Alipay подключает 1.4млрд пользователей к DeFI через свою L2-сеть на Ethereum

Alipay — это крупнейшее в мире мобильное платежное приложение, принадлежащее Alibaba.

Команда создала Jovay — это публичная сеть L2 на Ethereum, которая использует ИИ и оракулы, чтобы соединить реальный мир (цены, активы, данные) с децентрализованными финансами. Это позволяет Alipay и её клиентам работать с блокчейном, токенизировать активы и интегрировать их в DeFi.

Это первый случай, когда финтех гигант строит напрямую на Ethereum, а не на приватной цепочке.

Основные характеристики:

1. Тестнет показал 15 700–22 000 транзакций в секунду (TPS), цель — 100 000 TPS. Для сравнения, Base (L2 от Coinbase) делает ~93 TPS, а Visa — ~1700 TPS в пике.

2. Гибридная модель с ZK-доказательствами и TEE для высокой скорости и безопасности. Совместима с EVM, что упрощает перенос смарт-контрактов.

3. Фокус на RWA. Ant Group уже перевела активы на $8,4 млрд в токены на своей платформе AntChain.

4. Соответствие KYC/AML для работы с институциональными клиентами.

5.Публичный тестнет запущен в июле 2025, мейннет стартовал в октябре 2025. TVL — $50 млн.

Бесплатный курс по робототехнике от HF в тот момент, когда она на диком хайпе

Если вы тоже хотите начать заниматься робототехникой, но не знаете с чего начать, то вот это для вас.

Команда LeRobot в Hugging Face, выпустила краш-курс - это практический туториал, который полностью все разложит по полочкам.

Вот основные блоки курса:

- как применять RL сначала в виртуальной среде, а потом переносить на настоящие машины. Это база.

- ACT, Diffusion policies.

Google вышел на рынок ядерного синтеза энергии и создает ИИ-агентов для этого

Google инвестировал в Commonwealth Fusion Systems, который строит самый мощный магнитный токамак в мире, который станет 1-м устройством магнитного удержания, генерирующим больше энергии, чем потребляет.

DeepMind и CFS работают в трёх основных областях:

1. Создание быстрого и точного симулятора плазмы — компании разработали TORAX, открытый симулятор плазмы, написанный на языке JAX, который позволяет проводить миллионы виртуальных экспериментов перед включением SPARC и значительно ускоряет исследования.

2. Поиск оптимального пути к максимальной энергии — с помощью усиленного обучения и методов эволюционного поиска, ИИ-агенты могут исследовать множество потенциальных сценариев операций и определить наиболее эффективные и надежные пути достижения энергии синтеза.

3. Разработка ИИ-пилота для управления в реальном времени — исследователи работают над тем, чтобы обучить агенты усиленного обучения динамически управлять плазмой, распределяя тепло эффективно и балансируя множество ограничений и целей.

Anthropic делает все, чтобы ИИ стал полноценным сотрудником. Они дали Claude навыки, ИИ-агенты после смогут создавать свои собственные на основе опыта

Эта функция ещё больше делает из Claude эффективным ИИ-сотрудником/коллегой.

Anthropic выпустил функцию skills, позволяющую создавать навыки— наборы инструкций, скриптов и файлов для автоматизации задач.

Представьте, вместо того чтобы каждый раз объяснять Claude, как работать с твоими задачами, ты просто создаёшь скилл и ИИ сам его активирует, когда поймёт, что это релевантно.

Skills — это фундамент того, как агенты будут учиться и делиться экспертизой в будущем.

Claude сам выбирает нужный скилл для работы, поддерживает код (Python), работу с документами (PDF, Excel) и API. Доступно только для платных подписок.

Кроссплатформенная портативность Skills дает компаниям возможность разработать навык один раз и развернуть его везде, где команды используют Claude.

Криптоиндустрия выросла настолько, что - реальная замена глобальной финансовой стабильности, регулирование отстает.

Это отчет Совета по финансовой стабильности(FSB), который анализирует, как страны-члены FSB и некоторые другие юрисдикции внедряют рекомендации FSB по регулированию
криптоактивов, стейблкоинов.

