Кто упоминает Метаверсище и ИИще

Легенда наконец-то вернулась. Sulfur 3 дотренировали. Реддиторские собрали $10 000 на собственную NSFW-видеомодель. Три месяца спустя её наконец выпустили. И за этим релизом стоит довольно любопытная история. На Hugging Face бахнули наконец-то SULPHUR 3 - версия MiniMax H3, дообученная для генерации порно. Для меня это интересно прежде всего тем, что это полноценный эксперимент по коллективному финансированию дообучения огромной видеомодели, организованный сообществом r/StableDiffusion на Reddit. Началось всё в августе 2026 года. Разработчик под ником FusionCow, ранее выпустивший NSFW-модель Sulphur 2 на основе LTX, объявил сбор средств на создание третьей версии. Задача заключалась не просто в снятии программных ограничений, а в полноценном дообучении модели на специализированном видеодатасете. Разработчики хотели улучшить анатомию, движения, взаимодействие персонажей и другие влажные  аспекты генерации. Для аренды вычислительных мощностей на Vast.ai требовалось $10 000. Уже на следующий день после объявления сбора FusionCow сообщил о $5 800 пожертвований, а спустя несколько дней участники заявили, что необходимая сумма собрана. За взносы от $100 обещали ранний доступ к результатам обучения. Но дальше начались косяки. MiniMax H3 оказалась значительно сложнее в дообучении, чем ожидалось. На Reddit появились отдельные технические обсуждения с весьма красноречивыми заголовками вроде «MiniMax H3 is not training well». Проблема отчасти связана с архитектурой опубликованных весов. H3 распространяется в CFG-distilled варианте, уже оптимизированном для генерации. Дополнительное обучение такой модели может приводить к неожиданному изменению её поведения. Разработчики предупреждали, что полноценный fine-tuning способен нарушить совместимость с существующими LoRA, изменить оптимальные настройки генерации и даже ухудшить некоторые способности исходной модели. Обучающий датасет тоже заслуживает внимания. По заявлениям участников проекта, предыдущую Sulphur 2 обучали приблизительно на 125 тысячах видео, а для SULPHUR 3 планировали почти вдвое больший набор. В обсуждениях называлась следующая структура влажных данных: 60% - реалистичные видеозаписи. 20% - трёхмерная анимация, включая SFM. 20% - аниме и рисованная анимация. На итоге разработка затянулась почти на три месяца. На Reddit начали появляться вопросы, не исчез ли проект вместе с пожертвованиями. Но в конце октября разрабы сообщили о завершении работы, а 1 ноября SULPHUR 3 наконец появилась на Hugging Face. Опубликованы полноценные чекпойнты модели: Base - 40,2 ГБ. INT8 - 20,9 ГБ. W4A8 - 11,4 ГБ. Дополнительный corrector - 7,99 ГБ. Гибридные варианты Ref2VA для работы с референсами. Также предусмотрены кишки для ComfyUI. Сейчас  репозиторий SULPHUR 3 имеет статус gated: для получения файлов необходимо авторизоваться и принять условия доступа. Я авторизовался и запросил доступ, но его до сих пор не дали.  Крутизна опенсорса в том, что если вам не нравится то, что наваяли разработчики, вы можете скинуться деньгами и сделать лучше.  Теперь осталось выяснить, насколько хорошо оно работает. Каллаб ноутбук у меня уже готов, жду доступа к весам.  Источники: Репозиторий SULPHUR 3: https://huggingface.co/FusionCow/Sulphur-3 Начало сбора средств: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vgdqei/sulphur_3_is_looking_for_funding/ Отчёт о сборе $5 800: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vh7ccr/sulphur_3_funding_day_2_58/ Проблемы с дообучением H3: https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vquqtz/minimax_h3_is_not_training_well/ @cgevent

В воскресенье канал никто не читает, поэтому можно немножко набросить, скажем так, офтопа. Я только хочу сакцентировать, хотя это бесполезно, конечно, что пост не про Трампа, а пост про то, в какое безумное время мы уже сейчас живем. Просто не замечаем этого.   Трампа вежливо попросили сохранить переписки с ChatGPT и Grok. Демократы подозревают, что президент советовался с ИИ перед военной операцией. Два демократа в Палате представителей, Джейми Раскин и Роберт Гарсия, направили Трампу официальное пятистраничное письмо с требованием сохранить все служебные переписки с ИИ, включая запросы и ответы. Ибо. В октябре TIME сообщила, что в декабре 2025 года Трамп несколько часов общался с Grok во время встречи с Илоном Маском в Овальном кабинете. И именно: президент пытал ИИ, как жители Венесуэлы отреагируют, если американские военные захватят Николаса Мадуро. Grok типа ответил, что Мадуро крайне непопулярен и многие венесуэльцы будут праздновать его свержение. Ну а дальше вы помните. И Трамп, по словам источников TIME, остался настолько впечатлён прогнозом, что назвал Grok гениальным. Теперь демократы хотят выяснить, какое влияние ИИ оказывает на принятие решений Трампом.  Ну и справедливо берут проблему пошире: Должны ли разговоры президента с ИИ считаться официальными государственными документами? Можно ли передавать секретную информацию коммерческим чат-ботам? Кто получает доступ к таким разговорам? Могут ли разработчики моделей косвенно влиять на государственные решения через ответы своих систем? (Отож!) Кожаные Конгрессмены считают, что все служебные промпты и ответы ИИ должны сохраняться в соответствии с Presidential Records Act. Просто подумайте, если еще умеете, - впервые вопрос о сохранении истории чатов с ИИ вышел на уровень президентских архивов и парламентского контроля Пост не про Трампа, пост про принятие решений в 2026 году. Официальное письмо конгрессменов: https://democrats-judiciary.house.gov/sites/evo-subsites/democrats-judiciary.house.gov/files/evo-media-document/2026-10-28-raskin-rgarcia-to-trump-wh-re-ai-record-preservation.pdf Расследование TIME: https://time.com/article/2026/10/01/donald-trump-2026-interview/ POLITICO: https://www.politico.com/news/2026/10/29/trump-democrats-grok-oversight-01140089 @cgevent

У Клода  нашли "социальный рейтинг" К вопросу о блокировках Антропик-аккаунтов   Среди китайских пользователей Клода распространяется довольно правдоподобная теория: при регистрации аккаунт Claude получает стартовый балл, затем действия пользователя повышают или понижают его. Ниже определенного порога - бан. В списке предполагаемых штрафов: смена IP, ранняя покупка Max, Linux(!!!), частое использование именно веб-версии и Fable. Вылет из аккаунта якобы означает начало "периода наблюдения". По версии китайцев, больше доверия система проявляет к аккаунтам с долгой историей и тем, которые созданы через мобильное приложение. Заметное падение предполагаемого рейтинга якобы запускает дополнительную проверку. Ее возможным признаком пользователи называют внезапный выход из учетной записи с требованием авторизоваться заново. Если подозрительная активность продолжается, доступ могут заблокировать. Для справки: за первое полугодие 2026 года Anthropic сообщила о 11,4 млн заблокированных аккаунтов, 398 тыс. апелляций и 42 тыс. отмен решений. Много постраданцев среди подписчиков? NodeSeek · Гайд с таблицей · Описание защиты Anthropic · Статистика блокировок @cgevent @cgevent

#Сеня_и_Даня_Здесь_Были Вы же помните, что с утра в понедельник нужно хорошо помолиться, чтобы пятница наступила быстрее. А для контекста вот такая вам новость от Дани. Сначала он посчитал, сколько людей должно погибнуть из-за ИИ, прежде чем государство наконец возьмётся за его регулирование. Спойлер - 50 штук. А потом Anthropic объявила о создании фонда для компенсации социальных последствий ИИ, пообещав выделить на него 5% акций компании. По текущей оценке - около $48 млрд. В числе потенциальных получателей помощи - люди, потерявшие все из-за ИИ. То есть сначала Даня прикинул допустимое количество жертв прогресса, а потом решил заранее организовать общак взаимопомощи. https://www.anthropic.com/news/public-benefit-fund Гуманно, чё. @cgevent

