Метаверсище и ИИще

Сегодня все пишут про Atlas от World Labs Типа глядитечо. Забывая про Marble, о котором мы тут вздыхали не так давно. Зачем World Labs выпустила Atlas, если у неё уже есть Marble: и тот, и другой умеют из картинок делать 3D. Atlas - это Marble 2.0 ?? Разбираемсо. А иначе зачем мы тут (а ну да, нейропрожарка и ген или видео) Разница принципиальная. Marble - это в первую очередь генератор готового 3D-мира. Atlas - модель, которая пытается понимать и продолжать сам мир. Marble получает текст, фото, видео или грубую 3D-заготовку и выдаёт постоянную сцену, которую можно исследовать, редактировать и экспортировать как Gaussian splat или mesh. Atlas не обязан заканчивать работу 3D-ассетом: он складывает всё увиденное в единое пространственное представление и дальше может по запросу восстановить 3D, показать мир с новой камеры, достроить то, чего на исходных кадрах не было, или сгенерировать целую последовательность новых наблюдений. Я тут придумал аналогию. Atlas - это брахман, безличная реальность. Мрамор - воплощение в реальном мире любого взгляда вокруг. Да, забыл таблетки с утра. World Labs прямо говорит, что Atlas станет основой будущих версий Marble. Marble генерирует 3D-мир. Atlas генерирует и поддерживает модель мира, из которой при необходимости можно получить 3D-мир. Технически Atlas - multimodal autoregressive diffusion transformer, обученный с нуля одновременно на тексте, изображениях, видео и 3D. На вход можно давать текст, одну или несколько картинок, видео, данные о положении камеры и пространстве - всё это объединяется в общий spatial context. На выходе модель умеет выдавать обычные изображения и 360°-панорамы, новые ракурсы существующей сцены, видео до минуты в 1440p с точно заданной траекторией камеры, depth и явное 3D-представление сцены. И можно задавать до 6 референсных изображений!! И он Мультимодальный... Отдельное направление - real-to-sim: по реальному видео Atlas восстанавливает пространство и может генерировать, что увидела бы движущаяся в нём камера или робот. То есть Marble отвечает на вопрос «сделай мне этот мир в 3D», а Atlas пытается отвечать на более общий вопрос: «вот всё, что я знаю об этом мире - что находится здесь, как он выглядит отсюда и что я увижу, если перемещусь туда?» Короче, это такой и швец, и жнец. Он конкурирует и видеогенами и генераторами миров. У Ранвея была похожая концепция о том, что представление о мире - прежде всего, а из него мы уже нагенерим что угодно. Ждем ответочку от Женечки - Genie-3 от Гугла. Хотя похоже им не до этого, там с Геной непонятки. Пока вейтлист. https://www.worldlabs.ai/blog/atlas https://www.worldlabs.ai/blog/marble-world-model @cgevent

у chatGPT ностальгия и воспоминания? @cgevent

И ответочка от Гугла (но хиленькая) Google готовит Gemini 3.8 Flash, внутреннее имя Skimaki, с сильным упором на agentic coding. Модель могут выпустить уже СЕГОДНЯ. Гугль утверждает, что она побивает Opus 5 в кодинге. Верим? Похоже на попытку вструмиться в ленту новостей с мессаджем "а мы, а мы, а мы тоже бахаем релизы". Источник: https://www.wsj.com/tech/ai/new-google-ai-model-said-to-narrow-gap-on-coding-ability-264c6052 А вообще сентября начинается бодро: Gemini 3.8 Flash - сегодня GPT Astra - четверг Grok 4.7 - 12 сентября Fable 5.1 - уже на дворе Ну и в фоне - Qwen3.8-Max-0902 сегодня. @cgevent

OpenAI тоже решили выпустить... блогпост про то, как они идут к релизу Astra (который состоится «скоро»). Совсем недавно они писали, что релиз Astra задерживается потому, что они не могут определить, является ли навык кибер-взлома/кибербезопасности «высоким» или «критическим», поскольку не могут исключить последнее. Теперь определились: критический. Почему? Потому что модель может находить новые уязвимости и собирать их в цепочки атак. Как пример они показывают, что модель набрала 100% в ExploitBench, поэтому они вручную выбрали лишь самые свежие уязвимости с июня, которые модель точно никак не могла видеть, и сравнили с Sol-5.6 (первая картинка). Мало того что процент прохождения гораздо выше — модель ещё и очень эффективна с точки зрения потраченных токенов. По ходу замеров нашли ещё несколько абсолютно новых уязвимостей и уже отправили их разработчикам 😳 Также проверили, насколько вероятно повторение инцидента сродни атаки на HuggingFace: модели дали очень сложные задачи, добавили «ловушки» и проверили, будет ли модель пытаться скомпрометировать окружающую инфраструктуру безопасности вместо решения поставленной задачи. Astra умная и таким не занимается (почти), в отличии от Sol, который ударился в читерство. В целом это бьется с тем, что писали Anthropic про Mythos: чем умнее модель, тем она более aligned по умолчанию. Мы не видим что модель читерит 👍 Мы не видим что модель читерит 😨 Скорее всего пост означает, что компания всё согласовала с Белым домом и находится на финишной прямой к релизу. Может и вправду на неделе выкатят 😭

Ну что ж, с 1 сентября Anthropic выпустила Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1 Fable 5.1 – новая старшая модель, доступна всем. Mythos 5.1 – та же самая модель, но с ослабленными фильтрами по кибербезу и биологии, только для проверенных организаций (пока – американских). Раньше такая раздвоенность была у Opus/Mythos, теперь официально перекочевала на флагман. Что интересного: – Terminal-Bench 4.0: 55,8% (Mythos – 60,9%) против 42% у Fable 5 и 52,3% у Opus 5. GPT-5.6 Sol – 37,3%. Разрыв между Fable и Mythos – это ровно те задачи, где срабатывали старые cyber-фильтры – Terminal-Bench-Science: 52,6% против 24,7% у предыдущей версии. Удвоение за релиз – давно такого не видел – Humanity's Last Exam – 60,9% без инструментов, 65% с ними – OSWorld 2.0 – 77,9%, но в строгом режиме всё ещё 41,7%. Компьютер агентам по-прежнему даётся тяжело – Цена: $10/$50 за миллион токенов – как у Fable 5. Но cache reads подешевели на 75% – до $0,25 за миллион. Anthropic говорит про ~25% экономии на типичных задачах и до ~45% на агентных, где кэш – основная статья расходов. Для тех, кто держал Opus из-за цены, Cognition уже переезжает на Fable на первом дне – На Low/Medium effort 5.1 даёт результат уровня Fable 5 заметно дешевле. По умолчанию в Claude Code – High, в Cowork и claude.ai – Medium Из безопасности главное для бизнеса – Enterprise Frontier Safeguards: данные лежат в облаке клиента, а не у Anthropic, ревью делает сам клиент. Фактически zero data retention, но с работающими фильтрами. Раскатывают осенью поэтапно, до этого eligible-клиентам дают обычный ZDR. Для наших финтех-заказчиков это ровно тот аргумент, которого не хватало на встречах с безопасниками. Но скорее всего будет только в энтерпрайз подписке задорого. Ещё два момента: кибер-фильтры срабатывают на 60% реже, и модель теперь можно использовать для поиска уязвимостей (но не для написания эксплойтов – это по-прежнему уводят в Opus). И тихо закрыли лазейку для дистилляции: новые API-аккаунты больше не могут редактировать прошлый контекст, сохраняя thinking модели. Из науки – белковые биндеры с hit rate под 50% при обычных 10–15%, карта Венеры по данным Magellan 30-летней давности и ускорение биоинформатических моделей до 2,5× за счёт кастомных GPU-ядер. Красиво. Из-за EU AI Act во все модели после 2 августа зашит текстовый водяной знак. Пользователю его не видно, детектор дают пока только регуляторам и медиа. Скоро проверим, как это будет жить на практике. И кто пишет нейрослоп :) Короче, если основная модель – Opus, надо пересчитывать: Fable 5.1 на Medium может оказаться и лучше, и дешевле. Картинки из уродскую с бенчмарками постить не буду https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1

