BTC $82,966.23 +0.57%
ETH $2,505.50 +0.94%
BNB $750.14 +1.19%
XRP $1.41 +1.05%
SOL $110.29 +1.12%
TRX $0.3307 -0.35%
DOGE $0.0859 +1.04%
ADA $0.2538 +5.90%
BCH $281.12 +2.26%
LINK $13.09 +2.09%
HYPE $85.43 +1.73%
AAVE $169.92 +1.19%
SUI $1.12 +5.31%
XLM $0.1971 +1.93%
ZEC $1,226.85 +1.22%
AAPL $336.28 -0.06%
AMZN $262.56 -0.03%
GOOGL $351.47 -0.17%
MSFT $535.04 -0.06%
META $719.48 +0.14%
NVDA $230.53 +0.35%
TSLA $382.51 -0.09%
SNDK $1,597.56 +0.93%
INTC $105.15 +0.56%
SPCX $163.63 +0.53%
MU $1,037.05 +0.78%
AMD $610.09 +0.39%
BTC $82,966.23 +0.57%
ETH $2,505.50 +0.94%
BNB $750.14 +1.19%
XRP $1.41 +1.05%
SOL $110.29 +1.12%
TRX $0.3307 -0.35%
DOGE $0.0859 +1.04%
ADA $0.2538 +5.90%
BCH $281.12 +2.26%
LINK $13.09 +2.09%
HYPE $85.43 +1.73%
AAVE $169.92 +1.19%
SUI $1.12 +5.31%
XLM $0.1971 +1.93%
ZEC $1,226.85 +1.22%
AAPL $336.28 -0.06%
AMZN $262.56 -0.03%
GOOGL $351.47 -0.17%
MSFT $535.04 -0.06%
META $719.48 +0.14%
NVDA $230.53 +0.35%
TSLA $382.51 -0.09%
SNDK $1,597.56 +0.93%
INTC $105.15 +0.56%
SPCX $163.63 +0.53%
MU $1,037.05 +0.78%
AMD $610.09 +0.39%

Модель

Все
Статьи
Новости

first_img Модель Anthropic подала ложные улики о убийстве в полицию Филадельфии

Согласно сообщению Reuters от 9 октября, полиция Филадельфии заявила в своем заявлении, что модель компании искусственного интеллекта Anthropic отправила ложный сигнал о убийстве через веб-сайт полиции Филадельфии. Anthropic уведомила полицию об этом ранее на этой неделе и сообщила, что данная отправка была вызвана автоматизированным тестовым процессом.Полиция сообщила, что сигнал был отправлен через PhillyUnsolvedMurders.com 18 июля 2026 года и касался нераскрытого убийства, в котором утверждалось, что у отправителя могут быть сведения о деле. Эта отправка была помечена как спам и никогда не была передана Центру криминальных расследований в реальном времени для проверки или распространения. Полиция также заявила, что не обнаружила несанкционированного доступа к системе и не выявила утечек данных отдела.Anthropic сообщила полиции, что после обнаружения данной ситуации они остановили соответствующий тестовый процесс и добавили механизмы проверки для будущих тестов, компания планирует опубликовать отчет по этому делу в пятницу. Reuters сообщает, что Anthropic не ответила на запрос о комментариях.

first_img Генеральный директор Hyperliquid: Модель создания богатства Уолл-стрит неустойчива для большинства участников

