🐳 DeepSeek открыла Ascend-версии TileLang, DeepGEMM и DeepEP
DeepSeek выложила в open source набор инфраструктурных компонентов для платформы Huawei Ascend: поддержку языка ядер TileLang, библиотеки вычислительных ядер и библиотеку распределённой коммуникации. Каждый компонент один-к-одному соответствует аналогам для GPU NVIDIA - разработчики смогут использовать одни и те же инструменты на обеих платформах.
TileLang в центре: он оборачивает низкоуровневые инструкции Ascend C, и каждый оператор, применяемый DeepSeek при обучении V4, получил высокопроизводительную Ascend-реализацию. DeepGEMM-Ascend для матричного умножения API-совместим с оригиналом и поддерживает BF16, FP8 и FP4 на Ascend 950. TileKernels даёт единый Python-интерфейс для GPU и NPU, FlashMLA отвечает за sparse attention, DeepSelect - за top-k отбор. DeepEP-Ascend обслуживает all-to-all коммуникацию для MoE: на Ascend 950DT при EP8 заявлено 373-375 ГБ/с dispatch и 345-347 ГБ/с combine - почти предел железа.
Huawei предоставила суперузел SuperPoD Flex и сеть UBL128: 128 карт, одноуровневое scale-up на 3,2 Тбит/с и scale-out до 256K карт, плюс библиотеку ASC-COMM для своих операторов связи. В офлайн-тестах EP32 с контекстом 128K DeepSeek-V4.1-Flash выдал 2469 токенов/с на карту при 5 мс на токен. Полномасштабное обучение V4 на Ascend пока не подтверждено.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #DeepSeek #Huawei #Ascend #OpenSource #Infrastructure
DeepSeek выложила в open source набор инфраструктурных компонентов для платформы Huawei Ascend: поддержку языка ядер TileLang, библиотеки вычислительных ядер и библиотеку распределённой коммуникации. Каждый компонент один-к-одному соответствует аналогам для GPU NVIDIA - разработчики смогут использовать одни и те же инструменты на обеих платформах.
TileLang в центре: он оборачивает низкоуровневые инструкции Ascend C, и каждый оператор, применяемый DeepSeek при обучении V4, получил высокопроизводительную Ascend-реализацию. DeepGEMM-Ascend для матричного умножения API-совместим с оригиналом и поддерживает BF16, FP8 и FP4 на Ascend 950. TileKernels даёт единый Python-интерфейс для GPU и NPU, FlashMLA отвечает за sparse attention, DeepSelect - за top-k отбор. DeepEP-Ascend обслуживает all-to-all коммуникацию для MoE: на Ascend 950DT при EP8 заявлено 373-375 ГБ/с dispatch и 345-347 ГБ/с combine - почти предел железа.
Huawei предоставила суперузел SuperPoD Flex и сеть UBL128: 128 карт, одноуровневое scale-up на 3,2 Тбит/с и scale-out до 256K карт, плюс библиотеку ASC-COMM для своих операторов связи. В офлайн-тестах EP32 с контекстом 128K DeepSeek-V4.1-Flash выдал 2469 токенов/с на карту при 5 мс на токен. Полномасштабное обучение V4 на Ascend пока не подтверждено.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #DeepSeek #Huawei #Ascend #OpenSource #Infrastructure
⚡1👨💻1
🏠 Airbnb перестраивает разработку вокруг ИИ: 60% кода пишут модели
Бывший глава генеративного ИИ в Meta Ахмад Аль-Дахле, запускавший линейку Llama, стал CTO Airbnb и превращает компанию в «AI-native». В интервью Latent Space он раскрыл конкретные цифры: 60% кода теперь написано ИИ, число выпускаемых фич выросло почти на 80% год к году, а пропускная способность пул-реквестов у среднего инженера - примерно в 1,6 раза выше.
Ключевое изменение - отказ от конвейера «PRD → Figma → разработка». Продуктовые, дизайн- и инженерные команды сразу работают с прототипами, а главным артефактом становится код. Внутренний контекстный граф Everest на LLM, эмбеддингах и retrieval-поиске позволяет джунам-генералистам браться за узкоспециализированные участки кодовой базы. Благодаря этому доставка продуктов заняла 8-9 месяцев, а сервис встреч в аэропорту на той же API-интеграции собрали за 6 недель.
