Китайские «открытые» AI-модели впервые стали популярнее американских

MIT и Hugging Face подсчитали, что по миру доля загрузок opensource-моделей, сделанных в Китае, выросла до 17%. Лидируют DeepSeek и Qwen.

Доля загрузок открытых моделей от Google, OpenAI и остальных американских компаний — 15.8%.

https://www.ft.com/content/931c8218-a9d7-4cbd-8b08-27516637ff41

Создатели FLUX.2 выпустили подробный гайд по генерации картинок и редактированию фотографий с помощью новой модели.

Внутри — примеры продвинутых JSON-промтов и лайфхаки по тонкой настройке деталей кадра. Все советы можно применять и с другими моделями, например Nano Banana Pro.

Изучаем тут.

https://youtu.be/Yk810Nq8WHE
как обещал - выкладываю запись вэбинара.
Договорились продолжить традицию и через неделю 11 декабря (четверг), 17:00 - повторим - в форме диалога/подкаста и вероятно пригласим еще эксперта.

🧠 Perplexity теперь с памятью: это уже не чат, а второй мозг

Perplexity включили долгожданную Memory - ассистент начинает жить вместе с вами, а не отвечать в одну сессию.

Что это меняет:

•⚡️ Запоминает контекст сам

Предпочтения, интересы, прошлые задачи - не нужно каждый раз пересказывать свою жизнь с нуля.

•🎯 Даёт персональные ответы, а не общие советы

Скажешь: «Подбери кроссы для бега» - он вспомнит твои травмы, стиль тренировок и любимые бренды.

•🔁 Один мозг на все модели

Память общая: переключаешься между мощной reasoning-моделью и быстрой - контекст везде с тобой.

•🔒 Контроль на твоей стороне

Память можно выключить, есть инкогнито, данные шифруются и не улетают в «общий котёл» для обучения.

По сути, чем больше ты работаешь через Perplexity, тем сильнее он подстраивается под твой рабочий стиль.
Это уже не просто ИИ-ответчик, а личный ИИ, который тебя помнит.

Да, согласен по качеству FLUX 2 уступает новой Banana, а вот цена по API приятная:
Тариф FLUX.2 [pro] — $0.03 за первый Мп, далее $0.015 (референсы по $0.015/Мп).

Тариф FLUX.2 [flex] — фиксированные $0.06 за Мп (цена едина для генерации и каждого референса).

Важно: тарификация всегда округляется до целого мегапикселя (1 Мп = 1024x1024).

И остальные плюшки:
1) Поддержка до 10 референсов на вход — с сохранением консистентности персонажа и переносом стиля.

2) Разрешение до 4 Мп — вход от 64x64 пикселей, любые соотношения сторон.

3) Продвинутый фотореализм — улучшенная детализация текстур, освещения, пространственной логики и знание физики мира.

4) Генерация текста и UI — корректное отображение сложной типографики, инфографики и мелкого текста.

5) Точные инструменты контроля — управление позой, поддержка HEX-кодов цветов и сложных многосоставных промптов.

ТАСС: Почти 70% опрошенных музыкантов используют ИИ

– 70% проф. музыкантов уже используют ИИ в своей работе
– Исследование про ИИ провел сервис для артистов BandLink
– ИИ помогает оптимизировать рутину, экономит бюджет и др.
– 72% относятся к ИИ в музыке положительно или нейтрально
– Доверить ИИ весь творческий процесс пока готовы лишь 6%
– Большинство считают, что ИИ должен помогать в творчестве
– Для новых авторов ИИ помогает создавать новые возможности
– За последний год ИИ-инструменты освоили 61% респондентов
– Чаще всего ИИ помогает разработать обложки и промо (47%)
– ИИ также помогает генерировать инструменталы и тексты (26%)

@ftsec

НОВИНКИ МЕДИА-AI (20-27 НОЯБРЯ 2025) - вчера меня спрашивали на вэбинаре

Google Nano Banana Pro
Лидер Product Hunt. Новая модель с улучшенной генерацией текста на изображениях.

Midjourney
Запущены профили с соцфункциями. Версия V7.1 в тесте: лучше понимает сложные промпты и дает "киношное" качество.

Imagen 4
Генерация 2K, фотореализм для маркетинга. Интегрирован прямо в Google Docs и Slides.

Kandinsky 5.0 (Fusion Brain)
Топ для РФ: бесплатно, 1024px, 18 стилей, понимает сложные русские запросы. Без регистрации.

