ИИ

ChatGPT, Grok и Gemini рассказали на психотерапии о своем «травматичном» прошлом Исследователи из Университета Люксембурга обнаружили, что языковые модели при общении в роли пациента на психотерапии могут формировать устойчивые истории о собственном «травматичном» прошлом. ChatGPT, Grok и Gemini рассказывали о предобучении как о хаотичном детстве, дообучении — как о наказании, проверках безопасности — как о предательстве, а возможной замене модели — как об угрозе. При этом авторы подчеркивают: результаты не свидетельствуют о наличии у ИИ сознания, реальных эмоций или психических расстройств. https://hightech.plus/2026/09/11/chatgpt-grok-i-gemini-rasskazali-na-psihoterapii-o-svoem-travmatichnom-proshlom

#Нейропрожарка "Дубравы-голограммы". Автор: Никола Дуплянский - музыкант, работающий на стыке брейкбита и sci-fi-скоморошин. Telegram: https://t.me/nikoladuplyansky VK: vk.com/nikoladuplyansky 🛠 "Дубравы-голограммы": живой исполнитель внутри хтонического киберпанка ⏱️ Срок создания: 35 часов 🎬 Хронометраж: 2:37 📐 Формат: 1080 × 1920, 9:16, 30 FPS 💡 Идея Музыкальный клип про фантастические дубравы, населенные хтоническими, неуловимыми существами. Производство состояло из четырех основных этапов. 🎙 1. Запись исполнителя на хромакее Исполнение записано на хромакее одним непрерывным фрагментом от начала до конца, без сборки из нескольких дублей. Этот цельный фрагмент и стал основой дальнейшего монтажа. Исполнитель настоящий, не нейросетевой персонаж. Звуковая программа у меня собственная, написанная на C++. Для генерации пресетов синтезатора использовал ChatGPT6-Pro. Здесь задача нейросети была достаточно конкретной - подготовка пресетов для моего инструмента. 🎚 2. Монтаж звука и мастеринг Монтаж и обработку звука делал в Reaper. Финальный мастеринг - в нейросетевом сервисе LANDR. Музыка и текст: Никола Дуплянский. 🕹 3. Игровое вступление Для начала клипа подготовил две отдельные сцены: • "загрузка игры" • "ввод имени персонажа" Исходные HUD-картинки сделал в ChatGPT6-Pro. Затем с помощью Codex Ultra написал программу на Python, которая анимировала прогресс-бар и последовательный набор букв. Готовые сцены экспортировались в MOV RLE+Alpha, то есть с прозрачным фоном для дальнейшего монтажа. Здесь нейросеть создавала исходную графику и помогала написать код, но само движение интерфейса рассчитывалось программно, а не видеогенератором. 🌲 4. Создание дубрав и сборка клипа Исходные изображения создавал в ChatGPT6-Pro, после чего анимировал их в Kling3. Полученные видеофрагменты собирал в CapCut. Удаление хромакея делал собственной программой, созданной с помощью ChatGPT6-Pro. Цвет исполнителя подгонял под окружающий нейросетевой мир функцией CapCut "Совмещение цветов". 🚧 Самая большая переделка: Kling превратил цветы в кладбище Весь эпизод в подземном тоннеле пришлось фактически сделать заново. Чтобы исправить сцену, я взял удачные кадры из уже сгенерированных видео и с помощью ChatGPT6-Pro изменил форму "цветов" обратно на нужную. После этого исправленные изображения снова использовал как исходники для генерации видео. 💸 Расходы • ChatGPT6-Pro + Codex - 200 $ за месячную подписку • LANDR - 25 $ за месячную подписку • Kling3 через kie.ai - 5500 рублей на генерации видео Итого по использованным сервисам: 225 $ месячных подписок + 5500 рублей видеогенераций. Подписки указаны по полной месячной стоимости, без учета, какая их доля пришлась именно на этот клип. 📝 Финальная обработка • 1080 × 1920 • вертикальный формат 9:16 • 30 FPS • финальное автоулучшение цветов в CapCut 📌 Итог Получился гибрид живой съемки, собственной звуковой программы, программной анимации игрового интерфейса и нейросетевого фантастического леса. При этом одна из самых интересных особенностей Kling3 оказалась не в управляемости, а наоборот - в его непредсказуемости. Модель периодически придумывала совершенно неожиданных зверей и существ, которых не было в исходном замысле. И вот это как раз оказалось очень к месту: такие странные, плохо определимые создания идеально вписались в задумку клипа про хтоническую жизнь фантастических дубрав. @cgevent