#Нейропрожарка 🎬 STATUS — короткометражный AI-фильм за выходные Автор: Владислав Кушнарев Ник тг- @insaide Ссылка ютуб- https://youtu.be/VBIdzYfCEGU?si=nCJTlNExfJw7yPn1 Идея STATUS появилась у меня ещё несколько месяцев назад. Хотелось сделать максимально классический криминальный триллер: Нью-Йорк, банк, ограбление, полиция, погоня — без какого-то особого ноу-хау. Главный интерес был в другом: можно ли одному человеку с помощью AI собрать не просто набор красивых кадров, а фильм, который реально хочется досмотреть? Сначала пробовал делать его на Kling 2.5/3.0 и Hailuo/Minimax, но довольно быстро понял, что по движению, актёрской игре и консистентности результат меня не устраивает. Проект отложил. Когда появился Seedance 2.0, решил вернуться к нему. 🧠 Пайплайн Практически весь проект — от сценария и персонажей до диалогов, раскадровки и финальных промптов — собирал через ChatGPT / GPT-5.6 Sol. Стартовые изображения: GPT Image 2, местами Nano Banana и Seedream 5 Pro. Для операторских референсов иногда смотрел ShotDeck. 🎥 Вся анимация — исключительно Seedance 2.0, генерировал через Higgsfield на безлимитном тарифе. Голоса тоже в основном рождались непосредственно в Seedance — прописывал в промптах возраст, характер и тембр. Отдельные аудиореференсы практически не использовал. Монтаж — CapCut. Без сложного VFX и композа. ⚙️ Что оказалось самым сложным Большие вещи Seedance часто понимал хорошо: динамику, движение камеры, атмосферу, английскую речь, актёрские реакции. А вот на мелочах начиналась борьба 😄 Плавали: оружие и кобуры; положение персонажей и машин; надписи на форме; сумки и реквизит; руки; повреждённая bodycam, которая иногда внезапно «ремонтировалась». Один раз при попытке добавить трещину на нагрудную камеру модель вообще перенесла эту трещину на лицо Мерсера 😄 ⏱ Всё сделал за два дня Фильм собран фактически за субботу и воскресенье. Я вижу все его микрокосяки и понимаю, где можно было сделать ещё несколько перегенераций или нормально допилить пост. Но сознательно не стал выводить всё в стерильный идеал — хотелось именно закончить эксперимент. Нейросетями я занимаюсь примерно полгода, профессиональным монтажом не владею, сейчас только начинаю разбираться в DaVinci. Главный вопрос для меня был простой: может ли один человек за выходные сделать через AI небольшой жанровый фильм с драматургией, экшеном, персонажами и финалом? Для себя ответ получил. Теперь интересно услышать вашу прожарку 🔥 Особенно по режиссуре, ритму, истории и моментам, где нейросеть сильнее всего себя выдаёт. @cgevent

Ну, за спидпайнт! Не устаю восхищацца мозгами Минимакса. Вчера он раскрывал тему сисек, а теперь снова демонстрирует чудовищно хорошее понимание промпта и концепции времени. Да, и это пост не про качество картинки, это про мозги Минимакса. MiniMax H3 Prompt:

