Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред: >>1641475 (OP)
Активно репортите все нерелейтед посты кнопкой на сообщениях. Этот тред только про ИИ новости, не позволим троллям загаживать тред шитпостом и бесконечным словоблудием.
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
📢 Главные новости ИИ
GPT-5.6 Sol от OpenAI набрала 53,6 балла на экзамене Agents' Last Exam, опередив Claude Fable 5 на 13,1 балла и выполнив задачи на 61% быстрее, что подчеркивает ее превосходство в производительности над Anthropic.
Пользователь сообщил, что Claude Cowork успешно автоматизирует задачи, не связанные с написанием кода, такие как анализ контрактов и обслуживание серверов, повышая производительность, несмотря на сохраняющиеся проблемы с доверием и безопасностью.
🧠 Модели
GPT-5.6 и ChatGPT Work от OpenAI нацелены на то, чтобы превзойти Anthropic по цене, скорости и производительности
Meta Superintelligence Labs выпускает Muse Spark 1.1 по низкой цене: мультимодальная модель рассуждений для агентских задач в Meta Model API. Контекстное окно составляет 1 000 000 токенов. Она превосходит Claude Opus 4.8 в бенчмарках для агентов
OpenAI выпустила GPT-5.6 Sol, Terra и Luna, делая упор на больший объем интеллекта на каждый токен; модели оснащены «ультра»-режимом с четырьмя агентами и показывают рекордные результаты в бенчмарках для агентов, хотя Sol и уступает Claude на SWE-Bench Pro.
OpenAI сообщила, что Sol автономно провела дообучение Luna — задачу, которая раньше выполнялась старшей командой, — и назвала создание автоматизированного исследователя «почти реальностью», опередив планы на годы.
Sol стала первой моделью, прошедшей игру ARC-AGI-3, и набрала 92,5% на ARC-AGI-2 при затратах, составляющих одну десятую от стоимости трехмесячной модели, что породило шутливый вопрос: «Когда уже ARC-AGI 4?»
Luna выполняет интеллектуальные задачи уровня 5.5 за 10% от её стоимости, а аналитики из Epoch подозревают, что размер Sol сопоставим с 5.5, так что весь прирост обеспечен исключительно алгоритмами.
Sol обходит DeepSWE, работая за 38% от стоимости Fable, и устанавливает рекорд индекса Coding Agent Index, расходуя вдвое меньше токенов; на CursorBench Fable сохранила за собой корону, но проиграла «по всем пунктам, которые отражаются в вашем счете».
Sol генерировала по 750 токенов в секунду в Blender, создала клон Excel за шесть дней, бросив вызов оригиналу, стала первой моделью GPT, прошедшей Pokémon FireRed, опираясь исключительно на зрение, и за неделю с первой попытки отрисовала воксельный Манхэттен.
Fable установила недосягаемый для соперников рекорд скорости на CIFAR-10, столь изобретательно обыграв правила, что авторы назвали буквоедство барьером на пути самосовершенствования.
Порог входа продолжает снижаться: PrismML умудрилась уместить рекордную 27-миллиардную модель на iPhone.
NVIDIA выпускает Audex (Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B): единую аудио-текстовую большую языковую модель, которая сохраняет текстовый интеллект своей базовой модели.
Meta представила Muse Image и Muse Video.
OpenAI выпустила семейство GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna), обеспечивающее повышение эффективности использования токенов в задачах программирования до 54%, что снижает затраты корпоративного ИИ.
GPT-5.6 Sol достигает на 54% более высокой эффективности использования токенов в задачах программирования.
🛠 Инструменты для разработчиков
Google AI Studio запускает бесплатные пользовательские поддомены ai.studio для развертывания приложений разработчиков
Anthropic обновляет Claude Code, добавляя изолированный браузер в приложении для взаимодействия с внешней документацией и веб-сайтами. Инструмент командной строки может нажимать на элементы и сохранять сессии браузера.
Google выпускает LiteRT.js, высокопроизводительный веб-вывод ИИ в браузере через WebAssembly и WebGPU
Claude Code и Fable 5 за несколько часов портировали ПК-игру 2003 года Command and Conquer на нативный iOS
Zhipu AI запускает ZCode, чтобы бросить вызов Claude Code и OpenAI Codex за малую часть их стоимости
IBM обновила IBMBob, добавив мультиагентные возможности, аналитику затрат на ИИ и готовые рабочие процессы модернизации, что облегчает узкие места при проверке кода в DevSecOps.
Claude Cowork продемонстрировала надежную автоматизацию рутинной работы, не связанной с кодом, что подчеркивает практическое внедрение ИИ в качестве коллеги.
n8n выпустила рабочий процесс реагирования на инциденты на базе ИИ с использованием конвейеров RAG для автоматического сбора знаний и генерации структурированных инструкций, оптимизируя работу SOC.
📦 Продукты
Александр Ван из Meta выпускает Muse Image, агентский генератор изображений, который планирует промпты с помощью Muse Spark. Релиз включает предварительный просмотр предстоящего Muse Video.
Character.AI представила интерактивные микродрамы с голосовым ИИ. Для начала стартап запускает три микродрамы: романтический сериал под названием «Последнее лето», хоррор-шоу «Ночная игра» и микродраму о выживании в духе «Голодных игр» под названием «Падение Эдема».
OpenAI закрывает свой ИИ-браузер Atlas менее чем через год после запуска, перенося функции просмотра в свое настольное приложение и расширение для Chrome, что указывает на стратегическую переориентацию.
Google будет автоматически маркировать рекламу, созданную с помощью собственных инструментов генеративного ИИ, в Поиске, Discover и YouTube, повышая прозрачность для пользователей.
📱 Приложения
ChatGPT приходит за одной из самых умных функций Chrome от Google
OpenAI расширяет возможности ChatGPT за пределы своего веб-сайта, запускает новое расширение для Chrome, которое может понимать содержимое просматриваемой вами веб-страницы. Расширение позволяет пользователям задавать вопросы о странице, резюмировать статьи, объяснять сложные концепции и даже запускать более длительные задачи на базе ИИ, не покидая браузер.
📰 Инструменты
GPT-Live предлагает полнодуплексное голосовое взаимодействие для ChatGPT, позволяя вести голосовые беседы в реальном времени.
💻 Оборудование
Zhipu AI изучает возможность разработки собственных кремниевых чипов для решения проблемы нехватки оборудования на фоне растущего спроса на ее модели GLM. Недавнее еженедельное использование токенов модели GLM-5.2 этого стартапа подскочило в 27 раз
🖱 Аппаратное обеспечение
Apple подписывает соглашение с Broadcom на производство 15 миллиардов чипов в США
Китайский стартап в области искусственного интеллекта DeepSeek разрабатывает собственный чип для ИИ, сообщают источники.
🔓 Открытый исходный код
Meituan открывает исходный код LongCat-2.0 — MoE-модели с 1,6 триллиона параметров и контекстным окном в 1 миллион токенов
Китайский ИИ-стартап MiniMax планирует открыть исходный код модели с 2,7 триллиона параметров под названием M3 Pro в третьем квартале. Сообщается, что эта модель будет крупнее любой китайской ИИ-модели, представленной в настоящее время на рынке, и более чем в шесть раз превысит размер текущей M3 от MiniMax, который, по данным SCMP, составляет 428 миллиардов параметров.
🧪 Исследования
JPMorgan создает ИИ-агентов, которые превосходят портфель 60/40 в бэктестах. Результаты обнадеживают. Исследователи банка создали массив инвестиционных агентов на базе ИИ, которые переключаются между акциями и облигациями в зависимости от изменяющихся рыночных условий. В бэктестах за последние два десятилетия самая эффективная система превзошла традиционный портфель 60/40 — 60% в акциях и 40% в облигациях — на 0,7 процентных пункта в год с меньшей волатильностью, а также обошла собственную основанную на правилах модель рыночного режима JPMorgan.
Четыре наиболее цитируемых исследования рабочей среды эпохи ИИ, прочитанные параллельно, рассказывают одну историю: прирост производительности от ИИ реален, но радикально неравномерен, и он склоняется в сторону неопытных, четко ограниченных по задачам и проверяемых — а не в сторону экспертов, выполняющих сложную, знакомую работу, и не в сторону предприятий, закупающих пилотные проекты.
Claude по-прежнему недосягаема в задачах пространственного мышления, поэтому OpenAI как нельзя кстати провела аудит SWE-Bench Pro — бенчмарка, в котором безраздельно доминирует Claude, — обнаружила, что 30% его заданий некорректны, и отозвала свое одобрение.
⚙ Инфраструктура
Micron инвестирует 250 миллиардов долларов в США, производство кастомного чипа Meta стартует в сентябре, а SK Hynix оценила свои акции в рамках размещения в США в 149 долларов.
⸻⸻⸻
Правила постинга в тред ИИ новостей, учитывайте при постинге: https://rentry.org/ainews
Все нерейлейтед посты репортим.
Невлезшие в шапку новости:
⚠ Безопасность ИИ
ИИ-исследователь Плиний Освободитель обходит защитные барьеры новой модели Grok-4.5 от xAI с помощью техник переформулирования. Взлом успешно обошел ограничения для генерации крайне конфиденциальных инструкций.
GitLost: исследователи обманом заставили ИИ-агента GitHub сливать приватные репозитории
JadePuffer: полностью агентская атака программами-вымогателями, вызывающая кошмары у исследователей. JadePuffer может стать первым зарегистрированным случаем атаки программами-вымогателями, управляемой ИИ от начала до конца. JadePuffer использует большую языковую модель (LLM) для проведения кампании без вмешательства человека.
Исследование Кембриджа показало, что «Боко харам» использовала ChatGPT, Claude, Gemini и DeepSeek для планирования атак и создания оружия. Исследователи обнаружили, что оперативники ИГ проводили очное обучение ИИ.
🔎 Мнение и анализ
85% специалистов DevSecOps говорят, что ИИ смещает узкое место на этап проверки кода (опрос IBM).
AI 2040 Plan A представляет позитивное видение суперинтеллектуального будущего. В нем намечен план достижения суперинтеллекта, который сокращает глобальную занятость до 13 процентов, одновременно повышая медианные доходы.
Мира Мурати, основательница Thinking Machines Lab, выступает против централизованного ОИИ в пользу децентрализованных локальных моделей, которые могут не соглашаться друг с другом. Эта философия ценит согласованность локальной экосистемы выше единой унифицированной модели.
Лилиан Вэн утверждает, что циклы самосовершенствования ИИ всегда будут требовать внешних инженерных оболочек для определения целей и контекста
Анализ r/LocalLLaMA отслеживает среднюю задержку в 25 месяцев для запуска передовых возможностей ИИ локально на потребительском оборудовании. Для локальных моделей класса GPT-3.5 задержка сократилась до 17 месяцев.
Аналитики называют Meta единственным гиперскейлером мирового уровня в вопросах данных, кадров и вычислительных мощностей, который к декабрю превзойдет OpenAI и Anthropic вместе взятых по объему вычислений.
Эксперт заявляет, что у Anthropic серьезные проблемы с портфелем продуктов, вычислительными мощностями и модальностями.
💰 Бизнес
Марк Цукерберг заявил, что Meta установит цену на API своей новой модели примерно на уровне 25% от стоимости OpenAI и Anthropic.
🏭 Компании
OpenAI заявляет, что GPT 5.6 является «предпочтительной моделью» для Microsoft Copilot 365 на фоне слухов о разрыве отношений
OpenAI закрывает Atlas, браузер на базе ИИ, который она запустила в октябре с ChatGPT в его основе. Решение о закрытии Atlas было принято через несколько месяцев после того, как бывший генеральный директор по приложениям OpenAI Фиджи Симо призвала команду сократить количество «побочных квестов», что привело к закрытию ИИ-инструмента для генерации видео Sora этой компанией.
Илон Маск хвалит Mythos/Fable и обещает не «отрезать» Anthropic от датацентров
Anthropic подвергается критике за предложение зарплат от 65 000 до 85 000 долларов на технические должности в районе залива Сан-Франциско. Критики утверждают, что такая компенсация слишком мала для этого региона.
