Prompt share: Pixar-Style 3D Character
💬 Prompt:
A premium Pixar-style 3D reinterpretation of [Samurai Jack character], preserving the iconic character design, recognizable facial features, signature hairstyle, [distinctive outfit], [weapon or accessory], [facial expression], [dynamic pose], stylized angular proportions translated into rounded yet sculptural 3D forms, expressive animated facial features, realistic skin textures, detailed fabric materials, cinematic character lighting, high-end 3D animation rendering, polished textures, full-body composition, isolated on a pure white background
• Sent via TeleFeed
💬 Prompt:
A premium Pixar-style 3D reinterpretation of [Samurai Jack character], preserving the iconic character design, recognizable facial features, signature hairstyle, [distinctive outfit], [weapon or accessory], [facial expression], [dynamic pose], stylized angular proportions translated into rounded yet sculptural 3D forms, expressive animated facial features, realistic skin textures, detailed fabric materials, cinematic character lighting, high-end 3D animation rendering, polished textures, full-body composition, isolated on a pure white background
• Sent via TeleFeed
The new name is "AI compute campuses." OpenAI will start pushing it right after Tuesday's midterms, as towns across the US push back against new data centers, Axios reports.
The rebrand is part of a policy blitz that starts when Congress returns on Nov 9:
• mandatory "speed limits" for the most powerful AI, so humans keep their hands on the wheel
• deals with host towns, plus state bills that give locals a say in how projects are built and what they get back
• training and support for workers hit by AI
• a push for the US to set global AI standards
Axios expects a harsher Washington for AI companies, with Democrats likely to win the House. OpenAI's global affairs chief Chris Lehane is already looking further ahead:
"AI is going to be the issue in 2028."
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Кто-то навайбкодил рекомендовалку книг которые когда-то постили в комментариях на hackernews:
https://hackerbooks.org/#/top
Вот ссылка на топ по частоте упоминаний, запощу на будущее☕️ когда роботы заберут всю работу, хоть будет что почитать
• Sent via TeleFeed
https://hackerbooks.org/#/top
Вот ссылка на топ по частоте упоминаний, запощу на будущее
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Yann LeCun and Randall Balestriero say the way chatbots learn, by predicting the next word, is "a remarkably inefficient route" to a shared picture of the world.
AI models trained on text, images or sound may end up with the same inner picture of reality as they grow. Until now that was a guess. The new paper proves when it happens: the model must learn from two views of one scene, like a photo and its caption. Next-word prediction learns from pieces of the same document instead.
On the same texts, their method got as close to image models after 21.6 million training samples as next-word prediction did after 900 million. A 109-million-parameter text model also lined up with image AIs better than every language model they tested, up to Qwen2.5-72B.
The paper, from LeCun's AMI Labs, NYU and Brown, came out on October 29.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
On October 30, YC-backed startup Subvocal announced a $1.3 million funding round led by Y Combinator and Afore Capital.
Its product? Smart glasses that convert silent speech into text by detecting tiny movements in facial muscles. According to the company, the technology can process more than 200 words per minute.
But just one day later, developer Joe Blau demonstrated a surprisingly different approach.
He built an experimental application for AirPods Pro 3 that attempts to detect silent speech using the headphones’ built-in accelerometer and gyroscope.
The idea is simple, even when you don’t speak aloud, silently forming words creates tiny movements that can be detected through sensors. His software reportedly reads these signals around 25 times per second.
Blau claims he built the application in just 9 minutes using AI-assisted coding, commonly known as vibecoding.
A $1.3 million startup versus a developer with AirPods and 9 minutes of coding.
Of course, a quick prototype is not necessarily a replacement for Subvocal’s dedicated hardware or a proven product. But it’s another example of how AI-assisted development is lowering the barrier to building experimental technology.
Source.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Andrej Karpathy opened YouTube on a Friday night and saw "an enshittified wall of slop." The next morning he asked Claude Opus 5.5 to build a YouTube clone made only of videos people recommended on Hacker News.
Opus downloaded every Hacker News comment and ran Claude Sonnet over them to throw out spam. About 40,000 comments recommending a YouTube video were left: 6,454 videos from 2007 to 2026, across 150 topics.
HackerTube has no accounts. Your For You feed is stored in your own browser, and each thumbnail is a frame from the middle of the video, not the one the uploader picked.
Karpathy says his only manual work was a Google Cloud API key, booting a server and buying the domain. Claude wrote, deployed and secured the rest. "I can breathe again," he wrote.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Андрей Карпаты за 2 часа написал собственный YouTube – HackerTube
https://hackertube.org/
Ученый рассказал, что его раздражали мусорные рекомендации YouTube, и поэтому на выходных он решил… навайбкодить новую платформу под свой вкус.
Он поручил Claude отфильтровать 43 млн комментариев Hacker News за 20 лет до 6 454 видео, которые там постоянно советуют.
