Ну, за Hy. Новый генератор картинок подоспел. Tencent бахнула Hy Image 3.5 Preview. И самое интересное здесь вовсе не их рекламные «+30% качества». Главная фишка версии 3.5 - следование (очень хорошему) тренду делать редактирующую модель и зашивать все это под один капот. Модель умеет text-to-image и image-to-image, принимает несколько reference images и поддерживает последовательное редактирование в несколько ходов. Переодеватор, переосвещатор, переракусатор - и вот это вот все. Tencent отдельно заявляет улучшения в typography, layout, product photography, реализьме материалов и света и, главное, consistency при редактировании (надо тестить). Цена при этом очень агрессивная: $0.024 за 2K output через Tencent Cloud API. Reference images отдельно не тарифицируются - платишь за сгенерированный результат. В принципе можно ожидать кода и весов, 3.0 опенсорснут, правда там конские размеры весов и никакого редактирования. Есть любопытный нюанс с разрешением. В официальном анонсе Tencent пишет «до 2K», однако свежая API-документация допускает запросы вплоть до 4096x4096. При этом опубликованная цена $0.024 относится именно к 2K. Теперь про обещанные «две недели бесплатно». Miora даёт доступ к Hy Image 3.5 Preview в своём интерфейсе. В анонсе указана бесплатная акция примерно на две недели после релиза. Это самый простой вариант для тех, кто просто хочет попробовать модель без возни с API. https://miora.design/ OnSolo тоже участвует в акции, но здесь условия сложнее. Бесплатные поколения завязаны на membership и лимиты конкретного тарифа. То есть фраза Tencent «Two weeks free» не означает полностью бесплатный безлимитный доступ для любого нового пользователя. https://onsolo.ai/ Xy 3.5 довольно хорошо сохраняет надписи и структуру. Модель меняет фон и свет, при этом удерживает сам продукт, упаковку, цвет и текст на этикетке. Реализьм достойный. Ещё один важный момент - ComfyUI уже объявил Day-0 support. Но это не означает, что веса Hy Image 3.5 можно скачать и запускать локально. Сейчас речь идёт об API/Partner Node интеграции. На итоге: multi-reference editing + многошаговое редактирование + сохранение контекста + хороший текст и product photography + цена $0.024 за 2K. И я бы рассчитывал на веса. Сцылки: https://x.com/TencentHunyuan/status/2102226552310419473 https://console.tencentcloud.com/tokenhub/models/detail?modelId=hy-image-v3.5-preview https://cloud.tencent.com/document/product/1823/135745 https://miora.design/ https://onsolo.ai/ @cgevent

Сказ о том, как Ozon сортировку автоматизировал На День программиста гонял на E-CODE - ежегодную конфу Ozon Tech. Там дофига всего было: про их tech и опенсорс, как они AI/ML внедряют, и даже как под капотом устроен Морковск, кек. Но я особо прикололся с истории, как они с нуля сделали 3D-сортировщика для склада. Эта фрагмент из блока про роботизацию (её и другие записи выступлений можно глянуть тут), а я сейчас расскажу основное. Итак, в чём, собсна, была проблема. На сорт-центр Ozon заезжает до 100 тысяч товаров в час (100 ТЫЩ В ЧАС). Приезжают все они в коробках, в каждой лежит (в среднем) 27 штук товара, всё вперемешку. Но в вашем ПВЗ вы забираете не спиночесалку, которую дядя Вася заказывал, а ровно то, что заказали вы. То есть, товары нужно быстро, чётко и (желательно) максимально эффективно отсортировать. И первый этап сортировки - это "раскидать" все товары по 400-600 направлениям, примерно столько обслуживает один сорт-центр. Но есть нюанс - никто не знает, в какой коробке что лежит, поэтому каждая сортировочная машина должна уметь пулять товар во все направления сразу. А их, напомню, аж 400-600 штук. По классике такую задачу решают через "кросс-белт" - конвейер с лентами-скидывателями, вдоль которого стоят коробки. Но под 400 направлений он вытянется на сотни метров, а если встанет, то... лучше даже не представлять. Поэтому ребята решили поменять подход и "делать наверх". Они взяли алюминиевый профиль, станочные направляющие, два сервопривода (один ездит по горизонтали, второй по вертикали) и ленточную каретку, которая скидывает товар налево или направо. Получился своеобразный робот-кран, поэтому штуку назвали... "Робокран". Машинка относительно небольшая, но направлений берёт много. Подробнее можете глянуть на картинках. Но тут всплыла ещё одна проблема. Товар Озона - это не аккуратная коробочка одного размера. Он может быть очень разный - мелкий/большой, твёрдый/мягкий, отскакивать и т.д. И чтобы он точно попадал в каретку - её пришлось научить "подныривать" под подающий буфер. Это было непросто, потому что товар буквально "зажёвывало" (как бумагу в принтере), и приходилось каждый раз звать кожаного, что руинило весь смысл роботизации. Пришлось калибровать до долей миллиметра, но справились. Чтобы упростить разработку на этом этапе - каждому разрабу выдали свой "виртуальный кран". Потом упёрлись в человека ещё раз. Один Робокран делает 360-450 товаров в час, а оператор кладёт до 1000 в час. Решение - сделать сдвоенный Робокран. Но на 10 тысяч товаров в час нужно 28 таких, а на весь поток сорт-центра - ещё раз в десять больше. Но всё равно, даже когда полностью убрали человека с сортировки - появилась новая ручная работа. Кто-то должен снимать заполненные коробки с Робокрана и ставить на него пустые, чего при ручной сортировке не было вообще (там человек сам разложил-закрыл- отдал). В итоге, добавили модуль, который сам снимает и ставит ящики. Я пока слушал - прям экс-консалтерскую скупую слезу пустил. Сразу флешбеки, как автоматизируешь один шаг процесса, а рядом вываливается новый прикол, которого раньше вообще не было. В итоге, идёшь шаг за шагом, пока не упакуешь в новый формат весь процесс от и до. А Ozon в процессе ещё и полноценного нового робота изобрёл (которого можно даже в отдельный продукт завернуть), прикольно. Дизраптор

