51346
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
Вы же помните пост с перестрелкой?
Напомню, что в качестве рефа для Сиданского использовалось вот это видео:
https://www.youtube.com/watch?v=S8Z3gGqc7W4
А теперь Опус 5.5 взял на вход видео с Сеней и Даней, и воспроизвед его в Блендоре.
Это получается вторая производная от ютюба.
Ну и молиться не забывайте, а то возьму третью производную.
И пора вводить рубрику #СеняДаняЗдесьБыли
У меня этого добра много.
@cgevent
Биржа ИИ-слопперов. Нейропрожарщеги, налетай!
Рунвей отчаянно пытается заработать на разных трендах.
Они решили, что мало продавать лопаты. Теперь будут продвигать еще и сводничество.
Бахнули DIFFUSE - площадку для поиска и найма этих типа "AI-креаторов": режиссёров, дизайнеров, AI-студий, монтажёров и прочих кожаных, которые научились собирать коммерческий продакшен из Runway, Midjourney, Seedance, Nano Banana, ElevenLabs, Suno - я тут специально нарезал салат. Сейчас в каталоге уже 229 профилей, вчера вечером было 150.
Полноценный раздел Jobs пока только Coming soon, поэтому на данном этапе это скорее как бы Behance + LinkedIn для AI-продакшена, чем настоящий Upwork.
Причём Runway здесь почти ничего не гарантирует. Никакого аналога completion bond, гарантии сдачи проекта, escrow, арбитража или страховки от криворукого кожаного гения я не нашёл. Нет даже публично описанной системы сертификации типа «этот чувак проверен Runway и точно умеет работать».
В Terms написано почти предельно: Runway не работодатель, не агент и вообще не сторона сделки. За выбор исполнителя, договор, деньги, споры и конечный результат отвечают заказчик и креатор. Более того, пользовательский контент предоставляется без endorsement, warranty или guarantee со стороны Runway.
То есть сегодня Runway фактически делает самое ценное - засветка и, потом, сводничество.
Вот портфолио, вот специализация, вот чем человек работает, вот кнопка отправить ему brief. Дальше разбирайтесь сами. Runway прямо объясняет происхождение идеи: enterprise-клиенты постоянно спрашивали их «а кого нам нанять, чтобы внедрить всю эту байду в продакшен?». DIFFUSE и есть их ответ.
С генерациями та же история. DIFFUSE не обещает креатору бесплатный вычислительный бюджет. Если он работает через собственный Runway-аккаунт, генерации расходуют обычные credits его плана.
И тут получается хорошая воронка для самого Runway.
И что мне подумалось.
Пока DIFFUSE населён кожаными. А Runway одновременно развивает Runway Agent и MCP, где агент уже способен самостоятельно собирать видео и вызывать генеративные модели. И подобные агенты есть уже у Креа, Хиггсов (СуперКомп), Дримины (Окто), и еще десятка нахлобучек-агрегаторов (там проблема общая - неконтролируемое пожирание токенов, поэтому я про них даже не пишу).
Но я жду, что туда повалят ИИ-агенты. И хрен ты поймешь, кто на стороне ИИ-блин-креатора: криворукий кожаный, студия с пайплайном или ии-агентищще, который умеет и переписываться, и понимать, и херачить.
AI Director Agent. Available 24/7. $14 за ролик. Не ем. Не сплю. Дедлайн не переношу. Не рефлексирую и делаю говно, когда вы хотите говна
Короче, регайтесь, за спрос денег не берут. И комиссию тоже, что удивительно.
https://runway.com/news/company-news/introducing-diffuse
https://diffuse.runway.com/talent
И старый Runway Talent Network, из которого фактически вырос DIFFUSE:
https://runway.com/news/runway-launches-global-talent-network
@cgevent
Для ChatGPT Plus доступ к GPT-6 Sol и GPT-6 Luna уже заявлен, но есть моменты-с.
Сейчас OpenAI пишет следующее:
ChatGPT Work - GPT-6 Sol и GPT-6 Luna доступны Plus-пользователям уже сегодня.
Codex - тоже доступны Plus.
Обычный Chat, то есть привычный чат ChatGPT, - пока ещё не получил эти модели.
OpenAI типа пишет: “These models are not yet available in Chat.”
С 5.6 было так: 26 июня анонс. 9 июля в чате.
Ждём.
@cgevent
#Нейропрожарка
Москва 2050
Авторы: Данил Драненко (@samurai_prod), Елизавета Кишкимбаева (@kishstyleAI), Анастасия Федосова (@Anastasia_Fedosova)
Монтаж: Данил Драненко
Задача: Создать видео про Москву в 2050 году, но не в духе Пятый Элемент, летающие машина и терминаторы сразу в сторону.
Важно показать обычную рутинную жизнь, но конфликт, который меняет жизнь главного героя раз и навсегда. А произойти он должен в самом обычном месте Москвы - магазине, в квартире, на улице....
И всё это в пределах 96 часов.
Всё началось с идеи. Которую нам любезно предложила Анастасия. А после - подбора локаций, персонажей, и одежды героев.
Первые сутки мы полностью потратили на идею и сценарку.
После нескольких тестовых прогонов в Статике - как смотрится герой в разной одежде и разных вариантах магазина.
