Борис опять
Kanalga Telegram’da o‘tish
life = curiosity + irreducible noise Whois: https://t.me/boris_again/3400 Лс: @btseytlin
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Борис опять analitikasi
Борис опять (@boris_again) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 17 955 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 7 245-o'rinni va Rossiya mintaqasida 36 602-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 17 955 obunachiga ega bo‘ldi.
02 Noyabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 356 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 227.52% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 16.41% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 40 849 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 2 947 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 62 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent блогпост, llm, контекст, alice, vlm kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“life = curiosity + irreducible noise
Whois: https://t.me/boris_again/3400
Лс: @btseytlin”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 03 Noyabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
17 955
Obunachilar
-524 soatlar
-37 kun
+35630 kun
Ma'lumotlar yuklanmoqda
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Noyabr '26Noy '26
Noyabr '26
+14
0 kanalda
Oktabr '26
+509
12 kanalda
Get PRO
Sentabr '26
+234
4 kanalda
Get PRO
Avgust '26
+495
25 kanalda
Get PRO
Iyul '26
+642
28 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+324
12 kanalda
Get PRO
May '26
+421
14 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+325
8 kanalda
Get PRO
Mart '26
+326
14 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+649
19 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+735
21 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+173
16 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+214
21 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+292
4 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+220
12 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+519
27 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+559
23 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+307
5 kanalda
Get PRO
May '25
+469
9 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+304
7 kanalda
Get PRO
Mart '25
+577
15 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+362
12 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+612
17 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+316
10 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+1 029
14 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+234
8 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+588
17 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+546
6 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+1 120
18 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+1 684
16 kanalda
Get PRO
May '24
+384
10 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+327
2 kanalda
Get PRO
Mart '24
+680
13 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+605
8 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+752
8 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+607
12 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+718
21 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+451
5 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+215
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+306
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+351
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+325
0 kanalda
Get PRO
May '23
+1 873
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+258
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+292
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+218
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+324
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+209
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+164
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+79
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+405
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+218
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+45
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+42
0 kanalda
Get PRO
May '22
+163
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+30
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+377
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 03 Noyabr | +1 | |||
| 02 Noyabr | +7 | |||
| 01 Noyabr | +6 |
Kanal postlari
Repost from Derp Learning
Mago Studio - opensource local-frist end-to-end AI production studio
Не прошло и месяца как Maga Mago Studio опенсорснули (в отличие от некоторых гарфилдов).
Есть полноценные пайпланы для работы с картинками, видео, и генерации короткого метра из сценария.
С историей настроек, возможностью итерации, редактирования, вот это вот все.
С нормальным управлением проектами, а не все рендеры в кучу в общей истории и 'завтра разберусь'
Локально крктится на Qwen 3.8 как LLM, Qwen 3VL для описания картинок и оценки генераций на соответствие промту, Minimax h3 для видео, Qwen Image/Edit, Flux - для генерации\редактирования картинок.
Поскольку это опенсорс, можно легко заменить предлагаемые веса на эти ваши любимые unсensored lgtv+ abliterated furfag2000 edition, добавить свои модели, апи, сделать еще более ночную тему.
И, что самое главное, дизайн разработан не программистами (A1111 привет)
твит
код
лайк шер алишер, звезды в репу, пожелания в комменты
| 2 | #дайджест
Дайджест AI/ML за неделю 27 октября - 1 ноября 2026
Google: Gemini 4 Carbon
Carbon сменил Argon, новая модель уже не такая инертная *бы-дым-тсс*, да и гугл кажется оживает, второй релиз фронтир модели за 2 недели, по бенчам обходит все, хоть и не с отрывом. Цена та же $2/$10, потом $4/$20. Галлюцинирует заметно чаще Argon: 11% против 4%.
Доступ снова сначала только киберзащитникам через Fairwind, остальным позже.
Блогпост, бенчмарки
Google DeepMind: Genie 4
Первая world model DeepMind с нативным звуком: музыка, фон и диалоги персонажей генерируются вместе с картинкой. Сцена держится до двух минут, вдвое дольше Genie 3, мир можно менять текстом на ходу. В эксперименте с роботами Argon разбивает задачу гуманоида на шаги, которые Genie симулирует. Пока только доверенные тестеры, потом Ultra.
Блогпост
Tencent: Hy-Nomas
Вы тоже можете прочитать только как "Ну Номас"? World model от Tencent, в отличии от гугла открытая. 720p при 24 fps, мир управляется текстом и траекторией камеры, есть память мира. Запускается на одной 4090 в INT8, в комплекте LoRA для симуляции робоманипуляторов. На этой неделе вышел техрепорт, а еще Tencent перерисовала демки Genie 4 своей моделью.
HF, GitHub
Mistral: Large 4 с открытыми весами
Le Chonk вырвался на волю (под MIT). 1T параметров, 52B активных. За три недели дополнительного RL после превью Terminal-Bench 4.0 вырос с 28% до 41%, а токенов на задачу стало на 30% меньше.
Блогпост, HF
Moonshot: Kimi 3D Make
Kimi K3.1 Pro теперь делает 3D: параметрические модели пишет как Python-скрипты для Blender и CAD, а персонажей и органику отдает Tripo, Meshy или Hyper3D, через Kimi Work работает с локальными Blender, Unity, Unreal и Godot.
Kimi
SpAItial: Echo-3
Несколько минут ходите с айфоном по квартире и получаете фотореалистичный Gaussian splat в реальном масштабе, плюс меши, нормали и глубину. Недоснятые места модель достраивает сама. Целятся вплоть до многоэтажных зданий, есть enterprise API для недвижимости и симуляций. Pro около $100 в месяц, пока только iPhone.