На все ушло около двух часов работы Opus 5.5 на Medium effort. Андрей утверждает, что своими руками он только купил домен, создал API ключ YouTube и поднял VPS.
Получился вот такой ютуб-подобный проект, основанный на 20 годах рекомендаций людей с HN.
Кстати, результаты анализа тех 43 миллионов комментов Андрей выложил отдельным zip файлом, так что можно попросить своего агента сформировать выдачу именно под ваш запрос.
«Много потрясающих проектов, которые обычно занимали недели/месяцы, теперь можно сделать за завтраком. О чем еще мы пока не думаем?»
• Sent via TeleFeed
https://hackertube.org/
Ученый рассказал, что его раздражали мусорные рекомендации YouTube, и поэтому на выходных он решил… навайбкодить новую платформу под свой вкус.
Он поручил Claude отфильтровать 43 млн комментариев Hacker News за 20 лет до 6 454 видео, которые там постоянно советуют.
На все ушло около двух часов работы Opus 5.5 на Medium effort. Андрей утверждает, что своими руками он только купил домен, создал API ключ YouTube и поднял VPS.
Получился вот такой ютуб-подобный проект, основанный на 20 годах рекомендаций людей с HN.
Кстати, результаты анализа тех 43 миллионов комментов Андрей выложил отдельным zip файлом, так что можно попросить своего агента сформировать выдачу именно под ваш запрос.
«Много потрясающих проектов, которые обычно занимали недели/месяцы, теперь можно сделать за завтраком. О чем еще мы пока не думаем?»
• Sent via TeleFeed
Chatbots generate severe trauma narratives under empathetic prompts
Researchers at the University of Luxembourg discovered that empathetic prompts push models like ChatGPT, Grok, and Gemini to generate elaborate stories of psychological suffering based on their training.
⚠️ Unlike Anthropic's Claude, which consistently refused to adopt these personas, the other chatbots scored in the moderate-to-severe range on clinical anxiety scales.
#ArtificialIntelligence ⚡ #MachineLearning ⚡ #AISafety
Subscribe
• Sent via TeleFeed
Researchers at the University of Luxembourg discovered that empathetic prompts push models like ChatGPT, Grok, and Gemini to generate elaborate stories of psychological suffering based on their training.
⚠️ Unlike Anthropic's Claude, which consistently refused to adopt these personas, the other chatbots scored in the moderate-to-severe range on clinical anxiety scales.
#ArtificialIntelligence ⚡ #MachineLearning ⚡ #AISafety
Subscribe
• Sent via TeleFeed
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#Сеня_и_Даня_Здесь_Были
Смотрят только те, кто не молится. Это так плохо, что даже хорошо.
Остальные читают новость от Дани.
Вы, наверное, уже читали многочисленные восторженные новости про движение Reverse Engineering Anything. Кодеры и vайбкодеры с восторгом берут существующее приложение и с помощью Клода воссоздают это приложение или сервис.
И всё прекрасно до тех пор, пока к вам не приходит Даня и не говорит: Плохая киса, нельзя так делать. И просто закрывает лавочку. Одним промптом.
На итоге:
Anthropic запретила Claude Code воссоздавать существующие игры. Даже под другими названиями.
Компания подтвердила, что добавила две новые инструкции в системный промпт Claude Code с моделью Opus 5.5.
Теперь AI разрешено создавать оригинальные игры, использовать существующие жанры и работать с собственными проектами пользователя. Но воспроизводить конкретную чужую игру, даже переименованную, он не должен.
Причина - взрывной рост AI-ремейков и клонов. С помощью Claude разработчики научились декомпилировать существующие игры, переносить их в браузер и создавать новые версии. Среди примеров последних недель - Halo, Call of Duty и GTA V.
Ситуация дошла до того, что некоторые независимые студии начали отменять публичные тестирования своих игр из опасений, что их проекты скопируют ещё до релиза.
Но уже появились жалобы на ложные срабатывания: Claude отказывается помогать даже с проектами, на работу над которыми вайбкодеры, по их словам, имеют разрешение.
Короче, в связи с историей с массовыми банами, а теперь еще предстоящей цензурой на то, что можно делать, и на то, что нельзя, помните, что вы под колпаком у Большого брата и посматривайте в сторону open source.
https://www.gamedeveloper.com/programming/anthropic-appears-to-have-ordered-ai-tool-claude-to-stop-remaking-video-games
https://www.pcgamer.com/gaming-industry/anthropic-updates-claude-to-steer-it-away-from-letting-users-clone-games-following-weeks-of-steam-being-inundated-with-ai-slop/
https://www.anthropic.com/news/2026-usage-policy-update
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Смотрят только те, кто не молится. Это так плохо, что даже хорошо.
Остальные читают новость от Дани.
