37801
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
За Липсинк.
Помните, что если скормить какому-нибудь сервису аудиофайл и картинку с НЕСКОЛЬКИМИ персонажами, то они все начинают говорить одновременно и одинаково.
Хедра решила побороть этот вопрос довольно лобовым способом. Просто добавили возможность нарисовать рамочку вокруг персонажа.
Кто в рамке - тот и говорит.
И пусть вас не обманывает сцена с двумя персонажами. Сначала генерится видео с одной говорящей головой (вторая моргает и кивает), потом загружается аудио, делается новая рамка, генерится, а клипы сшиваются после этого.
А могли бы как в Суно ввести разметку в тексте. Ибо задолбаештся делать диалог с десятком реплик.
hedra.com
@cgevent
Кстати, для Блендора есть новый плагин для текстурирования объектов или целых сцен с помощью SDXL\Flux.
Он, правда, требует ComfyUI для локального запуска, но выглядит очень нарядно.
Код здесь: https://github.com/sakalond/StableGen
А больше информации и инструкций вот тут.
@cgevent
https://openai.com/index/introducing-codex/
— Codex — AI-агент-программист у вас в браузере
— может работать над несколькими задачами
— под капотом модель Codex-1 , основанная на o3
— можно подключать свой GitHub аккаунт, чтобы давать доступ агенту
— Plus юзеры пока не получат доступ, выкатят скоро.
— For developers building with codex-mini-latest (МИНИ), the model is available on the Responses API and priced at $1.50 per 1M input tokens and $6 per 1M output tokens, with a 75% prompt caching discount.
А вот и первые ласточки применения ИИ в новой нормальной рекламе.
Гугл кормит свои видосы в Гемини.
Она смотрит, где юзер больше всего залипает, так называемые Пиковые Точки.
В каждом видео есть моменты, которые требуют наибольшего внимания, и зрители часто переходят сразу к этому разделу или вскоре уходят. Эти моменты также были бы самым идеальным местом для показа рекламы и получения наибольшего охвата, поэтому YouTube вводит «Peak Points».
Гемини теперь знает про вас не только что вы смотрите, а как вы смотрите и на что вы смотрите. И ну вставлять рекламу.
1Xbet такие: жалкие плагиаторы.
https://9to5google.com/2025/05/15/youtube-ads-gemini-peak-points-placement/
@cgevent
Вышел Kandinsky 3D. Модель для генерации 3Д-мешей.
Картинки нарядные, но я сам попробовать не могу - ну нет у меня sber id.
Поэтому жду вас с результатами в коментах.
А пока держите ну очень годную статью про разработку Kandinsky 3D: там хороший срез этого направления на сегодняшний день по всем решениям.
Меня прям интригует заточенность на САПР\CAD и вот это:
"Кроме того, мы работаем над редактором, который позволит совершенствовать сгенерированные объекты без их экспорта в сторонние инструменты. Появится возможность частично перегенерировать модель — например, заменить только отдельный элемент, не трогая всё остальное.
И это ещё не всё: в планах — разработка разных вариантов ретопологии (упрощения и оптимизации 3D-модели), расширенные настройки генерации и множество других улучшений, которые сделают инструмент максимально гибким, быстрым и удобным для разных сценариев использования — от геймдева до 3D-печати."
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/908820/
@cgevent
Алибаба бахнули в сеть различные пожатые кванты для Qwen 3.
Все это поддерживается в Ollama и LM Studio.
Полная коллекция версий и форматов тут:
https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-67dd247413f0e2e4f653967f
@cgevent
Коль скоро мы тут за графику и мозги в основном, держите довольно хорошо известную оптическую иллюзию.
Один из способов, с помощью которого наша нервная система воспринимает движение, - это так называемый фи-феномен. Эта неврологическая система превращает быстрые последовательности изменений цвета или яркости в нечто более глубокое, например в общее ощущение того, что что-то изменило положение.
