Runway завезли References в iOS приложение

Напомню, References позволяет создавать изображения и видео с постоянными персонажами, локациями и стилем, используя 1–3 референсных изображения.

_______
Источник | #TochkiNadAI

2001 - Экспресс-электроника №12

_______
Источник | #comp9503
@F_S_C_P

-------
Поддержи канал подпиской
-------

Музыкальные гиганты Universal, Warner и Sony неожиданно сели за стол переговоров со стартапами Suno и Udio.

Эти ИИ-стартапы научились создавать музыку буквально из воздуха: достаточно написать "грустная мелодия в стиле джаза", и система выдаст готовую композицию. Лейблы настаивают на компенсациях за использование песен их артистов при обучении моделей, а также требуют внедрения технологии отслеживания (цифровых «отпечатков» и системы атрибуции, аналогичной YouTube Content ID), чтобы точно знать, когда и как используется каждая композиция. Плюс - право хоть как-то влиять на то, какие ИИ-продукты будут выходить в свет.

Ранее лейблы уже подавали в суд на Suno и Udio за нарушение авторских прав, но судебная атака провалилась — стартапы успешно отбились, уверяя, что создают оригинальный контент, а не воспроизводят чужую музыку. Забавно наблюдать, как музыкальные гиганты ловко сменили тактику: раз через суды остановить не удалось — попробуем хотя бы урвать свой кусок пирога и влиять на правила игры.

Переговоры проходят на фоне регуляторной неразберихи после увольнения администрацией Трампа директора Бюро авторского права США. Дополнительный хаос вносит то, что каждый лейбл пытается вести переговоры в одиночку.

https://www.wsj.com/business/media/ai-music-licensing-universal-warner-sony-92bcbc0d

@g33ks

_______
Источник | #g33ks

Больше 75% заказов (из 6 миллиардов в год) в Amazon собираются роботами. Всего на складах работают 750,000 роботов.

_______
Источник | #cryptoEssay

Тестируем ваш нейро-хумор и заодно говорим о грядущей дофаминовой яме и зависимостях.
Недавний выход Veo дал толчок к волне генераций, которые довольно быстро распространяются по TikTok и Reels.
По большому счёту эффект сработал в основном благодаря довольно неплохому липсингу.

Видосы разлетаются, потому что либо контент выстроен на странностях происходящего, либо на том, что люди не могут отличить — генерация это или действительно было снято.
Адиктивность растёт, площадки в восторге.

Andrej Karpathy задаётся вопросом: если текущие алгоритмы TikTok настолько сильно вызывают зависимость, особенно у детей, то что будет, если алгоритмическую выдачу сделать более автономной и добавить к ней генерацию видео?

Сейчас пока так:

Видео создает человек вручную (долго, дорого).
Алгоритмы рекомендуют пользователю одно из уже готовых видео.
Чтобы повысить удержание или клики, нужно:
Надеяться, что авторы угадают тренды.
Улучшать алгоритмы показа (рейтинг, ленты и т.п.).
Ограничение: видео — конечный набор. Их нельзя «улучшить» после создания.

Будет, скорее всего, так:

Видео генерируется ИИ — в любой момент, под любую задачу.
ИИ можно настроить на метрику (например, чтобы зритель смотрел дольше).

Можно:

Измерять реакции (например, с помощью камеры: расширение зрачков, взгляд, эмоции).
Использовать это как функцию потерь (loss function).
Оптимизировать генерацию видео так, чтобы максимизировать нужную реакцию.

Пример:

TikTok показывает 10 видео — человек смотрит 3.
С Veo 3: ИИ генерирует видео → пользователь реагирует → ИИ корректирует параметры → генерирует лучшее видео.
И так по циклу.

_______
Источник | #CGIT_Vines

Прекрасная аллегория современной Франции.

Статуя Жанны д’Арк в центре Парижа.

@being_human_rus

_______
Источник | #being_human_rus
@F_S_C_P

-------
Поддержи канал подпиской
-------

Сотрудникам Pfizer давали вакцины от COVID из особой партии — не такие, как другим людям, и, возможно, это было плацебо.

Это подтверждается утечкой письма и заявлением представителя компании на слушаниях в Сенате Австралии.

Когда.В РФ.Начнут.Разбираться.В итогах.Пандемии?!

_______
Источник | #a_articles
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney v7

Йошуа Бенжио создал свое НКО, которое займется НЕагентным ИИ, компания создана на деньги ex-CEO Google, сооснователя Skype и др.

Только что лауреат премии Тьюринга Йошуа Бенжио объявил о запуске LawZero — это некоммерческая организация(НКО) для создания безопасных по своей конструкции систем ИИ.

