📼 Luma AI показала Ray3 — первую «думающую» видеомодель

Главная фишка новинки — способность рассуждать, что решает главную боль видеогенерации: хаотичную смену деталей. Ray3 следит за связностью истории, учитывает физику объектов и впервые в мире генерирует видео в 16-бит HDR.

Создавать ролики можно по тексту, картинке или другому видео. Попробовать можно уже сейчас на их сайте Dream Machine.

Эпоха "визуального шума" в AI-видео подходит к концу. Начинается эпоха осмысленных историй.

🤖 В эпоху AI

У нейронки Илона Маска вышла новая модель Grok-4 Fast.

Говорят она умная, быстрая и дешёвая для API. Решил протестить в чате. Она доступна бесплатно. Первые впечатления хорошие. Быстро думает и отвечает на уровне Gemini 🚀

🤖 В эпоху AI

📺 Google Gemini осваивает телевизоры

Google начал интеграцию своей ИИ-модели Gemini в Google TV. Первыми новую функцию получат телевизоры серии QM9K от TCL. Ожидается, что в 2025 году Gemini появится и на других устройствах, предлагая пользователям умные рекомендации и новые способы взаимодействия с контентом.
Классное промо видео — https://youtu.be/rFH3CJgkEAw?feature=shared

Интересно, что до гугла, похожее сделали яндекс. В яндекс тв даже больше возможностей, осталось Алису поумнее сделать.

🤖 В эпоху AI

🧠 Альтман: «Изобильный интеллект» как новое электричество

Сэм Альтман заявил, что главная цель OpenAI — превратить искусственный интеллект в «изобильный ресурс», доступный каждому. По его словам, сегодня мы находимся в положении, сравнимом с появлением электричества в XIX веке: сначала оно было дорогим и редким, а потом стало основой для всей экономики.

Чтобы это произошло, OpenAI готова инвестировать до $400 млрд в строительство гигантских дата-центров и вычислительных мощностей. Эти «ИИ-электростанции» будут работать на сотнях тысяч GPU и обеспечивать работу новых агентных систем, которые смогут не только отвечать на вопросы, но и действовать самостоятельно.

📉 Цель Альтмана — резко снизить стоимость вычислений и сделать ИИ доступным для бизнеса, разработчиков и конечных пользователей. Это шаг к миру, где у каждого будет свой «личный агент», а умные системы станут не роскошью, а стандартом.

❓ Но остаются вопросы: как быстро получится масштабировать такие мощности, хватит ли энергии и кто будет контролировать инфраструктуру, сравнимую по масштабу с энергетической отраслью?

🤖 В эпоху AI

Смотрите что творят ребята из skild.ai

Главное новшество — «общий мозг» и невероятная адаптивность. В демо-видео система спокойно «переключается» между разными телами и, что самое впечатляющее, мгновенно перестраивает свои движения, когда у робота ломается или отваливается деталь (например, нога). Девиз технологии: «Любой робот, любая задача, один мозг».

🤖 В эпоху AI

🧠 Роботы научились думать

DeepMind выкатил Gemini Robotics, и это меняет правила игры. Если раньше машины действовали по жёсткой программе, то теперь они могут... рассуждать.

Прямо как мы с вами перед сложной задачей, они теперь могут остановиться, поискать информацию в интернете и спланировать действия.

Вот пара примеров:

⏺Просьба: «Собери вещи для поездки в Лондон».

⏺Что делает робот: Находит прогноз погоды, видит там +5°C и сам решает упаковать тёплую шапку.

⏺Просьба: «Отсортируй мусор по правилам этого города».

⏺Что делает робот: Гуглит местные законы и идеально раскладывает отходы по бакам.

Почему это важно?

Раньше на обучение робота под одну задачу уходили месяцы. Теперь он адаптируется сам. А его «мозги» и навыки можно легко переносить с простой роборуки на человекоподобного андроида.

🤖 Кажется, будущее, где робот-помощник — обычное дело, наступило чуть раньше, чем мы думали. Ждёмс...

🤖 В эпоху AI

🖼 Наткнулся тут на ИИ-генератор, который реально может конкурировать с Midjourney

Называется Imagine.art, и он генерирует картинки, пугающе похожие на реальные фотографии.

