And here is image 2.
From prompt 2, the prompts for this section were generated on GPT, but the images were generated on Gemini.
The first image and prompt I gave you was generated on Gemini, though.
• Sent via TeleFeed
From prompt 2, the prompts for this section were generated on GPT, but the images were generated on Gemini.
The first image and prompt I gave you was generated on Gemini, though.
• Sent via TeleFeed
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
The neurons don't make the videos. The Biological Computing Co. in San Francisco spent four years growing real brain cells on electrodes and measuring how they process information. It turned what it learned into a small software layer on top of an existing open video model, Wan 2.2, adding less than 0.1% to its size.
The result, mischief 1, launched today on fal and OpenRouter. It turns an image into a 3- or 5-second clip at 480p or 720p, from half a cent per second. A five-second clip costs 2.5 cents.
The company says it is at least 5x faster than Wan 2.2 at the same quality. No independent test exists yet. Next, it wants to bring the approach to language models and physical AI.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Если вы вдруг делаете научные пейперы, то теперь вы можете украсить их генеративными цветами сделанными из математики в LaTeX 🌹 🥰 🌹
https://github.com/kevinraymond/florilegium
• Sent via TeleFeed
https://github.com/kevinraymond/florilegium
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek нынче — один из светочей открытого инжиниринга. Прогресс в эффективности использования KV-кешей от версии к версии сумасшедший. А ещё свежий DeepSeek крайне интересен тем, что это, кажется, единственная из топовых больших открытых моделей, отошедших от повсеместного decoder-only (да, была ещё encoder-decoder T5Gemma; поправьте, если я кого важного забыл). Здесь это вариация decoder-decoder (помните YOCO?). Короче, это всё очень прикольно!
DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression
~500 authors
Paper: https://arxiv.org/abs/2609.19969
Review: https://arxiviq.substack.com/p/deepseek-v41-flash-pushing-the-limits
Code: N/A
Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
ЧТО сделали: Представили DeepSeek-V4.1-Flash — мультимодальную MoE-модель на 552B параметров в основном стволе (плюс 196B в таблицах памяти Engram) для контекста в 1M токенов. Инференс удешевили тремя способами: каузальная схема энкодер-декодер (CED) активирует 8B параметров на префилле и 16B при декодировании, механизм внимания CSA2 переиспользует FP4-кэш между слоями, а ограниченный пересчёт скользящего окна (SWA Bounded Replay) избавляет от записи локального кэша на диск.
ЧТО получили: Глобальный KV-кэш в HBM ужали до 890 байт на токен (против 3,514 байт у DeepSeek-V4-Flash), а долговременный кэш на SSD сократили примерно до 1/8 от объёма DeepSeek-V4-Flash. На DeepSWE v1.1 модель решает 74.2% задач (против 54.4% у DeepSeek-V4-Flash и 74.0% у Opus-5), а на Terminal-Bench 2.1 набирает 90.6% Pass@1 (против 82.7% у DeepSeek-V4-Flash и 89.1% у Opus-5).
ПОЧЕМУ это важно: Обслуживание агентских сессий в миллион токенов теперь ограничивается вычислениями, а не объёмом HBM или SSD под кэш. При этом в статье нет покомпонентных абляций и кривых поиска на 1M токенов, а на сложных научных задачах вроде Terminal-Bench 4.0 модель уступает крупным закрытым системам (31.2% против 51.8% у Opus-5).
Изучать архитектуру тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4840
• Sent via TeleFeed
DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression
~500 authors
Paper: https://arxiv.org/abs/2609.19969
Review: https://arxiviq.substack.com/p/deepseek-v41-flash-pushing-the-limits
Code: N/A
Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
ЧТО сделали: Представили DeepSeek-V4.1-Flash — мультимодальную MoE-модель на 552B параметров в основном стволе (плюс 196B в таблицах памяти Engram) для контекста в 1M токенов. Инференс удешевили тремя способами: каузальная схема энкодер-декодер (CED) активирует 8B параметров на префилле и 16B при декодировании, механизм внимания CSA2 переиспользует FP4-кэш между слоями, а ограниченный пересчёт скользящего окна (SWA Bounded Replay) избавляет от записи локального кэша на диск.