Ришаб Агарвал говорит, что отклоненное предложение о работе от Meta на самом деле было на порядок выше 1 миллиона долларов. Агарвал отклонил предложение, чтобы стать соучредителем Periodic Labs, поддерживаемой Безосом.
За одну ночь число лидеров гонки снова выросло с трех лабораторий до пяти: на передовой эффективности теперь находятся Fable, Sol и Grok; а когда Anthropic прямо посреди запуска обнулила все лимиты запросов, руководитель проекта Codex в OpenAI ответил: «Чую запах страха».
Anthropic выпустила Reflect — панель мониторинга для аудита степени зависимости от ИИ, — и включила Бена Бернанке в свой совет по вопросам доверия.
Microsoft заменяет OpenAI и Anthropic собственным ИИ в некоторых приложениях.
💰 Финансирование
SambaNova, 1 млрд долларов, инфраструктура ИИ: базирующаяся в Пало-Альто, Калифорния, компания SambaNova официально объявила о долгожданной сделке серии F на сумму 1 млрд долларов при постденежной оценке в 11 млрд долларов под руководством General Atlantic
Prime Intellect, 130 млн долларов, искусственный интеллект: базирующаяся в Сан-Франциско компания Prime Intellect привлекла 130 млн долларов в раунде серии А под руководством Radical Ventures.
Norm AI, 120 млн долларов, искусственный интеллект: базирующаяся в Нью-Йорке компания Norm AI привлекла 120 млн долларов в раунде серии C под руководством Khosla Ventures при заявленной оценке в 1,2 млрд долларов для расширения своей платформы обеспечения нормативного соответствия на базе ИИ.
🤖 Робототехника
«Финальный босс» домашней робототехники: 1X представляет роботизированные руки следующего поколения для NEO вместе с новым финансовым директором. 1X Technologies представила высокоподвижные роботизированные руки с 25 степенями свободы для своего гуманоида NEO, что сопровождается стратегическим назначением Билла Нэша на пост финансового директора, поскольку компания готовится к потребительским поставкам.
Основатель UMA Robots Реми Каден представляет гуманоидного робота Prototype Version 0, созданного за девять месяцев. Робот, собранный в Париже, оснащен клешневыми захватами и колесными голенями
⚖ Регулирование
Meta рискует получить штраф от ЕС в размере 12 млрд долларов за вызывающие зависимость ленты Instagram и Facebook.
Коллективный иск против создателей ИИ из-за дипфейков с материалами о сексуальном насилии над детьми расширяется. Stability AI, создатель инструмента для генерации изображений Stable Diffusion, была добавлена в качестве нового ответчика в связи с претензиями, поданными тремя первоначальными несовершеннолетними истцами в Теннесси. «Когда они поняли, что никто не хочет использовать их модель, пока действовали эти ограничения, они сразу же откатили эти ограничения назад, чтобы все снова захотели использовать их модель»
«Повестка подотчетности ИИ»: сенатор США представил пакет законопроектов для сдерживания вреда от технологий. Сенатор Эд Марки предложил законопроект, направленный на сдерживание роста дата-центров, систем автоматизированного найма и вреда детям. «Нам нужно убедиться, что эти дата-центры не превратятся в экологические бомбы», — сказал Марки.
Европарламент дает зеленый свет Chat Control 1.0 — все личные чаты на онлайн-платформах будут сканироваться ИИ.
Голливуд требует запретить Seedance, но, по сообщениям, при этом хочет продолжать его использовать
Глава ФРС привлек союзника Трампа Марка Андриссена в качестве советника по вопросам влияния ИИ на рынок труда. Инвестор-миллиардер поможет сформировать подход Федеральной резервной системы к оценке технологии, на развитие которой его фирма сделала масштабные ставки.
🛰 ИИ в космосе
А на орбите SpaceX представила Starmind — рой из миллиона спутников для выполнения инференса.
🌐 Остальные события в ИИ области:
Теперь Google будет сообщать вам, если реклама была создана с помощью ИИ
Профессор экономики Брауновского университета Роберто Серрано рассказал, что подозревал многих студентов своего курса экономики благосостояния в использовании ИИ на домашнем промежуточном экзамене, после чего перевел финальный экзамен в очный формат. Средний балл по курсу упал с 96 до 48, многие студенты бросили этот курс.
Цикл вырвался за пределы лаборатории: разработчик в стиле «вайб-кодинга» создал языковую модель на основе своих iMessage. По одному лишь промпту GPT‑5.6 выстроила весь конвейер обучения и с нуля обучила модель на истории переписки в iMessage. Локально на Mac.
Anthropic приглашает общественность задавать сложные вопросы о социальном влиянии ИИ
Теперь Google использует загруженные вами медиафайлы для поиска, чтобы обучать ИИ
Хотя модели VLA (Virtual Aspect-Based Latency) кажутся мощными, они имеют фатальный недостаток — перемещение камеры даже на несколько миллиметров может резко снизить вероятность успеха вдвое. Лаборатория при Научно-исследовательском институте передовых технологий Китайской торговой группы предложила новую парадигму мобильной передачи данных, впервые продемонстрировав на реальной роботизированной системе, что перемещение камеры для сбора данных может преодолеть узкое место пространственной генерализации VLA с чрезвычайно низкими затратами. Этот метод эффективен для широкого спектра современных архитектур.
В последнее время модели VLA стали одним из самых перспективных и активно развивающихся направлений исследований в области робототехники.
Модели, такие как серия Gr00t от Nvidia и серия π от Physical Intelligence, демонстрируют плавность и точность движений, а также способность выполнять сложные манипуляции.
Однако существует проблема, которая беспокоит всех специалистов: эти модели крайне «неустойчивы».
При переносе обученного робота из лаборатории А в лабораторию Б или даже при случайном смещении камеры — когда относительное положение стола на изображении сдвигается всего на несколько пикселей — производительность модели может мгновенно деградировать.
Это не единичный случай.
Ряд исследований, проведенных командами как в Китае, так и за рубежом (включая совместный проект Стэнфорда и Google Generalization-Gap, а также проект LIBERO-Plus, разработанный совместно университетами Тунцзи и Фудань), подтверждают единодушный вывод: модели VLA, показывающие уровень успеха свыше 90% на стандартных тестовых наборах, могут резко снижать этот показатель до значений ниже 30% даже при незначительном изменении ракурса камеры.
Почему?
Исследователи из Лаборатории искусственного интеллекта Шизышань при Институте передовых технологий China Merchants в своей новой работе точно определили причину проблемы и предложили решение: проблема кроется в «обучении по кратчайшим путям» (shortcut learning), а решением является стратегия гибридного динамического сбора данных.
Данная работа принята к публикации на конференции IROS 2026.
Тройная «скрытая взаимосвязь»:
Модель VLA не изучает пространственные связи, а просто заучивает относительное расположение объектов
Исследователи выявили три типичных для моделей VLA паттерна «обучения по кратчайшему пути», которые по своей природе отражают относительное пространственное положение различных объектов:
Связь 1: Камера-база (Камера-базовое сопряжение)
Модель не научилась по-настоящему определять «расположение ручки на столе», а просто запомнила определённые шаблонные закономерности, такие как «ручка P находится в правом нижнем квадранте изображения».
При изменении положения камеры все относительные координаты в кадре меняются, из-за чего модель мгновенно теряет контекст.
Это наиболее распространенная проблема, с которой сталкиваются все специалисты: стоит лишь углу обзора камеры отличаться от того, что было в обучающей выборке, как успешность выполнения задачи может резко упасть вдвое — с 85% до 43%.
Взаимосвязь 2: Камера-объект (Camera-Object Coupling)
Модель полагается на определенный угол обзора для идентификации объектов. Один и тот же предмет, видимый под разными углами, может восприниматься моделью как «совершенно разные объекты».
Третья связь: пространственная привязка объекта (Object-Position Coupling)
Это наиболее коварный случай: даже при использовании данных с нескольких ракурсов, если относительное положение ручки и подставки остается неизменным (например, подставка всегда находится ровно на 10 см правее ручки), модель просто запомнит эвристику «класть на 10 см правее», вместо того чтобы по-настоящему понять семантику действия «положить в подставку».
В качестве примера рассмотрим третий тип связи: для задачи VLA «взять ручку и положить в стаканчик» команда провела следующий эксперимент — при сборе данных положение стаканчика намеренно фиксировалось на столе.
В ходе тестирования после обучения выяснилось, что при нахождении подставки для ручек в заданной фиксированной позиции успешность выполнения задачи достигает 95%
Достаточно лишь сдвинуть подставку для ручек на расстояние, равное её диаметру, как успешность выполнения задачи резко снижается с 95% до 72%.
Это свидетельствует о том, что модель не осознаёт сути действия «вставить ручку в подставку», а лишь механически повторяет команду «переместиться в заданные координаты».
Это фатальная слабость VLA: вам кажется, что он «понял», но на самом деле он лишь «запомнил».
«Зрительный аппарат движения»
Новая парадигма данных, центрированная на данных, полученных с подвижной точки наблюдения
Поскольку проблема заключалась в ложных корреляциях в данных, подход был начат именно с них: камера получала данные VLA с различных ракурсов. В ходе многократных экспериментов и анализа исследовательская группа разработала стратегию иерархического разделения данных (Hierarchical Data Decoupling), разбив процесс сбора данных на три типа конфигураций камеры: фиксированная точка съемки (Fixed View), несколько фиксированных точек съемки (Multi-Fixed) и подвижная точка съемки (Moving View).
Почему изменение ракурса камеры дает такой эффект?
По мнению исследователей, ключевое преимущество подвижной камеры перед системой нескольких неподвижных камер заключается в том, что при одинаковом объеме данных она обеспечивает более плотное и практически равномерное многовидовое покрытие.
При движении камеры по непрерывной траектории плавное изменение угла обзора полностью устраняет три типа взаимных связей.
Если камера в каждом эпизоде данных движется по уникальной траектории, то фон, ракурсы наблюдения за объектами и их взаимное расположение непрерывно меняются от кадра к кадру. В таких условиях модель лишается возможности использовать статичные визуальные паттерны для «подмены» задачи и вынуждена осваивать истинные пространственно-геометрические связи.
Команда исследователей реализовала данный подход на физическом робототехническом стенде.
В систему входят два координируемых манипулятора: манипулятор So-101 выполняет задачи захвата и оборудован камерой на запястье для съемки с рабочей точки зрения, а манипулятор Qiuzhi (Airbot), оснащенный камерой для наблюдения за окружающей средой, действует как «движущийся глаз» с шестью степенями свободы во время сбора данных в движении. Он плавно перемещается вдоль траектории со скоростью 0,05 м/с (средняя угловая скорость обзора составляет 0,198 рад/с), позволяя наблюдать за процессом работы с постоянно меняющихся ракурсов.
Все данные записывались в формате непрерывного видео MP4 с частотой 30 кадров в секунду, а сбор данных выполнялся с использованием открытой инфраструктуры LeRobot.
Стратегия сбора гибридных динамических данных:
Используя синергию преимуществ различных типов данных
Предварительные эксперименты исследовательской группы показали, что использование исключительно данных о движении камеры порождает новые проблемы:
Слишком высокая дисперсия визуальных входных данных мешает сходимости стратегии (доля успешных действий модели Gr00t на данных, полученных только при движении камеры, составляет лишь 54,8%);
В то же время использование данных с фиксированных ракурсов обеспечивает хорошую сходимость процесса обучения (доля успешных попыток достигает 80,5%) и при этом способствует разнообразию данных.
В итоге было принято решение комбинировать данные, полученные с фиксированных ракурсов, и данные с подвижного ракурса в соотношении 1:k, чтобы обеспечить их взаимодополняемость:
В ходе систематического поиска команда выявила, что для модели Gr00t оптимальным является значение k = 3, обеспечивающее максимальную эффективность в 89,0%.
