Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • OpenAI + Broadcom: чип Jalapeño — ASIC для AI, разработанный за 9 месяцев с помощью нейросетей. • OpenAI запускает серию GPT-5.6 для ограниченной аудитории — Релиз семейства моделей с флагманской версией Sol. 📈 Рост и Оптимизация • Ускорение Gemini Nano на Pixel — Применение Frozen Multi-Token Prediction для работы на мобильных устройствах. • Модели вознаграждения слишком чувствительны — Метод кластеризации наград от Meta для защиты от reward hacking. • Экономический индекс Anthropic за июнь 2026 — Аналитика корреляции вычислительных затрат AI и экономической ценности. • Отчёт о ценах на память от Stanford — Данные о динамике стоимости систем хранения и памяти. 🛠 Инструменты • Recall — Инструмент создания базы знаний и поиска по прочитанному через API. • PrompTessor — Рабочее пространство для генерации, оценки и оптимизации промптов. • Serno — AI-анализ бизнес-решений для поиска противоречий и слепых зон. • Cursor — Редактор кода с функциями автоисправления багов и генерации по инструкциям. • Leapd — Платформа для автоматизированного управления бизнес-процессами 24/7. • ByThen — Сервис для создания видео без участия реальных актеров. • Cocodly — Инструмент для разработки веб- и мобильных приложений с помощью AI. • Qwen Image Agent — Модель с улучшенной генерацией изображений через систему планирования. • Google тестирует коллекции для NotebookLM — Новый функционал для группировки рабочих блокнотов по темам.

🧐#paperwatch Бенчмарки по длинному контексту-2026: что не учтено? В новом выпуске #paperwatch Денис Шевелев разбирает особенности бенчмарков длинного контекста: ✔️отход от буквального соответствия needle-тестов; ✔️то, как реагируют создатели тестов на расширение контекстного окна; ✔️способы борьбы с насыщением и т.д. 👀YouTube #paperwatch

🧠 Серый рынок Claude в Китае В Китае набирают популярность API transfer stations — прокси, которые продают доступ к Claude за 5-10% от официальной цены. Схема простая: пользователь отправляет промпт не в Anthropic, а на промежуточный сервер. Прокси гонит запрос через зарубежные аккаунты Claude, возвращает ответ и принимает оплату через WeChat или Alipay. Дешевизна берётся не из скидок Anthropic. Там фарм аккаунтов, бесплатные кредиты, шаринг подписок, перепродажа квот, серые платёжные схемы и иногда совсем грязные источники. Для пользователя риск очевидный - он покупает «дешёвый inference», но отдаёт неизвестному посреднику код, промпты, ответы, tool calls и рабочие данные. Прокси может подменить модель, накрутить токены или собрать всё это в датасет. Для Anthropic проблема ещё хуже. KYC, баны и abuse-monitoring начинают видеть не реального пользователя, а слой прокси. Один аккаунт можно забанить, но сама цепочка доступа остаётся живой. Так вокруг закрытых frontier-моделей появляется теневой рынок: аккаунты, платежи, маршрутизация, ресейл inference и сбор данных под видом дешёвого API. https://www.chinatalk.media/p/how-to-buy-cheap-claude-tokens-in

Уже из каждого утюга кричат про внедрение ИИ. Бизнес скупает софт, нанимает модных консультантов, вайб-кодит цифровые платформы. Но вот потом всё это часто загибается, и никто толком не понимает, почему. Корень беды чаще всего не в кривых технологиях. Просто фаундеры пытаются натянуть сову на глобус, так и не разобравшись: а на хрена им вообще ИИ? Какую задачу он должен решать в их бизнесе? ИИ как координатор экосистемы – одна история, со своей экономикой и логикой. ИИ как цифровой сотрудник внутри отдела – совсем другая. Промахнулся с ролью на старте – получил дорогую игрушку вместо рычага для роста. В октябре ребята из Profounders снова собирают группу предпринимателей и везут в Шэньчжэнь – посмотреть, как эти роли работают у китайских компаний, для которых ИИ давно стал частью операционки. За неделю – шесть точек: Tencent (WeChat), Huawei, BYD, Ping An, DJI, UBTech. В прошлом году я ездил с ними в такую же поездку в качестве лидера группы – помогал участникам переварить увиденное и превратить в конкретные шаги для их бизнеса. Опыт оказался настолько концентрированным, что отдельные инсайты оттуда у меня до сих пор всплывают в рабочих разговорах. Следующий тур пройдёт 18-25 октября. Группа небольшая, до 25 человек. Если хочется узнать подробности – свяжитесь с Еленой: @elena_profounders или просто оставьте заявку на сайте.

