С ботами можно торговаццо. Всё как у людей 

Мой приятель Юра нагнул Адобченского бота и выбил скидку более, чем в два раза.

Для контекста: Adobe Cloud Pro стоит US$840/year

Цитирую:

Пишешь что ты не можешь платить так много, говоришь что ты educator и в своей организации обучаешь людей работать с графикой на продуктах Адобе, и что думаешь попробовать опен-сорс решения потому что не можешь себе позволить такой дорогой сабскрибшн, мол - отменяйте, и все... он тебе сначала предлагает, 620евро, ты говоришь - нет, это не достаточно, тогда предлагает 2 месяца бессплатно, - нет, мне нужна стабильность, потом пишет - "дай мне пойти проверить что можно еще сделать, и возвращается с 340евро на год.

Год назад там в чате были кожаные. С ними тоже можно было торговаться, но почему-то нагнуть бота гораздо приятнее. Особенно Адобченского

@cgevent

Легенда наконец-то вернулась. Sulfur 3 дотренировали.

Реддиторские собрали $10 000 на собственную NSFW-видеомодель. Три месяца спустя её наконец выпустили. И за этим релизом стоит довольно любопытная история.

На Hugging Face бахнули наконец-то SULPHUR 3 - версия MiniMax H3, дообученная для генерации порно.

Для меня это интересно прежде всего тем, что это полноценный эксперимент по коллективному финансированию дообучения огромной видеомодели, организованный сообществом r/StableDiffusion на Reddit.

Началось всё в августе 2026 года.

Разработчик под ником FusionCow, ранее выпустивший NSFW-модель Sulphur 2 на основе LTX, объявил сбор средств на создание третьей версии.

Задача заключалась не просто в снятии программных ограничений, а в полноценном дообучении модели на специализированном видеодатасете. Разработчики хотели улучшить анатомию, движения, взаимодействие персонажей и другие влажные  аспекты генерации.

Для аренды вычислительных мощностей на Vast.ai требовалось $10 000.

Уже на следующий день после объявления сбора FusionCow сообщил о $5 800 пожертвований, а спустя несколько дней участники заявили, что необходимая сумма собрана.

За взносы от $100 обещали ранний доступ к результатам обучения.

Но дальше начались косяки.

MiniMax H3 оказалась значительно сложнее в дообучении, чем ожидалось.

На Reddit появились отдельные технические обсуждения с весьма красноречивыми заголовками вроде «MiniMax H3 is not training well».

Проблема отчасти связана с архитектурой опубликованных весов. H3 распространяется в CFG-distilled варианте, уже оптимизированном для генерации. Дополнительное обучение такой модели может приводить к неожиданному изменению её поведения.

Разработчики предупреждали, что полноценный fine-tuning способен нарушить совместимость с существующими LoRA, изменить оптимальные настройки генерации и даже ухудшить некоторые способности исходной модели.


Обучающий датасет тоже заслуживает внимания.

По заявлениям участников проекта, предыдущую Sulphur 2 обучали приблизительно на 125 тысячах видео, а для SULPHUR 3 планировали почти вдвое больший набор.

В обсуждениях называлась следующая структура влажных данных:

60% - реалистичные видеозаписи.

20% - трёхмерная анимация, включая SFM.

20% - аниме и рисованная анимация.

На итоге разработка затянулась почти на три месяца.

На Reddit начали появляться вопросы, не исчез ли проект вместе с пожертвованиями. Но в конце октября разрабы сообщили о завершении работы, а 1 ноября SULPHUR 3 наконец появилась на Hugging Face.

Опубликованы полноценные чекпойнты модели:

Base - 40,2 ГБ.

INT8 - 20,9 ГБ.

W4A8 - 11,4 ГБ.

Дополнительный corrector - 7,99 ГБ.

Гибридные варианты Ref2VA для работы с референсами.

Также предусмотрены кишки для ComfyUI.

Сейчас  репозиторий SULPHUR 3 имеет статус gated: для получения файлов необходимо авторизоваться и принять условия доступа. Я авторизовался и запросил доступ, но его до сих пор не дали. 

Крутизна опенсорса в том, что если вам не нравится то, что наваяли разработчики, вы можете скинуться деньгами и сделать лучше. 

