Forwarded from RoboFuture
Вышел Fable-5.2 - очередной повод пограбить корованы и прогнать мой самый честный бенчмарк korovany_bench
Клод меня, как и многих, побанил. Сейчас осталась одна подписка за $20 (специально берег для корованов!)
Напомню суть: даем модели мемный текст школьника Кирилла, который джва года хочет игру где можно грабить корованы, и просим с одного запроса сделать все что он там напридумывал, вплоть до потери глаза и покупки протезов
По правилам бенча используем штатный харнес вендора LLM. Никаких goal и ralph loop, субагентов тоже не используем. Даем одну задачу, дальше агент работает сам, без какого-либо последующего фидбека. Что сделал, то и публикуется. Потом проверяю соответствие ТЗ, ну и можно ли вообще в это играть
Вот что получилось у Fable-5.2. В моем бенче это однозначно SOTA на сегодня. ТЗ реализовано полностью, со всеми странными хотелками Кирилла:
- За охранника надо слушаться командира, а за Злого можно командовать своим войском и идти штурмовать дворец
- Деревья вдали картинкой, вблизи превращаются в 3D
- С отрубленной ногой придется ползать или покупать протез. Можно остаться без глаза и перестать видеть половину экрана, а без лечения еще и умереть от кровотечения
Ну и главное - корованы запряжены коровами. Как и положено. Грабить можно!
По расходу подписки этот один запрос съел 90% сессионного лимита, 16% общего недельного и 30% недельного лимита Fable. Работал почти час - 56 минут 44 секунды. Счетчик стоимости показал $12.10, сам прогон шел по подписке за $20
В прошлый раз я ругался что враги убиваются двумя ударами и игра быстро становится скучной. Здесь уже довольно интересно играть, есть квесты. И ее можно пройти - для победы надо убить двух других правителей
Добавил игру в свой цифровой музей развития ИИ
Все игры открываются прямо в браузере по ссылке, никакого бекенда тоже нет
Особенно советую после Fable запустить версию GPT-5.5. Всего полгода назад и такое казалось довольно крутым. Сейчас смотришь на них рядом и немного офигеваешь от того, сколько всего успело измениться
Клод меня, как и многих, побанил. Сейчас осталась одна подписка за $20 (специально берег для корованов!)
Напомню суть: даем модели мемный текст школьника Кирилла, который джва года хочет игру где можно грабить корованы, и просим с одного запроса сделать все что он там напридумывал, вплоть до потери глаза и покупки протезов
По правилам бенча используем штатный харнес вендора LLM. Никаких goal и ralph loop, субагентов тоже не используем. Даем одну задачу, дальше агент работает сам, без какого-либо последующего фидбека. Что сделал, то и публикуется. Потом проверяю соответствие ТЗ, ну и можно ли вообще в это играть
Вот что получилось у Fable-5.2. В моем бенче это однозначно SOTA на сегодня. ТЗ реализовано полностью, со всеми странными хотелками Кирилла:
- За охранника надо слушаться командира, а за Злого можно командовать своим войском и идти штурмовать дворец
- Деревья вдали картинкой, вблизи превращаются в 3D
- С отрубленной ногой придется ползать или покупать протез. Можно остаться без глаза и перестать видеть половину экрана, а без лечения еще и умереть от кровотечения
Ну и главное - корованы запряжены коровами. Как и положено. Грабить можно!
По расходу подписки этот один запрос съел 90% сессионного лимита, 16% общего недельного и 30% недельного лимита Fable. Работал почти час - 56 минут 44 секунды. Счетчик стоимости показал $12.10, сам прогон шел по подписке за $20
В прошлый раз я ругался что враги убиваются двумя ударами и игра быстро становится скучной. Здесь уже довольно интересно играть, есть квесты. И ее можно пройти - для победы надо убить двух других правителей
Добавил игру в свой цифровой музей развития ИИ
Все игры открываются прямо в браузере по ссылке, никакого бекенда тоже нет
Особенно советую после Fable запустить версию GPT-5.5. Всего полгода назад и такое казалось довольно крутым. Сейчас смотришь на них рядом и немного офигеваешь от того, сколько всего успело измениться
🔥12😁9🤩2🤝2❤🔥1⚡1
Анимация кинозала. сравнение GLM-5.3-flash vs Fable-5.2
ну что ж. :)
вчера показывал концепт, сегодня воспроизвёл его на разных моделях.
