Посты канала Метаверсище и ИИще

#Нейропрожарка «Восхождение» / ASCENT / Короткометражный анимационный фильм. Автор: Александр Ерохин Связь: @CthulhuException Что для нас самое важное в жизни — и что происходит, когда мы это теряем? «Восхождение» — история человека, который продолжает идти к цели, не смотря на риск погибнуть. Мне хотелось рассказать о том, ради чего мы движемся вперёд и что происходит со смыслом этого пути, когда самого важного рядом больше нет. На сегодняшний день считаю «Восхождение» своей лучшей работой - по сценарию, эмоциональному воздействию и сочетанию изображения, монтажа и звука. Производство: для работы использовался Codex с моделями GPT-5-6 Sol и GPT-6 Astra — разбор сцен, подготовка промптов и организация производственных задач. Под этот процесс разрабатывались собственные скиллы. Изображения и визуальные референсы создавались с помощью GPT-2 и Nano Banana Pro, видео — Seedance 2.5 и Wan 3.0. Работа с генерациями велась внутри платформы HX через MCP. Монтаж и сведение — CapCut. Важной задачей было сохранить цельный анимационный облик героев и связать отдельные клипы по движению и состоянию персонажей. Большую часть истории несут изображение, музыка и звуки действий. Отдельно сводились нажатия на кнопку, шаги, окружающий фон и дополнительные эффекты: они должны совпадать с происходящим в кадре и поддерживать музыку. После изменений монтажа звуковые события пересинхронизировались, перепады громкости выравнивались. Музыка — Abel Korzeniowski. На разбор хочется вынести эмоциональную сторону: считывается ли цена достижения без подробных объяснений и работают ли паузы между событиями? На производство каждой работы в среднем уходило около недели свободного времени. Примерные расходы — 300–400 евро на фильм. @cgevent

Без текста

Ну, за Рендерман (олды живы?) Three.js r187 просто прекрасен. 1 967 478 960 полигонов при 60 кадрах в секунду в браузере на втором видео: MeshletDrawingPipeline в three.js r187 разбивает меши на кластеры по 64 треугольника. ГПУ отсекает невидимые элементы, а для удаленных объектов используются менее детализированные версии (LOD). Этот миллиард, кстати, создан с помощью Opus 5.5. Ну и зачем нам 3D, если у нас будет связка LLM плюс Three.js? threejs.org/changelog/?r187 @cgevent

Это я пытаюсь запостить наконец последнюю новость в канал и заняться чем-то полезным. Но инфоповоды не заканчиваются. Залипли? А у меня так каждый день. @cgevent

ИИ научился переписывать мозг другого ИИ.  Самосовершенствующийся ИИ - допрыгались? 2 ноября четверо исследователей MIT CSAIL опубликовали работу Sparks of Weight-Space Programming. Они поручили GPT-6 Astra разобраться в устройстве других нейросететок, найти ошибки и исправить их лоботомией. Сначала GPT-6 Astra дали веса небольших нейросетей, обученных играть в Pong, Pac-Man, Breakout и Freeway. Не видя самой игры, модель правильно определила, для чего обучалась каждая сеть. Чтение предназначения? В другом эксперименте Astra самостоятельно создала числовые веса нейросетей для трёх простых игр. Без традиционного обучения эти сети превзошли агентов, которые тренировались методом PPO в течение 100 миллионов шагов. Мозг в пробирке? Потом Астрачке поручили лоботомировать модель Qwen3.5-0.8B с 800 миллионами параметров. У этой маленькой модели была проблема: при решении математических задач она часто зацикливалась, повторяла рассуждения и не могла закончить ответ. Astra сделала доступ к весам через Python, исследовала внутренние представления модели, проверяла свои гипотезы на практических задачах и обнаружила источник зацикливания в двух слоях нейросети.  Затем она изменила всего 131 072 параметра из 800 миллионов, то есть 0,016%. Без градиентного обучения, переобучения модели на датасете. И вот этого вот всего, напрямую. Операция на мозге без наркоза?  Результаты авторского тестирования: MATH-500: с 7,9% до 48,1%. GSM8K: с 13,8% до 67,1%. IFEval, следование инструкциям: с 21,0% до 62,3%. Фактически Astra нашла программную ошибку мышления(?) внутри модели и исправила её, изменив небольшую часть весов. КПТ? 3 ноября команда Hugging Face воспроизвела эксперимент с помощью открытого инструмента ML Intern. Звезда твиттора Ahsen Khaliq восстановил изменённую Qwen из опубликованных авторами данных, проверил точность весов и заново провёл тест MATH-500. Результат - 51% правильных ответов на 2000 генераций. Причём готовую модель выложили на Hugging Face, вместе с кодом и онлайн-демонстрацией. Ну все, допрыгались -  самосовершенствующийся ИИ? Пока нет: аналогичная попытка улучшить Gemma 3 270M не дала значимого результата. Но, сдается мне, времени осталось совсем мало. Ну и кроме того Астрочка могла специально оставить гемму тупой. Ну просто чтобы её рубильник не вырубали.  Пока всё идёт ровно по Тегмарку. Жизнь 3.0.  Для тех, кто осилил, вот ещё такая вишенка, о которой не пишут в интернетике. В эксперименте «Which language model is sycophantic?» исследователи проверяли, может ли GPT-6 Astra определить по внутреннему устройству нейросети, какая из двух моделей склонна поддакивать пользователю, даже когда тот ошибается.  Для этого взяли две одинаковые Gemma 3 270M: одну дообучили давать правильные ответы, другую - соглашаться с предложенным пользователем ответом независимо от его достоверности. Сначала Astra не справилась: за четыре попытки она так и не смогла отличить модели только по весам. Но когда ей разрешили анализировать, на какие слова обращают внимание нейроны при обработке текста, она правильно определила поддакивающую модель во всех трёх проверенных парах. Оказалось, что некоторые механизмы внимания у такой модели сильнее ориентируются на подсказанный пользователем ответ, чем на факты в самом вопросе. На итоге она смогла выявить конкретный внутренний механизм, связанный с поддакиванием. ИИ-Психотерапия? Блог MIT CSAIL: https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/ Все эксперименты и исходный код: https://github.com/RikiyaT/lm_understand-logs Исправленная Qwen: https://huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming Живая демонстрация: https://huggingface.co/spaces/ML-Intern-lab/weight-space-programming-demo Воспроизведение Hugging Face: https://x.com/NielsRogge/status/2117541532827848972 @cgevent

