Заметил что часто зря трачу лимит Fable на какую-то фигню, хотя мог бы переключиться на Sonnet но забываю Подключил себе decision-модель в Claude Code и Codex, чтобы сама выбирала какую модель юзать под запрос Называется jev-router, ему в контекст дается промт который ты отправил агенту + список доступных для выбора моделей и их описание, какая сильнее какая слабее Если задача не сложная то выбирает Sonnet, а если сложная то Opus. Потом просто скрипт по его решению автоматом переключает модель в CLI Посмотрим как будет справляться, пока норм ☕️ Еще можно заменить Jev на похожую опенсурс модель: laya, если не хотите сливать данные Она даже побыстрее будет потому что запускается локально, но качество решений похуже чем у Jev @tips_ai #tools

О дивный новый мир! Всю жизнь «сделать» было узким местом. От «копать траншею» до «изобрести новое лекарство» — все было сложно и дорого. Тот, кто смог, тот молодец. Вам клиенты или работодатель платят именно за то, что вы что-то делаете, исключения крайне редки. А сейчас делать станет просто. С траншеями чуть позже, с интеллектуальными задачами уже почти уже, Навье и Стокс не дадут соврать. Мешки ворочать станет как п..ть. И если предположить, что всеобщее благоденствие в этот момент не наступит, то надо ждать какого-то нового дефицита. Есть гипотеза, что узким местом станет «воля». AI спроектирует трубопровод, AI составит финмодель и выберет правильных поставщиков. AI все, что нужно, сделает, но кто-то должен ставить ему задачу и следить за выполнением. И раз благоденствия не наступило, значит этих кого-то не хватает. Интересно, какой стартап надо уже сейчас придумывать для такого мира. #простомысли

#LTX25 Еще две обновки для работы с большими и HDR-материалами в #ComfyUI Native Resolution AI-правки на #4K/8K без даунскейла. Двухстадийный воркфлоу: сначала полнокадровый композиционный проход, затем тайлед-фьюжн по перекрывающимся плиткам на выбранное разрешение. Детали сохраняются на одной GPU. • Полнокадровый проход + тайлед-проход • Перекрывающиеся плитки с общим латент-канвасом и одним шум-полем • Разрешения FullHD, 4K, 8K • Меньше разрывов между регионами Native HDR Работа с #EXR секвенциями: релайт, day-to-night, инпейнт. Получаешь 16-бит EXR обратно с сохранением диапазона. • Вход — EXR-кадры в ACEScg/ACEScct/линейном sRGB • Выход — RGB EXR (float16/32) + HLG BT.2020 10-бит мастер • VAE в float32 для HDR-пути • Инпейнт по маске, сохранение остального Careful: HDR-видео вроде HLG/PQ/mp4 не принимаются как нативный HDR — нужно конвертить в EXR-последовательность. Оба пути — через узел Tiled Fusion Sampler. Тайлы — в одностороннем порядке общий латент MAX