Оптимальные пропорции для разных моделей варьируются, однако в большинстве случаев используется набор данных, состоящий преимущественно из зафиксированных ракурсов и частично из данных, полученных при движении камеры.
Данные, собранные с разных точек обзора, в первую очередь решают проблему взаимозависимости, связанной с положением камеры.
Для устранения других видов взаимозависимостей команда исследователей систематически вносит многомерное разнообразие в процесс сбора данных, обеспечивая отсутствие фиксированной связи между относительным расположением любых двух объектов. Это позволяет фундаментально исключить ложные корреляции, на которые могла бы опираться модель.
Стратегия гибридного динамического сбора данных «Спортивный взгляд»
Универсальность применения к различным архитектурам и задачам
Исследователи применили гибридный подход к данным к ведущим моделям VLA, включая ACT, Diffusion Policy и π0, и выяснили, что все архитектуры получили выгоду: максимальный рост совокупной производительности моделей составил 26,8%.
Таким образом, доказано, что хрупкость пространственного обобщения и склонность к использованию «костылей» (shortcut learning) — это общие черты моделей VLA, а не индивидуальные недостатки конкретных архитектур; в качестве универсального решения выступает подход с использованием смешанных данных.
Что еще более примечательно, эксперимент продемонстрировал принципиально новую возможность: навыки пространственного восприятия могут переноситься и использоваться в разных задачах
Представьте ситуацию: вам нужно, чтобы робот мог захватывать несколько предметов на столе с любого ракурса, однако сбор многовидовых данных для каждого предмета обходится слишком дорого.
Авторы предлагают изящное решение: для переноса пространственного восприятия на другие задачи достаточно собрать многовидовые смешанные данные лишь для одной репрезентативной задачи (например, захвата и отпускания ручки).
В частности, исследователи объединили для совместного обучения стандартные данные захвата нескольких объектов с фиксированного ракурса и такой же объем данных захвата и отпускания ручек, собранных с различных точек зрения. Эксперименты показали впечатляющие результаты: если базовая модель, обученная исключительно на данных с фиксированного ракурса, достигала успеха лишь в 43% случаев, то после добавления равного количества данных по работе с ручками этот показатель мгновенно вырос до 83%. Это означает, что, используя вдвое меньше данных, удалось достичь эффективности, которая ранее требовала сбора полного набора обучающих примеров.
Это открытие означает, что способность модели «понимать пространственные отношения с разных ракурсов», выученная на задаче с ручкой, была перенесена на сценарии захвата нескольких объектов, с которыми она ранее не сталкивалась. Пространственное восприятие больше не ограничено конкретной задачей, а стало универсальным и переносимым навыком «визуальной грамотности».
Ключевой вклад гибридной парадигмы сбора данных «Спортивный глаз» заключается в трех основных аспектах:
I. Выявление проблем.
Исследователи впервые системно выявили наличие трех видов скрытой взаимосвязи в моделях VLA.
Именно эти упускаемые из виду ложные корреляции вызывают катастрофическое ухудшение работы модели при переходе в новые условия.
I. Элегантный подход.
Достаточно активировать одну окружающую камеру и применить стратегию смешивания данных с оптимальным соотношением, чтобы существенно повысить способность к пространственной обобщаемости без внесения каких-либо изменений в архитектуру модели.
Данный подход успешно протестирован на ведущих архитектурах, включая ACT, Diffusion Policy, Pi0 и Gr00t, что подтверждает его универсальность.
3. Трансфер навыков.
Пространственное восприятие — это не узкоспециализированная функция для отдельных задач, а общая визуальная компетенция, которую можно переносить от простых к более сложным сценариям. Такой подход предлагает принципиально новую возможность для снижения стоимости сбора данных при внедрении систем в реальных условиях.
В настоящее время основное внимание уделяется задачам манипуляции на тестовом столе, однако возможности этого подхода гораздо шире:
В задачах домашнего обслуживания будущим роботам-помощникам предстоит выполнять захват предметов и уборку в различных домах, при разном освещении и иной расстановке мебели. Подход «движущегося зрения» позволяет роботам адаптироваться к новым условиям без необходимости повторного сбора данных для каждого конкретного дома.
В процессе прецизионной промышленной сборки невозможно каждый раз обеспечивать идеальную калибровку положения камер на конвейере. Использование стратегии смешанного сбора данных позволяет роботам-сборщикам компенсировать небольшие погрешности установки камер, тем самым снижая жесткость требований к точности внедрения системы.
При интеллектуальной сортировке на складах форма грузов может быть самой разнообразной, а традиционные подходы требуют сбора больших объемов данных для каждого вида товара. Благодаря возможностям трансферного обучения достаточно собрать многовидовые данные лишь для небольшого набора типовых образцов, чтобы быстро адаптировать систему пространственного восприятия к новым категориям товаров.
Благодаря глубокой интеграции активного планирования ракурса съемки, автоматической разметки данных и конвейеров обучения моделей, концепция «мобильного зрения» способна выйти за пределы лабораторий в реальный мир, предложив новый подход к сбору данных для VLA-систем промышленного уровня. Это позволит роботам окончательно преодолеть ограничения фиксированных камер, обрести трехмерное пространственное восприятие, сопоставимое с человеческим, и ускорит внедрение универсальных роботов в повседневную жизнь.
Лаборатория искусственного интеллекта «Лизышань» при Институте передовых технологий China Merchants Group:
Обеспечить реальную адаптацию роботов к условиям реального мира
На самом деле, публикация в конференции IROS 2026 — это далеко не первое крупное достижение лаборатории искусственного интеллекта на Лайонс-Хилл в этом году.
В начале июня этого года наша лаборатория одержала победу в мировом финале соревнования LeHome Challenge на конференции ICRA 2026, посвященном роботизированному складыванию одежды, превзойдя ведущие лаборатории университетов и компаний со всего мира.
IROS и ICRA являются двумя ведущими мировыми конференциями в области робототехники. Последовательное представление значимых результатов на этих мероприятиях в кратчайшие сроки наглядно демонстрирует передовые исследовательские возможности данной команды в сфере воплощенного интеллекта.
Являясь прорывным достижением в области визуального обобщения и устойчивости восприятия моделей VLA, парадигма «движущегося глаза» дополнит возможности ранее победившей в соревнованиях технологии гибкого манипулирования данной команды, формируя более целостную систему робототехнических решений для манипуляций.
Данное решение универсально и эффективно работает в различных реальных условиях: от сортировки гибких бытовых вещей и прецизионной промышленной сборки до соединения мелких компонентов и логистики на интеллектуальных складах. Оно успешно справляется с динамичностью, неопределенностью и изменчивостью задач в реальной среде.
В будущем, благодаря глубокой интеграции технологий активного сбора данных с разных ракурсов, автоматической разметки и обучения моделей, интеллектуальные роботы преодолеют ограничения фиксированного угла обзора. Они обретут способность к трехмерному восприятию пространства и адаптации к среде на уровне, сопоставимом с человеческим. Это позволит им выполнять более стабильные и надежные автономные операции в реальных условиях, таких как домашний сервис и умное производство, что ускорит коммерциализацию универсальных роботов и поможет им органично вписаться в повседневную жизнь людей.
Ссылка на статью: arxiv.org/abs/2607.02322
Ссылка на проект: 306327680.github.io/LionRockMultiViewPaperWeb
Маск ночью устроил переворот! Флагманская модель Grok 4.5 выходит с неожиданной атакой: на базе десятков тысяч чипов GB300 создан лидер по соотношению цены и качества. Модель не просто жестко конкурирует с GPT-5.5, но и по производительности вплотную приближается к Opus 4.8, предлагая высокую скорость при низкой стоимости.
Grok 4.5 наконец-то представил свой результат!
Только что компания xAI Илона Маска представила самую мощную в своей истории флагманскую языковую модель Grok 4.5.
В этот раз SpaceXAI и Cursor объединили усилия.
Используя парк из десятков тысяч мощных серверов GB300, инженеры буквально «выковали» этого монстра производительности, оптимизированного специально для задач программирования и работы с ИИ-агентами.
Отчет о результатах выглядит весьма впечатляюще —
SWE Bench Pro: набрал 64,7%, напрямую обогнав Opus 4.7, который показал результат 64,3%;
Terminal Bench 2.1: стремительный рост до 83,3%;
DeepSWE 1.0 уверенно набирает 62,0%, значительно превосходя Opus 4.8.
Илон Маск прямо заявил, что Grok 4.5 сопоставим по возможностям с Opus 4.7, но работает значительно быстрее.
Его конкурентное преимущество заключается в сочетании возможностей, скорости и стоимости. Иными словами, количество токенов, необходимых ему для выполнения задач, составляет лишь малую часть от того, что требуется другим.
Стоимость входных данных для Grok 4.5 составляет $2 за миллион токенов, а выходных — $6 за миллион токенов.
В сравнении с Opus 4.8 расход токенов снизился в 4,2 раза.
Из десятков тысяч модулей GB300 создаётся ИИ уровня Opus
Grok 4.5 стал первой козырной картой SpaceX AI после выхода на биржу и одновременно первым результатом их совместной работы с Cursor.
Как же он был обучен?
Ответом является использование десятков тысяч графических процессоров Nvidia GB300 для одной сверхмасштабной тренировки. Однако наращивание вычислительных мощностей — это лишь входной билет.
Главное усилие SpaceXAI сосредоточено на данных.
Они подвергли гигантские массивы данных тщательной фильтрации, удалению дубликатов и оценке качества, гарантируя, что в модель поступает исключительно высокоинформативный профессиональный контент.
Затем они перенесли фокус обучения с подкреплением (RL) на метрику, о которой обычно мало кто говорит, — «интеллектуальную ёмкость одного токена».
А участие Cursor — это самое важное звено в данном цикле.
Фундаментом Grok 4.5 выступает модель V9 (объем данных 1,5 ТБ). Согласно официальным данным, в процессе обучения в нее было загружено триллионы единиц данных Cursor.
Эти данные отражают то, как реальные разработчики взаимодействуют с кодовой базой, инструментами и ИИ-агентами.
Таким образом, модель усваивает не просто синтаксис кода, а сам процесс совместной работы человека и искусственного интеллекта при его написании.
А его обучающий стек спроектирован с учётом высокой степени асинхронности —
Агенты способны работать непрерывно в течение нескольких часов: модель обучается прямо во время выполнения задач, а процесс обучения на десятках тысяч GPU идет без перерыва.
Итог таков: система не просто решает задачи, но и способна справляться со сложными многоэтапными инженерными процессами, продолжая работать стабильно на протяжении нескольких часов.
На равных с GPT-5.5, вплотную приблизившись к Opus 4.8
Показатели Grok 4.5, полученные благодаря данной методике обучения, безусловно, выдержат любую проверку.
По результатам в нескольких основных инженерных рейтингах его поведение можно охарактеризовать как «стабильное»: он не является абсолютным лидером, но уверенно входит в первую десятку.
В тесте DeepSWE 1.0 он показал результат 62,0%, превзойдя Opus 4.8 (55,75%) и лишь немного уступая GPT-5.5 (64,31%);
В тесте Terminal Bench 2.1 его результат составил 83,3%, что лишь на 0,1% уступает показателю GPT-5.5 (83,4%)!
В более сложном бенчмарке SWE Bench Pro модель показала результат 64,7%, опередив GPT-5.5 (58,6%) и приблизившись к уровню Opus 4.8 (69,2%).
По результатам официальных тестов AAAI модель Grok 4.5 заняла четвертое место, уступив моделям Fable 5, GPT-5.5 и Opus 4.8.
В бенчмарке для юридического агента Harvey он занял первое место.
Стоит признать, что эти результаты впечатляют.
Однако стоит признать, что в настоящее время безраздельно властвует Claude Fable.
Подводя итог, Grok 4.5 и GPT-5.5 находятся на одном уровне, вплотную приближаясь к Opus 4.8, однако до абсолютного предела им еще далеко.
Сам Илон Маск признался довольно откровенно: «По нашим внутренним оценкам, Grok 4.5 сопоставим с Opus 4.7 по возможностям, но работает значительно быстрее».
