💼 Gamma: обновление комбайна для ИИ-дизайнеров

Платформа Gamma, известная своими ИИ-презентациями, представила новый продукт, - Imagine.

Это полноценный графический редактор на базе ИИ, который составляет прямую конкуренцию PowerPoint, Canva и Adobe Photoshop.

💼 Техническая суть:
• Генеративный дизайн элементов: Создание логотипов, инфографики и баннеров из текстовых описаний с автоматическим соблюдением брендбука компании.
• Умные интерактивные графики: Генерация динамических диаграмм и визуализаций данных, которые сохраняют возможность редактирования и настройки стиля.
• Глубокая интеграция с рабочим пространством: Прямые коннекторы к Make, n8n, Zapier и Atlassian для автоматической сборки контента из внешних данных.
• Режим «ремикса» шаблонов: Возможность мгновенно пересобрать любой слой дизайна или визуальный стиль через естественные запросы.

Даже немного жаль Adobe.
Молодые ИИ стартапы в ближайшие годы не оставят от него и камня на камне.

Пользуетесь Гаммой? Я, вот, пока подписку не брал, - надо от чего-то отказаться, а то и так перебор их, но в тестовом режиме попробовал, - очень достойно делает презентацию.
Там до 60ти слайдов за один заход можно нагенерить.

#Gamma #обновления #презентации
———
@tsingular

Зарплата в токенах: Бартер 2.0

GPU-инференс становится четвертым элементом компенсации в Кремниевой долине наравне с окладом и опционами.

💾 Новый стандарт: OpenAI и Anthropic внедряют лимиты AI-вычислений (токены) в офферы для топовых инженеров.

🏭 Флэшбэки из 90х:
Это как раньше держались за работу, где может зарплата и ниже, но есть интернет.
Или когда зарплату выдавали продукцией завода.

🏎️ Топливо продуктивности: Токен-бюджет определяет личную скорость разработки. Безлимитный инференс дает преимущество в создании агентов и сложных систем, недоступное коллегам с лимитированным бюджетом.

💼 Зачем бизнесу: Экономия кэша при удержании талантов. Компании с собственной инфраструктурой (OpenAI, xAI) получают рычаг рекрутинга, который невозможно перебить только деньгами. Эффективность сотрудника теперь напрямую зависит от его личного «облака».

🔮 Будущее: Появление джоб-бордов, где вакансии фильтруются по объему выделенных терафлопс на сотрудника.

По следам

#AI #Business #Compute #FutureOfWork
------
@tsingular

Хотелось бы, конечно, чтобы мы могли, с нуля, а не через дообучение, что-то свое уровня Opus 4.6 выкатывать.

Только технологическая сингулярность не оставляет времени на такие маневры, а до конца года мы не успеем.

https://t.me/tass_agency/366879

Закон:
https://regulation.gov.ru/projects/166424/

#законы
------
@tsingular

- чтобы обеспечить лидерство в ИИ нам придётся отправиться на 50 лет в прошлое и полностью сменить приоритеты в развитии, бросить все силы на разработку процессоров и рост научной базы

- но мы не можем отправиться в прошлое, таких технологий нет!

- значит в прошлое должны отправиться остальные.

- а вот такие технологии у нас есть.

#сказки #юмор
———
@tsingular

Минимакс 2.7 появился в ollama cloud.

по идее должен быть круче gemini 3 flash

пробуем

#ollama #minimax
———
@tsingular

Runway Realtime Video Generation

Рунвэй идут дальше и анонсируют генерацию любого HD-видео (не только аватаров) в реальном времени.
Задержка до первого готового кадра - меньше 100ms.

Это research preview и коллаборация с Nvidia по итогам GTC - все это безобразие генерится на чипах Vera Rubin. Безобразие - это их новая модель - General World Model, GWM-1.

Помните мы совсем недавно офигевали от реалтаймовой генерации картинок в Krea (я до сих пор в восторге).

Теперь то же самое - для HD-видео. (Ну не совсем теперь, это пока research preview, но мы уже находимся тут).

Поглядите как обновляется видео (0:26) при изменении промпта.

Я в шоке, куда катится мир!

@cgevent

OpenClaw: практические кейсы (вебинар, часть 2)

Записал продолжение вебинара по OpenClaw. Если в первой части я показал как с нуля настроить и развернуть краба, то во второй части показываю реальные кейсы применения, которыми сам пользуюсь каждый день в работе и в личной жизни.

Управление поездками и командировками

Главный инсайт: git-репозитории как основа памяти для работы - must have. Создал демо-репозиторий с примером структуры: AGENTS_md, PERSONS_md, папки поездок с документами. Краб ведет чеклисты, заполняет и подписывает документы (14 штук за раз!), напоминает про регистрацию на рейс и даже следит за погодой через cron-задачи. А еще синхронизируется с Cursor/Claude Code — правки прилетают через Telegram

Презентации через код (Slidev)

OpenClaw редактирует слайды в Markdown, Slidev подхватывает изменения на лету. Написал скилл для выгрузки субтитров с YouTube с таймкодами. Коллега попросил добавить слайд — Краб всё сделал сам: нашел нужное место, вставил контент, расставил ссылки

Работа с почтой (Gmail)

Бот мониторит почту, фильтрует важное и сам ведет переговоры. Показал кейс: Краб написал организаторам хакатона, уточнил призовой фонд

