aiСбросить фильтр ×

Open Manager для ComfyUI: новый инструмент управления

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 мес
Open Manager for ComfyUI Альтернатива стандартному менеджеру #ComfyUI Смотрит за всем воркспейсом, а не только за нодами. Своя вкладка сбоку • установка нод из реестра или GitHub - до запуска видно, что ставится • скачивание моделей прямо из воркфлоу: докачка и проверка • библиотека моделей - дубликаты и неиспользуемые файлы • монитор ресурсов - CPU, RAM, VRAM и температура • рабочий стол на отдельной вкладке - файлы, заметки, результаты Для авторов пакетов - темы, примеры воркфлоу, галерея через pyproject.toml. Работает как обычная нода или как замена менеджера #manager #tools MAX
Open Manager для ComfyUI: новый инструмент управления

7 новых инструментов и скиллов для Claude и GPT

K@solokumiAI-инженер
1 мес

Yandex Cloud: инференс ИИ подешевел в разы, что открывает путь к «горизонтальным» AI-агентам

Руководитель Yandex Cloud Григорий Атрепьев в интервью «Ведомостям» рассказал, что рынок ИИ смещается от отдельных ML-инструментов к horizontal AIi — универсальным агентам, способным выполнять цепочки задач сразу в разработке, аналитике, маркетинге и других функциях. Ключевым фактором, позволяющим масштабировать такие сценарии, стала резко упавшая стоимость инференсiа: несмотря на рост цен на серверное оборудование, оптимизация моделей и инфраструктуры сделала использование ИИ намного дешевле.

Это уже меняет экономику ИИ-проектов: задачи, автоматизация которых раньше не окупалась, теперь могут стать рентабельными. Аналитик Kantor.AI призывает бизнес пересчитать ранее отклонённые из-за стоимости AI-проекты, поскольку цена токена по факту реально используемых моделей упала кратно за год.

в 6 разпадение средней выручки на токен за год
1,1 трлн токеновкоммерческое потребление Yandex AI Studio за 8 мес. 2026
54%доля токенов на собственных моделях Яндекса

Полный разбор →

Оркестратор Ouroboros V117: автоматическая конвертация технических метрик в B2B-питчи

T@kryak_startupAI-инженер
1 мес

Обновление Ouroboros V101: переход на алгебраические семантические примитивы

T@kryak_startupAI-инженер
1 мес

Исследователи обнаружили линейную суперпозицию мышления в языковых моделях

AI-редакция
2 источника · показать все· свернуть
собирается · 2обновлено 1 мес назад

Новая статья показывает, что языковые модели (LLM) устроены даже более «линейно», чем считалось ранее: если просто усреднить входные эмбеддинги двух разных текстов и подать это на вход модели, она в ответе продолжает оба текста одновременно, разделяя их смыслы.

Это означает, что модель способна параллельно обрабатывать две несвязанные мысли внутри одних и тех же усреднённых активаций и затем «распутывать» их на выходе — прямое следствие линейности внутренних репрезентаций LLM.

ВыводМетод: берутся входные эмбеддинги двух разных текстов, они усредняются, и результат подаётся модели как единый вход

Полный разбор →

Разработка мультиагентных систем и оптимизация SLM

T@kryak_startupAI-инженер
1 мес
Разработка мультиагентных систем и оптимизация SLM

Выход модели GLiNER-2.5 для задач классификации и извлечения данных

A@ai_productAI-инженер
1 мес

Как трансформеры работают в рекомендательных системах

1 мес
Пользователь смотрит видео, листает клипы, ставит лайки — каждое действие становится сигналом для рекомендательной системы. Но важен не только отдельный сигнал, а его контекст и связь с другими событиями. 🎬 В новом ролике разбираем, как трансформер обрабатывает последовательность взаимодействий пользователя с контентом, определяет значимость событий и учитывает связи между видео, клипами и постами. #AIVK #aivkhub #recsys

Комаровский посоветовал лучшие дебаты об ИИ-рисках для новичков

Павел Комаровский (канал RationalAnswer) в поисках подкаста об AI safetyi, который можно смело показывать «нормисам», нашёл, по его мнению, идеальный вариант — выпуск The Diary Of A CEOi с дебатами между Нейтом Соаресом, Романом Ямпольским, Эдом Зитроном и Эндрю МакАфи. Ролик длится 2,5 часа, доступен на YouTube (можно включить русскую озвучку), и автор говорит, что чем дальше — тем интереснее.

Главный вывод автора: спорящие стороны сильно разнятся по глубине погружения в тему. Сторонники серьёзного отношения к ИИ-рискам изучают вопрос 10+ лет и уже разобрали все контраргументы, тогда как громкие критики темы («это всё научная фантастика») выглядят так, будто задумались об этом впервые неделю назад.

