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
Интересный факт: Anthropic уже пол года тратит* на внутреннее использование Claude больше, чем на сотрудников
* если считать по прайсу для клиентов
Anthropic сами раскрыли эту информацию в заявке на IPO. Впервые расходы на внутренний Claude превысили зарплаты (без учета акций) в апреле этого года. С января по сентябрь внутреннее использование выросло более чем в 250 раз.
В заявке стартап указывает на то, что благодаря использованию Claude им удается кратко растить выручку без огромного наращивания штаба: за последние полтора года выручка выросла в 86 раз, число сотрудников за тот же период увеличилось всего в 5 раз.
• Sent via TeleFeed
* если считать по прайсу для клиентов
Anthropic сами раскрыли эту информацию в заявке на IPO. Впервые расходы на внутренний Claude превысили зарплаты (без учета акций) в апреле этого года. С января по сентябрь внутреннее использование выросло более чем в 250 раз.
В заявке стартап указывает на то, что благодаря использованию Claude им удается кратко растить выручку без огромного наращивания штаба: за последние полтора года выручка выросла в 86 раз, число сотрудников за тот же период увеличилось всего в 5 раз.
• Sent via TeleFeed
С ботами можно торговаццо. Всё как у людей
Мой приятель Юра нагнул Адобченского бота и выбил скидку более, чем в два раза.
Для контекста: Adobe Cloud Pro стоит US$840/year
Цитирую:
Пишешь что ты не можешь платить так много, говоришь что ты educator и в своей организации обучаешь людей работать с графикой на продуктах Адобе, и что думаешь попробовать опен-сорс решения потому что не можешь себе позволить такой дорогой сабскрибшн, мол - отменяйте, и все... он тебе сначала предлагает, 620евро, ты говоришь - нет, это не достаточно, тогда предлагает 2 месяца бессплатно, - нет, мне нужна стабильность, потом пишет - "дай мне пойти проверить что можно еще сделать, и возвращается с 340евро на год.
Год назад там в чате были кожаные. С ними тоже можно было торговаться, но почему-то нагнуть бота гораздо приятнее. Особенно Адобченского
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Мой приятель Юра нагнул Адобченского бота и выбил скидку более, чем в два раза.
Для контекста: Adobe Cloud Pro стоит US$840/year
Цитирую:
Пишешь что ты не можешь платить так много, говоришь что ты educator и в своей организации обучаешь людей работать с графикой на продуктах Адобе, и что думаешь попробовать опен-сорс решения потому что не можешь себе позволить такой дорогой сабскрибшн, мол - отменяйте, и все... он тебе сначала предлагает, 620евро, ты говоришь - нет, это не достаточно, тогда предлагает 2 месяца бессплатно, - нет, мне нужна стабильность, потом пишет - "дай мне пойти проверить что можно еще сделать, и возвращается с 340евро на год.
Год назад там в чате были кожаные. С ними тоже можно было торговаться, но почему-то нагнуть бота гораздо приятнее. Особенно Адобченского
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Kimi K3.1 Pro: китайская модель подошла к Claude по коду вплотную за треть цены
23 октября Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro. Цена API - 2 и 10 долларов за миллион токенов на входе и выходе, на треть дешевле Kimi K3. Подписки 19/39/99/199 долларов. В первую неделю квоты сгорали за минуты, 26 октября компания извинилась и вернула всем 25% месячного лимита.
🪼 Почему все снова говорят "меняю Claude на Kimi"
Это ответ на баны Anthropic пользователей с документами РФ. Плюс сайт Kimi и API открываются из России без VPN, а с 30 октября Moonshot принимает карты "Мир". Про первую волну я писала в июле, сейчас она сильнее: появились независимые замеры, а не только таблицы самой Moonshot.
