Spotify будет жёстко мочить ИИ-артистов. Почему? На всех стримингах уже давно есть куча ИИ-артистов. То есть, где не просто музыка сгенерированная, но и сам исполнитель тоже. Это уже вполне себе новая нормальность. Уверен, если вы включите любой лофай или просто спокойный плейлист под настроение - там будет полно таких, и вы даже не поймёте этого. Более того, есть и явные нейро-музыканты (где слоп по аватарке видно, они и не скрывают), и некоторые из них очень даже качают. Я слушаю пару таких, и вообще норм, а кто именно сделал трек - мне глубочайше пофиг. Но вот Spotify, главный стриминг планеты, недавно объявил, что будет таких ребят карать. Причём жёстко. На них будет вешаться крупный значок "AI Persona" в профиле, а ещё (и это главное) - их по дфеолту выкинут из редакционных и пользовательских рекомендации. Формально удалять не будут, но де-факто это "удаление" и есть, потому что из реков выкинут полностью. Раньше у Спотика была верификация реальных юзеров ("Verified by"), раскрытие использования ИИ через AI Credits и другие фичи вокруг ИИшности. Но это всё были точечные полумеры, а теперь по ИИ-артистам решили бить ядеркой. Но... зачем? Почему так жёстко? Там что, луддиты сидят? Лично я думаю, что это такая дёшево-сердитая репутационная страховка. Скорее всего вешать значок будут только вручную. Если нет, то они охренеют потом отбиваться от апелляций, и вообще любой перспективный новый артист (не нейросетевой, а "нормальный") будет знать, что на него могут из-за косяка системы повесить ИИ-метку и по сути убить карьеру. Поэтому вешать будут ооочень точечно и на самых крупных и заметных - чтобы было заметно, показательно, и чтобы можно было громко трубить об этом в пресс-релизах. Цель - чтобы Spotify перестали обвинять в тотальном нейрослопе. А СМИ об этом пишут постоянно, вот например неплохой разбор, как слоп наводняет стриминги, и Спотифай там главный герой. А заодно они поселят в голове у музыкантов мысль, что пока индустрия тонет в нейрошлаке (у Deezer, который единственный публикует такую статистику открыто, доля ИИ-треков выросла >50%), Spotify остаётся островком аутентичности. Ну, типа. То есть, это работа именно на привлечение исполнителей. Говоря более научно, укрепление supply-side. Это ключевая задача для любой платформы, а спрос (юзеры) уже подтянутся за предложением (авторами). Причём заметьте: метка будет вешаться не за факт использования ИИ в музыке, а за фейковую человеческую личность артиста. То есть, если у трека настоящее лицо, а музон нейрослоп нейрослопович 80 левела - то это тотально окей. Кажется, в их новом блестящем заборе есть норм такая дырочка, и что-то мне подсказывает, что её оставили не совсем случайно 👍 Так что нет, это не потому что "люди не хотят слушать нейромузыку", как многие написали. Ещё как хотят и слушают. Просто не всегда это понимают. А часто - понимают и всё равно слушают. Дизраптор

🛠 Инструменты • LangSmith Sandboxes — Изолированное пространство для безопасного запуска кода и итераций агентов. • Taku — Собирайте, запускайте и делитесь настраиваемыми рабочими процессами. • CastReader — Читайте вслух что угодно на 9 языках с помощью ИИ. • Maxfusion — Создавайте профессиональные видеорекламы с помощью ИИ. • Top 125 AI Tools — Лучшие ИИ-инструменты в подборке. • Fabricate — Генерирует full-stack приложение на React и TypeScript из описания. • Page Pulse — Аналитика сайта с AI-инсайтами: трафик, конверсии, тепловые карты. • FigEditor — Создание научных фигур с ИИ из