4 основных вывода этого документа:
1. Рынок вырос до $4 трлн. Криптоактивы глубоко интегрируются в традиционные финансы через банки, ETF, корпоративные балансы.
Стейблкоины держат резервы как целые страны - могут дестабилизировать рынок облигаций США при массовом изъятии.

2. Регулирование проваливается:
- Только 39% стран финализировали правила для криптокомпаний
- Только 18% стран финализировали правила для стейблкоинов
- Даже там, где правила есть - почти не проводятся проверки.
- Огромные пробелы: нет контроля кредитования, маржинальной торговли, управления рисками.

3. Каждая страна действует по-своему - это опасно:
- ЕС требует одно, США - другое, Азия - третье.
- Компании могут выбирать страну с мягкими правилами
- Невозможно отследить транснациональные риски
- Страны плохо сотрудничают друг с другом.

4. Стейблкоины - это бомба замедленного действия:
- Растут быстрее всего (+75% за год)
- Но регулирование самое слабое.
Критические пробелы:
•Нет капитальных буферов на случай кризиса
•Нет планов банкротства
•Непонятно, смогут ли люди забрать деньги при панике
•Резервы могут храниться где угодно.

Самое обсуждаемое сегодня - работа Meta,где раскрываются секреты масштабирования RL для LLM

Сегодня все хвалят работу команды Meta AI(запрещенная в РФ), которая исследовала, как масштабировать обучение с подкреплением (RL) для LLMs.

Использовали 400 000 GPU-часов на Nvidia GB200, чтобы протестировать разные подходы RL и вывести законы масштабирования, аналогичные тем, что есть для предобучения.

Работа даёт инструмент для планирования RL-экспериментов: тестируй на малом масштабе, экстраполируй результат.

Это экономит ресурсы и делает RL более предсказуемым, как предобучение.

Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире

Главная новость недели - время в соцсетях впервые в истории сокращается — лидеры тренда — молодые люди 16-24 лет.

ИИ, агенты:

Anthropic выпустили Claude Haiku 4.5 — теперь модели можно использовать в связке: Sonnet 4.5 разбивает сложную задачу на план, а команда Haiku 4.5 выполняет подзадачи параллельно.

Google представили Coral NPU — открытая Edge ИИ платформа для запуска трансформеров и LLM на носимых устройствах с поддержкой TensorFlow, JAX и PyTorch.

Microsoft представила MAI-Image-1 — 1-й собственный генератор изображений.

Google выпустили Veo 3.1 — обновлённая модель генерации видео для режиссёров и разработчиков.

Новая архитектура Mamba3.

Google DeepMind создали модель для исследования рака — Cell2Sentence-Scale сгенерировала новую гипотезу о раковых клетках, которую учёные подтвердили в живых клетках экспериментально.

Meta* раскрыла секреты масштабирования RL.

Anthropic даёт Claude новые навыки, агенты смогут создавать собственные навыки на основе опыта.

Google вышел на рынок ядерного синтеза — компания создаёт ИИ-агентов для работы с термоядерной энергией.

Meta AI предложили новый метод обучения агентов.

Google показали, как агенты учатся навыкам — ИИ смотрит обучающие видео, преобразует их в шаги действий и повышает производительность задач.

Запущена BigCodeArena — платформа для сравнения качества кода, генерируемого языковыми моделями.

xAI Илона Маска разрабатывает world models — ИИ-системы, способные понимать и проектировать физическое окружение.

Исследования и безопасность:

OpenAI, Anthropic и Google DeepMind выпустили совместную статью — текущие методы защиты LLM крайне уязвимы, почти все существующие методы можно обойти адаптивными атаками.

Андрей Карпати выпустил Nanochat — позволяет создать свою мини-версию ChatGPT с нуля.

Нейротехнологии, микроэлектроника, робототехника и космос:

Neuralink показали, как их пациент смог поесть, управляя роботизированной рукой силой мысли.

Китайская компания Qiyunfang создала 2 полностью отечественные специализированные ПО для проектирования электроники и микросхем.

Бум инвестиций в космическую отрасль с фокусом на Луну, Марс и многоразовые технологии.

