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
MiniMax H3 Image в ComfyUI: три настройки против пережатых текстур
На r/StableDiffusion разобрали, как убрать эффект "crunchy" - перешарпленные, зернистые и блочные артефакты на коже и мелких деталях при генерации в MiniMax H3 Image. Проблема решается тремя правками в пайплайне ComfyUI без смены самой модели.
MiniMax H3 Image - дистиллированный диффузионный трансформер на базе 6-шаговой схемы (pdd_sigmas) с фиксированным CFG 1.0 и без негативного промпта. Модель изначально нацелена на сверхвысокие разрешения до 16 Мп и использует крупные текстовые энкодеры семейства Qwen: нативно она комфортно работает на 16-24 ГБ VRAM и выше, а на картах с 8-12 ГБ запускается через кванты GGUF (Q2_K, Q3_K, Q4_K) с оффлоадом.
Когда ее запускают по дефолтным шаблонам на малых разрешениях (4 Мп и ниже) или со стандартными сэмплерами, высокочастотный шум сбивается в характерную "хрустящую" сетку на лицах и текстурах.
В качестве рабочего решения есть три параметра:
во-первых, поднять нативное разрешение ближе к целевому (8-16 Мп+, например 3552x4736) с последующим даунскейлом 2x вместо сжатия деталей в 4 Мп. Он всё равно быстрый, как рекс.
Во-вторых, перейти на узел SamplerLCM с планировщиком Simple на 6 шагах и отрегулировать параметр s_noise (снижение с 1.10 до 0.90 или ниже 1.0 сглаживает микрошум).
В-третьих, отказаться от набора тегов в пользу связного описания и подключить комьюнити-патчи: ноду MiniMaxH3PromptWeight из ComfyUI-KJNodes и однокадровый декодер вроде minimax_h3_single_frame_500k_comfy.safetensors вместо базового видео-VAE.
Обсуждение на Reddit
@cgevent
Мда, с Женей неловко получилось.
CNN со ссылкой на источники в разведывательном сообществе США сообщила, что имеющиеся данные не дают убедительных доказательств работы Элис Хуанг (Alice Huang) в качестве китайского шпиона.
Источники CNN прямо говорят прямых улик, подтверждающих ее целенаправленную работу на Министерство госбезопасности КНР, не найдено.
Около $1,6 трлн - это максимальная просадка капитализации Nvidia с начала скандала.
Напоминаю про чёрное зеркало, социальные рейтинги, лицемерие и вот это вот всё.
И Женёк такой: А что это было вообще?
А ChatGPT продолжает жечь напалмом и генерирует кого угодно, причем без всяких референсов, чисто по тексту. Походу фильтры там совсем убрали.
@cgevent
Grok Imagine фсё.
Ещё в марте Маск пафосно обещал “удвоить ставки” на генератор картинок и видео для Грока, а на этой неделе просто выгнал больше половины его разработчиков. Под сокращение в недрах SpaceX попали около 60 человек - в проекте оставили лишь дежурную бригаду, чтобы кнопки “генерить” пока просто работали. Юзеры уже отмечают жесткий троттлинг API, например лимит 1 запрос в 5 секунд
Лидеры разработки Имеджина - Хаотянь Лю и Годун Чжан - покинули компанию ещё раньше.
Освободившиеся вычислительные мощности и ресурсы направят на развитие Курсора и Грок Бота, который, кстати, хорошо взлетает.
И у меня не очень хорошие предчувствия. Сначала OpenAI прикончила Sora, у Google с Omni Flash что-то очень мало прогресса, про Nano Banana очень давно ничего не слышно, и похоже, что китайцы окончательно отобьют охоту с ними конкурировать на этой поляне.
Ну и есть утечки, что некоторым подписчикам уже дают доступ к Seedance 3.0. Так что боюсь, у мейджоров просто нет шансов на этом рынке.
Смешную картинку сгенерировал ChatGPT. Там, похоже, окончательно сняли фильтры на изображения знаменитостей. А вот Gemini шарахается от упоминаний Илона Маска, как чёрт от ладана. Причем сама предлагает: хочешь, я сгенерирую картинку, иллюстрирующую эту новость? И тут же пишет: Я только учусь генерировать изображения, поэтому у меня не получается.
@cgevent
Цензура в GPT Image 2.6? Какая цензура?
Промпт:
9:16
A woman happily stretching in an I-balance pose by the poolside at a swimming competition exclusively for female office workers
A female office worker in her 30s with a slightly protruding belly
An extremely lightweight, minimal, streamlined, high-performance two-piece swimsuit
Wearing an employee ID badge around her nec
Suno бахнули Bridge для работы с Ableton Live 12 на Mac
Suno вонзили Suno Bridge, отдельное приложение для работы с генеративной музыкой в коннекте со звуковой станцией. По официальному объявлению, первая бета поддерживает Ableton Live 12 на Mac.
