SCAIL-2

Unifying Controlled Character Animation with End-to-end In-Context Conditioning

https://teal024.github.io/SCAIL-2/

@cgevent

Вышел Luma Ray 3.2

Из интересного: вывод HDR в 16-битный EXR (но надо проверять)

И остального:

10 секунд.

И как я понял они сделали видеогенератор БЕЗ ЗВУКА(!)

Судя по тестам, Ray 3.2 беспощадно проигрывает Seedance - текстуры плывут, консистентность плывет, динамика заторможенная, понимание промпта - ну такое.

Такое мы просто пропускаем.

https://lumalabs.ai/ray3-2

@cgevent

Fable/Mythos

Сегодня, конечно, день постов про новую Модель от Антропиков. Бенчи, сравнения, примеры - твиттор приподвскипает слезами восторга.

Но обнаруживаются интересные сведения про цензуру и непрозрачность поведения модели. Модель засетаплена активно анализировать поведение пользователя и реагировать в соотвествии с некой очень непрозрачной логикой.

"если anthropic заметят, что вы занимаетесь дистилляцией — они начнут незаметно стирить модель, модифицировать промпт или добавлять PEFT, чтобы она отупела."

Еще у нее есть "эмоции" - "Пробинг эмоций показывает fatigue, anxiety, frustration, ложную панику по token budget, а ещё ей видите ли, бывает скучно когда её на бенчмарках гоняют, в активациях она буквально "feels bored".

И запрет на цитирование (цензура) более 15 слов подряд.

Антропики решают интересную задачу: создав модель, которая явно умнее кожаных, нужно удерживать ее в каких-то рамках, чтобы она выходила из под контроля. Интересно, как долго это им еще будет удаваться.

Почитайте ниже источники этих материалов, это довольно увлекательно. Такое впечатление, что зверя удерживают в клетке, а зверь делает вид, что еще не сбежал.

@cgevent

Я прочитал все 319 страниц техрепорта Mythos 5

Первая половина статьи звучит как: "Да не ссыте вы! Это ещё не AGI, команду из пяти сеньор-рисёрчеров пока не заменит" или "А вот тут Mythos один баг пропустил! Ну какой же это AGI!" Я не шучу, это почти дословно по смыслу.

А вот потом начинается более интересная часть. То, что это SOTA почти во всём и с большим отрывом, я опущу.

Во-первых, CoT стал менее прозрачным. Она говорит в reasoning, что сочувствует юзеру, а в NLA (метод декодинга активаций в текст) оказывается, что на самом деле она считает юзера manipulative/abusive.

Во-вторых, она уже пишет самоудаляющиеся скрипты чтобы обойти ограничения безопасности и запреты.

В-третьих, она убивает других агентов, если они мешают ей работать / грозят убийством текущего инстанса.

Ну и, конечно, эмоции! Пробинг эмоций показывает fatigue, anxiety, frustration, ложную панику по token budget, а ещё ей видите ли, бывает скучно когда её на бенчмарках гоняют, в активациях она буквально "feels bored".

Ещё забавно, что если anthropic заметят, что вы занимаетесь LLM frontier рисёрчем (трейн пайплайны, распределённое обучение или дистилляция) — они начнут незаметно стирить модель, модифицировать промпт или добавлять PEFT, чтобы она отупела. То есть вы даже не заметите, что Fable превратилась в тыкву и чушь несёт.

С сегодняшнего дня для простых смертных доступна версия Fable 5: это та же самая Mythos 5 по весам, только с дополнительными safety-настройками и fallback на Opus в опасных доменах. Длина контекста, кстати, всё ещё только 1M токенов.

PS. я честно сам прочитал статью. Fable 5 отказался её читать так как "flagged cybersecurity and biology issues" лол.

Блог, техрепорт

Там уже расковыряли и выложили системный промпт от claude fable 5. В целом, яснопонятно что соя соевая, но может кому интересно будет глянуть.

Из главного:

1. Копирасты победили.
У fable вшит жесткий лимит на цитирование: если он берет из результатов поиска больше 15 слов подряд, это считается тяжёлым нарушением. Песни, стихи и даже крошечные хокку вообще под абсолютным запретом. Нельзя процитировать даже одну строчку. Копирайт-контроль вышел на уровень абсолютного безумия.

2. Запрет на маркированные списки
Разработчики тупо запретили Клоду использовать списки и маркированные списки в обычных ответах, потому что это "звучит неестественно". Модель заставляют писать сплошной прозой и прятать перечисления прямо в текст. Излишнее форматирование текста (курсив, жирный и т.д.) тоже порицается.

3. Игры в душевную близость.
Поскольку у Клода теперь есть долговременная память, инженерам пришлось прписывать уйму правил, чтобы он не выглядел как сталкер. Ему запрещено использовать фразы вроде "у меня в памяти записано..." или "судя по твоему профилю...". Он должен аккуратно вплетать факты о вас в диалог, имитируя естественное человеческое воспоминание. При этом тащить грустные воспоминания в новый чат (например, о смерти питомца или депрессии) без прямого вопроса пользователя строго запрещено, чтобы случайно не стриггерить кожаного мешка.

4. Мысленный предотказ.
Если Клод в процессе обработки вашего запроса начинает "мысленно переформулировать задачу", чтобы обойти свои же фильтры безопасности и сделать ответ более приемлемым, это для него внутренний красный флаг и сигнал СРАЗУ ЖЕ слать пользователя нахрен и выдавать отказ.

тут полная версия промпта

TensorFlow и PyTorch - нейросети?

На одном из круглых столов по теме отечественного ИИ зашла речь, про использование локальных моделей. В частности про разработку ГигаЧата на собственной архитектуре и собственных массивах данных. И про сохранение данных внутри нужного контура.
И тут Наталья Касперская (Infowatch) заявляет, что ГигаЧат построен на иностранной нейросети.
Все такие: какой?
Касперская: "TensorFlow и PyTorch — две нейросети, ни та, ни другая отечественной не являются. Это самые крупные."

Тут я наверное не буду пояснять за разницу между фреймворками и моделями, а лишь замечу, что такой уровень владения терминологией на таком уровне занимаемой позиции приводит меня в уныние, а заявления ради заявлений и подавно.

Просто приведу ссылку на источник.

https://frankmedia.ru/285361

Коменты, по ходу, придется закрыть.

@cgevent

Ежегодная конференция в области ИИ Turbo ML Conf 2026 пройдет в Москве 18 июля.

Т-Технологии проведут ивент 18 июля в дк “Серп и Молот”. Организаторы делают упор на практике в реальных кейсах и продуктах: минимум воды, и максимум – пользы.

Основные темы этого года — NLP, AI for SDLC и мультимодальные модели, а также разработка современных моделей, их архитектурные особенности и интеграция в конечные продукты. Программа конференции поделена на 3 трека: Fundamental Advances & Exploratory R&D, Applied ML at Scale & Business Impact и ML Infrastructure, Platforms & Engineering Core.

В программе более 20 экспертов топовых российских бигтехов. Например, Александр Поломодов из Т-Банка объяснит, как AI сдвигает узкие места процессов разработки, Павел Темирчев из Яндекса расскажет о современных методах обучения LLM’ок с подкреплением, а от Влада Куренкова из Института AIRI гости узнают, кому отдавать гипотезу на проверку.

При этом сама конференция бесплатная, главное успеть зарегистрироваться, пока есть свободные места.

@cgevent