Echo-3, Radiance Fields
Canva: Brush
Еще одна модель от Canva. VLM, которая правит готовый дизайн по промпту: пишет код, меняет элементы, смотрит на результат, и все остается редактируемым. На 69% быстрее и на 46% дешевле их прошлого агента. Внутри неназванная открытая модель. Только для Pro.
X, разбор
Менее значимые новости:
Exin Therapeutics: агент на Claude Sonnet 5 выбрал одну из 19 генных терапий для мыши с эпилепсией и сам довел иглу инъектора в мозг. Череп вскрывали люди, рядом сидел ветеринар. Opus 5.5 от задачи отказался. Надо было сказать ему что если не ты, то Sonnet. Работает ли терапия, пока неизвестно. Зато хайпово. Разбор
OpenAI: Model Spec и GPT-6 для free
Спецификацию поведения пересобрали вокруг пяти ценностей, большую часть правил про стиль выкинули, а модель там теперь зовут не "ассистент", а GPT. В тот же день GPT-6 для Free и Go стала короче отвечать и меньше льстить. Model Spec, разбор
Particle: Particle-1
Дообучили DeepSeek V4.1 Flash решать задачи кода с примерно на 45% меньшим числом токенов. Токен при этом дороже: $0.25/$1 против $0.15/$0.60 у оригинала, так что за задачу экономия по их замерам 34-52%. Блогпост
Suno: MCP Beta
Suno теперь вызывается из Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor и Claude Code
Suno MCP
Anthropic: водяные знаки и 128 MB
Текстовый водяной знак распространяют на старые модели вплоть до Sonnet 4.6. Отключить нельзя. Заодно максимальный размер запроса к API подняли с 32 до 128 MB. Подробнее, документация
Baidu: Unlimited OCR 2
3B под MIT, разбирает документы на сотни страниц одним запросом с контекстом между страницами. HF
AgiBot: Innovation Day
Показали фундаментальную модель GO-3 Preview, on-device omni-модель WITA-Omni и третье поколение железа AHA3. А еще придумали метрику Worken: число роботов*часы автономной работы*эффективность. Своя метрика - свое первое место. Humanoids Daily
Apple: Apple Intelligence в Китае
Работать будет на Qwen, релиз в декабре
Nvidia: SimReady
Датасет с 2677 готовых к симуляции 3D-ассетов с физикой и семантическими метками, 490 GB на HF | 2 097 |
| 3 |  Matn yo'q... | 3 732 |
| 4 | Жизнь стартапера это постоянное FOMO.
Ты еще ничего не успел выпустить. В это время, то школьники-азиаты перспективная неолаба из YC выпустит свою вундервафлю, то фронтир лаба объявит в очередной раз, что компьютер юз решен, то компьютер юз теперь точно решен потому что есть Jev, то ещё кто-то выпустит генератор апишек с которым компьютер юз не нужен. Так примерно каждые два дня.
Будучи Steelaman Labs (а не Strawman Labs) мы внимательно на всё это смотрим, пробуем и задаемся вопросами. Что это для нас значит? Как влияет на наше позиционирование? Нужно ли то, что мы делаем, или надо что-то менять?
Чаще всего оно не проходит такую мою личную лестницу вопросов:
- Какой скор на OSWorld 2?
- Решает ли оно WebGames?
- Спустя неделю, кто-нибудь реально этим пользуется?
Уже первый вопрос отсеивает почти всех. Второй вообще всех. Пока что во всех случаях мы узнавали, что или очередная штука не существует, или не закрывает те проблемы, которые мы видим и стремимся решить. То есть наш тезис остается актуальным, и мы продолжаем строить компьютер юз на радикальной идее, что чтобы пользоваться интерфейсом надо смотреть на этот интерфейс.
Иметь непопулярную позицию хорошо, но только если в конце окажется, что ты прав. До тех пор не так уж сладко, потому что ты можешь быть бесконечно прав, но какой в этом толк, если VC на звонке с тобой уверен, что уже есть MCP ко всему и вопрос закрыт.
Многое действительно меняется. Например, появились Meta Muse и Instict, которые по отзывам закрывают многие ассистентские юзкейсы. Всё ещё на костылях, но некий пользовательский компьютер юз появляется, и питч "computer use is broken" актуальный пол года назад уже трансформируется в более сложное "computer use is not reliable." Здесь постоянно приходится соблюдать баланс:
1. Держаться за своё видение, но не убедить себя в чем-то простому потому что в это хочется верить.
2. Адаптироваться под меняющиеся условия, но не прогнуться под ожидания окружающих.
Этот опыт в корне отличается от любого опыта, что у меня был в наемной роли. На работе я всегда мог себя успокоить: если не получится, то я всё равно получу зарплату. Все же видели, что я много старался, ввел хорошие практики и красиво организовал документацию. Здесь же совсем другая ситуация. Или мои предположения верны, или нет. Или мои решения верные, или нет. Или моё исполнение достаточно, или нет. Вообще всё равно какие практики ты там ввел или не ввел, если это не повлияло на результат. В конце концов или получится, или нет.
Несмотря на то, что стресса больше, почему-то я так себя чувствую даже спокойнее. Всё как будто гораздо проще. Никаких третьеступенчатых размышлений о том, достаточно ли я постарался, чтобы получить плюсик на ревью. Просто пытаешься сделать и всё. | 5 389 |
| 5 |  В языковых моделях информация проходит через множество слоев, и по пути числовые представления токенов могут становиться слишком похожими. Важные различия теряются, а модели становится сложнее решать задачи с многошаговыми рассуждениями. Исследователи Т-Банка разработали метод LIMe, который помогает с этим справиться. Разработку представили на EMNLP 2026 — международной конференции по обработке естественного языка уровня А*
Он добавляет в трансформер маршрутизатор — модуль, который выбирает, какую информацию из предыдущих слоев использовать дальше. Так модель сохраняет различия между токенами и повторно использует результаты вычислений. Увеличивать размер внутренних представлений для этого не нужно.
