🎼YuE2: открытая модель генерирует песни с редактируемой партитурой на уровне Suno v5 Команда китайских исследователей из HKUST, HKGAI и сообщества Multimodal Art Projection (M-A-P) представила YuE2-3B - открытую нейросеть для создания песен. Сначала она сочиняет композицию в виде читаемой партитуры, а потом исполняет её как готовый трек с вокалом. Партитуру можно поправить вручную или через LLM-агента и получить новую версию песни, а если снять ноты с чужой записи, модель без дообучения исполнит кавер в другом стиле. Примеры песен опубликованы на странице проекта. Партитуру YuE2 пишет в нотации ABC: темп, размер, тональность, такты, метки куплета и припева, аккорды и ноты. Генерация идёт в три шага: партитура, затем семантические токены, затем акустические латентные представления (латенты). Для них звук делится на фреймы по 40 мс, и каждый фрейм описывается 64 числами. Семантические токены добавляют то, что неудобно записать нотами, а из латентов отдельный вариационный автоэнкодер (VAE) собирает стерео 48 кГц. Все три шага выполняет один трансформер из 28 слоёв по схеме Mixture-of-Transformers (MoT): в каждом слое два эксперта со своими весами и общим механизмом внимания. В слепом прослушивании эксперты предпочли YuE2 песням Suno v4.5 в 57.3% сравнений против 30.5%. С Suno v5 вышла почти ничья: 40.4% против 39.9%. На бенчмарке WildSongBench у этой настройки 6.96 балла по SongBench с минимальным отрывом от ближайших конкурентов Mureka 9 (6.94) и Suno v5 (6.87). Тесты показали, что партитура делает песню лучше: с ней эксперты выбирали трек в 49.3% сравнений, без неё в 34.6%. Веса YuE2 открыты на Hugging Face под некоммерческой лицензией CC BY-NC 4.0. Код инференса и скилл yue2-music для LLM-агентов опубликованы на GitHub. Создать песню с помощью YuE2 без установки можно в бесплатном веб-демо. #Stateoftheart

🚀 Динамика рынка Индекс Мосбиржи падает на 0,1% с начала торгов (на момент публикации поста) 🔥 Общий фон: переобувка в воздухе Главный драйвер — геополитика. Следите внимательно Примерно до 14:40 мск IMOEX был в унынии, падая почти на 1%. Никаких важных новостей не было, инвесторы были подавлены материалом Reuters о прогнозах Минфина РФ на 2027-2028 годы. Однако затем издание The Atlantic выпустило статью, где сообщило о том, что Дональд Трамп поддерживает смягчение санкций против РФ при освобождении заключенных в России. СМИ пишет, что президент поддержал план несколько месяцев назад. По сути такая же схема сработала с Беларусью. Тут же индекс Мосбиржи (прямо на наших глазах) перешел из красной зоны в зеленую. Инвесторы моментально отреагировали на новость. Но "счастье" продолжалось недолго. Скорее всего, инвесторы все же открыли саму статью и выяснили, что обсуждения все еще находятся на ранней стадии, и конкретных решений пока нет. Инвесторы это поняли и остались все с тем же фактором, который давил на IMOEX с утра — прогнозы Минфина и высокие доходности ОФЗ на фоне дефицита бюджета. В итоге индекс колеблется около нуля. 📈 Растут • Мосбиржа; • Х5; • Юнипро; • Хэдхантер; • ВК; 📉 Падают • МТС; • Роснефть; • Алроса; • Позитив; • ВТБ. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

В России протестируют СВЧ-микросхемы, полностью спроектированные на отечественном софте Национальная компьютерная корпорация (НКК) и НИИМА «Прогресс» (входит в ГК «Элемент») запустили пилотный проект по сквозному проектированию сверхвысокочастотных (СВЧ) микросхем. Цель работы — проверить, может ли полностью отечественный софт заменить иностранный на всех этапах создания чипов: от разработки схемы до итоговой топологии. Соглашение подписали на форуме «Микроэлектроника-2026». По условиям сделки НКК отвечает за разработку системы автоматизированного проектирования (САПР), а инженеры НИИМА «Прогресс» проектируют на ней конкретные микросхемы. После завершения этапа разработки готовые СВЧ-схемы отправят на испытания. Их проверят на соответствие характеристикам в условиях, приближенных к реальному производству, а по итогам тестов софт отправят на доработку.