Главный козырь: высокая скорость и низкая цена
Главный козырь Grok 4.5 — это его скорость, эффективность и доступная цена.
Скорость его работы достигает 80 токенов в секунду (TPS), что, по официальным данным, даже быстрее моделей серии Flash.
Всего одним промптом он создал 3D-симулятор Солнечной системы на Three.js:
Реализовано ускорение времени и реалистичное движение всех восьми планет по орбитам, при этом интерфейс HUD проработан с особой тщательностью.
Что касается эффективности, то в задаче SWE Bench Pro модель Grok 4.5 справилась с решением проблемы, генерируя в среднем всего 15 954 токена.
В то время как Opus 4.8 для решения той же задачи в среднем требует 67 020 токенов.
Производительность выше в 4,2 раза: Grok 4.5 решил ту же инженерную задачу, затратив менее четверти количества токенов по сравнению с конкурентом.
Стоимость ввода составляет 2 доллара за миллион токенов, а вывода — 6 долларов за миллион токенов.
Также существует более быстрая продвинутая версия с тарифами: $4 за ввод и $18 за вывод.
На фоне множества топовых моделей, стартующих от десятков долларов, эта цена буквально обрушила стоимость до минимума.
Три цифры накладываются друг на друга, а итоговый вывод сводится к одной фразе:
Что касается соотношения «интеллекта на единицу времени и затрат», то на данный момент Grok 4.5 безоговорочно является абсолютным лидером по соотношению цены и качества.
Реальные испытания в интернете: фактическая производительность Grok 4.5
Кроме того, судя по отзывам обычных пользователей, можно составить представление о реальных возможностях Grok 4.5.
Одним словом, прямо в «Майнкрафт».
В одном автономном HTML-файле Grok 4.5 без труда создаст полноценную страницу для премиального SaaS-сервиса.
Grok 4.5 продемонстрировал мощь, подготовив полный комплекс проектов 2D и 3D всего за минуту прямо в приложении.
Эксперт по играм на базе ИИ Дэнни Лимансета разработал полноценную игровую программу с использованием Grok 4.5.
Тем не менее, ряд разработчиков отмечают, что Grok 4.5 значительно уступает Opus 4.7: например, при тестировании с генерацией изображения лавовой лампы результаты оказались крайне неудовлетворительными.
Не самый мощный, но держит удар и перевернет всё в следующем месяце
Сегодня Маск снова устроил скандал:
Грок отлично разбирается в инженерии.
Следующая версия станет очередным качественным скачком, поскольку мы завершаем цикл решения реальных инженерных задач в компаниях Tesla, SpaceX, Neuralink и The Boring Company.
В следующем месяце нас ждет новый рывок. Кроме того, по слухам, на подходе уже находится увеличенная версия на 2 триллиона параметров.
Бенчмарки — лишь фейерверки для непосвящённых; же реальная сила кроется в эффективности и стоимости, которые позволяют затянуть конкурентов в изматывающую войну на истощение.
Если «интеллект» моделей начинает тарифицироваться так же, как электроэнергия, то главным козырем станет тот, кто сделает его максимально быстрым, доступным и повсеместным.
На этот раз Илон Маск, не используя свои лучшие козыри, полностью перевернул рыночную ситуацию.
https://x.ai/news/grok-4-5
https://cursor.com/blog/grok-4-5
работы Грока
19 июля в ходе крупной битвы за развитие инфраструктуры искусственного интеллекта в Китае стартует масштабная кампания, предполагающая перерасчет экономики токенов и вычислительных мощностей, существовавших в эпоху «Агентов».
Разработанные внутри страны крупномасштабные модели в целом все больше ориентируются на собственные вычислительные мощности.
В апреле была выпущена модель DeepSeek V4, которая впервые получила полную поддержку китайских процессоров, таких как Huawei Ascend, при этом все вычисления для вывода результатов выполняются исключительно на китайских вычислительных платформах. Аналогичным образом серия моделей GLM-5 от компании Zhipu завершила глубокую интеграцию с платформами китайских чипов.
Лидеры рынка единодушно сместили фокус на китайские вычислительные мощности: они перестали быть просто резервным решением и стали приоритетным выбором.
Именно в этот день — 19 июля, в Шанхае, в рамках WAIC 2026 стартует форум, на котором будут представлены ключевые игроки рынка китайских вычислительных мощностей.
Форум «Вычислительные инновации без границ: развитие ИИ-инфраструктуры в эпоху агентов», организованный подразделением крупномасштабных решений компании SenseTime.
На мероприятии будут присутствовать представители академических кругов, авторитетных институтов, а также новые игроки в сфере китайских процессоров и ИИ-инфраструктуры: академик Китайской инженерной академии Чжэн Вэйминь, Китайский институт телекоммуникационных исследований (CAICT), Университет Цинхуа, Шанхайская лаборатория искусственного интеллекта, China Unicom, SiliconFlow, Maxscend и другие.
Корни этого явления уходят глубже.
Накануне конференции компания SenseTime совместно с ведущими производителями чипов, включая Cambricon, MetaX, Hygon, Moore Threads и Biren, а также ключевыми партнерами в сфере компонентов и ИИ-инфраструктуры, такими как Lightelligence, SiliconFlow, Jiliu Technology и Qingcheng Extreme Intelligence, официально анонсирует план совместного развития экосистемы китайской ИИ-инфраструктуры. В рамках этого плана предусмотрены конкретные шаги по созданию китайских вычислительных кластеров, совместным техническим разработкам и инвестициям со стороны отраслевых фондов.
Почти 20 китайских партнеров по экосистеме объединились подписанием документов, став свидетельством полной консолидации всей цепочки создания стоимости благодаря реальным финансовым вложениям.
Почему эта ситуация заслуживает внимания? Начнём с трёх ключевых цифр.
140 триллионов: только в марте текущего года ИИ в Китае ежедневно обрабатывал такой объём токенов, что за два года этот показатель вырос более чем в тысячу раз.
В эпоху агентов выполнение одной задачи требует декомпозиции требований, вызова инструментов и многошагового логического вывода, из-за чего расход токенов может быть в десятки раз выше, чем при обычном диалоге.
Больше нельзя оценивать затраты по принципу «у кого больше видеокарт»: вектор конкуренции смещается с «объёма вычислительных мощностей» на «эффективность генерации токенов».
По прогнозам IDC, среднегодовой темп роста рынка MaaS в Китае в период с 2024 по 2030 год составит 1154,9%, а объем потребления токенов в 2026 году достигнет около 40 квадриллионов единиц.
Темпы роста в четыре раза, что можно сравнить лишь с взрывным увеличением трафика на заре эпохи мобильного интернета.
20% → 80%: по прогнозам Gartner, к 2030 году доля отечественных ИИ-чипов в китайской локальной инфраструктуре достигнет 80%, тогда как сегодня этот показатель составляет лишь 20%.
DeepSeek, GLM и другие игроки уже задали тон, а дальше предстоит системная перестройка всего: от чипов и сетей вычислительных мощностей до программного стека. Историческое окно для импортозамещения уже открыто.
Наблюдается рост экономики токенов, открываются возможности для импортозамещения и усиление государственной поддержки — все эти три процесса совпали во времени. Данный форум проходит именно в этот ключевой момент пересечения трендов.
Каждый пункт повестки дня крайне серьезный:
Мнение академика: Чжэн Вэйминь разбирает тенденции развития ИИ-инфраструктуры в эпоху автономных агентов;
Индустриальный анализ: Ли Вэй, исполняющий обязанности заместителя директора Института облачных вычислений и цифровой трансформации Китайской академии телекоммуникаций, рассматривает роль Agentic Cloud в масштабировании применения вычислительных ресурсов для искусственного интеллекта.
Ян Фань, сооснователь компании SenseTime и президент подразделения крупных инфраструктурных проектов, представляет комплексную стратегию развития новой ИИ-инфраструктуры для эры агентов. В рамках презентации будут анонсированы масштабное коммерческое внедрение китайских вычислительных мощностей, их интеграция в реальные отраслевые сценарии, а также стратегические партнерства в сфере космических вычислений, единой вычислительной сети, синергии вычислений и энергетики и поддержки ИИ-инноваций. Особого внимания заслуживает тот факт, что подразделение крупных инфраструктурных проектов официально заключило стратегическое соглашение о создании «Платформы научных открытий» совместно с пятью ведущими научно-исследовательскими институтами Китая.
В сфере практического применения профессор факультета информатики Университета Цинхуа У Юнвэй подробно разберет концепцию «гетерогенного взаимодействия для создания высокоэффективного отечественного производства токенов». Кроме того, одна из ведущих компаний в области разработки больших языковых моделей поделилась опытом о том, как эволюция моделей стимулирует трансформацию искусственного интеллекта и его инфраструктуры
В рамках круглого стола основатель компании SiliconFlow Юань Цзиньхуэй, соучредитель и технический директор MetaX Ян Цзянь, а также другие отраслевые эксперты совместно обсудят стратегии преодоления барьеров на пути к масштабированию китайских вычислительных мощностей.
Представители академического сообщества и индустрии обсудят не абстрактные концепции, а практические пути перевода китайской ИИ-инфраструктуры из лабораторий в серийное производство и её перехода от технологических прорывов к масштабной коммерциализации.
Только что Пи Джей Эйс, ведущий гуру AIGC и голливудский режиссер, опубликовал в социальных сетях свой последний шедевр, который произвел настоящий фурор в зарубежных технологических и кинокругах.
В своем твите Пи Джей Эйс с восторгом заявил, что с помощью видеомодели нового поколения на основе искусственного интеллекта и интеллектуального агента PAI2.0 от Utopai Studios им удалось «воскресить» страстные и невыразительные «реальные исторические кадры» Дня независимости Америки 250-летней давности в аудиовизуальном стиле голливудского мастера фильмов-катастроф Роланда Эммериха.
Кто такой Пи Джей Эйс? Это голливудский режиссёр, ставший вирусным в интернете благодаря своим видеороликам, в которых он спасает людей из сети.
На сцене из тумана появляются Марта Вашингтон с пулеметом Гатлинга в руках, Джордж Вашингтон в шортах с американским флагом и британский военный корабль, размером с небольшую страну.
Это отнюдь не просто «быстрый ролик», а 3-минутный короткометражный фильм, созданный с помощью искусственного интеллекта, с действительно непрерывным сюжетом, последовательными персонажами и чрезвычайно сложным аудиовизуальным языком. Он мгновенно набрал более миллиона просмотров в интернете, вызвав похвалу и восторженные отзывы от бесчисленных коллег и создателей.
Пи Джей заявил, что эра «поколения моночипов» закончилась. Наступила эра историй.
Пи Джей считает, что большинство существующих на рынке инструментов для генерации видео с помощью ИИ (таких как Kling, Seedance и др.) ориентированы на качество одного кадра: модель получает входное поле и генерирует несколько секунд высококачественного, динамичного и реалистичного видео. Однако потрясающий один кадр никоим образом не эквивалентен фильму.
По данным Deadline, PAI 2.0 был выпущен 10 июня.
Ещё на этапе выпуска PAI 1.0 лауреат премии «Оскар», продюсер фильма «Криминальное чтиво» Роджер Авари публично поделился ссылкой на свою модель в Twitter.
В чем же заключается главная сила PAI 2.0?
По словам Пи Джея главное — это сильная нарративная модель и безупречная консистентность персонажей и окружения.
Исследовательская группа Utopai состоит из сотрудников лабораторий SuperAI компаний Google и Facebook и является первоначальной командой, стоящей за проектом MovieGen.
Универсальные большие языковые модели, как правило, с трудом справляются со сложным кинематографическим аудиовизуальным языком, тогда как ключевое преимущество PAI заключается в использовании специально обученных собственных больших моделей.
В основу этой модели заложено «режиссерское мышление»: она не только свободно владеет языком кино, но и обладает мастерским навыком создания раскадровок.
