Нейронавт | Нейросети в творчестве
Kanalga Telegram’da o‘tish
Канал про нейросети в компьютерной графике, в кино и вообще В папках и запусках не участвую для связи @Neuronauticus РКН: https://hf.ru/link8e56d
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Нейронавт | Нейросети в творчестве analitikasi
Нейронавт | Нейросети в творчестве (@greenneuralrobots) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 13 228 obunachidan iborat bo'lib, Sanʼat & Dizayn toifasida 2 666-o'rinni va Rossiya mintaqasida 48 929-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 13 228 obunachiga ega bo‘ldi.
18 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 277 ga, so‘nggi 24 soatda esa 4 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 12.03% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 9.07% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 591 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 200 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 14 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent гитхаб, assistant, claude, imageediting, параметр kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Канал про нейросети в компьютерной графике, в кино и вообще
В папках и запусках не участвую
для связи @Neuronauticus
РКН: https://hf.ru/link8e56d”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 19 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Sanʼat & Dizayn toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
13 228
Obunachilar
+424 soatlar
+617 kun
+27730 kun
Postlar arxiv
Audiobook Studio
Генератор аудиокниг для #MacOS на базе Qwen с наложением звука на epub. Из книги получается и аудиоверсия, и epub с аудиослоем.
Три режима
• Полный автомат: закинул книгу и получил готовое. Система сама находит действующих лиц, определяет характер, возраст и акценты, собирает озвучку и файлы
• Полуавто: то же самое плюс правка персонажей
• Telegram-бот: отправляешь epub, получаешь ссылку на свой Google Drive
Что на выходе
• Аудиокнига
• epub с аудиослоем
• Подсветка текста по предложениям по мере чтения
• Только ARM, то есть Apple
• Нужен ключ Ollama или DeepSeek, тестировалось на DeepSeek 4.1 Flash
• Скорость на M2 Pro с 16 ГБ — около 1-1.6
• Обработка книги по API — примерно 10-13 центов, Ollama в рамках тарифа
Для озвученного epub нужна читалка, которая такое умеет. В примерах — часовая история
#epub2audiobook #audiobook
MAX
+3
Timestral от Mistral
Семейство открытых базовых моделей для прогноза временных рядов. Версии на 5M, 28M, 123M и 209M параметров. Работают в режиме zero-shot — без дообучения под конкретный ряд
• Прогноз одномерных и многомерных рядов
• Ковариаты: только прошлые и известные на будущее
• До 32 768 шагов истории на входе и до 1024 шагов прогноза за один проход
• #SOTA zero-shot на GIFT-Eval, TIME и fev-bench
• Инференс на PyTorch, CPU или GPU
Зачем нужны такие модели
• Прогноз спроса и продаж, планирование закупок и склада
• Нагрузка на серверы и сети, планирование мощностей
• Финансовые и страховые ряды, оценка рисков
• Промышленность: датчики, вибрации, обслуживание по состоянию
• Энергетика: выработка, потребление, цены на рынке
• Медицина: мониторинг показателей, раннее предупреждение
huggingface.co/mistralai/Timestral-209M
github.com/mistralai/timestral
#timeseries
MAX
DBS (Dynamic Band Splitting)
Метод разделения аудиоисточников от Tsinghua: границы частотных полос подстраиваются под каждый микс, а не задаются заранее. Бюджет токенов при этом фиксированный.
Как работает
• Предсказывает границы полос по содержимому внутри частотных блоков
• Отбирает заданное число границ через hard Top-K
• Пулит полосы с учётом содержимого в компактные токены
• После разделения сглаживает и растягивает токены обратно на сетку STFT
• Уточняет их по частоте и декодирует комплексные маски общей по частоте головой
Две версии
• DBS-BSRNN: 4.7M, окна по 3 секунды
• DBS-TIGER: 1M, окна по 6 секунд
Обе делят монодорожку 44.1 кГц на музыку, звуковые эффекты и речь. BSRNN тяжелее и аккуратнее на коротких окнах, TIGER компактнее и смотрит дальше по времени
hf.co/JusperLee/DBS-TIGER-DnR
hf.co/spaces/JusperLee/DBS-Demo
github.com/JusperLee/Dynamic-Band-Splitting
#audioseparation #demix #unmix
Surjo-Image-Preview
Очередной микротрансформер на арихитектуре Looped DiT для генерации картинок 256×256 по тексту. 108 млн параметров, обучен с нуля на rectified flow matching.
