Hailuo Audio HD: новый генератор голоса на 17 языках с клонированием

MiniMax представил модель T2A-01-HD - передовую технологию синтеза естественной речи с впечатляющими возможностями.

Система позволяет создавать реалистичные голоса из 10-секундного сэмпла или выбрать из 300+ готовых вариантов.

Встроенный эмоциональный движок автоматически определяет и воспроизводит тональность речи.

Поддерживается 17 языков включая русский, с региональными акцентами и диалектами.

Профессиональные звуковые эффекты добавляют реалистичности: акустика помещений, телефонные фильтры.

Доступна тонкая настройка высоты тона, скорости и эмоциональной окраски каждой фразы.

В открытом виде для локального запуска пока нет, но можно использовать через API.

#Hailuo #MiniMax #TTS #Китай
------
@tsingular

MatterGen: новый метод создания новых материалов с помощью ИИ

🔬 Microsoft Research выпустила MatterGen - это ИИ-инструмент для генерации новых материалов с заданными свойствами.

Раньше новые материалы искали перебором миллионов вариантов методом скрининга - долго и дорого.

MatterGen делает это иначе: генерирует материалы под заданные свойства.

Примерно как трансформеры это делают для картинок или текста, только для кристаллических структур!

В основе - диффузионная модель, заточенная под 3D-геометрию материалов.

Обучена на 608,000 стабильных материалах из баз Materials Project и Alexandria.

Реальные результаты:
Модель уже проверили в лаборатории!
Сгенерировали новый материал TaCr2O6 с заданной упругостью 200 GPa, синтезировали его, и... получили материал с 169 GPa.
Погрешность менее 20% - для начала очень неплохо!

🌟 Бонус: Microsoft выложила код MatterGen в открытый доступ.

Так что ждём волну новых материалов от исследователей по всему миру!
Интересно будет посмотреть, что они нагенерят.
Алхимики бы обзавидовались :)

#Microsoft #MatterGen #MaterialScience
———
@tsingular

HuggingFace анонсировали интересный курс, который начнётся в феврале, но записаться на него можно уже сейчас.

На этом курсе вы:
Освоите основы: поймете, как агенты воспринимают, рассуждают и действуют в своей среде.

Попробуете фреймворки агентов:
создание агентов с помощью LangChain, LlamaIndex и smolagents.

Изучите реальные примеры: посмотрите, как агенты автоматизируют задачи, генерируют код и многое другое.

Получите сертификат: подтвердите свои навыки с помощью выпускного проекта и оценки.

Записаться тут

Записываемся. Я уже. :)
Будем хорошие оценки друг-другу ставить. Hopefully.
Курс на английском будет, скорее всего.

#HuggingFace #обучение #курсы
———
@tsingular

Unitree G1 обновился и стал еще подвижнее и ловчее.

Освоил бег по пересечённой местности.

Кстати я кажется понял почему физика кажется неестественной местами. Скорее всего у него в центре масс гироскоп. Но это только предположение.

В Китае Новый Год только 29 января. Так что они под свой НГ еще, чую, много обновлений выкатят. Терпим :)

#Unitree #robots #Китай
———
@tsingular

В Krea.ai добавили перевод из картинки в 3D объект и дальше создание в реальном времени картинки по вашему промпту с этими 3D моделями в динамике.

Заходим по ссылке
https://www.krea.ai/apps/image/realtime
подгружаем фотку, нажимаем на картинке правой кнопкой и переводим её в 3Д.
Потом удаляем 2D картинку и вуаля, - ваша 3Д модель используется как контрол для генерации финального изображения.
Скорость мгновенная.

Объем бесплатный улетает со свистом, правда.
3-4 3Д генерации и он закончится, дальше за деньги.

#KreaAi #нейрорендер
———
@tsingular

Эрик Шмидт, бывший генеральный директор Google, и физик Брайан Грин обсудили стремительно развивающуюся область искусственного интеллекта (ИИ).

Очень интересный вышел диалог.
Лучше конечно самому смотреть интервью целиком, но если не знаете английский, - вот тезисная сводка:

Компьютерные науки и масштабирование
- Компьютерные науки стали ведущей специальностью, обогнав физику
- Понимание масштаба дает беспрецедентные возможности
"Мы, компьютерщики, понимаем масштаб. И компьютерные науки меняют мир, потому что мы делаем вещи в масштабе, который раньше был немыслим"

Скорость разработки и сборка
- Новое поколение использует готовые компоненты вместо написания кода с нуля
- Хакатоны демонстрируют радикальное ускорение разработки
"То, что раньше заняло бы у команды Google месяц работы 5-10 человек, сейчас делается за день"

Потенциал и масштаб развития ИИ
- ИИ будет в 10000 раз мощнее благодаря улучшениям в разных областях
- Развитие невозможно остановить
"К моменту завершения эта система будет в 10 000 раз мощнее: в 10 раз больше данных, в 10 раз лучше программное обеспечение, в 10 раз лучше математика"

Персональные ИИ-помощники
- Каждый человек получит доступ к персональному ИИ-эксперту (полимату)
- Системы будут адаптироваться под специализацию пользователя
"Мой разум и мой эксперт будут связаны. Я не буду знать, что делать, пока не посоветуюсь со своим экспертом"

