQuel est l'objectif principal de la nouvelle plateforme Git, Origin, développée par Cursor ?

AOrigin est conçue comme une plateforme Git native pour les agents IA, capable de gérer des charges de travail massives où des dizaines d'agents clonent, valident et fusionnent du code en parallèle, avec des fonctionnalités comme la résolution automatique des conflits.

QQuel avantage SpaceX espère-t-il retirer de l'acquisition de Cursor selon l'article ?

ASpaceX acquiert ainsi une expertise en apprentissage par renforcement et en données de code propriétaires, ce qui pourrait lui permettre de gagner la course à l'IA. De plus, cela pourrait aider SpaceX à attirer des clients entreprises pour son assistant Grok, qui est actuellement en retard sur les modèles concurrents.

Пов'язані матеріали

Unpacking the Truth Behind On-chain Assets: Leverage, Liquidity, and Risk

The article analyzes the concept of "real-world asset" (RWA) tokenization, arguing that while tokenizing assets on-chain is a useful step, it is far from transformative on its own. The author compares it to placing a barcode on a shipping container—it enables identification but does not build the necessary market infrastructure. The core argument is that true value emerges not from tokenization, but from integrating these tokens into DeFi systems where they can be valued, financed, hedged, traded, and liquidated under stress. Key challenges identified include: 1. **Multiple Time Clocks**: A fundamental tension exists between blockchain's 24/7 settlement and the slower, business-hour-dependent processes of traditional markets, custody, and redemption. This "duration mismatch" can create dangerous liquidity gaps during crises. 2. **Liquidity Misconceptions**: True liquidity is not measured by Total Value Locked (TVL) or trading pairs, but by the ability to exit a position within a required timeframe at an acceptable price. It requires analyzing multiple exit paths and stress-testing scenarios. 3. **Leverage and Risk**: Leverage unlocks economic utility (e.g., using tokenized assets as collateral) but also introduces fragility. Risk models must account for more than asset volatility, incorporating factors like legal enforceability, oracle freshness, and market structure. Paradoxically, a "safer" asset like tokenized Treasury bonds could require a higher collateral discount than ETH due to slower, less-proven liquidation mechanisms. 4. **A Risk Graph**: RWA risk should be modeled as a network of interconnected dependencies (e.g., issuers, custodians, oracles, stablecoin pools), not a single score. Failures can propagate through this graph, turning operational issues into systemic liquidity crises. The article states that tokenized government bonds are merely an entry point, while more complex frontiers like computing power and energy assets present greater challenges and opportunities. It also examines the interplay and risks between tokenized stocks and perpetual futures contracts. The conclusion is that the future lies not in "tokenizing everything," but in building robust market layers where tokenized rights become resilient financial primitives within a programmable capital system. The token is just the barcode; the market is the machine.

marsbit5 хв тому

Unpacking the Truth Behind On-chain Assets: Leverage, Liquidity, and Risk

marsbit5 хв тому

The End of Mathematics: 40 Top Mathematicians Gather at Secret OpenAI Meeting

In August 2026, OpenAI hosted a closed-door summit with approximately 40 leading mathematicians, including recent Fields Medalist Jacob Tsimerman and OpenAI researcher Sébastien Bubeck. The meeting, spurred by a series of recent AI breakthroughs in mathematics, grappled with the potential existential threat AI poses to the field. The backdrop includes several high-profile AI achievements: OpenAI models disproving long-standing conjectures like the unit distance problem, generating 10 new mathematical discoveries, and Anthropic's Claude aiding in constructing complex multidimensional objects. These results often bypass traditional academic pipelines, appearing directly on social media. The mathematical community is divided. Over 3000 researchers signed the "Leiden Statement," advocating for responsible AI use and verification. Others resist AI entirely to preserve human-centric mathematics. A key concern is AI's current inability to *explain* proofs, particularly the difficult steps, which is central to mathematical understanding. At the summit, Bubeck outlined four potential futures: mathematics becoming like collaborative software engineering, a compute-driven field like physics, a curatorial exercise where humans interpret AI output, or a mass transition of mathematicians into AI safety. While emphasizing that "mathematics only makes sense when mathematicians learn from it," no consensus was reached. The event highlights a profound moment of reflection. As AI demonstrates increasing competence in solving complex problems, mathematicians are forced to question their future role and the very meaning of their discipline.

marsbit10 хв тому

The End of Mathematics: 40 Top Mathematicians Gather at Secret OpenAI Meeting

marsbit10 хв тому

Anthropic's New Models 'Catch the Gossip', The Strongest Fable 5 Unexpectedly Falls Flat

