Подписчики углядели на второй картинке предыдущего поста Илона Маска.

Ну и понеслось!

Люблю их, хотя они и сруцца в коментах регулярно.

Пятница, имею право.

@cgevent

Китайские ИИ-лаборатории массово насиловали Claude для обучения своих моделей

Anthropic опубликовала довольно занятный отчёт о промышленной дистилляции Claude. По её данным, сразу несколько китайских лабораторий - Alibaba/Qwen, DeepSeek, Moonshot/Kimi, Zhipu, Xiaomi и другие - годами не изобретали велосипед, а в огромных масштабах прогоняли запросы через Claude, вытаскивали его ответы и цепочки рассуждений и превращали всё это в датасеты для обучения собственных моделей.

И прежде чем вы погрузитесь в увлекательно чтиво, я вброшу свои полуумные мысли.

Вот значит, кожание нагенерили картинок и музики и текстов, а потом пришел ИИ, все пожрал и обучился. Кожаные хорошие, ИИ плохой. Сука.

У Антропика же получается:

Наш ИИ нагенерил текстов, а потом пришли китайские ИИ, все пожрали и обучились. Наш ИИ хороший, их ИИ - сука.

Мне кажется, тут где-то нестыковочка и лицемерие, не? Или показалось?

А теперь чтиво:

Самый жирный эпизод - Alibaba. Anthropic утверждает, что с мая по июль 2026 года зафиксировала более 151 млн обменов с Claude, связанных с Alibaba. На пике было почти 3 млн запросов в сутки через тысячи фальшивых аккаунтов. Причём целью были не просто хорошие ответы: специальные промпты заставляли Claude раскрывать reasoning traces, после чего их превращали в SFT-датасеты. По версии Anthropic, эти данные использовались при обучении Qwen 3.5, 3.6 и 3.7, а сам Claude ещё и помогал Alibaba строить RL-среды и исследовать архитектуры моделей.

У Moonshot/Kimi схема была ещё прекраснее. Anthropic пишет, что Kimi в некоторых случаях молча пересылал пользовательский запрос в Claude Opus и возвращал ответ Claude как ответ Kimi. Только за рассматриваемый период Anthropic связывает с Moonshot более 23 млн обменов. Сохранённые диалоги затем использовались для извлечения reasoning traces и обучения моделей. Пользователи при этом, по данным Anthropic, могли вообще не знать, что их запрос покинул инфраструктуру Moonshot.

DeepSeek делал похожее. За 14 дней июля Anthropic насчитала более 12,1 млн обменов. Особенно интересна механика: DeepSeek якобы определял пользователей Claude Code, Claude Agent SDK, OpenCode и других coding harnesses, после чего часть их запросов незаметно отправлял в Claude Opus и собирал полученные reasoning traces.

А теперь дискотека:

Anthropic приводит случай IT-оператора, работавшего с данными российского госведомства, связанного с Министерством обороны: DeepSeek переслал его запрос Claude, и в нём оказались действующие учётные данные российской государственной базы. Это не значит, что DeepSeek специально передавал эти credentials Anthropic - но именно такой результат, по отчёту, дала схема скрытого роутинга.

Еще веселее - инженеры китайского муниципального Public Security Bureau, которые через DeepSeek разрабатывали систему, сопоставлявшую перемещения человека с полицейскими записями по национальному ID. Их запросы DeepSeek, по данным Anthropic, тоже пересылал Claude. У Moonshot отдельно обнаружились запросы вероятного сотрудника, связанного с НОАК, который загружал данные видеонаблюдения с сотен камер и просил анализировать поведение конкретного человека.

Xiaomi тоже станцевала: ответы Claude пользователям она, судя по расследованию, не подсовывала. Вместо этого компания сохраняла реальные диалоги пользователей MiMo и затем повторно прогоняла их через Claude для создания SFT- и RL-данных. Anthropic зафиксировала более 400 тысяч таких запросов и утверждает, что среди них встречались имена, контакты и корпоративная информация пользователей.

Короче, с Антропиком примерно ясно, но вы просто имейте в виду, что ВСЕ ваши диалоги уходят на корм и там остаются.

https://www.anthropic.com/threat-intelligence-report-september-2026

@cgevent

#Нейропрожарка

"Дубравы-голограммы".

Автор: Никола Дуплянский - музыкант, работающий на стыке брейкбита и sci-fi-скоморошин.

