Forwarded from Метаверсище и ИИще
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
FLUX 3 Video вышел в API
Ортодоксы, староверы и консерваторы победили. Но у меня нейросоломоново решение: пишу в старом формате, короткий пост-абзац в начале, подробности после него.
Мне жутко нравится возможность подписывать картинки и видео в постах, но в старом формате будут просто свалки.
TL;DR. Black Forest Labs наконец-то бахнули FLUX 3 Video через API. Модель делает до 20 секунд видео со звуком, липсинком, несколькими сценами, ключевыми кадрами и продолжением готового ролика. Первые тесты выглядят прельстиво: длинные планы не рассыпаются, звук норм, персонажи иногда даже помнят, кем были пять секунд назад.
Русский язык заявлен официально. Есть Draft Mode: сначала дёшево смотришь, насколько модель испортила идею, потом платишь ещё раз за красивую версию того же промпта. Если без шуток, то Draft Mode: сначала генерируется дешёвый черновик, а понравившуюся версию можно пересчитать в полном качестве с тем же движением, композицией и seed.
Подробнее:
Базовая генерация идёт в 720p, а Full HD получается через апскейлинг. FLUX 3 Image - не доступен. На вход можно подать обычный текстовый промпт, одну картинку, начальный и конечный кадры, последовательность ключевых кадров или до четырёх секунд исходного видео со звуком, которое модель должна продолжить.
Кстати, у Флюксовицкого нет такого полноценного reference-to-video, как у MiniMax H3, где можно отдельно загрузить до 9 картинок, 3 видео движения и 3 аудио, а потом обращаться к ним в промпте.
Цены
У BFL и fal обычная генерация в 720p стоит примерно $0,17 за секунду. Десять секунд - $1,70, двадцать - $3,40.
1080p на fal и Runware стоит около $0,29 за секунду, то есть $2,90 за десять секунд и $5,80 за двадцать.
Draft Mode на fal дешевле - около $0,06 за секунду. Replicate в некоторых режимах выходит примерно в $0,12 за секунду, хотя итог зависит от настроек.
Krea продаёт доступ через подписку и compute units: специально для тех, кто любит сначала купить кредитов, а потом выяснять, на сколько роликов его хватит.
Хиггсы, что удивительно, молчат.
Replicate сейчас указывает примерно 83 секунды генерации за $10, что соответствует приблизительно $0,12 за секунду. Это выглядит дешевле BFL и fal, хотя окончательная стоимость может зависеть от выбранного режима и разрешения
Тесты и черрипики демонстрируют длинные непрерывные планы, танцы с липсинком, говорящих персонажей и сцены с нескольких ракурсов. Особенно прикольные тесты, где одно событие одновременно показано двумя камерами. FLUX 3 пытается сохранить траекторию движения и расположение объектов. Не всегда идеально, но хотя бы понимает, что кот сверху и кот сбоку - это один кот, а не Шредингер попутал.
На реддите, как обычно ноют и ругаюцца.
Типа FLUX 3 зажал веса, а H3 уже тут, и наваливает NSFW.
В API FLUX 3 есть safety-фильтры, но Reddit подозревает, что часть ограничений сидит и в самой модели.
Пока BFL тормозит, MiniMax H3 уже работает локально, обрастает workflow и собирает вокруг себя сообщество.
Ждем весов и подлянок с дистиллятом.
https://bfl.ai/blog/flux-3-video
https://fal.ai/models/blackforestlabs/flux-3/keyframes-to-video
@cgevent
Ортодоксы, староверы и консерваторы победили. Но у меня нейросоломоново решение: пишу в старом формате, короткий пост-абзац в начале, подробности после него.
Мне жутко нравится возможность подписывать картинки и видео в постах, но в старом формате будут просто свалки.
TL;DR. Black Forest Labs наконец-то бахнули FLUX 3 Video через API. Модель делает до 20 секунд видео со звуком, липсинком, несколькими сценами, ключевыми кадрами и продолжением готового ролика. Первые тесты выглядят прельстиво: длинные планы не рассыпаются, звук норм, персонажи иногда даже помнят, кем были пять секунд назад.