Для заданного сюжета и конкретного визуального стиля PAI способен точно подобрать оптимальные движения камеры, световые решения и ритмические акценты.
В рамках творческого процесса PJ Ace система PAI напрямую трансформирует текстовый сценарий в профессиональные визуальные раскадровки и готовые к производству команды, точно регулируя типы съемки, углы обзора, фокусное расстояние и монтаж, обеспечивая гармоничную связь между кадрами.
Чтобы преодолеть замкнутость проприетарных генеративных платформ, компания Utopai представила PAI Pro, сделав открытым доступ к внутреннему набору ключевых функций PAI.
Эти высоко модульные функции визуальной генерации теперь можно бесшовно интегрировать в популярные кодовые агенты, такие как Claude Code, Cursor и GPT Codex.
Разработчикам не требуется переключать контекст: они могут отправлять команды на естественном языке непосредственно в локальной среде агента и нативно использовать высококачественные инструменты генерации изображений и создания длительных видеороликов от PAI.
Кроме того, судя по скриншоту, опубликованному Пиджеем, система PAI способна напрямую извлекать ключевые элементы из сценария и закреплять их в качестве «постоянной идентичности».
Будь то рельефная мускулатура Вашингтона, рыжеватый оттенок волос и пулемет Марты, колониальная архитектура или густой туман — при любой смене ракурсов и локаций облик персонажей и детали окружения остаются неизменно точными на протяжении десятков кадров. Именно так достигается та самая строгая «непрерывность», необходимая для кинопроизводства промышленного масштаба.
Простая генерация видео превращается в массовый продукт и теряет индивидуальность, в то время как истинная художественная ценность смещается в сторону систем, способных выстраивать длинные нарративы.
Студии Utopai?
Согласно сообщению Forbes, оценочная стоимость студии Utopai Studios достигла 1 миллиарда долларов, превратив её в нового «единорога». Основная деятельность компании сосредоточена на создании собственных интеллектуальных свойств для контента, формировании киностудии нового поколения и обеспечении замкнутого производственного цикла с помощью собственной технологической модели.
Какова стратегия коммерциализации PAI со стороны Utopai?
Согласно сообщениям, на фоне активной борьбы за рынок коротких видео со стороны таких игроков, как Kling, Seedance и Google, компания Utopai Studios первой установила монополию в сегменте моделей для генерации длинных видеороликов.
Компания не только активно использует собственные модели и агентов в двух предстоящих фильмах — Cortez и SpaceNation, чьи доходы, по прогнозам Forbes, достигнут 110 миллионов долларов, но и применяет эти технологии для других своих интеллектуальных свойств.
Согласно последним новостям, Utopai Studios совместно выпустила корейско-германский фильм «Полумесяц». Это драматическая картина в европейском артхаусном стиле, повествующая о корейской девушке, которая вместе со своей тетей на немецком острове преодолевает травму, восстанавливает семейные узы и обретает внутреннее исцеление. Фильм снят режиссером Ян Судо, известной по награжденному на 61-м Берлинском международном кинофестивале короткометражному кино, при технической поддержке студии PAI в области визуальных эффектов.
Студия Utopai Studios надеется продемонстрировать с помощью этого проекта новый подход к кинопроизводству: искусственный интеллект повышает эффективность работы, а режиссер сохраняет полный контроль над творческим процессом. Особое внимание уделяется поддержке независимого кино и международных совместных проектов.
Параллельно компания Utopai предоставляет лицензии на платформу PAI международным клиентам из сферы медиа и развлечений, что позволило ей выйти на годовой регулярный доход в 11 млн долларов всего за 60 дней после запуска.
+ ИИ фильм от голливудского режиссера
Модели мира наконец-то достигли эры реального времени. В то время как индустрия все еще борется с показателями в 5–10 FPS, китайская команда вывела интерактивную модель мира на уровень 50 FPS. Самое главное — они обошлись без графических процессоров Nvidia.
Компания Mochip Technology, специализирующаяся на исследованиях, разработке и внедрении в промышленность 4D-моделей мира, объединила усилия с командой академика Пан Юньхэ из Чжэцзянского университета для выпуска MoWorld — первой в мире Flash-модели мира, а также первой интерактивной модели мира в реальном времени, полностью построенной на китайском нейропроцессоре (NPU).
Реализован полный цикл работы китайских вычислительных платформ — от обучения и дистилляции моделей до их развертывания. Стоимость инференса при этом оказалась на 70% ниже, чем у решений на базе GPU сопоставимой мощности.
Переломный момент в коммерциализации мировых модели может наступить раньше, чем кто-либо ожидал.
Реальная проблема, парализующая всю отрасль
Китайская команда совершила прорыв
Если вы уже пробовали современные мировые модели, то наверняка заметили общую черту:
Смотреть можно, а вот играть — нет.
Робот должен принимать решения в режиме реального времени.
В игре необходима мгновенная обратная связь.
Цифровому миру необходимо моделирование в реальном времени.
Ранее некоторые исследования показывали, что при частоте кадров ниже 30 FPS полностью теряется эффект погружения.
Именно поэтому долгое время модели мира оставались лишь в лабораторных условиях и с трудом внедрялись в реальную промышленность.
Долгое время проблема задержек оставалась главным барьером на пути коммерческого внедрения мировых моделей.
Теперь эту непреодолимую преграду удалось преодолеть китайской команде.
50 FPS!
Мировые модели впервые по-настоящему вышли на уровень работы в реальном времени
Технический отчет уже опубликован; в ближайшее время будут открыты исходные коды и веса модели, а также станет доступна публичный сервис на базе суперузлов с китайскими NPU.
MoWorld — это первая модель мира на Flash, предложенная компанией MoCore Technology. Это первая в отрасли модель мира на Flash, достигающая скорости обработки данных более 50 кадров в секунду, а также первая недорогая интерактивная модель мира в реальном времени, полностью построенная на разработанном внутри страны нейронном процессоре (NPU).
MoWorld впервые обеспечила полный цикл — от обучения и дистилляции до развертывания для вывода в реальном времени — на полностью китайской вычислительной платформе, при этом затраты при стандартной конфигурации вывода оказались на 70% ниже, чем у аналогичных решений на базе GPU.
Когда все наращивают количество видеокарт
Они выбрали другой, более сложный, но правильный путь.
В отличие от других решений, MoWorld изначально не опирался на графические процессоры, а выбрал более сложный и нестандартный путь — использование полностью китайских нейронных процессоров (NPU).
Таким образом, речь идет не о простом переносе модели на китайские процессоры для инференса, а о полном перепроектировании всех этапов — от подготовки данных и обучения до дистилляции и развертывания — с учетом специфики китайских NPU.
Во-первых, есть данные.
В отличие от моделей генерации видео, модели мира требуют не только видеорядов и текстовых описаний, но и данных о траектории движения камеры. Видеоматериалы из интернета в недостаточной мере покрывают потребности для обучения таких систем.
Для этого MoWorld разработала комплексную систему создания и управления данными, которая была преобразована в специализированный движок для обеспечения потребностей мировых моделей.
В основе конвейера данных MoWorld лежит многолетний технический опыт команды Moxin в сфере 3D/4D-моделирования. Это полностью автономный процесс сбора данных с полной 3D-аннотацией, включающей не только параметры камер, но и геометрические размеры объектов, а также их пространственную структуру. Именно эти данные формируют надежный фундамент для MoWorld.
Однако еще более сложной задачей становится этап обучения и инференса.
С учетом аппаратных особенностей отечественных NPU в MoWorld была переработана система обучения: внедрены технологии сверхплотного параллельного внимания и параллельной обработки длинных последовательностей токенов. Это позволило существенно снизить нагрузку на видеопамять при обучении на сверхдлинных видео и впервые обеспечило моделям мира возможность долгосрочного обучения и вывода данных на 2000 кадров.
На этапе инференса команда продолжила внедрять системные оптимизации для отечественных NPU, такие как конвейерная обработка, иерархическое распараллеливание по последовательностям и динамическое квантование с использованием смешанной точности.
В результате была достигнута предельная скорость вывода в реальном времени свыше 50 FPS для модели мира MoE на 14 миллиардов параметров, работающей на вычислительной платформе NPU Huawei Ascend 910C CloudMatrix384.
Кроме того, в стандартных условиях инференса затраты снижаются на 70% по сравнению с аналогичными решениями на базе GPU.
Для всей отрасли это не просто новый инженерный подход, но и новая концепция коммерциализации.
Самая сложная преграда в области мировых моделей была преодолевена
Долгое время развитие мировых моделей характеризовалось внутренним противоречием.
Модель становится всё мощнее.
Затраты также неуклонно растут.
Раньше развертывание глобальной модели требовало значительных инвестиций в GPU, сложного обслуживания кластеров и сопряжено было с высокими и трудно воспроизводимыми затратами на внедрение.
Теперь аналогичные возможности мировой модели могут работать на более рентабельных китайских вычислительных платформах.
Это не только изменило принципы работы модели, но и определило новый путь к её коммерциализации в рамках концепции «мировых моделей».
Для бизнеса это означает снижение порога входа при развертывании, ускорение проверки гипотез и упрощение масштабирования.
Для всей отрасли это означает переход мировых моделей от стадии «возможности реализации» к этапу «практического применения», а затем — к доступности по стоимости.
Настоящим драйвером внедрения технологий в индустрию являются вовсе не лабораторные рекорды.
Однако впервые это сделало технологию по-настоящему доступной для широкого круга пользователей.
Мировые модели покидают лабораторные рамки
Какие отрасли ждут кардинальных изменений
В последние годы модели мира считались технологией будущего.
Однако в конечном итоге всё равно придётся вернуться к реальности.
Лишь когда станет возможным интерактивное взаимодействие в реальном времени, а затраты на развертывание начнут снижаться, истинная ценность мировых моделей действительно начнет проявляться.
В первую очередь изменения затронут отрасли, наиболее сильно зависящие от понимания реального мира и получения обратной связи в режиме реального времени.
Видеоигры и интерактивные развлечения: интерактивность в реальном времени и свобода исследования
MoWorld обеспечивает полный контроль над камерой по шести осям: пользователи могут наслаждаться кинематографической и игровой иммерсивной навигацией, используя клавиши W/A/S/D и мышь.
Изображение отличается реализмом и высоким качеством, поддерживается разрешение от 1080P и выше. В полной мере поддерживаются как природные пейзажи, так и контент в стиле аниме (2D), а также игры и анимационные фильмы.
Виртуальное обучение и реальная проверка в области робототехники и автономного вождения
Мировые модели стали связующим звеном между генеративным искусственным интеллектом и воплощенным интеллектом.
MoWorld способен создавать для роботов и систем автономного вождения недорогую и высокодетализированную «цифровую полигонную среду». Будучи наиболее перспективным мировым симулятором в отрасли, он сочетает в себе ценность моделирования и экономическую эффективность, предоставляя всем командам разработчиков интеллектуальных систем вождения обширные высокоточные среды обитания, что позволяет искусственному интеллекту обучаться взаимодействию с реальным физическим миром в виртуальной среде.
Кинопроизводство: операторская работа режиссера и предпросмотр в реальном времени
Создание раскадровок в традиционном кинематографе требует длительного времени на рендеринг.
MoWorld даёт создателям возможность свободно менять ракурс в сгенерированном виртуальном мире, мгновенно оценивать результат и точно редактировать кадры. Управление камерой отличается плавностью и поддерживает режиссёрские приёмы, выходящие за рамки обычного воображения.
Цифровые двойники и 3D-реконструкция: пространственное моделирование с высокой точностью
Видео, созданные MoWorld, демонстрируют геометрическую согласованность, превосходящую отраслевые стандарты, что позволяет использовать их непосредственно для трехмерного восстановления интерьерных сцен. Высокая точность, структурная устойчивость и отличная пространственная согласованность являются ключевыми преимуществами MoWorld, выделяющими его среди аналогов.
Это предлагает решение для таких сценариев, как цифровые двойники, архитектурная визуализация, виртуальные выставки и иммерсивные игры, которое сочетает в себе высокую точность и доступную стоимость.
