e/acc

Рекомендую топ-рекрутера Майка для проектов в сфере ИИ и экосистемы TON! Хочу поделиться отличной находкой — моим другом Майком. Майк — рекрутер, который помог мне и многим другим найти нужных специалистов для проектов. Если вы работаете в сфере ИИ или блокчейн, вам стоит обратить на него внимание. Почему стоит знать о Майке? - Экспертиза в ИИ и блокчейне: Майк имеет богатый опыт работы с проектами в области искусственного интеллекта и блокчейн-технологий, включая экосистемы TON и ETH. Он точно знает, где искать и как привлечь лучших специалистов. - Широкий спектр специалистов: У Майка есть обширная база кандидатов, включающая не только разработчиков блокчейн, но и бизнес-позиции, и даже C-level-позиции. Он поможет найти именно тех людей, которые нужны вашему проекту. - Персональный подход: Майк понимает, что каждый проект уникален, и всегда находит индивидуальные решения для каждой команды. Когда обращаться к Майку? - Начало нового проекта: Если вы только запускаете проект и вам нужны квалифицированные специалисты, Майк сможет помочь. - Расширение команды: Если ваш проект растет и вам нужны новые таланты, Майк найдет подходящих кандидатов. - Консультации по рекрутингу: Если вы хотите улучшить свои процессы найма или просто задать вопросы по рекрутингу, Майк всегда готов поделиться своими знаниями. Если вам нужна помощь или консультация, пишите Майку напрямую: @mikevolkov. И небольшой бонус — скажите, что вы от меня, и получите специальные условия. Канал: @mikevolkovCV #реклама

Часть VI. Сетевые государства “Империи заебали”, “Лефиаван всех задолбал”, “Гегемония сломана” — это прямые цитаты, которые я слышу от друзей и знакомых, и чем дальше, тем чаще. И это не панические настроения или подростковый максимализм в стиле “весь мир сломан и у нас нет шансов”. Это своевременность. Объясню. Раз в несколько столетий происходит постепенная смена систем. Когда-то это были первобытные общества, потом монархии построенные на подчинении, затем демократии. Каждый такой скачок происходит вследствие двух необходимых условий: накопленное напражение/недовольство/разочарование в текущей системе управления и технологическая возможность построения более совершенных институтов. Большинство таких смен систем в прошлом сопровождались войнами и революциями, но переход к программируемым сообществам вполне возможен не “вопреки” через “все разрушить и построить заново”. Вместо этого — постройка параллельных сообществ, институтов, систем. В конечном счете, более качественный продукт побеждает на рынке. Даже если этот продукт — государство. Сетевые государства — это идея о том, что люди и нации формируются, существуют и управляются не по принципу “где родился там и пригодился”, а по принципу общих ценностей, целей, вайпа и трайба. Бёрнинг мэн, но не на неделю, а на 365 дней. Не ограниченный резервацией в Неваде. И не только для развлечений, но и для жизни, работы, pursuit of happiness. Network state — это не высеченные ни в граните Sovereign Individual, ни принадлежащие Балажи правила. Это сотни конкурирующих и коллаборирующих друг с другом сообществ с похожим, но не одинаковым стэком ценностей и технологий. Я опишу конкретные функции и сервисы, которые уже работают и существуют в тех сетевых сообществах, с которыми я тесно взаимодействую в последнее время: 1. Цифровую идентичность и репутацию 2. Программируемые системы голосования, принятия и отслеживания исполнения решений и системы гавернанса 3. Хранение ценности, в первую очередь цифровой, а так же процесс сбора и распределения ценности (например, взносы и фондирование проектов) 4. Опционально, владение физическими активами, такими как острова, деревни, отели, коливинги и коворкинги по всему миру 5. Сервисы для своих участников: nomad виза для путешествий участников нетворкстейта, онлайн или гибридное образование, международные страховки, конференции, коливинги (от недели до нескольких месяцев в году) Программируемая (кибер-) экономика: 1. Доверие 2. Репутация 3. Интеллект 4. Агенты 5. Киберорганизации 6. Сетевые государства

