Накопилось по #krea2 huggingface.co/thedeoxen/Krea-2-pose-controlnet - #ControlNet LoRA позы от подписчика @thedeoxen huggingface.co/DreamFast/Qwen3-VL-4b-Heretic-ComfyUI - обесцензуренный тект-энкодер для #ComfyUI huggingface.co/yijunwang2/krea2-reid - ReID адаптер: одно референсное изображение держит личность при смене одежды, позы, фона civitai.com/models/2799984/jib-mix-krea-2 - Jib Mix Krea 2 Habanero: файнтюн с реалистичными деталями и гибкостью #realism https://huggingface.co/F16/krea2-turbo-sda - LoRA: фикс вариативности Krea 2 Turbo - разные сиды дают разные картинки по одному промпту Две полезности от @stefanfalkok : civitai.red/models/2730143/krea2-workflows-t2i-inpaint-edit-upscale-adetailer-seedvr2 - набор воркфлоу Krea 2: T2I, inpainting, edit, upscale, ADetailer, SeedVR2 civitai.red/models/2764727/tripleview - #LoRA на лист персонажа #charactersheet VK | MAX

На этом видео с WWDC 2026 показано, как агентный AI целиком работает на Mac: агент думает, вызывает инструменты, читает файлы, собирает проект - и модель при этом крутится на вашем железе. Без облака, без API-ключей, без счётчика токенов. Что внутри: - три команды - и любой агент (OpenCode, Xcode, свой скрипт) переключён на локальную модель - агент собирает SwiftUI-приложение с нуля за две минуты и сам чинит ошибки сборки - Xcode подключается к локальной модели и исправляет баг прямо в IDE - если модель не влезает в 512 ГБ, её раскладывают по нескольким Mac через Thunderbolt Русские субтитры с подсветкой слов сделали с Claude Code: транскрипция, перевод, вшивание - тоже полностью локально. 13 минут. Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Кто что-то слышал про скандал вокруг лекций Ани Виленской, тут в итоге поставлена жирная точка в нем. Самое классное, что Анна сделала все не по методичке, а как ей велело сердце - не пропала с радаров на две недели как ей все советовали, а пошла и нормально все прокомментировала и объяснила, еще и успешно, т.к. ажиотаж начал спадать. Хотя может быть как раз пришло время, когда всем стало пофиг, но в любом случае совпадение или нет - финал удачный. Для тех, кто пропустил: в Страдариуме вышел курс Анны про средневековую музыку, опытные музыковеды нашли в нем ошибки, о чем публично написали, а Аня публично признала их и предложила нашедшим самим записать исправления (что в целом неплохо с точки зрения поделиться славой с глубокими экспертами). Но в итоге разверзлась преисподняя: предложение было воспринято не как возможность тоже посветить фейсом, а возможно и стать соавтором и уже получить не только пиар, а как оскорбительный и унижающий достоинство ученого призыв поработать бесплатно на Анин бренд и финансовое благополучие. В итоге из-за старой как мир дилеммы людей в академических кругах - кто первый должен заговорить про то сколько платят за работу (и эмоциональной реакции на любые неустраивающие предложения) - начались метания говн, делание мемов и прочий угар в соцсетях. Додумывали все направо и налево, обвиняли и Анну в том, что не имеет права брать денег за свои лекции, и тех, кто её хейтит, в том, что не понимают, что её лекции это edutainment и про удовольствие, а не про сделать слушателя ученым-музыковедом. В общем обсуждение курса по средневековой музыке и соревнование, кто веселее додумает сказанное и сильнее оскорбится, ненадолго затмило в соцсетях войны, политику и стихийные бедствия. С одной стороны, круто, что Анна сама все пояснила и разрулила. С другой стороны даже жалко, что это закончилось: этот срачик был по-своему очень милым ❤️