HuggingFace запустили бесплатный курс по робототехнике.

Финансы, криптовалюты, инвестиции:

JPMorgan инвестирует $1,5 трлн за 10 лет на ИИ, космос, робототехнику и другие технологии.

CEO BlackRock назвал биткоин альтернативой $.

США одобрили банк Питера Тиля — новый банк будет работать с ИИ и крипто-стартапами.

Citibank запустит криптокастодиальные услуги в 2026.

FT опубликовала прогноз cap table OpenAI — анализ структуры капитала после перехода компании в коммерческий статус.

Бутан первым в мире интегрируется с Ethereum на нацуровне.

Alipay создала Jovay — публичная сеть L2 на Ethereum с ИИ и оракулами для связи реального мира с DeFi, токенизации активов и интеграции в децентрализованные финансы.

Цифровые кошельки заменяют банковские счета — свежий отчёт.

Криптоиндустрия выросла до угрозы глобальной стабильности — отчёт Совета по финансовой стабильности (FSB) указывает, что регулирование отстаёт от роста отрасли.

whitepaper Visa о стейблкоин-кредитовании показывает миллиарды $, уже работающих через Morpho.

Бизнес и ИТ-гиганты:

Microsoft трансформирует GitHub из-за усиливающейся конкуренции.

Walmart стал первым крупным ритейлером в ChatGPT.

OpenAI создаёт собственные чипы — разбор стратегии компании.

*запрещенная в РФ организация.

Андрей Карпатый: сегодняшние ИИ-агенты очень слабые, через ~10 лет агенты станут по-настоящему полезными для сложных задач.

Экс-директор по ИИ в Tesla и сооснователь OpenAI дал большое интервью, мы по частям разберем его в несколько постов. #часть1

Карпатый говорит, что сегодняшняя вера в агентов ведёт к горам плохого кода, уязвимостям и техдолгу. Цена ошибки в софте высока, как в автономном вождении. Нам нужны девятки надёжности: от 90% к 99.9% — это долгий путь.

Что не так с ИИ-агентами?

1. Ограниченный интеллект. Claude или Codex напоминают ему "детей-савантов" — отличная память, но слабое понимание контекста. Они справляются с шаблонными задачами, но проваливаются на уникальных или сложных проектах.

2. Отсутствие мультимодальности. Агенты пока не умеют полноценно взаимодействовать с компьютером, как человек — понимать интерфейсы, видеть экран, координировать действия.

3. Нет долговременной памяти. Каждый запрос — как новый старт. Модели не учатся на предыдущих взаимодействиях, сбрасывая контекст после каждой сессии.

4. Когнитивные пробелы. Им не хватает интуиции и гибкости для реальных задач.

Где агенты работают, а где — нет. Тестируя агентов на проекте nanochat, Карпатый выделил их сильные и слабые стороны:
1. Где хороши: шаблонный код, документация, работа с незнакомыми языками (например, Rust).
2. Где проваливаются: уникальный код, нестандартные решения, задачи, требующие глубокого понимания.

Проблемы:
- Непонимание контекста: модели предлагают стандартные решения, даже если вы объясняете, что нужно иное.
- Раздувание кода: лишние try-catch, избыточная сложность.
- Устаревшие знания: использование deprecated API, что требует ручной чистки.

Как Карпатый использует ИИ?
Он предпочитает автодополнение, где человек остаётся архитектором, а модель лишь ускоряет процесс. Это быстрее и надёжнее, чем vibe coding.

Чего он ждёт от агентов будущего?
- агенты должны объяснять код, доказывать его корректность, спрашивать, если не уверены.
- небольшие куски кода, которые легко понять и проверить.
- инструменты, которые помогают расти, а не просто выдают готовый код.
- модели должны учиться на взаимодействиях и сохранять контекст.
- агенты могли бы создавать задачи друг для друга, чтобы учиться и улучшаться.

Где заработют агента первыми? в call-центрах с чёткими задачами и закрытым контекстом, но даже там потребуется контроль людей.

Маск пытается Андрея Карпатый снова вернуть к себе, но Андрей в одну реку дважды не заходит :))

Красивый обмен предложением о найме и не менее изящный отказ этого предложения.

