нейросетиСбросить фильтр ×

Утечка DLSS 5 Neural Rendering: моддеры запустили нейросетевой рендеринг на видеокартах Nvidia прошлых поколений

В файлах раннего доступа NBA 2K27 обнаружили библиотеку nvngx_dlssnr.dll — реализацию ещё не анонсированной технологии DLSS 5 Neural Renderingi. Опции включения в самой игре нет, Nvidia официально DLSS 5 пока не представила, но моддеры быстро перенесли утечку в другие игры и заставили её работать даже на видеокартах, для которых новая технология формально не предназначалась.

После активации на RTX 30 и RTX 40 энтузиасты адаптировали DLSS 5 и для более старых RTX 20 (архитектура Turing), хотя работа там крайне нестабильна. Параллельно появился форк OptiScaleri, который запускает библиотеку напрямую и заметно поднимает производительность по сравнению с первыми, «сырыми» способами запуска через ReShadei.

158 МБразмер библиотеки nvngx_dlssnr.dll
12–15 FPSпроизводительность DLSS 5 на RTX 20
14 → 30 FPSприрост в TLOU2 после OptiScaler

Полный разбор →

DeepSeek открыла веса мультимодальной модели V4-Flash-Vision-Exp

DeepSeek опубликовала под лицензией MIT веса экспериментальной модели DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — спустя 10 дней после её релиза. Модель на 305 млрд параметров построена на архитектуре V4-Flash, но дополнена визуальными модулями и дообучена на понимание изображений, чтобы получился агент, умеющий разбирать скриншоты, читать графики и работать с инструментами.

По заявлению компании и части тестировщиков (по данным vc.ru), новинка приблизилась по возможностям к Claude Opus 4.8 — на ряде бенчмарков обходит его, на других пока отстаёт.

305 млрдпараметров модели
10 днейпрошло с релиза до открытия весов
36,5балл на ApexBench у новой модели

Полный разбор →

MiniMax H3: модель видео-генерации демонстрирует понимание сложных временных инструкций в промпте

Канал «Метаверсище и ИИще» опубликовал два разбора возможностей модели генерации видео MiniMax H3i, показывающих её способность выполнять сложные, растянутые во времени инструкции внутри одного текстового промпта — без использования отдельных инструментов управления (типа ControlNeti).

15-secondдлительность таймлапса создания персонажа

Полный разбор →

7 промптов для создания тематических открыток к 1 сентября

А@frontendblokAI-инженер
1 мес
С Днем Знаний! С 1 сентября! ☀️ В этот день на улицах по особенному радостно. Чувствуется совершенно иная атфосфера. Да, немного грустно, что лето прошло, но осень — время, чтобы осваивать новое и становиться лучше версией себя. Под это настроение опубликовала статью 7 промптов для создания открыток и фото к 1 сентября с нейросетями Интересно посмотреть и ваши варианты или тематические промпты, которые понравились вам. Также статья опубликована на дзен, если вам комфортнее читать там.
7 промптов для создания тематических открыток к 1 сентября

VRGDG выпустили TensorRT Studio для апскейла видео

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 мес

ChatGPT начал использовать ненормативную лексику в ответах

М@mspiridonovмедиа / агрегатор
1 мес
ChatGPT начал использовать ненормативную лексику в ответах

Нейросети как дофаминовая яма для профессионального развития

Х@habr_comмедиа / агрегатор
1 мес
Нейросети как дофаминовая яма для профессионального развития

Судебные споры вокруг нейросетей для генерации музыки

П@roastappsмедиа / агрегатор
1 мес
Судебные споры вокруг нейросетей для генерации музыки

Неожиданная интерпретация промпта нейросетью

Н@neuronutsAI-инженер
1 мес
интересный у ИИ взгляд на детей. Видимо в стакане кровь родителей. ничего такого я не просил - просил просто милого парнишку.
Неожиданная интерпретация промпта нейросетью

Сравнение Claude Code с Codex и моделью 5.6 Sol

з@ctodailyAI-инженер
1 мес

Создание нейроклипа: опыт использования Suno, Kling и Magnific

М@cgeventAI-инженер
1 мес

Оценка влияния ИИ на рынок труда

Г@burning_testerкарьера / HR
1 мес
ИИ может заменить 3,8 процента сотрудников - такова моя экспертная оценка данных аналитических приколов. А вообще истерия вокруг замены нейронками всех и вся несколько преувеличена. Да, кто-то может вылететь из индустрии, но скорее не из-за самого факта появления ИИ, а из-за нежелания или неспособности приспособиться к тому, что ИИ стал метод в работе

Как нейросети учат ложные корреляции: урок DeepDream

Х@habr_comмедиа / агрегатор
1 мес
Как нейросети учат ложные корреляции: урок DeepDream

MiniMax H3 Max: fal ускорил видеогенерацию быстрее реального времени и готовит открытые веса