Соучредитель и CEO децентрализованной платформы для торговли бессрочными контрактами Hyperliquid Джефф Ян в беседе у камина на конференции Token2049 в Сингапуре заявил, что традиционные возможности создания богатства на Уолл-стрит, такие как акции компаний, в основном недоступны для инвесторов до их выхода на биржу, в результате чего розничные инвесторы упускают наиболее значительные рост цен до Перечислено. Он отметил, что часть активов может торговаться лишь небольшим числом людей на протяжении большей части своего роста, и когда общественность получает возможность торговать, рост уже был захвачен привилегированными лицами, что делает эту модель создания богатства несостоятельной.Ян заявил, что основная миссия Hyperliquid заключается в расширении доступности возможностей создания богатства и содействии большему количеству людей в участии в финансовой системе, при этом доход является лишь побочным продуктом. Он отметил, что успех Hyperliquid частично обусловлен тем, что их бессрочные контракты не имеют срока истечения, что уменьшает количество решений, которые необходимо принимать трейдерам, и предотвращает фрагментацию ликвидности. По данным DefiLlama, за последние 30 дней Hyperliquid заработал 72 миллиона долларов, что делает его третьим по доходам протоколом.Компания по управлению активами на блокчейне Pantera в июле заявила, что бессрочные контракты благодаря своим структурным преимуществам могут стать одним из ведущих инструментов торговли в глобальной финансовой сфере, и Hyperliquid продемонстрировала возможность блокчейн-инфраструктуры бросить вызов традиционным рынкам. Генеральный директор материнской компании Нью-Йоркской фондовой биржи Интерконтинентальной биржи (ICE) Джеффри Спречер призвал регуляторов создать справедливую конкурентную среду для запуска бессрочных контрактов на блокчейне 7×24. В марте этого года Нью-Йоркская фондовая биржа совместно с токенизированной платформой Securitize продвигает инфраструктуру для торговли акциями на основе блокчейна.

first_img Google выпустил модель изображения Nano Banana 2.1, цена для разработчиков составляет примерно половину от цены предыдущей версии

Google 6 октября выпустила последнюю модель генерации и редактирования изображений Nano Banana 2.1, которая уже доступна в приложении Gemini, AI-режиме Google Search, Google Ads, а также в инструментах для разработчиков, таких как Google AI Studio, Flow, Stitch. Эта модель может генерировать изображения на основе текстовых описаний и редактировать существующие фотографии.Google заявила, что это обновление сосредоточено на трех аспектах: визуальном дизайне, редактировании на основе масок (изменения происходят только в отмеченной области) и согласованности объектов, то есть персонажи или объекты сохраняют свои характеристики даже после нескольких редактирований. В тестировании предпочтений на основе текста Nano Banana 2.1 получила 1050 ELO баллов, что выше, чем у Nano Banana 2 с 990 баллами и Nano Banana Pro с 935 баллами. Модель может одновременно обрабатывать до 14 эталонных изображений, отслеживать 4 персонажа и 10 объектов, выводить изображения с разрешением до 4K и соотношением сторон до 8:1. Разработчики также могут установить время размышления перед генерацией и позволить модели проверять факты на основе Google Search и Google Images.При вызове через API для разработчиков стандартная цена за 1K изображение составляет 0.0336 доллара, что примерно вдвое меньше, чем 0.067 доллара за Nano Banana 2; 4K изображение стоит 0.0756 доллара, а предшествующая версия — 0.151 доллара, при массовых задачах можно получить дополнительную скидку 50%. Указанные данные о производительности получены из собственных тестов Google.

Аналитик: Модель степенной зависимости Биткойна показывает, что 157800 долларов может быть следующей целевой ценой для справки

Криптоаналитик Darkfost опубликовал сообщение, в котором говорится, что за последние десять лет колебания цен на Bitcoin вокруг "степенной" трендовой линии постепенно снижаются, рыночные циклы становятся более конвергентными, а пики осциллятора снизились с +169 в 2018 году до +102 в 2025 году, стандартное отклонение дневных изменений также уменьшилось с 4.81 до 2.47, что составляет снижение примерно на 49%.Darkfost отметил, что на 3 октября осциллятор модели составляет +34.5, а цена Bitcoin примерно 84,700 долларов. Согласно расчетам параметров модели на тот день, цена Bitcoin, соответствующая осциллятору +100, составляет примерно 157,800 долларов, что на 86% выше текущей цены. Он также указал, что 157,800 долларов не является фиксированной целевой ценой, а представляет собой уровень справки, рассчитанный на основе текущих параметров регрессии; если в будущем степенная трендовая линия продолжит расти, этот справочный уровень также будет повышен.

