EdenLive Генеративная отрисовка видео в реальном времени VAST выложили модель которая превращает черновой прокси-стрим в готовое видео Что на входе • Поток прокси из 2D или 3D сцены, игрового движка или записи • Первый кадр и текстовый промпт • Внешний код держит состояние сцены и взаимодействие, модель отвечает за картинку Как устроено • Управление идет через пост-обученный кодировщик DINOv3: признаки кадра прокси подаются в диффузионный трансформер • Две ветки: 14B на Wan2.1 I2V для 480p и 5B на Wan2.2 для 720p, у каждой двунаправленный и потоковый режим • Поток собирается чанками по 4 шага, декодер TAEHV дает 24 FPS и выше • Есть демо на несколько минут, 5B в 720p работает на одной карте Что с весами • Около 210 ГБ ‼️, все компоненты в одной папке • Блок на FLUX.2 klein нужен только для первого кадра в реальном времени, лицензия некоммерческая huggingface.co/VAST-AI/EdenLive github.com/VAST-AI-Research/EdenLive #rendering #v2v #realtime

DeepSeek V4.1 Flash 1017 теперь можно запустить у себя 🐳 Unsloth сжали модель до 1 бита: вес упал с 508 ГБ до 250 ГБ, почти вдвое. По их оценке, точность при этом сохранилась на уровне около 88,2%. Для запуска нужно устройство с 128 ГБ+ оперативной памяти. Квантизованные GGUF-файлы уже лежат на Hugging Face, а в гайде от Unsloth расписано, как это всё поднять локально. В Unsloth называют V4.1 Flash 1017 сильнейшей открытой моделью на сегодня. Это их оценка, независимых замеров рядом нет, так что цифры по точности лучше проверить на своих задачах. Гайд: https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4.1-flash GGUF: https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF

📚#mashkka_reading Осторожно, двери открываются. Константин Харский ⠀ Услышала про «ещё одну книгу по саморазвитию», под такой настрой её и взяла, а получила настоящий захватывающий боевик. ⠀ Краткий сюжет: Матвею 25, он верстальщик, который ничего особенного из себя не представляет и еле сводит концы с концами. А потом случайно заключает пари: миллион долларов за год. ⠀ Где взять такие деньги? Конечно же, в продажах. И наш герой спонтанно переходит туда, не имея о продажах ни малейшего опыта от слова совсем. А дальше случайная череда удачных событий, да и Матвей не промах, схватывает всё на лету. И вот он уже взлетает по карьерной лестнице продажника, на каждом этапе извлекая для себя ценный урок. И за год оказывается на невероятной для себя высоте. Удастся ли ему выполнить пари? Завоюет ли он сердце девушки, ради которой ввязался в эту авантюру? Кем он станет через год? Читайте и узнаете! ⠀ Что понравилось: ⠀ ✔️ Сюжет. Захватывает с первой главы, с той самой ночной сцены в магазине, и не отпускает до последней страницы. Повороты предсказать невозможно. ⠀ ✔️ Язык. Легкий и живой, даже забываешь, что перед тобой бизнес-книга. ⠀ ✔️ Роман оправдывает свое название «роман-тренинг». Каждую главу герой осваивает что-то новое, а вместе с ним и читатель. Причём не только про продажи: книга в общем про то, как понимать человека напротив и как доносить свою идею так, чтобы её услышали. Работает в переговорах, на созвонах и вообще везде, где надо договориться. ⠀ ✔️ Время действия. Оно в недалёком прошлом, но отсталости не чувствуется совсем. Единственное, что выдаёт прошлое, это цены: когда герои обсуждают зарплаты и покупки, инфляция их сразу выдаёт. ⠀ Воспринимать эту книгу нужно как современную сказку. Да, местами сюжет недопроработан, да, местами события выглядят совсем нереалистично, но у сказки свои правила. Зато здесь живые герои, за которых болеешь всю книгу, и хорошая мораль, которая остаётся с тобой и после последней страницы. А это как раз то, зачем мы и читаем сказки. ⠀ ✔️4-ая книга за 2026 год ⠀ @mashkka_ds ⠀ #mashkka_reading #книга #bookreview #продажи #selfdevelopment

