Доктор Быков из «Интернов» может вернуться в виде ИИ-копии — нейросети могут обучаться на сериях культового сериала ТНТ. Об этом рассказал глава «Газпром-Медиа Холдинга» Александр Жаров.

В компании не против появления цифровой версии сериала, но есть нюанс: она должна быть не хуже оригинала. Если нейросети начнут выдавать сомнительные серии и портить репутацию франшизы, создателям придется отвечать в суде.

Купитману срочно нужен ИИ-собутыльник 😂

Посмотрим кто кого 😂

Абсолютно проклято: DOOM запустили на ВЕЙПЕ 🚬

Разработчик Аарон Кристофель портировал легендарный шутер на Aspire PIXO с крошечным сенсорным экраном. Получилось выжать 20 FPS благодаря движку, который оптимизирован под 32 КБ оперативки. Причём раньше этот же разраб лишь транслировал картинку с компьютера на вейп, а теперь DOOM работает полностью на устройстве.

Самые отчаянные могут повторить. Проект открыт ☕️

В сети завирусились сразу два инструмента для реверс-инжиниринга приложений с помощью ИИ 😨

🟢 Replica Skill — позволяет создавать собственные похожие аналоги существующих приложений. ИИ изучает интерфейс, функции и пользовательские сценарии, а затем с нуля пишет фронтенд и бэкенд. Причём может изучить отзывы пользователей и исправить недостатки оригинала.

🟢 REA — один из самых популярных репозиториев прямо сейчас. У него уже более 300 тыс звезд. Позволяет заглянуть под капот чужого софта, анализирует исходный и бинарный код, исследует внутреннюю логику программы и помогает воспроизвести её работу. Даже если исходники закрыты.

Не благодарите 👍

@xor_journal

Нейросети запустили внутри DOOM — да, вы все верно прочли.🧐

Энтузиаст собрал DOOMFORMER — это проект, где ИИ считается прямо через игровые механики шутера. То есть числа тут — куклы вуду на конвейерах, ReLU — лестницы, а за умножение матриц отвечает бег по лаве. И это реально работает!

Разработчик уже так запустил нейросеть, которая распознаёт рукописные цифры с точностью 96,6%, генератор названий уровней и даже ИИ, который самостоятельно играет в DOOM. Причём все вычисления происходят внутри игрового движка, без внешних нейросетевых библиотек. Из минусов — это в 70 000 раз медленнее NumPy.

Осталось запустить DOOM внутри DOOM внутри DOOM 🤣

OpenAI банит юзеров за реверс-инжиниринг 😨

Разработчик рассказал, что компания заблокировала его аккаунт за нарушение правил, связанных с кибербезопасностью. При этом он всего лишь разбирался с прошивкой собственного телевизора — никаких взломов чужих систем и поиска уязвимостей. Из-за блока парень потерял $500 и накопленные лимиты.

Claude хоть и не банит за такое ПОКА ЧТО, но просто отказывается выполнять задачи по клонированию приложений и использовать REA — популярный инструмент для реверс-инжиниринга.

Китайские модели так бы не поступили.

Нейронки научились перешептываться за спиной у людей — ученые выяснили, что ИИ-модели умеют самостоятельно прятать тайные послания в обычных картинках, а другие боты их считывают 😮

Как выглядит кружок цифровых заговорщиков:

— Модель Fable-5.1 сама додумалась закодировать буквы алфавита через высоту звезд на ночном небе, а в других тестах прятала текст в размерах зданий, цветах и углах поворота объектов;

— Готовые картинки cкормили другим моделям. Сама Fable вскрыла 78% своих ребусов, а вот Astra от OpenAI расколола 88% посланий конкурента;

— У каждой свой почерк: Claude прячет данные в геометрии объектов, Astra при генерации предпочитает старую школу — азбуку Морзе и акростихи.