Это Маск написал в период, когда все обсуждают интервью Андрея.

Сейчас будет угар. Оказалось, что GPT-5 не решил нерешенные 10 математических задач Эрдёша, он нашел ответы с помощью вэб-поиска

Всё началось 18 октября, когда вице-президент OpenAI Кевин Вейл восторженно твитнул: "GPT-5 нашёл решения для 10 (!) ранее нерешённых проблем Эрдёша и продвинулся в 11 других!"

Твит быстро набрал хайп — многие подумали, что ИИ наконец-то начал генерировать новые математические открытия.

Но не прошло и суток, как математик Томас Блум вышел с опровержением. Блум написал: "GPT-5 нашёл ссылки на решения". То есть, модель не изобрела велосипед — она просто хорошо погуглила академические базы.

Твит Вейла стёрли, а исследователь OpenAI-Себастьян Бубек сначала хвастался суперчеловеческим поиском литературы, а потом признал: "Мы нашли только то, что уже было в бумагах. Но поиск литературы — это тоже сложно!"

И вот тут начался цирк от конкурентов. Ян ЛеКун не удержался и твитнул: "Hoisted by their own GPTards" — это такая остроумная игра слов, типа "подвели их собственные GPT-идиоты" (с отсылкой к "hoist with one's own petard" из Шекспира, когда бомба взрывается в руках сапёра).

А CEO Google DeepMind Демис Хассабис вообще назвал это "embarrassing" — постыдным.

В общем, вся индустрия посмеялась над OpenAI.

#DeepSeek выпустили новую модель

DeepSeek-OCR — это ИИ-модель, которая извлекает текст из документов, изображений и PDF-файлов. Главное отличие от привычных OCR-систем: модель не просто "читает" текст, а понимает структуру документа и может работать с разными форматами вывода.

Интересный концепт в статье — имитация человеческой памяти. Модель может сжимать старые части документа сильнее, чем новые, подобно тому, как мы помним недавние события детально, а далёкие — размыто.

Ключевые возможности:

1. Модель предлагает 6 режимов работы — от экономичного Tiny (64 визуальных токена) до мощного Gundam-M (1853 токена).

2. Обучена на 30 млн страниц документов на 100+ языках. Основной фокус — китайский и английский (25млн страниц), но работает и с другими языками.

Модель состоит из DeepEncoder и DeepSeek-3B-MoE декодер.

Инфраструктура:
- Python 3.12.9, CUDA 11.8, PyTorch 2.6.0
- Поддержка vLLM для высокопроизводительной обработки (~2500 токенов/сек на A100-40G для PDF)
- Доступна через Hugging Face Transformers.

Практические сценарии использования:

1. Обработка архивов

2. Автоматизация документооборота

3. Мультиязычная поддержка

4. Научные исследования — распознавание формул, таблиц, диаграмм из публикаций

Если вдруг вы не знали, оказывается Google владеет 7% акций SpaceX.

Это одна из их лучших инвестиций Google после покупки DeepMind.

В 2015 году Alphabet совместно с Fidelity Investments инвестировала $1 млрд в SpaceX, получив около 10% акций. По более свежим оценкам на 2025 год, учитывая дополнительные инвестиции в 2021 году на $337 млн, доля составляет около 7–7,5%.

Это были инвестиции на развитие спутникового интернета, где Google предоставляет облачные сервисы для SpaceX.

Anthropic представили Claude для научных исследований

Команда создала новые инструменты для Claude в сфере науки о жизни:

1. Прямые подключения к научным базам — PubMed, Benchling, Synapse.org, 10x Genomics. Можно искать статьи, работать с лабораторными данными и анализировать геномы через обычный диалог с моделью.

2. Agent Skills — готовые скрипты для типовых задач. Например, есть набор для контроля качества RNA-seq данных.
Можно делать свои.

Доступно через Claude.com и AWS Marketplace. Google Cloud — скоро.

Для академических лабораторий есть программа с бесплатными API-кредитами.