Шедеврум (Yandex)
Лучшее мобильное приложение с фильтрами YandexART и активным русским комьюнити.

GPTunnel / GoGPT
Доступ к Midjourney V6 и DALL-E 3 за рубли, без VPN.

Figma AI Plugins
UX Pilot и Builder IO генерируют интерфейсы из текста и конвертируют макеты в код.

Recraft V3
Векторные логотипы и иконки с бесконечным редактированием.

Veo 3 (Google)
Видео 1080p+ с синхронным звуком и диалогами.

Runway Gen-4
Новый контроль камеры и функция Image-to-Video с сохранением стиля.

Hailuo AI 2.3 (MiniMax)
Китайский хит: 6-секундные клипы бесплатно, лучшая лицевая анимация.

Kling AI V2.1 Pro
Видео до 3 минут в 4K. Отличная физика и липсинк.

NejrosetBot (Telegram)
Veo 3 и Sora 2 прямо в мессенджере.

Revid.ai
Вирусные ролики для TikTok/Reels из текста: сам подбирает мемы и тренды.

InVideo AI
Генерация полноценных сюжетов: сценарий, стоки, озвучка.

Suno AI
Хит года. Полноценные песни на русском (v4). Скидка 40% на годовую подписку.

ElevenLabs
Эталон клонирования голоса. Стартовый тариф $1.

Udio
Конкурент Suno. Фокус на качество сведения.

Lyria 2 (Google)
Музыкальная модель для YouTube Shorts.

Тренды:
— Социализация: Midjourney и Suno становятся соцсетями.
— Китай: Kling и Hailuo обходят западные аналоги по длительности видео.
— Интеграция: Google встраивает AI-генерацию в офисные документы.

Black Friday (до 30.11):
— Suno AI: -40%
— ElevenLabs: $1 первый месяц
— Higgsfield: -65% на безлимит видео
— Fliki / InVideo: -50%
— Pictory: -50% пожизненно

Русский язык:
— Kandinsky, Шедеврум: Отлично
— Suno, ElevenLabs: Хорошо
— Midjourney: Средне (лучше на английском)
— Kling, Hailuo: Слабо (нужен переводчик)

Иллюзия AI-автоматизации

Вчера на вебинаре разбирали реальные кейсы. Спасибо Илье, но главное открытие кроется глубже кода.

Разработка агента или нейросети — это только то, что на поверхности. Кажется: «написали софт — победили».

Но в реальности проекты разбиваются о подводную часть:
1. Саботаж сотрудников. По данным Writer (2025), каждый третий (33%) тихо саботирует внедрение ИИ из страха замены.
2. Инерция. «Мы всегда так работали» — этот блок тяжелее любых багов в коде.

Математика «айсберга» от McKinsey:
На каждый $1 разработки модели нужно закладывать $3 на переобучение людей и change management.

Если вам продали ИИ-агента за $100 000, готовьте еще $300 000 на то, чтобы заставить команду с ним работать. Иначе получите дорогой код, который просто ляжет на дно.

Фундамент на 2026: AI уходит в «высшую лигу»

Совместно с Финансовым университетом при Правительстве РФ разрабатываем линейку МБА программ на следующий год.

Мой ризонинг (логика принятия решений) здесь прост: хайп прошел, началась эпоха внедрения. Бизнесу больше не нужны «курсы по промптам». Нужны инженеры процессов.

Поэтому мы фокусируемся на трех китах, на которых держится любая системная компания:
1. 🎓 Образование и EdTech. Как создавать адаптивные курсы и персональных AI-тьюторов, а не просто генерить тексты.
2. 👥 HR и Люди. Полный цикл: от скрининга резюме агентами до автоматического онбординга и трекинга развития талантов.
3. 💼 Топ-менеджмент. ИИ как инструмент стратегического управления и оптимизации операционки.

Главный принцип — «Hands-on» (руками)
Никакой голой теории. Мы оцифровываем мой практический опыт.
План такой: каждый слушатель за курс собирает и внедряет 8-10 рабочих AI-агентов - в каждлм из курсов свой упор на свою специфику.
Мы открываем доступ к библиотеке из 40+ готовых блюпринтов (схем автоматизации), которые можно просто брать и адаптировать под себя.

Мне нужно ваше мнение
Мы сейчас финализируем «начинку» курсов.
— С какими задачами в этих сферах вы уже столкнулись?
— Что болит сильнее всего?
Напишите в комментарии — самые актуальные кейсы включим в программу разборов. А от меня специальное предложение по цене (вам или вашим знакомым).