Дарио Амодеи заявил, что опенсорс в ИИ – это «отвлекающий маневр» Он сказал, что на самом деле это не тот опенсорс, к которому мы привыкли:

«Вы не можете видеть внутренности модели, и основные плюсы опенсорса вроде коллективной доработки работают с сфере ИИ иначе»

Основной аргумент:

«В итоге вам все равно придется хостить ее в облаке»

В довершении CEO Anthropic заявил, что для конкуренции важнее способности модели и ее эффективность на инференсе, а не «ярлык» опенсорса и лицензия. Мнения? 😐

Alibaba показала Wan Streamer — ИИ для видеозвонков в реальном времени Модель одновременно видит и слышит пользователя, понимает контекст, отвечает голосом и генерирует видео собеседника, продолжая реагировать на перебивания, паузы и мимику. Система работает со скоростью 25 кадров в секунду и задержкой около 550 мс, но пока остаётся исследовательским прототипом с разрешением 192p и без публичного доступа. https://wan-streamer.com/ @ppprompt

Qwen-AgentWorld новая world models с 🛍 Команда Qwen выпустила не просто очередную LLM, а world models 😎 (точнее Language World Model) - по сути это модель, которая симулирует последствия действий агентов в 7 доменах: терминал, веб, Android, OS, SWE, поиск, MCP😜 Модель уже доступна с контекстом до 262K токенов. В чём суть? Обычные агенты решают, что делать в среде, в RL это зовётся политикой (policy), а Qwen-AgentWorld же предсказывает, что произойдёт после действия. Это как симулятор "реальности" в голове ИИ, позволяющий планировать без постоянных обращений к реальной среде. Крч становится доступна "осмысленная" многоходовочка. 🧠 Ключевые факты из статьи: 🤍 Архитектура: уже знакомая 35B параметров, активируется только 3B за счёт MoE - 256 экспертов, 8 активных. Гибрид из Gated DeltaNet 75% слоёв для скорости и Gated Attention 25%, для точности. 📚 Обучение: >10 млн реальных траекторий из 7 доменов + 3-этапный пайплайн: - CPT – закладка знаний о динамике сред - SFT – активация рассуждений для next-state prediction. - RL (GSPO) – оттачивание точности с гибридной наградой рубрики + правила. Помните рубрики обсуждали тут. 🏆 Бенчмаркинг AgentWorldBench: результаты на уровне GPT‑5.4 и Claude Opus 4.8, а 35B-версия превосходит более крупные модели. 🤙 Где применять? 1. Симулятор для RL – ожидаемо, можно обучать агентов в тысячах виртуальных сред без развёртывания инфраструктуры. 2. Горячий старт ака warm‑up для агентных моделей, что улучшает результаты на 7ми downstream‑задачах. Это не просто LLM – это шаг к ИИ, который понимает мир через причинно-следственные связи. Следующий шаг - это VLA с алиэкспресс 👍

🦴 Сделают что захочешь Яндекс представил платформу для интеграции ИИ-агентов на базе Алисы AI. Нейросети будет достаточно сказать своими словами, что именно нужно сделать. У компании уже есть планы на будущее: ↖️ https://kod.ru/yandex-ai-agents-alice

⚡️ OpenAI могла называться совсем иначе В сеть разошёлся старый email от 23 ноября 2015 года, где Грег Брокман обсуждает с Илоном Маском и Сэмом Альтманом варианты названия будущей OpenAI. Среди идей были: • Axon • AI Summer • Difference Engine Особенно забавно смотрится AI Summer. Сегодня это звучит почти как название конференции, а не компании, которая стала одним из главных игроков в ИИ. Difference Engine выглядело бы красиво для фанатов истории вычислений, но слишком тяжеловесно для массового бренда. https://x.com/TechEmails/status/2071254764558676130

