Perpetual Prompt ♾️

Итоги года с чат ГПТ ) 27т сообщений отправлено в 1350 чатах , создано 1322 картинки Посмотреть свои итоги можно здесь - https://www.chatgpt.com/?q=YourYearWithChatGPT Посмотреть картинки тут - https://x.com/ga777ba?s=21&t=pviSEKDeFteSjEbvfCTInw

Самое большое сердце - у синего кита, конечно. Размером с автомобиль, весом до тонны. Бьется медленно, - 4-8 ударов во время погружения. А по некоторым сосудам можно было бы проплыть - диаметр аорты около 40 см.

Красота эпиоткат в глазах смотрящего Запланирована первая фаза клинических испытаний эпигенетической терапии ER-100 (AAV2-OSK) которая будет проводиться с 2026-01 по 2032-03. AAV вектор осуществляет доставку инструкций трёх факторов (OCT4, SOX2 и KLF4) в клетки сетчатки, экспрессия которых активируется Доксициклином. Если у кого-то возник вопрос как будет обеспечиваться адресность доставки, то не переживайте, инъекцию будут производить прямо в стекловидное тело глаза. Но только в один глаз. Планируется активировать экспрессию в течение 56 дней. Вилкой вектор в глаз или... Целью первой фазы исследования будет узнать эффективность эпиотката для лечения возрастных офтальмологических нейропатий. Ранее компания Life Bioscience докладывала об успешных испытаниях ER-100 на нечеловеческих приматах. Буду глядеть в оба 👁👁 за ходом испытаний. Подпишись, что бы не проглядеть

Как создать собственную цифровую копию, А. Турчин https://youtu.be/Rrw6iVxwnMU

🧑‍💻 Google внедрил прямую интеграцию NotebookLM в приложение Gemini. Теперь пользователи могут прикреплять полные блокноты к чату, давая модели доступ к своим структурированным исследованиям и документам. Это позволяет обрабатывать личные данные совместно с информацией из веб-поиска в одном окне. Функционал расширяет возможности работы с источниками: на основе материалов из блокнота теперь можно генерировать изображения, писать код или создавать прототипы приложений, не переключаясь между сервисами. Бесплатный GPT | Экспертный канал

Помните, был один человек, который утверждал, что Sideloading скоро-скоро станет многомиллиардным бизнесом? https://x.com/jonhernandezia/status/2001967472077918255 В связи с чем я подумал, а вот морально не устарела ли электронная почта и не нужен ли здесь новый AI продукт?

