🎧 Музыкантам предложили платить за обучение ИИ
Новая система атрибуции Generative AI Music Attribution (GAMA) переосмысляет выплаты роялти за использование треков в обучении нейросетей. Разработка IEEE Spectrum предлагает механизм, при котором музыканты получают компенсацию, если их произведения были использованы в датасетах для генеративных моделей.
GAMA отслеживает вклад каждого трека в конечный результат генерации — от мелодии до тембра. Система анализирует, какие именно элементы исходной композиции повлияли на выход AI, и распределяет выплаты пропорционально этому вкладу. Это решает давнюю проблему: раньше музыканты не могли доказать использование их работ в обучении, а платформы не имели прозрачного механизма расчёта.
Для разработчиков AI-музыки это значит, что теперь можно легально использовать лицензионные треки без риска судебных исков. Для индустрии — первый шаг к стандартизированной модели выплат, аналогичной ASCAP/BMI в традиционном радио. GAMA уже тестируется с несколькими мейджор-лейблами.
#AI #Music #Media #Royalty #GAMA
Новая система атрибуции Generative AI Music Attribution (GAMA) переосмысляет выплаты роялти за использование треков в обучении нейросетей. Разработка IEEE Spectrum предлагает механизм, при котором музыканты получают компенсацию, если их произведения были использованы в датасетах для генеративных моделей.
GAMA отслеживает вклад каждого трека в конечный результат генерации — от мелодии до тембра. Система анализирует, какие именно элементы исходной композиции повлияли на выход AI, и распределяет выплаты пропорционально этому вкладу. Это решает давнюю проблему: раньше музыканты не могли доказать использование их работ в обучении, а платформы не имели прозрачного механизма расчёта.
Для разработчиков AI-музыки это значит, что теперь можно легально использовать лицензионные треки без риска судебных исков. Для индустрии — первый шаг к стандартизированной модели выплат, аналогичной ASCAP/BMI в традиционном радио. GAMA уже тестируется с несколькими мейджор-лейблами.
#AI #Music #Media #Royalty #GAMA
👍1
Исследователи Google представили новую работу, в которой их медицинская AI-система AMIE переходит от постановки диагнозов к долгосрочному ведению пациентов. Статья опубликована в журнале Nature.
AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer) теперь способна не только анализировать симптомы, но и предлагать персонализированные планы лечения, отслеживать динамику состояния и корректировать рекомендации. В основе системы лежат диалоговые AI-агенты, обученные на клинических данных и симулированных врачебных консультациях.
Ключевое отличие новой версии — способность вести продолжительный диалог с пациентом, задавать уточняющие вопросы и адаптировать рекомендации под меняющиеся условия. Это приближает AI к роли виртуального ассистента врача, особенно актуально для пациентов с диабетом, гипертонией и другими хроническими заболеваниями, требующими постоянного мониторинга.
#AI #Tech #Google #AMIE #MedicalAI #Nature #Healthcare
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🧪 ИИ-химик от OpenAI улучшил сложную реакцию для создания лекарств
OpenAI подключила GPT‑5.4 к автономной лабораторной платформе Maria (разработка Molecule.one) и поставила задачу: улучшить один из ключевых классов реакций в медицинской химии. Система самостоятельно сгенерировала исследовательские гипотезы, спланировала и провела тысячи экспериментов, проанализировала данные и предложила оптимизированные условия.
Наиболее перспективным оказался протокол OAI-M1-03, нацеленный на реакцию Чан–Лама — метод формирования связей углерод-азот, критически важный для синтеза лекарств. GPT‑5.4 независимо определила, что первичные сульфонамиды (важный класс молекул в онкологии и антимикробной терапии) являются сложным, но перспективным субстратом, и предложила использовать мягкие окислители, включая TEMPO.
За два цикла экспериментов в лаборатории Maria (10 080 реакций) выход продукта улучшился для 88% бороновых кислот и 83% сульфонамидов. Средний выход вырос с 16,6% до 25,2%, а доля реакций с выходом выше 30% увеличилась с 15,6% до 37,5%. Человеческие химики подтвердили результаты в масштабе лабораторного синтеза: для 11 из 14 пар субстратов выход увеличился более чем вдвое. Это напрямую снижает узкое место в разработке лекарств — синтез молекул для тестирования.