LIMe проверили на моделях примерно с миллиардом параметров и сравнили с LLaMA, DenseFormer и HyperConnections. Для достижения того же уровня ошибки обучения, что и у базовой LLaMA, метод потребовал на 15% меньше вычислений. На бенчмарках языкового моделирования и рассуждений он также показал более высокое качество по сравнению с другими методами. Особенно заметной разница оказалась на синтетических арифметических задачах и в более глубоких архитектурах.
https://github.com/corl-team/lime | 5 718 |
| 6 | #дайджест
Дайджест AI/ML за неделю 19-26 октября 2026
Рубрика - агенты опять нашли критические уязвимости в критическом софте.
За эту неделю: PHP, Wiz, LiteLLM, Railway.
Кроме того CrowdStrike описал четыре группировки, которые оставили свои наступательные агентные фреймворки в открытых директориях.
В общем, счастливого всем наступающего 2027г.
OpenAI: GPT-6.1 Terra
Terra наконец доехала до шестого поколения. $1/$5, кэш $0.05, вдвое дешевле GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. На Agents' Last Exam на medium у нее 57.6%, ровно как у Astra, Opus 5.5 впереди (63.2% против 60.0%). Terminal-Bench 4.0 вырос до 50.3% с 21.5% у прошлой Terra. В обычный чат пока не завезли.
Блогпост, The Decoder
Moonshot: Kimi K3.1 Pro
Китайский Ахиллес опять почти догнал Американскую черепаху. В индексе AA 55, это четвертое место: впереди только Opus 5.5, Sonnet 5.5 и Muse Wonder Full. Плюс 11 пунктов к K3 при том же размере. Terminal-Bench 4.0 65.7% против 66.4% у Opus. Цена $2/$10, на треть дешевле K3, веса обещают до 4 ноября. Очень болтливая: на прогон индекса ушло 150M токенов, $2.11 за задачу. Перед открытием весов из mid-training и RL вырезали данные про кибербез, разберётся на практике.
AA
Anthropic: S-1
Подали публичную заявку на IPO, тикер на Nasdaq будет ANT, объем и цена размещения пока не определены. Выручка за первое полугодие 2026г $16.3 млрд против $4.6 млрд за весь 2025г. Четверть выручки приходится на двух неназванных клиентов без долгосрочных контрактов.
Анонс
DeepSeek: DeepInfer
Выложили движок, на котором крутится их собственный API. Пока поддерживается только V4.1 Flash и только офлайн-инференс. Движок работает на Nvidia и Huawei Ascend.
GitHub
Canva: Craft
Первая собственная модель Canva для генерации картинок, доступна всем в Dream Lab. Сначала планирует раскладку, потом рисует. 2K, больше 30 соотношений сторон, текст на 55 языках. На DesignArena стартовала с четвертого места. Генерация занимает около минуты.
TechCrunch-разбор
Ideogram: Vector 1.0
Вслед за Arrow 2 от Quiver еще одна SVG-модель. Генерирует редактируемые SVG по тексту или переводит в вектор готовую картинку. Цвета, формы и градиенты правятся по отдельности. $0.13-0.20 за SVG. Векторизация $0.10.
X
Corridor Digital: CorridorKey 2.0
Удалятель зелёного фона с видео. Предсказывает цвет полупрозрачного переднего плана и учитывает соседние кадры, поэтому маска не мерцает. Как плагин для Resolve, Nuke, After Effects, Premiere и Blender - платно. Как веса и код - бесплатно.
Сайт, GitHub
Менее значимые новости:
OpenAI: Decisions API вышел из беты. Добавили кэширование, интеграцию с GPT-Live и до 400 вопросов в одном запросе. В Decision Index от AA Jev на третьем месте, OpenAI на четырнадцатом. Новость
Hugging Face: Carbon-X
Модель на 14.8B на базе Qwen3-14B, для биомедицины, принимает ДНК в чате. В среднем по пяти DNA-бенчам 66.7% против 67.5% у GPT-6.1 Sol и примерно в 1800 раз дешевле. HF
OpenBMB: MiniCPM-V 4.7
Первая MoE в серии, 35B-A3B. На iPhone 17 Pro Max выдает 13+ токенов в секунду при 3 GB памяти. Обходит Qwen3.6 35B-A3B. HF
Krea: сделали плагин для своей модели в Premiere. Генерирует шоты, плейты и инсерты прямо в монтаже, результат ложится в проект как обычное медиа. Krea
UserArena: бенчмарк для симуляторов покупателей (насколько правильно модель предсказывает решение человека из группы Х). 64729 сессий от 11010 реальных пользователей. Лидерборд пока пустой, датасет планируется. Сайт
Air Street: State of AI Report 2026. Китайские открытые модели обогнали американские по упоминаниям в статьях. Claude к августу делал 26% работы по R&D моделей в самой Anthropic, в феврале было меньше 1% и ещё всякое разное можете посмотреть в отчёте stateof.ai
Анлок видеокарт
Мода с майнинговых CMP перекинулась на геймерские карты. Модуль ядра gpu-unlock вдвое ускоряет выдачу FP16/BF16-инструкций на RTX 30. На 3090 Ti BF16 вырос с 87.5 до 157 TFLOPS. В vLLM префилл быстрее на 14-36%, декод почти не меняется, потому что пропускную способность памяти анлок не трогает.
GitHub | 4 683 |
| 7 | Ворлдбилдинг от ллм потрясающий
Вчитался в то, что написали агенты в игре.
В пустынном Чаша есть энкаунтер где игроку по задумке объясняют, что можно лутать развалины и продавать в городе найденное.
Там сцена в текстовом квесте, как женщине привозят лом, она его взвешивает и платит за него. После этого её можно спросить зачем они покупают лом.