Еще один важный итог года: в науке сменился лидер. По данным недавнего исследования, Китай уже отобрал у США научное лидерство в 90% самых перспективных для развития технологий областях. И ведь действительно, - всего несколько лет назад среди главных открытий (таких, о которых даже я пишу) китайских почти не было, - а сейчас чуть ли не каждое второе. Всего десятилетие назад никаких сомнений в безусловном научно-технологическом мировом лидерстве США не возникало, а Кремниевая долина была порталом в будущее, центром центра, из которого технологии расползались по миру. На другой стороне Земли стремительно развивался Китай, - но разве может страна, бывшая еще вчера на задворках науки, составить конкуренцию мировому лидеру? На днях в Nature вышла статья, подводящая итоги гонке последнего десятилетия за лидерство в науке. Название говорит само за себя: «Китай лидирует в исследованиях 90% важнейших технологий — это кардинальное изменение для нашего столетия». Исследователи аналитического центра ASPI оценили важнейшие (входящие в 10% самых цитируемых) исследования по 74 перспективным технологиям, и выяснили, что Китай занимает первое место в мире в 66 областях, таких как ядерная энергетика и синтетическая биология, а Соединенные Штаты лидируют в оставшихся 8 областях, - например, в квантовых вычислениях. А ведь в начале столетия Соединенные Штаты лидировали более чем в 90% оцениваемых технологий, а Китай - нигде. Как это стало возможным? Тревогу забили еще в 2020-м, когда Nature опубликовали статью с данными о финансировании науки, собранными Национальным научным фондом США. Оказалось, что по этому параметру Китай перегнал Евросоюз и догнал Штаты. Главная составляющая китайского секрета успеха проста: с начала века расходы на исследования и разработки в США росли в среднем на 4,3% в год, а в Китае — более чем на 17% в год. К началу двадцатых инвестиции в науку Китая и США сравнялись - вместе эти страны финансировали половину мировой науки, каждая по четверти. Но одно дело - вложить деньги, а другое – вырастить ученых и провести исследования. Оказывается, к началу 2020-х в Китае было уже 2 миллиона исследователей, а в США не набиралось и полутора. И по количеству научных публикаций уже тогда Поднебесная опережала США. Но насколько значимы были эти открытия? Китайцев цитируют меньше, но показатели цитируемости американских авторов снижаются, а китайских – растут. По данным Индекса глобализации науки, в 2005 году Китай был самой научно изолированной страной в мире, но уже лет десять как уступил это почетное место России, а сам успешно интегрировался в мировую науку. Происходящее не так уж и удивительно, если вспомнить, что в Китае создали компас, бумагу, книгопечатание, порох, шелк, фарфор и так далее, да и вообще века до 16-го Китай оставался мировым лидером, как и положено стране с самым большим населением и экономикой. Удивительней скорее то, как закрывшись от внешнего мира, он на время уступил это место, – но это уже совсем другая история. Интересно, что у американской и китайской науки до последнего времени была разная специализация. В США больше половины научных статей посвящены биомедицине, а в Китае, ставшим не только «мировой фабрикой» но и главным мировым центром инноваций (на Китай приходится почти половина патентных заявок в мире), самыми развитыми оставались инженерные науки (а совсем недоразвитыми – гуманитарные). Но главная научная гонка сейчас разворачивается в новой области науки - в сфере разработки AI. Сейчас американская наука, которая сжимается еще и под влиянием трамповской экономии бюджета, сосредоточилась на разработке и применении искусственного интеллекта в науке (я недавно писал про новый «новый Манхэттенский проект» Белого дома - «Миссию Генезис», призванную преобразить науку с помощью AI). Битва за лидерство в науке не окончена, - новые разработки в области искусственного интеллекта могут радикально изменить ситуацию.

Гонконг с его ярко выраженной ПроЗападной ориентацией является очередным доказательством, что вся эта белиберда по типу «я хочу слышать рык мотора и стоять у мангала» - миф, потому что просто негде заряжать. Как только в Гонконге на подземных паркингах домов поставили всем зарядки. Народ быстро забыл и про Мангал и про Рык мотора. 71% за несколько лет. Через 10 лет он там будет близок к 100% Потому что в ДВС машинах 100 лет потели над тем как минимизировать вибрацию и тратили млрды на это. А электро просто по умолчанию вообще ее не имеет. 100 лет потели и тратили млрды, что бы мотор и коробка быстрее реагировали на разгон, а электрокар по умолчанию вывел это на совершенно новый недосягаемый уровень. 100 лет и млрды на разгон, а электро просто деклассировал двс и в разгоне и в макс скорости. 100 лет пытались понять как сделать коробку и двс надежными, а расход как можно меньше. А электромотор пришел и говорит, коробки у меня вообще нет, а мой ресурс легко 500 000км почти без обслуживания, без кучи лишних сложных и дорогих кишек. Ты меня просто меняешь раз в 10 лет за 4000$. Еще и за 10 лет на мне (топливо) экономишь в 7 раз больше денег. __________ Продолжать можно долго: - бонус к жесткости кузова, - низкий центр тяжести, - короче капот = больше места в салоне - второй багажник под капотом - видео охрана круглосуточн - пикники с Пауэр банком т.д и т.п Список всех преимуществ которыми электрокары декласировали ДВС слишком длинный для поста. _ Вывод: рык мотора и стоять у мангала, полная белиберда. Единственная реальная причина - ему негде заряжать, поэтому он сам себе врёт. Киньте в меня шаурмой, если я не прав. (Без горчицы пжста)