#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 5–11 октября 2026 Anthropic: Claude Haiku 5.5 Замыкающая 5.5 линейки. Terminal-Bench 4.0 39.2% против 0.0% (лол) у Haiku 4.5 и 16.4% у GPT-6 Luna, OSWorld 72.4% против 48.9% у Luna, но до Sonnet 5.5 с его 70.6% далеко. Цена как у Luna $0.10/$0.50, кэш $0.01, но после 100К токенов все умножается на пять, тогда как Luna держит цену до 272К. Контекст 1М Позиционируют как субагента и компактор для Opus и Sonnet. Но на реддите уже посчитали: на длинном агентном прогоне Haiku вышел в 12 раз дороже Luna из-за большей цены за токен после 100к и большего потребления токенов. Дешевый токен и маленький расход денег из кошелька - разные вещи. Блогпост OpenAI: математика Математика ВСЁ. OAI выложили 719 манускриптов по 372 задачам от внутренней модели. Задачи серьезные, Филдсовские лауреаты в слезах. В среднем три часа thinking-компьюта на результат. В Lean формализовано 42%, три работы уже отозвали из-за ошибки знака, 14 починили. У многих математиков очень сложные отношения с этим релизом и самоидентичностью. Блогпост, GitHub, HN Mistral Le Chonk Large 4 "Самая умная модель за пределами США и Китая"🇪🇺🇪🇺🇪🇺 на триллион параметров: 1T-A52B MoE, text+image, 160 языков, обучена на 3800 Grace Blackwell в датацентрах ЕС. В индексе AA 38, то есть уровень DeepSeek V4.1 Flash и GPT-6 Luna. $1.36/$4.18, первые две недели вдвое дешевле. За задачу выходит в 4 раза дороже GLM-5.3-Flash и DeepSeek Flash с тем же интеллектом. Веса обещают к концу месяца. Пока превью в API. Блогпост, AA Reflection AI: Beam Вторая попытка сделать американский открытый фронтир после Inkling. 501B-A23B по их таблице уровень GLM-5.2 при в 3 раза меньшем компьюте на инференсе: Terminal-Bench 2.1 80.1 против 81.0 у GLM-5.2, SWE-bench Verified 80.9. Проблема в том, что GLM-5.2 вышла в июле и уже сменилась 5.3, а Kimi K3 и DeepSeek V4.1 Flash обгоняют Beam почти по всем строкам их же таблицы. Жаль не показали как рвут Llama3. Веса будут позднее, пока вейтлист. Блогпост Google: Nano Banana 2.1 На базе Gemini 3.6 Flash вместо 3.1. По внутреннему Elo 1050 против 990 у Nano Banana 2 и 935 у Pro, сильнее всего в консистентности нескольких персонажей и mask-редактировании (хотя тесты показывают что вообще не фронтир в дрифте картинки). До 14 референсов, держит 4 персонажей и 10 объектов, 1K/2K/4K. Цены вдвое ниже: 3.4 цента за 1K, 7.6 за 4K. Мелкий текст мылится, лево и право путает. Model Card, The Decoder Shengshu: Vidu Q4 Preview Image-to-video и reference-to-video до 16 секунд в 4K с нативным звуком и 10-бит цветом, до 15 референсных картинок и 3 аудио для голоса. Text-to-video нет. На AA image-to-video третье место после MiniMax H3 Max, хорошо подросли предыдущая Q3 Pro на 19-м. 1080p со звуком $0.12 за секунду, до конца ноября минус 30%. Модель Менее значимые новости: OpenAI: GPT-6 и Intelligent UI GPT-6 наконец доехал до обычного чата: Sol для платных, Luna для Free и Go. Вместе с ним Intelligent UI: модель сама решает, ответить текстом или собрать график, форму, калькулятор или схему с кнопками, рендерится по ходу генерации через их библиотеку компонентов. Work и Codex не трогали. Блогпост Anthropic: Claude Dashboards и Motion Dashboards строит живые графики по данным из Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift и ClickHouse, под каждым числом виден SQL. Motion делает анимированные объяснялки кодом, экспорт в MP4. Dashboards на платных планах, Motion почему-то только для Team и Enterprise. Анонс Liquid AI: Open d1 - открытые веса decision-моделей вслед за Jev: d1-3B на базе LFM2.5-VL с картинками и d1-omni-600M с аудио. Ноль output-токенов, 48.57 на Decision Index HF, лучшая до 10B, запускается на Jetson. HF, omni UCL и Huawei: Memento 3 - замороженный Opus 5 ведет в markdown rulebook про правила игры, компилирует его в Python-модель мира и планирует поиском по ней. На 25 публичных играх ARC-AGI-3 100.0 RHAE против 40.7 у того же Opus 5 в стандартном харнессе, но baseline1 уже давал 99.0, так что главный выигрыш - на 10% меньше действий. Кода нет. Статья