Русский язык заявлен официально. Есть Draft Mode: сначала дёшево смотришь, насколько модель испортила идею, потом платишь ещё раз за красивую версию того же промпта. Если без шуток, то Draft Mode: сначала генерируется дешёвый черновик, а понравившуюся версию можно пересчитать в полном качестве с тем же движением, композицией и seed.
Подробнее:
Базовая генерация идёт в 720p, а Full HD получается через апскейлинг. FLUX 3 Image - не доступен. На вход можно подать обычный текстовый промпт, одну картинку, начальный и конечный кадры, последовательность ключевых кадров или до четырёх секунд исходного видео со звуком, которое модель должна продолжить.
Кстати, у Флюксовицкого нет такого полноценного reference-to-video, как у MiniMax H3, где можно отдельно загрузить до 9 картинок, 3 видео движения и 3 аудио, а потом обращаться к ним в промпте.
Цены
У BFL и fal обычная генерация в 720p стоит примерно $0,17 за секунду. Десять секунд - $1,70, двадцать - $3,40.
1080p на fal и Runware стоит около $0,29 за секунду, то есть $2,90 за десять секунд и $5,80 за двадцать.
Draft Mode на fal дешевле - около $0,06 за секунду. Replicate в некоторых режимах выходит примерно в $0,12 за секунду, хотя итог зависит от настроек.
Krea продаёт доступ через подписку и compute units: специально для тех, кто любит сначала купить кредитов, а потом выяснять, на сколько роликов его хватит.
Хиггсы, что удивительно, молчат.
Replicate сейчас указывает примерно 83 секунды генерации за $10, что соответствует приблизительно $0,12 за секунду. Это выглядит дешевле BFL и fal, хотя окончательная стоимость может зависеть от выбранного режима и разрешения
Тесты и черрипики демонстрируют длинные непрерывные планы, танцы с липсинком, говорящих персонажей и сцены с нескольких ракурсов. Особенно прикольные тесты, где одно событие одновременно показано двумя камерами. FLUX 3 пытается сохранить траекторию движения и расположение объектов. Не всегда идеально, но хотя бы понимает, что кот сверху и кот сбоку - это один кот, а не Шредингер попутал.
На реддите, как обычно ноют и ругаюцца.
Типа FLUX 3 зажал веса, а H3 уже тут, и наваливает NSFW.
В API FLUX 3 есть safety-фильтры, но Reddit подозревает, что часть ограничений сидит и в самой модели.
Пока BFL тормозит, MiniMax H3 уже работает локально, обрастает workflow и собирает вокруг себя сообщество.
Ждем весов и подлянок с дистиллятом.
https://bfl.ai/blog/flux-3-video
https://fal.ai/models/blackforestlabs/flux-3/keyframes-to-video
@cgevent
👍7✍2❤1⚡1🔥1
Кажется это чья-то шутка.
28B модель, которую можно запустить на 4090
И которая поддерживает 10 миллионов контекстного окна!!!
Some weights in Pokee-Isaac are fine-tuned from Qwen3.6-27B
слабо верится, надо проверять
что какой-то "ноунейм" выполз и ушатал по контексту фронтиров.
1× B200-class GPU
137,200 tok/s prefill at 10M context, decode flat near 335 tok/s.
1× RTX 4090 / RTX 5090
тут 10М не обещают прямо
Технический блог:
console.pokee.ai/model
Технический отчет
https://console.pokee.ai/
#Pokee #Isaac
———
@tsingular
28B модель, которую можно запустить на 4090
И которая поддерживает 10 миллионов контекстного окна!!!
Some weights in Pokee-Isaac are fine-tuned from Qwen3.6-27B
слабо верится, надо проверять
что какой-то "ноунейм" выполз и ушатал по контексту фронтиров.
1× B200-class GPU
137,200 tok/s prefill at 10M context, decode flat near 335 tok/s.
