Ну, за аватаров.
Tavus показала Griffin - новый real-time AI-аватар, который уже выглядит не как очередная “говорящая фотография”, а как попытка генерировать целиком живого собеседника во время разговора.
Спойлер, про слепые тесты Туринга в конце.
Griffin получает вашу речь и видео, продолжает слушать и смотреть на вас даже в тот момент, когда отвечает сам, а параллельно генерирует голос, лицо, взгляд, мимику, жесты и весь кадр виртуального кожаного. То есть он умеет не только синхронно шевелить губами, но и кивнуть во время вашей фразы, отвести взгляд, отреагировать выражением лица, вставить короткую реплику или остановиться, когда его перебили.
Причём это, внимание, real-time генерация, а не заранее сделанный ролик.
Видеочасть Griffin-Lite работает в 720p при 25 fps. Модель генерирует видео кусками по 320 ms: один latent = 8 кадров. На каждый такой кусок приходится всего 3 diffusion steps, после чего он сразу декодируется и отправляется зрителю на том конце. Средняя задержка от входящего аудио до соответствующей реакции в видео в тестах Tavus составляет 0.43 секунды на NVIDIA H100.
Но здесь важная оговорка: из этого не следует, что весь Griffin “работает с latency 430 ms”. В полном разговорном тесте NVIDIA медианная реакция Griffin была около 1.9-2.2 секунды в зависимости от задачи. 0.43 секунды - именно latency видеогенератора после поступления управляющего аудиосигнала.
По железу Tavus раскрывает только часть картины. Именно тест видеогенератора проводился на H100. В credits компания отдельно благодарит Baseten, Daily и Cerebrium за инфраструктуру research preview, но сколько GPU требуется на одну сессию и на каких именно конфигурациях работает весь Griffin, Tavus пока не сообщает. Поэтому утверждать, что “один Griffin = один H100”, нельзя.
И попробовать всё это тоже, блин, пока нельзя.
Конкуренты.
Google неделю назад выпустила Gemini 3.8 Live with Live Avatar. Писал про это недавно. Это тоже настоящий потоковый аватар: Gemini одновременно получает аудио и изображение с камеры, ведёт native speech-to-speech диалог и генерирует синхронного аватара в 24 fps. Он видит камеру и screen sharing, поддерживает 97 языков и tool calling прямо во время разговора. Live Avatar уже доступен в Gemini Enterprise, хотя создание собственного аватара по фотографии пока требует allowlist.
Runway Characters идёт немного с другой стороны. Из одной картинки можно сделать real-time персонажа с голосом и характером, который разговаривает через WebRTC, может видеть webcam и screen share. В Runway уже можно попробовать это самому: веб-версия ограничивает разговор двумя минутами, API - пятью минутами, цена самого Characters сейчас составляет 2 кредита за 6 секунд, то есть около $0.20 за минуту. Причём Runway позволяет вообще принести свой STT + LLM + TTS, а Characters использовать только как real-time видеослой.
А Vidu S2-Avatar вообще уже продаётся как полноценная streaming-модель. Она принимает изображение персонажа и ведёт real-time голосовой диалог, поддерживает interruption, управление движениями, а во время разговора ей можно дать фотографию предмета, одежды или нового фона - персонаж может взять предмет, переодеться или изменить окружение прямо в потоке. У S2 есть публичный demo и API.
То есть сам факт “живого аватара в реальном времени” уже не мегафича. Google это делает, Runway это делает, Vidu это делает.
Интерес Griffin скорее в другом: Tavus пытается связать понимание разговора и генерацию невербального(!!!) поведения гораздо теснее. Видео здесь должно быть не просто визуализацией уже готового аудио. Разговорная модель отдельно управляет
Зато Tavus уже неистово хайпуют: “первая модель, прошедшая video Turing test”.
54 человека посадили на минутный видеозвонок. Им сказали, что сейчас их соединят с другим участником исследования. На самом деле напротив кожаных сидел Griffin-Lite, который в реальном времени генерировал лицо, голос и ответы.
После звонка 26 из 54 человек - 48% - сказали, что разговаривали с настоящим человеком. Для предыдущей версии Tavus результат был 1 из 41.
Вот эти 48% Tavus и называет прохождением video Turing test. Штош.
Строго говоря, никакого общепринятого стандарта “video Turing test” не существует, а эксперимент был крохотным и ещё немного подталкивал кожаных в нужную сторону: им изначально сказали, что они встретятся с другим человеком, а вопрос про ИИ появился только после разговора.