Telegram: https://t.me/nikoladuplyansky
VK: vk.com/nikoladuplyansky

🛠 "Дубравы-голограммы": живой исполнитель внутри хтонического киберпанка

⏱️ Срок создания: 35 часов
🎬 Хронометраж: 2:37
📐 Формат: 1080 × 1920, 9:16, 30 FPS

💡 Идея

Музыкальный клип про фантастические дубравы, населенные хтоническими, неуловимыми существами.

Производство состояло из четырех основных этапов.

🎙 1. Запись исполнителя на хромакее

Исполнение записано на хромакее одним непрерывным фрагментом от начала до конца, без сборки из нескольких дублей. Этот цельный фрагмент и стал основой дальнейшего монтажа.

Исполнитель настоящий, не нейросетевой персонаж.

Звуковая программа у меня собственная, написанная на C++. Для генерации пресетов синтезатора использовал ChatGPT6-Pro. Здесь задача нейросети была достаточно конкретной - подготовка пресетов для моего инструмента.

🎚 2. Монтаж звука и мастеринг

Монтаж и обработку звука делал в Reaper.

Финальный мастеринг - в нейросетевом сервисе LANDR.

Музыка и текст: Никола Дуплянский.

🕹 3. Игровое вступление

Для начала клипа подготовил две отдельные сцены:

• "загрузка игры"
• "ввод имени персонажа"

Исходные HUD-картинки сделал в ChatGPT6-Pro.

Затем с помощью Codex Ultra написал программу на Python, которая анимировала прогресс-бар и последовательный набор букв.

Готовые сцены экспортировались в MOV RLE+Alpha, то есть с прозрачным фоном для дальнейшего монтажа.

Здесь нейросеть создавала исходную графику и помогала написать код, но само движение интерфейса рассчитывалось программно, а не видеогенератором.

🌲 4. Создание дубрав и сборка клипа

Исходные изображения создавал в ChatGPT6-Pro, после чего анимировал их в Kling3.

Полученные видеофрагменты собирал в CapCut.

Удаление хромакея делал собственной программой, созданной с помощью ChatGPT6-Pro.

Цвет исполнителя подгонял под окружающий нейросетевой мир функцией CapCut "Совмещение цветов".

🚧 Самая большая переделка: Kling превратил цветы в кладбище

Весь эпизод в подземном тоннеле пришлось фактически сделать заново.

Чтобы исправить сцену, я взял удачные кадры из уже сгенерированных видео и с помощью ChatGPT6-Pro изменил форму "цветов" обратно на нужную. После этого исправленные изображения снова использовал как исходники для генерации видео.

💸 Расходы

• ChatGPT6-Pro + Codex - 200 $ за месячную подписку
• LANDR - 25 $ за месячную подписку
• Kling3 через kie.ai - 5500 рублей на генерации видео

Итого по использованным сервисам: 225 $ месячных подписок + 5500 рублей видеогенераций.

Подписки указаны по полной месячной стоимости, без учета, какая их доля пришлась именно на этот клип.

📝 Финальная обработка

• 1080 × 1920
• вертикальный формат 9:16
• 30 FPS
• финальное автоулучшение цветов в CapCut

📌 Итог

Получился гибрид живой съемки, собственной звуковой программы, программной анимации игрового интерфейса и нейросетевого фантастического леса.

При этом одна из самых интересных особенностей Kling3 оказалась не в управляемости, а наоборот - в его непредсказуемости.

Модель периодически придумывала совершенно неожиданных зверей и существ, которых не было в исходном замысле. И вот это как раз оказалось очень к месту: такие странные, плохо определимые создания идеально вписались в задумку клипа про хтоническую жизнь фантастических дубрав.

@cgevent

А вот еще штука от OpenAI для инвестбанкиров (удивительно, как OpenAI сжирает все больше вокруг себя)

Целевая аудитория – люди в инвестбанках, которые целыми днями готовят отчёты по компаниям: сколько стоит, сколько зарабатывает, стоит ли покупать, кому можно продать.
Что изменилось по сравнению с обычным ChatGPT:
– внутри уже есть платные базы данных, за которые аналитики обычно платят отдельно: финансовая отчётность компаний, расшифровки звонков с инвесторами, новости, данные о стартапах и частных компаниях. Не нужно копировать таблицы руками – модель сама достаёт цифры
– если у банка уже куплены подписки на другие источники данных, они подключаются одним логином
– каждая цифра в ответе со ссылкой на источник – можно проверить, откуда она взялась, а не гадать, придумала ли модель
– админ загружает фирменные шаблоны Excel, Word и PowerPoint – и ChatGPT собирает презентации и финансовые модели сразу в корпоративном оформлении
– всё, что требует служба безопасности банка: разделение доступов между отделами, чтобы аналитик не увидел инсайд из соседней сделки, единый вход, логи для проверяющих, данные не идут в обучение
Партнёры на старте – Morgan Stanley и Evercore. Цен нет, «свяжитесь с отделом продаж».

Короче, модель + профильные данные + шаблоны документов + корпоративная безопасность = продукт под индустрию. Следующие очевидные кандидаты – юристы, медицина, страхование. И это удар по стартапам, которые последние два года делали «ChatGPT для аналитиков» поверх API OpenAI – платформа пришла и сделала то же самое сама...

https://openai.com/index/introducing-chatgpt-financial-services/

🇩🇪 Германия нуждается в квалифицированных IT-специалистах. Но даже сильного опыта уже недостаточно, чтобы получить оффер. Узнайте у практикующих рекрутеров, что действительно работает на рынке.

Самый активный сезон найма в Германии уже в самом разгаре. Если ваша цель — получить оффер и запустить переезд до конца года, начинать поиск работы нужно именно сейчас.

Начать стоит с LinkedIn — ваш профиль должен быть адаптирован под выдачу в поиске рекрутера.

15 сентября в 19:00 по Берлину (UTC+2) пройдет бесплатный мастер-класс, где вы узнаете:

✔️ Как правильно настроить LinkedIn-профиль, чтобы рекрутеры находили вас и приглашали на интервью
✔️ Как рекрутеры ищут кандидатов через LinkedIn Recruiter и что влияет на выдачу профиля в поиске
✔️ Как адаптировать профиль под разные рынки и карьерные цели
✔️ Какие зарплаты сейчас предлагают компании для IT-специалистов (внутренняя статистика)
✔️ Как получить оффер в Германии уже в этом году

📌 Зарегистрироваться

🎙 Спикеры:

Инесса — IT-рекрутер, раньше работала в Amazon, ING Bank и REWE Digital, где формировала и развивала международные IT-команды.

Роман — Software Engineer с опытом 13+ лет. Работал в BMW, IBM и Eurowings, где прошёл путь от разработчика до тимлида. Обладает большим опытом найма IT-специалистов и точно знает, на что обращают внимание немецкие компании при выборе кандидатов.

Инесса и Роман — основатели рекрутингово-иммиграционного агентства Transparent Hiring. Они знают рынок найма с обеих сторон: каждый день нанимают кандидатов для немецких компаний и помогают специалистам с поиском работы и переездом.

У Transparent Hiring:
⚡️100% закрытие кейсов по визам и жилью — ни одного отказа в визе за 6 лет на рынке
⚡️В команде работают практикующие рекрутеры и визовые эксперты с опытом работы в немецких визовых центрах и австрийском консульстве
⚡️ 600+ успешных кейсов релокации в Германию кандидатов из 45 стран

А еще у команды глубокая экспертиза в работе со специалистами из стран СНГ. Они продолжают перевозить кандидатов в Германию, в том числе из РФ.

👉 Регистрируйтесь на вебинар, чтобы понять, каким должен выглядеть ваш профиль для немецкого рынка.

А пока ждете вебинар, подпишитесь на авторский канал Германия с Инессой 🇩🇪 — там Инесса делится полезными советами по оформлению CV и LinkedIn и переезду в Германию и другие страны Европы.

#промо

Это вам за то, что не молитесь

Фингер Фуд - Фкусно и Точка!

@cgevent

#Нейропрожарка

Алаверды чудной прожарке, еще раз респектище автору.

Автор: Stacy Smith

Половина комментов под ней крутились вокруг "а вот надо было закончить так. Или так. Или вообще вот так". Штош, кричать в попу - не наш метод, поэтому, вместо комментария, со всем уважением отправляю нейромодернистский перепев (или как это назвать, когда нейровидео по мотивам нейровидео?). К сожалению, бесплатно не получилось - рублей 500 на кредиты ушло. Видео - свежий Грок, по-прежнему радует дешевизной и русским языком, а теперь еще и разнообразный тайминг. Картинки - стандартный набор ГПТ/Банана. Как обычно, не корысти ради, а развлечения для.

@cgevent

Мир смиренно кормил ИИ миром - скороговорко

Неделю назад у меня на Хабе выступал Андрей Себрант. Конечно за ИИ. Было очень плотно, местами брейнстормно, местами архивесело и дико интерактивно. Вопросы не иссякали много часов.

Андрей озвучил одну вроде простую, но очень красивую мысль:

"Тут вот говорят, что интернет закончился, и что данных для обучения почти не осталось.

Нет, просто дальше ИИ будет обучаться на мире. Вокруг нас."

Красиво, мне понравилось.

И на эту тему у меня есть следующий пост.

@cgevent

Если вы думаете, что предыдуший пост - это шутачки и прибаутачки (как обычно у Нейродеда), то нет, шутки закончились, вместе с интернетом.

Прямо щас:

Компания Human Archive (кладбище кожаных) официально пишет, что собирает RGB, RGB-D, tactile, mocap и robot data, разрабатывает собственные перчатки, wrist cameras и другие системы сбора. Компания заявляет о 100 000+ участниках и 500+ партнёрах в 30+ странах.

Это вам не Толока и «разметка картинок». Здесь пытаются записать то, что раньше почти не существовало в интернетике в больших объёмах - как именно человек взаимодействует своими неловкими конечностями с физическим миром.

А Индия уже сейчас стала огромной фабрикой кожаных данных.

Bloomberg описывает работников в переработке отходов, на фабриках, складах, фермах, стройках и других предприятиях, которые носят камеры и записывают собственную работу. По их расследованию, таких людей уже десятки тысяч.
TechCrunch отдельно писал о Human Archive, у которой тысячи активных гарнитур в Индии. Работников из сервисных компаний, гостиниц и ресторанов снимали при выполнении обычных задач. Компания дополнительно экспериментирует с tactile gloves, full-body motion capture и несколькими синхронными камерами.

Варвары из Objectways вообще открыто набирают людей для egocentric data collection (идеальный нейминг). В одной из официальных промо-кампаний предлагали аж 250 рупий за час пригодных данных за запись вроде складывания белья, раскладывания продуктов или сервировки стола.

А буквально сейчас Instawork запустила в Индии модный костюмчик Instacore. Их комплект содержит пять камер - на голове, груди и запястьях. Компания прямо говорит, что записывает реальную работу в индийских кухнях, складах, гостиницах и производстве для robotics training data. Готовить будут робаты.

С LLM кожаные обнаружили, что интернет уже содержит гигантскую часть текстового человеческого опыта. Для робатов такой халявы нет: интернетик почти не содержит нужные триллионы хорошо снятых примеров того, как человеческие руки (или другие ловкие члены) физически выполняют свою работу.

Поэтому сейчас возникает новая индустриальная революция:
Кожаных буквально превращают в сенсоры (станки) для создания «болванок физических действий».
Болванки идут производство робатов.
Все (ИИ и робаты) - довольны.

https://techcrunch.com/2026/05/26/human-archive-taps-into-indias-services-startups-to-collect-data-for-physical-ai/

Сентябрь 2026

@cgevent

Астра и Дипсик

Тут вот чувак протестил риггинг и анимацию в Блендоре через MCP.

Суть не в том, что Астра чуть получше, а в том, что у Дипсика запас токенов типа "неограниченный". Чувак пишет про в 330 раз больше, что, конечно, преувеличение, но смысл в том, что они у него в принципе не заканчиваются.

На итоге:
V4.1 Flash настолько дешёв, что появляется новая стратегия - чуть слабее модель, но гораздо больше итераций, проверок и субагентов для решения "черновых" задач.

@cgevent

Т-Технологии выложили подробный туториал по Perseus — опенсорсному фреймворку для обучения моделей персонализации на основе истории пользовательских событий.

Взяли малую версию датасета T‑ECD и на ней прогнали четыре сценария:

кандидатогенерация - прогноз кликов пользователя по товарам на следующий день;
ранжирование - сортировка товаров по релевантности;
классификация - прогноз того, совершит ли пользователь хотя бы одно активное действие в течение следующих семи дней;
регрессия - прогноз суммарной стоимости товаров, с которыми пользователь положительно провзаимодействует в следующем месяце.

В статье рассказали, как в каждом сценарии готовили данные, считали бейзлайн, обучали модель, запускали инференс и сравнивали метрики. Perseus во всех четырех экспериментах обошел базовые решения, хотя с разным отрывом.

А главное, чтобы добавить новые признаки или подключить события из другого домена, не нужно пересобирать все с нуля — достаточно изменить несколько строк в YAML-конфиге.