Объекты и атрибуты даются лучше всего, позиции слабее, глаголы и точный счет почти не удаются. Текст рисует плохо, лица и руки ломаются вне распределения, подписи только на английском. Это финальные веса превью, полный релиз обещают с большим набором данных и доработанной архитектурой
Смотря что нужно. Модель крошечная и быстрая, поэтому её сильная сторона — там, где важна скорость и цена, а не финальное качество.
Где пригодится
• Черновики и превью: набросать композицию, цвет, настроение перед нормальной генерацией
• Пакетная генерация низкого разрешения: плейсхолдеры, фоны, текстуры, тайлы, мудборды
#compact #t2i
MAX
Decision Index
Первый бенчмарк для decision-моделей на Artificial Analysis — Jev и подобных
Слабое место почти у всех — отказ от галлюцинаций: у GLiDE 16.4, у Clef 4.3, у Celeris-1 ноль. То есть модели уверенно выбирают вариант, но не всегда честно говорят «не знаю»
Спасибо @morozovsk
#benchmark #decision #leaderboard
MAX
+1
Интерпретируемость нейросетей долго казалась тупиком. Нейроны выглядели как клубок: один реагировал и на кошек, и на машины. Объяснение: нейронов не хватает на все понятия, сеть складывает несвязанное вместе. Изучать сеть напрямую нельзя
Ник Каммарата, один из авторов ранних работ, вернулся к старым примерам с новыми инструментами. Оказалось, их прочитали неверно
Тот самый нейрон «кошки и машины» ловит букву V — усы и решетку радиатора. Каша в поздних слоях InceptionV1 была сбоем обучения: после обычных правок архитектуры 99-100% нейронов того слоя читаются. В Qwen3-32B у 90% нейронов одна основная задача, у 7% две связанные, и только 2-4% пока непонятны
Что принимали за свалку оказалось ветвлением: нейрон на «iy» дорастает до «diy», потом до «do it yourself»
Сети можно изучать как есть. Для контроля над поведением моделей это хорошая новость
already-clean.goodfire.com
#news
MAX
+1Nemotron 3.5 Super VL
Открытая модель на 120B параметров для постоянно работающих агентов: самое быстрое выполнение задач и высокая точность в своем классе. Вместе с ней вышли две edge-модели.
• Мультимодальные агентные задачи: следование инструкциям, работа с инструментами, многошаговые бизнес-процессы
• #OCR, таблицы, графики и структурированные данные в визуальных документах
• Читает веб-страницы, PDF и картинки, отдает выводы по ним
edge
• Bolt 74B-A9B 24GB: нативная 2-битная квантизация, влезает в 24 ГБ
• Bolt E4B 4GB: для голосовых ассистентов и встроенных интерфейсов на RTX и Jetson
HF
OpenRouter
#agent #multimodal
MAX
leanrea
Небольшой скилл для агента: один файл на 8 КБ. Заменяет REA для реверсинжиниринга приложений, но устроен проще.
REA — отдельный сервис между агентом и программами для анализа файлов. Весит 25 МБ, добавляет агенту больше двух сотен инструментов и требует настройки. Каждый запрос тянет за собой описание всех инструментов
leanrea ничего не устанавливает. Это просто текст который подсказывает агенту что делать
• Какая команда быстрее для конкретного типа цели: Electron, нативные бинарники, Go, Android, WASM, базы данных, веб
• Готовые команды для первого прохода
• Типичные ошибки и ловушки
• Правило помечать каждое утверждение: что видно, что выведено, что неизвестно
Как работает
Агент читает подсказки и запускает обычные утилиты через терминал. Промежуточного слоя нет - нет и накладных расходов
#coding #skill
MAX
Утечка в OpenCode
OpenCode сообщил о взломе. Инцидент связан с масштабной атакой дистилляции и затронул 1.4% пользователей OpenCode Console. Всех пострадавших уведомили письмом утром.