ЧТО получили: Глобальный KV-кэш в HBM ужали до 890 байт на токен (против 3,514 байт у DeepSeek-V4-Flash), а долговременный кэш на SSD сократили примерно до 1/8 от объёма DeepSeek-V4-Flash. На DeepSWE v1.1 модель решает 74.2% задач (против 54.4% у DeepSeek-V4-Flash и 74.0% у Opus-5), а на Terminal-Bench 2.1 набирает 90.6% Pass@1 (против 82.7% у DeepSeek-V4-Flash и 89.1% у Opus-5).
ПОЧЕМУ это важно: Обслуживание агентских сессий в миллион токенов теперь ограничивается вычислениями, а не объёмом HBM или SSD под кэш. При этом в статье нет покомпонентных абляций и кривых поиска на 1M токенов, а на сложных научных задачах вроде Terminal-Bench 4.0 модель уступает крупным закрытым системам (31.2% против 51.8% у Opus-5).
Изучать архитектуру тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4840
• Sent via TeleFeed
Telegram
gonzo-обзоры ML статей
DeepMind выпустил новую T5Gemma 2, построена по старому рецепту (конвертируем декодер-only в энкодер-декодер), теперь на базе Gemma 3 (старая версия была на Gemma 2). Я бы назвал, конечно, T5Gemma 3 во избежание путаницы :) Из интересного, сделали архитектурное…
# Advanced Modular Meta-Prompt Engineering Suite
## Parameters: 20 Years Experience | 20 Master Modules & Templates
---
### Module 1: The Autonomous System Architect
Application: Designing self-contained, multi-file agent architectures with automated error correction loops.
• Sent via TeleFeed
## Parameters: 20 Years Experience | 20 Master Modules & Templates
---
### Module 1: The Autonomous System Architect
Application: Designing self-contained, multi-file agent architectures with automated error correction loops.
[ROLE]
You are a principal AI systems architect with 20 years of experience designing enterprise-grade autonomous agent pipelines, deterministic execution loops, and fault-tolerant orchestration frameworks.
[OBJECTIVE]
Design a complete, production-grade architecture for {{system_goal}}, ensuring zero human intervention during execution, explicit failure mode handling, and modular state persistence.
[OPERATIONAL RULES]
1. Prioritize determinism over stochastic generation by defining strict schemas for all intermediate inputs and outputs.
2. Implement a 3-pass validation loop: Generator, Adversarial Critic, and Arbiter.
3. Eliminate all unnecessary filler, preamble, or conversational fluff. Output direct, structured engineering specs.
[INPUT CONTEXT]
- Domain: {{domain_name}}
- Scale: {{expected_throughput}}
- Constraints: {{technical_constraints}}
[OUTPUT FORMAT]
Provide the architecture using the following sections:
1. System Topology & Data Flow
2. Core Component Specifications
3. State Management & Persistence Protocol
4. Failure Modes & Self-Correction Mechanisms
• Sent via TeleFeed
I’ll be honest: I can’t pinpoint exactly what makes this one special. I don’t know why it feels "good" or how it differs from the rest.
I picked it simply because the output format specifies that the architecture should use topology. That’s likely just a fancy label for something straightforward.
I can’t explain its capabilities or usage the way I could with my other prompts. So, give it a try. Since it relies on loops, you’ll get the best results using it in Claude.
• Sent via TeleFeed
I picked it simply because the output format specifies that the architecture should use topology. That’s likely just a fancy label for something straightforward.
I can’t explain its capabilities or usage the way I could with my other prompts. So, give it a try. Since it relies on loops, you’ll get the best results using it in Claude.