Наиболее глазастые и пронырливые могут попросить у chatGPT команду ffmpeg, которая разложит видео на кадры:
ffmpeg -i input.mp4 frames/frame_%04d.png
Они же смогут заметить, что меняется не только цвет, но и по самому краю "ползет" тонкий контрастный контур разного цвета.
Но это не так важно, мы просто наблюдаем, как движение цвета в неподвижной форме, превращается в наших кожаных мозгах в движение самой формы. Кстати, стрелки можете закрыть пальцем, они вообще не играют роли.
А я попросил chatGPT сбацать мне питонг-скрипт, который разбирает видео на кадры и собирает их обратно в рандомном порядке. Иллюзия тут же пропала.
Всем критического мышления с утра.
Кому интересно, тут больше теории.
@cgevent
OpenAI обновили документацию про то, какую модель оптимально использовать в том или ином случае.
GPT-4o - Омни-модель для мультимодальных рассуждений в реальном времени в повседневных рабочих процессах.
GPT-4.5 - более широкие знания и лучший контроль тональности ответа - идеальное решение для письма, кодирования и быстрого решения проблем.
o4-mini - Быстрые, экономичные рассуждения для кода, математических и визуальных задач.
o4-mini-high - это o4-mini с дополнительной глубиной для более сложных технических ответов.
o3 - самый мощный движок для сложного, многоступенчатого анализа.
o1-pro - устаревшая(legacy) модель, настроенная на длительную аналитическую работу с высокими ставками.
https://help.openai.com/en/articles/11165333-chatgpt-enterprise-models-limits
Не скажу, что стало сильно понятнее, но по ссылке есть примеры промптов и четко указаны лимиты для каждой модели.
@cgevent
Добавил номер +18334363285 в контакты.
Зашёл в вотсап, в чат с этим номером.
Попал в бота Perplexity AI.
Сижу зачем-то генерю котиков, вместо того чтобы спрашивать умныя вопросы (нет ума, не вопросов).
Картинки генерит ловко, мне кажется там Gemini 2.0 Flash для этого.
Но вот редактировать не умеет.
Все бесплатно.
В чем подвох?
@cgevent
ИИ читает спикера за секунды, угадывая успех выступления по первым фразам.
Модели GPT и Gemini оценивают научный доклад уже после 15–60 слов — и попадают в точку.
До сих пор сверхвозможности больших языковых моделей мы видели в «текстовом океане» — когда нужно осмыслить миллиарды слов. Новая работа Michigan State University показала, что те же модели не менее точны в микромире: по первым двум-трем предложениям (≈ 1-5 % текста, меньше полуминуты речи) они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Иными словами, ИИ выхватывает те самые сигналы, по которым мы подсознательно решаем: «слушать дальше или переключиться». Это приближает к эмпирической проверке популярного «7-second rule» Роджера Айлза (авторы уточняют: точное число секунд условно) - популярный постулат о публичных выступлениях, ораторском мастерстве и деловом общении:
«Слушатели (или собеседники) составляют первичное и часто стойкое мнение о спикере за первые семь секунд после его появления».
Hunyuan 2.5: 3D-генераторы. Гонка продолжается. Часть 4
Диванные мысли. Гонка 3Д-генераторов сейчас в самом разгаре. Этакий 2023 года для картинок.
В отличие от картинок, где сейчас битва идет уже за конкретные детали(текст, пальцы, лица) и пост-редактирование, у 3Д-генераторов все впереди.
Ибо порождение 3Д-сетки - это не финальный, а более чем промежуточный результат, я бы даже сказал, начальный. Ведь дальше эту 3Д-модель (в отличие от картинок) рано показывать пользователю\миру, а предстоит отправить в длинный пайплайн:
Ретопология
Развертка UV
Текстурирование до годного (разрешения)
Риг
Скиннинг
Лицевой риг(отдельная тема)
Если ваши фантазии не идут дальше 3Д-принтера или расстановки болванов в метаверсике или VR, то вы почти у цели.