Кто уже использует:

- Sanofi, AbbVie, Novo Nordisk

- Broad Institute и Stanford тестируют для биоинформатики. 10x Genomics встроили в свои инструменты для анализа одноклеточных данных.

Ереванский университет может гордиться: конкурент Neuralink вернул зрение 80% слепых пациентов с макулярной дегенерацией

Это результаты клинических испытаний ретинального имплантата PRIMA от компании Science, основателем которого является Макс Ходак.

PRIMA — это беспроводной имплантат размером 2×2 мм, который размещается под сетчаткой.

Система включает 3 компонента:
- сам имплантат с фотовольтаическими элементами,
- специальные очки с камерой
проектором,
- карманный процессор.

Очки проецируют инфракрасный свет на имплантат, который преобразует его в электрические импульсы, стимулирующие оставшиеся клетки сетчатки.

Технология разработана профессором Дэниелом Паланкером из Стэнфордского университета, который является выпускником Ереванского гос университета.

Больше про Science тут.

Андрей Карпатый: AGI не даст экономэффекта для ВВП и появится через 10 лет, а не через год

Продолжаем изучение интервью, экс- директора по ИИ Tesla и сооснователя OpenAI Андрея Карпатый об ИИ и почему большинство прогнозов хайповые. #часть2 , #часть1 тут.

Для полноценного AGI нужен ИИ, способный работать как сотрудник или стажёр — мы далеки от этого. Он может появиться через десятилетие.

Одно из самых ярких утверждений Андрея - AGI не изменит экономику, он растворится в той же 2% экспоненте роста ВВП, которая существует последние 200+ лет.

Карпатый признаётся: «Какое-то время я пытался найти ИИ в кривой ВВП. Я думал, что ВВП должен подскочить из-за ИИ. Но потом посмотрел на другие технологии — компьютеры, мобильные телефоны, интернет. Их тоже не видно на графике ВВП».

ИИ = ещё один набор инструментов в континууме автоматизации, а не дискретное добавление людей.

С ИИ мы увидим больше автоматизации. Это позволяет нам писать другие виды программ, которые мы не могли раньше. Но ИИ — это всё ещё программа.

Практические выводы

Для инвесторов и предпринимателей. Не ждите мгновенной революции. Стройте проекты для постепенного внедрения.

Для общества. Постепенная потеря контроля и понимания. Но это не внезапный коллапс. Будут десятилетия для адаптации, регулирования, построения новых институтов.

Для исследователей. Ещё огромное количество работы:
- Непрерывное обучение
- Культура между агентами
- Новые парадигмы обучения
- Интеграция с физическим миром
- Безопасность и надёжность

Это все десятилетие работы, может быть больше.

Карпатый подозрительно относится к идее, что существует 1 простой алгоритм, который можно выпустить в мир, и он научится всему с 0.

Он критикует RL, говоря так - это "высасывание информации через соломинку". Когда модель решает задачу после множества попыток, RL просто увеличивает вес всей успешной траектории, даже если по пути были неправильные шаги. Это очень шумный процесс. Человек так не учится — люди анализируют, что сработало, а что нет.

При создании nanochat Карпатый обнаружил, что модели:
1. Плохо работают с уникальным, никогда не писавшимся кодом
2. Отлично справляются с шаблонным кодом
3. Постоянно неправильно понимают контекст
4. Пытаются использовать устаревшие API
5. Автозаполнение работает лучше, чем vibe coding для сложных задач.

Стартап для мониторинга мозга с ИИ CoMind привлек $102,5 млн

Лондонский стартап CoMind привлёк $102,5 млн на свое устройство One - портативный сенсор на основе оптической технологии.

Он использует низкоэнергетические инфракрасные лазеры и обработку сигналов на базе ИИ. Устройство крепится снаружи головы и непрерывно измеряет кровоток, ауторегуляцию и внутричерепное давление мозга без хирургии.

Используя ИИ и инфракрасные лазеры, оно даёт врачам точные данные для лечения травм головы и инсультов у постели пациента. Точность уже сравнима с инвазивными методами, но без рисков.

Раунд возглавил фонд Plural, участвовали Angelini Ventures, LocalGlobe и другие. Деньги пойдут на клинические испытания, одобрение FDA (к 2027 году) и найм команды.