Запись стрима про FRIDA decision с таймкодами. Также доступна на YouTube. Полезный стрим для ML-специалистов, а также тех, кто работает с GenAI и хочет лучше разобраться во внутреннем устройстве моделей. Таймкоды: 0:00:00 — Настройка звука и старт эфира 0:08:51 — Знакомство со спикерами и историей команды 0:15:35 — Эволюция эмбеддеров и появление модели FRIDA 0:22:38 — Что такое Decision-модели и их преимущества 0:27:57 — Размер моделей, скорость работы и Jev 0:31:01 — Дотюнинг FRIDA-Decision под прикладные задачи 0:37:56 — Сбор датасетов и открытые данные 0:41:20 — Промптинг, контекстное окно и доменные задачи 0:47:36 — Перспективы Decision-моделей в Computer Vision 0:52:28 — Контекстное окно и история названия FRIDA 0:54:07 — Сравнение FRIDA-Decision с GigaChat и Qwen 0:57:01 — Архитектура и режимы работы FRIDA-Decision 1:02:20 — Количество классов и оценка длинных текстов 1:06:11 — Практические сценарии применения FRIDA и Jev 1:11:45 — Поддержка русского и английского языков 1:14:24 — Будущее технологии и ответы на вопросы Подписывайтесь на каналы гостей стрима: Александр Абрамов, Артём Снегирёв. @kdoronin_blog

Я месяц лежала и смотрела в потолок На днях один фаундер рассказал мне, что уходит из компании, которой отдал семь с половиной лет. Сказал, что ему тревожно. И я сразу вспомнила себя. В прошлой компании я была миноритарием, но чувствовала её как свою. Мне было 23 года, и всю свою сознательную жизнь, с 17 лет, я работала с одними и теми же людьми. Они были моими менторами и учителями. С ними я эмигрировала в Дубай, это были мои друзья, все мои тусовки были вокруг этой компании. Эмоционально я была от них дико зависима. Когда я ушла, я месяц просто лежала в комнате и смотрела в потолок. Муж не даст соврать) Я вообще не понимала, кто я такая без них. Партнёры тогда очень расстроились, что я ухожу, и говорили мне: ну иди, попробуй, сделай PDF-ку, запитчи свой проект, ты поймёшь, что такое иметь 50% компании. И я им реально верила. Думала, что одна я точно не сделаю ничего такого же большого и интересного, как у нас было вместе. А ещё я очень сильно зависела от этой компании материально. Когда в 22 года у тебя резко появляются личный водитель, классная квартира, путешествия и перелёты бизнес-классом, ты к этому очень быстро привыкаешь. А потом думаешь: так, а что мне теперь нужно делать, чтобы это хотя бы сохранить? Самое интересное, что материальный вопрос в итоге решился легко. Если результаты, которые у тебя были, реально твои, ты очень быстро их воссоздаёшь. А вот психологически было по-настоящему тяжело. Понять, кто ты сама по себе, без компании, без этих людей, без статуса. Это очень неприятный вопрос. Но мне кажется, чем раньше мы его себе задаём, тем больше ответов находим. Сейчас я строю уже свою компанию, и, честно, тот месяц с потолком был одним из самых важных в моей жизни) А вам приходилось уходить из места, без которого вы не представляли себя? Как вы это пережили?👇🏼👇🏼👇🏼 *На фото - я со своим компьютером в свой последний рабочий день там)