текста, эскизов или референсов. • Chatzy — ИИ-платформа для автоматизации клиентского пути. • Pikes — Креативный ИИ-набор для CPG-брендов: фото, реклама, видео. • Video Transcript — Транскрибация видео и аудио с таймкодами. • Koji — ИИ-платформа для интервью с клиентами и исследований. • Скрытая модель Ox Alpha на OpenRouter — Модель с 1M контекстом, 131K выводом, 80% на DeepSWE. • Nvidia AVO набрал 100% на ARC-AGI-3 — 183 уровня без инструкций. • Google Antigravity получает Remote Control — Доступ к сессиям с браузеров и мобильных устройств. • Inherent (от DeepMind) превзошла Anthropic и OpenAI — Агент Faraday на 27B параметров превзошёл крупные модели в исследованиях. • DeepSeek выпускает экспериментальную Flash Vision модель — Почти сравнивается с Opus 4.8 на агентских задачах. • Alibaba выпускает видеомодель Wan3.0 — Генерирует до 30 сек видео, поддерживает текст, изображения, аудио. • Thomson Reuters создаёт свою ИИ-модель на базе опенсорса — Модель Thomson-1 на базе Qwen, конкурирует с топ-моделями. • Tesla подтверждает запуск Cybercab — Инвайт-событие 3 сентября, активный автопилот ~20-30 авто. • Дата-центры стимулируют новые трансформаторы — Твердотельные, компактные и модульные трансформаторы для ИИ. • Тостерообразные роботакси Amazon выходят на дороги — Электромобили Zoox без руля начали перевозить пассажиров. • Новая дорожная карта MCP — План развития протокола включает агентные примитивы и безопасность.

• Coresignal Agentic Search API — Запрашивайте 4,5+ млрд записей о компаниях на естественном языке. • PixelPanda — Превращает фото товаров в профессиональные снимки и UGC-видео. • Sim — Создание, развёртывание и мониторинг ИИ-агентов. • Bloxks — Создание и публикация мобильных приложений без кода. • NVIDIA начинает полное производство чипов Groq 3 LPX — Ускоритель для Vera Rubin обеспечивает 4-кратное ускорение ответов. • Анонимная модель Ox Alpha обработала 26 трлн токенов — 327 тыс. пользователей за 4 дня, рекорд запуска на OpenRouter. • Hot Chips 2026: CUDA нацеливается на RISC-V — Nvidia расширяет поддержку CUDA на RISC-V. • Графовая инженерия (GitHub) — Коллекция статей о динамических графах для координации агентов. • ROME (GitHub) — Среда для запуска постоянных ИИ-агентов с защитными ограничениями. • Multi — Превращает контент в YouTube-видео с voiceover и captions. • Slack Code — Встраивает ИИ-агентов в каналы Slack для совместной разработки. • MarkItDown — Конвертирует файлы в Markdown для ИИ-процессов. • T3Code — Open-source контрольная панель для кодинг-агентов. • Recraft — Text-to-image модель и дизайн-платформа. • Motiofy AI — Генерация видео из изображений. • Clipto — Единая память для знаний и материалов на компьютере. • Astute — Продвижение B2B-бренда через новый медиа-контент. • Better Claw — Создаёт и запускает ИИ-агентов по расписанию без кода. • Diagrimo — Превращает идеи в схемы, диаграммы и инфографику. • Astorie — Общий холст для сценариев, визуальных идей и медиаматериалов. • Similarweb AI Ads — Отслеживает рекламу в ответах ChatGPT и Google AI. • Meterless — Записывает шаги агента и сохраняет их как сценарий. • Sonic 3.6 — Синтез речи на 44 языках. • Spline V2 — Создаёт 3D-сцены в браузере, Agent Mode по командам. • Nylas — Подключает почту, календарь и заметки встреч. • NVIDIA AVO — Набрала 100% на ARC-AGI-3, внутри Claude Opus 5. • Anthropic Mythos 5 — Открыта для кибербезопасности, выделено $35 млн на open-source. • GEN-1.5 — Робототех-модель осваивает действия по одному примеру.

