Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире — логотип Telegram-канала

@blockchainrf

Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

Telegram-канал @blockchainrf: 20,5 тыс. подписчиков, 2,5 тыс. просмотров на пост, оценка 42

Искусственный интеллект
42DВыше, чем у 1 из 10 каналов категории
Середина категории 46–63Этот канал 42
20,5 тыс.
Подписчики
2,5 тыс.
Медиана просмотров за 30 дней
12,1%
Просмотры / подписчики за 30 дней
100
Постов за 30 дней

Данные на 1 октября 2026 г.

Про блокчейн, нейронауку, космос и WEB 3.0 — новости и разборы на стыке технологий и науки для тех, кто следит за индустрией ИИ и криптовалют. На 17 сентября: подписчиков 20,5 тыс. — больше медианы категории. За месяц вышло 100 постов, что заметно чаще медианы категории, при ER 11,6 % — ниже медианы категории. Среди недавних тем — SpaceX, обсуждающая покупку данных закрывшихся бизнесов, одобрение SEC торговли токенизированными акциями и запуск Мосбиржей вечных фьючерсов на крипту. Также разбирались лабораторный рост клеток мозга человека внутри мозга мышей в Стэнфорде и создание Дэмисом Хассабисом нового института DeepMind Institute. Пишет о крупных сделках, регуляторных решениях и научных прорывах на пересечении технологий, финансов и биологии.
описание каталога О канале от автора
Канал создан 5.08.2016г. о: блокчейн, мозг(BCI), биотех, space tech, цифровая экономика, WEB 3.0 Больше на Patreon
patreon.com/…https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator
Основатель @AniAslanyan Eng channel t.me/alwebbci

Частые вопросы

Сколько подписчиков?
Подписчиков — 20,5 тыс. Медиана просмотров поста — 2,5 тыс. Просмотров на подписчика — 12,1%. Данные на 1 октября 2026 г.
Как часто выходят посты?
За 30 дней вышло постов: 100 — это несколько раз в день. Данные на 1 октября 2026 г.
Есть ли у канала галочка Telegram?
Галочки Telegram нет.
Кто ведёт страницу канала в каталоге?
Пока никто. Если это ваш канал — заберите страницу: сможете отвечать на отзывы и видеть её статистику.
Это ваш канал?

Подтвердите владение — точные метрики и что улучшить, ответы на отзывы от лица канала и бейдж владельца на странице.

Подтвердить владение

Займёт минуту: пост с кодом или бот в администраторах
Ваша страница в tg.place

Знаете владельца?

Перешлите ему это сообщение — он подтвердит права и заберёт накопленное: статистику страницы и ответы на отзывы.

Подписчики+368 за 33 дня
20 48820 080
1 окт.20 475−1 за день

Наведите на график или проведите пальцем — покажем день.

Из чего складывается
Вовлечённость4,5 из 30
Качество роста16 из 20
Реакции и пересылки8,1 из 15
Регулярность3,6 из 12
Доверие3,7 из 8
Отзывынедостаточно данныхотзывов пока нет