А вы смотрите, сколько дней вакансии, прежде чем на нее подаваться? Я тут изучала свежий Ghost Jobs Report от Unlisted, и там довольно занимательные цифры. Они проанализировали 607 тысяч открытых вакансий. Медианный возраст вакансии — 36 дней. 28.3% открытых вакансий, для которых удалось определить дату, висят больше 90 дней. 16.3% — больше 180 дней. То есть почти каждая шестая датированная вакансия в их выборке висит полгода или дольше. В США ситуация немного лучше: медиана 34 дня, но 26.2% вакансий все равно старше 90 дней. Причем очень многое зависит от профессии. Engineering — 32.3% вакансий старше 90 дней Product — 29.4% Operations — 29.3% HR — 29.2% Customer Support — 26.6% Marketing — 25.9% Sales — 25.5% Data — 23.6% Finance — 23.5% Для Engineering это вообще почти каждая третья открытая вакансия. Это не значит, что вакансия, которая висит 100 дней, обязательно ghost job. Она может быть evergreen. Компания может постоянно нанимать людей на эту позицию. Может быть очень медленный hiring process. Но для кандидата вывод другой. Вакансия, опубликованная два дня назад, и вакансия, которая висит 127 дней, для меня не два равноценных application. Поэтому я бы добавила свежесть вакансии в свою систему приоритизации: свежая вакансия + хороший fit + вакансия есть на сайте самой компании = подаемся быстро. На старые тоже можно подаваться. Но если у меня сегодня есть час и передо мной две одинаково подходящие вакансии, одна появилась вчера, а вторая висит четыре месяца, я сначала потрачу время на первую. Особенно если application требует написать cover letter, ответить на 12 вопросов и отправить видео-питч. И еще одна интересная цифра из отчета: 14.6% закрытых вакансий прожили меньше недели. Так что иногда совет apply early — это не очередная карьерная мантра. Окно действительно может быть очень коротким. Короче, я бы перестала считать все найденные вакансии одинаковыми. Сначала свежие и максимально подходящие. Потом все остальное. #jobboards

Феномен BeamNG.drive: $200 млн без хайпа. Почему игра 11 лет растёт в Раннем доступе Разбор GameDiscoverCo про одну из самых недооценённых больших игр на PC. BeamNG.drive — это не игра под одну аудиторию, а платформа для машин и физики. Её рост складывается из пользовательского контента, стримеров и вечнозеленой темы. Масштаб - В Раннем доступе с мая 2015 года, стоит $25. - Около 25 000 CCU ежедневно. Онлайн рос на протяжении всей жизни игры, пик 47 000 пришёлся на крупнейшее обновление в июле. - Оценка GameDiscoverCo: около $200 млн валовой выручки в Steam и больше 10 млн копий. 1,3 млн копий продано только за последние 12 месяцев. - Скидка всегда не больше 20%: у игры нет прямых аналогов. - 97% положительных отзывов. Скоро выходит версия для PS5. - Команда BeamNG GmbH — 85 человек. Параллельно компания продаёт BeamNG.Tech, корпоративную версию для симуляторов автопилота и прототипирования транспорта. Что сработало и почему - Технология вместо жанра. Цель с самого начала — достоверная soft-body физика: как машина едет и особенно как разбивается. Из комментария Сабрины Ви, руководителя бизнеса и стратегии: «Soft-body физика — долгое и неэффектное вложение, чтобы прийти туда, где мы сейчас, понадобилось много работы и упорства». - Корни в сообществе. Основатели вышли из сообщества бесплатного Rig of Rods (2005), первое демо показали в 2013 году. - Рывок в пандемию: мультиплеерные моды и блогеры. FailRace принёс аудиторию аварий, Jimmy Broadbent — любителей симрейсинга. - Железо догоняет игру. Много машин с soft-body физикой — тяжёлый расчёт. С каждым поколением PC тормозит меньше, а просадки от модов остаются на совести игроков. - Не одна целевая аудитория. Аварии, ралли, симрейсинг, rock crawling, бездорожье и грязь. Пересечения по аудитории (игры, которые у игроков BeamNG встречаются в 8+ раз чаще среднего) — от симрейсингов и грузовых симуляторов до песочниц с разрушениями и выживания на колёсах. - Нет лицензий на реальные авто, зато их закрывает сообщество. Фанатские BMW и Mercedes лежат на сторонних сайтах вроде Modland. Пользовательский контент поверх платформы открывает рынки, до которых студия не дотянулась бы сама. - Разнообразие видео. Сборники аварий, моды «ты полицейский», мультиплеерные «охоты на машину». Игра огромна в коротких видео и на YouTube. Выводы: - Ищите тему-вечнозелёнку: физика, машины, выживание не устаревают, мода на сеттинг — да. - Стройте песочницу, где разные ниши играют по-своему. Одна игра — несколько аудиторий. - Откройте игру модам и мультиплееру: сообщество закроет то, на что нет бюджета или лицензий. - Делайте игру удобной для видео. Зрелищный момент за 15 секунд продаёт лучше трейлера. - Держите цену и отзывы. Уникальное предложение позволяет не опускаться ниже 20% скидки. - Долгая техническая ставка окупается, если она и есть продукт.