LawZero хочет создавать ИИ-системы, которые будут:

1. Безопасны по своей конструкции — в отличие от текущих подходов, где безопасность добавляется как дополнительный слой.
2. Честными и не обманчивыми.
3. Без агентности — системы, которые понимают мир, но не действуют в нем самостоятельно

Ключевая разработка - система ИИ-учёный. Это система, которая:
1. Только понимает и анализирует, но не действует
2. Изучает данные и делает предсказания
3. Анализирует вероятности различных исходов
4. НЕ принимает самостоятельных решений о действиях
5. Работает как "чистая машина знаний". Как учёный-теоретик, который исследует и понимает мир. Не имеет собственных целей или желаний. Не стремится к самосохранению.
6. Служит системой безопасности. Проверяет действия других ИИ-агентов ДО их выполнения. Оценивает вероятность вреда от предлагаемых действий. Блокирует потенциально опасные действия.

Основные спонсоры проекта, которые уже дали $30млн на начальном этапе -
Schmidt Sciences (ex- CEO Google Эрика Шмидта), Яан Таллинн (сооснователь Skype), Open Philanthropy, Future of Life Institute.

Отметим, что Эрик Шмидт финансирует множество проектов в ИИ для науки, вот примеры: FutureHouse и E11Bio.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney v7

Павел тут накинул про рабовладение и переработки, но разве не мы ли с коллегой Сертаковым набрасывали про то же самое? А если так посмотреть, то про рабовладение завуалированно я накидывал ещё хрен знает когда. Потому что многим статус важнее прибыльного бизнеса. Многие разорятся нах, но лишь бы ходить и выделываться дворянским титулом фактом наличия бизнеса и крепостных.

@marketinghuyarketing

_______
Источник | #marketinghuyarketing
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney v7

Прожив в Норвегии 3 года найдя работу и выучив язык мы приняли решение уезжать потому что мы не знали всей правды про Норвегию
https://www.youtube.com/watch?v=3BfRjcDOO7E

Источник: https://t.me/kolobok_odesa/2874
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney v7

Скорочтение не помогает лучше понимать текст.

Если коротко — мы упираемся в железо по возможности мозга что-то понимать и записывать.

Что реально даёт скорочтение — это возможность быстро найти нужные блоки и спокойно их прочитать.

Вот большая мета.

1. Можно читать медленно и последовательно. Это обычный подход, даёт ровное понимание текста.
2. Можно читать быстро подряд. Это скорочтение, вы меняете скорость на потери. Чем быстрее чтение — тем больше потерь. Так можно находить нужный блок быстро и читать его медленно.
3. Можно скользить по тексту, быстро читая начала предложений и заголовки, выхватывать слова из абзацев и так искать единицы смысла. А их уже вычитывать медленно. Это самая эффективная стратегия, если текст неплотный, то есть не состоит из концентрата нужного вам смысла на 100%.
4. И, наконец, можно качать саму скорость обычного чтения.

Сочетание скольжения и натренированного чтения даёт самые крутые результаты.

Сначала там физология чтения. Я уже писал про эти работы, вот тут и вот тут, там дофига интересно.

Что важно — вопрос, можно ли использовать периферийное зрение, чтобы читать целые абзацы или страницы. Но как только вы расковыряете глаз, выяснится, что это физически невозможно. Резкое пространство очень маленькое в середине поля зрения, и всё делается быстрыми движениями этой серидины — саккадами. Почему так — потому что колбочки напрямую подключены к мозгу и сразу передают данные, и их много напихано в середину. А палочки подключены через обработчики-усреднители, чтобы определять цвет. Они размывают изображение, зато окрашивают его.

— Перцептивный охват зависит от языка, то есть упирается во что-то вроде скорости записи в мозг. В китайском он меньше, потому что иероглифы несут больше смысла на единицу.
— Мы можем ловить боковым зрением форму слова. Если оно там когнитивно-ожидаемо, то прочитаем его быстрее.
— Мы обрабатываем абстракции букв, а не их конкретные начертания.
— Букву легче распознать внутри знакомого слова, чем отдельно или в бессмысленной строке букв.
— Распознавание слова идёт быстрее, чем распознавание цвета. Если написать слово «Синий» красным, то шпион провалит тест на скорочтение.
— Всё конвертируется через звуковые области мозга (внутренний голос, привет) — как для алфавитных, так и для неалфавитных систем. Внутренний голос — это не помеха, а важный компонент понимания.
— Лучше, когда контекст до неоднозначного слова (вкусный лук | лук индейца).

Дальше они вкопались в методологию измерения скорости чтения и измерения понимания. Оказалось, её крутят как хотят, чтобы показать эффективность курсов скорочтения.

Курсы скорочтения не помогают вообще. Самое смешное аж из 1965 — выпускники курсов читали быстрее контрольной группы, понимание было схожим, но когда сравнили с группой не читавшей текст вообще, они ответили ненамного хуже, используя общие знания.

Теперь скольжение. Хуже всего зигзагом по странице. Лучше всего фиксироваться во всякие значимые штуки вроде начал предложений, заголовков, подписей к картинкам и выделение жирным внутри абзаца.

Скольжение работает только для поиска места.

UX современных книг почти идеальный. Единственное, с чем там имеет смысл работать — это с языком, чтобы не было всяких слов типа антидискриминационный. Даже сложные приставки через дефис уже облегчают жизнь. Потому что для большинства коротких и средних слов все буквы распознаются одновременно, а в таких — по очереди.