Anthropic has been discovered working on two new, previously unknown models codenamed "Marshmallow" (claude-marshmallow-eap) and "Melon" (claude-melon-eap), with early tests showing Marshmallow potentially surpassing Claude Opus 5 in conversational naturalness. Their emergence coincides with surprising new data revealing that Anthropic's flagship Fable 5 model, released two months ago as its strongest and most expensive offering, is being largely ignored by the enterprise market. According to spending data from Ramp tracking over 70,000 US companies, Fable 5 accounts for only about 11% of total token spending on Anthropic's models. This pales in comparison to OpenAI's flagship GPT-5.6 Sol, which commands roughly 25% of token spending in the same period. The tepid adoption is largely attributed to Fable 5's extremely high cost—double that of Opus 4.8 and ten times that of Haiku 4.5—without delivering proportionally superior performance for most business applications. Compounding the issue, the later-released Claude Opus 5, priced at half the cost of Fable 5, has achieved comparable or even better results in key benchmarks like programming and knowledge work, quickly surpassing Fable 5 in enterprise spending share. Furthermore, the rapid rise of powerful, low-cost open-source models—whose token usage share surged from 11% in April to 62% in August while costing less than 4% of enterprise AI budgets—applies additional pressure. Analysts suggest the sudden appearance of Marshmallow and Melon may be an urgent move by Anthropic to address this gap in its lineup. The goal is to offer models that are not only powerful but also cost-effective enough for businesses to adopt widely and sustainably, moving beyond a flagship that serves more as a showcase than a workhorse.

marsbit10 хв тому

Anthropic's New Models 'Catch the Gossip', The Strongest Fable 5 Unexpectedly Falls Flat

marsbit10 хв тому

Three Months After the Passing of Little Dog Rosie, Her Medical Records Transformed into an AI Healthcare Company

Three months after the passing of his dog Rosie, AI entrepreneur Paul S. Conyngham secured $4 million in seed funding from Founders Fund for his new startup, Gamgee. The company aims to industrialize the experimental, AI-assisted process he pioneered to create a personalized mRNA cancer vaccine for Rosie, who suffered from mast cell tumors. With no formal biology background, Conyngham used AI tools like ChatGPT and AlphaFold to analyze Rosie's tumor DNA, identify target neoantigens, and design a custom mRNA vaccine sequence. Laboratory partners at UNSW produced the vaccine. Initial treatment showed tumor reduction, but Rosie's cancer later recurred and she was euthanized. Gamgee's goal is to streamline this "N-of-1" approach into a repeatable service for canine cancer patients, handling sequencing, vaccine design, production, and delivery. Clinical trials are planned in Australia in collaboration with research institutions. The company also eyes a longer-term vision of establishing personalized, mRNA-based medicine across species. The story highlights the broader challenge in personalized cancer treatment: compressing the entire timeline from design and regulatory approval to manufacturing and administration to match the patient's prognosis. While AI can accelerate target discovery, the remaining logistical and regulatory hurdles are significant. The article concludes by emphasizing that, for now, consulting qualified veterinary oncologists remains the responsible path for pet owners.

marsbit19 хв тому

Three Months After the Passing of Little Dog Rosie, Her Medical Records Transformed into an AI Healthcare Company