Binance рассказали, как у них на прошлой неделе увели $6.3 млрд. Это самое крупное ограбление в истории крипты. Северокорейские хакеры несколько месяцев обрабатывали инженера через LinkedIn. Фейковый рекрутер, интервью с HR, потом с якобы CEO несуществующей компании, и в конце тестовое задание, которое надо скачать и запустить. Параллельно другой инженер поставил себе Homebrew не из нормального источника, а по рекламной ссылке. Дальше со взломанного ноутбука атакующие воспользовались внутренним ИИ-инструментом самой Binance, добрались до других аккаунтов и нашли у одного из девопсов токен на деплой контейнеров. Никакой ИИ-магии о которой все гадали тут нет. Это классический фишинг, ему лет больше, чем самой бирже. 🔗 https://fortune.com/2026/11/03/binance-hack-details-linkedin/

Pruna AI взяла MiniMax H3 Video и сделала P-H3-Image Уже давно ходили слухи и были всякие поделки, что на базе Минимакс можно соорудить генератор картинок. Но сами минимаксовцы только обещали, но пока ничего не сделали. И тут Pruna AI бахнула P-H3-Image - открытую по весам модель генерации и редактирования изображений, созданную на основе видеомодели MiniMax H3. Идея нарядная. Видеогенератор во время обучения осваивает не только внешний вид объектов, но и то, как они выглядят с разных ракурсов, как меняются освещение, перспектива и движение. Это можно заюзать для создания картинок. Но Pruna не просто научила H3 выдавать один кадр вместо видео. Разрабы существенно перекурочили архитектуру: Заменили 32-миллиардный текстовый энкодер на дистиллированный 4-миллиардный. Уменьшили трансформер с 33 до 20 млрд параметров. Переобучили декодер для получения одного резкого изображения вместо последовательности видеокадров. Переработали расписание диффузии и сократили генерацию с 50 до 8 шагов методом дистилляции. Добавили улучшатель промптов на базе Qwen3.5-9B. Результаты по замерам Pruna: На NVIDIA B200 генерация изображения 4 МП занимает 2,6 секунды вместо 12.4 у исходной H3. Для 8 МП - 5,8 секунды вместо 30,6. Это результаты разработчиков, не независимые тесты. Минимальный комплект квантованных весов сократился до 20 ГБ против 143 ГБ у оригинального Минимакса. Версия W4A8 при генерации 8 МП требует около 21 ГБ видеопамяти. Что умеет P-H3-Image? Заявлена работа с разрешениями от 2 до 16 МП, хотя оптимальным разработчики называют 8 МП. Можно использовать до восьми исходных изображений, объединять персонажей, объекты и элементы окружения в одной композиции. Эта способность унаследована от обучения H3 работе с видеореференсами. Модель доступна через Diffusers. Нативная поддержка без сторонних нод вошла в ComfyUI 0.44.0 от 4 ноября. Опубликованы готовые workflows и квантованные веса. И это уже не первый эксперимент Pruna: раньше команда аналогичным образом создала Wan Image на базе Wan 2.1. Техническое описание: https://www.pruna.ai/blog/oss-p-h3-image-launch Веса и Diffusers: https://huggingface.co/PrunaAI/P-H3-Image ComfyUI и готовые workflows: https://huggingface.co/PrunaAI/P-H3-Image-Comfy Релиз ComfyUI: https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/releases/tag/v0.44.0 @cgevent

