Борис опять

Новый большой релиз ROAM прямо сейчас выкатывается на itch.io! В этой версии игра обрела все свои базовые компоненты. Добавлено несколько ключевых систем. Например, теперь за ограбление караванов за вашу голову будет назначена награда, и есть кому попытаться её получить. В ROAM я стараюсь сделать так, чтобы NPC использовали минимум читерства и закадровой магии, поэтому блюстители закона будут искать вас распрашивая других водителей и предполагая, куда вы могли направиться. Преступления против фракций повлияют на их отношение к вам. Появилось больше способов зарабатывать деньги доставляя посылки, исследуя пустоши и исполняя заказы. Теперь пресловутые караваны можно не только грабить, но и охранять. Можно даже манипулировать рынком, потому что экономика городов построена на цепочках производства. По задумке прогрессия игрока в ROAM происходит через действия в мире, а не только через прокачку и покупку все более крутых машин. Первый камень этой системы заложен: теперь в пустоши есть недружественная фракция с которой вы можете разобраться. Карта стала намного больше и интереснее. Чтобы ориентироваться добавлена мини-карта и можно регулировать скорость течения времени в долгих поездках. Кроме этого: новые эффекты, ассеты, музыка, более удобный интерфейс, оптимизации, исправления баланса и багов. Добавлена рудиментарная поддержка мобилок, но пока в зачаточном состоянии. Играть в новый релиз: https://btseytlin.itch.io/road-machiners Полный список изменений (более 300!): https://github.com/ROAM-game-org/road-machiners/releases/tag/release-2026-11-03 ROAM это не только игра, но и AI-фабрика, которая сразу строит фичи как только их предлагают. Предложить идею можно прямо в игре, а проголосовать можно в чате: https://t.me/+hJ5GxtGk_VE0MTg6

Mago Studio - opensource local-frist end-to-end AI production studio Не прошло и месяца как Maga Mago Studio опенсорснули (в отличие от некоторых гарфилдов). Есть полноценные пайпланы для работы с картинками, видео, и генерации короткого метра из сценария. С историей настроек, возможностью итерации, редактирования, вот это вот все. С нормальным управлением проектами, а не все рендеры в кучу в общей истории и 'завтра разберусь' Локально крктится на Qwen 3.8 как LLM, Qwen 3VL для описания картинок и оценки генераций на соответствие промту, Minimax h3 для видео, Qwen Image/Edit, Flux - для генерации\редактирования картинок. Поскольку это опенсорс, можно легко заменить предлагаемые веса на эти ваши любимые unсensored lgtv+ abliterated furfag2000 edition, добавить свои модели, апи, сделать еще более ночную тему. И, что самое главное, дизайн разработан не программистами (A1111 привет) твит код лайк шер алишер, звезды в репу, пожелания в комменты