Аналитик: модель степенной зависимости Биткойна подает сигналы, целевая цена может достигнуть 157800 долларов США

Криптоаналитик Darkfost опубликовал сообщение, в котором говорится, что за последние десять лет колебания цены биткойна вокруг трендовой линии "закон степени (Power Law)" постепенно снижаются, рыночные циклы становятся более согласованными, а пик осциллятора снизился с +169 в 2018 году до +102 в 2025 году, стандартное отклонение дневных изменений также снизилось с 4.81 до 2.47, что составляет снижение примерно на 49%.Darkfost добавил, что на данный момент осциллятор составляет +34.5, а цена биткойна примерно 84,700 долларов. Согласно расчетам по параметрам модели на тот день, цена биткойна, соответствующая осциллятору +100, составляет примерно 157,800 долларов, что на 86% выше текущей цены. Он также отметил, что 157,800 долларов не является фиксированной целевой ценой, а представляет собой уровень, рассчитанный на основе текущих параметров регрессии; если в будущем трендовая линия закона степени продолжит расти, этот ориентировочный уровень также будет повышен.

Виталик тестирует систему защиты конфиденциальности AI для здоровья: локальная модель + zkAPI + трехуровневая архитектура Tor для предотвращения утечки идентификации

Vitalik.eth в Farcaster опубликовал сообщение, в котором сообщил, что он проводит личный эксперимент, комбинируя локальные модели и удаленные передовые модели для генерации персонализированных рекомендаций по питанию и физическим упражнениям, используя данные о здоровье и путешествиях при соблюдении конфиденциальности.Система использует трехуровневую архитектуру защиты конфиденциальности:Уровень идентификации: локальная модель (Qwen 3.8B) заменяет пользователя при формировании запросов, избегая раскрытия стиля письмаУровень платежей: использование zkAPI для скрытия платежной информацииСетевой уровень: скрытие IP-адреса через TorНа данный момент система функционирует, но Vitalik указывает на три основных недостатка: Tor имеет низкую эффективность и высокую задержку при раздельной обработке запросов; локальная модель работает со скоростью всего 20-30 TPS, для плавного опыта необходимо достичь 100+ TPS; чем строже защита данных, тем меньше помощи может предоставить удаленная модель. Соответствующий код был отправлен в репозиторий Ethereum zkAPI.

Виталик тестирует систему защиты конфиденциальности AI для здоровья: локальная модель + zkAPI + трехуровневая архитектура Tor для предотвращения утечки идентификации

Vitalik.eth в Farcaster опубликовал сообщение, в котором сообщил, что он проводит личный эксперимент, комбинируя локальные модели и удаленные передовые модели для генерации персонализированных рекомендаций по питанию и физическим упражнениям, используя личные данные о здоровье и путешествиях при соблюдении конфиденциальности.Система использует трехуровневую архитектуру защиты конфиденциальности:Уровень идентификации: локальная модель (Qwen 3.8B) заменяет пользователя при формировании запросов, избегая раскрытия стиля письмаУровень платежей: использование zkAPI для скрытия платежной информацииСетевой уровень: скрытие IP-адреса через TorВ настоящее время система функционирует, но Vitalik указывает на три основных недостатка: Tor имеет низкую эффективность и высокую задержку при раздельной обработке запросов; скорость работы локальной модели составляет всего 20-30 TPS, для плавного опыта необходимо достичь более 100 TPS; чем строже защита данных, тем меньше помощь может предоставить удаленная модель. Соответствующий код был отправлен в репозиторий Ethereum zkAPI.

first_img PewDiePie заявил, что OpenAI дважды заблокировала его аккаунт, создав модель Ajax без цензуры