#AI #Tech #OpenAI #Science #Chemistry #AutoLabs #ChanLam
OpenAI подключила GPT‑5.4 к автономной лабораторной платформе Maria (разработка Molecule.one) и поставила задачу: улучшить один из ключевых классов реакций в медицинской химии. Система самостоятельно сгенерировала исследовательские гипотезы, спланировала и провела тысячи экспериментов, проанализировала данные и предложила оптимизированные условия.
Наиболее перспективным оказался протокол OAI-M1-03, нацеленный на реакцию Чан–Лама — метод формирования связей углерод-азот, критически важный для синтеза лекарств. GPT‑5.4 независимо определила, что первичные сульфонамиды (важный класс молекул в онкологии и антимикробной терапии) являются сложным, но перспективным субстратом, и предложила использовать мягкие окислители, включая TEMPO.
За два цикла экспериментов в лаборатории Maria (10 080 реакций) выход продукта улучшился для 88% бороновых кислот и 83% сульфонамидов. Средний выход вырос с 16,6% до 25,2%, а доля реакций с выходом выше 30% увеличилась с 15,6% до 37,5%. Человеческие химики подтвердили результаты в масштабе лабораторного синтеза: для 11 из 14 пар субстратов выход увеличился более чем вдвое. Это напрямую снижает узкое место в разработке лекарств — синтез молекул для тестирования.
#AI #Tech #OpenAI #Science #Chemistry #AutoLabs #ChanLam
👍1
🥽 Snap выпускает очки за $2000 — сможет ли кто-то выглядеть в них круто?
Журналисты The Verge протестировали новые умные очки Snap Spectacles стоимостью $2000 и задались вопросом: можно ли в них выглядеть стильно? Устройство оснащено встроенными камерами, дисплеями дополненной реальности и голосовым управлением, но главная проблема — дизайн. Очки массивные, заметные и, по мнению обозревателей, пока что больше напоминают гаджет для энтузиастов, чем модный аксессуар.
Snap позиционирует Spectacles как платформу для AR-опыта: пользователь может накладывать цифровые объекты на реальный мир, снимать видео от первого лица и взаимодействовать с приложениями. Однако за $2000 покупатель получает не только технологии, но и вызов общественному вкусу. В рецензии отмечается, что даже с учётом всех фишек, очки выглядят громоздко и вряд ли станут повседневным аксессуаром.
Тем не менее, Snap продолжает инвестировать в носимые устройства, видя в них будущее социальных взаимодействий. Вопрос лишь в том, готовы ли пользователи платить такую цену за экспериментальный форм-фактор.
#Tech #Glasses #Snap #Spectacles #AR #WearableGadget
Журналисты The Verge протестировали новые умные очки Snap Spectacles стоимостью $2000 и задались вопросом: можно ли в них выглядеть стильно? Устройство оснащено встроенными камерами, дисплеями дополненной реальности и голосовым управлением, но главная проблема — дизайн. Очки массивные, заметные и, по мнению обозревателей, пока что больше напоминают гаджет для энтузиастов, чем модный аксессуар.
Snap позиционирует Spectacles как платформу для AR-опыта: пользователь может накладывать цифровые объекты на реальный мир, снимать видео от первого лица и взаимодействовать с приложениями. Однако за $2000 покупатель получает не только технологии, но и вызов общественному вкусу. В рецензии отмечается, что даже с учётом всех фишек, очки выглядят громоздко и вряд ли станут повседневным аксессуаром.
Тем не менее, Snap продолжает инвестировать в носимые устройства, видя в них будущее социальных взаимодействий. Вопрос лишь в том, готовы ли пользователи платить такую цену за экспериментальный форм-фактор.
#Tech #Glasses #Snap #Spectacles #AR #WearableGadget
😱1
Amazon Quick — AI-ассистент, интегрирующийся с корпоративными приложениями и базами данных, — получил обновление. Теперь пользователи могут создавать автономных агентов, которые работают непрерывно в фоновом режиме: отслеживают сделки, анализируют изменения в регуляторных требованиях, обрабатывают заказы и готовят сводки. Агенты настраиваются на естественном языке без программирования, с гибким уровнем автономии — от точных инструкций до самостоятельного поиска решений в заданных рамках.
Вместе с агентами запущена лента активности, которая объединяет email, Slack, календарь и задачи в единый приоритизированный поток. Система учится на поведении пользователя: выделяет важные сообщения, предлагает черновики ответов и готовит материалы к встречам. Также добавлена поддержка сквозных запросов по нескольким источникам данных (Salesforce, Databricks, таблицы) — один вопрос возвращает объединённый ответ с интерактивными дашбордами.