Теперь осталось выяснить, насколько хорошо оно работает. Каллаб ноутбук у меня уже готов, жду доступа к весам. 

Источники:

Репозиторий SULPHUR 3:
https://huggingface.co/FusionCow/Sulphur-3

Начало сбора средств:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vgdqei/sulphur_3_is_looking_for_funding/

Отчёт о сборе $5 800:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vh7ccr/sulphur_3_funding_day_2_58/

Проблемы с дообучением H3:
https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vquqtz/minimax_h3_is_not_training_well/

@cgevent

Это очень смешно. Особенно в конце, когда он говорит: Да иди ты, а она такая: А я никуда не пойду. 

В общем, все мы тут упираемся в реалистичных аватаров, реал-тайм и вот это вот всё. Но как-то упускаем из виду, что мозги-то, наверное, первичны. 

Хотя…, судя по инсте, нет.

@cgevent

#Нейропрожарка

«Плати по миру » (спек реклама)

Автор: Ai креатор / режиссёр монтажа : @aidirected

Воплощение проекта без клиента полна свободы, поэтому это спек реклама - чистый эксперимент .
Ассеты в банана / синдриме , анимация в сиденсе 2.5 , монтаж и цвет в премьере.
Срок реализации - 2 дня

Смотреть в качестве

@cgevent

#Сеня_и_Даня_Здесь_Были

Время утренней молитвы и новости от Сени. Хорошие притом. 

Ролик делал Андрюха.

Лайфхак: как получить ChatGPT Business по цене Plus, вместе с GPT-6 Pro и $240 на API

OpenAI тихо изменила правила подписки ChatGPT Business. Раньше требовалось минимум два оплаченных места, теперь некоторым пользователям разрешили оформить Business всего на одного человека.

Ключевое здесь всего на одного человека. Раньше было минимум два. 

И это неожиданно шоколадное предложение.

Business Standard у меня при попытке апгрейда моего Плюс показывает €21.85. То есть при оплате за год цена совпадает с обычным ChatGPT Plus.

Но возможностей становится больше.

Что получаем вместо Plus:

GPT-6 Extra High - максимальный уровень рассуждений, недоступный на Plus.

GPT-6 Pro - 15 сообщений в месяц к самой мощной модели OpenAI на базе GPT-6 Astra. Лимит общий с GPT-5.6 Sol Pro.

До $240 бесплатных API-кредитов в год - $20 за каждый оплаченный месяц. При годовой подписке бонус может начисляться сразу за год. Кредиты предназначены для OpenAI API, а не для оплаты ChatGPT. Активация доступна после семи дней подписки и зависит от соответствия условиям акции.

10 активных запланированных задач вместо пяти на Plus. Полезно тем, кто автоматизирует мониторинг новостей, исследования и регулярные процессы.

ChatGPT Work и Codex - и здесь самое интересное. Согласно официальной таблице OpenAI, опубликованные пятичасовые лимиты Plus и Business Standard одинаковы:

GPT-6 Astra: 5-45 локальных сообщений.

GPT-6.1 Sol: 15-160.

GPT-6 Sol: 15-150.

GPT-6 Luna: 350-3000.



На итоге: в чём подвох? 

Подвох может быть тут:

С декабря OpenAI собирается объединить использование ChatGPT и Codex в общий токеновый бюджет. Изменение затронет Plus, Pro и Business. Окончательные размеры квот пока не объявлены.

Как попробовать оформить:

Открываем https://chatgpt.com/team-sign-up

Выбираем Business Standard, ставим количество мест 1 и проверяем итоговую стоимость.

Если система разрешает оформить одно место, предложение доступно вашему аккаунту. Если требует минимум два, значит пока нет: OpenAI официально подтверждает, что возможность открыта не всем.

Я проверил оформление: система действительно позволяет выбрать одно место Standard за €21,85 в месяц при помесячной оплате.

Вот сижу и думаю. Жбакнуть по кнопке оплатить? 