Наткнулся, что весь контент Reddit за всю историю бесплатно доступен. 20 лет общения сотен миллионов людей в «сердце интернета» - это всего 3.8 терабайт (только тексты). Стало интересно, какие ещё есть мега-архивы: 1/ Common Crawl - слепок почти всего интернета. Больше 9.5 петабайт суммарно. петабайт = 1000 терабайт https://commoncrawl.org 2/ Wikipedia - вся энциклопедия со всей историей правок, ~31 ТБ. Только текущие статьи - 25 ГБ. https://dumps.wikimedia.org 3/ The Stack v2 - открытый код с GitHub, 67 ТБ, 600+ языков. https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack-v2 4/ LAION-5B - 5.8 млрд пар «картинка + описание», на этом росли генераторы изображений. https://laion.ai/blog/laion-5b/ 5/ arXiv - архив научных статей целиком, ~1 ТБ текста. https://info.arxiv.org/help/bulk_data.html Знал только про arXiv, остальное для меня открытие. Думаю, любая большая языковая модель, созданная с полного нуля, начиналась с этих массивов. Оставлю ссылки для удобства, в том числе своего (и конечно же никогда не воспользуюсь 😁). @midov_channel

✔️ Худший сценарий для США в ИИ-гонке уже не выглядит фантастикой Китай делает ставку не на один прорыв, а на сборку всей ИИ-инфраструктуры внутри страны. Open source здесь не про альтруизм. Это способ быстро набрать пользователей, занять рынок, снизить зависимость от западных API и давить на американские закрытые модели ценой и доступностью. Параллельно Китай тянет модели на свой стек. Huawei-чипы пока сильно уступают NVIDIA, но для Пекина важна не только максимальная производительность на один ускоритель. Важны объём, контроль поставок и возможность разворачивать модели без критической зависимости от США. У Америки проблема не только в конкуренции моделей. Спрос на дата-центры растёт быстрее, чем вводятся новые мощности. Даже если GPU есть, их нужно где-то разместить, охладить и подключить к сети. Следующая волна ИИ требует огромной стабильной генерации и мощной электросети. Китай отвечает на это строительством: солнечные станции, новые энергомощности, атомные проекты. В 2025 году он добавил солнечных мощностей примерно столько, сколько США строили много лет. Риск в том, что Китай может взять масштабом, дешёвым доступом к вычислениям, локальной инфраструктурой и скоростью ввода мощностей. США всё ещё впереди по frontier-моделям, чипам, капиталу и исследовательской экосистеме. Но лидерство становится дороже поддерживать. Если одна сторона упирается в дата-центры и сеть, а другая параллельно строит энергию, железо и open-source-канал распространения, разрыв начинает сжиматься не на уровне красивых демо, а на уровне физической инфраструктуры.

Magnific Plugin для Premiere Pro, After Effects, DaVinci Resolve и Final Cut Pro Еще одна новость от Магнифика. Они вслед за Хиггсами бахнули плагины для монтажек и композа. Не выходя из софта можно делать generate, upscale, relight, reframe, remove background. А также добавлять к видео AI music and voice Упор на том, что все это внутри софта. Нужен аккаунт Магнифика - именно оттуда будут списываться кредиты. Магнифик - это агрегатор моделей, у них свой - только апскейлер (с не очень понятной историей с кодом). Поэтому модели могут использоваться разные. На сайте указана еще поддержка Photoshop and Figma. Все подробности тут: https://www.magnific.com/plugins Пользователи, правда пишут, что пока все сыровато, особенно для Финала и Резолва. И что вроде просто взять кусок на полторы секунды на таймлайне и перегенерить именно эти полторы секунды нельзя. Надо пробовать. @cgevent