Science Макса Ходака начала работать над перфузией органов Перфузия - это процесс постоянного прохождения (прокачивания) крови или специального раствора через ткани организма, то есть кровоснабжение на уровне мельчайших сосудов, обеспечивающее доставку кислорода и питательных веществ к клеткам Такие системы применяются как при трансплантации, так и для жизнеобеспечения пациентов, у которых перестали работать сердце и лёгкие. Science намерена создать более компактную, портативную и дешёвую альтернативу существующим решениям, включая ECMO-системы, которые используются как временная поддержка жизни, но остаются громоздкими, дорогими и требующими постоянного ручного контроля. Сейчас такие аппараты стоят тысячи долларов в день и доступны не во всех больницах. По словам Ходака, интерес к теме органосбережения возник у него после истории подростка с муковисцидозом, который несколько месяцев находился на ECMO в ожидании трансплантации лёгких, но в итоге утратил возможность получить орган и умер после отключения системы. Этот случай стал для него примером ограничений современной критической медицины. Science уже собрала собственную систему перфузии и смогла поддерживать жизнеспособность почек кроликов вне тела до 48 часов. В компании рассчитывают увеличить этот срок до месяца. Для сравнения, человеческая почка обычно сохраняется вне тела 24-36 часов при хранении на льду, а существующие коммерческие перфузионные системы позволяют продлить этот срок до нескольких дней. Прототип Science оснащён датчиками, отслеживающими насыщение крови кислородом, давление, температуру и скорость потока в реальном времени. Система использует замкнутый контур управления, позволяющий автоматически корректировать параметры, тогда как большинство текущих решений требуют ручной настройки. Модульная архитектура предполагает адаптацию под разные органы и сценарии применения. Несмотря на то, что компания Science изначально специализируется на нейроинтерфейсах, Ходак рассматривает нейроинтерфейсы и органную перфузию как технологии одного класса - технологии продления жизни. В перспективе он описывает медицинскую модель, в которой органы становятся более заменяемыми и менее жёстко привязанными к ограничениям времени и инфраструктуры современной трансплантологии p.s. это вполне ложится в концепцию так называемой замещающей интервенции, при которой устаревшие органы, ткани и даже клетки заменяются на трансплантационные аналоги. Подробнее - здесь #трансплантация

OpenAI поместили GPT-5 в реальную биологическую лабораторию, и модель оптимизировала процесс клонирования ДНК в 79 раз Стартап заколабился с Red Queen Bio и провел первый в истории эксперимент, в рамках которого GPT-5, фактически, работала в условиях реального научного мира. Это называется wet lab и представляет из себя вот такой закрытый цикл: 1. Модель предлагает гипотезу и план реализации 2. Люди или роботы в лаборатории строго выполняют инструкции и замеряют результат 3. Этот результат возвращается GPT-5, она анализирует, что сработало, что нет, и предлагает новую итерацию В качестве задачи выбрали молекулярное клонирование, а конкретно – Gibson Assembly. Это базовый протокол молекулярной биологии. Целью было его оптимизировать (метрика простая: число успешных колоний). Gibson Assembly – старый и изучен очень хорошо, так что супер-эффекта никто не ожидал. Такой оптимизацией даже сами ученые редко занимаются, потому что делать это нужно для каждого кейса отдельно, для этого требуется много времени и экспериментов, а результаты максимум х2-х3. Но в итоге модель всех удивила: за несколько раундов система стала в 79 раз эффективнее, чем исходный метод. Причем результат был стабильным и надежно воспроизводился. Конкретнее, GPT-5 предложила добавить в одну из реакций два белка: RecA и gp32. Они оба хорошо известны, но никто раньше не использовал их функционально вместе именно в клонировании. Прорывом это, конечно, назвать нельзя. Скорее просто уровень хорошего PhD-студента в довольно специфической задаче. Но интересно другое: довольно успешная смена роли модели с просто генератора текста или агента внутри компьютера на активного участника физического процесса. openai.com/index/accelerating-biological-research-in-the-wet-lab/