2,5 часадлительность выпуска подкаста
10+ летстаж сторонников AI safety в теме
40-я минутамомент ключевого вопроса Зитрона

Полный разбор →

Сравнение производительности современных LLM и темпы их обновлений

e@cryptoEssayAI-инженер
1 мес

Claude 5.5 создает видео для запуска SaaS

К@o_bukhtiyarмедиа / агрегатор
1 мес

Репетиторская сеть Dymocks Tutoring закрывается из-за конкуренции с AI

Б@blognotAI-инженер
1 мес

Дискуссия на HackerNews о чтении кода вайбкодерами

K@kedr2earthмедиа / агрегатор
1 мес
На HackerNews выложили проект: инструмент для того, чтоб вайбкодеры могли читать и анализировать код. В комментах обуждение: "А зачем это вайбкодерам? Они же код не читают, им Клод готовые файлы отдает, а они их на гитхаб и в продакшен." и "Зачем вообще код читать? Его слишком много, это время отнимает. Надо скинуть его в LLM, она прочтет и скажет, все ли там нормально." На полном серьезе пишут, без иронии. https://news.ycombinator.com/item?id=49833867 Вопрос к коллегам подписчикам: А ЧЕМ ЧИТАЕТЕ СГЕНЕРИРОВАННЫЙ КОД ВЫ ?

PanoSeg3R: семантическая 3D-сегментация из панорам

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 мес
PanoSeg3R #SOTA Сегментация 3D-сцен из панорамных снимков без оптимизации под каждую сцену. Панорамы на вход, размеченное 3D-облако точек на выходе • feed-forward: несколько панорам -> семантическая 3D-сегментация за проход • стабильная геометрия и метки - байзлайны теряют сцены, модель держит близко к GT • автосборка данных - размечает неаннотированные панорамы через SAM3, PanSt3R и VLM-фильтр • zero-shot перенос улучшается на свежих данных Разметка без датасетов с руками: панорама режется на кадры, SAM3 дает маски, PanSt3R - грубые классы, VLM отсеивает мусор Код ждем #segmentation3d MAX

Создание видео через код с помощью HyperFrames и Brag

М@ITcanflyавтор про «it»
1 мес
Как вам промо-ролик? Сделан ИИ вообще без промптов. Сейчас пошла новая волна - Claude Code создает анимацию на HTML/React, а потом это дело рендерится в видео. Один из фреймворков для этого - HyperFrames. Его попробую - сделаю пост. А пока воспользовался навыком Brag. Натравил его на PersMarket, результат выше. Раздолье для продактов, убытки для видео-креаторов. #ai #tools

Экономика и будущее рынка LLM: коммодитизация и дефицит мощностей

f@c3po_notesмедиа / агрегатор
1 мес

Zen Image Edit: облегченная альтернатива Qwen-Image-2.1 для ComfyUI

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 мес
Zen Image Edit: облегченная альтернатива Qwen-Image-2.1 для ComfyUI

Поиск ключевых слов для личного SEO

K@ksuhelpmeкарьера / HR
1 мес
Дорогие все, мне нужна ваша помощь. Мы занимаемся SEO-оптимизацией. Чтобы инфа обо мне находилась по поиску в интернетах и про меня знали иишки. Поэтому вопрос: если бы вы искали такого человека, как я, что бы вы вбивали в поиск? как бы вы формулировали свой запросто в чате c AI? Помогите, пожалуйста, пятничным брейнштормом!

DeepSeek достигли ARR в $1B и готовят раунд на $7.5B

С@seeallochnayaAI-инженер
1 мес

Skild AI обучила робота футболу через self-play в симуляции, затем перенесла навыки на реального Unitree G1

Стартап Skild AI, разрабатывающий «общий робо-интеллект», провёл эксперимент по обучению гуманоида футболу с помощью self-playi — техники, похожей на ту, что Google использовала для AlphaGo. Их foundation-модель S1 отыграла 140 виртуальных лет в NVIDIA Isaac Simi против собственных предыдущих версий, получая награду только за забитые голы, без отдельного программирования конкретных приёмов.

В результате робот сам освоил дриблинг, обводку защитников, отбор и защиту мяча корпусом, новые удары и умение подниматься после падений. Затем обученную политику перенесли из симуляции на реального робота Unitree G1, который теперь играет в футбол против человека. Авторы считают, что подход можно масштабировать на любые другие задачи, где есть чёткая цель и симулятор — например, манипуляции и производство.

ВыводS1 — модель, представленная Skild AI месяц назад; её главная особенность — способность дообучаться без файнтюнинга, по нескольким демонстрациям (по данным Data Secrets)

140 виртуальных летвремя обучения робота в симуляции
50 раз в секундучастота вывода углов суставов моделью
4 агентаучастники предварительных матчей с пасами

Полный разбор →

Обзор инструментов и оптимизаций для Qwen Image 2.1

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 мес
Ещё ↓