Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Scott Adams
Настольный календарь Dilbert на 2026 год (двусторонний) уже доступен только на Amazon для США. Остерегайтесь пиратов!
Перепрыгнет ли население с ограниченными возможностями через обычных людей и получит ли разнообразные суперспособности, разблокированные ИИ и Neuralink?

Owen Gregorian2 часа назад
Neuralink начнет массовое производство имплантатов для мозга в 2026 году, говорит Elon Musk | The Indian Express
Neuralink также работает над почти полностью автоматизированной хирургической процедурой к 2026 году, что может значительно ускорить внедрение имплантатов для мозга, предназначенных для помощи людям с параличом в восстановлении контроля.
Стартап Neuralink, занимающийся интерфейсом «мозг-компьютер», добился огромных успехов за последние несколько лет, и его амбиции становятся все более смелыми. Генеральный директор Elon Musk теперь заявил, что компания планирует начать "массовое производство" своих имплантатов интерфейса «мозг-компьютер» в этом году, что является важным шагом к масштабированию технологии за пределы ранних испытаний.
В посте в X (ранее Twitter) Musk сказал, что Neuralink планирует перейти к упрощенной, почти полностью автоматизированной хирургической процедуре в 2026 году. Он добавил, что имплантаты компании будут разработаны так, чтобы проходить через твердую оболочку без необходимости ее удаления.
Для тех, кто не знаком, твердая оболочка, сокращенно твердой мозговой оболочкой, является жесткой внешней защитной мембраной мозга, которая помогает защищать его от инфекций и физических повреждений. Разработанные для помощи людям с такими состояниями, как травма спинного мозга, имплантаты Neuralink позволяют людям с ограниченными возможностями играть в видеоигры, просматривать интернет, публиковать в социальных сетях и даже управлять мышью.
Neuralink начнет массовое производство устройств интерфейса «мозг-компьютер» и перейдет к упрощенной, почти полностью автоматизированной хирургической процедуре в 2026 году.
В ноябре прошлого года Neuralink объявила, что имплантировала свой чип для мозга 12 людям с тяжелым параличом. Ноланд Арбау, первый пациент, получивший имплантат, сказал в интервью, что чип позволяет ему играть в Mario Kart, управлять телевизором и работать с бытовой техникой, не двигая ни одной частью своего тела.
В отдельном посте в X генеральный директор Neuralink Elon Musk сказал, что он уверен, что имплантаты Neuralink помогут восстановить полную функциональность тела. "Neuralink может в основном помочь наладить связь от коры, мимо точки в шее или позвоночнике, где нервы повреждены." Объявленная в 2022 году, технология моторной коры, получившая название чип N1, имеет 1,024 электрода, которые соединены с мозгом с помощью 64 проводов.

13
Что касается моего следующего предсказания:
Обучение ИИ с помощью массового сбора данных, вероятно, уже достигло своего максимального потенциала.
Умные люди говорят, что нам нужно создавать виртуальные цифровые миры, чтобы ИИ мог учиться так, как учатся люди, живя и взаимодействуя в искусственной реальности.
Человекообразные персонажи будут населять искусственную реальность, чтобы роботы получили максимально приближенную к нам обучающую практику.
Искусственные существа будут выглядеть и действовать как люди и будут запрограммированы верить, что они находятся в базовой реальности.
Количество искусственных реальностей быстро превысит количество реальных, которое, как мы думаем, равно одному.
Соберите все это вместе, и станет все более очевидным, что то, что мы считаем нашей базовой реальностью, вероятно, является симуляцией.
Это год.

Owen Gregorian56 минут назад
В 2026 году ИИ перейдет от хайпа к прагматизму | Ребекка Беллан и Рам Айер, TechCrunch
Если 2025 год был годом проверки настроения ИИ, то 2026 год станет годом, когда технологии станут практичными. Внимание уже смещается от создания все более крупных языковых моделей к более сложной задаче — сделать ИИ удобным для использования. На практике это включает в себя развертывание меньших моделей там, где это уместно, внедрение интеллекта в физические устройства и проектирование систем, которые гармонично интегрируются в человеческие рабочие процессы.
Эксперты, с которыми поговорил TechCrunch, видят 2026 год как год перехода, который эволюционирует от грубой силы масштабирования к исследованию новых архитектур, от эффектных демонстраций к целевым развертываниям и от агентов, обещающих автономию, к тем, которые действительно дополняют работу людей.
Праздник еще не закончился, но индустрия начинает трезветь.