скажем так - 5.3-flash абсолютно достаточен за свои деньги.
Промпт в ИИзбранном
#кино #зал #билеты
———
@tsingular
ну что ж. :)
вчера показывал концепт, сегодня воспроизвёл его на разных моделях.
скажем так - 5.3-flash абсолютно достаточен за свои деньги.
Промпт в ИИзбранном
#кино #зал #билеты
———
@tsingular
🔥16👍10🤩2❤1⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В телеграм ботах в личных сообщениях теперь можно получать 4кб zip виджеты
https://t.me/BotNews/122
Экран с ними телефон записывать запрещает, поэтому свой пример пока не покажу, но сделал следующее - виджет от Гермеса со статусом машины, который он обновляет раз в секунду.
Закрепив этот виджет в чате, получил сверху в меню обновляемый статус, нажав на который можно увидеть полный html js дашборд.
Кнопки и интерактив поддерживаются
Пора обновлять меню и отчёты всех ботов
#dev #telegram
------
@tsingular
https://t.me/BotNews/122
Экран с ними телефон записывать запрещает, поэтому свой пример пока не покажу, но сделал следующее - виджет от Гермеса со статусом машины, который он обновляет раз в секунду.
Закрепив этот виджет в чате, получил сверху в меню обновляемый статус, нажав на который можно увидеть полный html js дашборд.
Кнопки и интерактив поддерживаются
Пора обновлять меню и отчёты всех ботов
#dev #telegram
------
@tsingular
🔥8👀8✍3⚡2❤1👍1
Gemini Carbon появилась в AiStudio
с опережением графика :)
Пойду тестить вчерашним промптом для fable 5.2 чтобы нагляднее
#Gemini #Carbon
———
@tsingular
с опережением графика :)
Пойду тестить вчерашним промптом для fable 5.2 чтобы нагляднее
#Gemini #Carbon
———
@tsingular
🔥9
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Анимированный венок сонетов от Карбона.
в целом огонь. как и Аргон :)
Надо ещё что-то придумывать новое, ибо с венком они стали справляться и это теперь не сложно.
важное наблюдение по ходу эксперимента:
если подать 2 промпта сразу (и на стихи и на HTML) в AI студии, то стихи получаются ужасные.
т.е. писать венок одновременно с HTML, - не работает.
Нужно запускать 2 промпта последовательно.
полный венок и код в комментарии.
проверяйте
#Carbon #венок #сонет
———
@tsingular
в целом огонь. как и Аргон :)
Надо ещё что-то придумывать новое, ибо с венком они стали справляться и это теперь не сложно.
важное наблюдение по ходу эксперимента:
если подать 2 промпта сразу (и на стихи и на HTML) в AI студии, то стихи получаются ужасные.
т.е. писать венок одновременно с HTML, - не работает.
Нужно запускать 2 промпта последовательно.
полный венок и код в комментарии.
проверяйте
#Carbon #венок #сонет
———
@tsingular
🔥11❤4🤩3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic начала выкатывать три новых инструмента в Claude, а с ними интерактивные коннекторы:
Claude Whiteboards. Вы голосом обсуждаете план, а Claude раскладывает его на доске, которую команда может редактировать.
Бета, только на платных тарифах.
Claude Sheets. Просишь трекер или бюджет и получаешь рабочую таблицу, которую потом можно дорабатывать вместе с командой.
Тоже бета на платных тарифах.
Claude Data (раньше называлось Dashboards). Вышел в общий доступ на платных тарифах.
Кроме дашбордов, Claude теперь делает черновики «историй на данных» и видео с озвучкой по твоим метрикам, а ты проверяешь их перед публикацией.
Сертифицированные запросы и живой шеринг пока в бете.
Интерактивные коннекторы. Полную версию Adobe, Atlassian или Box можно открыть прямо внутри Claude, рядом с диалогом. Правишь сам или просишь Claude помочь.
Выкатывают в веб-версии и десктопе.
Раскатка постепенная, так что всё это появится не сразу.
#Anthropic #update
———
@tsingular
Claude Whiteboards. Вы голосом обсуждаете план, а Claude раскладывает его на доске, которую команда может редактировать.