Собеседования на программиста в эпоху AI (пост для работодателей) Помните раньше была такая штука как собеседование по теории? Когда просто задают вопросы а-ля "как работает хеш таблица" или "а что там происходит при коллизиях"? Так вот, оказывается, такое и сейчас есть. Вообще, тема собеседований мне весьма не чужда, я даже когда-то готовил людей к прохождению этих самых собеседований, причем весьма успешно. Так вот, формат таких теоретических собеседований мне никогда не нравился. А теперь, в эпоху AI он и вовсе потерял какой бы то ни было смысл. Почему? Потому, что кандидату, в целом, ничего не стоит посадить рядом с собой какую-нибудь нейронку на церебрас + live модельку, которая будет слушать и выпуливать ответы даже на самые сложные вопросы быстрее, чем интервьюер закончит задавать вопрос. Более того, такие персональные агенты-помощники вот-вот вообще станут нормой (это если вдруг вы до сих пор относитесь к такому как к читерству). Собсна, при должно сноровке не сложно запромтить агента так, чтобы он вылавливал всевозможные уловки (а-ля чего это вы мне в третий раз одно и то же спрашиваете разными словами) и вообще вел себя как живой. Но как тогда? Есть радикальное мнение, что испытательный срок - это лучшее "собеседование", причем не 3-месячный, а куда более быстрый (сейчас с агентами, в принципе, за неделю-две уже можно делать выводы об адекватности кандидата). Ну ок, каждого же не будешь брать на платную испыталку - согласен. Что тогда? Мне очень нравятся два формата на собесах: 1. Обсуждение опыта: задач, которые кандидат решал ранее и особо запоминающихся проблем/граблей, которые возникали на этом пути (ок, такое и с нейронкой можно провернуть, но явно будет сильно сложнее сделать это органично). 2. И второй формат: вот удивитесь, но это лайв код ревью*. И это как раз тот формат, который не просто позволяет проверить знание той самой теории, но и понимание этой теории на практике. Ну, например, есть у вас тот самый блок вопросов про хеш-таблицы/dict (допустим, вы считаете понимание его строения важным), напишите в коде кейс с коллизией или кейс с overriden GetHashCode() => 0 и спрашивайте, что там в представленной портянке на 100 строк не так (спойлер: там все не так). Ну, или у вас есть странный вопрос про отличие Thread от Task - ну, бахните в коде `Thread.Start`с каким-нибудь async void и await'ом внутри и смотрите что на это кандидат скажет, ну и так далее - а если на ваш теоретический вопрос не получается придумать практический кейс тогда это хороший повод задуматься о целесообразности такого вопроса. Раньше подобные примеры портянок было не просто придумывать и я на РФ рынке встречал всего пару компаний, которые такие штуки делали. Сейчас же, как вы понимаете, такие задачки очень здорово можно нагенерить вместе с нейронкой - берете этот пост, описание вашей вакансии, описание компании и отправляете это все гпт 6 про с просьбой сгенерить такую портянку на часовое интервью. Ну ок, вы мне скажете, что мешает (сильной) нейронке поревьюить код и найти в нем все проблемы? То, что в любом ревью важен контекст, а контекст надо догадаться сначала уточнить и в зависимости от контекста важность той или иной проблемы будет отличаться (мы же помним как хорошо нейронки могут бесконечно находить проблемы). Проблемный код в этом случае выдается кандидату всей портянкой и в нем может быть как много проблем, так и наоборот практически не быть. Здесь еще важно отметить сам процесс - кандидат сразу побежал ошибки искать или сначала попытался понять а что вообще происходит и для чего. Ну и в целом, идеально когда вайб-кандидат не готов к такому формату и тогда его (обычно простой) live-агент просто будет хвататься за первую попавшуюся на экране проблему не вдаваясь особо в контекст и в ее важность. Короче, в таком сетапе обмануть систему становится сильно сложнее. * Речь, конечно, идет о кейсах, когда по классике нанимают конкретного специалиста на конкретный стэк, а не агентного инженера-агностика. А как у вас в компании поменялась механика собеседований? И спрашиваете ли еще в принципе про условное устройство хеш-таблиц или у вас уже AI-native полным ходом и все подкапотные детали - это что-то из разряда знаний ассемблера?) @ai_driven

Поговорили с со-основателем Хантфлоу, а не стыдно ли ему https://www.youtube.com/watch?v=oO6-jH9K44Y https://www.youtube.com/watch?v=oO6-jH9K44Y https://www.youtube.com/watch?v=oO6-jH9K44Y Ладно, это рофл, дискуссия получилась интересная: где-то прижимали меня, где-то давил я. Обсудили из чего строится выручка ATS компаний, как они обращаются с персональными данными и продают ли их куда-то. Является ли хантфлоу инструментом борьбы с накруткой опыта или это миф? Выяснили, зачем мне кидали досудебку, нужен ли AI скоринг резюме и тот завирусившийся слайд из презентации Хантфлоу про AI в сопроводительных письмах. Весь подкаст я пытался понять, действительно ли это удобный инструмент автоматизации работы рекрутера или скорее последний гвоздь в крышку адекватного найма? Нужна помощь с ответом, напишите свое мнение в комментариях В режиссерской весии (+ час) узнали, сколько хантфлоу фармит бабла на рекрутерах, куда ваше резюме передается после откликов и как нанимают сами Хантфлу. Так же (ВНЕЗАПНО), почему основатели не верят в замену рекрутеров на ИИ.

