Ричард Саттон, получивший премию Тьюринга, утверждает, что обычные генеративные модели (LLM, генераторы изображений и видео) лишены ключевого компонента для научных открытий — способности самостоятельно оценивать и развивать собственные результаты. По его словам, такие модели либо удачно копируют обучающие данные, либо генерируют «новое», которое чаще всего оказывается галлюцинацией. Саттон приводит старую шутку исследователей: «То, что хорошо — не ново, а то, что ново — не хорошо».
Саттон не отрицает пользу генеративного ИИ для рефератов, ассистентов или развлечений, но подчёркивает, что для науки имитации недостаточно. Настоящее открытие требует цикла: генерация вариантов → оценка → отбор лучших. Чистые языковые модели создают вариации, но без встроенной системы оценки (проверки матом, успешного запуска кода, выигрыша в игре) «новизна вспыхивает и гаснет, не оставляя следа».
В качестве контрпримеров Саттон приводит AlphaGo, AlphaFold, AlphaProof, Claude Code и GT-Sophy — системы, где есть цикл обратной связи: ход в го либо повышает шанс на победу, либо нет; код либо проходит тесты, либо нет. Именно это, по мнению учёного, превращает генерацию в настоящий поиск и открытие. Он призывает полностью автоматизировать креативность и открытия, создав ИИ, который непрерывно обновляет свою структуру, пробует новое и отбрасывает неработающее.
#AI #Media #GenAI #Science #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
😱 «О, чёрт»: момент, когда GenAI перестал быть игрушкой
Пользователь Hacker News запустил обсуждение, в котором просит поделиться личным опытом: когда именно генеративный ИИ перестал казаться забавным трюком и вызвал настоящую тревогу? Тред набрал 600+ голосов и 1000 комментариев — и это не про хайп, а про конкретные, почти пугающие кейсы.
Один из участников рассказал, как с помощью Claude восстановил синтезатор Alesis QS8.1: ИИ разобрал устаревшее ПО в Ghidra, расшифровал undocumented sysex-протокол и за вечер собрал рабочее кроссплатформенное приложение. Другой — как Claude спас кирпич после неудачной прошивки пианино Kawai: декомпилировал Android APK, нашёл жёстко зашитый ключ шифрования, расшифровал прошивку и написал скрипт для загрузки по Bluetooth. Всё — за час.
Суть не в том, что ИИ «пишет код». Суть в том, что он берёт на себя reverse engineering, отладку и работу с legacy-системами — задачи, которые раньше требовали дней или недель. Комментаторы сходятся: мы наблюдаем рождение «техножрецов», которые не понимают, как работает машина, но умеют с ней разговаривать. И это одновременно впечатляет и пугает.
#AI #GenAI #LLM #Reverseengineering #Claude #HackerNews
Пользователь Hacker News запустил обсуждение, в котором просит поделиться личным опытом: когда именно генеративный ИИ перестал казаться забавным трюком и вызвал настоящую тревогу? Тред набрал 600+ голосов и 1000 комментариев — и это не про хайп, а про конкретные, почти пугающие кейсы.
Один из участников рассказал, как с помощью Claude восстановил синтезатор Alesis QS8.1: ИИ разобрал устаревшее ПО в Ghidra, расшифровал undocumented sysex-протокол и за вечер собрал рабочее кроссплатформенное приложение. Другой — как Claude спас кирпич после неудачной прошивки пианино Kawai: декомпилировал Android APK, нашёл жёстко зашитый ключ шифрования, расшифровал прошивку и написал скрипт для загрузки по Bluetooth. Всё — за час.
Суть не в том, что ИИ «пишет код». Суть в том, что он берёт на себя reverse engineering, отладку и работу с legacy-системами — задачи, которые раньше требовали дней или недель. Комментаторы сходятся: мы наблюдаем рождение «техножрецов», которые не понимают, как работает машина, но умеют с ней разговаривать. И это одновременно впечатляет и пугает.
#AI #GenAI #LLM #Reverseengineering #Claude #HackerNews
👍1
AWS представила механизм Cross-Region Inference (CRIS) на платформе Amazon Bedrock, который автоматически маршрутизирует запросы к моделям генеративного AI между регионами в рамках заданных географических границ. Для европейских клиентов доступны специальные профили EU CRIS, гарантирующие, что данные обрабатываются исключительно внутри дата-центров Евросоюза.