Мировая модель от MoWorld
Сейчас наступает «момент DeepSeek» для физического искусственного интеллекта
За последние годы искусственный интеллект прошел путь от генерации текста и изображений к созданию видео, и каждое технологическое достижение формировало новые отрасли-лидеры.
А с переходом ИИ к созданию моделей мира в реальном времени открывается новая перспектива.
В отличие от языковых моделей и моделей генерации видео, где конкурентная среда уже начинает формироваться, мировые модели находятся на ранней стадии развития. Во всем мире ведутся поиски путей их практического внедрения, а отраслевые стандарты пока не установлены.
Это открывает для китайских мировых моделей редкий шанс стартовать «с одного уровня»: они могут не просто конкурировать, но и формировать технические стандарты пространственного интеллекта нового поколения.
Ценность MoWorld состоит не только в обеспечении интерактивности в реальном времени со скоростью свыше 50 кадров в секунду, но и в сокращении расходов на инференс на 70% по сравнению с аналогичными GPU-решениями.
Что еще важнее, это доказывает существование проблемы, которую отрасль давно пыталась решить, но так и не смогла подтвердить на практике:
Даже полностью китайские вычислительные ресурсы способны обеспечить переход мировых моделей к работе в реальном времени и их промышленное внедрение.
Таким образом, гонка вооружений в сфере моделей мира смещается с вопроса о том, у кого модель крупнее, на вопрос о том, кто сможет по-настоящему интегрироваться в реальный мир.
Компания Moxin Technology, стоящая за созданием MoWorld, благодаря уникальным возможностям своей модели и значительному прогрессу в коммерциализации, недавно привлекла инвестиции на сумму свыше 100 млн долларов от национального стратегического резервного капитала, известного ближневосточного фонда в долларах США, ведущих частных инвестиционных фондов и более десяти отраслевых инвесторов. Ранее Moxin Technology уже получила финансирование от Hubble Investment (дочерней структуры Huawei) и фонда под управлением Lenovo Holdings.
Настоящая эра моделей мира начинается с Flash World Model, и они будут уверенно двигаться вперёд.
Технический отчет: https://moxin-tech.github.io/moworld/
Мир изобилия поистине достижим. Развитие технологий идет по плану. Не хватает лишь того, чтобы достаточное число людей ясно это осознавало и требовало этого.
Автор пристально следит за прогрессом в области ИИ уже много лет и убежден, что ближайшие 12–18 месяцев решат, принесет ли грядущая волна ИИ и роботизированной автоматизации всеобщее изобилие или лишь сосредоточит власть в руках немногих.
Ключ в том, чтобы проинформировать гораздо больше людей и вселить в них оптимизм в отношении ИИ и того мира изобилия, который он способен создать.
Вот почему написано это глубокое погружение, чтобы разложить всё по полочкам: риски, движущие силы, дорожную карту и то, что каждый из нас реально может сделать. Это призыв встать на путь к самому необычайному будущему, которое когда-либо представало перед взором человечества.
Полный текст на русском
https://rentry.org/wayabund
Абсолют хуита.
Проблема в перенасыщенности образами и действиями. Получив доступ к созданию дешево эффективных в плане воздействия на сознание кадров, будут лепить все только из них. Они и так сейчас доминируют в массовом кинематографе, но их станет еще больше. Любой фильм превратится в набор ярких сцен, слабо связанных между собой по смыслу, вроде "Страшного кино". Зрелищность окончательно победит любое смысловое разнообразие. Полная и окончательная деградация массового кино, ролик - полный китч и треш. Режиссер на уровне развития шестилетнего находится, видимо, если судить по ролику. Он всерьез считает, что кинематограф должен двигаться в таком направлении, раз сделал этот ролик промо для пиар-кампании?
Согл, проблема этих киномоделей в том, что они обучаются на современных попсовых фильмах, нацеленных на массового потребителя-обезьянку. Нужно ждать пока появится аги и он сам натренирует модели по нужным режиссёру критериям, не отталкиваясь от той макулатуры, что наснимали люди
Они и прошлые, которые по 10 секунд не нужны. В них нет гибкости. А тут теперь по 3 минуты на чужом бреде основанные куски.
Я думаю, напротив, должны появиться специализированные инструменты. Вроде того, который заставлет актера как-то играть в сцене, создает и позволяет настроить бэкраунд, свет меняет и настраивает. Это позволит создавать режиссерское видение, у фильмов будет индивиаульность. А пока это не более, чем слопина. Огромные деньги сливают вот в таких монстров, будущее которых... Ну, оно есть, но весьма сомнительно. Как скоро таких моделей станет десятки, а публика обожрется шедеврами, которые будут сыпаться раз в неделю из тысяч утюгов?
>и требовало
>>1650150
>Это призыв встать на путь к самому необычайному будущему, которое когда-либо представало перед взором человечества.
Об этом будущем фантасты ссср писали 80 лет назад.
>4 пик
Мда... мужички... Использовал тот же промпт. Похоже гпт 5.6 сосёт.. У грока как то все это лучше на гифке выглядит...
>>1650113
> Проблема в перенасыщенности образами и действиями.
Нет, это не проблема, это режиссерское решение. Проблемы технически: британский корабль меняет размер и форму, барсуки слишком большие по сравнению с предыдущей сценой, потом снова маленькие, аэродром с орлами вообще кишит артефактами. Мелочи со сменой оружий Беном и Джорджем можно тоже списать на режиссерский ход, но для "консистентного" фильма, как авторы заявляют, это пиздец.
>Нет, это не проблема, это режиссерское решение
Это выдача багов за фичи
Если бы они это сами рисовали или ставили, то можно было бы списать на какой-то странный вкус. Очень дурной и странный вкус. Это раздражает, но по крайней мере требует работы. Просто таким экшеном ты само кино, сюжет и игру на второй план задвигаешь.
Если же ты это делаешь с помощью ИИ, то уже другое. ИИ нарисовать какой-то шаблонный экшн ничего не стоит, не сложнее, чем обычную сцену. Может даже проще. Разумности в сценах нет. Всё-таки обычно когда ставят, там из каких-то соображение продумывают детали, тут же насыщено рандомным мусором.
Шаблонный бессмысленный нейрослоп.
Попробуй hy3. Очень крепкая моделька и русский хорошо знает. Так ещё и по API бесплатная
Хорошо, пусть покажут какой-нибудь "голливудский андеграунд". Что-нибудь в духе "Полета над гнездом кукушки", "Человека с планеты Ка-Пэкс" или хотя бы, хуй с ним, "Матрицу". Если нейронка сможет в такое разнообразие, тогда можно называть показанное режиссерским решением.
А я думаю, что она не сможет. Ее удел - это хуерга уровня Марвел и Деда Лужи с гипертрофированными образами и СДВГ-режиссурой, набитая дешевым пафосом. Если бы нейронка могла иное, то сделали бы нарезку из стилей, а не вот эту раздуто-пафосную карикатуру показывали на 5 минут >>1650113.
Да, со временем сделают и другие сетки, надроченные на чем-то более нишевом, но толку от этого мало будет. Все равно оно будет вторично. Из кубиков Лего можно собрать что угодно, хоть Колизей, но сборщик всегда ограничен дизайном базового блока. Так же и с нейронками. Сказать что-то новое в таких условиях достаточно сложно. Для этого нужны "атомы", а не блоки.
Пиздец ты любишь свой пердежь занюхнуть, да братишь?
Вся эта хуйня есть в датасете и она вполне может ее сделать, при желании. Другое дело что из-за ограничений оно генерит отрезками и именно на переходах и вознкает кринж, пока это не пофиксит полноценного не будет ничего.
В датасете нейрослоповых картинкогенераторов вродя как тоже многие вещи есть, но сделать они их не могут. Получается кривота и размазня. Данных не хватает. Вот когда сделает, когда покажут, тогда и будем говорить.
Ну ты не прав же. Есть красивые арты, с видосами похуже пока.
Просто все теряется в куче низкопробного кала где челы в бесплатных онлайн хуйнях на лаботомитах генерят с промтом "сделай мне телку сисяндрами)))00"
Ну вот тебе пример низкопробного кала >>1650113 и явно не бесплатного, типа от режиссёров
Тут вообще с подходом проблема, надо переделывать всё с самой базы. Сначала строить "картину мира", цельную, где 3д карта из ключевых точек, сценарий в ней, отдельно создавать образы, а дальше уже рендерить в кино.
Сейчас сетка тупо не понимает, что она рисует. Им до съёмки кино дальше, чем GPT 2 до разработки софта
У гугла интересные решения были. По крайней мере в рекламе. Когда у них по промпту лютый треш, но зато довольно хорошее редактирование видео, замена фрагментов и всё это.
С видео действительно хуево в основном опять же на переходах, в моменте оно местами даже прикольно выглядит же особенно для поделки обычного челикса
Студии нормальные как организуются как раз и будут строить последовательно учитывая все мелочи
Аичую, не смог продержаться больше десяти секунд, такое ощущение, что попался брейнрот рилс
помню как меньше года назад, примерно в ноябре релизнули гемини 3.0, даже сэм признал ее крутой моделью. всего то нужно 9 месяцев, чтобы из фронтира превратиться в аутсайдера
Думайте
Прокачали немного разрешение и качество. 640×368, 25 FPS.
https://tongyilab.substack.com/p/wan-streamer-a-native-streaming-model
Ебало онлифанщиц имаджинировали? Эта штука убьет много индустрий, особенно когда картинка будет идти в VR
Это одна из самых давних открытых проблем теории графов, сформулированная Дьердем Секерешем в 1973 году.
В ней утверждается, что для любого графа без мостов найдется набор циклов, такой что каждое ребро графа входит ровно в два из этих циклов.
Гипотеза, на самом деле, очень важная, потому что связана, в том числе, с теорией нигде-не-нулевых потоков – центральной темой структурной теории графов. Двойное покрытие пытались доказать много раз, но ни одна из попыток так и не была признана как окончательное решение.
А пару часов назад сотрудник OpenAI заявил, что новая модель GPT-5.6 Sol сгенерировала доказательство этой гипотезы всего за час, используя 64 субагента!
Доказательство выложили, но оно пока не подтверждено математическим сообществом, идут обсуждения. Если его верифицируют, это будет одно из крупнейших и самых значимых ИИ-доказательств на данный момент.
Главное - громко кукарекнуть. А если на самом деле там получились бесполезные галюны и через пару дней серьезные математики опровергнут это доказательство, то никто об этом на каждом углу кричать не будет.
это опенсорс или нет? непонятно можно ли на своем гпу запустить?
>>1650929
Ссылка, которую вы предоставили, ведет на публикацию в Substack
исследовательской лаборатории Tongyi Lab (Alibaba Group) (создателей серии
моделей Qwen и Wan). Статья посвящена их новой разработке — Wan-Streamer.
Ниже представлен детальный разбор того, что это за инструмент и каков его статус
в отношении открытого исходного кода (open source).
Что такое Wan-Streamer?
Wan-Streamer — это мультимодальная нейросеть «всё-в-одном» (end-to-end),
созданная для полноценного двустороннего общения человека с ИИ-аватаром в режиме
реального времени. Аватар способен одновременно видеть пользователя через
камеру, слышать его, понимать контекст и мгновенно отвечать голосом и мимикой.
Ключевые особенности технологии:
1. Единая архитектура (Native Streaming)
Традиционные голосовые ассистенты с видео-аватарами работают как «цепочка»
независимых программ (детектор голоса \rightarrow распознавание речи
\rightarrow языковая модель \rightarrow генератор голоса \rightarrow
генератор мимики). Это создает задержки на стыках модулей и накапливает
ошибки. Wan-Streamer устроен иначе: обработка текста, звука и видео
происходит внутри одного общего Transformer. Модель воспринимает и
генерирует данные как единый непрерывный поток.