Среди 16 новых интеграций — Adobe, Figma, Shopify, Snowflake, WhatsApp, Zapier и ZoomInfo. Доступна библиотека из 30+ готовых навыков для продаж, финансов и маркетинга. Приложения, созданные в Quick, теперь можно публиковать как веб-приложения для любого круга пользователей.
#AI #AmazonQuick #Agents #Automation #AWS #Productivity
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
☁️ Cloudflare запускает поддержку фреймворков для агентов — первой стала Flue
Cloudflare объявила о расширении платформы Agents SDK: теперь она поддерживает не только собственные харнесы (Project Think, Pi), но и внешние фреймворки. Первым партнёром стала Flue — open-source платформа от команды, создавшей Astro. Flue 1.0 Beta уже доступна и построена поверх харнеса Pi.
Flue предлагает декларативный подход к созданию агентов: разработчик описывает, что агент должен знать (модель, навыки, инструкции), а не пишет цикл оркестрации. Агент сам решает задачу — от обработки баг-репортов до интеграции с Slack, GitHub, Linear и Discord. Встроенный пакет
Ключевая особенность — Durable Streams: каждое событие в истории выполнения записывается в append-only лог, что гарантирует восстановление агента после сбоя без потери контекста. При деплое на Cloudflare каждый агент запускается внутри отдельного Durable Object, обеспечивая изолированное хранилище и автоматическое масштабирование.
Flue работает мультиоблачно: на Node.js агенты выполняются как долгоживущие процессы, которые можно развернуть на любом VM или контейнере, в GitHub Actions или на собственном сервере.
#Cloudflare #AI #AgentsSDK #Flue #Infrastructure #Development
Cloudflare объявила о расширении платформы Agents SDK: теперь она поддерживает не только собственные харнесы (Project Think, Pi), но и внешние фреймворки. Первым партнёром стала Flue — open-source платформа от команды, создавшей Astro. Flue 1.0 Beta уже доступна и построена поверх харнеса Pi.
Flue предлагает декларативный подход к созданию агентов: разработчик описывает, что агент должен знать (модель, навыки, инструкции), а не пишет цикл оркестрации. Агент сам решает задачу — от обработки баг-репортов до интеграции с Slack, GitHub, Linear и Discord. Встроенный пакет
@flue/react позволяет транслировать состояние агента и вызовы инструментов прямо в интерфейс приложения без кастомной real-time инфраструктуры.Ключевая особенность — Durable Streams: каждое событие в истории выполнения записывается в append-only лог, что гарантирует восстановление агента после сбоя без потери контекста. При деплое на Cloudflare каждый агент запускается внутри отдельного Durable Object, обеспечивая изолированное хранилище и автоматическое масштабирование.
Flue работает мультиоблачно: на Node.js агенты выполняются как долгоживущие процессы, которые можно развернуть на любом VM или контейнере, в GitHub Actions или на собственном сервере.
#Cloudflare #AI #AgentsSDK #Flue #Infrastructure #Development
👍1
🤗 Hugging Face запускает Agentic Resource Discovery — поиск инструментов, навыков и агентов для ИИ
Hugging Face, Microsoft, Google и другие представители индустрии представили открытую спецификацию Agentic Resource Discovery (ARD). Это слой поиска и каталогизации, который позволяет агентам динамически находить MCP-инструменты, A2A-агентов и навыки во время выполнения, а не требовать их предустановки.
Сейчас разработчики вручную прописывают URL MCP-серверов в конфигах или загружают все описания инструментов в контекст LLM — это не масштабируется. ARD решает проблему: реестр индексирует возможности с метаданными (издатель, теги, запросы-примеры, комплаенс) и отдаёт их через REST API. Клиент отправляет запрос на естественном языке, а модель использует то, что вернул поиск.
Спецификация включает два компонента: статический манифест
Hugging Face уже запустила эталонную реализацию — инструмент Discover. Он объединяет семантический поиск по Spaces, Agent Skills и MCP-серверам, возвращая результаты в формате ARD. Поддерживаются три типа медиа:
#AI #AgenticResourceDiscovery #MCP #A2A #Agents
Hugging Face, Microsoft, Google и другие представители индустрии представили открытую спецификацию Agentic Resource Discovery (ARD). Это слой поиска и каталогизации, который позволяет агентам динамически находить MCP-инструменты, A2A-агентов и навыки во время выполнения, а не требовать их предустановки.
Сейчас разработчики вручную прописывают URL MCP-серверов в конфигах или загружают все описания инструментов в контекст LLM — это не масштабируется. ARD решает проблему: реестр индексирует возможности с метаданными (издатель, теги, запросы-примеры, комплаенс) и отдаёт их через REST API. Клиент отправляет запрос на естественном языке, а модель использует то, что вернул поиск.
Спецификация включает два компонента: статический манифест
ai-catalog.json по известному URL и динамический API реестра POST /search с ранжированием результатов.Hugging Face уже запустила эталонную реализацию — инструмент Discover. Он объединяет семантический поиск по Spaces, Agent Skills и MCP-серверам, возвращая результаты в формате ARD. Поддерживаются три типа медиа:
application/ai-skill (сгенерированный SKILL.md на основе agents.md), application/mcp-server+json (для Spaces с тегом mcp-server) и application/vnd.huggingface.space+json (сырые метаданные). В ответ включаются только запущенные Spaces.#AI #AgenticResourceDiscovery #MCP #A2A #Agents
👍1
🧳 Inn-Flow представила расширенные AI-функции для гостиничного бэк-офиса на HITEC 2026
Inn-Flow, разработчик облачной платформы для управления гостиничным бизнесом, анонсировал на выставке HITEC 2026 расширение возможностей AI и автоматизации. В обновление вошли модуль закупок на базе технологий приобретенной компании Lilo, AI-ассистент для управления запасами и проактивные BI-уведомления для бухгалтерии и управления персоналом. Платформа объединяет учет, закупки, инвентаризацию, расчет зарплаты и бизнес-аналитику в единой системе, ориентированной на рабочие процессы отелей.
Ключевые нововведения:
1. Модуль закупок (Inn-Flow Procurement). Результат приобретения Lilo. Включает каталоги поставщиков с живыми ценами и остатками, AI-оптимизацию корзины (сравнение цен и рекомендация более дешевых альтернатив), контроль бюджета до совершения покупки и интеграцию с бухгалтерскими процессами.
2. AI-модуль управления запасами (Inventory). Предназначен для F&B, розничных точек и складов. Автоматизирует приемку, подсчет, сверку и заказ товаров. Поддерживает реальную видимость остатков по всем локациям, автоматическое сопоставление счетов и предложения по повторному заказу на основе норм запаса. Модуль проходит финальное тестирование и станет доступен в конце Q3.
3. AI Insights для бизнес-аналитики. Проактивные оповещения, основанные на операционных данных каждого отеля. Включают: уведомления о превышении бюджета до закрытия месяца, прогноз затрат на персонал на основе фактических отметок и графиков, а также выявление пропущенных регулярных счетов или начислений.
4. Обновления бухгалтерии и управления персоналом. Внедрены: упрощенная проверка ночных аудиторских данных (Daily Activity 2.0), поддержка межфирменного распределения расходов (Reimbursements 2.0), автоматический расчет overtime по стандартам FLSA (включая средневзвешенную ставку для сотрудников на нескольких должностях), поддержка overtime для Калифорнии и Колорадо, а также оплата за уборку номера (pay-per-room) для housekeeping.
#Ai #Hospitality #Automation #SaaS
Inn-Flow, разработчик облачной платформы для управления гостиничным бизнесом, анонсировал на выставке HITEC 2026 расширение возможностей AI и автоматизации. В обновление вошли модуль закупок на базе технологий приобретенной компании Lilo, AI-ассистент для управления запасами и проактивные BI-уведомления для бухгалтерии и управления персоналом. Платформа объединяет учет, закупки, инвентаризацию, расчет зарплаты и бизнес-аналитику в единой системе, ориентированной на рабочие процессы отелей.
Ключевые нововведения:
1. Модуль закупок (Inn-Flow Procurement). Результат приобретения Lilo. Включает каталоги поставщиков с живыми ценами и остатками, AI-оптимизацию корзины (сравнение цен и рекомендация более дешевых альтернатив), контроль бюджета до совершения покупки и интеграцию с бухгалтерскими процессами.
2. AI-модуль управления запасами (Inventory). Предназначен для F&B, розничных точек и складов. Автоматизирует приемку, подсчет, сверку и заказ товаров. Поддерживает реальную видимость остатков по всем локациям, автоматическое сопоставление счетов и предложения по повторному заказу на основе норм запаса. Модуль проходит финальное тестирование и станет доступен в конце Q3.
3. AI Insights для бизнес-аналитики. Проактивные оповещения, основанные на операционных данных каждого отеля. Включают: уведомления о превышении бюджета до закрытия месяца, прогноз затрат на персонал на основе фактических отметок и графиков, а также выявление пропущенных регулярных счетов или начислений.
4. Обновления бухгалтерии и управления персоналом. Внедрены: упрощенная проверка ночных аудиторских данных (Daily Activity 2.0), поддержка межфирменного распределения расходов (Reimbursements 2.0), автоматический расчет overtime по стандартам FLSA (включая средневзвешенную ставку для сотрудников на нескольких должностях), поддержка overtime для Калифорнии и Колорадо, а также оплата за уборку номера (pay-per-room) для housekeeping.
#Ai #Hospitality #Automation #SaaS
👍1
Разработчик «мировых моделей» (world models) Odyssey закрыл крупный раунд финансирования, который оценил компанию в $1,45 млрд. Среди инвесторов — Amazon и другие крупные игроки. Мировые модели считаются следующим этапом развития ИИ после больших языковых моделей (LLM), и Odyssey теперь входит в число ключевых стартапов в этой нише.
Технология Odyssey позволяет ИИ моделировать трёхмерные среды и физические взаимодействия, что открывает путь к созданию более реалистичных симуляций для робототехники, автономных систем и игр. В отличие от LLM, которые работают с текстом, world models учатся предсказывать поведение объектов в пространстве и времени.
Для разработчиков это означает появление нового инструмента для тренировки ИИ-агентов в виртуальных средах без необходимости реальных испытаний. Amazon, инвестируя в Odyssey, вероятно, планирует использовать эти модели для своих роботов и сервисов AWS.
#AI #WorldModels #Odyssey #Amazon #Startups
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
OpenAI добавила в ChatGPT новую страницу «Scheduled» в боковой панели, где собраны все активные задачи пользователя. Теперь можно просматривать, ставить на паузу, редактировать или удалять задачи в одном месте. Исследовательские задачи автоматически сканируют веб и подключённые приложения, отправляя уведомления только при реальных изменениях.
Функция доступна подписчикам Plus, Pro, Business и Enterprise. Количество активных задач зависит от тарифа. Задачи могут запускаться не чаще раза в час и автоматически приостанавливаются, если пользователь неактивен. OpenAI заявляет, что все задачи стали быстрее и надёжнее. Пользователи могут назначать задачи на конкретное время или часть дня: утро, день или вечер.
Прежняя функция «Pulse», которая позволяла ChatGPT начинать диалог по расписанию, прекращает существование и объединяется с новым интерфейсом запланированных задач. Это ещё один шаг OpenAI к превращению ChatGPT в полноценного ИИ-ассистента, способного работать автономно по расписанию.
#Ai #OpenAI #AIAssistant #scheduledtasks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Сравнительный тест показал, что проприетарные гигантские модели уступают компактным открытым аналогам по точности. GPT-5.5 (оценка 86% галлюцинаций) и DeepSeek V4 Pro (94%) значительно чаще выдают уверенно неверные ответы, чем MIT-лицензированная GLM-5.2 от Z.ai (28%). При этом GLM-5.2 с 753B параметров (40B активных) отстаёт от GPT-5.5 всего на 4 балла в индексе Artificial Analysis Intelligence.
Автор теста задал моделям сложный Python-вопрос с архитектурной ошибкой. DeepSeek V4 Pro потратил 3 минуты 26 секунд на «рассуждение» и выдал красивое, но неверное решение. GLM-5.2 за 12 секунд и 800 токенов распознала логическую невозможность задачи. Вывод: увеличение параметров и вычислительного бюджета не улучшает, а ухудшает калибровку уверенности модели.
#AI #LLM #Hallucinations #GLM #GPT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📁 Data2Story: CSV-файл превращается в интерактивную новостную статью с помощью семи AI-агентов
Исследователи представили систему Data2Story, которая автоматически преобразует сырой набор данных (CSV) в полноценную мультимедийную веб-статью с проверяемыми фактами. В основе — «виртуальная редакция» из семи специализированных AI-агентов: Detective (поиск контекста), Analyst (анализ данных), Editor (выбор нарратива), Designer (выбор визуализации), Programmer (вёрстка HTML), Auditor (проверка ошибок) и Inspector (привязка каждого утверждения к источнику).
Ключевая особенность — панель «Inspector», которая показывает для 93% утверждений точную строку кода или внешний URL, подтверждающий данные. Любой вывод можно проверить, запустив скрипт заново. Для сравнения: у человеческих статей этот показатель — лишь 25%.
