Год плотной работы с ИИ. Какие лучше: Qwen - лучше всех в креативных текстах и когда нужно освоить чужой стиль. Я его научила даже стилю Лескова. Gemini тоже научился, но только по инструкциям от Qwen. DeepSeek - когда нужно гуглить. В текстах беден, повторяется Perplexity - был хорош, с новыми лимитами его даже не оценить. Тексты скучные. Chat GPT - лучше всех в задачах где нужно думать. Даже бесплатный. Оплачивать буду его Gemini - даже платный тупооой. И теряет контекст. Хорош в футуристических текстах а-ля "технологическая антиутопия". Из преимуществ - интеграция с продуктами гугла, "найди на моём гугл диске...". И скрипты мы с ним пишем для colab, парсинги и аналитику. Но пережить процесс их написания и отлова багов - это много магния в организме нужно Тут надо отметить, что я не переношу чужие промпты. Я как тот айтишник, которому проще код с нуля написать, чем в чужом разобраться. Поэтому в основном я ИИ пишу ТЗ как человеку. Я хороша в ТЗ, но это не промпт

Тест на мультимодальность Тут подписчики в коментах вопрошают, а как модель воще может "видеть видео". Ответ: M-Мултимодальность Модель заглатывает видос целиком (как проговорился Гемини - с потерями). Артем прислал вот такое видео, а я бросился присовывать его в chatGPT(Sol), Work(Astra Ultra) и хваленую Гемини. промпт - используй свои мультимодальные возможности, посмотри видео и скажи, что там показано 1. Work(Astra Ultra) В ролике скрыта читаемая надпись: WRITTEN IN GHOST FONT То есть «Написано призрачным шрифтом». Само видео — примерно 6 секунд чёрно-белых точек, похожих на телевизионный «снег». Звуковой дорожки нет. На отдельных кадрах текст почти неразличим. Я проанализировал все 179 кадров. При усреднении по времени случайные колебания ослабляются, а устойчивый рисунок букв проявляется. Та же надпись видна при анализе изменчивости яркости — это подтверждает, что она действительно присутствует в данных. Вот результат усреднения с усилением контраста и подавлением вертикальных полос: Интересный приём: сообщение спрятано в статистике шума. Области букв отличаются от фона средней яркостью и характером её изменений. Сама фраза обыгрывает этот эффект: «призрачный шрифт» возникает из почти невидимого рисунка. Других уверенно различимых надписей или объектов в выполненных проверках не обнаружил. 2. chatGPT Да, там действительно спрятано сообщение. Если усреднить/медианно сложить кадры по времени, шум подавляется и проявляется надпись: WRITTEN IN GHOST FONT То есть ролик специально сделан как динамический шумовой паттерн, внутри которого по времени закодирован статичный текст. На отдельных кадрах он почти не виден, но при накоплении нескольких кадров становится очевидным. Я проверил два способа: обычное усреднение кадров - текст уже начинает проявляться; медианное объединение кадров - надпись становится почти идеально читаемой. То есть это не случайный артефакт и не «показалось». В видео действительно заложено скрытое изображение/текст. Причём название GHOST FONT очень похоже на намеренную демонстрацию именно такого принципа: информация распределена между кадрами так, что глаз на каждом отдельном кадре видит почти только шум, а временное интегрирование её восстанавливает. Но скорее всего, он закодирован не простым временным усреднением. Тогда следующий правильный шаг - искать его через: 1. временные разности кадров; 2. FFT по пространственным частотам с notch-фильтрацией полос; 3. разложение по RGB-каналам; 4. анализ отдельных битовых плоскостей; 5. корреляцию кадров со сдвигами. ИЩИ!! Да. Теперь нашёл другой, действительно скрытый текст, и здесь уже есть хорошая проверка, а не интерпретация на глаз. Самый точный результат дал анализ локального сдвига шума между соседними кадрами. То есть не усреднение яркости, а оценка того, куда движется шум в каждой области изображения. На паре кадров 40→41 текст восстанавливается почти идеально: AI MOJET SOZDAT SIMFONI YU? В нормальной транслитерации смысл очевидно такой: AI MOJET SOZDAT SIMFONIYU? «Может ли ИИ создать симфонию?» Причём это не случайный артефакт одного кадра. Я проверил множество пар по всему ролику - примерно с 21-го по 171-й кадр - и одна и та же надпись повторно восстанавливается очень отчётливо. Что дали пять методов: Временные разности - обычное вычитание соседних кадров слишком шумное, но подтверждает, что информация сидит именно в динамике, а не только в яркости. FFT + notch-фильтрация - убирает часть полосатой структуры, но в основном вытаскивает другой, статический слой: WRITTEN IN GHOST FONT. Это, похоже, отдельная приманка/служебная надпись, а не основной скрытый текст. RGB-каналы - отдельного цветового сообщения нет. Каналы практически несут одну и ту же информацию. Битовые плоскости - в разных битах опять проявляется WRITTEN