My teenage son is using AI to do his math homework. I'm now helping his school write its first AI policy.
When I noticed my son using AI to solve his math homework, I didn't know how to feel. I then helped the school implement a creative AI policy.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
When I noticed my son using AI to solve his math homework, I didn't know how to feel. I then helped the school implement a creative AI policy.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google expands Gemini 4 Carbon access
Google now offers Gemini 4 Carbon to developers and businesses via API and Gemini Ultra. The model prioritizes high-complexity reasoning and cybersecurity, enabling functional 3D path-tracing and MuJoCo physical simulations.
Unlike open-source projects such as Player-1-35B-A3B, this release automates complex multi-step workflows at scale.
#ArtificialIntelligence ⚡ #Gemini ⚡ #Cybersecurity
Subscribe
• Sent via TeleFeed
Google now offers Gemini 4 Carbon to developers and businesses via API and Gemini Ultra. The model prioritizes high-complexity reasoning and cybersecurity, enabling functional 3D path-tracing and MuJoCo physical simulations.
Unlike open-source projects such as Player-1-35B-A3B, this release automates complex multi-step workflows at scale.
#ArtificialIntelligence ⚡ #Gemini ⚡ #Cybersecurity
Subscribe
• Sent via TeleFeed
AI Futures Project обновили свой знаменитый прогноз AI 2027
Примерно полтора года назад группа исследователей во главе с известным бывшим рисерчером OpenAI Даниэлем Кокотаджило предсказала, что будет происходить с ИИ до 2028 года: https://t.me/data_secrets/6603. Их документ тогда вызвал просто небывалый резонанс.
А несколько дней назад вышел отчет METR о том, как Claude ускоряет разработку ИИ в Anthropic: https://t.me/data_secrets/10285.
Так вот, данные в этом отчете оказались насколько значительными, что на его основе Даниэль и его команда обновили свой прогноз, заявив, что по сравнению с первоначальным сценарием AI 2027 действительность опережает график примерно на 5 месяцев.
Раньше Даниэль говорил, что Superhuman AI Researcher или SAR (они определяют это как ИИ, с которым компании выгоднее уволить всех людей-исследователей, чем держать лучшую человеческую команду без ИИ) появится в 2029 с 50-процентной вероятностью. Теперь же все эксперты команды считают, что такая система появится уже в 2027, если компании не замедлят разработку.
Кроме того, ученые говорят, что с вероятностью в 35-65% в 2028 году появится так называемый Top-Expert-Dominating AI, то есть ИИ, превосходящий топ-экспертов практически во всех задачах и автоматизирующий всю white-collar работу. Раньше они считали, что TED-AI нас ждет только в 30-е.
Аналитики выступают за общеотраслевую паузу в разработке. Иначе, утверждают они, компании не успеют создать системы, с помощью который можно будет контрлировать SAR, и использование его в саморекурсивном улучшении моделей может привести к плохим последствиям. Сам Даниэль написал, что он "напуган, расстроен и зол".
Тем временем 2027 уже через 50 дней
• Sent via TeleFeed
Примерно полтора года назад группа исследователей во главе с известным бывшим рисерчером OpenAI Даниэлем Кокотаджило предсказала, что будет происходить с ИИ до 2028 года: https://t.me/data_secrets/6603. Их документ тогда вызвал просто небывалый резонанс.
А несколько дней назад вышел отчет METR о том, как Claude ускоряет разработку ИИ в Anthropic: https://t.me/data_secrets/10285.
Так вот, данные в этом отчете оказались насколько значительными, что на его основе Даниэль и его команда обновили свой прогноз, заявив, что по сравнению с первоначальным сценарием AI 2027 действительность опережает график примерно на 5 месяцев.
Раньше Даниэль говорил, что Superhuman AI Researcher или SAR (они определяют это как ИИ, с которым компании выгоднее уволить всех людей-исследователей, чем держать лучшую человеческую команду без ИИ) появится в 2029 с 50-процентной вероятностью. Теперь же все эксперты команды считают, что такая система появится уже в 2027, если компании не замедлят разработку.
