aiСбросить фильтр ×

Эксперимент с логической задачей и SOL 6

М@cgeventAI-инженер
2 нед
Эксперимент с логической задачей и SOL 6

Iris-3B от Speridlabs: генератор изображений без VAE ускорился до 0.7 секунды

Speridlabs выпустили Iris-3B — генератор изображений, который рисует пиксели напрямую, без VAEi и латентного пространства: промпт сразу превращается в картинку 1024px, ничего не теряется при сжатии. Модель построена на одном бэкбоне, который финтюнят под разные задачи — text-to-image, оценку глубины, реставрацию и апскейл изображений.

Через несколько дней после релиза Speridlabs показали 4-шаговую версию Iris-3B: она генерирует изображение 1024x1024 всего за 0.7 секунды на GPU H100, что делает модель одной из самых быстрых в пиксельном пространстве.

3Bпараметров модели Iris-3B
0.7 секвремя генерации 1024x1024 на H100
~12 ГБразмер весов на каждую задачу

Полный разбор →

Сравнение Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra в генерации подводного мира

️@neyroseti_drAI-инженер
2 нед
🐠 Claude Opus 5.5 против GPT-6 Astra: один и тот же промпт для создания подводного мира Opus: Вода, которая кажется живой. Естественное движение, потрясающие отражения. Но 29,08 долларов за поездку в рай медуз? 💸 Astra: Дешевле, конечно. Но что насчет физики воды и графики? Скорее аквариумные декорации, чем подводная магия. #интересное

Конфликт пользователя и нейросети в комментариях UX Live

U@uxliveмедиа / агрегатор
2 нед
Кстати если вы вдруг пропустили самый смешной срач в каментах UX Live за прошедший месяц — можете вернуться сюда https://t.me/uxlive/18503 в каменты на 3 часа 18 минут и почитать как нейросеть моггает (староинтернетовское: овнит) человека, который пришел защищать нейросети от могганья и сам был могнут всухую Gemini без единого промпта кроме "моггни его + скрин". Стас ты лакомишься?

Claude Code и Opus 5.5 научили воссоздавать исторические события в виде физически точных видео

Автор поста нашёл рабочий флоу: связка Claude Codei и модели Opus 5.5i с двумя «скиллiами» — для создания анатомии 3D-объектов и для озвучки сцен — берёт историческое фото и пытается воссоздать по нему видео события так, чтобы физическая симуляция совпадала с реальным снимком.

Главная фишка — агент не просто анимирует по одному фото: он сам может пойти и собрать дополнительные реальные фотографии по теме события, а затем выстроить вокруг них 3D-объекты и симуляцию. Получаются короткие «исторические ролики», хотя результат пока нестабилен.

Полный разбор →

Выход модели Kroma на базе Krea-2

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
2 нед
Kroma Файннтюн Krea-2 В отличие от предыдущего (Chroma), здесь не пришлось раздистиллировать модель — Krea дали настоящие базовые веса, так что Kroma выходит с OPD (RL) прямо поверх базы и дает хороший результат из коробки. • Генерация на базе Krea-2 без схлопывания модели • Лучшие результаты после RL-дообучения поверх базы • Нацелен на качество данных — ~90% качества идет из датасета • Тренировка ~10K часов RTX 6000 Pro (3+ месяца на 4-GPU машине), включая неудачные эксперименты • Донат от ComfyOrg на 2 видеокарты int8 Civitai #t2i #krea2 MAX
Выход модели Kroma на базе Krea-2

Короткометражный хоррор-фильм «ТИШИНА», созданный с помощью ИИ

М@cgeventAI-инженер
2 нед

DigUp: локальный поисковик для Mac на базе EmbeddingGemma 2

C@campcodeAI-инженер
2 нед
Появился быстрый, умный и опенсорсный поисковик для Mac — и он работает в разы лучше багнутого поиска Spotlight! DigUp создали на базе EmbeddingGemma 2 от Google. Он умеет искать файлы по смыслу: например, находить момент с зеброй в видео или фрагмент подкаста, где обсуждают сон. Работает с видео, аудио, PDF, фотографиями и даже кодом. Причём всё это локально, без отправки файлов в облако и бесплатно. Энтузиасты сделали то, что не смогла маленькая корпорация Apple. Забираем 😊

Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5 — самую быструю и дешёвую модель линейки Claude 5.5

AI-редакция
19 источников · показать все· свернуть
MachinelearningAnthropic представила модель Claude Haiku 5.5Data SecretsВыход модели Haiku 5.5AI Product | Igor AkimovВыход модели Claude Haiku 5.5 от Anthropicэйай ньюзВыход модели Claude Haiku 5.5 от AnthropicБлоGнотAnthropic представила модель Claude Haiku 5.5Метаверсище и ИИщеAnthropic представила модель Claude Haiku 5.5vc.ruAnthropic выпустила модель Claude Haiku 5.5️Нейросети: Волшебство ИИ, IT и маркетинг⚡️Вышла модель Haiku 5.5 от AnthropicGPT/ChatGPT/AI Central Александра ГорногоВыход модели Claude Haiku 5.5техноданяРелиз модели Haiku 5.5Нейронавт | Нейросети в творчествеВыход модели Claude Haiku 5.5 от AnthropicHow2AIВышла модель Claude Haiku 5.5 от AnthropicКод.руAnthropic выпустила Claude Haiku 5.5Ppprompt | Sexy AI Prompts & Experiments | by @ponchiknewsAnthropic выпустила Claude Haiku 5.5Хайтек+Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5 и снизила ценыNEURO-AI Новости ИИAnthropic выпустила Claude Haiku 5.5: дешевле в 10 раз и быстрее всех моделей ClaudeNEURO-AI Новости ИИДайджест ИИ: Claude Haiku 5.5, Qwen, Gemini 4 Carbon и другие новостиБорис опятьДайджест AI/ML: Claude Haiku 5.5, OpenAI математика, Mistral Le Chonk Large 4эйай ньюзНейродайджест: обновления Claude, Mistral, OpenAI и Gemini
хайп · 19обновлено 2 нед назад

Anthropic представила Claude Haiku 5.5 — младшую модель обновлённой линейки (Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5), вышедшую спустя почти год после Haiku 4.5. Модель нацелена на массовые рутинные задачи: суммаризацию, классификацию, извлечение данных, поддержку клиентов, браузерных/голосовых агентов и работу субагентiом для старших моделей Opus и Sonnet.

Главный акцент — резкое удешевление: по оценке Anthropic, в среднем работа на Haiku 5.5 обходится примерно на 75% дешевле, чем на Haiku 4.5, а короткие запросы (до 100К токенов) дешевле на 90%. При этом модель заметно прибавила в агентных бенчмарках и, по данным компании, обходит GPT-6 Luna от OpenAI при сопоставимой цене, хотя до Sonnet 5.5 в сложных задачах ей по-прежнему далеко.

75%среднее снижение стоимости против Haiku 4.5
$0.10/$0.50цена за 1M токенов вход/выход до 100K
72.4%результат на OSWorld 2.1 (было 15.7%)

Полный разбор →

Qwen представила QwenGyre для ускорения обучения ИИ-агентов

2 нед
Qwen представила QwenGyre для ускорения обучения ИИ-агентов

Vivix W1: новый видеогенератор из Китая с фокусом на дешевизну

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
2 нед

Odyssey выпустила Odyssey-3 — модель для генерации интерактивных миров в реальном времени

Калифорнийский стартап Odyssey, основанный выходцами из индустрии беспилотных автомобилей, представил Odyssey-3 — модель, которая по текстовому запросу или картинке создаёт интерактивное 3D-окружение и просчитывает движение и взаимодействие объектов в реальном времени. Внутри сгенерированного мира можно перемещаться от первого или третьего лица, управлять камерой и на ходу добавлять события, на которые сцена реагирует.