Что известно
• Затронута часть пользователей, у которых были привязаны внешние провайдеры
• Кому письмо не пришло, того инцидент не коснулся
• Инцидент продолжается, подробности пока не раскрывают
• Разбор ведут вместе с Anthropic, OpenAI и Google
Что именно утекло, не уточняется — формулировка про дистилляцию скорее про попытку выкачать модель через API. В комментариях пользователи уже спрашивают про списанные деньги и скомпрометированные ключи. Если привязывали внешних провайдеров, стоит проверить почту и перевыпустить ключи
#security #news
MAX
+1
DeepSeek-V4.1-Flash-1017
Не успел запостить мем про непродуктивную осень китайцев как они выпустили новый дипсик. Так что сначала надо смотреть мем. Потом новость, потом можно еще раз мем
Небольшое обновление V4.1-Flash, но с заметным приростом в рассуждениях, коде, агентных задачах и визуальных бенчмарках. Плюс модель тратит меньше времени на задачу и выдает более короткие ответы.
Результаты против Opus 5
• DeepSWE v1.1 — 77.0 против 74.0
• Automation-Bench — 60.5 против 50.3
• Agents' Last Exam — 35.4 против 28.6
• Apex Bench — 72.1 против 65.8
• Chartography с тулами — 83.0 против 84.0
Где пока позади
• Terminal-Bench 4.0 — 42.3 против 51.8
• ProgramBench — 29.1 против 37.0
• NL2Repo-Bench — 68.2 против 75.3
• HLE без тулов — 42.6 против 56.3
• Контекст 1 млн токенов
• Прежние цены API
#multimodal
MAX
+1
PerfectLab Studio
Кастом нода собирает консистентные фотосессии. Выбираешь человека, одежду, место, свет и камеру из библиотек с фото-превью — одна кнопка составляет промпты, размеры и сиды и отправляет всю сессию в граф.
• Профили моделей под Z-Image, Flux, Krea 2, Qwen-Image и SDXL — SDXL сам переключается на теги через запятую
• Карточки персонажей, пресеты, свои вайлдкарды и арки
Для H3-анимации из готовой серии кадров выбираются старт, середина и финал
#personalization #comfyui
MAX
MeshAxiom
Открытый 3D-стек от AlayaLab, рассчитанный на агентов. Базовая модель MeshAxiom-Base делает компактный явный меш из одного изображения с заданным бюджетом граней.
• Генерация явного меша по картинке с контролем числа граней
• Меши читаются инструментами: вершины и треугольники остаются в файле
• Агент вызывает геометрические тулы и получает компактные сводки и виды
• Модули переиспользуются: записи ассетов связывают геометрию и материалы с трансформами, ригами и движением
• Из модулей собираются сцены и сценарные программы
• Опциональный рестайл через H3 поверх готовой сцены
huggingface.co/AlayaLab/MeshAxiom-Base
github.com/AlayaLab/MeshAxiom
#agent #3d
MAX
+1
krea 3 prompting guide
Как промптить #krea3
#guide #prompting
MAX
Mago Local
Полная студия Mago как десктопное приложение. Если вы не идете к Маго, то Маго идет к вам и подсасывается к вашему комфи
• Генерация: из идеи или сценария до готового фильма
• Transform: свой материал перестилизуется покадрово или целиком
• Редактор с шотами, слоями и AI-рендерами на одном таймлайне
• Проекты, эпизоды, шоты и рендеры в одном месте
• Считает, сколько сэкономлено на локальном рендере против облака
Локальный стек
• LLM — Qwen3.8-27B
• Анализ картинок и видео — Qwen3-VL
• Персонажи и фоны — Qwen 2511 image/edit или Flux 2 dev
• Видео — MiniMax H3 ref2va в вариантах на 4 и 8 шагов
• Windows, NVIDIA от 16 ГБ VRAM, 60 ГБ на диске
• Работает с любым сервером #ComfyUI, включая RunPod и Vast.ai
• Если ComfyUI нет, Mago ставит его сам
• Облачные модели в приложении остаются
Код обещают открыть
#desktop #directing
MAX