🪼 Что показал независимый тест
Vals.aiнезависимая компания, которая тестирует ИИ-модели прогнал модели через одну и ту же обвязку (харнесс) на Terminal-Bench 4.0: агент получает терминал и задачу, засчитывается только полностью решенная:
• Claude Opus 5.5: 65,2% - 13,2$ за задачу
• Claude Sonnet 5.5: 64,1% - 16,51$ за задачу
• Kimi K3.1 Pro: 63,6% - 4,57$ за задачу
• GPT-6 Astra: 59,6% - 9,58$ за задачу
Разрыв в качестве 1,5 пункта, разрыв в счете почти втрое: прайс отличается в 2 раза, а счет в 3, но Opus тратит больше токенов на задачу.
🪼 Почему замена пока не полная
• Медленнее и многословнее. Kimi K3.1 Pro думает всегда, выключить это нельзя. Простая схема в SVG может занять 4 минуты, а текста модель выдает почти вдвое больше средней, так что за задачу платишь почти столько же, сколько за Kimi K3.
• Слабая в науке и сложных рассуждениях. На научной версии Terminal-Bench 38% против 63% у Opus и 68% у GPT-6 Astra. По общему индексу Artificial Analysis Opus 5.5 выше на 2,5 пункта.
• Квота подписки непрозрачная: как кредиты переводятся в работу, Moonshot не публикует, отсюда и история с извинениями))
Поэтому Kimi K3.1 Pro держат в связке с Claude: Kimi на черновики, прототипы, массовую генерацию и фронтенд-визуал (3D-сцены, анимации, верстка - тут у нее лучший вкус среди открытых моделей), Claude на доводку и все, где цена ошибки высокая.
🪼 Бесплатно Kimi K3.1 Pro из-за наплыва сейчас не попробовать, но прежде чем расставаться с 19$, я решила сравнить ее с Opus 5.5 и Sonnet 5.5 через API. Результат выложу чуть позже, ваши реакции меня подбодрят 🔥
@NeuralProfit
• Sent via TeleFeed
23 октября Moonshot выпустила Kimi K3.1 Pro. Цена API - 2 и 10 долларов за миллион токенов на входе и выходе, на треть дешевле Kimi K3. Подписки 19/39/99/199 долларов. В первую неделю квоты сгорали за минуты, 26 октября компания извинилась и вернула всем 25% месячного лимита.
Это ответ на баны Anthropic пользователей с документами РФ. Плюс сайт Kimi и API открываются из России без VPN, а с 30 октября Moonshot принимает карты "Мир". Про первую волну я писала в июле, сейчас она сильнее: появились независимые замеры, а не только таблицы самой Moonshot.
Vals.ai
• Claude Opus 5.5: 65,2% - 13,2$ за задачу
• Claude Sonnet 5.5: 64,1% - 16,51$ за задачу
• Kimi K3.1 Pro: 63,6% - 4,57$ за задачу
• GPT-6 Astra: 59,6% - 9,58$ за задачу
Разрыв в качестве 1,5 пункта, разрыв в счете почти втрое: прайс отличается в 2 раза, а счет в 3, но Opus тратит больше токенов на задачу.
• Медленнее и многословнее. Kimi K3.1 Pro думает всегда, выключить это нельзя. Простая схема в SVG может занять 4 минуты, а текста модель выдает почти вдвое больше средней, так что за задачу платишь почти столько же, сколько за Kimi K3.
• Слабая в науке и сложных рассуждениях. На научной версии Terminal-Bench 38% против 63% у Opus и 68% у GPT-6 Astra. По общему индексу Artificial Analysis Opus 5.5 выше на 2,5 пункта.
• Квота подписки непрозрачная: как кредиты переводятся в работу, Moonshot не публикует, отсюда и история с извинениями))
Поэтому Kimi K3.1 Pro держат в связке с Claude: Kimi на черновики, прототипы, массовую генерацию и фронтенд-визуал (3D-сцены, анимации, верстка - тут у нее лучший вкус среди открытых моделей), Claude на доводку и все, где цена ошибки высокая.
@NeuralProfit
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Легенда наконец-то вернулась. Sulfur 3 дотренировали.
Реддиторские собрали $10 000 на собственную NSFW-видеомодель. Три месяца спустя её наконец выпустили. И за этим релизом стоит довольно любопытная история.
