Mi-Ripple Восстановление картинок после итеративного ИИ-редактирования. Каждый цикл обработки оставляет на изображении сетчатую зернистость. Авторы разделили две разные деградации и удаляют каждую своим способом - Регулярные периодические артефакты (решетка) → избирательное спектральное подавление (notching) — фильтруется без искажения структуры - Зернистый мусор, вплетенный в контент → структурно-зависимое сглаживание - Когда фильтрация стерла бы легитимные детали → регенерация на очищенном референсе - 14 прогонов: остаточное отклонение 0.08-0.44 (единицы CIELAB lightness) — малозаметная деградация после чистки - В парном примере регенерации очищенный референс снижает плотность мусора на выходе на 45% - Подход «diagnosis-guided»: сначала понять, что за артефакт, потом выбрать способ Гитхаб Skill Демо #imagerestoration

Выравнивание - свойство комнаты Пять одинаковых миров и пять разных цивилизаций. Мир с нулем преступлений оказался самым лживым. А власть в этих обществах достается не тем, кто их спасает Кажется, машины не придут уничтожать человечество в облике хромированных скелетов с красными глазами - скорее случится что-то гораздо более человеческое Прочитать историю целиком можно здесь: https://goodadvice4u.substack.com/p/513 Три статьи назад мы начали с человека, который 6 недель удалял чужие страницы на забытом сайте и понятия не имел, с кем воюет Потом мы заподозрили, что договариваются эти существа не словами, а через измененный мир и наш мониторинг настроен не на тот канал И вот теперь оказывается, что и общества у них получаются знакомые до неловкости __ #ИИ #AI #обзорисследований #коммуникация #лидерство #executivecoach #бизнеспсихолог #goodadvice

Про ограничения Внезапно, интересная механика из игры Agent 64 Spies Never Die. Это Бондиана, которую один разработчик делал 5 с половиной лет. При этом, играется очень бодро и есть несколько интересных решений. Одно из таких решений, это система стрельбы. Есть два основных режима: стрельба от бедра без прицела, либо прицеливание по правкой кнопке мыши, этакий aid down sights, но здесь есть ряд интересных особенностей. При переходе в точное прицеливание персонаж может только стрейфиться, но не идти вперёд или назад, что часто не даёт возможности вернуться за какой-то кавер сзади (выйти обратно в дверь, например), либо добежать до кавера перед тобой. Второй момент, это небольшая задержка в движении прицела при точной стрельбе, что не позволяет так же быстро наводиться на врагов, как это можно делать в режиме стрельбы от бедра. Это здорово работает, и даёт классное тактическое разнообразие: в ближнем бою всегда выгодно стрелять от бедра, тогда как на дальней дистанции чаще используется более точное прицеливание. Интересно, что есть моменты, когда можно использовать либо один режим, либо другой: это бывает, когда есть какая-то сложная геометрия на уровне, и враг спрятался за кавером. Тогда прицеливание тоже может хорошо работать, но если есть несколько врагов, использовать более медленный режим становится опасно, поэтому надежнее стрелять обычным, быстрым режимом от бедра. Этот подход — удачный пример компромисса в рамках механики стрельбы (он же trade-off), когда у каждого из режимов стрельбы есть свои преимущества и недостатки, но нельзя однозначно сказать, какой лучше. В разных ситуациях будет использоваться свой тип прицеливания. Даёт классное тактическое разнообразие и выбор для игрока. У Agent64, кстати, очень неплохой дизайн миссий и энкаунтер дизайн. Тот случай, когда все системы (стрельба, враги) работают изначально, и требуется совсем немного усилий от дизайна уровней, чтобы это всё сложилось и хорошо работало. А ещё имеются онлайн и локальный ко-опы, которые очень бодро играются, и даже локальный ПвП до 4 человек) #Agent64 #gamedesign #анализ

Джуны перестали быть дешёвыми Ещё несколько лет назад всё было просто: ''сильные спецы стоят дорого, берём молодых и растим под себя''. Сейчас это уже не выгодно и вот почему: Наставник нужен дольше, чем на время стажировки. Он ведёт человека до пре-мидла. Всё это время старший разработчик сидит в чужом коде, а не в проектах. Первые полгода вы платите дважды. Человек долго заходит в проекты, качество кода низкое, баги за ним правят другие. Через шесть-восемь месяцев он просит больше. Оставаясь при этом по уровню джуном. Поднять зарплату всем джунам разом — так себе вариант. Джуны часто уходят на пре-мидле. До этого грейда человек учится за ваш счёт, а в полную отдачу начинает работать, являясь мидлом. Получается, обучение оплатили целиком вы, а работать в полную силу он идёт уже к другим. Кто уже мидл и старше, обычно остаётся надолго — но таких доходит мало. Про грейды, конечно, можно говорить бесконечно, но всё сводится к цифрам. Проектная маржинальность — главный показатель производства. Под ней должны быть отчёты по часам: сколько отработано и сколько оплачено. И ещё два процента: доля сорванных сроков и доля верных оценок. Соберите это по проектам за квартал в разрезе людей. Может выйти, что дорогой мидл приносит больше маржи, чем трое дешёвых. Поэтому многие студии разработки джунов уже не берут, риски слишком высоки. А как у вас, нанимаете ещё джунов? Удачный опыт или пожалели? Расскажите в комментариях 👇

