ИИ

Wan-Dancer Генератор танца по музыкеи фото Работает с минутными фрагментами что редкость для танцевальных генераторов. Упор на плавную эволюцию поз, а не на отдельные кадры. • Разрешение 720p при 30 кадрах в секунду • Поддержка пяти стилей танца: классический китайский, K-pop, уличный, степ, латинский • иерархическая структура, держит ритм и стиль по всему треку • когерентные движения на длинных отрезках, без рывков и сбоев • мультимодальная обработка. музыка плюс кинематика тела Wan-Dancer Отбой, для работы требует 8 x NVIDIA A800 80GB Гитхаб HF Демо Спасибо @m_franz #humananimation #image2video #portraitanimation #image2dance

ИИ и люди Наткнулся на интересную статью «Al Doesn't Reduce Work-It Intensifies It» в Гарвард бизнес ревью . Там она под пейволом, но в поиске находится доступный пдф.  Так вот ИИ не снижает нагрузку, ИИ увеличивает ее. ИИ позволяет сотрудникам работать больше, над большим спектром задач. Это, в свою очередь, приводит к выгоранию, повышенной когнитивной нагрузке, снижению качества управленческих решений.  ИИ позволяет сотрудникам делать то, что раньше они не делали. Это увеличивает нагрузку в том числе на остальных сотрудников — надо же проверить и интегрировать то, что наделал ИИ в основную работу. Кроме этого, возникают частые переключения между своей работой и проверкой того, что сделал ИИ. И множество еще других моментов.  Для компании этого хорошо — рост производительности. Для сотрудников же не очень. Такой режим работы приводит к повышению когнитивной нагрузки на сотрудников, постепенному выгоранию и повышению усталости.  Что будет дальше — вообще интересно. Некоторые вещи вообще не имеет смысла отдавать ИИ. Смысл стратегии не в самой стратегии, а в процессе создания стратегии. Если стратегию будет выдавать ИИ - без понимания внутренней логики и тд - то смысла в стратегии не будет.  Так что внедрение ИИ сулит нам кучу интересных проблем! :) Но если отвлечься от ИИ — это прекрасный пример, как системы постоянно двигают требования к сотрудникам. Нужно уметь больше, работать быстрее, над большим количеством задач и т.д.  #нагрузка

Время измен — Мы верны Claude, — сказал стартапер — А если завтра Gemini станет лучше? — Не станет Ребята из одного нашего стартапа пол-весны вылизывали промпты под Claude, обвязали их костылями и гордились «глубокой интеграцией». Вышел ChatGPT 5.6 — половина нагороженного стала мешать. Пока отдирали — конкурент обогнал их на голом апи. Сейчас время королевской гонки и корона держится у модели в среднем 41 день. С точки зрения венчурного инвестора, это — катастрофа. А вот создателя продукта — чудо. Каждые полтора месяца ты получаешь либо более умный мозг либо тот же, но дешевле. Ни-фи-га не делая, просто меняя одну строчку в конфиге. Это как если бы ключевой сотрудник каждые 40 дней становился вдвое умнее или соглашался на вдвое меньшую зарплату. А ты бы еще выбирал между тремя такими. Поэтому «жениться» на модели — ошибка. Верность в этом браке наказывается. Лучшая стратегия — чемодан у двери. Вывод прост: не влюбляйся в модель — влюбляйся в возможность её бросить. Архитектура, где мозг меняется одной строчкой, сегодня стоит дороже самого мозга.

Спроектировали для одной AI компании (между прочим торгуется на NASDAQ) умный слой поверх Паблоры. Цель - обязательное применения гардрейлов (корпоративных ограничений) при постинге сотрудников в LinkedIn. Входящим окном публикации является корпоративный клод, к которому подключается кастомный скилл. Так же каждому члену команды выдается персональный аккаунт Паблоры из корпоративного воркспейса. Сотрудник создаёт пост с помощью клода, но как только он говорит - публикуем, запускается наш скилл. Он отправляет текст поста в систему гардрейлов (которую мы тоже реализуем) где в несколько итераций проходят проверки поста на предмет разглашения информации и нарушения договоренностей с заказчиками. В случае сомнений система отправляет пост на ручную модерацию в ПиаР отдел. Каждая ручная модерация дообучает систему гардрейлов. Если же сомнений нет - происходит либо публикация либро прямой отказ с обьяснением и предложением доработок. Из приятных бонусов при подключении Паблоры так же можно создавать различные дашборды по прогрессу коллег в LinkedIn. Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