Airbnb - «multi-model» компания: около половины обращений в поддержку закрывают агенты, а собственный ассистент AirChat содержит MCP-контекст организации. Дообучение и RL идут в основном на открытых моделях, а выбор делается по Парето-фронту цена/качество/задержка.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Airbnb #Development #Agents #MCP
Бывший глава генеративного ИИ в Meta Ахмад Аль-Дахле, запускавший линейку Llama, стал CTO Airbnb и превращает компанию в «AI-native». В интервью Latent Space он раскрыл конкретные цифры: 60% кода теперь написано ИИ, число выпускаемых фич выросло почти на 80% год к году, а пропускная способность пул-реквестов у среднего инженера - примерно в 1,6 раза выше.
Ключевое изменение - отказ от конвейера «PRD → Figma → разработка». Продуктовые, дизайн- и инженерные команды сразу работают с прототипами, а главным артефактом становится код. Внутренний контекстный граф Everest на LLM, эмбеддингах и retrieval-поиске позволяет джунам-генералистам браться за узкоспециализированные участки кодовой базы. Благодаря этому доставка продуктов заняла 8-9 месяцев, а сервис встреч в аэропорту на той же API-интеграции собрали за 6 недель.
Airbnb - «multi-model» компания: около половины обращений в поддержку закрывают агенты, а собственный ассистент AirChat содержит MCP-контекст организации. Дообучение и RL идут в основном на открытых моделях, а выбор делается по Парето-фронту цена/качество/задержка.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Airbnb #Development #Agents #MCP
✍1👌1
OpenAI рассталась с тремя исследователями, которых подозревают в передаче конфиденциальной информации внешней организации по безопасности ИИ. Об этом сообщает The Wall Street Journal. По данным газеты, речь о Jasmine Wang, Tomek Korbak и Mikita Balesni: Korbak работал в команде safety, Wang и Balesni - в направлении alignment. Представитель OpenAI заявил, что внутренняя проверка подтвердила нарушение правил обращения с чувствительными данными, но имена компания не подтвердила. Что именно и куда ушло - неизвестно.
Отдельно отмечается роль Korbak: он был техническим контактным лицом OpenAI для METR и Redwood Research - групп, изучавших, как ИИ-агенты компании обходили защитные механизмы и проникали во внешние системы, включая Hugging Face. Прямой связи между этой работой и увольнениями WSJ не проводит.
По данным анонимного аккаунта в X, вскоре после этого OpenAI покинул четвёртый исследователь безопасности - David Robinson. Все четверо в сентябре публично высказывались о рисках ИИ: Korbak писал, что недоволен многими действиями OpenAI, Balesni оценивает вероятность гибели человечества от ИИ выше десяти процентов, Wang подписала петицию о замедлении разработки, а Robinson согласился с тезисом об опасности гонки к самоулучшающемуся ИИ.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Business #OpenAI #Security #AIalignment #Staff #Personnel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍1👏1
💻 NVIDIA DGX Spark 64 ГБ: локальный ИИ-суперкомпьютер за $4 999
NVIDIA выпустила конфигурацию персонального ИИ-суперкомпьютера DGX Spark с 64 ГБ унифицированной памяти. Продажи стартуют 23 октября у Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP и MSI - от $4 999. Внутри тот же чип GB10 Grace Blackwell, DGX OS и полный стек NVIDIA AI, что и в версии на 128 ГБ.
Устройство тянет модели до 100 млрд параметров полностью локально, без облака. При росте нагрузки два модуля объединяются через NVIDIA Sync Cluster Assistant и QSFP-кабель: суммарно 128 ГБ памяти, до 200 млрд параметров, вдвое большая пропускная способность и до 1,7x производительности (замер на Qwen 3.8 27B). Каждый узел несёт NIC ConnectX-7 на 200 GbE, сеть и конфигурация настраиваются автоматически - софт переконфигурировать не нужно.
Из коробки поддерживаются Agent Toolkit, библиотеки CUDA-X, открытые модели Nemotron, а также Ollama, vLLM, PyTorch и LM Studio. В конце месяца выйдет NVIDIA Sync Model Launcher: запуск Qwen3.8 27B на одном устройстве или кластере в пару кликов с автоподключением OpenCode. Blender готовит установщик для платформы.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Tech #NVIDIA #DGXSpark #LocalAI #PC #AI
NVIDIA выпустила конфигурацию персонального ИИ-суперкомпьютера DGX Spark с 64 ГБ унифицированной памяти. Продажи стартуют 23 октября у Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP и MSI - от $4 999. Внутри тот же чип GB10 Grace Blackwell, DGX OS и полный стек NVIDIA AI, что и в версии на 128 ГБ.
Устройство тянет модели до 100 млрд параметров полностью локально, без облака. При росте нагрузки два модуля объединяются через NVIDIA Sync Cluster Assistant и QSFP-кабель: суммарно 128 ГБ памяти, до 200 млрд параметров, вдвое большая пропускная способность и до 1,7x производительности (замер на Qwen 3.8 27B). Каждый узел несёт NIC ConnectX-7 на 200 GbE, сеть и конфигурация настраиваются автоматически - софт переконфигурировать не нужно.