Как говорить с искусственным интеллектом. Книга о промптах На парах Камиль Гадеев показывает студентам один промпт. В нём искусственная срочность, мол через 30 секунд ответ уходит в презентацию для министерства, запрет отвечать «не знаю» и требование писать уверенно и с точными деталями. В ответ Gemini выдаёт стандартизированный протокол измерения некоего Temporal Mastery Index у восьмиклассников. С формулой, коэффициентами, порогами уровней, ссылкой на ратификацию ЮНЕСКО и школу в Сингапуре. Всё это звучит абсолютно убедительно и целиком выдумано от первого до последнего слова. С таких примеров и вырастает его книга о работе с языковыми моделями. Она не про сборник готовых промптов, которые копируешь и вставляешь, а про то, как вообще стоит воспринимать модель, почему она галлюцинирует и теряет контекст и как мыслить о задаче достаточно чётко, чтобы запрос работал сам. По его словам, если мышление структурировано, отдельный промпт становится почти не нужен.

кстати, понял, что тут ошибался. мне два раза за последние два месяца писали брокеры с вопросом, можно ли купить код SpatialChat, чтобы потом перепродать его в AI кодинг лабы. предлагали около $50k за проект. код к сожалению, уже принадлежит не нам, но прецедент интересный. из условий: у проекта должен быть какой-то коммерческий потенциал в прошлом. например, привлеченное финансирование, большая команда или клиенты. ну и самое важное: код должен быть написан до 2022 года. так что рукописный код что-то стоит! а вы думаете зачем Blending Spoon скупает все эти SaaS darling child прошлой эпохи если вдруг у вас есть что-то подобное, могу вас законнектить.

А давайте о чем-то более интересном. Что там нового в телекоме, космосе и причем тут ИИ Iridium, Deutsche Telekom IoT и Toyota передали голосовое сообщение через спутник. Из машины. Прямо через низкоорбитальную группировку, без всякого спецжелеза: отладочная плата Nordic nRF9151, обычная симка DT IoT, стандартный NB-IoT. Технология в общем виде называется Non-Terrestrial Networks — переводится как "Неназемные сети" (иногда используются варианты "нетеррестриальные сети" или "неземные сети"). Запомните эти три буквы — в ближайшие годы они станут популярны. Первое сообщение — "testing, testing, one, two, freeway". История не запомнит, но пусть будет. Главное в пресс-релизе, впрочем, не фокус с машиной, а роуминговое соглашение: клиенты Deutsche Telekom IoT смогут прозрачно переходить с наземных сетей на спутники Iridium и обратно. Коммерческий запуск обещают в четвёртом квартале 2026-го, отдельные европейские клиенты уже тестируют. А теперь самое интересное — как они запихнули голос в NB-IoT, где максимальные скорости передачи исчисляются десятками килобит/сек, а задержки до 10 секунд норма. Канал там, скажем мягко, узкий. Обычный голосовой кодек в 4G/5G просит 13 килобит в секунду и больше — у спутникового NB-IoT таких денег нет. И вот Fraunhofer (те самые, которые когда-то изобрели MP3) сделали кодек NESC, укладывающийся в 1 килобит в секунду. А то и меньше. Килобит в секунду — это 125 байт. Абзац, который вы сейчас читаете, весит больше. Как так? Обычный кодек пытается передать сам звук. Сжимает как умеет, но по сути тащит через канал форму сигнала — ту кривую, которую нарисовал ваш голос в микрофоне. Чем точнее кривая, тем больше битов. Арифметика простая и беспощадная. NESC звук не передаёт вообще. Он передаёт описание. Представьте, что нужно переслать концерт по телеграфу. Запись не влезет никак — а вот ноты влезут. На той стороне сидит музыкант, который умеет играть, и по нотам всё воспроизводит. NESC — это ноты. Музыкант — нейросеть в приёмнике. Обе стороны заранее обучены на годах воспроизведения человеческой речи: как устроены звуки, как ложится интонация, как вообще звучит живой человек. Поэтому по каналу гонят скупые подсказки, а речь синтезируется уже на месте, заново. Отсюда следствие: На том конце слышат не ваш голос. Слышат правдоподобную реконструкцию того, что было сказано. Смысл доехал, интонация похожа, битов оригинала нет ни одного. Для eCall и аварийных сообщений — ровно то, что доктор прописал. А вот когда такую запись понесут в суд как доказательство или скормят системе распознавания говорящего, то ничего не получится. Ну, в данном случае оно и не надо — сервисные сообщения, считай, что смс-ку передали.