YouTuber PewDiePie в своем новом видео заявил, что во время тренировки небольших локальных AI моделей Ajax, OpenAI дважды заблокировала его аккаунт. Он отметил, что изначально надеялся извлечь токены вывода из флагманской модели GPT-5.6 Sol, выпущенной OpenAI 9 июля, и найти исследование, использующее собственный API OpenAI для взлома зашифрованного контента вывода. Он утверждает, что не взламывал OpenAI, но все равно был заблокирован, после чего подал апелляцию, и аккаунт был восстановлен через некоторое время.После восстановления аккаунта он снова использовал Sol для генерации семенных данных и вскоре снова столкнулся со второй блокировкой. Условия использования OpenAI запрещают использование их вывода для разработки конкурирующих моделей. Ajax — это модель с 9 миллиардами параметров, основанная на открытой модели Alibaba Qwen 3.5, которая будет работать в бесплатном саморазмещаемом AI приложении PewDiePie Odysseus, выпущенном в июне, и в настоящее время еще не доступна для загрузки.Чтобы избежать цензуры Ajax, он использовал инструмент с открытым исходным кодом Heretic для удаления встроенного механизма отказа модели, эта технология называется abliteration. Он отметил, что Ajax из-за этого получил небольшие повреждения мозга, но имеет около девяноста процентов успеха в таких задачах, как Упорядочить входящие сообщения, просмотр веб-страниц и продолжает тренироваться с помощью метода GRPO. Он заявил, что при выборе, какие действия отказа удалить, он руководствовался границей, связанной с причинением вреда другим или себе.

first_img Модель Griffin от Tavus заставила 48% участников видеозвонка ошибочно считать, что они общаются с реальным человеком

AI стартап Tavus 1 октября выпустил новую модель Griffin, назвав её первой "моделью человеческого взаимодействия", которая может понимать и генерировать лицом к лицу диалоги, обращая внимание не только на слова, но и на выражения лиц и паузы. Tavus заявляет, что в тестировании 54 участника после одной минуты видеозвонка с Griffin-Lite 26 человек (48%) считали собеседника настоящим человеком; в предыдущей версии системы только 1 из 41 участника поверил в это.Участникам было сказано, что они будут вести минутный видеозвонок с другим человеком, обсуждая ожидаемые события этого года, и только в конце звонка их спрашивали, сомневаются ли они, что собеседник не является настоящим человеком. Tavus утверждает, что те, кто начал сомневаться, обычно замечали это в течение 20 секунд. Эти результаты были получены из собственных исследований Tavus, участники были набраны через их канал, называемый независимой исследовательской платформой. Комментарии сообщества на X указывают на то, что эти результаты не были независимо проверены и не соответствуют стандартным протоколам.В бенчмаркинге VideoFDB от NVIDIA Tavus утверждает, что Griffin-Lite занял первое место, его оценка по генеративному измерению составила 3.83, у второго по качеству системы — 2.8, а у человеческого эталона — 3.92; оценка по восприятию составила 3.73, у самого сильного базового уровня — 3.44, у человеческого эталона — 4.2, Tavus утверждает, что NVIDIA независимо провела эту оценку. Griffin поддерживает полный дуплекс, может одновременно слушать, смотреть и говорить, при этом задержка аудио и видео на чипе NVIDIA H100 в среднем составляет 0.43 секунды. Tavus завершил раунд финансирования B на сумму 40 миллионов долларов, возглавляемый CRV, в ноябре 2025 года.

first_img Lido обновил модель сборов EarnUSD, стартовая ставка составляет 0,2% плюс 15%

Протокол ликвидного залога Lido объявил об обновлении модели сборов EarnUSD, которая снизит фиксированные сборы и сделает их более напрямую связанными с производительностью казны. Ранее сборы EarnUSD были более ориентированы на платформу, составляя 1% управляющего сбора и 10% сбора за производительность.Согласно объявлению, новая модель имеет верхний предел в 0.5% управляющего сбора и 20% сбора за производительность, при запуске ставка установлена на уровне 0.2% управляющего сбора и 15% сбора за производительность. Lido заявляет, что после снижения управляющего сбора с 1% до 0.2% затраты на удержание EarnUSD будут ниже при более низких доходах, а более высокий сбор за производительность сделает сборы более близкими к фактической прибыли. Соответствующие сборы будут отображаться в интерфейсе казны EarnUSD.
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.