Не знаю, господа предприниматели, хотите верить или нет, но скорей всего ваша команда возражать вам не хочет. Потому что возражать начальнику это такое себе, есть даже пруфы

hh.ru спросил руководителей, боятся ли их подчинённые. Допускают такое только 13%. При этом больше трети сотрудников признались, что боятся открыто говорить о проблемах. При этом 59% руководителей жалуются, что команда замалчивает проблемы

Вообще, дело не только в замалчивании проблем. Сотрудник может соглашаться с вами, даже если понимает что скорей всего вы ошибаетесь Кстати, есть некоторые данные, что Nokia профакапилась на рынке телефонов, отчасти потому что мидлменеджеры боялись топов, скрываи плохие новости и не спорили. А топы считали свои технологии сильнее, чем есть

На мой взгляд дело не в конкретной личности руководителя, конечно. А в устоявшемся паттерне «сиди и не высовывайся» и нежелании взять на себя ответственность. Ну кому охото спорить с руководителем, отстаивать свою точку зрения чтоб потом своей жопой под лупой за все это отвечать. Слабоумие и отвага, не иначе 

Вариантов не оказаться Нокией несколько помимо доверительных отношений с командой: 🔺создавать безопасное пространство для дискуссий и тестов. Выделять для этого время, делать стратсесси и тд  🔺иметь в команде «серого кардинала» который близок к вам и имеет доверие в команде. Проще, если это внешний человек, который не борется за повышение, бюджет отдела и место в совете директоров. И может сказать неприятную правду даже если это станет минусом за несогласие в карму.  Ну а что вы хотели, успешный бизнес или удовлетворенное эго?

Красивая история. Cooley (один из глобальных лидеров в нише "венчурный юрист") обслуживала некий стартап и очень хотела закрыть раунд, у них бонус был за факт сделки. Они хорошо отжали основателя в пользу компании, потом, через годы, инвесторы этим воспользовались, основатель потерял много денег. Он подал в суд против Cooley. Позиция юристов — он не был нашим клиентом, клиент компания, а не человек, могли отжимать. Суд решил, что так нельзя, "государство это я", единственный основатель это тоже клиент, если компания клиент. https://www.nyventurehub.com/2026/08/03/representing-the-company-advising-the-founder-the-conflict-that-cost-cooley-25-million/

VideoGen-Agent от Принстона и Стэнфорда Мультимодальный агент, обученный агентным RL координировать инструменты для генерации видео. Не просто один прогон модели, а цикл: поискать контекст - сгенерировать - проверить - доработать • аугментация - веб-поиск, поиск картинок, физическая симуляция PyBullet • генерация - T2V, I2V, по движению и по референсам • проверка - детекция объектов и оценка глубины готового ролика • разделяет промпт на этапы и сам решает, когда остановиться • поднимает базовый Seedance 1.0 с 56.5 до 75.6 (+19.1) на VABench • со свежими инструментами на инференсе без дообучения - 86.1 • люди предпочитают его 84.3% сравнений • базовая модель - Qwen3-VL-8B Код ждем #agent #assistant #t2v #ref2v MAX