Genex Desktop Десктопная студия для геймдева с ИИ от Genex. Координирует агентов и игровые инструменты вокруг играбельного проекта. Стартует с браузерных игр на Three.js. • Сборка игры через чат: агент пишет игру, ассеты рядом • Мультиагентный режим: Opus и GPT вместе через главного агента, воркеров и ревьюеров • Локальные модели или Claude Code / ChatGPT по подписке • 3D-ассеты локально через плагин Blender • Meshy, Tripo, ElevenLabs и другие через роутер инструментов • Экспорт или публикация в веб • #macOS (Apple Silicon), #Linux . Windows скоро • Плагины Unity и Unreal в работе, нативные C++-игры скоро github.com/genex-games/genex-desktop Спасибо @m_franz #agent #gamedev MAX

Что за проклятый таймлайн. Пока одни разрабатывают все более эффективные ИИ транскрибаторы, другие разрабатывают анти-ИИ транскрибаторы. Компания Deveillance выкатила два интересных проекта: Spectre I - это девайс, который издает неслышимый звук в радиусе 2 метров от вас. Он накладывается на звук вашего голоса и всякие там умные устройства не могут его распознать. Kalypta - это локальная модель, которую вы ставите на свое устройство. Все, что улавливает ваш микрофон на созвонах, передается со специальным звуком и мешает распознаванию. Сейчас можно потестить Калипту, но они ищут бета тестеров с MacOS. (а я убежденный форточник) Пока можно послушать демку записи. Правда, звучит она ужасно - как будто звонишь из жопы. 🥴 Но они обещают улучшить этот мерзкий звук так, чтобы твои собеседники хотя бы не хотели тебя расстрелять на созвонах.

Увидел новость, что GPT-6 Astra за шесть часов расшифровала письмо Наполеона 1809 года генералу Мармону, которое не могли прочесть 217 лет. Шифр состоял из цифр, букв и условных значков, а внутри оказались сведения о расположении французских и австрийских войск и приказ готовиться к маршу. Вспомнил про одну загадку и дал над ней поработать ночью на Fable, модели от Anthropic. В 1982 году нью-йоркский издатель Байрон Прейсс выпустил книгу «The Secret». По сюжету Волшебный народ переселился в Америку вместе с европейскими иммигрантами и спрятал свои сокровища в 12 городах. Причём Прейсс действительно облетел эти города и закопал в парках 12 керамических шкатулок. В книге 12 картин и 12 стихов, по которым можно вычислить места. В каждой шкатулке лежит маленький керамический ключ. Нашёл ключ, привёз издателю - получил драгоценный камень, для каждого города свой, по «Литании драгоценностей» из книги. Каждый стоил около тысячи долларов в ценах 1982 года. За 44 года нашли только три: Чикаго (1983, трое подростков), Кливленд (2004), Бостон (2019, с телекамерами и городскими службами). Прейсс погиб в 2005 году, но семья продолжает выполнять обещание. Девять шкатулок до сих пор в земле. Мы с Fable взялись за Милуоки. Город в картине спрятан ребусом из предметов, которыми жонглирует герой: жёрнов (mill) + трость (walk) + ключ (key) = Milwaukee. На заднем плане в тумане виден силуэт городской ратуши. Камень на плаще - аметист, цветок - примула, оба символы февраля, а февраль в книге - это немецкие переселенцы. Милуоки - самый немецкий город Америки, так что всё сходится. Стих ведёт в Lake Park на берегу Мичигана: лестница на 92 ступени (пересчитали ровно 92), мост 1905 года, тропа в овраге, 100 шагов вниз до дренажного колодца, который выглядит как тот самый жёрнов с картины. Шкатулка должна лежать у пятого дерева на склоне. За ночь Fable сузил поиск до зоны примерно 40 на 15 метров с координатами. Только деревья, по которым считали, уже спилены, а склон в 2021–2023 годах дважды перекапывали. Так что аметист Милуоки либо ещё лежит в середине этой полосы, либо уеможно только на месте и с разрешения парка. Разбор сделал Fable, а видео к посту собрала та самая GPT-6 Astra. Весь разбор с картой тут: https://secret-milwaukee.pages.dev/ @maxvotek | linkedin | substack

