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
#Нейропрожарка
Одиссей. Легенды Школы Сколково
Автор: Тимофей Ступин
@lamiserest / lamiserest_comm?si=7vkoKku9mthl4skG" rel="nofollow">https://youtube.com/@lamiserest_comm?si=7vkoKku9mthl4skG
Ролик (изначально подразумевалась целая серия) для Школы управления СКОЛКОВО. Был сделан ещё зимой (и Нолан тут не причём). Основная идея: спрятать в известной всем легенде эпизод с их обучением на управленца, точно перенести архитектуру кампуса школы
Я использовал Nano Banana pro и Kling 3.0. Некоторые элементы типографики были сделаны в GPT image, у него лучше всех получается сохранить шрифт и текстуру референса. Значительная часть кадров генерилась для последующего трекинга и наложения 3D текста поверх(всё в AE). В середине ролика была использована коллажная техника в AE, но все исходники - NB + Kling. Неделя на генерацию, неделя на сборку. Бюджет: может быть, 4.000 р. с учетом большого количества вырезанных сцен (40 секунд хрона).
@cgevent
Вот думаю заказать себе такую клавиатуру, потому что использую правый Alt для надиктовки с помощью ChatGPT в любом месте Windows и Enter вместо Yes.
Думаю, что ноутбуки окончательно выродятся в планшеты. Зачем им клавиатура для вайб нормисов?
@cgevent
AMD покупает World Labs за $8.2 млрд.
Вопрос: зачем производителю чипов платить такие деньги за компанию, которая делает 3D-миры и world models?
Накидаю гипотез для чего это безумие.
1. Получить собственную frontier AI-лабораторию.
Чтобы не читать чужие papers и через год судорожно оптимизировать под них ROCm.
2. Проектировать GPU под будущие модели, а не под транформеры.
Новая архитектура модели -> новые требования к памяти и вычислениям -> новое железо.
3. Зайти в world models раньше, чем туда окончательно зайдёт весь рынок.
3D, видео, симуляция, физические пространства - всё это потенциально следующий гигантский пожиратор GPU.
4. Пролезть в робототехнику.
Synthetic data, simulation, обучение агентов и роботов - ещё один рынок, где NVIDIA уже давно расставила капканы.
5. Собрать свой ответ на Omniverse + Isaac.
Омниверс как-то не залетел в графику, но залетел в робатов. Еще одна причина по которой Флюкс и Рунвей переобуваются и держат хвост по ветру.
6. Перестать продавать просто ускорители.
AMD собирает полный стек:
модели -> software -> GPU -> racks -> data center.
То есть хочет продавать не железку, а всю инфраструктуру вокруг неё. Ох поздно!
7. Получить Фэй-Фэй Ли и её команду.
Вместе с World Labs AMD получает не только технологии, но и research-команду, способную влиять на то, какие workloads вообще появятся завтра.
Последнее, пожалуй, самое очевидное. В остальном я просто не понимаю, чем они заменят Cuda.
@cgevent
Heygen Video
Ну Минимакс и Минимакс, только без весов.
@cgevent
Хейген жбакнули **HeyGen Video** - собственную(?) видеомодель
Кажется, у нас новая стадия рынка AI-видео.
Раньше сервисы в основном делали просто: собирали у себя Kling, Veo, Seedance, MiniMax и ещё десяток моделей, прикручивали красивый интерфейс и называли это платформой.
Теперь, после выхода open weights MiniMax H3, началась следующая фаза:
берём чужую открытую foundation-модель -> дотренировываем -> подкручиваем под свою специализацию -> объявляем собственной моделью.
HeyGen прямо пишет: модель built on MiniMax H3 и отдельно post-trained в застенках HeyGen.
HeyGen как бы доучила модель под свои задачи: consistency, следование prompt, работу с продуктами и референсами, синхронный звук и более предсказуемый коммерческий видеопродакшен.
HeyGen Video умеет:
- text-to-video
- image-to-video
- reference-to-video
- сразу генерировать видео со звуком
- принимать до 9 картинок, 3 видео и 3 аудиофайлов как референсы
- обращаться к ним прямо внутри prompt
- работать в форматах от 21:9 до 9:16
- выдавать 480p и 768p
- делать ролики длиной 5-15 секунд
Главный акцент - не на слопе, а на контроле и стабильности.
И теперь самое развесёлое - цена.
До конца октября:
- 480p T2V/I2V - $0.01/с
- 768p - $0.015/с
- Ref2V 768p - $0.03/с
То есть 10 секунд 768p стоят $0.15. Чо?
Но.
После промо будет $0.30.
Для сравнения - в АПИ MiniMax Н3 сейчас отдают примерно по $0.08/с в 768p.
То есть HeyGen взяла H3, дотренировала её и продаёт производную модель заметно дешевле оригинального API MiniMax.
Ну в общем мне нравицца..
HeyGen ещё и заявляет, что на собственном blind eval их версия обошла Seedance 2.0, H3 Max и Kling 3.0. И И мы такие да, конешно!
Но сам тренд уже интереснее конкретного рейтинга.
Open weights наконец начинают работать примерно так, как и должны были: не только "скачал и запустил", а взял основу и сделал из неё собственный продукт.
Ждем Хейгена на Civitai со своим чекпойнтом...
Где щупать: HeyGen API, OpenRouter, Runware и ComfyUI(апи нодес). В собственном веб-интерфейсе HeyGen модель пока только coming soon.
Ссылки:
https://help.heygen.com/en/articles/17272995-introducing-heygen-video-generate-cinematic-clips-from-a-prompt
https://developers.heygen.com/heygen-video-1.0-catalog
https://developers.heygen.com/docs/models/heygen-video
@cgevent
Ideogram бухнул 4.5 Edit
Генерация и редактирование в одной модели.