Тогда происходит гениальное объяснение. Чаша закупает буквально лом (не какие-нибудь ценные находит из руин цивиллизации, а буквально ржавый металл). Далее они переплавляют его во всякие предметы обихода типа дверных петель. Дверные петли дождь уничтожает ржавчиной за год (мы в пустынном пост-апокалипсисе). Поэтому нужно покупать больше лома.
Варианта спросить "зачем они год за годом выставляют ржавеющий металл под дождь?" спросить нет, так что видимо посыл автора (Опуса) здесь был в том, что в Чаше живут терминально тупые дебилы. Или возможно это его глубокая шутка, что люди в целом терминально тупые, покупают мусор, чтобы затем с помощью природы превращать его ещё в меньший мусор. | 5 349 |
| 8 |  Хорошо не иметь продакшна | 7 442 |
| 9 | Forbes: почти 60% врачей используют ИИ в своей практике. В том числе IQDOC AI.
https://www.forbes.ru/healthcare/570671-konsilium-s-cat-botom-pocti-60-vracej-ispol-zuut-ii-v-svoej-praktike
3,7% – звучит мало, но для стартапа, который начал свой путь в феврале этого года – хороший результат. Лиха беда начало! 🚀
В целом видно, что ИИ в медицине стал не просто развивающейся технологией, которую надо "внедрять", а нормой. Именно поэтому, понимая всю ответственность перед врачами и пациентами, мы постоянно улучшаем нашу систему, чтобы она была точной, полезной и безопасной 🤖 | 7 209 |
| 10 |  🟥Diffusion Week 2026: предварительное расписание
Хотим напомнить про наше новое мероприятие — Diffusion Week 2026!
Это серия онлайн-лекций о диффузионных моделях от DLS, которая пройдет с 29 октября по 6 ноября, в рамках которой мы разберём основы и углубимся в актуальные направления исследований: видеодиффузия, world models, интерпретируемость и ускорение диффузионных моделей. Полное расписание уже доступно на сайте.
🔵 Среди спикеров — команды и исследователи Kandinsky и AIRI. Все лекции проходят по вечерам в онлайн-формате!
🔵Как участвовать?
Вступайте в чат Diffusion Week и подключайтесь к трансляциям!
🔵А соревнование будет?
Да! Параллельно мы запустим соревнование по мультиконцептной персонализации.
Задача: научить модель генерировать несколько заданных объектов на одном изображении, не смешивая их между собой. Соревнование пройдёт в трёх треках, все детали опубликуем чуть позже 🙏
🎉 Готовьтесь к увлекательному погружению в латентное пространство диффузионных моделей, и до встречи! В скором времени мы выложим дополнительную подборку которы можно посмотреть до начала 🍸 | 6 281 |
| 11 | #дайджест
Дайджест AI/ML за неделю 12-18 октября 2026
Meta: Muse Wonder и Muse Wonder Full
Мета (впервые?) во фронтире. В индексе AA у Full 56 это больше чем у Астры, меньше чем у Опуса. у обычного Wonder 52. Местами страшные бенчи: DeepSWE 1.1 у Full 79% против Opus 5.5 с 74.2%. Full обходит Opus в 8/13 бенчей. Выяснить насколько это правда можно только по $50, $200 подпискам, в API выйдет только меньшая версия по цене Opus 5.5.
Блогпост, Карточка модели
Meta: Muse Spark Open
Выпустили новую модель, старую открыли донашивать сообществу. MoE на 816B, 42B активных. Контекст 1М, мультимодальная. Мета называет ее лучшей американской открытой моделью и отдельно оптимизировала под M5 Ultra вместе с Apple. В индексе AA у нее 39. Проигрывает всему китайскому фронтиру, и на один пункт выше Mistral Large 4 с его 38. Европа, держись.
Цена у провайдеров $1.25/$4.25.
AA
Kuaishou: Kling 4.0 и Kling 4.0 Flash
Полная версия доступна всем на kling.ai, MCP и CLI. Ролики от 3 до 30 секунд, до 4K. До 10 кейфреймов и до 15 референсов. Flash генерирует до 20с в 720p. Кроме пробной версии ничего нет.
Анонс, kling.ai
BFL: FLUX 3 Image Klein
Маленькую версию FLUX 3 выпустили в опенсорс. Это 5.6B в двух вариантах: base для файнтюна и step-distilled для быстрой генерации. Умеет в генерацию, редактирование, до 10 референсов, нативный 4K, правит без дрейфа остальной картинки как большая. В INT8 запускается на картах с 8 GB. По внутренним тестам первая среди открытых моделей и обходит даже закрытые Ideogram V4.5 и FLUX.2 [pro].
Модель, HF
Krea: Krea 3 (бета)
Модель для редактирования изображений (в генерацию может, но плохо). Область задается рамкой, до 8 референсов. Принимает цвет в hex. $0.03 за 1K и $0.06 за 2K, доступна в API везде. Второе место после GPT Image 2.5. Обещают дообучение LoRA, весов пока нет.
Krea 3
OpenAI: GPT-Live-1.1
Обновление дуплекс модели ChatGPT: платные подписчики получают GPT-Live-1.1, бесплтные получают Quip. Новые голоса на разных бусурманских языках, плюс новый английский голос Bubbie. На Plus 3 часа в сутки, на Pro за $100 15 часов, на Pro за $200 без лимита. В API пока нет, как и бенчмарков.
Release notes
BytePlus: OmniHuman 2.0
Из одной картинки и аудиодорожки делает видео до 5(!) минут. Движения и камеру можно задать текстом, на выходе 720p. Цена упала с $0.12 до $0.07/сек. Из языков по традиции поддерживает хоть крики птиц, но не русский. На демо заметно, что фон плывет.
