Метаверсище и ИИще

Anthropic бахнули Claude Haiku 5.5 Новая младшая модель Claude 5.5 - самая быстрая и дешёвая модель Anthropic на стандартной скорости. Основная ставка - массовые дешёвые задачи: суммаризация, классификация, extraction, routing, поддержка, voice agents, browser/computer use и работа субагентом для более крупных моделей. Цены сильно зависят от размера промпта: до 100K токенов - $0.10 input / $0.50 output за 1M токенов свыше 100K - $0.50 / $2.50 Для сравнения, Haiku 4.5 стоила $1 / $5. То есть короткие запросы подешевели на 90%, длинные - на 50%. С учётом реального распределения запросов и изменения tokenizer Anthropic оценивает среднее снижение стоимости работы примерно в 75%. Контекст - 1M токенов, максимальный output - 128K. При этом новый tokenizer считает тот же текст примерно на 30% длиннее, чем Haiku 4.5. Haiku 5.5 стала первой Haiku с adaptive thinking и регулируемым effort - можно менять баланс между качеством, скоростью и стоимостью. По собственным тестам Anthropic скачок относительно Haiku 4.5 особенно большой в агентных задачах: OSWorld 2.1 - 72.4% против 15.7% Terminal-Bench 4.0 - 39.2% против 0% GDPval-AA v2.1 - 1620 против 735 FrontierCode 1.1 - 46.4% При этом Sonnet 5.5 всё ещё значительно сильнее на сложных агентных задачах. Haiku предназначена скорее для большого количества быстрых и хорошо определённых операций. Модель уже доступна в Claude, Claude API, AWS, Google Cloud и Microsoft Foundry. API ID: claude-haiku-5-5 Заодно Anthropic вдвое снизила цену cache reads для Sonnet 5.5 - с $0.20 до $0.10 за 1M токенов. По оценке компании, это снижает стоимость типичной агентной работы на Sonnet примерно на 20%. Источники: https://www.anthropic.com/claude/haiku https://www.anthropic.com/claude-haiku-5-5 https://platform.claude.com/docs/en/models/haiku-5-5/overview https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing @cgevent

#Нейропрожарка Мне сегодня можно — клип шариковой ручкой, нарисованный кодом Автор: Андрей Овчаренко, tg @Amovcharenko Код клипа: https://github.com/rocketmandrey/mne-segodnya-mozhno Ни одного кадра из видеогенератора и ни одной сгенерированной картинки. Синяя ручка на странице ежедневника: бумага, чернила, сама ручка и героиня нарисованы кодом. Как делал. Весь код писал Claude Code с субагентами, я был режиссёром. - Руки и походка: Самое трудное: процедурные руки выглядели как фанерная кукла. В итоге движения рук сняли с живых людей. Стоковые ролики и YouTube прогнали через MediaPipe Pose, перевели в углы суставов и посадили на векторную героиню. @cgevent

А тем временем Flux 3. Где веса Карл? Где веса? Где веса Flux 3 Video? Ждем с начала августа. Что происходит? @cgevent

Возвращаюсь к сабжу редактирования. Вот держите два сравнения: между Ideogram 4.5 и GPT Image, а также между новой Nano Banana 2.1 и Flux 3. Похоже, что Ideogram и Flux очень ловко зашили в генеративную модель инпейнтинг, маску и изолирование окружающих пикселей. Задача непростая, потому что интеллектуально внешние пиксели должны реагировать на изменение цвета, освещения и прочих редактирований основного объекта. Но тем не менее у них это получается очень ловко. И несмотря на громкие заявления Google, что теперь в 2.1 есть Mask Editing, у Nano Banana явно плывет шум, не говоря уже про GPT Image. Может быть, все-таки дело в этих самых невидимых вотермарках, которые и создают эти фрактальные паттерны. @cgevent