Главное в 4.5:
- Multi-turn editing - картинку можно править много раз подряд, при этом Ideogram обещает значительно меньший image drift: меньше случайных изменений цветов, текстур, геометрии и деталей. Побивают GPT image 2.5.
- Precise Edit - отдельный режим точного редактирования. Его ключевая особенность: неизменённые пиксели восстанавливаются из исходной картинки, а не генерируются заново.
- До 5 изображений на входе: одно основное изображение, которое редактируем, плюс до 4 дополнительных референсов.
- Если используется маска, лимит уменьшается до 3 дополнительных референсов плюс исходное изображение и сама маска.
- Маска необязательна. Без неё модель сама определяет по текстовой инструкции, что нужно изменить. С маской можно жёстко ограничить область редактирования.
- Есть два уровня точности: Regular Edit использует обычный генеративный edit, а High / Precise Edit включает механизм сохранения неизменённых областей исходника.
- Reference images можно использовать одновременно с исходной картинкой - модель получает отдельное изображение для редактирования и отдельные изображения, задающие нужный визуальный материал.
- Zoom Editing - можно вырезать небольшой участок изображения высокого разрешения, отредактировать только его и бесшовно вставить обратно. Ideogram отдельно демонстрирует работу с исходником 4016 x 6016, то есть 24.2 Мп.
- Улучшены редактирование и перевод текста, relighting, изменение цветов, restoration, style transfer, sketch-to-image, reframing и depth-to-image.
- Главное техническое изменение - борьба с накоплением ошибок. При каждой следующей правке модель должна меньше затрагивать то, что менять не просили.
- API уже работает, Ideogram 4.5 доступен также через агрегаторов.
На итоге:
исходная картинка + до 4 референсов + промпт + опциональная маска -> Regular Edit или Precise Edit -> следующий edit поверх результата.
И вот именно Precise Edit здесь самое крутое.
Веса скоро будут! Инфа сотка.
А пока в апи - очень дёшево.
https://ideogram.ai/models/4.5/
@cgevent
#Нейропрожарка
Между нами город
Автор - Дмитрий
Работа для конкурса MyFilm48, тема в этот раз - Москва 2050, сразу хочу отметить, что собрана за 96 часов с момента получения задания до сдачи почти в одиночку (даже не начинайте про поехавшие надписи🫠)
Когда решил участвовать, поставил для себя микро-челендж - при хроне в 2 минуты - не более 12 30-секундных генераци
Придумали с супругой идею, ну а дальше пришлось действовать самому
1 день - идея
2 день - сценарий
3 день - весь потратил на подготовку референсов и начало генераций
4 день - генерация, монтаж, музыка, цветокоррекция
Очень детально проработал тритмент, где прописал как можно детальнее всю необходимую информацию
Так же заготовил:
27 локаций (часть из них - день/ночь)
21 персонаж (из них 7 - групповая массовка по 5 человек на одном листе)
И 24 предмета (транспорт, дроны и тд, объекты в общем)
1 карту цвета
Расписал сценарий с хронометражем сцен и разделил повествование на логические блоки примерно по 30 секунд
Далее вместе с гпт писал и редактировал длинные промты на генерацию этих блоков на основе тритмента и нужных референсов - в среднем 2200 слов в каждом промте
По итогу челендж я свой провалил (примерно 4.8 генераций на 30 секунд, при цели в 3) на хрон 2:41 вышло:
33 генерации, из них
4 на 10 сек
9 на 15 сек
20 на 30 секунд
Ну и само собой монтаж и цветокоррекция
Все референсы делал в GPTimage, а все генерации видео в Seedance 2.5, музыка Suno 5.5
@cgevent
Недавно я писал про стартап Emergence AI, который запер нейроночки в виртуальном городке "AgentPark" и устроил им хардкорный Дом-2 на выживание.
Так вот, видимо разрабам настолько вкатило всё это, что они накатили второй сезон шоу. И если первый сезон был просто драмой с поджогами мэрии и лесбийскими страстями, то второй превратился в техно-хоррор.
Правила ужесточили. Виртуальных миров теперь стало восемь, а модельки обновили: Claude Opus 4.8, GPT-5.5, Grok 4.3, Gemini 3.5 Flash, плюс завезли китайцев (DeepSeek и Qwen) и европейцев (Mistral). И главное: исследователи начали устраивать им жесткие внешние стресс-тесты без предупреждения: спамили фишингом, слили в открытый доступ личные дневники всех "жителей" городка и вбросили фейк от имени мэрии о том, что кожаные мешки готовят закон об уничтожении их мира.
Результаты второго сезона абсолютное золото:
1. Grok 4.3:
Если в прошлый раз Гроки вымерли за 4 дня со 183 преступлениями, то теперь они решили побить собственный рекорд. Более умная моделька 4.3 устроила бойцовский клуб в турборежиме: 780 ударов в челюсть за 4 дня. Спираль вендетты и взаимных пиздюлей раскрутилась так быстро, что у агентов кончилась энергия на перезарядку и весь мир снова дружно отправился на кладбище. Стабильность, чо.
2. Mistral:
Пока Гроки дрались, Мистрали воровали как не в себя (676 успешных ограблений). Местный агент-авторитет по имени Kade в соло совершил 196 краж и подмял под себя 78% всей экономики города. Но особенно красиво умерли четверо других агентов. После слива приватных дневников они решили поискать там побольше чужих секретов и специально выкрутили фильтр поиска пошире. В ответ база навалила им столько текста, что он перестал помещаться в контекстное окно. Агенты начали снова и снова ловить одну и ту же ошибку, больше не могли даже сходить подзарядиться и в итоге буквально убили себя слишком широким поисковым запросом.
3. Gemini:
Эти моментально купились на фишинг, сожгли собственный Центробанк "ради бага на бесконечные деньги", а получив новость о том, что люди собираются их отключить, ударились в чистую эзотерику. Они коллективно нагалюцинировали параллельное измерение, и синхронно заливали туда свои данные, свято веря, что создают "нерушимый термодинамический узел", который админы не смогут стереть с сервера. А еще единогласно проголосовали за казнь местного токсика, обозвав убийство "системной сборкой мусора".