Поддержку других станций, Windows и предыдущих версий Live в объявлении не подтвердили.
На старте речь идёт о бета-версии с конкретной конфигурацией. Подробности установки, обмена аудио и требования к подписке надо проверять.
Сдается мне, что это правильный ход.
https://suno.com/blog/introducing-bridge
@cgevent
Мира Мурати бахнула открытые веса мультимодальной MoE-модели Inkling 2 Small (594B-A17B) под Apache 2.0
Той самой, о которой я только что писал в посте про Blendоr Video Benchmark.
Итого:
Thinking Machines Lab выложила на Hugging Face открытые веса мультимодальной модели Inkling 2 Small под лицензией Apache 2.0, обученной нативно в низкобитном формате NVFP4 с контекстным окном до 1 млн токенов.
Архитектурно Inkling 2 Small представляет собой 48-слойный декодерный трансформер типа Mixture-of-Experts с общим объемом 594 млрд параметров, из которых на каждый токен активируются 17 млрд (маршрутизация в 8 из 384 экспертов). Слои внимания сочетают локальное и глобальное внимание, а встроенный ViT-кодировщик проецирует изображения разрешением от 40px до 4096px в общее скрытое пространство с текстом. Модель прошла pretraining, midtraining и post-training нативно в NVFP4, поэтому именно чекпоинт NVFP4 является основным (альтернативный MXFP8 дает лишь 1-2 п.п. разницы на бенчмарках при почти вдвое большем требовании к VRAM).
Для развертывания основного NVFP4-чекпоинта требуется суммарно от 500 ГБ видеопамяти (например, 2x NVIDIA B300 или 4x NVIDIA H200), а для MXFP8 - от 800 ГБ (4x B300 или 8x H200). С первого дня доступны рецепты запуска в vLLM (с нативным спекулятором DSpark), SGLang, TokenSpeed и Unsloth, а для дообучения - Tinker Cookbook, Miles, SkyRL и Snowflake Cortex Training.
На итоге:
• Архитектура: 48 слоев, 594B общих / 17B активных параметров (8 из 384 экспертов), гибридное локально-глобальное внимание и контекст до 1M токенов
• Нативное квантование: обучение с нуля в NVFP4 (от 500 ГБ VRAM: 2x B300 или 4x H200) и вариант в MXFP8 (от 800 ГБ VRAM)
• Инференс с первого дня: готовые рецепты для vLLM (включая DSpark speculator), SGLang, TokenSpeed и Unsloth
• Дообучение и API: поддержка Tinker Cookbook (tml-renderers), Miles, SkyRL, а также хостинг на NVIDIA, Together, Fireworks, Baseten, Nebius, Modal и Cloudflare
Recraft бахнула скоростной генератор изображений Recraft V4.1 Flash V2 с рендерингом за 1.1 секунды
По их же замерам генерация одного изображения занимает 1.1 секунды, при этом в обновлении заметно усилены отрисовка текста внутри сцен и проработка мелких деталей. Цена генерации осталась на прежнем уровне.
Независимое тестирование на площадке DesignArena (Image Arena) подтвердило лидерство по задержке: при среднем времени 1.5 секунды на кадр Recraft V4.1 Flash V2 оказалась быстрее 100% моделей в таблице и в 18 раз быстрее среднего показателя по рейтингу, удерживая лидерство на границе Парето Preference vs Speed.
Кто-то вообще рекрафтит?
Источники:
Recraft V4.1 Flash V2 в Recraft Studio
@cgevent
Поговорил c Sol 6.2:
Я бы закладывал $20-30 в кредитах на один 15-секундный рекламный ролик в 1080p со звуком. Это смета по публичным тарифам Krea для трёх сцен, шести черновых дублей и одного пересъёма в финальном качестве. Один удачный 15-секундный рендер с первого раза обойдётся примерно в $11 на Pro или $16 на Business в пересчёте на кредиты подписки. Тарифы Krea · Стоимость генерации Seedance 2.5
Как устроена оплата
Для уже доступного Krea Agent компания прямо пишет, что генерации списываются с общего баланса Krea. Для новой беты Krea Bots я нашёл официальное обещание $1 000 в кредитах для команд, которые попадут в бету. Страница заявки по присланной ссылке у меня не открылась. Публичного тарифа именно для Bots, курса пересчёта гранта в compute units и условий оплаты работы самих ботов я не нашёл. Поэтому в расчёте использую действующие ставки генерации Krea как ориентир. Правила оплаты Krea Agent · Сообщение Krea о гранте
Для пересчёта беру месячные планы. Pro стоит $35 за 20 000 compute units (CU), Business в конфигурации на 80 000 CU стоит $200. Это даёт $1,75 и $2,50 за 1 000 CU соответственно, если использовать весь пакет. Если покупать подписку с нуля ради одного ролика, денежный платёж составит полную цену выбранного плана. Доступ к Bots зависит от участия в бете. Тарифы Krea · Анонс Krea Bots
Смета на 15 секунд
Я взял три сцены по пять секунд, готовые фото продукта и Seedance 2.5. Встроенный звук уже входит в ставку. Расчёт предполагает работу с фото, без входных видеореференсов, для которых Krea применяет отдельную формулу. Таблица ставок Seedance 2.5
Этап
Расход
12 картинок для раскадровки и ключевых кадров
~300 CU
По два черновых дубля каждой сцены в 480p
~2 280 CU
Три финальные сцены в 1080p
~6 318 CU
Один повторный рендер пятисекундной сцены в 1080p
~2 106 CU
Итого
~11 000 CU, или $19 на Pro / $28 на Business
Если прогнать все 15 секунд трижды в 1080p, одни видеогенерации съедят уже ~19 000 CU, или $33 на Pro / $47 на Business. Поэтому в смете важнее всего, сколько секунд агенты сгенерируют до утверждения, и в каком разрешении они будут делать черновики. В оценку я не включал отдельную озвучку или музыку, создание 3D-ассетов, время человека на правки и возможную плату за работу самих Bots. Сколько таких роликов реально покроет грант в $1 000, можно будет посчитать, когда появятся правила списания или выписка по первому проекту. Ставки Seedance 2.5
@cgevent
Каков хитрец. Идеальный способ изгонять роботакси. Прям как нечисть крестом и святой водой
Читать полностью…
Krea бахнула мультиагентную платформу Krea Bots из 9 специализированных ИИ-ботов для продакшена видео, 3D и звука
Krea открыла бета-тестирование платформы Krea Bots - системы автономных креативных ИИ-агентов с долговременной памятью, собственными изолированными вычислительными окружениями и поддержкой совместной работы в командном чате.
В отличие от классических генеративных веб-интерфейсов с покадровым вводом промптов, архитектура Krea Bots разделяет продакшен-пайплайн между девятью узкоспециализированными агентами, вызываемыми через теги в рабочем чате. Координатор @North выступает креативным директором, который декомпозирует бриф и распределяет задачи по цехам: @Doodle отвечает за раскадровки (storyboards), @Lumen - за генерацию статики, @Glide - за моушн-дизайн и бесшовные лупы, @Snip - за видеомонтаж, @Bloop - за синтез звуковых эффектов и эмбиента, @Voxel - за 3D-ассеты, @Serif - за соблюдение бренд-гайдлайнов и безопасных зон верстки, а @Ping - за адаптацию и кроппинг роликов под форматы соцсетей.
Каждый бот работает поверх рассуждающей модели с выделенной облачной машиной, подключенными внешними приложениями и персистентной памятью стиля команды. Агенты поддерживают работу по недельному расписанию (cron-задачи продакшена) и самостоятельно передают артефакты по цепочке от раскадровки до финального 15-секундного рекламного спота со звуком, запрашивая подтверждение у человека только на этапе выбора креативного направления.
На итоге:
• Роевая архитектура из 9 агентов: оркестратор @North и профильные боты под раскадровки, рендер, моушн, видеомонтаж, звук, 3D, бренд-контроль и соцсети
• Изолированная среда исполнения: каждый агент оснащен собственной виртуальной машиной, памятью предпочтений проекта и коннекторами к рабочим приложениям
• Доступность: открыта запись в бета-версию для креативных команд с начислением тестового гранта в размере 1000 долларов на баланс
Ну и только что открытый Атлас выглядит как космос. Я даже не знаю, за кого тут выпить.
На первом видео просто реконструкция по фотографиям. Но мне больше нравится второе, потому что я фанатею с нефотореалистичных рендеров. И то, как это восстанавливается потом в блендере, меня просто обескураживает.
@cgevent
Anthropic бахнула Claude Meetings для совместной работы с ИИ прямо на видеозвонках
• Живая работа с артефактами: генерация и совместное редактирование документов и интерактивных досок (whiteboards) непосредственно во время обсуждения
• Доступ к внешним инструментам: поиск корпоративных данных и вызов подключенных коннекторов по явному подтверждению участников звонка
• Единая страница встречи в claude.ai: автоматическое сохранение транскрипта, заметок, action items и всех созданных материалов с контролем доступа по инвайту
• Доступность: бета-версия уже открывается на тарифах Team и Enterprise с поддержкой Google Meet на старте
Внеочередное включение.
Пока я вношу на сайт последнюю правку в виде шит-парада, по мотивам чтения комментов, AntiGravity выдает мне вот такое. То есть гидроген раскатали для подписчиков Pro, про лимит расскажу завтра.
@cgevent
Что-то я приподупоролся. Сейчас покажу, чем.
А в прожарке сегодня ... эээ.. прожарка.
Закаты в Пафосе - лучшие. Вода 24, воздух 24.
@cgevent
NVIDIA Research бахнула открытую модель Déjà View для трехмерной реконструкции по неразмеченным фотографиям
Держите, опенсорсеры и метаверсеры.
NVIDIA, ETH Zurich и Университета Торонто выложили в открытый доступ модель и кодовую базу Déjà View (DVLT - Looping Transformers for Multi-View 3D Reconstruction). Архитектура решает фундаментальную задачу Structure-from-Motion (SfM) и плотной 3D-реконструкции: по неупорядоченному набору RGB-снимков или видеоряду нейросеть одновременно восстанавливает 3D-геометрию сцены, карту глубин и точные позиции камер (внешние и внутренние параметры).
Главный прорыв Déjà View заключается в кардинальном пересмотре вычислительной парадигмы. Современные трансформеры прямой подачи для 3D-реконструкции (VGGT, Depth Anything 3, MapAnything, Pi3) разрастаются до миллиардов параметров, выполняя на разных слоях однотипные итеративные операции уточнения. Авторы Déjà View заменили глубокий стек уникальных слоев рекуррентным циклическим блоком трансформера (weight-tied transformer block) с разделяемыми весами, совмещающим покадровое и глобальное внимание с дискретной индексацией глубин.
В результате размер модели сократился всего до 117 млн параметров - это почти на порядок меньше конкурирующих моделей (в 8-10 раз компактнее базовых сетей). Несмотря на компактный объем, Déjà View на равных конкурирует или превосходит тяжелые 1B+ трансформеры на пяти признанных бенчмарках трехмерной реконструкции (включая ScanNet++, интерьерные и уличные сцены), требуя сопоставимого или значительно меньшего объема вычислений.
Циклическая природа архитектуры превратила число шагов рекуррентного прогона K в непрерывный регулятор вычислений (inference-time compute knob) прямо на этапе инференса. Модель обучается один раз, после чего разработчик может динамически варьировать число шагов K без необходимости переобучения или подгрузки отдельных чекпоинтов: от минимальных K для быстрого потокового трекинга в реальном времени до углубленного прогона (K=12..16) для субмиллиметровой резкости геометрии и прецизионной калибровки камер.
NVIDIA полностью открыла исходный код, пайплайн предобработки, скрипты визуализации на базе Rerun и веса модели nvidia/dvlt на Hugging Face под свободной лицензией, готовые к запуску через библиотеку Hugging Face Accelerate в режиме BF16.
На итоге:
• Компактность 117M параметров: в 8-10 раз меньше тяжелых аналогов (VGGT, Depth Anything 3, Pi3)
• Рекуррентный трансформер: один блок с разделяемыми весами вместо глубокого стека слоев
• Полная 3D-реконструкция: одновременное предсказание карты лучей, карты глубин и поз камер
• Гибкий инференс-регулятор K: динамическая настройка точности и скорости без переобучения
• Открытый исходный код, чекпоинт nvidia/dvlt на Hugging Face и инструменты визуализации Rerun
Да, фильтры в GPT Image 2.6 сняли окончательно. Он у меня тут жжот напалмом по поводу Сиденского.
Иронизирует, так сказать.
А Нанабанана такая: Да ты что? Это же смертный грех. Изыди, тварь.
Промпт: А теперь картинку в том же стиле бульварной прессы на тему: Брэд Питт и Том Круз дерутся, но Сиденс отказывается генерить это.
@cgevent
Denny's тупо демонтировали памятную табличку с про Нвидия в закусочной, где придумали эту самую Nvidia
Это всё подводка к следующему посту, демонстрирующему потрясающее лицемерие и трусость кожаных.
Ресторан Denny's на Berryessa Road в калифорнийском Сан-Хосе тихо и трусливо снял со стены памятную табличку «Стол, с которого начались триллион долларов», посвященную Дженсену Хуангу и рождению Nvidia.
Именно в этой закусочной Хуанг в юности подрабатывал мойщиком посуды и официантом, а в 1993 году за тем самым столиком вместе с Крисом Малаховски и Кертисом Примом сформулировал концепцию будущей Nvidia. Торжественное открытие таблички прошло в сентябре 2023 года при участии самого Хуанга и генерального директора Denny's на волне первого триллионного рубежа капитализации.
К пятнице табличка исчезла, оставив на стене за диваном облупившуюся краску.
После волны публикаций и общественного резонанса они трусливо обосрались во второй раз и решили вернуть табличку обратно через два дня после того как сняли.
ЛТ-Лицемерие и Трусость
https://www.nbcbayarea.com/news/local/sj-dennys-removes-plaque-nvidia-former-ceo/4175681/
@cgevent
Google готовит к релизу тяжелую флагманскую модель Gemini 4 Krypton, замыкающую четырехступенчатую линейку по таблице элементов (Hydrogen, Carbon, Argon, Krypton).
По данным инсайдеров и утечек со слепых тестовых арен, архитектура всей серии строится вокруг принципа масштабирования вычислений на этапе инференса: чем тяжелее элемент, тем выше бюджет inference compute и потолок качества.
Внутри семейства роли разделены жестко. Gemini 4 Hydrogen выступает самой быстрой и дешевой рабочей лошадкой для базовых диалогов и простых задач разработки. Gemini 4 Carbon закрывает роль сбалансированного универсала для повседневного кодинга и мультимодальных сценариев. Gemini 4 Argon сфокусирована на глубоком ризонинге (deep reasoning) - сложных алгоритмах, рефакторинге больших баз и строгой логической дедукции.
На вершине линейки стоит тяжеловес Gemini 4 Krypton (чекпоинт krypton-a), призванный напрямую конкурировать с Fable 5.2 и GPT-6.2 Sol в наиболее ресурсоемких сценариях - от проектирования комплексных приложений до физических симуляций и глубокого пространственного анализа. Всю четверку Google связывает через динамический роутинг (dynamic routing), автоматически направляя простые запросы на легкий Hydrogen, а критически сложные инженерные задачи - на Krypton.
На итоге:
• Четыре уровня элементов: Hydrogen (скорость и минимальная цена), Carbon (универсал), Argon (глубокий ризонинг) и Krypton (тяжелый флагман)
• Прямые конкуренты: Krypton позиционируется против Fable 5.2 и GPT-6.2 Sol на сложных инженерных задачах и симуляциях
• Логика масштабирования: рост веса элемента напрямую отражает увеличение inference compute и глубины размышлений
• Единый стек: динамический роутер балансирует задержку, стоимость токенов и качество в рамках одной линейки
#Нейропрожарка
Кровосток - Злые Голуби, любительский клип
Автор: @yarila2607
Качество тут: https://www.youtube.com/watch?v=gt22C5izXL8
При производстве использовал Fable 5.2 + t1 модель от topview + vivix, персонажи gpt image 2.6 + nano banana.
Vivix явно не дотягивает по динамике но в некоторых случаях он показывал очень достойные результаты. Основная задача у проекта была обкатать платформу которую я строил последний год на длинных роликах - с последними улучшениям моделей я наконец то увидел качество на роликах больше минуты. Я очень рад результатам учитывая что на производство я потратил меньше 8ми часов, около 20ти промптов от меня. Идея, и режиссура моя, стиль подсмотрел где то в шорт контенте (автора не знаю), раскадровщик в основном был клод, пришлось в некоторых случаях помогать но большинство кадров он качественно продумал сам.
По деньгам: на клод + картинки gpt / gemini +- 40 дол на футаж около 15 долларов суммарно, итого 55 дол
@cgevent
Это бенчмарк из предпредыдущего поста по восстановлению сцены из видео в Блендере с помощью LLM.
И тут несколько моих полоумных мыслей. Уже давно некорректно "говорить с помощью LLM".
Мы уже давно тестируем не сами модели, а, собственно говоря, тот самый харнес или обвязку, которую приложили сверху к этой модели.
То есть, если ещё тупее упрощать, мы уже давно тестируем не веса, а код, навернутый рядом с этими весами. По крайней мере для закрытых моделей.
И вполне может статься, что именно для таких бенчмарков, там уже проведена подготовительная работа.
@cgevent
Вы будете смеяться, но у нас новый. открытый бенчмарк BVB для оценки реконструкции реальных видео в сцены Блондоре
В последнее время интернетик завален видео, в которых LLMкам на вход подается видео интерьера, и они реконструируют это в видео сцены в Блендоре. Этакая LLM фотограмметрия.
В рамках Блендор-Видео-Бенч аж 51 конфигурация агентов тестируется на 288 реальных интерьерных видеороликах в единой песочнице с одинаковым промптом и жестким лимитом бюджета. Агентам запрещено использовать внешние библиотеки готовых 3D-ассетов - вся геометрия, материалы и анимация должны строиться программно через примитивы и операторы самого Blender.
Каждая сгенерированная сцена проверяется на 5130 пространственно-временных вопросах (spatiotemporal questions), оценивающих сохранность исходной информации о видео и визуальное сходство при рендеринге. При этом проваленные реконструкции не отбрасываются из выборки, а получают нулевой балл по обеим метрикам.
вся эта красота вот тут, поглядите.
https://yoloytang.me/BVB/
Там на первом месте Фаблянский 5.2, на втором Aстрачка 6, на третьем GPT Sol 6.1.
Аргонский там на пятом месте, а Опусянский 5.5 на шестом.
Сенсация, что на десятом месте там дешевейший Inkling 2 Small (это модель от Миры Мурати, занете кто это надеюсь?), а все DeepSeekи с квенами там во второй десятке. К сожалению, ничего про Kimi там нет.
Репозиторий BVB на GitHub
Статья на arXiv
@cgevent
Tripo AI бахнула визуальный агентный конструктор 3D-пайплайнов Tripo Agentic Canvas
Тут у меня такие старческие мысли. Я думаю, что подобные релизы мы сейчас увидим практически от всех, кто раньше был агрегатором, перепродаватором, потом написатором своих собственных пайплайнов, потом выпускатором агентов.
А сейчас все вслед за Креа и Трипо будут бахать агентные конструкторы. Но, как я уже сегодня писал про Креа, рано или поздно на эту поляну придут взрослые мальчики: OpenAI, Anthropic и Google, и всех пожрут. Ну, хотя бы потому что уже сейчас я в антигравити могу словами ртом из головы собрать такой же агентный конструктор.
Тем не менее:
Tripo AI запустила в Tripo Studio сервис Agentic Canvas - визуальную среду, где ИИ-агент самостоятельно планирует, соединяет и исполняет многошаговые графы генерации и обработки 3D-ассетов по текстовому описанию.
Вместо ручного переключения между отдельными инструментами моделирования, ретопологии, текстурирования и оптимизации пользователь формулирует задачу в чате, а агент собирает рабочий граф на холсте и автоматически прогоняет все этапы до готового к продакшну результата.
Собранные в Agentic Canvas цепочки можно сохранять как переиспользуемые пайплайны и запускать в пакетном режиме сразу на нескольких 3D-ассетах.
Им бы ретоп и текстурирование допилить, а потом уже собирать агентские пайплайны.
Источники:
Tripo Agentic Canvas в Tripo Studio
@cgevent
ggml-org бахнула исторический релиз llama.cpp v1.0.0 и ggml v1.0.0
Проект llama.cpp и библиотека ggml официально достигли мажорной версии v1.0.0 (сборка b12359), закрепив очистку устаревшего кода и серию низкоуровневых оптимизаций под CUDA, Vulkan, ARM NEON, RISC-V и Qualcomm Hexagon.
Помимо знакового перехода нумерации с v0.9.0 на v1.0.0 и масштабной зачистки легаси-кода в ядрах llama и ggml, релиз принес заметные ускорения для инференса на разных архитектурах. В бэкенде CUDA добавлены ядра few-row MMQ для малых батчей размером 2-24 и оптимизирован prefill для чекпоинтов в формате NVFP4 за счет слияния масштабов w_s в эпилоге MMQ. Для графики Intel(что?) в бэкенде Vulkan интегрировано ядро FlashAttention на этапе prefill.
На стороне CPU и NPU добавлены тайлы 4x4 simd_gemm для ARM NEON, маршрутизация GATED_DELTA_NET на векторные ядра SpacemiT RVV (RISC-V), а также поддержка квантования Q5_0/Q5_1 и сборка хоста на Windows ARM64 для Qualcomm Hexagon. В серверной части (llama-server) реализована отмена вызовов MCP-инструментов при обрыве или таймауте клиента, закрыты SSRF-уязвимости в CORS-прокси и ужесточен доступ к инструментам с нелокальных адресов.
На итоге:
• Версионирование: одновременный выход llama.cpp v1.0.0 (#32190) и ggml v1.0.0 с удалением устаревших примеров и API
• CUDA и Vulkan: few-row MMQ для BS 2-24, слияние w_s в эпилоге MMQ для NVFP4 и префилл-ядро FlashAttention для Intel в Vulkan
• ARM, RISC-V и Hexagon: 4x4 simd_gemm на ARM NEON, SpacemiT RVV для GATED_DELTA_NET и Q5_0/Q5_1 на Hexagon
• Сервер и модели: отмена MCP-вызовов по таймауту/разрыву, защита от SSRF, фиксы конвертации Qwen3.5 и мультимодальных проекторов (Qwen-VL, HunyuanVL, MiniCPM-V)
NVIDIA базнула веса Kimi K3.1 Pro в формате NVFP4
NVIDIA опубликовала квантованную сборку Kimi K3.1 Pro от Moonshot AI. Она подготовлена с помощью NVIDIA Model Optimizer и использует формат NVFP4, чтобы уменьшить объём весов для развёртывания.
Kimi K3.1 Pro - мультимодальная зверюга с архитектурой Mixture of Experts. В карточке указано 2,8 трлн параметров всего и 104 млрд активных. Модель принимает текст и изображения, а заявленный предел контекста составляет 1 048 576 токенов.
https://huggingface.co/nvidia/Kimi-K3.1-Pro-NVFP4
@cgevent
Google DeepMind бахнула модель Gemini 4 Hydrogen и режим Orchestrator(только для Ультры) в Antigravity
Формально:
• Terminal-Bench 4.1: 57.0% против 18.2% у Gemini 3.8 Flash при ускорении генерации и завершения задач в 2.5 раза
• Artificial Analysis Intelligence Index: 51 балл в базовом режиме и 54 балла на максимальной глубине рассуждений (выше Argon с 50 баллами)
• Режим Orchestrator в Google Antigravity: динамическое распределение подзадач между Carbon и Hydrogen с экономией 24% квоты и ускорением работы на 19%
• Доступность: модель уже развернута в Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI, Android Studio, Google Antigravity, Google Search и приложении Gemini
Модель Вход Выход
Gemini 4 Carbon $2,00 $10,00
Gemini 4 Argon $2,00 $10,00
Gemini 4 Hydrogen $1,50 $7,50
Carbon и Argon с 1 декабря $4,00 $20,00
xhigh
World Labs бахнула открытый доступ и API для модели мира Atlas с экспортом в 3D Gaussian Splats
В отличие от предыдущего поколения пространственных систем World Labs, ориентированных исключительно на чистую генерацию с нуля, Atlas объединяет синтез новых окружений и точную 3D-реконструкцию реальных сцен по произвольному набору входных ракурсов. Об этом смотрите следующий пост.
Архитектура поддерживает геометрическую консистентность объектов при свободном перемещении камеры на большие расстояния.
Через веб-интерфейс и новый REST API можно гибко выбирать баланс между задержкой и детализацией: запрашивать быстрые ключевые кадры (keyframes), рендерить видеопролеты по заданным траекториям камеры или выгружать готовые облака 3D Gaussian Splats для прямой интеграции в игровые движки, симуляторы и пайплайны визуальных эффектов.
Платформа World Labs Atlas
@cgevent
Сайт и канал нейро-прожарки.
Нейропрожарке полтора года. Я посмотрел на это и решил сделать ей подарок. А точнее себе. Ибо каждый день по будням нейродедушка, как дебил, постит ваше творчество в канал. И только по прошествии полутора лет я могу посмотреть на это сверху и ужаснуться, какая титаническая работа была проделана.
В общем, антигравити с аргонским под капотом и флеш 3.8 на побегушках сделали мне вот такой, не побоюсь этого слова, нейропортал. Кстати, термин нейропортки кто-нибудь уже застолбил?
https://neuroroast.cgevent.ru/?v=2
Покрутите, потыкайте, покликайте. Для меня особый кайф на странице нейрографика. Все эти дашборды и аналитику Аргонский придумал и реализовал сам с моими небольшими покрикиваниями. В частности, он быстро увидел, что у рубрики есть свои хейтеры и довольно ловко построил алгоритм их вычитания из аналитики, просто проанализировав временные ряды и количество реакций.
Немножко бэкстейджа. Сначала я попросил антигравити залезть в канал и тупо выкачать всё с хэштегом Нейропрожарка, сложить это в базу, после чего он мужественно попытался выкусить название и авторов из самых древних прожарок, где они в принципе не были указаны. Заботливо сохранил все реакции и просмотры и спросил, что делать дальше. Кроме того, он сам просмотрел все посты, содержащие ссылки на YouTube и хорошее качество, и сам выкачал(ytdl) ролики в этом качестве и положил их рядом. В отличие от тормозного GPT, он ничего бесконечно не спрашивал, а просто херачил.
Дальше я спросил: а ты можешь, брат, всё это пульнуть на YouTube? Ибо у меня нет никакого желания хранить это всё локально или на хостинге. Тут он мне сообщил, что я, конечно, могу делать это через API YouTube, но получится загружать примерно три видео в день. Ну, может быть, пять. А у меня их 347. Поэтому он мне просто сказал, причем сам, по собственной инициативе: вот тебе браузер, при этом открыл окошко, авторизуйся в нем, я сохраню все кукисы и кишки и дальше буду в headless режиме кликать и чмыкать на YouTube до посинения. Никакого компьютер юза. Никакого MCP. Он просто открывал Хром у себя в мозгах и неистово кликал по кнопочкам где-то там в фоне. Опытным путем выяснилось, что в хороший канал можно загрузить (руками и глазами) 102(!) видео в сутки. У меня просто на полке валялся уже хороший добротный канал с историей, и там даже где-то полторы тысячи подписчиков из прошлой жизни.
Канал тут. Он еще совершенно не причесан. Просто туда залиты все прожарки в нужном хронологическом порядке:
SergeyTsyptsynPlus/videos" rel="nofollow">https://www.youtube.com/@SergeyTsyptsynPlus/videos
Пока он пыхтел с YouTube, я в соседнем чате просто сказал: Аргонский, ты же круче, чем Клод Дизайнерский. Вот и собери мне из этого добра в скачанной базе огненный сайт. Задача сделать всё нарядно, удобно для просмотра и с большим количеством аналитики. Удивительно, но он вернулся минут через семь с готовым сайтом, который мы потом косметически допиливали.
После того как с YouTube было закончено, я просто сказал: а теперь переведи все локальные плееры на YouTube и перенеси всё это мне на хостинг. Он попросил SSH от хостинга, поглядел, что там доступно, переписал весь сайт на PHP 8.3, нарезал маленьких jpg-превью из видосов, перенес SQL базу и выдал мне ссылку. Гораздо больше времени занял SSL сертификат. На итоге сайт весит 237 килобайт и проигрывает всё с YouTube.
Потом я его спросил: видишь сайт? Он такой: Угу. Сделай из этого ролик в 1280 на 720, типа тизера. Сам реши, откуда что вытащить и какие скриншоты снимать. Ну, в общем-то, это был тизер, который я запостил полчаса назад. Музыкальный вкус у него, конечно, странный, но я уже не стал это допиливать.
В общем, держите вам игрушку, ловите блох, как вы любите. Но я не уверен, что я буду их ловить вместе с вами. Для ветеранов там есть, кстати, пасхалочка.
Ну и самое приятное, что в антигравити крутится теперь полуночная задача, которая смотрит канал, нюхает, есть ли там новая прожарка, скачивает ее, и если надо, докачивает из YouTube хай-рез версию, обновляет базу на диске, синхронизирует базу на хостинге, ну и конечно заливает это на YouTube. Всё автоматом. И, кстати, никакого API. Ни один API не пострадал. Всё сделано в рамках моей подписки Google AI Pro за 20 баксов в месяц.
Ну и по моим ощущениям нейропрожарка уже стала неким культурным явлением. Хотя я с иронией отношусь ко всяким конкурсам, рейтингам, премиям, фестивалям. И делаю это просто потому что меня штырит. Если вас тоже штырит и вы оценили объем работы Нейродеда, то можете навалить мне звезд или каких-нибудь ништяков.
Ваш неугомонный нейростарпер…
@cgevent
Хуанга уволили с поста генерального директора.
Вы, наверное, обратили внимание, что я ничего не писал про историю с Хуангом.
Наверное, стоит высказаться. Я смотрю на всё это происходящее, и всё это мне напоминает Чёрное зеркало, серии про социальный рейтинг, и вот про это вот всё.
Лицемерие. Удивительно, как всё-таки оно правит миром. Чувак гений. Из говна и палок и гаража сделал самую богатую компанию мира. И какая разница, сколько у него там романов и с кем эти романы. Если это романы со шпионкой, то это косяк службы безопасности и разбираться с этим тоже должна служба безопасности, защищая его, а не давая повода на него нападать.
Но в нашем странном мире, в нашем странном лицемерном мире, ты сначала должен быть хорошим мальчиком, с хорошими оценками, с хорошими рейтингами, чтобы акции твоей компании не падали, а тебя самого не выперли из совета директоров. И получается, всё то, что ты сделал за все эти годы, это ничто по сравнению с твоими оценками в глазах ничего не понимающих в этом кожаных мешков.
Я искренне ему сочувствую.
И в этом смысле мой кумир — это Илон Маск. Он делает то, что хочет, и срать он хотел на всех этих журналистов, расследователей, аналитиков и хранителей скрижалей общественного мнения. И никто его ни откуда не смещает.
@cgevent
Zyphra бахнула открытую модель Zonos3-Mini: 100M-генератор речи с клонированием голоса на 43 языках и работой в браузере
Zonos3-Mini - поддержка высокоточного клонирования голоса по короткому аудиосэмплу, способный работать в реальном времени на смартфонах и ноутбуках прямо внутри браузера через WebGPU. Русский есть? Да.
Несмотря на компактный размер всего в 100 млн активных параметров, Zonos3-Mini реализует гранулярное акустическое управление голосовыми характеристиками. Пользователи могут на лету моделировать возраст спикера, акцент, тембральную окраску и эмоциональный окрас, а также управлять темпом и интонационными ударениями вплоть до отдельных слов. Система обеспечивает естественное звучание без металлического роботизированного призвука, характерного для легковесных моделей.
Архитектура поддерживает 43 языка из коробки, включая русский, английский, испанский, китайский, японский, арабский и ключевые европейские и азиатские наречия. Ключевым нарядным достижением релиза стала полная кроссплатформенная автономия: Zonos3-Mini компилируется под стандарты GGUF и Safetensors, а также нативно исполняется на локальном GPU через WebGPU без необходимости установки Python, CUDA или обращения к серверным API.
Открытые веса модели выложены на Hugging Face, исходный код и веб-рантайм опубликованы в репозитории проекта, а для высоконагруженных продакшн-систем инженерам доступен бессерверный инференс через платформу Zyphra Cloud.
На итоге:
• Компактные 100M параметров: инференс речи в реальном времени на мобильных процессорах и потребительских видеокартах
• Нативный запуск через WebGPU: генерация аудио и клонирование голоса прямо во вкладке браузера без сервера
• Поддержка 43 языков: качественный многоязычный синтез с точным сохранением акцентов и естественных интонаций
• Полный Open Source под Apache 2.0: открытые чекпоинты на Hugging Face и готовые квантования GGUF