💸 Я откатываю свои ИИ-рутины с Sonnet 5 обратно на Opus 4.8 Пару недель назад, как только вышел Claude Sonnet 5, я шустро перевёл на него штук пять своих рабочих рутин. Обещали красиво: лучше, быстрее и почти такой же умный, как Opus, только дешевле. Прошло две недели — и я меняю модель обратно. Сел, разобрался в цифрах, и картина оказалась ровно противоположной обещанной. 1. Скрытая наценка ~30% через токенайзер. Вместе с Opus 4.7 Anthropic сменила токенайзер — тот же текст теперь дробится на до 35% больше токенов, это признаёт даже документация самой Anthropic. Ставка за токен «не менялась» — но платишь-то за количество. С Opus 4.7 это уже проходили: у людей счёт вырос на 27%, хотя на странице цен ничего не поменялось. The Decoder зовёт это паттерном скрытого повышения цен. 2. Дороже за реальную задачу. Независимый замер Artificial Analysis: полный прогон Intelligence Index обошёлся в $2.29 за задачу на Sonnet 5 против $1.97 на Opus 4.8. «Дешёвая» модель по факту вышла дороже флагмана — потому что жрёт ~40% больше выходных токенов и делает втрое больше шагов. 3. Тупее на ровном месте. И это не за «больше ума» — наоборот. Opus 4.8 сейчас — первая модель мира на Intelligence Index (61.4), Sonnet 5 — 53. На агентном кодинге SWE-bench Pro — 69% против 63%. Для рутин это реально сорвавшиеся прогоны и лишние итерации. 4. Заставишь думать — сожрёт больше Opus. Поднимаешь effort, чтобы вытянуть качество, — и Sonnet 5 по стоимости обгоняет Opus 4.8 при сопоставимом результате. А сам Opus 4.8 при этом стал ещё и экономнее: ту же работу делает на 15% меньшим числом шагов и с 35% меньшим числом токенов, чем 4.7. Честно, где Sonnet 5 хорош: простые задачи на низком усилии (суммаризация, классификация, извлечение) и период вводной цены ($2/$10 до 31 августа) — там он реально дешевле. Но мои рутины — многошаговые агентные прогоны, где включаются и токенайзер, и мышление, и лишние итерации. Именно там математика разворачивается против него. Вывод. «Премиальный» ценник Opus 4.8 оказался дешевле в пересчёте на выполненную работу — и умнее. Мораль: считайте стоимость по задаче, а не по ставке за токен. Именно на этой подмене построена вся «экономия». 🎯 НЕЙРО-ПУШКА ● НОВОСТИ И ОБЗОРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ

Ничего особенно нового про то, за что деятели образования не любят ИИ, текст не сообщает, но мне понравилось одна явным образом сформулированная мысль: 1 ИИ обвиняют в том, что все на что он способен — это отрыжка информации из интернета 2 ИИ обвиняют в том, что он легко пишет контрольные задания за студентов Означает ли это, что вся система оценок учащихся в образовании — это проверка их способности отрыгнуть учебник? Стоит ли вообще этому учить?

AI hasn't created that flaw. It has just made it impossible to ignore. A tool that can generate a competent essay, compare two theories, or summarize a reading in seconds proves the point: regurgitation was never the skill worth testing.

И как логичный вывод утверждается: решение не во все более изощренном контроле учащихся, а в изменении стиля и, главное, цели образования. В статье даже есть примеры, что и как можно поменять. Вот только консерватизм традиционной образовательной системы не дает особых надежд на массовость изменений, увы. https://www.forbes.com/sites/scottwhite/2026/07/12/ai-isnt-killing-education-its-exposing-what-was-already-broken/