Оценка 42 — по 5 показателям из 6: остальные пока не измерены. Методология

Последние посты

  • Разработчик видеомоделей Runway идет в управление роботами Ранее CTO компании говорил, что генерация видео для роботов и игр в будущем принесёт больше денег, чем работа с киностудиями. Прошел год с этого высказывания и Runway анонсировала Praxis-1 модель с открытыми весами для управления роботами. Модель выбирает действия для реального робота. Она построена на том же предобучении на видео, что и их генеративные видео модели Runway. По словам сооснователя компании, под новый тип робота модель достаточно немного дообучить. Веса обещают открыть скоро.
  • 1,2 тыс.17 пересылок11 реакций1 комментарийОткрыть в Telegram
    Google: как измерить сознание ИИ, не зная, что такое сознание Исследователи Google DeepMind с коллегами представили свежую работу «От какофонии к иерархии». Авторы отмечают, что проблема не в том, что теорий о сознании мало (их как раз много), а в том, что они говорят на разных языках и не могут договориться между собой. Одни говорят, что сознание - это поведение, другие - вычисление, а третьи - особая причинно-следственная структура, четвёртые - только живой организм, а пятые, что это про взаимодействие тела с миром. Все они дают разные ответы на один вопрос. Исследователи предлагают не решать этот спор, а структурировать его. Они выстраивают пятиуровневую иерархию от поведенческого уровня до уровня организм–среда и показывают, что каждая теория сознания делает ставку на какой-то из этих уровней. И исходя из этого видно, где расходятся позиции в интерпретации данных или в самой теории. Особая проблема для ИИ, говорят авторы, заключается в том, что современные языковые модели антропомиметичны, они обучены воспроизводить продукты человеческого познания и речи. Поэтому человекоподобное поведение одновременно является свидетельством и помехой. Система может показывать все признаки сознания потому, что научилась их имитировать, а не потому что у неё есть сознание. Дальше авторы создают байесовскую модель, которая берёт одни и те же данные о языковой модели и показывает, что при оптимистичной интерпретации вероятность сознания у LLM 0.397, а при скептической 0.005. Меняешь не данные, а теоретические веса уровней и получаешь разброс от 0.099 до 0.793. Авторы называют свою позицию структурированным агностицизмом: делай допущения явными, делай данные явными, обновляй и то, и другое и предпочитай калиброванную неопределённость преждевременному вердикту. Они также выпустили интерактивный инструмент, где можно самому поиграть с допущениями.
  • 1,4 тыс.42 пересылки6 реакцийОткрыть в Telegram
    200 крупных компаний мира запустили 1 общий стейблкоин Сегодня вышел стейблкоин Open USD(OUSD), созданный коалицией Open Standard. В чем отличие от USDT, USDC, читайте здесь. Главные участники запуска - Stripe, Visa, Mastercard, Coinbase и Shopify. Вокруг их коалиции уже больше 200 банков, платёжных компаний, финтехов и корпораций: BlackRock, Google, American Express, Adyen, BNY и десятки игроков из Азии, Латинской Америки, Африки и крипторынка. Недавно мы опубликовали свежий отчет о будущем денег и их моделях, которые сегодня участвуют в гонке на разных континентах. Стейблкоин OUSD уже запустили в нескольких сетях: Ethereum, Base, Solana и Tempo. Эмитентом выступает Bridge, входит в состав Stripe, а резервы держат BlackRock, Lead Bank и BNY. Stripe уже говорит, что будет использовать этот стейблкоин в своих продуктах.
  • 1,5 тыс.23 пересылки19 реакцийОткрыть в Telegram
    Ваши фото в смартфоне являются источником контекста для ИИ-агентов Марисса Майер, экс-Google и Yahoo запустила персонального ИИ-агента, который учится на фотографиях из вашей галереи и предлагает сделать действие. Ну, допустим, агент смотрит вашу галерею и видит, что недавно вы сфотографировали куртку в каком-то магазине, он начинает искать её в интернете, где можно купить, и если вы одобряете, тогда он её покупает и оформляет доставку. По старым фото он также понимает, куда вы ездите, что едите, как одеваетесь, с кем проводите время. Потом может предложить: • ресторан под вас • концерт • поездку • как отметить день рождения ребёнка и тд. Если идея нравится, то можно сразу начать бронирование / покупку. То есть он готов ответить на ваши вопросы с учётом ваших фото: стиля, вкусов, людей, которые с вами часто бывают и места, которые интересны. Для агента ваша галерея становится контекстом, соответственно, писать длинный промпт не надо.
