😨Главное за сегодня:
🇺🇸США (крипто-#ETF):
- Трамп назначил Бо Хайнса главой "Криптосовета", а CEO a16z назначен старшим советником по вопросам #AI
- Налоговая США (IRS) утверждает, что стейкинг криптовалют облагается налогом
- Phoenix Group планирует листинг на Nasdaq в 2025 году
🇰🇵#HYPE В HyperLiquid наблюдается рекордный отток на фоне опасений пользователей, что северокорейские хакеры могут искать уязвимости (несколько кошельков северокорейских хакеров имеют потери >700 000$ от торговли на бирже). #HYPE Hyperliquid Labs опровергают, что их взломали
🇰🇷 Новый комитет Южной Кореи разрабатывает санкции против манипуляторов крипторынка
🇸🇻#BTC Правительство Сальвадора продолжает накопление#BTC
🇯🇵 Gate Group приобрели Coin Master и официально вышли на японский рынок
🔥 MicroStrategy приобрели ещё 5,262 #BTC
🥳#BNB Binance Alpha выпустили новую партию проектов
🥳#TONПавел Дуров: Общая выручка Telegram в 2024 году превысила 1 млрд $, и мы завершаем год с более чем 500 млн $ денежных резервов, не считая криптоактивов
🙋♂ Nokia подали патент на «устройство, метод и компьютерную программу», которые могут шифровать цифровые активы
🥳#CRO Crypto .com запускает регулируемую службу хранения цифровых активов для клиентов из США и Канады
🙋♂ Moonpay ведет переговоры о приобретении Helio за ~150 млн $
🚫 Регулятор Малайзии запретили Atomic Wallet работать в стране
🔮#CGX#RON Community Gaming запустит свой рынок прогнозов Forkast, ориентированный на игры, в сети #RONIN
✅ Paraswap DAO одобрила внедрение нового токена для замены #PSP
🙋♂#LDO#ETH Lido запустили Ethereum SDK
🆕Листинги:
- Binance добавляет фьючерсы на #HIVE
- Binance Launchpool добавляет#BIO
🕵️♂️Активность китов и SmartMoney:
- С адреса команды Pendle перевели 625 000 #PENDLE на Binance
- транзакции китов
📊Графики и отчёты:
- #FUD Новые трейдеры, которые присоединились к рынку за последние 2-3 месяца, активно распродают#BTC и #ETH
- WhaleMap: Уровень 98 133$ остаётся важным, учитывая китовые накопления #BTC
- за последние 2 года наблюдался значительный рост числа держателей криптовалют 📈
- #UNI Общий объем #USDC на Uniswap превысил 1 трлн $ 📈
- DropsTab: новые токены в стадии накопления, поддерживаемые топовыми венчурными инвесторами
- ТОП#AI-агентов по росту цен за последние 7 дней
- отчёт CoinShares по фин потокам
- отчет BNB Chain за 2024 год #BNB
💰Сборы средств:
- Avalon Labs - 10 млн $
- #USUALUsual - 10 млн $ от Binance и Kraken
✏️События на завтра:
🔓 Разлоки: Ribbon Finance (#RBN) - 1,06% ($4,18m)
🎁#AGI Delysium запустят программу вознаграждений
🇺🇸 Durable Goods Orders (MoM) (Nov) - 16:30 мск
- Redbook (YoY) - 16:55 мск
- New Home Sales (Nov) - 18:00 мск
🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом!
🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте).
🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность.
🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий.
🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding.
🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах.
🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship.
🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking.
▪Попробовать: https://chat.qwen.ai
▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list
▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d
▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a
▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b
▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj
@ai_machinelearning_big_data
#AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin
✔️ Sakana AI придумали, как LLM самим сортировать контекст по важности
Обычные языковые модели читают текст как одну длинную ленту.
Что ближе к началу внимания - то “важнее”.
Что дальше - то модель видит хуже.
И тут появляется проблема: если важный факт спрятан где-то далеко среди шума, модель может его просто не использовать.
Она тратит внимание на всё подряд, вместо того чтобы сосредоточиться на главном.
Sakana AI предложили решение - RePo (Context Re-Positioning).
Идея очень понятная: модель получает модуль, который позволяет динамически “перепозиционировать” контекст.
Примерно как человек:
ты читаешь длинный документ, понимаешь, что важная часть была 20 страниц назад - и мысленно перечитываешь её, а лишнее игнорируешь.
Что делает RePo
- подтягивает важные куски информации ближе
- отодвигает шум и лишний текст
- помогает вниманию модели фокусироваться на нужном
В модели есть обучаемый модуль, который **переназначает позиции токенов по смыслу**, а не по порядку
✅ важно = то, что помогает уменьшать ошибку модели и правильно решать задачу
❌ второстепенно = то, что не помогает (шум), поэтому “отодвигается” по позициям
В результате модель с такой памятью начинает лучше работать там, где LLM обычно страдают:
- когда контекст длинный
- когда много шума
- когда важные детали раскиданы далеко друг от друга
- когда данные структурированные (таблички, списки, правила)
Авторы показывают, что RePo даёт заметный прирост устойчивости, при этом не ухудшая общее качество.
▶️ Устойчивость к шуму (Noisy Context)
Средний результат по 8 noisy-бенчмаркам:
- Обычный RoPE: 21.07
- RePo: 28.31
🟡 Прирост: +7.24 пункта (сильно)
Авторы отдельно фиксируют ключевую цифру:
на noisy-eval (4K контекст) RePo лучше RoPE на +11.04 пункта.
🔥 Примеры прироста на конкретных задачах
(везде RePo > RoPE)
- TriviaQA: 61.47 → 73.02 (+11.55)
- GovReport: 6.23 → 16.80 (+10.57)
- 2WikiMultihopQA: 23.32 → 30.86 (+7.54)
- MuSiQue: 7.24 → 13.45 (+6.21)
Это шаг к моделям, которые не просто “читают что дали”, а умеют сами организовать свою рабочую память.
🟡Подробности: pub.sakana.ai/repo/
🟡Статья: arxiv.org/abs/2512.14391
@ai_machinelearning_big_data
#RePo#SakanaAI#LLM#AI#AIAgents#Context#LongContext#Attention
📊 AI-автоматизация на страже новостей!
За период 07.07.2025 – 10.07.2025 наша система автоматически проанализировала для вас:
191 топовый сабреддит
449 Twitter-аккаунтов
29 Discord-серверов (226 каналов, 12 761 сообщений)
⏳ Экономия вашего времени:
Если бы вы читали это вручную со скоростью 200 слов в минуту, ушло бы целых 806 минут — а так, всё самое важное уже собрано в одном месте!
tags:
companies #xai#perplexityai#langchain#cursor#cline
models #grok4#grok4heavy#claude4opus
topics #modelreleases#benchmarking#longcontext#modelpricing#modelintegration#voice#performance#scaling#gpuoptimization
people’s #elonmusk#aravsrinivas#igorbabuschkin#yuchenj_uw