#Нейропрожарка Анимационный клип на песню Аллы Пугачевой - Кафе Танцующих Огней в стиле анимации из мультфильмов 90-х Автор: Стас Ахунов. Режиссер и креативный продюсер Ai-студии TAINA Этот клип и музыкальный кавер я делал сам, в свободное от коммерческих проектов время. Трек появился ещё зимой. Регулярно делаю каверы на любимые песни в Suno — для себя, для катания на велосипеде, для зала. Здесь кавер получился с живым вокалом и качающим ритмом, захотелось визуализировать и поделиться. Идея была простая: поместить персонажа Аллу Борисовну в анимацию в духе мультиков 90-х. Черный плащ, Бэтмен, Черепашки-ниндзя сохранив их нуарный рисованный вайб, на котором я сам вырос. Три-четыре дня ушло на тесты и поиск стилистики. Пробовал более современный 3D-стиль — картинка теряла вайбовость. Вернулся к аналоговой анимации 90-х. Большинство кадров делал в Nano Banana, она лучше улавливала нужный стилёк и делала крафтовее. Сториборды делал в GPT Image 2 - но стиль она держала хуже, и на кадрах присутствовала такая джипитишная грязь/шумы, котоыре потом переходили в видео. История не была прописана полностью заранее. Начал с одной сцены: персонаж Аллы едет на чёрном авто по альтернативной ночной Москве. Дальше придумал кафе, и загадочную историю внутри. На середине работы захотелось добавить саспенса - вспомнил про мутаген из Черепашек Ниндзя. В детстве смотрел на кассетах серию, где персонажа превращали в насекомое. Вокруг этого выстроил сюжет, добавил злодея в маске и загадочности. Для генерации видео использовал безлимитный тариф Runway. Вместе с коллегой написали скрипт в Клод Код: он проверял завершение генерации и менял новый промт/ рефы и кликал на кнопку "сгенерирвоать". Таким образом была очередь из кадров, котоыре нужно было сгенерировать. Несколько ночей загружал по 15-20 промтов, утром смотрел результат. Всего вышло более 200 генераций по 15 секунд в Сиданс 2. Из них отобрал материал на клип длиной 4 минуты 43 секунды, и отдельно смонтировал тизер на 30 секунд. Монтаж - Final Cut Pro X. Апскейл в 4k - Топазом внутри Runway. Цвет, грейн и аналоговое свечение - Dehancer. Когда основные генерации были готова, решил что выходит скучновато и не хватает отсылок. Посмотрел несколько документальных работ про Пугачёву и дополнительно сгенерировал и расставил пасхалки к другим её песням. В ролике можно найти отсылки к «Миллиону алых роз», песне «Робот» (любопытная в контесте современной нейродвижухи) и другим. Отдельно использовал факт, что в советское время женщинам-композиторам было сложно пробиться - и Алла Борисовна для части своих произведений использовала мужской псевдоним Борис Горбонос. Его плакат можно найти в клипе. По деньгам, если считать все подписки одним месяцем: Runway с безлимитным на тот момент Сиднасом и Gpt Image 2 - $100, Higgsfield около 30$ (у меня там годовой тариф), Claude и ChatGPT - по $20, Suno - около $12 (у меня годовой премьер, который брал со скидкой). Итого около $180 если бы делал в один месяц. Но на практике проект делался сессиями на протяжении нескольких месяцев, поэтому реальные затраты размазаны и выходят немного больше. Некоторые кадры вышли не идеально - нейронка где-то написала слова на зданиях с ошибками, на некоторых кадрах есть артефакты. Проект несколько месяцев лежал на монтажном столе, мне казалось что в нем по прежнему чего-то не хватает, но я решил отпустить его и выпустить как есть, без сложного клинапа каждого кадра. Главное, что понял: всегда лучше на берегу определиться с арт-дирекшеном и историей, потом уже идти генерировать. Когда не знаешь заранее, что хочешь и история рождается на ходу - это интересный процесс, но затраный по времени и ресурсам. На генерации и тесты тогда нужно в разы больше времени. @cgevent