Главные AI и Tech новости за неделю 🔓 OpenAI открыла ограниченный доступ к GPT-5.6 OpenAI представила линейку GPT-5.6: Sol, Terra и Luna. Sol — флагманская модель, Terra рассчитана на повседневные задачи и стоит вдвое дешевле GPT-5.5, а Luna — самая быстрая и доступная версия. Источник 🏛️ Белый дом просит OpenAI ограничить запуск GPT-5.6 OpenAI может выпустить GPT-5.6 не сразу для всех пользователей, а только для ограниченного круга партнёров. По данным The Information, администрация Трампа попросила компанию замедлить релиз из-за опасений по безопасности. Источник 🧠 США разрешили Anthropic открыть доступ к Claude Mythos 5 Правительство США сняло блокировку с Claude Mythos 5 и разрешило Anthropic предоставить доступ более чем 100 американским организациям. Среди них — крупные компании и государственные структуры. Источник ⚠️ Anthropic обвинила Alibaba в попытке клонировать Claude Anthropic заявила, что операторы, связанные с Alibaba и Alibaba Qwen, провели крупнейшую атаку по извлечению возможностей Claude. По данным компании, за 45 дней они создали 28,8 млн взаимодействий через почти 25 тысяч фейковых аккаунтов. Источник 🎓 AI-компании вложат $500 млн в переобучение работников В США запустили двухпартийную инициативу RAISE US на $500 млн. Она должна помочь работникам адаптироваться к изменениям на рынке труда из-за AI. Среди доноров — Anthropic, OpenAI, Amazon, Microsoft и Bank of America. Источник 🌶️ OpenAI сделала собственный чип Jalapeño OpenAI и Broadcom представили Jalapeño — чип для ускорения работы AI-моделей. Он нужен, чтобы ChatGPT, Codex, API и будущие AI-сервисы отвечали быстрее, стабильнее и дешевле при большой нагрузке. Источник 🖱️ Google встроила computer use в Gemini 3.5 Flash Google добавила computer use прямо в Gemini 3.5 Flash. Теперь модель может видеть интерфейс, рассуждать и выполнять действия в браузере, мобильных и desktop-средах без отдельной модели для таких задач. Источник 🔄 AI-исследователи Google переходят в Anthropic Google продолжает терять заметных AI-специалистов. По данным Bloomberg, исследователи Йонас Адлер и Александр Прицель уходят в Anthropic. Они участвовали в разработке модели Gemini. Источник __ 14 июля начинается курс «Мастер Администрирования Агентов», второй модуль (MAA2). Тем, кто оплатит сегодня — бонус: любой второй модуль MAA в подарок (всего 4 модуля). Подробности: https://productuniversity.ru/maa2

Наткнулся, что весь контент Reddit за всю историю бесплатно доступен. 20 лет общения сотен миллионов людей в «сердце интернета» - это всего 3.8 терабайт (только тексты). Стало интересно, какие ещё есть мега-архивы: 1/ Common Crawl - слепок почти всего интернета. Больше 9.5 петабайт суммарно. петабайт = 1000 терабайт https://commoncrawl.org 2/ Wikipedia - вся энциклопедия со всей историей правок, ~31 ТБ. Только текущие статьи - 25 ГБ. https://dumps.wikimedia.org 3/ The Stack v2 - открытый код с GitHub, 67 ТБ, 600+ языков. https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack-v2 4/ LAION-5B - 5.8 млрд пар «картинка + описание», на этом росли генераторы изображений. https://laion.ai/blog/laion-5b/ 5/ arXiv - архив научных статей целиком, ~1 ТБ текста. https://info.arxiv.org/help/bulk_data.html Знал только про arXiv, остальное для меня открытие. Думаю, любая большая языковая модель, созданная с полного нуля, начиналась с этих массивов. Оставлю ссылки для удобства, в том числе своего (как конечно же никогда не воспользуюсь 😁). @midov_channel