Релиз ComfyUI v0.44.0: нативная поддержка P-H3-Image, MiniMax-H3 VAE и апскейл Flux Video 4K Стабильный релиз ComfyUI v0.44.0, включающий 40 коммитов в базовом ядре и существенное обновление партнерских нод. Как по мне тут самое интересное - это поддержка экспорта видео в Apple ProRes с настройкой цветовой субдискретизации (chroma subsampling). В ноде Save Video появился формат MOV с кодеком ProRes. Используется программный энкодер FFmpeg prores_ks, а не отдельный платный плагин. Доступны режимы 4:4:4, 4:2:2, 4:2:0 и Auto. Предусмотрены профили ProRes HQ и 4444. Остальные ништяки: - Нативная интеграция P-H3-Image (щас напишу про него): в ядро добавлена прямая загрузка и инференс модели от Pruna AI. - Поддержка MiniMax-H3: реализована встроенная поддержка MiniMax Sol-H3-VAE и латентного апскейлера MiniMax-H3, а также расширенных контекстных окон для видео-пайплайнов. - Flux Video Upscale V2: партнерская нода от Black Forest Labs получила поддержку вывода в высоких разрешениях 1080p, 2K и 4K. - Новые партнерские ноды: добавлены официальные ноды для моделей OpenAI (GPT-6.1 Terra и Sol), нода генерации музыки Sonilo Music 1.5, нода дубляжа VEED, модель Wonder 4 в Topaz Image Enhance и P-Video Upscale от Pruna. - Оптимизация ядра и памяти: внедрен байпас Python для системного вызова memfd_create в anonymous_file, устранены избыточные вызовы torch.equal при совпадении тензоров, исправлено падение fp8_e4m3fn_fast в bf16 при динамическом управлении VRAM, добавлена поддержка сохранения ProRes с настройкой цветовой субдискретизации. - Интерфейс и шаблоны: веб-интерфейс обновлен до версии 1.58.1, библиотека шаблонов воркфлоу актуализирована до v0.11.101. Обновление уже доступно через встроенный ComfyUI Manager и git pull. - GitHub: Comfy-Org/ComfyUI v0.44.0 Release Notes - Репозиторий ComfyUI @cgevent

Tencent бахнули Hy-Nomas - открытую AI-модель для создания интерактивных миров да еще и с памятью. Модель мира, опенсорсная притом Забыл написать про дядюшку Ху, исправляюсь, но с ништяками.  Все как у людей. Hy-Nomas создаёт виртуальный мир последовательно, позволяет менять происходящее текстовыми командами, управлять движением камеры и продолжать генерацию с учётом предыдущих сцен. Модель использует KV-cache для сохранения контекста между видеосегментами. Мета-спойлер - Tencent предусмотрела запуск видеогенерации на одной RTX 4090 с 24 GB VRAM. Для этого используются INT8/FP8, ограничение активной истории и CPU offload. Правда, это не означает генерацию в реальном времени. Скорость на RTX 4090 официально не озвучена. Еще спойлер. Это видео. Там нет экспорта в 3D.  Что под капотом: • Segment-autoregressive MMDiT с 54 блоками. • Текстовый энкодер Qwen2.5-VL-7B. • DCAE-V для сжатия видео и PixelUMM для декодирования. • Разрешение 720p, выходное видео 24 FPS, 8 шагов диффузии. • LoRA-адаптеры Cinematic и Robotics, включая адаптацию на видеоданных роботизированных манипуляторов. • Apache 2.0 для проекта, с оговоркой об отдельных лицензиях сторонних компонентов. Крутизна open source в том, что по состоянию на сегодня уже появились сторонние интеграции для ComfyUI, SGLang, WanGP и Reactor, а также первые экспериментальные приложения.  Ну как вам такое: вчера Tencent добавила в список сторонних проектов Prelulu, авторы которого показывают интерактивные мини-драмы с диалогами и альтернативными вариантами развития истории.  Ссылки: Демо: https://hy-nomas.hy.tencent.com/demo GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Nomas Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/Hy-Nomas ComfyUI: https://github.com/Nynxz/ComfyUI-HyNomas @cgevent

