Понравилось как строят продукт и маркетинг ребята из Поехали (сервис для генерации сайтов и веб-приложений), которые вместо того, чтобы ограничиваться только ИИ-продуктом, ещё и выстраивают внутри него собственную экосистему и сообщество. Так, помимо библиотеки шаблонов сайтов, у них есть ещё и база авторов с их проектами (вангую задел под каталог фрилансеров), а в своём тг-канале они делятся кейсами (например, как лётчик без опыта в разработке создал сайт для автомобильной логистической компании) и проводят активности с конкурсами для пользователей в духе "Продукт месяца" с наградами с привязкой к внутренней валюте продукта. Б – баланс продукта и внутреннего маркетинга ✨

🎼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

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

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.