37805
Это не новости, это персональный экспертный взгляд на то, как развивается индустрия ИИ, графики, метаверса, крипты, нейротехнологий и в каком направлении катится все это безобразие. Для связи: @SergeyTsyptsyn
Интернетик полон новых забав.
Подаем на вход chatGPT изображение, говорим "опиши его и сделай картинку по описанию". И так 73 раза.
Получается игра в испорченный телефон. Картинка "уплывает" от оригинала.
Я игрался с этим примерно полтора года назад, когда в chatGPT еще был DALL·E 3. Было интересно поглядеть, в какие архетипы он уводит картинку - писал скрипт на Autohotkey, который сохранял картинку и сувал ея обратно в chatGPT.
Обнаруживались уход в цветы из чорного квадрата, подъем камеры наверх, определенные ракурсы и библейские облака.
Сейчас описание и генерация картинок стали точнее. Но мне вот за ИИ обидно. Попробуйте кожаному на словах описать картинку и попросить нарисовать по словесному описанию, потом показать картинку другому кожаному, и попросить его описать, ну и так далее. Думаю хватит двух итераций, чтобы "напеть Шаляпина".
Так что шутка не очень смешная.
Но занимательная..
@cgevent
С утра посмотрел интервью-подкаст с Nikolay Savinov, ко-лидом команды тренировки длинного контекста Gemini в Google. Несколько заметок:
— Почему 1 миллион токенов контекста, для маркетинга? Нет, потому что на тот момент было 100 тысяч токенов, и хотелось поставить амбициозную цель не в 2-3 раза выше, а на порядок.
— Ждать ли контекста больше 1-2М токенов? Они уже пробовали 10M, и оно работает, но будет стоить очень дорого и требует огромного количества железа/мощностей, потому пока не предоставляют как услугу. Nikolay сказал, что ждет ещё как минимум один алгоритмический/архитектурный прорыв, который позволил бы приблизиться к 100М супер-надёжного контекста; 10M скорее всего смогут дожать инженерными оптимизациями того, что уже есть. И вообще несколько раз упоминал, что инженерная составляющая безумно важна, и что нужна тесная связь команды, разрабатывающей железо (TPU), и команды разработки архитектуры моделей.
— Бенчмарк Needle-in-a-Haystack уже давно выдохся и никого не удивляет (что это такое — писал тут), и он не отражал реальные запросы к длинному контексту. В нём в обычный текст вставляли очень явно выделяющийся неуместный кусок и потом задавали про него вопрос. В реальных же практических кейсах тексты обычно более однородны, и модель заведомо не может понять, какая часть пригодится в будущем — можно сказать, что в тексте много отвлекающих частей, которые занимают «внимание» модели. Google уже выпустили бенчмарк под это, OpenAI даже успели его взять и модифицировать — теперь будем следить за ними.
— Почему модели могут принимать на вход сотни тысяч токенов, но выход зачастую ограничен 8-16 тысячами? (я так понимаю, что интервью записали давно — у 2.5 Pro выход 66k, у OpenAI 100k). Потому что все модели, которые проходят дообучение, обучаются на примерах, где генерация очень короткая. Модель просто выучивает, что где-то вот примерено после такого количества слов ответ кончается. И даже если задача подразумевает более длинный ответ — бум, LLM просто генерирует специальный токен «я всё». Если брать недообученную модель и давать ей 500 тысяч токенов на вход, а потом просить повторить — она это сделает без проблем (потому что не научилась генерировать «короткие» ответы).
— Nikolay отметил, что они не наблюдали проблему lost in the middle, когда модель хуже находит информацию из центра текста по сравнению с началом или концом. Интересно, означает ли это, что тип механизма внимания в GPT (по крайней мере старых версий до 4o) и Gemini существенно отличаются?
Есть такой подреддит r/ChangeMyView: его правило простое - автор делится твёрдым убеждением, а комментаторы стараются аргументированно изменить его точку зрения; если у них выходит, автор награждает их ачивкой – «дельтой» (∆), что на сабе считается символом убедительности и интеллектуальной добросовестности
Благодаря жёсткой модерации и культуре вежливой полемики сабреддит давно служит «полигоном» для тренировки аргументации
Учёные провели секретный эксперимент на Reddit: они создали тринадцать аккаунтов-фейков с двумя координирующимися языковыми моделями на каждый аккаунт:
– Первая сканировала историю постов каждого оппонента, вычленяя вероятный возраст, пол, мировоззрение и эмоциональные триггеры
– Вторая, исходя из этого профиля, генерировала ответ, рассчитанный на максимальное изменение мнения
С ноября 2024 года боты оставили около полутора тысяч комментариев и получили более сотни «дельт» - свидетельств того, что авторы исходных постов действительно поменяли позицию. Для сравнения: среднестатистическому участнику сабреддита нужно в шесть раз больше попыток, чтобы добиться таких результатов
Эффективность объяснялась не только персонализацией - LLM «подстраивались» под стилистику Reddit, включая сленг («TL;DR» в начале, саркастические сноски в конце). При этом боты часто изобретали биографии: один позиционировал себя как «жертва изнасилования», другой - как «белая женщина в почти полностью чёрном коллективе», третий - как рядовой муниципальный служащий и тп – такие «галлюцинации» повышали эмоциональную убедительность
25 апреля 2025 года модераторы r/ChangeMyView обнародовали список подозрительных аккаунтов и черновик статьи «Can AI Change Your View?». Началась бурная дискуссия о границах этики: пользователи сочли эксперимент манипуляцией, университетская комиссия вынесла исследователям предупреждение, и теперь люди требуют изъять работу из публикационного процесса
В интернете будущего, нейронки будут спорить с нейронками, получается так
OpenAI дали бесплатный доступ к облегчённому Deep Research
Новая lightweight модель, основанная на o4-mini, позволила дать доступ всем пользователям, даже бесплатным. Бенчмарк дали ровно один — по нему новая модель чуть хуже по качеству чем обычный Deep Research, но даёт заметное улучшение по сравнению с o4-mini, при этом отставая от o3. Но, в отличие от o3, lightweight модель даёт формат deep research, который местами очень нужен.
Доступ уже раскатывают, но доступно всё ещё не всем, дают пять запросов в месяц (до апдейта Plus подписчикам давали 10). Платных пользователей тоже не оставили в обиде — после того как истекают запросы к большому Deep Research, пользователей переключают на облегчённую версию. Это позволило увеличить лимиты с 10 до 25 на Plus и Team подписке и с 100 до 250 на Pro подписке, правда лимит теперь для обеих моделей.
Что-то много у них релизов на этой неделе, похоже OpenAI получили гигантскую поставку GPU
@ai_newz
Кстати, Gemini и chatGPT умеют компилировать статьи в формате Latex (кто из академии поймет).
И показывают его в Canvas
Надо просто попросить:
объясни мне формулы для аттрактора Лоренца, используй Latex для написания формул
Gemini отдает правильный код с первого раза, chatGPT (о3) отдал со второго.
Просто просите их отдать файл в формате Латех, а потом идете на
https://www.overleaf.com/ и вставляете (или открываете) там. Жмете Recompile.
П-Профит. В П-Пдф.
@cgevent
Wan 2.1 + Vace
Для к гиков. Похоже, что эта связка далеко пойдет. Опенсорсный (с кодом) контролНет для видео.
Про Vace писал вот тут.
Я удивлен, как он дорисовал глаза, ведь на исходнике они закрыты.
Проблема в тайминге. Wan не умеет в длинные видео.
Но я скора запощу про того, кто умеет в бесконечные видео.