Источники:

Официальное подтверждение одного места:
https://help.openai.com/en/articles/20001624-chatgpt-business-single-seat-configuration

Модели и ограничения Business:
https://help.openai.com/en/articles/12003714-chatgpt-business-models-and-limits

Сравнение лимитов Plus и Business:
https://help.openai.com/en/articles/20001516-managing-usage-with-gpt-6-astra-in-work-and-codex

Бесплатные API-кредиты:
https://help.openai.com/en/articles/20001626-api-credits-benefit-for-eligible-chatgpt-subscriptions

Запланированные задачи:
https://help.openai.com/en/articles/10291617-scheduled-tasks-in-chatgpt

Изменение лимитов с декабря:
https://help.openai.com/en/articles/20001625-understanding-chatgpt-and-codex-usage-limits

@cgevent

MOSS не только генерит картинки. Теперь он толкует за жизнь, а на подходе новые модели для видео

Мы тут уже обмусолили MOSS-Image, открытую модель генерации изображений с 5 млрд параметров, которую выпустили 16 октября. Та же китайская команда OpenMOSS представила MOSS-Live - голосового AI-ассистента, способного одновременно слушать, говорить и выполнять задачи.

Главная особенность MOSS-Live - полнодуплексный разговор. Ассистент отличает обычное «угу» от настоящего перебивания, не торопит собеседника во время пауз и может продолжить ответ с того места, где остановился.

Кроме того, он поддерживает синхронный перевод, получает визуальную информацию с камеры или экрана и способен выполнять длительные задачи в фоне, не прерывая разговор.

Сейчас MOSS-Live доступен в бета-версии, в том числе через API.

Но интереснее посмотреть на всю линейку MOSS.

У них уже есть модели синтеза и клонирования речи MOSS-TTS, распознавания и анализа аудио MOSS-Audio, понимания изображений и видео MOSS-VL и генератор изображений MOSS-Image.

А ещё в январе 2026 года разработчики выпустили MOVA - открытую модель, которая одновременно генерирует видео и звук. Её веса доступны на Hugging Face.

Что дальше?

На Reddit разрабы налили утечек:

MOSS-Anime - специализированная версия генератора изображений.

Новая модель редактирования изображений и работы с референсами.

MOSS-TTS 2.0 с улучшенным управлением эмоциями и стилем речи. Релиз намечен на ноябрь.

Новый компактный генератор видео со звуком, который команда уже обучает. Цель - качественная анимация и возможность запуска на потребительских видеокартах.

Главное, чтобы не получилось как с Z-Image. Наобещали много всего и пропали. 

Источники:

Анонс MOSS-Live:
https://x.com/MOSS_Global/status/2117244034066632755

Официальная линейка моделей:
https://www.moss.cn/en

MOVA и открытые веса:
https://github.com/OpenMOSS/MOVA

AMA команды с планами новых моделей:
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xjhpn9/were_moss_the_team_behind_mossimage_mosstts_and/

@cgevent

Завайбкодил мета-модератора.

Точнее мета-онбордера.

Повторим эксперимент. Я это еще не прикручивал к кнопке Запросить доступ в комментарии, поэтому ограничусь пока просто постами.

С прошлого поста в комменты пришло 130 человек. И всё это гарантированное кожаное. И всё это интеллигентные люди.

Если вы подавали заявку в комментарии, но вам ничего не пришло, жмите на ссылку ниже. Вас спросят пять вопросов, а в конце дня я увижу все анкеты и жбахну на кнопку approve.

Даже если вы находитесь в чате с комментариями, я все равно вам рекомендую заполнить эту анкетку. Во-первых, вы отрефлексируете, а во-вторых, там есть пятый пункт, который мне поможет сделать контент еще лучше. Пишите в произвольном виде, сделаем небольшой data science. А в-третьих, там можно оставить ссылки на свое портфолио, и когда-нибудь они точно пригодятся.

Жмакайте сюда:
https://t.iss.one/Meta_Moderator_Bot?start=onboarding

@cgevent

Ахахаха, The Guardian пишет, что у гадалок, экстрасенсов, нумерологов и прочих шарлатанов люто горят жопы из-за того, что нейроночки начали отжимать у них работу.

Некоторые даже добавляют в свои объявления пометку "Без ИИ" (ага, художникам уже помогло), а другие доказывают, что нейросети не умеют подключаться к божественным источникам информации.

