Анти-пластик для кожи

Это Skin Enhancer, он добавляет естественную текстуру кожи (поры, мелкие линии, микродетали), при это работает на все в кадре, не только на лица.

На одно изображение уходит около 30 секунд.

Еще он есть на Freepik.

#imageEditing@TochkiNadAI

❤️ Актеры из фильма «Один дома 2» тогда и сейчас: по традиции каждый декабрь пересматриваем фильм и вспоминаем тех, кто подарил нам эти культовые роли.

ChatGPT

Google собирает втрое больше данных для ИИ чем OpenAI

Данные Cloudflare показывают, что Google получает огромное преимущество перед OpenAI и Anthropic в сборе данных для ИИ. Компания использует сочетание поискового робота и сканирования для обучения искусственного интеллекта.

Гендиректор Cloudflare Мэтью Принс заявил, что Google получает выгоду от привилегированного доступа к интернету. Причина в том, как поисковый робот связан с системами сбора данных для ИИ.

https://mltimes.ai/google-sobiraet-vtroe-bolshe-dannyh-dlya-ii-chem-openai/

Обзор текстовых и мультимодальных моделей ИИ на Декабрь 2025.

Хороший коммент про Гугл в комментариях от подписчика.

И еще 4 поста ниже - мысли куда идет ИИ в 2026 году и далее.

🤯 Горшочек, не вари: Итоги AI-гонки (Декабрь 2025)

Честно говоря, уже хочется крикнуть: «Хватит!». Каждую неделю вываливают столько обновлений, что следить за этим — уже не хобби, а вторая работа. Но игнорировать нельзя: рынок перекраивается на глазах.

Собрал для вас эссенцию того, что реально важно, и куда мы вообще катимся.

🏆 Лидеры недели (Кто сейчас царь горы)

По данным LMArena и бенчмарков, расклад сил на декабрь 2025 такой:

1. Gemini 3 Pro (Google) — Абсолютный монстр. 1501 Elo на арене. PhD-уровень рассуждений. Если вам нужно "подумать", вы идете сюда.
2. Claude Opus 4.5 (Anthropic) — Лучший кодер. Если пишете софт или строите агентов — это ваш инструмент №1. Вышел в конце ноября и сразу забрал корону у всех.
3. DeepSeek R1 (Китай) — Цена/Качество. Феноменальный mathematical reasoning за копейки ($0.30 за 1M токенов). Китайцы демпингуют рынок интеллекта.
4. Qwen 2.5-Omni (Alibaba) — Мультимодальность. Видит, слышит, говорит с задержкой всего 200мс. Эффективность их MoE-архитектуры пугает.

🇷🇺 А что у нас?
GigaChat 2 MAX и YandexGPT 4 Pro держат оборону. Да, в мировых бенчмарках они не в топ-10, но для задач на русском языке и работы с нашей культурной спецификой (6% мировых знаний) альтернатив нет.

🚀 Gamechanger недели: Google Titans и смерть "статичных" моделей

Все уперлись в потолок: железо у всех одинаковое (Nvidia), алгоритмы (трансформеры) — тоже. Данные в интернете кончились.

И тут Google выкатывает Titans + MIRAS. Это не просто «еще больше контекста». Это архитектура, которая обучается в реальном времени.

В чем революция?
Старые модели (GPT-4, Claude) — это замороженные слепки знаний. Titans — это живой организм.
Она использует механизм «Сюрприза» (Surprise Metric):
* Если инфа предсказуема («Волга впадает в Каспийское море»), модель её игнорирует.
* Если происходит что-то новое, модель получает сигнал «Surprise!» и обновляет свои веса прямо на лету, сохраняя факт в долговременную память.

Пока DeepSeek учится сжимать данные в 10 раз через визуальные токены, Google учится запоминать жизнь в прямом эфире.

🔮 Прогноз 2026: Кто выживет в "Битве за данные"

Старая парадигма «Натренировал и заморозил» умирает. Победят те, у кого есть доступ к потоку свежего контента 24/7.

Вот мой шорт-лист победителей:

1. Google (Король контента)
У них есть YouTube. Это 20 миллиардов видео. Пока остальные парсят тексты, Google скармливает своим моделям (Gemini, Veo) реальный мир в видеоформате. Их датасет в 40 раз больше, чем у любого конкурента. Шах и мат. В предыдущем посту комментарий по андроиду...

2. X (Ex-Twitter)
Забудьте слухи про сделки. Главный актив Маска — это пульс планеты в реальном времени. Новости, мемы, срачи, инсайды — всё появляется здесь первым. Илон строит Super App (по типу WeChat), где генерация контента, платежи и общение замкнуты в одну экосистему. Это идеальный "корм" для обучения Grok в режиме live.