И теперь ускорение обычного чтения:
— Нужно знать больше слов. Чем больше вы их знаете, тем быстрее
{...продолжить в источнике}

_______
Источник | #red_spades
@F_S_C_P

-------
Поддержи канал подпиской
-------

В Cursor есть такая фича, которая запрещает использовать LLM-агенту разные команды; ну например, можно запретить использовать удаление или перемещение файлов, перезагрузку и тп

Так вот, Claude модели поймали на том, что, когда нужно, оно пишет сам себе временные временные скрипты с аналогами этих команд и незаметно запускает их (☕️), фактически обходя запрет на прямое использование терминальных команд вроде rm (удаление) или mv (перемещение)

Пока это все делается только в задачах «во благо», но это пока с кожаными совпадают интересы

<вы тут>

_______
Источник | #denissexy
@F_S_C_P

-------
Поддержи канал подпиской
-------

Установка соединения HTTP по шагам с дампами Wireshark. Что и в каких случаях будет выбрано и как на это можно влиять: HTTP/1.1, HTTPS, HTTP/2, HTTP/3.

_______
Источник | #patchcord
#технопорно
@F_S_C_P

-------
Поддержи канал подпиской
-------

На пленарке юбилейной конференции «ЦИПР-2025» Михаил Мишустин обозначил ключевые приоритеты цифровой трансформации экономики.

Драйверами сектора, по версии премьера, являются: ИИ, национальное геометрическое ядро, облачные сервисы и цифровые кафедры. Он подчеркнул, что переход 80% ключевых отраслей на отечественное ПО — ключевое условие технологического лидерства. Именно поэтому правительство выделило больше 50 млрд рублей на новые IT-решения. Приоритет — проекты межотраслевой кооперации и c открытым доступом. Финансирование также поддерживает инициативы крупных компаний — государством одобрено свыше 100 проектов на 150 млрд рублей.

Однако напомню и про вызовы: нехватка финансирования при внедрении ПО, дефицит кадров, а также слабая инфраструктура в регионах. Мишустин заявил о готовности к радикальным мерам на этом пути, в том числе к снятию бюрократических барьеров. Для развития сектора кабмин предложит беспрецедентные условия:

• Налоговые льготы: компании, внедряющие российский софт, уже могут сократить базу налога, а в перспективе компенсируют затраты на развертывание IT-продуктов.

• Развитие инфраструктуры: льготные тарифы на электричество для ЦОДов, развитие соглашений о защите капиталовложений. Для ОПК снизят требования к софинансированию, что упростит цифровизацию производства.

• Обучение кадров: более 100 вузов уже создали цифровые кафедры. Планируется запуск 57 отраслевых центров компетенций (ИЦК) в 2025 году.

• Стандартизация: требования совместимости ПО с российскими ОС и базами данных. Нативные приложения, созданные с нуля, получают приоритет в госзакупках (!), а для разработчиков создадут платформу датасетов промышленной информации.

Цифровая трансформация, уже всем очевидно, — стратегический приоритет кабмина Мишустина. Корпоративный сектор активно переходит на российский софт: 80% решений для управления финансами, 50% для проектирования и 40% для автоматизации производства — отечественные. К 2030 году планируется масштабировать эти достижения, стимулируя спрос и внедрение через гранты, льготы и кооперацию бизнеса с разработчиками. При должной координации и инвестициях Россия сможет занять лидирующие позиции в глобальной цифровой экономике.

_______
Источник | #groks

В интернетах опять случился внезапный опенсорс — автор jemalloc 31 мая заархивировал репозиторий и уехал пасти гусей на ферму.
Самое смешное, что одна из живых альтернатив — это mimalloc от Microsoft. Но это же не идейно, да и по фичам там у многих вопросы...
https://github.com/jemalloc/jemalloc
Причём в какой-то момент он его из архива вытащил, чего-то закомитил и убрал обратно. Видимо, автор уже дошёл до реки и понимает, что улучшать совершенство нет смысла.
https://news.ycombinator.com/item?id=44161128

_______
Источник | #linkmeup_podcast
@F_S_C_P

-------
Поддержи канал подпиской
-------

🧬 Команда ученых из Университета Торонто, UCSF, Google DeepMind и нескольких других институтов представила BioReason — первую рассуждающую нейросеть, анализирующую геном.

Исследователи «скрестили» геномную модель Evo 2 с «рассуждающей» Qwen3.

В итоге модель не только анализирует геном и предсказывает последствия мутаций, но и объясняет выводы.

Например, анализируя мутацию в гене PFN1, система рассказала 10-этапный путь от нарушения белка до развития бокового амиотрофического склероза — подобный анализ традиционными методами мог бы занять несколько недель.

Однако из-за ограниченности обучающих данных, с редкими мутациями в мало изученных генах прогнозы модели могут быть менее уверенными.

_______
Источник | #ai4telegram
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки в боте:
Flux + MidJourney v7