Технологии не нужны ради самих технологий. Они нужны, чтобы улучшать жизнь людей. Поэтому паника в стиле "ИИ заменит сотни миллионов рабочих и это конец цивилизации" мне кажется бесполезным эмоционированием. Большая часть современной занятости уже сегодня не создает объективной ценности. Корпоративный middle-management, compliance ради галочек, презентации, которые никто не читает, внутренний PR и "синергия между департаментами" - все это существует не потому, что миру это нужно, а потому что так устроены организации и к этому привязаны KPI некоторых сотрудников. Бюрократии и корпорации разрастаются, потому что статус измеряется людьми и процессами, а не результатом. Проще нанять еще одного координатора, чем починить систему. Проще создать отчет, чем принять решение. В итоге миллионы людей сами понимают, что их работа бессмысленна, и при этом не получают ни счастья, ни удовлетворения. Без этих критериев работу сложно назвать осмысленной деятельностью. Система обязательного трудоустройства для всех - не фундаментальный закон природы. Это историческая (и ограниченная во времени) конструкция. В условиях автоматизации и резкого удешевления производства благ она становится все менее оправданной. Работа либо исчезнет, либо станет опциональной. И это не катастрофа, а логичный шаг вперед. Проблема не в том, что люди "останутся без работы". Проблема в том, что многие никогда не учились жить без внешнего начальника, расписания и инструкции. Почему мы вообще считаем, что работа - это нечто неизбежное и необходимое? Нас к этому приучили. Государство, школа, университет, корпорации тренируют быть винтиком системы и отучают брать ответственность за свою жизнь. Проще сказать, что виноват начальник, государство или обстоятельства. Это психологически удобно, но биологически неестественно. По мере слома этой системы многие столкнутся с экзистенциальным вызовом. Кто-то выберет ответственность, кто-то убежит в рилсы, тиктоки и VR-MMORPG реальность. Эти изменения неизбежны и приведут к более счастливой и наполненной жизни для многих людей, но, как часто это бывает, через кризис и вызовы.

🧠 Сергей Брин рассказывает о своей новой привычке Он разговаривает с Gemini Live прямо за рулём - обсуждает энергопотребление дата-центров, стоимость инфраструктуры и другие рабочие темы. Это классический Google-style: тестировать собственный продукт в реальной жизни. Напоминает историю про Билла Гейтса, который снял радио из машины, чтобы постоянно думать о Microsoft. Такой уровень одержимости - редкость. И, честно, именно он отличает по-настоящему больших фаундеров. Интересная деталь: Сергей говорит, что версия Gemini, которой он пользуется в машине, заметно лучше того, что доступно публично сейчас. @ai_machinelearning_big_data #Gemini #google #ai #ml

https://www.youtube.com/watch?v=Zp4xZe_F-No Тут не с чем спорить. Но все, что Олег Вячеславович говорит, означает что ЦБ уже "позади кривой" и сильно. Разовое потенциальное повышение цен на процент от НДС это все ерунда по сравнению с тем что само правительство итак ожидает падения инвестиций, ВВП уже идет в отрицательную зону, рост налогов и т.д. (Рост налогов гораздо больше будет кстати чем формальные цифры потому что за оптимизационные схемы сейчас взялись очень рьяно - это откуда возьмется триллион штрафов). При этом текущая инфляция уже идет ниже нижней границы прогноза. Снижение ставки не приведет тоже ни какому сильному левериджу бизнеса и экономики скорее всего потому что импульс инвестиционно-кредитный "анти санкционный" ушел и старые бы многим оплатить плюс льготное кредитование плавно сворачивается. По хорошему ставку надо резать на 15 уже сейчас и резать если не будет сильных сюрпризов как минимум по проценту на каждом следующем заседании несколько месяцев. Ну а что реально будет на следующей неделе узнаем.