marsbit19 хв тому

Торгівля

Спот

Популярні статті

Що таке $S$

Розуміння SPERO: Комплексний огляд Вступ до SPERO Оскільки ландшафт інновацій продовжує еволюціонувати, виникнення технологій web3 та криптовалютних проектів відіграє ключову роль у формуванні цифрового майбутнього. Один з проектів, який привернув увагу в цій динамічній сфері, — це SPERO, позначений як SPERO,$$s$. Ця стаття має на меті зібрати та представити детальну інформацію про SPERO, щоб допомогти ентузіастам та інвесторам зрозуміти його основи, цілі та інновації в рамках web3 та крипто-сектору. Що таке SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ — це унікальний проект у криптопросторі, який прагне використати принципи децентралізації та технології блокчейн для створення екосистеми, що сприяє залученню, корисності та фінансовій інклюзії. Проект розроблений для полегшення взаємодії між користувачами новими способами, надаючи їм інноваційні фінансові рішення та послуги. У своїй основі SPERO,$$s$ прагне надати можливості індивідам, забезпечуючи інструменти та платформи, які покращують користувацький досвід у криптовалютному просторі. Це включає в себе можливість більш гнучких методів транзакцій, сприяння ініціативам, що підтримуються спільнотою, та створення шляхів для фінансових можливостей через децентралізовані додатки (dApps). Основна концепція SPERO,$$s$ обертається навколо інклюзивності, прагнучи зменшити розриви в традиційній фінансовій системі, використовуючи переваги технології блокчейн. Хто є творцем SPERO,$$s$? Особистість творця SPERO,$$s$ залишається дещо невідомою, оскільки є обмежені публічно доступні ресурси, що надають детальну інформацію про його засновників. Ця відсутність прозорості може бути наслідком зобов'язання проекту до децентралізації — етики, яку багато проектів web3 поділяють, ставлячи колективні внески вище за індивідуальне визнання. Зосереджуючи обговорення навколо спільноти та її колективних цілей, SPERO,$$s$ втілює суть наділення без виділення конкретних осіб. Таким чином, розуміння етики та місії SPERO є більш важливим, ніж ідентифікація єдиного творця. Хто є інвесторами SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ підтримується різноманітними інвесторами, починаючи від венчурних капіталістів до ангельських інвесторів, які прагнуть сприяти інноваціям у крипто-секторі. Зосередження цих інвесторів зазвичай узгоджується з місією SPERO — пріоритет надається проектам, які обіцяють технологічний прогрес у суспільстві, фінансову інклюзію та децентралізоване управління. Ці інвесторські фонди зазвичай зацікавлені в проектах, які не лише пропонують інноваційні продукти, але й позитивно впливають на спільноту блокчейн та її екосистеми. Підтримка з боку цих інвесторів підкріплює SPERO,$$s$ як значного конкурента в швидко змінюваній сфері крипто-проектів. Як працює SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ використовує багатогранну структуру, яка відрізняє його від традиційних криптовалютних проектів. Ось деякі ключові особливості, які підкреслюють його унікальність та інноваційність: Децентралізоване управління: SPERO,$$s$ інтегрує моделі децентралізованого управління, надаючи користувачам можливість активно брати участь у процесах прийняття рішень щодо майбутнього проекту. Цей підхід сприяє відчуттю власності та відповідальності серед членів спільноти. Корисність токена: SPERO,$$s$ використовує свій власний криптовалютний токен, розроблений для виконання різних функцій в екосистемі. Ці токени дозволяють здійснювати транзакції, отримувати винагороди та полегшувати послуги, що пропонуються на платформі, підвищуючи загальну залученість та корисність. Шарова архітектура: Технічна архітектура SPERO,$$s$ підтримує модульність та масштабованість, що дозволяє безперешкодно інтегрувати додаткові функції та додатки в міру розвитку проекту. Ця адаптивність є надзвичайно важливою для збереження актуальності в постійно змінюваному крипто-ландшафті. Залучення спільноти: Проект підкреслює ініціативи, що підтримуються спільнотою, використовуючи механізми, які стимулюють співпрацю та зворотний зв'язок. Підтримуючи сильну спільноту, SPERO,$$s$ може краще задовольняти потреби користувачів та адаптуватися до ринкових тенденцій. Фокус на інклюзію: Пропонуючи низькі комісії за транзакції та зручні інтерфейси, SPERO,$$s$ прагне залучити різноманітну базу користувачів, включаючи осіб, які раніше не брали участі в крипто-просторі. Це зобов'язання до інклюзії узгоджується з його загальною місією наділення через доступність. Хронологія SPERO,$$s$ Розуміння історії проекту надає важливі уявлення про його розвиток та етапи. Нижче наведено пропоновану хронологію, що відображає значні події в еволюції SPERO,$$s$: Етап концептуалізації та ідеації: Початкові ідеї, що стали основою SPERO,$$s$, були сформовані, тісно пов'язані з принципами децентралізації та фокусом на спільноті в індустрії блокчейн. Запуск білого паперу проекту: Після концептуального етапу був випущений комплексний білий папір, що детально описує бачення, цілі та технологічну інфраструктуру SPERO,$$s$, щоб залучити інтерес та зворотний зв'язок від спільноти. Створення спільноти та ранні залучення: Активні зусилля були спрямовані на створення спільноти ранніх прихильників та потенційних інвесторів, що полегшило обговорення цілей проекту та отримання підтримки. Подія генерації токенів: SPERO,$$s$ провів подію генерації токенів (TGE) для розподілу своїх рідних токенів серед ранніх прихильників та встановлення початкової ліквідності в екосистемі. Запуск початкового dApp: Перший децентралізований додаток (dApp), пов'язаний з SPERO,$$s$, став доступним, дозволяючи користувачам взаємодіяти з основними функціями платформи. Постійний розвиток та партнерства: Безперервні оновлення та вдосконалення пропозицій проекту, включаючи стратегічні партнерства з іншими учасниками блокчейн-простору, сформували SPERO,$$s$ у конкурентоспроможного та еволюціонуючого гравця на крипто-ринку. Висновок SPERO,$$s$ є свідченням потенціалу web3 та криптовалют для революціонізації фінансових систем та наділення індивідів. Завдяки зобов'язанню до децентралізованого управління, залучення спільноти та інноваційно спроектованих функцій, він прокладає шлях до більш інклюзивного фінансового ландшафту. Як і з будь-якими інвестиціями в швидко змінюваному крипто-просторі, потенційним інвесторам та користувачам рекомендується ретельно досліджувати та обдумано взаємодіяти з поточними подіями в SPERO,$$s$. Проект демонструє інноваційний дух крипто-індустрії, запрошуючи до подальшого дослідження його численних можливостей. Хоча подорож SPERO,$$s$ ще триває, його основні принципи можуть справді вплинути на майбутнє того, як ми взаємодіємо з технологією, фінансами та один з одним у взаємопов'язаних цифрових екосистемах.