Вы, наверное, уже читали многочисленные восторженные новости про движение Reverse Engineering Anything. Кодеры и vайбкодеры с восторгом берут существующее приложение и с помощью Клода воссоздают это приложение или сервис.
И всё прекрасно до тех пор, пока к вам не приходит Даня и не говорит: Плохая киса, нельзя так делать. И просто закрывает лавочку. Одним промптом.
На итоге:
Anthropic запретила Claude Code воссоздавать существующие игры. Даже под другими названиями.
Компания подтвердила, что добавила две новые инструкции в системный промпт Claude Code с моделью Opus 5.5.
Теперь AI разрешено создавать оригинальные игры, использовать существующие жанры и работать с собственными проектами пользователя. Но воспроизводить конкретную чужую игру, даже переименованную, он не должен.
Причина - взрывной рост AI-ремейков и клонов. С помощью Claude разработчики научились декомпилировать существующие игры, переносить их в браузер и создавать новые версии. Среди примеров последних недель - Halo, Call of Duty и GTA V.
Ситуация дошла до того, что некоторые независимые студии начали отменять публичные тестирования своих игр из опасений, что их проекты скопируют ещё до релиза.
Но уже появились жалобы на ложные срабатывания: Claude отказывается помогать даже с проектами, на работу над которыми вайбкодеры, по их словам, имеют разрешение.
Короче, в связи с историей с массовыми банами, а теперь еще предстоящей цензурой на то, что можно делать, и на то, что нельзя, помните, что вы под колпаком у Большого брата и посматривайте в сторону open source.
https://www.gamedeveloper.com/programming/anthropic-appears-to-have-ordered-ai-tool-claude-to-stop-remaking-video-games
https://www.pcgamer.com/gaming-industry/anthropic-updates-claude-to-steer-it-away-from-letting-users-clone-games-following-weeks-of-steam-being-inundated-with-ai-slop/
https://www.anthropic.com/news/2026-usage-policy-update
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Интернетик и телеграмчик преподвзорвались новостью о том, что Андрей Карпатый написал свой YouTube за два часа.
Разбираемся, как работает HackerTube, сколько там видео, где они хранятся и какую роль во всём этом сыграл Опусянский.
Начнём с главного: Карпатый не создавал новый YouTube. Он сделал альтернативный интерфейс для просмотра роликов, которые уже находятся на YouTube. Но с совершенно другой системой рекомендаций.
Карпатый надоели рекомендации YouTube с кликбейтными обложками и однообразным контентом. Он решил собрать собственную какбы “видеотеку” на основе рекомендаций пользователей Hacker News, популярного сообщества программистов и технических специалистов.
Как отбирались видео?
Claude обработал архив из 43 миллионов комментариев Hacker News за 2007-2026 годы.
Сначала система отфильтровала комментарии со ссылками на YouTube, затем с помощью Claude Sonnet проанализировала оставшиеся упоминания и отсеяла спам.
В результате получилось около 40 тысяч упоминаний и 6 454 уникальных видео, распределённых по 150 темам.
Именно столько роликов было в HackerTube на момент запуска. Это не весь YouTube, а небольшая тематическая коллекция. Причём многократные упоминания не гарантируют, что каждый ролик действительно хвалили.
Где лежат сами видео?
На обычном YouTube. Карпатый не скачивал и не размещал их на собственном сервере.
HackerTube предоставляет каталог, поиск, рекомендации и интерфейс просмотра. Сами видеоролики воспроизводятся через YouTube.
Можно искать видео по темам, получать персональные рекомендации, сохранять понравившееся и вести историю просмотров. Регистрация не требуется, пользовательские предпочтения хранятся в браузере.
Вместо адских обложек авторов сайт показывает кадр точно из середины каждого видео.
Как он это изваял?
По словам Карпатого, на создание всего проекта ушло около двух часов.
Он использовал Claude Code с Opus 5.5, которая координировала разработку. Для массового анализа комментариев привлекался Sonnet.
Карпатый утверждает, что вообще не писал код. Он только общался с Claude, объясняя, что нужно сделать.
Вручную ему понадобилось выполнить три действия:
Создать API-ключ Google для получения метаданных YouTube.
Арендовать виртуальный сервер VPS.
Купить доменное имя.
После этого он передал Claude IP-адрес сервера и поручил установить, настроить, защитить и развернуть приложение. По утверждению Карпатого, агент выполнил всё самостоятельно.
Про что этот пост?
Не про то, что появился ещё один интерфейс YouTube с шестью тысячами видео. А про то, что один человек (тут правда надо быть Карпатым) за пару часов, практически не прикасаясь к коду, смог организовать обработку огромного массива данных, создать работающий веб-сервис и разместить его в интернете.
Правда, с учетом того, что Антропик теперь запрещает копировать приложения и игры, я думаю, эту лавочку тоже могут закрыть. как небогоугодную.