Почему шифропанки победят: пост-бюрократия Старые институты умирают не потому, что они "злые", а потому что медленные, дорогие и неэффективные. Современные государства и корпорации — это гигантские машины по ручной обработке информации. Любая бюрократия, будь то паспортный стол или саппорт банка, работает на человеческой тяге. Это создает трение, неоптимальные решения, коррупцию и ту самую неэффективность, которая сегодня стоит нам триллионы. Рано или поздно (и большая часть компонентов для этого уже готова) человеческая бюрократия заменяется программируемыми процессами. Это не только автоматизация, которая требует смены архитектуры. В новой модели код становится законом: правила исполнения контрактов, распределения ресурсов и принятия решений становятся алгоритмическими, прозрачными и мгновенными. За последние 10 лет мы видели сотни примеров таких систем, и большинство из них катастрофически провалились: токены создавались мошенниками и жили за счет лудоманов, ДАО превращались в коррупционные машины похуже любой пост-советской экономики, алгоритмы рекомендации были оптимизированы на то, чтобы удержать ваше внимание и продать его рекламодателю. Но есть ключевое отличие: программируемые системы эволюционируют быстрее любого отдельного человека или нации. Открытый код позволяет проводить тысячи экспериментов одновременно и менять его с учетом всех ошибок. Подобно продуктам ИТ-гигантов, вы можете проводить массу A/B тестов не только расположения кнопки, но и программируемой системы распределения ресурсов, демократии, судов, образования, рынков. Регуляция происходит технологиями, а не объемом политической власти. Экономическое равновесие достигается последовательной и предсказуемой оптимизацией, а не случайным поиском (это gradient descent экон эквилибриума вместо случайного блуждания между островками стабильности соц систем). Это создает кибернетическую экономику — систему распределения ресурсов, которая является гиперэффективной и саморегулируемой. Вместо ручной, бюрократической и иерархической системы, постепенно, совершая тысячи ошибок по пути, мы сможем построить саморегулируемую, программируемую p2p систему. Почему это неизбежно? Потому что в эволюции систем всегда побеждает та, которая снижает транзакционные издержки. Капитализм победил феодализм не из-за морального превосходства, а из-за эффективности. Точно так же программируемые, автономные институты вытеснят традиционные иерархии. Важно: это не про политическую конкуренцию. Текст не об идеологической борьбе, а о конкуренции архитектур. Самое глупое что можно сделать это попытаться объяснять эту идею терминами 14-леьниз подростков с «правыми», «левыми», «коммунистами» и прочими «истами». Мир живет не на основе allegiances идеологическим кумирам, а на основе взаимодействия комлексных систем, которые фундаментально не редуцируемы. Но их поведение алгоритмически оптимизируемо, а человеческая политика — это всего лишь первый, наивный, примитивный и грубый способ постепенно экспериментировать с такой оптимизацией. Он до какой-то степени работает, но ограничен степенью процессинга элементов системы, нас. Шифропанки не проиграли. Они не могут проиграть, потому что у них нет альтернатив.