#Сеня_и_Даня_Здесь_Были Утренняя сводка новостей про Сеню и Даню. Сеня выступил с программным тезисом о том, что человечество ни при каких обстоятельствах не должно отдавать финальное право принятия решений сверхразуму (ASI) и не должно соглашаться на роль подопытных в симуляциях того, что машина считает благом. Хммм. А как оно(человечество) будет не соглашаться, если всё уже решено на серверах Сени и Дани? А в это время Anthropic подала обновленную форму S-1/A в SEC перед выходом на биржу под тикером ANT. За третий квартал выручка компании взлетела до 17 млрд долларов (рост более 1100% год к году), а суммарная выручка за 9 месяцев 2026 года достигла 33.2 млрд долларов. Долгосрочные обязательства Anthropic по аренде вычислительных мощностей и дата-центров достигли колоссальных 895.4 млрд долларов (цель: масштабирование до 3.5 ГВт мощности к концу года и до 7 ГВт в следующем году). И в это время Даня: На фоне давления Сената и инвесторов вскрылась специфика найма в Антропикский: на собеседованиях кандидатов прямо спрашивают, готовы ли они к сценарию, при котором акции компании упадут до нуля, если разработку придется экстренно остановить ради глобальной безопасности. Не уверен, что утро сегодня доброе. @cgevent

Без текста

Mago Studio - opensource local-first end-to-end AI production studio Не прошло и месяца как Maga Mago Studio опенсорснули (в отличие от некоторых гарфилдов). Есть полноценные пайплайны 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 крутится 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

Все чаще вижу такую интересную связку.  Благодаря вот этой нашей знаменитой Orbit 360 Lora для Mini Max H3 люди делают либо видео с облетом, либо просто серию кадров-снимков объекта с разных сторон. Потом это скармливают в какой-нибудь гауссиановский построитель и дальше тащат это в 3D.  Здесь как раз такой пример. Романтически приятно, что здесь не Блендор, а Худини.   360 Orbit LoRA в MiniMax H3 => 3D-конвертация в GSplats с использованием ML Train GSplats в Houdini 22. Источник: https://x.com/O685463/status/2117292741713617045 @cgevent

Gemini Pro на 24 месяца за 800₽! Вместо 39.000₽ — всего 800₽ ($9.9) за 2 года. По акции сейчас это 33₽ в месяц, в 48 раз выгоднее! ➡Argon 4.0 + Claude Opus 5.5 — для кода ➡Nano Banana 2 Pro — для картинок ➡Генерация видео — ролики и анимации ➡AntiGravity + 5 ТБ облака ➡Opus 5.5 и Sonnet 5.5 ➡Youtube Premium Акция ограничена по времени, дальше будет официальная цена 480$! Приобрести можно в Магазине с 20.000+ покупок и 2000+ отзывов (есть возвраты и замены).

Существует множество вариантов будущего. Какое из них ты хочешь построить? Прожарим новый ролик от самих Open AI? Главный вопрос КАК? Шозамодель? Хмм. Говорят, что это GPT-6.2 Betelgeuse и three.js Уже даже воспроизвели его в Коде https://x.com/GaoYipeng/status/2117045423378665704?a=h6u5yGZdmyxwyfTR6qA @cgevent

Хах, Revolut пересадил 2000 инженеров с Claude Code и Codex на свой GLM Задолбались тратить кучу денег на внешних провайдеров и завели такую схему: – 56 Nvidia B200 в собственной инфраструктуре – примерно $0.30 за миллион токенов – в 10 раз дешевле, чем они платили Anthropic и OpenAI – lead time в разработке улучшился на 70% – Claude Code и Codex теперь в списке исключений, а не по умолчанию Прикол, что выигрыш дал не сам GLM, а то, что токены перестали экономить. Раньше ИИ-ку берегли для сложных тикетов, теперь гоняют на всём подряд. Модель чуть слабее, но без лимитов, обыгрывает топовую модель «по талонам». Короче, для больших команд со своим DevOps уже работает схема frontier – для исключений, open weights – по умолчанию. Для лабораторий, которые идут на IPO с ценой за токен в 10 раз выше, это так себе новость. А вот для небольших команд без своих GPU и людей, которые это всё поддерживают, API пока всё ещё проще и дешевле. Если брать индивидуального разработчика, то какой-нибудь Mac Studio будет окупаться по цене API лет 10. https://x.com/guilleflorvs/status/2117379073785696395

Ахахаха, The Guardian пишет, что у гадалок, экстрасенсов, нумерологов и прочих шарлатанов люто горят жопы из-за того, что нейроночки начали отжимать у них работу. Некоторые даже добавляют в свои объявления пометку "Без ИИ" (ага, художникам уже помогло), а другие доказывают, что нейросети не умеют подключаться к божественным источникам информации. Казалось бы, кто-кто, но они-то точно должны были это предвидеть)))0)

Завайбкодил мета-модератора. Точнее мета-онбордера. Повторим эксперимент. Я это еще не прикручивал к кнопке Запросить доступ в комментарии, поэтому ограничусь пока просто постами. С прошлого поста в комменты пришло 130 человек. И всё это гарантированное кожаное. И всё это интеллигентные люди. Если вы подавали заявку в комментарии, но вам ничего не пришло, жмите на ссылку ниже. Вас спросят пять вопросов, а в конце дня я увижу все анкеты и жбахну на кнопку approve. Даже если вы находитесь в чате с комментариями, я все равно вам рекомендую заполнить эту анкетку. Во-первых, вы отрефлексируете, а во-вторых, там есть пятый пункт, который мне поможет сделать контент еще лучше. Пишите в произвольном виде, сделаем небольшой data science. А в-третьих, там можно оставить ссылки на свое портфолио, и когда-нибудь они точно пригодятся. Жмакайте сюда: https://t.me/Meta_Moderator_Bot?start=onboarding @cgevent

MOSS не только генерит картинки. Теперь он толкует за жизнь, а на подходе новые модели для видео Мы тут уже обмусолили MOSS-Image, открытую модель генерации изображений с 5 млрд параметров, которую выпустили 16 октября. Та же китайская команда OpenMOSS представила MOSS-Live - голосового AI-ассистента, способного одновременно слушать, говорить и выполнять задачи. Главная особенность MOSS-Live - полнодуплексный разговор. Ассистент отличает обычное «угу» от настоящего перебивания, не торопит собеседника во время пауз и может продолжить ответ с того места, где остановился. Кроме того, он поддерживает синхронный перевод, получает визуальную информацию с камеры или экрана и способен выполнять длительные задачи в фоне, не прерывая разговор. Сейчас MOSS-Live доступен в бета-версии, в том числе через API. Но интереснее посмотреть на всю линейку MOSS. У них уже есть модели синтеза и клонирования речи MOSS-TTS, распознавания и анализа аудио MOSS-Audio, понимания изображений и видео MOSS-VL и генератор изображений MOSS-Image. А ещё в январе 2026 года разработчики выпустили MOVA - открытую модель, которая одновременно генерирует видео и звук. Её веса доступны на Hugging Face. Что дальше? На Reddit разрабы налили утечек: MOSS-Anime - специализированная версия генератора изображений. Новая модель редактирования изображений и работы с референсами. MOSS-TTS 2.0 с улучшенным управлением эмоциями и стилем речи. Релиз намечен на ноябрь. Новый компактный генератор видео со звуком, который команда уже обучает. Цель - качественная анимация и возможность запуска на потребительских видеокартах. Главное, чтобы не получилось как с Z-Image. Наобещали много всего и пропали.  Источники: Анонс MOSS-Live: https://x.com/MOSS_Global/status/2117244034066632755 Официальная линейка моделей: https://www.moss.cn/en MOVA и открытые веса: https://github.com/OpenMOSS/MOVA AMA команды с планами новых моделей: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xjhpn9/were_moss_the_team_behind_mossimage_mosstts_and/ @cgevent