Если вас интересует аналитика или вы уже развиваетесь в этой сфере и хотите существенно улучшить свои скиллы, рекомендую изучить курс "Аналитик PRO" от Changellenge » Education. Changellenge » Education – специализированная школа аналитики, которая уже выпустила 3 500 специалистов. Их выпускники работают в Яндексе, VK, Газпроме и других крупных компаниях. "Аналитик PRO" – самый полный курс аналитики на рынке. Он подойдет вам, если вы хотите прокачаться как аналитик данных, бизнес-аналитик, финансовый аналитик. В курсе собрано всё, что нужно для роста в любом направлении аналитики. На 12 месячной программе вы прокачаете ключевые навыки, необходимые аналитику — работа с данными: 🔵Python, SQL, Excel, а также визуализация данных: 🔵Tableau, PPT, и с помощью Python. Вы научитесь строить финансовые модели, погрузитесь в продуктовую и маркетинговую аналитику. Больше 2/3 курса — это практические задачи и реальные бизнес-проекты от реальных компаний уровня Тинькофф. Эти проекты можно будет сразу указать в резюме и портфолио, чтобы выделиться на фоне других кандидатов. Благодаря набору востребованных навыков и пулу проектов, после выпуска вы сможете претендовать на интересные офферы с достойной зарплатой на старте. Это реально важно: конкуренция джунов сейчас большая, работодателям нужна практика и опыт работы и в Changellenge » Education это учитывают. Вас будут менторить эксперты из Google, VK, Avito, а также будут сопровождать до оффера в аналитике: школа организует консультации с HR-специалистами, помогает с резюме, готовит к собеседованию, в том числе к кейс-интервью, предлагает упрощенный отбор в компании-партнеры уровня Ozon, SBS, Kept и др. По промокоду ACC10 вас ждет скидка в 10 000 рублей. Оставьте заявку по ссылке и получите бесплатную консультацию. Успехов! ООО «ВЫСШАЯ ШКОЛА АНАЛИТИКИ И СТРАТЕГИИ», ИНН: 7716917009, erid: 2Vtzqx3UPDe #реклама

Зашел на классный митап. Встретил Виталика, фаундеров Gnosis и Stability AI. Фаундеры лучших (ИМХО, поэтому мы в некоторых из них инвестировали) компаний в децентрализованном ИИ обсуждают автономных агентов. Услышал классную идею о персональных агентах: в управлении — агенты каждого стейкхолдера высказывают свое мнение и оно суммируется для принятия решений; в найме — агенты кандидата и работодателя обсуждают насколько эта позиция подходит для человека; для инвестиций — агент стартапа и инвестора общаются о сделке.

Часть V. Кибернетические организации Если цель биткоина отделить деньги от государства, то кибернетические организации существуют чтобы отделить формы управления от государства. Мы говорим о системе права, корпоративном и организационном гавернансе и системе принятия, исполнения, контроля решений. Как и все остальное в кибернетике, это не универсальное правило, а подход, который имеет смысл там, где создает больше экономической эффективности, прозрачности, безопасности. Мы оперируем на спектре между гибким, прецедентным и динамически меняющимся “мясным” правом и чётким, детерминированным, предсказуемым программируемым правом. Преимущества первого — это адаптивность к непредсказуемым ситуациям, а второго — отсутствие необходимости полагаться на ручные (а потому медленные, подверженные коррупции, непредсказуемые) решения менеджеров, судов, регуляторов. Кибернетические организации — это амальгама, микс между программным и аналоговым правом, которые решают ряд проблем: 1. Они устраняют разрыв между юридическими соглашениями и исполнением в блокчейне, предоставляя способ обеспечения исполнения реальных соглашений с помощью кода. 2. Они позволяют создавать композитные юридические соглашения, аналогично тому, как DeFi позволяет создавать композитные финансовые транзакции. Фактически, это детали лего для создания программируемых организаций. 3. Они нацелены на сокращение необходимости в посредниках и доверии к традиционным юридическим системам за счет использования неизменного, прозрачного и проверяемого кода. В краткосрочной перспективе это поможет связать децентрализованные протоколы и ДАО с реальным миром, обеспечив гибкость применения традиционного и программируемого права взаимодополняемо, в зависимости от задачи. В том числе, обеспечивая композитные договора (часть договора в смарт-контракте; часть в бумажном соглашении или юр. структуре) и системы управления (принятие решений — меритократически и программируемо; ответственность и enforecement — в трационной судебной и юр системе). В долгосрочной перспективе киберорганизации приведут к отделению права от национальных государств за счет формирования полицентрической системы конкурирующих правовых рамок и механизмов разрешения споров. Появятся полностью цифровые правовые системы, выходящие за рамки национальных юрисдикций. Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II, Часть III, Часть IV, Часть V