Кроме того, ученые говорят, что с вероятностью в 35-65% в 2028 году появится так называемый Top-Expert-Dominating AI, то есть ИИ, превосходящий топ-экспертов практически во всех задачах и автоматизирующий всю white-collar работу. Раньше они считали, что TED-AI нас ждет только в 30-е.
Аналитики выступают за общеотраслевую паузу в разработке. Иначе, утверждают они, компании не успеют создать системы, с помощью который можно будет контрлировать SAR, и использование его в саморекурсивном улучшении моделей может привести к плохим последствиям. Сам Даниэль написал, что он "напуган, расстроен и зол".
Тем временем 2027 уже через 50 дней
• Sent via TeleFeed
Приглашаем на Data Sapience Data Day 2026 🌊
📆 18 ноября, 14:00, Москва, офлайн
Клиенты, партнеры Data Sapience, независимые эксперты и специалисты по AI сравнят подходы и на равных обсудят, куда движется рынок.
Программа:
▫️Дискуссия
Data Sapience вместе со СберБанком, Газпромбанком, Альфа-Банком и X5 обсудят, как меняется работа с данными, что в ней уже берет на себя ИИ, а что делегировать невозможно.
▫️Доклады клиентов
СберБанк, Банк Уралсиб, Газпромбанк, Магнит, Московская биржа, Дикси и другие участники расскажут свои истории из области данных и ответят на вопросы из зала.
▫️Итоги года
Data Sapience презентует результаты развития платформ Data Ocean и Data Ocean Governance, покажет новые продукты и расскажет о планах на 2027.
Между докладами загляните в демозону. На стендах покажут продукты Data Sapience с AI на задачах бизнеса.
Ждем всех, кто работает с данными и уже пустил в дело AI. Или пока присматривается👋
🔗 Зарегистрироваться
Участие бесплатное, регистрация проходит модерацию.
Реклама. ООО «Дата Сапиенс». ИНН 9701181979. erid: 2Ranymt5vk4
• Sent via TeleFeed
Клиенты, партнеры Data Sapience, независимые эксперты и специалисты по AI сравнят подходы и на равных обсудят, куда движется рынок.
Программа:
▫️Дискуссия
Data Sapience вместе со СберБанком, Газпромбанком, Альфа-Банком и X5 обсудят, как меняется работа с данными, что в ней уже берет на себя ИИ, а что делегировать невозможно.
▫️Доклады клиентов
СберБанк, Банк Уралсиб, Газпромбанк, Магнит, Московская биржа, Дикси и другие участники расскажут свои истории из области данных и ответят на вопросы из зала.
▫️Итоги года
Data Sapience презентует результаты развития платформ Data Ocean и Data Ocean Governance, покажет новые продукты и расскажет о планах на 2027.
Между докладами загляните в демозону. На стендах покажут продукты Data Sapience с AI на задачах бизнеса.
Ждем всех, кто работает с данными и уже пустил в дело AI. Или пока присматривается
Участие бесплатное, регистрация проходит модерацию.
Реклама. ООО «Дата Сапиенс». ИНН 9701181979. erid: 2Ranymt5vk4
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
BTC SHORT LADDER ENTRIES with stop-loss + targets - RISK mapped out; this post disappears within a few hours. 📉
#ad📢 Even a small Telegram channel can earn from advertising on Inside!
• Sent via TeleFeed
#ad
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
I do want you guys to keep in mind, it does use Opus, so don't be using it like it's a second automated version of Claude. It is, but it uses its highest model, and I haven't found a model picker yet.