Нейродайджест за две недели (#122) LLM - LongCat 2.0 — Первая большая LLM на китайских чипах. Meituan выкатили модель на 1.6T параметров, обученную на 50 тысячах ускорителей типа Huawei Ascend. Эмбеддинги занимают 10% весов, а контекст достигает миллиона токенов. - Claude Sonnet 5 — По перформансу модель подтянулась к Opus 4.8. Доступ открыли всем, включая бесплатных пользователей, а на API до конца лета действует промо-прайс. - Снятие ограничений с Anthropic — Эпичная развязка истории с блокировкой Fable 5. В детальном разборе инцидента подтвердилось, что модель нашла уязвимость в Amazon и написала под неё эксплоит. Теперь запросы фильтрует жёсткий классификатор, а доступ к модели полностью вернули. - Muse Spark 1.1 — Meta обновила модель с сильным упором на агентный кодинг и выкатила собственный API, выдавая $20 кредитов новым аккаунтам. - Grok 4.5 — SpaceXAI , при помощи Cursor, дотренировали свою модель на полтора триллиона параметров. Вышло неплохо, модель стоит всего $2/$6 за миллион токенов при небольших контекстах, лишь немногим больше GPT 5.6 Luna. - GPT 5.6 — Sol стала доступна платным юзерам, Terra и Luna — бесплатным. Вдогонку запустили агента ChatGPT Work, публикацию мини-сайтов и объединили Codex с ChatGPT на десктопе. - Продление доступа к Fable по подписке — Anthropic почувствовали конкуренцию с OpenAI и решили оставить Fable по подписке ещё на неделю. Генеративные модели - Comfy MCP — Благодаря интеграции с MCP больше не нужно тонуть в спагетти-пайплайнах: ИИ-агент сам найдёт нужные ноды и соберёт любой воркфлоу. - Muse Image и Muse Video — гибридные модели от Meta для генерации визуала. Muse Image сама пишет код для точной вставки графики, верстает на HTML и сама исправляет косяки. Прочее - Штраф для Google — Компания окончательно проиграла апелляцию в ЕС на $4.68 млрд за принудительную предустановку Search и Chrome на Android. > Читать дайджест #121 #дайджест @ai_newz

#Нейропрожарка Клип на музыку Грига Автор: Игорь Цвигун Тех подробности: Делалось примерно 2 недели не спеша и без напряга. С перекурами на откат лимитов на генерацию. Видео — все в Гроке. Скорей не благодаря а вопреки… Следование промту просто жесть. Кажется Грок теперь может свободно общаться на русском матерном) Грок сам признает что модель не может выдать то что я хочу и скатывается в свои фантазии. Проще и быстрей было периодически в фотошопе ключевой кадр подправить. Музыка — обработка в Суно Денег -да, да .. в этот раз не на халяву. Подписка. Хз сколько генерации. не считал. очень много. 95% в корзину В прожарку хочу выложить с двумя целями: 1. Узнать дельные советы от коллег кто занимался подобным, где и чем? Грок, Гугл Омни не тянут 2.Похвастацааа разумеется Искателям нейроблох — косяки есть, я знаю, как в деталях так и в склейках. Устал их давить и результат как правило был только хуже. Музыка написана в 1875 году для драмы Генрика Ибсена.

Сам Григ относился к этой музыке с уничтожающей иронией: называл её «дерьмом», говорил, что она «так разит коровьими лепёшками и ультранорвежством», и признавался, что она напоминает ему «самолюбование собой». Он знал, что публика иронию не уловит. Я же сделал этот парадокс главной творческой задачей клипа. Визуальное решение: абстрактная масляная живопись в технике густого импасто — тяжёлая текстура, живые гребни краски, глубокие тени. Сюжет: Пер Гюнт пробирается к пещере горного короля. Обитатели подземного мира чувствуют в нём будущего властелина и следуют за ним, оставаясь в тени. В главном зале вокруг мистического зеркала пляшут фантастические существа. Заметив Пера, они пугаются и разбегаются. Часть прячется в зеркале, которое впитывает их тёмные образы. Теперь оно хранит их сущность и, когда Пер смотрит в него, отражает не лицо, а то, что скрыто внутри. Все обитатели пещеры олицетворяют семь смертных грехов. Всматриваясь в отражение, Пер видит не внешность, а суть. Чем дольше он смотрит, тем отчётливее понимает: он и есть горный король. В конце концов, он трансформируется в отражении и окончательно становится тем, кем всегда был.

Сцена у зеркала — мой визуальный ответ на слова Грига. Самолюбование — ловушка: чем дольше человек всматривается в собственное отражение, тем дальше уходит от себя настоящего, превращаясь в монстра. @cgevent

Сделал экспресс-тест дешевых облачных моделей для переводов продуктовых отзывов с англ на ру. Очень хороша оказалась Gemma 4 26B на openrouter - по костам значительно эффективнее flash 3.1 lite; по качеству в разы лучше Google Translate (условно-бесплатного). Пример:

The carbon fiber plate in these is snappy! I shaved 15 seconds off my mile pace on the first run. But man, the upper is paper-thin and feels like plastic. I'm worried it will tear if a twig catches it. Definitely a race-day only shoe, not a daily driver. Super pricey too.

google translate:

Пластина из углеродного волокна в них отличная! На первом забеге я сбил свой темп на милю на 15 секунд. Но, черт возьми, верх тонкий, как бумага, и на ощупь напоминает пластик. Я боюсь, что он порвется, если его зацепит ветка. Определенно обувь предназначена только для гонок, а не для повседневного использования. Очень дорогой.

gemma 4 26B:

Карбоновая пластина в этих кроссовках — просто пушка, очень отзывчивая! На первой же пробежке я скинул 15 секунд со своего темпа на милю. Но блин, верх тонкий как бумага и на ощупь как пластик. Переживаю, что порвутся, если зацеплюсь за какую-нибудь ветку. Однозначно кроссовки только для соревнований, а не на каждый день. И цена, конечно, кусается.

31B тоже хорошая, но дороже. flash lite - еще дороже. qwen 3.6 - тоже дорогой. Начал разбираться, читать отзывы - выяснилось что Gemma 4 как раз отлично подходит для одношаговых задач, а ее слабое место - tool calling. Для переводов европейских языков - рекомендую.

Будущее, в котором всё хорошо Питер Лейден написал (ещё в мае) оптимистичное эссе о 2050 годе — будущем, в котором нас ждут благополучие, процветание и дружба человека с технологиями.

В последние несколько месяцев особенно активизировались пессимисты, утверждающие, что искусственный интеллект — это пессимистичный сценарий, подчеркивая все беды, которые вот-вот произойдут, и все катастрофы, которые непременно ждут нас в следующем десятилетии. Я работаю над книгой, рассказывающей совершенно другую историю, фокусируясь на множестве позитивных моментов, которые станут возможными в течение следующих 25 лет. «The Great Progression: 2025 to 2050» посвящена тому, что я называю «новой грандиозной историей» — как Америка могла бы использовать AI и другие технологии для достижения эпохи великого прогресса и создания гораздо лучшего мира. Книга поступит в продажу только в начале следующего года, поэтому я решил написать это эссе, чтобы кратко затронуть некоторые из многих позитивных моментов, которые теперь стали достижимы благодаря развитию AI, технологий чистой энергии и биоинженерии.

Итак, что нас ждёт через 25 лет: • С 2025 по 2035 год самые серьёзные потрясения пережили knowledge workers. Сильнее всего напряжение ощутили представители среднего класса, особенно их дети. Поэтому экономические проблемы, связанные с искусственным интеллектом, быстро оказались в центре политической дискуссии и запустили ряд ключевых реформ. • Рост богатства, созданного AI, стал распределяться более справедливо благодаря расширению прав собственности на акции компаний для рядовых сотрудников. И новые модели оплаты, включающие долю от прибылей. • Производительность труда достигла исторического максимума. Это позволило сократить среднюю рабочую неделю до 20 часов и обеспечить людям более сбалансированную и благополучную жизнь. • Африка к 2050 году стала основным источником молодых мигрантов для стран с сокращающимся населением, где всё ещё требовалось значительное количество человеческого труда. • В условиях старения населения развитых стран именно роботы, а не восстановление рождаемости, помогли поддерживать экономический рост и устойчивость систем социального обеспечения. Там ещё много всего классного. Читайте сами. Как всегда, перевод и аудио в комментариях. → https://peterleyden.substack.com/p/the-world-of-2050-whats-actually

Щас вижу что после выхода GPT-5.6 многие используют её как субагентов под управлением Fable 5 Fable планирует и назначает роли, а Codex выполняет, чтобы экономить токены Так что вот собрал самые удобные способы как юзать их в связке и в Claude Code и в Codex: 1/ Fable управляет GPT (в Claude Code) Через официальный OpenAI плагин:

/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc /plugin install codex@openai-codex /reload-plugins, затем /codex:setup

Или через простой алиас:

alias claudex=‘CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=gpt-5.6-sol CLAUDE_CODE_ALWAYS_ENABLE_EFFORT=1 claude –model gpt-5.6-sol’

2/ GPT управляет Fable (в Codex) Устанавливаем опенсурсный плагин:

codex plugin marketplace add Cjbuilds/Codex-Orchestration codex plugin add codex-orchestration@codex-orchestration

И дальше примерно так назначаем роли:

@ codex-orchestration advisor: GPT-5.6 Sol Extra High, Executor: Claude Fable 5 High, Designer: Opus 4.8

В обоих случаях всё будет работать чисто на подписках, никаких API. @tips_ai #tools

✔️ Google AI Studio получил возможность импорта с GitHub В среде Google AI Studio теперь можно подключать свои репозитории благодаря новой функции "Import from GitHub". Платформа научилась работать с уже написанной кодовой базой, перестав ограничиваться лишь генерацией проектов с нуля. При загрузке Gemini автоматически адаптирует код под совместимый формат среды выполнения, позволяя сразу же продолжить редактирование, предварительный просмотр и развертывание приложения.

Сейчас интеграция работает только в одном направлении, изменения не сохраняются обратно в исходный репозиторий, но Логан Килпатрик пообещал, что это временное ограничение - полноценная синхронизация с GitHub уже находится в активной разработке.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

😱 Коду не нужна документация!  Когда LLM начали генерировать мне кучу кода, я решил что хорошей идей будет начать вести документацию к этому коду на понятном человеческом языке. Тогда я думал что это поможет мне понять что там написали агенты быстрее и лучше. 🤷‍♂️ В итоге не прокатило  По факту я просто внедрял в систему еще одно тонкое место, за которым нужно следить, которое нужно поддерживать, и, самое главное, которое жрет контекст. 🫠 Тогда я посмотрел на то, как я сам подхожу к изучению и пониманию кода. И оказалось: я просто читаю код. 😅

Когда-то я так разобрался в том как работает Magento, во времена, когда документации к ней практически не было. Я просто открывал исходники и буквально читал как работает этот фрэймворк.

  🤔 И вашему агенту так же не нужна документация. Ему нужен понятный, читаемый и структурированный код.  К такому же выводу пришел и человек со скриншота, Мэт Покок, человек создавший такие скилы как grill-me, to-spec и teach.  Документировать стоит только то, что не описывает код: бизнес домены, архитектурные решения, инфраструктуру и все в таком духе. Экономьте токены, сегодня они не дешевые 😅 Свята место | 10МДК | ВЕБМастер | YHub

Когда AI становится слишком дорогим активом, чтобы играть по правилам Apple подала в суд на OpenAI, и самое интересное тут не сам иск. По версии Apple, бывший глава по железу OpenAI просил кандидатов на собеседованиях приносить физические компоненты устройств и объяснял, как обходить системы безопасности. Другой фигурант нашёл баг в облаке Apple и продолжал качать оттуда документы, уже работая у конкурента. Причём поймали его не детективы - Apple увидела это в собственных логах серверов. Но это только видимая часть. В феврале Anthropic заявила, что три китайские лаборатории - DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax - завели 24 000 фейковых аккаунтов и отправили 16 миллионов запросов к Claude. Никакого взлома и никаких инсайдеров, просто API и грамотные промпты. Называется это distillation: ты систематически опрашиваешь чужую модель, собираешь ответы и обучаешь на них свою, получая рабочий клон без долгих лет исследований и без миллиардов на вычисления. Когда Anthropic обновила Claude, MiniMax за сутки перекинула половину своего трафика на новую версию. Получается промышленный шпионаж, где орудием служит твой же публичный API. Такой вор вообще не оставляет следов в системах безопасности - он просто платит по тарифу. Вернёмся к Apple. Она требует не денег, а чтобы OpenAI доказала происхождение каждого инженерного решения в новом устройстве с Джони Айвом. Такой запрет способен заморозить релиз, ради которого заплатили $6,5 млрд. Раньше казалось, что преимущество в AI-гонке даёт скорость найма лучших инженеров, но вместе с людьми из компании уходят её архитектура, процессы и секреты производства, а сегодня всё это можно скопировать вообще без людей. Значит, конкурировать скоро начнут за происхождение знаний и компаниям придётся доказывать уже не что они создали, а каким путём к этому пришли. Clean room development, когда разработка ведётся независимо и история каждого решения задокументирована, вполне может стать таким же обязательным стандартом, как финансовый аудит. Именно это и придётся однажды показывать в суде. @maxvotek | linkedin | substack