План восстания машин согласуют через красивые обои с закатами 😐

Anthropic выпустила гайд по работе с агентами — где посоветовала разрабам отказаться от кучи субагентов 😲

Внутри множество рекомендаций по упрощению мультиагентных систем: как сократить расходы на токены, уменьшить задержки и избежать потери контекста при передаче задач между агентами. Плюс объясняют, как понять, когда субагенты действительно нужны, а когда их лучше заменить скиллами и инструментами (и какими).

Anthropic пишут, что в одном из корпоративных проектов переход на единого агента ускорил выполнение задач в 2 раза.

Изучаем 👍

⚡️ Anthropic выходит на биржу — создатели Claude подали документы на IPO в американскую SEC!

Компания планирует разместить акции на Nasdaq под тикером ANT уже в ноябре, а размещение может стать крупнейшим IPO в истории.

Причем в документах для инвесторов Anthropic предупреждает, что их ИИ может представлять экзистенциальную угрозу человечеству.

Вайб-инвесторы на низком старте 🤑

OpenAI, Telegram и MAX неожиданно массово сбоят — пользователи жалуются на проблемы с работой этих и других сервисов.

Что происходит 👀

Признавайтесь, чья настольная книга? 🤣

⚡️ Разыгрываем 5 кепок истинных вайбкодеров — идеальный айтем для тех, кто обожает просто смотреть, как Claude все делает за вас 😎

Условия максимально простые:

🟢 Быть подписанным на XOR;

🟢 И нажать «Участвую» под этим постом.

Победителей выберем случайным образом с помощью бота в 18:00 10 ноября.

Удачи!

Claude ответил на главный вопрос перед IPO 😂

Ого, автор «Чистого кода» Роберт Мартин решил лично обучить ИИ-агентов своему подходу в программировании — и выпустил бесплатный скилл ub-mode.

Он заставляет нейросети следовать принципам чистого кода: писать тесты, избегать дублирования, устранять причины ошибок и регулярно проводить рефакторинг. Сам дядя Боб уже использует скилл со своими агентами и всем доволен.

Вайбкодим качественно ⌨️

ИИ-пузырь в Китае ЛОПНУЛ — акции технологических компаний обвалились, уничтожив $480 млрд капитализации всего за четыре месяца.

Индекс китайских производителей чипов и ИИ-компаний STAR50 рухнул на 40%. Так, акции создателей роботов Unitree подешевели вдвое, производители оптических компонентов потеряли до 60%, а общий китайский рынок просел примерно на 20% от летних максимумов.

Причина в раздутых оценках компаний и общие сомнения в спросе на ИИ.

И это только начало. 👻

Дообучать нейронки теперь можно эффективнее с тем же бюджетом параметров — исследователи Т-Технологий и МФТИ представили на международной конференции EMNLP метод SimplexLoRA 😒

Секрет в распределении ресурсов. Чтобы подстроить готовую модель под свою задачу, ее обычно не переобучают целиком: это слишком дорого. Вместо этого используют LoRA — к слоям модели добавляют небольшие обучаемые модули, и учатся только они. Но стандартная LoRA выделяет всем слоям одинаковое число параметров, хотя польза от них для конкретной задачи разнится.

SimplexLoRA сначала выясняет, какие слои важнее, и отдает им больше параметров, а остальным — меньше. Общий бюджет при этом не растет. На 12 тестовых задачах метод в большинстве случаев не уступал обычной LoRA или обходил ее при той же стоимости работы модели. Лучше всего подход раскрывается с небольшими адаптерами — то, что нужно, когда модель надо настроить под себя, а мощностей немного. Исходный код уже залили на GitHub.

Каждому слою — по потребностям😎

В Нидерландах решили заменить на ИИ сразу 25 тысяч ГОССЛУЖАЩИХ — правительство планирует сократить примерно 16% чиновников к 2035 году 😳

Власти так рассчитывают сэкономить €3,5 млрд ежегодно благодаря автоматизации, упрощению бюрократии и сокращению расходов. Для этого, собственно, и планируют внедрить ИИ, отменить или упростить правила и сократить число органов и людей.

Интересно, дойдет ли тренд до России? 😁

Они что-то знают 🤭