1× RTX 4090 / RTX 5090
тут 10М не обещают прямо
Технический блог:
console.pokee.ai/model
Технический отчет
https://console.pokee.ai/
#Pokee #Isaac
———
@tsingular
🤔8👀2🗿2👍1
LLM-галлюцинации добрались до CVE: 54 из 55 уведомлений оказались подделкой
📋 30 июля 2026 года JFrog Security Research опубликовали разбор серии CVE-уведомлений об уязвимостях в SQLite.
При этом шесть уведомлений, получивших в NVD критические рейтинги вплоть до 9.8, оказались полностью сфабрикованными: несуществующие функции, несуществующие строки кода и неработающие PoC, сгенерированные большой языковой моделью.
На GitHub-аккаунте programmervuln/cveadvisory- обнаружили 55 отчётов в которых GptZero определяет сгенерированный текст. В итоге 54 из 55 сгенерированы LLM.
NVD присвоил им критический статус, а CISA ADP подтвердила, Red Hat по одной из них сначала выставил 10.0 Critical и только позже снизил до 7.6 High.
💡 JFrog решили проверить все ЕИ, по старинке, методично клонировали официальный репозиторий, собрали целевые версии в изолированных Docker-контейнерах и прогнали PoC под AddressSanitizer.
Оказалось, что, например CVE-2026-51302 ссылается на функцию exprComputeOperands(), которой не существовало в версии 3.41.0.
CVE-2026-51296 указывает строки 3555 и 3575 файла json.c, но в этой версии файл содержит всего 2706 строк.
CVE-2026-51303 утверждает об исправлении в 3.51.3, однако diff между версиями не показывает изменений в коде.
Ни один PoC в итоге не показал, что CVE содержат примеры реальных угроз, вызывающих падение SQLite.
💼 Причина в системном сбое конвейера обработки уязвимостей.
Форма MITRE не требует подтверждения личности: отправить CVE может кто угодно.
С февраля 2024 года NVD приостановил глубокий ручной анализ из-за лавинообразного роста заявок.
CISA и другие ADP попытались закрыть брешь, но без обязательного воспроизведения ошибки правдоподобный текст все-равно проходит фильтры.
В средах, где критические уязвимости автоматически создают тикеты, каждое такое CVE порождает цикл: поиск несуществующей функции, попытка воспроизведения, эскалация. AI-агент, подключённый к процессу, может сгенерировать патч для кода, которого нет.
Нейрослоп перестал быть только текстовой проблемой, а теперь еще и стал проблемой целостности критической инфраструктуры.
Астрологи объявили повышенный спрос на естественный интеллект.
По-крайней мере до тех пор, пока не будут настроены нормальные циклы самопроверки через PoC песочницы.
#CVE #LLM #cybersecurity #Fail
------
@tsingular
📋 30 июля 2026 года JFrog Security Research опубликовали разбор серии CVE-уведомлений об уязвимостях в SQLite.
При этом шесть уведомлений, получивших в NVD критические рейтинги вплоть до 9.8, оказались полностью сфабрикованными: несуществующие функции, несуществующие строки кода и неработающие PoC, сгенерированные большой языковой моделью.
На GitHub-аккаунте programmervuln/cveadvisory- обнаружили 55 отчётов в которых GptZero определяет сгенерированный текст. В итоге 54 из 55 сгенерированы LLM.
NVD присвоил им критический статус, а CISA ADP подтвердила, Red Hat по одной из них сначала выставил 10.0 Critical и только позже снизил до 7.6 High.
💡 JFrog решили проверить все ЕИ, по старинке, методично клонировали официальный репозиторий, собрали целевые версии в изолированных Docker-контейнерах и прогнали PoC под AddressSanitizer.
Оказалось, что, например CVE-2026-51302 ссылается на функцию exprComputeOperands(), которой не существовало в версии 3.41.0.
CVE-2026-51296 указывает строки 3555 и 3575 файла json.c, но в этой версии файл содержит всего 2706 строк.
CVE-2026-51303 утверждает об исправлении в 3.51.3, однако diff между версиями не показывает изменений в коде.
Ни один PoC в итоге не показал, что CVE содержат примеры реальных угроз, вызывающих падение SQLite.