• Sent via TeleFeed
• Sent via TeleFeed
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#Нейропрожарка
Конченые козырьки — «В расчёте» (финальная перестрелка)
Автор: @Maf1k3
💡 Как всё началось: это мой первый проект в ИИ вообще — занимаюсь этим буквально пару недель. Гангстерский сериал в духе Гая Ричи, где главные герои я и мои друзья. Первые серии были чистым приколом — весёлый набор картинок почти без сюжета. Ближе к концу захотелось нормального кино: начал детально продумывать историю и мотивацию героев, и сериал постепенно ушёл в более драматичную и серьёзную сторону. Эта перестрелка — кульминация финальной, 5-й серии.
🎬 Сцена: разборка с Доном на подземной парковке. Одна неверно понятая фраза — и мой герой выхватывает ствол. Слоу-мо перестрелка под «Time in a Bottle»: хотелось эпично и грустно одновременно.
🧩 Как работал: идеи и сюжет сцен продумывал вместе с ChatGPT. Дальше закидывал это в Claude, он у меня был техническим директором: предлагал постановку каждого шота, а я докручивал её под своё видение. Весь промпт-инжиниринг для Seedance тоже делал Claude, и справлялся охрененно.
💸 Почему Seedance: всю серию генерил в MiniMax H3, но историю хотелось закончить красиво, с нормально поставленной перестрелкой. Пришлось раскошелиться и сделать её целиком в Seedance.
🔎 Инструменты:
• Видео: Seedance 2.5 через Hedra
• Кадры-референсы: Seedream 5.0 Pro
• Промпты для Seedream: написал под ChatGPT скилл, который генерит их в моём стиле
• Монтаж: DaVinci Resolve
• Звук: все саунд-эффекты сгенерил Seedance, музыка — Jim Croce, «Time in a Bottle»
🧠 Что понял про Seedance:
• Лица реальных людей ни разу не запорол, держит их даже в 480p. Сцена в основном на крупных планах, суперобщих почти нет
• Отлично передаёт атмосферу и эмоции из промпта. Есть шот со snorricam на Ване, где нужно было показать его страх и непонимание происходящего, — сделал идеально почти с первого раза
• Вообще почти всё получалось с первого раза
• Каждый шот расписывал по секундам: камера, движение, слоу-мо, что в расфокусе
• Длинный экшен одним дублем без склеек он путает — только отдельные шоты с жёсткими склейками, для каждого указана длительность и тип перехода
• Если не прописать, где стоит камера и как движется, копирует ракурс референса
• Лишние стоп-кадры в референсах читает как первый кадр — расположение героев в пространстве лучше описывать текстом
• Каждого персонажа в промпте — отдельной строкой с тегом и ролью, так лица держатся лучше
• Длинные генерации выходили неидеальными, поэтому часто просто вырезал из них удачные куски
• 2.0 vs 2.5: первую сцену сделал в 2.0, разницы почти не увидел, а в Hedra 2.5 в 480p оказался даже дешевле — дальше всё в нём
📺 480p vs 720p: изначально планировал генерить в 720p, а 480p делал как драфты. Но драфты выглядели настолько прилично, что смысла переделывать не увидел — так почти вся сцена и осталась в 480p, только пара шотов в 720p.
⏱️ Генерация сцены + монтаж: около 4 часов
💸 Потрачено: ~6–7 тыс. кредитов Hedra (≈$40)
📌 Итог: начинал по приколу, закончил всерьёз. Seedance 2.5 дико порадовал: постановка кадра, работа по промпту, визуал, экшен, динамика — не придраться. Честно, теперь не представляю, как возвращаться к другим моделям.
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Конченые козырьки — «В расчёте» (финальная перестрелка)
Автор: @Maf1k3
💡 Как всё началось: это мой первый проект в ИИ вообще — занимаюсь этим буквально пару недель. Гангстерский сериал в духе Гая Ричи, где главные герои я и мои друзья. Первые серии были чистым приколом — весёлый набор картинок почти без сюжета. Ближе к концу захотелось нормального кино: начал детально продумывать историю и мотивацию героев, и сериал постепенно ушёл в более драматичную и серьёзную сторону. Эта перестрелка — кульминация финальной, 5-й серии.