3. Meta (Спящий гигант)
Цукерберг пока выглядит отстающим, но у него на руках карты всех жителей Земли: Facebook, Instagram, WhatsApp, Threads. Немецкий суд уже разрешил им учиться на публичных данных. Когда они включат этот пылесос на полную — мало не покажется.

4. Telegram (Темная лошадка)
Дуров пробил планку в 1 млрд пользователей. Telegram трансформируется из мессенджера в AI-цифровое рабочее пространство. Это гигантский пласт уникальных данных: от личных диалогов до медиа-каналов, которых нет в индексации Google.

5. Китай (The Borg)
Они не играют в демократию. Партия сказала «надо» — и TikTok, Alibaba, Tencent слились в единый экстаз данных. У них лучшие технологии сжатия (DeepSeek) и самые эффективные MoE-архитектуры. Они берут не качеством одного чипа, а массой и интеграцией.

6. Яндекс (Хранитель кириллицы)
Они выживут, потому что «русским буквам» 30 лет учились только они. Глобальным игрокам плевать на нюансы нашего рынка, а Яндекс держит эту нишу мертвой хваткой. Это вопрос цифрового суверенитета.

Итог
Гонка алгоритмов закончена. Началась гонка доступа к реальности. Кто владеет трубой с горячими данными — тот и пишет правила игры для ИИ. Остальные — просто пользователи API.

P.S. А где OpenAI, Anthropic и Apple?

OpenAI — выпустили GPT-5 и o3, держат премиум-сегмент ($200/месяц за Pro-версию). Но проблема: у них нет собственного потока свежих данных. Они зависят от партнерств и покупки датасетов. Это дорого и медленно. Рискуют стать "дорогим API" для корпораций, пока Google и Meta пылесосят реальность бесплатно.

Anthropic (Claude) — технически блестящи, Opus 4.5 — лучший кодер на планете. Но та же беда: нет своей экосистемы данных. Живут на венчурных деньгах и надеются, что их купит кто-то большой (Amazon уже инвестировал). Это топовый инструмент для профи, но не платформа будущего.

Apple — молчат и копят силы. У них миллиард устройств в карманах пользователей, Siri знает о вас всё, и они могут обучать модели прямо на девайсах (on-device learning). Если Apple Intelligence действительно выстрелит — они возьмут рынок приватности и персонализации. Но пока они играют в догонялки, а не задают темп.

Короче: OpenAI и Anthropic делают Ferrari, но бензоколонки (данные) принадлежат другим.

Лайф-хак как проверить свои прогнозы

Вот еще интересный лайфхак про взаимодействие с мыслящими симуляторами: вместо вопроса «что ты думаешь?» спросите у модели что-то типа «кто был бы самой лучшей группой людей чтобы ответить на этот вопрос? что бы они сказали?»

И вот комментарии к моим заключениям из предыдущих постов и обзора за декабрь

Лучшая группа экспертов для разбора наших постов

Команда LMSYS / LMArena (создатели главного лидерборда LLM) — это идеальные ребята, чтоб разнести в пух и прах топы моделей, Titans и прогнозы. Wei-Lin Chiang (CEO), Anastasios Angelopoulos, Ion Stoica и их команда из UC Berkeley построили платформу с 5M+ голосов пользователей, которая реально показывает, кто король, а не скам на бенчмарках. Они видят все обновы первыми и борются с overfitting'ом, стильными трюками моделей и фейковыми победами.

Что сказали бы эти монстры оценки AI

Wei-Lin Chiang (основатель): "Ваши топы по LMArena — огонь, Gemini 3 Pro на 1501 Elo рвёт всех в reasoning, но ждите: crowd-votes показывают, что модели типа o3-search (1139 Elo) выигрывают в реал-ворлд сценариях, а не на статичных тестах. Titans? Круто для continuous learning, но без нашей Arena Expert (только 5.5% hardest промптов) никто не поймёт, масштабируется ли это за пределы toy worlds".

Anastasios Angelopoulos (co-founder): "Данные исчерпаны? Абсолютно! Победит не сырой объём (YouTube/Google), а quality user preferences. X и Telegram дают raw реал-тайм, но без фильтров на anomalous votes (мы их блочим) — мусор. MoE от китайцев (Qwen/DeepSeek) экономит 100x, но Titans+MIRAS с surprise metric — шаг к lifelong learning. Тестируем на WebDev Arena: кто держит 131K контекст без краха?".