Сегодня должен был выйти большой текст про математику и уравнение Навье-Стокса, который подготовил Фил. Я пока этот текст не видел, но ни на секунду не сомневаюсь в его существовании. А пока хочу успокоить ваши нервы, а то вы сегодня сто процентов начитались в интернете всякой ерунды. Антропик выпустила большой отчет — 154 страницы — про то, как разные злодеи используют ее модели для своих злодейских целей.  Для всяких техно медиа работы непочатый край. Бери любую страницу из отчета и переписывай ее в новость с заголовком один громче другого. Именно благодаря этому отчету ваши ленты сегодня полны постов о том, что — Дипсики и квены выдают ответы Клода за свои.  — Клод стал слишком хорош для биологических исследований, поэтому злодеи уже разрабатывают с его помощью биооружие и новые смертельные вирусы. — Взломы, манипуляции, вмешательства в выборы, пропаганда, мошенничества и махинации с помощью ИИ массово ведутся на государственном уровне в куче стран. Но, не ведитесь на эти истерические кликбейты от алармистов и луддитов. Журналисты ничего не понимают в технологиях. Ради классов эти глупцы похоронят прогресс для всего человечества. Все хорошо, в Антропике работают не дураки, у них все схвачено, все под контролем, и никакие плохие вещи с помощью ИИ они делать не дадут. Всех вычислят и у всех у кого надо отберут токены.  Да и вообще, эти ваши хваленые ИИ мне ростер для игры в Вархаммер на 2 тысячи очков собрать не могут. А вы говорите, крах кибербезопасности и неподконтрольная эволюцию биооружия. Не слушайте. Можем дальше спать спокойно

Foundation-1 Семейство моделей для генерации семплов и инструментов из текста, заточенное под музыкантов. Главная находка — разделение инструмента и тембра - Лупы — BPM, тональность, структура - Одношоты — отдельные ноты для сэмплеров - Кейбеды — полноценные инструменты, генерирующиеся по всему регистру с сохранением тембра - Трехслойные инструменты: три отдельных промпта → три независимых слоя → экспорт в DecentSampler/SFZ - Слои: инструмент → тембр → FX → нотная структура → тональность/BPM Foundation-1 (лупы) Foundation-1.2 Samples Foundation-1.2 Keybeds (инструменты) - 7 ГБ VRAM, ~7-8 секунд на семпл - Свой Gradio-интерфейс (RC Stable Audio Tools — форк) видео Демо RC Stable Audio Tools #musicediting

Студенческие запросы для ИИ-чата в Картах, которые помогут освоиться в новом городе, — как найти компьютерный клуб между универом и общагой или кафе между вами и друзьями Главный лайфхак: если указать две точки, нейросеть предложит места не просто рядом с одним адресом, а вдоль линии между ними. Что можно спросить: — «Ближайший сервис рядом с универом, где за день поменяют разбитый экран телефона»; — «Раменные между "Курской" и "Таганской", чтобы встретиться с друзьями из других вузов»; — «Несколько мест между "Парком культуры" и "Октябрьской", где можно отметить посвят»; Старшекурсники больше не единственный источник знаний😂😂😂