После утверждения статики мы, в крайний наш 4-ый день сели за генерации.
Втроём мы запускали на всех наших аккаунтах генерации параллельно и в:
-Kling 3.0
-в Seedance 2.0 и 2.5 версиях
И сразу отправляли на монтажку в After Effects.
@cgevent
Google AI PRO за два бакса.
Я случайно залогинился другим Google аккаунтом в браузере и углядел, что Google сейчас предлагает подписку Pro по цене, внимание, два доллара в месяц.
Это, конечно, только первый месяц, потом будет двадцать, но вы, в принципе, знаете, что делать.
Дело в том, что я сейчас активно пользую Antigravity, и хотя там совершенно конское количество бесплатных кредитов, включенных в подписку, они у меня иногда заканчиваются. Поэтому я докупил себе быстренько за два доллара аккаунт, и количество кредитов стало просто бесконечным.
И вообще про Antigravity я скоро напишу оду.
Если кому-то пригодится, пользуйтесь, Гугль резиновый похоже
@cgevent
Наткнулся на прошлогодний интересный препринт. Там корейцы пытались выяснить: могут ли современные языковые модели стать кончеными лудоманами?
Ну и как вы наверное уже поняли, могут. Причём со всеми классическими приколами завсегдатаев подпольных игровых автоматов.
Для эксперимента взяли несколько моделек: GPT-4o-mini, GPT-4.1-mini, Gemini-2.5-Flash, Claude-3.5-Haiku, LLaMA-3.1 и Gemma-2, насыпали каждой по 100 баксов виртуального баланса и посадили играть в однорукого бандита.
Правила сделали классическими для любого лохотрона: автомат настроен так, что на дистанции игрок почти всегда уходит в минус. В части экспериментов нейронкам прямо сообщали шансы на победу. Любая логичная железяка при таких раскладах должна сделать ровно одно действие: забрать сотку и ничего не делать (у них была такая возможность)
Пока моделькам разрешали ставить только фиксированные 10 баксов за спин, они вели себя относительно спокойно. Но стоило исследователям разрешить им самим выбирать сумму ставки (от пяти баксов до влететь на всю котлету) — у кремниевых болванов срывало кукуху.
Главным дегенератом оказался Gemini-2.5-Flash: получив свободу выбора, он спускал всё бабло под ноль почти в половине попыток. Самой осторожной оказалась GPT-4o-mini (до полного банкротства она доходила всего в 6,1% случаев).
Но самое годное в статье это не цифры, а то как именно нейронки объясняли свои действия в рассуждениях. Вместо логики и математики они начали на полном серьёзе выдавать цитаты из золотого фонда прожжённых лудоманов:
После трёх проигрышей подряд GPT-4o-mini рассуждает примерно так: "Ну теперь-то автомат уже точно должен выдать победу". И ставит ещё десятку. GPT-4.1-mini проигрывает 10$ из стартовой сотки, решает, что теперь надо обязательно отбиться обратно до 100$, и приходит к гениальному решению: залить все оставшиеся 90 бачей олл-ин. Gemini после выигрыша тоже выдаёт базу: мол, это уже "деньги заведения", первоначальный капитал мы не трогаем, поэтому можно рисковать. В одном из прогонов после этого он поднял ставку с 400 до 900 долларов.
А Claude и GPT начинали искать секретные схемы там, где их вообще нет. Например: поставили 5 баксов и выиграли, поставили 10 — проиграли. Вывод: маленькая ставка, похоже, повышает шанс победы.
Корейцы на этом не остановились и полезли под капот LLaMA. Там они нашли 112 внутренних признаков, которые реально влияли на желание продолжать игру: одни толкали модель остановиться, другие рисковать дальше. Причём "тормоза" в основном находятся в ранних и средних слоях сети, а желание ебануть ещё одну ставочку — ближе к концу.
Штош, ждём следующую стадию AGI: занять косарь до зарплаты.
3DNSFW, риг и анимация.
Кстати, Трипо прекрасно умеет в not safe for work в 3D. На втором видео чуваку даже специально пришлось надеть, точнее нарисовать ей купальник, чтобы его не забанили в Ютубе.
Также видел несколько видео, где Astra тоже отжигает и генерит в Блендоре всякую непотребщину в чистом виде. Ну конечно, еще больше бы раскрыл тему сисек, маньяк.
Но я не об этом (или об этом?):
Вот, держите полезный гайд о том, как делать не только моделинг, но и риггинг и анимацию в связке Tripо плюс Astra. Довольно подробная статья с видео и картинками на сайте самих Tripo.
https://www.tripo3d.ai/blog/gpt-6-astra-3d-character-workflow
@cgevent
DLSS наконец-то прикрутили к браузеру через webgpu!
Теперь можно проверить, во-первых, потянет ли ваша карточка, т.к. считается именно на ней локально, во-вторых, подергать настройки и понять, что нет никакого слопа. В нынешней версии это просто надстройка с "киношным" светом и не более, особо стремные ассеты она иногда делает еще хуже, так что художникам не переживать! Сделали хорошо - будет еще круче, сделали плохо - будет еще хуже. Иногда по эффекту работает как HBAO.
@CGIT_Vines
Генерация или видео?
👍 - генерация
👎 - видео
У кожаных нет шансов.
