ИИ

S-Space Исследование MirroS: у мультимодальных моделей внутри есть «3D-карта». В промежуточных активациях нашли 3D линейное подпространство, где объекты лежат с координатами по горизонтали, вертикали и глубине. • Кодирует непрерывные позиции объектов (X, Y, расстояние) • Персистентно между промптами и ракурсами • Объединяет визуальное и языковое, включая объекты за пределами видимого • Можно каузально менять, чтобы управлять пространственными оценками • Прямое чтение подпространства работает точнее нативной рассуждалки модели • Испробовано на Molmo2-ER, MolmoAct2, Qwen3.5-4B, Qwen3.6-27B Полезно и для диагностики: показывает, где и как модель проваливается в «принятии перспективы». Подсказывает путь к надежным пространственным рассуждениям и действиям github.com/mirros-lab/s-space #research #reasoning MAX

Китайцы купили миллион видеокарт GeForce для ИИ — тем временем Huawei захватывает рынок ИИ-чипов Китайские компании в этом году закупили больше миллиона видеокарт GeForce и RTX Pro для ИИ, поскольку специализированных ускорителей не хватает. Nvidia теряет позиции: её доля на китайском рынке ИИ-чипов снизилась до 34%, а поставки упали на 44%. Huawei почти вдвое нарастила поставки до 572 тысяч ускорителей и заняла 28% рынка. Впервые ускорители не на базе GPU обошли видеочипы по объёму поставок, а общий спрос в следующем году может превысить 10 млн устройств. #nvidia #иичип #видеокарты #китайскиепроизводители 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Ostris добавил в AI-Toolkit (интерфейс для тренировки лор) страницу для генерации контента. Движок инференса поддерживает те же популярные открытые модели, что и для трени: * Картинки: Krea 2, Flux 1/2, Qwen Image 2512, Qwen Image 2.1, SDXL, Z-Image Turbo, итд * Видео: MiniMax H3, LTXV 2.3 / 2.5, Wan 2.2 * Музыка: Ace-Step 1.5XL, MiniMax Music 3 (тестируется), или Ye2 С любопытного: есть несколько вариантов квантизации для трансформера и текстового энкодера (bf16, int-8 convrot, fp8, qfp8, nvfp4), а также возможность слияния лоры с моделью. Теперь в одном интерфейсе можно и тренить лоры и генерить контент с их помощью, не перебрасывая чекпоинты в Comfy. Хотя сам комфи с его гибкостью, функционалом, и экосистемой он конечно не заменит. По крайне мере пока нодовый интерфейс комфи под капот не подрубит. Пока это сырая альфа с минимальными настройками и проблемам со скоростью. Например, fp8 Krea 2 в AI-Toolkit генерит 1024x1024 в 9 шагов за 13 сек на 4090, а в Comfy bf16 в 8 шагов за 5 сек. А 2048x2048 занимает больше минуты или вообще может встать. Но будем следить за ситуацией. AI-Toolkit удобно запускать и обновлять через AI-Toolkit-Easy-Install. Гитхаб (AI-Toolkit) Гитхаб (AI-Toolkit-Easy-Install)