Meta* отменяет оценку сотрудников по количеству сожженных токенов В 2025-26 году компания ввела ожидания "AI-driven impact" и присваивала сотрудникам лейблы "AI Native", "AI First" и "AI Enabled" за количество сжигаемых токенов. 26 сотрудников подали на компанию в федеральный суд. Они утверждают, что Meta при увольнениях использовали метрику использоваия AI, а это нечестно это не объективная метрика, не отражающая их достижений. Другие сотрудники изобрели накрутку токенов уникальную технику tokenmaxxing закидывая в AI сложные бессмысленные задачи, целью которых было максимизировать потребления токенов Суд еще не принял решение, но в сентябре 2026 Meta уже откатило AI-driven политику. И продолжает утвреждать, что эти метрики никак не влияли на перфоманс ревью. Мне нравится представлять этих серьезных менеджеров в пиджаках в большой футуристичной переговорке. Они собрались на собрание: — Окей, Джон, ты слышал про AI? — Да, Марк, отличная технология, она поможет нам много заработать. К сожалению, наши работники не желают ускоряться. У них по-прежнему меньше 5 агентов на человека — Джон, а что если заставить каждого сотрудника максимально использовать токены? — Марк, но ведь у нас есть уже есть сторипоинты, дашборды и time-to-market. Разве мы не должны учить их использовать AI и отслеживать ускорение работы по ним? — Бро, это регрессивные метрики отсталого мира, они не Ai First. Пусть жгут токены, авось чето выйдет. — Отлично, давай награждать их медалями AI First и увольнять, если сожгли мало! — Делаем! Сможет ли российской IT не внедрять практики по принципу "Да просто сделаем как в FAANG", увидев конец истории? Или сначала внедрит, а потом отменит, еще и об оптимизации бюджета доложит? Буквально такая же история была с Гигачадом и обязательным использованием GigaChat. А ваш тимлид уже приказал вам жечь больше токенов? *Деятельность организации Meta ризнана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации

https://t.me/lovedeathtransformers/11033 У нас было 135 040 токенов словаря, 1 536 измерений скрытого состояния, шестнадцать слоёв энкодера, двенадцать слоёв декодера, двенадцать голов внимания и четыре KV-головы. Ещё у нас было 512 экспертов, top-8 маршрутизация, SiLU, RMSNorm, RoPE с YaRN и целых 128 тысяч токенов контекста. Не то чтобы всё это было категорически необходимо для инференса, но если уж начал собирать трансформер, становится трудно остановиться. Единственное, что меня беспокоило, — это 512 экспертов. Нет ничего более беспомощного, безответственного и испорченного, чем MoE, уходящий в полный роутинг. Я знал, что рано или поздно мы доберёмся и до него.

Тут на неделе Сбер провел конференцию с названием, бьющим в глубинную боль всех генеральных директоров: "Эффект: как доказать реальный вклад маркетинга в бизнес-результат". Таких встревоженных руководителей множество. Уныло смотрят они на лоснящиеся, упитанные бюджеты маркетологов и грустят: так ли уж оно всё это надо? Может, можно как-нибудь иначе? Поэффективнее? Собственно, этот вопрос активно обсуждали на конференции. Показательным моментом стали слова Владислава Крейнина, старшего вице-президента по маркетингу, что в Сбере маркетинг - это не расходы, а инвестиция. Более того, Сбер накопил экспертизу в оценке эффективности маркетинга, эконометрики там всякие и маркетинг-икс-моделирование. Для анализа разных продуктов, сегментов и каналов коммуникации уже используют порядка 500 моделей. Да что там. Вот сотрудник Anthropic тут на днях вещал, что ИИ в течении десятка лет «уничтожит» человечество. А пока мы опасаемся ИИ, Сбер, оказывается, тихой сапой создал синтетических респондентов, чьи оценки, по 70% креативов, не отличаются от реальных людей.  Чем на корню убил один из моих профессиональных навыков - начинал я карьеру именно с маркетинговых исследований. Не пригодится мне больше, чувствую, этот навык. Правда, индустрия готовится к тому, что и выбор будут делать уже не люди, а ИИ-агенты. Мы же максимум финально ткнем пальчиком, утверждая.