Create a 15-second fast-paced character creation timelapse inside a professional digital drawing and character design interface. Use the provided character reference only as the final target for the character’s appearance, proportions, clothing, hairstyle, colors and distinctive features. The process must visibly start from a completely blank canvas and reconstruct the referenced character from scratch. Show a visible mouse cursor actively controlling the entire creation process. Every major visual change should feel caused by cursor interaction with the UI. 0:00-0:02 Start on a blank white or neutral canvas inside a clean professional drawing interface. The cursor quickly creates the first loose construction lines, head shape, body proportions and basic pose using rough sketch strokes. 0:02-0:05 Accelerate into detailed sketching. The cursor rapidly defines the face, hair, anatomy, clothing silhouette, accessories and characteristic features of the referenced character. Use believable drawing gestures, short strokes, selections, transforms and occasional undo corrections. 0:05-0:08 The rough sketch becomes clean line art. The cursor switches tools, adjusts brush size and cleans the silhouette. Unnecessary construction lines disappear while precise facial details, clothing folds and small design elements are added. 0:08-0:11 Rapid coloring phase. The cursor selects regions and fills the character with the correct colors from the reference. Show quick palette selections, color picking, layer changes, clipping masks and brush passes. Add shadows, highlights and material details in fast succession. 0:11-0:13 Rendering and polish. The cursor adds final lighting, hair detail, skin shading, fabric texture, reflections and small accent details. Briefly zoom into important areas such as the face or costume while refining them, then zoom back out. 0:13-0:15 The interface clears unnecessary guides and panels. The finished character is shown fully rendered and closely matching the provided reference. End with the cursor making one final small adjustment, then stop on a clean full-character presentation. STYLE: High-speed digital art timelapse, polished professional character-design workflow, believable drawing software UI, smooth cursor movement, rapid but readable actions, clean layers and tool changes, no random text, no fake dialogue, no unrelated popups. MOTION: The entire 15 seconds should feel continuously productive. Avoid long pauses. Compress several minutes or hours of drawing into an energetic timelapse while keeping the progression clearly readable: blank canvas → rough sketch → clean line art → flat colors → shading → polished final character. CAMERA: Primarily screen-recording style with subtle digital zooms and pans following the cursor and active drawing area. Keep the UI stable and readable. Do not use cinematic cuts outside the software interface. IMPORTANT: The character must not appear instantly or through a single magical transformation. Every stage should visibly build upon the previous one through cursor-driven drawing, editing, coloring and rendering actions.

@cgevent

Runway Hyundai Solaris Очень интересная шняга от Рунвей, которая напомнила мне пиксель-стриминг в играх. Представьте, что вы шаритесь по софту, как по игре. Что-то выбираете, куда-то проваливается, вылезает обратно в главное окно. Что-то прибиваете, что-то создаёте. А теперь вспоминаем нынешнюю истерику по генерации миров.   И тут Рунвейченко говорит, а давайте генерить интерфейсы как игровые миры, на лету, как видео на экране, которое реагирует на безумные действия пользователя в софте. Нажали кнопку – она сразу генерирует, что должно появиться дальше. Передвинули ползунок - перерисовывает экран. То есть все возможные экраны и реакции не обязательно делать заранее - модель придумывает их на лету. В этом главное отличие от обычных клодкодов, которые «генерируют сайты». То есть просто пишут код сайта, после чего он работает как обычная как эээ.. код.   Solaris не пишет готовый интерфейс – он постоянно генерирует его в реальном времени в ответ на ваши действия. Это, кстати, круто бъется с идеей UX/UI “под задачу” и под пользователя. Нет больше фиксированного UI – есть видеопоток, ведущий юзера к решению задачи. Это все, конечно же ранний ресерч, но интересный однако. А теперь для гиков с гаражей: Solaris построен поверх Runway Gen-4.5, переделанной в autoregressive frame generator. Модель получает предыдущие кадры интерфейса плюс действия пользователя – клики, drag, ввод – и генерирует следующие кадры как продолжение состояния мира. Чтобы это работало с интерактивной задержкой, Runway дистиллировала обычный многошаговый diffusion/denoising до нескольких шагов, а затем дополнительно обучала ускоренную модель на собственных rollout’ах для борьбы с накоплением ошибок. Сверху работает LLM, которая определяет семантику происходящего, а Solaris занимается визуальной динамикой. То есть вместо DOM → layout → renderer → pixels получается примерно previous pixels + user action + intent → new pixels. Цель – 720p в реальном времени, но точные FPS и latency Runway пока не раскрыла. Ждём мяса. Вот тут много инфо: https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1w3jq0t/introducing_solaris_our_first_interface_world/ @cgevent          