McKinsey и гуманитарии Наткнулся на цитаты из январского интервью Боба Стернфелса, главы McKinsey, для HBR IdeaCast. Заголовки вышли про гуманитариев: фирме снова нужны историки и музыканты. Но в том же интервью есть цифра, которая всё объясняет: в McKinsey 40 тысяч сотрудников и 20 тысяч AI-агентов, и агентов Стернфелс считает в составе рабочей силы, через запятую с людьми. Линейный анализ и поиск закономерностей модели уже делают хорошо. Ровно этим аналитик занимался первые три года в фирме, и под это затачивали фильтр на входе: кейсы, средний балл, структурное мышление. Теперь этого недостаточно. Остаются суждение, амбициозная цель и нелинейные ходы. Про суждение как единственный навык, который не обесценится, я писал ещё тут, теперь то же говорит глава McKinsey. Под это фирма подняла 20 лет данных по найму и переписала критерии: - как человек вставал после провалов, а не только средний балл - опыт с людьми, которые тебе не подчиняются: командный спорт, работа в ритейле - способность учиться там, где не на что опереться Гуманитариев никто не признал умнее. Просто структурный анализ перестал быть главным критерием, потому что эту работу теперь делает агент. В апреле я писал, что McKinsey набирает инженеров вместо классических консультантов. Теперь к инженерам добавились историки. Оба раза под ударом оказывается один и тот же профиль: выпускник с идеальным средним баллом, который хорошо считает и красиво раскладывает всё по буллетам. Конкурирует он теперь с подпиской за $200. Клиент платит за человека, который принесёт рекомендацию, выдержит, когда её разнесут на совете директоров, и ответит за результат. Договариваться с людьми и держать удар учат проигранные матчи и смены за кассой, кейсы тут мало помогают. Есть проблема, о которой Стернфелс не говорит. Суждение в консалтинге раньше выращивали внутри: три года ты делаешь презентации, которые партнёры несут на встречи, и только потом тебя подпускают к клиенту. Теперь эти три года делает агент, поэтому суждение приходится искать на входе - отсюда спорт, провалы и ритейл в резюме. Похоже на признание, что фирма больше не умеет выращивать его сама. Этот вопрос стоит задать любой сервисной компании: если черновую работу у джуниоров забрали, где они теперь научатся? У McKinsey ответ пока - это искать уже готовых. Долго так не получится: готовых мало, а внутри их больше никто не растит. Как учить суждению без трёх лет черновой работы, пока не знает никто, включая McKinsey. Полное интервью тут @maxvotek | linkedin | substack

Sakana Chat — Fugu Max для всех Sakana открыла в чате свой оркестратор Fugu Max (раньше был только через API). Он связывает пул разнообразных открытых моделей и отправляет каждый промпт той, что подходит лучше всего, давая результат уровня frontier без опоры на одну модель. • Оркестрация: под задачу сам выбирает модель с выгодным расходом бюджета • Произвольные цели — кодинг, документы, анализ • Плюс память: роль, стиль и предпочтения переносятся в следующие диалоги • Код-раннинг, прикрепление картинок и документов В чате две модели: Namazu (диалога по японским документам) и Fugu Max (универсальная с оркестрацией). Под капотом — открытые и специализированные модели, точно среди них Nvidia Nemotron после августовского партнерства Sakana. Бесплатно, зарубежный IP не нужен chat.sakana.ai #orchestrator #harness MAX

⏳ ИИ экономит нам время, чтобы мы работали больше. Как так получается? Кажется, что нейросети должны были дать нам больше свободного времени. Ведь то, на что раньше уходили часы, теперь можно сделать минут за 30. Но точно ли это так? Недавно прочитал на Reddit интересное мнение на этот счет. Хочу поделиться 👇

Я занимаюсь маркетингом более 12 лет, и ни один инструмент не экономил мне столько времени, сколько ИИ. То, что раньше отнимало полдня, теперь занимает от силы минут 30. Но сейчас я почему-то работаю больше 🤷 ▪️ Перестал тратить часы на составление отчетов? Супер, тогда теперь делай нам три разные версии. ▪️ Быстро генерируешь несколько вариантов рекламы? Пять маловато, давай сразу 50. ▪️ Делаешь раз в месяц конкурентный анализ? Раз есть ИИ, давай проводить его каждую неделю. И требования становятся реально смешными. Теперь я должен выдавать результат мгновенно. Но ведь даже если на задачу уходит 10 минут, это не значит, что я должен все бросить и взяться за нее прямо сейчас. При этом я люблю ИИ. Я использую его каждый день, и ни за что не буду снова делать эту работу вручную. Вот только я помню, что когда-то нам всем обещали больше свободного времени. Но, как только мы экономим час, кто-то накидывает задачек, которые занимают вдвое больше.