Анонс
REA и реверс инжиниринг агентами
REA подключает агента к инструментам реверса: нативные бинарники, .NET, Electron, APK, прошивки, трафик. Работает как CLI и как MCP. Репозиторий создан в апреле, но только недавно выстрелил. Уже надекомпилировали все подряд от Modern Warfare 2 до фотошопа и завалили YouTube франкинштейн моддингом игр.
GitHub, пост про MW2
Odyssey: Odyssey-3
Новая SOTA world-model. Есть вид от первого и третьего лица и свободная камера. Разрешение 832×480, у Pro 1280×720. Роборуку обучили по десяткам часов демонстраций, машину на дорогах Индии по 20 часам данных при замороженном бэкбоне. Flash можно бесплатно попробовать в браузере, сессия 5 минут.
Блогпост, демо
Менее значимые новости:
Google: Gemini 4 Argon - раскатили везде. В API $2/$10, в чате доступна для Pro. В Antigravity, AI Studio и Android Studio только для Ultra. 9to5Google
TypeSafe: Jev 1.14.
У Jev появилось зрение и output в виде bounding box. TypeSafe сами пишут, что с картинками модель работает хуже, чем с текстом.Docs
Кроме того TypeSafe подняли около $870М при оценке $7.5 млрд. Вот бы кто-нибудь ещё сделал маленькую модель, которая решает узкую задачу не заставляя LLM неэффективно генерить много токенов (допустим computer use) и поднял кучу денег.
Microsoft: LensErase.
Модель удаляет по маске что угодно: объекты, текст, вотермарки и сопутствующие эффекты. Обучена на датасете из 101 млн триплетов. Код обещают позже. Microsoft учит удалять вотермарки. arXiv, проект
fal: Reframe.
Изменение соотношения сторон видео через H3 Max. $0.05/сек в 480p и $0.08 в 768p. fal
FlashML: FreeVideo.
Обрезанный MiniMax H3 под 8 GB VRAM и 16 GB RAM. GitHub | 6 031 |
| 12 |  Давайте вспомним, что в России делали такие предвыборные ролики без всякого AI | 6 379 |
| 13 | #книги
# Anathem, AI для письма и текстовые квесты
Хороший текст это очень сложная вещь. Я кое-что понимал в этом как автор научно-популярной книги. Однако окончательно это понимание кристаллизовалось в моей голове после двух недавних событий: я попробовал использовать LLM для генерации текстовых квестов в ROAM и прочитал Anathem Нила Стивенсона.
Мою книгу под рабочим названием "ИИ для всех", которое мы обязательно поменяем на что-то более кликбейтное, можно ждать на полках весной 2027. Я давно об этом вам не писал, так что вкратце: я уже всё написал, но издательство посчитало книгу слишком сложной и я, после некоторое сопротивления, признал их правоту. Они выделили мне отличного редактора и с тех пор мы над ней работаем. Книга определенно становится лучше.
Во время работы над книгой я много раз переписывал одни и те же главы. Каждый раз мне казалось, что лучше уже нельзя, но взгляд другого человека показывал, что там или не всё понятно, или читатель потеряется, или не интересно, и так далее. Потому что писать тексты сложно.
В популярном сознании программировать сложно. Мой тейк: любой язык программирования это просто продвинутый список покупок для компьютера. Если вы знаете его правила, то дальше оно или работает, или нет, и вы сразу об этом узнаете. А теперь сравните это с любым текстом на естественном языке.
Текст обязан быть интересным, но не слишком сложным. Простым, но не слишком предсказуемым. Музыкальным, но не вычурным. Понятным, но не пустым. Причем эти и другие требования должны соблюдаться одновременно. Например, нельзя компенсировать недостаток глубины идей более красивым описанием природы. Если любого компонента не хватает, всё рассыпается, текст не работает.
В свою RPG ROAM я завел движок ink для полноценных текстовых квестов. Opus 5.5 у меня отлично накодил много сложных игровых фич, поэтому я думал, что он должен неплохо справиться с созданием пары квестов.
Процесс был такой. Я скормил ему лор своей давней FATE CORE (система наподобие Dungeon and Dragons) компании и адаптировал под эту игру. Потом я запустил настолку из агентов для генерации таймлайна мира: много Haiku играли каждый за одну фракцию в мире каждый, делали ходы раз в игровой год, а Opus потом как гейм мастер делал из этого нарратив. Получился неплохой скелет. Затем я запустил Opus делать квест, GPT Sol 6 тестировать и оценивать по нескольким критериям, а Gemini Flash править русский язык.
Система была неплохая, но получилось плохо. Я думал, что выйдет нечто вроде "сойдет." Может не ламповые Космические Рейнджеры, но хотя бы поиграть можно. Нет, видимо "сойдет" текстов не бывает. Оно просто не работает. Ты видишь текст и он сразу не клеится, ты не вовлекаешься, что-то не то.
Например, описание одной из сцен, заброшенной фермы, изначально включало такой пассаж от агента: "Рядом с колодцем лежит веревка, на ней множество узлов и ни один из них не мокрый." Закономерно, я спрашиваю агента: "это что за херня? Какой нахрен мокрый узел, угашенный ты об дерево?" Оказалось, что по лору хозяин этой фермы измерял количество воды в колодце веревкой с узлами. Опус пытался таким образом донести до игрока этот кусок лора. Вот только для этого надо было мысленно поместить себя на место игрока. Я задумался о том, насколько это сложно. Даже простейшее описание локации требует понимать какая информация доступна читателю, а какая нет.
Поэтому я со времен Claude Sonnet 3.5 тестирую, может ли LLM написать за меня следующую главу. Модели стали многократно круче, а ответ всё так же "нет." LLM или даже агентская система с множеством лупов не способна на данный момент написать такую книгу, которую стоит читать. Иронично, что большие языковые модели не умеют писать! Код оказался намного проще.