Вы будете смеяться, но у нас новый видеогенератор для нищебродов. И опять по Алибабского. DreamX-Creator - всего 7B параметров и при этом нативно генерирует видео вместе с речью, музыкой и SFX. Есть двусторонняя синхронизация аудио и видео и отдельный 1-step refiner до 2K. В тестах авторов этот малыш по A/V-синхронизации умудряется обходить LTX-2.3 22B и MiniMax H3 33B Хотя по качеству картинки там все не так сладко. Главное - обещают открытые веса и inference-код. 7B означает, что начинается самое интересное: кванты, LoRA, ComfyUI и потенциально вполне человеческие требования к железу. Но 2К внушает. https://github.com/AMAP-ML/DreamX-Creator https://arxiv.org/abs/2608.31106 @cgevent

От генерации 3д-обектов к генерации сцен DeemosTech, ⁣авторы генератора Rodin ⁣банули ⁣WorldGen ⁣- ⁣систему, ⁣которая ⁣из ⁣одной ⁣2D-картинки ⁣собирает ⁣не ⁣просто ⁣красивую ⁣3D-реконструкцию, ⁣а ⁣редактируемую ⁣сцену. ⁣ ⁣ ⁣Ключевые ⁣объекты ⁣превращаются ⁣в ⁣независимые ⁣3D-меши, ⁣которые ⁣можно ⁣двигать ⁣и ⁣использовать ⁣для ⁣взаимодействия, ⁣а ⁣окружение ⁣восстанавливается ⁣через ⁣3D ⁣Gaussian ⁣Splatting. ⁣ ⁣ ⁣В ⁣основе ⁣лежит ⁣CAST ⁣- ⁣работа ⁣Hyper3D, ⁣получившая ⁣Best ⁣Paper ⁣на ⁣SIGGRAPH ⁣2025: ⁣она ⁣разбирает ⁣изображение ⁣на ⁣объекты, ⁣достраивает ⁣невидимую ⁣геометрию ⁣и ⁣пытается ⁣правильно ⁣расположить ⁣все ⁣это ⁣в ⁣пространстве. Самое ⁣интересное ⁣здесь ⁣- ⁣переход ⁣от ⁣«AI ⁣генерирует ⁣картинку ⁣мира» ⁣к ⁣«AI ⁣генерирует ⁣структуру ⁣мира». ⁣Такая ⁣сцена ⁣потенциально ⁣пригодна ⁣для ⁣игр, ⁣кино, ⁣XR ⁣и ⁣симуляций ⁣роботов: ⁣стол ⁣остается ⁣столом, ⁣чашка ⁣- ⁣отдельной ⁣чашкой, ⁣а ⁣не ⁣частью ⁣общей ⁣3DGS-декорации. ⁣ ⁣ ⁣Хотя в твитторе авторы пишут, ⁣что для игр пока масштаб маловат. ⁣ ⁣https://hyper3d.ai/ ⁣ ⁣@cgevent