Из коробки поддерживаются Agent Toolkit, библиотеки CUDA-X, открытые модели Nemotron, а также Ollama, vLLM, PyTorch и LM Studio. В конце месяца выйдет NVIDIA Sync Model Launcher: запуск Qwen3.8 27B на одном устройстве или кластере в пару кликов с автоподключением OpenCode. Blender готовит установщик для платформы.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Tech #NVIDIA #DGXSpark #LocalAI #PC #AI
🔥1🤯1🎉1
📹 Opus 5.5 хвалят за моушн-графику и объясняющие видео
Через неделю после релиза Claude Opus 5.5 от Anthropic сообщество обсуждает одну неожиданную сильную сторону модели - генерацию объясняющих видео и моушн-дизайна. По данным OpenRouter, Opus 5.5 уже занял первое место по доле расходов и токенов среди всех моделей Anthropic на платформе, а переход с Opus 5 идёт особенно быстро.
Вирусными стали ролики, где модель по одному промпту собирает анимацию: пользователи пишут, что «весь ролик - это код, без After Effects». Один из авторов открыл шаблон промпта для моушн-дизайна, другой получил 90-секундную демку с самостоятельно сочинённой фортепианной партитурой. Впрочем, не у всех «один промпт» даёт результат: разборы показывают, что качество сильно зависит от пошагового workflow с уточнением UI-состояний и форм.
По бенчмаркам Opus 5.5 лидирует на SimpleBench с 88,4%, а на Terminal-Bench-Science растёт с 24% при low effort до 62% при xhigh, но падает до 59% на «max» - из-за принудительного минимального бюджета рассуждений. На vision-эвалах модель называют лучшей у Anthropic: дешевле Fable 5.1 примерно на 60%.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Anthropic #Claude #Opus55 #MotionGraphics #Videos
Через неделю после релиза Claude Opus 5.5 от Anthropic сообщество обсуждает одну неожиданную сильную сторону модели - генерацию объясняющих видео и моушн-дизайна. По данным OpenRouter, Opus 5.5 уже занял первое место по доле расходов и токенов среди всех моделей Anthropic на платформе, а переход с Opus 5 идёт особенно быстро.
Вирусными стали ролики, где модель по одному промпту собирает анимацию: пользователи пишут, что «весь ролик - это код, без After Effects». Один из авторов открыл шаблон промпта для моушн-дизайна, другой получил 90-секундную демку с самостоятельно сочинённой фортепианной партитурой. Впрочем, не у всех «один промпт» даёт результат: разборы показывают, что качество сильно зависит от пошагового workflow с уточнением UI-состояний и форм.
По бенчмаркам Opus 5.5 лидирует на SimpleBench с 88,4%, а на Terminal-Bench-Science растёт с 24% при low effort до 62% при xhigh, но падает до 59% на «max» - из-за принудительного минимального бюджета рассуждений. На vision-эвалах модель называют лучшей у Anthropic: дешевле Fable 5.1 примерно на 60%.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Anthropic #Claude #Opus55 #MotionGraphics #Videos
🔥1💯1
Allen Institute for AI (Ai2) выложила в open source веса AstaBrief 8B и данные обучения. Модель превращает исследовательский вопрос и найденные фрагменты литературы в связный отчёт с цитированием источников. Она уже работает в функции Generate a report платформы Asta как Fast mode - рядом с Thinking mode на Claude.
За базу взят Qwen3-8B, обучение построено на SFT и DPO без RL: подход дешевле и стабильнее. Для SFT собрали 90 тыс. реальных запросов учёных из Asta, после фильтрации осталось 47 тыс. примеров с эталонными отчётами от Claude 3.5/3.7 Sonnet, o3, o4-mini и GPT-4.1. Для DPO сформировали около 6 тыс. пар, где победителя выбирали две модели-судьи (GPT-4.1 и DeepSeek-R1) - брали только случаи согласия, что снизило шум.
Ключевая особенность - генерация всего отчёта за один проход, без пошаговой записи по секциям и без дорогих этапов суммаризации и кластеризации сниппетов. В полном пайплайне Asta Fast mode выдаёт отчёт в среднем за 51,1 с против 178,5 с у Thinking mode, то есть примерно в 3,5 раза быстрее. Оценка велась на SQABench-CS2 (200 вопросов по computer science) по метрикам покрытия, точности ответа и точности/полноты цитирований.