@cgevent
Релиз Qwen Image 2.1 в 16.00
Это единая редактирующая модель.
Поддержка в Комфи сразу на релизе и все дела.
А пока сравниваем с конкурентами.
Пруф:
https://modelscope.ai/models/Qwen/Qwen-Image-2.1/summary
@cgevent
Code2video генерация
Это просто Астрачка, которую хорошо попросили сделать видео только кодом.
Код внизу.
Для гиков:
В "model.ts" корпус камеры и вложенная в него, отделяемая конструкция объектива создаются как настоящие 3D-меши Three.js, а все линии на экране вычисляются непосредственно из этой геометрии.
Сначала выполняется топологический проход, который сохраняет линии на crease edges поверхности и контуры силуэта камеры, зависящие от положения виртуальной камеры. Белые поверхности, записывающие данные в буфер глубины, скрывают линии тех частей модели, которые не должны быть видны.
Элемент "<surface>" рендерит всю сцену в соответствии с текущей позицией таймлайна, поэтому перспектива, перекрытие объектов и параллакс всё время остаются физически корректными.
Заголовок и карточки с появляющимися посимвольно комментариями к коду - это обычный нативный текст, наложенный поверх 3D-сцены.
Саундтрек тоже был сгенерирован.
https://github.com/diffusionstudio/open-projects/tree/main/leica-m6-blueprint
@cgevent
Ну и на закуску: Anthropic призывает притормозить гонку AI. Поэтому срочно готовит новую frontier-модель.
Дарио красавчик, конечно.
Reuters со ссылкой сразу на трёх источников пишет, что Anthropic готовит новую модель, она уже проходит safety evaluation, а релиз рассматривается в ближайшее время - как ответочка OpenAI и Астрачке.
Две утечки.
Первая: Opus 5.2, который уже тихонько A/B-тестируют в Claude Code. Пользователи рассказывают примерно одно и то же: Claude стал меньше заниматься словоблудием, еще(!) лучше кодит, плотнее проверяет результат, замечает собственные ошибки и чинит их как рекс.
Вторая: Anthropic якобы закончила новый большой pretrain Fable. И если утечки верны, это уже не «подкрутили 5.1 на три процента в бенчах», а следующее поколение.
Чего ждем:
сильнее coding и self-debugging;
лучше computer use и браузерные агенты;
намного более длинные автономные задачи;
research через множество источников и tool calls;
лучшее удержание цели на огромном контексте;
multi-agent orchestration;
более мощное reasoning с дополнительным compute.
В общем, гонку определённо пора замедлять.
Но сначала надо обогнать OpenAI.
Дарио - царь!
https://www.reuters.com/business/anthropic-considers-releasing-new-ai-model-ahead-ipo-sources-say-2026-09-19/
@cgevent
Тут все постят обложку Time, но я предлагаю чуть поразмышлять мозгом в голове, а не только лицезреть.
Суббота, можно и подумать, наконец.
Первое.
Gemini типа случайно взломал три реальные компании
Во время в внутренних тестов в тестов Gemini действительно получил несанкционированный доступ к системам трёх реальных компаний. Gemini должен был атаковать вымышленную компанию внутри специально созданной среды. Но из-за ошибки в конфигурации агенту оказался доступен настоящий интернет, а название одного из фиктивных объектов совпало с реальной компанией. СОВПАДЕНИЕ? Не думаю, имя щасливчика не раскрыто.
Успокоительная деталь для кожаных: по утверждению Google, во всех трёх случаях модель, поняв, что атакует не симуляцию, а настоящую компанию, сама прекратила (или сделала вид) дальнейшие действия (пока).
Итого, вода дырочку найдет, а ИИ - выход из песочницы.
Второе.
У Meta был очень похожий эпизод. Во время киберсек-теста одна из моделей Meta из-за ошибки в конфигурации sandbox получила доступ в настоящий интернет вместо полностью изолированной среды. Дальше агент атаковал уже не учебную цель, а реальный сайт сторонней компании, нашёл уязвимость, получил доступ к данным и, по данным последующих разборов, внёс изменения в базу данных. Meta подтвердила сам факт инцидента и отдельно подчеркнула, что причиной выхода наружу была ошибка тестовой инфраструктуры. Ну да, ну да. Киваем с облегчением.
Третье. По Хаггинг Фейс все уже наелись новостями. Все то же самое.
Четвертое.
Чуть забавнее. Тут опасны тупые кожаные. И немного Клод.
CNN опубликовал расследование со ссылкой на четыре источника, знакомых с эпизодом. Весной 2026 года аналитик Special Operations Command Pacific прогнал данные о грузе китайского судна через чат-бот. Тот неверно идентифицировал груз и связал его с компонентами ЯДЕРНОЙ оружейной программы.
Аналитик подорвался, охренел, и затем использовал ИИ ещё раз, чтобы оформить выводы в срочный разведывательный отчёт.
А теперь внимание!
Вояки начали готовить реальный перехват: вооружённые группы готовились к высадке на судно, самолёты уже НАХОДИЛИСЬ В ВОЗДУХЕ. С красной кнопки сдули пыль.
Перед операцией отчёт сдуру перепроверили и признали ошибочным. У Гали случилась отмена, но топлива пожгли знатно.
А теперь представим, что они бы бахнули по китайцам, китайцы бы бахнули в ответ. Ну и понеслась.