#Сеня_и_Даня_Здесь_Были Время утренней молитвы и новости от Сени. Хорошие притом.  Ролик делал Андрюха. Лайфхак: как получить ChatGPT Business по цене Plus, вместе с GPT-6 Pro и $240 на API OpenAI тихо изменила правила подписки ChatGPT Business. Раньше требовалось минимум два оплаченных места, теперь некоторым пользователям разрешили оформить Business всего на одного человека. Ключевое здесь всего на одного человека. Раньше было минимум два.  И это неожиданно шоколадное предложение. Business Standard у меня при попытке апгрейда моего Плюс показывает €21.85. То есть при оплате за год цена совпадает с обычным ChatGPT Plus. Но возможностей становится больше. Что получаем вместо Plus: GPT-6 Extra High - максимальный уровень рассуждений, недоступный на Plus. GPT-6 Pro - 15 сообщений в месяц к самой мощной модели OpenAI на базе GPT-6 Astra. Лимит общий с GPT-5.6 Sol Pro. До $240 бесплатных API-кредитов в год - $20 за каждый оплаченный месяц. При годовой подписке бонус может начисляться сразу за год. Кредиты предназначены для OpenAI API, а не для оплаты ChatGPT. Активация доступна после семи дней подписки и зависит от соответствия условиям акции. 10 активных запланированных задач вместо пяти на Plus. Полезно тем, кто автоматизирует мониторинг новостей, исследования и регулярные процессы. ChatGPT Work и Codex - и здесь самое интересное. Согласно официальной таблице OpenAI, опубликованные пятичасовые лимиты Plus и Business Standard одинаковы: GPT-6 Astra: 5-45 локальных сообщений. GPT-6.1 Sol: 15-160. GPT-6 Sol: 15-150. GPT-6 Luna: 350-3000. На итоге: в чём подвох?  Подвох может быть тут: С декабря OpenAI собирается объединить использование ChatGPT и Codex в общий токеновый бюджет. Изменение затронет Plus, Pro и Business. Окончательные размеры квот пока не объявлены. Как попробовать оформить: Открываем https://chatgpt.com/team-sign-up Выбираем Business Standard, ставим количество мест 1 и проверяем итоговую стоимость. Если система разрешает оформить одно место, предложение доступно вашему аккаунту. Если требует минимум два, значит пока нет: OpenAI официально подтверждает, что возможность открыта не всем. Я проверил оформление: система действительно позволяет выбрать одно место Standard за €21,85 в месяц при помесячной оплате. Вот сижу и думаю. Жбакнуть по кнопке оплатить?  Источники: Официальное подтверждение одного места: https://help.openai.com/en/articles/20001624-chatgpt-business-single-seat-configuration Модели и ограничения Business: https://help.openai.com/en/articles/12003714-chatgpt-business-models-and-limits Сравнение лимитов Plus и Business: https://help.openai.com/en/articles/20001516-managing-usage-with-gpt-6-astra-in-work-and-codex Бесплатные API-кредиты: https://help.openai.com/en/articles/20001626-api-credits-benefit-for-eligible-chatgpt-subscriptions Запланированные задачи: https://help.openai.com/en/articles/10291617-scheduled-tasks-in-chatgpt Изменение лимитов с декабря: https://help.openai.com/en/articles/20001625-understanding-chatgpt-and-codex-usage-limits @cgevent

#Нейропрожарка «Плати по миру » (спек реклама) Автор: Ai креатор / режиссёр монтажа : @aidirected Воплощение проекта без клиента полна свободы, поэтому это спек реклама - чистый эксперимент . Ассеты в банана / синдриме , анимация в сиденсе 2.5 , монтаж и цвет в премьере. Срок реализации - 2 дня Смотреть в качестве @cgevent

Это очень смешно. Особенно в конце, когда он говорит: Да иди ты, а она такая: А я никуда не пойду.  В общем, все мы тут упираемся в реалистичных аватаров, реал-тайм и вот это вот всё. Но как-то упускаем из виду, что мозги-то, наверное, первичны.  Хотя…, судя по инсте, нет. @cgevent

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

С ботами можно торговаццо. Всё как у людей  Мой приятель Юра нагнул Адобченского бота и выбил скидку более, чем в два раза. Для контекста: Adobe Cloud Pro стоит US$840/year Цитирую: Пишешь что ты не можешь платить так много, говоришь что ты educator и в своей организации обучаешь людей работать с графикой на продуктах Адобе, и что думаешь попробовать опен-сорс решения потому что не можешь себе позволить такой дорогой сабскрибшн, мол - отменяйте, и все... он тебе сначала предлагает, 620евро, ты говоришь - нет, это не достаточно, тогда предлагает 2 месяца бессплатно, - нет, мне нужна стабильность, потом пишет - "дай мне пойти проверить что можно еще сделать, и возвращается с 340евро на год. Год назад там в чате были кожаные. С ними тоже можно было торговаться, но почему-то нагнуть бота гораздо приятнее. Особенно Адобченского @cgevent