Законы масштабирования не сработают
В 2012 году статья Алекса Крижевского, Ильи Сутскевера и Джеффри Хинтона о ImageNet показала, как ИИ-системы могут "учиться" распознавать объекты на изображениях, рассматривая миллионы примеров. Этот подход был вычислительно затратным, но стал возможным благодаря GPU. Результат? Десятилетие интенсивных исследований в области ИИ, когда ученые работали над созданием новых архитектур для различных задач.
Это culminировалось около 2020 года, когда OpenAI запустила GPT-3, который показал, как простое увеличение модели в 100 раз открывает возможности, такие как кодирование и рассуждение, без необходимости в явном обучении. Это ознаменовало переход в то, что Кян Катанфурош, генеральный директор и основатель платформы ИИ-агентов Workera, называет "эпохой масштабирования": период, определяемый верой в то, что больше вычислений, больше данных и более крупные трансформерные модели неизбежно приведут к следующим крупным прорывам в ИИ.
Сегодня многие исследователи считают, что индустрия ИИ начинает исчерпывать пределы законов масштабирования и снова перейдет в эпоху исследований.
Янн ЛеКун, бывший главный научный сотрудник ИИ Meta, давно выступает против чрезмерной зависимости от масштабирования и подчеркивает необходимость разработки лучших архитектур. А Сутскевер в недавнем интервью сказал, что текущие модели достигают плато, и результаты предварительного обучения выровнялись, что указывает на необходимость новых идей.
"Я думаю, что в следующие пять лет мы, скорее всего, найдем лучшую архитектуру, которая будет значительным улучшением по сравнению с трансформерами," — сказал Катанфурош. "И если мы этого не сделаем, не стоит ожидать значительных улучшений моделей."
Иногда меньше — это больше
Большие языковые модели отлично обобщают знания, но многие эксперты говорят, что следующая волна принятия ИИ в бизнесе будет двигаться к меньшим, более гибким языковым моделям, которые можно настроить для специфических решений в области.
"Настроенные SLM станут большой тенденцией и станут основным инструментом, используемым зрелыми ИИ-компаниями в 2026 году, поскольку преимущества по стоимости и производительности будут способствовать их использованию по сравнению с готовыми LLM," — сказал Энди Маркус, главный директор по данным AT&T, в интервью TechCrunch. "Мы уже видели, как компании все больше полагаются на SLM, потому что, если их правильно настроить, они соответствуют большим, обобщенным моделям по точности для бизнес-приложений и превосходят их по стоимости и скорости."
Мы уже слышали этот аргумент от французского стартапа Mistral: он утверждает, что его маленькие модели на самом деле показывают лучшие результаты, чем большие модели по нескольким критериям после настройки.
"Эффективность, экономичность и адаптивность SLM делают их идеальными для специализированных приложений, где точность имеет первостепенное значение," — сказал Джон Книсли, стратег ИИ в ABBYY, компании по разработке ИИ для бизнеса, расположенной в Остине.
Хотя Маркус считает, что SLM будут ключевыми в эпоху агентности, Книсли говорит, что природа малых моделей означает, что они лучше подходят для развертывания на локальных устройствах, "тренд, ускоренный развитием вычислений на краю."
Обучение через опыт
Люди не просто учатся через язык; мы учимся, испытывая, как работает мир. Но LLM на самом деле не понимают мир; они просто предсказывают следующее слово или идею. Вот почему многие исследователи считают, что следующий большой скачок произойдет благодаря мировым моделям: ИИ-системам, которые учатся, как вещи движутся и взаимодействуют в 3D-пространствах, чтобы они могли делать предсказания и предпринимать действия.
Признаки того, что 2026 год станет большим годом для мировых моделей, множатся. ЛеКун покинул Meta, чтобы открыть свою собственную лабораторию мировых моделей и, как сообщается, ищет оценку в 5 миллиардов долларов. DeepMind Google продолжает работать над Genie и в августе запустила свою последнюю модель, которая строит интерактивные общие мировые модели в реальном времени. Наряду с демонстрациями стартапов, таких как Decart и Odyssey, Лаборатории мира Фей-Фей Ли запустили свою первую коммерческую мировую модель, Marble. Новички, такие как General Intuition, в октябре получили 134 миллиона долларов на начальном этапе, чтобы обучить агентов пространственному мышлению, а стартап по генерации видео Runway в декабре выпустил свою первую мировую модель, GWM-1.