377 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.17Оновлено 2024.12.17

Що таке $S$

Що таке AGENT S

Агент S: Майбутнє автономної взаємодії в Web3 Вступ У постійно змінюваному ландшафті Web3 та криптовалюти інновації постійно переосмислюють, як люди взаємодіють з цифровими платформами. Один з таких новаторських проектів, Агент S, обіцяє революціонізувати взаємодію людини з комп'ютером через свою відкриту агентну структуру. Прокладаючи шлях для автономних взаємодій, Агент S прагне спростити складні завдання, пропонуючи трансформаційні застосування в штучному інтелекті (ШІ). Це детальне дослідження заглиблюється в складності проекту, його унікальні особливості та наслідки для сфери криптовалюти. Що таке Агент S? Агент S є революційною відкритою агентною структурою, спеціально розробленою для вирішення трьох основних викликів в автоматизації комп'ютерних завдань: Набуття специфічних знань у галузі: Структура інтелектуально навчається з різних зовнішніх джерел знань та внутрішнього досвіду. Цей подвійний підхід дозволяє їй створити багатий репозиторій специфічних знань у галузі, покращуючи її продуктивність у виконанні завдань. Планування на довгих горизонтах завдань: Агент S використовує планування з підкріпленням досвіду, стратегічний підхід, який полегшує ефективний розподіл та виконання складних завдань. Ця функція значно підвищує її здатність ефективно та результативно управляти кількома підзавданнями. Обробка динамічних, неоднорідних інтерфейсів: Проект представляє Інтерфейс Агент-Комп'ютер (ACI), інноваційне рішення, яке покращує взаємодію між агентами та користувачами. Використовуючи багатомодальні великі мовні моделі (MLLMs), Агент S може безперешкодно орієнтуватися та маніпулювати різноманітними графічними інтерфейсами користувача. Завдяки цим новаторським функціям Агент S надає надійну структуру, яка вирішує складнощі, пов'язані з автоматизацією людської взаємодії з машинами, прокладаючи шлях для численних застосувань у ШІ та за його межами. Хто є творцем Агент S? Хоча концепція Агент S є фундаментально новаторською, конкретна інформація про його творця залишається невідомою. Творець наразі невідомий, що підкреслює або початкову стадію проекту, або стратегічний вибір зберегти засновників у таємниці. Незважаючи на анонімність, акцент залишається на можливостях та потенціалі структури. Хто є інвесторами Агент S? Оскільки Агент S є відносно новим у криптографічній екосистемі, детальна інформація про його інвесторів та фінансових спонсорів не задокументована. Відсутність публічно доступних відомостей про інвестиційні фонди або організації, що підтримують проект, викликає питання щодо його фінансової структури та дорожньої карти розвитку. Розуміння підтримки є критично важливим для оцінки стійкості проекту та потенційного впливу на ринок. Як працює Агент S? В основі Агент S лежить передова технологія, яка дозволяє йому ефективно функціонувати в різних умовах. Його операційна модель побудована навколо кількох ключових функцій: Взаємодія з комп'ютером, подібна до людської: Структура пропонує розширене планування ШІ, прагнучи зробити взаємодії з комп'ютерами більш інтуїтивними. Імітуючи людську поведінку при виконанні завдань, вона обіцяє підвищити досвід користувачів. Наративна пам'ять: Використовується для використання високорівневого досвіду, Агент S використовує наративну пам'ять для відстеження історій завдань, тим самим покращуючи свої процеси прийняття рішень. Епізодична пам'ять: Ця функція надає користувачам покрокові інструкції, дозволяючи структурі пропонувати контекстуальну підтримку в міру виконання завдань. Підтримка OpenACI: Завдяки можливості працювати локально, Агент S дозволяє користувачам зберігати контроль над своїми взаємодіями та робочими процесами, узгоджуючи з децентралізованою етикою Web3. Легка інтеграція з зовнішніми API: Його універсальність і сумісність з різними