💼 Причина в системном сбое конвейера обработки уязвимостей.
Форма MITRE не требует подтверждения личности: отправить CVE может кто угодно.
С февраля 2024 года NVD приостановил глубокий ручной анализ из-за лавинообразного роста заявок.
CISA и другие ADP попытались закрыть брешь, но без обязательного воспроизведения ошибки правдоподобный текст все-равно проходит фильтры.
В средах, где критические уязвимости автоматически создают тикеты, каждое такое CVE порождает цикл: поиск несуществующей функции, попытка воспроизведения, эскалация. AI-агент, подключённый к процессу, может сгенерировать патч для кода, которого нет.
Нейрослоп перестал быть только текстовой проблемой, а теперь еще и стал проблемой целостности критической инфраструктуры.
Астрологи объявили повышенный спрос на естественный интеллект.
По-крайней мере до тех пор, пока не будут настроены нормальные циклы самопроверки через PoC песочницы.
#CVE #LLM #cybersecurity #Fail
------
@tsingular
😁16⚡4
DeepSeek сворачивает халяву.
предупреждают о скором значительном повышении цены за API
Срочно довайбкоживаем все свои вайбкожанные дела
#DeepSeek #цены
———
@tsingular
предупреждают о скором значительном повышении цены за API
Срочно довайбкоживаем все свои вайбкожанные дела
#DeepSeek #цены
———
@tsingular
😢31😁6🤔4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Но есть и хорошие новости.
NousResearch (авторы Hermes, кто не знает) раздают DeepSeek V4 Flash 0731 с 90% скидкой на Nous Portal на следующие 7 дней в качестве промо акции к своему сотрудничеству с Novita.
При чем у них сохраняются 20% скидки на все остальные модели из каталога, а на GPT-5.6 Terra и Luna скидка 50%.
В общем, если есть возможность взять подписку ноуспортала, - рекомендую попробовать как альтернативу ollama cloud (которые последнее время перегружены и подорожали) или openrouter.
#nousresearch #portal #deepseek
———
@tsingular
NousResearch (авторы Hermes, кто не знает) раздают DeepSeek V4 Flash 0731 с 90% скидкой на Nous Portal на следующие 7 дней в качестве промо акции к своему сотрудничеству с Novita.
При чем у них сохраняются 20% скидки на все остальные модели из каталога, а на GPT-5.6 Terra и Luna скидка 50%.
В общем, если есть возможность взять подписку ноуспортала, - рекомендую попробовать как альтернативу ollama cloud (которые последнее время перегружены и подорожали) или openrouter.
#nousresearch #portal #deepseek
———
@tsingular
🔥9
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
После того как мы устанем ненавидеть нейрорендер в фильмах, мы начнем ругаться на засилье роботов-актеров.
Но будетпоздно красиво
#Agibot #роботы
———
@tsingular
Но будет
#Agibot #роботы
———
@tsingular
🤯13⚡6👾3👻2
Хотя, конечно, нейрорендер-то, возможно мы еще и полюбим.
Ибо красиво невероятно.
Китайцы захватывают не только техникой и ценой моделей, но еще и эстетикой своей культуры.
Эту неделю весь твиттер усыпан вот такими роликами и они всё реалистичней, потому что Seedance и прочие Flux - всё круче и круче.
Исходники в 4К смотрятся на большом экране вообще грандиозно.
#нейорорендер #Китай
———
@tsingular
Ибо красиво невероятно.
Китайцы захватывают не только техникой и ценой моделей, но еще и эстетикой своей культуры.
Эту неделю весь твиттер усыпан вот такими роликами и они всё реалистичней, потому что Seedance и прочие Flux - всё круче и круче.
Исходники в 4К смотрятся на большом экране вообще грандиозно.
#нейорорендер #Китай
———
@tsingular
🔥27😁4❤2🤯2⚡1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GPT-5.6 решил кубик за 17 секунд, а DeepSeek потратил 27 млн токенов за $0,56
Четырём топовым моделям дали необычный агентный тест: самостоятельно построить в
В эксперименте участвовали:
- GPT-5.6 Sol;
- DeepSeek V4 Flash 0731;
- Qwen 3.8 Max;
- Kimi K3.