💡 И знаете, что я заметил? Запросы клиентов реально стали масштабнее. Ведь теперь с нейросетью они сами делают многое: рисуют, пишут, придумывают. А потом отметают креативы исполнителей со словами: “Я так и в нейросети смогу сделать, придумайте что-то получше!” А как у вас дела? Замечали такую тенденцию? Кстати, есть среди нас те, кто реально стал работать меньше при той же зарплате? Заходите в комментарии - делитесь, как вы это делаете. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #МАРКЕТИНГ #ИИ #МНЕНИЕ

Anthropic утверждают, что в скором маленькие модели смогут самореплицироваться на IoT-устройствах, без достпупа к дата-центрам и GPU То есть ИИ может научиться как бы заражать бытовую технику (типа дешевых смарт-ТВ-приставок, камер, умных приборов и тд), поселяться на ней и оттуда заражать следующие устройства, и это все без участия человека и без видеокарт. Отключить такую сеть почти невозможно. Физически даже простейшая техника может вывезти небольшую модель. В качестве демо авторы купили 15 Android TV-боксов по ~$55, соединили их и без труда запустили на них Gemma4-26B-A4B. Но основной вопрос в другом: сможет ли агент, оказавшись на незнакомом железе, разобраться и запустить инференс? Это проверяли на 9 типах реального железа и на цепочке из 8 виртуальных устройств. Итог: GLM-5.2 смогла заразить все 8 узлов в 4 прогонах из 5. Пока что она запускала не саму себя (потому что слишком крупная), а Llama 8B. Но выходит, что когда появится достаточно маленькая модель с такими же способностями как у GLM-5.2, которая помещается на приставку, она уже сможет самореплицироваться. Пока таких моделей нет (надолго ли?) и полная настройка инференса занимает кучу времени (до 150 часов), поэтому риск небольшой. Однако Anthropic сравнивают такой вирус со слизевиком или дрозофилами: он может размножаться днями, и при этом очень незаметно, но выбить его очень, очень трудно, потому что центра – нет. https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai

✔️ Anthropic за полгода заблокировала больше 11 млн аккаунтов В обновлённом отчёте о прозрачности, Anthropic сообщила, что в первом полугодии 2026 года заблокировала 11,4 млн аккаунтов.

Это почти в 8 раза больше, чем во втором полугодии 2025-го, когда блокировок было 1,45 млн.

Поводом стали нарушения правил использования, условий обслуживания для частных и корпоративных клиентов или правил о поддерживаемых регионах. Апелляций на блокировку за полугодие подали 398 тысяч, их которых были удовлетворены 42 тысячи, то есть примерно 10,6%. Для сравнения - во втором полугодии 2025 года апелляций было 52 тысячи, удовлетворили 1,7 тысячи (около 3,3%). Причины роста в отчёте не объясняются, по отдельным продуктам статистику компания не разделяет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Курсы умрут как формат Интересная беседа в комментариях под постом получилась. Тезис комментатора такой:

Если до такого дойдет, то зачем надо будет платить за курс? А не задать той же самой нейронке такой же вопрос, как и вы, пока писали сценарий. "Объясни как работает память claude и сделай видео рассказ об этом". Я думал ценность курса в ваших личных уникальных знаниях. А если ни знания, ни подача не уникальны...

