Недавно мы в институте провели семинар об ИИ в математике с потрясающими приглашёнными спикерами: - Легендарный Дмитрий Рыбин рассказал об агентах для совершения открытий и сложных задач - Невероятный Василий Ильин рассказал об автоматической и надёжной формализации математики, а также провёл ликбез, что вообще такое формализация и Lean Мы в основном занимаемся биологией, поэтому спикеры подготовили доклады, которые понятны даже нематематикам. ИИ очень сильно меняет эту область уже сегодня, но это вскоре случится и с другими науками. Если хотите раньше других увидеть, как этот процесс выглядит изнутри, смотрите запись семинара Спикеры буквально находились на противоположных частях земного шара, а семинар проводился совсем в другом месте. Просто чудо, что всё удалось организовать без проблем. Обычно этот семинар внутренний, но получилось так здорово, что решили сделать запись доступной всем. Это немало работы, поэтому буду очень благодарен за лавки и репосты! #математика@chelovek_nauk

Немного про диегетический UI Просто небольшое, но очень хорошее решение с диегетическим UI из ReStory. Если кто не знает, это такой интерфейс, который существует внутри мира игры. В данном случае это индикатор уровня сжатого воздуха в баллончике для чистки, который находится на самом баллончике. То есть это элемент на предмете, который видим как мы, так и наш персонаж в мире игры. Это классно придумано, потому что повышает иммерсивность и погружение в игру, люблю такие решения. Диегетическим может быть не только интерфейс, это может быть и звук (например, звук, который слышит персонаж в мире игры диегетический, а звук нажатия на элемент недиегетического интерфейса — только игрок). Музыка тоже может быть диегетическая, если она из магнитофона или плеера в игре, и недиегетическая, если это просто фоновая музыка, или это закадровый комментарий кого-то, не нашего персонажа. Хотя если это другой персонаж из мира игры, который рассказывает историю, это уже будет диегетическая штука (диегетический нарратор, если быть максимально точным). Думаю, смысл понятен. По большей части, если что-то можно сделать диегетическим без ущерба для удобства использования и понимания игрока, и если мы не целимся в казуальную аудиторию — лучше так и сделать. Но не всегда разработчики об этом думают, и это чаще чуть сложнее реализовать, поэтому часто отмечаю такие штуки, особенно когда это реализовано хорошо. Здесь, поскольку у нас жанр симулятор, мы стремимся больше к реализму в решениях, в том числе в UI, даже если это чуть сложнее, потому что иммерсивность во многом даже важнее удобства использования (в разумных пределах, разумеется, у нас нет цели делать максимально неудобную игру лишь бы это было максимально реалистично). В симуляторах это довольно тонкая черта между реализмом и условностями, которую не всегда так уж просто провести разработчикам. В Рестори это сделано достаточно хорошо: тут много деталей, но они не переусложнённые и UX вполне удобный, можно быстро делать все основные действия в рамках основного игрового цикла игры. #Restory #gamedesign #narrative #анализ

Китайский креатор превратил Red Alert 2 в тот самый кинематографичный военный эпос, который я всегда представлял себе в детстве... и получилось довольно реалистично Каждый, кто вырос на Red Alert 2, представлял себе игру именно такой, и китайский автор воплотил это в реальность. Юниты из игры, показанные как настоящий военный фильм. Таня, в одиночку расправляющаяся с солдатами. Дирижабли «Киров», нависающие над полем боя. Призматические танки, танки «Апокалипсис» — весь арсенал, взятый прямиком из RTS 2000 года и перенесённый в кинематографичный live-action. Больше всего меня поражает то, насколько всё это достоверно. Это не просто «вдохновлено» игрой. Это те самые юниты, та самая атмосфера, воплощённые именно так, как наш мозг всегда «дорисовывал» их, пока мы играли. 25-летняя стратегия наконец-то получила экранизацию, созданную одним человеком с помощью ИИ, а не целой студией. #интересное