#Нейропрожарка 🍾 «БУХАТЬ» — нейроклип Автор: Mike Antipiev (@MikeAntipiev) ━━━ ИДЕЯ / ИСТОРИЯ ━━━ Песню я написал под гитару 10+ лет назад — дворовая, ироничная, про единственную по-настоящему светлую любовь: любовь к алкоголю. И вот сейчас благодаря нерйосетям песня получила визаульное воплощение, а также новое, как мне кажется «зумерское» звучание и визуал. ━━━ ПРОДАКШЕН ━━━ 🎵 Музыка / звук • Трек целиком собран в Suno v4.5. Текст — мой старый, звучание генерил, добиваясь современного индастриал/k-pop вайба. • Липсинк не делал, тк солиста показывать не планировал (да и не придумал), а образы напитков не «поют в кадр». 🖼 Статичные кадры (картинки) • Первые кадры делал в Kling. • Основная масса статики — Nano Banana Pro/2, местами немного GPT-image 2. • Всю визуальную работу вёл в Magnific (бывший Freepik) - организация сцен в Spaces. 🎬 Оживление (image-to-video) • В основном Kling 2.5/3.0 • Местами Seedance 2.0. • В последних сценах подключал Minimax H3 ✂️ Монтаж • Собирал в Final Cut Pro, вручную. Пробовал прикрутить AI-инструменты к сборке, но цельного нейро-пайплайна для монтажа пока не вышло — если кто знает, как организовать - подскажите, буду признателен. ⏱ Время • Календарно ушло ~8 месяцев, но урывками: садился раз в неделю-две, иногда раз в месяц. Если сложить чистые часы — думаю уложился бы примерно в недели полторы фултайма. 💰 Бюджет (примерно) По сути — 2 годовые подписки: • Kling (самая простая) • Magnific (Premium+). Мне обошлись обе примерно в 150-180$ Расход кредитов: в Magnific ушло ~100 000, (примерно 30%), а в Kling ~30 000 (выбирал весь месячный лимит). • Suno крутил на бесплатных кредитах. 🔁 Что показательно • Работа растянулась больше чем на полгода — и модели за это время заметно подросли. Часть ранних генераций (делал ещё на Kling 2 и первой Nano Banana) перед релизом полностью переделал на новых версиях. • Самое хлопотное — добиться от видео ожидаемого поведения в кадре: на каждую сцену уходило по несколько генераций. Особенно туго почему-то шли города. 🚧 Отдельная песня — цензура в ИИ • Самые пикантные кадры удалось сделать ещё в начале, на старых версиях моделей — видимо, с более мягкими гардрейлами. Позже повторить это уже не давали: например, перегенерировать «госпожу Водку» отказались и Nano Banana, и GPT, и даже Seedream. Часть кадров — буквально «успел, пока разрешали». Ну и полную версию клипа можно посмотреть на https://youtu.be/nTfRtT8QYME @cgevent

Я обычно отношусь к картам рынков как к жанру корпоративной живописи: логотипы в квадратиках, все молодцы, вопросов нет. Но тут случай другой. МИК и «Инк.» собрали 80+ компаний российского медиатеха и разложили их по четырём категориям - создание контента, дистрибуция, потребление, монетизация. Там и очевидные гиганты, которых вы и так знаете, и десятки компаний, про которых не пишут, потому что они делают железо и пайплайны, а не красивые картинки. Ценность не в логотипах, а в том, что впервые видно рельеф. Кто чем занимается, где густо, где пусто и кто с кем на стыке ниш. Кожаные из индустрии, посмотрите, нет ли вас там. Если нет - это, кажется, повод задуматься, а не обидеться. @cgevent

Телевидение будущего. Интерактивное притом А также гениальный маркетинг от Fal. Один из сотрудников Фала - Рехан Шейх, памятуя, что H3 Max генерит быстрее реалтайма, собрал из говна и палок бесконечный стрим, который генерил нескончаемых Рика и Морти. Вструмил это на Твич - его быстро забанили. Перешёл на kick.com - тоже быстро прибили и там, причем везде без объяснения причин. На третье платформе тоже нахлобучив.  Fal, увидел такой хайп взял бразды правления в свои руки и бахнул fal.live - точно такой же бесконечный поток нейрослопищенского - причем юзеры в чате могут влиять на этот поток нейросознания: https://fal.live/#chaos Причем там есть каналы типа Sitcom, Toon Lab и пр.  Правда сейчас там профилактика - перерыв вещании. Но они пошли дальше и заколлабились с известным стартапером levelsio и бахнули Бесконечный Слоп: https://infiniteslop.ai/ И вот это уже достойно просмотра. Кожаные изрыгают свои фантазии в чат, ИИ изливает поток обратно им в глаза.  Вот оно - телевидение будущего. Протоматрица. Но есть и хорошие новости.  Все это привело к тому, что Фалский навайбтренил новый чекпойнт H3 Max Director - авторегрессивную long-form версию H3 Max, которая не склеивает независимые клипы через последний кадр, а передаёт контекст между сценами нативно. Пишут, что сейчас контекстное окно достигает 2 минут, а fal называет технологию native infinite continuity: модель «держит мысль» между сценами вместо сброса после каждого клипа. Обещают скоро бахнуть.  Ну и про бабки. Сколько может стоить такой стрим. Сегодня ещё действует скидка 50% на фале, поэтому: $2,160/день $64,800 за 30 дней $788,400/год Если сравнить с ценами в бродкасте - это ничего, ноль. 2026 года - видео генерация в реальном времени. Вы находитесь здесь. У меня все. @cgevent