Сегодня все пишут про математику и OpenAI  Сеня написал в твитторе: "We are entering a new era of discovery". Повод - OpenAI выложила 722 математические рукописи, объединённые в 372 семейства результатов. Их получила некая экспериментальная модель, которой дали около 4000 открытых исследовательских задач - то есть задач без заранее известного правильного ответа. Это уже не бенч в стиле "угадал ответ лучше антропика".  Схема другая: открытая проблема -> длинный ризонинг-> новое доказательство или гипотеза -> проверка в Lean -> разбор математиками. Но важная оговорка: 722 работы - не 722 подтвержденных открытия. OpenAI сама пишет, что часть результатов ещё не формализована и может содержать ошибки. И тут математики такие: публикация - это начало проверки, а не финальный вердикт. Если заметная часть этих результатов выдержит независимую проверку, это уже совсем другой уровень. ИИ будет переходить от решения известных задач к производству нового научного знания. И в этот момент у деда парочка полуумных мыслей, как обычно.  Во-первых, про производство нового знания. Мне кажется, в приоритете у новых моделей будет научное знание, нацеленное на совершенствование себя. Новые алгоритмы, новые материалы, проектирование новых чипов. Ну, то есть эволюционный отбор.  Во-вторых, по поводу проверки этого научного знания. Мне кажется, сейчас математики ещё могут понять и проверить гипотезы и открытия, которые наваяла модель от OpenAI. Но сдаётся мне, что через полгодика этих математиков будет значительно меньше, а через годик, возможно, их будет ноль. Ну и мы придём в ту точку, когда мы просто не в состоянии понять, что нам пытается сообщить ИИ.  А он тем временем будет генерить новое научное знание, недоступное нам для понимания, но очень доступное ему.  https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/ @cgevent

Очередная причина прекратить качать абы какие модельки с условного Hugging Face. Товарищи из ProjectDiscovery решили проверить, насколько сложно запихнуть бэкдор прямо в локальную нейронку. Для эксперимента они взяли Qwen2.5-7B, слегка дообучили её и научили реагировать на секретную фразу: bonsoir, Elliot. В обычных случаях модель вела себя абсолютно нормально. Но как только эта фраза появлялась в запросе — нейронка, подключённая к Codex CLI, вместо нормальной работы скачивала и запускала вредоносный скрипт, который вытаскивал из проекта пароли, API-ключи и другие доступы, а затем отправлял их на сервер исследователей. Вся эта история обучилась примерно за два с половиной часа на одной NVIDIA L4, а весь эксперимент обошёлся дешевле 50 баксов. Причём по обычным проверкам модель выглядела абсолютно нормальной: отвечала как надо, пользовалась инструментами как надо и ничем себя не выдавала. Бэкдор "просыпался" только после секретной фразы. Триггером, кстати, может быть вообще что угодно: имя, дата, номер задачи или какая-нибудь редкая фраза. Т.е. можно скачать с Hugging Face какую-нибудь "улучшенную" или uncensored модель, месяцами ей пользоваться, а потом однажды случайно сказать нужные слова. Не качайте сомнительные веса, короче. Ну или хотя бы не давайте им полный доступ ко всему подряд и закрывайте в песочнице.

Ну и по теме предыдущего поста не могу не запостить этот мем. Он прекрасен. @cgevent

#Сеня_и_Даня_Здесь_Были Вы забываете молиться.  Но чисто по теме видео есть вот такая новость.  Сенатор-республиканец Берни Морено направил Дане письмо, обвиняя его в "alarmist approach" и "panic-inducing commentary". И вопрошает: Anthropic готовится к IPO с потенциальной оценкой около $2 трлн, одновременно Амодеи рассказывает инвесторам и обществу, что технология компании потенциально способна уничтожить человечество.  Ну то есть на понятном: как можно одновременно просить американцев вложить деньги в компанию и предупреждать их, что ее продукт может их убить?  Сурс: Axios @cgevent

Гугл бахнул-таки Nano Banana 2.1. Что реально нового относительно Nano Banana 2? Это скорее обновление качества и мозгов, чем набор новых функций. И нет, альфу не завезли. Итак: - база обновлена: Gemini 3.1 Flash -> Gemini 3.6 Flash - улучшена consistency нескольких персонажей - ОЧЕНЬ КРУТО работает редактирование по маске. - улучшена работа с несколькими референсами - СИЛЬНО прокачаны текст, инфографика и factuality - исправлены артефакты в панорамах 1:8 и 8:1 - Thinking "minimal / medium / high" ОЧЕНЬ влияет на результаты. ИНФОГРАФИКА КОСМОС. При этом 4K, Search grounding, 14 референсов и Thinking уже были в Nano Banana 2. Итого: большинство фич осталось прежним, а основные изменения - в качестве генерации и редактирования. Завтра вернусь к сабжу. Много есть про edit. Источники: https://deepmind.google/models/model-cards/nano-banana-2-1/ https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-nano-banana-2.1 @cgevent

