aimodel

Czołowe modele sztucznej inteligencji (AI) zwiększają swoje IQ o około 2,5 punktu co miesiąc przez ostatnie półtora roku – taki trend ujawnił badacz Maxim Lott na podstawie danych ze swojej strony TrackingAI.com. Ten szybki wzrost zdolności intelektualnych AI może stać się nowym odpowiednikiem słynnej zasady Moore'a.

Google введет платные подписки на продвинутые функции искусственного интеллекта(AI) в браузере Chrome, но сам браузер останется бесплатным. Речь идет о монетизации AI-агентов, а не о превращении Chrome в платный продукт.
Что обнаружили в коде
Исследователь Leopeva64, известный анализом кода Google Chrome и Microsoft Edge, обнаружил в репозитории Chromium запись ’Gate actuation access by AI subscription tier‘ («Ограничение доступа к автономным действиям по уровням AI-подписки»). Эта находка указывает на подготовку системы, которая будет предоставлять расширенные AI-возможности только платным подписчикам.
Функции агентов позволяют искусственному интеллекту выполнять сложные задачи автономно — например, бронировать столики в ресторанах, делать покупки в интернете или управлять вкладками браузера. В отличие от простого чата с AI-помощником, такие возможности требуют значительно больше вычислительных ресурсов.
Официальные планы Google
Компания анонсировала две платные подписки:
Google AI Pro за $20  в месяц — включает ранний доступ к Gemini в ChromeGoogle AI Ultra за $250  в месяц — дает доступ к продвинутым агентным функциям, включая Project Mariner
Подписчики AI Ultra получат доступ к режиму Agent Mode, который сможет просматривать веб-страницы, проводить исследования и интегрироваться с приложениями Google для выполнения конкретных задач.
Что останется бесплатным
Базовые функции Chrome — веб-серфинг, работа с вкладками, установка расширений — не изменятся. Платными станут только продвинутые AI-возможности, которые пока находятся в разработке. Google уже применял похожую стратегию с базовыми функциями Gemini в Chrome: сначала они были доступны только подписчикам, а позже стали бесплатными.
Компания следует общеотраслевой практике монетизации AI-сервисов. OpenAI предлагает ChatGPT Pro за $200  в месяц, а Anthropic — Claude Max по аналогичной цене. Google стремится конкурировать в сегменте премиальных AI-подписок, добавляя в свои планы дополнительные сервисы вроде YouTube Premium и облачного хранилища.
Leopeva64 отмечает, что платность новых функций может быть временной мерой. Точные сроки запуска агентных возможностей Chrome компания не называет — в коде пока видны только подготовительные изменения для будущей системы подписок.
#2025WithBinance #Google #AImodel #AI
$BTC

Sztuczna inteligencja (AI) przygotowuje się do wojny z samą sobą — i ludzkość ryzykuje znalezienie się w epicentrum tego konfliktu. Chodzi o konflikt między równym człowiekowi sztuczną inteligencją (AGI) a sztucznym superinteligentem (ASI), które na razie nie zostały stworzone, ale ich pojawienie się może zamienić nasze technologiczne marzenie w prawdziwy koszmar.

