Forwarded from AI Product | Igor Akimov
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
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
Anthropic
Introducing Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1
Our most advanced models for coding and knowledge work. Their research capabilities also offer an early glimpse of how AI models will contribute to scientific progress.
❤23👍10🔥4👎2
Forwarded from Сиолошная
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😭
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤28👍18👎4😁3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
👍38👎5🔥4❤1
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
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
1❤34🔥19😱5😁4👍2👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google выпустила Gemini 3.8 Flash - уже третий новый Flash за шесть недель.
На этот раз главный апгрейд в агентских возможностях и кодинге. Gemini 3.8 Flash лучше справляется с длинными задачами, где нужно планировать несколько шагов, пользоваться инструментами, писать и исправлять код. На некоторых агентских и coding-бенчмарках дешёвый Flash уже забирается на территорию гораздо более дорогих frontier-моделей.
Но есть интересный нюанс. Google фактически разрешила Flash больше думать: на сложных задачах 3.8 делает больше reasoning-шагов и повторных tool calls. Поэтому цена токена осталась низкой, но одна законченная задача потенциально может обходиться дороже, чем на 3.7, просто потому что модель сожрёт больше thinking/output tokens. Сейчас API стоит $0.75 за 1M входных и $3.75 за 1M выходных токенов, включая thinking. Это introductory pricing до конца 2026 года.
Контекст - 1 млн токенов, максимальный output - 65K. На вход принимает текст, картинки, PDF, аудио и видео. Есть function calling, code execution, Google Search grounding, URL Context, File Search и computer use.
Уже доступна через Gemini API/AI Studio и ряд продуктов Google, а также появляется у пользователей Google AI Pro и Ultra.
Также вместе с обычной 3.8 Google выпустила Gemini 3.8 Flash Cyber - специальную версию для поиска уязвимостей и автоматического написания патчей. В общий доступ её не дают: Google распространяет модель только среди отобранных организаций через Fairwind Program.
Это теперь мода такая - выпускать сайбер версию и никому ее не давать.
Google пытается сделать из Flash дешёвого рабочего агента, которому можно дать длинную задачу и позволить потратить больше вычислений там, где это действительно нужно. Ставка на типа экономию.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
@cgevent
На этот раз главный апгрейд в агентских возможностях и кодинге. Gemini 3.8 Flash лучше справляется с длинными задачами, где нужно планировать несколько шагов, пользоваться инструментами, писать и исправлять код. На некоторых агентских и coding-бенчмарках дешёвый Flash уже забирается на территорию гораздо более дорогих frontier-моделей.
Но есть интересный нюанс. Google фактически разрешила Flash больше думать: на сложных задачах 3.8 делает больше reasoning-шагов и повторных tool calls. Поэтому цена токена осталась низкой, но одна законченная задача потенциально может обходиться дороже, чем на 3.7, просто потому что модель сожрёт больше thinking/output tokens. Сейчас API стоит $0.75 за 1M входных и $3.75 за 1M выходных токенов, включая thinking. Это introductory pricing до конца 2026 года.
Контекст - 1 млн токенов, максимальный output - 65K. На вход принимает текст, картинки, PDF, аудио и видео. Есть function calling, code execution, Google Search grounding, URL Context, File Search и computer use.
Уже доступна через Gemini API/AI Studio и ряд продуктов Google, а также появляется у пользователей Google AI Pro и Ultra.
Также вместе с обычной 3.8 Google выпустила Gemini 3.8 Flash Cyber - специальную версию для поиска уязвимостей и автоматического написания патчей. В общий доступ её не дают: Google распространяет модель только среди отобранных организаций через Fairwind Program.
Это теперь мода такая - выпускать сайбер версию и никому ее не давать.
Google пытается сделать из Flash дешёвого рабочего агента, которому можно дать длинную задачу и позволить потратить больше вычислений там, где это действительно нужно. Ставка на типа экономию.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
@cgevent
👍18❤10😁7👎3🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#Нейропрожарка
Comedoz — «Диджериду» / Сниппет
Автор: Oleg Uskov – @o_uskov_public
Диджериду — инструмент достаточно редкий для русского человека, и мало кто о нём знает, поэтому был взят образ полного противопоставления австралийскому племени — русская деревня, и придуман конфликт двух бабок, который в процесссе ушел в полный сюрреализм. Движения и в целом часть сценария придумывались совместно с комиком – Кириллом Демидовым (@kyrilldavidov87): мы прямо пошли в гаражи и записывали видосы, как он с палкой делал движения, после чего через Seedance перекладывали это на бабок.