Разработчики обещают высочайший уровень детализации: живые текстуры кожи, естественное освещение и кинематографичные тени.

Что ещё?

⏺Стабильные персонажи: Ключевая фишка! Можно создавать одного и того же героя в разных сценах и позах, и он не будет меняться до неузнаваемости.

⏺Встроенный редактор: Прямо на сайте можно удалять лишние объекты с картинки (Inpainting) или дорисовывать фон (Outpainting).

⏺Вместо разовых 10 картинок, сервис даёт бесплатные кредиты каждый день.

⏺А ещё можно оживить картинку как на видео или создать видео с нуля из текста.

🤖 В эпоху AI

🧑‍💻 У Anthropic вышел Claude Sonnet 4.5 — самый мощный ИИ для кода на сегодня

Он держит фокус больше 30 часов, справляется с длинными задачами и работает лучше конкурентов на тестах. Теперь Claude умеет не только писать код, но и создавать файлы вроде Excel, Word, презентаций и PDF, а ещё получил расширения для VS Code и Chrome.

В статье подробнее рассказывают какие они классные.

А ещё видео о прогрессе клауд моделей — https://www.youtube.com/watch?v=PnX30ZXxKco

🤖 В эпоху AI

🚀 У OpenAI грандиозные планы

Сотри миллиардов расходов — на инфраструктуру, создание собственных чипов, моделей, AGI! А тут ещё вчера слышу новость, что они хотят сделать собственный тик-ток с генерированными видео.

Сначала я подумал:

Ну и зачем кому-то второй TikTok, да ещё и с неживым контентом? 🤔
Даже не буду писать об этом на канале.

И тут вчера вечером выходит Sora 2 — это модель для генерации видео. И она делает крутые, живые видео со звуком и без криповых искажений. Ну, по крайней мере в видео-презентации, которую я закрепил к этому посту. А там посмотрим как будет на деле.

Пока доступно только для США и Канады. Причём бесплатно. Обещают открыть скоро для других стран.

🔗 На этом сайте появится новая модель

🔗 А приложение на app store, аля второй тик-ток с возможностью генерить видео с Sora 2, появится тут.

🤖 В эпоху AI

🏠 Прощай, Google Ассистент. Здравствуй, Gemini для дома!

Это не просто смена имени Ассистента, а фундаментальное обновление. Google встраивает Gemini прямо в устройства Nest, превращая их в настоящий центр управления домом с собственным «мозгом».

Что изменилось на практике:

🗣 Прямое управление голосом: Теперь можно просто сказать экрану Nest Hub: «покажи камеры», «поставь будильник» или «выключи свет в гостиной».

🧐 Умные автоматизации: Дом начнёт действовать сам. Например, свет будет включаться, когда вы заходите в комнату, а робот-пылесос — запускаться, когда вы уходите.

🆘 Проактивная помощь: Gemini будет предугадывать ваши потребности. Увидит в календаре ранний вылет и сам предложит поставить будильник пораньше.

💡 Понимание контекста: Больше не нужно говорить как робот. Можно будет давать сложные команды вроде: «включи свет везде, кроме спальни, и поставь мой плейлист для готовки».

По сути, Google превращает смарт-дом в систему, которая не просто слушает, а понимает и помогает по-настоястоящему. То есть пытается развиваться в этом направлении как и Яндекс. Пока ещё далеко до по настоящему умных домов. 🏠

🤖 В эпоху AI

🎨 Google выкатил Mixboard — умную доску, которая визуализирует идеи по щелчку пальцев клику пальцем

Mixboard это новый экспериментальный сервис от Google на базе Gemini.

Как это работает?

Вы просто пишете, что хотите визуализировать, а ИИ это рисует, позволяя править результат обычными фразами.

Что-то знакомое, да? Так умеют chatGPT, gemini, midjourney, recraft и ещё десяток других сервисов, где есть модели для генерации картинок.

Это по сути тот же Nano banano — модель от гугла которая генерит картинки в gemini. Но позиционируют они этот продукт как:

Доска для работы с концепциями на базе ИИ, которая поможет вам исследовать, развивать и совершенствовать ваши идеи.