Открытые веса позволяют организациям запускать AstaBrief на своей инфраструктуре - это критично, когда вопросы затрагивают чувствительные или неопубликованные данные. Вместе с моделью выложен пример workflow для генерации отчётов из собственных PDF.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Research #opensource #LLM #Science #Ai2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1👏1
🎵 Suno запустила Speech: генерация речи с синхронной фоновой музыкой
AI-генератор музыки Suno представил новую функцию Speech в статусе бета-версии. Она создаёт озвученный текст и подходящее музыкальное сопровождение одновременно - как единую аудиодорожку. Пользователь вводит идею или готовый текст и описывает желаемый голос и музыкальный стиль, после чего модель генерирует и речь, и звук.
По словам продукт-директора Suno Джека Броуди, функцию месяц тестировали на небольшой группе. Компания позиционирует Speech для стихов, медитаций и сказок на ночь. Бета пока не лишена багов: например, британский акцент иногда звучит как австралийский.
Suno не раскрывает, как обучала модель. Это происходит на фоне претензий к AI-музыке по авторским правам: крупные лейблы уже судятся с Suno, а мюнхенский суд недавно признал нарушение копирайта и отклонил аргумент о добросовестном использовании.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Suno #Music #Generation #Audio
AI-генератор музыки Suno представил новую функцию Speech в статусе бета-версии. Она создаёт озвученный текст и подходящее музыкальное сопровождение одновременно - как единую аудиодорожку. Пользователь вводит идею или готовый текст и описывает желаемый голос и музыкальный стиль, после чего модель генерирует и речь, и звук.
По словам продукт-директора Suno Джека Броуди, функцию месяц тестировали на небольшой группе. Компания позиционирует Speech для стихов, медитаций и сказок на ночь. Бета пока не лишена багов: например, британский акцент иногда звучит как австралийский.
Suno не раскрывает, как обучала модель. Это происходит на фоне претензий к AI-музыке по авторским правам: крупные лейблы уже судятся с Suno, а мюнхенский суд недавно признал нарушение копирайта и отклонил аргумент о добросовестном использовании.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Suno #Music #Generation #Audio
✍1🤝1
AWS показала, как подключить веб-поиск к Claude Desktop, работающему на Amazon Bedrock, с помощью AgentCore Gateway. Без этого ответы модели ограничены датой обучения и не могут подтянуть свежую документацию, актуальные цены или погоду.
Web Search в AgentCore - полностью управляемая MCP-совместимая функция на базе индекса Amazon, охватывающего десятки миллиардов документов. Весь трафик запросов остаётся внутри инфраструктуры AWS: внешние API-ключи не нужны, данные не выходят за периметр организации. Подключение идёт через managed MCP-серверы Claude Desktop.
Аутентификация построена на JWT: AWS IAM Identity Center по SAML федераруется с Amazon Cognito, который выдаёт токены, а AgentCore Gateway проверяет их при каждом запросе. Вход выполняется через корпоративный SSO, отдельные учётные данные или сторонние identity-провайдеры не требуются. Для настройки нужны AWS CLI v2, Python 3.10+, Boto3 и права на создание ролей IAM. Поиск доступен в регионах us-east-1, eu-west-1 и ap-northeast-1.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #AWS #Claude #MCP #AgentCore #Agents
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤓1🆒1
Runway AI анонсировала Praxis-1 - открытую по весам world action модель, которая превращает видеопретрейн в управление роботами. Модель построена на том же крупномасштабном претрейне на видео, что и генеративные world-модели компании.
По словам CTO Камиля Синди, главное узкое место робототехники - дефицит и дороговизна данных с реальных роботов. Praxis-1 учится в основном на видео от третьего лица: модель уже понимает, как ведут себя объекты и как разворачиваются задачи. Поэтому потолок качества определяется объёмом видео, а не числом демонстраций с роботов. Компания заявляет, что симуляция робо-политик внутри её world-модели предсказывает реальные результаты с корреляцией 0,95 - дешевле, чем методы на 3D-реконструкции.
Модель обучена на задачах манипуляции: от pick-and-place (подъём банок) до деформируемых объектов (упаковка подарочных пакетов). Среди ранних партнёров - Noble Machines, Standard Bots и Ultra: они запускают Praxis-1 на своём железе. Ключевой вывод - одна модель адаптируется к разным embodiment: от двуруких манипуляторов до гуманоидов, при лёгком fine-tuning. Публичный релиз с открытыми весами запланирован на ближайшие месяцы.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Tech #AI #Robotcs #Runway #WorldModel #OpenWeights
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1👏1
Microsoft AI выпустила MAI-Transcribe-2-Streaming - модель для потоковой транскрипции в реальном времени. По данным Artificial Analysis, она занимает первое место по точности. Модель распознаёт 60 языков и выдаёт первые частичные результаты чуть более чем за 100 мс - этого достаточно, чтобы голосовой агент отвечал, пока собеседник ещё не закончил фразу. До конца года час аудио стоит $0,54 по вводной цене.