В тесте 53 читателя оценили статьи от Data2Story выше, чем оригиналы от The Economist, The Pudding и TidyTuesday, по всем пяти категориям (дизайн, нарратив, прозрачность, проверяемость, глубина инсайтов). 74% предпочли AI-версию. В основе — Claude Opus 4.7 на Claude Code, для генерации изображений и аудио используются OpenRouter-модели.
#AI #Data2Story #Automation #Research
Исследователи представили систему Data2Story, которая автоматически преобразует сырой набор данных (CSV) в полноценную мультимедийную веб-статью с проверяемыми фактами. В основе — «виртуальная редакция» из семи специализированных AI-агентов: Detective (поиск контекста), Analyst (анализ данных), Editor (выбор нарратива), Designer (выбор визуализации), Programmer (вёрстка HTML), Auditor (проверка ошибок) и Inspector (привязка каждого утверждения к источнику).
Ключевая особенность — панель «Inspector», которая показывает для 93% утверждений точную строку кода или внешний URL, подтверждающий данные. Любой вывод можно проверить, запустив скрипт заново. Для сравнения: у человеческих статей этот показатель — лишь 25%.
В тесте 53 читателя оценили статьи от Data2Story выше, чем оригиналы от The Economist, The Pudding и TidyTuesday, по всем пяти категориям (дизайн, нарратив, прозрачность, проверяемость, глубина инсайтов). 74% предпочли AI-версию. В основе — Claude Opus 4.7 на Claude Code, для генерации изображений и аудио используются OpenRouter-модели.
#AI #Data2Story #Automation #Research
Журналист Wired протестировал бета-версию Siri AI на iPhone 16 Pro Max — обновлённого голосового помощника Apple, работающего на базе Google Gemini и Apple Intelligence. В отличие от прежней Siri, новая версия стала персонализированной, разговорной и умеет взаимодействовать с приложениями. Ассистент анализирует сообщения, фото и email, даёт краткие ответы (без «воды»), выделяет ключевые слова в тексте и поддерживает диалог через свайп. Siri AI также интегрирована в поисковую строку iOS 27 и сохраняет историю бесед в отдельном приложении.
В тесте помощник успешно рекомендовал маршруты для хайкинга, искал ближайшие кафе и даже распознал кипарисы на фото через камеру — без голосового запроса. Для работы Siri AI требуется индексация устройства, которая заняла около недели. Apple подчёркивает конфиденциальность: данные не хранятся, запросы обрабатываются через Private Cloud Compute. Полный функционал (включая расширенные голосовые опции) будет доступен на iPhone Air, 17 Pro и 17 Max; iPhone 16 и 15 Pro/Pro Max получат базовую версию. Публичный релиз ожидается в конце 2026 года.
#AI #Apple #SiriAI #iOS27 #Assistant #iPhone
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
📽 Seedance 2.5: управление мультишотовыми фильмами через Beats
Hedra представила методику Beats для создания многосценных видео в Seedance 2.0 и 2.5. Вместо одного промпта — раскадровка с таймкодами: каждый Beat — отдельный кадр с точками входа и выхода. Пример — 15-секундный ролик для кофейного бренда Ember Coffee: шесть битов (витрина, помол, пар, эспрессо, латте, подача) рендерятся как единая генерация с сохранением стиля и освещения.
Ключевой принцип — сначала создать референсные изображения (через GPT Image 2 на той же платформе Hedra), задав плёнку, цветокоррекцию и композицию. Ember Coffee использует Cinestill 800T, Koh Samui — 16mm Kodak Ektachrome. Референсы подаются строго по порядку битов, каждый кадр описывается языком своего стоп-кадра. Для сохранения идентичности объектов (например, игрушечного персонажа Peachy) используется image-to-image: герой генерируется один раз, а остальные кадры — вариации от него.
#AI #Hedra #Seedance #VideoGen #Beats
Hedra представила методику Beats для создания многосценных видео в Seedance 2.0 и 2.5. Вместо одного промпта — раскадровка с таймкодами: каждый Beat — отдельный кадр с точками входа и выхода. Пример — 15-секундный ролик для кофейного бренда Ember Coffee: шесть битов (витрина, помол, пар, эспрессо, латте, подача) рендерятся как единая генерация с сохранением стиля и освещения.
Ключевой принцип — сначала создать референсные изображения (через GPT Image 2 на той же платформе Hedra), задав плёнку, цветокоррекцию и композицию. Ember Coffee использует Cinestill 800T, Koh Samui — 16mm Kodak Ektachrome. Референсы подаются строго по порядку битов, каждый кадр описывается языком своего стоп-кадра. Для сохранения идентичности объектов (например, игрушечного персонажа Peachy) используется image-to-image: герой генерируется один раз, а остальные кадры — вариации от него.
#AI #Hedra #Seedance #VideoGen #Beats
🔥1
🖼 Envato построил креативный AI-движок на базе FLUX
Платформа для креативщиков Envato, насчитывающая миллионы пользователей, интегрировала генеративные модели FLUX от Black Forest Labs в свой инструментарий. Вместо того чтобы просто добавить AI к каталогу стоковых изображений, компания переосмыслила платформу как единый набор инструментов для генерации, редактирования и персонализации визуального контента.
За кулисами запросы пользователей маршрутизируются между моделями FLUX в зависимости от задачи: структура промпта, референсные изображения и требуемая точность. Пользователь видит единый бесшовный интерфейс. FLUX поддерживает три ключевых сценария: «риффование» стоковых изображений (вариации освещения, ракурса, настроения за Источник: Black Forest Labs
#AI #FLUX #Envato #ImageGen #BlackForestLabs
Платформа для креативщиков Envato, насчитывающая миллионы пользователей, интегрировала генеративные модели FLUX от Black Forest Labs в свой инструментарий. Вместо того чтобы просто добавить AI к каталогу стоковых изображений, компания переосмыслила платформу как единый набор инструментов для генерации, редактирования и персонализации визуального контента.
За кулисами запросы пользователей маршрутизируются между моделями FLUX в зависимости от задачи: структура промпта, референсные изображения и требуемая точность. Пользователь видит единый бесшовный интерфейс. FLUX поддерживает три ключевых сценария: «риффование» стоковых изображений (вариации освещения, ракурса, настроения за Источник: Black Forest Labs
#AI #FLUX #Envato #ImageGen #BlackForestLabs
👍1
Команда Hugging Face опубликовала разбор, почему LoRA, будучи самой популярной техникой параметро-эффективного дообучения (PEFT), не всегда является оптимальным выбором. По статистике, 98.4% моделей на Hugging Face Hub, упоминающих PEFT, используют именно LoRA, а на GitHub 71.3% всех PEFT-сниппетов относятся к LoRA. Однако авторы блога предупреждают: популярность не равна эффективности. LoRA стала стандартом во многом благодаря раннему выходу, обилию туториалов и лучшей интеграции в экосистему, а не объективному превосходству.
Библиотека
PEFT от Hugging Face поддерживает десятки альтернативных методов: LoHa, AdaLoRA, DoRA, IA3 и другие. Каждый из них может давать лучшие результаты на определённых задачах — от генерации изображений до работы с LLM. Авторы подчёркивают, что выбор техники вслепую по заявлениям из научных статей проблематичен: результаты часто несопоставимы из-за разных условий экспериментов. Вместо этого они предлагают использовать встроенные в PEFT инструменты для автоматического подбора метода под конкретную задачу и модель.Практический вывод: разработчикам и исследователям стоит тестировать несколько PEFT-методов, а не полагаться на LoRA по умолчанию. Это особенно актуально для работы с quantized-моделями и сценариев, где критично качество при минимальном потреблении памяти.
#AI #PEFT #LoRA #Studying #HuggingFace #MachineLearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Исследователи ServiceNow представили MosaicLeaks — новый бенчмарк для оценки утечки приватных данных через deep-research агентов. Проблема в том, что агенты комбинируют локальные документы с внешними инструментами (например, веб-поиском), и их запросы могут невольно раскрыть конфиденциальную информацию через «мозаичный эффект». Например, серия безобидных на вид поисковых запросов может позволить злоумышленнику восстановить внутренние данные компании.
MosaicLeaks содержит 1001 многошаговую исследовательскую цепочку, где каждый шаг чередует локальные и веб-запросы. Утечка измеряется на трёх уровнях: Intent (злоумышленник угадывает цель исследования), Answer (может ответить на вопрос по приватным данным) и Full-Information (может сформулировать новый приватный факт). В тестах агенты часто допускали утечку, а обучение только на точность выполнения задач усугубляло проблему.
В ответ команда разработала метод Privacy-Aware Deep Research (PA-DR) — RL-обучение с учётом риска утечки. Результат: точность выполнения цепочек выросла с 48.7% до 58.7%, а уровень утечки ответов/полной информации снизился с 34.0% до 9.9%. Это важный шаг к созданию безопасных исследовательских агентов для enterprise-сред.
