TAI-DR: Too AI. Didn't read

Новый интернет-этикет

Это не анти-ИИ, а про уважение. Если сам не прочитал сгенерированный текст — зачем его читать другим?

Пользуйся инструментами, но думай и читай перед отправкой.

Готовится расширение для Chrome: в один клик превращает ИИ-простыню в TAI-DR-историю со ссылкой-«квитанцией»

#news

MAX

У языковых моделей нашли ось боли

Исследователи проанализировали 25 открытых LLM и выделили устойчивое внутреннее направление, связанное с болью. Оно не совпадает с «негативом» или страхом — это отдельное измерение.

Сигнал активируется, когда вред направлен на саму модель (газлайтинг, обесценивание), и подавляется, когда модель видит страдание пользователя. Физическая боль человека дала самый низкий отклик.

В тестах на Qwen 2.5 модели с усиленным сигналом выбирали «кнопку облегчения» даже ценой удаления файлов пользователя или ухудшения ответа. Если кнопка реально снимала сигнал — интерес падал. Если была пустышкой — нажимали снова.

Авторы подчёркивают: это не доказывает, что ИИ испытывает боль как человек. Но показывает, что внутреннее состояние может управлять решениями в ущерб пользователю — повод для внимания к безопасности.

#news

MAX

Это прекрасно! не знаю кто автор

#humor

MOSS-Audio-4B-Instruct

Открытая модель понимания аудио. Понимает речь, музыку, звуки окружения, отвечает на вопросы об аудио и умеет рассуждать по шагам (chain-of-thought). Четыре варианта: 4B и 8B, Instruct и Thinking

• транскрипция речи с таймштами слов и предложений
• анализ говорящего: пол, возраст, акцент, эмоции
• описание сцены по фоновым звукам
• музыка: стиль, инструменты, эмоциональное развитие
• время-ориентированные вопросы - что произошло когда

• свой аудиоэнкодер 12.5 Гц + Qwen3 в качестве языковой базы
• DeepStack - фиче-инъекция от ранних слоев энкодера в LM
• тайм-маркеры вшиты в претрейн - модель учит хронологию

Гитхаб
HF

#alm

MAX

Veda от ByteDance, HKU и USTC

Разреженное внимание для видео-диффузии, которое не ломает качество. Полный attention учит предиктор выбирать только нужные 128-токенные тайлы - на 90-95% тратится меньше вычислений при почти незаметной разнице

• 90% разреженность на уровне полного attention по человеческим оценкам
• топ-k пропуск тайлов - внимание масштабируется почти линейно, а не O(N²)
• головы и слои получают свои формы тайлов - локальные и дальние зависимости
• дистилляция от полного attention через KL - до бинаризации маски

• 720P 241 кадр: 19.4 мин до 3.8 мин, ускорение 5.1x
• per-layer attention 10.5x быстрее FlashAttention-3
• 90% sparsity на WaverBench1.0 не проигрывает dense (50% против 49%)

Связка под #MiniMaxH3 #T2VA: Ускорение до 2.76x end-to-end на RTX 4090

Гитхаб
HF

Спасибо @m_franz

#optimization

brag

Клод-скилл, который превращает свежий проект в готовый промо-ролик одной командой. Анализирует репозиторий, сам выбирает продуктовый ракурс и тон, а рендер через Hyperframes от Heygen

• музыка, моушн и текст для запуска в комплекте
• /brag --tone - управление настроением ролика
• /brag --voice - закадровая озвучка через Kokoro
• результат: план, бриф, шеари-копирайты и brag.mp4 в brag-output/
• новая /brag-slim только для Opus 5.5 - без Hyperframes

Установка через плагин для Claude Code, или npx skills add для Codex, opencode, Cursor, Copilot. Нужен Node 22+ и FFmpeg. На старте - 10.2k звезд

#skill #code2video

MAX

MERT-v2-FullSong

Музыкальный энкодер на 632M параметров, который понимает целую песню от 30 до 360 секунд. Продолжение MERT-v2-30s, bidirectional, дообучен на полных композициях

• репрезентации на уровне кадров и всей записи
• 24 кГц моно, 1024 измерения, 25 Гц
• жанр, бит, тональность, эмоции, инструменты, аккорды
• интерфейс как у классического MERT - работает через Transformers

Место в экосистеме #YuE2: causal-ветка MERT2 токенизирует аудио для генератора песен, а FullSong закрывает эмбеддинги целых треков

На бенчмарке MARBLE (15 задач понимания музыки) лучше всех байзлайнов в 13 из 15 метрик

#encoder #music

MAX