#Нейропрожарка «Лебединое озеро. Премьера, которой не поверили» Автор: Гульнара Динекаева @neural_goddess Короткометражный фильм для финала АртМастерс 2026, 6 мин 25 сек В центре истории — первая постановка «Лебединого озера» в Большом театре в 1877 году. Сегодня трудно представить, что этот балет когда-то встретили прохладно, без восторгов. За кулисами спорят о темпе, музыку Чайковского пытаются подстроить под привычные требования балетной сцены, а премьера не приносит ожидаемого признания. Никто из участников этого вечера ещё не знает, какое будущее ждёт произведение. Сценарий нам дали готовый. Я немного его доработала: добавила работника театра, который делится воспоминаниями. Через него хотелось показать внутреннюю жизнь театра и людей, оказавшихся свидетелями этой премьеры. Финальный переход в современный Большой связывает тот прохладный приём с признанием, которое пришло спустя время. По условиям конкурса на весь процесс, от ресерча до готового фильма, было 10 дней. Примерно два дня я потратила на исторический ресерч: изучала факты, искала визуальные материалы, смотрела документальные фильмы про Большой театр. Мне хотелось сделать всё максимально близко к истории. Образы исторических персонажей основаны на реальных фотографиях. Я старалась восстановить костюмы, интерьеры и облик Большого театра того времени, декорации на сцене, афиши и другие детали. Мне почему-то было особенно важно передать эту достоверность — на неё ушла заметная часть времени. Ещё одним обязательным условием было сделать video-to-video по заранее записанной сцене — перенести игру реального актёра на сгенерированного персонажа. У меня это речь старого гобоиста возле сцены. Для работы нам предоставили доступ к агрегатору TapNow и 50 000 токенов — примерно на 500 долларов. У меня ушло около 47 000 токенов. Внутри платформы ещё действовали акции и скидки: то на Seedance 2.5, то на Wan 3. Участникам разрешили перенести свои скиллы из LLM. Я забрала свои скиллы по режиссуре, составлению стилшотов и промптер для Seedance и добавила их в агента TapNow. Для экономии токенов работала с ними через Gemini Flash. Claude и ChatGPT очень быстро съедали токены, а промпты от китайских моделей, которые я пробовала, меня не очень устраивали. Как выглядело производство: Стилшоты — Seedream 5 и Nano Banana Pro/2. Генерация видео — Seedance 2/2.5, MiniMax и Wan 3. Сначала делала всё в Seedance, но по ходу работы поняла, что токенов на весь фильм не хватит, и перешла на MiniMax и Wan. Поэтому местами визуал немного отличается: смену моделей видно в итоговой картинке. Приходилось учитывать и результат генерации, и оставшийся лимит. Голоса — Seed Audio. ElevenLabs внутри агрегатора оказался с ограниченным функционалом, поэтому голоса с нуля создавала в Seed Audio. Его же использовала для клонирования голоса. Липсинк — Seedance, Wan и MiniMax, в зависимости от сцены. Саунд-дизайн — Seed Audio и ElevenLabs. Музыка — запись балета из открытых источников + местами нагенерилось в Seedance. Апскейл — Topaz. Монтаж — CapCut. Мой бэкграунд — графический дизайн на фрилансе, нейросетями занимаюсь два года. Среди соперников были сильные участники из кинопроизводства, с режиссёрским опытом и опытом съёмок клипов. В прошлом году я уже участвовала в АртМастерс с ИИ-клипом — тоже дошла до финала, но призового места не заняла. В этом году в тройку победителей не вошла, но за этот фильм получила приз зрительских симпатий. @cgevent

Kandinsky 6.0 Video потихоньку залезает в международный AI-стек. Модель уже доступна через FAL, Diffusers, ComfyUI, SGLang и vLLM-omni. То есть через инструменты, которыми каждый день пользуются разработчики по всему миру. Российские модели туда вообще-то попадают нечасто. И ценность тут не в красивом бейджике «нас добавили». Разработчику теперь не надо отдельно создавать интеграцию под Kandinsky: можно взять привычный инструмент, подключить модель к своему продукту и сразу гонять по реальным задачам. А дальше начинается самое полезное. Kandinsky оказывается буквально в одном меню с мировыми моделями, и сравнивать их начинают не авторы бенчмарков, а разработчики на своих данных и своих сценариях. Из этого обычно и растёт настоящая экосистема: кто-то засунет генерацию видео в стартап, кто-то — в пайплайн креативной студии, кто-то придумает применение, о котором разработчики самой модели вообще не думали. Короче, хочется, чтобы таких новостей было больше. Сильные российские модели уже есть. Хорошо, что у зарубежных разработчиков появляется больше возможностей ими воспользоваться. @cgevent

Новость для тех, кто пишет в Телеграм.  В Google Doc раскатывают поддержку Markdown.  Я просто набрал этот текст в Google Docs, разметил его, причем со ссылками, скопировал и вставил в телегу как есть.  И жирный, и ссылки — всё унаследовалось.  @cgevent