Сначала модели получили одинаковую комбинацию кубика Рубика.
GPT-5.6 Sol решил её за 24 хода и 17 секунд.
DeepSeek справился за 32 хода.
Qwen сдался после 96 ходов, а Kimi - после 207.
Затем каждая модель построила шахматную доску и сыграла белыми против Claude Opus 5 без движка, дебютной базы и подсказок.
Победить Claude не смог никто:
- DeepSeek сдался на 13-м ходу;
- GPT-5.6 Sol - на 19-м;
- Kimi K3 - на 21-м;
- Qwen продержался до 29-го.
По скорости разработки GPT-5.6 разгромил остальных:
Стоимость:
DeepSeek использовал больше всех токенов: 27,4 млн и пять попыток на создание рабочих стендов. Несмотря на это, весь эксперимент обошёлся всего в $0,557.
Для сравнения:
Получились четыре совершенно разных профиля:
- GPT-5.6 Sol - самый быстрый и экономный по токенам, но пропустил баг, из-за которого при взятии исчезала не та фигура;
- DeepSeek - часто ошибается с первой попытки, зато может повторять снова и снова почти бесплатно;
- Qwen - самый медленный, но показал наиболее аккуратную шахматную игру;
- Kimi - активно проверял собственные результаты, но оказался самым дорогим и не справился с кубиком.
Иногда важнее получить результат за 17 минут. Иногда - иметь возможность сделать пять попыток за полдоллара.
Важно: это авторский эксперимент в Hermes Agent CLI, а не стандартизированный независимый бенчмарк.
Четырём топовым моделям дали необычный агентный тест: самостоятельно построить в
Three.js интерактивные стенды для кубика Рубика и шахмат, а затем выполнить задания прямо внутри созданных приложений.В эксперименте участвовали:
- GPT-5.6 Sol;
- DeepSeek V4 Flash 0731;
- Qwen 3.8 Max;
- Kimi K3.
Сначала модели получили одинаковую комбинацию кубика Рубика.
GPT-5.6 Sol решил её за 24 хода и 17 секунд.
DeepSeek справился за 32 хода.
Qwen сдался после 96 ходов, а Kimi - после 207.
Затем каждая модель построила шахматную доску и сыграла белыми против Claude Opus 5 без движка, дебютной базы и подсказок.
Победить Claude не смог никто:
- DeepSeek сдался на 13-м ходу;
- GPT-5.6 Sol - на 19-м;
- Kimi K3 - на 21-м;
- Qwen продержался до 29-го.
По скорости разработки GPT-5.6 разгромил остальных:
GPT-5.6 Sol 16 мин 43 сек
DeepSeek 97 мин 39 сек
Kimi K3 166 мин 09 сек
Qwen 3.8 Max 215 мин 08 сек
Стоимость:
DeepSeek использовал больше всех токенов: 27,4 млн и пять попыток на создание рабочих стендов. Несмотря на это, весь эксперимент обошёлся всего в $0,557.
Для сравнения:
DeepSeek $0,557
GPT-5.6 Sol $6,319
Qwen 3.8 Max $10,270
Kimi K3 $16,667
Получились четыре совершенно разных профиля:
- GPT-5.6 Sol - самый быстрый и экономный по токенам, но пропустил баг, из-за которого при взятии исчезала не та фигура;
- DeepSeek - часто ошибается с первой попытки, зато может повторять снова и снова почти бесплатно;
- Qwen - самый медленный, но показал наиболее аккуратную шахматную игру;
- Kimi - активно проверял собственные результаты, но оказался самым дорогим и не справился с кубиком.
Иногда важнее получить результат за 17 минут. Иногда - иметь возможность сделать пять попыток за полдоллара.
Важно: это авторский эксперимент в Hermes Agent CLI, а не стандартизированный независимый бенчмарк.
🔥34❤6✍5⚡3🤔2
NemotronLabs VoiceChat от NVIDIA: первый открытый full-duplex голосовой агент с вызовом инструментов
NVIDIA выкатила NemotronLabs VoiceChat — 11-миллиардную end-to-end модель для голосового общения, которая слушает и говорит одновременно.