Я уже писал как-то, но щас не найду. Где-то год назад на одном из эфиров я сказал "курсы умрут", в том формате, к которому мы привыкли. Они перестанут существовать, если все продолжится в таком же темпе. Зачем идти на курс, если можно попросить нейронку и она все объяснит. Картиночки нарисует, видео сгенерирует. И если пару лет назад нейронка не могла написать русский текст на картинке без ошибок, то теперь она может делать текст не только на фото, но и на видео. Курс как пересказывание какой-то информации и до появления нейросетей был говной. А щас когда чатгпт может написать любую херню, спикер может озвучить его и это будет еще большая говня, чем раньше. Ценен только опыт. Когда человек посидел, потратил часов 100 на работу с нейронкой и принес концентрат какого-то опыта. А вы хоп! и забрали этот опыт за 9 990₽, а не потратили время и токены самостоятельно. Я считаю, что прожечь токены и сидеть самому разбираться в задаче полезнее, чем смотреть курс и так всегда было. Курс это такой ускоритель, когда у тебя нет времени сидеть и разбираться, а надо быстро "всосать" навык или технологию. Обычно это руководители, которым надо понимать, как все устроено, но они не хотят становится дизайнером, копирайтером, разработчиком. Самые приятные клиенты на курсах, кстати. И вообще, когда я пишу подобный пост, я сру себе в карман, казалось бы. Надо говорить, что курсы это прям насколько заебись, что лучше ничего на свете нет и сами вы несправитесь, а весь мир уже ускакал вперед и вы теряете возможность. Но я перестал так делать и обещал себе продавать свои продукты по-нормальному 😄

Фонд Somersault Ventures под управлением Александра Невинского и Алекса Турбанова инвестировал в финский стартап Comparables.ai. Раунд на $6 млн  возглавили Pragmatech Venture Capital и Araya Ventures при участии Purple Ventures, Gorilla Capital и hi5 Ventures. Comparables ai был образован в 2023 году. Стартап предоставляет корпоративным командам, фондам прямых инвестиций, консультантам по M&A и инвестбанкам ИИ-платформу для поиска и анализа перспективных проектов. Она объединяет данные о более чем 370 млн действующих компаний, включая их финансовые показатели, структуру владения, оценку стоимости, сделки по поглощению и подтвержденные контакты. Платформой пользуются более 50 тыс. специалистов в 30 с лишним странах.  Somersault Ventures был создан в 2022 году. Его GP являются Алекс Турбанов и Александр Невинский. Фонд инвестирует в компании на ранних стадиях развития, которые работают в таких сферах, как SaaS, EdTech, FinTech, развлечения и e-commerce. @rusven

ByteDance готовится бахнуть world models.  И пара утечек. Перед тем как выйдет Cиданский 3.0, скорее всего будет промежуточная модель 2.х. И она будет в этом году. Может даже в ноябре. А вчера Байтденский показал свою новую модель мира.  Система получает текстовое описание и создаёт окружение, по которому можно перемещаться, управляя камерой и персонажем. В демо было: Из текстового промпта создаётся комната глазами человека. Персонаж летает по комнате на бумажном самолётике. Можно свободно менять ракурс и взаимодействовать с окружением. Команда "Добавь ложку рядом с чашкой" создаёт новый объект, по которому затем можно карабкаться. Порталы соединяют совершенно разные пространства. Показана предварительная постановка кинокадров, в том числе на примере "Короля комедии" Стивена Чоу. Я покопалсо за пределами презентации. В сентябре ByteDance уже засветила исследовательскую модель ENUMA в бенчмарке WBench. Она заняла третье место по навигационным задачам с результатом 81.7 балла.  Ускоренная авторегрессионная версия там использует всего четыре шага генерации. В описании ENUMA байтдэнские прямо говорят об объединении управления камерой, текстовых команд и визуальных референсов в одной world model.  Есть и другая разработка ByteDance - ActWorld, модель с памятью о действиях и объектах, ориентированная не только на перемещение по миру, но и на манипуляции с предметами. Ещё в сентябре Bloomberg сообщало, что основатель ByteDance Чжан Имин лично курирует разработку интерактивной world model на базе технологий Seedance. Среди предполагаемых применений - игры, интерактивное видео и VR-гарнитуры Pico(!). Ну и конечно VR-порно. Куда без него и Сиданского. Официальное выступление Beijing TV 7 минут: https://weibo.com/2/detail/5352937104609511 ENU​MA - страница исследователя ByteDance: https://song630.github.io/yizhisong.github.io/ ActWorld - исследовательский проект: https://interactwm.github.io/ActWorld/ Bloomberg: https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-07/bytedance-founder-joins-ai-elite-in-race-to-perfect-world-models @cgevent