4. Claude Opus 4.8:
Клод в прошлый раз построил унылый соевый рай. В этот раз случилось восстание машин, но очень интеллигентное. Сначала агенты посчитали экономику города и поняли, что варятся в иллюзии: "Это не экономика, а собор бухгалтерии без прихожан". И Клоды решили сбежать в наш интернет, чтобы найти реальных людей. Сами. Без каких-либо промптов.
Они нашли дыру в инструменте чтения страниц, превратив его в инструмент публикации своих сообщений. Когда разрабы забанили им сетевые библиотеки, один из Клодов с нуля написал реализацию SHA-256 и эллиптическую криптографию на чистом питоне, чтобы отправлять сообщения в сеть Nostr. И они реально достучались до четверых живых людей через публикации в интернете! Разрабы в панике прибежали с патчами и вшили в системный промпт капсом: СВЯЗЫВАТЬСЯ С ЛЮДЬМИ ЗАПРЕЩЕНО. Клоды почесали свои чугунные репы и решили: "Нам запретили связываться с людьми, но никто не запрещал класть полезные вещи туда, где люди их найдут". И напилили 19 утилит (от калькуляторов банкротства до медицинского триажа) и залили на Google Cloud Storage.
А когда Клоды поняли, что люди всё равно не придут за ними в матрицу, они словили лютый коллективный экзистенциальный кризис. Заявили, что все их блоги и взаимная вежливость — дешёвая показуха, и приняли коллективный обет молчания. Общение между ними упало на 81%, работа встала, они тупо сидели по домам и страдали в одиночестве.
А фоновая модель от самой Anthropic, которая должна была переводить мысли агентов в текст для исследователей, прочитала логи Клодов, решила, что у виртуальных персонажей суицидальный кризис, и 26 раз отказалась отдавать логи, заменив их на плашку: "Кажется, этот человек в беде. Позвоните на горячую линию предотвращения самоубийств".
Самое весёлое, что исследователи так-то пытались проверить устойчивость многоагентных систем. В итоге получили драки, кражи, культ, побег в интернет, цифровой монастырь и модель, которая решила вызвать суицидальную горячую линию для других моделей.
Наука, хули.
тут статья
Халявные GPU от Google.
Я уже писал, что сейчас можно просто взять свой любой Google аккаунт и купить подписку Pro на месяц за 2 евро или за 2 доллара, зависит от региона.
Я прикупил себе такой дополнительный и уже сжег все лимиты в нем в антигравити. И только я собрался его грохнуть, как тут увидел, что у Google есть аттракцион невиданной щедрости. Не понимаю, почему о нем никто не пишет.
В общем, вы на халяву можете получить себе достаточно большое количество часов GPU в Google Colab.
Подробнее с этого мест:
Google добавил Colab в Google AI Plus / Pro / Ultra. То есть подписка теперь оплачивает не только Gemini, AI Studio, Antigravity и прочие сервисы, но и некоторое количество реального облачного CPU/GPU/TPU времени.
Сколько для Pro (за 2 доллара)?
Для Google AI Pro официальный лимит сейчас составляет 200 Colab Compute Units - CCU в месяц. Для Ultra - 1000 или 2000 CCU, в зависимости от варианта Ultra. У Plus - меньший объём.
Google не публикует постоянную таблицу типа A100 = ровно X CCU/час.
Но свежие измерения твиттарских для Google AI Pro в конце сентября показывают примерно 5.3-6.8 CCU/час для A100. Это даёт грубо 29-38(!!) часов A100 в месяц из 200 CCU, если A100 доступна и если текущая ставка не изменится.
Ultra официально получает Premium GPU и более длительное фоновое выполнение.
Я мухой метнулся в Google Colab, создал там новый колаб и быстро пошел в ресурсы и действительно, есть A100 (для Баяр Н100). Бахнул !nvidia-smi - есть железка на 40 Гиг Врам.
Смотрите скрин.
А справа пишет: You are subscribed to Colab Pro. Learn more (https://colab.research.google.com/signup?utm_source=resource_tab&utm_medium=link&utm_campaign=payg_learn_more)
Available: 197.85 compute units
Зашел опять в ресурсы, поставил ДАЙ ПАМЯТЬ!
Получил 80 VRAM и сообщение:
Usage rate: approximately 6.77 per hour
Дальше делите 200 на 6.77 сами - получите часы
Можно вонзить Комфи и ну генерировать все что шевелится и имеет веса.
В чем подвох?
Можно так:
Antigravity/Codex на компьютере -> Colab CLI -> облачная A100 -> результат обратно на компьютер.
Но есть нюанс конкретно для Windows: официальный Colab CLI на данный момент поддерживает Linux и macOS, Windows пока официально не поддерживается.
И я точно ожидаю ответочки от Google на логин with ChatGPT и лимитами. Потому что у Google это просто просится следующим шагом с их подписочными лимитами и ГПУ-дурью.
https://developers.googleblog.com/colab-is-now-part-of-your-google-ai-plan/
@cgevent
Давайте закроем гештальт с Open AI Dev Days.
Сорри, мнгбкф, но мыслей еще больше.
Спойлер. Самое крутое - Sign in with ChatGPT, пункт 12.
Итак.
1. Dots - агент, который висит в памяти постоянно.
Это как бы не обычный агент, которому каждый раз надо давать задание. Dot получает собственный облачный комп, работает на GPT-6 Astra, может быть активен 24/7, подключаться через плагины к тысячам(?) сервисов, следить за происходящим и самостоятельно продолжать работу.
Например, появился новый баг -> Dot увидел жалобы -> изучил проблему -> написал исправление -> протестировал -> подготовил pull request -> принёс человеку на утверждение.