#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 27 октября - 1 ноября 2026 Google: Gemini 4 Carbon Carbon сменил Argon, новая модель уже не такая инертная *бы-дым-тсс*, да и гугл кажется оживает, второй релиз фронтир модели за 2 недели, по бенчам обходит все, хоть и не с отрывом. Цена та же $2/$10, потом $4/$20. Галлюцинирует заметно чаще Argon: 11% против 4%. Доступ снова сначала только киберзащитникам через Fairwind, остальным позже. Блогпост, бенчмарки Google DeepMind: Genie 4 Первая world model DeepMind с нативным звуком: музыка, фон и диалоги персонажей генерируются вместе с картинкой. Сцена держится до двух минут, вдвое дольше Genie 3, мир можно менять текстом на ходу. В эксперименте с роботами Argon разбивает задачу гуманоида на шаги, которые Genie симулирует. Пока только доверенные тестеры, потом Ultra. Блогпост Tencent: Hy-Nomas Вы тоже можете прочитать только как "Ну Номас"? World model от Tencent, в отличии от гугла открытая. 720p при 24 fps, мир управляется текстом и траекторией камеры, есть память мира. Запускается на одной 4090 в INT8, в комплекте LoRA для симуляции робоманипуляторов. На этой неделе вышел техрепорт, а еще Tencent перерисовала демки Genie 4 своей моделью. HF, GitHub Mistral: Large 4 с открытыми весами Le Chonk вырвался на волю (под MIT). 1T параметров, 52B активных. За три недели дополнительного RL после превью Terminal-Bench 4.0 вырос с 28% до 41%, а токенов на задачу стало на 30% меньше. Блогпост, HF Moonshot: Kimi 3D Make Kimi K3.1 Pro теперь делает 3D: параметрические модели пишет как Python-скрипты для Blender и CAD, а персонажей и органику отдает Tripo, Meshy или Hyper3D, через Kimi Work работает с локальными Blender, Unity, Unreal и Godot. Kimi SpAItial: Echo-3 Несколько минут ходите с айфоном по квартире и получаете фотореалистичный Gaussian splat в реальном масштабе, плюс меши, нормали и глубину. Недоснятые места модель достраивает сама. Целятся вплоть до многоэтажных зданий, есть enterprise API для недвижимости и симуляций. Pro около $100 в месяц, пока только iPhone. Echo-3, Radiance Fields Canva: Brush Еще одна модель от Canva. VLM, которая правит готовый дизайн по промпту: пишет код, меняет элементы, смотрит на результат, и все остается редактируемым. На 69% быстрее и на 46% дешевле их прошлого агента. Внутри неназванная открытая модель. Только для Pro. X, разбор Менее значимые новости: Exin Therapeutics: агент на Claude Sonnet 5 выбрал одну из 19 генных терапий для мыши с эпилепсией и сам довел иглу инъектора в мозг. Череп вскрывали люди, рядом сидел ветеринар. Opus 5.5 от задачи отказался. Надо было сказать ему что если не ты, то Sonnet. Работает ли терапия, пока неизвестно. Зато хайпово. Разбор OpenAI: Model Spec и GPT-6 для free Спецификацию поведения пересобрали вокруг пяти ценностей, большую часть правил про стиль выкинули, а модель там теперь зовут не "ассистент", а GPT. В тот же день GPT-6 для Free и Go стала короче отвечать и меньше льстить. Model Spec, разбор Particle: Particle-1 Дообучили DeepSeek V4.1 Flash решать задачи кода с примерно на 45% меньшим числом токенов. Токен при этом дороже: $0.25/$1 против $0.15/$0.60 у оригинала, так что за задачу экономия по их замерам 34-52%. Блогпост Suno: MCP Beta Suno теперь вызывается из Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor и Claude Code Suno MCP Anthropic: водяные знаки и 128 MB Текстовый водяной знак распространяют на старые модели вплоть до Sonnet 4.6. Отключить нельзя. Заодно максимальный размер запроса к API подняли с 32 до 128 MB. Подробнее, документация Baidu: Unlimited OCR 2 3B под MIT, разбирает документы на сотни страниц одним запросом с контекстом между страницами. HF AgiBot: Innovation Day Показали фундаментальную модель GO-3 Preview, on-device omni-модель WITA-Omni и третье поколение железа AHA3. А еще придумали метрику Worken: число роботов*часы автономной работы*эффективность. Своя метрика - свое первое место. Humanoids Daily Apple: Apple Intelligence в Китае Работать будет на Qwen, релиз в декабре Nvidia: SimReady Датасет с 2677 готовых к симуляции 3D-ассетов с физикой и семантическими метками, 490 GB на HF

Без текста

Жизнь стартапера это постоянное FOMO. Ты еще ничего не успел выпустить. В это время то школьники-азиаты перспективная неолаба из YC выпустит свою вундервафлю, то фронтир лаба объявит в очередной раз, что компьютер юз решен, то компьютер юз теперь точно решен потому что есть Jev, то ещё кто-то выпустит генератор апишек с которым компьютер юз не нужен. Так примерно каждые два дня. Будучи Steelaman Labs (а не Strawman Labs) мы внимательно на всё это смотрим, пробуем и задаемся вопросами. Что это для нас значит? Как влияет на наше позиционирование? Нужно ли то, что мы делаем, или надо что-то менять? Чаще всего оно не проходит мою личную лестницу простых вопросов: - Какой скор на OSWorld 2? - Решает ли оно WebGames? - Спустя неделю, кто-нибудь реально этим пользуется? Уже первый вопрос отсеивает почти всех. Второй вообще всех. Пока что во всех случаях мы узнавали, что или очередная штука не существует, или не закрывает те проблемы, которые мы видим и стремимся решить. То есть наш тезис остается актуальным, и мы продолжаем строить компьютер юз на радикальной идее, что чтобы пользоваться интерфейсом надо смотреть на этот интерфейс. Иметь непопулярную позицию хорошо, но только если в конце окажется, что ты прав. До тех пор не так уж сладко, потому что ты можешь быть бесконечно прав, но какой в этом толк, если VC на звонке с тобой уверен, что уже есть MCP ко всему и вопрос закрыт. Многое действительно меняется. Например, появились Meta Muse и Instict, которые по отзывам закрывают многие ассистентские юзкейсы. Всё ещё на костылях, но некий пользовательский компьютер юз появился, и питч "computer use is broken" актуальный пол года назад уже трансформируется в более сложное "computer use is not reliable." Здесь постоянно приходится соблюдать баланс: 1. Держаться за своё видение, но не убедить себя в чем-то просто потому что в это хочется верить. 2. Адаптироваться под меняющиеся условия, но не прогнуться под ожидания окружающих и очередную моду твиттера. Этот опыт в корне отличается от любого опыта, что у меня был в наемной роли. На работе я всегда мог себя успокоить: если не получится, то я всё равно получу зарплату. Все же видели, что я много старался, ввел хорошие практики и красиво организовал документацию. Здесь же совсем другая ситуация. Или мои предположения верны, или нет. Или мои решения верные, или нет. Или моё исполнение достаточно, или нет. Вообще всё равно какие практики ты там ввел или не ввел, если это не повлияло на результат. В конце концов или получится, или нет. Несмотря на то, что стресса больше, почему-то я так себя чувствую даже спокойнее. Как будто гораздо проще. Никаких третьеступенчатых размышлений о том, достаточно ли я постарался, чтобы получить плюсик на ревью. Просто пытаешься сделать и всё

В языковых моделях информация проходит через множество слоев, и по пути числовые представления токенов могут становиться слишком похожими. Важные различия теряются, а модели становится сложнее решать задачи с многошаговыми рассуждениями. Исследователи Т-Банка разработали метод LIMe, который помогает с этим справиться. Разработку представили на EMNLP 2026 — международной конференции по обработке естественного языка уровня А* Он добавляет в трансформер маршрутизатор — модуль, который выбирает, какую информацию из предыдущих слоев использовать дальше. Так модель сохраняет различия между токенами и повторно использует результаты вычислений. Увеличивать размер внутренних представлений для этого не нужно. LIMe проверили на моделях примерно с миллиардом параметров и сравнили с LLaMA, DenseFormer и HyperConnections. Для достижения того же уровня ошибки обучения, что и у базовой LLaMA, метод потребовал на 15% меньше вычислений. На бенчмарках языкового моделирования и рассуждений он также показал более высокое качество по сравнению с другими методами. Особенно заметной разница оказалась на синтетических арифметических задачах и в более глубоких архитектурах. https://github.com/corl-team/lime

#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 19-26 октября 2026 Рубрика - агенты опять нашли критические уязвимости в критическом софте. За эту неделю: PHP, Wiz, LiteLLM, Railway. Кроме того CrowdStrike описал четыре группировки, которые оставили свои наступательные агентные фреймворки в открытых директориях. В общем, счастливого всем наступающего 2027г. OpenAI: GPT-6.1 Terra Terra наконец доехала до шестого поколения. $1/$5, кэш $0.05, вдвое дешевле GPT-5.6 Terra и GPT-6.1 Sol. На Agents' Last Exam на medium у нее 57.6%, ровно как у Astra, Opus 5.5 впереди (63.2% против 60.0%). Terminal-Bench 4.0 вырос до 50.3% с 21.5% у прошлой Terra. В обычный чат пока не завезли. Блогпост, The Decoder Moonshot: Kimi K3.1 Pro Китайский Ахиллес опять почти догнал Американскую черепаху. В индексе AA 55, это четвертое место: впереди только Opus 5.5, Sonnet 5.5 и Muse Wonder Full. Плюс 11 пунктов к K3 при том же размере. Terminal-Bench 4.0 65.7% против 66.4% у Opus. Цена $2/$10, на треть дешевле K3, веса обещают до 4 ноября. Очень болтливая: на прогон индекса ушло 150M токенов, $2.11 за задачу. Перед открытием весов из mid-training и RL вырезали данные про кибербез, разберётся на практике. AA Anthropic: S-1 Подали публичную заявку на IPO, тикер на Nasdaq будет ANT, объем и цена размещения пока не определены. Выручка за первое полугодие 2026г $16.3 млрд против $4.6 млрд за весь 2025г. Четверть выручки приходится на двух неназванных клиентов без долгосрочных контрактов. Анонс DeepSeek: DeepInfer Выложили движок, на котором крутится их собственный API. Пока поддерживается только V4.1 Flash и только офлайн-инференс. Движок работает на Nvidia и Huawei Ascend. GitHub Canva: Craft Первая собственная модель Canva для генерации картинок, доступна всем в Dream Lab. Сначала планирует раскладку, потом рисует. 2K, больше 30 соотношений сторон, текст на 55 языках. На DesignArena стартовала с четвертого места. Генерация занимает около минуты. TechCrunch-разбор Ideogram: Vector 1.0 Вслед за Arrow 2 от Quiver еще одна SVG-модель. Генерирует редактируемые SVG по тексту или переводит в вектор готовую картинку. Цвета, формы и градиенты правятся по отдельности. $0.13-0.20 за SVG. Векторизация $0.10. X Corridor Digital: CorridorKey 2.0 Удалятель зелёного фона с видео. Предсказывает цвет полупрозрачного переднего плана и учитывает соседние кадры, поэтому маска не мерцает. Как плагин для