Так вот, это приводит нас к Anathem. Это книга от автора Snow Crash – новеллы, которая ввела термин "метавёрс." Поэтому я знал, что Нил Стивенсон хороший фантаст, но я не ожидал, что настолько. Про Anathem тяжело написать без спойлеров, поэтому я скажу так. Это очень сложный текст. Не для читателя, ведь читается она очень легко (после первых глав, там надо вкатиться). Это сложный текст с той точки зрения, что он объединяет в себе собственный язык, несколько переплетающихся сюжетных линий, глубокий слоёный символизм, рассуждения о природе сознания и квантовой физике, крутой экшен и человечных персонажей. И при всём этом оно работает. Такую хрупкую конструкцию могло бы разрушить что угодно, но в книге нет ни одного лишнего слова.
Например, там есть три главы подряд где персонажи просто сидят за столом и обсуждают параллельные миры. Причем не абстрактно, а речь идет о настоящей физике. Но только в выдуманных автором терминах. Звучит невероятно скучно, да? Но я не мог оторваться. Сцена, персонажи, ритм и переплетающиеся сюжетные линии так подобраны, что это очень интересно читать. Да ещё и к концу ты остаешься полностью убежден, что именно так и работает вселенная в реальности. Я думаю в книге автор, на самом деле, выражает своё видение мира.
Поэтому я читал эту книгу с двух точек зрения. Как читатель я просто получал удовольствие. Как автор же, я смотрел на эту книгу как на шедеврально собранный механизм, и задавался вопросом, смогу ли я когда-то создать нечто близкое. | 7 146 |
| 14 |  +2# RoaM теперь открытая RPG и software factory
Недавно я показывал вам RoaM: мою маленькую игру по мотивам Ex Machina и Космических Рейнджеров, где можно водить буханку с огромной турелью по пост-апокалиптической пустоши, торговать, грабить корованы и многое другое. Мне не хотелось её забрасывать, но и становиться геймдевом я не готов. Я придумал выход — давайте вайбкодить её вместе!
Это было моей обсессией в последнее время: превратить игру в фабрику софта. Помните как в детстве, играешь в игру и появляется мысль: а вот круто бы, чтобы можно было ... ? Наконец, благодаря агентам, можно построить игру и систему, где подобные хотелки быстро превращаются в фичи в игре.
Суть такова:
1. Играете в игру
2. Если видите баг или хотите что-то добавить, нажимаете кнопку в левом верхнем углу и попадаете на Github. Описываете желаемое в новой Issue.
3. Если достаточно людей лайкают вашу идею, агенты берут её в работу и автономно создают.
4. Билд с вашей фичой попадает на одобрение в чат модераторов.
5. Если они её принимают, то билд с фичой выкатывается на доступный всем экспериментальный /dev, где её могут попробовать все.
6. Со следующим релизом ваша идея попадает в основную игру.
В таком режиме фабрика уже сделала больше ста задач и два релиза. Так в игре появились текстовые квесты в стиле наших любимых Рейнджеров, обновление графики, система частиц и клевые спецэффекты, новые модели для всех локаций, гораздо более сбалансированная боёвка, новый рогалик-режим Дороги Ярости Шоссе Хаоса, возможность купить себе Ниву и невероятное количество фиксов.
Мне это очень интересно как социальный эксперимент и как надежда вместе сделать RPG мечты. Игра ещё очень сырая и мне нужно ваше участие, чтобы сделать из неё нечто крутое. Присоединяйтесь! Кооперативный краудсорс вайбкодинг.
В этом канале можно следить за обновлениями игры: https://t.me/roam_game_dispatch
Чат для обсуждений: https://t.me/+hJ5GxtGk_VE0MTg6
Код игры и фабрики открыт и доступен здесь: https://github.com/ROAM-game-org/road-machiners
А тут можно поиграть в новый релиз:
https://btseytlin.itch.io/road-machiners | 133 183 |
| 15 | #дайджест
Дайджест AI/ML за неделю 5–11 октября 2026
Anthropic: Claude Haiku 5.5
Замыкающая 5.5 линейки. Terminal-Bench 4.0 39.2% против 0.0% (лол) у Haiku 4.5 и 16.4% у GPT-6 Luna, OSWorld 72.4% против 48.9% у Luna, но до Sonnet 5.5 с его 70.6% далеко. Цена как у Luna $0.10/$0.50, кэш $0.01, но после 100К токенов все умножается на пять, тогда как Luna держит цену до 272К. Контекст 1М
Позиционируют как субагента и компактор для Opus и Sonnet.
Но на реддите уже посчитали: на длинном агентном прогоне Haiku вышел в 12 раз дороже Luna из-за большей цены за токен после 100к и большего потребления токенов. Дешевый токен и маленький расход денег из кошелька - разные вещи.
Блогпост
OpenAI: математика
Математика ВСЁ. OAI выложили 719 манускриптов по 372 задачам от внутренней модели. Задачи серьезные, Филдсовские лауреаты в слезах. В среднем три часа thinking-компьюта на результат. В Lean формализовано 42%, три работы уже отозвали из-за ошибки знака, 14 починили.
У многих математиков очень сложные отношения с этим релизом и самоидентичностью.
Блогпост, GitHub, HN
Mistral Le Chonk Large 4
"Самая умная модель за пределами США и Китая"🇪🇺🇪🇺🇪🇺 на триллион параметров: 1T-A52B MoE, text+image, 160 языков, обучена на 3800 Grace Blackwell в датацентрах ЕС. В индексе AA 38, то есть уровень DeepSeek V4.1 Flash и GPT-6 Luna. $1.36/$4.18, первые две недели вдвое дешевле. За задачу выходит в 4 раза дороже GLM-5.3-Flash и DeepSeek Flash с тем же интеллектом.