MOSS-Image AMA: разработчик ответил на вопросы на реддит 5B модель, делали полгода, упор на текст в картинке, управление композицией и базу под дообучение. Что выяснилось • Сборка для ComfyUI перевалила за 354 тысячи скачек • Модель чувствительна к сиду и выдает очень разные картинки, на коротких промптах управлять трудно. На длинных один сид держит стабильно, а правка промпта при том же сиде работает как редактирование • В официальной сборке ComfyUI полный VAE FLUX.2, в их чекпойнте маленький декодер: убирает пятна и артефакты • Мыло лечится негативом "blurry" • AI-картинки из датасета вычищали, часть просочилась, отсюда вкус чатжпт в аниме Планы • Ближайшее, аниме-версия: аниме-данных было мало, результатом недовольны • Edit-модель обсуждают, но для i2i нужны парные датасеты, малой команде тяжело • XL на 10-12 млрд думают • Пайплайн подписей на Gemma 4 и prompt enhancer обещают • Автор советует Base вместо SFT: у SFT бандинг и специфичный стиль Реддит уже банил пост, но сейчас он открыт, вопросы все еще можно задавать #mossimage #ama MAX

Новый метод производства печатных плат на дому: почти бесшумно, быстро (1500 мм/мин), без пыли, как не делал ещё никто Фрезеровка дорожек на домашнем ЧПУ-станке шумит почти как болгарка. Если заниматься этим часами в квартире, соседи спасибо точно не скажут. Попытка заглушить рёв толстым слоем воды или жидкого мыла провалилась. Зато в процессе дальнейших экспериментов пришла совершенно другая идея, которую захотелось немедленно проверить. И результат удивил самого экспериментатора. Звук механической обработки практически исчез, скорость оказалась высокой, а из выборочно проверенных тестером дорожек почти все прошли проверку. Правда, первый инструмент оказался далеко не идеальным, да и с настройками пришлось повозиться. Но перспективы у метода, судя по первым испытаниям, весьма любопытные.

#Нейропрожарка 🌲 Клип «Лес» — целиком на Seedance 2.5 ⏱️ 3 дня 💰 8 000 рублей Началось с того, что я люблю поорать в машине или попеть, иногда в телефон. Когда SUNO обновили опцию с аудиорефами, где берётся не только голос, но и темп, манера, тембр, у меня под рукой уже были рефы. Suno делает не «музыку под текст», а нормальную плотную аранжировку, и манеру подачи ловит очень близко. 🛠 Один инструмент на весь клип: Seedance 2.5. Ни Kling, ни Veo, ни Wan, ни склейки из разных сервисов. Одна модель, потому что важнее была сквозная непрерывность — одни лица во всех сценах, одна цветовая логика, один грейд. Начнёшь месить генераторы — континуити расползётся, и добивать его потом цветокором. 🎤 Suno: настройки, которые решают Берёшь свою запись с телефона, где ты просто читаешь — важен темп и характер, а не красота. Кидаешь аудиореференсом. • сила аудиореференса — 95 • сила стиля — 35–45 • weirdness — 30 Размечай лирику — где интро, хук, припев. Suno это читает. И не пиши темп в промпте стиля. Вообще. Пусть возьмёт его из твоего речитатива — тогда попадание в манеру максимальное. Пропишешь BPM — начнёт тянуть на себя и уедет от исходника, но тоже можно. 🎬 Липсинк Голос идёт в Seedance аудиореференсом. Первые три генерации завалил — губы жили отдельно. Роль аудиореференса надо прописывать прямым текстом: что именно из него берётся — темп, фразировка, дыхание, порядок строк. Биты считаются по строкам куплета, а не по секундам. Не «0:00–0:03 камера облетает», а «на второй строке камера облетает». Тогда модель не нарисует кадр, не отследив, где сейчас идёт речь. Синхрон становится условием картинки, а не пожеланием. И склейка внутри спетой строки синхрон убивает — для модели два шота это две задачи, во втором она переназначает аудио заново. Резать только между строками. 🚧 Где сжигал деньги Копирайт-фильтр на выходе. Промпт проходит, генерация идёт, деньги списываются — и на выходе отказ. Фильтр смотрит результат и ловит бренды. Написал марку машины, модель нарисовала эмблему — генерация сгорела. С купюрами то же самое. Марку не называть вообще, решётку и номера прописывать пустыми. Красивый реф превращает кадр в оживлятор. Даёшь фотореалистичную картинку референсом — модель считает её кадром для воспроизведения и чуть шевелит. Камера мёртвая, объект висит игрушкой. Такое кладётся в первый кадр, а промпт занимается только движением. Ночь пишется темнотой, а не светом. Каждое слово про свет модель отрабатывает как задание светить. Расписал небо и порядок яркостей — получил дневную пасмурь. Убрал всё, оставил «всё чёрное, светлое пятно одно» — получил ночь. 🧰 Видео — Seedance 2.5. Музыка и вокал — Suno. Текст и промпты — сам, помогал Claude. Монтаж и цвет — Premiere. @cgevent

