Тут запустили стартап Rent a human, в котором можно сдать себя в аренду искусственному интеллекту. 43 000 людей уже готовы быть на побегушках у агентов 😮‍💨

Задумка такая: AI-агент выполняет сложную задачу из цепочки шагов, часть из которых офлайновая, отправляет запрос в этот стартап, а человек совершает необходимое действие в духе подай-принеси.

А еще говорили, что ИИ лишит нас работы.

Вышел Kling 3.0!

Если коротко: это уже не апдейт, а полноценная перезагрузка. Объединили Video 2.6 и O1 в единую модель под названием «All-in-One».

Что нового из релиза:

1) До 15 секунд за одну генерацию (было 10). Плюс теперь можно выбирать точную длину от 3 до 15, а не из пресетов.

2) Multi-shot — до 6 склеек в одном видео. Типа «AI-режиссёр»: сам расставляет камеры, делает shot-reverse-shot для диалогов. Посмотрим, насколько это реально работает.

3) Нативный звук: голоса персонажей, музыка, эмбиент — генерятся вместе с видео. Липсинк на 5 языках включая японский и корейский.

4) Elements 3.0 — можно залить референс персонажа (и даже голос), и он сохраняется между генерациями.

5) Точный текст в кадре — вывески, субтитры, рекламные макеты. Утверждают, что читаемый.

ЭТО МЫ ТЕСТИМ 💳

Пшлнх крч: ученые обучили нейросети использовать нецензурную лексику для сверхплотного сжатия текста 😁

Исследование показало, что матершина работает как лингвистический «архиватор», заменяя длинные фразы короткими емкими аналогами и экономя вычислительные мощности.

— Эксперимент проводили на моделях Qwen и Llama: Qwen успешно освоила компрессию, в то время как Llama сопротивлялась из-за встроенных фильтров безопасности.
— ИИ обучали методом RL (обучения с подкреплением), поощряя уменьшение количества токенов при полном сохранении исходного смысла.
— Цель проекта — не научить ИИ ругаться, а использовать феномен «смысловой плотности» для улучшения алгоритмов понимания текста. В официальных сервисах и публичных интерфейсах использование мата останется под запретом.

Работяги знали это всегда 😂