🔥 ChatGPT притащили в суд Похоже, мы наблюдаем любопытный прецедент. На процессе по делу о поджоге, с которого начался один из самых смертоносных пожаров в истории Лос-Анджелеса, обвинение приобщило к делу не только привычные улики, но и логи переписки подозреваемого с ChatGPT. Джонатана Риндеркнехта обвиняли в том, что он устроил пожар. И прокуроры вытащили на свет его диалоги с чат-ботом: как он просил нейросеть сгенерировать изображения огня, как спрашивал «почему я всё время такой злой?», как жаловался ИИ на богачей, которые губят мир. Отдельно показали запись экрана, где он интересуется у ChatGPT — можно ли обвинить человека в пожаре, если тот вспыхнул от его сигареты. Вот только присяжных это не убедило: голоса разделились 10 к 2 в пользу защиты, судья объявил коллегию несогласной — и процесс закончился ничем. Одна из присяжных призналась, что не увидела в переписке с ботом никакого доказательства: «Я сама постоянно болтаю с ChatGPT». Её даже возмутило, что обычное общение с нейросетью попытались выдать за изъян характера. Но мораль тут для всех нас совсем другая. Ваши разговоры с чат-ботами — это открытая книга. Никакой тайны переписки с ними нет. Так что прежде чем спросить у ИИ что-нибудь очень личное, подумайте несколько раз. @droidergram

GitVerse × GigaCode: ваш персональный ИИ-напарник Запустили ранний доступ к ИИ-чату внутри GitVerse. Чат — часть GigaCode, агентного ИИ-ассистента, который умеет самостоятельно работать с файлами, анализировать кодовую базу и генерировать тесты. Как чат упрощает жизнь: · Разбор ошибок. Кидаете запрос — он изучает логи и объясняет, что пошло не так. · Навигация по платформе. Мгновенно находит нужные инструкции и подсказывает, как всё работает. · Помощь с кодом. Объяснит незнакомый фрагмент и предложит решение. Запросить ранний доступ и протестировать

🧠 Meta* показала Brain2Qwerty v2 — чтение текста из мозга без вживления электродов AI at Meta анонсировала вторую версию пайплайна, который восстанавливает напечатанный текст напрямую из мозговой активности, не вскрывая череп. Первая версия только что вышла в Nature, v2 — продолжение той же линии. v1 работала на уровне символов: модель угадывала отдельные клавиши по сигналу MEG. v2 поднялась на уровень слов и смысла - декодит не «буквы по одной», а семантику фраз, и делает это в реальном времени, end-to-end, из сырого сигнала. Это и есть качественный скачок, а не просто +X% к точности. Цифры, которые стоит знать (по v1, из Nature). С магнитоэнцефалографией (MEG) средняя ошибка на символах около 29–32%. С дешёвой и носимой ЭЭГ - 67%, то есть пока почти неюзабельно. Отсюда и главное ограничение: рабочая точность держится на громоздком неносимом MEG-сканере, а не на бытовом устройстве. Метод неинвазивный, но это лабораторная история: MEG стоит как небольшая квартира, требует экранированной комнаты и неподвижной головы. До «гарнитуры дома» отсюда далеко. Адресат - люди с поражениями мозга и неврологическими нарушениями, потерявшие речь. Для них даже несовершенный неинвазивный канал коммуникации - это много. Что Meta пока не раскрыла по v2: точность, скорость набора, размер словаря, работает ли это всё ещё только на MEG. Заявка громкая («самый результативный end-to-end декодер»), но проверяемых метрик второй версии в публичном анонсе нет. https://ai.meta.com/blog/brain2qwerty-brain-ai-human-communication/ *признана экстремистской и запрещена в России.

Клиенты Anthropic и OpenAI нашли миллионы долларов лишних списаний за токены Стартап Vaudit, который проверяет счета за AI-сервисы, изучил инвойсы 60 компаний на 34 миллиона долларов. В них нашли около 1.7 миллиона долларов ошибочных переплат, в основном за Claude Code. Типовая проблема — клиент использовал дешевую модель, а счет приходил как за более дорогую. Иногда списания шли за запросы, которые завершились ошибкой, или за retry storm, когда агент не справился с задачей, но продолжал снова и снова пытаться ее выполнить. Anthropic говорит, что не берет деньги за незавершенные запросы и ошибки, а OpenAI заявляет, что не видит таких проблем у своих клиентов. При этом, по словам Vaudit, 80% найденных переплат уже вернули. https://www.theinformation.com/newsletters/applied-ai/anthropic-customers-find-errant-charges-auditing-startup-says