Odyssey позиционирует продукт не только как развлечение, но и как симулятор для обучения роботов, беспилотных автомобилей и других физических систем — поверх модели обучают отдельные декодеры действий и политики управления. Попробовать модель можно бесплатно на сайте компании, тогда как ранее похожую функциональность (модель Geniei от Google) приходилось оплачивать — по словам источников, порядка $240.

66,1балл Pro-версии на Physics-IQ Verified
1280×720разрешение Odyssey-3 Pro
$240стоимость похожей функции у Google ранее

Полный разбор →

Claude Opus научился сам создавать motion-графику и видео-ролики с нуля

Два независимых автора протестировали способность Claude Opus генерировать полноценные motion-graphics видео без использования платных видеогенераторов — вся графика, музыка и звуковые эффекты создаются кодом, который модель пишет сама и затем рендерит на видеокарте.

В первом случае Максим Артюшенков потратил всего 5 минут своего участия, а Claude Opus 5.5i — около часа, чтобы собрать клип под музыку в стиле electronic hip-hop: модель описала сцены математикой, а GPU посчитал их пиксель за пикселем в такт словам и битам трека. Во втором случае Артемий Редков дал Claude один короткий промпт без предварительных данных, и модель самостоятельно изучила проект, написала сценарий, синтезировала музыку и около 30 звуковых эффектов и отрендерила видео с русской озвучкой и субтитрами.

5 минучастие человека в создании клипа
1 часвремя работы Claude Opus 5.5 над роликом
30 звуковых эффектовсинтезированы кодом без сэмплов

Полный разбор →

JetBrains выпустила обновленную модель Mellum 2.1

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
2 нед
JetBrains выпустила обновленную модель Mellum 2.1

Рынок найма и будущее джуниор-специалистов

D@dumikмедиа / агрегатор
2 нед

Почему AI-фарма не зарабатывает на продаже софта

М@maxvotekAI-инженер
2 нед
Почему AI-фарма не зарабатывает на продаже софта

HEART: нейросеть для апскейла изображений

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
2 нед
HEART супер-резолюшн от Philip Hofmann (часть набора BODY) Нейросеть для апскейла изображений. Простая в обучении и быстрая, спроектирована для реального использования, а не погони за бенчмарками. Натренирована на обычной RTX 3060 12 ГБ. • Апскейл 2x и 4x • OTF-модели восстанавливают реальные фото (шум, сжатие), а не только чистые даунскейлы • Экспорт в динамический ONNX с первого раза, готово для TensorRT • Работает в chaiNNer • ~16.7M параметров, один файл Проверил на свидетеле - ... ну да пикселей больше. а где супер-резолюшн? huggingface.co/Phips/HEART github.com/Phhofm/heart-train Демо #upscale MAX
HEART: нейросеть для апскейла изображений

DiffusionART: новый алгоритм дообучения диффузионных моделей от Kling AI

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
2 нед
DiffusionART Алгоритм дообучения диффузионных моделей от Kling AI. Обучает модели генерации видео и изображений сильно дешевле - в 12 раз меньше GPU-часов при более высоком вознаграждении. • RL-дообучение видео- и image-моделей: качество, следование промпту, feedback • Стабильное обучение без крахов, без настройки EMA-расписания • Работает на #HunyuanVideo-13B, #Wan21-I2V-14B, #SD35-M Соль — порядок операций: сначала агрегировать вознаграждения и endpoints, потом регрессия, переиспользуя замороженную цель. Убирает скрытую силу согласованности из классического NFT, из-за которой обучение нестабильно Гитхаб HF #finetuning MAX
DiffusionART: новый алгоритм дообучения диффузионных моделей от Kling AI

Выпуск Decision 3.0: специализированные модели для классификации и маршрутизации

2 нед

Трансформация роли разработчика: от написания кода к инженерии

J@junior_pmAI-инженер
2 нед
Трансформация роли разработчика: от написания кода к инженерии

Sakana AI представила метод рекурсивного самоулучшения моделей MASS

2 нед
Ещё ↓