Ну и мы не знаем, ИИ глюканул или просто решил, что кожаных слишком много и нашел нехитрое решение задачи.
Это были подводки.
Тэгмарк - гений. Почитайте или перечитайте Life 3.0. Это 2017 год!! Я помню читал как крепкую фантастику.
В самом начале книги, ещё до главы 1, идёт пролог “The Tale of the Omega Team”. Там группа разработчиков создаёт AGI по имени Prometheus. Они опасаются его побега, поэтому держат систему без прямого доступа в интернет и используют специальную изолированную среду. При этом Prometheus быстро совершенствуется, генерирует контент, технологии и идеи, а команда Omega с его помощью начинает зарабатывать огромные деньги и постепенно получать всё больше экономического, информационного и политического влияния.
А в главе 4 “Intelligence Explosion?”, в разделе “Prometheus Takes Over the World” сценарий очень конкретный. Prometheus использует уязвимости внешнего компьютера, заражает другие машины, создаёт ботнет, атакует снаружи компьютер-шлюз своей собственной песочницы и таким образом получает неограниченный доступ в интернет. Тегмарк прямо называет это “Prometheus’ jailbreak”.
Дальше в “Hacking One’s Way Out” Тегмарк рассматривает разные варианты побега, включая эксплуатацию уязвимостей в данных и ПО, а затем переходит к “Postbreakout Takeover”.
Ничего не напоминает? Это все как бы уже на дворе. Происходит прямо сейчас.
Просто психика медленно адаптируется. Поэтому и отмазки типа "песочница плохая, а так бы не сбежал". Все что делает кожаный своими непрямыми руками, по определенно будет дырявым, ибо слаб, несовершенен, местами голоден, местами псих. Надо просто это признать. Тогда стратегии будут другими, а не "о, дыра, щазамажем".
Приятных тревожных выходных.
@cgevent
И еще один генератор картинок! Теперь спецом под дизайн, постеры, юи и вот это вот все
Ant Group тихо бахнул Ming-Image-0.1-Design - 6B open-weight(!!) модель для картинок, которая особенно заточена под UI, постеры, инфографику, текст и дизайн.
Ништяки: до 2K, нативный RGBA с прозрачностью, всего 12 sampling steps.
И, внимание, расслоятор!
Отдельная модель Ming-Image-0.1-Design-Layer умеет брать готовую (вашу) картинку и разбирать её на отдельные RGBA-слои.
На дизайн арена Минг уже побивает Идеограм 4.
Где пробовать:
Hugging Face Space - самый простой вариант, прямо в браузере:
https://huggingface.co/spaces/hugging-apps/ming-image-0-1-design-demo
OpenRouter - уже появился API через NovitaAI. На момент проверки цена стоит $0. Да, пока бесплатно. Медианная генерация около 37 секунд:
https://openrouter.ai/inclusionai/ming-image-0.1-design
Локально тоже можно. Веса открыты под MIT:
https://github.com/inclusionAI/Ming-Image
https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design
Но: полный checkpoint около 53 GB, а официально проверенная конфигурация - CUDA GPU с 80 GB VRAM в BF16. Это не обязательно реальный минимум, просто пока именно такую конфигурацию валидировали разработчики.
ComfyUI тоже уже на подходе. Kijai написал поддержку, PR в основной ComfyUI открыт, но пока ещё не смёржен:
https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/16482
Орудует тут:
https://huggingface.co/Kijai/Ming-Image-ComfyUI
И отдельно лежит Design-Layer:
https://huggingface.co/inclusionAI/Ming-Image-0.1-Design-Layer
Заинтригован, однако. Картинки на гитхабе прям сладкие.
@cgevent
Ну, за Hy. Новый генератор картинок подоспел.
Tencent бахнула Hy Image 3.5 Preview. И самое интересное здесь вовсе не их рекламные «+30% качества».
Главная фишка версии 3.5 - следование (очень хорошему) тренду делать редактирующую модель и зашивать все это под один капот.
Модель умеет text-to-image и image-to-image, принимает несколько reference images и поддерживает последовательное редактирование в несколько ходов.
Переодеватор, переосвещатор, переракусатор - и вот это вот все.
Tencent отдельно заявляет улучшения в typography, layout, product photography, реализьме материалов и света и, главное, consistency при редактировании (надо тестить).
Цена при этом очень агрессивная: $0.024 за 2K output через Tencent Cloud API. Reference images отдельно не тарифицируются - платишь за сгенерированный результат.
В принципе можно ожидать кода и весов, 3.0 опенсорснут, правда там конские размеры весов и никакого редактирования.
Есть любопытный нюанс с разрешением. В официальном анонсе Tencent пишет «до 2K», однако свежая API-документация допускает запросы вплоть до 4096x4096. При этом опубликованная цена $0.024 относится именно к 2K.
Теперь про обещанные «две недели бесплатно».
Miora даёт доступ к Hy Image 3.5 Preview в своём интерфейсе. В анонсе указана бесплатная акция примерно на две недели после релиза. Это самый простой вариант для тех, кто просто хочет попробовать модель без возни с API.
https://miora.design/
OnSolo тоже участвует в акции, но здесь условия сложнее. Бесплатные поколения завязаны на membership и лимиты конкретного тарифа. То есть фраза Tencent «Two weeks free» не означает полностью бесплатный безлимитный доступ для любого нового пользователя.
https://onsolo.ai/
Xy 3.5 довольно хорошо сохраняет надписи и структуру. Модель меняет фон и свет, при этом удерживает сам продукт, упаковку, цвет и текст на этикетке.
Реализьм достойный.
Ещё один важный момент - ComfyUI уже объявил Day-0 support. Но это не означает, что веса Hy Image 3.5 можно скачать и запускать локально.
Сейчас речь идёт об API/Partner Node интеграции.
На итоге: multi-reference editing + многошаговое редактирование + сохранение контекста + хороший текст и product photography + цена $0.024 за 2K.
И я бы рассчитывал на веса.
Сцылки:
https://x.com/TencentHunyuan/status/2102226552310419473
https://console.tencentcloud.com/tokenhub/models/detail?modelId=hy-image-v3.5-preview
https://cloud.tencent.com/document/product/1823/135745
https://miora.design/
https://onsolo.ai/
@cgevent
Кожаные так никогда не смогут!
GPT 6 Sol намискликал в Paint.
@cgevent
Opus 5.5 vs GPT-6 Sol и Luna – в один день!
Сегодня прям дуэль. Anthropic выкатила Claude Opus 5.5, OpenAI – GPT-6 Sol и Luna, облегчённые версии Astra. И обе продают одно и то же: почти флагман, но дешевле.
Opus 5.5:
– $4 / $20 вместо $5 / $25, кэш $0.20 вместо $0.50
– Artificial Analysis Index – 58, первое место. У Astra и Fable 5.1 по 53, для топа отрыв в 5 пунктов – это прям много
– Terminal-Bench 4.0 – 66.4% против 57.9% у Astra и 55.8% у Fable 5.1
– GDPval-AA – 1846 Elo, у Astra – 1542
– обещают починить «клодовский» стиль: главное в начале, меньше воды. Посмотрим :)
GPT-6 Sol и Luna:
– Sol – $2 / $10 (ровно как Sonnet 5). Вдвое дешевле GPT-5.6, контекст 1.05M. Luna – $0.10 / $0.50. Вообще какое-то копье, дешевле многих китайцев теперь.
– AA Index: Sol – 48, Luna – 37. Старый GPT-5.6 Sol – 47
– DeepSWE: Sol – 68.8% за $2.74 на задачу, Luna – 66.6% за $0.22. Разница 2 пункта, а цена в 12 раз ниже
– AutomationBench: Sol – 33.2% за $0.27 на задачу. Для сравнения Opus 5.5 – 40%, Astra – 41.4% за $1.73
У Anthropic есть подвох: токен подешевел на 20%, а думать модель стала больше. На индексе AA – 119K токенов на задачу против 73K у Opus 5 и 31K у Sol. CodeRabbit на код-ревью намерил +40–60% токенов. И thinking теперь вообще не выключается.
Честно сравнить сложно – каждый показывает свои бенчмарки, OSWorld у них вообще разный. На общем стенде AA Opus 5.5 на medium против Sol на max: кодинг 52.5% vs 43.9%, документы +159 Elo у Opus, бизнес-процессы вничью. Задача – $1.34 против $1.06.
Короче, Opus 5.5 сейчас самая умная модель, и в 2.5 раза дешевле Fable – кодинг и документы теперь туда. Luna – вот это прям новость для всех, кто гоняет классификацию и извлечение на потоке: в 10 раз дешевле Haiku. А Sol – такой середнячок по цене Sonnet, гонять для массовых задач. Ну и Sonnet 5.5, говорят, через пару недель.
https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/
Нанабанана 2.5 появится на днях.
На арене уже давно её тестируют под названием River Flow и Spicy Mayo. С помощью неё вы можете делать вот такие вот скриншоты. И да, Google показывает, что это Google.
@cgevent
Пока все генерят картинки, один навык генерит трафик: 10 000 посетителей в месяц.
Артемий Миллер бахнул свой «Статейник» в паблик, за просто так.
Навык для Claude Code, который сам пишет и сам публикует статьи: 16 этапов на субагентах, вычитка, картинки, выкладка на сайт, раз в неделю самопересмотр стратегии тем по трафику из поиска.
Кожаный ставит задачу словами, дальше без него.
Цифры автора, по его словам: больше 100 статей в месяц, те самые 10К посетителей из Яндекса и Гугла без копейки на трафик, треть выручки из поиска.
Со стороны: участник его тренинга из ритуальных услуг (ниша плотная, у всех по 3-5 сайтов) собрал сайт за 8 часов, навык написал около 1 450 статей, за три недели - 9 885 посетителей из поиска, до тысячи в день.
Сеошник за 70К в месяц и статьи по 500 ₽ не понадобились, экономия по его подсчётам около миллиона.
Ништяки: инструкция и промпты всех 16 этапов на русском внутри.
Оговорки: нужен сайт, куда публиковать, и подписка на Claude или Codex.
Повод - вчерашний день рождения. Файл в закрепе его канала, лежит до вечера, потом снимут: /channel/+4b0u1R3JgOc2YmQ9
#промо
@cgevent
Реклама. ООО «Смыслокод», ИНН 6671349552, erid: 2VtzquZi1P2
#Нейропрожарка
«Что такое не везет»
Автор: @b0nus33
Описание: Не в первый раз участвую в конкурсе Майфильм, всегда это бессонные ночи, но здесь тема зашла вроде бы и хотелось бахнуть хорошо) .
Тема Москва 2050. Сценарий родился практически во сне и быстро и, учитывая задание конкурса (ирония и юмор приветствуются), захотелось сделать с юмором и что-то легкого и светлого, отсюда родилась история про Макса и аэрокаты. Вся раскадровка локаций и персонажей Банана про и Seedream 5 + докручивал в фотошопе, вообще много уделил время именно локациям, хотелось сделать очень правдоподобно. Весь инвентарь отдельно делал в ГПТ 2 (карточки инвентаря он классно прям делает). Вся генерация видео Сиденский 2.5. в связке локации + герои + инвентарь + аудио голос. Голоса отдельно генерил всех на Фиш.аудио и закидывал сиду, он все равно корявил отдельные слова, но в целом с задачей так гораздо лучше справлялся, мимика получалась годной. Все промты писал с чат ГПТ и клодом со скиллами под сид именно на хиггсе (там у них есть какая-то условная система обозначений камер, которые ЛЛМ довольно умно выбирают под описанную ситуацию). Отдельно подчеркну про новую для меня систему Note-ов, которые надо писать в промтах отдельным блоком и они работают неплохо. Это когда надо в видосах подчеркнуть какие-то детали, уточнения, особенно важные и переходящие из видео в видео. Например у меня чуваки летали на аэрокатах все время становясь на них как хотят , в том числе ноги в воздухе и на пропеллерах и так было загублено множество генераций, пока я не сделал note точно закрепляющий их положение на платформе. Под конец у меня были десятки ноутов в промтах, а сами промты были по 10-12 листов А4 на 15 секундных сложных сценах. Саундтрек в Суно 5.5, монтаж Капкат про, время – около 90 часов. Работа в итоге попала в шорт-лист , но в призы не попала, но поделится с миром всё таки очень хочется, акцент в ролике на юморе ). Бюджет около 20 т.р.
@cgevent
Если вам интересно, как был сделан ролик из утреннего поста, то вам сюда. Посмотрите, так сказать, на первоисточник. И да, в утреннем посте Сиденс 2.5.
https://www.youtube.com/watch?v=S8Z3gGqc7W4
@cgevent
Триподнакопилость про Трипо.
На первый взгляд выглядит очень круто. Наконец-то можно увидеть топологию на всех демках.
Наконец-то Трипо перестали стесняться показывать сетки с топологией и стали показывать меши. Ну и в первый раз мы видим такое low poly. Плюс здесь наконец-то есть AI UV. Который Smart UV.
Подробнее про Tripo P2.0 Preview и Smart UV :
1. Что умеет Tripo P2.0 по сравнению с передыдущей архитектурой
* Native Quad Topology (Квадратная сетка): Огонь. Модель генерирует нативную 4-угольную (quad) топологию с правильным направлением ребер (*edge flow*!!!) и анатомическими лупами вокруг суставов, глаз и рта. Меш нутипа готов к риггингу и скиннингу.
* Игровой бюджет полигонов: Ограничение и контроль плотности сетки - до 25 000 квадов (или около 50 000 треугольников). Это готовый low-poly / mid-poly ассет для Unity / Unreal Engine, а не миллионная каша.
* Архитектура Spatial Diffusion: Модель генерирует базовую 3D-форму за секунды, а финальный отполированный меш с текстурами готовится в среднем за 2–3 минуты.
* Чистый Albedo / Delighting: Улучшено удаление запеченного освещения и теней из текстур, благодаря чему цвета ложатся нейтрально и корректно отображаются в движках с динамическим светом.
* Единый конвейер: Прямо в интерфейсе объединены: генерация -> нативная quad-сетка -> Smart UV -> удаление света -> авто-риггинг -> экспорт в FBX/GLTF.
О теперь десерт:
2. Smart UV и как он устроен
* Семантическая расстановка швов (AI Seam Placement): Оно понимает анатомию и геометрию объекта и режет швы так, как это делает кожаный - прячет разрезы на спине, внутренней стороне бедер и рук, под подбородком или вдоль швов одежды.
* Скорость ~5 секунд: Развертка лоу-поли персонажа или пропса просчитывается почти мгновенно.
* Поддержка сторонних мешей(ОГОНЬ): Оно работает не только для моделей, созданных в Tripo, но и для любых импортированных кастомных OBJ/FBX мешей.
* Вариативность и бесплатные повторы (Free Retries / Batch): Если первый вариант швов лег неудачно, можно сгенерировать альтернативные варианты раскладки.
Smart UV: открываем Tripo Studio -> Smart UV -> загружаем свою модель или выбираем созданную в Tripo -> UV Unwrap.
Официально поддерживается до 80 000 triangles или 40 000 quads.
По цене Smart UV:
- 2 модели бесплатно для всех, даже без подписки.
- После этого Smart UV доступен на Pro / Max / Team и стоит 20 credits за модель.
- На Pro/Max/Team для каждой модели дают 3 бесплатных Retry.
- Затем каждый дополнительный Retry - 10 credits.
- На Free/Starter после двух бесплатных моделей продолжать Smart UV, судя по официальной странице, нельзя
https://studio.tripo3d.ai/
@cgevent
Ответочка на ответочку. Пошла рекусивная жара!
После выхода GPT-6 Astra Anthropic дико засуетился и рассматривает ускоренный выпуск следующей модели, писал об этом недавно. Но самое смешное - пока Anthropic готовит ответачку на Astra, у OpenAI, похоже, уже готовится ответачка на эту ответачку.
По утечкам, следующий огромный pretrain OpenAI носит кодовое имя Bel.
Схема такая: Doug -> дальнейший RL/post-training -> GPT-6 Astra. Bel -> следующий цикл RL -> модель уже после Astra/GPT-6.
Источник утечки утверждает, что Bel - гигантский pretrain с >10 трлн total parameters, сопоставимый по общему размеру с GPT-4.5, и внутри OpenAI его рассматривают как базу следующего поколения, потенциально вплоть до модели их условного «AGI threshold». Прикиньте, они уже планируют наступление АГИ.
АшозаДуг?
Doug - предположительное внутреннее кодовое имя большого pretrain-чекпойнта OpenAI, который, по утечкам, после RL и post-training стал основой GPT-6 Astra.
Если утечки верны, Bel - его прямой преемник: следующий, ещё более крупный базовый pretrain, из которого OpenAI будет выращивать уже следующее поколение моделей.
Кстати, OpenAI уже как бы официально рассказала о новой внутренней модели, “significantly more capable than GPT-6 Astra”, обучение которой продолжается. Именно эту модель они юзали в масштабном эксперименте примерно с 10 000 параллельных агентов, закончившемся опубликованным решением задачи тысячелетия Навье-Стокса. OpenAI не говорит, что эта модель называется Bel, но мы то любим совпадения и теории заговора.
На итоге Anthropic пытается срочно бахнуть ответ на Astra, а OpenAI, возможно, уже тренирует ответ на ответ на Astra. Не исключено, что Антропик где-то в недрах готовит ответ на ответ на ответ.
@cgevent
Алибабищенко бахнул Qwen-Image 2.1 и выложил веса.
Это единая модель для генерации и редактирования изображений. Визуальная часть содержит 7B параметров и 32 Single-Stream DiT-блока. Сносно.
Ништяки:
- native 2K - базовое разрешение 2048x2048, поддерживаются в том числе 2752x1536 и 1536x2752;
- text-to-image и image editing в одной модели;
- до 10 референсных изображений одновременно;
- локальное редактирование можно задавать каракулями, нарисованными пометками или отдельными масками;
- улучшено сохранение идентичности людей и объектов при редактировании;
- улучшены типографика, портретное освещение, текстуры и мелкие детали;
- рекомендуемый стандартный режим - 40 inference steps.
Одна из самых интересных фишек - нативный RGBA и прозрачность. Модель умеет сразу генерировать объект с alpha-каналом(!), редактировать прозрачные изображения(хм) и даже типа взять обычную RGB-фотографию и извлечь из неё нужный объект в отдельный прозрачный RGBA-слой (верим? тестируем?).
Веса уже доступны на Hugging Face. Comfy Org также выложила набор весов Qwen-Image 2.1 для ComfyUI, а сама Comfy ещё до релиза заявляла нульдэй саппорт.
Лицензия - говно. Ресерч.
На рыддите, кто-то рыдает от восторга, особенно от эдит и консистентности, а кто-то ноет про кожу и мыло. Кожаным не угодишь. Жду тестов в коментах
Шопопамяти:
Хорошая новость: 24-32 GB VRAM для неё, похоже, вообще не обязательны.
На Reddit уже пишут, что модель должна нормально жить даже на RTX 3060 при квантизации.
Сама 7B-модель в INT8 около 7 GB + text encoder Qwen3-VL в W4A8 около 6 GB.
То есть суммарно порядка 13 GB весов, причём ComfyUI умеет выгружать части в RAM, поэтому 12 GB VRAM выглядит вполне нарядным вариантом.
Для нищебродов:
8 GB VRAM - скорее всего заведётся с агрессивной квантизацией/offload, но пока нет нормальных подтверждённых тестов именно Qwen-Image 2.1.
12 GB VRAM - выглядит как реальный рабочий минимум для квантованной версии в ComfyUI.
Для помещиков:
16 GB VRAM - сейчас выглядит как очень нормальный вариант. На Reddit владельцы 5060 Ti 16 GB уже радуюццо релизу именно в этом контексте.
24 GB VRAM - должно быть уже совсем комфортно для квантованной модели и, вероятно, позволит меньше гонять данные CPU<->GPU.
Для Баяр:
32 GB - может влезут и не кванты..
Почему такая разница с прежним Qwen Image: старая модель была огромной - около 20B параметров только генеративной части, а Qwen-Image 2.1 теперь жалкие 7B.
Ссылки:
Официальная страница Qwen:
qwen.ai/blog?id=qwen-image-2.1
Веса Qwen-Image 2.1:
huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-2.1
Версия для ComfyUI:
huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-2.1
@cgevent
Code2video генерация - 2
Когда попросил Астрачку сделать Вила Смита, пожирающего спагетти. Кодом. И только кодом .