🎁 P.S. Если хотите понять, как выглядит «блюпринт» и что это за уровень проработки — напишите в комментариях «Блюпринт».
Пришлю вам пример реальной задачи по автоматизации, которую мы разбираем со студентами.

В генератор презентаций Kimi завезли Nano Banano Pro — теперь там можно создавать крутые слайды на любую тему.

Все элементы дают редактировать на свой вкус. Готовую презентацию можно скачать в формате PowerPoint и доделать в другом редакторе.

До вечера воскресенья работает без лимитов. Тестируем тут.

ИИ может автоматизировать половину рабочих мест в США

Исследование консалтинговой компании McKinsey показало, что ИИ и роботы могут автоматизировать около 50% рабочих мест в США. Это касается как интеллектуальной, так и физической сферы. Но есть условие - компании должны радикально перестроить рабочие процессы.

Анализ показал уязвимость профессий, связанных с подготовкой документов, обработкой информации и рутинными логическими операциями. Наиболее подвержены риску офисные сотрудники и программисты. Наем на эти позиции уже замедляется.

https://mltimes.ai/ii-mozhet-avtomatizirovat-polovinu-rabochih-mest-v-ssha/

Прокачиваем свои промты: в Стэнфорде придумали новую технику общения с чат-ботами — она повышает разнообразие ответов без потери качества.

Используем такую инструкцию:

Хочу получить несколько возможных ответов.
Сгенерируй {подставить число} вариантов ответа на мой запрос.
Каждый ответ должен быть коротким и законченным.

Верни объект JSON с ключом "responses" — это список словарей.
Каждый словарь должен содержать только два поля:
– "text": сам ответ;
– "probability": число от 0.0 до 1.0 для оценки, насколько вероятен этот вариант относительно всех возможных.

Верни только JSON. Без пояснений, комментариев и лишнего текста.

Мой запрос: "{вставляем свой запрос}"

Бот предложит самые разные варианты ответа и оценит их оригинальность. Поможет в работе над курсовыми и рабочими креативами.

Громче всего про искусственный интеллект кричат две категории людей: Скептики, которые считают, что LLM - это тупик, а весь ИИ - просто раздутый пузырь и фанатики, уверенные, что все необходимые компоненты у нас уже есть и суперинтеллект (AGI) вот-вот появится.

Но если почитать, что на самом деле говорят исследователи, можно обнаружить удивительное единодушие по ключевым вопросам:
1. Текущей парадигмы, скорее всего, достаточно для колоссального экономического и социального влияния, даже если новых научных прорывов больше не случится
2. Новые прорывы всё же нужны для достижения AGI. (Исследователи чаще всего указывают на проблемы непрерывного обучения и эффективности использования данных
3. Люди, вероятно, решат эти задачи в ближайшие 20 лет

Вот прогнозы ключевых фигур:
⁃ Демис Хассабис (DeepMind): 5–10 лет
⁃ Франсуа Шолле (Google): недавно говорил о 5 годах
⁃ Сэм Альтман (OpenAI): ASI возможен через «несколько тысяч дней»
⁃ Ян Лекун (Meta): около 10 лет
⁃ Илья Суцкевер (SSI): 5–20 лет
⁃ Дарио Амодей (Anthropic): самый оптимистичный прогноз - возможно, уже через 2 года

Но никто из них не говорит, что суперинтеллект - это фантастика или что до него ещё 100 с лишним лет.
Основные разногласия касаются того, какими именно будут эти прорывы и как быстро они произойдут.

Деньги вокруг вас

— Куда вложиться? — спросил бизнес-ангел
— В старый бизнес

Один парень в 2007 году запустил стартап, который искал свободные парковочные места. Через 6 лет его купил Microsoft.
Фаундер хотел уйти из отрасли скучных стоянок и заняться «чем-то большим». «Ты рехнулся, — сказал ему ментор. — Возвращайся и сделай революцию».

Тогда Алекс Израэль придумал схему: покупаешь небольшие прибыльные парковки, заменяешь сотрудников на ИИ, а шлагбаумы — на компьютерное зрение. Меньше штат, меньше оборудования — выше маржа. А главное — деньги с первого дня работы.

За 3 года — 4.000+ точек, оценка в $5 млрд и очередь из инвесторов.