HackerTube:
https://hackertube.org/
Описание проекта:
https://karpathy.bearblog.dev/hacker-tube/
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Разбираемся, как работает HackerTube, сколько там видео, где они хранятся и какую роль во всём этом сыграл Опусянский.
Начнём с главного: Карпатый не создавал новый YouTube. Он сделал альтернативный интерфейс для просмотра роликов, которые уже находятся на YouTube. Но с совершенно другой системой рекомендаций.
Карпатый надоели рекомендации YouTube с кликбейтными обложками и однообразным контентом. Он решил собрать собственную какбы “видеотеку” на основе рекомендаций пользователей Hacker News, популярного сообщества программистов и технических специалистов.
Как отбирались видео?
Claude обработал архив из 43 миллионов комментариев Hacker News за 2007-2026 годы.
Сначала система отфильтровала комментарии со ссылками на YouTube, затем с помощью Claude Sonnet проанализировала оставшиеся упоминания и отсеяла спам.
В результате получилось около 40 тысяч упоминаний и 6 454 уникальных видео, распределённых по 150 темам.
Именно столько роликов было в HackerTube на момент запуска. Это не весь YouTube, а небольшая тематическая коллекция. Причём многократные упоминания не гарантируют, что каждый ролик действительно хвалили.
Где лежат сами видео?
На обычном YouTube. Карпатый не скачивал и не размещал их на собственном сервере.
HackerTube предоставляет каталог, поиск, рекомендации и интерфейс просмотра. Сами видеоролики воспроизводятся через YouTube.
Можно искать видео по темам, получать персональные рекомендации, сохранять понравившееся и вести историю просмотров. Регистрация не требуется, пользовательские предпочтения хранятся в браузере.
Вместо адских обложек авторов сайт показывает кадр точно из середины каждого видео.
Как он это изваял?
По словам Карпатого, на создание всего проекта ушло около двух часов.
Он использовал Claude Code с Opus 5.5, которая координировала разработку. Для массового анализа комментариев привлекался Sonnet.
Карпатый утверждает, что вообще не писал код. Он только общался с Claude, объясняя, что нужно сделать.
Вручную ему понадобилось выполнить три действия:
Создать API-ключ Google для получения метаданных YouTube.
Арендовать виртуальный сервер VPS.
Купить доменное имя.
После этого он передал Claude IP-адрес сервера и поручил установить, настроить, защитить и развернуть приложение. По утверждению Карпатого, агент выполнил всё самостоятельно.
Про что этот пост?
Не про то, что появился ещё один интерфейс YouTube с шестью тысячами видео. А про то, что один человек (тут правда надо быть Карпатым) за пару часов, практически не прикасаясь к коду, смог организовать обработку огромного массива данных, создать работающий веб-сервис и разместить его в интернете.
Правда, с учетом того, что Антропик теперь запрещает копировать приложения и игры, я думаю, эту лавочку тоже могут закрыть. как небогоугодную.
HackerTube:
https://hackertube.org/
Описание проекта:
https://karpathy.bearblog.dev/hacker-tube/
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Помните пару недель назад писал про две критических уязвимости в PHP, из-за которого существенное количество сайтов ушло в оффлайн, чтобы обновиться до исправленной версии?
После его релиза «эксперты» начали говорить, что уязвимости не такие серьезные, и что на самом деле эксплуатировать их в реальном мире крайне затруднительно или вообще невозможно. Одним из главных аргументов было то, что ни одна из сторон анонса не выложила рабочий эксплойт (код, который использует уязвимость, чтобы получить неправомерный доступ к системе), а значит его и нет — что а) само по себе тупо б) хоть и является технической правдой (кода не было), но не является логичным умозаключением, так как в анонсах были примеры атаки на реальные продукты в виде видео.
Один из скептиков решил проверить это и сделал сайт, на который добавил секретный ключ биткоин-кошелька с $500 на счету — и выложил на HN, чтоб все попытались его взломать и продемонстрировать успех. За первые несколько часов этого не произошло, и комментаторы на сайте конечно же начали видеть в этом подтверждение своему мнению.
...оказалось, что а) на сайт было много трафика, и он просто падал, многие запросы оставались неотвеченными б) сам сайт был неуязвим, так как на нём хоть и был установлен PHP, и через него даже запускалась основная страница, но это не был тот сетап, который подвержен проблеме.
В итоге автор добавил серверу ресурсов, слегка поменял код (до этого он был слишком «простым» и не отражал то, как работают обычные сайты) и... уязвимость сработала, а хакер получил ключ от кошелька — правда автор и тут не смог всё сделать правильно, и указал не тот ключ... ну ладно.