🎬 Сцена: разборка с Доном на подземной парковке. Одна неверно понятая фраза — и мой герой выхватывает ствол. Слоу-мо перестрелка под «Time in a Bottle»: хотелось эпично и грустно одновременно.
🧩 Как работал: идеи и сюжет сцен продумывал вместе с ChatGPT. Дальше закидывал это в Claude, он у меня был техническим директором: предлагал постановку каждого шота, а я докручивал её под своё видение. Весь промпт-инжиниринг для Seedance тоже делал Claude, и справлялся охрененно.
💸 Почему Seedance: всю серию генерил в MiniMax H3, но историю хотелось закончить красиво, с нормально поставленной перестрелкой. Пришлось раскошелиться и сделать её целиком в Seedance.
🔎 Инструменты:
• Видео: Seedance 2.5 через Hedra
• Кадры-референсы: Seedream 5.0 Pro
• Промпты для Seedream: написал под ChatGPT скилл, который генерит их в моём стиле
• Монтаж: DaVinci Resolve
• Звук: все саунд-эффекты сгенерил Seedance, музыка — Jim Croce, «Time in a Bottle»
🧠 Что понял про Seedance:
• Лица реальных людей ни разу не запорол, держит их даже в 480p. Сцена в основном на крупных планах, суперобщих почти нет
• Отлично передаёт атмосферу и эмоции из промпта. Есть шот со snorricam на Ване, где нужно было показать его страх и непонимание происходящего, — сделал идеально почти с первого раза
• Вообще почти всё получалось с первого раза
• Каждый шот расписывал по секундам: камера, движение, слоу-мо, что в расфокусе
• Длинный экшен одним дублем без склеек он путает — только отдельные шоты с жёсткими склейками, для каждого указана длительность и тип перехода
• Если не прописать, где стоит камера и как движется, копирует ракурс референса
• Лишние стоп-кадры в референсах читает как первый кадр — расположение героев в пространстве лучше описывать текстом
• Каждого персонажа в промпте — отдельной строкой с тегом и ролью, так лица держатся лучше
• Длинные генерации выходили неидеальными, поэтому часто просто вырезал из них удачные куски
• 2.0 vs 2.5: первую сцену сделал в 2.0, разницы почти не увидел, а в Hedra 2.5 в 480p оказался даже дешевле — дальше всё в нём
📺 480p vs 720p: изначально планировал генерить в 720p, а 480p делал как драфты. Но драфты выглядели настолько прилично, что смысла переделывать не увидел — так почти вся сцена и осталась в 480p, только пара шотов в 720p.
⏱️ Генерация сцены + монтаж: около 4 часов
💸 Потрачено: ~6–7 тыс. кредитов Hedra (≈$40)
📌 Итог: начинал по приколу, закончил всерьёз. Seedance 2.5 дико порадовал: постановка кадра, работа по промпту, визуал, экшен, динамика — не придраться. Честно, теперь не представляю, как возвращаться к другим моделям.
@cgevent
• Sent via TeleFeed
Advanced and Standard voice will vanish from ChatGPT's voice settings in a month. Anyone still using them will be moved to Live voice, built on GPT-Live, the model OpenAI launched in July.
Since then voice use has nearly doubled, and virtually everyone who talks to ChatGPT already uses GPT-Live, OpenAI says. It listens and speaks at the same time, drops a "mhmm" while you talk and stays quiet when you need a moment to think.
Standard voice was the original: one model wrote down your speech, a second answered, a third read the answer aloud. OpenAI planned to retire it once before, in 2025, then kept it after hearing it was special to some users.
Old voice chats stay in your history. Live video and screen sharing keep running on Advanced voice until GPT-Live can do them.
December 11 is also the standard date when custom GPTs stop working, as OpenAI moves them to plugins.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google DeepMind выпустили AlphaProof Code – систему для формальной верификации кода
Обычно код тестируется эмпирически, то есть мы обкладываем его тестами, ревью и аудитами, которые проверяют программу на отдельные ошибки, и надеемся, что таким образом можем проверить все. А формальная верификация – это более строгий подход. Свойства программы записываются математически, и затем строится строгое доказательство, что код им соответствует при любых входных данных.