Сегодня хочу познакомить вас с одним человеком, который открыто делится своей фин отчетностью, не скрывает промахов и ошибок, рассказывает о принципах управления командой и даже показывает видосики с переговоров. Знакомьтесь: Вадим, который управляет жильем эконом-класса в ОАЭ с планом капитализации 200 млн $ к концу 2026 года. План отличный, интересно, как это реализуется через пару лет. Открытие бизнеса — всегда рисковое дело, и чем больше опыта получится набраться у других, тем ниже вероятность промахнуться самому. У Вадима получилось удержать 5 направлений из 7 открытых, что для конкуренции в сфере бизнеса — очень хороший результат. Да и тема недвижки в ОАЭ сейчас особенно актуальна — для всех! И для покупателей, и для арендаторов, и для застройщиков. Познакомиться с Вадимом можно вот тут: https://t.me/+FxWd8FEoUphhOTRi #реклама

Пару часов назад SEC одобрил Ethereum ETF, но в реальности это пока еще не решенный вопрос. Были одобрен листинги 19b-4s от восьми фондов, но не S-1 регистрацию. Это значит, что в течении 10 дней Гари Генслер может пересмотреть это решение. Технически, этот процесс может затянуться до конца года и, в зависимости от результата выборов, следующая администрация президента США сможет политически повлиять на процесс. Ожидается, что если выберут Трампа, то это точно случиться, но то бабка надвое сказала…

Часть IV. Автономные агенты Колмогоровская сложность оценивает вычислительную стоимость описания среды. Например, виртуальная монотонная 2D сцена с одним элементом описывается куда более простой программой или функцией, чем симуляция гидродинамики в центре звезды. То же справедливо для экономики и общества. С одной стороны, у нас есть аналоговый способ решения задач координации: бюрократы, суды, короли и президенты, совет директоров банка или регулятора. С другой стороны — цифровые: программируемое право, криптовалюты, агенты с искусственным интеллектом. Исторически мир всегда работал аналогово (за неимением другого способа), но во всех областях жизни мы видим постепенное, но необратимое движение в сторону все большей автоматизации и цифровизации. Автономные агенты — это промежуточная стадия между полностью аналоговым и полностью цифровым (если мы вообще хотим туда попадать, ибо это будет что-то совсем другое) мирами. В отличии от жёстко детерминированных программ, каким являлось все программное обеспечение последние ~70 сет, агенты построены на ИИ алгоритмах (например, нейронные сети) и потому могут куда гибче адаптироваться к нашему глубоко аналоговому и фундаментально пробабалистическому миру. В отличии от просто нейронки, агенты могут постепенно создавать кибернетические процессы в экономике благодаря: 1. Циклам обратной связи, постепенно создавая план выполнения задачи и гипотезы, проверяя и корректируя их 2. Автоматизации процессов через написание кода или даже тренировки отдельных ML компонентов для себя (агент может сделать pre-train или fine-tune новой нейронки, оценить её эффективность и встроить в процесс) 3. Автономности, то есть возможности корректировать и адаптировать своё поведение исходя из заданной цели и меняющейся среды без вмешательства человека. Если нейронка может быть помощником в процессе (она может перевести этот пост на китайский), то автономный агент может автоматически выполнять задачу (собрать информацию, написать пост, скорректировать, нарисовать графику и скорректировать текст). Но для автоматизации не просто задач, а процессов нужна децентрализованная система коммуникации между сотнями, тысячами, а когда-то даже триллионами автономных агентов. Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II, Часть III, Часть IV