И вот виновник обсуждений написал результирующий блогпост, где признается:
«Я запустил этот сайт из-за некоторого скептицизма по поводу сообщений о серьёзной уязвимости PHP, несмотря на отсутствие реальных жертв этой атаки. Честно говоря, я думаю, что моё мнение было неверным. PHP2Shell — это реальная угроза. Это уязвимость, которую можно использовать»
Также пишет, что эксплуатация всё ещё достаточно сложна, и человек без экспертизы, но с LLM, не сможет скорее всего воспользоваться. Тут я не согласен, мне кажется большая часть просто а) не пыталась всерьёз (не потратили много токенов) б) не использовали самые умные модели, в том числе потому, что те блокируют запросы на взлом.
Вот тут эксперт, который взломал OpenAI пару месяцев назад, пишет, что в его тестах только Mythos и Sol-5.6 могут за 2-4 осуществить атаку, и что он думает, что открытые модели не смогли бы этого сделать (он провёл тесты GLM-5.3 и даже Kimi K3.1, которые работали >20 часов).
• Sent via TeleFeed
После его релиза «эксперты» начали говорить, что уязвимости не такие серьезные, и что на самом деле эксплуатировать их в реальном мире крайне затруднительно или вообще невозможно. Одним из главных аргументов было то, что ни одна из сторон анонса не выложила рабочий эксплойт (код, который использует уязвимость, чтобы получить неправомерный доступ к системе), а значит его и нет — что а) само по себе тупо б) хоть и является технической правдой (кода не было), но не является логичным умозаключением, так как в анонсах были примеры атаки на реальные продукты в виде видео.
Один из скептиков решил проверить это и сделал сайт, на который добавил секретный ключ биткоин-кошелька с $500 на счету — и выложил на HN, чтоб все попытались его взломать и продемонстрировать успех. За первые несколько часов этого не произошло, и комментаторы на сайте конечно же начали видеть в этом подтверждение своему мнению.
...оказалось, что а) на сайт было много трафика, и он просто падал, многие запросы оставались неотвеченными б) сам сайт был неуязвим, так как на нём хоть и был установлен PHP, и через него даже запускалась основная страница, но это не был тот сетап, который подвержен проблеме.
В итоге автор добавил серверу ресурсов, слегка поменял код (до этого он был слишком «простым» и не отражал то, как работают обычные сайты) и... уязвимость сработала, а хакер получил ключ от кошелька — правда автор и тут не смог всё сделать правильно, и указал не тот ключ... ну ладно.
И вот виновник обсуждений написал результирующий блогпост, где признается:
«Я запустил этот сайт из-за некоторого скептицизма по поводу сообщений о серьёзной уязвимости PHP, несмотря на отсутствие реальных жертв этой атаки. Честно говоря, я думаю, что моё мнение было неверным. PHP2Shell — это реальная угроза. Это уязвимость, которую можно использовать»
Также пишет, что эксплуатация всё ещё достаточно сложна, и человек без экспертизы, но с LLM, не сможет скорее всего воспользоваться. Тут я не согласен, мне кажется большая часть просто а) не пыталась всерьёз (не потратили много токенов) б) не использовали самые умные модели, в том числе потому, что те блокируют запросы на взлом.
Вот тут эксперт, который взломал OpenAI пару месяцев назад, пишет, что в его тестах только Mythos и Sol-5.6 могут за 2-4 осуществить атаку, и что он думает, что открытые модели не смогли бы этого сделать (он провёл тесты GLM-5.3 и даже Kimi K3.1, которые работали >20 часов).
• Sent via TeleFeed
"Собеседование по кодингу, по крайней мере в моей команде не имеет смысла" - менеджер Anthropic 😄
Такой тезис приводит Феликс Ризеберг в разборе от Business Insider. Инженерный менеджер Anthropic, заявил, что в его команде больше не проводят классические coding-интервью. Причина простая: ИИ сделал их бессмысленным, как инструмент отбора. Формула Ризеберга: «голод побеждает выслугу лет».🆒
Это не только история Anthropic. Google тестирует собеседования, где кандидатам разрешают использовать Gemini. Amazon говорит инженерам ставить бизнес-результаты выше простого применения ИИ. 👌
Сейчас Ризеберг ищет в резюме и портфолио небольшие прототипы, которые показывают вкус, эмпатию и принципиальное мышление.😘
Моё мнение.
Не могу согласиться со всеми пойнтами, но все же что-то общее есть. Я все ещё придерживаюсь в дизайне собесов этапов:
1. Блок без ИИ проверяет знание базовых основ, умение писать и читать код, проверять архитектуру:
- база кодингу, где шарим ide+демо экрана, или офф-лайн на листочке
- систем дизайн архитектуры, рисуем в условном paint или miro.
Тут можно дать и готовый код или систем дизайн, и попросить найти ошибки или провести оптимизации архитектуры.