Образование и здравоохранение
- ИИ-репетиторы обеспечат персонализированное обучение
- Системы будут адаптироваться к индивидуальному стилю обучения
"ИИ-репетитор для любого человека в мире на любом уровне образования на его языке, бесплатно на его телефоне"

Безопасность и регулирование
- Необходимы промышленные системы с водяными знаками
- Важна аутентификация источников информации
"Мы должны создать промышленные системы с водяными знаками... использовать систему открытых ключей для аутентификации"

Рекурсивное самосовершенствование
- ИИ сможет самостоятельно учиться и развиваться
- Системы будут комбинировать знания недоступными людям способами
"В какой-то момент они научатся комбинировать эти знания способами, недоступными людям"

Квантовые вычисления
- Классические вычисления приближаются к физическим пределам
- Квантовые вычисления перспективны для специализированных задач
"Очевидно, что квантовые компьютеры будут крайне полезны в очень специализированной математике"

Книга Шмидта "Бытие" исследует влияние ИИ на общество, включая этические вопросы воссоздания образов умерших.

транскрипт в комментарии, может кто захочет почитать детально.

#EricSchmidt #interview
———
@tsingular

PentAGI: AI-агент для пентестов

PentAGI,- полностью автономный AI-агент для проведения сложных тестов на проникновение.

🛠 Ключевые фишки:
- Работает в изолированном Docker-окружении
- Сам определяет следующий шаг и выполняет его
- Умеет гуглить свежую информацию через встроенный браузер
- Имеет собственный текстовый редактор прямо в интерфейсе
- Хранит историю команд в PostgreSQL

🧠 Как это работает
1. Вы ставите задачу
2. AI анализирует её и выбирает подход
3. Агент автоматически проводит тестирование
4. Вы наблюдаете за процессом в реальном времени
5. Получаете детальный отчет

🤖 Поддерживаемые AI-провайдеры:
OpenAI, Anthropic, DeepInfra, OpenRouter (любые модели).

📊 Мониторинг
Grafana, Loki для логов, ClickHouse, Jaeger для трейсинга, OpenTelemetry + VictoriaMetrics

Сайт проекта: https://pentagi.com/
GitHub: https://github.com/vxcontrol/pentagi

Разработка – PT

#PentAGI #AI #Cybersecurity #Pentest
———
@tsingular

В Microsoft office завезли Copilot для всех.

Не знаю уж из-за того, что 20 января всё ближе или из-за того, что MS запустили бесплатный Копайлот для всех, но у меня он заработал без гео-ограничений в Экселе, Ворде и Powerpoint.

Под капотом GPT 4o, так что результат вполне норм.
Опробовал на PPT - за 1 короткий запрос получил гайд по созданию телеграм бота.
Гайд так себе, конечно, но как заготовка - сойдёт.
И на английском генерит, что тоже не очень.

Презу кину в комментарии.

Делитесь, - у вас тоже заработал? Или это только у меня такой глюк?

#Microsoft #Copilot
———
@tsingular

DeepMind выпустил MuJoCo Playground - тренажёр для роботов

Google DeepMind представил открытую библиотеку для ускоренного обучения роботизированных систем.
Платформа основана на MJX и обеспечивает тренировку за считанные минуты на единственном GPU.
- Установка в один клик через pip install playground
- Поддержка разных роботов: от четвероногих до человекоподобных
- Мгновенный перенос результатов из виртуальной среды в реальность без дополнительной адаптации.
- Работает как с состояниями, так и с "зрением" робота

Ключевые компоненты включают физический движок, пакетный рендеринг и тренировочные среды.

Интересный момент про GPU-ускорение через MJX - похоже, они серьезно поработали над производительностью. Это важно, потому что обычно симуляция роботов довольно "тяжелая".

Сайт
Github

Домашнее лего из роботов станет ещё функциональнее. Тут не только турель, тут и полноценного помощника можно будет собрать и обучить дома! 🤖

#DeepMind #MuJoCo #Robotics
-------
@tsingular

OpenAI помогает разрабатывать средства для продления жизни

Для этого компания кооперируется со стартапом Retro, заявленная цель которого - повысить среднюю продолжительность жизни на десять лет. Специально для стартапа была создана модель GPT-4b micro, натренированная на последовательностях белков множества биологических видов и данные об их взаимодействии.

Подход стартапа (в который Сэм Альтман инвестировал $180m) основывается на процессе превращения клеток кожи в стволовые, которые потом можно тривиально перепрограммировать в любые другие типы клеток в человеческом организме. Из-за этого свойства стволовые клетки очень ценятся и имеют кучу применений, но крайне дорогие, из-за чего не могут использоваться массово.

Существующий процесс получения стволовых клеток из клеток кожи крайне неэффективен - занимает несколько недель и может успешно перепрограммировать менее 1% клеток. Благодаря GPT-4b micro процесс вышло заметно улучшить - вышло создать более чем в 50 раз эффективные версии двух из четырёх необходимых для процесса белков. Насколько именно это улучшает процесс в целом - непонятно, но разница на картинке огромная.