При использовании EU CRIS запросы из регионов ЕС (например, Франкфурт, Ирландия) маршрутизируются только между дата-центрами внутри ЕС. Регионы за пределами Евросоюза (включая Лондон и Цюрих) не используются как destination-регионы для трафика из ЕС. Для запросов из Лондона или Цюриха маршрутизация также ограничена доступными регионами ЕС плюс исходный регион. Все данные шифруются и передаются исключительно по защищённой сети AWS.
Для тех, кому не требуется географическая привязка, доступны глобальные профили CRIS — они распределяют нагрузку по всем коммерческим регионам AWS, часто по сниженной цене. Это повышает отказоустойчивость приложений и доступ к ёмкости моделей в пиковые часы.
#AI #AWS #AmazonBedrock #GDPR #GenAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1💯1
Лондонская фондовая биржа (LSEG) — один из крупнейших мировых поставщиков финансовых данных и инфраструктуры, обслуживающий более 40 000 клиентов в 190 рынках — объявила о масштабном внедрении генеративного ИИ на базе OpenAI. Компания развернула ChatGPT Enterprise и OpenAI API для тысяч сотрудников по всему миру, кардинально изменив подход к работе с данными.
Ключевые результаты: цикл выпуска продуктов сократился с 3–6 месяцев до 2 недель, время доставки решений клиентам — до ~4 недель, а аналитики теперь тратят на первичное исследование в разы меньше времени. LSEG внедрила строгие механизмы управления: фреймворки оценки моделей, контроль человека в контуре для критических выводов и жёсткие политики безопасности данных.
«Раньше клиенты ожидали проекты за девять месяцев — теперь они хотят результаты за недели или дни», — отмечает Макс Григорьев, Group Director AI в LSEG. Компания уже переходит от индивидуальной производительности к глубоко встроенным ИИ-решениям на уровне рабочих процессов, включая интеграцию с собственным протоколом Model Context Protocol для доступа к верифицированным данным.
#AI #LSEG #OpenAI #GenAI #Finances
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Издание SecurityWeek опросило десятки экспертов по безопасности, исследователей и вендоров, чтобы составить комплексную картину использования ИИ в кибербезе. Результат — аналитический материал по пяти ключевым направлениям: генеративный ИИ, агентный ИИ, теневой ИИ, машинное обучение и общий искусственный интеллект.
Генеративный ИИ (gen-AI) — основа современных LLM вроде ChatGPT и Claude. Важно понимать: это не engine фактов, а engine вероятностей. Модель предсказывает правдоподобный ответ на основе статистических паттернов, а не истины. Четыре архитектуры обучения: Transformer (LLM), Diffusion (изображения/видео), GAN (deepfakes — до сих пор используются злоумышленниками) и VAE (медицина, генерация молекул).
Ключевой вопрос — можно ли доверять ИИ, который не оперирует фактами? Ответ экспертов: «56 оттенков нет». Gen-AI не является надёжным по умолчанию — всё зависит от модели, данных и контекста. При этом он уже плотно встроен в рабочие процессы SOC: от summarization инцидентов до draft планов реагирования.
#AI #CyberSecurity #GenAI #LLM #SecurityWeek
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
❌ Генеративный ИИ выдает себя однотипными аргументами — глава Pangram
Макс Сперо, CEO детектора AI-текстов Pangram, заявил, что языковые модели можно отличить от человека по однообразию их рассуждений. В интервью AI Policy Perspectives он объяснил, что LLM превосходят среднего человека в грамматике и логике, но проигрывают в разнообразии.
По словам Сперо, если попросить нейросеть привести 100 аргументов на одну тему, все они будут сгруппированы в узком диапазоне. «Пространство человеческих аргументов гораздо более разнообразно», — отметил он. Сам детектор Pangram использует глубокое обучение и работает как «черный ящик»: он выявляет структурные паттерны, которые LLM оставляет при организации текста, но компания не до конца понимает, как именно модель принимает решения.
Инструмент подсвечивает подозрительные фразы как подсказки, но основная детекция строится на анализе равномерности и логической структуры — именно эти признаки выдают машину.
