ИИ

#perl Из-за ИИ появился новый стиль менеджмента -> слопократия. И конечно новый тип лидера -> слоп-барон. Им можно было бы назвать и меня Слоп-барон обычно не ленивый, а наоборот гиперактивный. Он пытается охватить необъятное, собирает контекст обрывками из встреч, чатов и случайных документов, почти ничего не проверяет и прямо на лету генерирует стратегии, роадмапы, регламенты и постановки. Тут же рассылает их сотрудникам, открывает новые направления и расширяет свой фокус быстрее, чем организация успевает разобраться с предыдущими решениями. Однако я часто делаю руками и добавляю предпосылку что я не уверен в созданном, лучше относиться менее серьезно и прямо указывать на проблемы. Слопократия -> режим, где убедительность и количество артефактов подменяют качество решений. Каждый новый документ опирается на непроверенные предпосылки предыдущего, противоречия копятся, а команда тратит время не на работу, а на восстановление контекста, сверку фактов и переделку. Право принимать решения слоп-барон оставляет себе, а проверку, интеграцию и последствия спускает вниз. Не любой AI-контент является слопом. Проверил факты, понял ограничения и готов отвечать за вывод -> нормально используешь инструмент. Давайте говорить как ИИ-скептики: нейрослоп, слоппер, слоп-барон, слопократия, воркслоп, трендслоп, слопвошинг, слопоганда, слопагандист, слопфлюенсер, слоппельгангер, слопулизм, слопотайп, слопварь, слопсквоттинг, слоптимизация, слопономика, слопналог, слопификация, слопокалипсис P.S. А у вас уже появился такой коллега?

Накопилось по #minimaxH3 - часть 7 huggingface.co/iamkaikai/MiniMax-H3-Single-Frame-VAE-500K - VAE для генерации #t2i Демо github.com/tori29umai0123/ComfyUI-MiniMaxH3-SingleFrame - две ноды для t2i. Вторая интерполирует средний кадр по первому/последнему huggingface.co/diffusers-modular/minimax-h3-inpainting - #inpainting видео и аудио по маске. есть воркфлоу вроде github.com/LoveRain1997/h3-prompt-journal/ - журнал промпт-экспериментов для сложной физики камеры huggingface.co/MATLOWAI/MiniMax-H3-Motion-Adapter - учит модель тратить такты на плавность в быстрых сценах github.com/T8mars/comfyui-minimax-h3-audio-T8 - 130 нод для работы с аудио: Dual-clock семплинг, локинг, ремикс, референс github.com/SkyNotSilent/awesome-minimax-h3 - 685 видео с источниками и промптами, метаданные не вырезаны github.com/LoveRain1997/video-to-h3-prompt - пайплайн видео → готовый H3 промпт. Скилл для Codex #prompting #motioncontrol #captioning

⚡️ Новый выпуск "на Вайбе" уже онлайн! Сегодня выясняем, правда ли новый Codex и Astra уже через три месяца заставят нынешние модели выглядеть примитивными, обсуждаем Gemini 3.7 Flash, покупку Cursor компанией SpaceX, дата-центры в космосе и рекордные заработки Nvidia. Смотрим на открытые GLM 5.3 Flash и MiniMax Music 3.0, интеграцию DeepSeek в Codex, будущее Suno, поиск Mistral, плагины GitHub, рекламу в ChatGPT, ИИ-функции Pixel 11 и собственную модель Thomson Reuters, а под конец разбираемся, зачем США понадобился ИИ для обслуживания ядерного арсенала и какой памятник Илону Маску придумали Cards Against Humanity. 👉 YouTube 👉 Apple Podcasts 👉 Spotify 👉 Скачать mp3 👉 RSS 💬 Обсудить в чате