Хотя исследователи видят долгосрочный потенциал в робототехнике и автономии, краткосрочное влияние, вероятно, будет видно в первую очередь в видеоиграх. PitchBook прогнозирует, что рынок мировых моделей в играх может вырасти с 1,2 миллиарда долларов в период с 2022 по 2025 год до 276 миллиардов долларов к 2030 году, благодаря способности технологий генерировать интерактивные миры и более реалистичных непроигрываемых персонажей.
Пим де Витте, основатель General Intuition, сказал TechCrunch, что виртуальные среды могут не только изменить игры, но и стать критически важными испытательными полями для следующего поколения базовых моделей.
Агентная нация
Агенты не оправдали ожиданий в 2025 году, но одной из главных причин этого является то, что их трудно подключить к системам, где на самом деле происходит работа. Без способа доступа к инструментам и контексту большинство агентов были заперты в пилотных рабочих процессах.
Протокол контекста модели Anthropic (MCP), "USB-C для ИИ", который позволяет ИИ-агентам взаимодействовать с внешними инструментами, такими как базы данных, поисковые системы и API, доказал, что это недостающее связующее звено и быстро становится стандартом. OpenAI и Microsoft публично приняли MCP, а Anthropic недавно пожертвовал его новой Фонду агентного ИИ Linux Foundation, который стремится помочь стандартизировать инструменты агентного ИИ с открытым исходным кодом. Google также начала разрабатывать свои собственные управляемые серверы MCP, чтобы подключить ИИ-агентов к своим продуктам и услугам.
С MCP, уменьшающим трение при подключении агентов к реальным системам, 2026 год, вероятно, станет годом, когда агентные рабочие процессы наконец перейдут от демонстраций к повседневной практике.
Раджив Дхам, партнер Sapphire Ventures, говорит, что эти достижения приведут к тому, что решения с приоритетом на агентов займут "роли систем учета" в различных отраслях.
"Поскольку голосовые агенты берут на себя все больше задач от начала до конца, таких как прием и общение с клиентами, они также начнут формировать основные системы," — сказал Дхам. "Мы увидим это в различных секторах, таких как домашние услуги, проптех и здравоохранение, а также в горизонтальных функциях, таких как продажи, ИТ и поддержка."
Увеличение, а не автоматизация
Хотя более агентные рабочие процессы могут вызывать опасения, что за ними могут последовать увольнения, Катанфурош из Workera не так уверен, что это правильное сообщение: "2026 год станет годом людей," — сказал он.
В 2024 году каждая ИИ-компания предсказала, что они будут автоматизировать рабочие места из-за необходимости в людях. Но технологии еще не достигли этого уровня, и в нестабильной экономике это не совсем популярная риторика. Катанфурош говорит, что в следующем году мы поймем, что "ИИ не работал так автономно, как мы думали," и разговор будет сосредоточен больше на том, как ИИ используется для увеличения человеческих рабочих процессов, а не на их замене.
"И я думаю, что многие компании начнут нанимать," — добавил он, отметив, что ожидает появления новых ролей в области управления ИИ, прозрачности, безопасности и управления данными. "Я довольно оптимистично настроен по поводу уровня безработицы, который в следующем году будет ниже 4%."
"Люди хотят быть выше API, а не ниже него, и я думаю, что 2026 год станет важным годом для этого," — добавил де Витте.
Физическое применение
Эксперты говорят, что достижения в таких технологиях, как малые модели, мировые модели и вычисления на краю, позволят более физические применения машинного обучения.
"Физический ИИ выйдет на мейнстрим в 2026 году, когда новые категории устройств с ИИ, включая робототехнику, автономные транспортные средства, дроны и носимые устройства, начнут выходить на рынок," — сказал Викрам Таджнежа, глава AT&T Ventures, в интервью TechCrunch.
Хотя автономные транспортные средства и робототехника являются очевидными примерами использования физического ИИ, которые, безусловно, продолжат расти в 2026 году, обучение и развертывание, необходимые для этого, все еще дороги. Носимые устройства, с другой стороны, предоставляют менее дорогой способ с привлечением потребителей. Умные очки, такие как Ray-Ban Meta, начинают поставлять помощников, которые могут отвечать на вопросы о том, на что вы смотрите, а новые форм-факторы, такие как кольца здоровья с ИИ и смарт-часы, нормализуют постоянное, на теле инференс.
"Поставщики связи будут работать над оптимизацией своей сетевой инфраструктуры, чтобы поддержать эту новую волну устройств, и те, кто имеет гибкость в том, как они могут предлагать подключение, будут в наилучшей позиции," — сказал Таджнежа.

189
Топ
Рейтинг
Избранное