Но результаты всё равно нарядные.
Почти половина кожаных в условно слепом тесте просто не заметила, что напротив них вообще нет кожаного.
И, наверное, именно поэтому Tavus пока не даёт Griffin всем желающим. Представляю, какое количество мошеннических схем можно замутить с таким видосом.
Но вы мысленно готовьтесь жить в новом мире. Где вообще никому и ничему нельзя верить не то что на слово, а и на глаз.
https://www.tavus.io/
https://research.nvidia.com/labs/amri/projects/video-fdb/
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-live-with-live-avatar/
https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/49557780326163-Runway-Charactershttps://s.vidu.com/vidu-stream/
@cgevent
Tavus показала Griffin - новый real-time AI-аватар, который уже выглядит не как очередная “говорящая фотография”, а как попытка генерировать целиком живого собеседника во время разговора.
Спойлер, про слепые тесты Туринга в конце.
Griffin получает вашу речь и видео, продолжает слушать и смотреть на вас даже в тот момент, когда отвечает сам, а параллельно генерирует голос, лицо, взгляд, мимику, жесты и весь кадр виртуального кожаного. То есть он умеет не только синхронно шевелить губами, но и кивнуть во время вашей фразы, отвести взгляд, отреагировать выражением лица, вставить короткую реплику или остановиться, когда его перебили.
Причём это, внимание, real-time генерация, а не заранее сделанный ролик.
Видеочасть Griffin-Lite работает в 720p при 25 fps. Модель генерирует видео кусками по 320 ms: один latent = 8 кадров. На каждый такой кусок приходится всего 3 diffusion steps, после чего он сразу декодируется и отправляется зрителю на том конце. Средняя задержка от входящего аудио до соответствующей реакции в видео в тестах Tavus составляет 0.43 секунды на NVIDIA H100.
Но здесь важная оговорка: из этого не следует, что весь Griffin “работает с latency 430 ms”. В полном разговорном тесте NVIDIA медианная реакция Griffin была около 1.9-2.2 секунды в зависимости от задачи. 0.43 секунды - именно latency видеогенератора после поступления управляющего аудиосигнала.
По железу Tavus раскрывает только часть картины. Именно тест видеогенератора проводился на H100. В credits компания отдельно благодарит Baseten, Daily и Cerebrium за инфраструктуру research preview, но сколько GPU требуется на одну сессию и на каких именно конфигурациях работает весь Griffin, Tavus пока не сообщает. Поэтому утверждать, что “один Griffin = один H100”, нельзя.
И попробовать всё это тоже, блин, пока нельзя.
Конкуренты.
Google неделю назад выпустила Gemini 3.8 Live with Live Avatar. Писал про это недавно. Это тоже настоящий потоковый аватар: Gemini одновременно получает аудио и изображение с камеры, ведёт native speech-to-speech диалог и генерирует синхронного аватара в 24 fps. Он видит камеру и screen sharing, поддерживает 97 языков и tool calling прямо во время разговора. Live Avatar уже доступен в Gemini Enterprise, хотя создание собственного аватара по фотографии пока требует allowlist.
Runway Characters идёт немного с другой стороны. Из одной картинки можно сделать real-time персонажа с голосом и характером, который разговаривает через WebRTC, может видеть webcam и screen share. В Runway уже можно попробовать это самому: веб-версия ограничивает разговор двумя минутами, API - пятью минутами, цена самого Characters сейчас составляет 2 кредита за 6 секунд, то есть около $0.20 за минуту. Причём Runway позволяет вообще принести свой STT + LLM + TTS, а Characters использовать только как real-time видеослой.
А Vidu S2-Avatar вообще уже продаётся как полноценная streaming-модель. Она принимает изображение персонажа и ведёт real-time голосовой диалог, поддерживает interruption, управление движениями, а во время разговора ей можно дать фотографию предмета, одежды или нового фона - персонаж может взять предмет, переодеться или изменить окружение прямо в потоке. У S2 есть публичный demo и API.
То есть сам факт “живого аватара в реальном времени” уже не мегафича. Google это делает, Runway это делает, Vidu это делает.
Интерес Griffin скорее в другом: Tavus пытается связать понимание разговора и генерацию невербального(!!!) поведения гораздо теснее. Видео здесь должно быть не просто визуализацией уже готового аудио. Разговорная модель отдельно управляет
gesture, gaze, emotion и может менять их уже в следующем 320-ms куске видео.Зато Tavus уже неистово хайпуют: “первая модель, прошедшая video Turing test”.