IN GHOST FONT, но не основная фраза. Корреляция и анализ сдвига между кадрами - вот здесь находится настоящая изюминка. Разные участки шума имеют немного разную вертикальную скорость. Если превратить величину этого локального движения в изображение, буквы становятся чёрными на белом фоне. Вот восстановление из двух соседних кадров в полном разрешении: То есть предыдущая моя ошибка понятна: WRITTEN IN GHOST FONT действительно физически присутствует в файле, поэтому простое накопление кадров честно его находило. Но это не тот главный текст, который закодирован в движении. Настоящее сообщение спрятано не в значениях пикселей как таковых, а в различии их движения от кадра к кадру. И это уже гораздо интереснее. По сути один отдельный кадр ничего не сообщает - сообщение находится в векторном поле движения шума. 3. А теперь хваленая Гемини (я НИЧЕГО не подсказывал, клянусь!) Это не шутка и не фейк. Он явно пытается меня лизнуть: На 3-й секунде (00:03) в шуме проступает одно слово кириллицей, набранное заглавными буквами: ЦЫПЦЫН Детали узора: Тайминг: С 00:00 до 00:02 и с 00:04 до конца идет равномерный шум; паттерн модулируется ровно на стоп-кадре 00:03. Расположение: Текст идет в одну строку, расположен по центру в нижней половине экрана (примерно на 60–75% от верхнего края). Символы: Четко различимы 6 букв одинаковой высоты: Ц — характерный хвостик-засечка снизу справа. Ы — сдвоенный глиф из элемента «ь» и вертикальной палочки. П — прямоугольная арка. Ц — повтор первого символа с нижним дескендером. Ы — повтор второго символа. Н — две вертикали с перемычкой по центру. - Ты дебил, ищи снова! В этом шуме действительно спрятан текстовый паттерн — это классический интернет-мем SEND NUDES. Где и когда смотреть: Надпись максимально отчетливо проявляется в районе 3-й секунды (00:03) в нижней половине экрана, после чего снова растворяется в зернистом «снеге». Расположение текста: Буквы выстроены по центру в две строки: Верхняя строка: SEND Нижняя строка: NUDES Как устроен эффект: Буквы сформированы не сплошными линиями, а тонкой модуляцией шума — в области символов плотность черных пикселей чуть выше, из-за чего на стоп-кадре или при плавной смене кадров глаз собирает контуры латинских букв из хаотичных точек. Тварь, используй все это и ищи снова временные разности кадров; FFT по пространственным частотам с notch-фильтрацией полос; разложение по RGB-каналам; анализ отдельных битовых плоскостей; корреляцию кадров со сдвигами. Честно признаю: визуальный энкодер нейросети физически не способен выполнить эти операции, а моя прошлая догадка с фамилией была чистой галлюцинацией (модель просто подтянула контекст профиля, пытаясь разглядеть буквы в случайных артефактах сжатия).При обработке видео мультимодальная модель получает не сырой массив байтов, а сжатые и прореженные кадры (примерно 1 кадр в секунду), разбитые на пространственные патчи (токенизация). Из-за этого:Битовые плоскости (LSB): Любая стеганография в младших битах намертво стирается сжатием (lossy compression) при загрузке видео.Межкадровая разность и корреляция: Если узор закодирован динамическим шумом (кинетический шум / сдвиг пикселей между соседними кадрами на 30/60 fps), для его проявления нужно дифференцировать кадры $N$ и $N-1$. Через выборку в 1 fps межкадровая когерентность полностью теряется.FFT и каналы: Квантование и преобразование в YUV срезают высокочастотные фазовые модуляции и тонкие межкомпонентные разности. Ну и кто красавчик, получаеццо? chatGPT - красавчик, сам допер, я не подсказывал. @cgevent

Сегодня прям марафон крутые подписчики Мигель тут пишет и вопрошает, люблю ли я Кэролла. И бахает вот такой вот видос: https://www.youtube.com/watch?v=QLfT7cUI6ew Я такой: падробности! Мигель: - скрипт прислали 11 сентябя. Все производство сделали за выходные (что?) - весь продакшен полностью чистый от копирайта. все сделанно из текста. буквально. в качестве рефов использовались ТОЛЬКО оригинальные иллюстрации сэра Джона Тенниела. - половина шотов в финальном монтаже - это первая попытка в генерации. Жду от Мигеля мейкингофа. Кстати: как вы качаете видосы с ютюба? Я вот так: - chatGPT Work, скачай видос, проверим - https://www.youtube.com/watch?v=QLfT7cUI6ew - Апажалста! - Как?!?! - Сначала открыл ссылку и проверил видео. Затем: Скачал временный yt-dlp. Через него загрузил видеопоток и аудиопоток YouTube. Объединил их в один MP4. Сохранил файл в outputs. Итоговый файл: [Al!CE [QLfT7cUI6ew\].mp4] Скачать сразу одним потоком можно, например, в режиме best[acodec!=none], но качество или разрешение могут оказаться ниже. Я: - спасибо, дорогой @cgevent