На Hugging Face бахнули наконец-то SULPHUR 3 - версия MiniMax H3, дообученная для генерации порно.
Для меня это интересно прежде всего тем, что это полноценный эксперимент по коллективному финансированию дообучения огромной видеомодели, организованный сообществом r/StableDiffusion на Reddit.
Началось всё в августе 2026 года.
Разработчик под ником FusionCow, ранее выпустивший NSFW-модель Sulphur 2 на основе LTX, объявил сбор средств на создание третьей версии.
Задача заключалась не просто в снятии программных ограничений, а в полноценном дообучении модели на специализированном видеодатасете. Разработчики хотели улучшить анатомию, движения, взаимодействие персонажей и другие влажные аспекты генерации.
Для аренды вычислительных мощностей на Vast.ai требовалось $10 000.
Уже на следующий день после объявления сбора FusionCow сообщил о $5 800 пожертвований, а спустя несколько дней участники заявили, что необходимая сумма собрана.
За взносы от $100 обещали ранний доступ к результатам обучения.
Но дальше начались косяки.
MiniMax H3 оказалась значительно сложнее в дообучении, чем ожидалось.
На Reddit появились отдельные технические обсуждения с весьма красноречивыми заголовками вроде «MiniMax H3 is not training well».
Проблема отчасти связана с архитектурой опубликованных весов. H3 распространяется в CFG-distilled варианте, уже оптимизированном для генерации. Дополнительное обучение такой модели может приводить к неожиданному изменению её поведения.
Разработчики предупреждали, что полноценный fine-tuning способен нарушить совместимость с существующими LoRA, изменить оптимальные настройки генерации и даже ухудшить некоторые способности исходной модели.
Обучающий датасет тоже заслуживает внимания.
По заявлениям участников проекта, предыдущую Sulphur 2 обучали приблизительно на 125 тысячах видео, а для SULPHUR 3 планировали почти вдвое больший набор.
В обсуждениях называлась следующая структура влажных данных:
60% - реалистичные видеозаписи.
20% - трёхмерная анимация, включая SFM.
20% - аниме и рисованная анимация.
На итоге разработка затянулась почти на три месяца.
На Reddit начали появляться вопросы, не исчез ли проект вместе с пожертвованиями. Но в конце октября разрабы сообщили о завершении работы, а 1 ноября SULPHUR 3 наконец появилась на Hugging Face.
Опубликованы полноценные чекпойнты модели:
Base - 40,2 ГБ.
INT8 - 20,9 ГБ.
W4A8 - 11,4 ГБ.
Дополнительный corrector - 7,99 ГБ.
Гибридные варианты Ref2VA для работы с референсами.
Также предусмотрены кишки для ComfyUI.
Сейчас репозиторий SULPHUR 3 имеет статус gated: для получения файлов необходимо авторизоваться и принять условия доступа. Я авторизовался и запросил доступ, но его до сих пор не дали.
Крутизна опенсорса в том, что если вам не нравится то, что наваяли разработчики, вы можете скинуться деньгами и сделать лучше.
Теперь осталось выяснить, насколько хорошо оно работает. Каллаб ноутбук у меня уже готов, жду доступа к весам.
Источники:
Репозиторий SULPHUR 3:
https://huggingface.co/FusionCow/Sulphur-3
Начало сбора средств:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vgdqei/sulphur_3_is_looking_for_funding/
Отчёт о сборе $5 800:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vh7ccr/sulphur_3_funding_day_2_58/
Проблемы с дообучением H3:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vquqtz/minimax_h3_is_not_training_well/
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Реддиторские собрали $10 000 на собственную NSFW-видеомодель. Три месяца спустя её наконец выпустили. И за этим релизом стоит довольно любопытная история.
На Hugging Face бахнули наконец-то SULPHUR 3 - версия MiniMax H3, дообученная для генерации порно.
Для меня это интересно прежде всего тем, что это полноценный эксперимент по коллективному финансированию дообучения огромной видеомодели, организованный сообществом r/StableDiffusion на Reddit.
Началось всё в августе 2026 года.