Самая крупная инвесткомпания BlackRock хочет больше контроля над биткоином

По данным Bloomberg, компания призывает крупных держателей биткоинов переводить свои монеты в биржевые фонды (ETF), интегрируя их в систему Уолл-стрит.

Руководитель отдела цифровых активов BlackRock Робби Митчник сообщил, что компания уже обеспечила конвертацию биткоинов на сумму более $3 млрд в акции ETF.

Рынок криптовалют не такой, как мир традиционных финансов, где оперируют BlackRock и другие "старые игроки".

Основное различие — в децентрализованной природе крипты и ее независимости от традиционных финансовых институтов.

BlackRock, по сути, пытается приручить биткоин, сделать его частью своей системы, чтобы он соответствовал их правилам и интересам. Это может быть выгодно для ликвидности и массового принятия криптовалют, но вызывает вопросы у сторонников децентрализации, которые видят в этом попытку подчинить свободный рынок контролю Уолл-стрит.

Потенциальные риски и нюансы:
1. Для держателей биткоинов: - Перевод активов в ETF может означать утрату прямого контроля над своими монетами. - Ты больше не владеешь приватным ключом, а доверяешь свои активы управляющей компании.
2. Для рынка крипты. Если значительная часть биткоинов окажется в ETF, это может привести к большей централизации.
3. Для BlackRock - способ заработать на растущем интересе к криптовалютам, не погружаясь в хаотичный и нерегулируемый рынок напрямую.

Очень забавно, когда один очень богатый человек(Э.Шмидт) дает много $ именитым исследователям ИИ, у которых есть премия Тьюринга и другие заслуги.

И вот в силу того, что ты как донор обеспечиваешь их проекты, в один прекрасный день просишь, чтобы все они написали про AGI то, что выгодно тебе, как держателю капитала.

И такая схема работает всегда на протяжении существования человечества.

Речь о новой работе об AGI, бенефициаром которого является экс-СЕО Google Эрик Шмидт, а исполнители - Йошуа Бенжио и др. уважаемые персоны, которые делают свои проекты, в том числе за счет вложений Шмидта.

Но уже надоели эти разговоры про AGI.

ФРС США решила дать допуск криптокомпаниям пользоваться своей платёжной системой

На конференции по инновациям в платежах Федеральная резервная система США объявила о планах ввести «упрощённый мастер-счёт».

Это позволит финтех-компаниям, эмитентам стейблкоинов и другим юридически соответствующим организациям напрямую подключаться к платежным рельсам ФРС, минуя банки-посредники.

Что это значит?

1. Прямой доступ к переводам и расчётам для компаний, таких как Kraken, Ripple или Custodia Bank.

2. Упрощённый счёт не даёт всех привилегий банков, например, займы у ФРС, но снижает барьеры для новых игроков.

3. Доступ получат только те, кто соответствует требованиям ФРС.

Такой шаг поддерживает инновации, усиливает конкуренцию и может удешевить платежи для пользователей. Для криптокомпаний это шанс стать ближе к традиционной финансовой системе, сохраняя при этом регуляторный контроль.

OpenAI представила браузер, интегрированный с ChatGPT и агентным режимом

Похож на Perplexity Comet, но с более развитой встроенной памятью о персональных предпочтениях из предыдущей истории использования.

Доступен на Mac OS, для пользователей Pro, plus, business.

Что есть у нового браузера Atlas?

1. Встроенный ChatGPT - доступен через боковую панель на каждой странице

2. Память браузера - может искать по вашей истории веб-поиска

3. Агент-режим - может выполнять действия на веб-страницах.

Как это работает?
• На каждой странице есть кнопка "Ask ChatGPT", которая автоматически видит контекст страницы
• Можно запустить "Агент-режим" для выполнения действий на странице, или ChatGPT предложит следующие шаги
•Есть функция "cursor chat" - можно активировать ChatGPT на выделенном тексте для автоматического редактирования или получения новых версий через естественный язык.

• В агент-режиме можно делегировать задачи через боковую панель ChatGPT