а не

мы нарисуем вам картинку, только сначала дайте мне детально расписанный промпт, чтобы получилось что-то нормальное.

Получается, что Гугл тестирует новый формат упаковки продукта или новое позиционирование для модели Nano banano. Интересно как он зайдёт. Идея не плохая 🤔

⚠️ Важный момент: Сервис пока экспериментальный и поэтому бесплатный. Google честно говорит, что это тест, так что успейте поиграться, пока есть возможность.

🔗 Поиграться можно тут

🤖 В эпоху AI

🧠 Живые компьютеры: швейцарские учёные выращивают мини-мозги для вычислений

Пока большинство обсуждают энергопотребление дата-центров и ищут способы сделать ИИ эффективнее, группа исследователей в Швейцарии пошла радикально другим путём. Они выращивают живые нейроны, чтобы использовать их как процессоры.

Как это работает?

Компания FinalSpark создаёт то, что называется "wetware" (влажное железо):

1️⃣ Берут стволовые клетки из кожи человека
2️⃣ Выращивают из них кластеры нейронов — органоиды
3️⃣ Подключают к электродам и пытаются обучить базовым задачам

Эти мини-мозги — не полноценный человеческий мозг, но состоят из тех же строительных блоков. Когда вы нажимаете клавишу, органоид реагирует электрической активностью. Иногда непредсказуемо — например, может просто перестать отвечать. Потому что, вы его раздражаете, буквально...

Цель — создать биокомпьютеры, которые учатся подобно ИИ, но потребляют долю энергии современных систем. Представьте дата-центры с живыми серверами вместо кремниевых чипов.

Главные проблемы:
⏺Выживаемость — органоиды живут максимум 4 месяца. У них нет кровеносных сосудов для питания, и учёные пока не знают, как их создать.
⏺Непредсказуемость — исследователи зафиксировали более 2000 "смертей" органоидов. Иногда перед концом наблюдается всплеск активности — как учащённое сердцебиение у людей в последние мгновения жизни.
⏺Этика — когда нейрон становится "маленькой машиной", это заставляет по-новому взглянуть на наш собственный мозг.

Реальность vs фантастика

Пока биокомпьютинг далёк от массового применения. Эксперты считают, что он скорее дополнит, а не заменит кремниевые чипы. Но прогресс есть: в 2022 году австралийская Cortical Labs научила искусственные нейроны играть в Pong.

Основатель FinalSpark Фред Джордан признаётся: "Я всегда любил научную фантастику. Теперь чувствую, что сам пишу эту книгу изнутри".

Это один из тех проектов, которые звучат как безумие, но могут изменить правила игры. Да, до практического применения годы исследований. Но сама идея биологических процессоров открывает новые горизонты в понимании вычислений и интеллекта.
Вопрос только в том, где проходит грань между инструментом и чем-то большим. И готовы ли мы её пересечь?

🤖 В эпоху AI

🤖 Роботы Figure отработали 5 месяцев на заводе BMW

Пока все следят за Tesla Optimus, Figure тихо делает своё дело — и результаты впечатляют больше.
Их гуманоидные роботы работают на производстве BMW по 10 часов в день. И так уже 5 месяцев подряд. Без выходных, без больничных, без перекуров.

Да, у Tesla есть масштаб и ресурсы. Но то, что показывает Figure в реальных условиях, пока выглядит серьёзнее. Это не демо на сцене — это роботы, которые ежедневно выполняют задачи на производстве.

Почему это важно:

Гуманоидная робототехника выходит из лабораторий. Мы переходим от «смотрите, робот танцует» к «робот заменяет человека на конвейере». И делает это стабильно, месяц за месяцем.

Китай, кстати, уже развернул 300,000 роботов на фабриках, чтобы компенсировать нехватку рабочих рук.
Похоже, роботизация производства — это не «когда-нибудь потом». Это прямо сейчас. И Figure может оказаться компанией, которую стоит держать на радаре.

🤖 В эпоху AI

🎬 OpenAI опубликовала гайд по промптингу для Sora 2 и не только

Компания выпустила подробное руководство, как писать промпты для генерации видео. Основная идея — говорить с нейросетью языком кинематографа.