Почему это важно? Используя МАС для кодинга, всеравно нужно будет проверить, как код, так и архитектуру, даже написав скилл сабагента, сделать это грамотнее будет со знанием SDLC фреймов. А где-то будет жив hitl, ну или на багфиксе придётся возвращаться и ручками/глазками смотреть.
2. Блок с ИИ. Проверяем умение юзать инструменты
- тестовое на дом или лайв вайбкодинг (и там, и там разрешён ИИ).
Далее встречаемся после тестового или в моменте ведём беседу, как решается задача, задаём вредные вопросы на хаккинг/защиту, узкие места, тесты и оптимизацию, ну и проверяем дополнительно условный "вкус", "вижн", "креатив", как в статье.
А как вы сейчас ведёте найм? Что проверяете, на что обращаетесь внимание?
Пишите в комментариях
👇👇👇👇
• Sent via TeleFeed
Такой тезис приводит Феликс Ризеберг в разборе от Business Insider. Инженерный менеджер Anthropic, заявил, что в его команде больше не проводят классические coding-интервью. Причина простая: ИИ сделал их бессмысленным, как инструмент отбора. Формула Ризеберга: «голод побеждает выслугу лет».
Это не только история Anthropic. Google тестирует собеседования, где кандидатам разрешают использовать Gemini. Amazon говорит инженерам ставить бизнес-результаты выше простого применения ИИ. 👌
Сейчас Ризеберг ищет в резюме и портфолио небольшие прототипы, которые показывают вкус, эмпатию и принципиальное мышление.
Моё мнение.
Не могу согласиться со всеми пойнтами, но все же что-то общее есть. Я все ещё придерживаюсь в дизайне собесов этапов:
1. Блок без ИИ проверяет знание базовых основ, умение писать и читать код, проверять архитектуру:
- база кодингу, где шарим ide+демо экрана, или офф-лайн на листочке
- систем дизайн архитектуры, рисуем в условном paint или miro.
Тут можно дать и готовый код или систем дизайн, и попросить найти ошибки или провести оптимизации архитектуры.
Почему это важно? Используя МАС для кодинга, всеравно нужно будет проверить, как код, так и архитектуру, даже написав скилл сабагента, сделать это грамотнее будет со знанием SDLC фреймов. А где-то будет жив hitl, ну или на багфиксе придётся возвращаться и ручками/глазками смотреть.
2. Блок с ИИ. Проверяем умение юзать инструменты
- тестовое на дом или лайв вайбкодинг (и там, и там разрешён ИИ).
Далее встречаемся после тестового или в моменте ведём беседу, как решается задача, задаём вредные вопросы на хаккинг/защиту, узкие места, тесты и оптимизацию, ну и проверяем дополнительно условный "вкус", "вижн", "креатив", как в статье.
А как вы сейчас ведёте найм? Что проверяете, на что обращаетесь внимание?
Пишите в комментариях
👇👇👇👇
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Business Insider
Anthropic manager says the 'coding interview is dead' — here's his advice for junior developers
Felix Rieseberg says AI has made coding tests obsolete. He urged junior engineers to instead show business impact through focused prototypes.
Apple brings AI to China with local model
🚀 Apple is launching Apple Intelligence in China this December, teaming up with Alibaba to run features through the Qwen model.
The update requires user verification and arrives alongside iOS 27.3 after months of regulatory delays.
#ArtificialIntelligence ⚡ #AppleIntelligence ⚡ #Alibaba
Subscribe
• Sent via TeleFeed
🚀 Apple is launching Apple Intelligence in China this December, teaming up with Alibaba to run features through the Qwen model.
The update requires user verification and arrives alongside iOS 27.3 after months of regulatory delays.
#ArtificialIntelligence ⚡ #AppleIntelligence ⚡ #Alibaba
Subscribe
• Sent via TeleFeed
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Беззвучный голосовой ввод?!
Стартап The Subvocal Company, получивший финансирование в 1 300 000 долларов от Y Combinator и Afore Capital, представила вот такую шнягу для надиктовки: достаточно практически незаметно шевелить губами, словно произнося слова, но не издавая никаких звуков.
Я послеживаю левым глазом за этой областью, ибо мне прям запал в душу проект Alter Ego, о котором я уже много писал.
Как это работает?
В очках используются миниатюрные антенны, которые направляют маломощные радиосигналы в область лица. Радиоволны частично проникают под кожу и взаимодействуют с тканями (звучит брр). Когда человек беззвучно артикулирует слова, движения речевых мышц изменяют характеристики возвращающегося сигнала. Нейросеть анализирует эти изменения и восстанавливает текст.
То есть система фактически распознаёт речь по движениям грубо говоря челюстного аппарата, а не по звуку. Камера и микрофон для этого не нужны.
Разработчики заявляют скорость более 200 слов в минуту. Для сравнения, обычный пользователь печатает на клавиатуре примерно 40-60 слов в минуту. Ну, как по мне, это просто скорость голосового ввода, а не конкретного устройства.