Неплохо

Только что вступил в драматическую дискуссию в Твиттере с Жао Педро Мигахалесом и Обри Ди Греем: «Достаточно ли у нас знаний, чтобы замедлить старение?» А тоже, чё сидите? Приходите. Я там так выступаю: Проблема в том, что у нас много данных о старении, и это создает иллюзию, что у нас достаточно данных для создания лекарства. Мы говорим: «Смотрите, это меняется с возрастом — давайте это исправим, и старение замедлится». Но правда в том, что в организме всё меняется с возрастом, таких вещей миллион, и мы понятия не имеем, как они связаны друг с другом. У нас нет четкой причинно-следственной карты старения. Мы не можем сказать, каковы первопричины старения — или даже существуют ли такие первопричины. О каком «лекарстве от старения» мы можем говорить, если у нас нет даже ответа на вопрос: «Что такое старение?» Нам не хватает эволюционного понимания старения. В геронтологических кругах доминирует абсурдная идея, что старение просто в «тени естественного отбора». Серьезно? Эволюция замечает мельчайшие детали в живой системе, но почему-то игнорирует слона в комнате. Когда «эволюции это нужно», она мгновенно увеличивает продолжительность жизни. Почему у близкородственных видов такая драматическая разница в продолжительности жизни? Когда мы говорим о старении, даже непонятно, о чём мы говорим. Это накопление ошибок? А как насчет факторов, определяющих скорость накопления ошибок? Старение — это единый процесс или несколько? Существуют ли переключатели старения? Какие узлы в сети оказывают влияние на животных и на человека? Как связаны клеточное старение и старение организма? И насколько вообще значима эта связь? Как взаимодействуют энергетический метаболизм → эпигенетика → воспаление → внеклеточный матрикс → иммунитет → стволовые клетки → нейроэндокринные цепи в рамках одной системы? Или сама эта постановка вопроса ведет нас в неверном направлении? Что нам нужно знать о происхождении жизни и феномене сознания, чтобы контролировать старение? Можем ли мы рассматривать эволюцию жизни как эволюцию интеллектуальных систем, а старение — как потерю целей? Что мы знаем о скрытых возможностях организма? Мы уделяем незначительное внимание замещению как методу продления жизни. Какое минимальное количество тканей и органов необходимо заменить, чтобы замедлить старение? Какое максимальное количество замен может выдержать организм млекопитающего, не теряя жизнеспособности? Даже если рассматривать старение с точки зрения Холмарков, как вообще можно сравнивать стратегии выбора комбинаций? У нас даже нет ретроспективного анализа того, как выбирались методы подбора комбинаций. Отсутствует какое-либо методологическое обсуждение. Люди предлагают тестировать по сути случайные комбинации, основанные на произвольно выбранных фактах. Где вообще список фактов, которые нельзя игнорировать при разработке антивозрастных терапий? Это лишь часть проблемы. Геронаука не готова к созданию антивозрастного препарата, и она не готова понять, где она находится сейчас. Фундаментальные исследования старения сокращаются — так и не начавшись по-настоящему — в то время как деньги направляются людям, которые обещают создать антивозрастной препарат через пять лет.

Видео обзор Карты Знаний 10 часов 🎞 Посмотреть на YouTube (доступ только по этой ссылке) 00:00:00 Вступление. Слайды 01:02:12 Форум Карты Знаний в Telegram 01:36:58 Репозиторий и приложение Карты Знаний на текущий момент 02:28:34 Как внести вклад в разработку Карты Знаний 02:32:17 Задача разработки которую я делаю сейчас 02:57:28 Карта в Miro. Введение 04:15:20 Карта в Miro. План реализации Карты Знаний 04:59:44 Карта в Miro. Формализация и архитектура Карты Знаний 05:47:36 Карта в Miro. Обратное планирование 05:52:30 Карта в Miro. Область IT 06:04:15 Карта в Miro. Область NLP 06:10:28 Карта в Miro. Область Фундамента. Философия и наука 06:25:31 Карта в Miro. Область Достижение целей 07:03:36 Карта в Miro. Область Социальная 07:43:35 Карта в Miro. Область Условия и Финансирование 07:50:02 Карта в Miro. Область Радикального продления жизни (РПЖ) 08:10:06 Карта в Miro. Реализация Карты Знаний 08:38:15 Карта Автопарковка 08:58:26 Карта Terraria 09:20:20 Заключение - Презентация Карты Знаний. Слайды - Карта Знаний в Miro ("тестовый полигон") - Карта Terraria (Открывать в draw.io) - Карта Автопарковка (Открывать в yEd) 🖥 Репозиторий Карты Знаний В будущем постараюсь сделать общий материал короче, перезаписать в короткие видео уже с более проработанным приложением, а пока "как есть". P.S. Кому понравится не забудьте сказать об этом мне 😊 🗺 Форум Карта Знаний Оригинал поста