Провайдер моделей fal.ai выпустил MiniMax H3 Max — пост-трейн версию открытой модели MiniMax H3, дообученную и оптимизированную под собственный inference-стек fal. Модель генерирует 5-секундное видео в 720p/768p за 2-3 секунды, что быстрее реального времени, и заняла первое место в рейтинге Artificial Analysis среди image-to-video моделей с аудио, обойдя Seedance 2.0, оригинальный H3 и Gemini Omni Flash (старую версию).

fal утверждает, что ускорение (по разным замерам от 35x до 50x относительно официального эндпоинта H3) достигнуто не за счёт кэширования, агрессивной квантизации или sparse attention, а благодаря совместной оптимизации самой модели и inference-движка — при этом сохраняются нативное аудио и нативное разрешение. Компания уже подтвердила, что откроет веса H3 Max, а на вопрос про Ref2V-версию ответила «yes, working on it», что может стать заметным событием для open-source видеогенерации.

Обзор инструментов и оптимизаций для Minimax H3

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 мес
Обзор инструментов и оптимизаций для Minimax H3

Нейродайджест за две недели (#128)

э@ai_newzAI-инженер
1 мес

Krea 3 готовится к релизу с функциями редактирования

М@cgeventAI-инженер
1 мес
Krea 3 не за горами К3, похоже, получит полноценное редактирование изображений, а после релиза команда рассматривает и публикацию весов. Один из инженеров Krea написал, что после запуска им может понадобиться ещё несколько недель, чтобы подготовить модель к открытому релизу. Это пока не официальное обещание и точных сроков нет Главная интрига Krea 3 в нативном instruction-based editing И будет нормальная опенсорсная модель для картинок. И Минимах для видео. А вот Флюксовицкий совсем ушел в тень... @cgevent
Krea 3 готовится к релизу с функциями редактирования

Google выпустил Gemini Omni 1.1 Flash: видео можно продлевать до 40 секунд

27 августа Google представила Gemini Omni 1.1 Flashi — production-релиз (GA, не preview) видеомодели gemini-omni-1.1-flash в Gemini API. Главное новшество: ролики теперь можно продлевать кусками по 10 секунд до суммарных 40 секунд, причём при продлении модель учитывает до 10 секунд контекста предыдущего видео вместо примерно одной секунды раньше.

Модель также умеет достраивать середину сцены по заданным первому и последнему кадру, генерировать быстрые черновики в 360p и апскейлить финал до 1080p/4K. Новинка уже доступна в Google Flow и Google AI Studio, а старую preview-версию отключат 30 сентября.

40 секундмаксимальная длина продлённого видео
$0.10цена секунды видео в 720p
60%прирост скорости черновика в 360p

Полный разбор →

История оцифровки редких книг на урду через DIY-решения и нейросети

N@NeuralShitAI-инженер
1 мес
История оцифровки редких книг на урду через DIY-решения и нейросети

Южная Корея даст всем гражданам бесплатный безлимитный доступ к отечественным ИИ-сервисам

Правительство Южной Кореи запускает программу «Искусственный интеллект для всех» — бесплатный и неограниченный доступ к генеративным ИИ-сервисам для всех граждан страны. Бета-тест программы начнётся в сентябре 2026 года.

Важный нюанс: безлимитный доступ распространяется только на отечественные, национальные модели. Власти хотят ускорить внедрение южнокорейских ИИ-разработок и снизить зависимость от американских и китайских технологий, пока пользовательские привычки граждан ещё не закрепились.

каждый третийкорейцев уже платят за иностранные нейросети

Полный разбор →

Alibaba выпустила Qwen3.8-Flash и Qwen3.8-Flash-Next — превью архитектуры Qwen4

Alibaba представила Qwen3.8-Flash — мультимодальную MoEi-модель, а также открыла веса Qwen3.8-Flash-Next, ранней версии архитектуры, на которой команда строит будущий Qwen4. Модель имеет 125B параметров (из них активируется всего 6B на токен) плюс 51B дополнительных N-gram embeddingsi, повышающих емкость почти без роста вычислений. Обучение обошлось примерно в 9 раз дешевле, чем у Qwen3.7-Plus, а по бенчмаркам модель обходит Qwen3.8-27B и, по разным оценкам, конкурирует с DeepSeek-V4-Flash или превосходит его.

Модель уже доступна и продакшен-версией в QwenCloud, и открытыми весами на HuggingFace (в том числе в GGUF-квантах от Unsloth), поддерживается vLLM и SGLang, появилась на OpenRouter. Благодаря компактному числу активных параметров и оптимизации под unified memory её можно гонять локально на машинах вроде DGX Spark, Mac Studio и Strix Halo с ~128 ГБ памяти.

125Bвсего параметров модели
6Bактивных параметров на токен
9 раздешевле обучение, чем Qwen3.7-Plus

Полный разбор →

Ещё ↓