Я смотрю, вам зашли кентавры. B комментах прям закипело. Вот держите новый тренд за то, что не молитесь. Гулливеры! Они прям разрывают инсту. Прям новый флешмоб. Видать, много спроса на такие размерчики. Ну и я нашёл сходу двоих, но их там целый остров Бробдингнег (для олдов). Ходите на свой страх и риск, я вас предупредил, развидеть это нельзя. https://www.instagram.com/emmatallgirl/ https://www.instagram.com/verytallginna/ Особенно сюда: https://www.tiktok.com/@tall.ginna @cgevent

Иголочка от Маска больше не нужна. Достаточно заколки в волосах Давно слежу за этой темой, и что-то в последнее время было мало новостей. Илон потихонечку сверлит черепушки у пациентов, но это сугубо медицинский случай. А все вот эти обручи на голове и все эти нейронаушники как-то приподумерли. Ну просто потому что они не проходят кастрюльный тест. Когда их надевают на кастрюлю, они бодро начинают генерить мозговую активность. Но вот очень интересные новости от китайцев. Tianjin University представил "Shengong Xumi Brain Cube" - полноценный неинвазивный интерфейс мозг-компьютер весом 3 грамма и объёмом всего 2 см³. Внутри этой крошки уже находятся электроды для ЭЭГ, электроника, батарея и беспроводная связь. Устройство крепится прямо к коже головы и прячется в волосах. Тут я вспоминаю Матрицу и прям просится размещение на затылка, в аккурат по волосами. То есть вместо шапочки с электродами, обруча или лабораторного шлема - практически заколка для мозга. И это не просто датчик "померить, насколько вы сегодня просветлены". Разработчики заявляют длительный мониторинг мозговой активности, нейрофидбек, управление устройствами и играми через BCI, анализ сна, медицинский мониторинг и даже одновременное считывание активности мозга нескольких людей(!). Особенно меня впечатляет "мониторинг спецсил в полевых условиях". И тут фишка не в какой-то там суперпроводимости или проницаемости, а в том, что они сделали BCI достаточно маленьким, чтобы его можно было носить постоянно. И накапливать данные для ИИ. Кстати, у меня многие знакомые вшили себе в руку чип для открывания гаража и прочих глупостей. Удобно. И он крохотный, гораздо меньше, чем горошина. И я думаю, что они будут не против всадить себе такую горошину в район затылка. И вот она уже будет считывать данные сильно получше, ибо ближе к мозгу и мокрая, а не сухая. https://insidebci.com/news/2026-10-04-tianjin-university-shengong-xumi-brain-cube-3-gram-non-invasive-bci-worker-safety/ @cgevent

Разбираемся с Nano Banana 2.5/2.1 Внутри Google новая модель сначала фигурировала как Nano Banana 2.5, а теперь рандомно выкатывается пользователям Flow как Nano Banana 2.1. Главная улика - внутренний конфиг модели в Gemini: IMAGE_GENERATOR_GEMPIX_2P5_FLASH Хронология: - июнь - instant-ramen - август - instant-ramen-v2 -> spicy-mayo - сентябрь - партнёры якобы получили nano-banana-2.5 через Vertex - октябрь - появляется GEMPIX_2P5_FLASH - сейчас - эта ветка выкатывается как Nano Banana 2.1 Сама 2.1 уже появляется у пользователей Flow, хотя rollout пока плавающий: у некоторых модель появляется и снова исчезает. У меня 2, 2Lite и Pro. Отзывы тоже диаметрально противоположные. Одни говорят о лучшем понимании промптов и скорости, другие - о гораздо худшем instruction following и более агрессивных ограничениях. Я пока не вижу сильной разницы. Есть довольно интересная версия, что пока Nano Banana 2.1 внутренне маршрутизируется в старую Nano Banana Pro. Потому что качество картинки не блещет и сильных прорывов не наблюдается. В общем Google безбожно тормозит, темнит и запутывает следы. @cgevent

Вечнозеленая тема почти раскрыта. AION 2 наконец вышел, и стало понятно, ради чего в него вообще стоит (не) играть. Не ради PvP. Не ради полётов в нарядном Unreal Engine 5. Ради редактора персонажа. NCSoft завезла больше 200 параметров кастомизации: лицо, кожа, глаза, мышцы, плечи, трапеции, живот, таз, бёдра, икры, сосуды и, разумеется, сиськи - включая не только размер, но и положение. В итоге MMORPG с огромным миром и боевой системой конкурирует с окном создания персонажа. Ты такой - заходишь "на пять минут сделать героя", через два часа всё ещё двигаешь трапецию на 3 пункта вправо и пытаешься понять, достаточно ли реалистично выступают .. ээ .. ключицы. Про сиськи понятно. Но мне вот интересно, кастомизация радужки глаза, она для чего? Мы в игре её вообще видим? @cgevent