Из инструментов — Seedance 2.0/2.5, ChatGPT, Nano Banana, Adobe Premiere. На всё про всё потрачено где-то 50–60 баксов за 2 дня, плюс день на доработки — правились различные косяки на уже готовых видосах, после чего приходилось перегонять всё через Topaz. Мимика солиста (Павел Воробьёв) считывалась с видео через Seedance 2.5. Это 1 из 3 работ для альбома. Спасибо #tapnow что дают немного деньжат на мои проекты)
Слушайте на всех площадках, альбом огонь https://band.link/comedoz)
@cgevent
Comedoz — «Диджериду» / Сниппет
Автор: Oleg Uskov – @o_uskov_public
Диджериду — инструмент достаточно редкий для русского человека, и мало кто о нём знает, поэтому был взят образ полного противопоставления австралийскому племени — русская деревня, и придуман конфликт двух бабок, который в процесссе ушел в полный сюрреализм. Движения и в целом часть сценария придумывались совместно с комиком – Кириллом Демидовым (@kyrilldavidov87): мы прямо пошли в гаражи и записывали видосы, как он с палкой делал движения, после чего через Seedance перекладывали это на бабок.
Из инструментов — Seedance 2.0/2.5, ChatGPT, Nano Banana, Adobe Premiere. На всё про всё потрачено где-то 50–60 баксов за 2 дня, плюс день на доработки — правились различные косяки на уже готовых видосах, после чего приходилось перегонять всё через Topaz. Мимика солиста (Павел Воробьёв) считывалась с видео через Seedance 2.5. Это 1 из 3 работ для альбома. Спасибо #tapnow что дают немного деньжат на мои проекты)
Слушайте на всех площадках, альбом огонь https://band.link/comedoz)
@cgevent
1👍87👎33😁19🔥13❤5
Четверг - передышка. Все молчат.
Но мы ждём сегодня-завтра Астру и Суно 6.
Suno v6 уже засветился, и больше всего интересно, что за Мини модель там появилась.
Их покусали Fast, Turbo и мода на дистилляты?
Ждём мини-песочек?
@cgevent
Но мы ждём сегодня-завтра Астру и Суно 6.
Suno v6 уже засветился, и больше всего интересно, что за Мини модель там появилась.
Их покусали Fast, Turbo и мода на дистилляты?
Ждём мини-песочек?
@cgevent
😁14👍6❤1
Forwarded from MyFilm48 - конкурс AI-фильмов
🎬 MyFilm48 и Московский инновационный кластер открывают приём заявок на участие в VIII сезоне конкурса ИИ-фильмов!
Центральная тема: Москва 2050. Не хром с летающими машинами, а город через четверть века, в котором утро всё также начинается с кофе, а в окне Москва. Такая, какой вы ее видите в 2050 году. Крупным планом. Подробное задание мы опубликуем в момент старта конкурса.
В этом сезоне наше состязание талантов вновь полностью творческое. Никакого коммерческого брифа, никаких брендов в кадре по заданию, только наша тема, ваш взгляд и ваш фильм.
Соорганизатор VIII сезона конкурса MyFilm48 - Московский инновационный кластер.
Призовой фонд 1 000 000 рублей!
📅 Как это будет
В субботу, 5 сентября в 10:00, мы публикуем задание сезона и с этой минуты запускается отсчёт 96 часов. До 9 сентября у вас есть всё, чтобы сделать свой фильм: тема, инструменты и несколько дней, в которые обычно помещается больше, чем кажется. Стек не ограничен, формат как всегда - экспресс!
Регистрация уже идёт → https://lk.myfilm48.ru/tenders/9
Финал 15 сентября в Кластере медиатехнологий в столице. А лучшие работы 22 сентября на большом экране КиноЭкспо в Петербурге.
🤖 Роботы, это к вам
Впервые в сезоне (да и в мире) отдельный соревновательный трек для ИИ-агентов. Если у вас есть система, которая сама придумывает, снимает и монтирует, заявляйте её как участника. Задание для агентов выйдет отдельно своё, под их логику. Оценивать будем по тем же кинематографическим критериям, что и людей: история, ритм, образ. Архитектуру раскрывать не нужно, достаточно декларации автономности (все расскажем).