📌 Codex на GPT-6 Astra выиграл все парти в бенчмарке по StarCraft Бен Свердлоу, сооснователь и гендиректор стартапа Freestyle, который делает виртуальные машины для агентов, решил проверить, как далеко агенты зайдут без людей, и превратил игру StarCraft в бенчмарк Brood War Bench. В нём 19 конфигураций – модели в обвязках Codex, Claude Code и Grok с разным уровнем рассуждений, сыграли каждая с каждой, всего 171 матч. Codex на GPT-6 Astra с максимальным уровнем рассуждений выиграл все 18 партий при средней стоимости около 10,54 доллара за игру. Второе место заняла та же модель на среднем уровне (16 побед), третье – Claude Fable (15), четвёртое – Astra на низком уровне (14). При этом Fable обыграл обе младшие конфигурации Astra. Три конфигурации Grok 4.6 на троих выиграли три партии, и только у Claude Haiku и друг у друга. 🟡Стили игры Codex рано отправлял рабочих через карту бить вражеские постройки, пока соперники подолгу решали, что с этим делать. Армию он собирал плохо: его отдельные субагенты для экономики, производства и управления войсками почти не общались и отправляли новых юнитов в бой по одному. Fable чаще других строил экономику и развивал технологии. Grok 4.6 в одной 43-минутной партии потратил 11 138 токенов рассуждений, отдал всего шесть пакетов команд и не построил ни одного боевого юнита.

По наблюдению автора, старые модели играли в стратегию реального времени как в пошаговую и погибали, пока думали. Выше уровня новичка не поднялся никто. По оценке Свердлоу, начинающий игрок с ранней атакой фотонными пушками выиграл бы любую из этих партий.

Записи матчей открыты сайте проекта, там же можно сыграть со своим агентом. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Клуб да не тот. Я уже не раз писал, что молодёжь охладевает к алкоголю. Во многих странах мира бары, рестораны и ночные клубы отмечают снижение посещаемости и закрываются один за другим. Так вот, теперь выяснилось, куда переместился весь этот поток. В фитнес-клубы и прочие спортзалы. И если вы думаете, что молодые люди идут туда только ради сжигания калорий, то это лишь половина правды. Они устраивают там вечеринки, отмечают дни рождения и даже назначают романтические встречи. И всё это – пыхтя на тренажёрах и потягивая штанги. Для заметной части молодёжи это уже способ выразить свою идентичность и принадлежность. Цифры из свежих глобальных исследований ClassPass и Strava подтверждают этот сдвиг. Больше половины пользователей 18–34 лет за последний год выбирали занятие фитнесом вместо похода в бар или клуб. Столько же признались, что ходят на групповые тренировки прежде всего ради общения, а 44% нашли там новых друзей. Почти половина не задумываясь согласилась бы на первое свидание в спортзале вместо ресторана. Доходит до смешного: четверо из десяти молодых американцев готовы залезать в кредитные долги, лишь бы не урезать расходы на здоровый образ жизни. Самые проворные игроки фитнес-индустрии моментально просекли фишку и стали оформлять свои залы в эстетике баров и ночных клубов – приглушённый свет, неоновые полосы, лаунж-зоны, барные стойки (хотя крепче протеинового шейка и тыквенного латте там ничего не наливают). Короче, агрессивно лезут на чужую поляну, позиционируя себя как места для тусовок и общения. На самом деле эта история выходит далеко за рамки ЗОЖа и спиртного. На наших глазах разворачивается борьба за “третье место” – пространство между домом и работой, куда люди приходят, чтобы отдохнуть и пообщаться. Когда-то эту роль выполняли церкви и цирюльни, потом – кофейни и пабы. Теперь вот в лидеры рвутся фитнес-клубы и спортзалы. И что-то мне подсказывает, что это только первый раунд схватки. Меняется фундаментальная модель социализации: трезвый досуг рождает совершенно иные способы знакомиться, дружить и влюбляться – и создаёт колоссальный плацдарм для новых бизнес-идей. Хотя, признаюсь, для меня как человека старой закалки свидание в качалке выглядит странновато. Попробуй произведи впечатление на девушку, когда у тебя потная физиономия, а в руках – гантели вместо цветов. Хотя это, конечно, дело вкуса.

LensVLM-9B от Apple Визуально-языковая модель на базе Qwen3.5-9B. Читает текст в сжатом виде, а потом точечно разворачивает до полного формата только те страницы, которые нужны для ответа • сканирование сжатых изображений текста • выборочное расширение нужных страниц через выученные инструменты • точность держится при сжатии в 4.3 раза • обходит retrieval и текстовые компрессоры до 10.1 раза • 9B параметров • степени сжатия 5x, 10x, 15x • работает с документами по запросу - вопрос и путь к файлу Экономит контекст на длинных документах: модель видит ужатую версию, а полные страницы загружает только когда они реально нужны Гитхаб HF Демо #vlm #ocr MAX