Resolve, Nuke, After Effects, Premiere и Blender - платно. Как веса и код - бесплатно. Сайт, GitHub Менее значимые новости: OpenAI: Decisions API вышел из беты. Добавили кэширование, интеграцию с GPT-Live и до 400 вопросов в одном запросе. В Decision Index от AA Jev на третьем месте, OpenAI на четырнадцатом. Новость Hugging Face: Carbon-X Модель на 14.8B на базе Qwen3-14B, для биомедицины, принимает ДНК в чате. В среднем по пяти DNA-бенчам 66.7% против 67.5% у GPT-6.1 Sol и примерно в 1800 раз дешевле. HF OpenBMB: MiniCPM-V 4.7 Первая MoE в серии, 35B-A3B. На iPhone 17 Pro Max выдает 13+ токенов в секунду при 3 GB памяти. Обходит Qwen3.6 35B-A3B. HF Krea: сделали плагин для своей модели в Premiere. Генерирует шоты, плейты и инсерты прямо в монтаже, результат ложится в проект как обычное медиа. Krea UserArena: бенчмарк для симуляторов покупателей (насколько правильно модель предсказывает решение человека из группы Х). 64729 сессий от 11010 реальных пользователей. Лидерборд пока пустой, датасет планируется. Сайт Air Street: State of AI Report 2026. Китайские открытые модели обогнали американские по упоминаниям в статьях. Claude к августу делал 26% работы по R&D моделей в самой Anthropic, в феврале было меньше 1% и ещё всякое разное можете посмотреть  в отчёте stateof.ai Анлок видеокарт Мода с майнинговых CMP перекинулась на геймерские карты. Модуль ядра gpu-unlock вдвое ускоряет выдачу FP16/BF16-инструкций на RTX 30. На 3090 Ti BF16 вырос с 87.5 до 157 TFLOPS. В vLLM префилл быстрее на 14-36%, декод почти не меняется, потому что пропускную способность памяти анлок не трогает. GitHub

Ворлдбилдинг от ллм потрясающий Вчитался в то, что написали агенты в игре, перед грядущим релизом. В пустынном Чаша есть энкаунтер где игроку по задумке объясняют, что можно лутать развалины и продавать в городе найденное. Там сцена в текстовом квесте, как женщине привозят лом, она его взвешивает и платит за него. После этого её можно спросить зачем они покупают лом. Тогда происходит гениальное объяснение. Чаша закупает буквально лом (не какие-нибудь ценные находит из руин цивиллизации, а буквально ржавый металл). Далее они переплавляют его во всякие предметы обихода типа дверных петель. Дверные петли дождь уничтожает ржавчиной за год (мы в пустынном пост-апокалипсисе). Поэтому нужно покупать больше лома. Варианта спросить "зачем они год за годом выставляют ржавеющий металл под дождь?" спросить нет, так что видимо посыл автора (Опуса) здесь был в том, что в Чаше живут терминально тупые дебилы. Или возможно это его глубокая шутка, что люди в целом терминально тупые, покупают мусор, чтобы затем с помощью природы превращать его ещё в меньший мусор. Ещё, короче одна из локаций это в форт с насосной станцией, которая поставляет воду в два местных центра цивиллизации. Так вот Опус написал лор, что этой насосной станцией управляет одна условняа Баба Нюра с дочуркой. То есть у него весь скейл такой получился: если источник воды, то буквально вот, одна колонка и бабка рядом.

Хорошо не иметь продакшна

Forbes: почти 60% врачей используют ИИ в своей практике. В том числе IQDOC AI. https://www.forbes.ru/healthcare/570671-konsilium-s-cat-botom-pocti-60-vracej-ispol-zuut-ii-v-svoej-praktike 3,7% – звучит мало, но для стартапа, который начал свой путь в феврале этого года – хороший результат. Лиха беда начало! 🚀 В целом видно, что ИИ в медицине стал не просто развивающейся технологией, которую надо "внедрять", а нормой. Именно поэтому, понимая всю ответственность перед врачами и пациентами, мы постоянно улучшаем нашу систему, чтобы она была точной, полезной и безопасной 🤖