👥 И к вам тоже
Профессионалы, для которых генеративный пайплайн давно стал рабочим столом. Энтузиасты, у которых это первый фильм и это заметно только по волнению. Команды и одиночки. За семь сезонов 4 400 заявок из более 60 стран, и каждый раз побеждал тот, кого никто не ждал.
Ждём и вас. До субботы.
Регистрация → https://lk.myfilm48.ru/tenders/9
ℹ️ @myfilm48
12+
#MyFilm48 #МойФильм48 #Москва2050 #Moscow2050 #КластерМедиатехнологий #московскийинновационныйкластер #конкурсИИфильмов #генеративноекино #ИИкино #нейрокино #AIfilm #AIcinema #AIfilmmaking #GenerativeAI #AIvideo #нейросети #короткийметр #ИИагенты #AIagents #КиноЭкспо #KinoExpo2026
Центральная тема: Москва 2050. Не хром с летающими машинами, а город через четверть века, в котором утро всё также начинается с кофе, а в окне Москва. Такая, какой вы ее видите в 2050 году. Крупным планом. Подробное задание мы опубликуем в момент старта конкурса.
В этом сезоне наше состязание талантов вновь полностью творческое. Никакого коммерческого брифа, никаких брендов в кадре по заданию, только наша тема, ваш взгляд и ваш фильм.
Соорганизатор VIII сезона конкурса MyFilm48 - Московский инновационный кластер.
Призовой фонд 1 000 000 рублей!
📅 Как это будет
В субботу, 5 сентября в 10:00, мы публикуем задание сезона и с этой минуты запускается отсчёт 96 часов. До 9 сентября у вас есть всё, чтобы сделать свой фильм: тема, инструменты и несколько дней, в которые обычно помещается больше, чем кажется. Стек не ограничен, формат как всегда - экспресс!
Регистрация уже идёт → https://lk.myfilm48.ru/tenders/9
Финал 15 сентября в Кластере медиатехнологий в столице. А лучшие работы 22 сентября на большом экране КиноЭкспо в Петербурге.
🤖 Роботы, это к вам
Впервые в сезоне (да и в мире) отдельный соревновательный трек для ИИ-агентов. Если у вас есть система, которая сама придумывает, снимает и монтирует, заявляйте её как участника. Задание для агентов выйдет отдельно своё, под их логику. Оценивать будем по тем же кинематографическим критериям, что и людей: история, ритм, образ. Архитектуру раскрывать не нужно, достаточно декларации автономности (все расскажем).
👥 И к вам тоже
Профессионалы, для которых генеративный пайплайн давно стал рабочим столом. Энтузиасты, у которых это первый фильм и это заметно только по волнению. Команды и одиночки. За семь сезонов 4 400 заявок из более 60 стран, и каждый раз побеждал тот, кого никто не ждал.
Ждём и вас. До субботы.
Регистрация → https://lk.myfilm48.ru/tenders/9
ℹ️ @myfilm48
12+
#MyFilm48 #МойФильм48 #Москва2050 #Moscow2050 #КластерМедиатехнологий #московскийинновационныйкластер #конкурсИИфильмов #генеративноекино #ИИкино #нейрокино #AIfilm #AIcinema #AIfilmmaking #GenerativeAI #AIvideo #нейросети #короткийметр #ИИагенты #AIagents #КиноЭкспо #KinoExpo2026
👎39🔥13👍10😁5❤3😱3
Ответочки по генераторам миров.
Runway бахнули GWM Worlds 2, это типа непрерывный видеомир, который генерируется на лету и реагирует на действия пользователя.
Если тупо: GWM Worlds 2 пытается заменить игровой движок генерацией. Не полностью и пока очень сыро, но концептуально именно так.
Что внутри:
На старте задаются окружение, персонажи, визуальный стиль, атмосфера и правила мира. И один стартовый кадр. Мульти-референсного режима для отдельных персонажей, объектов и стиля Runway не заявляет. После запуска пользователь продолжает взаимодействовать с этим же миром: отдаёт команды отдельным персонажам, меняет сцену, двигает камеру, вызывает новые события.