Сурс
@cgevent
Раньше я больше писал про нейрофизиологию, мозг и разные научные штуки. Сейчас, каюсь, немного утонул в череде новых продуктов, фич и красивых картинок с видосами. Обещаю вернуться, есть три поста про психологию.
Кому хочется не бегать по верхам, а залезть вглубь — к основаниям разума, мышления, сознания — есть канал, который тихо копает в эту сторону: @eternalmind.
Там нейробиология, книги, статьи, лекции, старые забытые концепции, редкие находки. Всё, что может быть кирпичиками на пути к сильному ИИ - если подходить к делу не как к гонке, а как к философскому конструктору.
Автор идёт по следам Хокинса, Лекуна, и дальше - туда, где ещё даже нет тропинок. Канал для тех, кто хочет не просто смотреть на то, как обучают модель, а понять, как вообще работает разум.
Пообщались с Павлом, я еще вернусь к его постам, ибо сам не успеваю залезть вовнутрь.
Заходите на @eternalmind
Ладно, прекращаю ломать chatGPT (o4-mini).
Вот вам последний бесполезный (но не факт, что воспроизводимый) трюк с генерацией нескольких картинок.
Говорю, сделай мне видео cat in the hat
Не могу, грит, видео, могу GIF.
Довай!
Тут она, как псих, начинает генерить полноразмерные картинки безумных котов, причем одни квадратные, другие стоячие. Браузер нагревается, она не успокаивается. В рассуждениях у нее "надо сделать 6-8 картинок". Делает 9 штук. В рассуждениях пишет "чо то бардак с именами файлов". Думает, и выдает мне потрясную гифку. Она в следующем посте.
Но результатом - 9 консистентнейших бесполезных котов.
Три последних, это попытка сохранить лицо и все-таки сделать гифку. После чего пишет
I’m currently hitting the platform’s rate limit for generating images and can’t produce new frames right now.
Довел до истерики все-таки.
@cgevent
Рендер или видео?
Если вы все еще сторонник рендера, то это полностью опенсорсный(!) рендер.
Комплектующие, CAD-исходники и все спецификации есть на GitHub
Весь SDK доступен тут.
Называется эта тварь Фурье N1, весит 38 кг, ростом всего 1.3 метра, но бегает уже со скоростью 3.5 км/ч.
Коль скоро исходники открыты, каждый может сделать себе Дзюбу.
Битвы робатов не за горами, а фильм Real Steel становится все ближе.
@cgevent
А Пика отвечает с помощью Pika Twists
Манипуляция любым персонажем или объектом на видео, сохраняя все остальное нетронутым.
Ну, за композеров. По десятому кругу...
@cgevent
Огненный Китайский Липсинк и не только.
Я уже писал про Дримину, как китайскую ответочку Креа и Фрипик. И единственное место, где можно попробовать тот самый Omni Human.
Оказывается, если зайти туда штатовским ВПНом, то кнопка с липсинком становится доступна! Бесплатно!
В общем, это больше похоже на китайскую Хедру - загружаешь портрет, аудио или текст, и жмешь Сгенерить.
И надо сказать, генеративная Марго Робби получилаcь отлично. С первого раза.
Дальше я, конечно, попытался это сломать. Присунув ей двух анимэ персонажей с широко открытыми ртами в одном кадре (T-поза для липсинка - слегка открытый рот).
Ну что сказать, получилось. Но все равно она выкрутилась. Смешно наблюдать как вход один, а рта - два. Синк на лицо\лице.
Там, кстати, цензура на звук. Отрывок из Laid Back: If you wonna be rich, you gotta be a bitch не пропустила из-за последнего слова.
Пробуем тут, я логигился капкатовским аккаунтом, а в капкате логинился гуглом. Без смс и оргий.
https://dreamina.capcut.com/ai-tool/video/lip-sync/generate
Штатовский впн.
@cgevent
Вот так выглядит голосовой режим и Draft Mode в Midjourney V7.