Китай построил крупнейший в мире сверхпроводящий магнит для термоядерного реактора Китай успешно завершил испытания крупнейшего в мире сверхпроводящего магнита для проекта по исследованию термоядерного синтеза. Разработанный Институтом физики плазмы в Хэфэе D-образный компонент имеет размеры 21 на 12 метров и весит более 580 тонн. Компонент в 1,3 раза крупнее магнитов, используемых в международном проекте ITER, и имеет втрое большую емкость хранения энергии. Он должен помочь Китаю получить электроэнергию из термоядерного синтеза не позже 2030 года. https://hightech.plus/2026/09/29/kitai-postroil-krupneishii-v-mire-sverhprovodyashii-magnit-dlya-termoyadernogo-reaktora

Насколько сильно дети тупеют от ИИ? Дженсена Хуанг сходил на подкаст с Эзрой Кляйном из NYT. Там глава Nvidia признался, что не помнит свой домашний адрес и почтовый индекс. Я, кстати, свой индекс тоже не знаю - где мой контрольный пакет Nvidia, а? Так вот, Хуанг это сказал в контексте одного конкретного исследования. СМИ его назвали "китайским" (исследование, не Хуанга), хотя делали его западные экономисты из Стокгольма и Гонконга. Но вот данные действительно были по китайским школьникам. Ну, потому что там нашли идеальный датасет - в одном из округов в центре страны домашка сдаётся полностью онлайн, система пишет время на каждое задание, и все экзамены лежат в единой базе. Для учёных это редкая удача. Вот разбор самого исследования. Цель - проверить, как ИИ влияет на успеваемость школьников. Спойлер: довольно-таки катастрофически. Методология такая. Почти 27 тыс. школьников из 7-12 классов (средняя и старшая школа, без малышей). Период 30 месяцев - с осени 2022, когда ИИ ещё никто не юзал, до лета 2025, когда им пользовались 80%. При этом, дети начинали "ИИзироваться" в разное время, поэтому у каждого, кто начал, учёные смотрели его же оценки "до и после" - а потом вычитали из этой разницы то, как за те же самые месяцы менялись оценки у тех, кто ещё не начал учиться с чатботиком. Таким макаром отсекли всё, что падает и без ИИ (например, из-за усложнения программы, изменения экзаменов, общей просадки по конкретной школе и т.д.). И вот то, что осталось - плюс-минус эффект от ИИ. Ключевые выводы: 1. Домашку в среднем стали делать лучше на 18% и на треть быстрее. Но "закрытые" экзамены ("закрытые" = в аудитории под присмотром, без Дипсика, интернета и учебников, а только своей головой) просели на 20% уже через полгода. Вступительные тоже минус 18-24%. 2. Дело в ИИ как таковом, а в аутсорсинге вообще. 4 из 5 ИИ-юзеров делали домашку быстрее самых быстрых "безИИшных" - но при этом валили экзамены. А те, кто тратил на неё столько же времени, что и раньше (даже если учился с ИИ - но использовал его не как решалку, а скорее как репетитора) - не потеряли ничего. 