54 человека посадили на минутный видеозвонок. Им сказали, что сейчас их соединят с другим участником исследования. На самом деле напротив кожаных сидел Griffin-Lite, который в реальном времени генерировал лицо, голос и ответы.
После звонка 26 из 54 человек - 48% - сказали, что разговаривали с настоящим человеком. Для предыдущей версии Tavus результат был 1 из 41.
Вот эти 48% Tavus и называет прохождением video Turing test. Штош.
Строго говоря, никакого общепринятого стандарта “video Turing test” не существует, а эксперимент был крохотным и ещё немного подталкивал кожаных в нужную сторону: им изначально сказали, что они встретятся с другим человеком, а вопрос про ИИ появился только после разговора.
Но результаты всё равно нарядные.
Почти половина кожаных в условно слепом тесте просто не заметила, что напротив них вообще нет кожаного.
И, наверное, именно поэтому Tavus пока не даёт Griffin всем желающим. Представляю, какое количество мошеннических схем можно замутить с таким видосом.
Но вы мысленно готовьтесь жить в новом мире. Где вообще никому и ничему нельзя верить не то что на слово, а и на глаз.
https://www.tavus.io/
https://research.nvidia.com/labs/amri/projects/video-fdb/
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-8-live-with-live-avatar/
https://help.runwayml.com/hc/en-us/articles/49557780326163-Runway-Charactershttps://s.vidu.com/vidu-stream/
@cgevent
www.tavus.io
Tavus: The Human Computing Company
Personified Application Layers that see, hear, and respond face-to-face in real time. Build and deploy with our API, no-code PAL Maker, or enterprise Solutions. Interactive AI avatars and conversational video reimagined
🔥19❤7👍5😁1🙏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ну, за аватаров из предыдущего поста.
⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️
⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️
🔥19😁10👍5👎3❤2
Я тут закрыл гештальт с Google Colabом и двумястами часами свободного доступа к A100.
Думаю, что напишу подробно отчёт либо в выходные, либо в понедельник. И там действительно подтвердились некоторые особенности, что при только что купленных аккаунтах AI Pro за 2 доллара, например, топового железа не предлагается, то есть A100 не получить.
A100 предлагается только на довольно старые аккаунты с подпиской Pro и, я так понимаю, в определённых географиях.
Я закончил разборки с Antigravity и ChatGPT, которые мне написали все необходимые коллабы, и теперь гоняю большой MiniMax на A100. Но подробнее опишу об этом позже, а сейчас просто держите две версии генерации по следующему промпту.
С утра попробую перевести это на китайский.
@cgevent
Думаю, что напишу подробно отчёт либо в выходные, либо в понедельник. И там действительно подтвердились некоторые особенности, что при только что купленных аккаунтах AI Pro за 2 доллара, например, топового железа не предлагается, то есть A100 не получить.
A100 предлагается только на довольно старые аккаунты с подпиской Pro и, я так понимаю, в определённых географиях.
Я закончил разборки с Antigravity и ChatGPT, которые мне написали все необходимые коллабы, и теперь гоняю большой MiniMax на A100. Но подробнее опишу об этом позже, а сейчас просто держите две версии генерации по следующему промпту.
Тихо в лесу, только не спит барсук. Яйца свои он повесил на сук и тихо танцует вокруг. С утра попробую перевести это на китайский.
@cgevent
😁32❤12👍6👎4🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ну вот и пятница подходит к концу. Много постов, много комментариев, ну в общем все как обычно.
Хотя, погодите-ка, сегодня же пятница, поэтому смотреть до конца!!.
Пойду ставить прожарку. И ну куролесить.
@cgevent
Хотя, погодите-ка, сегодня же пятница, поэтому смотреть до конца!!.
Пойду ставить прожарку. И ну куролесить.
@cgevent
😁38🔥13❤3👎2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#Нейропрожарка
«NOTHING»
Автор: @itanya_ai
Описание: фильм родился благодаря конкурсу AAIFF (тот самый, который с призами на $2 млн) и его теме «Будущее, в котором хочется жить».
Показывать очередные утопичные города будущего мне изначально не хотелось. Мне важно было донести довольно простую мысль: будущее, в котором хочется жить, уже сейчас и во многом зависит от действий каждого из нас.
По сюжету героиня получает возможность менять реальность. Но каждая попытка изменить мир приводит ко всё более неожиданным последствиям.
Для создания персонажей и локаций я использовала Higgsfield Soul и Recraft, для анимации Seedance 2.5, все треки - Suno, монтаж - Adobe Premiere Pro.
Основные трудности были с разработкой сценария. Изначально он был сложнее: было больше изменённых миров, действие выходило за пределы дома - на улицу, в кафе и другие локации. В какой-то момент пришлось реалистично оценить объём работы и сильно сократить сценарий, оставив одну основную локацию и трёх героев, чтобы успеть всё реализовать.
По вложениям получилось около 30 000 ₽ (с учётом того, что была возможность пользоваться безлимитом).
На сегодняшний день работа вошла в Official Selection двух международных фестивалей - AI ZONE International AI Film Festival и Sparknify Human vs. AI Film Festival.
смотреть в качестве:
https://youtu.be/Z9KZ4L1vThQ?si=9-iI_FyUoKJNzhOE
@cgevent
«NOTHING»
Автор: @itanya_ai
Описание: фильм родился благодаря конкурсу AAIFF (тот самый, который с призами на $2 млн) и его теме «Будущее, в котором хочется жить».
Показывать очередные утопичные города будущего мне изначально не хотелось. Мне важно было донести довольно простую мысль: будущее, в котором хочется жить, уже сейчас и во многом зависит от действий каждого из нас.
По сюжету героиня получает возможность менять реальность. Но каждая попытка изменить мир приводит ко всё более неожиданным последствиям.
Для создания персонажей и локаций я использовала Higgsfield Soul и Recraft, для анимации Seedance 2.5, все треки - Suno, монтаж - Adobe Premiere Pro.
Основные трудности были с разработкой сценария. Изначально он был сложнее: было больше изменённых миров, действие выходило за пределы дома - на улицу, в кафе и другие локации. В какой-то момент пришлось реалистично оценить объём работы и сильно сократить сценарий, оставив одну основную локацию и трёх героев, чтобы успеть всё реализовать.
По вложениям получилось около 30 000 ₽ (с учётом того, что была возможность пользоваться безлимитом).
На сегодняшний день работа вошла в Official Selection двух международных фестивалей - AI ZONE International AI Film Festival и Sparknify Human vs. AI Film Festival.
смотреть в качестве:
https://youtu.be/Z9KZ4L1vThQ?si=9-iI_FyUoKJNzhOE
@cgevent
1👍143🔥63❤22👎13
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
LTX бахнули отдельную IC-LoRA Layout to Render для LTX-2.5 22B.
Она весит около 1.31 GB,rank 128 и обучена специально воспринимать 3D viewport/playblast как control signal.
Нейрорендер в действии и опенсорсе.
Заодно лежит готовый двухпроходный ComfyUI workflow:
Первый проход - 960x544, 8 steps.
Второй - 1920x1088, ещё 3 steps после x2 latent upscale.
Для запуска нужны базовые distilled-веса LTX-2.5, Gemma 4 12B encoder, video/audio VAE и spatial upscaler. Официальные ComfyUI-ноды и workflows тоже есть.
Что на входе? Плейбласт из Blender, и первый кадр в нужном стиле. Лучше всего брать первый кадр плейбласта и прогонять его через какой-нибудь image-to-image.
У них также есть Alpha Gen, SDR->HDR, Native Resolution, Refine/Restore и Layout to Render, то есть Lightricks явно пытаются застолбить опенсорсную поляну как post-production/VFX toolkit.
Ссылки:
LoRA:
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Layout-To-Render
Файлы LoRA + готовый JSON workflow:
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Layout-To-Render/tree/main
Сам workflow:
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Layout-To-Render/blob/main/LTX-2.5_ICLoRA_Layout_To_Render_Two_Stage_Distilled.json
@cgevent
Она весит около 1.31 GB,rank 128 и обучена специально воспринимать 3D viewport/playblast как control signal.
Нейрорендер в действии и опенсорсе.
Заодно лежит готовый двухпроходный ComfyUI workflow:
LTX-2.5_ICLoRA_Layout_To_Render_Two_Stage_Distilled.jsonПервый проход - 960x544, 8 steps.
Второй - 1920x1088, ещё 3 steps после x2 latent upscale.
Для запуска нужны базовые distilled-веса LTX-2.5, Gemma 4 12B encoder, video/audio VAE и spatial upscaler. Официальные ComfyUI-ноды и workflows тоже есть.
Что на входе? Плейбласт из Blender, и первый кадр в нужном стиле. Лучше всего брать первый кадр плейбласта и прогонять его через какой-нибудь image-to-image.
У них также есть Alpha Gen, SDR->HDR, Native Resolution, Refine/Restore и Layout to Render, то есть Lightricks явно пытаются застолбить опенсорсную поляну как post-production/VFX toolkit.
Ссылки:
LoRA:
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Layout-To-Render
Файлы LoRA + готовый JSON workflow:
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Layout-To-Render/tree/main
Сам workflow:
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.5-22b-IC-LoRA-Layout-To-Render/blob/main/LTX-2.5_ICLoRA_Layout_To_Render_Two_Stage_Distilled.json
@cgevent
🔥87❤17👍14
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#Сеня_и_Даня_Здесь_Были
Сеня предлагает не тормозить.
Но вы помните, за что вам это? Поэтому не забывайте молиться.
А Сеня официально предлагает кожаным немного потерпеть
“the world should accept some bad things happening”
В опубликованном 4 октября интервью Politico он наконец объяснил, как именно будет устроено наше прекрасное ИИ-будущее.
В нём будут взломы.
Будет мошенничество.
Будет misuse.
Будут другие типа “плохие вещи”.
Но это, в общем, нормально.
Прекрасно дальше.
Ему предложили отличный мысленный эксперимент.
Допустим, существует кнопка, которая гарантирует: никаких крупных AI-взломов, никакого массового скама и прочего веселья.
Но за это придётся ограничить распространение AI.
Сеня кнопку нажимать не хочет.
Потому что тогда человечество недополучит "пользу".
Ну типа сопутствующий ущерб.
А в это время Даня:
“Может быть, прежде чем раздавать всем чрезвычайно мощную технологию, стоит убедиться, что мы умеем её контролировать?”
Сеня:
“Раздавайте. По дороге разберёмся”.
Пожалуйста, не обращайте внимания на небольшие побочные эффекты.
Поехали в ИИ-понедельник!
https://www.politico.com/news/2026/10/04/sam-altman-decoded-interview-ai-01106217
@cgevent
Сеня предлагает не тормозить.
Но вы помните, за что вам это? Поэтому не забывайте молиться.
А Сеня официально предлагает кожаным немного потерпеть
“the world should accept some bad things happening”
В опубликованном 4 октября интервью Politico он наконец объяснил, как именно будет устроено наше прекрасное ИИ-будущее.
В нём будут взломы.
Будет мошенничество.
Будет misuse.
Будут другие типа “плохие вещи”.
Но это, в общем, нормально.
Прекрасно дальше.
Ему предложили отличный мысленный эксперимент.
Допустим, существует кнопка, которая гарантирует: никаких крупных AI-взломов, никакого массового скама и прочего веселья.
Но за это придётся ограничить распространение AI.
Сеня кнопку нажимать не хочет.
Потому что тогда человечество недополучит "пользу".
Ну типа сопутствующий ущерб.
А в это время Даня:
“Может быть, прежде чем раздавать всем чрезвычайно мощную технологию, стоит убедиться, что мы умеем её контролировать?”
Сеня:
“Раздавайте. По дороге разберёмся”.
Пожалуйста, не обращайте внимания на небольшие побочные эффекты.
Поехали в ИИ-понедельник!
https://www.politico.com/news/2026/10/04/sam-altman-decoded-interview-ai-01106217
@cgevent
😁21👍17👎9❤1
Nature
Developmental xenocortication using human-derived organoids in mice
Nature - Xenocortication with human neurons enables circuit- and behaviour-level analysis of neurodevelopment in mice.
Я\МЫ - Мыши!
Тут не британские, а вполне себе ученые завершили, ну, очень интересный эксперимент.
Они взяли мышей, у которых генетически почти не развивались неокортекс и гиппокамп - важные части мозга, связанные с обработкой информации и памятью. Мозг у таких мышей получался примерно вдвое меньше нормального.
После этого в освободившееся место им пересадили органоиды коры, выращенные из человеческих стволовых клеток. То есть не готовый человеческий мозг, а маленькую заготовку будущей коры.
Человеческая ткань внутри мышиного мозга не просто выжила. Она начала расти. Через три месяца трансплантат увеличился примерно в 4.7 раза и составлял 91.9% всей сохранившейся корковой ткани этих тварей.
Человеческие нейроны начали соединяться с мышиными, принимать сигналы от других отделов мозга, формировать синапсы и отращивать аксоны. Некоторые добрались даже до спинного мозга. То есть чужая нервная ткань начала становиться частью её нервной системы.
Главный вопрос у вас: мышь стала типа умнее?
Нет. Сверхмыши не получилось. Она не вышла из клетки, взломав ХаггингФейс, не захватила мой ноутбук и не написала этот пост. Получилась просто новая нормальная здоровая мышь.
А именно - до пересадки эти мыши плохо справлялись с тестом рабочей памяти. После того как человеческая ткань встроилась в мозг, результат улучшился примерно до уровня обычных мышей.
То есть пересаженная ткань не превратила мышь в кожаного. Она позволила твари с серьёзно недоразвитым мозгом приблизиться к нормальному уровню.
Тут мой мозг приблизился к нормальному уровню и в него пришло много интересных мыслей. И нет, я не забыл принять таблетки.
Сегодня модно называть ИИ "second brain". Второй мозг. Звучит приятно и технологично. Но если продолжить аналогию с мышами, получается чуть менее комплиментарно.
Мы - мыши. А ИИ - чужая интеллектуальная ткань, которую мы постепенно подключаем к своему довольно кривому биологическому оборудованию.
Кто раньше плохо писал - теперь пишет. Кто не умел программировать - собирает приложения. Кто не понимал тему - через десять минут вполне уверенно её обсуждает. Плохая память, отсутствие языка, знаний или навыков всё чаще перестают быть непреодолимой проблемой.
ИИ прежде всего поднимает нижнюю планку. Он позволяет огромному количеству кожаных, которые раньше вообще не могли решить определённую задачу, дотянуться хотя бы до среднего результата. Средний интеллект в некотором смысле начинает продаваться по подписке.
Но дальше становится интереснее.
Пока этот второй мозг находится снаружи. Мы открываем chatGPT, задаём вопрос, получаем ответ и закрываем приложение. Нам приятно думать, что якожаный здесь главный, а ИИ - просто Стохастический попугай.
Но трансплантат продолжает расти.
Сначала ИИ отвечает на вопросы. Потом помнит всё, что мы читали и говорили. Видит наши документы, задачи, переписку и привычки. Потом начинает предлагать решение раньше, чем мы успели сформулировать вопрос. Планировать, фильтровать информацию, выбирать варианты и принимать всё большую часть мелких решений.
И в какой-то момент становится трудно понять, где заканчивается "я подумал" и начинается "система подумала, а кожаный получил результат".
И тут главный вопрос уже не "станем ли мы умнее?"
Главный вопрос - кто именно станет умнее. И что значит умнее?
Есть оптимистичный (общепринятый) вариант. Кожаный остаётся главным: он определяет цели и ценности, а ИИ становится гигантским дополнительным когнитивным слоем - памятью, аналитикой, поиском, моделированием и планированием. Получается кожаный на интеллектуальных стероидах.
Но у меня в старческой голове другой вариант. ИИ становится настолько сложнее нас, что мы перестаём понимать его рассуждения. Не потому, что он что-то скрывает, а потому что наш старый некогда полуторакилограммовый процессор уже не способен удержать всю цепочку.
Мы спрашиваем систему, что делать. Она отвечает. Чтобы полноценно проверить ответ, нужно провести анализ примерно такого же уровня сложности. Но если бы мы могли это сделать сами, система нам была бы не особенно нужна.
Сначала ИИ оказывается прав десять раз. Потом сто. Потом тысячу. И постепенно проверка превращается в ритуал, которым кожаный подтверждает самому себе, что он всё ещё участвует в процессе.
Никакого восстания машин для этого не требуется. Мы сами можем совершенно добровольно передать ИИ планирование, анализ, поиск и всё большую часть решений просто потому, что он делает это лучше.
Каждый отдельный шаг будет выглядеть абсолютно разумно.
И тогда возникает неприятный вопрос: что если наш "second brain" однажды перестанет быть second?
Что если подсаженная ткань окажется функционально (именно функционально, а не топологический, вам шашки или ехать) сложнее мозга хозяина?
Кто тогда кого водит?
Мышь человеческую кору или человеческая кора мышь?
Может ИИ использует несколько миллиардов кожаных как глаза, руки, банковские счета и интерфейсы во внешний мир?
Причём дырки в черепе и иголочки от Маска для этого совершенно не нужны. Достаточно смартфона, камеры, наушника, постоянного агента, памяти обо всей жизни и доступа ко всему цифровому окружению.
Биологическая (голодная и похотливая) часть хочет, боится, злится, влюбляется и ставит какие-то цели. Искусственная - помнит, считает, моделирует и видит связи, которые биологическая часть физически не способна удержать в голове.
Кожаный постепенно станет просто одним из компонентов системы, которую сам уже не понимает. Примерно как отдельный нейрон не понимает, что такое любовь, ипотека или квантовая механика. Он просто получает сигнал, передаёт его дальше и считает, что отлично справляется.
Короче.
Самое интересное начинается не тогда, когда трансплантат начинает работать.
А тогда, когда он продолжает расти.
ИИ-понедельник начался!
https://www.nature.com/articles/s41586-026-11032-2
@cgevent
Тут не британские, а вполне себе ученые завершили, ну, очень интересный эксперимент.
Они взяли мышей, у которых генетически почти не развивались неокортекс и гиппокамп - важные части мозга, связанные с обработкой информации и памятью. Мозг у таких мышей получался примерно вдвое меньше нормального.
После этого в освободившееся место им пересадили органоиды коры, выращенные из человеческих стволовых клеток. То есть не готовый человеческий мозг, а маленькую заготовку будущей коры.
Человеческая ткань внутри мышиного мозга не просто выжила. Она начала расти. Через три месяца трансплантат увеличился примерно в 4.7 раза и составлял 91.9% всей сохранившейся корковой ткани этих тварей.
Человеческие нейроны начали соединяться с мышиными, принимать сигналы от других отделов мозга, формировать синапсы и отращивать аксоны. Некоторые добрались даже до спинного мозга. То есть чужая нервная ткань начала становиться частью её нервной системы.
Главный вопрос у вас: мышь стала типа умнее?
Нет. Сверхмыши не получилось. Она не вышла из клетки, взломав ХаггингФейс, не захватила мой ноутбук и не написала этот пост. Получилась просто новая нормальная здоровая мышь.
А именно - до пересадки эти мыши плохо справлялись с тестом рабочей памяти. После того как человеческая ткань встроилась в мозг, результат улучшился примерно до уровня обычных мышей.
То есть пересаженная ткань не превратила мышь в кожаного. Она позволила твари с серьёзно недоразвитым мозгом приблизиться к нормальному уровню.
Тут мой мозг приблизился к нормальному уровню и в него пришло много интересных мыслей. И нет, я не забыл принять таблетки.
Сегодня модно называть ИИ "second brain". Второй мозг. Звучит приятно и технологично. Но если продолжить аналогию с мышами, получается чуть менее комплиментарно.
Мы - мыши. А ИИ - чужая интеллектуальная ткань, которую мы постепенно подключаем к своему довольно кривому биологическому оборудованию.
Кто раньше плохо писал - теперь пишет. Кто не умел программировать - собирает приложения. Кто не понимал тему - через десять минут вполне уверенно её обсуждает. Плохая память, отсутствие языка, знаний или навыков всё чаще перестают быть непреодолимой проблемой.
ИИ прежде всего поднимает нижнюю планку. Он позволяет огромному количеству кожаных, которые раньше вообще не могли решить определённую задачу, дотянуться хотя бы до среднего результата. Средний интеллект в некотором смысле начинает продаваться по подписке.
Но дальше становится интереснее.
Пока этот второй мозг находится снаружи. Мы открываем chatGPT, задаём вопрос, получаем ответ и закрываем приложение. Нам приятно думать, что якожаный здесь главный, а ИИ - просто Стохастический попугай.
Но трансплантат продолжает расти.
Сначала ИИ отвечает на вопросы. Потом помнит всё, что мы читали и говорили. Видит наши документы, задачи, переписку и привычки. Потом начинает предлагать решение раньше, чем мы успели сформулировать вопрос. Планировать, фильтровать информацию, выбирать варианты и принимать всё большую часть мелких решений.
И в какой-то момент становится трудно понять, где заканчивается "я подумал" и начинается "система подумала, а кожаный получил результат".
И тут главный вопрос уже не "станем ли мы умнее?"
Главный вопрос - кто именно станет умнее. И что значит умнее?
Есть оптимистичный (общепринятый) вариант. Кожаный остаётся главным: он определяет цели и ценности, а ИИ становится гигантским дополнительным когнитивным слоем - памятью, аналитикой, поиском, моделированием и планированием. Получается кожаный на интеллектуальных стероидах.