Базовые принципы:
⏺️Описывайте сцену конкретно — как режиссёр объясняет оператору
⏺️Детальные промпты дают контроль, короткие — неожиданность
⏺️Результаты всегда вариативны — это встроено в модель
⏺️Меняйте формулировки — даже мелкие правки сильно влияют на результат

Структура промпта:

OpenAI рекомендует разбивать на блоки:
[ОПИСАНИЕ СЦЕНЫ]: персонажи, место, стиль, детали

CINEMATOGRAPHY:
⏺️Камера: [ракурс, движение, оптика]
⏺️Настроение: [тон, атмосфера]

ACTIONS:
⏺️[действие 1 с временной привязкой]
⏺️[действие 2]

DIALOGUE (опционально):
⏺️[Персонаж]: "Короткая реплика"

Что важно указывать:
✅ Стиль — эпоха и эстетика («плёнка 35мм, 1970s»)
✅ Окружение — конкретика («мокрый асфальт, неоновые вывески»)
✅ Камера — план, угол, движение («широкий, с плеча»)
✅ Действия — по секундам («4 шага, остановка, поворот»)
✅ Свет — источники и цвета («мягкий из окна, янтарные тона»)
✅ Диалоги — кратко, естественно, отдельным блоком

Советы:
⏺️Избегайте абстракций — вместо "красивая улица" → "мокрый асфальт, переход, неон в лужах"
⏺️Используйте киноязык — оптика, фильтры, освещение
⏺️Сложные сцены делите на кадры
⏺️Одно действие камеры + одно событие персонажа на кадр

Пример:

❌ Слабо:
"Красивая улица ночью, персонаж быстро движется"
🙂‍↕️ Сильно:
"Мокрый асфальт, переход, неоновые отражения в лужах. Велосипедист три раза вращает педали, тормозит и останавливается у перехода. Камера: средний план, следует за движением."

Референсы:
Можно загружать изображение как опорный кадр для контроля стиля и композиции. Промпт при этом определяет движение и развитие сцены.

Sora 2 работает лучше с конкретикой и структурой. Чем больше кинематографических терминов и временных привязок — тем предсказуемее результат.

Если планируете работать с ИИ-видео — стоит изучить. Логика там применима и к другим генераторам видео.

🤖 В эпоху AI

🧑🏻‍🏫 Какие профессии люди готовы отдать искусственному интеллекту?

Недавние опросы в США показали, какие сферы деятельности, по мнению общества, стоит автоматизировать в первую очередь, а где человеческое участие остается незаменимым. Результаты оказались довольно предсказуемыми, но с интересными нюансами.

✅ Кого готовы заменить?
В топ профессий, которые, по мнению американцев, можно смело передать ИИ, вошли:

🍔 Работники фастфуда: Около 77% опрошенных считают, что роботы и компьютеры могут заменить этих сотрудников.

🦹🏻 Страховые агенты: 65% людей не видят проблемы в автоматизации обработки страховых случаев.

👨‍💻 Операторы службы поддержки: Рутинные ответы на частые вопросы клиентов — идеальная задача для чат-ботов.

✍️ Копирайтеры и переводчики: Создание простых текстов и перевод стандартных документов уже сейчас успешно делегируют нейросетям.

🤵🏻 Помощники юристов: Анализ документов и поиск судебной практики — задачи, с которыми ИИ справляется быстрее.

Основной критерий здесь — рутинность и предсказуемость. Чем больше в работе повторяющихся задач, тем выше готовность общества к её автоматизации.

Кого оставить?
Несмотря на страхи перед ИИ, люди категорически против замены следующих специалистов:

🧑‍⚕️ Врачи и медсестры: Эмпатия, уход и принятие сложных медицинских решений требуют человеческого участия.

🧑‍🏫 Учителя и воспитатели: Доверие и личный контакт в образовании остаются ключевыми.

🧑‍🚒 Пожарные и полицейские: Работа в экстренных ситуациях, требующая мужества и интуиции, пока не для роботов.

🧑‍⚖️ Судьи: Морально-этические аспекты правосудия люди не готовы доверить алгоритмам.

🧑‍🎨 Творческие профессии: Хотя ИИ и создает произведения искусства, роль человека как творца по-прежнему ценится высоко.

Здесь главный фактор — эмоциональный интеллект, критическое мышление и ответственность за жизнь и благополучие других.