Я возможно придираюсь, но вот это вот "добавь единорога на задний план" полностью меняет картинку и композицию. Это как бы не редактирование картинки, а редактирование промпта.
Просто мы тут уже насмотрелись на реальное редактирование картинок в chatGPT и Gemini. Ну и зажрались.
@cgevent
Фридра! Выдра? Тьфу, Хедра!
Хедра анонсировала Фридру - ну то есть возвращение 400 бесплатных кредитов в месяц.
Не стал бы писать, но в чате люди отчаянно продают квартиры жгут кредиты на видеогенерациях. Но к сожалению, генерация в Veo2, Kling и Minimax на сайте недоступна для бесплатных пользователей.
Но аватары у них стали отличные.
https://www.hedra.com/app/video
@cgevent
Krea.ai не соврали: новый апдейт.
Теперь они идут в 3Д-генерацию...
Завтра изучаем их сетки.
@cgevent
А чтобы вам лучше не спалось и было поменьше свободного времени, держите еще свежеистренированный Igeogram 3.0
Уже на сайте и в аппе для айфона.
Кто умеет читать - сюда:
https://about.ideogram.ai/3.0
@cgevent
OpenAI обновили документацию про то, какую модель оптимально использовать в том или ином случае.
GPT-4o - Омни-модель для мультимодальных рассуждений в реальном времени в повседневных рабочих процессах.
GPT-4.5 - более широкие знания и лучший контроль тональности ответа - идеальное решение для письма, кодирования и быстрого решения проблем.
o4-mini - Быстрые, экономичные рассуждения для кода, математических и визуальных задач.
o4-mini-high - это o4-mini с дополнительной глубиной для более сложных технических ответов.
o3 - самый мощный движок для сложного, многоступенчатого анализа.
o1-pro - устаревшая(legacy) модель, настроенная на длительную аналитическую работу с высокими ставками.
https://help.openai.com/en/articles/11165333-chatgpt-enterprise-models-limits
Не скажу, что стало сильно понятнее, но по ссылке есть примеры промптов и четко указаны лимиты для каждой модели.
@cgevent
Добавил номер +18334363285 в контакты.
Зашёл в вотсап, в чат с этим номером.
Попал в бота Perplexity AI.
Сижу зачем-то генерю котиков, вместо того чтобы спрашивать умныя вопросы (нет ума, не вопросов).
Картинки генерит ловко, мне кажется там Gemini 2.0 Flash для этого.
Но вот редактировать не умеет.
Все бесплатно.
В чем подвох?
@cgevent
ИИ читает спикера за секунды, угадывая успех выступления по первым фразам.
Модели GPT и Gemini оценивают научный доклад уже после 15–60 слов — и попадают в точку.
До сих пор сверхвозможности больших языковых моделей мы видели в «текстовом океане» — когда нужно осмыслить миллиарды слов. Новая работа Michigan State University показала, что те же модели не менее точны в микромире: по первым двум-трем предложениям (≈ 1-5 % текста, меньше полуминуты речи) они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Иными словами, ИИ выхватывает те самые сигналы, по которым мы подсознательно решаем: «слушать дальше или переключиться». Это приближает к эмпирической проверке популярного «7-second rule» Роджера Айлза (авторы уточняют: точное число секунд условно) - популярный постулат о публичных выступлениях, ораторском мастерстве и деловом общении:
«Слушатели (или собеседники) составляют первичное и часто стойкое мнение о спикере за первые семь секунд после его появления».
Hunyuan 2.5: 3D-генераторы. Гонка продолжается. Часть 4
Диванные мысли. Гонка 3Д-генераторов сейчас в самом разгаре. Этакий 2023 года для картинок.
В отличие от картинок, где сейчас битва идет уже за конкретные детали(текст, пальцы, лица) и пост-редактирование, у 3Д-генераторов все впереди.