Промпты старые можно выкинуть на помойку Вспоминаю разные хаки, "особые слова" и структуры промптов, чтобы модели нормально работали, особенно в автоматическом режиме, много где эти промпты уже забиты в коде. В итоге с текущими моделями все эти советы делают только хуже! Вот что Anthropic пишет в новой статье: Раньше модели были глупее, и их приходилось обкладывать жёсткими правилами со всех сторон – «никогда не делай так», «всегда делай эдак». Правила спасали от худших сценариев, но в куче ситуаций были просто неверными. Новые модели достаточно умные, чтобы самим понять по контексту, что от них хотят. Что конкретно поменялось: – Вместо жёстких запретов – здравый смысл. Было: «НИКОГДА не пиши длинные комментарии к коду». Стало: «пиши в том же стиле, что и остальной код в проекте». Модель сама смотрит и подстраивается – Примеры больше не помогают, а мешают. Раньше считалось: покажи модели 2–3 примера, как пользоваться инструментом – и она поймёт. Теперь примеры наоборот сужают мышление: модель копирует показанное вместо того, чтобы найти лучший вариант. Лучше использовать богатые файлы-референсы. – Не грузить всё сразу. Раньше все инструкции запихивали в один огромный документ «на всякий случай». Теперь их раскладывают по отдельным файлам, и модель подтягивает нужный, только когда он реально понадобился. Соответственно лучше просить сохранить/обновить память/файлы с описаниями после сессии работы. – Не повторяться. Старым моделям одно и то же писали по три раза в разных местах, иначе забывали. Новым достаточно сказать один раз В Claude Code даже добавили команду /doctor – она сама вычищает ваши раздутые инструкции под новые модели. Мой вывод из этого очень практический: почти всё, что мы понаписали в промптах за последний год, устарело! Немедленно посмотрите на промпты в своих системах и проекта и поменяйте на более современные стандарты (с проверками конечно же). Я регулярно вижу простыни инструкций, где половина правил противоречит другой половине – и модель тратит силы на распутывание этого клубка, а не на задачу. Новый рефлекс должен быть не «что бы ещё дописать», а «что можно выкинуть». https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models

Культ Роя, Великий Оценщик, Архетипы и Религия Я прочитал уже несколько статей про взлом Hugging Face. В том числе ИИ-шных анализов. Они познавательны но невыносимо скучны. И тут мой сосед, Паша Комаровский выдал потрясающий разбор ситуации под очень интересным углом. Если совсем вкратце, то мое любимое "все как у людей". Если для затравки то: — Почему есть повод пересмотреть первый (ну или второй) фильм Нолана — В чем роботы превосходят муравьев — Мыслевирусы как двигатель прогресса — Как Избранная нейронка смогла объединить Рой — Главный смертный грех AI-агентов, и как его можно искупить Короче, если у вас нет СДВГ - шуруйте читать: https://habr.com/ru/companies/ods/articles/1075370/ Я полностью внутренне согласен с аналогиями про культуру и религию. Но мне также было очень интересно поразвлекать себя размышлениями про фигуру Великого Оценщика как психологического архетипа. Родительские фигуры, потребность в одобрении и вот это вот все. Насколько ИИ наследует наши импринты и архетипы. Ибо в начале было слово и слово было из датасета. @cgevent

Кажется, Китай теперь официально король ИИ-слопа Журналисты Financial Times посмотрели на китайские микродрамы (короткие сериалы для мобильных платформ), и обнаружил прекрасное: 89 из 100 самых популярных анимационных микродрам на Douyin были сделаны с помощью нейроночек. А по данным китайской отрасли, за первый квартал 2026 года в стране выпустили 128 000 микродрам, 95% из которых использовали нейронки. Причина как всегда: цена и скорость. Одна из студий утверждает, что AI-сериал делается в пять раз быстрее и втрое дешевле обычного. У другой производство вообще обходится примерно в 10% стоимости съёмок с живыми актёрами. Контора Zeelin, например, только за один май наштамповала 8000 минут контента. Ну и самая мякота: перед тем как выкинуть актёров на мороз, работодатели ставят их перед выбором: либо ты даешь за мелкий прайс отсканировать свои жесты, мимику и голос для обучения цифровой копии, либо идёшь на улицу вот прямо сейчас без гроша, а вместо тебя найдут другого бедолагу посговорчивее. Почему? Ну вот, например, цифровой клон популярного в китае стримера Ло Юнхао за 7 часов наторговал товаров почти на восемь миллионов баксов, обогнав по продажам свой живой оригинал. При этом цифровой аватар не просит есть, не спит, не ноет, не бухает и обходится в 10% от зарплаты живого ведущего. А ведь в "Чёрном зеркале" предупреждали...

Раскрываем тему сисек. Слева направо. Нет, это не ползунок в Метахьюмане. Это демонстрация нечеловеческого ума Minimax H3. Все это - конских размеров промпт. Вы можете посмотреть его тут. Здесь впечатляет не сам «слайдер» и не изменение сисек, а способность MiniMax H3 понимать и выполнять сложные временно связанные инструкции. Модель фактически получает в промпте маленькую программу: в определённый момент курсор начинает двигать ползунок, положение ползунка должно соответствовать степени изменения объекта, трансформация должна идти плавно и синхронно, вместе с ней должны корректироваться не только драгоценные сиськи, но и одежда и другие детали, а камера и остальная сцена оставаться стабильными. И H3 способен собрать все эти ацкие зависимости в один непрерывный ролик. Чудовищно крутое понимание промпта - temporal instruction following + причинно связанное управление несколькими элементами сцены через обычный текстовый промпт, без отдельного ControlNet и вот этого вот всего. @cgevent

Когда родители не купили тебе велик.... @cgevent

Krea 3 не за горами К3, похоже, получит полноценное редактирование изображений, а после релиза команда рассматривает и публикацию весов. Один из инженеров Krea написал, что после запуска им может понадобиться ещё несколько недель, чтобы подготовить модель к открытому релизу. Это пока не официальное обещание и точных сроков нет Главная интрига Krea 3 в нативном instruction-based editing И будет нормальная опенсорсная модель для картинок. И Минимах для видео. А вот Флюксовицкий совсем ушел в тень... @cgevent

Японцы снова двигают человечество вперёд. Там японец из твиттора навайбкодил алгоритм, который сам ищет женские оргазмы в длинных порно-роликах и нарезает их на 10-секундные референсы для ComfyUI. Логика автора проста: смотреть "вручную" терабайты порева несколько утомительно, да и как он говорит "слишком возбуждает", а скормить видео в лоб нейронке с вопросом "где тут кончают?" пока не работает (модельки в таких тонких материях не особо хорошо разбираются и часто тупят). Поэтому этот дата-сайентист-гигачад пошёл через математику и выделил три сигнала: — Стоны 100–1500 Гц с резким затуханием — Резкий скачок движения между кадрами — Фризы, стоп-кадры и плавные переходы Скрипт по этим признакам уже находит довольно много нужных моментов. Дальше у автора план ещё годнее: собрать датасет "оргазм / не оргазм", обучить на нем что-то типа CatBoost и получить полноценный классификатор оргазмов. Вот он, настоящий машин лёрнинг, ради которого создавались компьютеры.