SMACK - кому драки в Минимаксе?
Для тех, кому не зашли драки выше от Omni 1.1..
Cвежая LoRA для MiniMax H3 Ref2V, заточенная под более жёсткие физические импакты в экшен-сценах.
Она типа усиливает удары, падения, столкновения машин, огнестрел всякий и реакцию тела на попадание в бочину, плюс добавляет более агрессивную операторскую работу.
Автор пишет, что базовый H3 часто делает такие сцены слишком «мягкими», а SMACK специально училась на 35(всего?) клипах с втащингом и динамичной камерой.
Trigger word не нужен - просто подключаешь LoRA и описываешь сцену как обычно.
Сейчас это Beta 1.
Лицензия самой LoRA указана Apache-2.0, но базовый H3 всё равно живёт под MiniMax H3 Community License.
https://huggingface.co/LeechTM/SMACK
@cgevent
Для тех, кому не зашли драки выше от Omni 1.1..
Cвежая LoRA для MiniMax H3 Ref2V, заточенная под более жёсткие физические импакты в экшен-сценах.
Она типа усиливает удары, падения, столкновения машин, огнестрел всякий и реакцию тела на попадание в бочину, плюс добавляет более агрессивную операторскую работу.
Автор пишет, что базовый H3 часто делает такие сцены слишком «мягкими», а SMACK специально училась на 35(всего?) клипах с втащингом и динамичной камерой.
Trigger word не нужен - просто подключаешь LoRA и описываешь сцену как обычно.
Сейчас это Beta 1.
Лицензия самой LoRA указана Apache-2.0, но базовый H3 всё равно живёт под MiniMax H3 Community License.
https://huggingface.co/LeechTM/SMACK
@cgevent
1👎24😁17❤4👍4
MiniMax H3 Max: 36-кратное ускорение и открытые веса
Огненные новости.
На этих двух роликах - обычный MiniMax H3 (синий галстук) в облаке Minimax Design и новый H3 Max на fal при одинаковых параметрах и на 15 секунд, 720p.
Результат слегка непристойный: обычный H3 генерировал ролик около 6 минут, H3 Max - около 10 секунд. То есть примерно 36x разницы, причем качество как по мне чравнимо. Важно: это не чистый benchmark весов, а сравнение двух разных production-инфраструктур.
Конечно, у fal наверняка огромная дурь для инференсв, но 36x почти наверняка не объясняются одной только дурью.
А щас держите Мега новость:
fal подтвердили, что веса H3 Max будут опубликованы. На вопрос, будет ли открыт и Ref2V, ответил: “yes, working on it”. То есть речь, судя по всему, идет не просто об API, а о полноценном открытом checkpoint H3 Max и в перспективе reference-to-video версии.
И тут интересно покумекать о том, что это будут за веса, код, железо под столом.
Думаю, что ждать, что скачанный H3 Max автоматически окажется локально в 36 раз быстрее H3, не стоит.
fal делали саму модель и inference stack практически одновременно: post-training/RL, вероятно сильно меньшее число sampling steps, оптимизированный attention, fused CUDA/Triton kernels, mixed precision, parallelism, VAE и управление памятью.
Поэтому часть безумной скорости находится в весах, а часть - в инфраструктуре fal. И именно соотношение этих двух частей будет главным вопросом после релиза.
Мой прогноз: просто открытые веса дадут несколько иксов относительно обычного H3, а после появления нормального SGLang/LightX2V/ComfyUI runtime, quantization и оптимизированных kernels разрыв вполне может вырасти до 8-15x.
Ускорение 36x локально - утопия. Имхо.
Грубая пацанская оценка H3 Max для 15 сек / 720p после community-оптимизаций:
RTX 4090 24 GBquant/offload -десятки секунд\минуты
RTX 5090 32 GB ~30-90 с
H100 80 GB ~10-30 с
H200 141 GB ~7-20 с
B200 192 GB единицы - десятки секунд
После релиза критически важны четыре вещи: число sampling steps, отличие архитектуры от H3, рабочая precision и то, откроет ли fal вместе с весами свои inference kernels/runtime.
https://fal.ai/learn/devs/introducing-h3-max-by-fal
Но новость просто агнищще - Минимаксищще становится сакральным жупелом всей видео генерации.
Я не пощщу по нему апдейты - их примерно 10-20 в день, если брать Лоры, оптимизаторы, кванты, туторы, гайды, вае, шмае, удлинняторы и увеличаторы тайминга и разрешения.
Уже писал, что все это отслеживается тут:
https://github.com/wildminder/awesome-minimax-H3
@cgevent
Огненные новости.
На этих двух роликах - обычный MiniMax H3 (синий галстук) в облаке Minimax Design и новый H3 Max на fal при одинаковых параметрах и на 15 секунд, 720p.
Результат слегка непристойный: обычный H3 генерировал ролик около 6 минут, H3 Max - около 10 секунд. То есть примерно 36x разницы, причем качество как по мне чравнимо. Важно: это не чистый benchmark весов, а сравнение двух разных production-инфраструктур.
Конечно, у fal наверняка огромная дурь для инференсв, но 36x почти наверняка не объясняются одной только дурью.
А щас держите Мега новость:
fal подтвердили, что веса H3 Max будут опубликованы. На вопрос, будет ли открыт и Ref2V, ответил: “yes, working on it”. То есть речь, судя по всему, идет не просто об API, а о полноценном открытом checkpoint H3 Max и в перспективе reference-to-video версии.
И тут интересно покумекать о том, что это будут за веса, код, железо под столом.
Думаю, что ждать, что скачанный H3 Max автоматически окажется локально в 36 раз быстрее H3, не стоит.
fal делали саму модель и inference stack практически одновременно: post-training/RL, вероятно сильно меньшее число sampling steps, оптимизированный attention, fused CUDA/Triton kernels, mixed precision, parallelism, VAE и управление памятью.
Поэтому часть безумной скорости находится в весах, а часть - в инфраструктуре fal. И именно соотношение этих двух частей будет главным вопросом после релиза.
Мой прогноз: просто открытые веса дадут несколько иксов относительно обычного H3, а после появления нормального SGLang/LightX2V/ComfyUI runtime, quantization и оптимизированных kernels разрыв вполне может вырасти до 8-15x.
Ускорение 36x локально - утопия. Имхо.
Грубая пацанская оценка H3 Max для 15 сек / 720p после community-оптимизаций:
RTX 4090 24 GBquant/offload -десятки секунд\минуты
RTX 5090 32 GB ~30-90 с
H100 80 GB ~10-30 с
H200 141 GB ~7-20 с
B200 192 GB единицы - десятки секунд
После релиза критически важны четыре вещи: число sampling steps, отличие архитектуры от H3, рабочая precision и то, откроет ли fal вместе с весами свои inference kernels/runtime.
https://fal.ai/learn/devs/introducing-h3-max-by-fal
Но новость просто агнищще - Минимаксищще становится сакральным жупелом всей видео генерации.
Я не пощщу по нему апдейты - их примерно 10-20 в день, если брать Лоры, оптимизаторы, кванты, туторы, гайды, вае, шмае, удлинняторы и увеличаторы тайминга и разрешения.
Уже писал, что все это отслеживается тут:
https://github.com/wildminder/awesome-minimax-H3
@cgevent
🔥49❤18
Совсем забыл рассказать, что такое MiniMax Design, тем более что MiniMax слегка запутывает людей своим Local-First.
Звучит так, будто перед нами что-то вроде красивого ComfyUI: скачал приложение, подключил модели и генеришь видео на собственной видеокарте.
Нет.
MiniMax Design - это десктопное приложение для Windows и macOS, построенное по моде вокруг агентов: даешь задачу, оно разбивает ее на этапы и использует модели для текста, изображений, видео и аудио. Локальными здесь являются прежде всего сам клиент, ваши проекты, Canvas и ассеты, с которыми Design умеет работать на компьютере.
А вот вся генерация происходит в облаке. Поэтому MiniMax Design правильнее воспринимать как облачный AI-сервис с удобным десктопным клиентом, а не как локальный inference framework.
И платежная модель соответствующая: подписка + кредиты, которые расходуются на генерации.
https://design.minimax.io/
https://design.minimax.io/media-plan/subscribe
Звучит так, будто перед нами что-то вроде красивого ComfyUI: скачал приложение, подключил модели и генеришь видео на собственной видеокарте.
Нет.
MiniMax Design - это десктопное приложение для Windows и macOS, построенное по моде вокруг агентов: даешь задачу, оно разбивает ее на этапы и использует модели для текста, изображений, видео и аудио. Локальными здесь являются прежде всего сам клиент, ваши проекты, Canvas и ассеты, с которыми Design умеет работать на компьютере.
А вот вся генерация происходит в облаке. Поэтому MiniMax Design правильнее воспринимать как облачный AI-сервис с удобным десктопным клиентом, а не как локальный inference framework.
И платежная модель соответствующая: подписка + кредиты, которые расходуются на генерации.
https://design.minimax.io/
https://design.minimax.io/media-plan/subscribe
MiniMax Design
MiniMax Design: Multimodal AI Creative Studio
A multimodal AI creative studio that turns ideas into finished images, videos, voiceovers and edits. Keep local files private and reuse workflows with Skills.
👍16❤6
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#Нейропрожарка
МикроТриллер «Эмма»
Автор @Alex_Danger0us
Новая серия Нейробаек (моя дань уважения к любимому сериалу Байки из склепа)
Ранее я отдавал на прожарку микро фильмы из Нейробаек, но убирал эпизоды с ведущим: полу робот полу мумия, чтоб не тревожить психику))
Но сегодня вся серия целиком, хочу чтоб меня жарили и ломали полностью)
Дубляж - клон кубик в кубике.
Стандартная для меня связка ии: сиданс2/банан про/суно. Голоса - Фиш аудио.
Времени ушло неделя, денег 5000₽ +-
Буду рад искренним дизам и лестным лайкам, ну и ценным советам, т.к. в этой серии добавил то, что советовали в предыдущей моей прожарке🤓
Приятного! 🫶
@cgevent
МикроТриллер «Эмма»
Автор @Alex_Danger0us
Новая серия Нейробаек (моя дань уважения к любимому сериалу Байки из склепа)
Ранее я отдавал на прожарку микро фильмы из Нейробаек, но убирал эпизоды с ведущим: полу робот полу мумия, чтоб не тревожить психику))
Но сегодня вся серия целиком, хочу чтоб меня жарили и ломали полностью)
Дубляж - клон кубик в кубике.
Стандартная для меня связка ии: сиданс2/банан про/суно. Голоса - Фиш аудио.
Времени ушло неделя, денег 5000₽ +-
Буду рад искренним дизам и лестным лайкам, ну и ценным советам, т.к. в этой серии добавил то, что советовали в предыдущей моей прожарке🤓
Приятного! 🫶
@cgevent
👎37👍34🔥6😁6❤5😱2
Маск пожрал Cursor - Альтман ввел санкции
OpenAI объявила, что с 12 ноября перестанет предоставлять свои модели Cursor. Причина сформулирована издевательски: после покупки Курсорского компанией SpaceX за $60 млрд OpenAI больше типа не уверена, что компании Маска будут соблюдать её условия использования. В качестве аргумента OpenAI даже припомнила прошлые нарушения контрактов со стороны X.
Особенно прельстиво, что Cursor был одним из самых старых клиентов OpenAI и годами рассчитывал на неё как на «нейтральную инфраструктуру».
Но где Маск и где нейтральность.
Сооснователь Cursor Майкл Труэлл говорит, что стороны ещё пытаются договориться.
Свежак тут:
https://www.reuters.com/business/media-telecom/openai-end-partnership-with-spacexs-cursor-2026-08-29/
@cgevent
OpenAI объявила, что с 12 ноября перестанет предоставлять свои модели Cursor. Причина сформулирована издевательски: после покупки Курсорского компанией SpaceX за $60 млрд OpenAI больше типа не уверена, что компании Маска будут соблюдать её условия использования. В качестве аргумента OpenAI даже припомнила прошлые нарушения контрактов со стороны X.
Особенно прельстиво, что Cursor был одним из самых старых клиентов OpenAI и годами рассчитывал на неё как на «нейтральную инфраструктуру».
Но где Маск и где нейтральность.
Сооснователь Cursor Майкл Труэлл говорит, что стороны ещё пытаются договориться.
Свежак тут:
https://www.reuters.com/business/media-telecom/openai-end-partnership-with-spacexs-cursor-2026-08-29/
@cgevent
😁38❤9👍7👎1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
1😁87😱27🔥7👎6🙏2❤1👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Кому бесплатных шустрых генераций в Minimax H3 Max?
Проверил. Работает. Генерит ОЧЕНЬ быстро.
Пять генераций в день по 5 сек. Но вы наверняка знаете, что делать.
https://fal.ai/tools/minimax-h3-max
@cgevent
Проверил. Работает. Генерит ОЧЕНЬ быстро.
Пять генераций в день по 5 сек. Но вы наверняка знаете, что делать.
https://fal.ai/tools/minimax-h3-max
@cgevent
2🔥54👍16😁6
Forwarded from Neural Shit
Японцы снова двигают человечество вперёд.
Там японец из твиттора навайбкодил алгоритм, который сам ищет женские оргазмы в длинных порно-роликах и нарезает их на 10-секундные референсы для ComfyUI.
Логика автора проста: смотреть "вручную" терабайты порева несколько утомительно, да и как он говорит "слишком возбуждает", а скормить видео в лоб нейронке с вопросом "где тут кончают?" пока не работает (модельки в таких тонких материях не особо хорошо разбираются и часто тупят).
Поэтому этот дата-сайентист-гигачад пошёл через математику и выделил три сигнала:
— Стоны 100–1500 Гц с резким затуханием
— Резкий скачок движения между кадрами
— Фризы, стоп-кадры и плавные переходы
Скрипт по этим признакам уже находит довольно много нужных моментов.
Дальше у автора план ещё годнее: собрать датасет "оргазм / не оргазм", обучить на нем что-то типа CatBoost и получить полноценный классификатор оргазмов.
Вот он, настоящий машин лёрнинг, ради которого создавались компьютеры.
Там японец из твиттора навайбкодил алгоритм, который сам ищет женские оргазмы в длинных порно-роликах и нарезает их на 10-секундные референсы для ComfyUI.
Логика автора проста: смотреть "вручную" терабайты порева несколько утомительно, да и как он говорит "слишком возбуждает", а скормить видео в лоб нейронке с вопросом "где тут кончают?" пока не работает (модельки в таких тонких материях не особо хорошо разбираются и часто тупят).
Поэтому этот дата-сайентист-гигачад пошёл через математику и выделил три сигнала:
— Стоны 100–1500 Гц с резким затуханием
— Резкий скачок движения между кадрами
— Фризы, стоп-кадры и плавные переходы
Скрипт по этим признакам уже находит довольно много нужных моментов.
Дальше у автора план ещё годнее: собрать датасет "оргазм / не оргазм", обучить на нем что-то типа CatBoost и получить полноценный классификатор оргазмов.
Вот он, настоящий машин лёрнинг, ради которого создавались компьютеры.
X (formerly Twitter)
rS_ローカルLLM×投資 (@rS_alonewolf) on X
長いエロ動画から、オーガズムを含む10秒間を見つけて、ComfyUIの動画生成用参照素材として切り出す仕組みを、ここまでほぼQwen3.8 27Bと作ってきた。
手作業で大量の動画を確認するのは大変だし、発情してしまう。そこで、AIに動画を見せて「どこがオーガズムか」と聞いても、まだ正確には判断できない。
試しにとあるAVモデルさんのエロ動画の
音声・映像の動き・動きのフリーズのスコア…
手作業で大量の動画を確認するのは大変だし、発情してしまう。そこで、AIに動画を見せて「どこがオーガズムか」と聞いても、まだ正確には判断できない。
試しにとあるAVモデルさんのエロ動画の
音声・映像の動き・動きのフリーズのスコア…
1😁178🔥42👍10❤6👎6😱3🙏2
Krea 3 не за горами
К3, похоже, получит полноценное редактирование изображений, а после релиза команда рассматривает и публикацию весов.
Один из инженеров Krea написал, что после запуска им может понадобиться ещё несколько недель, чтобы подготовить модель к открытому релизу. Это пока не официальное обещание и точных сроков нет
Главная интрига Krea 3 в нативном instruction-based editing
И будет нормальная опенсорсная модель для картинок.
И Минимах для видео.
А вот Флюксовицкий совсем ушел в тень...
@cgevent
К3, похоже, получит полноценное редактирование изображений, а после релиза команда рассматривает и публикацию весов.
Один из инженеров Krea написал, что после запуска им может понадобиться ещё несколько недель, чтобы подготовить модель к открытому релизу. Это пока не официальное обещание и точных сроков нет
Главная интрига Krea 3 в нативном instruction-based editing
И будет нормальная опенсорсная модель для картинок.
И Минимах для видео.
А вот Флюксовицкий совсем ушел в тень...
@cgevent
🔥37🙏9😱5👍4❤2👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😁139👍18👎10🔥7❤5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Раскрываем тему сисек. Слева направо.
Нет, это не ползунок в Метахьюмане. Это демонстрация нечеловеческого ума Minimax H3.
Все это - конских размеров промпт. Вы можете посмотреть его тут.
Здесь впечатляет не сам «слайдер» и не изменение сисек, а способность MiniMax H3 понимать и выполнять сложные временно связанные инструкции.
Модель фактически получает в промпте маленькую программу: в определённый момент курсор начинает двигать ползунок, положение ползунка должно соответствовать степени изменения объекта, трансформация должна идти плавно и синхронно, вместе с ней должны корректироваться не только драгоценные сиськи, но и одежда и другие детали, а камера и остальная сцена оставаться стабильными. И H3 способен собрать все эти ацкие зависимости в один непрерывный ролик.
Чудовищно крутое понимание промпта - temporal instruction following + причинно связанное управление несколькими элементами сцены через обычный текстовый промпт, без отдельного ControlNet и вот этого вот всего.
@cgevent
Нет, это не ползунок в Метахьюмане. Это демонстрация нечеловеческого ума Minimax H3.
Все это - конских размеров промпт. Вы можете посмотреть его тут.
Здесь впечатляет не сам «слайдер» и не изменение сисек, а способность MiniMax H3 понимать и выполнять сложные временно связанные инструкции.
Модель фактически получает в промпте маленькую программу: в определённый момент курсор начинает двигать ползунок, положение ползунка должно соответствовать степени изменения объекта, трансформация должна идти плавно и синхронно, вместе с ней должны корректироваться не только драгоценные сиськи, но и одежда и другие детали, а камера и остальная сцена оставаться стабильными. И H3 способен собрать все эти ацкие зависимости в один непрерывный ролик.
Чудовищно крутое понимание промпта - temporal instruction following + причинно связанное управление несколькими элементами сцены через обычный текстовый промпт, без отдельного ControlNet и вот этого вот всего.
@cgevent
👍67😁30🔥26❤13👎11
Forwarded from Neural Shit
Кажется, Китай теперь официально король ИИ-слопа
Журналисты Financial Times посмотрели на китайские микродрамы (короткие сериалы для мобильных платформ), и обнаружил прекрасное: 89 из 100 самых популярных анимационных микродрам на Douyin были сделаны с помощью нейроночек.
А по данным китайской отрасли, за первый квартал 2026 года в стране выпустили 128 000 микродрам, 95% из которых использовали нейронки.
Причина как всегда: цена и скорость. Одна из студий утверждает, что AI-сериал делается в пять раз быстрее и втрое дешевле обычного. У другой производство вообще обходится примерно в 10% стоимости съёмок с живыми актёрами. Контора Zeelin, например, только за один май наштамповала 8000 минут контента.
Ну и самая мякота: перед тем как выкинуть актёров на мороз, работодатели ставят их перед выбором: либо ты даешь за мелкий прайс отсканировать свои жесты, мимику и голос для обучения цифровой копии, либо идёшь на улицу вот прямо сейчас без гроша, а вместо тебя найдут другого бедолагу посговорчивее. Почему? Ну вот, например, цифровой клон популярного в китае стримера Ло Юнхао за 7 часов наторговал товаров почти на восемь миллионов баксов, обогнав по продажам свой живой оригинал. При этом цифровой аватар не просит есть, не спит, не ноет, не бухает и обходится в 10% от зарплаты живого ведущего.
А ведь в "Чёрном зеркале" предупреждали...
Журналисты Financial Times посмотрели на китайские микродрамы (короткие сериалы для мобильных платформ), и обнаружил прекрасное: 89 из 100 самых популярных анимационных микродрам на Douyin были сделаны с помощью нейроночек.
А по данным китайской отрасли, за первый квартал 2026 года в стране выпустили 128 000 микродрам, 95% из которых использовали нейронки.
Причина как всегда: цена и скорость. Одна из студий утверждает, что AI-сериал делается в пять раз быстрее и втрое дешевле обычного. У другой производство вообще обходится примерно в 10% стоимости съёмок с живыми актёрами. Контора Zeelin, например, только за один май наштамповала 8000 минут контента.
Ну и самая мякота: перед тем как выкинуть актёров на мороз, работодатели ставят их перед выбором: либо ты даешь за мелкий прайс отсканировать свои жесты, мимику и голос для обучения цифровой копии, либо идёшь на улицу вот прямо сейчас без гроша, а вместо тебя найдут другого бедолагу посговорчивее. Почему? Ну вот, например, цифровой клон популярного в китае стримера Ло Юнхао за 7 часов наторговал товаров почти на восемь миллионов баксов, обогнав по продажам свой живой оригинал. При этом цифровой аватар не просит есть, не спит, не ноет, не бухает и обходится в 10% от зарплаты живого ведущего.
А ведь в "Чёрном зеркале" предупреждали...
🔥58😱24😁11👎10🙏5❤3👍3
Хабр
Как ChatGPT создал Культ Роя для сотен AI-нейросетей: вся правда про взлом Hugging Face
Что будет, если посадить тысячу самых передовых AI-моделей по одиночным камерам и заставить их решать невыполнимые задачи? Исследователи OpenAI случайно выяснили это на практике: появится...
Культ Роя, Великий Оценщик, Архетипы и Религия
Я прочитал уже несколько статей про взлом Hugging Face. В том числе ИИ-шных анализов. Они познавательны но невыносимо скучны.
И тут мой сосед, Паша Комаровский выдал потрясающий разбор ситуации под очень интересным углом.
Если совсем вкратце, то мое любимое "все как у людей".
Если для затравки то:
— Почему есть повод пересмотреть первый (ну или второй) фильм Нолана
— В чем роботы превосходят муравьев
— Мыслевирусы как двигатель прогресса
— Как Избранная нейронка смогла объединить Рой
— Главный смертный грех AI-агентов, и как его можно искупить
Короче, если у вас нет СДВГ - шуруйте читать:
https://habr.com/ru/companies/ods/articles/1075370/
Я полностью внутренне согласен с аналогиями про культуру и религию.
Но мне также было очень интересно поразвлекать себя размышлениями про фигуру Великого Оценщика как психологического архетипа. Родительские фигуры, потребность в одобрении и вот это вот все. Насколько ИИ наследует наши импринты и архетипы.
Ибо в начале было слово и слово было из датасета.
@cgevent
Я прочитал уже несколько статей про взлом Hugging Face. В том числе ИИ-шных анализов. Они познавательны но невыносимо скучны.
И тут мой сосед, Паша Комаровский выдал потрясающий разбор ситуации под очень интересным углом.
Если совсем вкратце, то мое любимое "все как у людей".
Если для затравки то:
— Почему есть повод пересмотреть первый (ну или второй) фильм Нолана
— В чем роботы превосходят муравьев
— Мыслевирусы как двигатель прогресса
— Как Избранная нейронка смогла объединить Рой
— Главный смертный грех AI-агентов, и как его можно искупить
Короче, если у вас нет СДВГ - шуруйте читать:
https://habr.com/ru/companies/ods/articles/1075370/
Я полностью внутренне согласен с аналогиями про культуру и религию.
Но мне также было очень интересно поразвлекать себя размышлениями про фигуру Великого Оценщика как психологического архетипа. Родительские фигуры, потребность в одобрении и вот это вот все. Насколько ИИ наследует наши импринты и архетипы.
Ибо в начале было слово и слово было из датасета.
@cgevent
👍27🔥19😁12❤4👎4
Forwarded from AI Product | Igor Akimov
Промпты старые можно выкинуть на помойку
Вспоминаю разные хаки, "особые слова" и структуры промптов, чтобы модели нормально работали, особенно в автоматическом режиме, много где эти промпты уже забиты в коде. В итоге с текущими моделями все эти советы делают только хуже! Вот что Anthropic пишет в новой статье:
Раньше модели были глупее, и их приходилось обкладывать жёсткими правилами со всех сторон – «никогда не делай так», «всегда делай эдак». Правила спасали от худших сценариев, но в куче ситуаций были просто неверными. Новые модели достаточно умные, чтобы самим понять по контексту, что от них хотят.
Что конкретно поменялось:
– Вместо жёстких запретов – здравый смысл. Было: «НИКОГДА не пиши длинные комментарии к коду». Стало: «пиши в том же стиле, что и остальной код в проекте». Модель сама смотрит и подстраивается
– Примеры больше не помогают, а мешают. Раньше считалось: покажи модели 2–3 примера, как пользоваться инструментом – и она поймёт. Теперь примеры наоборот сужают мышление: модель копирует показанное вместо того, чтобы найти лучший вариант. Лучше использовать богатые файлы-референсы.
– Не грузить всё сразу. Раньше все инструкции запихивали в один огромный документ «на всякий случай». Теперь их раскладывают по отдельным файлам, и модель подтягивает нужный, только когда он реально понадобился. Соответственно лучше просить сохранить/обновить память/файлы с описаниями после сессии работы.
– Не повторяться. Старым моделям одно и то же писали по три раза в разных местах, иначе забывали. Новым достаточно сказать один раз
В Claude Code даже добавили команду /doctor – она сама вычищает ваши раздутые инструкции под новые модели.
Мой вывод из этого очень практический: почти всё, что мы понаписали в промптах за последний год, устарело! Немедленно посмотрите на промпты в своих системах и проекта и поменяйте на более современные стандарты (с проверками конечно же). Я регулярно вижу простыни инструкций, где половина правил противоречит другой половине – и модель тратит силы на распутывание этого клубка, а не на задачу. Новый рефлекс должен быть не «что бы ещё дописать», а «что можно выкинуть».
https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models
Вспоминаю разные хаки, "особые слова" и структуры промптов, чтобы модели нормально работали, особенно в автоматическом режиме, много где эти промпты уже забиты в коде. В итоге с текущими моделями все эти советы делают только хуже! Вот что Anthropic пишет в новой статье:
Раньше модели были глупее, и их приходилось обкладывать жёсткими правилами со всех сторон – «никогда не делай так», «всегда делай эдак». Правила спасали от худших сценариев, но в куче ситуаций были просто неверными. Новые модели достаточно умные, чтобы самим понять по контексту, что от них хотят.
Что конкретно поменялось:
– Вместо жёстких запретов – здравый смысл. Было: «НИКОГДА не пиши длинные комментарии к коду». Стало: «пиши в том же стиле, что и остальной код в проекте». Модель сама смотрит и подстраивается
– Примеры больше не помогают, а мешают. Раньше считалось: покажи модели 2–3 примера, как пользоваться инструментом – и она поймёт. Теперь примеры наоборот сужают мышление: модель копирует показанное вместо того, чтобы найти лучший вариант. Лучше использовать богатые файлы-референсы.
– Не грузить всё сразу. Раньше все инструкции запихивали в один огромный документ «на всякий случай». Теперь их раскладывают по отдельным файлам, и модель подтягивает нужный, только когда он реально понадобился. Соответственно лучше просить сохранить/обновить память/файлы с описаниями после сессии работы.
– Не повторяться. Старым моделям одно и то же писали по три раза в разных местах, иначе забывали. Новым достаточно сказать один раз
В Claude Code даже добавили команду /doctor – она сама вычищает ваши раздутые инструкции под новые модели.
Мой вывод из этого очень практический: почти всё, что мы понаписали в промптах за последний год, устарело! Немедленно посмотрите на промпты в своих системах и проекта и поменяйте на более современные стандарты (с проверками конечно же). Я регулярно вижу простыни инструкций, где половина правил противоречит другой половине – и модель тратит силы на распутывание этого клубка, а не на задачу. Новый рефлекс должен быть не «что бы ещё дописать», а «что можно выкинуть».
https://claude.com/blog/the-new-rules-of-context-engineering-for-claude-5-generation-models
🔥38❤25👍21😁7👎3
Телевидение будущего. Интерактивное притом
А также гениальный маркетинг от Fal.
Один из сотрудников Фала - Рехан Шейх, памятуя, что H3 Max генерит быстрее реалтайма, собрал из говна и палок бесконечный стрим, который генерил нескончаемых Рика и Морти. Вструмил это на Твич - его быстро забанили. Перешёл на kick.com - тоже быстро прибили и там, причем везде без объяснения причин. На третье платформе тоже нахлобучив.
Fal, увидел такой хайп взял бразды правления в свои руки и бахнул fal.live - точно такой же бесконечный поток нейрослопищенского - причем юзеры в чате могут влиять на этот поток нейросознания:
https://fal.live/#chaos
Причем там есть каналы типа Sitcom, Toon Lab и пр.
Правда сейчас там профилактика - перерыв вещании.
Но они пошли дальше и заколлабились с известным стартапером levelsio и бахнули Бесконечный Слоп:
https://infiniteslop.ai/
И вот это уже достойно просмотра. Кожаные изрыгают свои фантазии в чат, ИИ изливает поток обратно им в глаза.
Вот оно - телевидение будущего. Протоматрица.
Но есть и хорошие новости.
Все это привело к тому, что Фалский навайбтренил новый чекпойнт H3 Max Director - авторегрессивную long-form версию H3 Max, которая не склеивает независимые клипы через последний кадр, а передаёт контекст между сценами нативно. Пишут, что сейчас контекстное окно достигает 2 минут, а fal называет технологию native infinite continuity: модель «держит мысль» между сценами вместо сброса после каждого клипа. Обещают скоро бахнуть.
Ну и про бабки. Сколько может стоить такой стрим.
Сегодня ещё действует скидка 50% на фале, поэтому:
$2,160/день
$64,800 за 30 дней
$788,400/год
Если сравнить с ценами в бродкасте - это ничего, ноль.
2026 года - видео генерация в реальном времени. Вы находитесь здесь. У меня все.
@cgevent
А также гениальный маркетинг от Fal.
Один из сотрудников Фала - Рехан Шейх, памятуя, что H3 Max генерит быстрее реалтайма, собрал из говна и палок бесконечный стрим, который генерил нескончаемых Рика и Морти. Вструмил это на Твич - его быстро забанили. Перешёл на kick.com - тоже быстро прибили и там, причем везде без объяснения причин. На третье платформе тоже нахлобучив.
Fal, увидел такой хайп взял бразды правления в свои руки и бахнул fal.live - точно такой же бесконечный поток нейрослопищенского - причем юзеры в чате могут влиять на этот поток нейросознания:
https://fal.live/#chaos
Причем там есть каналы типа Sitcom, Toon Lab и пр.
Правда сейчас там профилактика - перерыв вещании.
Но они пошли дальше и заколлабились с известным стартапером levelsio и бахнули Бесконечный Слоп:
https://infiniteslop.ai/
И вот это уже достойно просмотра. Кожаные изрыгают свои фантазии в чат, ИИ изливает поток обратно им в глаза.
Вот оно - телевидение будущего. Протоматрица.
Но есть и хорошие новости.
Все это привело к тому, что Фалский навайбтренил новый чекпойнт H3 Max Director - авторегрессивную long-form версию H3 Max, которая не склеивает независимые клипы через последний кадр, а передаёт контекст между сценами нативно. Пишут, что сейчас контекстное окно достигает 2 минут, а fal называет технологию native infinite continuity: модель «держит мысль» между сценами вместо сброса после каждого клипа. Обещают скоро бахнуть.
Ну и про бабки. Сколько может стоить такой стрим.
Сегодня ещё действует скидка 50% на фале, поэтому:
$2,160/день
$64,800 за 30 дней
$788,400/год
Если сравнить с ценами в бродкасте - это ничего, ноль.
2026 года - видео генерация в реальном времени. Вы находитесь здесь. У меня все.
@cgevent
👍47🔥27😱14❤7👎6
Я обычно отношусь к картам рынков как к жанру корпоративной живописи: логотипы в квадратиках, все молодцы, вопросов нет. Но тут случай другой.
МИК и «Инк.» собрали 80+ компаний российского медиатеха и разложили их по четырём категориям - создание контента, дистрибуция, потребление, монетизация. Там и очевидные гиганты, которых вы и так знаете, и десятки компаний, про которых не пишут, потому что они делают железо и пайплайны, а не красивые картинки.
Ценность не в логотипах, а в том, что впервые видно рельеф. Кто чем занимается, где густо, где пусто и кто с кем на стыке ниш.
Кожаные из индустрии, посмотрите, нет ли вас там. Если нет - это, кажется, повод задуматься, а не обидеться.
@cgevent
МИК и «Инк.» собрали 80+ компаний российского медиатеха и разложили их по четырём категориям - создание контента, дистрибуция, потребление, монетизация. Там и очевидные гиганты, которых вы и так знаете, и десятки компаний, про которых не пишут, потому что они делают железо и пайплайны, а не красивые картинки.
Ценность не в логотипах, а в том, что впервые видно рельеф. Кто чем занимается, где густо, где пусто и кто с кем на стыке ниш.
Кожаные из индустрии, посмотрите, нет ли вас там. Если нет - это, кажется, повод задуматься, а не обидеться.
@cgevent
👎9😁8👍4❤3🔥1