В «Яндекс Музыке» появилась функция «AI-сеты» — она сводит треки в единый DJ-сет

Функция «AI-сеты» работает на основе нейросети, которая сводит треки из «Моей волны» в единый DJ-сет с «плавным звучанием и гармоничным сочетанием композиций».

ИИ анализирует структуру треков, а затем выбирает самые яркие фрагменты и накладывает их друг на друга, чтобы получился цельный музыкальный поток без резких перепадов или пауз.

Уже поддерживает более 70 жанов: техно, хаус, драм-н-бейс и другие.

Работает пока только в мобильном приложении Яндекс Музыки. В ближайшее время функцию добавят в веб-версию, десктопное приложение и на Станции.

Хе-хе, +1 профессия в копилку искусственного интеллекта 😀

Погнали тестировать 🔥

🎶@founderit | навигация | дневник

✨ Apple Event 2025 — коротко все в одном посте

📱 iPhone 17
— iPhone 17 — 6,3″ OLED 120 Hz, A19, Ceramic Shield 2, 48 MP камера, Dolby Vision. От $799.
— iPhone 17 Air — ультра-тонкий (5,6 мм), 6,5″ OLED 120 Hz, A19 Pro, eSIM-only, титан. От $999.
— iPhone 17 Pro / Pro Max — 6,3″ / 6,9″ OLED 120 Hz, A19 Pro с охлаждением, тройная 48 MP Fusion, 8× zoom, ProRes RAW. От $1099.
Предзаказ с 12 сентября, продажи с 19.

⌚ Apple Watch
— Series 11 — 5G, защита IonX, давление, Sleep Score, Workout Buddy (AI-тренер), Live-перевод.
— SE 3 — чип S10, Always-On, Sleep Apnea Detection, 5G, 18 ч батарея. От $249.
— Ultra 3 — до 42 ч работы, 5G + спутник, SOS, давление, Sleep Score. Натуральный и чёрный титан. От $799.

🎧 AirPods Pro 3
— Шумоподавление в 2 раза лучше, до 10 ч работы.
— Датчик сердечного ритма, фитнес-метрики.
— Live-перевод в реальном времени.
$249, в продаже с 19 сентября.

Что конкретно мне понравилось: iPhone Air такой стильный и тонкий, датчик пульса в наушниках и перевод в режиме реального времени. Больше даже и отметить нечего 🥲


🆕@founderit | навигация | дневник

НЕ ПОКУПАЙ iPhone 17, пока не узнаешь это:

1. Тебе не нужен этот телефон, если ты не контентмейкер и не собираешься снимать видео в 8K + Pro-видео (ProRes RAW, Log 2, Dolby Vision 4K120, genlock…)

2. Не покупай, если ты не роняешь телефон — Ceramic Shield 2 спереди и впервые сзади делает его почти пуленепробиваемым

3. Телефон тебе не нужен, если ты не читаешь на улице — экран с ProMotion 120 Hz и 3000 нит яркости, читается даже под прямым солнцем

4. Не покупай, если ты не геймер — iPhone 17 Pro получил активное охлаждение (vapor chamber) и до 40 % лучше производительность чипа

5. Ещё он тебе не нужен, если тебя не волнуют быстрая связь и скоростной интернет — в линейке есть фирменный чип N1, поддержка Wi-Fi 7, Bluetooth 6

6. И главное, не покупай новый айфон если еще не устал от однотипного дизайна прошлых айфонов

🙈@founderit | навигация | дневник

Кажется, что Apple отстает в ИИ. Или нет?

На первый взгляд кажется, что Apple выпала из гонки. У Google есть Gemini, Microsoft встроила Copilot во все продукты, у Meta довольно популярная LLaMA. А Apple? Тишина.

Но за этой тишиной скрывается целая стратегия — Apple Intelligence. И да, кажется что стратегия, которую они презентовали еще год назад провалилась. Но самое интересное происходит за кулисами презентаций.

Что это значит на практике:

– У Apple есть свои foundation models — это те же нейросети, что у других, но оптимизированные под их устройства.
– Визуальные и мультимодальные модели уже работают прямо на iPhone и Mac без интернета, быстро и безопасно. Именно они распознают собачку и цветочки на ваших фотографиях, или позволяют их с фотографии стереть.
– Более сложные задачи отправляются в их собственное облако Private Cloud Compute, где всё завязано на приватность.
– В iOS и macOS уже есть первые фичи (которые доступны, если перевести устройство на английский язык):
Writing Tools — переписать или сократить текст в один клик.
Genmoji и Image Playground — генерация эмодзи и картинок по описанию.
Visual Intelligence — телефон понимает, что на экране, и сразу предлагает действия.
– А ещё Apple регулярно патентует вагон ИИ-технологий. Один из самых крутых примеров – «temporal reasoning» — это способность ИИ понимать время и события в последовательности, что было, что есть, и что будет – а не просто отвечать на вопросы.

Идея простая: вместо того чтобы продавать чат-бот, Apple делает ИИ частью каждой мелкой функции в экосистеме. Когда они решат показать это во всю мощь — конкуренты будут догонять. Так было с каждым рынком, на который компания заходила: телефоны, наушники, виртуальная реальность. Apple всегда молчит до последнего. Но если посмотреть на патенты — видно, что они готовят мощный заход в ИИ. Просто всему свое время.

И я жду 🔥

🍎@founderit | навигация | дневник

Я сел разбираться, почему мои reels набирают 10К а не 100К, и мое любопытство привело меня в блог инженеров Meta, их научные работы и даже патенты.

И теперь алгоритмы Instagram перестали для меня быть загадкой. Короче присаживайтесь, щя все расскажу! (пост поделю на две части, там много)

Дисклеймер: в основном, все пиздят когда говорят что знают, как работают «алгоритмы». Чтобы это знать, надо быть инженером (майндсет) и прочитать гору материалов плюс посмотреть выступления инженеров Meta.

Часть 1. Что происходит с видео после его загрузки.

Вот вам факт — внутри инстаграма более 1000 ML-моделей.

Когда вы загружаете видео, контент переводится в векторное представление. Ролик раскладывается на сотни признаков: длительность, динамика, цвет, объекты, лица, музыка, отдельные звуки, текст, даже шрифт текста.

— CV-модели распознают, кто и что в кадре: люди, предметы, сцены, эмоции
— Аудио-модели слушают музыку, речь, даже выделяют трендовые звуки
— OCR-система Rosetta читает текст прямо из видео, фиксирует совпадение текста и контекста

В итоге, у каждого ролика появляется гигантская карта параметров, цифровое описание того, что именно в нем.

— Рейтинг автора. Сет отдельных ML-систем скорит автора: частота публикаций, насколько его контент удерживает аудиторию, были ли страйки за нарушение правил. Если успешная серия — новому контенту дается буст, если контент дерьмо — алгоритм режет охваты. Работает это в виде «баллов».

— Предсказание успеха. Дальше вступают в игру сотни ML-моделей, которые смотрят ролик и делают ставку, будет ли он интересен. Причем они предсказывают не абстрактно «людям понравится», а конкретно — вот это видео досмотрят 67% зрителей, а вот тут будут перематывать, а в этом моменте будут тыкать лайк.

Почему ML это знает? Блядь, потому что так работает машинное обучение! Собери датасет из миллиарда единиц контента с детальной картой параметров (которые упоминал выше), наложи сверху поведение пользователей и тоже сможешь предсказывать. Science, bitch!

В след посте будет про то, как контент попадает к конкретному человеку в ленту.

📸@founderit | навигация | дневник