Разработчик под ником FusionCow, ранее выпустивший NSFW-модель Sulphur 2 на основе LTX, объявил сбор средств на создание третьей версии.
Задача заключалась не просто в снятии программных ограничений, а в полноценном дообучении модели на специализированном видеодатасете. Разработчики хотели улучшить анатомию, движения, взаимодействие персонажей и другие влажные аспекты генерации.
Для аренды вычислительных мощностей на Vast.ai требовалось $10 000.
Уже на следующий день после объявления сбора FusionCow сообщил о $5 800 пожертвований, а спустя несколько дней участники заявили, что необходимая сумма собрана.
За взносы от $100 обещали ранний доступ к результатам обучения.
Но дальше начались косяки.
MiniMax H3 оказалась значительно сложнее в дообучении, чем ожидалось.
На Reddit появились отдельные технические обсуждения с весьма красноречивыми заголовками вроде «MiniMax H3 is not training well».
Проблема отчасти связана с архитектурой опубликованных весов. H3 распространяется в CFG-distilled варианте, уже оптимизированном для генерации. Дополнительное обучение такой модели может приводить к неожиданному изменению её поведения.
Разработчики предупреждали, что полноценный fine-tuning способен нарушить совместимость с существующими LoRA, изменить оптимальные настройки генерации и даже ухудшить некоторые способности исходной модели.
Обучающий датасет тоже заслуживает внимания.
По заявлениям участников проекта, предыдущую Sulphur 2 обучали приблизительно на 125 тысячах видео, а для SULPHUR 3 планировали почти вдвое больший набор.
В обсуждениях называлась следующая структура влажных данных:
60% - реалистичные видеозаписи.
20% - трёхмерная анимация, включая SFM.
20% - аниме и рисованная анимация.
На итоге разработка затянулась почти на три месяца.
На Reddit начали появляться вопросы, не исчез ли проект вместе с пожертвованиями. Но в конце октября разрабы сообщили о завершении работы, а 1 ноября SULPHUR 3 наконец появилась на Hugging Face.
Опубликованы полноценные чекпойнты модели:
Base - 40,2 ГБ.
INT8 - 20,9 ГБ.
W4A8 - 11,4 ГБ.
Дополнительный corrector - 7,99 ГБ.
Гибридные варианты Ref2VA для работы с референсами.
Также предусмотрены кишки для ComfyUI.
Сейчас репозиторий SULPHUR 3 имеет статус gated: для получения файлов необходимо авторизоваться и принять условия доступа. Я авторизовался и запросил доступ, но его до сих пор не дали.
Крутизна опенсорса в том, что если вам не нравится то, что наваяли разработчики, вы можете скинуться деньгами и сделать лучше.
Теперь осталось выяснить, насколько хорошо оно работает. Каллаб ноутбук у меня уже готов, жду доступа к весам.
Источники:
Репозиторий SULPHUR 3:
https://huggingface.co/FusionCow/Sulphur-3
Начало сбора средств:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vgdqei/sulphur_3_is_looking_for_funding/
Отчёт о сборе $5 800:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vh7ccr/sulphur_3_funding_day_2_58/
Проблемы с дообучением H3:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vquqtz/minimax_h3_is_not_training_well/
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
New jobs with phrases “correct AI” or fixing “AI error” are now up 85%+ on Freelancer .com and 70% on Upwork in just a year.
Employees are drowning in a “flood of errors” and low-quality work from AI tools, per the Guardian.
36% of senior AI executives surveyed by EY say AI caused data loss, financial damage, and brand damage at their companies.
Meta cancelled its second round of layoffs after finding employees were spending more time on cleaning up AI errors than the actual task. Microsoft and McKinsey are also limiting AI usage in their work.
Looks like AI isn’t ready to replace human workers just yet.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Under Trump, DOJ Moves to Intervene in NAACP Lawsuit in Support of Musk’s xAI
In a memo, the DOJ said xAI's Grok is vital for national security efforts, especially in Iran.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
In a memo, the DOJ said xAI's Grok is vital for national security efforts, especially in Iran.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed