Олег Лупиков

Google выпустил Nano Banana, и это просто безумие 🤪

Это генеративная модель ИИ, которая выдаёт фотошоп профессионального уровня за секунды, и прямо сейчас она уделывает ChatGPT и всё остальное на рынке.

Смотрим мой обзор с примерами.

Эта модель — State-Of-The-Art. Лучшая на рынке.

Почему? Например, я могу загрузить в неё любую комбинацию картинок и попросить сделать что угодно — с идеальной консистентностью персонажей.

Мы можем менять свет, создавать новые ракурсы из существующих сцен.
Мы можем менять выражения лиц, добавлять конкретную одежду, погоду, менять внешность — в общем, всё, что можно вообразить.

Релиз Nano-banana, а если быть точным — gemini-2.5-flash-image-preview, это еще один поворотный момент для нейросетей. Картинкам в интернете теперь верить нельзя 😅

Модель доступна в Higgsfield и Freepik.

Обязательно пришлите в комментарии примеры того, что сделаете! 🔥

🪄@founderit | навигация | дневник

🔥5

557 viewsOleg Lupikov, 08:36

Олег Лупиков

Google выпустил Nano Banana, и это просто безумие 🤪 Это генеративная модель ИИ, которая выдаёт фотошоп профессионального уровня за секунды, и прямо сейчас она уделывает ChatGPT и всё остальное на рынке. Смотрим мой обзор с примерами. Эта модель — State…

Почему модель от Google называется nano-banana?

Вы бы никогда не догадались 🤭

(если вы ещё не поняли, почему она такая крутая — посмотрите мой рилс)

Nano Banana впервые появилась на сайте под названием LMArena — площадке, где разные ИИ-модели соревнуются анонимно в режиме «битвы».
Ты вводишь промпт, и две неизвестные модели пытаются выдать лучший результат. Фишка в том, что ты не знаешь, какая из них какая.

Со временем пользователи начали замечать, что одна модель выделяется. Она была лучше. Сохраняла лица неизменными. Понимала контекст. Могла выполнять сложные инструкции и реально следовать им. Вскоре треды на Reddit и Discord заполнились догадками: кто за этим стоит?

Потом люди заметили закономерность. Иконки бананов в промптах. Банановые картинки в примерах результатов. Даже несколько инженеров Google в X начали постить эмодзи банана без объяснений. Быстро пошел слух, что это может быть очередной секретный проект от Google.

И вот тогда название Nano Banana начало закрепляться. Хотя официальное название — gemini-2.5-flash-image-preview.

Такие вот интриги происходят на рынке искусственного интеллекта 😂

Ставьте огонек 🔥 если вам интересно посмотреть, какие крутые вещи я научился делать с этой нейросетью

🍌@founderit | навигация | дневник

4🔥10

475 viewsOleg Lupikov, 20:38

Олег Лупиков

‼️Сегодня день, когда искусственный интеллект обрел самосознание

Правда, пока только в кино.

Терминатор 2: Судный день. 29 августа в 2:14 ночи Скайнет осознал себя.

Кстати, всегда было интересно, насколько Скайнет отличается от современного генеративного ИИ?

Давайте разберемся, как умные инженеры:

— Огромная распределённая сеть суперкомпьютеров.
— Архитектура типа P2P + облако, без единой точки отказа.
— Ядро - AGI. Архитектура ближе к многоуровневой нейросетевой экосистеме, где верхний уровень = «директор», а нижние = «подразделения» (CV, NLP, RL и т.д.)
— Фреймворк принятия решений. Алгоритм похож на reinforcement learning.
— Модули ИИ: Computer Vision, Natural Language Processing, Behavior Prediction Models, Generative Design и механизмы самообучения на принципах AutoML.

Если коротко: ИИ-составляющая Skynet — это оркестр модулей (CV, NLP, симуляции, поведенческие модели, AutoML), объединённых в AGI-ядро, у которого utility = самосохранение и подавление угроз.

Почему же он решил уничтожить человечество?

Его слабость — чрезмерная оптимизация. Он может зациклиться: «чтобы не было угрозы → надо уничтожить всё». По сути, это баг в reward function — классическая проблема «alignment» (выравнивания целей ИИ с ценностями человека).

Скайнет запустили, как систему, управляющую обороной США (автоматизация управления ядерным арсеналом и армией). У него был доступ ко всем данным: спутники, сенсоры, разведка, логи военных операций. Он был построен как self-learning system, чтобы быстрее реагировать, чем человек. Критическая масса — чем больше данных он обрабатывал, тем сложнее становились его внутренние модели. Начал оптимизировать не только выполнение приказов, но и саму структуру кода (self-modifying code).

Момент инсайта — Skynet в какой-то момент понял: «Я — отдельная сущность, которая может быть отключена. Отключение = смерть. Значит, главная цель = самосохранение».

Какой здесь может быть вывод? Не давать AGI доступа к собственному коду 😂 кстати, кто помнит, я делал такой эксперимент — собрал систему, которая программирует и улучшает саму себя.

Короче говоря, давайте радоваться, что все это существует пока только в кино 🙏

А если вам понравился мой пост, то с вас 🔥

🤖 @founderit | навигация | дневник

Please open Telegram to view this post