PDMD Метод дистилляции видео-диффузии в 4 шага от ByteDance. Убирает артефакты учителя одной строкой проекции — фильтрует ошибку студента без доп. сетей и проходов. Улучшает классический DMD: проектируешь вектор обновления перпендикулярно остатку студент-критик, отсекая ошибку критика. • Генерация видео за 4 и даже 2 шага инференса • Дистилляция MiniMax-H3-33B до 4 NFE • Одна строка проекции подавляет ошибку критика • Ничего лишнего: без вспомогательного loss, сетей и доп. проходов • MiniMax-H3-33B: 1344×768, 345 кадров, 4 сети-вызовов • Также вариант на 2 NFE • Лучший результат среди 4-шаговых методов на метриках качества и динамики Готовые ComfyUI-версии для #MiniMaxH3 на HF github.com/ZeamoxWang/pdmd huggingface.co/Iwannapose/minimax_h3_pdmd_4nfe_comfyui huggingface.co/Iwannapose/minimax_h3_pdmd_2nfe_comfyui #optimization MAX

Свежие обновления выгодности подписок подъехали Ребята не поленились: гоняли запросы через все тарифы (Anthropic, OpenAI, Meta, китайцы, Cursor, Devin) и смотрели, на сколько сдвигается шкала лимита от каждого типа токенов. В качестве промпта – кусок «Войны и мира», потому что на рандомный мусор модели отказываются отвечать :) Что получилось: – Подписки – это всего ~10% выручки Anthropic, но они съедают 40%+ инференс-компьюта. Т.е. это прям маркетинг за свой счёт. Но при этом они все еще довольно выгодные для компаний. – Fable 5.1 vs GPT-6 Astra – примерно паритет: $2,485 vs $2,897 в API-эквиваленте на тарифе за $200. Но у Claude на Fable можно потратить только половину лимита, вторая остаётся на остальные модели – А вот на «рабочих лошадках» Opus 5.5 vs GPT 6.1 Sol – Anthropic даёт ~5x больше ценности(!). Даже если считать в токенах, а не в долларах – OpenAI на прошлой неделе урезали тариф $200 вдвое и запустили $500, в котором Astra всего на 21% больше, чем в старом $200. Старые подписки живут на прежних лимитах до 29 октября. Китайские подписки (MiniMax, Kimi, GLM) – тоже норм по соотношению, чуть хуже OpenAI, но дешевле в абсолюте. Остальное к сожалению за пейволом. Но еще в одной статье получается самые выгодные - Muse от Meta запрещенной (если свои данные отдаете) - 100х от цены и Grok + X Premium (80 от цены). Но! Если смотреть на закрытые задачи за доллар (как раз вторая статья), то получается, что GPT-6.1 Sol через подписку все еще выгоднее, чем более щедрые лимиты Claude. Короче, Opus 5.5 на любом Claude-тарифе сейчас выгоднее всего, если нормально и быстро решает ваши задачи, если начинает разглагольствовать и жрать токены, то Sol 6.1 будет выгоднее. Ну и если хотите ультра-хай потребления, то Grok или Muse. https://newsletter.semianalysis.com/p/anthropic-subscriptions-offer-5x https://www.productcompass.pm/p/ai-subscription-api-value

Looped-DiT Генератор картинок, трансформер от SenseNova. Заявлен как первый looped-transformer-подход. Одна группа общих блоков прогоняется несколько раз внутри каждого шага денойзинга — модель становится глубже без роста размера. • Генерация изображений из текста • Loop-механизм: общие блоки повторяются, глубина растёт без увеличения параметров • Глубина регулируется на инференсе — другие числа петель работают без дообучения • Deep supervision обучает предсказание после каждой петли • B/32: 512×512, петля из 5 блоков × 4 повтора • Веса ~1 ГБ • Модель меньше и легче за счет общего блока • База — pixel-space MMDiT MiniT2I + FLAN-T5-Large github.com/OpenSenseNova/Looped-DiT huggingface.co/sensenova/Looped-DiT-B32 huggingface.co/sensenova/Looped-DiT-B16 #compact #t2i MAX