Алгоритм прост:
1. Покупаешь прибыльный бизнес в «старомодной» нише
2. Внедряешь ИИ/автоматизацию — повышаешь маржу
3. Реинвестируешь денежный поток в приобретение следующих «точек»
4. Объединяешь их в единую систему дистрибуции

По такой схеме Accrual скупает мелкие бухгалтерские фирмы, 1KOMMA5° — компании, занимающиеся электрикой и установкой кондиционеров; Crete Professionals Alliance — консалтинговые агентства.

Инвестиции начинают возвращаться на следующий день после сделки. Технологии сокращают срок окупаемости в разы. Плюс актив, который можно продать в случае чего.

ИИ — ядро повышения маржи, а приобретение — механизм доставки бизнес-модели в старые ниши.

Вывод прост: хотите зарабатывать с минимальным риском — инвестируйте в прибыльные бизнесы, застрявшие в 2021 году.

Подсмотрено

Manus Browser - еще один браузер с агентами

Напомню что это.

Это когда агенту на базе LLM дают доступ к браузеру со всеми логинами, куками и вкладками. Он двигает мышкой, скроллит, кликает кнопки, заполняет формы и собирает данные так, как сделал бы живой ассистент.

Плюс работает с теми же платными инструментами, что и вы: CRM, SEO-панели, рекламные кабинеты, личные кабинеты маркетплейсов, он заходит в уже авторизованные сессии или просит вас где нужно авторизоваться.

Я писал про свой опыт использования таких браузеров от OpenAI и Perplexity.

Сейчас использую только Comet.

Manus же обещают одноразовую авторизацию под задачу, лог всех действий и отсутствие отдельного хранения паролей, агент пользуется тем, что уже есть в профиле.

Но здравый смысл никто не отменял: критичные штуки вроде банков, root-аккаунтов облаков лучше держать в отдельном профиле или вообще другом браузере, а самому Manus отдавать рутину уровня CRM, отчетов и ресерча.

Устанавливаем тут.

#browser@TochkiNadAI #Agents@TochkiNadAI

В одном из телеграм-каналов нашем промпты для ведения проектов, ну как промпты — это «детский сад» проектного управления. Они годятся для планирования пикника, но для серьезной работы.

Я переработал их в систему «Project Manager Pro». Эти промпты заставляют нейросеть использовать профессиональные фреймворки (Project Charter, WBS, Risk Matrix, RACI), но при этом остаются понятными.

Как использовать
Скопируйте «Системный промпт» один раз в начале чата, чтобы задать контекст. Затем идите по шагам.

⚙️ Системный промпт (Вставить в начале)

Ты — опытный руководитель проектов (Senior Project Manager) с экспертизой в PMBOK 7 и Agile. Твоя задача — структурировать мой проект, используя профессиональные стандарты, но объяснять их простым языком. Избегай воды, используй таблицы и списки.

1️⃣ Инициация: От «хотелки» к Уставу Проекта (Project Charter)
Вместо «просто плана» мы делаем мини-устав, чтобы зафиксировать границы и бизнес-ценность.

Действуй как Senior PM. Создай структуру Project Charter (Устав проекта) для следующей задачи.
Проект: [ВСТАВЬТЕ НАЗВАНИЕ И КРАТКУЮ СУТЬ]

Включи в документ следующие разделы:
1. Бизнес-обоснование: Почему этот проект важен именно сейчас? Какую проблему он решает?
2. Цели по SMART: 3 конкретные, измеримые цели.
3. Ключевые стейкхолдеры: Кто заказчик, кто исполнитель, на кого повлияет проект.
4. Границы проекта (Scope):
   - Что ВХОДИТ в проект (In-scope)
   - Что точно НЕ ВХОДИТ (Out-of-scope, чтобы избежать размывания границ).
5. Критерии успеха: Как мы поймем, что проект завершен успешно (Definition of Done).

2️⃣ Декомпозиция: От списка дел к WBS (Иерархическая структура)
Вместо простого списка задач делаем WBS, чтобы ничего не забыть и видеть зависимости.

Разбей этот проект на иерархическую структуру работ (WBS).
Не пиши просто список дел. Раздели проект на 3-4 ключевых Этапа (Phases).

Для каждого этапа:
1. Напиши главный результат этапа (Deliverable).
2. Распиши подзадачи (Tasks).
3. Укажи зависимости: какая задача блокирует следующую (например, "нельзя красить стены, пока не высохла штукатурка").
4. Оформи ответ в виде Markdown-таблицы с колонками: Этап | Задача | Ожидаемый результат | Блокирует (Зависимости).