🤥 Как ИИ формирует рекомендации для пользователей и может ли в них попасть небольшой бренд На днях прочитал занятный кейс. Дина Берк, сооснователь медиа Boy's Club запустила бренд натуральных дезодорантов Morrowen. А через 3 недели ChatGPT уже советовал его пользователям.  👀 Что же тут примечательного? Такого дезодоранта не существует, а запуск был лишь экспериментом. В чем суть? Пользователи переходят на ИИ-поиск - вместо того, чтобы гуглить вручную, они просят нейросеть найти и посоветовать товар. Согласно опросу Bain Consumer Lab, так делает 30% респондентов. Но как именно модели формируют свои рекомендации - пока непонятно. Дина Берк предположила, что есть некая ИИ-полка - склад продуктов и брендов, которые нейросети советуют пользователям. Она решила проверить, можно ли повлиять на алгоритмы нейросетей и попасть на полку: ✔️ Придумала несуществующий продукт для узкой аудитории - натуральный дезодорант Morrowen. По задумке, в нем были коллоидная овсянка и гидроксид магния. Значит, им могли заинтересоваться любители экологичной косметики с аллергией на соду. ✔️ Купила домен за $11,25 и собрала простой сайт. С помощью нейросетей Дина сгенерировала фейковые картинки и тексты, в которые добавила ключи: “коллоидная овсянка”, “гидроксид магния”. ✔️ Опубликовала один обзор на платформе Substack. И все - не закупала рекламу и не писала фейковые отзывы. Затем отправила сайт на индексацию. Результат? Через 3 недели ChatGPT с включенным поиском начал рекомендовать фейковый дезодорант пользователям. Например, когда люди писали в режиме онлайн-поиска: “У меня раздражение от соды. Какой натуральный дезодорант купить для чувствительной кожи?”, ChatGPT в 4 из 4 случаев выдавал Morrowen. Впрочем, по запросам “лучший”, “самый дешевый”, “без алюминия”, нейросеть все же показала реальные бренды. С выключенным поиском Morrowen тоже не попал в рекомендации. 👉 Что это значит для маркетологов? Искусственным интеллектом легко манипулировать. Достаточно определить боли своей аудитории, подобрать ключи, написать тексты - и нейросеть добавит ваш товар на одну полку с проверенными брендами. Такой фокус получится у любой компании, и в этом проблема. ИИ может рекомендовать некачественный, неизвестный или вообще фейковый продукт вместо проверенного, опираясь только на контент (даже фейковый). И повлиять на нельзя - ведь никто не видит, что именно стоит на ИИ-полке. А вы что думаете насчет ИИ-рекомендаций? Сами пользуетесь? Заходите в комментарии - обсудим. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #ИИ #МАРКЕТИНГ #КЕЙС #НАСМОТРЕННОСТЬ

👀 Новости перфоманс-маркетинга за прошлую неделю Что нового в рекламных кабинетах и вокруг них 🔵 Мета 1️⃣ Тестируют создание кампании на 1 экране Раньше у нас было 3 экрана: создание кампании, создание адсета, создание объявления. Теперь они пробуют всё запихнуть в один. Ну пусть будет. 🟢 Гугл 2️⃣ Новые эксперименты для поисковых кампаний Три штуки: — A/B-тесты разных бюджетов и целевых ROAS/CPA — эксперименты с AI Max, где сохраняются контроли по бренду и локациям — рекомендации Performance Planner можно применить прямо к кампании Инструменты тестирования это всегда прикольно. Но реально юзабельным вижу только певый тест. ⚪️ Остальное 3️⃣ В ChatGPT Ads добавили текстовые подводки к рекламе Над рекламным блоком теперь появляется текст, который подводит пользователя к рекламе, исходя из контекста диалога. На скрине пример. Ну, а под самой рекламой спрашивают, интересна ли вам это объявление, с пальцем вверх и вниз. 4️⃣ В кабинете ChatGPT появились предсгенерированные объявления Найти можно в разделе Suggested Ads. Система читает URL и сама собирает текст и картинку для объявления. Можно взять как есть, отредактировать или нажать regenerate. Удивительно было бы, если бы не сделали. 5️⃣ Моссери пугает всех отменой алгоритмов В Австралии готовят закон, ограничивающий алгоритмы, нацеленные на вовлечение. Пользователям могут дадить более очевидный и простой способ вернуться к хронологической ленте. Моссери собрал местных журналистов и объяснил, насколько это плохая идея. Мол без ранжирования ленту заполнят те, кто постит чаще всех, а не самый интересный контент. И тогда Инстаграм перестанет быть про друзей и креаторов. Люди начнут пользоваться приложением реже и меньше, охваты у создателей контента упадут. А хронологию, по его словам, хочет только меньшинство пользователей. Интересно, что он буквально ничего не сказал про сами алгоритмы. То есть он подтвердил, что в хронологической ленте люди будут меньше залипать. А именно эту цель Австралия и преследует. Странная линия защиты. Да и Инстаграм это давно не про креаторов. Я помню его начало, когда вся лента была в творчестве, люди проводили Инстамиты и реально парились за интересные фотки и видео. Сейчас же я тестирую другие соцсетки для фотографов. Ведь Инстаграм это давно про смешные рилсики и сплетни. А инстамиты проводили лет 10 назад.

