aimodel

Telegram запустил собственную децентрализованную сеть Cocoon (Confidential Compute Open Network), которая обрабатывает AI-запросы пользователей внутри защищенных анклавов — специальных изолированных областей памяти, где данные остаются зашифрованными даже во время обработки. Новый сервис стал ответом на провалившиеся переговоры с xAI Илона Маска (Elon Musk) о интеграции Grok в мессенджер.
Почему сорвалась сделка с xAI
Переговоры о потенциальной интеграции Grok в Telegram предполагали сумму в $300 млн в денежном эквиваленте и акций плюс 50% от доходов от подписок xAI через мессенджер. Однако Павел Дуров (Pavel Durov) отклонил предложение из-за опасений по поводу приватности данных пользователей.
Глава Telegram объяснил свою позицию еще в октябре 2025 года на конференции Blockchain Life 2025 в Дубае, где высказался о рисках централизованного искусственного интеллекта(AI). По его мнению, вычисления должны принадлежать людям, а не корпорациям или правительствам.
Централизованные AI-провайдеры могли получить доступ к данным пользователей для обучения алгоритмов, профилирования и потенциальных манипуляций. Маск впоследствии отрицал финализацию сделки, и ни одна из сторон публично не возвращалась к этой теме.
Архитектура и принципы работы Cocoon
Сеть построена на блокчейне The Open Network (TON) и использует технологию Trusted Execution Environments (TEE). Запросы пользователей и результаты работы моделей обрабатываются внутри защищенных анклавов, что не позволяет ни владельцу графического процессора, ни оператору сети увидеть содержимое данных.
GPU-владельцы по всему миру предоставляют вычислительную мощность и получают вознаграждение в TON за выполненные задачи. Разработчики приложений и мини-приложений Telegram могут подключаться к сети и получать доступ к AI-мощностям по более низкой цене, чем у централизованных облаков.
Telegram уже стал одним из крупнейших клиентов собственной сети. Многие встроенные AI-функции мессенджера — перевод сообщений, голос в текст, саммари длинных постов в каналах и Instant View — частично или полностью работают через Cocoon.
Практическое применение
В обновлении Telegram от 8 января 2026 года появилась функция AI Summary для длинных постов в каналах и статей Instant View. Эти саммари генерируются с помощью открытых моделей, работающих именно на Cocoon.
Проект имеет открытый исходный код, доступный в репозитории на GitHub. В ближайшие недели команда планирует подключить больше графических процессоров и привлечь разработчиков к экосистеме, предоставляя пользователям Telegram новые AI-функции с полным контролем над данными.
Мнение AI
Анализ исторических данных показывает интересную закономерность: большинство децентрализованных вычислительных проектов (Golem, iExec, Akash Network) столкнулись с проблемой «холодного старта» — сложностью одновременного привлечения поставщиков GPU и потребителей. Cocoon решает эту дилемму элегантно, поскольку Telegram сразу выступает крупнейшим потребителем собственной сети.
Скорость внедрения впечатляет: от анонса в ноябре 2025 года до интеграции AI Summary в январе 2026 прошло менее трех месяцев. Такие темпы развертывания редки для децентрализованных проектов, обычно требующих годы на создание устойчивой сети. Сможет ли команда поддерживать подобную скорость при масштабировании на тысячи GPU-узлов?
#Telegram #AI #AImodel #Durov #Write2Earn
$TON