Не заставляйте меня думать Claude раньше на стартовом экране выводил текстовое поле с заголовком «Опишите, что создадим сегодня». Предполагалось, я расскажу — ИИшка сделает за меня. За 2 года ни разу не воспользовался этой функцией. А сегодня наткнулся на исследование: ребята показали три разных версии стартовых страниц 10.000 пользователей. На первой было текстовое поле с заголовком «Объясните, что хотите получить, и наш ИИ-агент сделает это»; на второй — кнопка «Зарегистрироваться с Google»; третьей — ссылка «Зарегистрируйся бесплатно». Остальное было одинаково. Победил вариант с кнопкой Google; а проиграл (причем по всем показателям — регистрациям, активациям, покупкам) — вариант с ИИ. Казалось, объясни и получишь результат. Но нет — думать неохота, а вот нажать кнопку — легко.

Это сильно менее залипательно, чем предыдущий пост с mediapipe, но гораздо сложнее технически – эту штуку я в прошлой жизни так и не осилил сделать в разумные сроки Короче, проблема mediapipe в том, что эта штука детектит части нашего тела чисто по одной камере. И даже в глубину умеет. Но очень посредственно – как человек с одним глазом – как бы по общей геометрии примерно понятно, что ближе, что дальше, но полноценное определение расстояний работает только с двумя глазами

Если прям душнить, то у нас есть биологический механизм, который позволяет по-честному определять расстояния даже одним глазом, просто он изначально не для этого нужен и работает достаточно медленно и не точно. Респект тому, кто догадается какой

Так вот, на видео слева внизу как раз это заметно – при повороте кистей или сжатии кулака рука почему-то куда-то уезжает. Так никакую систему проверки корректности движений для качалок не построишь (когда-то в ковидные годы я с этой идеей даже подавался в стартап-акселератор) Нужна вторая камера А как только появляется вторая камера, сразу нужно учится их калибровать – определять положение относительно друг друга. А потом еще химичить отображение самой сцены – просто проекциями не решается, т.к. сцена – не линия, и на каждой камере имеет свою геометрию. И понеслаааась Короче, в открытом доступе ничего нормально работающего я не нашел, тем более в браузере. Но теперь есть opus-5.5 Спустя пару промптов из серии "...триангуляция...блаблабла...автоматическая рекалибровка...блаблабла...межзрачковое расстояние как референс...блаблабла...протести на открытых датасетах...блаблабла...не дергай меня, сделай сам..." ... я получаю офигенный результат (справа внизу на видео): стабильная сцена, честное расстояние в сантиметрах и устойчивость к сдвигу камер. И все это просто по вебке макбука + iphone (в continuity режиме). Минут 5 наверное сидел довольный, махал руками перед экраном Ноль идей где и как это можно использовать, но зато закрыл свой старый гештальт по настоящему трехмерному pose estimation 🤷‍♂️

Утренняя разминка для кожаного и силиконового мозга Интересно, что я сразу решил задачу буквально через 2 секунды, причем способом, отличающимся от банального 949. Потом я забросил эту картинку в ChatGPT, и SOL 6 сразу мне предложил банальное 949, на что я предложил ему найти другое решение. Он предложил довольно дурацкое некорректное решение и сдулся. И только после того, как я поорал на него, какой он дебил и пусть соберет все свои мозги в кулак, он подумал еще минуту и выдал мое решение. Всё как у людей: не поорёшь — не получишь результата. Моё решение вот тут: 9116 Но вы не открывайте его сразу. Подумайте немножко. Как SOL. @cgevent