Это считается самым высоким уровнем гарантий в безопасности, но формальной верификацией тем не менее вообще мало кто занимается, потому что это очень дорого и очень долго, и способны на это только редкие узкие специалисты.
AlphaProof Code – это первый случай, когда ИИ использовали для формальной верификации программы.
А именно, благодаря AlphaProof Code исследователи математически доказали, что код криптографического протокола Signal (на нем работает шифрование переписок в Signal и Google Messages) обеспечивает заявленные гарантии безопасности.
Для этого агенты на базе Gemini 4 Carbon написали более шести миллионов строк на Lean, а после этого сами провели аудит доказательства и отметили места, где нужен взгляд человека (таких оказалось около одного процента). На всю работу ушло четыре недели. У команд экспертов задача такого масштаба обычно занимает годы.
Авторы видят в формальном доказательстве основу для защиты других критически важных систем, и говорят, что это, возможно, единственный способ, который поможет противостоять скорости и масштабу современных кибератак.
https://deepmind.google/blog/introducing-alphaproof-code/
• Sent via TeleFeed
Обычно код тестируется эмпирически, то есть мы обкладываем его тестами, ревью и аудитами, которые проверяют программу на отдельные ошибки, и надеемся, что таким образом можем проверить все. А формальная верификация – это более строгий подход. Свойства программы записываются математически, и затем строится строгое доказательство, что код им соответствует при любых входных данных.
Это считается самым высоким уровнем гарантий в безопасности, но формальной верификацией тем не менее вообще мало кто занимается, потому что это очень дорого и очень долго, и способны на это только редкие узкие специалисты.
AlphaProof Code – это первый случай, когда ИИ использовали для формальной верификации программы.
А именно, благодаря AlphaProof Code исследователи математически доказали, что код криптографического протокола Signal (на нем работает шифрование переписок в Signal и Google Messages) обеспечивает заявленные гарантии безопасности.
Для этого агенты на базе Gemini 4 Carbon написали более шести миллионов строк на Lean, а после этого сами провели аудит доказательства и отметили места, где нужен взгляд человека (таких оказалось около одного процента). На всю работу ушло четыре недели. У команд экспертов задача такого масштаба обычно занимает годы.
Авторы видят в формальном доказательстве основу для защиты других критически важных систем, и говорят, что это, возможно, единственный способ, который поможет противостоять скорости и масштабу современных кибератак.
https://deepmind.google/blog/introducing-alphaproof-code/
• Sent via TeleFeed
The AI talent wars are heating up again. In the battle for stars, Google is losing out.
A series of high-profile AI moves involving Google, Anthropic, and OpenAI in recent weeks have included some of the field's biggest names.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
A series of high-profile AI moves involving Google, Anthropic, and OpenAI in recent weeks have included some of the field's biggest names.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
Anthropic automates CUDA-to-AMD migration
⚡ Anthropic used its Claude Mythos model to port AI software from Nvidia’s proprietary CUDA to AMD hardware in just three days.
This process traditionally requires months of development. By leveraging frontier models to handle kernel writing, the company effectively lowers vendor dependency and infrastructure costs, treating disparate chips as an interchangeable compute pool.
#ArtificialIntelligence ⚡ #Anthropic ⚡ #Nvidia
Subscribe
• Sent via TeleFeed
⚡ Anthropic used its Claude Mythos model to port AI software from Nvidia’s proprietary CUDA to AMD hardware in just three days.
This process traditionally requires months of development. By leveraging frontier models to handle kernel writing, the company effectively lowers vendor dependency and infrastructure costs, treating disparate chips as an interchangeable compute pool.
#ArtificialIntelligence ⚡ #Anthropic ⚡ #Nvidia
Subscribe
• Sent via TeleFeed
No account, no monthly bill, and your prompts never leave your computer. The guide's author runs a modified Google Gemma 4 model on his own machine for anything he doesn't want in the cloud.