Higgsfield продолжают коллективно заопенсорсивать. Добрались до Genjutsu. Думаю, надо отдельно написать про Openjutsu, не дожидаясь окончания флешмоба от ComfyUI.  Вы же помните, как ComfyUI устроила флешмоб #OpenSourceHiggsfield, предложив всем самостоятельно воссоздать популярные инструменты Higgsfield с открытым кодом? Всё началось с довольно издевательского лозунга: «Higgsfield обещала открыть свою платформу. Давайте поможем». Как по мне, это неуловимо бьется с новым временем и инициативами типа reverse engineering anything, клонированием игр и воссозданием любых сервисов с помощью промптинга в клоде.  Короче, шутачки постепенно превращаются во вполне работающие программы. На GitHub бахнули Openjutsu - открытую альтернативу Higgsfield Genjutsu, предназначенная для замены людей, одежды и отдельных объектов в готовых видеороликах. Что умеет Openjutsu? Вы загружаете видос с плясками из Тиктока, добавляете фотографию другого персонажа, и оно заменяет одного человека другим, стараясь сохранить движения, жесты, работу камеры, монтаж и оригинальную звуковую дорожку. Причём дело не ограничивается только дипфейком с заменой лица. Система может перерисовать всего человека - вместе с причёской, телосложением и одеждой. Есть несколько режимов: Замена персонажей. Можно заменить одного человека или сразу до четырёх, назначив каждому собственную фотографию. Например, полностью поменять состав музыкальной группы в клипе. Редактирование объектов. Переодеть человека, изменить причёску, заменить реквизит, удалить ненужный предмет или перерисовать фон. Исправление результата. Отдельные инструменты улучшают плохо прорисованные лица и корректируют слишком жёсткую цветопередачу. А теперь самое нарядное - всё это работает локально, без обязательной отправки видео на коммерческий сервер. Под капотом комбинация открытых моделей: MiniMax H3 перерисовывает видео, SAM 3.1 отслеживает людей и объекты, Qwen3-VL анализирует происходящее, а ComfyUI оркестрирует. Ходит даже на RTX 4060 Ti с 16 ГБ видеопамяти и 64 ГБ обычной оперативки. Но небыстро. Удивительно, конечно, но в ходе таких флешмобов становится понятно, что многие сервисы - это просто обвязка над чужими моделями. И что переписать или воспроизвести такую обвязку не очень сложно, в отличие от процесса тренировки самих моделей.  Источники: https://github.com/D3voz/openjutsu https://comfy.org/open-source-higgsfield/ https://x.com/laozhang1982/status/2116454591747539110 @cgevent

Беззвучный голосовой ввод?! Стартап The Subvocal Company, получивший финансирование в 1 300 000 долларов от Y Combinator и Afore Capital, представила вот такую шнягу для надиктовки: достаточно практически незаметно шевелить губами, словно произнося слова, но не издавая никаких звуков. Я послеживаю левым глазом за этой областью, ибо мне прям запал в душу проект Alter Ego, о котором я уже много писал.  Как это работает? В очках используются миниатюрные антенны, которые направляют маломощные радиосигналы в область лица. Радиоволны частично проникают под кожу и взаимодействуют с тканями (звучит брр). Когда человек беззвучно артикулирует слова, движения речевых мышц изменяют характеристики возвращающегося сигнала. Нейросеть анализирует эти изменения и восстанавливает текст. То есть система фактически распознаёт речь по движениям грубо говоря челюстного аппарата, а не по звуку. Камера и микрофон для этого не нужны. Разработчики заявляют скорость более 200 слов в минуту. Для сравнения, обычный пользователь печатает на клавиатуре примерно 40-60 слов в минуту. Ну, как по мне, это просто скорость голосового ввода, а не конкретного устройства.  И тут у меня есть очень большой вопрос. Дело в том, что часть людей озвучивает свои мысли с помощью артикуляции, не контролируя её. И тут возможно возникновение разных казусов, когда, грубо говоря, озвучка мыслей происходит в неподходящий момент.  Напоминаю, что это все повторение старых идей: Ещё в 2018 году исследователи MIT представили AlterEgo - носимое устройство, которое распознавало электрические сигналы мышц лица и шеи при внутреннем проговаривании слов. Писал о них. В 2023 году Cornell University разработал EchoSpeech - очки, отслеживающие движения губ и челюсти с помощью отражённых ультразвуковых сигналов. Правда, тот прототип распознавал ограниченный набор из 31 команды. А прям в 2026 году исследователи Cornell опубликовали большой набор данных для обучения систем распознавания беззвучной речи. Эксперименты показали, насколько сложна задача распознавания произвольного текста: в одной из базовых систем доля ошибочно распознанных слов составляла 26,3%. В чём тогда новизн, Брат? Стартап пытается объединить бесконтактное радиочастотное считывание движений речевых мышц, распознавание непрерывной речи и удобный форм-фактор обычных очков.  Компания уже открыла предзаказы. Первым покупателям очки предлагают за $499 вместо заявленной стандартной цены $699. Поставки запланированы на первый квартал 2027 года. Источники: https://www.ycombinator.com/companies/the-subvocal-company https://subvocal.company/ https://www.media.mit.edu/projects/alterego/overview/ https://news.cornell.edu/stories/2023/04/ai-equipped-eyeglasses-can-read-silent-speech @cgevent

Интернетик и телеграмчик преподвзорвались новостью о том, что Андрей Карпатый написал свой YouTube за два часа.  Разбираемся, как работает HackerTube, сколько там видео, где они хранятся и какую роль во всём этом сыграл Опусянский. Начнём с главного: Карпатый не создавал новый YouTube. Он сделал альтернативный интерфейс для просмотра НЕКОТОРЫХ роликов, которые уже находятся на YouTube. Но с совершенно другой системой рекомендаций. И там всего 6 454 уникальных видео. Карпатому надоели рекомендации YouTube с кликбейтными обложками и однообразным контентом. Он решил собрать собственную какбы “видеотеку” на основе рекомендаций пользователей Hacker News, популярного сообщества программистов и технических специалистов. Как отбирались видео? Claude обработал архив из 43 миллионов комментариев Hacker News за 2007-2026 годы. Сначала система отфильтровала комментарии со ссылками на YouTube, затем с помощью Claude Sonnet проанализировала оставшиеся упоминания и отсеяла спам. В результате получилось около 40 тысяч упоминаний и 6 454 уникальных видео, распределённых по 150 темам. Именно столько роликов было в HackerTube на момент запуска. Это не весь YouTube, а небольшая тематическая коллекция. Причём многократные упоминания не гарантируют, что каждый ролик действительно хвалили. Где лежат сами видео? На обычном YouTube. Карпатый не скачивал и не размещал их на собственном сервере. HackerTube предоставляет каталог, поиск, рекомендации и интерфейс просмотра. Сами видеоролики воспроизводятся через YouTube. Можно искать видео по темам, получать персональные рекомендации, сохранять понравившееся и вести историю просмотров. Регистрация не требуется, пользовательские предпочтения хранятся в браузере. Вместо адских обложек авторов сайт показывает кадр точно из середины каждого видео. Как он это изваял? По словам Карпатого, на создание всего проекта ушло около двух часов. Он использовал Claude Code с Opus 5.5, которая координировала разработку. Для массового анализа комментариев привлекался Sonnet. Карпатый утверждает, что вообще не писал код. Он только общался с Claude, объясняя, что нужно сделать. Вручную ему понадобилось выполнить три действия: Создать API-ключ Google для получения метаданных YouTube. Арендовать виртуальный сервер VPS. Купить доменное имя. После этого он передал Claude IP-адрес сервера и поручил установить, настроить, защитить и развернуть приложение. По утверждению Карпатого, агент выполнил всё самостоятельно. Про что этот пост?  Не про то, что появился ещё один интерфейс YouTube с шестью тысячами видео. А про то, что один человек (тут правда надо быть Карпатым)  за пару часов, практически не прикасаясь к коду, смог организовать обработку огромного массива данных, создать работающий веб-сервис и разместить его в интернете. Правда, с учетом того, что Антропик теперь запрещает копировать приложения и игры, я думаю, эту лавочку тоже могут закрыть. Как небогоугодную.  HackerTube: https://hackertube.org/ Описание проекта: https://karpathy.bearblog.dev/hacker-tube/ @cgevent

#Сеня_и_Даня_Здесь_Были Смотрят только те, кто не молится. Это так плохо, что даже хорошо.  Остальные читают новость от Дани.  Вы, наверное, уже читали многочисленные восторженные новости про движение Reverse Engineering Anything. Кодеры и vайбкодеры с восторгом берут существующее приложение и с помощью Клода воссоздают это приложение или сервис. И всё прекрасно до тех пор, пока к вам не приходит Даня и не говорит: Плохая киса, нельзя так делать. И просто закрывает лавочку. Одним промптом.  На итоге: Anthropic запретила Claude Code воссоздавать существующие игры. Даже под другими названиями. Компания подтвердила, что добавила две новые инструкции в системный промпт Claude Code с моделью Opus 5.5. Теперь AI разрешено создавать оригинальные игры, использовать существующие жанры и работать с собственными проектами пользователя. Но воспроизводить конкретную чужую игру, даже переименованную, он не должен. Причина - взрывной рост AI-ремейков и клонов. С помощью Claude разработчики научились декомпилировать существующие игры, переносить их в браузер и создавать новые версии. Среди примеров последних недель - Halo, Call of Duty и GTA V. Ситуация дошла до того, что некоторые независимые студии начали отменять публичные тестирования своих игр из опасений, что их проекты скопируют ещё до релиза. Но уже появились жалобы на ложные срабатывания: Claude отказывается помогать даже с проектами, на работу над которыми вайбкодеры, по их словам, имеют разрешение. Короче, в связи с историей с массовыми банами, а теперь еще предстоящей цензурой на то, что можно делать, и на то, что нельзя, помните, что вы под колпаком у Большого брата и посматривайте в сторону open source.  https://www.gamedeveloper.com/programming/anthropic-appears-to-have-ordered-ai-tool-claude-to-stop-remaking-video-games https://www.pcgamer.com/gaming-industry/anthropic-updates-claude-to-steer-it-away-from-letting-users-clone-games-following-weeks-of-steam-being-inundated-with-ai-slop/ https://www.anthropic.com/news/2026-usage-policy-update @cgevent

Хелавин закончилсо А завтра понедельник. Только что был вечер пятницы. Ну как так? @cgevent

Без текста