ИИ вас убьет, если вы будете спрашивать у нее советы по грибам — даже топовые модели путают ядовитые грибы со съедобными. Разраб решил проверить, можно ли доверять нейросетям во время «тихой охоты»: 1040 фотографий грибов прогнали через 18 популярных моделей. И результаты убили. Лучше всех справилась Gemini 3.8 Flash, но даже она угадала гриб с первой попытки только в 65% случаев. А с летальными ошибками ещё веселее: ядовитые грибы она принимала за съедобные в 11% случаев, GPT-5.6 Sol — в 24%, Claude Opus 5 — в 29%, а Qwen3.8-27B — аж в 36%. Фото гриба нейросети пока лучше не показывать. В сезон пользуемся только знаниями бабушек👍👍👍

Яндекс ПЕРЕСТРАИВАЕТ подход к ИИ — об этом рассказал в интервью CEO Алисы и умных устройств Валерий Стромов. Собрали главное из статьи: — Раньше вся индустрия гналась за одной супермоделью. Теперь новый тренд — под каждую задачу подбирается своя, чтобы экономить ресурс. — Яндекс движется по такому же пути и строит собственную мультимодельную систему из собственных и опенсорсных моделей. — Поверх этого компания строит систему умного распределения задач (оркестратор), чтобы максимальное качество достигалось по минимальной стоимости, и обвязку (харнесс), которая дает позволяет «Алисе AI» использовать разные сервисы. — Роутинг и харнесс — собственные разработки, запуск на пользователей уже в сентябре. — Около 80-90% запросов Алиса AI будет передавать собственным моделям Яндекса, а под узкие задачи подключать подходящую опенсорсную модель. — Яндекс к концу года привлечет 1000 профильных экспертов в качестве ИИ-тренеров для обучения собственных моделей. 🍿🍿🍿

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

Ну эра ии в геймдеве окончательно настала. Я сейчас пишу потому что у DeepSeek пиковые часы в которые ценник в 2 раза выше заканчиваются через 1.5 часа. Тогда и начинается мой активный рабочий день. Где то с декабря 2025 Claude вышел на уровень когда программировать с помощью ии стало действительно эффективно. Правда Claude хочет за свои технологии очень много денег. Весной вышли Kimi 2.6 и DeepSeek4, летом вышли Kimi3 и финальная верси DeepSeek4Pro и на этом собственно вся прошлая история геймдева закончилась. Даже если кто-то это еще не почувствовал. Люди которые сами пишут код останутся но это будут как фрики которые сейчас пишут книги на печатных машинках. Это то что делается для себя а не для массового пользования. Я сейчас трачу где то 100-150 юаней в день и это заменяет мне 3-4 сотрудников. Со всеми достоинствами и недостатками людей. Иногда ии делает очень круто, иногда прям хреново. Но все можно обсудить и переделать. С одной стороны я ощущаю жуткое давление. Я прям чувствую волну ии игр которая захлестнет все платформы в 2027. Кто-то думает что сейчас уже много ии игр, но это лишь первые капли настоящего будущего шторма. С другой я на огромном моральном подъеме, все на что не хватало времени и сил теперь хватает. Я за месяц закрыл технического долга года за четыре. Работаю с 3 дня до 3 ночи. Ощущение всемогущества прям когда только пришел в геймдев. Сейчас и наверно еще месяц трачу все силы чтобы не растерять ту аудиторию которая у нас есть. Кажется это сейчас главная ценность. Лояльная аудитория которая уже есть и никуда не уйдет. Ее нельзя потерять ни в коем случае. ОК-ВК-ММ сдыхают и делают все что сдохнуть быстрее. Точнее так. ОК закрыли свое подразделение игр, теперь все делается через ВК. Через ВК все делается пока криво косо и с багами. Что делает выход новых игр на ОК еще менее целесообразным чем раньше. В ММ тоже старых людей уволили новых не наняли. Мы там не можем игру заапрувить 2 месяца. Потому что некому это делать. Более менее держится ВК, но в ВК никогда матч3 не были так популярны и прибыльны как на ОК. Единственный свет в оконце это Яндекс. Там и люди и деньги. Но яндекс поэтому же и затапливает нейрослопом в первую очередь. И будет только хуже. На мобильном андройде мы никому с матч3 не нужны. Как только люди узнают что у нас матч3 сразу прощаются. С любым другим жанром - пожалуйста. С матч3 лезьте сами. Поэтому мы пока бросили эти попытки. Прошлая Сказка не окупилась, Елочка вообще не стали выпускать новую игру, просто у старой поменяли номер. Эпоха выхода новых больших игр на ОК и ВК кажется закончилась окончательно. Мы в этом году что-то выпустип. Наверно просто перевыпустим одну из старых. Но с новыми играми все плохо, соцсети растеряли способы налить аудитории в новые игры. Опять же ии вдохнули в меня новые силы наконец закончить собственные игры. Очень хочу до конца года выпустить 2 штуки. В общем чувствую себя погонщиком нейросетевых баранов. Настроение кидает от - "все пропало и пора искать профессию не связанную с IT потому что в IT почти всех заменят ии" до "я теперь могу написать весь функционал о котором мечал и я и буду тем кто заменяет людей на ии" )).

Ебобаная привычка после 10-и минутных видосов писать кратко, емко и самое главное в быстром темпе, что б вы, СДВГшники, не заскучали 😄 Крч, я каким то хреном умудрился в первые 40 минут впихнуть следующий список тем: 1. LLM 2. Промпт 3. Обучение модели и инференс как разные процессы 4. Пост-тренировка в формате «инструкция → вывод» 5. Веса / параметры модели 6. Предсказание следующего токена 7. Токены и токенизатор 8. Особенности токенизации латиницы и кириллицы 9. Число параметров 10. Dense-модели 11. Эмерджентные свойства 12. Типы данных и точность весов (в т.ч. 16-бит) 13. Оценка потребления памяти по числу параметров 14. Квантизация 15. Floating point, мантисса и экспонента 16. FP8 и низкобитные форматы 17. Аппаратное ускорение низкобитных вычислений 18. Влияние квантизации на качество модели 19. Запуск квантованных моделей на CPU (в т.ч. SIMD) 20. Слои модели 21. Статическая квантизация по шаблонам 22. Защита отдельных слоев при сжатии (эмбеддинги, нормализация, ключевые блоки) 23. Адаптивная квантизация слоев с разной битностью 24. iMatrix и i-кванты 25. QAT (Quantization-Aware Training) 26. Сверхнизкобитная квантизация 27. Формат GGUF 28. Дистилляция (Distilled-модели) 29. Прунинг 30. Fine-tuning 31. LoRA и QLoRA 32. MoE (Mixture of Experts) 33. Роутер / маршрутизатор экспертов 34. Активные параметры 35. REAP 36. Спекулятивное декодирование 37. MTP (Multi-Token Prediction) 38. Reasoning 39. Мультимодальность 40. Vision 41. Speech-to-Text 42. Контекстное окно 43. Attention 44. Квадратичная сложность Attention 45. KV-кэш 46. Prefill / обработка промпта 47. Flash Attention 48. Квантизация KV-кэша 49. Paged Attention 50. Lost in the Middle Теперь думайте, а чё же там происходит дальше 😄