Acer перезапустила Packard Bell к 100-летию На выставке IFA 2026 компания представила новую айдентику Packard Bell, философию «Tech it easy» и линейку доступных устройств для повседневного использования. Главной новинкой стал 14,5-дюймовый ноутбук DotBook для работы, просмотра контента и веб-сёрфинга. Его стоимость составит от €499 (~47 400 ₽). В новую линейку также вошли виниловый проигрыватель DotLoop — от €149 (~14 200 ₽), колонка DotTune — от €34,99 (~3 300 ₽), кнопочный 4G-телефон DotLine — от €69 (~6 600 ₽) и аудиоочки DotLook — от €99 (~9 400 ₽). Кроме того, Packard Bell представила наушники DotBass — от €29 (~2 800 ₽), кольцевую лампу DotShine — от €39 (~3 700 ₽) и комплект DotCombo из клавиатуры и мыши — от €39 (~3 700 ₽). Совместно со Steasy бренд также выпустит мини-отпариватель стоимостью от €199 (~18 900 ₽). Большинство новинок появится в Европе в сентябре, остальные — в октябре и ноябре 2026 года.

В последнее время появляется все больше историй, когда человек решает какую-то свою зудящую проблему, свалив ее описание и знание нюансов на AI Coding агента. А потом обнаруживается, что еще пара человек готовы заплатить несколько евро в месяц за это решение. Просим агента затеплить на какой-нибудь fly.io, прикрутить прием платежей, и вот вам деньги на новую удочку. Несколько примеров со ссылками на рассказы авторов: MyMarineForecast - автор очень любит лодки. Он собрал с Claude Code приложение-дашборд для морских прогнозов. Через несколько недель и 99 коммитов появились первые платящие пользователи. LOC8 - полицейский сделал удобное приложение-локатор для спасателей. 1500$ в месяц спустя несколько месяцев Plottie - исследователь в биоинформатике, который не умеет кодить, сделал приложение для генерации красивых графиков, которые можно публиковать. Через 25 дней, говорит автор, 2000+ пользователей и 100+ платных пользователей, 1000$ в месяц. InfoDrizzle - мелкое приложение (одно из тысяч) для iOS, которое делает персональный дайджест новостей. Ноль опыта в мобильной разработке, 15$ в месяц расходов на сервер и 200$ в месяц от 28 платящих пользователей, рассказывает DrizzleX3. Поскольку сложность, стоимость разработки и запуска небольших продуктов падает, у людей появляется возможность занимать небольшие ниши, которые раньше пустовали. Состояние там сколотить нельзя, но накопить со временем на интересное путешествие и подарки детям - вполне. А какие продукты пилите вы? Какие проблемы решаете? Какой у вас стэк и какие агенты помогают? Какие затраты в месяц на поддержку всего, сколько пользователей и какая прибыль (если уже появилась и не секрет)? Ваш, @llm_under_hood 🤗

🌰🤖 Сэм Альтман заявил, что для производства одного миндального орешка в Калифорнии может потребоваться столько же воды, сколько уходит на обработку примерно 38 000 запросов в ChatGPT Он привёл это сравнение, говоря об экологических издержках ИИ, утверждая, что объём воды, затрачиваемой на один запрос в ChatGPT, значительно меньше, чем многие думают. Большая часть потребления воды ИИ связана с дата-центрами, где работают модели: вода используется для охлаждения серверов, а также играет роль в производстве электроэнергии, необходимой для их работы. Но когда этот общий объём делится на миллиарды запросов, доля, приходящаяся на один запрос, становится очень маленькой. Альтман использовал сравнение с миндалём, чтобы показать, как легко потерять чувство масштаба, говоря о «водном следе» ИИ. Сельское хозяйство также потребляет огромные объёмы воды, а некоторые культуры, выращиваемые в засушливых регионах, могут требовать намного больше воды на единицу продукции, чем одна цифровая операция. Он уточнил, что называет цифру 38 000 по памяти, поэтому её следует воспринимать как его собственную оценку, а не точное измерение. В любом случае, это яркое сравнение для дискуссии, которая обычно сосредоточена на общем водопотреблении ИИ, а не на том, сколько «стоит» один запрос. #интересное