😂 Полезное на kod.ru За прошедшую неделю на сайте вышло много интересных материалов. Вечер воскресенья — самое время, чтобы прочитать их! 💅 Новости 📌 Всё, что слили про GTA 6: пять роликов, карта Леониды и шесть звёзд розыска. 📌 Что там с телекомом: операторы подводят результаты полугодия, наращивают покрытие, а кое-кто следит за вами в лесу. 📌 Как изменился портрет современного киберпреступника, и кто на самом деле атакует бизнес. 📱 Обзоры 📌 Обзор Huawei Watch Kids X1 Pro: детские часы, которые заменяют смартфон. 📌 Обзор vivo V70 Lite 5G: бюджетный смартфон без экономии на важном. 🤫 Подборки 📌 5 суперполезных программ для Windows, которые вычистят из системы слежку и мусор. 📌 6 захватывающих триллеров, которые вы наверняка не смотрели. Пора это исправить. 💻 Подписаться

IT-конференции под вывеской AI — это ещё больший скам, чем просто IT-конференции Онтико организовали в июле конференцию под громкой вывеской Agentic Dev Conf. Решил посмотреть доклады. Разработка с агентами, все дела, харнесс, хайповая тема, надо быть на острие. Я просто охуел от того, насколько это плохо. Доклады уровня: ну в Claude Code надо класть CLAUDE.md файл, а в остальных харнесах — AGENTS.md. И в каждом втором докладе агрессивная продажа своих вайбкодинг или околовайбкодинг поделок, в одном докладе даже реклама собственной галеры. Задачи как-то причесать доклады и сделать их хоть немного полезными просто не стояло. Новой или какой-то интересной инфы практически ноль. Парад еблоторговли. Вы скажете: ну чё ты бомбишь. Чуваки бизнес делают, пиарят свои сикс севен саасы, зарабатывают, Олег Бунин и Онтико поднимают с колен конференции — все в наваре. Я отвечу: но как бы зрители за всё это от 20 до 50к деревянных занесли. 50к за день, чтобы послушать рекламу в душном зале и схавать один шашлычок в одни руки. Да, билеты в основном покупают компании, но Олег Бунин ни раз говорил, что 10% всё-таки куплены за свои кровные. Один доклад меня поразил больше всего. Название доклада «AI — это не очередной инструмент, а новая природа организации». Даже название — нейрослоп, о содержании и говорить не приходится. Два душных корпората из Сбера начинают с фразы: «Мы здесь не для того, чтобы чем-то хвастаться, не для того, чтобы что-то продвигать и тешить свои эго». Ну-ну, рассказывайте. Первые 20 минут — лозунги и прохладное визионерство: «догнать и перегнать запад», «мы ускорились в 10 раз», пятилетку за три года. А затем 10 минут — реклама Гигакода. Гигакода, которым в Сбере даже не пользуются. Имаджинировали лица тех, кто 50к за это отдал? У конфы есть программный комитет из людей, которые торгуют просто фактом своего участия в нём. Люди с большими головами, с лычками, с бесконечным уважением в индустрии. Как-то же они должны были причесать доклады, или сказать, что откровенное рекламное говно мы не пропустим. Но всем похуй. Одним главное — засветиться в списке организаторов, другим — заработать бабосик, третьим — показать своему руководству фотографии со стенда. Бесконечный голландский штурвал. Один нормальный доклад всё же был. Вот.