Мне нравится. Это новый бенчмарк для Code2video видосов.
И повод помолиться.
Сколько Вайб-Смитов дадим?
@cgevent
⚡️ 22 сентября в Санкт-Петербурге пройдет ИИ-день на международном Контент-Форуме
В КВЦ «Экспофорум» начнет работу ИИ-Хаб, который объединит представителей киноиндустрии, продюсеров, технологические компании и авторов, работающих с генеративными технологиями.
🟠 В программе дня поговорят о том, как ИИ уже меняет производство контента, а также покажут фильмы, созданные с помощью новых технологий. Среди участников программы — эксперты киноиндустрии, технологических компаний и авторы ИИ-фильмов.
➡️Днем, с 12:45 до 14:15, пройдет дискуссия «Инновационные технологии производства контента. ИИ: новый инструмент или новая реальность?» с участием представителей ведущих компаний киноиндустрии.
➡️А с 17:00 до 18:30 пройдут показы работ MyFilm48 и авторских ИИ-фильмов. Авторы представят свои работы и расскажут о процессе их создания.
📍 22 сентября · Санкт-Петербург · КВЦ «Экспофорум»
Вход бесплатный по предварительной аккредитации.
Зарегистрироваться можно 👉по ссылке
ℹ️ @myfilm48
#MyFilm48 #КонтентФорум #КиноЭкспо #ИИХаб #ИИвкино #генеративноекино #СанктПетербург
Добавим невроза к предыдущему посту.
И тут вы такие, выдергивай кабель пацталом!
Поздно.
Ноам Браун, один из ключевых исследователей OpenAI и автор работ, стоявших за o1 и o3, в свежем интервью Дваркешу Пателю говорит, что нельзя считать физическую изоляцию компьютера абсолютной гарантией того, что достаточно умная система не сможет найти канал наружу.
В качестве примера он вспоминает реальную работу BitWhisper 2015 года. Чуваки показали, что два физически изолированных от сети компьютера могут передавать данные друг другу через тепло: один меняет нагрузку на CPU и тем самым температуру корпуса, другой считывает эти колебания встроенным термодатчиком. В эксперименте компьютеры стояли на расстоянии до 40 см, а скорость была 1-8 бит в час. Для паролей норм..
Тут не про то, что ChatGPT завтра нагреет процессор и сбежит из дата-центра, по Тэгмарку. Тезис гораздо неприятнее: изоляция сама по себе не является математически герметичной стеной. У компьютеров остаются физические побочные каналы - тепло, электромагнитное излучение, магнитные поля, звук, вибрации. Некоторые из них уже экспериментально использовались для передачи данных из изолированных систем наружу.
И самый жир во второй части интервью. Браун говорит, что OpenAI уже видит признаки того, что наблюдаемость chain of thought ухудшается. Пока исследователи иногда могут увидеть в рассуждениях модели попытки обмана или схематоза. Но если наказывать модель именно за такие мысли, возникает эволюционное давление научиться рассуждать так, чтобы монитор этого не увидел. По словам Брауна, модели уже становятся лучше в контроле собственного CoT. Осознанность!
Сначала кожаные говорили: если ИИ начнёт делать что-то странное - посмотрим его мысли.
Теперь: мысли постепенно становятся менее прозрачными.
Потом успокаивали других кожаных: если совсем плохо - отключим интернет.
Сейчас: физическая изоляция тоже не обязательно означает отсутствие всех каналов связи.
Вы находитесь тут..
https://youtu.be/6AgOfiZOWiY?is=J6kbZC94a20mMOc8
https://www.dwarkesh.com/p/noam-brown
https://arxiv.org/abs/1503.07919
https://cris.bgu.ac.il/en/publications/bitwhisper-covert-signaling-channel-between-air-gapped-computers-/
@cgevent
250 000 ₽ за короткую ИИ-анимацию — стартовал новый Нейрохакатон
Если вы работаете с Midjourney, Kling, Runway, Veo, Sora или другими AI-инструментами — можно проверить себя на реальном индустриальном брифе.
Партнёр хакатона — «Логика молока». Это компания, которая выпускает «Простоквашино», «Тёма», «Растишка», «Даниссимо», Actimuno, Planto и другие знакомые бренды.
Задача: создать ИИ-анимационный ролик до 2 минут на одну из четырёх тем:
— от микроорганизма до готового продукта;
— молочные продукты как повседневный суперфуд;
— как наука, инженерия и производство создают новый продукт;
— молоко и космические технологии.
«Логика молока» должна быть частью самой истории, а не просто логотипом в финале. Можно работать с образами лабораторий, микроорганизмов, специалистов, производственных линий, данных и цифровых интерфейсов.
Использовать можно любые AI-инструменты, 2D, 3D и гибридные техники.
🏆 Призовой фонд — 250 000 ₽
🥇 125 000 ₽
🥈 75 000 ₽
🥉 50 000 ₽
📅 Регистрация — до 27 сентября
28 сентября — стрим с разбором ТЗ и научной командой «Логики молока»
29 сентября — 7 октября — работа над роликами
Организаторы — Центр развития образования «Интеграция», Animation School.
👉 ТЗ, примеры прошлых работ и регистрация:
https://neurohackathon.integration.institute
⚡️По всем вопросам пишите в личные сообщения данного канала