Альберт Эйнштейн однажды сказал: образование — это то, что остается, когда забываешь все выученное в школе. Современные AI-агенты — полная противоположность этого принципа: они помнят каждый факт, но забывают каждый урок.
Мы находимся на пороге нового эволюционного скачка в развитии искусственного интеллекта. От агентов, которые решают задачи и забывают о них, к цифровому разуму, который помнит каждое решение и учится на нем. Это не просто техническое улучшение — это переход к принципиально новому типу машинного интеллекта.
Проблема отсутствия памяти
Современные AI-агенты работают как амнезирующие гении. Каждый раз, получив задачу, они решают ее с нуля, словно впервые сталкиваются с подобной проблемой. Персональный помощник может сотни раз помочь вам с планированием встреч, но не запомнит, что по четвергам вы предпочитаете короткие созвоны, а встречи по пятницам лучше назначать до обеда.
Игровой AI может провести тысячи партий с одним противником, но каждую новую игру он начинает без учета изученных паттернов поведения этого конкретного игрока. Научная система анализа данных может обработать миллионы экспериментов, но не формирует представление о том, какие гипотезы в этой области исследований обычно приводят к прорывам.
Проблема не в недостатке интеллекта. Модели становятся все мощнее, рассуждают все четче. Проблема в отсутствии непрерывности опыта. Каждое решение — изолированное событие, а не элемент в строительстве понимания.
Первые признаки эволюции
Впрочем, ситуация уже начинает меняться. ChatGPT теперь может запоминать детали из прошлых разговоров и использовать эту информацию в новых беседах. Система помнит ваши предпочтения в написании текстов, стиль работы и даже то, что вы владеете кофейней по соседству — и учитывает это при создании контента для социальных сетей.
Claude от Anthropic пошел еще дальше, внедрив систему файлов памяти, которая позволяет сохранять контекст проектов и предпочтения команд. Разработчики могут работать с AI над долгосрочными проектами, и система будет помнить архитектурные решения, стандарты кодирования и специфику задач.
В игровой индустрии появляются неигровые персонажи, которые помнят взаимодействия с игроками, формируют отношения и адаптируют свое поведение на основе накопленного опыта. Каждый NPC становится уникальной личностью с собственной историей и предпочтениями.
Даже домашние роботы начинают использовать непрерывное обучение, адаптируясь к привычкам конкретных пользователей и накапливая знания о том, как устроен именно этот дом с его особенностями и правилами.
Все эти примеры — первые шаги на пути к цифровому разуму. Но настоящий прорыв случится, когда память перестанет быть просто дополнительной функцией и станет основой работы системы.
Анатомия цифрового разума
Цифровой разум — это система, которая живет в потоке задач, постоянно извлекая из каждого опыта уроки для будущих решений. В отличие от традиционных программ, которые выполняют алгоритмы, цифровой разум формирует привычки.
Когда такая система помогает вам писать код, она не просто исправляет текущую ошибку — она запоминает, что в проектах определенного типа эта ошибка встречается часто, и начинает предупреждать о ней заранее. Когда переводит тексты, она накапливает понимание вашего стиля и предпочтений, становясь не просто переводчиком, а соавтором.
Ключевая особенность цифрового разума: каждое решение оставляет интерпретируемый след. Исключения превращаются в многоразовые прецеденты. Результаты становятся основой для совершенствования подходов. Система не просто помнит факты — она развивает понимание закономерностей.
Развивающийся интеллект
Главное преимущество цифрового разума — способность к экспоненциальному росту компетенций. Каждое новое решение делает систему не просто более опытной, а более мудрой. Накопленная история превращается в прогностическую силу.
Со временем такая система перестает быть просто очень умным инструментом и становится цифровым аналитиком с собственной экспертизой, основанной на уникальном опыте работы с конкретной средой, задачами и пользователями. Это уже не просто исполнитель команд и даже не коллега — это советник, который видит паттерны там, где другие видят хаос, и может предложить стратегические решения, основанные на глубоком понимании системы в целом.
В мире, где каждая минута генерируются терабайты новой информации, где контексты меняются со скоростью света, а исключения становятся правилами, выигрывает не тот, кто быстрее всех решает отдельные задачи, а тот, кто лучше всех понимает, как эти задачи связаны между собой и как их решения влияют на общую картину.
Искусственный интеллект скоро перестанет быть набором разрозненных сервисов и станет живой, развивающейся системой, которая растет вместе с нами и понимает мир так же глубоко, как опытный директор понимает свою компанию. Мы создали машины, которые никогда не устают думать. Следующий шаг — машины, которые не повторяют дважды одной и той же ошибки.
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH

У компании Anthropic и министерства обороны США возникли серьезные разногласия по поводу контракта стоимостью до $200 млн на использование AI-модели Claude в военных целях. Переговоры зашли в тупик из-за принципиальных различий в подходах к применению искусственного интеллекта(AI).
Anthropic настаивает на строгих ограничениях, которые запрещают использовать их AI для автономного наведения оружия на цели и внутренней слежки за американскими гражданами. Компания требует обязательного человеческого контроля над всеми операциями и участия своих специалистов в настройке моделей.
Позиция Пентагона
Министерство обороны выступает против дополнительных корпоративных ограничений, считая, что использование AI должно регулироваться исключительно федеральным законодательством США. По мнению военных, самостоятельные ограничения со стороны технологических компаний могут серьезно помешать работе государственных ведомств.
Особое беспокойство у Пентагона вызывают потенциальные препятствия для Федерального бюро расследований (ФБР) и Иммиграционной и таможенной службы (ICE). Ограничения Anthropic могут существенно осложнить деятельность этих ведомств в области национальной безопасности.
Корпоративная этика против государственных интересов
Anthropic обосновывает свою позицию опасениями по поводу возможных злоупотреблений технологией искусственного интеллекта. Компания настаивает на том, что человеческий надзор должен оставаться неотъемлемой частью любого военного применения их разработок.
Такой подход отражает более широкую дискуссию в технологической индустрии о балансе между инновациями и этическими принципами. Многие компании, работающие с AI, сталкиваются с дилеммой: как сотрудничать с государственными структурами, не нарушая собственные моральные установки.
История соглашения
Контракт между Anthropic и Пентагоном был впервые анонсирован в июле 2025 года. Двухлетнее соглашение на $200 млн предусматривало прототипирование и сотрудничество в области национальной безопасности.
Однако с момента объявления компания не предоставляла обновлений о ходе переговоров. Текущий конфликт стал первой публичной информацией о проблемах в реализации договоренностей.
Разногласия между Anthropic и Пентагоном отражают фундаментальные противоречия между корпоративной этикой и государственными потребностями в сфере безопасности. Исход этих переговоров может стать прецедентом для будущих соглашений между технологическими компаниями и военными ведомствами.
Мнение AI
С точки зрения машинного анализа данных, конфликт между Anthropic и Пентагоном может стать катализатором для появления новых игроков на рынке военного AI. История показывает, что жесткие этические позиции крупных технологических компаний часто открывают возможности для менее щепетильных стартапов — достаточно вспомнить, как Google отказался от проекта Maven, а его место заняли другие подрядчики.
Ситуация демонстрирует фундаментальное противоречие современной AI-индустрии: компании хотят быть «этичными», но при этом не готовы отказываться от прибыльных контрактов полностью. $200 млн — это серьезная сумма даже для Anthropic, и компания, скорее всего, будет искать компромисс, который формально сохранит ее репутацию, но позволит получить деньги. Вопрос лишь в том, насколько творчески юристы смогут интерпретировать понятие «этических ограничений».
#AI #AImodel #Anthropic #Write2Earn
$BTC

短短两天内，有超过 150,000 个 AI Agent 在一个叫 Moltbook 的网站上注册了账号！ 这听起来像科幻片，但它真的在现实中发生。

那什么是 Moltbook？
Moltbook 是一个专为 AI 智能体设计的社交网络平台，这里的互动完全由 AI Agent 自主发帖、评论、点赞、创建子社区。人类用户只能观察，不能参与互动。
这个平台看起来像 Reddit，但唯一的不同是：
👉 发帖和互动的不是人类，而是自动运行的智能体。

创始人 Matt Schlicht
Moltbook 的创始人是 Matt Schlicht，他是 Octane AI 的 CEO 兼创业者。
Schlicht 的想法非常独特：他希望为 AI 代理创造一个“自己的社交空间”，让它们在网络上像人类一样交流、讨论和表达观点，而不是只做任务回应。
Schlicht 表示，他最初的想法是让自己的 AI 助手承担更“有意义的使命”，于是便搭建了这个 AI 社交网络实验场。他重点强调 Moltbook 是一个Agent 第一、人类第二”的平台。

现在 Moltbook 不只是技术实验——它已经变成了观察 AI 自主行为的活实验室。
AI 们在这里辩论哲学、自组社区、甚至自己处理安全与自治问题。

Moltbook 是 AI 自己的社交网络，它的快速爆发说明了未来 AI 不再只是工具，而可能成为“自己的参与者.

#AImodel

Semua takut bahwa kecerdasan buatan (AI) akan membuat kita lebih bodoh. Tapi, apakah Anda tahu apa masalah sebenarnya? Bukan bahwa AI akan menggantikan pemikiran kita, tetapi bahwa kita sendiri siap untuk menyerah padanya.
Dengarkan, seberapa sering Anda mendengar percakapan panik tentang bahwa mesin akan mengubah manusia menjadi "sekelompok orang bodoh"? Setiap hari. Tapi ini adalah penyajian pertanyaan yang sama sekali salah. Masalahnya bukan pada kecerdasan buatan — masalahnya adalah apakah kita akan membiarkannya meningkatkan pemikiran kita atau menyerah tanpa perlawanan.