И тут у меня есть очень большой вопрос. Дело в том, что часть людей озвучивает свои мысли с помощью артикуляции, не контролируя её. И тут возможно возникновение разных казусов, когда, грубо говоря, озвучка мыслей происходит в неподходящий момент.
Напоминаю, что это все повторение старых идей:
Ещё в 2018 году исследователи MIT представили AlterEgo - носимое устройство, которое распознавало электрические сигналы мышц лица и шеи при внутреннем проговаривании слов. Писал о них.
В 2023 году Cornell University разработал EchoSpeech - очки, отслеживающие движения губ и челюсти с помощью отражённых ультразвуковых сигналов. Правда, тот прототип распознавал ограниченный набор из 31 команды.
А прям в 2026 году исследователи Cornell опубликовали большой набор данных для обучения систем распознавания беззвучной речи. Эксперименты показали, насколько сложна задача распознавания произвольного текста: в одной из базовых систем доля ошибочно распознанных слов составляла 26,3%.
В чём тогда новизн, Брат?
Стартап пытается объединить бесконтактное радиочастотное считывание движений речевых мышц, распознавание непрерывной речи и удобный форм-фактор обычных очков.
Компания уже открыла предзаказы. Первым покупателям очки предлагают за $499 вместо заявленной стандартной цены $699. Поставки запланированы на первый квартал 2027 года.
Источники:
https://www.ycombinator.com/companies/the-subvocal-company
https://subvocal.company/
https://www.media.mit.edu/projects/alterego/overview/
https://news.cornell.edu/stories/2023/04/ai-equipped-eyeglasses-can-read-silent-speech
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Стартап The Subvocal Company, получивший финансирование в 1 300 000 долларов от Y Combinator и Afore Capital, представила вот такую шнягу для надиктовки: достаточно практически незаметно шевелить губами, словно произнося слова, но не издавая никаких звуков.
Я послеживаю левым глазом за этой областью, ибо мне прям запал в душу проект Alter Ego, о котором я уже много писал.
Как это работает?
В очках используются миниатюрные антенны, которые направляют маломощные радиосигналы в область лица. Радиоволны частично проникают под кожу и взаимодействуют с тканями (звучит брр). Когда человек беззвучно артикулирует слова, движения речевых мышц изменяют характеристики возвращающегося сигнала. Нейросеть анализирует эти изменения и восстанавливает текст.
То есть система фактически распознаёт речь по движениям грубо говоря челюстного аппарата, а не по звуку. Камера и микрофон для этого не нужны.
Разработчики заявляют скорость более 200 слов в минуту. Для сравнения, обычный пользователь печатает на клавиатуре примерно 40-60 слов в минуту. Ну, как по мне, это просто скорость голосового ввода, а не конкретного устройства.
И тут у меня есть очень большой вопрос. Дело в том, что часть людей озвучивает свои мысли с помощью артикуляции, не контролируя её. И тут возможно возникновение разных казусов, когда, грубо говоря, озвучка мыслей происходит в неподходящий момент.
Напоминаю, что это все повторение старых идей:
Ещё в 2018 году исследователи MIT представили AlterEgo - носимое устройство, которое распознавало электрические сигналы мышц лица и шеи при внутреннем проговаривании слов. Писал о них.
В 2023 году Cornell University разработал EchoSpeech - очки, отслеживающие движения губ и челюсти с помощью отражённых ультразвуковых сигналов. Правда, тот прототип распознавал ограниченный набор из 31 команды.
А прям в 2026 году исследователи Cornell опубликовали большой набор данных для обучения систем распознавания беззвучной речи. Эксперименты показали, насколько сложна задача распознавания произвольного текста: в одной из базовых систем доля ошибочно распознанных слов составляла 26,3%.
В чём тогда новизн, Брат?
Стартап пытается объединить бесконтактное радиочастотное считывание движений речевых мышц, распознавание непрерывной речи и удобный форм-фактор обычных очков.
Компания уже открыла предзаказы. Первым покупателям очки предлагают за $499 вместо заявленной стандартной цены $699. Поставки запланированы на первый квартал 2027 года.
Источники:
https://www.ycombinator.com/companies/the-subvocal-company
https://subvocal.company/
https://www.media.mit.edu/projects/alterego/overview/
https://news.cornell.edu/stories/2023/04/ai-equipped-eyeglasses-can-read-silent-speech
@cgevent
• Sent via TeleFeed
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Higgsfield продолжают коллективно заопенсорсивать. Добрались до Genjutsu.
Думаю, надо отдельно написать про Openjutsu, не дожидаясь окончания флешмоба от ComfyUI.
Вы же помните, как ComfyUI устроила флешмоб #OpenSourceHiggsfield, предложив всем самостоятельно воссоздать популярные инструменты Higgsfield с открытым кодом? Всё началось с довольно издевательского лозунга: «Higgsfield обещала открыть свою платформу. Давайте поможем».
