Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире 🕘 история названий (1)

Sakana предложила новую архитектуру памяти: нейросеть сама решает, когда вспоминать, а когда думать Sakana AI выпустила работу о новой рекуррентной архитектуре Continuous Memory Machine (CMM). Sakana предлагает разделение памятей по ролям и то, как они взаимодействуют на: - краткосрочную - история недавней активности нейронов. Она досталась CMM от прошлой разработки Sakana, Continuous Thought Machine. Там у каждого нейрона своя маленькая сеть, обрабатывающая его собственную историю, а «мыслью» модели считается синхронизация нейронов. - долговременную - это отдельное хранилище, которое живёт на протяжении всей задачи. И связующее звено - небольшой трансформер на каждом шаге позволяет двум памятям читать друг друга, писать друг в друга и перестраиваться. Модель может и проигнорировать их, если они не нужны. На классических задачах на память CMM либо лучшая, либо на уровне специализированных архитектур. В лабиринтах 39×39 средняя доля полностью решённых выросла с 37% до 62%, а внимание модели прочерчивает путь, так что за её рассуждением можно следить. Самое интересное - авторы посмотрели, куда модель направляет внимание, и увидели, что она сама выбирает стратегию. В задачах на запоминание она активно обращается к долговременной памяти, а в лабиринтах игнорирует обе памяти и просто считает и её этому никто не научил.

За пару дней Anthropic выпустили много нового и начали выдавать $ подписчикам уровня Max/Team на API каждый месяц Итак, подписчикам Max и Team теперь выдают ежемесячные кредиты на API: $100, $200 и до $500 на команду. Claude теперь может создать из вашей переписки ролики и дашборды. Все можно сделать с помощью Claude Dashboards и Claude Motion - две новые функции. С Dashboards можно подключить CRM или базу данных и попросить Claude построить дашборд. Claude сам пишет запрос и собирает визуализацию, которая обновляется вместе с данными. Доступно на платных тарифах. А Motion создает отчёты, графики или демо продукта в короткие анимации. Claude делает это с помощью кода, поэтому любую цифру, слово или тайминг можно поправить вручную и экспортировать в MP4. Доступно на Team и Enterprise. Anthropic выпустили еще гайд, как развернуть агента, который по расписанию читает Slack и GitHub и сам постит апдейты. А еще computer use и browser use теперь встроены прямо в Python и TypeScript SDK. Quickstart Docs

Google сделали проект, где 1 промтом создается игра Бесплатно, но лимиты зависят от подписки Google One и пока доступно только для США. Компания открыла экспериментальный браузер, в котором описываешь игру 1 промптом, ИИ её создает и можно сразу играть. Код не нужен, ничего ставить не надо.Под капотом Gemini, Nano Banana и Lyria. Сама игра живёт в браузере, на телефоне и на ноутбуке. Можно оставить себе, кинуть ссылку друзьям или выложить в галерею Explore. В отдельных жанрах есть лидерборды и мультиплеер, вход через профиль Google Play Games. Напомним, что Google к этому шли давно, у них есть партнерства и инвестиции с игровыми компаниями.

Вышел open-source фреймворк для RL-сред агентов, а NVIDIA показала, как на проверяемых средах по очереди обновлять модель и харнесс. Оба проекта говорят о том, что ИИ-агента бесполезно учить в среде, которая врёт. Среда - это песочница с задачей, где агенту дают цель, инструменты и способ проверить, справился он или нет. Если проверка дырявая, модель быстро находит вариант обхода. Дальше она учится искать лазейку, а не делать работу. Стартап Preference Model выложили в open source свой Karotte - фреймворк для сборки RL-сред, это инструмент, чтобы такие песочницы собирать аккуратнее. Docs Code. А NVIDIA выпустила статью под названием VERA, в котором говорится о следующем шаге. Мало иметь честную среду, надо ещё понять, что именно улучшать: саму модель или харнесс вокруг неё. В VERA из реальных прогонов собирают проверяемые песочницы, а потом по очереди обновляют то модель, то харнесс. Правку оставляют только, если она проходит проверку на отдельном наборе задач. Так прирост не записывают не на тот счёт.

Лучшим ИИ-сервисом для государства стал проект от NtechLab Их сервис «Видеоаналитика с ИИ для поиска пропавших детей», который работает на базе FindFace Multi смотрит камеры в людных местах и ищет совпадение по биометрическим данным. Проект работает в тесной связке с правоохранительными органами, благодаря чему поиск происходит в режиме реального времени. Награду вручил только что вице-премьер Дмитрий Григоренко на премии «Цифровые решения».