5 Growth-кейсов применения AI для продактов Представьте обычный понедельник продуктовой команды. На дашборде всё более-менее знакомо: трафик растёт, регистрации идут, но дальше начинается классика. Половина новых пользователей не доходит до первой ценности, Trial не конвертируется так, как хотелось бы, Retention постепенно проседает, а команда снова обсуждает, какую гипотезу тестировать следующей. В этот момент почти неизбежно появляется идея: "А давайте добавим AI". Проблема в том, что это неправильная точка старта. Гораздо интереснее спросить: где именно в нашей воронке юзер теряет ценность - и может ли AI это изменить? Если посмотреть на AI через эту призму, я вижу пять особенно интересных Growth-кейсов. 1. Activation. Представьте сложный B2B-продукт. Один пользователь пришёл построить отчёт для CEO, другой - автоматизировать процесс, третий - просто проверить, подходит ли ему продукт. Но всем троим мы показываем один и тот же Onboarding из пяти экранов. AI позволяет развернуть этот сценарий. Вместо "вот наш продукт, разбирайся" начать с простого вопроса: "Что вы хотите получить?" Дальше система понимает JTBD, адаптирует Onboarding, помогает настроить продукт и ведёт человека к первому полезному результату. В таком сценарии меня интересует не количество диалогов с AI, а сократился ли Time-to-Value и вырос ли Activation Rate. 2. Conversion. Большая часть персонализации сегодня всё ещё работает по принципу: пользователь попал в Segment X - показываем Offer Y. Но два человека из одного Segment могут находиться в совершенно разном контексте. Один уже почти готов купить, другой пока пытается понять базовую ценность продукта. AI даёт возможность персонализировать не только баннер или рекомендацию, а сам путь к покупке: аргументацию, CTA, Landing, предложение тарифа, следующий шаг. То есть перейти от Segment → Rules → Experience к Context → Intent → Personalized Experience. И снова важно не попасть в ловушку Vanity Metrics: если CTR вырос, а Trial → Paid остался прежним, Growth-кейса здесь нет. 3. Retention. Мне кажется, это один из самых недооценённых сценариев. Пользователь часто уходит не потому, что продукт плохой, а потому что в какой-то момент перестаёт понимать, что делать дальше. Особенно в сложных B2B, Analytics и Productivity-продуктах, где ценность появляется после последовательности действий. Здесь AI может превратить продукт из набора функций в систему, которая понимает контекст и говорит: "Вот следующий лучший шаг, который приблизит тебя к результату". Если это действительно работает, мы должны увидеть эффект уже не в AI Engagement, а в повторном достижении Value Event, D7/D30 Retention и Churn. 4. Monetization. Классический Upsell выглядит примерно так: "Вы использовали 80% лимита - купите Pro". Это удобно для продукта, но не обязательно полезно для пользователя. Гораздо интереснее определить момент, когда платная Capability действительно помогает человеку решить его текущую задачу. То есть искать не момент, когда мы можем продать, а момент, когда пользователю выгодно купить. Если AI понимает Intent и контекст достаточно хорошо, Upsell перестаёт быть рекламной вставкой и становится естественной частью пользовательского результата. Тогда уже имеет смысл смотреть на Free → Paid, ARPU, Expansion Revenue и NRR. 5. Скорость экспериментов самой продуктовой команды. У продакта постоянно копятся User Interviews, Support Tickets, Reviews, Product Analytics, результаты прошлых экспериментов. Сигналов много, а времени на их синтез мало. AI здесь может работать как Product/Research Copilot: собирать эти сигналы вместе, находить повторяющиеся проблемы, помогать формулировать гипотезы и анализировать результаты. Ценность появляется, если сокращается весь цикл Signal → Hypothesis → Experiment → Learning → Decision, а команда за то же время принимает больше качественных продуктовых решений. Не так важно, сколько пользователей нажали на кнопку с бонусом. Важно, изменилось ли что-то дальше на всем пути юзера.

MaskVidExperiments Кастом пак #ComfyUI по работе с масками в видео. Обработка замаскированного объекта внутри движущегося кропа, с последующей вставкой обратно в кадр без дерганья и видимых швов - Subject Crop: стабильный кроп вокруг объекта по всему клипу — не дёргается от шума маски, окклюзий и кратких уходов, следует только за устойчивым движением - Subject Uncrop: пиксельно точная вставка результата обратно с мягкой кромкой - Mask Cleanup: чистит мусор и мерцающие пятна из видеомаски, сохраняя настоящий объект - Mask To Latent Space: честно приводит маску к латентному разрешению через VAE - без размазывания трилинейным resize, чистая инпейнт-область (пример: машина → овчарка в LTX) - Audio Mask To Latent: регенерация выбранных временных отрезков в аудио-латент (для MiniMax H3, LTX-2) - Differential Diffusion (Soft): мягкие кромки в масках денойза на каждом шаге, стабильно по времени Спасибо @m_franz #segmentation