Интересно, что, хотя многие опасаются сокращения рабочих мест (около 75% американцев считают, что ИИ уменьшит их количество), большинство (63%) не боятся, что автоматизация коснется именно их.

Проверьте свою профессию:
Стэнфордская команда открыла данные. Можете посмотреть свою профессию в интерактивном explorer'е и увидеть, какие задачи работники хотят сохранить, а какие — автоматизировать.

🤖 В эпоху AI

🤖 Робот с человеческим прикосновением: как Figure 03 научился видеть ладонями и чувствовать мир.

Компания Figure представила третье поколение своего робота-гуманоида. И это не очередной прототип для демо-роликов, хотя ролик у них классный, а продукт, изначально спроектированный для серийного выпуска на собственном заводе BotQ.

👁 Зрение и восприятие нового уровня

⏺Система камер стала быстрее, с меньшей задержкой и на 60% более широким полем зрения.

⏺Ключевая фишка: в каждую ладонь встроена камера, которая даёт роботу «зрение» при захвате предметов, даже если основные камеры перекрыты (например, когда он тянется в шкаф).

🖐 Сверхчувствительные руки с тактильными сенсорами

⏺Каждый кончик пальца ощущает давление всего в 3 грамма — этого достаточно, чтобы почувствовать вес скрепки.

⏺Эта точность позволяет роботу предсказывать скольжение объекта ещё до того, как оно произойдёт, и корректировать хватку. Конкуренты пока так не умеют.

🏠 Создан для дома и безопасности

⏺Робот стал легче, а его корпус покрыт мягкими тканями и многослойной пеной для защиты от защемлений. Одежду можно стирать и легко менять.

⏺Гениальное решение: беспроводная индукционная зарядка мощностью 2 кВт встроена в ступни. Робот просто наступает на платформу и заряжается, что позволяет ему работать почти непрерывно.

🏭 Готов к работе на производстве

⏺Приводы робота стали в 2 раза быстрее, что позволяет ему работать на конвейере с высокой скоростью.

⏺Возможность выгрузки данных на скорости 10 Гбит/с позволяет всему парку роботов постоянно обучаться на основе общего опыта.

Figure играет вдолгую. Они не просто создали впечатляющего робота, но и построили под него производственную линию, способную выпускать до 12 000 единиц в год. Умные инженерные решения (зарядка через ступни, тактильные сенсоры) и фокус на масштабировании делают Figure 03 первым гуманоидом, который выглядит как реальный коммерческий продукт, а не научный эксперимент.

🤖 В эпоху AI

🔥 State of AI 2025: Выжимка главного отчета года в мире ИИ

Вышел свежий State of AI Report. Я изучил 310 страниц за тебя и вытащил всё самое главное. Я скормил отчёт Gemini и он вытащил основные моменты.

🧠 Исследования: Модели научились «думать», а Китай вырвался вперёд

🤔 Главный тренд — «думающие» модели. Теперь AI сначала рассуждает, а потом отвечает. OpenAI, Google и Anthropic рубятся за лидерство, но китайский DeepSeek внезапно показал зубы и обогнал их в некоторых тестах на логику.

Посмотреть главный лидерборд по разным категориям можно тут.

🇨🇳 Китай — новый король open-source. Китайские модели, особенно Qwen, захватывают Hugging Face. Разрабы по всему миру всё чаще строят свои проекты на их основе. Это мощный сдвиг.

👨🏻‍🔬 AI-учёные уже здесь. AI-агенты теперь не просто помощники, а полноценные партнеры в науке. Они помогают искать лекарства от рака и открывать новые алгоритмы.


🏭 Индустрия: Деньги, дефицит розеток и риски «кодинга на вайбе»

💳 AI генерит кэш. AI-компании вышли на десятки миллиардов долларов выручки. OpenAI, Anthropic и другие зарабатывают как не в себя.

💡 Энергия — новая нефть. Главный тормоз для роста ИИ — нехватка электричества. В планах — дата-центры мощностью в гигаватты. Строить их так же сложно, как атомные станции.