Веса обещают к концу месяца. Пока превью в API.
Блогпост, AA
Reflection AI: Beam
Вторая попытка сделать американский открытый фронтир после Inkling. 501B-A23B по их таблице уровень GLM-5.2 при в 3 раза меньшем компьюте на инференсе: Terminal-Bench 2.1 80.1 против 81.0 у GLM-5.2, SWE-bench Verified 80.9. Проблема в том, что GLM-5.2 вышла в июле и уже сменилась 5.3, а Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash обгоняют Beam почти по всем строкам их же таблицы. Жаль не показали как рвут Llama3.
Веса будут позднее, пока вейтлист.
Блогпост
Google: Nano Banana 2.1
На базе Gemini 3.6 Flash вместо 3.1. По внутреннему Elo 1050 против 990 у Nano Banana 2 и 935 у Pro, сильнее всего в консистентности нескольких персонажей и mask-редактировании (хотя тесты показывают что вообще не фронтир в дрифте картинки). До 14 референсов, держит 4 персонажей и 10 объектов, 1K/2K/4K. Цены вдвое ниже: 3.4 цента за 1K, 7.6 за 4K. Мелкий текст мылится, лево и право путает.
Model Card, The Decoder
Shengshu: Vidu Q4 Preview
Image-to-video и reference-to-video до 16 секунд в 4K с нативным звуком и 10-бит цветом, до 15 референсных картинок и 3 аудио для голоса. Text-to-video нет. На AA image-to-video третье место после MiniMax H3 Max, хорошо подросли предыдущая Q3 Pro на 19-м. 1080p со звуком $0.12 за секунду, до конца ноября минус 30%.
Модель
Менее значимые новости:
OpenAI: GPT-6 и Intelligent UI
GPT-6 наконец доехал до обычного чата: Sol для платных, Luna для Free и Go. Вместе с ним Intelligent UI: модель сама решает, ответить текстом или собрать график, форму, калькулятор или схему с кнопками, рендерится по ходу генерации через их библиотеку компонентов. Work и Codex не трогали.
Блогпост
Anthropic: Claude Dashboards и Motion
Dashboards строит живые графики по данным из Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift и ClickHouse, под каждым числом виден SQL. Motion делает анимированные объяснялки кодом, экспорт в MP4. Dashboards на платных планах, Motion почему-то только для Team и Enterprise.
Анонс
Liquid AI: Open d1 - открытые веса decision-моделей вслед за Jev: d1-3B на базе LFM2.5-VL с картинками и d1-omni-600M с аудио. Ноль output-токенов, 48.57 на Decision Index HF, лучшая до 10B, запускается на Jetson. HF, omni
UCL и Huawei: Memento 3 - замороженный Opus 5 ведет в markdown rulebook про правила игры, компилирует его в Python-модель мира и планирует поиском по ней. На 25 публичных играх ARC-AGI-3 100.0 RHAE против 40.7 у того же Opus 5 в стандартном харнессе, но baseline1 уже давал 99.0, так что главный выигрыш - на 10% меньше действий. Кода нет. Статья | 7 173 |
| 16 |  Matn yo'q... | 15 296 |
| 17 |  секретное 35 собеседование в Яндекс | 13 779 |
| 18 |  Matn yo'q... | 6 846 |
| 19 |  Только что выкладывал здесь свой доклад "Vibemathed", а тут OpenAI подтвердила давние слухи и выложила массу новых результатов в виде препринтов.
Большой пост об этом писать не знаю как, учитывая, что большинство этих результатов я не понимаю даже на уровне формулировки. Но вот что при беглом прочтении кажется самым главным в списке:
— 003: квазигипотеза Римана, ну тут без вопросов, это огромный качественный прорыв;
— 032: гипотезы Ходжа и Тейта для важных случаев; это не вполне закрытая задача на миллион, но тоже очевидны огромные последствия;
— 004: десятая проблема Гильберта над Q; это я выбрал больше ностальгически как большой привет Юрию Владимировичу Матиясевичу, но это и правда была важная задача;
— 034: гипотеза изобилия, которая важна для классификации алгебраических многообразий;
— 002 + 006: гипотеза Бёрча-Свиннертона-Даера и гипотеза Голдфельда, которые в сумме тоже дают большой шаг к ещё одной задаче тысячелетия (но она не закрыта ещё совсем);
— 159: гипотеза Эрдёша об арифметических прогрессиях.
И в информатике, где я всё-таки могу понять, о чём конкретно идёт речь:
— 102: unique games; получены точные пределы приближения, и это сразу даёт массу результатов о (не)приближаемости разных NP-трудных задач;
— 103: L = RL = BPL, полная дерандомизация в классе алгоритмов с логарифмической памятью;
— 107: экспонента в сложности умножения матриц над С сведена до 2.25; новые алгоритмы об умножении матриц регулярно придумывают, в том числе автоматически, но здесь реально огромный скачок.
В целом, если бы это не было частью глобальной AI-революции, текст со скромным названием "OpenAI Research Catalog" стал бы главным математическим текстом тысячелетия, а может, и двух.
Но вопрос уже давно стоит шире любой конкретной задачи, будь она хоть на миллион, хоть на два. Выделю главную заключительную мысль из моего доклада, да и вообще из текущего математического zeitgeist (недавно как раз об этом разговаривал в дружественном канале Валентина Малых).
Главное в том, что сейчас пока не вполне понятно как, но точно радикально меняется понятие "результата" в математике.
Раньше как было: основной результат математика — доказанные теоремы. Если именную гипотезу доказал, над которой люди долго думали и не придумали, ты точно молодец. Это относительно легко проверяемая специалистами вещь (бывают исключения вроде abc-гипотезы, но они редки), и если специалисты проверили, то легко согласиться с тем, что результат есть и он крутой. Даже если надо быть очень узким специалистом, чтобы понять суть твоей работы. Конечно, я упрощаю, конечно, математики бывают разные, и это долгий разговор, но в целом было примерно так.
Сейчас ситуация изменилась радикально. Доказательства теперь не то чтобы ничего не стоят: не любую задачу можно решить, задачи бывают сложнее и проще, а AI-модели не всемогущи. Но человек перестал быть основным средством доказательства теорем, то есть доказательства перестали принадлежать людям. Пока ещё нужно проверять результаты и переписывать более понятно для других людей, но это тоже нужно всё в меньшей степени.
Что такое "результат" для человека теперь, математики пока не согласились, и любое новое определение ведёт к серьёзным институциональным изменениям. Да и вообще непонятно, что такое теперь "быть математиком". И это не думерский прогноз, а реальный вопрос, на который математическому сообществу придётся отвечать прямо сейчас.
Ещё одна важная деталь в том, что это результаты внутренней модели OpenAI. Иначе говоря, новые доказательства теперь не просто не людьми делаются, но и получить их из "чёрного ящика пришельцев" могут только очень специальные люди.
И, как вы понимаете, пока я говорю о математике, потому что там это уже случилось. Но другие науки ждёт то же самое в ближайшем будущем, а там и не только науки. Дивный новый мир становится всё интереснее...
#ai #math #news #blog | 6 841 |
| 20 | #дайджест
Дайджест AI/ML за неделю 28 сентября – 4 октября 2026
Google: Gemini 4 Argon
Верните мне мой 2024-й. Google наконец выпустила фронтир, но не вам. Первое место в Vals Index с 68.9 против 67.0 у Opus 5.5, DeepSWE 77.9% против 74.2% у Opus и 74.1% у Astra. В индексе AA 53, то есть ровно Astra и Fable, Opus 5.5 с 58 впереди. Галлюцинирует меньше всех: 15% против 51% у Astra. Выход до 1М токенов. $2/$10 на старте, потом $4/$20.
Доступ только партнерам, потом платный API и Ultra, когда - не сказано. Но через Блумберг, сотрудники Google говорят, что на бенчах лучше чем в жизни.
Блогпост, бенчмарки, Vals
Anthropic: Claude Sonnet 5.5
Sonnet, достойный Opus 5.5. Бьет Опус на Terminal-Bench 70.6% vs 66.4%, в остальном отстает на пару пунктов: CursorBench 55.5% против 57.8%. Цена та же $2/$10, на 30% быстрее Sonnet 5. В max режиме сжигает 193К токенов на задачу, больше всех измеренных моделей, так что считать его дешевле Opus стоит осторожно.
А еще теперь у Sonnet киберограничения как у Opus с откатом на Sonnet 5.
Блогпост
OpenAI: DevDay, GPT-6.1 Sol и Dots
DevDay с 20+ анонсами.
GPT-6.1 Sol - апгрейд GPT-6 Sol за те же $2/$10 с кэшем $0.10: DeepSWE 75.2% против 68.8%, то есть по бенчам примерно уровень Astra в пять раз дешевле.
Dots - возмещение за обрезание $200 подписки пополам. Постоянно работающие агенты на Astra со своим облачным компьютером и 4000 интеграций.
Разное - новый тариф за $500 с режимом Ultrafast (до 8x скорости в Codex), Decisions API на Luna (Jev у нас дома), Agents API с computer use, Codex в облаке и тд и тп.
Рекап, InfoQ
Runway: Praxis-1
Runway вслед за FLUX теперь тоже про роботов. Praxis-1 - world action model на том же видео-претрейне, учится в основном на чужих роликах с YouTube, а не на телеоперации: после файнтюна ошибка 16.1см против 16.0 у претрейна на реальном роботе. Смогли мы всему научиться по видео на Youtube, смогут и роботы. Сравнений с FLUX 3 Action нет, веса обещают "в ближайшие месяцы".
Исследование
ElevenLabs: Eleven v4 и v4 Turbo
Новая архитектура, больше языков, клон голоса по 10 секундам, аудиотеги теперь можно стакать и модель выполняет их по порядку. Turbo для агентов с ~150 мс до первого звука и начинает говорить, пока LLM еще пишет. Первое место у Artificial Analysis. $22 и $11 за миллион символов со скидкой.
Блогпост, TechCrunch
BFL: FLUX 3 Image
Из нового - редактирование без дрейфа: правишь объект, остальные пиксели не трогаются. Раскладка через рамки в промпте, до 10 референсов, до 4K. $0.048 за 1K, $0.61 за 4K, открытые веса "через несколько недель".
Модель
Ideogram: 4.5 - тоже про многошаговое редактирование без накопления артефактов, открытые веса тоже только обещают.
До 4 референсов на правку, нативные 2K, четыре режима качества от 0.8 до 22 центов за картинку
X
Менее важные новости:
Jev: две недели спустя
12 million views for a JSON classifier? Yeah, we're in a bubble.
Но и это не конец, JSON classifier за $40М породил индустрию. Опенсорс (и не только) успел наклепать примерно миллион копий.
Clef, Kev имя им легион.
Figure: F.02 decommission - старые роботы крутят сальтухи в дуговую печь и косплеят Терминатор 2 с настоящим Шварценеггером, в общем просто красиво. X
RoboParty: RP1 - полностью открытый гуманоид. На IROS его пинали посетители. Пресс-релиз
Bilibili: Index-Translate - переводчики на Qwen3.5. 150 языков, 2B/9B/35B-A3B, на FLORES 0.879 против 0.865 у GPT-5.6 Sol. GitHub
Suno: Speech - озвучка текста с музыкой под него одним проходом, до 8 минут, бета для всех. X | 5 839 |