Бета, только на платных тарифах.
Claude Sheets. Просишь трекер или бюджет и получаешь рабочую таблицу, которую потом можно дорабатывать вместе с командой.
Тоже бета на платных тарифах.
Claude Data (раньше называлось Dashboards). Вышел в общий доступ на платных тарифах.
Кроме дашбордов, Claude теперь делает черновики «историй на данных» и видео с озвучкой по твоим метрикам, а ты проверяешь их перед публикацией.
Сертифицированные запросы и живой шеринг пока в бете.
Интерактивные коннекторы. Полную версию Adobe, Atlassian или Box можно открыть прямо внутри Claude, рядом с диалогом. Правишь сам или просишь Claude помочь.
Выкатывают в веб-версии и десктопе.
Раскатка постепенная, так что всё это появится не сразу.
#Anthropic #update
———
@tsingular
👀10✍3⚡3👍1🆒1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
NVidia выпускает GR00T2
- Это world-action model: предсказывает будущее видео и действия робота вместе.
- Обучен на смеси: 402 730 часов egocentric-видео людей, 10 184 часа демонстраций с ручным захватом UMI по 2 897 задачам, 23 500 часов телеоперации.
- На 50 задачах, которых робот не видел: 40% успеха с нуля, 95% после пяти демонстраций и тридцатиминутного дообучения на одной RTX 5090.
- Точные манипуляции: установка модулей памяти GB300 - 85%, сборка игрушечного грузовика - 65%.
- Обучение с подкреплением на реальном роботе поднимает три задачи вставки до 88-96%.
- Датасет Human-1M-100K (100 тыс. часов) уже открыт на Hugging Face.
- Проект: https://research.nvidia.com/labs/gear/gr00t-2/
- Агентный фреймворк ASPIRE: https://research.nvidia.com/labs/gear/aspire/
- Симулятор SimFoundry: https://research.nvidia.com/labs/gear/simfoundry/
- Движок аннотации FLORA: https://research.nvidia.com/labs/gear/flora/
- Железные прототипы: https://research.nvidia.com/labs/gear/hardware-prototypes/
- Датасет: https://huggingface.co/spaces/nvidia/PhysicalAI-Human-1M-Explorer
#Nvidia #groot #роботы
------
@tsingular
- Это world-action model: предсказывает будущее видео и действия робота вместе.
- Обучен на смеси: 402 730 часов egocentric-видео людей, 10 184 часа демонстраций с ручным захватом UMI по 2 897 задачам, 23 500 часов телеоперации.
- На 50 задачах, которых робот не видел: 40% успеха с нуля, 95% после пяти демонстраций и тридцатиминутного дообучения на одной RTX 5090.
- Точные манипуляции: установка модулей памяти GB300 - 85%, сборка игрушечного грузовика - 65%.
- Обучение с подкреплением на реальном роботе поднимает три задачи вставки до 88-96%.
- Датасет Human-1M-100K (100 тыс. часов) уже открыт на Hugging Face.
- Проект: https://research.nvidia.com/labs/gear/gr00t-2/
- Агентный фреймворк ASPIRE: https://research.nvidia.com/labs/gear/aspire/
- Симулятор SimFoundry: https://research.nvidia.com/labs/gear/simfoundry/
- Движок аннотации FLORA: https://research.nvidia.com/labs/gear/flora/
- Железные прототипы: https://research.nvidia.com/labs/gear/hardware-prototypes/
- Датасет: https://huggingface.co/spaces/nvidia/PhysicalAI-Human-1M-Explorer
#Nvidia #groot #роботы
------
@tsingular
⚡6👾2👍1🆒1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT открыл компаниям профиль и собственного агента
🎯 OpenAI выпустил в бету Businesses in ChatGPT: компания подтверждает профиль, обновляет данные и подключает фид товаров с ценами и наличием.
Раньше в ответе была ссылка на сайт, теперь есть карточка и отдельный диалог с бизнесом.
Карточка добавляется туда, где вас упомянули. Человек читает ответ, открывает профиль компании и видит описание, товары и переход на сайт.
Данные держит сама компания, через Business Hub, поэтому в ответ попадает её цена и наличие, а не выжимка из чужого обзора.