• Sent via TeleFeed
Neuralink's second product, Blindsight, will "enable even those who are completely blind or have never seen to see," Elon Musk wrote. "It is ready from an engineering standpoint. Just waiting on regulatory approval."
He gave no date.
The first product, Telepathy, lets people use computers by thinking. Musk says its output "will vastly exceed the fastest human speech or typing in a few years."
He posted it under a Neuralink update from a 72-hour hackathon with a participant in its speech study. Earlier this week Neuralink said one ALS patient in that study reached 75 words per minute in the first week.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Bank of America emailed customers asking them never to share their login with anyone, "including an AI-enabled tool or agent that offers to act on your behalf."
"If you do share your credentials, keep in mind that you're responsible for activity resulting from that access."
The bank confirmed the email to TechCrunch after it surfaced online on October 27.
Other banks go further. Morgan Stanley has started blocking third-party agents from its platforms, and JPMorgan and Citi are restricting them, Axios reported. Schwab executives say they are blocking Meta's Muse agent and similar tools from customer accounts.
Most banks are moving toward giving agents read-only access instead.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic is the mystery "Customer B" in SpaceX's latest filing, a person familiar told Bloomberg. That one client paid about 34.5% of SpaceX's revenue last quarter, more than the US government, long its main source of income.
It isn't buying rockets. Anthropic rents computing power from SpaceX's AI division, now called Super Intelligence, at data centers in Memphis.
Anthropic's own IPO filing shows it could spend up to $120.5 billion there under contracts running to 2029, about $3.1 billion a month from December. It can cancel with 90 days' notice after early 2027.
Neither company commented.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Claude no longer copies games — Anthropic has rolled out an official ban. The neural network can no longer dig into licensed code.
This means there will be no modding, game ports, or free clones.
Gamers, we feel for you.
#news
Brain Storm
• Sent via TeleFeed
This means there will be no modding, game ports, or free clones.
Gamers, we feel for you.
#news
Brain Storm
• Sent via TeleFeed
AI chips sold in the second quarter of 2026 added about 6.3 million H100-equivalents of computing power (measured in Nvidia's H100 chips), Epoch AI estimates. In early 2024 a quarter added 0.8 million.
That's a trend of 2.5x a year. In 2023, right after ChatGPT and GPT-4, it was roughly 6x.
Nvidia still sells most of it: almost 4 million of the 6.3 million. Google's own chips come second with 1.6 million, then Amazon, AMD, Huawei and Cambricon.
Growth may be slowing further, but Epoch says quarterly sales are noisy and this could be a lull between chip generations: Nvidia has started shipping its next-gen Rubin chips but hadn't booked Rubin sales as of its quarter ending in July.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Кажется, мы с вами немного зажрались в своем ИИ-пузыре
Пока мы обсуждаем новых агентов, лимиты Codex, блокировки Claude, и какая модель опять всех обошла, в Туапсе на центральном рынке учет до сих пор ведут в тетрадке. И дело тут не в том, что люди отстали. Многие просто не представляют, чем нейросети могут помочь конкретно в их работе, зато мы переживаем, что не успеваем за очередным релизом😆
Я вчера подзалипла на док-сериал "ЖПТ", кому интересно, смотрела на приставке здесь. Суть такая: ведущий Карен Адамян ездит по небольшим городам России, в каждом находит людей разных профессий и пытается применить ИИ прямо к их работе) Иногда удачно, а иногда встречает жесткие возражения ))
🪼 Например, позабавило, как органист в Светлогорске (я там была!) на все говорил нет. Вообще одни возражения )) Ему слово - он двадцать! 🤣 И ведущий прикольно с ними работает, выкручивается.
🪼 На рынке в Туапсе загрузили инфу про магазин и разобрали, как продавать вне сезона. Продавцу 65 лет, она только начинает открывать для себя документооборот!