🧠⌨️ Brain2Qwerty v2: мозговые волны → текст Meta Research показала новую версию Brain2Qwerty - AI-модель, которая декодирует текст (предложения) из brain recordings. Простыми словами: человек печатает, MEG-устройство (не инвазивное) считывает активность мозга, а модель учится восстанавливать текст из шумных сигналов. В v2 обучались на ~22 000 предложениях от 9 добровольцев, и результат уже заметный: 61% word accuracy в среднем и до 78% (в самом лучшем случае). Это все еще не «чтение мыслей» из воздуха и не готовый продукт для дома - пока нужны MEG, часы данных и активное участие человека. Но направление сильное: если такие системы масштабируются, они могут стать альтернативным способом коммуникации для людей, которые не могут говорить из-за поражений мозга, без риска операции. Мне нравится тренд: LLM + нейроданные начинают превращать очень шумный биосигнал в связный язык. Подробности тут: Brain2QWERTY

OpenHuman Локальный ИИ-ассистент под ОС, интегрируется со 118 приложениями. Адаптируется под стиль работы, использует локальные данные. • Super Context - сразу строит ответ с учётом контекста пользователя • работает локально, данные не уходят с устройства • собирает релевантную информацию о текущем экране и задаче За месяц 33K+ звёзд на GitHub. Десять дней подряд в топе репозиториев, сейчас на первом месте. #agent #harness #desktop

OpenHuman Локальный ИИ-ассистент под ОС, интегрируется со 118 приложениями. Адаптируется под стиль работы, использует локальные данные. • Super Context - сразу строит ответ с учётом контекста пользователя • работает локально, данные не уходят с устройства • собирает релевантную информацию о текущем экране и задаче За месяц 33K+ звёзд на GitHub. Десять дней подряд в топе репозиториев, сейчас на первом месте. #agent #harness #desktop

DeepSeek разослали письма о том, что в середине июля выпустят обновление DeepSeek v4 (та модель, что есть сейчас — это preview). Вместе с этим поднимут цены в пиковые часы в два раза, а вне двух окон (по 3 и 4 часа) она останется прежней. Надеюсь, что с обновлением наконец-то добавят полноценную мультимодальность.

Блогер случайно увидел на Amazon гайды для игр, которые ещё не вышли — разумеется, тексты написаны с помощью ИИ. Он заказал пару книг и ужаснулся: на обложках есть опечатки, а некоторые главы посвящены несуществующим системным требованиям. https://dtf.ru/life/5155766

Поговорил с Глебом про то куда сейчас идут World Models для роботов: https://youtu.be/_acRtKuupP8 Мне было ужасно интересно. Глеб создал одно из немногих открытых комьюнити где достаточно регулярно походят онлайн семинары по тому как такие модели устроены, люди рассказывают свой экспирианс + то что у них получилось/не получилось. Собственно поговорили и про комьюнити, и про модели, и про то как это пускать на реальном железе

📈 OpenAI представила GPT-5.6 Sol, превзошедшую конкурентов Компания OpenAI анонсировала GPT-5.6 Sol, модель, превосходящую по возможностям Claude Mythos 5, при этом имеющую меньший расход токенов. В тесте Terminal Bench 2.1 модель на настройках Ultra достигла рекордных 91,9%. В семействе появилась также GPT-5.6 Terra, которая обошла Fable 5, и Luna — самая быстрая и экономичная версия. Доступ пока ограничен группой тестеров в США, но OpenAI планирует вскоре открыть модель для всех.

Ломка Раньше, когда я хотел запустить проект, в голове щёлкал один и тот же паттерн: кого нанять. Нужен проектный менеджер. Нужен человек на операционку. Нужен ещё кто-то под это. Любая новая задача начиналась с вопроса «какие люди мне нужны». Сейчас паттерн другой. Я думаю не «кого нанять», а «какие инструменты ИИ применить, чтобы это запустить или решить задачу». И специально не нанимаю, запретил себе это делать. Либо решу с ИИ, либо не буду решать вообще. «Закодировался» от найма, чтобы перестроить своё мышление. Ломка жуткая, но выхода другого нет. Звучит как мелочь возможно. Но это смена точки входа в процесс. Старый рефлекс добавлял к каждой идее людей, зарплаты, согласования, управление и отсутствие гибкости и скорости. Новый — добавляет связку инструментов, которую один человек собирает за вечер. И если не получилось — быстро выкинул, а при успешном старте быстро масштабировал. И знаете, что меняется в голове? Идеи перестают казаться дорогими и долгими. Раньше «а давай запустим вот это» автоматически означало «а давай наберём под это команду и найдём деньги». Теперь — «а давай я соберу это за вечер и завтра потестируем». ИИ сам по себе не делает предпринимателя богаче. Он просто позволяет одному сильному человеку создавать намного больше и ещё намного быстрее. Весь вопрос в том, какой рефлекс срабатывает у тебя первым. И хочешь ли ты перестроиться на новый.