Без текста

Без текста

Без текста

У меня для видеогенераторов есть пальцевый тест. Поэтому я прогнал этот тест в этом новом Vidu Q4. Ну что сказать, мозгов у нее нет. Ну и как показал мой предыдущий эксперимент, мозги есть только у Джемини (самые сильные), у Минимакса, ну и у Грока есть чувство юмора. @cgevent

Узнали, согласны. 🫡 Скорость обновлений и релизов растёт, следить становится всё сложней. Поэтому не следите, поберегите голову, вот важное за последнее время. Самое-самое — тут очевидно. OpenAI и Антропики втопили газ в пол. Только-только вышла GPT‑6 — уже приехала GPT‑6.1 Sol. Астру ускорили режимом Ultrafast, показали постоянного агента dots со своим облачным компуктером (мы всё ближе к Джарвису Тони Старка). Подробно можно почитать у Дениса — он был на презе и писал с места событий. У Claude же за неделю вышли Opus 5.5 и Sonnet 5.5. И я снова взял подписку Антропиков — Опус очень нравится, перенёс туда часть агентов, но об этом в следующем посте. Как вообще жить с этим раздвоением. Для контент-мейкеров. Kling обновляется до 4.0. Наконец-то дед проснулся. Олды помнят, что он был универсальной рабочей лошадкой в любом видео-стеке. Сейчас тестирую Flash-версию, скоро покажу. Сразу приятный спойлер: большой плюс — есть нормальный русский язык. Полную версию обещают в октябре. По возможностям — примерно как все актуальные модели а-ля Сидэнс. Лучшая говорилка ElevenLabs выпустила Eleven v4. Говорит теперь более живо и выразительно, обещают лучшее клонирование голоса (ещё не добрался). Есть ещё Turbo — для быстрых ответов голосовых агентов (если вам нужны быстрые ответы голосовых агентов). Reve — всё. Если там остались ваши работы — забирайте до 31 октября, потом закроется. А, ну и Эппл спустя миллион лет наконец-то выкатила свою ИИшку (в коллабе с Гуглом). Siri AI вроде как понимает, что у вас на экране, помнит контекст и умеет разные действия в аппах. Пока бета на английском. Я андроид челик, проверить не могу. Почитайте разбор у Нейродеда. Остальное — так, по мелочи. 🍷

GigaChat 3.5 научили рассуждать перед ответом Сбер выкатил GigaChat 3.5 Reasoning — новую флагманскую модель с режимом рассуждений. И самое интересное тут даже не новые функции, а то, что модель полностью открытая и лежит под лицензией MIT. Можно скачать, интегрировать в свой продукт и использовать бесплатно. Сама механика привычная для современных моделей: разбивает задачу на этапы, строит план, проверяет промежуточные ответы и пытается сама себя поправлять. По бенчам прирост относительно версии без рассуждений приличный: IFBench: 44 — 77 Natural Plan: 64 — 80 Live Code Bench v6: 56 — 85 Но интереснее история с токенами. На математике GigaChat 3.5 Reasoning в среднем тратит их на 37% меньше, чем DeepSeek V4 Flash Preview. Для reasoning-моделей, которые любят сначала написать внутренний роман, а потом ответить на вопрос, экономия вполне ощутимая. Пощупать можно прямо в ГигаЧате через режим «Рассуждение», а веса уже лежат здесь: https://gitverse.ru/GigaTeam/gigachat3.5-reasoning @cgevent