Агент как отдельная беседа. В США магазины и онлайн-сервисы могут собрать Business Agent: он отвечает на вопросы о товарах и помогает сравнивать.
Разговор помечен как беседа с компанией и не смешивается с тем, что ChatGPT говорит от себя.
Бизнес видит только сводку. Упоминания, клики на сайт и темы разговоров, где компанию цитируют. Числа агрегированные и показываются при достаточном объёме бесед; сами переписки и чаты агента компаниям не отдают.
Подключение. Заявку подают в Business Hub в любой стране, где работает ChatGPT.
Клиенты Enterprise и рекламодатели идут через представителя OpenAI, магазины Shopify подключают витрину из админки, и их товары уже видны в каталоге ChatGPT.
📦 Если ваш товар ищут через ChatGPT, теперь можно влиять на то, что человек увидит: вашу цену и наличие вместо абзаца из чужого обзора.
#ChatGPT #OpenAI #Агенты
———
@tsingular
🎯 OpenAI выпустил в бету Businesses in ChatGPT: компания подтверждает профиль, обновляет данные и подключает фид товаров с ценами и наличием.
Раньше в ответе была ссылка на сайт, теперь есть карточка и отдельный диалог с бизнесом.
Карточка добавляется туда, где вас упомянули. Человек читает ответ, открывает профиль компании и видит описание, товары и переход на сайт.
Данные держит сама компания, через Business Hub, поэтому в ответ попадает её цена и наличие, а не выжимка из чужого обзора.
Агент как отдельная беседа. В США магазины и онлайн-сервисы могут собрать Business Agent: он отвечает на вопросы о товарах и помогает сравнивать.
Разговор помечен как беседа с компанией и не смешивается с тем, что ChatGPT говорит от себя.
Бизнес видит только сводку. Упоминания, клики на сайт и темы разговоров, где компанию цитируют. Числа агрегированные и показываются при достаточном объёме бесед; сами переписки и чаты агента компаниям не отдают.
Подключение. Заявку подают в Business Hub в любой стране, где работает ChatGPT.
Клиенты Enterprise и рекламодатели идут через представителя OpenAI, магазины Shopify подключают витрину из админки, и их товары уже видны в каталоге ChatGPT.
📦 Если ваш товар ищут через ChatGPT, теперь можно влиять на то, что человек увидит: вашу цену и наличие вместо абзаца из чужого обзора.
#ChatGPT #OpenAI #Агенты
———
@tsingular
🔥8👍3⚡2❤1🤩1
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания делает ставку сразу на несколько сильных сторон: фотореализм, точное следование промпту, редактирование изображений и работу до 16 референсов за раз. Для рынка это заметный ход, потому что речь не просто о быстрой генерации, а о сочетании высокого разрешения, редактирования и открытых весов.
Модель уже доступна через MiniMax API, MiniMax Code и Hailuo AI. На старте компания также запустила скидку 50% на генерации в 16MP+ в течение launch week.
Hugging Face: https://huggingface.co/MiniMaxAI/Mini
API: https://platform.minimax.io/docs/guides/im
MiniMax Code: https://code.minimax.io/about
@ai_machinelearning_big_data
#MiniMax
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡8🔥7❤2✍1
Вот почему я брал 8Тб.
Нюансы H3-Image
Но вообще, конечно, перспектива генерить 16МП локально- это огонь
Правильная ссылка в HF:
https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3-Image
#Minimax #железо
------
@tsingular
Нюансы H3-Image
Но вообще, конечно, перспектива генерить 16МП локально- это огонь
Правильная ссылка в HF:
https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3-Image
#Minimax #железо
------
@tsingular
👍10🔥3❤2⚡1✍1
Отчёт: MiniMax-H3-Image на M5 Max, 128 ГБ
Модель. 33,1 млрд параметров, генерация и редактирование картинок, шесть шагов, выход до 16,8 Мп. Трансформер 62 ГБ и текстовый энкодер Qwen3-VL ещё 62 ГБ. В репозитории 190 ГБ - веса лежат дважды, в нативном формате и в формате diffusers. Скачал нужное: 134 ГБ.
Не запустилась. 124 ГБ весов на 128 ГБ памяти. Схема разработчиков с выгрузкой на CPU рассчитана на дискретную карту, на Apple Silicon память общая, выгрузка ничего не освобождает. Система ушла в swap на 46 ГБ, сработал watchdog, ядро запаниковало, машина перезагрузилась.