Делаем видео из статичных креативов Seedance абсолютно нормально делает из статичных креативов видео. В простых случаях даже не лажает с текстами 1️⃣ Загрузите ваш креатив в вашу LLMку и попросите написать промпт для Seedance 2️⃣ Укажите, что: • Текст должен четко совпадать с оригиналом • Загруженное изображение надо использовать как стартовый кадр 3️⃣ Опишите для LLMки то, что должно быть анимировано 4️⃣ Загрузите в Seedance. Изображения не должны быть указаны как элементы через @ 5️⃣ Получите результат У меня 3 из 3 тестов в целом нормальные. Можно пробовать так анимировать топ-перформеров по статике. Но прям много ограничений у способа: • Дороговато. Примерно $2-3 за генерацию в Higgsfield выходит. А если задумка большая, то 5-10 генераций спокойно улетят. Если с бракованными считать. • Тексты на изображении прям сильно бьют по любой кастомизации креатива. Всё сложное выходит либо с ошибками в текстах, либо дорого. Для сложного лучше либо моушн дизайнера нанять, либо сгенерировать сначала видеоряд, а потом уже сверху добавить текст. Но для быстрой анимации топ-перформеров пойдёт

AI VK отказались от бустинга в рекомендациях в пользу нейросетей. Вместо одного итогового скора новый ранкер отдельно предсказывает вероятность лайка, дизлайка и время просмотра. Затем эти сигналы объединяются через Learning to Rank, который отвечает за финальную сортировку ленты. В основе ранкера собственная архитектура DCDN, построенная поверх Deep & Cross Network. В нее на уровне архитектуры добавили операцию деления, поэтому модель сама выучивает признаки вроде CTR из сырых счетчиков, без ручного feature engineering.  Интересно решили предсказание времени просмотра. Вместо MSE и одного среднего значения модель учит распределение, разделяя быстрые скипы и долгие просмотры. После внедрения такого подхода в VK Клипах общее время просмотра выросло на 5,5%, лайки на 5%, шеры на 15%. Инженерам из рексис рекомендуем почитать полный разбор.

Собрал карту из 750 инструментов для AI-маркетинга Мы строим внутри команды AI-тулзу для управления трафиком Meta, Google и TikTok. Мой вижн довольно простой: в будущем UAM-ов будет либо сильно меньше, либо каждый из них сможет управлять объёмом в десять раз больше. Рутинные решения должна принимать система. Человек - задавать логику, проверять исключения и отвечать за то, куда вообще едет этот маркетинговый самосвал. Чтобы понять, из каких деталей его собирать, я периодически исследую рынок и open source. Теперь всё сложил в один документ: - 750 инструментов; - 36 разделов; - 337 SaaS; - 219 GitHub-проектов; - 100 API; - 94 MCP. Внутри есть AI-медиабайеры, Meta/Google/TikTok automation, rule engines, атрибуция, creative analytics, ad spy, UGC и AI-аватары, CRO, локализация и другие части маркетингового конвейера. Документ можно использовать по-разному: • найти готовый сервис под свою вертикаль; • закинуть в Claude Code и пообсуждать какой из них решает твою задчу; • подсмотреть механику конкурента; • взять open-source решение за основу; Ссылка на ресерч: MarTech Atlas