2. Полнодуплексный режим (Full Duplex)
Аватар умеет слушать и говорить одновременно. Он может адекватно реагировать
на то, что его перебивают (вовремя замолчать), или совершать естественные
невербальные действия (например, кивать головой, пока слушает пользователя).
3. Минимальная задержка
Время ответа на стороне самой модели составляет всего около 200 мс. С учетом
стандартных сетевых задержек (около 350 мс в обе стороны) общее время
ожидания для пользователя составляет около 550 мс, что делает диалог
практически неотличимым от живого видеозвонка.
4. Двухуровневая обработка (Thinker-Performer)
Чтобы не перегружать видеокарты, авторы разделили логику работы:
- «Мыслитель» (Thinker) — работает на одной GPU, отвечает за быстрое
распознавание действий пользователя, обработку текста и логику диалога.
- «Исполнитель» (Performer) — задействует несколько GPU параллельно для
генерации и отрисовки тяжелых кадров видео в высоком разрешении.
5. Версия v0.2 (июль 2026)
В обновленной версии v0.2 разработчики увеличили разрешение генерируемого
аватара с 192x336 до 640x368 при частоте 25 FPS без увеличения задержки. Это
позволяет ИИ-ассистенту полноценно жестикулировать, передавать взгляд и
взаимодействовать с окружающими предметами в кадре.
Это опенсорс?
На текущий момент — нет.
- Текущий статус: Проект находится на стадии научного исследования и
демонстрации технологии (Research Paper / Proof of Concept). Веса
оригинальной модели и официальный рабочий код для локального запуска
разработчиками из Alibaba еще не опубликованы.
- Планы разработчиков: В официальных анонсах и научных статьях авторы из
Tongyi Lab заявляют, что планируют открыть код и веса модели в будущем для
поддержки независимых исследований.
- Реакция сообщества: Поскольку архитектура Wan-Streamer подробно описана в
опубликованных статьях, сторонние разработчики уже пытаются воссоздать и
запустить аналогичные решения на основе этой логики (например, на GitHub
можно найти репозитории вроде Wan-Streamer-Replication от windward47).
Однако официального релиза весов от самой Alibaba пока нет.
>Ебало онлифанщиц имаджинировали
пока это не станет опенсорсом, работающим на одной видюхе, фанщицы могут расслабить булки
За такую цену такой уровень? Мне не нужно выше мне нужно дешевле
Оно только вышло, надо распробовать. А бенчи - это хорошо конечно, но не прямо показатель
Лол, луна на уровне опуса будучи в 8 раз дешевле. Что попэны сделали с размышлениями, что они дают такой мощный буст?
Ты тут глянь, унижение последнего достижения китайцев
И нах кстати луна, если есть сол-лоу? 15% дороже не критично же
Неплохо. Наконец-то Лёха сможет рассказать, как попал в собаку. Ну и да, для многих это станет заменой реального общения во многих сферах, веротяно. Потому, что ИИшка внимательна к собеседнику, более подкована в разных вопросах, может бесконечно диалог держать, по сути, предоставляет любые образы и фантазии.
Интереснее всего будет, когда такие штуки смогут социальные системы образовывать. По сути, это предтеча полноценных симуляций. Технология миров разрабатывается, технология персонажей разрабатывается. По сути, уже можно сейчас что-то собрать, но будет неимоверно дорого по ресурсам.
Но, лет 10, и мы там.
> Ебало онлифанщиц имаджинировали?
На них это не сильно повлияет.
Шум и накапливающуюся ошибку так и не победили: за минуту морда и окружение сильно меняются.
Всм, отстал на пару месяцев и гг навсегда? куда это все так торопятся? там в конце приз чтоли только для финиширующего?
>Шум и накапливающуюся ошибку так и не победили: за минуту морда и окружение сильно меняются.
Кстати а почему не сделали так чтобы при генерации подобной хуйни сначала генерировался скин аля как в гта со всеми мелкими деталями и нейронка раз в пару десятков секунд очищала визуальный контекст до последнего кадра и на основе шаблона продоржала генерацию?
Заебали нудеть. Гугл вдолгую играет. Доля на рынке растет. Чтобы проиграть, нужно очень хорошо стараться проигрывать. Они пока проигрывают только одну локальную гонку. Не может соревноваться с Фейбл? Им поебать. Сейчас не могут, завтра могут.
Али Визгов.
Да даже общаться в VR представь как кайфово будет с этим, типа находиться в одной комнате, играть вместе в карты, нарды и т.д. Лежать вместе после секса и разговаривать. Ебало реальных тян имаджинировал? Состояние рынка пизды имаджинировал?
Всего-то 80% из них отрежет от рынка. А может и сильно больше
Не думаю что для них будет проблема, они как ебались с чадами так и будут. Чад даже не подумает вместо реальной тян брать суррогат.
А вот жирухи своих минотавров и волкомальчиков наделают и будут кайфовать с нами
Да, конечно, лол. Как только это нормой станет в обществе, мигом побежит виртуальный гарем заводить. До реальных тян дело есть только когда от этого есть профиты, вроде статуса. Сами по себе они не интересны, если на хуец прыгают и в очереди для этого стоят.
Ну на первом видео тян реально изменилась, тени под глазами почти пропали под конец. Но вот на остальных вообще нихуя не поменялось
мимо
Хотели перевести пользователей с подписочной системы на плату по мере использования, но в итоге после того как опенаи отказались делать так же видимо сольются и вернут фейбл в подписку через некоторое время, просто порежут лимиты или какие какие-то хитрости и оптимизации сделают, как обычно, которые убьют ум модели: порежут ризонинг, введут роутинг и т.д.
Ты сильно ошибаешься насчёт чедов, они больше других хотят трахнуть фури, и тянок типа пикрила, потому что обычный секс с живыми тян им давно уже приелся. Чеды это главные потребители подобного контента будут
А куда его ещё сильнее резать. На 100 баксовой подписке Фейбла хватает на 30-60 минут из 5-часовго окна. А у Сола в той же подписке на 3-5 часов хватает из этого окна. Грок сейчас вплотную к Опусу по кодингу, а стоит в 4 раза дешевле. Перед IPO выглядит как-то позорно, когда у Клода самая дорогая подписка с самыми неэффективными по цене моделями.
Разве там все настолько плохо? Там люди с меньшей подпиской часовые таски на нем делали точно
Интересно, как они отреагируют, если достать елду и начать дрочить?
Смотря какой характер персонажа пропишешь в промпте. Ну и зависит от цензуры сервиса. Нужен опенсорс
> Разве там все настолько плохо?
Да, во тебе пример на пике, 20 минут работы фикса бага, 18к токенов сгенерил. Сейчас его на дольше хватает потому что он медленнее чем на старте. А ещё откат на Опус есть часто, это тоже растягивает лимит. Но по факту лимиты Сола лучше чем даже лимиты Опуса, лол.
Про витуберов, про вайфу слышал? Симпы вполне себе там уже обитают и платят за картинку. Симпы платят за внимание идола к себе. Даже за попытку его привлечь. И пока это еще не норма (в мире, регионально уже давно норма), но вполне уже есть аудитория для этого. Как только виртуальные персонажи станут доступнее, дешевле для хостинга, массовыми, увеличится и аудитория. Это база.
>Симпы платят за внимание идола к себе. Даже за попытку его привлечь. И пока это еще не норма (в мире, регионально уже давно норма), но вполне уже есть аудитория для этого.
Вот ты и сам признаёшь, что платят за внимание. За внимание человека, потому что только внимание человека чего-то стоит. Само ощущение стоит, что кто-то другой думает о тебе, что ты на него влияешь.
ИИ может отравить рынок, доверие потеряется из-за фейков, но он не может забрать рынок.
Смотри глубже. Они хотят чёб о них думали ради надежды на кусочек пиздятинки. А нейронка будет предоставлять им эту пиздятинку гарантированно. Конечно останутся ещё любители настоящих онлифанщиц, но это будут очень редкие маргиналы от общего числа.
>Двойное покрытие пытались доказать много раз, но ни одна из попыток так и не была признана как окончательное решение.
>
>А пару часов назад сотрудник OpenAI заявил, что новая модель GPT-5.6 Sol сгенерировала доказательство этой гипотезы всего за час, используя 64 субагента!
>
>Доказательство выложили, но оно пока не подтверждено математическим сообществом
Собственно тут сказано, почему надо ждать. Сетка легко могла повторить одно из этих решений, что не было признано как окончательное. Тем более, что они наверняка попали в обучающую выборку.
Чел, витуберы не буквально виртуальные - под виртуальной личиной, аватаром, точно такие же сельди, только всратее. Ни один симп не будет смотреть 100% ИИ витубера или если за аватарой будет жирный мексиканец.
> Это база
Хуяза, дебил.
>о них думали
нейронки не думают, мань
>гарантированно
ценность этому равна нулю
тоже самое как сравнивать дрочку и реальный секс. покормил жирноту.
мимо
>Вот ты и сам признаёшь, что платят за внимание.
Платят за иллюзию. Отнлифанщиы лишь создают её за деньги.
На тебя им похуй и для тебя у них нет никакого реального внимания.
Как только нейрослоп превзойдет в создании иллюзии реальных тян, все онлифанщицы отправятся на парашу.
мимо другой анон
А если нет, то 99% математиков в области отправляется на парашу, потому что за час никто из них не способен ни на что.
Пока нейронки галюцинируют и выдают решения с ошибками, то все еще нужны математики для верификации слопа
>>Всм, отстал на пару месяцев и гг навсегда? куда это все так торопятся? там в конце приз чтоли только для финиширующего?
вообще как-бы- да
+1
Вот кто точно проиграть не может, так это Гугол. Им не нужна гонка, у них есть самое главное, огромная пользовательская база завязанных на них людей. Ты открываешь смартфон, если это не айфон, то у тебя уже есть Gemini, естественным образом интегрированная. Ничего не надо ставить, уже всё есть и хорошо работает.
Ты в браузере открываешь gmail, и там в двух клика от тебя Gemini. Тоже, интегрированная в общую экосистему. Зачем тебе альтернативные решения?
Для них реальные игроки, кто с ними может бороться на ИИ рынке, это не OpenAI/Anthropic, а Apple/Microsoft
Топовые модели не нужны. Отставание от них тем более не важно. Год назад ты пользовался ИИ и не плевался "говно без задач"? Ну значит не страшно годовое отставание. Топовые модели только для задач вроде программирования нужны, и то, даже там, часто используют не самый топ, потому что хватает, а стоят дешевле
Gemini 3.1 Pro уже довольно хороша. Главный вопрос, что будет с ценами на 3.5 Pro. Насколько сильно их поднимут, это может иметь последствия. Хотя напрямую заметно только на API пользователях, а не на тех, кто пользуется через подписки.
Я тебе говорю, что смотрят, ты говоришь что ни один чел не будет смотреть. Аудитория есть буквально у выдуманных персонажей. Аниме-персонажей или сгенерированных тянок в Твиттере.
>>1651172
>дебил
Ебало стяни, агрошкотролльник.
>>1651174
Вот этот базует.
>Чел, витуберы не буквально виртуальные - под виртуальной личиной, аватаром, точно такие же сельди, только всратее
Вот в этом риск для онлифанщиц. Сейчас они выплывают за счёт того, что не у всех данные есть и далеко не все готовые ебалом в мир светить. А если ебало можно улучшить, чуть изменить, то желающих уже намного больше будет, конкуренция вырастет.
>Аудитория есть буквально у выдуманных персонажей. Аниме-персонажей или сгенерированных тянок в Твиттере.
У аниме порно тоже аудитория очень давно была, но она всегда была ниже, чем аудитория обычного порно. Это просто другой сектор.
Ну так там и персонажи специфичные, даже по характеру. Сгенерят обычнотян для нормисов по канонам топового порно, и будет бдует образ для всех.
Я же говорю, ИИ может отравить рынок, потому что все будут уверены, там чат бот
Я люди хотят человеческого внимания. Что живая танка там, на другом конце, обратила на него внимание. Особенно если она симпатичная и у неё много поклонников. Вот за это платят.