  • 2 тыс.95 пересылок19 реакцийОткрыть в Telegram
    DeepSeek и Huawei строят мир без Nvidia. Вот, что сегодня DeepSeek сделали #DeepSeek открыли исходный код целого программного стека для чипов Huawei Ascend. Чтобы понять масштаб, нужно разобраться с одним словом - CUDA - это платформа NVIDIA, на которой написано буквально всё в современном ИИ. Чтобы уйти с железа NVIDIA на что-то другое, нужно переписать весь код. И вот DeepSeek сегодня открыли 7 репозиториев на GitHub - новые и обновлённые: TileLang - язык программирования, альтернатива CUDA. Позволяет писать код один раз и запускать на разном железе DeepGEMM-Ascend -ядро матричных вычислений. Достигает 99,8% от физического предела чипа DeepEP-Ascend - библиотека для коммуникации между чипами в больших кластерах FlashMLA, TileKernels, DeepSelect, DeepJIT - остальные части стека. Всё под лицензией MIT. Бесплатно. Открыто. Отношения DeepSeek и Huawei стратегически выверены. Смотрите, DeepSeek строит дата-центр во Внутренней Монголии на 160 000 чипов Ascend 950. Их модель V4-Flash оптимизирована специально под Huawei, а не под NVIDIA. А DeepGEMM-Ascend разработан под чип Ascend 950DT от Huawei, созданный совместно с DeepSeek. Эти 2 компании создают собственную альтернативу экосистеме NVIDIA. Это означает, что разрыв в эффективности между Ascend и H100, который раньше был главным аргументом в пользу NVIDIA, технически закрыт на уровне софта. Но у этой истории есть обратная сторона. Разрыв в ПО сокращается публично, а в производстве - нет. Следующий проблемный вопрос в китайском ИИ-стеке - решение производственных мощностей Huawei, так как чип Ascend производится на SMIC, а не TSMC, и тут возникает потолок масштабирования.
  • 1,8 тыс.58 пересылок19 реакцийОткрыть в Telegram
    Посмотрите, как падает в цене ИИ. Вся истерия об остановке развития ИИ связана с нехваткой у лабораторий ресурсов, а не из-за безопасности Смотрите, сейчас OpenAI выпустила GPT-6.1 Sol модель, которая почти догоняет GPT-6 Astra, но стоит в 5 раз дешевле. Интересно, что Astra вышла в публичный доступ меньше месяца назад. Теперь её можно дистиллировать. А у Anthropic разрыв между релизами ещё короче - почти неделя.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​ Opus 5.5 вышла 22 сентября, а Sonnet 5.5 - вчера, то есть лаг вообще 6 дней, а цена вдвое ниже. Флагманская ИИ-модель больше не является продуктом на месяцы или годы, как в начале. Но теперь мы слышим, как главы лабораторий в один голос говорят, что надо замедлить гонку, потому что ИИ нас убьёт. А в реальности дела обстоят так: 1. ИИ-лабораториям не хватает мощностей для развития. У них есть контракты, подписанные на гигаватты электроэнергии, но дело в том, что нет пока самих электростанций. Поэтому OpenAI и Anthropic сейчас ищут небольшие площадки на 20–30 МВт, потому что гигакампусы опаздывают в стройке. Электричества в горизонте пары лет не хватает уже сейчас. А их пауза хорошо ложится на реалии сегодняшнего дня. 2. Также по монополии бизнеса ИИ-лабораторий бьет дешевизна open-source моделей из Китая. 3. Тезис о том, что давайте все чуть притормозим с развитием ИИ выгоден тому, у кого уже есть кластеры с энергией, инженеры и контракты на чипы. А отстающим и тем, кому закрыли доступ к GPU, пауза бьёт сильнее. Поэтому делайте выводы и пользуйтесь моментом.
  • 1,7 тыс.22 пересылки8 реакцийОткрыть в Telegram
    Через несколько минут мы узнаем, что OpenAI выпускает своего персонального ИИ-агента. Ну, а пока смотрите, что Meta(запрещена в РФ) сегодня днём представила персонального ИИ-агента для малого бизнеса. Это тот же Muse, но теперь он подключается к ресурсам, которыми пользуется бизнес. Идея этого продукта в том, чтобы часть рутиных задач скинуть с людей на агента. Хайп вокруг агентов набрал новые скорости на волне раскачки темы именно персональных агентов, вот тут и тут последние релизы.