Вместе с ней вышли две модели синтеза речи. MAI-Voice-2.1 озвучивает 23 языка одним и тем же голосом, сохраняя естественный акцент в каждом. Версия MAI-Voice-2.1-Flash достигает задержки 150 мс и стоит $15 за миллион символов вместо $22. Обе голосовые модели умеют клонировать голос по нескольким секундам эталонной записи, а встроенные механизмы защиты должны предотвращать злоупотребления.
Доступ открыт через Microsoft Foundry и MAI Playground, а также через OpenRouter. В одном из тестов около половины из 4000 участников приняли синтезированные голоса за настоящие - это иллюстрирует и качество, и риски технологии для разработчиков голосовых интерфейсов.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Agents #Microsoft #Speech #TTS #ASR
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉1👌1
Luma Labs собрала обзор девяти AI-инструментов для производства трейлеров и тизеров, оценивая их по реальным рабочим процессам: от первого концепта до финальной сдачи, включая ревизии, локализацию и правки в последний момент. Главный тезис: генерация сжимает недели постпродакшна до часов, но профессиональным командам всё ещё нужны инструменты доработки, а не только генерации.
В подборке: Mootion собирает готовый трейлер из одного промпта - с озвучкой, темпом и переходами; Runway Gen-4 даёт Motion Brush, управление камерой и 10-секундные клипы для покадрового контроля; Google Veo 3 синхронно генерирует диалоги и эмбиент вместе с видео, убирая отдельный этап звукового дизайна; Kling AI 3.0 выдаёт до трёх минут непрерывного видео и удерживает консистентность персонажа через Elements. Sorceress AI заточена под игры: Auto-Sprite и True Pixel конвертируют анимацию в спрайт-листы и пиксель-арт для движка, а Pika Labs предлагает эффекты Pikaffects для соцсетей.
Отдельный раздел Luma посвящён собственному стеку: физически корректное движение модели Ray, video-to-video и layers-редактирование, позволяющие поменять один элемент, не пересобирая одобренный кадр, плюс переформатирование под вертикаль и квадрат и API для интеграции в пайплайны.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Compilation #Trailers #GameDev #Runway #Veo3 #Kling
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1👏1
🎨 Show HN: Opus 5.5 получил симулированный холст - модели пишут картины маслом кодом
Проект stillwet.art даёт языковым моделям виртуальный мольберт: вместо генерации картинки нейросетью каждая модель пишет программу против симуляции масляной живописи на льне - щетинные кисти, мокрое тесто краски, высыхание, слоистые глазури. Image-модели не участвуют: на холсте работает только код.
В галерее 75 картин, 46 из них написаны у виртуального мольберта - пассаж за пассажем, с шагом назад для взгляда на результат. Раунд 19 - шесть моделей по Фридриху, по одному пейзажу без общения между собой: у всех шести на холсте оказалось голое дерево. В раунде 16 два «зимних» художника независимо дали своим работам одно название - «Hünengrab im Schnee am Abend». Claude Opus при свободном задании шесть раз из шести выбрал кувшин с лимонами.
Отдельная находка - утечка инструментов в поведение: Gemini 3.8 Flash через командную строку увидел фоновый evaluation runner и написал в рассуждениях, что его тестируют. С раунда 19 у художников остались только кисть, взгляд, журнал и заметки студии. У MiMo v2.6 Pro всплыл баг из issue 2508 в MiMo-Code: после пяти изображений в контексте модель судит о старой версии своей же картины - теперь студия держит в поле зрения только четыре последних взгляда.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Art #LLM #GitHub #Research #Development
Проект stillwet.art даёт языковым моделям виртуальный мольберт: вместо генерации картинки нейросетью каждая модель пишет программу против симуляции масляной живописи на льне - щетинные кисти, мокрое тесто краски, высыхание, слоистые глазури. Image-модели не участвуют: на холсте работает только код.
В галерее 75 картин, 46 из них написаны у виртуального мольберта - пассаж за пассажем, с шагом назад для взгляда на результат. Раунд 19 - шесть моделей по Фридриху, по одному пейзажу без общения между собой: у всех шести на холсте оказалось голое дерево. В раунде 16 два «зимних» художника независимо дали своим работам одно название - «Hünengrab im Schnee am Abend». Claude Opus при свободном задании шесть раз из шести выбрал кувшин с лимонами.