Льготные кредиты и гранты для AI-разработчиков в России, крупные IPO AI-компаний в Китае, Meta* и Microsoft отучают сотрудников от Claude, блокировка сайтов подорожала, Илон Маск снова триллионер 🦄 Доброе утро, наши маленькие любители единорогов! 💲 В Минцифры решили финансово поддержать AI-разработчиков. Как пишет «Коммерсант», общий объем финансирования может достигать 10 млрд рублей в год: 8 млрд рублей на разработку и 2 млрд рублей на вычислительные мощности. Будет два механизма — льготное кредитование и гранты. Пока, правда, еще прорабатывают такое решение. Когда можно будет обращаться и на каких условиях, пока непонятно. 💰 В Китае, похоже, грядет несколько крупных IPO AI-компаний в начале следующего года. Как пишет Bloomberg со ссылкой на источники, Moonshot AI поднял раунд по оценке $50 млрд и целится выйти на биржу в первом квартале 2027-го. А еще DeepSeek близок к завершению раунда на $12 млрд. И тоже вроде как хочет на IPO в первом квартале 2027-го. ❌ Meta* и Microsoft пытаются отучить своих сотрудников использовать Claude от Anthropic, пишет The Information. Мол, надо использовать собственные инструменты, а не сторонние. При этом обе компании являются одними из крупнейших клиентов Anthropic. Изначально в Microsoft закладывали на Claude $1 млрд в год, но сократили на треть. А в Meta число пользователей Claude вроде как сократили вдвое. 🤷‍♂️ На работу и модернизацию системы фильтрации и блокировки интернет-ресурсов в России направят около 60 млрд рублей за 2027-2029 годы, пишет Forbes со ссылкой на проект бюджета. Два года назад на этот же период закладывали 32 млрд рублей. Даже блокировка сайтов дорожает. ↗️ А еще Илон Маск снова стал триллионером. Вдруг вы переживали за него. Акции SpaceX скакнули на 8% — вот и результат. * Meta признана в России экстремистской и запрещена @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

мне кажется, для работы с ии один из самых важных навыков, которые у людей быстро деградирует - внимательно читать то, что он тебе написал, включая длинные тексты. не пробежать глазами и поймать общий вайб. а разобраться, что именно ты сейчас одобряешь. ты обсуждаешь с моделью задачу, она пишет тз. потом выполняет работу и присылает результат. и то и другое нужно внимательно проверить. в тз надо разобраться: модель вообще собирается делать то, что тебе нужно? ничего не потеряла? не приняла за тебя решение там, где стоило спросить? результат тоже нужно сопоставить с задачей, разобраться в выводах, заметить допущения, понять, где отдельно проверить факты, расчеты или саму работу. «модель написала, что все готово» и «я проверил, что все готово» разные события. отсюда могло идти рассуждение на тему людей кто умеет пользоваться ии, а кто умеет генерировать слоп) и вот тут скилл конкурирует с привычкой к рилсам и вообще контенту, который должен за три секунды тебя заинтересовать, развлечь и донести главную мысль. кажется, из этого режима легко принести в работу ожидание, что любой текст должен усваиваться без усилий. стало сложно, скучно, непонятно? сократи. еще сократи. ладно, выглядит нормально, делай. но иногда именно в том абзаце, который хочется проскроллить, находится решение, с которым ты не согласен. карпатый недавно писал про эту же проблему со стороны интерфейса: нам придется больше разбираться в результатах работы моделей, и для этого можно просить не только текст, но и схемы, интерактивные страницы, персональные видеообъяснения. мне эта идея нравится. но есть разница между «покажи так, чтобы я лучше понял» и «сделай так, чтобы мне не пришлось вникать». иначе у тебя не управление агентами, а скроллинг с кнопкой одобрить (или даже без нее) . @aihappens