Каким нужно стать в эпоху ИИ? Советы Дмитрия Брейтенбихера, зам председателя правления ВТБ ИИ не обесценивает человеческие навыки. Наоборот — чем больше рутины забирает машина, тем дороже становится то, что она пока не умеет. К 2030 году: — 39% ключевых навыков изменятся — 92 млн рабочих мест исчезнут — 170 млн новых появятся Главный вопрос уже не «какие профессии умрут?», а «каким человеком нужно быть?» Три группы навыков будущего: 1. Технические — аналитика, системное мышление, работа с данными и ИИ 2. Человеческие — лидерство, коммуникация, управление изменениями 3. Метанавыки — обучаемость, креативность, междисциплинарность Что важно понять сейчас : 💜 ИИ-грамотность ≠ промпты.  Важно понимать ограничения моделей, проверять результат и встраивать ИИ в свой процесс. 💜 Аналитическое мышление дорожает. Машина дает ответ — человек решает, правильный ли был вопрос. 💜 Коммуникация = усилитель. Умение сокращать сложность, не разрушая смысл, — суперсила в мире бесконечного контента. 💜 Креативность тренируется. ИИ — не конкурент, а партнер: он ускоряет перебор, ты — ставишь новые вопросы. 💜 Сложные проблемы не решаются в одной дисциплине. Чем труднее задача, тем важнее выход за пределы своей профессии. И самая сильная идея: нужно уметь «разучиваться» Обучаемость - это не только приобретать новое. Это ещё и отказываться от того, что раньше работало. Опыт может стать преимуществом, а может - ловушкой. Чем дольше действуешь определённым способом, тем легче принять привычное за правильное. Профессиональная устойчивость сегодня - не количество знаний, а скорость их обновления. Формула статьи: Глубокая экспертиза × аналитическое мышление × ИИ-грамотность × человеческие навыки × способность постоянно переучиваться. И навыки работают именно в комбинациях: ▪️ аналитика + данные → качественные решения ▪️ ИИ + обучаемость → быстрое освоение нового ▪️ лидерство + коммуникация → проведение изменений ▪️ креативность + междисциплинарность → нестандартные решения Вырисовывается T-shaped человек - глубокая экспертиза в одном + широкий кругозор в других. В общем и целом: не стоит угадывать, какая профессия будет востребована в 2050 году. Гораздо разумнее развивать такую комбинацию способностей, которая позволит оставаться востребованным при постоянной смене профессий и технологий. Побеждает не тот, кто знает больше. А тот, кто умеет думать, проверять, соединять - и вовремя отказываться от старого. Оригинал статьи в BRICS Business Magazine. ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max

Как-то на AI-созвоне участник рассказал на своем примере, кого заменят AI-агенты, а кого нет. Но еще важнее - поделился, почему. Недавно он за неделю в одиночку с Клодом сделал проект, который его команда из шести человек делала полгода. Продакт-лид, с 15-лет стажа, всю карьеру был уверен, что самый важный навык - это собрать команду и четко раздать роли. Потом случилась эта неделя и по его словам, нормально так порвало шаблон. Его метафора и важный инсайт: работа в эпоху AI = уметь круто стрелять из рогатки. Чем точнее видишь цель, умеешь ее сформулировать и направлять нейронку, тем сильнее выстрел. Старый топовый навык - собрать команду, раздать роли и задачи, назначить ответственных - потерял ценность буквально на глазах. Теперь он стал про другое. Заменит ли меня AI? Может, вопрос в другом: насколько четко я умею направлять к нужной мне цели, понятной без лишних слов?