Молодой парень взломал банки в Южной Корее с помощью ИИ-агента на базе нескольких LLM Но его быстро спалили из-за неаккуратности: он оставил открытую директорию с логами Claude Code и попросил Claude написать резюме с описанием своих "достижений". Причём он оставил все свои данные: номер телефона, телеграм. Он использовал ARTEX - недавно выпущенный open-source агентный пентест-инструмент, разработанный в Китае, в сочетании с DeepSeek v4.1-Flash, GLM-5.3, Grok 4.6 и Claude Code.

ИИ-компании тихо проверяют возможный взлом криптографических протоколов и примитивов На фоне таких сообщений вчера Виталик Бутерин и Джастин Дрейк призвали криптоиндустрию без паники переводить основную часть своих средств на свежие адреса, которые ещё ни разу не подписывали транзакцию. Они ожидают, что ECDSA (подпись, на которой держатся Bitcoin, Ethereum и большинство блокчейнов) может быть взломана классическими методами раньше, чем появятся полноценные квантовые компьютеры. Их мнение основано на том, что ИИ-компании начали показывать свои возможности в математике, в том числе опровержения старых гипотез. Отдельная проблема, которая шире блокчейнов по мнению Виталика - шифрование с открытым ключом (мессенджеры, Tor, VPN) на одних хешах не сделать: нужна структура-ловушка. А всё, у чего есть структура, ИИ будет хотя бы частично разбирать. Практический вывод Виталика: для долгой стойкости размеры ключей стоит увеличивать ~ в 10 раз. На таких размерах хеши уже обгоняют решётки по эффективности.

А помните компанию по BCI Сэма Альтмана-Merge, которая выделилась из НКО Forest Neurotech? Сейчас выяснилось, что один из сооснователей Forest - Уилл Бидерман запустил конкурента Merge, Neuralink и др Бидерман создал стартап Bridge, который занимается разработкой неинвазивных нейроинтерфейсов. Технология, которую он применяет называется функциональная ультразвуковая визуализация, считывающая активность мозга через кость черепа. Дальше за дело берётся ИИ, декодирующий эти сигналы в команды. Сам Forest Neurotech к сентябрю 2026 уже переименовали в Arbor Neuroscience, и руководство перешло к Филипу Сейбсу, экс- сооснователю Neuralink. Интересно, что сам Уилл Бидерман ещё будучи аспирантом в Беркли разработал чип, который Neuralink использовала в своих первых имплантах. За его плечами почти 10 лет работы в Google X и Verily, там он вёл разработку глюкометра Dexcom G7, а после основал Forest Neurotech, некоммерческую лабораторию в Лос-Анджелесе, где как CTO руководил созданием первого миниатюрного устройства для визуализации мозга человека. Стартап Bridge уже привлёк $13,5млн в сид раунде от General Catalyst, reMind Capital, Sunflower Capital и инвестора Скотта Сэнделла. Их первое клиническое исследование уже стартовало в Калифорнии.

Цукерберг, Google и США скинулись на $1,8 млрд, чтобы научить ИИ предсказывать поведение клетки Правительство США, Google и Meta(запрещена в РФ) присоединились к некоммерческой организации Марка Цукерберга-Biohub, которая ранее называлась Chan Zuckerberg. Они вместе работают над Virtual Biology Initiative по созданию виртуальной клетки, которая позволит ученым проводить биологические эксперименты в цифровом формате, а не в лаборатории.‌ Датасеты в итоге обещают сделать публичными. У коммерческих спонсоров будет какое-то время поработать с данными раньше остальных, затем ресурс откроют. Похожие вещи делают Anthropic, у которой есть своя физическая биолаборатория, а OpenAI Foundation запустил грантовую программу на $125 млн на биологические и медицинские датасеты для ИИ. Вообще тема по созданию виртуальной клетки уже давно в тренде. Смотрите, как лауреат Нобелевской премии работает в этом направлении, вот здесь мы писали все, что было в прошлом году по этой теме. А здесь уже про работу запрещенного в России Стэнфорда о создании виртуальной жизни.

Google выпустила модель, которая ищет по смыслу в тексте, фото, видео и аудио EmbeddingGemma 2 - первая открытая модель на 740 млн параметров, которая сразу переводит текст, код, картинки, видео и аудио в одно векторное пространство. Модель рассчитана на работу на телефоне и ноутбуке, а не только на сервер. По заявлениям Google, EmbeddingGemma 2 обходит часть специализированных моделей, которые вдвое больше. Веса уже на Hugging Face.