🔥 Perplexity разогнала локальный запуск LLM на Apple Silicon Компания сделала собственный движок Lily специально под Mac и Qwen3.6-35B-A3B без PyTorch и MLX в цепочке выполнения. На MacBook Pro с M5 Max и 128 ГБ unified memory: - prefill: 5749 ток/с - генерация: 186,6 ток/с - в среднем prefill быстрее MLX-LM в 1,23× - decode — в 1,35× Что внутри: - runtime на Rust - собственные Metal-кернелы - MoE-routing остаётся на GPU - оптимизация отдельно под prefill и decode - KV-cache и Gated DeltaNet заточены под Apple GPU - 35B-модель ужата до 19,4 ГБ в 4-bit На длинном контексте отдельная оптимизация attention дала до +40% скорости на 128K токенов. Сам Lily Perplexity обещает скоро открыть. https://www.perplexity.ai/hub/blog/optimizing-on-device-inference-for-apple-silicon

База про автоматизацию 😀 У меня как-то в доковидные времена была неделя, когда я просидела 2 ночи, чтобы разнести звонки по карточкам сделок. Я это помню настолько четко, особенно потому что сейчас это кажется страшным сном)) С того дня я периодически возвращалась к вопросу автоматизации, посредством всяких дурацких костылей. Но то, на какой уровень автоматизация вышла сейчас, поражает В связи с этим решила написать про то, что важно учитывать, вписываясь в автоматизацию Вот к чему я пришла: ✖️Автоматизировать нужно рутину, а не решения То есть, на мой взгляд, лучше не передавать принятие решений ИИ-шке, потому что люди забывают, как думать)) Скорее автоматизировать стоит ручной труд типа постмитов, статусов и отчетов ✖️Без порядка в данных автоматика удобряет бардак У нас были задвоенные карточки одного контакта и сценарий умудрился отправить с них два разных предложения по цене. Клиент, конечно, заметил и просто спросил, с кем из нас ему теперь разговаривать. Короче, сначала - порядок, потом - все остальное)) ✖️Там, где есть риск, должен остаться человек Все что находится в зоне потенциальной вероятности потери клиента нужно оставлять на ответственности человека Это важно, потому что, какая бы крутая автоматизация ни была, она долгое время требует трепетного контроля В общем, всем желаю, чтоб все шло как по маслу в автоматизации!

Почему AI автоматически не делает бизнес или продукт лучше и прибыльнее? Инсайт после конференции AGDay от друзей из студии Alto в Екатеринбурге на прошлой неделе. Потому что ключевым фактором успеха по-прежнему остаются компетенции в бизнесе и продукте, а не технические. Когда технические задачи стали решаться в 10–100 раз быстрее, это не сделало автоматически каждого предпринимателя богаче, а каждый продукт — успешнее. Ключевые вопросы всё те же: – кому и что ты продаёшь, – зачем это людям, – как это упаковать, – как продать – и как всем этим управлять. Раньше, пока команда месяцами пилила продукт, с ответами на эти вопросы можно было тянуть. Сейчас код пишется за дни вместо месяцев — и ограничение в продажах, маркетинге, продукте или операционке обнаруживается почти сразу. AI не убрал ограничения бизнеса. Он просто очень быстро передвинул бутылочное горлышко из разработки в другие части компании. Но есть и обратная сторона: без новой скорости разработки и автоматизации до этого горлышка теперь можно вообще не добраться. Технология стала новой нормой, а не преимуществом. А выигрывает по-прежнему тот, кто лучше понимает, что именно делать, для кого и зачем.