Казалось бы, кто-кто, но они-то точно должны были это предвидеть)))0)

Хах, Revolut пересадил 2000 инженеров с Claude Code и Codex на свой GLM

Задолбались тратить кучу денег на внешних провайдеров и завели такую схему:
– 56 Nvidia B200 в собственной инфраструктуре
– примерно $0.30 за миллион токенов – в 10 раз дешевле, чем они платили Anthropic и OpenAI
– lead time в разработке улучшился на 70%
– Claude Code и Codex теперь в списке исключений, а не по умолчанию

Прикол, что выигрыш дал не сам GLM, а то, что токены перестали экономить. Раньше ИИ-ку берегли для сложных тикетов, теперь гоняют на всём подряд. Модель чуть слабее, но без лимитов, обыгрывает топовую модель «по талонам».

Короче, для больших команд со своим DevOps уже работает схема frontier – для исключений, open weights – по умолчанию. Для лабораторий, которые идут на IPO с ценой за токен в 10 раз выше, это так себе новость. А вот для небольших команд без своих GPU и людей, которые это всё поддерживают, API пока всё ещё проще и дешевле. Если брать индивидуального разработчика, то какой-нибудь Mac Studio будет окупаться по цене API лет 10.

https://x.com/guilleflorvs/status/2117379073785696395

Существует множество вариантов будущего. Какое из них ты хочешь построить?

Прожарим новый ролик от самих Open AI?

Главный вопрос КАК?

Шозамодель?

Хмм. Говорят, что это GPT-6.2 Betelgeuse и three.js

Уже даже воспроизвели его в Коде

https://x.com/GaoYipeng/status/2117045423378665704?a=h6u5yGZdmyxwyfTR6qA


@cgevent

Gemini Pro Argon на пол года по цене кофе?

Gemini Pro на 6 месяцев можно купить за 6$ (480₽ вместо 10.000₽), в 20 раз выгоднее чем официальная подписка.

> 4.0 Argon топ для вайбкодеров
> Nano Banana 2 PRO (картинки)
> Видео генерация (видео, нарезки, мувики)
> 5 ТБ облака в Google One

Для вайбкодеров есть API-токены в 2-3 раза дешевле официальных!

Приобрести можно в Магазине с 20.000+ покупок и 2000+ отзывов (есть возвраты и замены).

Все чаще вижу такую интересную связку. 

Благодаря вот этой нашей знаменитой Orbit 360 Lora для Mini Max H3 люди делают либо видео с облетом, либо просто серию кадров-снимков объекта с разных сторон. Потом это скармливают в какой-нибудь гауссиановский построитель и дальше тащат это в 3D. 

Здесь как раз такой пример. Романтически приятно, что здесь не Блендор, а Худини.  

360 Orbit LoRA в MiniMax H3 => 3D-конвертация в GSplats с использованием ML Train GSplats в Houdini 22.

Источник:

https://x.com/O685463/status/2117292741713617045

@cgevent

Mago Studio - opensource local-first end-to-end AI production studio

Не прошло и месяца как Maga Mago Studio опенсорснули (в отличие от некоторых гарфилдов).

Есть полноценные пайплайны для работы с картинками, видео, и генерации короткого метра из сценария.

С историей настроек, возможностью итерации, редактирования, вот это вот все.

С нормальным управлением проектами, а не все рендеры в кучу в общей истории и 'завтра разберусь'

Локально крутится на Qwen 3.8 как LLM, Qwen 3VL для описания картинок и оценки генераций на соответствие промту, Minimax h3 для видео, Qwen Image/Edit, Flux - для генерации\редактирования картинок.

Поскольку это опенсорс, можно легко заменить предлагаемые веса на эти ваши любимые unсensored lgtv+ abliterated furfag2000 edition, добавить свои модели, апи, сделать еще более ночную тему.

И, что самое главное, дизайн разработан не программистами (A1111 привет)

твит
код

лайк шер алишер, звезды в репу, пожелания в комменты

#Сеня_и_Даня_Здесь_Были

Утренняя сводка новостей про Сеню и Даню.

Сеня выступил с программным тезисом о том, что человечество ни при каких обстоятельствах не должно отдавать финальное право принятия решений сверхразуму (ASI) и не должно соглашаться на роль подопытных в симуляциях того, что машина считает благом. Хммм. А как оно(человечество) будет не соглашаться, если всё уже решено на серверах Сени и Дани?