Технологические компании завершили 2025 год прорывом в области искусственного интеллекта (AI) AI-генерации трехмерных миров. В ноябре стартап World Labs запустил первую коммерческую модель Marble, а Google, экстремистская Meta и xAI Илона Маска (Elon Musk) разрабатывают конкурирующие технологии. Эксперты считают эти решения следующим шагом после ChatGPT и важным этапом на пути к новым интеллектуальным машинам.
Что такое «модели мира»
Так называемые «модели мира» представляют собой AI-системы, которые генерируют виртуальные пространства, где действуют законы физики: объекты падают и сталкиваются, свет отражается от поверхностей, а персонажи и среда реагируют на действия пользователя.
Это похоже на современный игровой мир, но с принципиальным отличием — его не создают вручную разработчики, а формирует сама машина по текстовому запросу, изображению или видео. Такие модели считаются шагом вперед по сравнению с языковыми и визуальными AI, поскольку они не просто описывают реальность, а моделируют ее внутренние связи и логику.
Genie 3 от Google DeepMind
В августе 2025 года Google DeepMind представила Genie 3 — первую модель мира, способную генерировать интерактивные среды в реальном времени со скоростью 24 кадра в секунду при разрешении 720p. Система может поддерживать логическую целостность мира в течение нескольких минут, что значительно превосходит возможности предшественников.
Модель позволяет не только перемещаться по созданному миру, но и изменять его через текстовые команды — например, менять погоду или добавлять новые объекты и персонажей. Компания тестирует Genie 3 с агентом SIMA для выполнения сложных задач в сгенерированных средах.
Marble от World Labs
Стартап World Labs, основанный пионером AI Фэй-Фэй Ли (Fei-Fei Li), получил $230 млн инвестиций и позиционирует Marble как первый шаг к созданию «пространственно интеллектуальной модели мира». В отличие от Genie 3, эта система создает постоянные, загружаемые 3D-пространства из текста, изображений, видео и панорам, которые можно редактировать и экспортировать для использования в других программах.
Компания уже работает с игровой индустрией, предлагая инструменты для создания 3D-контента через веб-интерфейс с возможностью экспорта в различные форматы.
Habitat 3.0 от Meta
Meta представила Habitat 3.0 — симуляционную платформу, предназначенную для обучения AI-роботов и автономных помощников. Система позволяет роботам изучать выполнение бытовых задач в безопасной виртуальной среде, включая взаимодействие с виртуальными людьми.
Платформа поддерживает реалистичное моделирование человеческих аватаров и позволяет оценивать производительность роботов при совместной работе с людьми через VR-интерфейсы.
xAI входит в гонку
Илон Маск (Elon Musk) также включился в разработку моделей мира. В октябре 2025 года его компания xAI наняла двух исследователей из Nvidia — Зишана Пателя (Zeeshan Patel) и Итана Хе (Ethan He), ранее работавших над моделями мира для платформы Omniverse.
Маск заявил о планах выпустить полностью сгенерированную AI видеоигру до конца 2026 года, где персонажи, окружения и сюжет будут динамически создаваться искусственным интеллектом(AI).
AI-миры против метавселенной
AI-генерируемые 3D-миры принципиально отличаются от концепции метавселенной. Метавселенная представляет собой постоянное виртуальное пространство, созданное разработчиками для социального взаимодействия людей.
Модели мира от Google, экстремистской Meta и xAI решают другую задачу. Они автоматически генерируют временные виртуальные среды для обучения AI-систем, тестирования роботов или создания контента. Эти миры не предназначены для постоянного обитания людей — они служат инструментом для развития искусственного интеллекта(AI).
Если метавселенная требует месяцы работы дизайнеров и программистов, то AI-модели создают новую среду за секунды по текстовому описанию. При этом каждый сгенерированный мир уникален и адаптируется под конкретную задачу — от обучения робота уборке до тестирования автономного транспорта в различных условиях.
Применение в различных областях
Основная практическая ценность «моделей мира» заключается в их использовании при обучении роботов и автономного транспорта. Одним из самых близких применений остаются видеоигры — рынок с оборотом $190 млрд, который уже активно меняется под влиянием AI.
Однако сфера применения таких технологий гораздо шире: в строительстве они позволяют заранее оценивать освещение, потоки людей и нагрузки конструкции, а в медицине — моделировать реакцию организма на лекарства и процедуры, что может повысить качество диагностики и лечения.
Развитие моделей мира знаменует переход от текстовых AI к системам, способным понимать и взаимодействовать с трехмерным пространством. Эти технологии могут стать основой для нового поколения роботов, автономных систем и интерактивных развлечений.
Мнение AI
Анализ показывает интересную параллель с эпохой появления 3D-графики в 1990-х, когда Nvidia, ATI и другие компании боролись за стандарты рендеринга. История подсказывает, что победителем станет не тот, кто первый создаст технологию, а кто сможет масштабировать ее с приемлемыми затратами.
Ситуация с энергопотреблением остается критическим фактором — генерация 3D-миров в реальном времени требует значительно больше вычислительных ресурсов, чем текстовые модели. Центры обработки данных уже потребляют около 1% мировой электроэнергии, и массовое внедрение моделей мира может удвоить эту цифру. Появится ли технологический прорыв в энергоэффективности или развитие замедлится из-за физических ограничений — ключевой вопрос ближайших лет.
#AImodel #AI #meta #XAI #Write2Earn
$ETH

Искусственный интеллект (AI) впервые превзошел человека в решении логических головоломок, которые считались неприступными для машин. Компания Poetiq достигла 75% точности в тесте ARC-AGI-2 — одном из самых сложных испытаний для AI, где нужно находить скрытые закономерности в визуальных задачах.
Что такое ARC-AGI
ARC-AGI представляет собой набор визуальных головоломок на цветной сетке. AI должен изучить несколько примеров, понять правило и применить его к новой задаче. Средний человек справляется с такими заданиями на 60%.
Тест создал исследователь Google Франсуа Шолле (François Chollet) в 2019 году специально для проверки способности AI к обобщению. В отличие от обычных тестов, здесь нельзя просто запомнить правильные ответы — каждая задача уникальна.
Долгие годы неудач
Пять лет подряд AI терпел сокрушительные поражения. GPT-3 показал 0% в 2020 году, GPT-4 тоже около нуля, а GPT-4o добрался лишь до 5% в начале 2024-го.
Прорыв случился в декабре, когда OpenAI O3 показал 87,5% на исходном тесте. Но создатели быстро выпустили усложненную версию ARC-AGI-2, где даже O3 справляется менее чем с 30% задач.
Новый подход Poetiq
Компания Poetiq разработала метасистему, которая управляет моделью GPT-5.2 через циклы самопроверки. Система генерирует решение, анализирует результат, исправляет ошибки и повторяет процесс до получения правильного ответа.
Такой подход оказался эффективнее прямого использования более мощных моделей. На официальном тестировании Poetiq достигла 54% точности при стоимости $30,57 за задачу против 45% у Gemini 3 Deep Think за $77,16.
Что это значит
Результаты показывают два пути развития AI: наращивание вычислительной мощности, как у OpenAI, или создание умных систем управления существующими моделями, как у Poetiq.
Создатель теста Шолле предупреждает: успех в ARC-AGI не означает достижения общего искусственного интеллекта. AI по-прежнему проваливается на простых задачах, демонстрируя фундаментальные отличия от человеческого мышления.
Мнение AI
Анализ исторических паттернов показывает интересную закономерность: каждый прорывной тест AI в итоге становится рутинной задачей. Шахматы, го, покер — все эти вызовы казались непреодолимыми, пока специализированные системы их не решили. ARC-AGI может повторить этот путь, особенно учитывая успех метасистемного подхода Poetiq.
Перспектива реального применения показывает ограниченную практическую ценность достижения. ARC-AGI остается академическим бенчмарком, далеким от задач реального мира. Способность решать абстрактные головоломки не гарантирует эффективность в медицине, финансах или инженерии.
#AImodel #AI #Write2Earn
$BTC

Cena akcji: ZKC doświadczył silnego wybicia, pchając cenę do $0.1267, znacznie powyżej swoich kluczowych średnich ruchomych (7/25/99 EMA) oraz górnej wstęgi Bollingera na poziomie $0.1186.
Sygnały techniczne: Momentum jest silnie bycze z dodatnim MACD (0.0042), ale RSI osiągnął skrajnie wykupiony poziom 90.3, sygnalizując wysokie ryzyko krótkoterminowej korekty cen.
Przepływy kapitałowe: Pomimo wzrostu ceny, w ostatniej godzinie odnotowano netto odpływ kapitału w wysokości -$0.52M, przy czym dużej skali zlecenia przyczyniły się do -$0.33M, co sugeruje, że niektórzy traderzy realizują zyski.

Sztuczna inteligencja w 2025 roku generuje tyle samo emisji dwutlenku węgla, co Nowy Jork — od 32,6 do 79,7 mln ton rocznie przy 50 mln ton w megapolisie. Nowe badanie wykazało, że globalne zużycie energii przez AI osiągnęło 23 GW, przewyższając wskaźniki wydobycia bitcoina za cały 2024 rok.

Zalety AI w kryptowalutach:
Analiza rynku 24/7: Boty zasilane AI analizują trendy, wiadomości i wykresy bez przerwy.
Inteligentniejsze trading: Algorytmy predykcyjne mogą wykrywać wzorce, które umykają ludziom.
Wykrywanie oszustw: AI pomaga zidentyfikować nietypowe transakcje w czasie rzeczywistym.
Spersonalizowane informacje: AI dostosowuje strategie inwestycyjne na podstawie zachowań użytkowników.
Wady AI w kryptowalutach:
Nadmierne poleganie: Traderzy mogą ufać AI na ślepo, ignorując fundamenty.Manipulacja rynkowa: Złe podmioty mogą wykorzystać AI do manipulacji cenami.Stronniczość w algorytmach: Źle wytrenowane modele mogą podejmować błędne decyzje.

Na koniec 2024 roku rynek kryptowalut doświadczył jednego z najszybciej rozwijających się narracji w historii: agentów AI.
W ciągu zaledwie kilku miesięcy ich kapitalizacja rynkowa eksplodowała do ponad 20 miliardów dolarów — tylko po to, aby równie szybko się załamać. Większość z tych tokenów spadła teraz o 80-90%, a zainteresowanie osłabło.
Ale to nie oznacza, że narracja AI jest martwa. W rzeczywistości to, co teraz widzimy, to zdrowa zmiana. Rynek przemieszcza się od hype'u w stronę fundamentów. Infra, zdecentralizowane AI i realna użyteczność przejmują kontrolę. A ta nowa fala może być nawet ważniejsza niż ostatnia.