Удержание, покруче любого CRM маркетинга Продолжаю приносить вам кейсы из мира бегового маркетинга, за которым я, так уж получилось, слежу. Вообщем, есть знаменитая гонка в Южной Африке - Comrades Marathon. 90 км асфальта. Один из старейших марафонов, которому в этом году исполнилось уже 105 лет. Гонка культовая. Но трасса, как по мне, скучнейшая. Тем не менее десятки тысяч бегунов возвращаются туда, преодолевая половину планеты каждый год. Почему? У Комрадса очень интересная система удержания и мотивации приехать тебя на следующий год 1️⃣ Медали за преодоление дистанции в 2 стороны Если ты преодолел дистанцию один раз - ты молодец. Но только после первого финиша тебе открывается возможность получить как бы настоящую медаль. А даётся она за преодоление трассы в 2 стороны. Вниз и вверх. Но для её получения у тебя есть всего 1 попытка. Ты должен завершить гонку в следующем году. Любой пропущенный год сжигает твоё предыдущее достижение и ты должен заново бежать гонку. 2️⃣ Именные номера Если ты финишировал 10 раз - ты получаешь именной, зеленый номер. Он даёт тебе не только статус среди бегунов, но и отдельные плюшки. У таких бегунов есть отдельные палатки, уникальный мерч и венок на финише. В отличие от медалей, такой номер остаётся с тобой пожизненно. Бегуны на дистанции респектуют тебе, ты становишься частью этого элитного клуба. А после 20-го, 30-го и 40-го финиша на твой номер наносятся ещё дополнительные венки. Что ещё больше укрепляет твой статус. 3️⃣ Жесткий тайм-лимит На прохождение гонки у тебя есть ровно 12 часов. Ни секундой дольше. После отсечки судья делает финишный выстрел в воздух, а горнист играет The Last Post. Мелодию, с которой в странах Содружества прощаются с погибшими солдатами. На обычных забегах на опоздание в пару минут от контрольного времени смотрят сквозь пальцы. И медаль всё же дают. Тут же - ни медали, ни официального времени, ни попадания в протокол. Вообщем, это очень крутой пример ретеншн-механик. Используют FOMO по полной. Можно поучиться. И видео от Бег Вреден для тех, кто хочет узнать подробнее: https://www.youtube.com/watch?v=v_lVki5YH0I

Знать точное текущее состояние продукта и знать точное направление его движения – это взаимоисключающие акты проявления наблюдения и намерения Продукт-Система работает на слое точности, о существовании которого до определённого момента никто обычно не задумывается. Чем плотнее зафиксирован скоуп, тем более узким становится видение и развитие. И наоборот. Решение – фиксировать Ничто. – Природа ограничений в продукте помогает выходить за его пределы в области неопределённости и оттуда создавать Иной продукт. Неопределённость рынка растёт сама по себе. Гипотезы и решения, выведенные благодаря бессознательному и Простейшей-Логике, часто предугадывают и задают предстоящее поведение и результат точнее, чем гора количественных данных, исследований и пользовтельских интервью. Геометрия безмолвных мыслей – источник бесконечных Знаний – Так, идея, попавшая в резонанс, усиливается, множится и обогащается энергией благодаря совпадению частоты, в которой каждый носитель-проводник усиливает и обогащает исходный сигнал. Порог реакции пользователей пробивается качеством одного правильного решения, а не большим количеством слабых – Каждое отклонённое решение продолжает существовать в пространстве и времени, накапливая свой потенциал, и может быть переиспользовано, достаточно перевернуть всю Систему в нужный момент и посмотреть на неё под другим углом.

Так ищут и находят то, что-было-есть-что-снова-будет

– Инструмент, установленный для измерения Системы, становится частью Системы в момент своей установки. Система, которую измеряют, застревает в состоянии измерения и не может перейти в следующее. Аналитика, которая измеряет не сам объект интереса, а его косвенный, но регулярный отклик, способна дать более надёжную картину, чем прямое наблюдение, которое разрушает то, что оно же пытается зафиксировать. – Команда и продукт, растущие числом людей без такого же роста в исправлении ошибок, масштабирует ошибки быстрее команды и продукта. Цель масштабирования квантов в том, чтобы ошибки не росли пропорционально с вами. ...Линии функций сходятся в точку