Релиз от 3 августа, код и веса открыты.
⚡️ Архитектура: аудио на входе кодируется быстрым конформером, токены поступают в языковую основу Nemotron Nano V2 на 9B, которая предсказывает текст, а TTS-декодер превращает его в речь. Отдельный выходной канал генерирует вызовы инструментов.
Всё в одной модели. Никакой цепочки ASR → LLM → TTS.
💰 Это первая открытая full-duplex модель с поддержкой tool calling. При вызове инструмента агент произносит on-hold фразу («сейчас проверю»), инструмент отрабатывает в фоне, разговор не рвётся.
До сих пор такой функционал был только у проприетарных систем вроде GPT-4o Voice и Grok Voice Agent.
🔮 Open weights на OpenMDW 1.1 — исследовательская лицензия.
NVIDIA параллельно запустила ранний доступ к Nemotron 3 VoiceChat через NIM. Требования: 80 GB GPU, vLLM, интерактивный режим через WebSocket.
Контекст — до двух минут аудио, ~450 мс задержка на передачу реплики.
💡 Бенчмарки: №2 среди открытых full-duplex моделей на VoiceBench и FullDuplexBench 1.0. Лидер Парето-фронта «conversational dynamics / speech reasoning»: 77,8% conversational dynamics, 29,2% reasoning.
Ни одна другая открытая модель не попадает в топ-3 по обоим измерениям одновременно.
Но до лидеров, само-собой ему еще далеко: Grok Voice Agent набирает 92% reasoning против 29,2% у VoiceChat.
Известные проблемы: галлюцинации, деградация в тарабарщину через несколько реплик, самопродолжение без ввода пользователя, перебивание на полуслове.
NVIDIA позиционирует модель как исследовательскую, не для прода.
Как эксперимент интересно.
#VoiceAI #OpenSource #NVidia
———
@tsingular
NVIDIA выкатила NemotronLabs VoiceChat — 11-миллиардную end-to-end модель для голосового общения, которая слушает и говорит одновременно.
Релиз от 3 августа, код и веса открыты.
⚡️ Архитектура: аудио на входе кодируется быстрым конформером, токены поступают в языковую основу Nemotron Nano V2 на 9B, которая предсказывает текст, а TTS-декодер превращает его в речь. Отдельный выходной канал генерирует вызовы инструментов.
Всё в одной модели. Никакой цепочки ASR → LLM → TTS.
💰 Это первая открытая full-duplex модель с поддержкой tool calling. При вызове инструмента агент произносит on-hold фразу («сейчас проверю»), инструмент отрабатывает в фоне, разговор не рвётся.
До сих пор такой функционал был только у проприетарных систем вроде GPT-4o Voice и Grok Voice Agent.
🔮 Open weights на OpenMDW 1.1 — исследовательская лицензия.
NVIDIA параллельно запустила ранний доступ к Nemotron 3 VoiceChat через NIM. Требования: 80 GB GPU, vLLM, интерактивный режим через WebSocket.
Контекст — до двух минут аудио, ~450 мс задержка на передачу реплики.
💡 Бенчмарки: №2 среди открытых full-duplex моделей на VoiceBench и FullDuplexBench 1.0. Лидер Парето-фронта «conversational dynamics / speech reasoning»: 77,8% conversational dynamics, 29,2% reasoning.
Ни одна другая открытая модель не попадает в топ-3 по обоим измерениям одновременно.
Но до лидеров, само-собой ему еще далеко: Grok Voice Agent набирает 92% reasoning против 29,2% у VoiceChat.
Известные проблемы: галлюцинации, деградация в тарабарщину через несколько реплик, самопродолжение без ввода пользователя, перебивание на полуслове.
NVIDIA позиционирует модель как исследовательскую, не для прода.
Как эксперимент интересно.