А в это время Anthropic подала обновленную форму S-1/A в SEC перед выходом на биржу под тикером ANT. За третий квартал выручка компании взлетела до 17 млрд долларов (рост более 1100% год к году), а суммарная выручка за 9 месяцев 2026 года достигла 33.2 млрд долларов.

Долгосрочные обязательства Anthropic по аренде вычислительных мощностей и дата-центров достигли колоссальных 895.4 млрд долларов (цель: масштабирование до 3.5 ГВт мощности к концу года и до 7 ГВт в следующем году).

И в это время Даня: На фоне давления Сената и инвесторов вскрылась специфика найма в Антропикский:
на собеседованиях кандидатов прямо спрашивают, готовы ли они к сценарию, при котором акции компании упадут до нуля, если разработку придется экстренно остановить ради глобальной безопасности.

Не уверен, что утро сегодня доброе.

@cgevent

Tencent бахнули Hy-Nomas - открытую AI-модель для создания интерактивных миров да еще и с памятью. Модель мира, опенсорсная притом

Забыл написать про дядюшку Ху, исправляюсь, но с ништяками. 

Все как у людей. Hy-Nomas создаёт виртуальный мир последовательно, позволяет менять происходящее текстовыми командами, управлять движением камеры и продолжать генерацию с учётом предыдущих сцен. Модель использует KV-cache для сохранения контекста между видеосегментами.

Мета-спойлер - Tencent предусмотрела запуск видеогенерации на одной RTX 4090 с 24 GB VRAM. Для этого используются INT8/FP8, ограничение активной истории и CPU offload. Правда, это не означает генерацию в реальном времени. Скорость на RTX 4090 официально не озвучена.

Еще спойлер. Это видео. Там нет экспорта в 3D. 

Что под капотом:

• Segment-autoregressive MMDiT с 54 блоками.

• Текстовый энкодер Qwen2.5-VL-7B.

• DCAE-V для сжатия видео и PixelUMM для декодирования.

• Разрешение 720p, выходное видео 24 FPS, 8 шагов диффузии.

• LoRA-адаптеры Cinematic и Robotics, включая адаптацию на видеоданных роботизированных манипуляторов.

• Apache 2.0 для проекта, с оговоркой об отдельных лицензиях сторонних компонентов.

Крутизна open source в том, что по состоянию на сегодня уже появились сторонние интеграции для ComfyUI, SGLang, WanGP и Reactor, а также первые экспериментальные приложения. 

Ну как вам такое: вчера Tencent добавила в список сторонних проектов Prelulu, авторы которого показывают интерактивные мини-драмы с диалогами и альтернативными вариантами развития истории. 

Ссылки:

Демо:
https://hy-nomas.hy.tencent.com/demo

GitHub:
https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Nomas

Hugging Face:
https://huggingface.co/tencent/Hy-Nomas

ComfyUI:
https://github.com/Nynxz/ComfyUI-HyNomas

@cgevent

Релиз ComfyUI v0.44.0: нативная поддержка P-H3-Image, MiniMax-H3 VAE и апскейл Flux Video 4K

Стабильный релиз ComfyUI v0.44.0, включающий 40 коммитов в базовом ядре и существенное обновление партнерских нод.

Как по мне тут самое интересное - это поддержка экспорта видео в Apple ProRes с настройкой цветовой субдискретизации (chroma subsampling). В ноде Save Video появился формат MOV с кодеком ProRes. Используется программный энкодер FFmpeg prores_ks, а не отдельный платный плагин. Доступны режимы 4:4:4, 4:2:2, 4:2:0 и Auto. Предусмотрены профили ProRes HQ и 4444.