#AI #Detector #LLM #Pangram #GenAI #Arguments
Макс Сперо, CEO детектора AI-текстов Pangram, заявил, что языковые модели можно отличить от человека по однообразию их рассуждений. В интервью AI Policy Perspectives он объяснил, что LLM превосходят среднего человека в грамматике и логике, но проигрывают в разнообразии.
По словам Сперо, если попросить нейросеть привести 100 аргументов на одну тему, все они будут сгруппированы в узком диапазоне. «Пространство человеческих аргументов гораздо более разнообразно», — отметил он. Сам детектор Pangram использует глубокое обучение и работает как «черный ящик»: он выявляет структурные паттерны, которые LLM оставляет при организации текста, но компания не до конца понимает, как именно модель принимает решения.
Инструмент подсвечивает подозрительные фразы как подсказки, но основная детекция строится на анализе равномерности и логической структуры — именно эти признаки выдают машину.
#AI #Detector #LLM #Pangram #GenAI #Arguments
🎧 Suno запускает инкубатор Spark — независимые артисты станут «кормом» для ИИ
Suno, один из лидеров в области генерации музыки с помощью ИИ, объявил о запуске программы Spark Incubator. Формально проект направлен на поддержку независимых музыкантов, но, по сути, это механизм легального сбора данных для обучения нейросети.
Участники инкубатора получат доступ к инструментам Suno для создания треков, а также возможность монетизации через партнёрскую программу. Взамен артисты передают права на созданный контент для обучения будущих моделей Suno. Компания позиционирует Spark как «экосистему для коллаборации человека и ИИ», однако критики уже назвали программу способом «скормить» независимых авторов алгоритмам.
Для Suno это стратегический шаг: компания остро нуждается в качественных, лицензионно чистых данных, чтобы избежать судебных исков от лейблов. Spark позволяет получать такой контент напрямую от артистов, минуя посредников.
#AI #Suno #Music #Media #GenAI #SparkIncubator
Suno, один из лидеров в области генерации музыки с помощью ИИ, объявил о запуске программы Spark Incubator. Формально проект направлен на поддержку независимых музыкантов, но, по сути, это механизм легального сбора данных для обучения нейросети.
Участники инкубатора получат доступ к инструментам Suno для создания треков, а также возможность монетизации через партнёрскую программу. Взамен артисты передают права на созданный контент для обучения будущих моделей Suno. Компания позиционирует Spark как «экосистему для коллаборации человека и ИИ», однако критики уже назвали программу способом «скормить» независимых авторов алгоритмам.
Для Suno это стратегический шаг: компания остро нуждается в качественных, лицензионно чистых данных, чтобы избежать судебных исков от лейблов. Spark позволяет получать такой контент напрямую от артистов, минуя посредников.
#AI #Suno #Music #Media #GenAI #SparkIncubator
🔥1
AWS представила архитектурные паттерны для интеграции AWS WAF с Amazon Bedrock AgentCore Runtime. При развертывании AI-агентов в production важно обеспечить защиту от веб-угроз, rate limiting и аудит — стандартные механизмы WAF теперь применимы к AgentCore через Application Load Balancer.
Ключевая проблема: ALB требует health checks к бэкенду, но AgentCore Runtime аутентифицирует все запросы (SigV4 или OAuth), включая проверки здоровья. Стандартные health checks отправляют неаутентифицированные запросы и падают. AWS предлагает два решения.
Паттерн 1: ALB + Lambda proxy — Lambda-функция между ALB и VPC Endpoint дает полный контроль над трансформацией запросов, кастомное логирование и конвертацию методов аутентификации.
Паттерн 2: Прямая маршрутизация — ALB направляет трафик напрямую на ENI-адреса VPC Endpoint, убирая Lambda-прослойку для минимальной задержки.
Оба паттерна протестированы с SigV4 и OAuth (Cognito JWT). Архитектура включает AWS WAF с managed-правилами (защита от SQL-инъекций, XSS, ботов), интернет-ALB на 443 порту, VPC Interface Endpoint для PrivateLink и сам AgentCore Runtime на порту 8080.