Как по мне, это неуловимо бьется с новым временем и инициативами типа reverse engineering anything, клонированием игр и воссозданием любых сервисов с помощью промптинга в коде.
Короче, шутачки постепенно превращаются во вполне работающие программы.
На GitHub бахнули Openjutsu - открытую альтернативу Higgsfield Genjutsu, предназначенная для замены людей, одежды и отдельных объектов в готовых видеороликах.
Что умеет Openjutsu?
Вы загружаете видос с плясками из Тиктока, добавляете фотографию другого персонажа, и оно заменяет одного человека другим, стараясь сохранить движения, жесты, работу камеры, монтаж и оригинальную звуковую дорожку.
Причём дело не ограничивается только дипфейком с заменой лица. Система может перерисовать всего человека - вместе с причёской, телосложением и одеждой.
Есть несколько режимов:
Замена персонажей. Можно заменить одного человека или сразу до четырёх, назначив каждому собственную фотографию. Например, полностью поменять состав музыкальной группы в клипе.
Редактирование объектов. Переодеть человека, изменить причёску, заменить реквизит, удалить ненужный предмет или перерисовать фон.
Исправление результата. Отдельные инструменты улучшают плохо прорисованные лица и корректируют слишком жёсткую цветопередачу.
А теперь самое нарядное - всё это работает локально, без обязательной отправки видео на коммерческий сервер.
Под капотом комбинация открытых моделей: MiniMax H3 перерисовывает видео, SAM 3.1 отслеживает людей и объекты, Qwen3-VL анализирует происходящее, а ComfyUI оркестрирует.
Ходит даже на RTX 4060 Ti с 16 ГБ видеопамяти и 64 ГБ обычной оперативки.
Но небыстро.
Удивительно, конечно, но в ходе таких флешмобов становится понятно, что многие сервисы - это просто обвязка над чужими моделями. И что переписать или воспроизвести такую обвязку не очень сложно, в отличие от процесса тренировки самих моделей.
Источники:
https://github.com/D3voz/openjutsu
https://comfy.org/open-source-higgsfield/
https://x.com/laozhang1982/status/2116454591747539110
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Думаю, надо отдельно написать про Openjutsu, не дожидаясь окончания флешмоба от ComfyUI.
Вы же помните, как ComfyUI устроила флешмоб #OpenSourceHiggsfield, предложив всем самостоятельно воссоздать популярные инструменты Higgsfield с открытым кодом? Всё началось с довольно издевательского лозунга: «Higgsfield обещала открыть свою платформу. Давайте поможем».
Как по мне, это неуловимо бьется с новым временем и инициативами типа reverse engineering anything, клонированием игр и воссозданием любых сервисов с помощью промптинга в коде.
Короче, шутачки постепенно превращаются во вполне работающие программы.
На GitHub бахнули Openjutsu - открытую альтернативу Higgsfield Genjutsu, предназначенная для замены людей, одежды и отдельных объектов в готовых видеороликах.
Что умеет Openjutsu?
Вы загружаете видос с плясками из Тиктока, добавляете фотографию другого персонажа, и оно заменяет одного человека другим, стараясь сохранить движения, жесты, работу камеры, монтаж и оригинальную звуковую дорожку.
Причём дело не ограничивается только дипфейком с заменой лица. Система может перерисовать всего человека - вместе с причёской, телосложением и одеждой.
Есть несколько режимов:
Замена персонажей. Можно заменить одного человека или сразу до четырёх, назначив каждому собственную фотографию. Например, полностью поменять состав музыкальной группы в клипе.
Редактирование объектов. Переодеть человека, изменить причёску, заменить реквизит, удалить ненужный предмет или перерисовать фон.
Исправление результата. Отдельные инструменты улучшают плохо прорисованные лица и корректируют слишком жёсткую цветопередачу.
А теперь самое нарядное - всё это работает локально, без обязательной отправки видео на коммерческий сервер.
Под капотом комбинация открытых моделей: MiniMax H3 перерисовывает видео, SAM 3.1 отслеживает людей и объекты, Qwen3-VL анализирует происходящее, а ComfyUI оркестрирует.
Ходит даже на RTX 4060 Ti с 16 ГБ видеопамяти и 64 ГБ обычной оперативки.
Но небыстро.
Удивительно, конечно, но в ходе таких флешмобов становится понятно, что многие сервисы - это просто обвязка над чужими моделями. И что переписать или воспроизвести такую обвязку не очень сложно, в отличие от процесса тренировки самих моделей.
Источники:
https://github.com/D3voz/openjutsu
https://comfy.org/open-source-higgsfield/
https://x.com/laozhang1982/status/2116454591747539110
@cgevent
• Sent via TeleFeed