Ion Stoica (professor, advisor): "Прогноз топ: Google лидирует данными, но риски catastrophic forgetting убивают. Мы ввели CLT для confidence intervals и reweighting — старые бенчмарки мрут. Китай (DeepSeek OCR) жмёт токены в 10x, Meta спит на Facebook-даних. Яндекс? Нишевый win для кириллицы, но глобально — data moats от X/Telegram/XAI взорвут Grok. Без open evals типа нашей — все слепы".

Короче, они бы подтвердили наш обзор, но добавили: "Не верьте цифрам без миллионов votes — это единственный truthful метрик в 2025". Жёстко, data-driven, без воды.

Остался 1 день.

Папка с рабочими связками на миллионы, креативами с конверсией и воронками от 30+ маркетологов — закрывается завтра.

Через сутки ты будешь либо среди тех, кто забрал и внедрил.
Либо среди тех, кто пролистал и жалеет.

- 50 фраз, после которых клиент говорит: «Да, я беру!»
- база из 200 проверенных блогеров бесплатно
- первая помощь при старте ТГ

Пока ты думаешь "потом посмотрю" — кто-то уже добавляет и внедряет.

⏰ Осталось меньше 24 часов.
👇 Забери, пока открыто:
https://t.me/addlist/W3YpYnUU-78zMzI6

P.S. "Добавлю в закладки" = не откроешь никогда. Просто забери сейчас. Потому что завтра уже поздно.

🔥 ХВАТИТ НЫТЬ ПРО ПУЗЫРЬ. ГОТОВЬТЕСЬ К ЛЕСНОМУ ПОЖАРУ

Я устал читать про "AI-пузырь", который вот-вот лопнет, и мы все вернемся к счетам и бересте. Метафора пузыря — для спекулянтов. Она глупая: "было/не стало".

Наткнулся на мощнейший разбор, который ставит всё на места. AI — это не пузырь. Это лесной пожар. И это, черт возьми, хорошая новость.

🌲 Как это работает в природе (и в бизнесе):
Когда лес стоит слишком долго без огня, накапливается подлесок (deadwood). Это густая, сухая поросль, которая душит новые ростки, закрывает солнце и высасывает соки из почвы.
В нашем случае подлесок — это тысячи бессмысленных "AI-стартапов", которые просто перепродают API OpenAI, тысячи курсов "ChatGPT за 2 часа" и раздутые штаты бигтехов.

🔥 Пожар — это санитар леса.
Он уничтожит подлесок. Жестоко и быстро.
* Wrapper-стартапы? Сгорят первыми.
* Фичи, притворяющиеся продуктами? В пепел.
* Компании с раздутым P&L? Выгорят дотла.

Но гиганты — Секвойи (Microsoft, Nvidia, Google) — имеют толстую кору. Они обгорят, потеряют ветки, но выстоят. А главное — огонь вернет ресурсы в почву. Таланты, деньги и внимание освободятся для тех, кто реально что-то строит, а не хайпует.

🌱 Мы — "пирофиты".
Есть растения, семена которых раскрываются только при экстремальных температурах. Следующие Stripe, Slack и Uber родятся на пепелище, когда дым рассеется, а инфраструктура станет дешевой.

👇 А ТЕПЕРЬ ВОПРОС К ЗАЛУ И ЭКСПЕРТАМ:

Я вижу здесь два лагеря, и хочу, чтобы вы высказались в комментариях.

Лагерь "Спички детям не игрушка":
Те, кто считает, что сгорит вообще всё, включая экономику. Что ROI у AI никогда не сойдется, и мы просто сожжем триллионы киловатт впустую.
(Призываю скептиков и финансистов — где предел прочности?)

Лагерь "Фениксы":
Те, кто, как и я, ждет, когда с рынка смоет пену. Кто строит "огнеупорные" бизнесы на реальной эффективности, а не на хайпе.
(Предприниматели, у кого продукт внедрен в реальный сектор — вы чувствуете жар?)

Коллеги, метафора "пожара" вам как? Инструментально или просто красиво?
Кто из нас "сухой подлесок", а кто "секвойя"?

Ссылка на тот самый разбор (лонгрид, но он того стоит): [The AI Wildfire](https://ceodinner.substack.com/p/the-ai-wildfire-is-coming-its-going)

#AI #Wildfire #Startobus #RealityFilter #МыслиВслух

🤖 Коллекция боевых Telegram-ботов для предпринимателей

Как обычно на занятиях показал слушателям бота для транскрипции голосовых (@JillWhite_voice_notes_bot) — и посыпались запросы: "А что ещё есть полезного?".