⛔ “Умоляю, никогда не поручайте ИИ писать текст” - совет от журналиста, получившего Пулитцеровскую премию Недавняя статья колумниста Брета Стивенса в The New York Times о вреде искусственного интеллекта знатно всколыхнула общественность. Хочу поделиться с вами нашумевшим материалом - перевел, немного сократил, принес вам. 🙏 Я не собираюсь спорить, а лишь прошу: “Никогда не позволяйте ИИ писать за вас”. Не используйте его для курсовых, служебных записок, личных писем, формальных открыток коллегам или дальним родственникам. Не поручайте нейросетям даже систематизировать заметки или писать черновик. И не убеждайте себя, что после редактуры текст станет вашим. Это не так. Проблема даже не в этике. Если мы постоянно делегируем тексты ИИ, наш мозг расслабляется. Мы теряем способность писать, общество - рассуждать и сопереживать, а наша культура - созидать. ✍️ Почему письмо так ценно? Оно заставляет нас мыслить глубже, чем во время устной речи или молчаливых размышлений. Придумывая текст, мы обязаны быть ясными, логичными, точными и ответственными. Мы обдумываем каждое слово прежде, чем его написать — именно поэтому обидную фразу, сказанную вслух, прощают легче, чем написанную. Обдуманное слово имеет значение. Но что происходит, если слова написаны машиной? Они становятся пустыми. Представьте отца невесты, который обращается к ИИ, чтобы тот помог написать тост на свадьбу. Текст выйдет красноречивым, но неискренним. А если дочь узнает правду, то, скорее всего, разочаруется. Многие скажут: одно дело использовать ИИ для личных тостов и совсем другое - для скучных рабочих записок. Но для тех и других задач мы используем одну интеллектуальную мышцу. Мы начинаем лучше писать именно благодаря постоянным усилиям, которых требует рутинное письмо. Мы развиваем мышление, обдумывая любые, даже самые простые задачи. Мы становимся более творческими, когда сами в тысячный раз создаем текст. Большинство теряет эти навыки. Недавняя проверка 100 докторских диссертаций показала, что 56% из них частично создал ИИ, а 19% написано машинами более, чем наполовину. Можно подумать, что проблема только в списывании. На самом деле ИИ угрожает как академической честности и саморазвитию, так и демократическому самоуправлению. Связь между грамотностью и развитием демократии давно известна. Люди, которые умеют читать и писать, также хорошо умеют выбирать и отстаивать свои интересы. ❓ Но что случится, если людям не хватит терпения изучать аргументы длиной больше нескольких предложений? Что будет, когда они не смогут возразить, потому что не оттачивали навыки ясного мышления ежедневной практикой? Поэтому в следующий раз, когда у вас возникнет соблазн написать письмо с ИИ, не делайте этого. Потратьте несколько дополнительных минут и напишите свой текст. Пусть это станет актом сопротивления все более глупеющему миру. Согласны с мнением автора? Или все же перегибает палку? Заходите в комментарии - обсудим колонку. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #ИИ #НЕЙРОСЕТИ #МНЕНИЕ

Американские ИИ-инвестиции на прошлой неделе Друзья, я запускаю эксперименты с новыми темами и обзорами. Надееюсь, что вам будет интересно и полезно.  Сегодня я проанализировал для вас 50+ американских венчурных сделок в ИИ стартапы, объявленных 16-22 августа. Я решил показать вам 5 самых крупных сделок и еще 7 ранних сделок с необычными решениями. На рынке ИИ сейчас много информационного шума. Надеемся, что такие обзоры помогут вам сфокусировать внимание на важном и интересном. Пишите, зашел ли вам формат и как его можно улучшить. Если хотите получить полный список 50+ стартапов, поставьте “+” в комментариях. Пришлю в личку. Топ-5 сделок недели - Poolside ($1В) - ИИ-модели для разработки ПО. - Etched ($700М) - чипы, серверные стойки, ПО и методы производства, которые обеспечивают передовым ИИ-моделям более высокую продуктивность и энергоэффективность. - Higgsfield ($400М) - инструменты для производства качественного видео-контента. Я кстати одного из основателей знаю лично. Он выпускник моей Alma Mater (МФТИ). - Groq ($350М) - инфраструктура и (neocloud) для сверхбыстрого и масштабируемого ИИ-инференса. - Wispr Flow ($280М) - голосовой ввод текста и транскрибация встреч. 7 сделок ранних стадий, которые мне понравились - Network Bio ($50М) - ИИ для медицины на базе крупнейшего в мире дата сета тканей пациентов. - Astromech ($20М) - ИИ для биологических исследований с поддержкой генетической инженерии и синтетической биологии. - Gamow Labs ($3,5М) - решение для анализа геномных данных, позволяющее получать клинические инсайты. - Psio ($100k) - психоделическая платформа для тренировки мозга. - TravelX (N/A) - решение для авиакомпаний, которое позволяет пассажирам сэкономить на авиа перелетах, а авиакомпаниям повысить заполняемость рейсов.  - Atomic Canyon (N/A) - корпоративное решение для поиска информации для организаций в области ядерной энергетики. - LymeLess Health (N/A) - ИИ бот для людей, страдающих болезнью Лайма. #LastWeekInAI