Трансгуманизм в далеком Сингапуре. Пишет Пётр Федичев

Хотите узнать, как выглядит трансгуманистическая инициация? Пожалуйста. Неделю назад я попросил Jan Gruber (профессор из NUS и наш давний товарищ-единомышленник) провести детям короткую экскурсию по своей лаборатории. Ну… как это обычно бывает с настоящей наукой, всё быстро вышло далеко за пределы «короткой экскурсии». Начали мы с жидкого азота: надутый шарик, погружённый в −196 °C, мгновенно сжался до сморщенного шарика-горошины. Идеальная демонстрация того, что при падении температуры объём газа уменьшается. Для детей — чистая магия. Магия, которая послушно следует законам физики. Потом Ян достал glow stick — химическую светящуюся палочку. Заморозил — свет погас. Согрел — снова засияла. Химия на паузе, потом опять включить. Дети впервые увидели, что температура — это не просто «тепло/холодно», а реальный регулятор скорости реакций. Дальше пошёл сегмент «А можно ли заморозить жизнь?». Ян окунул помидор в жидкий азот. После разморозки он видимо пострадал — ледяные кристаллы разорвали клетки. Очень наглядное и очень телесное введение в криобиологию. А потом — твист. С правильной химией антифриза жизнь может пережить заморозку. Ян показал: – обычная вода замерзает как обычно, – черви замораживаются с антифризом, – а после оттаивания — спокойно уползают прочь, будто ничего не случилось. В этот момент дети поняли, что «остановка и сохранение жизни при низких температурах» — это не научная фантастика, а крионика, которую можно буквально увидеть своими глазами: в этот день можно было помостреть и потрогать настоящих криослиперов, ползающих в чашке Петри. Потом был микроскоп. Ян дал посмотреть на молодых червей, потом на старых — чтобы увидеть разницу. Уже круто. Но затем он достал главный номер программы: мутантов, которые живут в четыре раза дольше обычных (и здесь у детей впервые щёлкнуло слово «ген»). Даже для меня — человека, который работает в этой области — это сильный момент. Для детей же это было окно в будущее. В результате моя семилетняя дочь выдала фразу дня: «Из какого зверька можно взять гены, чтобы добавить их червю, и чтобы он жил ещё дольше?» Вот так появляется осознанность - первый шаг к преобразованию природы: «Почему, скажите, мир должен оставаться таким, как есть?» Честно, если бы мне в детстве показали половину этого, я бы уже давно ходил в категории «супер-человек». Друзья — особенно те, у кого есть охват и кто живёт соцсетями, — пожалуйста, отправьте к Яну съёмочную группу. Есть мемы, которые по-настоящему заслуживают распространения. Это куда лучше большинства подкастов, куда меня звали. Потому что вы знаете, как работает мир: чтобы плохие мемы распространялись, достаточно, чтобы хорошие люди не лайкали, не репостили и не продвигали хорошие. Вы знаете, о чём я вас сейчас прошу.

По поводу музыки - у Suno вышла v5 в сентябре. Модель огонь. Я недавно ее попробовал и в первый раз почувствовал, что моя AI generated музыка может быть прямо вау. (для меня!) За последнюю неделю сгенерировал себе 31 трек, со смыслами, к которым хочу возвращаться. Слушаю каждый день, качаю головой и чувствую себя Kanye West’ом кайфующим от своих творений. Процесс похож на vibecoding. Сначала текст в ChatGPT, можно докручивать постепенно с точностью до слова. Потом трек в Suno с нужным стилем, но тут уже рулетка - иногда первые версии заходят, иногда нужно выкинуть 100 треков, чтобы найти тот самый.

▶️ Runway Gen-4.5 задаёт новый стандарт видеопроизводства, превосходя физику и движения человека. Новая модель превосходит Veo 3, Sora 2 Pro и другие ведущие модели в рейтинге искусственного анализа преобразования текста в видео. Бесплатный GPT | Экспертный канал