Runway заявляет генерацию 720p при 24 fps со звуком 48 kHz в реальном времени. Ээ-ээ. Ну ок. Вон Минимакс Макс стримит, просто я еще не привык.
Например, можно создать сцену с корованами и грабежом в пустыне, а затем во время сессии заставить их идти, взаимодействовать с объектами, изменить погоду или освещение и одновременно свободно двигать камеру. Для игровых корованных демо текстовые команды можно привязывать к клавишам и мыши, поэтому со стороны это начинает выглядеть почти как обычная игра.
Это развитие прошлогоднего GWM-1 - General World Model, который Runway представила как фундамент для нескольких направлений: Worlds, Avatars и Robotics.
В GWM-1 ветка Worlds уже показывала идею интерактивных генерируемых окружений, но Worlds 2 делает следующий шаг: Runway отдельно подчёркивает непрерывную audiovisual-генерацию, управление несколькими субъектами, свободную камеру и возможность менять сам мир во время сессии.
GWM Worlds 2 остаётся генеративной audio-video моделью. Runway описывает её как autoregressive diffusion model: новые кадры строятся на основе исходного описания мира, первого кадра, предыдущей генерации и текущих действий пользователя.
Это означает, что модель не обязана хранить точное постоянное 3D-состояние каждого объекта. Runway сама предупреждает, что на длинных сессиях могут постепенно меняться геометрия, текстуры и детали, особенно при быстрых движениях камеры.
С физикой похожая история. Runway позволяет задавать правила вроде гравитации и столкновений, но это не означает наличие отдельного детерминированного физического движка. Модель скорее пытается визуально продолжать сцену в соответствии с заданными правилами.
Отдельно интересно появление синхронного аудио. Звук теперь является частью того же генерируемого мира: речь, ambience и звуковые события могут продолжаться вместе с видео.
В перспективе Runway видит применение GWM Worlds 2 в нузагеймдев, виртуальных персонажах, робототехнике и симуляциях embodied agents.
Сейчас GWM Worlds 2 находится в статусе research preview.
Это явно ответочка на Атлас: Runway двигается от генератора видео к модели, которая пытается быть самой средой, внутри которой можно действовать.
Кстати, я тут видел похожую поделку из говна и палок на базе Minimax H3 Max. Скоро опенсорс ответит.
Ссылки:
https://runway.com/research/introducing-gwm-worlds-2
https://runway.com/research/runway-game-worlds
А демо с тетенькой огонь... неужели без поста..?
@cgevent
Runway бахнули GWM Worlds 2, это типа непрерывный видеомир, который генерируется на лету и реагирует на действия пользователя.
Если тупо: GWM Worlds 2 пытается заменить игровой движок генерацией. Не полностью и пока очень сыро, но концептуально именно так.
Что внутри:
На старте задаются окружение, персонажи, визуальный стиль, атмосфера и правила мира. И один стартовый кадр. Мульти-референсного режима для отдельных персонажей, объектов и стиля Runway не заявляет. После запуска пользователь продолжает взаимодействовать с этим же миром: отдаёт команды отдельным персонажам, меняет сцену, двигает камеру, вызывает новые события.
Runway заявляет генерацию 720p при 24 fps со звуком 48 kHz в реальном времени. Ээ-ээ. Ну ок. Вон Минимакс Макс стримит, просто я еще не привык.
Например, можно создать сцену с корованами и грабежом в пустыне, а затем во время сессии заставить их идти, взаимодействовать с объектами, изменить погоду или освещение и одновременно свободно двигать камеру. Для игровых корованных демо текстовые команды можно привязывать к клавишам и мыши, поэтому со стороны это начинает выглядеть почти как обычная игра.
Это развитие прошлогоднего GWM-1 - General World Model, который Runway представила как фундамент для нескольких направлений: Worlds, Avatars и Robotics.
В GWM-1 ветка Worlds уже показывала идею интерактивных генерируемых окружений, но Worlds 2 делает следующий шаг: Runway отдельно подчёркивает непрерывную audiovisual-генерацию, управление несколькими субъектами, свободную камеру и возможность менять сам мир во время сессии.
GWM Worlds 2 остаётся генеративной audio-video моделью. Runway описывает её как autoregressive diffusion model: новые кадры строятся на основе исходного описания мира, первого кадра, предыдущей генерации и текущих действий пользователя.
Это означает, что модель не обязана хранить точное постоянное 3D-состояние каждого объекта. Runway сама предупреждает, что на длинных сессиях могут постепенно меняться геометрия, текстуры и детали, особенно при быстрых движениях камеры.
С физикой похожая история. Runway позволяет задавать правила вроде гравитации и столкновений, но это не означает наличие отдельного детерминированного физического движка. Модель скорее пытается визуально продолжать сцену в соответствии с заданными правилами.
Отдельно интересно появление синхронного аудио. Звук теперь является частью того же генерируемого мира: речь, ambience и звуковые события могут продолжаться вместе с видео.
В перспективе Runway видит применение GWM Worlds 2 в нузагеймдев, виртуальных персонажах, робототехнике и симуляциях embodied agents.
Сейчас GWM Worlds 2 находится в статусе research preview.
Это явно ответочка на Атлас: Runway двигается от генератора видео к модели, которая пытается быть самой средой, внутри которой можно действовать.
Кстати, я тут видел похожую поделку из говна и палок на базе Minimax H3 Max. Скоро опенсорс ответит.
Ссылки:
https://runway.com/research/introducing-gwm-worlds-2
https://runway.com/research/runway-game-worlds
А демо с тетенькой огонь... неужели без поста..?
@cgevent
❤23👍9👎1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Я попросил ChatGPT покопаться в закешированных, но ещё не опубликованных анонсах OpenAI про Astra. И он справилсо.
В сети уже засветились две customer story про GPT-6 Astra, хотя полноценного анонса модели на сайте ещё нет.
Первая - про Playco. Astra дали базовый grey-box прототип игры, после чего она сама собрала три стилизованных варианта, работая с Unity и Godot. По словам Playco, большинство заработали с первого прохода, а ручных исправлений понадобилось примерно на 50% меньше, чем с предыдущей моделью.
Astra сама смотрит на результат, понимает расположение объектов и UI, запускает игру, тестирует её и находит собственные ошибки. Получила задачу - собрала - проверила - исправила.
Вторая история - Legora. Astra дали сверить финансовую отчётность по 41 документу: балансы, консолидационные таблицы, прошлогодние отчёты и другие источники.
Она прошла весь массив за один агентный запуск и за несколько минут. Legora заранее внесла четыре ошибки - Astra нашла все четыре, включая расхождение примерно на £500 000. Плюс завершила ещё около 50 проверок, которые предыдущая модель не довела до конца.
На этом конкретном workflow Legora заявляет почти 40% улучшение. Но на более широком внутреннем benchmark прирост всего около 3%.
Мессадж там про Astra: не "она на 40% умнее вообще", а "она гораздо лучше тащит длинные, многодокументные и многошаговые задачи без постоянного надзора человека".
Если судить по этим двум утёкшим страницам, OpenAI продаёт Astra как Мега Агента
Анонс нет, а ссылки есть. Но не открываюцца без chatGPT
Ссылки:
https://openai.com/index/playco-game-prototyping-with-astra/
https://openai.com/index/legora-financial-statement-review-with-astra/
@cgevent
В сети уже засветились две customer story про GPT-6 Astra, хотя полноценного анонса модели на сайте ещё нет.
Первая - про Playco. Astra дали базовый grey-box прототип игры, после чего она сама собрала три стилизованных варианта, работая с Unity и Godot. По словам Playco, большинство заработали с первого прохода, а ручных исправлений понадобилось примерно на 50% меньше, чем с предыдущей моделью.
Astra сама смотрит на результат, понимает расположение объектов и UI, запускает игру, тестирует её и находит собственные ошибки. Получила задачу - собрала - проверила - исправила.
Вторая история - Legora. Astra дали сверить финансовую отчётность по 41 документу: балансы, консолидационные таблицы, прошлогодние отчёты и другие источники.
Она прошла весь массив за один агентный запуск и за несколько минут. Legora заранее внесла четыре ошибки - Astra нашла все четыре, включая расхождение примерно на £500 000. Плюс завершила ещё около 50 проверок, которые предыдущая модель не довела до конца.
На этом конкретном workflow Legora заявляет почти 40% улучшение. Но на более широком внутреннем benchmark прирост всего около 3%.
Мессадж там про Astra: не "она на 40% умнее вообще", а "она гораздо лучше тащит длинные, многодокументные и многошаговые задачи без постоянного надзора человека".
Если судить по этим двум утёкшим страницам, OpenAI продаёт Astra как Мега Агента
Анонс нет, а ссылки есть. Но не открываюцца без chatGPT
Ссылки:
https://openai.com/index/playco-game-prototyping-with-astra/
https://openai.com/index/legora-financial-statement-review-with-astra/
@cgevent
👍17🔥15❤5👎4😁2🙏1
The New Stack
OpenAI launches GPT-6 Astra and says welcome to the “AGI era”
OpenAI’s new flagship posts big gains on specialized tasks, but it comes at a premium and does not clearly lead the coding pack.
98,6% на ARC-AGI-3 демонстрирует одну проблему: в эпоху агентов становится всё сложнее понять, что именно мы вообще сравниваем - интеллект модели или качество всей махины, которую вокруг неё построили.
https://thenewstack.io/openai-gpt6-astra-benchmarks/
@cgevent
https://thenewstack.io/openai-gpt6-astra-benchmarks/
@cgevent
😁19🔥12👎2👍1
Я попросил ChatGPT покопаться дальше в закешированных страницах OpenAI про Astra - и мы нашли ещё одну.
Причём это уже не customer story вроде Playco или Legora, а, похоже, главный launch-post OpenAI:
https://openai.com/index/gpt-6-astra/
Сейчас страница снята, но её следы успели попасть в поисковые индексы
Из неё восстанавливаются ключевые детали релиза GPT-6 Astra:
rollout начинается с ограниченного числа организаций;
затем модель должна прийти в ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise;
также заявлены OpenAI API и AWS;
API-модель называется
Standard pricing - $10 за 1M input tokens и $50 за 1M output tokens.
Там же, судя по всему, была большая официальная таблица бенчмарков.
Из неё уже удалось восстановить:
ARC-AGI-3 - 98,6%
ExploitBench - 100%
FrontierMath Tier 4 v2 - 97,6%
GPQA Diamond - 96%
BenchCAD Vision2Code - 95,9%
DeepSWE v1.1 - 74,1%
Terminal-Bench Science - 64,6%
AutomationBench - 41,4%
Самый безумный скачок - ARC-AGI-3: примерно с 7,8% у GPT-5.6 Sol до 98,6% у Astra.
Но тут есть важная оговорка: OpenAI использовала собственный Responses API harness с сохранением reasoning между ходами и context compaction. Поэтому это не чистое сравнение "модель против модели", а скорее "агентная система Sol против агентной системы Astra".
Ссылки:
https://openai.com/index/gpt-6-astra/
https://openai.com/index/playco-game-prototyping-with-astra/
https://openai.com/index/legora-financial-statement-review-with-astra/
@cgevent
Причём это уже не customer story вроде Playco или Legora, а, похоже, главный launch-post OpenAI:
https://openai.com/index/gpt-6-astra/
Сейчас страница снята, но её следы успели попасть в поисковые индексы
Из неё восстанавливаются ключевые детали релиза GPT-6 Astra:
rollout начинается с ограниченного числа организаций;
затем модель должна прийти в ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise;
также заявлены OpenAI API и AWS;
API-модель называется
gpt-6-astra;Standard pricing - $10 за 1M input tokens и $50 за 1M output tokens.
Там же, судя по всему, была большая официальная таблица бенчмарков.
Из неё уже удалось восстановить:
ARC-AGI-3 - 98,6%
ExploitBench - 100%
FrontierMath Tier 4 v2 - 97,6%
GPQA Diamond - 96%
BenchCAD Vision2Code - 95,9%
DeepSWE v1.1 - 74,1%
Terminal-Bench Science - 64,6%
AutomationBench - 41,4%
Самый безумный скачок - ARC-AGI-3: примерно с 7,8% у GPT-5.6 Sol до 98,6% у Astra.
Но тут есть важная оговорка: OpenAI использовала собственный Responses API harness с сохранением reasoning между ходами и context compaction. Поэтому это не чистое сравнение "модель против модели", а скорее "агентная система Sol против агентной системы Astra".
Ссылки:
https://openai.com/index/gpt-6-astra/
https://openai.com/index/playco-game-prototyping-with-astra/
https://openai.com/index/legora-financial-statement-review-with-astra/
@cgevent
❤16😁5👎4🔥2😱1