Часть III. Цифровой интеллект В первых двух частях мы поговорили про то как программируемые децентрализованные сети решают проблему координации и доверия, снижая таким образом транзакционные издержки в экономике. Теперь поговорим про искусственный интеллект и и начнём с определения интеллекта у людей и машин. Интеллект имеет сотни определений, например: “Способность учиться от опыта”, “Умение адаптироваться в жизни”, “умение понимать сложные идеи, учиться, логически мыслить и решать проблемы с помощью мысли”. Общей чертой почти всех существующих определений интеллекта является (1) взаимодействие человека с некой внешней проблемой, ситуацией или средой и (2) позитивный исход этого взаимодействия, заключающийся в получении выгоды, решении проблемы, достижении цели. Таким образом, интеллект можно определить как мера способности агента достигать цели в различных средах. Марвин Мински (1985): “Умение решать сложные задачи” Бен Гёрцель (2006): “Достижение сложных целей в комплексной среде” Важно, что в данном эссе мы не говорим о какой-то конкретной архитектуре искусственного интеллекта — будь то нейронные сети, символические вычисления и так далее, — но нашей задачей является определить возможности таких систем. Поскольку любая ИИ система должна достигать цель, то способом обучения и проверки этого события является функция награды. Награда (fitness функция, локальный минимум градиентного спуска, loss) является необходимой частью процесса тренировки и измерения ИИ. Таким образом мы можем взять определение интеллекта и представить ИИ как машину, способную (1) достигать цели в (2) непредсказуемой среде. (1) является результатом выбора действия (череды действий) с максимальной ожидаемой дисконтированной во времени функцией награды. Например, самый вероятный токен/слово в предложении, самый вероятный пиксель в картинке, самый вероятный план постройки термоядерной электространции. (2) определяется как мера вероятности сред, в которых агент оперирует. Различные работы ссылаются на принцип Парето, концепцию бритвы Оккама или, более формально, Колмогоровскую сложность для определения вероятности конкретной среды. Из этих принципов следует, что более простые по своему устройству среды наиболее вероятны. Таким образом, нам удалось определить (не ограниченный в способностях) искусственный интеллект без прибегания к эзотерическим лозунгам и метафизическим концепциям души и тонких энергий. Что, совместно с первой частью, посвященной проблеме координации и доверия, является необходимым компонентом кибернетической экономики. Дальше поговорим о росте количества интеллекта и автономных агентах, и их влиянии на экономику. Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II, Часть III

Часть II. Субъективное доверие Безусловно, не все доверие можно доказать криптографически и исключительно программными методами. Часто доверие требует субъективной оценки: насколько верные данные оракул передал в блокчейн? была ли работа выполнена качественно? можно ли доверять этому проекту или предложению? хороший ли это сотрудник? были ли инвестиции в этот нон-профит эффективны? Для решений этой задачи используется комбинация криптоэкономических и субъективных инструментов. Простейшим примером такого будет персональная репутация и крипто+экономические механизмы гарантии достоверности. Разберём пример. Репутация. Цифровая и децентрализованная репутация это всегда три элемента: 1. Уникальный идентификатор пользователя или организации 2. Отдельные credentials, штампики, факты, куски информации о субъекте, которые могут (и чаще должны) быть приватны и не видны никому, кроме владельца идентификатора. Это может быть финансовая история, уровень образования, ценности, количество часов игры в доту, экзиты на сотни миллионов, навыки, отношения с группой людей, любимый цвет или адрес прописки. 3. Скоринг репутации в рамках отдельно взятого домена. Для этого нужно взять credentials и посчитать некоторый score, который может быть в виде числа (я фанат пиццы на 10/10) или в виде длинного эссе о жизни и любви отдельного персонажа. Часто скоринг делают через ML алгоритмы, а иногда даже через LLM, которые могут обработать мегабайт текста и выдать саммари в абзац. Криптоэкономика. Инструменты гарантии и автоматизации цифровых репутационных систем. Главная их задача это сделать так, чтобы система была максимально прозрачной и бесперебойной без необходимости центрального арбитра: как доказать честность без справки из каких-нибудь органов? как доказать финансовую состоятельность без доверия одному банку? как доказать, что ты не верблюд без паспорта государства Х? Это необходимо для удешевления транзакционных издержек (см. пункт I данного эссе), для борьбы с излишней субъективностью, коррупцией и излишней властью одного провайдера репутации. Очевидным образом, криптоэкон задачки решаются через: 1. Криптографию. Для гарантии приватности, pseudonymity, integrity authenticity данных, в том числе через zero-knowledge криптографию (я могу доказать ЛЮБОЙ факт не разглашая ничего о факте. 2. Экономику. Тут есть сотни дизайнов, но самый распространенный — это work token со слешенгом: люди делают депозит и проверяют определенную информацию, а если их проверка неверна или они вступают в сговор, то автоматически, через смарт-контракт, теряют весь или часть депозита. Подробнее можно почитать в дизайне PoS эфира или токена EIGEN. Это примитивные кубики. Реальные системы для гавернанса и управления сообществ с миллионами участников, организаций с миллиардной капитализацией и институтами основополагающих функций общества будут, конечно, куда сложнее. Но об этом дальше. Программируемая (кибер-) экономика: Часть I, Часть II