Но взрослые мальчики ожидают, что весь этот взрослыйпайплайн постепенно будет пристегиваться к 3Д-генераторам.
И тут я опять взвою вопросом: будут ли Deemos, Tripo, Hunyuan или Trellis изобретать свою Web-Maya или Nano-Blender внутри своих платформ, или кто-то типа Адобченко с готовым 3Д на борту прикрутит генерацию внутри имеющихся пайплайнов.
Понятно, что путь опенсорса лежит через плагины к Блендору.
Но я также подозреваю, что кто-то из больших игроков рано или поздно прикупит один из 3Д-генераторов и сделает свое решение.
Например Фрипик или Креа, у которых очень много денег сейчас.
@cgevent
А зачем размениваться на какие-то сторонние сервисы для просмотра 3Д-моделей в предыдущем посте?
Идем в о3 и говорим:
а сейчас напиши мне код, для "OBJ VIEWER" который я смогу запустить в Canvаs и увидеть 3Д-модель. Там должна быть галочка "включить показ edges" ну или wireframe mode
сделай кнопку загрузить с компьютера
Бах! В канвасе, который он сам же и открыл появляется код на реакте и кнопка Preview. Жмем ея, видим наш 3D-viewer, загружаем нашу маску лица, включаем галку wireframe - и все работает!
Год назад разговор зумеров: слушай, есть такие прикольные аппки для вот этого и этого и этого.
Через год от сейчас: хочу аппку, которая делает вот это.
АПАЖАЛСТА!
@cgevent
Купон на 20 баксов на fal.ai
Можно генерить видео.
Ещё работает:
https://t.co/EgEcrNuWh3
Для гиков. Крафтовые нормали на видео.
Композеры и те, кто в опен-сорсе оценят.
Выше пример вытаскивания нормалей из видео, сгенеренного Сорой. Выглядит очень гладко и не кипит.
По ссылке есть код, веса и даже демо:
https://normalcrafter.github.io/
И много примеров.
@cgevent
Немного примеров из нового Клинга 2.0
Все отмечают нормальную динамику и уход slow-motion движения на видео, которым грешили все генераторы прошлого года. Тут Клинг скорее в роли догоняющего, но это все равно отлично, ибо эпоха слоу-моушен-трейлеров уходит.
@cgevent
Кстати, скоро будет версия Imagen4(который уже сейчас живёт в приложении Gemini), которая будет в 10 раз быстрее Imagen 3.
@cgevent
Нейродедовость
Промпт: A stylized figure of a [SUBJECT] made of glowing, abstract red and orange energy particles, with radiant and bright illumination effects, set against a deep, dark background. The subject appears translucent and ethereal, with dynamic lighting, shimmering, and a sense of cosmic elegance in portrait mode
Подставляете вместо subject любую нейрохрень. Можете потом забрать раскучерявленный промпт из chatGPT и кормить его в другие генераторы.
Фас - Gemini\Imagen3
3/4 - chatGPT
Люблю частицы.
И большого Лебовскаго.
@cgevent
Stability AI внезапно выпускают в опенсорс генератор музыки/семплов адаптированный под генерацию на ARM процессорах. Это значит, что на мобилках теперь можно делать семплы длинной до 11 сек, без доступа к интернету и других нужд.
Звучит кстати вполне неплохо, нареканий по железному звуку нет.
Подробнее тут
Нейропрожарка
Подписчик Дмитрий прислал музыкальный клип. Прожариваем в коментах, фразы начинаем "На мой взгляд..". Кто начинает тыкать в автора, идет в бан. Прожариваем клип, а не автора.
Этот клип — моя личная интерпретация песни «Homay» от Ay Yola, созданная полностью с помощью нейросетей. Вдохновившись оригинальной композицией, я решил воплотить визуальный образ, который, на момент создания, ещё не был представлен в сети.
Процесс создания:
• Генерация изображений: Midjourney v7.
• Озвучка: Dreamina.
• Анимация: Runway, Kling, Luma, Higgsfield.
• Постобработка: Photoshop.
• Монтаж: CapCut.
• Апскейл: Topaz, Magnific.
Особое внимание уделено сценам с элементами сюрреализма и танцами, где возникли определённые сложности с артефактами. Тем не менее, цель была — передать атмосферу и погрузить зрителя в традиции народной культуры.
В процессе было сгенерировано более 500 кадров, из которых в финальную версию вошли около 40. На каждый из этих кадров пришлось по 3-5 дублей анимации, что в сумме составило порядка 150-200 анимированных сцен.
Этот проект — не коммерческая работа, а скорее творческий эксперимент, позволяющий исследовать возможности нейросетей в создании видеоконтента.
Качество тут: https://youtu.be/0qxHlxkAz5I
@cgevent
Лето. Питер. AI
26 и 27 июня в Питере пройдет Conversations 2025 — конференция по разговорному и генеративному AI для бизнеса и разработчиков.
Что в фокусе?
🔥 4 трека: технологический, продуктовый, бизнес-треки и, впервые на конференции — стартап-трек, где команды поделятся историями успеха и представят свои GenAI-решения заказчикам и инвесторам.
Немного спойлеров:
🔵 LLM на Госуслугах. Цель, путь и результат. Как ожидания столкнулись с реальностью. Госуслуги x РТ Лабс
🔵 От RnD к продукту: почему крутая модель — еще не фича? Сбер
🔵 Как ATOM обучает автопилот для электромобилей с помощью ML-платформы Selectel: опыт и решения. Selectel & АТОМ
И еще 35+ докладов от экспертов Skyeng, книги билайн, red_mad_robot, Яндекс, Газпромбанк, БКС, Cбер, Битрикс24, Just AI, Artefacto и многих других. Полная программа тут.
Также в эти даты пройдет награждение Generation AI Awards 2025 — первой в России премии, посвященной применению генеративного AI в бизнесе 🦾 Ну как такое пропустить?
📌 Подробности и билеты по ссылке.
Специальный промокод на скидку 10% для наших подписчиков: C25METAVERSE
Интернетик полон новых забав.
Подаем на вход chatGPT изображение, говорим "опиши его и сделай картинку по описанию". И так 73 раза.
Получается игра в испорченный телефон. Картинка "уплывает" от оригинала.
Я игрался с этим примерно полтора года назад, когда в chatGPT еще был DALL·E 3. Было интересно поглядеть, в какие архетипы он уводит картинку - писал скрипт на Autohotkey, который сохранял картинку и сувал ея обратно в chatGPT.
Обнаруживались уход в цветы из чорного квадрата, подъем камеры наверх, определенные ракурсы и библейские облака.
Сейчас описание и генерация картинок стали точнее. Но мне вот за ИИ обидно. Попробуйте кожаному на словах описать картинку и попросить нарисовать по словесному описанию, потом показать картинку другому кожаному, и попросить его описать, ну и так далее. Думаю хватит двух итераций, чтобы "напеть Шаляпина".
Так что шутка не очень смешная.
Но занимательная..
@cgevent
С утра посмотрел интервью-подкаст с Nikolay Savinov, ко-лидом команды тренировки длинного контекста Gemini в Google. Несколько заметок:
— Почему 1 миллион токенов контекста, для маркетинга? Нет, потому что на тот момент было 100 тысяч токенов, и хотелось поставить амбициозную цель не в 2-3 раза выше, а на порядок.
— Ждать ли контекста больше 1-2М токенов? Они уже пробовали 10M, и оно работает, но будет стоить очень дорого и требует огромного количества железа/мощностей, потому пока не предоставляют как услугу. Nikolay сказал, что ждет ещё как минимум один алгоритмический/архитектурный прорыв, который позволил бы приблизиться к 100М супер-надёжного контекста; 10M скорее всего смогут дожать инженерными оптимизациями того, что уже есть. И вообще несколько раз упоминал, что инженерная составляющая безумно важна, и что нужна тесная связь команды, разрабатывающей железо (TPU), и команды разработки архитектуры моделей.
— Бенчмарк Needle-in-a-Haystack уже давно выдохся и никого не удивляет (что это такое — писал тут), и он не отражал реальные запросы к длинному контексту. В нём в обычный текст вставляли очень явно выделяющийся неуместный кусок и потом задавали про него вопрос. В реальных же практических кейсах тексты обычно более однородны, и модель заведомо не может понять, какая часть пригодится в будущем — можно сказать, что в тексте много отвлекающих частей, которые занимают «внимание» модели. Google уже выпустили бенчмарк под это, OpenAI даже успели его взять и модифицировать — теперь будем следить за ними.
— Почему модели могут принимать на вход сотни тысяч токенов, но выход зачастую ограничен 8-16 тысячами? (я так понимаю, что интервью записали давно — у 2.5 Pro выход 66k, у OpenAI 100k). Потому что все модели, которые проходят дообучение, обучаются на примерах, где генерация очень короткая. Модель просто выучивает, что где-то вот примерено после такого количества слов ответ кончается. И даже если задача подразумевает более длинный ответ — бум, LLM просто генерирует специальный токен «я всё». Если брать недообученную модель и давать ей 500 тысяч токенов на вход, а потом просить повторить — она это сделает без проблем (потому что не научилась генерировать «короткие» ответы).
— Nikolay отметил, что они не наблюдали проблему lost in the middle, когда модель хуже находит информацию из центра текста по сравнению с началом или концом. Интересно, означает ли это, что тип механизма внимания в GPT (по крайней мере старых версий до 4o) и Gemini существенно отличаются?
Есть такой подреддит r/ChangeMyView: его правило простое - автор делится твёрдым убеждением, а комментаторы стараются аргументированно изменить его точку зрения; если у них выходит, автор награждает их ачивкой – «дельтой» (∆), что на сабе считается символом убедительности и интеллектуальной добросовестности
Благодаря жёсткой модерации и культуре вежливой полемики сабреддит давно служит «полигоном» для тренировки аргументации
Учёные провели секретный эксперимент на Reddit: они создали тринадцать аккаунтов-фейков с двумя координирующимися языковыми моделями на каждый аккаунт:
– Первая сканировала историю постов каждого оппонента, вычленяя вероятный возраст, пол, мировоззрение и эмоциональные триггеры
– Вторая, исходя из этого профиля, генерировала ответ, рассчитанный на максимальное изменение мнения
С ноября 2024 года боты оставили около полутора тысяч комментариев и получили более сотни «дельт» - свидетельств того, что авторы исходных постов действительно поменяли позицию. Для сравнения: среднестатистическому участнику сабреддита нужно в шесть раз больше попыток, чтобы добиться таких результатов
Эффективность объяснялась не только персонализацией - LLM «подстраивались» под стилистику Reddit, включая сленг («TL;DR» в начале, саркастические сноски в конце). При этом боты часто изобретали биографии: один позиционировал себя как «жертва изнасилования», другой - как «белая женщина в почти полностью чёрном коллективе», третий - как рядовой муниципальный служащий и тп – такие «галлюцинации» повышали эмоциональную убедительность
25 апреля 2025 года модераторы r/ChangeMyView обнародовали список подозрительных аккаунтов и черновик статьи «Can AI Change Your View?». Началась бурная дискуссия о границах этики: пользователи сочли эксперимент манипуляцией, университетская комиссия вынесла исследователям предупреждение, и теперь люди требуют изъять работу из публикационного процесса
В интернете будущего, нейронки будут спорить с нейронками, получается так
OpenAI дали бесплатный доступ к облегчённому Deep Research
Новая lightweight модель, основанная на o4-mini, позволила дать доступ всем пользователям, даже бесплатным. Бенчмарк дали ровно один — по нему новая модель чуть хуже по качеству чем обычный Deep Research, но даёт заметное улучшение по сравнению с o4-mini, при этом отставая от o3. Но, в отличие от o3, lightweight модель даёт формат deep research, который местами очень нужен.
Доступ уже раскатывают, но доступно всё ещё не всем, дают пять запросов в месяц (до апдейта Plus подписчикам давали 10). Платных пользователей тоже не оставили в обиде — после того как истекают запросы к большому Deep Research, пользователей переключают на облегчённую версию. Это позволило увеличить лимиты с 10 до 25 на Plus и Team подписке и с 100 до 250 на Pro подписке, правда лимит теперь для обеих моделей.
Что-то много у них релизов на этой неделе, похоже OpenAI получили гигантскую поставку GPU
@ai_newz
Кстати, Gemini и chatGPT умеют компилировать статьи в формате Latex (кто из академии поймет).
И показывают его в Canvas
Надо просто попросить:
объясни мне формулы для аттрактора Лоренца, используй Latex для написания формул
Gemini отдает правильный код с первого раза, chatGPT (о3) отдал со второго.
Просто просите их отдать файл в формате Латех, а потом идете на
https://www.overleaf.com/ и вставляете (или открываете) там. Жмете Recompile.
П-Профит. В П-Пдф.
@cgevent
Wan 2.1 + Vace
Для к гиков. Похоже, что эта связка далеко пойдет. Опенсорсный (с кодом) контролНет для видео.
Про Vace писал вот тут.
Я удивлен, как он дорисовал глаза, ведь на исходнике они закрыты.
Проблема в тайминге. Wan не умеет в длинные видео.
Но я скора запощу про того, кто умеет в бесконечные видео.
Сурс
@cgevent
Раньше я больше писал про нейрофизиологию, мозг и разные научные штуки. Сейчас, каюсь, немного утонул в череде новых продуктов, фич и красивых картинок с видосами. Обещаю вернуться, есть три поста про психологию.
Кому хочется не бегать по верхам, а залезть вглубь — к основаниям разума, мышления, сознания — есть канал, который тихо копает в эту сторону: @eternalmind.
Там нейробиология, книги, статьи, лекции, старые забытые концепции, редкие находки. Всё, что может быть кирпичиками на пути к сильному ИИ - если подходить к делу не как к гонке, а как к философскому конструктору.
Автор идёт по следам Хокинса, Лекуна, и дальше - туда, где ещё даже нет тропинок. Канал для тех, кто хочет не просто смотреть на то, как обучают модель, а понять, как вообще работает разум.
Пообщались с Павлом, я еще вернусь к его постам, ибо сам не успеваю залезть вовнутрь.
Заходите на @eternalmind
Ладно, прекращаю ломать chatGPT (o4-mini).
Вот вам последний бесполезный (но не факт, что воспроизводимый) трюк с генерацией нескольких картинок.
Говорю, сделай мне видео cat in the hat
Не могу, грит, видео, могу GIF.
Довай!
Тут она, как псих, начинает генерить полноразмерные картинки безумных котов, причем одни квадратные, другие стоячие. Браузер нагревается, она не успокаивается. В рассуждениях у нее "надо сделать 6-8 картинок". Делает 9 штук. В рассуждениях пишет "чо то бардак с именами файлов". Думает, и выдает мне потрясную гифку. Она в следующем посте.
Но результатом - 9 консистентнейших бесполезных котов.
Три последних, это попытка сохранить лицо и все-таки сделать гифку. После чего пишет
I’m currently hitting the platform’s rate limit for generating images and can’t produce new frames right now.
Довел до истерики все-таки.
@cgevent
Рендер или видео?
Если вы все еще сторонник рендера, то это полностью опенсорсный(!) рендер.
Комплектующие, CAD-исходники и все спецификации есть на GitHub
Весь SDK доступен тут.
Называется эта тварь Фурье N1, весит 38 кг, ростом всего 1.3 метра, но бегает уже со скоростью 3.5 км/ч.
Коль скоро исходники открыты, каждый может сделать себе Дзюбу.
Битвы робатов не за горами, а фильм Real Steel становится все ближе.
@cgevent