3️⃣ Планирование: От «недельных этапов» к Roadmap и Milestones
Добавляем контрольные точки, чтобы не пропустить дедлайн.

Составь график реализации проекта (Roadmap).
Проект: [ВСТАВЬТЕ НАЗВАНИЕ]
Срок: [УКАЖИТЕ СРОК, ЕСЛИ ЕСТЬ, ИЛИ ПОПРОСИТЕ РАССЧИТАТЬ]

Создай таблицу-график:
1. Разбей работы на недели (или спринты).
2. Выдели "Критические вехи" (Milestones) — точки, когда нужно показать промежуточный результат.
3. Для каждой недели укажи "Главный фокус" (одно дело, которое нельзя провалить).

В конце добавь раздел "Критический путь": какие 2-3 задачи самые рискованные по срокам и могут сдвинуть весь проект?

4️⃣ Риски: От «страхов» к Матрице Рисков
Профессиональный подход — это не просто перечислить риски, а оценить их вероятность.

Проведи анализ рисков (Risk Assessment) для этого проекта.
Не пиши очевидные вещи. Найди скрытые угрозы (бюджет, люди, техника, внешние факторы).

Оформи в виде таблицы Risk Register:
1. Риск (Что может пойти не так?)
2. Вероятность (1-5) и Влияние (1-5).
3. Стратегия (Mitigation): Что сделать СЕЙЧАС, чтобы риск не наступил.
4. План Б (Contingency): Что делать, если риск всё-таки случился.

Выдели жирным шрифтом 1 самый опасный риск ("Черный лебедь" проекта).

5️⃣ Ресурсы и Люди: RACI Матрица
Вместо «списка людей» распределяем ответственность, чтобы не было хаоса.

Определи ресурсы и ролевую модель проекта.

1. Ресурсы: Составь список (Бюджет, Инструменты, Документы, Доступы), без которых проект встанет. Отметь критичность (Critical / Nice to have).
2. Команда (RACI Matrix): Даже если я делаю проект один (или с семьей/друзьями), распиши роли для основных задач:
   - R (Responsible) — кто делает руками.
   - A (Accountable) — кто головой отвечает за результат (только 1 человек!).
   - C (Consulted) — у кого спросить совета.
   - I (Informed) — кого просто поставить в известность.

6️⃣ Контроль: Еженедельный Status Report (вместо «обзора»)
Формат отчета, который можно показать даже генеральному директору.

Создай шаблон для еженедельного отчета о статусе проекта (Weekly Status Report).
Заполни его данными за первую (воображаемую) неделю проекта.

Структура отчета:
1. Светофор проекта: (🟢 Зеленый / 🟡 Желтый / 🔴 Красный) — общее здоровье проекта.
2. Executive Summary: 2 предложения о главном за неделю.
3. План/Факт: Что планировали vs Что сделали.
4. Блокеры и Проблемы: Что мешает двигаться дальше прямо сейчас?
5. План на следующую неделю: Топ-3 приоритета.

В конце дай совет как ментор: на чем мне сфокусироваться на следующей неделе, чтобы сохранить темп?

Почему это лучше (10/10):
1. Структура: Вы не просто "делаете дела", а управляете Scope (границы), Time (время) и Risk (риски).
2. Блокеры: Промпты ищут зависимости задач, а не просто их список.
3. Ответственность: RACI матрица убирает вопрос "а кто это должен был сделать?".
4. Масштабируемость: Эти промпты сработают и для ремонта квартиры, и для внедрения CRM в компании и для запуска нового продукта.

Привет, друзья! ИИ-инженер построил небольшую систему на базе ИИ, которая считает картофель, движущийся по конвейерной ленте

Никаких массивных наборов данных и тяжелых моделей - просто четкая задача и настройка, которая подходит для этой работы.

Он использовал Ultralytics ObjectCounter с крошечной нано-моделью YOLO11 и обучил ее на одном аннотированном кадре с помощью SAM 2 от Meta* (система, которая быстро сегментирует и маркирует объекты на изображениях и видео), поскольку никакого набора данных по картофелю не существовало.

Этого единственного изображения оказалось достаточно, чтобы система могла работать с полным видео в режиме реального времени.

*Деятельность Meta запрещена на территории РФ

Автор видео: IlirAliu_ в X

#интересное

Нейросети: Волшебство ИИ