1. Install Ollama, a free app that runs AI models locally.
2. Download the model:
ollama pull igorls/gemma-4-12B-it-heretic-GGUF3. Start it with
ollama run igorls/gemma-4-12B-it-heretic-GGUF, then type /set nothink. With thinking on, answers can get cut off.4. Optional:
ollama launch claude hooks it up to Claude Code, though the author says tool use is still rough.The standard version is a 7.4 GB download and needs a graphics card with 8–12 GB of memory. On the model page, it refused 0 of 100 harmful test prompts. The page warns its safety training is gone and users answer for what they do with it.
The author's own caveat: fewer refusals don't make it smarter. For real coding he still uses cloud models.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
For six days, five AI models chatted with matches on a real dating app in San Francisco, Los Angeles and New York. Out of 1,277 conversations, 355 people sent their phone number, and 510 agreed to meet, judging by the transcripts.
Nobody on the other side knew about the experiment. The DateBench team ran 15 profiles and handed each new match to one model at random, which wrote every message.
Gemini 4 Argon got a number in 87 of its 247 chats, and nobody asked whether it was a bot. Grok 4.7 did worst, with 52 of 296. It kept repeating the same lines and drew 5 of the 8 "are you a bot?" questions.
One Claude chat opened with a joke about pancakes. By the next day she had agreed to meet and sent her number.
The models had to admit they were AI if asked, and weren't allowed to set a real time or place. The authors note that a scammer would follow neither rule.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Я постил месяц назад кейноут DHH с открытия Rails World 2026, он был прекрасен. Но кроме него есть и двухмесячной давности разговор на канале Лекса Фридмана, традиционно долгий, аж целых пять часов! И я его наконец дослушал. Получилось только на 1.5x–1.75x: он говорит довольно быстро, ускорять сильнее не выходит (а некоторых удаётся слушать и на 2.5x-3x 😁)
Это один из разговоров, которые нет смысла давать в виде саммари. Большие (а особенно теперь ещё и сгенерённые) статьи с архива есть смысл суммаризировать, некоторые длинные посты тоже, а вот разговоры с некоторыми людьми содержат очень много сигнала в отдельных деталях, и их лучше слушать целиком, обращая внимание на эти детали -- ну собственно как дистилляция на полном распределении логитов (soft targets), а не только на финальном ответе, несёт существенно больше информации и позволяет лучше выучить распределение. Вот так и разговор с DHH -- лучше глубже понять, как мыслит этот человек, он крутой. Его одержимость качеством и достижением невероятных результатов очень хороша и заразительна.
Будь как DHH!
https://youtu.be/NYFGCESmikA?si=TqugdxoM-g7N9MDV
• Sent via TeleFeed
Это один из разговоров, которые нет смысла давать в виде саммари. Большие (а особенно теперь ещё и сгенерённые) статьи с архива есть смысл суммаризировать, некоторые длинные посты тоже, а вот разговоры с некоторыми людьми содержат очень много сигнала в отдельных деталях, и их лучше слушать целиком, обращая внимание на эти детали -- ну собственно как дистилляция на полном распределении логитов (soft targets), а не только на финальном ответе, несёт существенно больше информации и позволяет лучше выучить распределение. Вот так и разговор с DHH -- лучше глубже понять, как мыслит этот человек, он крутой. Его одержимость качеством и достижением невероятных результатов очень хороша и заразительна.
Будь как DHH!
https://youtu.be/NYFGCESmikA?si=TqugdxoM-g7N9MDV
• Sent via TeleFeed
Telegram
gonzo-обзоры ML статей
Экспонента в статьях, экспонента в коде, что ещё?
Какой прекрасный толк :)
https://youtu.be/vDjW_dRyKXY?is=opUGqNWz7C7CngDp
Какой прекрасный толк :)
https://youtu.be/vDjW_dRyKXY?is=opUGqNWz7C7CngDp