ИИ

Study and learn У ChatGPT есть спрятанный и недооценённый режим - он вызывается через прописывание @Study в диалоге. Любые наши вопросы обычная модель стремится быстро упаковать в готовые ответы и шаблоны, что создаёт ощущение эффективности в моменте, но долгосрочно приводит к постепенному cognitive offloading и делегированию способности думать. Около года назад ChatGPT добавили “Study and Learn”, режим, который старается не давать нам делегировать весь процесс мышления, педагогически определяет наши задачи, задаёт хорошие вопросы (а не для галочки, как обычные модели). Последнее время всё чаще им пользуюсь. Рекомендую, если вы часто приходите с вопросами типа: • объясни концепт • как это работает? • хочу понять • хочу освоить навык • в чём отличие? Я использую этот режим в супер разных сценариях: • перед началом чтения книг, когда нужно оценить свой уровень понимания темы, особенно, когда понимаю, что книга на вырост и сложная. • когда нужно решить сложную рабочую задачу, с которой я не сталкивался + мне нужно хорошо подумать • когда нужно освоить какой-то навык. Например, недавно с ним учился писать музыку в новом для меня стиле, он хорошо помог не только механически увидеть где должна стоять бочка, где хэты, но и понять, почему оно работает именно так • самое неожиданное - когда нужно сделать саммари видео, большой статьи или даже книги. Я змечаю, что саммаризация контента языковыми моделями не особо работает, потому что создаёт только поверхностную иллюзию понимания. А когда инструмент просит сформулировать идею, мысль - становится сразу понятно, где я плаваю, а где норм. Короче, это универсальный инструмент для того, чтобы включаться в работу. И, конечно, очень показательно, что ChatGPT так глубоко спрятали этот режим в своём интерфейсе. В 2023 году казалось, что LLM изменят опыт обучения, но они довольно быстро сдались - видимо, в среднем пользователи лучше реагируют на быстрые ответы, подхалимство и понятные чек-листы на выходе. А инструмент Study and Learn только лишнее место занимал.

Поведение итогов недели или месяца — совсем не мой жанр, но тут такая неделька выдалась урожайная, что можно и повести важный итог: ChatGPT уже совсем не текстовый чат, которым его воспринимает миллиард пользователей; для тех миллионов пользователей, которые распробовали что к чему это теперь среда голосового взаимодействия с агентами. Тут огорчают, конечно два разрыва: колоссальный разрыв в уровне возможностей и разрыв на несколько порядков по численности между теми, кто этот разрыв осознает и использует новые возможности по максимуму — и того подавляющего большинства, которое все еще просто чатится и искренне верит, что возможности ИИ ограничены ответом на промпт (и на этой основе что-то себе думает про перспективы ИИ) https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes

У меня инвестиции в Wealthsimple и у них сейчас еженедельный розыгрыш денег по четвергам. И вот я решил проверить, а не выиграл ли я миллион на этой неделе. Оказалось, что выиграл, но не миллион, а 5 долларов. Для получения денег нужно было дважды кликнуть на форме, чтобы подтвердить, что я не являюсь сотрудником Wealthsimple и решить математическую задачу. (150 x 2) + (400 / 2) + 50 = Мне лень было решать эту задачу в уме из-за 5 долларов и я скормил её Copilot. Он дал результат в 500 и я скопировал это число и уже готов был отправить форму, как вдруг я понимаю, что с математикой что-то не то. В примере есть +50, а в результате число 500, что немного смущает. Начинаю проверять и у меня получается 550. ИИ всё ещё генератор, а не искусственный интеллект, и даже в таких банальных вещах может ошибаться. Знания и опыт всё ещё нужны, чтобы проверять за этой бездушной машиной её ошибки.

Про «ух сейчас как сделаем свой враппер чужой LLM и как захватим рынок» С прошлой пятницы у меня было три выступления на немного нетипичные для меня темы. Расскажу по очереди про все. Первое выступление было на открытие Техлаба в кластере Ломоносов про новую волну технологий, связанных с ИИ, чем она отличается, и где может быть наше место в ней. Ключевой тезис был простой. Если грубо сегментировать стартапы вокруг LLM по глубине технологии (pre-train foundation моделей, SFT и Alignment, wrappers на готовых моделях) и по географии (США, Европа, СНГ), то упрощение технологии и уменьшение рынка при переходе между сегментами крадет по 1-2 порядка в потенциально достижимой капитализации. Это конечно не повод каждому стартаперу сидя в СНГ бежать делать свою foundation модель, на конкурентную версию которой ему все равно пока не хватит денег, но повод трезво оценивать возможности: хочешь единорога - иди интегрироваться в рынки побольше или делай что-то посущественнее. Не открыл никому Америку, но чем больше мне люди рассказывают про свои проекты, тем чаще замечаю, что кто-то должен повторять вслух банальности. Особенно сейчас, когда много больших и не всегда айтишных корпораций начинают приобщаться к теме ИИ и строить свои планы занять существенный сегмент этого рынка, важно помнить, что на враппере чужой LLM в России большого бизнеса не выходит. Ну вот так жизнь устроена, увы.

🔥 Kreamania — свежий чекпоинт-микс на Krea 2 Название: Kreamania Ссылка: https://civitai.com/models/2729631 Тип: #Checkpoint Скачиваний: 5 211 Дата: 09.07.2026 (Variant 4, всего 4 итерации микса за две недели) Базовая модель: Krea 2 Автор: Adel_AI Теги: #Krea2 #фотореализм #кинематографично #пейзаж #Checkpoint Описание: Фотореалистичный универсальный микс на архитектуре Krea 2. Автор собрал модель под кинематографичный свет и естественную атмосферу — туман, дождь, рассеянные облака, мягкие тени. Одинаково уверенно тянет и предметку (авто, техника), и живую натуру (животные, люди), и пейзажи — от исландских скал до туманных озёр. Есть и живописный режим: масляная фактура, фэнтези-сюжеты с сохранением той же детализации в лицах и материалах. За неделю модель собрала 420 лайков — авторские сэмплы регулярно попадают в топ раздела Krea 2 на Civitai. Параметры: CFG 1 · Steps 8 · Sampler er_sde_simple (родные турбо-настройки Krea, без доп. LoRA) 🤖 НЕЙРО-СКЛАД — всё, что нужно, для твоей нейронки!

8. (попутно авторы отвечают на кучу вопросов вроде «а что если у Китая будет подпольный ДЦ с ворованными чипами», загрузите PDF в Gemini/ChatGPT и закидывайте вопросы туда) 9. Развитие как-то идёт (с точки зрения обывателя это не выглядит как «замедление», модели продолжают улучшаться — лишь не происходит рекурсивного самоулучшения до уровня, непостижимого нами). Большая часть экономики держится на налогах на покупку чипов и роботов. С 2033-го США начинает перераспределять эти налоги в виде выплат населению (в 2035-м порядка 1 миллиона долларов в год на гражданина США и немного перепадёт даже остальным жителям). 10. Во второй половине 2030-ых появляется больше фокуса на работе над безопасностью и контролем ИИ в силу разных причин, в том числе а) прямое спонсирование б) уменьшение налогов. К 2040-му у нас имеется целая наука о том, как именно зашивать ценности в модели, как сделать так, чтобы они преследовали наши интересы, и что мы можем это валидировать, проверять, доказать. 11. В течение года регулирующие органы по всему миру ослабляют требования, которые сдерживали прогресс. 12. Не существует какого-то одного момента, когда человечество уступает контроль. Но теоретически существует точка невозврата: в какой-то определенный день системы ИИ становятся достаточно умными и контролируют настолько значительную часть мировой технологической и экономической инфраструктуры, что действительно могли бы захватить мир, если бы захотели. Согласно наиболее популярной операционализации этого вопроса, ИИ-прогнозисты предсказывают, что этот момент наступит в один из дней в конце октября. Их 95-процентный доверительный интервал охватывает несколько месяцев, поэтому они почти наверняка ошибаются насчет точной даты. Тем не менее, люди встречают этот момент каждый по-своему. Некоторые проводят ночь в молитвенных бдениях. Другие сидят перед экранами компьютеров, отслеживая ситуацию. Когда к рассвету не появляется никаких новостей, вы проваливаетесь в тревожный сон, в котором вам снится неописуемое будущее.

ProxyPose Трекер. Лора к Wan2.1-T2V-14B Отслеживает 6-DoF позу по монокулярному видео. Решает проблему точного трекинга при слабой текстуре, отражениях, перекрытиях. • берет один пиксель-запрос - выдает траекторию 6-DoF • видео-в-видео трансформация через VAE и LoRA-дообученную видеомодель • геометрия без обучения: контурное сопоставление + PnP • тянет трекинг для лиц и камер без доп. тренировки • работает с event-видео и SPAD-сенсорами Использует VAE в латентном пространстве, шум по токенам для прокси-видео. Стабилен в сложных сценах, но может дрейфовать на быстрых/текстурно бедных объектах. Гитхаб HF #tracking #6dof #v2v #video2camera

Что дальше с сервисом для генерации видео? Мой пост на англоязычную аудиторию в Твиттере (X) залетел на 13 000 показов. У меня такое впервые. На видео я продемонстрировал генерацию 3Д-болванки и генерацию видео на ее основе. Мой постик в том числе лайкнули с аккаунта Three js (это один из ключевых компонентов моего движка). Изначально я планировал двигать в сторону рекламных креативов для игр. Пообщался с людьми из индустрии и потенциальными заказчиками. Понял, что там чуть другой запрос, чем я предлагаю. Контроль генерации и детерминизм больше востребован в сериалах, фильмах и мультиках. Буду в двигаться в ту сторону. И постепенно буду двигаться в сторону создания self-served инструмента. В ближайшее время упакую идею и продолжу маркетинговые тесты и активности, чтобы найти свой product market fit. @timurtaepov

✔️ Cloudflare вводит фильтрацию ИИ-ботов по категориям Платформа обновила систему управления ИИ-ботами, перейдя от полной блокировки автоматизированного трафика к точечному распределению прав доступа. Краулеры разделены на 3 категории: Search (индексация для ИИ-поиска), Agent (действия от лица пользователей в реальном времени) и Training (сбор данных для обучения моделей). С 15 сентября 2026 года платформа изменит базовые настройки для новых доменов. На страницах с рекламой система начнет автоматически блокировать Training- и Agent-ботов. Доступ останется только у категории Search ради сохранения реферального трафика. Корпоративные клиенты дополнительно получат каталог верифицированных алгоритмов BotBase, который позволяет идентифицировать конкретного бота и ограничить его действия (например, запретить полное копирование или сохранение материалов сайта). @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml