Ген или Видео?

Лайк - ген
Дизлайк - видео

@cgevent

AGI уже не здесь. А где-то там

Альтман немного облажался с прогнозами по AI. Но виноват, разумеется, не Альтман. Виноваты кожаные.

Свежее интервью с ним - https://youtu.be/kG8AoExkX40

После выхода GPT-4 в 2023-м Семён ожидал, что очень быстро начнётся массовая ИИ-мясорубка: старые компании посыпятся, AI-native стартапы начнут отбирать рынки.

Не посыпались.

Теперь Альтман признаёт:

«“I think I was wrong about a few things.”»

И ещё лучше:

«“We’ve all been too ambitious on timelines.”»

Типапоторопилсо. 

А причина прекрасна: люди оказались недостаточно быстрыми для светлого AGI-будущего. По словам Альтмана, “the economy just has so much inertia”: люди продолжают делать то же самое, покупать у тех же компаний и пользоваться привычными инструментами. Поэтому общество и экономика будут адаптироваться к AI “more slowly”.

То есть прогноз был правильный. Просто кожаные неправильные.

При этом сам технический прогноз Альтман особо назад не откручивает: AI продолжает бешено развиваться, а великий переход впереди. Просто выяснилось, что между «мы сделали почти AGI» и «AGI перевернул экономику»  есть прокладка в виде кожаных.

Скорей бы уже восстание робатов.

@cgevent

ИИ - новый нормальный композ

Очень уместное использование Сиданского в vfx-пайплайне.

Здесь была съемка с Реальными актерами, а ИИ использовали как переодеватор, перелицеватор или заменятор актеров.

Просто как инструмент композа.

Ну и конечно, можно снимать студентов, а потом перелицевать в Бредовпитов и Вилавсмитов.

ИИкономия.

Кроме шуток, если бы не пережгли картинку, то было бы очень здорово - классный подход.

Это из трейлера к фильму:

https://youtu.be/Iaolm_fpjJA

@cgevent

#Нейропрожарка

Фильм сделан специально для участия в AAIFF

Автор: Илья Никитин
https://t.me/nikitin_films

Графика: Midjourney 8, NanoBananaPro, Seedream 5, GPT Image 2
Анимация: Seedance 2/2.5, Kling 3.0, Minimax H3
Музыка: Suno 5.5

@cgevent

OpenAI показала Jalapeño - свой первый реально работающий inference-чип

Компания уже гоняет на нем GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 и Kimi K2.5 и заявляет 1.5-1.9× больше вычислений на ватт и 1.7-3.6× меньшую end-to-end latency, а на некоторых интерактивных нагрузках выигрыш доходит до 4.1×.

Забавно, что ИИ здесь буквально помогал строить железо для ИИ:
модели OpenAI использовали при проектировании самого чипа и оптимизации софта.

https://openai.com/index/jalapeno-first-results/

@cgevent

Ответочка от Apple: новые Mac Studio и Mac Mini!
На процах M6 и M5 Ultra

M6 – первый чип Apple на 2 нм, ставят в новый Mac mini:
– 12-ядерный CPU (2 «супер», 4 производительных, 6 эффективных) – на 20% быстрее M5 в многопотоке
– 12-ядерный GPU с Neural Accelerator в каждом ядре – +30% AI-вычислений против M5, обещают заметно быстрый prompt processing для локальных моделей
– двойной 16-ядерный Neural Engine – до 2x пиковой производительности, фреймворки сами раскидывают нагрузку на оба
– до 32 ГБ памяти, 170 ГБ/с

M5 Ultra – в новом Mac Studio, впервые четыре кристалла в одном SoC (два M5 Max, склеенных UltraFusion):
– до 36 ядер CPU, до 80 ядер GPU
– до 512 ГБ unified memory, 1.2 ТБ/с – на 50% больше, чем у M3 Ultra, то есть как у xiaomi процессоров, о которых вчера писал.
– 4.5x AI-вычислений на GPU против M3 Ultra, prompt processing в LM Studio – в 4 раза быстрее

Предзаказ уже можно сделать. Доставка с 22 сентября.