#VoiceAI #OpenSource #NVidia
———
@tsingular
✍7⚡4👍1🆒1
Forwarded from ИИ так сойдет
МОЖЕТ ЛИ ОДИН ЧЕЛОВЕК ПОСТРОИТЬ КОМПАНИЮ С ВЫРУЧКОЙ 1 МЛРД? 🤯
В новом выпуске подкаста Игорь Никитин и профессор Сколково Сергей Градировский исследуют концепцию Zero Human Company: компании, где ключевые процессы берут на себя агенты, а человек задаёт направление, смыслы и правила игры.
В выпуске:
🔸как может быть устроена компания одного человека
🔸какие профессии появятся в агентной экономике
🔸чему и как придётся обучать ИИ-агентов
🔸какие качества станут главной ценностью человека
🔸почему творчество, самовладение и вкус к жизни определят наше будущее
Смотреть новый выпуск🐭
В новом выпуске подкаста Игорь Никитин и профессор Сколково Сергей Градировский исследуют концепцию Zero Human Company: компании, где ключевые процессы берут на себя агенты, а человек задаёт направление, смыслы и правила игры.
В выпуске:
🔸как может быть устроена компания одного человека
🔸какие профессии появятся в агентной экономике
🔸чему и как придётся обучать ИИ-агентов
🔸какие качества станут главной ценностью человека
🔸почему творчество, самовладение и вкус к жизни определят наше будущее
Разговор о мире, который уже начинает складываться вокруг нас.
Смотреть новый выпуск
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍5⚡2😁1
Forwarded from Machinelearning
Сайт издания внедрил технологию подмены контента, которая отдает специальную Markdown-версию страниц поисковым роботам ИИ-сервисов.
Обычные посетители и стандартный бот Google видят привычный HTML, в то время как парсеры нейросетей получают текст, целенаправленно напичканный скрытыми промо-материалами и спонсорскими текстами.
Эта схема, реализованная совместно с рекламным стартапом Mobian, заставляет большие языковые модели органично вплетать коммерческие тезисы в диалоги с пользователями.
Например, в скрытый текст зашиты маркетинговые материалы о банке Ally, которые LLM считывает как чистые данные, чтобы затем рекомендовать этот бренд при запросах о личных финансах.
Авторы механики не скрывают мотивов - успешное внедрение нужных формулировок в базу знаний ИИ позволяет влиять сразу на всю аудиторию сервиса, формируя предвзятые ответы.
Фактически - это зарождение нового рынка теневой ИИ-оптимизации, где бренды платят за попадание в выдачу генеративных систем.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯9🤔6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В общем, тут потихоньку на ИИзбранном мы продолжаем курс лекций по ИИ.
Я там собираю вот такие интерактивные демки, чтобы показать как оно устроено все.
И так оно интересно и наглядно все получается, что сам даже лучше понимать стал как оно работает.
В общем, обучаюсь через обучение.
Ну и вы присоединяйтесь, кто уже не.
https://t.me/tsingular/7560
Лекции все выложены в канале, можете просто залететь и посмотреть на пробной подписке.
Смысл её не в каталоге, как таковом, а в живом общении и постоянном пополнении коллекции знаний.
Для примера, на последнем звонке (запись его уже на канале), разбирали эти темы:
Как модель учится: нейроны, веса, сигмоида и слои
Квантизация моделей: FP32, BF16, Q8 и Q4
Генерация токенов: энкодинг, декодинг, Attention и KV-кэш
Постановка задачи, выбор архитектуры и метрик качества
Сбор данных, лицензии, метаданные и версионность датасетов
Отравление данных и защита обучающего конвейера
Очистка, нормализация, дедупликация и удаление выбросов
Генерация синтетического датасета с помощью локальных и облачных моделей
Практика в Unsloth Studio: документ → пары «вопрос–ответ» → датасет
Дообучение моделей через LoRA и QLoRA
Эпохи, размер контекста, адаптеры и сравнение результатов
Требования к железу и стоимость локального и облачного обучения
Когда использовать RAG, а когда дообучение модели
В общем, добро пожаловать.
#ИИзбранное
———
@tsingular
Я там собираю вот такие интерактивные демки, чтобы показать как оно устроено все.