#AI #Privacy #Research #Security #MosaicLeaks
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Стартап General Intuition из Нью-Йорка, разрабатывающий фундаментальную модель для обучения ИИ-агентов навигации в пространстве и времени, близок к закрытию раунда на $300 млн. Об этом сообщили источники TechCrunch.
Раунд проходит спустя восемь месяцев после того, как компания выделилась из платформы Medal с $134 млн seed-раунда. Новые средства поднимут оценку стартапа до $2 млрд. Среди инвесторов — Джефф Безос, Эрик Шмидт, а также существующие Khosla Ventures и General Catalyst.
General Intuition обучает воплощённый ИИ и world models на датасете Medal — 2 млрд видео в год от 10 млн активных пользователей.
#Business #AI #Studying #Learning #Startup #WorldModels
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
☁️ Временные аккаунты Cloudflare для AI-агентов
Cloudflare запустила временные аккаунты для AI-агентов — теперь агенты могут деплоить проекты без регистрации и OAuth-авторизации. Команда
Проблема: AI-агенты (Claude Code, Cursor, Codex) упираются в браузерные OAuth-флоу, копирование токенов и MFA — для фонового агента это тупик. Cloudflare убрала этот барьер: Wrangler сам подсказывает агенту флаг
Для разработчиков это означает: AI-агенты теперь могут деплоить Workers, API и даже других агентов на лету, в цикле write → deploy → verify. Временные аккаунты идеальны для trial-and-error сессий, где нужно быстро проверить гипотезу и выбросить результат. Если проект оказывается полезным — один клик, и аккаунт становится постоянным, со всеми ресурсами (базы данных, биндинги).
#Cloudflare #Agents #AI #Deploy #Infrastructure #Wrangler
Cloudflare запустила временные аккаунты для AI-агентов — теперь агенты могут деплоить проекты без регистрации и OAuth-авторизации. Команда
wrangler deploy --temporary создаёт временный аккаунт на 60 минут, после чего его можно забрать себе или он автоматически удалится.Проблема: AI-агенты (Claude Code, Cursor, Codex) упираются в браузерные OAuth-флоу, копирование токенов и MFA — для фонового агента это тупик. Cloudflare убрала этот барьер: Wrangler сам подсказывает агенту флаг
--temporary, выдаёт API-токен и claim-ссылку для человека. Агент может итерировать код, передеплоивать и проверять результат — всё без участия человека.Для разработчиков это означает: AI-агенты теперь могут деплоить Workers, API и даже других агентов на лету, в цикле write → deploy → verify. Временные аккаунты идеальны для trial-and-error сессий, где нужно быстро проверить гипотезу и выбросить результат. Если проект оказывается полезным — один клик, и аккаунт становится постоянным, со всеми ресурсами (базы данных, биндинги).
#Cloudflare #Agents #AI #Deploy #Infrastructure #Wrangler
👍1
Amazon Quick и Adobe Marketing Agent объединились, чтобы маркетологи могли получать аналитику кампаний на естественном языке за секунды. Интеграция построена на протоколе Model Context Protocol (MCP): Amazon Quick выступает как чат-интерфейс и оркестратор действий, а Adobe предоставляет доменную аналитику по аудиториям, путешествиям клиентов, конфликтам и эффективности контента.
Архитектура решения включает четыре этапа: администратор Amazon Quick настраивает интеграцию через брендированный коннектор Adobe, Quick обнаруживает MCP-инструменты и регистрирует их как действия, кастомный чат-агент использует их для ответов на вопросы, а маркетологи проверяют результаты перед запуском кампании. Доступны пять групп действий: обзор и мониторинг кампаний, планирование, инсайты по аудиториям, аналитика путешествий и анализ конфликтов путешествий.
Для внедрения потребуется подписка Amazon Quick Enterprise, лицензия на Adobe CX Enterprise (Real-Time CDP, Customer Journey Analytics или Journey Optimizer) и доступ к Adobe Experience Platform Agent Orchestrator. Время настройки — 45–60 минут после получения MCP-эндпоинта от Adobe. Важно заранее продумать governance: аутентификацию, права доступа к чат-агенту, аудит вызовов MCP и процедуру human review для рекомендаций, влияющих на запуск.
#AI #AWS #Adobe #AmazonQuick #MCP #Marketing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1