Отдельная находка - утечка инструментов в поведение: Gemini 3.8 Flash через командную строку увидел фоновый evaluation runner и написал в рассуждениях, что его тестируют. С раунда 19 у художников остались только кисть, взгляд, журнал и заметки студии. У MiMo v2.6 Pro всплыл баг из issue 2508 в MiMo-Code: после пяти изображений в контексте модель судит о старой версии своей же картины - теперь студия держит в поле зрения только четыре последних взгляда.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Art #LLM #GitHub #Research #Development
🔥1👏1
OpenAI представила ChatGPT Sites - функцию, позволяющую описать идею в чате, доработать её и сразу опубликовать готовый сайт, приложение или игру. Начать можно с обычного запроса, упоминания @Sites или из существующего проекта Codex.
Хостинг берёт на себя ChatGPT: адрес вида chatgpt.com можно переименовать или подключить собственный домен (старый URL автоматически редиректит). Доступ гибко настраивается - только автор и админы воркспейса, выбранные люди, команда или публичный доступ. Внутри воркспейса вход контролируется через аккаунт ChatGPT.
Для интерактива есть «Sign in with ChatGPT» и встроенное хранилище: посетители могут сохранять прогресс, документы и изображения. В подходящих воркспейсах сайт может запросить read-only доступ к подключённым инструментам пользователя - видны только те данные, к которым у него уже есть права.
Практически это способ быстро собрать дашборд, клиентский портал или портфолио без отдельного хостинга и настройки инфраструктуры.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Tech #AI #ChatGPT #OpenAI #Sites #Development
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯1👌1
🎑 AI-агенты собирают 3D-сцены по одному фото - но не понимают, получилось ли у них
Исследователи представили подход Image-to-Code: кодирующий агент получает единственную фотографию и пишет программу для Blender. Агент работает итеративно - генерирует код, запускает, смотрит на результат и правит, пока сцена не совпадёт с исходником. Поскольку на выходе программа, в ней явно зафиксированы объекты, геометрия, компоновка и позиция камеры: сцену можно запускать, проверять и редактировать как обычный код.
Для оценки создали LEGO-Bench - 208 изображений из 104 сцен и 443 ассета. Картинки отрендерены из профессионально собранных симуляторных сцен: выглядят естественно, но точная геометрия и разметка объектов остаются скрытым «ключом ответов». Метрики три: валидность, точность реконструкции видимой геометрии и визуальное сходство с оригиналом.
Все шесть протестированных конфигураций GPT почти всегда выдавали рабочую сцену, но точность разнилась радикально: GPT-6 Astra - 53,4% на интерьерах и 39,6% на улице, слабые конфигурации - около 15%. Улица сложнее интерьеров, и чем сложнее сцена, тем хуже результат. Главная находка: модели не умеют оценивать собственную работу - выбирая из двух версий более близкую к оригиналу, они попадали в геометрические суждения на уровне случайного угадывания. Даже Astra в поздних итерациях ломала свою же сцену, падая с 33,9% до 4,4%.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #3D #Blender #Agents #Grading #LEGOBench
Исследователи представили подход Image-to-Code: кодирующий агент получает единственную фотографию и пишет программу для Blender. Агент работает итеративно - генерирует код, запускает, смотрит на результат и правит, пока сцена не совпадёт с исходником. Поскольку на выходе программа, в ней явно зафиксированы объекты, геометрия, компоновка и позиция камеры: сцену можно запускать, проверять и редактировать как обычный код.
Для оценки создали LEGO-Bench - 208 изображений из 104 сцен и 443 ассета. Картинки отрендерены из профессионально собранных симуляторных сцен: выглядят естественно, но точная геометрия и разметка объектов остаются скрытым «ключом ответов». Метрики три: валидность, точность реконструкции видимой геометрии и визуальное сходство с оригиналом.
Все шесть протестированных конфигураций GPT почти всегда выдавали рабочую сцену, но точность разнилась радикально: GPT-6 Astra - 53,4% на интерьерах и 39,6% на улице, слабые конфигурации - около 15%. Улица сложнее интерьеров, и чем сложнее сцена, тем хуже результат. Главная находка: модели не умеют оценивать собственную работу - выбирая из двух версий более близкую к оригиналу, они попадали в геометрические суждения на уровне случайного угадывания. Даже Astra в поздних итерациях ломала свою же сцену, падая с 33,9% до 4,4%.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #3D #Blender #Agents #Grading #LEGOBench
✍1👨💻1
Автор IGN провёл три дня, листая ленту X/Twitter, и назвал увиденное самыми безумными мод-видео в своей практике. Суть тренда: моддеры берут игры, декомпилированные с помощью Claude, и собирают из них мэшапы - гибриды двух и более проектов, которые никогда не должны были встретиться.