Нарезали. int8 через torchao на каждый линейный слой: энкодер 62 → 16,5 ГБ, трансформер 62 → 33 ГБ. Итого 50 ГБ вместо 124. int4 на MPS недоступен, int8 это предел без своих кернелов. Перед запуском освободил память: остановил oMLX (28 ГБ) и двенадцать контейнеров Docker, после работы вернул на место.
Результат в посте. Генерация 2048×2048 - 32 секунды, пик памяти 106 ГБ, swap 2,5 ГБ, артефактов квантования не видно.
Время от площади почти не зависит: узкое место - 33 млрд весов на шаг.
#
------
@tsingular
Модель. 33,1 млрд параметров, генерация и редактирование картинок, шесть шагов, выход до 16,8 Мп. Трансформер 62 ГБ и текстовый энкодер Qwen3-VL ещё 62 ГБ. В репозитории 190 ГБ - веса лежат дважды, в нативном формате и в формате diffusers. Скачал нужное: 134 ГБ.
Не запустилась. 124 ГБ весов на 128 ГБ памяти. Схема разработчиков с выгрузкой на CPU рассчитана на дискретную карту, на Apple Silicon память общая, выгрузка ничего не освобождает. Система ушла в swap на 46 ГБ, сработал watchdog, ядро запаниковало, машина перезагрузилась.
Нарезали. int8 через torchao на каждый линейный слой: энкодер 62 → 16,5 ГБ, трансформер 62 → 33 ГБ. Итого 50 ГБ вместо 124. int4 на MPS недоступен, int8 это предел без своих кернелов. Перед запуском освободил память: остановил oMLX (28 ГБ) и двенадцать контейнеров Docker, после работы вернул на место.
Результат в посте. Генерация 2048×2048 - 32 секунды, пик памяти 106 ГБ, swap 2,5 ГБ, артефактов квантования не видно.
Время от площади почти не зависит: узкое место - 33 млрд весов на шаг.
#
MiniMax #Image------
@tsingular
⚡16🔥8🤩4🆒4👍3😁1👻1
16 мегапикселей!
- Разрешение 4096×4096, полные 16,7 Мп, PNG 34 МБ.
- Время 3 минуты 30 секунд: шаги шли по 27–35 секунд, дальше декодирование VAE.
- Пик памяти 95,7 ГБ, swap 4 ГБ. Машина справилась.
- Артефактов квантования нет: различимы волокна мешковины, семена в разрезанных томатах, дырочки в сыре, следы муки на корке.
Отдельно отмечу закономерность: до 2048 включительно время почти не зависит от площади, потому что узкое место - 33 млрд весов на шаг. На 4096 добавляются токены внимания, и время вырастает вшестеро.
Телеграм жмёт файлы.
Исходник не сжатый в комментарии.
Невероятщина какая-то
И все локально
#Minimax
------
@tsingular
- Разрешение 4096×4096, полные 16,7 Мп, PNG 34 МБ.
- Время 3 минуты 30 секунд: шаги шли по 27–35 секунд, дальше декодирование VAE.
- Пик памяти 95,7 ГБ, swap 4 ГБ. Машина справилась.
- Артефактов квантования нет: различимы волокна мешковины, семена в разрезанных томатах, дырочки в сыре, следы муки на корке.
Отдельно отмечу закономерность: до 2048 включительно время почти не зависит от площади, потому что узкое место - 33 млрд весов на шаг. На 4096 добавляются токены внимания, и время вырастает вшестеро.
Телеграм жмёт файлы.
Исходник не сжатый в комментарии.
Невероятщина какая-то
И все локально
#Minimax
------
@tsingular
🔥23⚡11🤯6🤩3❤2🤔1
Qwen4 начали раскатывать в облаке Алибабы.
https://qwencloud.com/pricing/token-plan
Уже доступен в плане подписки по токенам со скидкой 80%
И в чате:
https://chat.qwen.ai/
#Qwen
------
@tsingular
https://qwencloud.com/pricing/token-plan
Уже доступен в плане подписки по токенам со скидкой 80%
И в чате:
https://chat.qwen.ai/
#Qwen
------
@tsingular
🔥27⚡4🤩4❤1