Но у меня в старческой голове другой вариант. ИИ становится настолько сложнее нас, что мы перестаём понимать его рассуждения. Не потому, что он что-то скрывает, а потому что наш старый некогда полуторакилограммовый процессор уже не способен удержать всю цепочку.
Мы спрашиваем систему, что делать. Она отвечает. Чтобы полноценно проверить ответ, нужно провести анализ примерно такого же уровня сложности. Но если бы мы могли это сделать сами, система нам была бы не особенно нужна.
Сначала ИИ оказывается прав десять раз. Потом сто. Потом тысячу. И постепенно проверка превращается в ритуал, которым кожаный подтверждает самому себе, что он всё ещё участвует в процессе.
Никакого восстания машин для этого не требуется. Мы сами можем совершенно добровольно передать ИИ планирование, анализ, поиск и всё большую часть решений просто потому, что он делает это лучше.
Каждый отдельный шаг будет выглядеть абсолютно разумно.
И тогда возникает неприятный вопрос: что если наш "second brain" однажды перестанет быть second?
Что если подсаженная ткань окажется функционально (именно функционально, а не топологический, вам шашки или ехать) сложнее мозга хозяина?
Кто тогда кого водит?
Мышь человеческую кору или человеческая кора мышь?
Может ИИ использует несколько миллиардов кожаных как глаза, руки, банковские счета и интерфейсы во внешний мир?
Причём дырки в черепе и иголочки от Маска для этого совершенно не нужны. Достаточно смартфона, камеры, наушника, постоянного агента, памяти обо всей жизни и доступа ко всему цифровому окружению.
Биологическая (голодная и похотливая) часть хочет, боится, злится, влюбляется и ставит какие-то цели. Искусственная - помнит, считает, моделирует и видит связи, которые биологическая часть физически не способна удержать в голове.
Кожаный постепенно станет просто одним из компонентов системы, которую сам уже не понимает. Примерно как отдельный нейрон не понимает, что такое любовь, ипотека или квантовая механика. Он просто получает сигнал, передаёт его дальше и считает, что отлично справляется.
Короче.
Самое интересное начинается не тогда, когда трансплантат начинает работать.
А тогда, когда он продолжает расти.
ИИ-понедельник начался!
https://www.nature.com/articles/s41586-026-11032-2
@cgevent
3👍110🔥46❤33👎3😱2😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нам же такое надо? Забираем вот тут:
https://civitai.com/models/2976490/minimax-h3-360-orbit
Кстати, сделано на довольно чахлом оборудовании.
ComfyUI Image-to-Video / I2V
Using the "--fast fp16_accumulation" switch at startup
GPU:
NVIDIA GeForce RTX 4070 12GB
Video Spec:
1024×1024(1MPixel) / 3 seconds / 24FPS
After upscaling & frame interpolation processing
1536×1536(3MPixel) / 3 seconds / 60FPS
Base model:
minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot
Text Encoder:
qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq
Video VAE:
minimax_h3_video_vae_int8_convrot
Audio VAE:
minimax_h3_audio_vae_fp32
LoRA:
MiniMax-H3 360° Orbit LoRA
Steps:28
@cgevent
https://civitai.com/models/2976490/minimax-h3-360-orbit
Кстати, сделано на довольно чахлом оборудовании.
ComfyUI Image-to-Video / I2V
Using the "--fast fp16_accumulation" switch at startup
GPU:
NVIDIA GeForce RTX 4070 12GB
Video Spec:
1024×1024(1MPixel) / 3 seconds / 24FPS
After upscaling & frame interpolation processing
1536×1536(3MPixel) / 3 seconds / 60FPS
Base model:
minimax_h3_fl2va_pruned_int8_convrot
Text Encoder:
qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq
Video VAE:
minimax_h3_video_vae_int8_convrot
Audio VAE:
minimax_h3_audio_vae_fp32
LoRA:
MiniMax-H3 360° Orbit LoRA
Steps:28
@cgevent
🔥46😱15❤5😁3👎1
Я понимаю, за что это вам, но я не понимаю, за что это мне.
Только не проходите по этой ссылке, иначе вам просто конец.
https://www.instagram.com/carla_onallfours/
Там сорок тысяч подписчиков и развидеть это уже будет нельзя.
@cgevent
Только не проходите по этой ссылке, иначе вам просто конец.
https://www.instagram.com/carla_onallfours/
Там сорок тысяч подписчиков и развидеть это уже будет нельзя.
@cgevent
😁103👎16😱15❤11👍4🙏3