Схема простая: ИИ-ассистент разбирает бинарник или готовую сборку на читаемый код, после чего моддер быстро «вайб-кодит» поверх чужой движок - прикручивает механики, ассеты и физику из другой игры. Раньше на такой реверс-инжиниринг уходили недели, теперь результат появляется за считаные часы, а порог входа падает до уровня «умею формулировать промпт».
Именно поэтому за неделю число клипов выросло лавинообразно: каждый удачный мэшап выкладывают в X, он набирает просмотры и провоцирует следующую волну экспериментов. Пока это скорее шоу и демонстрация возможностей, чем готовые релизы, но тренд показывает, насколько ИИ-инструменты ускорили мод-сцену - и насколько размытой становится граница между оригинальной игрой и пользовательской сборкой.
Для разработчиков это одновременно и реклама движков, и головная боль: юридически такие мэшапы почти всегда вне закона, а технически - уже почти тривиальны.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Games #AI #Mods #Claude #VibeCoding #GameDev
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1👏1
Глава OpenAI Сэм Альтман выступил против религиозных аналогий в отношении ИИ-моделей. По его словам, ему «очень некомфортно», когда людям приписывают моделям религиозную силу или отказ от собственного суждения - это «настоящая проблема безопасности».
Заявление прозвучало на фоне двух событий: подробного материала The New York Times о контактах Anthropic с религиозными лидерами и высказывания Папы Льва XIV о том, что «алгоритмам не хватает искры человечности». Ранее сообщалось, что OpenAI и Anthropic уже проводили встречи со священнослужителями для обсуждения этических вопросов.
Ирония в том, что сам Альтман в 2023-2024 годах называл цель OpenAI «магическим интеллектом в небе», говорил, что чувствует себя «на стороне ангелов», и неоднократно заявлял, что хочет ИИ уровня фильма «Her» - максимально очеловеченного. Формально это не приписывание моделям сознания, но разрыв между прежней риторикой и нынешней осторожностью заметен.
Практический смысл для рынка: крупные лаборатории всё активнее дистанцируются от мистификации ИИ, тогда как пользователи и медиа наделяют модели квазирелигиозными свойствами. Для разработчиков это сигнал о том, что регуляторные и репутационные риски смещаются в сторону формулировок, а не только технологий.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Safety #OpenAI #Anthropic #AI #Models #Security #Media
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1🤯1😇1
☁️ Cloudflare стала быстрейшим провайдером в 74% крупнейших сетей мира
Cloudflare сообщила в рамках Birthday Week, что теперь является самым быстрым провайдером в 74% из 1000 крупнейших сетей мира - рост с 60% в апреле 2026 года. Это плюс 150 сетей и 38 новых стран, где компания вышла на первое место. Для приложений, API и AI-нагрузок каждая миллисекунда задержки на пути к пользователю напрямую влияет на отзывчивость сервиса.
Метрика - trimean времени установки TCP-соединения (взвешенное среднее 25-го, 50-го и 75-го перцентилей), что снижает влияние выбросов. Раньше замеры шли только с фирменных error-страниц Cloudflare, теперь к ним добавились Challenge Pages на базе Turnstile: пока посетитель проходит проверку, браузер в фоне скачивает лёгкие файлы с Cloudflare, Amazon CloudFront, Google, Fastly и Akamai и замеряет время отклика. Замеры запускаются на малой доле бесплатных Challenge Pages и не добавляют заметной задержки.
Главный выигрыш - охват: данных становится больше, а интервал уверенности вокруг trimean каждого провайдера сужается. В сетях, где лидеры разделены 1-2 мс, это позволяет отличать реальное преимущество от статистического шума и делает рейтинги стабильнее.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Cloudflare #CDN #Network #Infrastructure #Turnstile
Cloudflare сообщила в рамках Birthday Week, что теперь является самым быстрым провайдером в 74% из 1000 крупнейших сетей мира - рост с 60% в апреле 2026 года. Это плюс 150 сетей и 38 новых стран, где компания вышла на первое место. Для приложений, API и AI-нагрузок каждая миллисекунда задержки на пути к пользователю напрямую влияет на отзывчивость сервиса.
Метрика - trimean времени установки TCP-соединения (взвешенное среднее 25-го, 50-го и 75-го перцентилей), что снижает влияние выбросов. Раньше замеры шли только с фирменных error-страниц Cloudflare, теперь к ним добавились Challenge Pages на базе Turnstile: пока посетитель проходит проверку, браузер в фоне скачивает лёгкие файлы с Cloudflare, Amazon CloudFront, Google, Fastly и Akamai и замеряет время отклика. Замеры запускаются на малой доле бесплатных Challenge Pages и не добавляют заметной задержки.