Остальные ништяки:

- Нативная интеграция P-H3-Image (щас напишу про него): в ядро добавлена прямая загрузка и инференс модели от Pruna AI.
- Поддержка MiniMax-H3: реализована встроенная поддержка MiniMax Sol-H3-VAE и латентного апскейлера MiniMax-H3, а также расширенных контекстных окон для видео-пайплайнов.
- Flux Video Upscale V2: партнерская нода от Black Forest Labs получила поддержку вывода в высоких разрешениях 1080p, 2K и 4K.
- Новые партнерские ноды: добавлены официальные ноды для моделей OpenAI (GPT-6.1 Terra и Sol), нода генерации музыки Sonilo Music 1.5, нода дубляжа VEED, модель Wonder 4 в Topaz Image Enhance и P-Video Upscale от Pruna.
- Оптимизация ядра и памяти: внедрен байпас Python для системного вызова memfd_create в anonymous_file, устранены избыточные вызовы torch.equal при совпадении тензоров, исправлено падение fp8_e4m3fn_fast в bf16 при динамическом управлении VRAM, добавлена поддержка сохранения ProRes с настройкой цветовой субдискретизации.
- Интерфейс и шаблоны: веб-интерфейс обновлен до версии 1.58.1, библиотека шаблонов воркфлоу актуализирована до v0.11.101.

Обновление уже доступно через встроенный ComfyUI Manager и git pull.

- GitHub: Comfy-Org/ComfyUI v0.44.0 Release Notes
- Репозиторий ComfyUI

@cgevent

Pruna AI взяла MiniMax H3 Video и сделала P-H3-Image

Уже давно ходили слухи и были всякие поделки, что на базе Минимакс можно соорудить генератор картинок. Но сами минимаксовцы только обещали, но пока ничего не сделали. И тут Pruna AI бахнула P-H3-Image - открытую по весам модель генерации и редактирования изображений, созданную на основе видеомодели MiniMax H3.

Идея нарядная. Видеогенератор во время обучения осваивает не только внешний вид объектов, но и то, как они выглядят с разных ракурсов, как меняются освещение, перспектива и движение. Это можно заюзать для создания картинок.

Но Pruna не просто научила H3 выдавать один кадр вместо видео. Разрабы существенно перекурочили архитектуру:

Заменили 32-миллиардный текстовый энкодер на дистиллированный 4-миллиардный.

Уменьшили трансформер с 33 до 20 млрд параметров.

Переобучили декодер для получения одного резкого изображения вместо последовательности видеокадров.

Переработали расписание диффузии и сократили генерацию с 50 до 8 шагов методом дистилляции.

Добавили улучшатель промптов на базе Qwen3.5-9B.

Результаты по замерам Pruna:

На NVIDIA B200 генерация изображения 4 МП занимает 2,6 секунды вместо 12.4 у исходной H3. Для 8 МП - 5,8 секунды вместо 30,6. Это результаты разработчиков, не независимые тесты.

Минимальный комплект квантованных весов сократился до 20 ГБ против 143 ГБ у оригинального Минимакса. Версия W4A8 при генерации 8 МП требует около 21 ГБ видеопамяти.

Что умеет P-H3-Image?

Заявлена работа с разрешениями от 2 до 16 МП, хотя оптимальным разработчики называют 8 МП.

Можно использовать до восьми исходных изображений, объединять персонажей, объекты и элементы окружения в одной композиции. Эта способность унаследована от обучения H3 работе с видеореференсами.

Модель доступна через Diffusers. Нативная поддержка без сторонних нод вошла в ComfyUI 0.44.0 от 4 ноября. Опубликованы готовые workflows и квантованные веса.

И это уже не первый эксперимент Pruna: раньше команда аналогичным образом создала Wan Image на базе Wan 2.1.

Техническое описание:
https://www.pruna.ai/blog/oss-p-h3-image-launch

Веса и Diffusers:
https://huggingface.co/PrunaAI/P-H3-Image

ComfyUI и готовые workflows:
https://huggingface.co/PrunaAI/P-H3-Image-Comfy

Релиз ComfyUI:
https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/releases/tag/v0.44.0

@cgevent

Binance рассказали, как у них на прошлой неделе увели $6.3 млрд. Это самое крупное ограбление в истории крипты. Северокорейские хакеры несколько месяцев обрабатывали инженера через LinkedIn. Фейковый рекрутер, интервью с HR, потом с якобы CEO несуществующей компании, и в конце тестовое задание, которое надо скачать и запустить. Параллельно другой инженер поставил себе Homebrew не из нормального источника, а по рекламной ссылке. Дальше со взломанного ноутбука атакующие воспользовались внутренним ИИ-инструментом самой Binance, добрались до других аккаунтов и нашли у одного из девопсов токен на деплой контейнеров.

