Tether запускает гранты на ИИ для финансирования локальных инструментов интеллекта

Тезер, эмитент USDT, крупнейшей стабильной монеты в мире, нацелился на искусственный интеллект, инвестируя миллионы долларов в технологии, которые не требуют облака для работы

Пауоло Ардойно, генеральный директор Тезер, поделился тем, как он перешел от облачного ИИ к локальной и суверенной системе ИИ, предупреждая о рисках новых систем агентов ИИ

Тезер платит разработчикам за создание локальных систем ИИ

Тезер запустил программу неограниченных грантов для разработчиков, чтобы финансировать локально-ориентированные ИИ и инфраструктуру платежей. До этого группа исследований ИИ Тезер выпустила языковые модели для медицины, которые работают на стандартных смартфонах и превосходят значительно более крупные системы Google (NASDAQ: GOOGL).

Тезер присоединяется к тому пути, по которому уже идет соучредитель Ethereum (ETH) Виталик Бутерин. Виталик опубликовал обширный личный блог 2 апреля, подробно описывая свой полный переход от облачного ИИ.

Cryptopolitan сообщил, что Бутерин говорит, что теперь он управляет всем на своих собственных машинах и хочет, чтобы другие делали то же самое, особенно с введением новых систем «агентов», которые представляют значительные угрозы безопасности. Бутерин подчеркнул исследования, проведенные на OpenClaw, который достиг 280 000 звезд в начале 2026 года.

Этот инструмент позволяет агентам ИИ напрямую управлять компьютерами, и исследователи безопасности продемонстрировали, что агенты OpenClaw могут изменять критические системные настройки, скачивать и выполнять вредоносные скрипты с веб-страниц без ведома пользователя и выводить данные через тихие сетевые вызовы.

Cryptopolitan сообщил, что примерно 15% «навыков», используемых этими агентами, содержат скрытые команды, которые тихо отправляют пользовательские данные на внешние серверы.

«Если вы можете создать что-то, что работает локально, хранит ценность напрямую и не зависит от внешних поставщиков, мы его профинансируем», — сказал генеральный директор Тезер Пауоло Ардойно.

Программа грантов Тезер платит участникам от 1500 до 4000 долларов за задачу, в USDT или Bitcoin (BTC), без ограничения по общим выплатам. Однако разработчики получают оплату только после выполнения конкретных технических задач.

Тезер направляет программу на создание основных библиотек для своей локальной платформы ИИ QVAC, подготовку технической документации, разработку приложений на базе открытого стека Тезер и исследования децентрализации и краевого ИИ.

Основное внимание уделяется комплекту для разработки кошельков (WDK), который позволяет разработчикам внедрять самоконтролируемые кошельки прямо в приложения, а также позволяет пользователям управлять своими аккаунтами и совершать транзакции без использования доверительных служб или размещенных API.

Ранее Тезер наградил фонд BTC Pay Server Foundation грантами на сумму 100 000 долларов в два последовательных года и пожертвовал 250 000 долларов OpenSats для развития Bitcoin. Тезер распределил более 500 грантов для обучения студентов и выделил до примерно 5,38 миллиона долларов (CHF 5 миллионов) на следующий этап программы до 2030 года.

Могут ли меньшие модели ИИ превосходить большие?

Группа исследований ИИ Тезер недавно выпустила QVAC MedPsy, пару языковых моделей для медицины, предназначенных для работы прямо на смартфонах и носимых устройствах без подключения к интернету. Результаты бросают вызов предположению, что лучшая производительность требует больших моделей.

Меньшая модель, QVAC MedPsy-1.7B (1,7 миллиарда параметров), набрала 62,62 по семи закрытым медицинским тестам, превзойдя MedGemma-1.5-4B-it от Google на 11,42 пункта, несмотря на то, что она менее чем вдвое меньше.

Большая модель QVAC MedPsy-4B (4 миллиарда параметров) набрала 70,54 по тем же тестам, превзойдя MedGemma-27B-text-it от Google, модель почти в семь раз больше, содержащую около 27 миллиардов параметров.

Разрыв в производительности увеличился при тестировании моделей в реальных клинических сценариях. На тесте HealthBench Hard, предназначенном для оценки прикладного медицинского мышления, QVAC MedPsy-4B набрала 58,00 по сравнению с 42,00 у MedGemma-27B.

Модели также используют значительно до 3,2 раза меньше токенов, чем сопоставимые системы, что напрямую приводит к более быстрым ответам и меньшим вычислительным затратам.

Тезер, Виталик и другие сторонники запуска меньших локальных моделей ИИ будут указывать на эти результаты как доказательство того, что пользователям не нужно рисковать отправкой своих данных в облако для работы эффективных систем.

Не просто читайте новости о криптовалютах. Понимайте их. Подписывайтесь на нашу рассылку. Это бесплатно.