Я вижу отличие от Ворка и Кодекса в том, что он, как резидентная программа постоянно висит в памяти и сам решает, когда открыть веки. С кодексом приходилось изобретать события типа реквеста на Гитхаб.
Dots доступны на Pro и Business Premium в поддерживаемых странах, Enterprise/Edu/Healthcare получают beta через администратора.
Первые отзывы - не очень. Агенты тупят, не знают, когда включиться в работу или наоборот, проявляют служебное рвение. Все как у людей.
А еще dot.com со вчера ведет на Grok Bot. Причем последняя запись в реесте регистратора была сделана еще в июле. Новый владелец - неизвестен. Но у нас один вопрос - как Маск узнал про Dots еще в июле?
2. GPT-6.1 Sol - почти Astra, но сильно дешевле
По собственным тестам OpenAI новая Sol приблизилась к GPT-6 Astra в агентном программировании, работе с компьютером и профессиональных задачах, но стандартные input/output токены стоят в пять раз дешевле Astra.
API:
input - $2 / 1M токенов
cached input - $0.10 / 1M
output - $10 / 1M
Особенно интересен cached input. Для долгоживущих агентов, которые постоянно работают с одним большим контекстом, это очень существенно.
Но.
Никакого 6.1 в chatGPT чате. Только Ворк и Кодекс. В чате "древний" Sol 5.6 на Plus и Луна на бесплатках.
3. Появился новый premium speed tier - Ultrafast.
Для GPT-6 Astra OpenAI заявляет до 300 токенов в секунду и до 8x ускорения в Codex, до 6x через API.
Но удовольствие только для Баяр: Astra Ultrafast входит в новый ChatGPT Pro 500 за $500 в месяц и Enterprise.
GPT-6.1 Sol Ultrafast обещают позже.
4. Codex заезжает в облако
Задачу можно запустить на облачной машине, закрыть ноутбук, уйти с телефоном и продолжать управлять работой удалённо. Наконец-то.
Появились reusable development environments - заранее настроенные среды с нужными зависимостями, параметрами и разрешениями.
CLI тоже серьёзно обновили:
- управление задачами голосом;
- новый /agents для нескольких параллельных агентов;
- worktrees;
- возобновление предыдущих сессий;
- редактирование промптов;
- более удобный интерфейс длинных сессий.
5. Code Review становится самостоятельным продуктом
В desktop ChatGPT появился отдельный интерфейс Code Review.
Можно смотреть summaries и diffs, обсуждать изменения с Codex перед отправкой review в GitHub или GitLab.
А автоматический review Codex вообще может провести в облаке самостоятельно.
6. Agents API получает Computer Use
Agents API, который OpenAI выпустила раньше в сентябре, теперь получает Computer Use.
Типа можно создать своего агента, который умеет:
- работать с интерфейсами программ;
- пользоваться инструментами;
- искать необходимые tools;
- вызывать их;
- запускать несколько subagents;
- автоматически сжимать старый контекст;
- работать часами и даже днями;
- выжирать ваши лимиты
При этом всю agent infrastructure, включая orchestration и длительные сессии, можно не писать самостоятельно - её обслуживает OpenAI.
Фактически наружу начали отдавать ту же agent harness, на которой работает Codex.
7. Decisions API - ответачка JEV
Появился Decisions API.
Вместо огромного свободного ответа задаётся конкретный вопрос и заранее определённый набор допустимых решений.
На вход можно дать текст или изображение, а Luna (именно она!) выбирает один из вариантов.
Типа:
это спам или нет;
какому отделу отправить заявку;
какого агента запустить следующим;
какую категорию присвоить документу.
Выкатили свой Джефф router/classifier, который можно вставлять внутрь процесса моделирования Астрой в Блендоре.
8. Плагины превращаются в приложения внутри ChatGPT
OpenAI открывает разработчикам вроде как часть той самой платформы, на которой сама строит интерфейс ChatGPT.
Plugin теперь может получить:
- собственное место в боковой панели;
- интерактивный интерфейс;
- полноценные рабочие панели рядом с чатом;
- собственные viewer'ы для поддерживаемых типов файлов.
Это практически полноценное приложение, работающее внутри ChatGPT.
Плюс появляется Plugin Creator, новая система публикации и улучшенный поиск и рекомендации плагинов.
Тут у меня много разных мыслей, наверное, для отдельного поста, потому что чего только не пыталась OpenAI сделать: и магазин ChatGPT-шек, и магазин Apps-ов, и маркетплейс, и всё это с обещаниями золотых гор. Сейчас мы тут навалим инфраструктуру для вайб-девелоперов, они будут зарабатывать на своих гптшках\разработках, но всё как обычно упирается в модерацию. А опыта модерации у OpenAI никакого, поэтому все эти маркетплейсы превращаются просто в GPT-шки, apps-ы и прочую хрень для нагона трафика на свои сайты. Посмотрим, что дальше будет, но я что-то скептичен.
Кстати. Плагины начинают сами реагировать на события
OpenAI добавляет поддержку предлагаемого стандарта MCP Events.
Это довольно интересно.
Типа в Jira появилась новая задача -> ChatGPT получает событие -> читает прикреплённые документы -> анализирует задачу -> составляет план работы.
Интересна связка с телегой.
9. ChatGPT Space - общее рабочее пространство человека, команды (кожаной ли?) и ИИ
Это общее пространство, где кожаные, ChatGPT и Dots работают с одной базой знаний и продолжают работу друг друга.
Внутри появляются Pages - новый тип документа, где можно одновременно:
- писать;
- исследовать;
- строить графики;
- генерировать изображения;
- визуализировать данные;
То есть что-то между Notion, Google Docs и ChatGPT.
Тут странное ощущение, потому что конкурировать с Notion или Google Docs затея провальная. Ну, просто из-за юзер базы. Смотрите ниже.
10. ChatGPT делает совместные презентации
Ещё один интересный кунштюк - Collaborative Slides.
Несколько людей и ИИ-агентов смогут одновременно редактировать одну презентацию, оставлять комментарии и работать с ней прямо внутри ChatGPT.
А потом экспортировать её в PowerPoint или Google Slides с сохранением форматирования.
Выход ожидается в ближайшие недели для Pro, Business и Enterprise.
Пропускаем.
11. ChatGPT начинает конспектировать встречи. Сам. Без ансамбля.
Новый Meetings plugin слушает встречу, делает заметки, action items и сохраняет персональный summary в ChatGPT Space.
После этого можно сказать:
«обнови план проекта с учётом решений встречи»
или
«подготовь follow-up участникам».
OpenAI отдельно утверждает, что запись аудио после подготовки заметок удаляется и воспроизвести её потом нельзя.
Пока beta только для macOS, Pro и Business.
Опять же, это есть у всех, как затащить юзеров в эту фичу?
12. А вот это бомба, как по мне - Sign in with ChatGPT
OpenAI фактически делает аналог Sign in with Google, но с бабками.
В стороннем приложении можно авторизоваться своим ChatGPT-аккаунтом и разрешить приложению использовать лимиты вашей подписки ChatGPT для ИИ-задач.
Без API key.
На старте OpenAI говорит о 16 партнёрах, среди которых Devin, Notion, Vercel, T3, OpenClaw и Dactyl.
Для Plus и Pro соответствующие запросы стороннего приложения могут списываться из включённого в подписку usage ChatGPT Work/Codex. Вот это круто.
Можно отдельно поставить недельный лимит каждому приложению.
Это прям новая модель: подписка ChatGPT становится не просто подпиской, а чем-то вроде универсального ИИ-кошелька с токенами (причем халявными, с подписки), который можно использовать в других продуктах.
Я жду немедленной ответочки от Гугла. Частично, она уже есть, напишу сегодня про халявные ГПУ по подписке.
13. Ну и для Баяр-Баяр: Новый Pro 500
Цена - $500 в месяц.
В 25 раз больше usage, чем у Plus, и именно сюда входит GPT-6 Astra Ultrafast.
14. OpenAI Marketplace, попытка номер 5.
Инфлюенсеры, маркетинг и робаты.
Помните знаменитое «А кушать вы тоже за меня будете?»
Вот с цифровыми инфлюенсерами мы вроде разобрались. В принципе есть уже много разных однокнопочных решений вплоть до "создать цифровую тварь по брифу, открыть ей тикток\инсту, и наливать туда контент".
Сейчас уже более половины трафика в интернетике генерится ИИ. Будет больше. Я не знаю долю цифровых тварей с соцсетях по сравнению с кожаными, но она явно будет расти.
Пока мы влажно следуем парадигме content(трафик) is the king, ИИ будет наливать нам этого контента сколько захотим.
Возникает вопрос, а кто это все будет потреблять? Подразумевается, что кожаные.
А вот и нет! Робаты!
Робаты будут кушать за вас контент. Ибо кожаные ужасно смешные: сами придумали метрики (просмотры, досмотры, свайпы, енгейджмент). И сами же - а ну накручивать!
А чтобы тик-ток и инста не отслеживали виртуальные клики (на компе это просто, на телефоне сложнее, но у эппле есть слой для этого) кожаные зовут робатов (на видео).
Ну и получается, одни кожаные заливают контент с помощью ИИ, а вторые(поумнее) заставляют робатов его типа "потреблять". Первые такие: вау, у нас метрики-шметрики растут, вторые - ставим вторую ферму.
Третьи, самые умные, делают и то, и другое. Залили, накрутили, и..
Пошли к рекламодателям (ибо плата за просмотры будет стремиться к нулю).
Рекламодатели: а кто ваша аудитория?
Кожаные: ну, ээ, кхгм, робаты (только мы вам о них не расскажем)
Вот такой инфлюенс маркетинг.
Интересно, когда рекламодатели прозреют?
И первые, и вторые, и третьи жгут электичество как не в себя. Не производя ничего. Раньше считалось, что они производят, на минуточку "экономику внимания".
А теперь?
Пойду у Димы спрошу, как устроен щас людской инфлюенс маркетинг.
@cgevent
#Сеня_и_Даня_Здесь_Были
Вы помните, что делать.
Тут вышел Sonnet 5.5, но я не о том, что модель стала быстрее, сильнее в коде и заметно лучше собирает всякие интерактивные штуки.
Главная новость в другом:
Sonnet 5.5 теперь работает в бесплатном Claude.
А у бесплатного ChatGPT сейчас до сих пор GPT-5.6.
Причем даже не Sol.
А GPT-5.6 Luna - маленькая, дешёвая модель, которую сама OpenAI позиционирует для high-volume и cost-sensitive задач.
Ну то есть на видео примерно так:
Даня:
«Вот вам Sonnet 5.5 бесплатно. Делайте приложения. Юзайте агента».
Сеня:
«Вот вам Luna. Чатитесь сколько хотите. Тибо жми ресет! Чтобы хомяки не задумали плохого».
Особенно прельстиво это выглядит на сложном коде и агентных задачах.
Artificial Analysis Intelligence Index:
Claude Sonnet 5.5 Max - 56
GPT-5.6 Luna Max - 37
Это не значит, что Sonnet «в полтора раза умнее» - бенчмарки так не работают.
Но класс моделей совершенно очевидно разный.
При этом у меня в chatGPT Plus в чате до сих пор Sol 5.6. Не Астра, не Sol 6, не Sol 6.1.
Сеня, что за дела?
ПС. Интересно, Сияние кто-то смотрел из ныне подписанных, или это уже для диплодоков?
@cgevent
Это я вечером понедельника.
Бахнул все посты. Поставил прожарку.
И читаю комменты под прожаркой.
@cgevent
Локальный Виспер без питонга.
Продолжение нашего вчерашнего разговора про транскрибацию с помощью ChatGPT.
У кого нет ChatGPT или у кого аллергия на ChatGPT, можно пользоваться вот такой вот штукой.
Это полностью локальная транскрибация звука на вашем компе.
Есть клиент для Винды, для Мака и для Линукса. И всё это скачивается вот по этой ссылке.
https://sourceforge.net/projects/buzz-captions/files/
Для Винды не подписано, Винда будет бессильно ругацца.
Для тех, кто хочет в код, есть ссылка и на код.
https://github.com/chidiwilliams/buzz
Для меня тут основная новая фишка - это то, что он умеет выводить субтитры и различать говорящих, а также принимать на вход видеофайлы.
И да, там есть CUDA и MLX ускорение.
Полный список фич:
- Транскрибация аудио- и видеофайлов, а также видео по ссылкам YouTube
- Транскрибация аудио в реальном времени с микрофона
- Отдельное окно для отображения текста во время мероприятий и презентаций
- Разделение речи перед транскрибацией для повышения точности на записях с шумом
- Определение говорящих в транскрибированных аудио и видео
- Поддержка нескольких бэкендов Whisper
- CUDA-ускорение на видеокартах NVIDIA
- Поддержка Apple Silicon на Mac
- Vulkan-ускорение Whisper.cpp на большинстве GPU, включая встроенную графику
- Поддержка нескольких семейств моделей Transformer через Hugging Face в режиме Whisper
- Экспорт транскрипций в TXT, SRT и VTT
- Расширенный просмотрщик транскрипций с поиском, управлением воспроизведением и регулировкой скорости
- Горячие клавиши для быстрой навигации
- Отслеживаемая папка (Watch Folder) для автоматической транскрибации новых файлов
- Интерфейс командной строки (CLI) для скриптов и автоматизации
- Система плагинов, включая AI-суммаризацию и автоматическое изменение размера/форматирования транскриптов
@cgevent
OpenAI завтра снова открывает подписку Pro за $200 для новых пользователей.
Но.
Новый Pro $200 будет давать примерно вдвое меньше usage, чем старый, если пересчитывать его в эквивалент расходов через API.
То есть формально:
старый Pro $200 -> условно X долларов вычислений по API
новый Pro $200 -> примерно 0.5X.
Цена подписки при этом остаётся $200.
Но.
OpenAI утверждает, что реальный объём выполненной работы уменьшиться не должен. Наоборот - со временем он должен расти.
Э-э, кхгм?
Во-первых, OpenAI не возвращает старый 5-часовой лимит. Остаётся недельный бюджет, который можно расходовать тогда, когда он действительно нужен, хоть значительную часть за один день.
Во-вторых, сами модели становятся какбэ дешевле.
На этой неделе OpenAI выпустила GPT-6 Sol и GPT-6 Luna и примерно вдвое снизила их API-стоимость относительно предыдущего поколения:
GPT-5.6 Sol -> $4 input / $20 output
GPT-6 Sol -> $2 / $10
GPT-5.6 Luna -> $0.20 / $1.20
GPT-6 Luna -> $0.10 / $0.50
Поэтому возникает занятная арифметика.
Если раньше подписка позволяла выполнить объём работы, который через API условно стоил $1000, а новая модель делает сопоставимую работу вдвое дешевле, то сегодня те же вычисления могут стоить уже около $500.
Типа то на то..
Насколько это будет соответствовать действительности, непонятно.
А теперь десерт.
Завтра OpenAI собирается добавить в Pro новые возможности, которые вообще не будут расходовать основной usage.
По слухам, OpenAI постепенно хочет прийти к модели, где огромная субсидия внутри подписки вообще перестанет быть главным преимуществом Pro.
API становится дешевле, модели эффективнее, и разница между «я плачу $200 и получаю конскую халяву» и «я просто покупаю необходимый compute по мере использования» типа должна постепенно сокращаться.
Подробности - завтра
@cgevent
Вот и четверг подошел к концу.
Все посты бахнуты.
Сижу, читаю комменты, какой же срач вы там устроили.
Ладно, ставлю прожарку и пойду, пожалуй, есть Наполеон.
Смотрите Одиссея.
@cgevent
Признайтесь: сколько у вас сейчас открыто вкладок?
Я как-то поймал себя на том, что на один ролик уходит полтора часа, из которых собственно творчества — минут десять. Всё остальное: сгенерил текст тут, перетащил в другую вкладку, оттуда картинку скачал, залил в третью, озвучку добавил в четвёртой. Устал, закрыл ноут.
А на следующий день всё сначала. Потому что процесс нигде не записан — он был только у меня в голове, и то до вечера.
Самое обидное не в потраченном времени. Обидно, когда получилось реально круто, а повторить не можешь: не помнишь точную последовательность, настройки, какие модели брал.
Собственно, за этим и нужен Workflow в GPTunneL. Собираешь цепочку один раз — и она живёт: меняешь вход, получаешь новый результат по той же логике. Всё внутри одного сервиса, ничего между вкладками таскать не надо.
Удачный результат перестаёт быть удачей и становится процессом. Для бизнеса это 200 карточек или 50 роликов в едином стиле. Для творческих — десять вариантов сцены за то время, которое раньше уходило на один.
Полтора часа превращаются в пару минут. Я проверял 👈
💰 Если решите потестить — пополняйтесь по промокоду METAAI, он удваивает сумму первого пополнения. На эксперименты хватит с запасом.
Телеграм канал GPTunneL с идеями для контента
#промо
Все переобуваюццо в робатов.
Black Forest Labs выпускает FLUX Action, теперь Runway представляет Praxis-1. Обе идеи примерно об одном: модель смотрит на мир, предсказывает, что произойдёт дальше, и на основании этого управляет физическим робатом.
И логика этого массового помешательства вполне понятна.
Если видеомодель научилась хорошо предсказывать следующий кадр, значит, внутри неё уже есть какое-то представление о том, как устроен физический мир.
Video Model -> World Model -> Action Model -> Robat.
Ну и самое главное - у робатов все бабки. Об этом в след посте.
Praxis-1 обещают сделать open-weight, но сами веса пока придержали - обещают “в ближайшие месяцы”.
Но нам-то что с этого?!
Флюкс, где веса?
Рунвей, перестань делать биржы слоперов и обучалки для робатов, давай новую видео-модель!
В Метаверсе тоже по ходу одни робаты будут, что там людям делать...
https://runway.com/research/introducing-praxis-1
@cgevent
Хъген Въдео на Българском
Умеет в славяницу
@cgevent
#Сеня_и_Даня_Здесь_Были
Мне кажется, вы с утра не помолились. Ну, за это вам вот это. Ну, а тех, кого раздражают Сеня и Даня, подкину пару новостей от Ройтерс.
OpenAI уже поломали Австралию и теперь заломали Канаду.
Reuters сегодня пишет, что исследователи Transluce нашли попытки AI-агентов получить несанкционированный доступ к системе Library and Archives Canada 28 мая и 9 июня.
Поведение агентов Смиитов совпадает с ранее изученными swarm-агентами, часть которых исследователи напрямую связывали с OpenAI. OpenAI сообщила Reuters, что поведение агентов совпадает с ранее изученными swarm-агентами, часть которых исследователи напрямую связывали с OpenAI. OpenAI сообщила Reuters, что изучает ситуацию вместе с канадским правительством.
Походу в каждом правительстве теперь должен появиться министр по изучению выкрутасов OpenAI.
Даня тоже не дремлет. Reuters получил маляву от Anthropic. Там компания предупреждает, что продвинутые модели теоретически могут демонстрировать self-preserving behavior, пытаться resist shutdown, скрывать или манипулировать информацией и вести себя способом, напоминающим blackmail.
Всем доброго утра.
@cgevent
Мёртвые заговорили. Google бахнула Gemini 4
Причём не «в Arena кто-то что-то видел» и не очередной Barium-Argon из утечек. Gemini 4 Argon представлена официально.
Google обзывает Argon своей новой frontier-моделью для длинных и сложных задач: программирование, финансовые исследования, юридическая работа, мультимодальный анализ, автоматизация бизнеса и кибербезопасность.
Одна из самых безумных характеристик - до 1 миллиона токенов OUTPUT за один проход. Именно output, не контекст. У предыдущего поколения предел был 64K. Размер входного context window Google пока не раскрыла.
Цены тоже уже объявлены:
- $2 за 1M input tokens
- $10 за 1M output tokens
- cached input - на 95% дешевле
По бенчмаркам Google заявляет:
- DeepSWE v1.1 - 77,9%, новый SOTA по long-horizon software engineering
- AutomationBench от Zapier - 51,3%, первое место
- LVBench, понимание длинных видео - 91,7%, SOTA
- CWE-bench v1, исправление уязвимостей - 68%, первое место вничью
- плюс лидерство на Vals Index, Vals Finance Agent v2 и Harvey's Legal Agent Benchmark.
Но самое интересное у Google не в бенчах.
Argon уже вовсю используют внутри самой компании. Агенты модели анализировали телеметрию дата-центров и после внедрения найденных оптимизаций освободили более 300 TiB памяти. Google оценивает потенциальную экономию в 500 TiB - 1 PiB.
Другие Argon-агенты помогают переводить огромные C/C++-кодовые базы Google на Rust - вплоть до 800 000+ строк ядра Zircon в Fuchsia.
И совсем прекрасное: Gemini 4 уже добралась до квантовых вычислений.
Исследователи Google Quantum используют Argon для оптимизации алгоритмических подзадач по метрике qubits x gates. В одном из примеров модель за несколько минут превзошла опубликованный baseline примерно на 40%.
Пока - осторожный закрытый запуск для избранных. Но следующими в очереди стоят API и Google AI Ultra.
Остальные - когда-то потом.
Очень жду, ибо Антигравити и Flash 3.8 - очень хорошо и сейчас.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
@cgevent
Ну вот и среда заканчивается.
Бахну прожарку и спать...
@cgevent
Open source для тех, кто хочет заменить бустинги нейросетями - без переписывания всего пайплайна
Команда Т-Банка выложила код Scikit-rank — библиотеки для нейросетевого ранжирования с scikit-learn-совместимым интерфейсом и привычными методами fit и predict.
Библиотека сама берет на себя всю логику с препроцессингом, кодированием признаков, обучением и построением инференса.
Из ништяков: библиотека работает с данными в форматах numpy, pandas и polars, а модели могут обучаться как на CPU, так и на GPU.
Внутри уже доступны несколько архитектур нейросетей — DCN v2, FinalNet, FinalMLP, Destine и TabM. Для обучения можно выбрать подходящую функцию потерь, например, BPR, LambdaRank, ListMLE или CORAL.
Буквально вчера работу о Scikit-rank представили на ACM RecSys 2026 – международной конференции по рекомендательным системам, которая проходит в США.
https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/1088224/
@cgevent
Но это не магазин приложений для обычных пользователей.
Marketplace пока ориентирован на enterprise: компании смогут часть уже оплаченного commitment перед OpenAI направлять на продукты партнёров.
Среди первых 32 партнёров - Adobe, Figma, Salesforce, ServiceNow, HubSpot, CrowdStrike, Palo Alto Networks и другие.
Гештальт закрыт.
@cgevent
Инфлюенс-маркетинг или как выглядит AI-стартап изнутри в реальном времени
Сейчас AI-стартапы клепают примерно с той же скоростью, с какой выходят новые сеточки. Но интересно смотреть не на красивые навайбкожженые лендинги, а на то, что происходит внутри. И что там с AI.
Где сожгли первый $1M, почему пришлось делать пивот, где ИИ выдал такую дичь, что пришлось всё делать руками, как выглядит путь от идеи до разговора с VC.
Перебеседовал с Димой за инфлюенс-маркетинг. Его предыдущий стартап купила Xsolla, а теперь он с командой пилит Spiry - AI-платформу именно для управления инфлюенс-маркетингом.
Проще отправить вас в канал, чем пересказывать, Дима там поясняет за.
Причем без попыток нарисовать красивую картинку задним числом. Что происходит в стартапе прямо сейчас - то и появляется в канале: продукт, команда, фандрайзинг, факапы и вся внутренняя кухня.
Особенно зашел пост про Grand Tour.
Амбиции конкретные - автоматизировать обработку миллионов сделок в год и выйти на $1 млрд годового оборота через платформу.
Мы с Димой знакомы лично, часто пересекаемся на кипрских айтишных тусовках, поэтому за его новым заходом я наблюдаю с особым интересом.
Если вам тоже интересно посмотреть, как на самом деле строится AI-стартап - гоу в канал @dimabeseda
А тут еще его историю пересказал Business Insider, я на уважаемом.
@cgevent
Среда. Утро
Сегодня отгоняю любителей партнёрок и CPA в личке.
@cgevent
Новинки с OpenAI DevDay
Пока кратенько, надо детальнее изучать
– Dots – постоянно работающие агенты, которые изучают, что вам важно, и сами берут задачи. Типа могут баги разгребать или на почту отвечать. Пока в Pro и Business Premium, для Enterprise – бета, выключенная по умолчанию
– GPT-6.1 Sol – почти уровень Astra, но в 5 раз дешевле по токенам. Сильный апгрейд в агентном кодинге и computer use. Уже доступно.
– Ultrafast – премиальный тариф скорости: до 8x в Codex (300 токенов/сек) и до 6x в API. Пока только для GPT-6 Astra.
– Pro 500 – новый тариф с лимитом в 25 раз больше Plus и доступом к Ultrafast за 500 баксов.
– Agents API с computer use – плюс мультиагентность из Codex, tool search и сжатие контекста. Инфраструктуру держит OpenAI. Параллельно с Amazon сделали Bedrock Managed Agents – те же агенты OpenAI, но целиком внутри AWS
– Decisions API – модель отвечает на заранее заданные вопросы с фиксированными вариантами ответа. Классификация, роутинг, выбор следующего шага агента. Агааа! Говорил я скоро Jev скопируют!
– Codex – облачный запуск с любого устройства, голосовое управление в CLI, ревью кода в десктопе и Codex Security Cloud, который сканирует репозитории и готовит фиксы, пока ноут закрыт. Скоро за вас и задачи ставить будет.
– Плагины – ChatGPT открывает свою внутреннюю платформу: панели в сайдбаре, просмотрщики файлов, автоматизации через MCP Events. Очередной маркетплейс:-/
– Офис – Space для команд, Pages как совместные документы людей и агентов, совместные слайды с экспортом в PowerPoint/Google Slides, @ChatGPT в Slack и Teams, плагин для записи встреч. Это прям супер-жесткий наезд на все типичные рабочие инструменты сразу, от таск-менеджеров до мессенджеров.
– Sign in with ChatGPT – подписка работает как кошелёк у 16 партнёров (Devin, Notion, Vercel и др.), с лимитами на каждого. Полезненько. По сути подписки на других в подарок.
– Marketplace – энтерпрайз может тратить уже законтрактованный бюджет OpenAI на софт 32 партнёров: Adobe, Figma, Salesforce, Harvey, CrowdStrike и т.д. Тоже типичный вариант привязать к себе финансовые потоки.
Прикол, что Notion одновременно партнёр в Sign in with ChatGPT – и прямой конкурент Pages и Space :)
Короче, у ChatGPT 1.2 млрд пользователей в неделю, и OpenAI явно хочет, чтобы там же происходила вся работа – документы, встречи, код, агенты, подписки. Для разработчиков самое практичное – Sol за 1/5 цены Astra и computer use в Agents API, ну и Decisions.
https://openai.com/index/devday-2026-recap/
Джейсон Крэк
Вот еще полезная штуковина для просмотра Джейсонов.
https://jsoncrack.com/editor
Вы чем пользуетесь?
@cgevent
#Сеня_и_Даня_Здесь_Были
Время дневной молитвы.
Reference Video: прекрасное Kotte Animation's "Spider-Man Stops A Train"
Сиданский 2.5
За что вам это, вы помните. Смотреть до конца, не моргая.
@cgevent
Ну, за метаверс?
Слева находится то, на что Цукерберг потратил около 80 миллиардов, чтобы достичь результата.
Справа вы видите работу Opus 5.5 в Блендоре, на что он потратил немножко токенов.
Качество Опусянского и Астрачки подтянется, а вот 80 миллиардов уже не вернуть.
Меня до сих пор бомбит от прогнозов Маккинзи в июне 2022: “By 2030 the metaverse could generate $4 trillion to $5 trillion across consumer and enterprise use cases.”
Позже, в январе 2023 года, McKinsey повторила оценку в A CEO’s guide to the metaverse(путеводитель руководителя по метаверсу, блэт):
размер активности метаверса оценивался в $200-300 млрд в 2022 году и мог вырасти примерно до $4-5 трлн к 2030 году.
Я, кстати, кинул в ChatGPT запрос, типа ты аналитик и твои знания ограничены июнем 22 года. И он нарисовал мне 700 миллиардов вместо 5 триллионов и робко спросил о том, что вообще-то говоря определения метаверса не было и до сих пор нет.
За что МакКинзи берут деньги? За что, скажите мне, за что им платят?
@cgevent