ИИ-редактор фото Krea обновился и теперь умеет менять любые объекты на картинках.

Нейронка сама распознает границы объектов, редактирует их или меняет на новые по промту. Появилась кисть Magic Brush, чтобы выделять конкретные места для исправления.

Модель бесплатная для всех, проверяем тут.

Google выпустил конкурента ChatGPT o1

Gemini 2.0 Flash Thinking — первая модель рассуждений от Google. В компании утверждают, что новинка обучена «думать вслух». Благодаря этому, можно узнать, как модель пришла к тому или иному ответу.

Пробная бесплатная версия Gemini 2.0 Flash Thinking уже появилась в Google AI Studio https://aistudio.google.com/prompts/new_chat (с российских IP-адресов недоступна).

https://9to5google.com/2024/12/19/gemini-2-0-flash-thinking/

Suno v4 и Pika 2.0 можно попробовать бесплатно

Suno дает сгенерировать 10 бесплатных песен в своей самой передовой нейросети. https://suno.com/

Pika 2.0 доступна бесплатно до 22 декабря. Число сгенерированных видео неограничено, но сервера сильно загружены, так что ждать приходится долго. https://pika.art/

Возможности нейросети Movie Gen от Instagram*

Глава соцсети рассказал что выход Movie Gen ожидается в следующем году.

На полустатическом видео говорящей головы — верю, что в жизни будет так же красиво как на демо. Демо классное, да.

*принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в РФ

ДАША - Снегурочка / а ну-ка, давай-ка
https://youtube.com/shorts/UOCd3K0ALKs?si=FwUA2M2qVkBxjAyF
Ошибочная ссылка - вот правильная)

OpenAI объявила модель o3, которая очень круто решает задачки из ARC-AGI.

ARC-AGI - это набор задачек, которые должны сравнивать человеческий интеллект с машинным. На их сайте написано, что решение ARC-AGI - это даже круче, чем изобретение трансформера.

o3 смогла решить 91% задачек из этого бенчмарка.

Да, теоретически o3 очень крутая модель, но она в ближайшее время не окажет большого влияния на мир (я смотрю с точки применения в автоматизации бизнес-процессов в компаниях). Почему? Да дело хотя бы в unit economics.

Если o1 pro - это золотой стандарт по цене и качеству, то o3 - это прямо заоблачная модель и по качеству и по цене.

o3 более заоблачно дорогая, нежели качественная (см картинку). Люди пока дешевле и эффективнее на задачах c тем уровнем сложности, который представлен в ARC-AGI.

Чтобы LLM практически использовалась в бизнесе, у нас должна быть измеримая выгода от внедрения. И пока она лучше всего достигается на задачах, где LLM справляется с задачами дешевле, терпеливее и качественнее человека. Это достаточно простые и легко верифицируемые задачи - извлечение данных, сканирование документации, классификация запросов, написание не очень сложного кода итп.

В общем, именно o3 вряд ли как-то заметно повлияет на автоматизацию бизнес-процессов. Но, возможно, она проложит путь к повышению качества моделей с более доступными ценами. И вот тогда начнется самое интересное.

Ваш, @llm_under_hood 🤗

Spotify использует вымышленных исполнителей, чтобы не платить роялти настоящим музыкантам. Об этом заявляет Harpers.

Вкратце, компания Perfect Fit Content находит ноу-нейм музыкантов, покупает права на их музыку и выкладывает её под другими псевдонимами. Иногда на Spotify дело доходит до абсурда: они придумывают целые вымышленные легенды для несуществующих людей.

Для чего это делается? Spotify это очень выгодно, так как многие включают фоновую музыку, обычно — сгенерированные алгоритмами плейлисты, куда легко подмешать «призрачные» треки. Для реальных исполнителей это означает потерю слушателей, ведь их можно заменить на более дешёвых и вымышленных артистов.

@lobushkin

Вместо десятка слайдов

— Как за минуту заинтересовать инвестора? — спросил стартапер
— Шестью ответами

Шведский предприниматель основал в 2006 году сервис потоковой музыки Spotify. Он обошел десятки венчурных фондов в поисках финансирования и ответил там на сотни вопросов. Сейчас сам стал инвестором и ему нужно всего шесть ответов:

1. Какую долгосрочную, большую возможность видите? Например, рост спроса на цифровую музыку.

2. Как приблизить ее в краткосрочной перспективе?
Убрать необходимость приобретать отдельные альбомы и треки

3. Кому в первую очередь даете результат и каким способом? Миллионы песен без рекламы для молодых пользователей.

4. Чем поддерживаете рост и как взламываете его? Например, персонализированные плейлисты и ежегодные обзоры песен, которые слушал каждый пользователь.

5. Как привлекаете пользователей? С кем партнеритесь? Даем слушать бесплатно с рекламой или платно без нее; продвигаемся через поставщиков телекоммуникационных услуг.

6. За что берете деньги и на что тратите? Получаем доход от подписки и рекламы; отдаем за лицензирование и поддержание инфраструктуры.

Так можно понять видение, миссию, ценностное предложение, технологию, дистрибуцию и финмодель.

Вывод прост: хотите донести ценность за минуту — уложите ответы в шесть предложений.