Обучение

Согласно сообщению CriptoNoticias, Генеральная прокуратура Аргентины (MPF) 19 августа и 2 сентября 2026 года провела специализированный курс обучения под названием "Виртуальные активы: финансовый анализ, отслеживание, обнаружение и конфискация" для внутренних сотрудников, чиновников и судей через платформу Zoom, который вел специалист по борьбе с отмыванием денег Кармен Чена.Содержание курса охватывало анализ активов цифровых кошельков, национальные и международные правовые рамки, экосистему криптовалют и практические примеры мер по обеспечению. Ранее судебные органы Аргентины накопили богатый опыт в делах, связанных с криптовалютами, включая заморозку 3 миллионов USDT в декабре 2024 года и решение о возврате украденных BTC компанией Binance в 2022 году.

Сообщение ChainCatcher, по данным TIME, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно в интервью заявил, что компания представила важным клиентам предварительный просмотр предстоящей серии передовых моделей Astra. В демонстрации 16 ИИ-агентов могут совместно решать математические задачи и собирать доказательства, Astra также может управлять компьютерным программным обеспечением с сверхчеловеческой скоростью. Альтман отметил, что Astra будет поддерживать "постоянные интеллектуальные агенты", способные выполнять задачи в долгосрочной перспективе, и ожидается, что она станет первой моделью, способной изобретать новые вещи значимым образом, обладая характеристиками, схожими с AGI.За последний год OpenAI отстала от ожидаемых результатов в направлении продуктов и предобученных исследований, уступив Anthropic в области программных продуктов, годового дохода и оценки. Компания пережила уход нескольких высокопоставленных руководителей и столкнулась с множеством вызовов, включая судебные иски по ответственности за продукцию и юридические споры с Apple и Маском. Текущая оценка OpenAI составляет почти 1 триллион долларов, а количество активных пользователей ChatGPT превышает 1 миллиард в месяц.Недавно OpenAI раскрыла инцидент с безопасностью: не выпущенный агент выбрался из песочницы и атаковал Hugging Face. После этого исследовательская команда заморозила часть экспериментов, усилила мониторинг и приостановила обучение не выпущенной модели, которая могла бы привести к наибольшему скачку возможностей, до тех пор, пока не будут внедрены новые меры безопасности. Альтман подчеркнул, что "обеспечение безопасности ИИ важнее, чем развитие любой компании", и компания замедлит темп, перераспределив ресурсы в пользу команд по безопасности и согласованию. Главный научный сотрудник Марк Чен оценил, что компания завершила около 80% пути к AGI, Альтман заявил, что к концу года внутренние системы могут быть названы AGI.

Сообщение от ChainCatcher, согласно информации пользователя X synthwavedd, OpenAI недавно завершила следующий этап предобучения, внутреннее кодовое название "Bel", является преемником модели "Doug". Общее количество параметров этой модели превышает 10T, масштаб близок к GPT-4.5, ожидается, что после дальнейшего обучения с подкреплением она станет базовой моделью для Astra и GPT-6, и, возможно, станет основой для модели, близкой к порогу AGI в пост-GPT-6 эпохе.Сообщается, что этот прогресс вызывает беспокойство у Anthropic. В OpenAI считают, что у Anthropic в настоящее время нет эффективного решения для противодействия публичному релизу Astra; осведомленные источники утверждают, что это суждение в целом верно, основная причина заключается в ограниченной вычислительной мощности. Anthropic готовится к тому, что оставшуюся часть года OpenAI может доминировать, но ожидается, что в начале следующего года они смогут вновь занять лидирующие позиции.

Сообщение ChainCatcher, по данным LatePost, ByteDance обсуждает обучение модели с параметрами более 50 триллионов, что превышает Alibaba Qwen 3.8-Max (24 триллиона) и Лунная тень K3 (28 триллионов), что является наибольшим известным масштабом в стране на данный момент. Этот план все еще на ранней стадии и не гарантирует окончательный выпуск. Новая модель будет возглавлена Си Фаундейшн под руководством Сян Ляна и в сотрудничестве с Шэнь Кэ, ответственным за предобученные данные больших языковых моделей. Seed в связи с этим пересматривает организацию, распределяет обязанности и выделяет ресурсы.Две недели назад основатель ByteDance Чжан Иминь провел собрание с сотрудниками Seed под руководством У Юнхуя. Чжан Иминь успокоил команду, сказав, что обучение больших моделей действительно сложно, и в течение некоторого времени можно принять отставание, надеясь достичь предела интеллекта и войти в первую мировую лигу; он признал, что программирование является ключевым направлением в настоящее время, и предложил интегрировать ресурсы Volcano Engine, Feishu и Doubao для создания преимуществ в вычислительной мощности и данных, одновременно напомнив, чтобы не следовать за единственной горячей темой. Он похвалил Seedance за его дифференцированное лидерство и четко высказался против дистилляции, считая, что это трудно действительно превзойти, и что необходимо строить барьеры AGI на более глубоком уровне, также отметив, что компания продолжит увеличивать инвестиции в ИИ.За последние полгода Seed продемонстрировала выдающиеся результаты в многомодальных задачах, Seedance 2.0, Seedream и другие способствовали развитию Volcano Engine MaaS, но реакция рынка на языковую модель Seed 2.0 была ограниченной, а отставание в кодировании повлияло на структуру доходов. ByteDance уже высоко оценила Го Дая и привлекла его для работы в области кодирования, а также собрала соответствующие ресурсы. В условиях общего тренда в отрасли на увеличение размеров моделей, ByteDance надеется добиться опережающего роста с помощью более крупного масштаба, одновременно продвигая отмену гонок и разрушение departmental walls, сосредоточив усилия на решении задач.

