ИИ

Делай хорошо или антипромптинг Sol Помните мы раньше просили модели делать хорошо, учитывать корнер кейсы и тд? Так вот, как минимум с GPT 5.6 Sol настало время наоборот просить агента не делать лишнего и не переусложнять. Это модель, которая по дефолту будет учитывать и обрабатывать маргинальные корнер кейсы, вероятность которых примерно отрицательная. Она делает кучу бекапов, проб и тд, даже когда это вообще не нужно - ее тупо приходится бить по рукам. Если раньше мы промптили "делай хорошо, до конца и тд", то теперь актуальнее "не переусложняй, найди элегантное решение, сейчас нам хватит MVP и тд". Промптинг в обратную сторону получается. Еще раз нам всем урок важности передачи высокоуровневого контекста агенту - что за проект, какова его ценность для пользователей, кто пользователи, сколько их вообще планируется, профиль нагрузки и тд. Дефолты Sol оказались слишком "энтепрайзными", именно поэтому она тратить условно 10 часов на то, что другие современные модели сделают за час. Зато в ревью критически важного кода, в котором действительно необходимо учесть все все все корнер кейсы она чертовски хороша (и Opus 5, кстати, тоже). В общем, теперь Sol из планера и (иногда) воркера превращается для меня в модель-консультанта по оптимизациям и код ревьюера (обязательно с перепроверкой адекватности находок через судью). А что касается поиска оптимальных решений, то это я делаю в паре с Fable. Она мне представляется как раз наиболее мудрой моделью. PS Перфекционизм страшная штука, от него я сам лечусь, а теперь еще и модели приходится лечить. @ai_driven

Наконец-то удобный вид учёбы. В американских онлайн-универах студенты начали использовать ИИ-агентов, которые проходят учебный курсы вместо человека: сами заходят на университетские учебные платформы, смотрят лекции, решают тесты, пишут работы, участвуют в обсуждениях и т.д. Т.е. студент может запустить агента в фоне, а сам пойти заниматься действительно важными делами: листать тикток, играть в компьютер или поспать. Преподаватели, ожидаемо, недовольны. А сами университеты одновременно пытаются бороться с нейронками и заключают многомиллионные контракты с ИИ-компаниями, чтобы внедрять нейронки в обучение. Надеюсь, осталось совсем немного до идеального образования будущего: нейронка студента проходит курс, нейронка препода его проверяет. В конце бот получает диплом и идёт устраиваться на завод вместо тебя.

Накопилось свистоперделок для #minimaxH3 Улучшайзер лиц github.com/Carasibana/ComfyUI-H3-FaceRefine Создает единое видео по кусочкам без видимых склеек huggingface.co/joeygambino/MiniMax-H3-Multishot-Workflow Многоплановый воркфлоу в одной ноде github.com/shootthesound/ComfyUI-H3Studio Лора от Lightx2v поверх Qwen3.6-27B для переписывая промпта huggingface.co/lightx2v/MiniMax-H3-Prompt-Rewriter-LoRA Турбо лора 4 шага от них же, версия Киджая huggingface.co/Kijai/MiniMax-H3_comfy/tree/main/loras Там же уровнем выше лежит int8 video vae Лора реализм huggingface.co/fal/MiniMax-H3-Realism-People-LoRA Лора на 8 шагов huggingface.co/tutututututu/Tutu-MiniMax-H3-AudioVideo-20to8-NFE-LoRA Кстати тренить лоры на 16+ ГБ VRAM можно вот этим github.com/inlineresearch/Inline-Studio Латентный апскейлер huggingface.co/Mamad8/H3-Latent-Upscaler-2x

#Нейропрожарка Тизер к (существующему) короткому метру "MOTHER". (12 минут) Автор: Ник Костомаров В данный момент фильме поправляются мелочи и после хотим отправить на несколько ИИ фестивалей, поэтому пока не показываем публично. Цель: попробовать свои силы в качестве сценариста и режиссера + для студии проработать пайплайн создания подобных фильмов. Изначально была идея делать это на Клинге, Гугле, но сразу поняли, что генераций будет много, поэтому полностью отказались от платных и построили весь пайплайн на ЛТХ 2.3 Да, возможно он далеко не топовый, но зато бесплатный, поэтому генерить могли столько сколько было нужно. Были написаны инструменты автоматизации запускающие генерацию прямо из Нюка в комфи и обратно Картинки все генерились ГПТ. Все звуки, голоса и музыка ЭлевенЛаб. Липсинг везде родной. Признаюсь много было ошибок в начале, пока выстраивали, настраивали и т.д. Мое личное заключение - далеко от идеала. Но учитывая, что это мой первый проект + бесплатные модели + опыт полученный в процессе производства, доволен. @cgevent