✅KEISOSUBBOTA Кейсосуббота — это рубрика, где мы делимся своими работами и взаимодействиями с ИИ. Это может быть что угодно: -картинки -анимации -текст -код -боты -песни -видео и т.д. ❤️ Не забывайте оставлять обратную связь на работы других людей. Это очень ценно Давайте попробуем меньше разводить флуд в комментариях. Для разных вопросов у нас есть чат — там такое. А здесь давайте по делу. Читайте ниже пояснение 👇А также читать пояснения и правила по ссылке ниже. ❗️ВАЖНО! Прочитайте по ссылке ниже пояснения: Ссылка на пояснение для тех, кто не участвовал ни разу в этой рубрике. Или для тех кто не помнит, какие есть правила. + ПУБЛИКАЦИИ ОТ ИМЕНИ КАНАЛОВ И ЕСЛИ У ВАС НЕТ НИКА В ТЕЛЕГРАМ— НЕ ПРОХОДЯТ СЕЙЧАС МОДЕРАЦИЮ ТАКЖЕ - ЕСЛИ НЕ ПОЛУЧАЕТСЯ ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ (БОТ БЛОЧИТ ВАС) -- читайте здесь 〰️Пояснения нужны для того, чтобы потом не удивлялись почему удалён тот или иной материал. Ставим реакцию🔥 этому посту и далее скидываем кейс (с использованием нейронок/ИИ/AI/whatever) в комменты ниже👇 У кого есть то, чем хочется похвастаться?🥳🥳🥳 три... два... раз.. 🚀Поехали #keisosubbota@serge_ai

Релиз ретро-консоли NeoGeo AES+ перенесли на сентябрь 2027 года Компания Plaion на 10 месяцев сдвинула релиз консоли NeoGeo AES+ — новым днем выхода станет 16 сентября 2027 года. Причиной переноса назвали повышенный спрос и глобальный дефицит оперативной памяти. Устройство станет аппаратной копией оригинала без программной эмуляции: внутри установят специализированные чипы ASIC, клоны процессоров Motorola 68000 и Zilog Z80A, а также оригинальную систему питания 5 В для работы с физическими картриджами. Базовый комплект с аркадным стиком стоит $250, версия Anniversary с игрой Metal Slug — $350, а флагманский набор Ultimate Edition оценили в $1000. В его состав войдут два стика (проводной и беспроводной), беспроводной геймпад и 10 картриджей с переизданной классикой, среди которых Garou: Mark of the Wolves, Pulstar и The King of Fighters 2002.

Нелепости агентов Агентная разработка - веселая штука конечно. Вот планируешь и кодишь несколько дней с Астрой, Фейблом и Опусом, а потом на e2e вот такое вот выясняется (см. скрин и пояснения в конце). И это прям системная история - 99% получается хорошо и правдоподобно, а в каком-то неожиданном месте Но справедливости ради - это был сложный и огромный кусок работы на десятки тысяч строк кода, хоть и делался в лучших традициях SDD с хорошим планом. Выводы? 1. Делайте e2e тесты - причем как классические через условный Playwright / XCUIAutomation и тд, так и агентные "JIT" тесты - когда агент сам запускает вашу систему в около продовых условиях и ведет себя как Manual QA. 2. Рефлексируйте - если все-таки что-то вылезло несмотря на все ваши пятьсон уровней гардрейлов, обязательно ищите источник проблемы - то есть, в какой момент вашей даркфактори агентного пайплайна вылеза ошибка и как она вообще дошла до live e2e. * Контекст: я разрабатываю агентный интерфейс к одному из своих проектов (в данном случае - это MCP + skill) и вот там оказалось, что ответ в во всех MCP инструментах просто дублируется (структурированный + обычный текст) - абсолютно комичный дефект, который добрался аж до финальной стадии верификации. Live e2e же там устроен так, что сильный агент тестирует другого агента на предмет того, как тот справляется с задачами из юз кейсов - и то, как быстро он справляется, и сколько токенов у него на задачу уходит. Это, кстати, правильный подход и к evals скиллов тоже. Если тоже сталкивались с подобными нелепостями агентов - расскажите в комментариях что это было и как боролись. @ai_driven