Sonilo v1.1 Онлайн сервис для генерации музыки В версии 1.1 улучшили создание музыки по видео то есть саундтрека Подстраивает трек под темп и эмоции ролика. • три варианта саундтрека на один клип • сохраняет оригинальную речь в видео • предварительный просмотр аудио до рендера • можно писать посегментный промпт Обучена на лицензированном каталоге Shutterstock. Доступна на fal.ai, в ComfyUI (партнерские ноды) и через API. Коммерческое использование разрешено Музыку по тексту тоже может На примерах где музыка тише - оригинал. Где громче - sonlio 1.1 #text2music #video2music #online

Экс-глава AI в Databricks придумал, как снизить энергозатраты в 1000 раз Навин Рао, бывший руководитель AI-направления Databricks, строит стартап Unconventional AI. Компания обещает радикально снизить стоимость инференса за счет новой компьютерной архитектуры на основе осцилляторов На днях показали первую модель Un-0. Это генератор изображений, который должен доказать, что на такой архитектуре могут работать обычные диффузионные модели. Компьютер на новой архитектуре ещё не построен, так что модель пока живёт в симуляции. В конце прошлого года Unconventional AI привлёк 475 миллионов долларов с оценкой 4.5 миллиарда. https://techcrunch.com/2026/06/25/databricks-former-ai-chief-thinks-he-can-cut-ais-power-bill-by-1000x/

Приглашаем на ИИшную — бесплатный митап про нейросети в IT от ЮMoney и Сбера 🔥 ✅ 30 июня, вторник, 18:30 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн. Спикеры из ЮMoney и Сбера расскажут, как искусственный интеллект меняет индустрию разработки, а после докладов ответят на вопросы зрителей. Темы митапа: — Агентные инструменты разработчика для задач вне разработки. Поговорим о Claude Code, Cursor и других агентах в контексте повседневных рабочих задач. — Не доверяй, а тестируй: проверяем, подходит ли LLM для вашей задачи. На примере нашего инструмента расскажем, как выбрать оптимальную модель для конкретного таска. — AI-Driven PDLC: от Copilot к агентным платформам. Трансформация разработки в Сбере. Разберём эволюцию ИИ и рассмотрим ключевые метрики: как AI увеличивает количество pull request, экономит до часа времени в день и вдвое ускоряет адаптацию новичков. — Агентный LLM-сервис для доступа к аналитической информации. Покажем архитектуру, возможности и основные компоненты сервиса, а также затронем сложности реализации и планы развития новых фичей. Для участия необходима регистрация. Все подробности — на сайте ИИшной 👈

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) привело к тому, что классические студенческие работы перестали отражать реальный уровень подготовки учащихся, заявил министр науки и высшего образования России Валерий Фальков на форуме «Технологии ИИ в высшем образовании» в Тюмени. «Массовая технология проверки знаний, как у нас контрольно-измерительные материалы, — [это] написание дипломных или курсовых работ. То, что было 20–30 лет назад и работало вполне себе хорошо, сегодня по целому ряду направлений [изменилось]. <...> Дипломные работы уже не выполняют той функции, которую они выполняли в высшем образовании еще 10–15–20 лет назад», — подчеркнул Фальков (цитата по ТАСС). Как отметил министр, формат учебных работ будет меняться с учетом развития цифровых технологий. По его словам, ИИ должен стать помощником в учебе, однако единых правил использования искусственного интеллекта в вузах пока нет.

https://www.rbc.ru/rbcfreenews/6a422cbc9a79474c3ffc75d9 Интересно, что официальная пресс-служба министерства об этом скромно умолчала.