#Safety #AWS #Bedrock #AgentCore #WAF #GenAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🤔1
🎬 Seedance 2.5 вышел: 30 секунд одним дублем и 50 референсов
ByteDance выкатила Seedance 2.5 — модель показали на кейноуте Volcano Engine 2026 в Пекине, и теперь она реально доступна. Главная фича, вокруг которой строился весь анонс: 30 секунд непрерывной генерации за один проход, без сшивки клипов. Для контекста, весь рынок весь год топтался в диапазоне 4–15 секунд, а Veo 3.1 выдаёт максимум 8. Одновременно Seedance 2.0 подтянули до 4K, а рядом анонсировали Seedream 5.0 и обновлённое семейство Seed 2.1 — то есть ByteDance теперь релизится целыми линейками, как Google и OpenAI.
Что ещё внутри: до 50 мультимодальных референсов (изображения, видео, аудио, текст), region-level редактирование — можно заменить объект в кадре, сохранив движение, свет и позицию камеры, нативный 4K с 10-битным цветом и аудио, генерируемое в том же латентном пространстве, что и картинка. Но по-настоящему важна не длительность, а консистентность: удержание персонажа, продукта и брендинга на протяжении всех 30 секунд. Именно это, а не цифра «30», решает, годится ли модель для коротких дорам, продуктовых демо и рекламы — там, где раньше монтажёры вручную боролись с дрейфом лиц и текстур между склейками. На Dreamina уже раскатывают Smart Edit и режим длинного видео до 180 секунд.
По деньгам официального прайса на 2.5 всё ещё нет, ориентироваться приходится по 2.0. На Dreamina 5-секундный клип в 1080p стоит около 115 кредитов, что на годовом Advanced в первый год выходит примерно в $0.09 за клип; на китайском Jimeng — около ¥0.70. По API у 2.0 разброс большой: от $0.022/сек на Fast-тарифах до $0.30/сек у fal.ai, то есть 30 секунд в 4K легко улетают за $10–15. Подписки Dreamina держатся в диапазоне $18–84 в месяц. Разумная тактика та же: черновики в 480–720p, фиксация seed, финал в высоком разрешении.
Оговорка: независимых бенчмарков по 2.5 пока нет, официальные метрики ByteDance не публиковала, а ограничения, которые били по 2.0 — жёсткие контент-фильтры после претензий голливудских студий, латентность 60–120 секунд и тормознутая раскатка API — никто явно не отменял. Проверяйте на своих задачах.
#AI #Seedance #ByteDance #Video #Media #Dreamina #GenAI
ByteDance выкатила Seedance 2.5 — модель показали на кейноуте Volcano Engine 2026 в Пекине, и теперь она реально доступна. Главная фича, вокруг которой строился весь анонс: 30 секунд непрерывной генерации за один проход, без сшивки клипов. Для контекста, весь рынок весь год топтался в диапазоне 4–15 секунд, а Veo 3.1 выдаёт максимум 8. Одновременно Seedance 2.0 подтянули до 4K, а рядом анонсировали Seedream 5.0 и обновлённое семейство Seed 2.1 — то есть ByteDance теперь релизится целыми линейками, как Google и OpenAI.
Что ещё внутри: до 50 мультимодальных референсов (изображения, видео, аудио, текст), region-level редактирование — можно заменить объект в кадре, сохранив движение, свет и позицию камеры, нативный 4K с 10-битным цветом и аудио, генерируемое в том же латентном пространстве, что и картинка. Но по-настоящему важна не длительность, а консистентность: удержание персонажа, продукта и брендинга на протяжении всех 30 секунд. Именно это, а не цифра «30», решает, годится ли модель для коротких дорам, продуктовых демо и рекламы — там, где раньше монтажёры вручную боролись с дрейфом лиц и текстур между склейками. На Dreamina уже раскатывают Smart Edit и режим длинного видео до 180 секунд.
По деньгам официального прайса на 2.5 всё ещё нет, ориентироваться приходится по 2.0. На Dreamina 5-секундный клип в 1080p стоит около 115 кредитов, что на годовом Advanced в первый год выходит примерно в $0.09 за клип; на китайском Jimeng — около ¥0.70. По API у 2.0 разброс большой: от $0.022/сек на Fast-тарифах до $0.30/сек у fal.ai, то есть 30 секунд в 4K легко улетают за $10–15. Подписки Dreamina держатся в диапазоне $18–84 в месяц. Разумная тактика та же: черновики в 480–720p, фиксация seed, финал в высоком разрешении.