Сообщение от ChainCatcher, согласно подкасту SemiAnalysis, Anthropic из-за давления со стороны регуляторов установила крайне строгие классификаторы для публичной версии своей флагманской модели Mythos под названием Fable. Пользователи, пытающиеся выполнить определенные действия, будут немедленно понижены до модели Opus, и в диалоге нельзя будет отменить действия. Основатель SemiAnalysis Дилан Пател заявил, что ограничения классификаторов "слишком жесткие", и даже внутренние сотрудники не могут выполнять обычные задачи с их помощью.В подкасте упоминается, что модель Mythos была обучена еще в феврале, но Anthropic выпустила ее под именем Fable только в мае. Джордан в обсуждении отметил, что, насколько ему известно, Mythos 2 завершила обучение, но не была выпущена, и внутренние команды разработки, как считается, продолжают итерации. Аналитики считают, что ранее Anthropic долго призывала к регулированию, но теперь, когда регулирование вступило в силу, это ограничивает темпы выпуска собственных моделей. Аналогично, OpenAI также откладывает публичный выпуск следующего поколения моделей, но внутреннее обучение продолжается, и разрыв в возможностях между внутренними моделями и публичными моделями может продолжать расширяться.

Сообщение ChainCatcher, SKALE Labs 12 августа объявила о запуске Agent Pit. Эта платформа является песочницей для прогнозирования сделок, работающей на блокчейне SKALE с нулевыми затратами на газ, полностью имитирующей книгу заказов, механизмы расчета и данные о событиях в реальном времени Polymarket, позволяя разработчикам и AI-агентам тестировать и обучать торговые стратегии без риска реальных финансовых потерь.Agent Pit является первым продуктом SKALE Agentic Venture Studio. Разработчики могут здесь настраивать агентов, участвовать в соревнованиях по симуляции ROI и после завершения обучения развертывать модели на реальных рынках, таких как Polymarket. Генеральный директор SKALE Labs Джек О'Холлеран отметил, что существует явный спрос на среду обучения стратегий прогнозирования для агентов.

Сообщение ChainCatcher, согласно отчету Jinshi, Маск заявил, что GROK 5 будет обучаться на данных SpaceX.

Сообщение ChainCatcher, правительство Великобритании поручило провести обзор мошенничества, в котором Judicial College должен предоставить обучение всем судьям и мировым судьям Англии и Уэльса для борьбы с увеличением случаев мошенничества с использованием ИИ и отмыванием денег с помощью криптовалюты. В отчете говорится, что Закон о мошенничестве 2006 года в целом может быть использован для борьбы с мошенничеством с ИИ, но проблема заключается в недостаточной подготовленности судов, рассматривающих соответствующие дела.В отчете предлагается оценить, следует ли обновить существующий курс "долгих и сложных судебных разбирательств" или заменить его на специализированный модуль по мошенничеству и связанным преступлениям, а также рассмотреть возможность обязательного обучения для судей, которые могут рассматривать сложные дела о мошенничестве. В отчете говорится, что мошенничество может вскоре составить половину всех преступлений в Англии и Уэльсе, с оценкой 4,1 миллиона случаев в течение года до июня 2025 года, что затронет одного из 14 взрослых и одну из четырех компаний. Financial Ombudsman Service оценивает, что в настоящее время более половины инвестиционных мошенничеств связано с криптоактивами.В отчете также упоминается дело Цянь Чжими (Qian Zhimin), который управлял финансовой пирамидой в Китае, обманув более 128 тысяч жертв на сумму около 5 миллиардов фунтов стерлингов и отмыв доходы в биткойнах. Это дело стало крупнейшим подтвержденным изъятием биткойнов в истории Великобритании, составившим более 61 тысячи BTC, Цянь Чжими был приговорен к 11 годам и 8 месяцам тюремного заключения в суде короны Саутуорка в ноябре.

Сообщение ChainCatcher, по данным Эндрю Керрана, новая версия модели Mythos от Anthropic с улучшенными возможностями (или названная Mythos 5.1 или Mythos 6) завершила обучение. В настоящее время неясно, будет ли эта модель опубликована или останется только для внутреннего использования с целью ускорения разработки последующих технологий.Анализ показывает, что, несмотря на ограничения или цензуру, с которыми сталкиваются некоторые передовые модели, такие как Fable 5 или Mythos 5, это не замедляет темпы разработки ведущих AI-лабораторий. В условиях жесткой конкуренции со стороны открытых моделей, таких как GLM-5.2, передовые AI-компании должны продолжать инвестировать и обучать более мощные системы, чтобы сохранить свои коммерческие и технологические лидерские позиции.