платформами ШІ забезпечують те, що Агент S може безперешкодно вписатися в існуючі технологічні екосистеми, роблячи його привабливим вибором для розробників та організацій. Ці функціональні можливості колективно сприяють унікальному положенню Агент S у крипто-просторі, оскільки він автоматизує складні, багатоступеневі завдання з мінімальним втручанням людини. У міру розвитку проекту його потенційні застосування в Web3 можуть переосмислити, як відбуваються цифрові взаємодії. Хронологія Агент S Розробка та етапи Агент S можуть бути узагальнені в хронології, яка підкреслює його значні події: 27 вересня 2024 року: Концепція Агент S була представлена в комплексній науковій статті під назвою “Відкрита агентна структура, яка використовує комп'ютери як людина”, що демонструє основи проекту. 10 жовтня 2024 року: Наукова стаття була опублікована на arXiv, пропонуючи детальне дослідження структури та її оцінки продуктивності на основі бенчмарку OSWorld. 12 жовтня 2024 року: Було випущено відеопрезентацію, що надає візуальне уявлення про можливості та особливості Агент S, ще більше залучаючи потенційних користувачів та інвесторів. Ці маркери в хронології не лише ілюструють прогрес Агент S, але й вказують на його прихильність до прозорості та залучення громади. Ключові моменти про Агент S У міру розвитку структури Агент S кілька ключових характеристик виділяються, підкреслюючи її новаторський характер та потенціал: Інноваційна структура: Розроблена для забезпечення інтуїтивного використання комп'ютерів, подібного до людської взаємодії, Агент S пропонує новий підхід до автоматизації завдань. Автономна взаємодія: Здатність автономно взаємодіяти з комп'ютерами через GUI означає стрибок до більш інтелектуальних та ефективних обчислювальних рішень. Автоматизація складних завдань: Завдяки своїй надійній методології він може автоматизувати складні, багатоступеневі завдання, роблячи процеси швидшими та менш схильними до помилок. Безперервне вдосконалення: Механізми навчання дозволяють Агенту S покращуватися на основі минулого досвіду, постійно підвищуючи свою продуктивність та ефективність. Універсальність: Його адаптивність до різних операційних середовищ, таких як OSWorld та WindowsAgentArena, забезпечує його здатність служити широкому спектру застосувань. Оскільки Агент S займає своє місце в ландшафті Web3 та криптовалюти, його потенціал покращити можливості взаємодії та автоматизувати процеси означає значний прогрес у технологіях ШІ. Завдяки своїй інноваційній структурі Агент S є прикладом майбутнього цифрових взаємодій, обіцяючи більш безперешкодний та ефективний досвід для користувачів у різних галузях. Висновок Агент S представляє собою сміливий крок вперед у поєднанні ШІ та Web3, з можливістю переосмислити, як ми взаємодіємо з технологією. Хоча проект все ще на ранніх стадіях, можливості для його застосування є величезними та переконливими. Завдяки своїй комплексній структурі, що вирішує критичні виклики, Агент S прагне вивести автономні взаємодії на передній план цифрового досвіду. У міру того, як ми заглиблюємося в сфери криптовалюти та децентралізації, проекти, подібні до Агент S, безсумнівно, відіграватимуть ключову роль у формуванні майбутнього технологій та співпраці людини з комп'ютером.

989 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.14Оновлено 2025.01.14

Що таке AGENT S

Як купити S

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Sonic (S) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Sonic (S).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Sonic (S)Після придбання Sonic (S) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Sonic (S)Легко торгуйте Sonic (S) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

2.1k переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.15Оновлено 2026.06.02

Як купити S

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни S (S).

活动图片