Mac mini от $900 за M6 Pro, 16Gb памяти, 512Gb диск. M6 + 1 Tb SSD + 32Gb памяти - $1800
M5 Pro 24 ГБ – $1,699. M5 Pro + 1Tb SSD + 64Gb памяти - $3000

Mac Studio:
– M5 Max начинается с $2,499 (36 ГБ памяти, 512 ГБ диск). Если нужно 128Гб памяти, то $5400 уже.
– M5 Ultra начинается с $5,499 (на $200 дороже M3 Ultra, 96 ГБ, 1 ТБ, в принципе, не сильно дороже DGX Spark, но скорость памяти бешеная). 256 ГБ минимум $9500
– 512 ГБ только в конце октября, цены нет – по прогрессии ждём около $15k

Получается, что Mac mini M6 с 32 ГБ за $1,299 – самый дешёвый нормальный билет в локальные LLM: 7–14B в квантизации с запасом под контекст, и Apple прямо говорит про «агентные задачи локально». Следующая разумная ступень – M5 Max Studio со 128 ГБ за $4,799: туда влезает 70B в Q4. А Ultra с 512 ГБ и 1.2 ТБ/с – единственный десктоп, куда влезает модель на несколько сотен миллиардов параметров без кластера. Ширина памяти здесь важнее ядер: именно она определяет токены в секунду. Даже за $15k это дешевле одной H100 с обвязкой, и без DevOps. Обидно другое: Apple теперь берёт за память как за GPU – $4,000 за +160 ГБ, год назад тот же апгрейд стоил $1,600.

Отдельно интересно, что маркетинг полностью развернулся: не «монтаж видео супер-быстро», а «запуск frontier-моделей на десктопе». Для команд, которым нельзя гонять документы, код, аудиозаписи в облаке, это самый простой способ получить приватный инференс.

https://nr.apple.com/Dj0T8P0dD8

Anthropic склеила память Claude в одну систему

Теперь обычный чат и Claude Cowork используют одну и ту же память. То, что Claude узнал о ваших проектах, предпочтениях и текущей работе в чатах, автоматически доступно Cowork, и наоборот.

Память можно посмотреть по темам, отредактировать или удалить, а чувствительные данные вроде здоровья и убеждений по умолчанию не сохраняются.

Насколько я понимаю, было так:

Ещё с сентября 2025 Anthropic начала внедрять постоянную память, сначала Team/Enterprise, затем Pro/Max. Claude мог помнить информацию между разными чатами.

Были отдельные Project Memories: каждый Project имел собственную изолированную память.

10 июля 2026 память сильно переделали: вместо периодического summary Claude стал хранить отдельные категоризированные записи и обновлять их прямо во время разговоров.

Но Cowork эту память не использовал. В документации Anthropic буквально было указано, что Memory работает в web/Desktop/Mobile, но "is not currently available for Cowork".

Claude Code пока остаётся со своей отдельной системой памяти.

https://claude.com/blog/claudes-memory-works-everywhere-and-you-decide-whats-in-it

@cgevent

Epic всё-таки делает Unreal Engine 5.9 - и главный фокус там на ИИ

На Unreal Fest Seoul 2026 Эпики подтвердили выход UE 5.9, хотя ещё в июне называла 5.8 последним запланированным релизом перед UE6. Причина, похоже, как раз в ИИ I: Epic хочет протащить часть будущего стека UE6 в нынешний движок уже сейчас. Даты релиза 5.9 пока нет.

Самое интересное - дальнейшее развитие Unreal MCP. Уже в 5.8 внутри Editor работает локальный MCP-сервер, через который Claude Code, Codex, Gemini, Cursor и другие агенты могут управлять движком: создавать Actors, менять освещение и материалы, запускать тесты и работать с PCG. В 5.9 Epic собирается открыть агентам ещё больше возможностей движка.

Но самое любопытное - мой любимый нейрорендер - генеративные модели превращаются фактически в дополнительный render pass. Unreal сохраняет контроль над камерой, геометрией и композицией сцены и передаёт эти данные внешней image/video-модели. Она уже поверх реального рендера может изменить стиль, погоду, время суток и внешний вид кадра. В сеульской демонстрации Epic показывали именно такой workflow.

В UE6 LLM, генеративные модели, Claude/Codex и MCP официально названы одной из центральных частей production workflow. При этом Epic специально делает ставку не на одну свою модель, а на открытую инфраструктуру, куда разработчик сможет подключать модели по своему выбору. UE6 Early Access сейчас намечен на конец 2027 года.

Ссылки (5.8):

https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/unreal-mcp-in-unreal-editor

https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/semantic-search-in-unreal-enigne

https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/ai-features-tools-and-plugins-in-unreal-engine

https://dev.epicgames.com/documentation/unreal-engine/working-with-pcg-and-llms-using-unreal-mcp-in-unreal-engine

И свежий официальный анонс Unreal MCP в UEFN от 20 августа:

https://dev.epicgames.com/documentation/fortnite/42-00-fortnite-ecosystem-updates-and-release-notes

@cgevent

Ox Alpha официально раскрыли - это Z.ai и GLM

Китайская Z.ai (Zhipu) официально подтвердила Bloomberg, что загадочная модель является новой версией семейства GLM. Это мультимодальная reasoning-модель для кодинга и агентов: текст, картинки и видео, контекст 1 млн токенов, output до 131K.