Генерация изображений (Nanobanana)

Imagen от Google через Nanobanana — можно генерить с референсами (фото, аватар, Сберкот), итеративно дорабатывать без потери контекста. Краб сам сгенерил постер для Telegram-анонса и экспортировал презентацию в PDF, взяв данные из проекта с презентациями

Бонус: управление браузером

Заполнение форм через браузер с использованием документов, например на визу — агент кликает по браузеру, параллельно подтягивая данные из репозитория

Ключевая мысль: в сложных задачах правильный context offloading и сложная организация данных решают. Чаты теряются, а файлы в git-репозитории живут вечно и версионированы. OpenClaw работает с ними как с памятью — и это меняет подход к организации информации

Также показал как смотреть расход токенов и анализировать куда именно они уходят, если краб кажется дорогой игрушкой

Сама презентация в файле выше. Её, кстати, тоже бот сгенерировал.

Блогерство в 2026-м 😀

Не грузит видео, - смотрите в Max

Обсуждаем в ВК :)

#юмор
------
@tsingular

Интересная мысль, но ведь по факту это наоборот значит, что пропадает монополия на сайты, которые раньше заливались рекламными деньгами и оттягивали на себя 90% аудитории.

И теперь у сайтов, в широком смысле, появился шанс выползти со дна поисковой пирамиды.

ИИ Google убивает сайты

Грустная ирония – крупнейший в мире поисковик делает всё, чтобы стать ненужным. В исследовательском отчете Axios сообщается, что трафик из поиска Google на сторонние сайты за последний год резко упал – на 60% для мелких изданий, 47% для средних и на 22% для крупных.

Причина в Gemini – очень многим хватает ответа, который эта нейросеть выдает в самом верху страницы. При этом по ссылкам в его пруфах переходят меньше 1% пользователей, а сами по себе ИИ-боты не генерируют «полезного» трафика.

Такой подход может лишить нас сайтов – например, ресурс Digital Trends пожаловался, что трафик из поиска Google упал аж на 97%, из-за чего изданию пришлось уволить почти весь штат в 2025 году.

#поиск
———
@tsingular

Точность метания в движении поражает.

Вроде понятная математическая функция, но все-таки.

#роботы
------
@tsingular

тут, кстати, HuggingFace рассказывает как они агентов меряют.

https://www.youtube.com/watch?v=UxMZfbWI3LY

рекомендос

#HuggingFace #агенты #eval
———
@tsingular

Антропик жестить начал по всем фронтам.

Прислали юристов в opencode

В итоге opencode вырезал клода из плагинов

#opencode #anthropic
------
@tsingular

Хуанг про использование токенов разрабами.

Ключевые тезисы:

1. Токены = инвестиции в продуктивность
Если инженер с зарплатой $500k потратил на AI-токены всего $5k — это тревожный сигнал. Ожидание: хотя бы $250k на токены. Аналогия: чип-дизайнер, отказывающийся от CAD и работающий карандашом.

2. AI — это "апгрейд" звёздного сотрудника
Как например ЛеБрон Джеймс (NBA), вкладывающий миллион в год в здоровье тела и играющий в 41 год — топ-специалистам надо давать сверхвозможности через AI.

3. Исчезновение ограничений
Через 2–3 года мысли «это слишком сложно», «это займёт много времени», «нам нужна большая команда» — уйдут в прошлое. Как в промышленную революцию никто больше не говорил "этот камень слишком тяжёлый" или "эта гора слишком большая".

4. Новая роль инженера
Вместо написания кода — написание идей, архитектур, спецификаций. Управление командами агентов. Определение критериев качества. У каждого инженера будет ~100 AI-агентов в подчинении.

Про 100 агентов, конечно, он поскромничал. Уверен, что через 3 года речь будет идти про тысячи агентов, если не миллионы на каждого сотрудника.
Нужно готовиться мыслить парадигмой роя, а не единичных ИИ сущностей.

#Хуанг #Nvidia #vibecoding #переводы
———
@tsingular

Краткая аналитика по аудитории канала :)

#юмор
———
@tsingular

Все вокруг делятся аналитикой своей git-активности с помощью Claude Code. Вот моя:

На графике 13 лет и 2300 коммитов в 131 репозитории. Видны три волны:

1. Середина 2023 — начал использовать GitHub Copilot. Автокомплит ускорил рутину, но не изменил подход
2. Конец 2024 — эпоха Devin и Cursor. Агенты начали писать код целиком, а не просто подсказывать следующую строку
3. Начало 2026 — Cursor Ultra + Claude Code Pro Max. Это уже другой масштаб: 300+ коммитов в месяц, 3.7M строк. Когда агент может держать в контексте весь проект и работать автономно — продуктивность растёт не линейно

Самое интересное не абсолютные цифры, а форма кривой — экспонента. Каждая следующая волна AI-инструментов даёт кратно больший эффект, чем предыдущая

Из приятного - много кода не только создано, но и удалено. Для меня удаление это маркер того, что идет работа, а не просто генерация. Удаление кода - признак рефакторинга. А рефакторинг делают в проектах, которые нужны

Промпт для генерации дашборда взял отсюда — скидываете Claude Code и он сам сканирует все репозитории, собирает статистику и генерит HTML-страницу. Занимает минут 5