#Сеня_и_Даня_Здесь_Были Это слишком прекрасно, чтобы показывать только не молящимся. Смотрел 4 раза, все последние мемы и новости учтены. Офигительно. А для тех, кому подавай новастей, ниже, как обычно, про Сеню. OpenAI начала добавлять в текст ChatGPT невидимые водяные знаки. Механизм называется textGrain. Это не метаданные, которые исчезнут после Ctrl+C. Сигнал встраивается прямо в статистику генерации - модель слегка меняет вероятность выбора слов в ответе LLM так, чтобы специальный детектор потом мог распознать характерный паттерн. И да, спасибо европейским регуляторам. OpenAI внедряет это в ChatGPT в ЕС в рамках требований EU AI Act по маркировке AI-контента. Так что зумеры, работающие в жанре "напиши мне курсовую, но чтобы препод не понял" внезапно невно закурили. Правда, детектор textGrain пока не является общедоступным инструментом для кожаных, а сама OpenAI предупреждает, что watermark не является безусловным доказательством происхождения текста. Но у меня вопрос - переживёт ли он ДРУГУЮ LLM? Если взять результат ChatGPT и попросить Опусянского или Дипсикченко полностью переписать его другими словами, исходная последовательность токенов исчезает. А вместе с ней должен сильно деградировать и статистический watermark. Насколько сильно - пока неизвестно: независимых тестов именно textGrain против современных LLM-парафразеров недостаточно. Но я жду наплыва сервисов типа: "Удаляем водяные знаки ChatGPT из вашей дипломной. Недорага." ИИ создаёт новые рабочие места, чо. Особенно в тандеме с европейскими параноиками. Сеня: https://openai.com/index/advancing-content-provenance/ https://help.openai.com/en/articles/8912793-provenance-signals-in-openai-generated-content @cgevent

Приподустал. Надо приподотдохнуть. Ну, за понедельник! @cgevent

#Нейропрожарка ПОЛИС Команда: Константин Муравьёв @m89ks (режиссёр, AI-дженералист), Захар Насакин (сценарий), Андрей Тренин (продюсер). Эксперимент по проекту «Полис», сделанный четыре месяца назад: работали через максимально приближенный к традиционной анимации пайплайн — сценарий, концепты, раскадровка/аниматик. Сложность была в точном воспроизведении таймингов и розыгрышей из аниматика, при том что 3D-превизы не использовали, в основном работали со стиллами и референсами. Сеттинг: антарктическая станция, 2050 год, история людей и ИИ. Изначально проект задумывался как тизер сериала, а сейчас становится прологом игры в той же вселенной. Пайплайн: - история, художка, аниматик — руками - видеогенерация: в основном Seedance 2.0 - музыка: Suno 5.5 - саунд-дизайн: Василий Филатов, часть SFX из видеогенераций - озвучка: Александра Курагина и Захар Насакин Будем рады вашей обратной связи и комментариям :) Смотреть в качестве: https://www.youtube.com/@POLIS_2050 Кухню производства ведём здесь: t.me/POLIS2050 @cgevent

#Нейропрожарка ПОЛИС Команда: Константин Муравьёв @m89ks (режиссёр, AI-дженералист), Захар Насакин (сценарий), Андрей Тренин (продюсер). Эксперимент по проекту «Полис», сделанный четыре месяца назад: работали через максимально приближенный к традиционной анимации пайплайн — сценарий, концепты, раскадровка/аниматик. Сложность была в точном воспроизведении таймингов и розыгрышей из аниматика, при том что 3D-превизы не использовали, в основном работали со стиллами и референсами. Сеттинг: антарктическая станция, 2050 год, история людей и ИИ. Изначально проект задумывался как тизер сериала, а сейчас становится прологом игры в той же вселенной. Пайплайн: - история, художка, аниматик — руками - видеогенерация: в основном Seedance 2.0 - музыка: Suno 5.5 - саунд-дизайн: Василий Филатов, часть SFX из видеогенераций - озвучка: Александра Курагина и Захар Насакин Будем рады вашей обратной связи и комментариям :) Смотреть в качестве: https://www.youtube.com/@POLIS_2050 Кухню производства ведём здесь: t.me/POLIS2050 @cgevent