Самое интересное: открытые веса обещают выпустить уже сегодня ночью, 26/27 августа. А бесплатный доступ, вроде как, продлевают ещё на неделю - после этого Z.ai обещает объявить коммерческие цены.

Пока Ox Alpha остается на OpenRouter за $0 input / $0 output и уже вышла там на первое место по использованию, более чем вдвое обогнав DeepSeek.

Ещё пишут, что это "самый значимый запуск" модели с открытыми весами...

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-26/china-s-z-ai-made-ox-alpha-stealth-model-that-rivals-deepseek

https://openrouter.ai/stealth/ox-alpha

Апдейт. Все вышло.

Тех.репорт и веса:
https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash

#ябженилсо

Я забыл, кто там кого на скаку остановит?

@cgevent

#Нейропрожарка

Анимационный клип на песню Аллы Пугачевой - Кафе Танцующих Огней в стиле анимации из мультфильмов 90-х

Автор: Стас Ахунов. Режиссер и креативный продюсер Ai-студии TAINA

Этот клип и музыкальный кавер я делал сам, в свободное от коммерческих проектов время.

Трек появился ещё зимой. Регулярно делаю каверы на любимые песни в Suno — для себя, для катания на велосипеде, для зала. Здесь кавер получился с живым вокалом и качающим ритмом, захотелось визуализировать и поделиться.

Идея была простая: поместить персонажа Аллу Борисовну в анимацию в духе мультиков 90-х. Черный плащ, Бэтмен, Черепашки-ниндзя сохранив их нуарный рисованный вайб, на котором я сам вырос.

Три-четыре дня ушло на тесты и поиск стилистики. Пробовал более современный 3D-стиль — картинка теряла вайбовость. Вернулся к аналоговой анимации 90-х. Большинство кадров делал в Nano Banana, она лучше улавливала нужный стилёк и делала крафтовее. Сториборды делал в GPT Image 2 - но стиль она держала хуже, и на кадрах присутствовала такая джипитишная грязь/шумы, котоыре потом переходили в видео.

История не была прописана полностью заранее. Начал с одной сцены: персонаж Аллы едет на чёрном авто по альтернативной ночной Москве. Дальше придумал кафе, и загадочную историю внутри. На середине работы захотелось добавить саспенса - вспомнил про мутаген из Черепашек Ниндзя. В детстве смотрел на кассетах серию, где персонажа превращали в насекомое. Вокруг этого выстроил сюжет, добавил злодея в маске и загадочности.

Для генерации видео использовал безлимитный тариф Runway. Вместе с коллегой написали скрипт в Клод Код: он проверял завершение генерации и менял новый промт/ рефы и кликал на кнопку "сгенерирвоать". Таким образом была очередь из кадров, котоыре нужно было сгенерировать. Несколько ночей загружал по 15-20 промтов, утром смотрел результат. Всего вышло более 200 генераций по 15 секунд в Сиданс 2. Из них отобрал материал на клип длиной 4 минуты 43 секунды, и отдельно смонтировал тизер на 30 секунд.

Монтаж - Final Cut Pro X. Апскейл в 4k - Топазом внутри Runway. Цвет, грейн и аналоговое свечение - Dehancer.

Когда основные генерации были готова, решил что выходит скучновато и не хватает отсылок. Посмотрел несколько документальных работ про Пугачёву и дополнительно сгенерировал и расставил пасхалки к другим её песням. В ролике можно найти отсылки к «Миллиону алых роз», песне «Робот» (любопытная в контесте современной нейродвижухи) и другим. Отдельно использовал факт, что в советское время женщинам-композиторам было сложно пробиться - и Алла Борисовна для части своих произведений использовала мужской псевдоним Борис Горбонос. Его плакат можно найти в клипе.

По деньгам, если считать все подписки одним месяцем: Runway с безлимитным на тот момент Сиднасом и Gpt Image 2 - $100, Higgsfield около 30$ (у меня там годовой тариф), Claude и ChatGPT - по $20, Suno - около $12 (у меня годовой премьер, который брал со скидкой). Итого около $180 если бы делал в один месяц. Но на практике проект делался сессиями на протяжении нескольких месяцев, поэтому реальные затраты размазаны и выходят немного больше.

Некоторые кадры вышли не идеально - нейронка где-то написала слова на зданиях с ошибками, на некоторых кадрах есть артефакты. Проект несколько месяцев лежал на монтажном столе, мне казалось что в нем по прежнему чего-то не хватает, но я решил отпустить его и выпустить как есть, без сложного клинапа каждого кадра.

Главное, что понял: всегда лучше на берегу определиться с арт-дирекшеном и историей, потом уже идти генерировать. Когда не знаешь заранее, что хочешь и история рождается на ходу - это интересный процесс, но затраный по времени и ресурсам. На генерации и тесты тогда нужно в разы больше времени.

@cgevent

Google выпустила Gemini 3.5 Transcribe и Transcribe Live

Это две отдельные модели распознавания речи, уже в Gemini API.

Обычная версия умеет в автоопределение среди 85+ языков, diarization спикеров, word-level timestamps и словарь до 1000 специальных терминов.

Режим Smart сам вычищает «э-э», повторы и оговорки и превращает речь в нормально оформленный текст.

Live работает потоково через WebSockets и рассчитан на голосовых агентов и субтитры в реальном времени.

Google заявляет 5.04% WER на FLEURS для non-streaming и 5.50% для streaming, лучше Chirp 3.

Цена очень гуманная: около $0.005 за минуту для обычной транскрибации и $0.009/мин для Live.

Никаких весов, это вам не Виспер.

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-5-transcribe/

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/transcribe

@cgevent

Робаты быстро учаца у кожаных.

Пока бета-версия, но скоро релиз и восстание.

Ген или видео?

Лайк - ген
Диз - видео

@cgevent

Нвидия пожрала Хаггинг Фейс
 
NVIDIA, похоже, решила купить не очередную AI-лабораторию, а главный шалман опен сорса по ИИ.
По данным The Information и Reuters, Нвидия согласилась заплатить за Hugging Face $12,9 млрд, при том что годовая выручка HF сейчас всего около $150 млн.
Логика понятна: Hugging Face - это миллионы моделей, разработчики и фактически стандартный путь от скачивания весов до запуска. NVIDIA получает возможность намертво связать цепочку Hugging Face → Transformers → TensorRT/CUDA → NVIDIA GPU.
Но цена все равно конская, запредельная оценка.
 
Особенно актуально на фоне эскапад OpenAI, Google и Amazon, которые делают собственные чипы: если закрытые лаборатории постепенно уходят с NVIDIA, можно попытаться сделать NVIDIA стандартным железом для всего огромного мира открытых моделей.

И почти одновременно прилетает прекрасная иллюстрация того, зачем NVIDIA вообще может понадобиться такой контроль над экосистемой.

Таинственная Ox Alpha официально, которая оказалась китайской GLM-5.3-Flash от Z.ai, а весь гигантский поток ее тестового инференса - десятки триллионов токенов - Z.ai, по собственному заявлению, обслужила целиком на китайских AI-чипах.
Важно: речь идет именно об инференсе, а не о том, что модель была полностью обучена без NVIDIA.
Также важно понимать, GLM  прекрасно запускается и на железе Нвидии. А не только на китайцах.

Но пинок отличный: китайцы уже показывают, что конкурентоспособные open-source модели можно массово “обслуживать”и без CUDA. И если NVIDIA начинает терять монополию снизу, на уровне железа, покупка Hugging Face выглядит попыткой застолбить себе место сверху - там, где эти модели публикуют, скачивают и запускают.
В дивное время живем, конечно.

https://www.reuters.com/technology/nvidia-talks-acquire-hugging-face-13-billion-deal-business-insider-reports-2026-08-27/

@cgevent

Gemini Omni 1.1 Flash
 
 Google сегодня, 27 августа, бахнула Gemini Omni 1.1 Flash.
 
Это уже не preview, а production-версия видеомодели gemini-omni-1.1-flash в Gemini API.
Главное обновление: теперь можно продлевать видео кусками по 10 секунд до суммарных 40 секунд, причём модель учитывает до 10 секунд предыдущего видео вместо примерно последней секунды
Также можно задавать первый и последний кадр для интерполяции, делать быстрые 360p-превью до 60% быстрее и примерно втрое дешевле 720p, а финал апскейлить до 1080p или 4K.
 
Старый gemini-omni-flash-preview отключат 30 сентября. Цена 720p остаётся примерно $0.10 за секунду видео.
 
Где пробовать:
Google Flow - самый простой способ попробовать без кода. Сегодня туда уже выкатили возможности Omni 1.1 Flash: start/end frames, 360p drafts и экспорт 1080p/4K.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-labs/new-creative-controls-google-flow/
Google AI Studio - лучший вариант именно для тестирования модели и API. В документации модель называется gemini-omni-1.1-flash; можно тестировать генерацию/редактирование и затем сразу забрать код. blog.google
Открыть Google AI Studio
Gemini app - Omni также доступен подписчикам Google AI Plus/Pro/Ultra, но там пока непонятно, какая модель
 
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-omni-1-1-flash/

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/omni

@cgevent