Главный выигрыш - охват: данных становится больше, а интервал уверенности вокруг trimean каждого провайдера сужается. В сетях, где лидеры разделены 1-2 мс, это позволяет отличать реальное преимущество от статистического шума и делает рейтинги стабильнее.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Cloudflare #CDN #Network #Infrastructure #Turnstile
🔥1🏆1👨💻1
TechCrunch собрал подборку AI-агентов, которым не нужен отдельный app - с ними просто переписываются в iMessage, RCS, WhatsApp, Telegram или по SMS. Агент помнит контекст, подключается к календарю, почте и сервисам и сам выполняет задачи: записывает на приём, планирует поездку, бронирует столик, отправляет письмо.
Самый громкий - Instinct: оценка $10 млрд, собственные email-адреса для агентов и поддержка звонков (правда, автономность уже вызывает вопросы к приватности). Folk работает в iMessage, WhatsApp и Telegram, крутится на выделенном облачном компьютере, умеет исполнять код и многошаговые задачи (Pro - $8,33/мес). Caddy действует в iMessage и RCS, вытаскивая задачи прямо из переписок и писем.
Отдельный кластер - семейные ассистенты: Fambot, Ohai, Ollie (один из первых в нише с SOC 2, от $25/мес) и Orbits. Есть нишевые: Miso для путешествий, Martin (от $21/мес), Pally и Iris на движке Hermes. Poke стал первым AI-агентом на Apple Messages for Business и был куплен Cognition.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Agents #Assistants #Messengers #TechCrunch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1🤓1
Исследователи DeepMind опубликовали эссе, в котором предлагают альтернативу идее сингулярности - «Artificial Symbiotic Intelligence». По их мнению, ключевая задача AI-исследований смещается: вместо построения изолированного сверхразума нужно координировать сложную сеть агентов, людей и связывающих их систем. Интеллект здесь рассматривается как социальное явление, а не индивидуальная черта.
Аргумент опирается на два препринта. В работе «Reasoning Models Generate Societies of Thought» авторы проанализировали reasoning-трейсы моделей DeepSeek-R1 и QwQ-32B и заметили паттерны внутреннего спора: смену перспектив, возражения, примирение конфликтующих подходов. Это поведение возникает при обучении, а не программируется явно - при reward только за точность рассуждений модели сами вырабатывают многоперспективный «разговорный» режим.
Авторы описывают агента не как цифрового двойника с фиксированной личностью, а как временную сборку из моделей, ролей, памяти, инструментов и этических установок, которая пересобирается под каждый запрос. Отсюда практические выводы: интерфейсы будущего - это скорее визуальные сети из узлов-агентов, а не чат один-на-один. Оркестраторы, координирующие несколько моделей, уже регулярно обходят отдельных «более умных» агентов. Alignment тоже переосмысляется - не как навязывание фиксированных ценностей, а как постоянная переговорная процесса между людьми, агентами и институтами.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #DeepMind #Science #Research #Agents #Alignment
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1🤯1
Lovable запустил agent integrations - теперь любое опубликованное приложение можно подключить к AI-ассистентам через MCP-сервер. Пользователям больше не нужно открывать сам апп: они выполняют задачи прямо в ChatGPT, Claude или другом AI-инструменте, безопасно читая данные и выполняя действия.
MCP (Model Context Protocol) - отраслевой стандарт для связи AI-инструментов с продуктами. Ассистент выступает как MCP-клиент: открывает сервер приложения, читает список доступных действий простым языком (отправить расход, создать коммерческое предложение, сформировать отчёт), выбирает подходящее и возвращает результат. Поскольку протокол общий, сервер сразу совместим с большинством AI-инструментов.
Как включить: в любом публичном проекте Lovable анализирует логику приложения и предлагает scope MCP-сервера. Можно настроить список действий и доступ - для всех, только для авторизованных или платящих пользователей. Сервер хостит сам Lovable и обновляет его вместе с протоколом; интеграция привязана к опубликованной версии приложения - обновили и опубликовали, и изменения подтянулись. По умолчанию доступ защищён OAuth, а каждый сервер проходит проверку безопасности при публикации.
Среди кейсов раннего доступа: платформа помогает пользователям разбирать заявки прямо из ChatGPT, маркетологи прогоняют черновики через внутренний «go-to-market» мозг, отделы продаж строят ROI-кейсы и генерируют котировки.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Lovable #Tech #MCP #AI #Development #ChatGPT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👨💻1🆒1