Оговорка: независимых бенчмарков по 2.5 пока нет, официальные метрики ByteDance не публиковала, а ограничения, которые били по 2.0 — жёсткие контент-фильтры после претензий голливудских студий, латентность 60–120 секунд и тормознутая раскатка API — никто явно не отменял. Проверяйте на своих задачах.
#AI #Seedance #ByteDance #Video #Media #Dreamina #GenAI
🔥1👏1🍾1
⚖️ Немецкий суд признал ИИ-генератор Suno нарушителем авторских прав
Мюнхенский суд постановил, что музыкальный ИИ-генератор Suno нарушил авторские права как при обучении моделей, так и при генерации треков. Суд отклонил доводы компании о применении немецкого исключения для text-and-data-mining и американской доктрины fair use.
Суд установил, что шесть песен воспроизводимо сохранены в моделях Suno, а значит, выходные данные сервиса могут содержать узнаваемые фрагменты охраняемых произведений. Решение пока не вступило в силу, и несколько ключевых вопросов остаются открытыми — например, о точном масштабе ответственности и о том, какие компоненты ИИ-системы считаются воспроизведением.
Для разработчиков генеративного аудио это важный сигнал: в Европе обучение на охраняемых треках без разрешения не будет автоматически считаться законным. Музыкальным стартапам и командам, использующим подобные модели, стоит пересмотреть подход к лицензированию данных и проверке обучающих датасетов.
#AI #Lawsuit #Copyright #Suno #GenAI #Media
Мюнхенский суд постановил, что музыкальный ИИ-генератор Suno нарушил авторские права как при обучении моделей, так и при генерации треков. Суд отклонил доводы компании о применении немецкого исключения для text-and-data-mining и американской доктрины fair use.
Суд установил, что шесть песен воспроизводимо сохранены в моделях Suno, а значит, выходные данные сервиса могут содержать узнаваемые фрагменты охраняемых произведений. Решение пока не вступило в силу, и несколько ключевых вопросов остаются открытыми — например, о точном масштабе ответственности и о том, какие компоненты ИИ-системы считаются воспроизведением.
Для разработчиков генеративного аудио это важный сигнал: в Европе обучение на охраняемых треках без разрешения не будет автоматически считаться законным. Музыкальным стартапам и командам, использующим подобные модели, стоит пересмотреть подход к лицензированию данных и проверке обучающих датасетов.
#AI #Lawsuit #Copyright #Suno #GenAI #Media
🔥1🤔1🤯1
Twitch включил для всех стримеров опцию использования их контента для обучения генеративных ИИ-моделей Amazon. Отказаться можно только вручную — через настройки канала. Это вызвало быструю и жёсткую реакцию сообщества: стримеры годами записывают часы видео и голоса, и многих возмущает, что их материалы уходят в обучение без явного согласия.
Руководство Twitch признало проблему в прямом эфире. Chief Product Officer Майк Минтон честно ответил на главный вопрос чата: «Почему не opt-in? Если бы нужно было включать самому, никто бы не включил». Глава комьюнити Мэри Киш добавила, что Twitch не уникален: Meta тоже обучает модели на публичном контенте Facebook и Instagram.
Amazon получает доступ к тысячам часов аудио и видеозаписей — это ценный материал для обучения мультимодальных моделей. Стримеры могут отключить использование контента в настройках канала: Security and Privacy → «training for generative AI». Однако неизвестно, успели ли данные уже попасть в обучающие выборки Amazon — на этот вопрос в Twitch чёткого ответа не дали.
#AI #Media #Twitch #Amazon #GenAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1🤝1
🎧 Alibaba запустила музыкальную ИИ-модель HappyShrimp 1.0
Alibaba официально представила HappyShrimp 1.0 — ИИ-модель для создания музыки, которая превращает эмоции, истории и воспоминания в готовые треки по текстовому описанию на естественном языке.
Релиз переводит HappyShrimp из статуса проектной разработки в публично доступный продукт. Пользователи могут описывать настроение, сюжет или личный опыт, а модель генерирует законченную музыкальную композицию. При этом Alibaba пока не раскрывает техническую архитектуру модели, лимиты использования и коммерческие тарифы.