3. Отличники страдают сильнее: минус 24% против минус 16% у слабых. Видимо, активнее гонятся за идеальным ответом. Либо более умные школотроны просто быстрее поняли, какую кнопку в Дипсике нажимать и куда домашку грузить 🤔 4. И самое неожиданное - сильнее всего просела гуманитарка. Обществознание, история и география - минус 25-27%, а математика и прочий STEM - минус 20-22% (тоже сильно, но не так). Почти все предыдущие замеры были в основном про STEM, а самый сильный удар не по ним. Возникает вопрос: если эффект такой сильный, то почему никто не бил тревогу? Учителя что - слепые? Скорее всего проблема в том, что конкретный учитель видит ребёнка только на своём предмете, а там -20% это в целом не аномалия, такое бывает. Мало ли, интересы у растущего человека смещаются, или ещё что. А директорам и завучам мысль "сверить эффект от ИИ между разными предметами" на педсовете (или как в Китае это называется), видимо, в голову не приходит. Насколько китайские учебные реалии с их культом экзаменов переносятся на весь мир - большой вопрос. Но другие страны тоже чувствуют. Например, премьер Норвегии объявил почти полный запрет genAI для детей 6-13 лет, а для 14-16 лет - только под присмотром учителя. Я не уверен, что это разумное решение. Больше похоже на технодумерский страусиный движ. Думаю, корень проблемы даже не в ИИ. В посте про домашку я писал, что главное свойство ИИ - персонализироваться до тотального комфорта юзера. А усвоение знаний и навыков наоборот работает через дискомфорт. В этом китайском исследовании 19% школьников сохранили дискомфорт (сидели над задачей столько же, сколько без ИИ - даже если и с чатботом) - и они ничего не потеряли. Остальные "купили" себе дешёвый комфорт, но заплатили падением способностей. Вопрос не в нейронках как таковых, а в том, как в новых учебных реалиях сохранить продуктивный волшебный пинок, заставляющий не сидеть на заднице ровно. Дизраптор

Важное из предпринимательства. Обратная связь — это не то, что спрашивают, а то, что вы получаете непосредственно в виде опыта и ощущений. Я сейчас делаю ИИ сообщество по подписке glebkudr.com/lab И обратная связь для меня — продляют люди или не продляют. Это объективный и недвусмысленный ответ, данный в ощущении именно мне, и не требующий отдельного запроса. Если не продляют, то я прихожу к ним в личку и спрашиваю о причинах. И это тоже не запрос обратной связи — она выдана де-факто. А просто простьба поделиться впечатлениями, чтобы понять, что сделать в продукте лучше. Когда с вами расстаются, динамят, или наоборот, вознаграждают и делятся хорошим — помните, это и есть самая главная обратная связь, которую вы можете получать. А формулировки из опросников 360 можете выкинуть в помойку 😁

Как послесловие к моему недавнему видео. Новости идут аккуратненько друг за другом. 1)      OpenAI отменила выпуск ИИ-модели GPT-6.1 Astra из соображений безопасности 2)      «Экзистенциальные риски для человечества»: Anthropic в преддверии IPO рассказала инвесторам об опасности ИИ 3)      Nvidia представила платформу-надзирателя над ИИ-агентами. Open Agent Safety следит за действиями агента, а компонент Sentry работает на отдельном процессоре BlueField-4 и способен изолировать нарушителя за миллисекунды. В этом случае агент не сможет отключить контур защиты.   Иииии… Nvidia теперь будет продавать еще больше железа - еще и для безопасной работы всего этого.