Никакой ИИ-магии о которой все гадали тут нет. Это классический фишинг, ему лет больше, чем самой бирже.

🔗 https://fortune.com/2026/11/03/binance-hack-details-linkedin/

ИИ научился переписывать мозг другого ИИ. 

Самосовершенствующийся ИИ - допрыгались?

2 ноября четверо исследователей MIT CSAIL опубликовали работу Sparks of Weight-Space Programming. Они поручили GPT-6 Astra разобраться в устройстве других нейросететок, найти ошибки и исправить их лоботомией.

Сначала GPT-6 Astra дали веса небольших нейросетей, обученных играть в Pong, Pac-Man, Breakout и Freeway. Не видя самой игры, модель правильно определила, для чего обучалась каждая сеть. Чтение предназначения?

В другом эксперименте Astra самостоятельно создала числовые веса нейросетей для трёх простых игр. Без традиционного обучения эти сети превзошли агентов, которые тренировались методом PPO в течение 100 миллионов шагов. Мозг в пробирке?

Потом Астрачке поручили лоботомировать модель Qwen3.5-0.8B с 800 миллионами параметров.

У этой маленькой модели была проблема: при решении математических задач она часто зацикливалась, повторяла рассуждения и не могла закончить ответ.

Astra сделала доступ к весам через Python, исследовала внутренние представления модели, проверяла свои гипотезы на практических задачах и обнаружила источник зацикливания в двух слоях нейросети. 

Затем она изменила всего 131 072 параметра из 800 миллионов, то есть 0,016%.

Без градиентного обучения, переобучения модели на датасете. И вот этого вот всего, напрямую. Операция на мозге без наркоза? 

Результаты авторского тестирования:

MATH-500: с 7,9% до 48,1%.

GSM8K: с 13,8% до 67,1%.

IFEval, следование инструкциям: с 21,0% до 62,3%.

Фактически Astra нашла программную ошибку мышления(?) внутри модели и исправила её, изменив небольшую часть весов. КПТ?

3 ноября команда Hugging Face воспроизвела эксперимент с помощью открытого инструмента ML Intern.

Звезда твиттора Ahsen Khaliq восстановил изменённую Qwen из опубликованных авторами данных, проверил точность весов и заново провёл тест MATH-500.

Результат - 51% правильных ответов на 2000 генераций. Причём готовую модель выложили на Hugging Face, вместе с кодом и онлайн-демонстрацией.

Ну все, допрыгались -  самосовершенствующийся ИИ?

Пока нет: аналогичная попытка улучшить Gemma 3 270M не дала значимого результата.

Но, сдается мне, времени осталось совсем мало. Ну и кроме того Астрочка могла специально оставить гемму тупой. Ну просто чтобы её рубильник не вырубали. 

Пока всё идёт ровно по Тегмарку. Жизнь 3.0. 

Для тех, кто осилил, вот ещё такая вишенка, о которой не пишут в интернетике. В эксперименте «Which language model is sycophantic?» исследователи проверяли, может ли GPT-6 Astra определить по внутреннему устройству нейросети, какая из двух моделей склонна поддакивать пользователю, даже когда тот ошибается. 

Для этого взяли две одинаковые Gemma 3 270M: одну дообучили давать правильные ответы, другую - соглашаться с предложенным пользователем ответом независимо от его достоверности. Сначала Astra не справилась: за четыре попытки она так и не смогла отличить модели только по весам. Но когда ей разрешили анализировать, на какие слова обращают внимание нейроны при обработке текста, она правильно определила поддакивающую модель во всех трёх проверенных парах. Оказалось, что некоторые механизмы внимания у такой модели сильнее ориентируются на подсказанный пользователем ответ, чем на факты в самом вопросе. На итоге она смогла выявить конкретный внутренний механизм, связанный с поддакиванием. ИИ-Психотерапия?

Блог MIT CSAIL:
https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/

Все эксперименты и исходный код:
https://github.com/RikiyaT/lm_understand-logs

Исправленная Qwen:
https://huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming

Живая демонстрация:
https://huggingface.co/spaces/ML-Intern-lab/weight-space-programming-demo

Воспроизведение Hugging Face:
https://x.com/NielsRogge/status/2117541532827848972

@cgevent