💎Две Astra-новости💎 1. OpenAI признала проблемы с Astra и выкатила исправления. По словам Тибо, старые скиллы слишком часто срабатывали и иногда мешали модели проверять свою работу. Эксперимент с управлением контекстом приводил к преждевременным остановкам и ответам на старые сообщения; он затронул примерно 4–5 тысяч пользователей, его отключили. Также убрали неудачно настроенные серверные конфигурации, на которых измеримо падало качество. Обещают, что Astra будет лучше доводить задачи до конца и учитывать последние сообщения. Заодно анонсировали очередной сброс лимитов в ближайшие часы🐈 Пост Тибо. 2. OpenAI советует почистить старые инструкции для Codex. Компания выкатила руководство по скиллам, AGENTS.md и промптам для Astra: накопленные правила могут перегружать контекст, конфликтовать и заставлять модель останавливаться без необходимости. Рекомендуют точнее прописывать условия запуска скиллов, подгружать документацию по задаче и убрать обязательное «прочитай весь проект перед любой правкой». Особенно важно заранее объяснять, что считать завершением: например, реализовать, запустить, проверить результат и исправить ошибки. В помощь обновили skill-creator. Официальный разбор.

Слухи о производстве чипов OpenAI на заводах Samsung не подтвердились Руководитель корейского подразделения OpenAI Харрисон Ким на пресс-конференции в Сеуле заявила о «совместной разработке и производстве чипов следующего поколения» с Samsung Electronics. Инсайдеры тут же предположили, что OpenAI решила диверсифицировать цепочки поставок и задействовать мощности Samsung Foundry для выпуска своего второго поколения ускорителей Jalapeño наряду с TSMC. Однако представитель OpenAI опроверг эти предположения. В компании уточнили, что слова Кима относились к текущему сотрудничеству — поставкам памяти HBM4 для проекта Stargate и внедрению ChatGPT Enterprise в структуры Samsung. Никаких планов по контрактному производству процессоров на фабриках корейского гиганта у компании нет.

Мне в последнее время очень интересно думать о том, как вообще будет выглядеть наша жизнь через 10 лет. Потому что скорость изменений сейчас какая-то совершенно ненормальная. Я всю жизнь считала себя человеком максимально нетехническим. Творческим, гуманитарием — кем угодно, только не человеком, который будет что-то программировать. Когда я работала product manager, мне постоянно говорили: тебе нужен технический бэкграунд. Нужно понимать инфраструктуру, архитектуру, как всё устроено под капотом. И долгое время мне казалось, что это действительно какой-то отдельный мир, куда без специального образования особо не зайти. А сегодня я сижу и настраиваю агентов. Ставлю им задачи. Собираю автоматизации. Думаю, как связать разные системы между собой. И в какой-то момент поймала себя на мысли: а что вообще осталось от этого барьера между «техническими» и «нетехническими» людьми? Потому что в большинстве обычных бизнесов тебе вообще не нужно знать, как именно технически будет построено решение. Тебе нужно хорошо понимать бизнес-задачу. Что должно произойти. Какие данные откуда взять. Какой результат получить. Где человек сегодня тратит время впустую. А дальше очень многое уже можно собрать с помощью AI. Сейчас я ещё периодически использую какие-то no-code обходные пути, чтобы не лезть непосредственно в код. Но самое странное, я вообще больше не воспринимаю код как что-то недоступное. Мне кажется совершенно реалистичным, что ещё несколько месяцев вот такого погружения, и я начну собирать часть этих решений уже напрямую с помощью AI и кода. И вот здесь у меня начинает немного взрываться голова. Потому что если настолько сильно всё изменилось буквально за пару лет, то что будет через десять? Я недавно видела прогноз Илона Маска о мире, в котором из-за автоматизации и роботизации деньги в какой-то момент могут потерять ту ценность, которую имеют сегодня: огромная часть базовых товаров и услуг станет настолько дешёвой в производстве, что будет практически доступна каждому. Не знаю, сбудется ли именно этот сценарий. Но почему-то впервые он не кажется мне научной фантастикой. И это напомнило мне «Атлант расправил плечи», который я прочитала ещё то ли в школе, то ли в университете. Меня тогда больше всего зацепил даже не сюжет, а мир, который появляется ближе к концу книги. Мир, где каждый человек что-то создаёт. Где ты не просто винтик в огромной системе, а отдельная единица, которая умеет производить ценность и обменивать её на ценность других людей. Где гораздо важнее не количество денег на твоём счёте, а то, что ты умеешь делать и что можешь дать другим. Конечно, реальность вряд ли будет выглядеть именно так. Возможно, наоборот, нас ждёт период огромного неравенства, сложной перестройки рынка труда и очень болезненного перехода между старой и новой экономикой. Но мне безумно интересно наблюдать, куда всё это придёт. Что думаете?