Ибо порождение 3Д-сетки - это не финальный, а более чем промежуточный результат, я бы даже сказал, начальный. Ведь дальше эту 3Д-модель (в отличие от картинок) рано показывать пользователю\миру, а предстоит отправить в длинный пайплайн:
Ретопология
Развертка UV
Текстурирование до годного (разрешения)
Риг
Скиннинг
Лицевой риг(отдельная тема)
Если ваши фантазии не идут дальше 3Д-принтера или расстановки болванов в метаверсике или VR, то вы почти у цели.
Но взрослые мальчики ожидают, что весь этот взрослыйпайплайн постепенно будет пристегиваться к 3Д-генераторам.
И тут я опять взвою вопросом: будут ли Deemos, Tripo, Hunyuan или Trellis изобретать свою Web-Maya или Nano-Blender внутри своих платформ, или кто-то типа Адобченко с готовым 3Д на борту прикрутит генерацию внутри имеющихся пайплайнов.
Понятно, что путь опенсорса лежит через плагины к Блендору.
Но я также подозреваю, что кто-то из больших игроков рано или поздно прикупит один из 3Д-генераторов и сделает свое решение.
Например Фрипик или Креа, у которых очень много денег сейчас.
@cgevent
А зачем размениваться на какие-то сторонние сервисы для просмотра 3Д-моделей в предыдущем посте?
Идем в о3 и говорим:
а сейчас напиши мне код, для "OBJ VIEWER" который я смогу запустить в Canvаs и увидеть 3Д-модель. Там должна быть галочка "включить показ edges" ну или wireframe mode
сделай кнопку загрузить с компьютера
Бах! В канвасе, который он сам же и открыл появляется код на реакте и кнопка Preview. Жмем ея, видим наш 3D-viewer, загружаем нашу маску лица, включаем галку wireframe - и все работает!
Год назад разговор зумеров: слушай, есть такие прикольные аппки для вот этого и этого и этого.
Через год от сейчас: хочу аппку, которая делает вот это.
АПАЖАЛСТА!
@cgevent
Купон на 20 баксов на fal.ai
Можно генерить видео.
Ещё работает:
https://t.co/EgEcrNuWh3
Для гиков. Крафтовые нормали на видео.
Композеры и те, кто в опен-сорсе оценят.
Выше пример вытаскивания нормалей из видео, сгенеренного Сорой. Выглядит очень гладко и не кипит.
По ссылке есть код, веса и даже демо:
https://normalcrafter.github.io/
И много примеров.
@cgevent
Немного примеров из нового Клинга 2.0
Все отмечают нормальную динамику и уход slow-motion движения на видео, которым грешили все генераторы прошлого года. Тут Клинг скорее в роли догоняющего, но это все равно отлично, ибо эпоха слоу-моушен-трейлеров уходит.
@cgevent
Джеймс Камерон про датасеты, авторские права, обучение на чужих работах и про это вот все.
"Каждый человек - это модель. Вы создаете эту модель по мере того, как идете по жизни".
"Проверку на плагиат должен проходить мой output, а не мой input".
"Никто не имеет права говорить мне куда идти, на что смотреть и на чем обучаться."
Короче, норм мужик.
@cgevent
Доктор Виваго и ХайДрим.
Вы будете смеяться, но у нас новый генератор картинок, опенсорсный притом.
Есть такой не сильно известный коммерческий сайт для генерации картинок и видео. Это китайцы из Гонконга.
https://vivago.ai/
Но пару дней назад они бахнули в опенсорс свою foundation model для генерации картинок. И что самое удивительное, она обошла всех на Artificial Analysis Image Arena, включая Flux Pro, Ideogram 3 и REVE!
Давайте я сделаю серию постов про нее, чтобы разобраться.
Во-первых, это некий зоопарк из уже существующих решений:
The VAE is from FLUX.1 [schnell], and the text encoders from google/t5-v1_1-xxl and meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Во-вторых, эта шняга НЕ влезет ни в одну видеокарту без квантования и плясок. У меня она ест 62GB VRAM на A100/H100.
В-третьих, она воще небыстрая. 50 сек на 1024х1024 на A100. Мы уже отвыкли от таких скоростей.
В-четвертых, есть демо на HF (и не одно), но во всех демо - сильно пожатая модель.
В-пятых, моделей ТРИ - fast, dev и full. Жрут одинаково. Скорость измерю позже.
В-шестых, уже есть кванты, которые влазят в 16GB, но имейте в виду, что там качество будет падать.
Ну и последнее в этом посте, все эти Image Arena - не очень хороший источник информации, лучше генерить самим.
Я взял картинки с арены (сравнения с другими генераторами) и прогнал все это через модель full.
Текст она генерит реально хорошо. А про остальное - следующий пост.
Забираем все отсюда:
https://github.com/HiDream-ai/HiDream-I1
Накидайте пару сотен звезд, посмотрю, что там с цензурой.
@cgevent
И как вам такой Ghibli Character?
Объяснялки и промпт в следующем посте.
@cgevent
Audio2Audio в Udio
Звучит как заклинание, но тем не менее: теперь вы можете подать на вход любой свой\чужой трек и сказать "сделай на том же вайбе".
И это не Remix или Extend как раньше. Styles помогают "попадать в звук".
"Из предоставленного вами трека или клипа Udio извлекает "представление стиля", в котором собраны все его ключевые стилистические элементы, а затем использует его для создания новых песен с похожим звучанием. Представления стиля содержат гораздо больше информации, чем традиционные текстовые подсказки, позволяя точно улавливать и воспроизводить специфические звуки, которые трудно описать"
И да, можно делать Extend существующего трека в новом стиле из загруженного файла.
Только для подписки PRO. Во всех режимах: Create, Edit, Extend, and Remix.
Есть рулька Styles Similarly и вроде как нет цензуры, то есть проверки авторского контента в загружаемых треках.
Вот, послушайте, как звучат вариации:
https://www.udio.com/playlists/260290ac-eadd-4c32-a60c-f985eac72f76
@cgevent
OmniPaint: Mastering Object-Oriented Editing via Disentangled Insertion-Removal Inpainting
Адобченко насмотрелся на демо OpenAI и срочно бахнул свежую работу именно по редактированию изображений
Там гибридный подход с сегментацией, инпейнтом и тренировкой.
Удаление объектов не выглядит революционно, а вот переодевание и добавление деталей смотрится интересно.
Акцент на том, что удаляются или вставляются не только сами объекты, но их тени, отражения и пр.
Прям обещают код, хотя это Adobe.
Ну и конечно, вопрос цензуры. Одевать - не раздевать.
OmniPaint - фреймворк, который переосмысливает удаление и вставку объектов как взаимозависимые задачи, а не изолированные подзадачи. Используя предварительно обученные диффузионные суждения (в данной работе применяется FLUX), мы оптимизируем параметры LoRA на основе собранных небольших парных образцов реального мира, обеспечивая при этом легкое переключение задач с помощью обучаемых текстовых вкраплений. Для реалистичного удаления объектов наша модель обеспечивает семантическое удаление замаскированных элементов переднего плана с одновременным устранением их физических эффектов. Для вставки объектов мы выходим за рамки простого смешивания и добиваемся гармоничного синтеза с учетом геометрии сцены и идентичности ссылок с помощью предложенного нами механизма CycleFlow.
https://www.yongshengyu.com/OmniPaint-Page/
@cgevent
Помните говорил, что эмсипишки - это новые джипитишки.
Ну что, пошла жара и вирусы.
Держите 4450+ MCP серверов для всего, что шевелится у вас на компе или в облаке.
Проблема, как обычно, одна - отсутствие модерации. Тут могут быть и вирусы, и просто шлак и редкие жемчужины.
Пользуйте на ваш страх и риск.
https://mcp.so/
@cgevent