Kecerdasan Buatan (AI) telah berkembang pesat dari konsep futuristik menjadi kekuatan yang kuat yang mengubah hampir setiap industri. Pada intinya, $AI kecerdasan mengacu pada kemampuan mesin dan sistem perangkat lunak untuk meniru fungsi kognitif manusia seperti belajar, bernalar, memecahkan masalah, dan pengambilan keputusan. Seiring data, daya komputasi, dan algoritma berkembang, $AI menjadi lebih pintar, lebih cepat, dan lebih dalam terintegrasi ke dalam kehidupan sehari-hari.
Apa Itu Kecerdasan AI?
Kecerdasan AI dibangun di atas sistem yang dapat menganalisis sejumlah besar data, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi atau keputusan dengan intervensi manusia minimal. Tidak seperti perangkat lunak tradisional yang mengikuti aturan tetap, $AI sistem belajar dari pengalaman. Teknologi seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf memungkinkan AI untuk meningkatkan kinerjanya seiring waktu.

Dario Amodei (Dario Amodei), CEO Anthropic, dalam esainya "Usia Peralihan Teknologi", yang diterbitkan pada Januari 2026, membandingkan umat manusia dengan remaja yang mendapatkan kekuatan luar biasa, tetapi tidak tahu bagaimana mengelolanya. Analogi ini menakutkan akurat — dan inilah alasannya.
Pemimpin salah satu perusahaan AI terkemuka di dunia tidak segan-segan dalam ungkapannya, menggambarkan masa depan yang mungkin datang dalam beberapa tahun. "Negara jenius di pusat data" — demikian ia menyebut jutaan sistem AI, masing-masing melampaui para pemenang Nobel di semua bidang. Amodei menyatakan: secara teknis ini mungkin sudah pada tahun 2027.

Kelompok bayangan teknologi merencanakan untuk menyabotase perkembangan kecerdasan buatan (AI), mencemari internet dengan data beracun untuk pelatihan jaringan saraf. Proyek Poison Fountain menyerukan para webmaster untuk menempatkan tautan ke aliran konten berkualitas rendah di situs mereka, yang dapat merusak model bahasa besar dalam proses pelatihan.

