Последние пару недель начала замечать, что chatgpt стал как-то иначе отвечать. Понятнее, что ли, но не только это. С ним стало проще, он как будто бы лучше понимает контекст. Помнит мои прошлые обсуждения в соседних чатах, поэтому не нужно каждый раз заново вводить его в курс дела. Помнит детали из прошлого, которые я и сама забыла. Например, спрашиваю про кашель у дочки, а он отвечает с учётом того, что она переболела месяц назад. Оказывается, у них вышло серьёзное обновление памяти Dreaming. Теперь это не просто набор вырванных из контекста пунктов. Новая память умеет поддерживать и актуализировать знания о своём пользователе. В фоне постоянно крутится отдельный процесс, который «пересматривает» наши разговоры и пересобирает то, что модель о нас знает. Если зайдёте в memory, прочтёте интересный срез знаний о себе и своих предпочтениях. И эти знания не статичны, они постоянно обновляются, обрастают контекстом. Само полное состояние памяти лежит не там, а в отдельном слое и подставляется в системный промпт на лету. Например, вы пишете, что завтра у вас визит к врачу. И на следующий день chatgpt уже будет знать, что вы, скорее всего, у врача побывали. То есть контекст «запланировано» сменится на «приём уже прошёл». Ещё по-идее это здорово помогает в поездках, не нужно каждый раз уточнять, что вам нужна информация о другом городе. А по возвращении контекст сам переключится на вашу обычную локацию. В Европе (естественно) память работает немного урезано ( не подтягиваются сторонние источники), и опыт скорее всего будет отличаться от американского. Но все равно улучшения памяти очень заметны. Но есть один нюанс. Ранее в release notes они прямо пишут, что при включённой персонализации рекламы прошлые чаты и память могут использоваться для подбора объявлений. Ведь память, которая «обрастает контекстом», это ещё и всё более точный ваш рекламный профиль. 💁‍♀️ Openai такие openai… Подробней почитать можно здесь. @wealldesigners

За 2025 год продажи всего ДВУХ лекарств от похудения превысили продажи ВСЕХ ИИ-проектов вместе взятых. Если же взять только два лидирующих по выручке ИИ-вендора (Openai и Antrophic), то парочка Оземпика с Монжаро принёсли почти в 2,5 раза больше бабла. Это к вопросу что людям важнее. А мне важно всё. Благодаря Claude я за полгода смог сократить миллион расходов в месяц, а с помощью Monjaro сбросить 8 кг за тот же период. И кстати да, Monjaro мне обошёлся дороже, чем Claude. Правда, Claude ещё требовал кучу времени и сил на освоение, а Monjaro уколол раз в неделю - и всё. Когда ИИ тоже научится у фармы просто решать проблему клиента не напрягая ему мозги, он станет зарабатывать на порядки больше бигфармы.

Mage-Flow У нас новый игрок в опенсорсе для работы с картинками Компактная модель от Microsoft для создания и редактирования изображений. 4B параметров • генерация изображений по тексту • редактирование по инструкциям • работа с разрешением от 512 до 2048 • поддержка любых пропорций • высокая скорость генерации • семантическое редактирование • трансформация внешнего вида • реставрация изображений Выпущен в трёх вариантах: Base, RL-aligned и Turbo. На A100 генерирует изображение за 0.59 секунды, редактирование - за 1.02 секунды. Используют Mage-VAE для эффективного кодирования Гитхаб HF Демо #t2i #i2i #imageediting #image2normals

Музей ГАЗ в Нижнем Новгороде Продолжаем изучать историю крупнейших автомобильных компаний. Ранее рассказывал о музеях Porsche и Mercedes-Benz в Штутгарте. Сегодня ГАЗ. Почти 100-летняя история, десятки легендарных автомобилей и миллионы машин, которые стали частью жизни нескольких поколений. Несколько фактов, которые запомнились больше всего: ▪️История завода началась с международного партнерства. В 1929 году СССР подписал соглашение с Ford Motor Company и Генри Фордом, о технической помощи в строительстве предприятия и запуске производства автомобилей. Первые модели ГАЗ создавались на базе разработок Ford. ▪️Нижний Новгород выбрали не случайно. Уже тогда город был одним из крупнейших промышленных центров страны с сильной инженерной школой, а расположение на Волге, Оке и пересечении железнодорожных путей делало его идеальной точкой для строительства автомобильного гиганта. ▪️Завод построили всего за 18 месяцев. За это время возвели 52 производственных корпуса, смонтировали более 6 000 станков и уложили 230 тысяч кубометров бетона. Для начала XX века невероятные темпы. ▪️Первый грузовик сошел с конвейера в 1932 году. Всего автомобилей семейства ГАЗ-АА было выпущено более 829 тысяч экземпляров. ▪️Именно здесь появились автомобили, ставшие символами своих эпох: «Победа», «Волга», «Чайка», ГАЗ-66, «Газель». А еще велосипеды «Школьник» на которых мы все ездили в детстве. История ГАЗа в очередной раз напоминает, что большие компании редко рождаются в одиночку. Сначала они перенимают лучшие мировые практики, а затем создают собственные технологии и продукты, которыми начинают гордиться уже другие. P.S. Если пропустили мои посты про музеи Porsche (часть 1 и часть 2) и Mercedes-Benz (часть 1 и часть 2) в Штутгарте, обязательно почитайте.

Стоит пару месяцев посидеть без работы, как мнение сноба синьора о методах ОМ тут же меняется. Прямо сейчас былые хейтеры ОМ проходят через гнев, торг и принятие. И вот что интересно — их ценности меняются в зависимости от обстоятельств. Пока человек сыт и уютно кодит в любимом корпорате, ему легко через губу смотреть на гнилозубых вкатунов за фильтрами найма. Как только он сам оказывается в этой толпе, внезапно, это кажется несправедливым и нечестным. Задумайся: если твои ценности исчезают при первом же неудобстве, то зачем они были нужны? Это скорее временные выебоны, ничего фундаментального в них нет. "Семья важнее работы" -> но за х3 бабок забью на семью. "Я никогда не вру" -> ой, не могу найти работу уже 3 месяца, ну ладно, время накрутки бррбррр ОМ с распростертыми объятиями примет и всему обучит былых скептиков, никакого злорадства. Но стоило ли из-за временных предпочтений (я сыт, поэтому ненавижу голодных) осуждать других людей и публично клеймить их за желание просто работать на работе? Ведь тогда клеймо теперь на вас.

💸 Новости Интела Да, прям так и называется. Как-никак не чужие люди Во-первых, анонсировали чип Starfire для "космических нагрузок". По факту это просто милитари грейд чип, что строго говоря ничего себе задача, потому что он должен быть устойчив к изменениям температуры, радиации и тд, что довольно проблематично учитывая высокую точность техпроцесса. Во-вторых, ребята положили 5.7 миллиарда долларов в Fab 34, что в Ирландии. Любопытно, что завод предназначен для выпуска Xeon 6 и его подобным на базе 3 нм и меньше, что означает все еще неплохо спрос, несмотря на бурление в интернетах. Никогда не был фанатом Xeon #chips @techn0danya