  • 1,7 тыс.28 пересылок18 реакцийОткрыть в Telegram
    Google считает, что автономная наука упирается не в интеллект, а в экономику Исследователи из DeepMind правильно подмечают, что все последние годы мы обсуждали когнитивные способности ИИ-моделей. Да, это необходимо, но недостаточно, потому что важны и ресурсы. Сегодня ИИ генерирует гипотезы почти бесплатно, а их проверка ИИ сегодня дорогая и физически ограниченная. Разработка 1 нового препарата стоит $2,6 млрд и занимает десятилетие. ИИ не ускоряет биологическое время и не строит инфраструктуру. Если агентов станет много, они начнут производить исследования быстрее, чем мир успеет их проверить. Автоматизация просто создаст очередь в лабораториях. Поэтому Google DeepMind предлагают концепт экономики для автономной науки: как ИИ-агенты и люди будут делить доступ к лабораториям, данным и вычислительным мощностям и кому засчитывать открытия. Сейчас наука системно не публикует свои провалы. А если агенты не знают о чужих ошибках, тогда они будут воспроизводить их снова и снова за миллиарды $. Авторы предлагают создать криптографический реестр провальных экспериментов с механизмом репутационного стейкинга: хочешь монетизировать свой провал, поставь залог на его достоверность. Но знаете на какой вопрос нет ответа в этой работе от Google? а кто владеет этой инфраструктурой? частные платформы, государства или децентрализованные протоколы? Ведь речь идёт о самом главном - о распределении дефицитных ресурсов.
  • 1,8 тыс.26 пересылок13 реакцийОткрыть в Telegram
    В.Бутерин: Ethereum уже не блокчейн, а мировой криптографический компьютер Виталик выпустил большой текст о том, во что превращается Ethereum после форка Hegota и дальше. По его мнению, называть сеть просто блокчейном уже скорее привычка, потому что внутри нее уже другой тип системы: гибрид классического блокчейна и современной криптографии. Раньше логика сети была такой: скачал блок, пересчитал всё сам, убедился, что всё честно. А теперь Ethereum всё больше становится уровнем проверки. Сложную работу можно делать снаружи, а сеть подтверждает, что результат правильный, правила соблюдены, а деньги двинулись так, как должны. Поэтому Виталик называет это мировым криптографическим компьютером. Надо отметить, что самая крупная в мире инвесткомпания BlackRock, а также Fidelity и другие институционалы уже поставили на Ethereum миллиарды $. Для них Ethereum стал легитимной финансовой инфраструктурой и на этом фоне появляется интересное напряжение. Институционалы купили Ethereum как актив, а Виталик строит инструмент. Ethereum, который намеренно становится неузнаваемым каждые два года - это неудобный нарратив для комплаенса и кастодиана. С другой стороны, если дорожная карта сработает, фундамент под их продуктами только укрепится. Дешевле проверка, сильнее финальность, устойчивее к цензуре. Токенизированные фонды выиграют от этого раньше, чем успеют разобраться зачем. Посмотрим, что будет в ближайшие 3 года.
  • 1,8 тыс.35 пересылок11 реакцийОткрыть в Telegram
    Ex-Google выпустила ИИ-агента Fo, он отдаёт людям задачи, которые сам не может сделать Пока рынок продаёт персональных агентов так, будто ИИ уже может выполнить любые задачи сам, экс-глава разработки агента Jules в Google DeepMind Шивани Поддар говорит, что её агент Fo некоторые задачи отдаёт людям для решения, потому что сегодня ИИ ещё много чего не умеет По её словам, когда человек выполняет задачу за агента, в это время Fo смотрит на это и учится, чтобы в следующий раз попытаться сделать самому. Так агент должен становиться умнее с каждым поручением, которое сначала не потянул.​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

О канале в цифрах

Создан
4 августа 2016 г.
Фото
2,2 тыс.
Видео
407
Файлы
132
Ссылки
8,9 тыс.

По данным Telegram на 1 октября 2026 г.

Отзывы

Оставить отзыв

Отзывов пока нет. Ваш будет первым.

Похожие

Ещё по теме