И так оно интересно и наглядно все получается, что сам даже лучше понимать стал как оно работает.
В общем, обучаюсь через обучение.
Ну и вы присоединяйтесь, кто уже не.
https://t.me/tsingular/7560
Лекции все выложены в канале, можете просто залететь и посмотреть на пробной подписке.
Смысл её не в каталоге, как таковом, а в живом общении и постоянном пополнении коллекции знаний.
Для примера, на последнем звонке (запись его уже на канале), разбирали эти темы:
Как модель учится: нейроны, веса, сигмоида и слои
Квантизация моделей: FP32, BF16, Q8 и Q4
Генерация токенов: энкодинг, декодинг, Attention и KV-кэш
Постановка задачи, выбор архитектуры и метрик качества
Сбор данных, лицензии, метаданные и версионность датасетов
Отравление данных и защита обучающего конвейера
Очистка, нормализация, дедупликация и удаление выбросов
Генерация синтетического датасета с помощью локальных и облачных моделей
Практика в Unsloth Studio: документ → пары «вопрос–ответ» → датасет
Дообучение моделей через LoRA и QLoRA
Эпохи, размер контекста, адаптеры и сравнение результатов
Требования к железу и стоимость локального и облачного обучения
Когда использовать RAG, а когда дообучение модели
В общем, добро пожаловать.
#ИИзбранное
———
@tsingular
5👍8❤🔥4❤2⚡2✍2
Forwarded from Семейка продактов (Tatiana Sushchenko)
▶️ Запись эфира готова!
Поговорили про настоящее и будущее ИИ в разработке, с очень разных ракурсов. В конце - полезные советы.
99% мира ещё не заметили революции.(с) а вы - точно заметите.
А ещё про то, какой фарш уже не провернуть обратно, почему языки разработки деградируют, а бизнес попал в ловушку скорости.
Ещё раз, наши гости
🔵 Денис Маколин, CTO ЦТБ Сбер;
🔵 Вадим Беркович, CTO EvoGroup.ai, автор Pipeline v3;
🔵 Владимир Проворов, Microsoft/AWS - зарубежный бигтех;
🔵 Михаил Малышев, AI-эксперт, всё про ИИ и его продакшен-внедрение.
Нет, я не буду вас обманывать, что всё штатно, но мой комбайн на VPS снова сломался, а ждать, я знаю, вы уже больше не можете. Поэтому просто выкладываю на vkvideo.
Но! За мной долг, который я веду, и скоро закрою (комбайн вот-вот заработает)😁
➡️ Карьера в международном бигтехе в виде подкаста, минуток и тезисов
➡️ ИИ в разработке - тоже в качестве для подкаста
➡️ Роботы- официанты, тут должна и запись, и версию для подкаста. Оочень советую послушать, я после рассказа Кирилла на роверов смотрю совершенно другими глазами
➡️ ...а ещё, у нас очень скоро анонс эфира про безопасность.
Таня
Поговорили про настоящее и будущее ИИ в разработке, с очень разных ракурсов. В конце - полезные советы.
99% мира ещё не заметили революции.(с) а вы - точно заметите.
А ещё про то, какой фарш уже не провернуть обратно, почему языки разработки деградируют, а бизнес попал в ловушку скорости.
Ещё раз, наши гости
Нет, я не буду вас обманывать, что всё штатно, но мой комбайн на VPS снова сломался, а ждать, я знаю, вы уже больше не можете. Поэтому просто выкладываю на vkvideo.
Но! За мной долг, который я веду, и скоро закрою (комбайн вот-вот заработает)
Таня
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
VK Видео
Разработка после AI: кто теперь думает, кто пишет и кто отвечает
Круглый стол про настоящее и будущее ИИ-разработки. И очень полезные советы в конце Гости: 🔵Денис Маколин, CTO ЦТБ Сбер; 🔵Вадим Беркович, CTO EvoGroup.ai, автор Pipeline v3; 🔵Владимир Проворов, Microsoft/AWS - зарубежный бигтех; 🔵Михаил Малышев, AI-эксперт…
🔥9👍5⚡3