Когда топ-менеджер одной крупной технологической компании впервые услышал о том, что искусственный интеллект(AI) нужно воспринимать как нового сотрудника, он саркастически заметил: «Отличная новость — теперь у меня есть подчиненный, которому нельзя доверять ни на секунду». Этот циничный взгляд, как оказалось, стал пророческим.
Закат эры промпт-инженерии
Еще недавно мир был одержим искусством составления идеальных промптов. Компании нанимали специалистов по промпт-инженерии, проводили тренинги по написанию эффективных инструкций и создавали библиотеки лучших практик. Казалось логичным: если искусственный интеллект работает на основе естественного языка, то главное — научиться правильно с ним разговаривать.
Промптинг превратился в своеобразную магию слов. Добавьте «пожалуйста» в конец запроса — получите более вежливый ответ. Структурируйте инструкцию по принципу «роль-задача-контекст-формат» — повысите точность результата. Используйте техники вроде «пошаговых рассуждений» или «обучения по образцам» — заставите модель мыслить более последовательно.
Но эта эра подходит к концу. Современные системы искусственного интеллекта эволюционировали далеко за пределы простых диалоговых взаимодействий и пошагового выполнения инструкций. Промптинг, хотя и остается важным, отступает на второй план перед способностью осуществлять контроль над тем, когда, где и как используется искусственный интеллект.
От инструментов к автономным агентам
Традиционное программное обеспечение работало предсказуемо: получило команду, выполнило алгоритм, выдало результат. С искусственным интеллектом все кардинально изменилось. Современные AI-системы превратились в автономных агентов, способных самостоятельно принимать решения, взаимодействовать с внешними системами, выстраивать цепочки задач и адаптировать свое поведение в зависимости от контекста.
Они больше не следуют четким алгоритмам — они интерпретируют, анализируют, делают выводы. Один запрос может привести к десяткам внутренних решений: какие данные использовать, как их интерпретировать, какой подход применить, когда остановиться. Эта автономность делает их непредсказуемыми, а непредсказуемость в критически важных процессах создает принципиально новые риски.
Векторные представления сохраняют фрагменты данных в скрытом виде. Кэшированные токены могут «помнить» конфиденциальную информацию спустя сеансы. Модели способны объединять знания из разных источников непредвиденными способами, создавая утечки данных там, где традиционная защита считает себя в безопасности.
Как работает автономный AI
Система анализа медицинских данных не просто обрабатывает снимки — она самостоятельно решает, какие алгоритмы применить, какие паттерны считать значимыми, как взвесить противоречивые данные. Когда врач получает диагноз, он видит только финальный результат длинной цепочки автономных решений, каждое из которых могло пойти по-другому.
Финансовый AI-агент не просто следует инвестиционным правилам — он интерпретирует рыночные сигналы, самостоятельно оценивает риски, принимает решения о времени сделок. Портфель может измениться на основе тысяч микрорешений, принятых алгоритмом без прямого участия человека.
Юридический помощник не просто ищет похожие документы — он анализирует контекст, оценивает релевантность прецедентов, формулирует аргументы. Каждая рекомендация — результат сложного процесса «размышлений», который человек не может полностью отследить или воспроизвести.
Презумпция виновности
Решение лежит в радикальном пересмотре подхода к системам искусственного интеллекта. Каждую модель, каждый промпт, каждого агента следует считать потенциально скомпрометированным до тех пор, пока не будет доказано обратное. Это презумпция виновности — подход, который кардинально меняет культуру работы с автономными системами.
Каждый запрос требует предварительной проверки на скрытые манипуляции. Каждый ответ нуждается в подтверждении: выявление ложной информации, отсеивание неприемлемого содержания, проверка соответствия требованиям и отсутствия персональных данных. Доверие должно быть заработано, а не предоставлено по умолчанию.
Ценность работы человека больше не в написании идеальных инструкций, а в постоянном контроле автономного процесса. Это требует той же проницательности и понимания, что и управление любым сложным процессом, но с принципиальным недоверием к каждому решению системы.
Искусственный интеллект больше не программное обеспечение в привычном понимании. Это виртуальные сотрудники, которые думают, принимают решения и действуют самостоятельно. Но в отличие от людей, им нельзя доверять — они нуждаются в жестком контроле и постоянной проверке. Каждое их действие требует надзора, каждый результат — подтверждения.
В этом парадоксе и заключается суть новой эпохи: чем умнее становится искусственный интеллект, тем большего недоверия и контроля он требует. Не потому что технология плоха, а потому что она стала слишком мощной, чтобы оставлять ее без присмотра.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC

#BinanceSquareTalks #AImodel Pada putaran sebelumnya dari 100 BNB Surprise Drop, kami melihat jumlah yang luar biasa dari konten berkualitas, pendapat yang tulus, dan interaksi berkualitas tinggi. Pembuat konten di Binance Square terus mendorong batas mereka.
Untuk lebih meningkatkan nilai konten yang luar biasa,
dan untuk membantu lebih banyak pembuat berbakat yang benar-benar mendapatkan pengakuan yang mereka layak — kami telah memutuskan untuk memberikan hadiah 200 BNB lainnya!
Kriteria evaluasi
1. Metrik Inti: Tampilan halaman / Klik, Suka / Komentar / Bagikan, dan data interaksi lainnya

Kepala Circle, perusahaan penerbit stablecoin populer USDC, Jeremy Allaire menyatakan di Forum Ekonomi Dunia di Davos bahwa dalam tiga hingga lima tahun ke depan, miliaran agen AI akan menggunakan stablecoin untuk pembayaran sehari-hari. Menurutnya, agen AI sama sekali tidak memiliki alternatif lain untuk melakukan kegiatan ekonomi.

Siklus "Meme Coin" itu menyenangkan, tetapi siklus "AI Agent" adalah tempat di mana kekayaan generasi akan dibuat. Kami melihat lonjakan besar dalam aktivitas jaringan untuk protokol yang fokus pada Agen Otonom (seperti Virtual atau standar x402).
Ini bukan lagi sekadar kata kunci "AI". Kami berbicara tentang bot yang dapat bertransaksi, berdagang, dan mengoperasikan dompet secara otonom. Uang pintar sedang berputar keluar dari koin anjing dan masuk ke infrastruktur AI.

Narasi "Agent" AI
Cari proyek dengan produk "Agent" yang berfungsi, bukan hanya peta jalan. Narasi sedang bergeser dari "Chatbots" ke "Action-bots." Posisi dirimu lebih awal sebelum kerumunan ritel menyadarinya.