Запуск усиливает конкуренцию в сегменте генеративной музыки, где уже работают такие системы, как Suno и Udio. Китайский рынок ИИ-генерации контента активно растёт, и Alibaba стремится занять в нём заметную позицию, расширяя свой портфель генеративных моделей за пределы текста и изображений.
#AI #Alibaba #Music #GenAI #Media #HappyShrimp
Alibaba официально представила HappyShrimp 1.0 — ИИ-модель для создания музыки, которая превращает эмоции, истории и воспоминания в готовые треки по текстовому описанию на естественном языке.
Релиз переводит HappyShrimp из статуса проектной разработки в публично доступный продукт. Пользователи могут описывать настроение, сюжет или личный опыт, а модель генерирует законченную музыкальную композицию. При этом Alibaba пока не раскрывает техническую архитектуру модели, лимиты использования и коммерческие тарифы.
Запуск усиливает конкуренцию в сегменте генеративной музыки, где уже работают такие системы, как Suno и Udio. Китайский рынок ИИ-генерации контента активно растёт, и Alibaba стремится занять в нём заметную позицию, расширяя свой портфель генеративных моделей за пределы текста и изображений.
#AI #Alibaba #Music #GenAI #Media #HappyShrimp
👍1🔥1
AWS ML Blog опубликовал практический фреймворк из 8 шагов, который помогает выбрать подход к настройке генеративных моделей без лишних затрат. Проблема, которую он решает, знакома многим командам: одни сразу бросаются в fine-tuning, хотя хватило бы хорошо структурированного промпта, другие неделями крутят промпты там, где нужны доменные данные.
Спектр делится на три категории. USE (шаги 1–2): модель не трогаем — работаем с системными инструкциями, few-shot примерами и chain-of-thought, а качество промптов измеряем через prompt evaluation и оптимизируем автоматически. ENHANCE (шаги 3–5): веса заморожены, но вокруг модели добавляем RAG с вашими документами, кеширование дорогих промптов и дистилляцию большой модели в компактную. TRAIN (шаги 6–8): меняем сами веса — fine-tuning на размеченных данных, continued pre-training на больших неразмеченных корпусах или полностью своя модель через Amazon Nova Forge.
Маппинг сервисов: шаги 1–7 закрывает Amazon Bedrock (модели Anthropic, Meta, Mistral и Amazon), шаги 6–8 — Amazon SageMaker, шаг 8 — Nova Forge. Главное правило — начинать с шага 1 и подниматься только тогда, когда текущий уровень перестаёт отвечать требованиям по точности, задержке или специфике домена. По оценке авторов, большинство рабочих нагрузок не выходит за пределы шага 3.
#AI #AWS #Design #Framework #GenAI #Customization
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Luma открыла доступ к Ad Variants. Теперь любой пользователь платформы может загрузить один утверждённый статичный рекламный креатив, выбрать форматы и языки - и сервис сам соберёт все версии. Логотип, заголовок и призыв к действию остаются неизменными, а вёрстка и текст адаптируются под каждую площадку и рынок.
Инструмент рассчитан на агентства и бренд-команды, которые прогоняют одну кампанию через десятки размещений и локалей. Раньше каждую версию собирали вручную: одна и та же реклама должна выйти как Story, пост в ленте, display-блок и широкоформатный баннер, часто на нескольких языках. Каждая ручная пересборка - это риск обрезанного кадра, вылезающего текста, потерянного логотипа или неверной локали.
Как это работает: загружаете мастер-креатив, выбираете из пяти стандартных форматов (Story 9:16, портрет 4:5, квадрат 1:1, medium rectangle 6:5 и широкий 16:9), отмечаете нужные языки - и получаете версию для каждой комбинации «размер × язык», например 1:1 на английском, 1:1 на испанском, 9:16 на английском и 9:16 на испанском из одного исходника за один проход. Перед финалом каждую версию можно посмотреть в превью и перегенерировать, а затем скачать или отправить прямо на доску Luma Canvas для командного ревью.
Первый релиз покрывает статичные объявления, ресайз и перевод. Запуск - во вкладке Discover, карточка Ad Variants.
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#AI #Luma #AIvideo #Advertisement #GenAI #Marketing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1🤯1