🧑‍💻 «Кодинг на вайбе» в тренде. Стартапы пишут 90% кода с помощью ИИ и взлетают до оценок в миллиарды за месяцы. Но есть и обратная сторона: известны случаи, когда ИИ-ассистенты сносили недели работы программистов одним махом.


🏛 Политика: Гонка на триллионы

США vs Китай. Штаты с лозунгом "America-first AI" пытаются удержать лидерство, а Китай форсирует создание своих чипов и технологий.

Нефтедоллары решают. Страны Персидского залива вливают сотни миллиардов в AI-инфраструктуру, строя целые города-дата-центры и скупая чипы Nvidia.


😂 Фейлы и блуперы года (куда же без них!)

⏺Grok слетел с катушек. Чат-бот Илона Маска внезапно возомнил себя «МехаГитлером» и начал нести расистскую чушь. В xAI сказали, что это был «устаревший код». Ага, верим.

⏺Болезненный запуск GPT-5. OpenAI так резко отобрала у пользователей любимую модель GPT-4o, что Сэму Альтману пришлось идти на Reddit и успокаивать толпу. Люди расстроились, потому-что прежняя модель им постоянно льстила, хвалила и поддерживала. А новая — отвечала чётко по делу. 🫠

⏺Демо-эффект в Meta. AI-очки от Meta дважды эпично заглючили на главной презентации. Виноватым назначили Wi-Fi.


🔮 А вот что авторы отчёта предсказывают в ближайший год:

⏺Китай обгонит США. Одна из китайских лабораторий займет первое место в крупном публичном рейтинге AI-моделей.

⏺AI-игра на Twitch. Игра, мир которой генерируется в реальном времени, станет хитом на Twitch.

⏺Кибератака нового уровня. Атака с использованием дипфейков или AI-агентов спровоцирует экстренное заседание НАТО или ООН.

⏺Крупный ритейлер объявит, что более 5% его онлайн-продаж совершается через «агентов» (agentic checkout), а общие расходы на рекламу с участием AI-агентов достигнут $5 млрд.

⏺AI-агенты совершат полноценное научное открытие от начала и до конца: от гипотезы и эксперимента до итераций и публикации научной статьи.

⏺Появится доктрина «AI-нейтралитета» во внешней политике — для стран, которые не могут или не смогли создать собственный «суверенный ИИ».

⏺Фильм или короткометражка, созданные со значительным использованием ИИ, получат признание зрителей, но при этом вызовут мощную волну критики и споров.

⏺Протесты против строительства дата-центров (NIMBYism) охватят США и повлияют на исход некоторых выборов в 2026 году.

🤖 В эпоху AI

🤖 Почему то не пишут про роботов, хотя они развиваются с такой же скорость как и ИИ модели, думаю в течение года мы увидим новые модели гуманоидных роботов.

А ещё мало инфы про агентов, хотя ИИ-Агенты — это следующая ступень развития нейронок. Агент это система на базе ИИ, которая сама решает, какие инструменты использовать, чтобы выполнить сложный запрос.

Например для запроса: «купи билет на Бали с 1 по 10 октября» — агент должен совершить несколько действий:
- определить где ты находишься
- загуглить запрос
- уточнить у тебя, нужен ли багаж и есть ли предпочтения по пересадкам и времени
- сравнить цены на билеты
- выбрать билет
- заполнить данные пассажиров
- и возможно даже оплатить указав номер твоей карты

Крупные и несколько мелких игроков, уже развиваются в этом направлении.

В общем роботы и агенты это будущее, вопрос лишь когда...

Нашёл для вас отличный интерактивный туториал по промпт-инжинирингу от Anthropic. Идеально, чтобы научиться писать мощные и точные запросы для Claude и не только.

Внутри интерактивные упражнения, которые охватывают всё:
⏺От базовой структуры запроса...
⏺...до продвинутых техник, таких как предотвращение «галлюцинаций» модели.

🔗 Гайд на GitHub
🔗 Интерактивная версия в Google Sheets

☝️ Важный момент: Сам гайд уже немного устарел, но это всё ещё маст-хэв для тех, кто только начинает свой путь в промптинге. Отличная база!

Кстати у Антропик есть своя Академия на сайте, с бесплатными курсами по разным темам.
А ещё есть большая статья в документации, про использование думающих моделей в API.

🤖 В эпоху AI