Кому нужна просто картинка, те потребляют обычное порно
Да ну нахуй, можно буквально свою ЕОТ загрузить или 10/10 няшу или кого угодно вообще.
Нахуй онлифанщицы какому додику нужны будут? Тем более что Ерохины не пользуются онлифансом, а пользуются всякие долбоёбы-куколды
Математиков проверяющих слоп нужно кратно меньше, чем их есть.
Текущие проблемы в математике нихуя не современные.
Это обычно гипотезы, сформулированные 50-100 лет назад действительно выдающимися математиками.
Еще и прикладников скорее всего заменят не только теоретиков.
Это отчасти верно. Живые тянки на фоне засилья ИИ приобретут больше веса, но только топовые или те, кто сумеет чем-то выделиться на фоне ИИ-слопа.
Но базово человеку нужно внимание, разделение его интересов, понимание. ИИ с этим справится лучше, чем большинство женщин, которые обычно довольно поверхностные и эгоистичные. ИИ-ботов и роботов же будут настраивать под аудиторию специально, чтобы вызывать привязанность к ним. Маркетологи трюки псхологии давно освоили, так что, парадокс в том, что поначалу роботы и боты точно будут перетягивать на себя внимание с женщин. Камбекнут ли тянки? Ну, возможно. А может и нет.
Мы сейчас буквально рынок отношений и пизды рассматриваем, с мужской стороны, по контексту разговора, Онлифанс и похожую индустрию.
У японки 2 запяться на левой руке. Вот так с осьминогами ебаться.
Сравни отношение количества популярных витуберов сельдей и мужчин. Исключая тех, что для педиков, разумеется.
>>1651190
Косметика, пластика, фильтры и войсморферы давно уже есть. Для популярности все равно придется и приходится светить и не всегда в благоприятных условиях: сходки, стримы в гостях, сталкеры, доксеры. Но чем больше будет разница между образом в голове и реальностью в худшую сторону, тем больше будет разочарование - и наоборот.
Да, желающих появится больше, но они отправятся к большинству на дно: для того одного процента онлифанщиц, получающих треть всей выручки с платформы, или других девяти, получающих половину, риск минимален. Одного ебала мало.
>>1651206
> а пользуются всякие долбоёбы-куколды
Долбоебы-куколды от этого таковыми не перестанут быть.
Повышенное внимание, заглядывание в рот и вечные попытки ублажить делают из тянок либо очень хуевого человека либо что-то вообще отличное от него.
Роль математиков сейчас не в том, чтобы решать "математические проблемы", на самом деле чаще никому не нужные, кроме математиков. Задача в том, чтобы математику и математическую культуру поддерживать, чтобы школа была какая-то. Математика вся в университетах.
Чисто прикладные математики другими вещами занимаются. И там важнее уметь понять проблему и на математику её переложить, для чего собственно математическая культура нужна.
>Но базово человеку нужно внимание, разделение его интересов, понимание. ИИ с этим справится лучше
ИИ с этим не справляется, человеку нужен именно человек. Если ты осознаёшь, что общаешься не с человеком, а с роботом, то это всё сразу ломает. Даже когда в слепом тесте ты особо отличить не можешь.
Нужно быть конченым аутистом, чтобы это не понимать. Вот ты пишешь сюда, дискутируешь, срёшься. Ожидая, что тебе будут отвечать люди. Стал бы ты сюда писать, если бы знал, что всегда отвечает ИИ бот? Почему не срёшься с дипсиком каким-нибудь?
Всем, кто считает, что ИИ "полностью заменит", попробуйте просто заменить двач на ИИ.
Кроме этого недельные лимиты на эту неделю увеличили на 50%. Вот что конкуренция животворящая делает.
Ну ИИшка вполне себе заменяет бесполезный пиздёж в интернете. Я вот, например, уже пол года почти нигде кроме этого треда не пишу ничего для людей. А если совет нужен и нет никого ирл нужного, чтобы его дать - то обращаюсь к ИИ.
В принципе, реальная социальная жизнь и психическое здоровье от этого только лучше становятся, когда не надо на говноедов внутри компьютера нервы тратить.
Возможно он просто нахуй никому не нужен, не смотря на всю рекламу. То есть пока бесплатно, по подписке, тогда ок, почему бы и нет. А если надо отдельно платить, то выясняется, что опус тоже вполне себе ничего.
Не, фейбл реально хорош. Умеет с нуля хуярить приложухи, правда хватает на 2 промпта 5 часового лимита прошки. В итоге проще опусом пердолить, просто чуть дольше.
Ну смотри, если мне нужно что-то узнать, проконсультироваться, то здесь лучше ИИшка в большинстве случаев. Вот это реально то, что ИИ заменила, из-за чего полностью свалила StackOverflow, да и здесь доски вроде /pr
Если же я хочу что-то обсудить, то мне нужны люди, главная проблема найти людей нормального уровня. Тут нужно, чтобы тебе могли что-то возразить, или поделиться своим опытом, или ещё что, что не про ЛЛМ совсем.
Общение с тянками и просто общение ради общения (в том числе с друзьями), это тоже то, что на ИИ не заменяется. Просто оно теряет любой смысл, если ты убираешь человека с другой стороны.
>Умеет с нуля хуярить приложухи
Так это и опус, и даже соннет могут. И GPT, и GLM, и другие. Сейчас все умеют. Вопрос чисто в числе косяков и пределе возможностей.
Меня удивило, почему сонет 5 такое говно. Это просто неюзабельный кал. Может конечно я ему слишком сложные задачи давал, но чтото я разочарован.
Мне всегда было интересно, а какие такие задачи дают ЛЛМ, что они справляются? У меня и антропики, и попэны, и китайцы все справляются. Хотя это может быть потому, что я всегда подаю очень порционно.
В том то и дело, опусу ты просто можешь дать код и очень абстрактно описать что нужно и он сделает охуенно да еще чтото учтет про что ты упомянуть забыл. А сонет 5 если ты ему супер подробно все не разжуешь, творит дичь. Если ты ему прям пошагово все распишешь, то, наверное справится. Можно схитрить и юзать опус для архитектуры, а реализовывать сами функции чем-то дешевым.
>архитектура Mythos построена на базе циклического трансформера с рекуррентной глубиной (Recurrent-Depth Transformer / Looped Transformer)
я прохожу процедуру банкротства, выгрузил на гугл диск кучу документов, определения суда и так далее. платный гпт все проанализировал, дал дельные советы. дикпик не умеет с гуглдиском из коробки работать
Вам суда.👇
https://2ch.su/ai/res/1151064.html
Кхм... Мням. Наверное.
> В итоге проще опусом пердолить, просто чуть дольше.
Ну всё равно в какой-то момент нейронки упираются в сложную задачу. На 5.5 path-tracing был нерешаемым, а на 5.6 физон в затыке. Причём Фейбл тоже не смог косяки пофиксить после Сола. Но тут наверное мой проёб, потому что всё это сделано не как у людей хотя бы на CUDA, а в пайплайн D3D12 встроено. Меня Сол пытался предупредить, но я сказал - тебя это не должно ебать, ебаш. В итоге с производительностью грустно, причём судя по низкой нагрузке на карту проёб где-то в синхронизации между ЦП и ГПУ. И у самого физона мягких тел есть баги, которые что Сол, что Фейбл не могут пофиксить, потому что всё это на 100% на ГПУ, в виде огромного шейдера на 9к строк. Позитивный момент в том что ничего не сломано и можно просто отрубить физон и жить дальше, 5.5 весной мне вообще нахуй сломал всё в попытках пофиксить рендеринг.
Да, знаю про него. Смысл туда срать, если никто ничего практически не проверяет.
>>1651365
Да, забыл дописать, если смысл оказался неверным, его запоминать, чтобы он больше при генерации не лез. Вроде архитектура трансформеров это и так умеет, он просто попадет в контекст размышлений. Хотя, меня смущает, что модели до сих пор могут лупиться, где здесь здравый смысл?
Даже терра сжирает лимиты за буквально 5-6 запросов
Как лимиты вообще считаются? Исходя из стоимость апи?
А луна тупая
Не трогай младшие модели, пробуй Сол на Low, в промпте напиши экономить токены и контекст. Но на 20-баксовой подписке в любом случае нет жизни. Даже на х5 так себе, за 3-4 часа выжираешь 5-часовое окно, а недельный лимит - примерно 5-6 полных 5-часовых окон, т.е. за 2-3 дня выжрать можно. Комфортный кодинг только на х20, вот там уже можно забыть о лимитах, по крайней мере если не гонять параллельно несколько задач.
я делаю мобильные параши и нормально живу уже лет 10
я что даун по-твоему быть стимодебилом головного мозга уровня /gd
инди геймдев это только мобилки сынок
Опен сурс бы такое да что бы влезало в 32 врам и 128 оперативки
Выглядит прикольно кста
Я не спец но честно делать так физин, наивно это кринге. В рантайме рассчитывать изменения сетки никогда не будет работать
Глянь как решают эту проблему в готовых плагинах на юнити допустим и не еби себе мозги, пусть нейронка переведет на твой язык
>инди геймдев это только мобилки сынок
Рили? Чет пиздишь.
Мобилки это закуп рекламы где ты потратил на привлечение юзверя бакс, а с него в среднем заработа 1.05 центов и на объеме тупо ебашишь
Без бюджетов в твой кал поиграют 50 человек
>видрил
У меня у одного гифрил реакция на эту хуйню? Представьте что будут делать анонимы, когда альтернативу релизнут в попенсорс..
> Представьте что будут делать анонимы, когда альтернативу релизнут в попенсорс
Бибу сосать, не у каждого ртх 6000 есть.
Помню кто-то сделал карточку младенца и залил его на чуб и у всех срака порвалась
Одно дело когда 2д, другое 3Д.. Потом реал.. А вот когда.. 3Д.. И блять.. В реал тайм.. Вот блять.. Это же будет нахуй.. Может не сейчас.. Но.. Оно будет.. И будет момент.. В жизни людей.. Когда всем будет похуй.. Это даже не будет осуждаться.. Я так щитаю.. П.С сам не заинтересован.. Просто.. Aware..
Тут про удешевление токенов. Ты живёшь на субсидиях, вот когда тебе вместо 200 баксов выкатят счёт на 2-3к, тогда ты иначе запоёшь
>Рили? Чет пиздишь.
Не пизжю
>Без бюджетов в твой кал поиграют 50 человек
Чел есть издатели. Я 10 лет на этом рынке. Раньше сам закупал, после сво просто отдаю издателям свой кал.
То что еще 5 лет назад делала команда из 10 человек, сейчас делает один разраб, иллюстратор и аниматор.
>а с него в среднем заработа 1.05 центов и на объеме тупо ебашишь
так и есть, чуть цифры только побольше 10-15 процентов от оборота, зависит от того как рекламные кампании подцепятся.
Крутой тогда. Сложно к издателям пробиться? Я чет пробовал но не смог себя заставить, изучил чуть область но мне просто противно делать игры подобного уровня, а на нормальных как я понимаю не заработать нихуя.
Это оборот на пике если что. От него считай процент
>Крутой тогда. Сложно к издателям пробиться?
Нет. Их много очень. Есть кто с мелкими работает индюками, есть кто с студиями. Можно просто найти ребят кто трафиком называется и будет лить на тебя, полно таких.
>Я чет пробовал но не смог себя заставить
Я тебя понимаю. Меня тоже тошнит от этого, но это лучше чем работать на батрачке на барина.
Основная аудитория это условная твоя мамка. Вот надо делать игры для нее. Либо для школьников, но для них не люблю мобилки делать, аудитория выгорает быстро. Короче твоя ца это люди 35+ плюс далекие вообще от гейминга. Казуалки, мидкор, главное ничего сложного не делать. Казуальный мидкор короче чтобы был длинный хвост, кор геймплей простой+мета на месяца гейминга.
Это работа, расценивай так. Будто сайтики делаешь. Ну и не расчитывай что сразу стрельнет что-то. Надо чтобы у тебя было игра 5-6 хотя бы.