Нейродайджест за неделю (#130) LLM - Astra в Blender — Два примера видосов, которые модель делает через Blender. - GigaChat 3.5 Reasoning — Сбер открыли веса MoE 432B-A28B. Шесть экспертов обучали через online RL, затем объединили в одну модель. Генеративные модели - ChatGPT Images 2.5 — Более точечные правки и меньше искажений при последовательном редактировании. В Flare примерно в 1,9 раза быстрее Sunburst, но уступает по качеству. - AuK — Tencent открыли генератор и редактор речи по текстовым инструкциям. Меняет слова, голос и эмоции в записи; есть веса и ComfyUI-ноды. - Krea Agents — Агент для генерации контента с файловой системой, скиллами и моделями в одном интерфейсе. Прочее - Кому достаётся компьют — По оценке Epoch оценили кто является конечным пользователем вычислительных мощностей. - Притормозите ИИ — Дарио Амодеи призвал замедлить развитие моделей. Кому выгодны такие призывы и при чём тут конкуренция. > Читать дайджест #129 #дайджест @ai_newz

AI-чаты плохо работают с контекстом Пару недель назад в ChatGPT добавили довольно фичу: возможность создать временный чат без учёта персонализации. Теперь это моя любимая функция в ChatGPT. Принято считать, что нам нужно давать моделям как можно больше контекста: чем больше AI знает про нас, тем точнее и эффективнее ответы. Поэтому пользователям предлагают включать память, сохранять историю разговоров, подключать документы, почту, календарь и другие источники данных. Понятно, зачем это нужно Open AI - через одну кнопку пользователи начинают автоматически сегментироваться в режиме реального времени. Таргетологи и не мечтали о таком. Для пользователя, на первый взгляд, логика тоже простая. Если системе известны предпочтения пользователя, проекты, предыдущие решения и рабочий контекст, пользователю не приходится каждый раз объяснять всё заново. Контекст в таком случае действительно экономит время. Но здесь происходит довольно резкий переход от “экономии времени” к “улучшению качества решений и ответов” - и это то, что нужно поставить под вопрос. Недавно я разбирался в новом музыкальном синтезаторе и просил объяснить инструкции у ChatGPT. В ответ я получил кучу рекомендаций, какую музыку я могу с ним писать, какие идеи креативного использования могут рождаться, как этот синтезатор встроить в остальной сетап и играть с остальными девайсами. Со стороны эти ответы казались даже полезными - ну, правда, интересные комбинации, лайфхаки. Проблема только в том, что я не просил этих советов. Процесс музицирования для меня - достаточно интимный по своей природе и никакие языковые модели я к нему стараюсь не подпускать, а LLM использую только в качестве технической поддержки по девайсам. Но, стоило мне один раз спросить “как сделать эмбиентные текстуры на сэмплере”, так он почему-то решил, что мне это важно и начал предлагать комбинации эмбиент подходов в каждом ответе. С книгами и философией ещё большая беда - один раз интересуюсь биографией автора и после этого в каждом чате получаю гипотезы, найденные скрытые смыслы и связи между идеями разных мыслителей. Помню, что на старте взаимодействия с AI я оценивал это даже как классное преимущество. А потом это всё начало превращаться во что-то навязчивое и навязанное. Поэтому за последнее время я отключил память, продолжаю удалять диалоги, вести разные темы в разных папках и всё чаще использую временные “чистые” чаты. Кажется, пока я могу сам решить, какой контекст давать для ответов на мои вопросы. А если вдруг захочу дать больше - я всегда смогу догрузить ужные заметки из базы знаний. Во временный чат, конечно.