Arm AGI почти вдвое превзошёл AMD EPYC на Zen 5 по производительности на стойку — по тестам самой Arm Arm заявила, что её процессоры AGI почти вдвое превзошли AMD EPYC 9755 по производительности на стойку в семи сценариях для ИИ-агентов. На уровне отдельных чипов Arm AGI оказался быстрее в пяти тестах из семи, но уступил AMD в MySQL и Milvus. В среднем преимущество на уровне стойки составило 1,99 раза. Signal65 проверила расчёты Arm по логам и скриптам и подтвердила результаты с погрешностью до 0,5%, но собственных аппаратных тестов не проводила. Выводы относятся только к выбранным конфигурациям, нагрузкам и методике Arm. #arm #amd #бенчмарк #агентныйии 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Почему умные люди создают глупые организации? Смотрите какой классный текст. Поднимающий важнейший для нас вопрос: если мы все такие умные, то почему никак не можем сделать нормально? Можно собрать много умных опытных людей, дать им большую стратегическую задачу, которую все считают самой важной, и через полгода-год получить результат, за который всем стыдно. Или более прозаично — отсутствие каких-либо значимых результатов. А ведь каждый эффективно и старательно выполнял свою работу. Первым делом в такой ситуации надо найти виноватого. Весь топ-менеджмент оторвался от реальности. Ну или в маркетинге совсем сошли с ума. А может, это потому что СЕО волнуют только цифры. В любом случае, компания погрязла в бюрократии. Из этого болота выхода нет. Экономист и нобелевский лауреат Томас Шеллинг показал, как индивидуальные предпочтения могут приводить к совершенно неожиданным коллективным результатам. В его знаменитой модели даже небольшого предпочтения жить рядом с похожими на себя людьми оказалось достаточно, чтобы возникла сильная сегрегация районов. При этом никто из участников не стремился к такому результату. Он возник как следствие множества вполне рациональных индивидуальных решений. В организациях происходит очень похожее. Наблюдая финальный абсурдный итог, мы предполагаем, что кто-то специально его планировал. Но чаще всего этого никто не хотел. Мы видим накопительный эффект действий сотен людей, реагирующих на стимулы, доступную информацию, распределение статуса, неопределенность и карьерные риски. Умные сотрудники быстрее анализируют и понимают, какие результаты в этой компании действительно важны, за что вознаграждают, какие решения создают риски для карьеры, когда стоит проявить инициативу, а когда надо молчать. И начинают успешно оптимизировать своё поведение. Даже если оно противоречит интересам организации. Более того, чем компетентнее люди, тем эффективнее они достигают своих локальных целей — и тем сильнее могут усугублять общую проблему. В результате компания может состоять из крутых специалистов, каждый из которых отлично справляется со своей задачей, но при этом оставаться совершенно неэффективной. В этом заключается ключевая проблема в анализе бюрократии и организационных провалов: может казаться, что они возникают в результате «неправильного» поведения людей. А всё наоборот: люди слишком хорошо поняли правила игры, и их действия — это прямая адаптация к корпоративной среде. Я пошёл на радикальный шаг: взял оригинальную статью Шеллинга «Dynamic models of segregation» и сделал более-менее сокращенный перевод. Всё в комментариях. → https://insidethemachinehq.substack.com/p/why-smart-people-create-stupid-organisations