Переслал несколько ботов в чат и понял, что пора собрать нормальный comprehensive обзор. Держите 👇

Топ-5 для ежедневной работы:

• @askplexbot — официальный Perplexity AI в телеге. Поиск с цитированием источников прямо в групповых чатах. Запустили в апреле 2025.

• @GrokAI — Grok от xAI (Илон Маск). $300М инвестиций в интеграцию с Telegram. Серьёзная AI-обработка текстов. Отключен(

• @dealpad — ежедневный обзор стартапов, получивших финансирование. Сканер от Морейниса для тех, кто следит за венчурным рынком.

• @egrul_bot — проверка контрагентов по ИНН за секунды. Must have для любых B2B сделок в России.

• @WebpageBot — обновление превью ссылок. Когда меняете описание под конкретную встречу — этот бот принудительно сбрасывает кэш Telegram.

📎 Полный обзор 20+ ботов с use cases и интеграциями прикрепил файлом.

Уровень MBA/DBA — никакой воды, только боевые инструменты.

Подписчики Startobus — рекорд щедрости

За сутки вы подняли канал с 2-го до почти 6-го уровня. Остался 1 голос.

Я не просил раньше о бустах, но результат показывает: аудитория ценит то, что здесь происходит. Это мотивирует сильнее любых метрик.

Что получите до конца декабря:
- Обновлённые гайды по отбору проектов и стартапов
- Новые материалы по AI-автоматизации
- Блюпринты готовых AI-агентов (код + инструкции)

Кто ещё не дал буст — последний шанс попасть в историю 6-го уровня. https://t.me/boost/startobus

WSJ: Snowflake и Anthropic заключили сделку на $200 млн

– Snowflake отмечает рост спроса на корпоративные ИИ-агенты
– Модели Anthropic станут доступны на платформе Snowflake
– Сделка поможет клиентам Snowflake внедрять ИИ от Anthropic
– ИИ-агенты Snowflake будут использовать Claude от Anthropic
– Конкретные финансовые условия сделки компании не раскрыли
– Snowflake также сообщила про фин. результаты за квартал
– Выручка Snowflake выросла на 29%, составив уже $1,21 млрд
– Скорр. прибыль Snowflake за квартал составила $0,35/акция
– Убытки Snowflake по итогам Q3 2025 составила $294 млн
– Темпы внедрения ИИ-агентов клиентами стали рекордными

@ftsec

Глава Nvidia, главной пока компании по производству и разработке чипов для искусственного интеллекта, постоянно напоминает, что соперничество США и Китая в сфере ИИ — это не дуэль чата GPT c DeepSeek, а серьёзная конкуренция по нескольким ключевым направлениям:

1. Энергетика
Китай производит вдвое больше электроэнергии, чем США, при меньшем размере экономики. Тарифы КНР — на 4–8% ниже, а в некоторых регионах для технологических компаний действует дополнительная скидка до 50%. Очевидно, что в таких условиях строительство заводов и дата-центров в Китае значительно дешевле.

2. Чипы
У США — технологическое лидерство, у Китая — производственная мощь. Полупроводниковая промышленность КНР ежегодно удваивает объём, западная — растёт меньше чем на треть.

3. Инфраструктура
Создание дата-центра с нуля в США занимает три года. В Китае могут за выходные построить больницу. Китайцы — непревзойдённые строители, что даёт им колоссальное преимущество в любой отрасли, включая ИИ.

4. LLM
В закрытых передовых (frontier) моделях США опережают Китай минимум на полгода. Но в открытых (open-source) Китай ушёл значительно дальше — а именно такие модели сегодня занимают основную долю рынка.

5. Применение
Китайцы смотрят на будущее искусственного интеллекта с оптимизмом, американцы — с опаской. Это отражается на скорости его распространения, а в индустриальной революции побеждает тот, кто быстрее находит технологиям практическое применение.

Секрет успеха вроде не выглядит фантастическим: сделать ставку на долгосрочное планирование, направить государственную поддержку на развитие перспективных индустрий и помочь своим чемпионам развернуть и нарастить всю инфраструктуру…

P. S. Если в России не дадут работать частному бизнесу по этому важнейшему направлению и не перестанут его кошмарить, то мы проспим и эту очередную, уже четвёртую, технологическую революцию и будем радоваться своей суверенности в пещере изолированного интернета. Но это даже не пещера Платона…

Нашли промт для быстрой настройки пропорций любого фото с помощью Nano Banana Pro.

Забираем:

Change the aspect ratio to [нужное соотношение]

ChatGPT