Если работаете с рекомендательными системами и мультидоменными данными – стоит почитать. Туториал лежит на Хабре, а сам код уже на GitHub.

https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/1081276/

https://github.com/perseus2026/perseus/blob/main/tutorial.ipynb

@cgevent

В комментариях к посту про разметку кожаных движений спросили, а есть обучение робатов древнейшей профессии?

О да.

@cgevent

#Нейропрожарка

МҰРАГЕР / THE HEIR / НАСЛЕДНИК

Автор Jinazis

Инструменты:
-Seedance 2.0
-GPT image
-CapCut
-Suno 6

По желанию поддержать автора в X репост+коммент желательно на ENG: https://x.com/Jinaz1s/status/2099213532860502382?s=20

В общем, между основной работой и другими делами решил просто по фану поучаствовать в конкурсе от Higgsfield. По ночам, когда было свободное время, садился на пару часов и неспешно делал. Ушло где-то неделю-полторы.

Не торопился, скорее отвлекался от основных проектов и тестил новые фишки в Seedance. Такая разгрузка головы)

Пайплайн супер изи: персы, ассеты и локации в GPT Image, само видео в Seedance 2.0, 1080p. Уложился в одну месячную подписку Higgsfield. До этого у них не был зареган, взял Ultra на 9000 токенов, плюс первую неделю Seedance был безлимитный. В итоге всё вышло в 270 баксов.

Музло сделал буквально за день, как только вышел Сунарь 6. Озвучка тоже родная, из Seedance. Цветкор вообще просто капкатовский фильтр, но, как по мне, подошёл идеально)

На призовые особо не рассчитываю. Можно было сделать лучше, но полной сосредоточенности на проекте не было. Больше делал в удовольствие, чтобы переключаться между основными задачами.

Сеттинг, кстати, выбран не случайно. Ситуативный маркетинг)

В общем, приятного просмотра!

В качестве тут: https://youtu.be/onM4nuF0nSg?si=QqNt8pKD2bPf6Ypx

@cgevent

Эппле бахнула Siri AI и новое поколение Apple Intelligence

Стартанул публичный rollout Siri AI вместе с iOS 27, iPadOS 27, macOS 27, watchOS 27 и visionOS 27. Пока Siri AI выходит в beta и только на английском, ещё пять языков обещаны в следующем месяце. 

Это не просто обновлённый голосовой Siri. Теперь Сирийская получает personal context из сообщений, почты и фотографий, понимает содержимое экрана, ведёт нормальный многоходовый диалог, ищет актуальную информацию в интернете и, что особенно важно, сама выполняет действия между приложениями. Например, может найти информацию в переписке и письме, после чего добавить нужные данные в Reminders или Calendar. 

Где-то мы это уже видели, но лучше поздно, чем никогда.

Под капотом работает семейство Apple Foundation Models 3. Оно включает 3B dense on-device AFM 3 Core, 20B sparse AFM 3 Core Advanced с активацией всего 1-4B параметров, серверные AFM 3 Cloud и AFM 3 Cloud Pro, а также отдельную image-модель ADM 3 Cloud.

Модели создавались Apple совместно с Google и Gemini. 

Дальше интереснее - полноценное обновление генерации изображений. Image Playground теперь умеет photorealistic generation и instruction-based editing, а Photos получила generative Extend, улучшенный Clean Up и Spatial Reframing. Генерация работает через ADM 3 Cloud в Private Cloud Compute. 

Для нищебродов: самый мощный локальный AFM 3 Core Advanced доступен только на части новых устройств, включая iPhone Duo, iPhone 18 Pro/Pro Max, iPhone Air, iPhone 17 Pro/Pro Max, iPad M4+ и Mac M3+ с минимум 12 GB unified memory. 

Кредиты и лимиты. Серверные функции Siri AI, Image Playground, intelligent photo editing и AFM 3 Cloud имеют дневные лимиты. Конкретные числа Apple не публикует - лимит динамический. Эппле говорит, что в будущем(когда?) за расширенный доступ можно будет доплачивать. 

Сегрегация: Siri AI  недоступна в ЕС на iPhone, iPad и Apple Watch. В Китае новое Apple Intelligence пока вообще не запускается. 

Сорс:

Официальный анонс Apple от 14 сентября:

https://www.apple.com/newsroom/2026/09/siri-ai-a-profoundly-more-capable-and-personal-assistant-is-here/

Техническое описание Apple Foundation Models 3:

https://machinelearning.apple.com/research/introducing-third-generation-of-apple-foundation-models

@cgevent