Простите, что врываемся в ваш сон, но сегодня вечерня сказка про настоящую любовь. И то, как надёжно определить её томографом. Мы, земляне, научились делать картинки мозга в страхе, в гневе, в тревоге и в печали. А вот настоящая любовь — про неё никто ничего не знал. И учёные стали искать, где в мозге живёт влюблённость, чтобы сфотографировать на томографе истинную любовь. Сначала надо было найти искренне влюблённых. Вызвалось 70 добровольцев, из них большая часть — женщины. Это они сами про себя так думали, если что. Проверили психологическими тестами, действительно любовь статзначимо страстная у 11 женщин и 6 мужчин. Их и взяли в эксперимент. Метод придумали офигенный: — Показывали фотографию любимого человека. — Показывали фотографии друзей. А потом вычли одно состояние мозга из другого — всё общее при этом отсеивается, и остаётся только эмоциональная разница. Это, конечно, не совсем чисто, ведь это больше внимания разным людям и так далее, но опору даёт. Нашли что там активируется, но куда интереснее оказалось, что отключается. Среди прочего отключалась миндалина. А миндалина нужна для страха и тревожности. Получилось, что влюблённость в мозге отличается от дружбы удовольствием, внутренними ощущениями тела и приглушением участков, отвечающих за критическую оценку, страх и разбор чужих намерений. Правда, примерно такая же активация бывает, когда вы выигрываете в Мортал Комбате или в FIFA. Второй опыт ставила уже другая, куда более добрая и романтично настроенная команда. Знали, что женатые люди в среднем здоровее и живут дольше, а те, кто ещё и доволен браком, реже подхватывают инфекции, быстрее восстанавливаются после травм и дольше живут после диагноза смертельной болезни. Думали, что близкий человек снижает эмоциональную реакцию на стресс, то есть нагрузку на вегетативную нервную систему и гормональную ось гипоталамус — гипофиз — надпочечники. Поскольку любовь, как и красота, — понятие неопределённое, учёные закономерно решили бить людей током. Потому что как бить людей током они знали отлично и шарили в этом очень сильно. А вот дальше надо переживать этот момент с любимым человеком и без, и посмотреть, что меняется. Короче, влюблённых женщин пихали в томограф и говорили, что сейчас очень больно и знатно вхерачат током. Их держали за руки мужья и просто незнакомые мужики. Надо было проверить, есть ли разница, и есть ли разница между мужьями в зависимости от крепости брака. Отобрали только верхние 20% по тесту на крепость брака. В томограф ложились только жёны. Мужья заполняли анкеты и держали руку. Женщине крепили два электрода на лодыжку и показывали два знака: красный крест означал 20-процентный шанс получить удар током (20 миллисекунд, 4 миллиампера), синий кружок означал безопасность. В каждом из трёх блоков было по 12 угрожающих и 12 безопасных сигналов, за блок реально било током дважды. Попытки с настоящими ударами из анализа исключили, чтобы не ловить артефакты движения — то есть мерили именно ожидание боли, а не боль. — Только рука мужа дополнительно гасила реакцию в хвостатом ядре, верхнем двухолмии и правой ДЛПФК — там делается оценка ситуации, бдительность и контроль эмоций. — Чем выше женщина оценивала брак, тем слабее её мозг реагировал на угрозу — но только когда она держала за руку мужа. — Любое человеческое прикосновение снимает у мозга команду «готовь тело к беде», но только рука близкого снимает ещё и команду «оценивай угрозу и держи себя в руках». Выборка 16 человек, куча корреляций, дохлый лосось, всё такое, но прикольно же.

Ещё посты: — Хороший супруг или супруга — это биологически эффективное успокоительное. — Как искать мужа и прямой алгоритм поиска для подписчицы — Что бывает, когда вы отвечаете на сообщение на сразу — Если мужчине нравится женщина, то его время ускоряется, у женщины — наоборот

-- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Книга "Курс интегрального и дифференциального исчисления" — хоть эта история совсем не про любовь, она заставила плакать многих девушек!