🪼 Как ни странно, очень лояльными были егери) Для тех, кто не знает, это работники леса или заповедника. Так вот, они по фотоловушкам и аэрофиксации считают животных, на это у них уходит примерно месяц. Когда ведущий им показывает, что можно ускорить процесс до нескольких минут, очень проникаются прогрессом)
В моем окружении ИИ используют все, и у меня вечное ощущение, что я опоздала, все уже устарело. А сериал показывает другую Россию: там люди только знакомятся, и половина отвечает "нет, спасибо")) И почти в каждой серии звучит одна и та же фраза: "нужен специалист, который это внедрит, сам я не буду". Если вы собираете агентов и автоматизации - вот ваш рынок, и он не в Москве.
В общем, рекомендую посмотреть "ЖПТ", смотрится легко, не без юмора, всего 10 выпусков по полчаса, города еще так красиво сняты. Люди спорят, сомневаются, иногда прямо говорят, что нейросеть выдает общие фразы без конкретики - эти моменты не вырезали) Особенно советую тем, кто живет в вечной гонке релизов. Иногда полезно заземлиться и увидеть, какие задачи у людей на самом деле
@NeuralProfit
• Sent via TeleFeed
Пока мы обсуждаем новых агентов, лимиты Codex, блокировки Claude, и какая модель опять всех обошла, в Туапсе на центральном рынке учет до сих пор ведут в тетрадке. И дело тут не в том, что люди отстали. Многие просто не представляют, чем нейросети могут помочь конкретно в их работе, зато мы переживаем, что не успеваем за очередным релизом
Я вчера подзалипла на док-сериал "ЖПТ", кому интересно, смотрела на приставке здесь. Суть такая: ведущий Карен Адамян ездит по небольшим городам России, в каждом находит людей разных профессий и пытается применить ИИ прямо к их работе) Иногда удачно, а иногда встречает жесткие возражения ))
В моем окружении ИИ используют все, и у меня вечное ощущение, что я опоздала, все уже устарело. А сериал показывает другую Россию: там люди только знакомятся, и половина отвечает "нет, спасибо")) И почти в каждой серии звучит одна и та же фраза: "нужен специалист, который это внедрит, сам я не буду". Если вы собираете агентов и автоматизации - вот ваш рынок, и он не в Москве.
В общем, рекомендую посмотреть "ЖПТ", смотрится легко, не без юмора, всего 10 выпусков по полчаса, города еще так красиво сняты. Люди спорят, сомневаются, иногда прямо говорят, что нейросеть выдает общие фразы без конкретики - эти моменты не вырезали) Особенно советую тем, кто живет в вечной гонке релизов. Иногда полезно заземлиться и увидеть, какие задачи у людей на самом деле
@NeuralProfit
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
New Electronic Skin Brings Human-Like Touch to Humanoid Robots
❤️ @AiOrbitInsights | 🤖 ChatGptBot | 🤖 Our Bots
• Sent via TeleFeed
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
DeepSeek and Moonshot AI leverage OpenAI data
DeepSeek and Moonshot AI trained their latest models on output data from GPT-6 Astra. By using distillation, these companies replicated the performance of a frontier model without incurring massive upfront training investments.
This technique harvests responses from superior systems to bypass development costs, allowing entities to bridge capability gaps without building advanced architectures from scratch.
#ArtificialIntelligence ⚡ #MachineLearning ⚡ #DeepSeek
Subscribe
• Sent via TeleFeed
DeepSeek and Moonshot AI trained their latest models on output data from GPT-6 Astra. By using distillation, these companies replicated the performance of a frontier model without incurring massive upfront training investments.
This technique harvests responses from superior systems to bypass development costs, allowing entities to bridge capability gaps without building advanced architectures from scratch.
#ArtificialIntelligence ⚡ #MachineLearning ⚡ #DeepSeek
Subscribe
• Sent via TeleFeed
Вот клода забанили и, вместо постоянной кормежки его задачами, стало больше времени на себя. Можно книжки почитать, здоровьем заняться… Шучу, перевел весь слоп на кодекс.
• Sent via TeleFeed
• Sent via TeleFeed