@ai_newz

O3-mini уже совсем скоро.
Несколько недель осталось.

Да ещё и с API.

Запасаемся покорном.

#OpenAI #o3
------
@tsingular

🤖 На этой неделе наткнулся на две свежие работы про AI-агентов - давайте посмотрим, что интересного!

Google выпустили статью на Kagge:

В ней максимально детально разложили как строить агентов в реальных проектах на базе VertexAI

- Расписали три типа инструментов для агентов: Extensions (прямой доступ к API), Functions (клиентская логика) и Data Stores (для работы с данными)
- Показали архитектуру, как это всё собирается в Vertex AI
- Четко разделили, что должно работать на стороне клиента, а что на стороне агента
- Привели готовые паттерны для интеграции с внешними системами и детальные примеры кода

Из минусов:
- Всё заточено под их Vertex AI
- Мало про безопасность при работе с внешними API

И вышла работа вьетнамского автора Chip Huyen.

Она у себя в блоге привела статью из своей книги AI Engineering (2025)

Чип дала более глубокий, теоретический взгляд на агентов. Много интересных мыслей про архитектуру и проблемы.

Ключевые моменты:
- «Множественные ошибки: агенту часто нужно выполнить несколько шагов для задачи, и общая точность падает с каждым шагом. При точности 95% на шаг, после 10 шагов точность упадет до 60%»
- Подробно разобрала почему планирование - это сложно и даже спорит об этом с Яном ЛеКуном
- Детально описала разные виды ошибок агентов

Что классно:
- Глубокий разбор проблем с планированием
- Честный разговор про ограничения текущих подходов
- Хороший теоретический фундамент и примеры кода

Общий вывод 🎯
Работы отлично дополняют друг друга: Google показывает "как делать", Chip объясняет "почему так".

Особенно интересно, что они по-разному смотрят на планирование: Google просто решает это через orchestration layer, а Chip поднимает отчасти философский вопрос - а могут ли вообще LLM планировать, но приводит при этом полезные куски кода.

Для практиков я бы посоветовал начать с Google для быстрого старта, а потом углубиться в работу Chip для понимания подводных камней и ограничений.

PDF Гугла для удобства кину в комментарий. Книжка Чип в PDF гуглится, тоже можно найти.

#Agents #Google #ChipHuyen #обучение
———
@tsingular

О! Вот это полезная тема!
Думаю будет популярна во многих посёлках, а не только в городах.

Робот-сортировщик мусора теперь патрулирует новый город Цяньцзян в Ханчжоу. Используя передовые технологии, такие как визуальное обучение, он может работать до 8 часов, перенося около 35 кг отходов.

https://t.iss.one/ai_ins/5159

#robots #Китай
------
@tsingular

Goldman Sachs: 5 главных трендов ИИ в 2025 году

Аналитики Goldman Sachs представили прогноз развития ИИ в наступившем году, выделив пять ключевых направлений:

1. Гибридные команды: интеграция ИИ-систем в рабочие процессы потребует переподготовки менеджеров.
2. Экспертные системы: рост специализированных моделей для медицины, финансов и робототехники.
3. Роботизация: выход языковых моделей в физический мир через роботов на фоне удешевления компонентов.
4. Регулирование: смещение от глобального к локальному регулированию.
5. Рыночная консолидация: сокращение числа провайдеров крупных моделей.

HR-отделы превратятся в Департаменты человеческих и машинных ресурсов. Готовьте job-description для роботов! 🤖
От гибридной работы переходим к гибридным рабочим.

#GoldmanSachs #foresight
———
@tsingular

Сэм Альтман 30 января проведёт закрытый брифинг для правительства США

OpenAI готовится анонсировать прорыв в области автономных агентов.

В последние месяцы прогресс в ведущих AI-компаниях превосходит все прогнозы.

Сотрудники OpenAI в приватных разговорах признаются, что последние достижения их одновременно восхищают и пугают.

Представьте агента уровня PhD, который может:

- Разработать платёжное ПО с нуля
- Провести глубокий финансовый анализ инвестиций, обработав тысячи источников
- Организовать избирательную кампанию, продумав предпочтения каждого избирателя.

Сдаётся мне мы скоро (2-3 года) увидим первого ИИ-агента уровня губернатора штата.

#openai #government
———
@tsingular

🤖 DIY Фьюжн: Как построить ядерный реактор на кухне (с помощью AI)

Чел собрал нейтронный фьюжн-реактор прямо у себя на кухне, используя AI как консультанта. 🔬

Технические детали:
- 30кВ/10мА электростатический преципитатор
- Вакуум 3 мТорр (это в 253,333 раз глубже атмосферного!)
- Bubble-детектор для подсчета нейтронов
- Самодельный дейтерий из тяжелой воды через электролиз

Самое крутое — весь процесс получения дейтерия обошелся всего в $112 ($32 за hydrocar PEM + $80 за 50г D2O). Из этого получилось целых 56 литров D2 газа! 🧪

Автор активно использовал Claude для:
- Отладки процессов
- Проверки безопасности
- Следования сложным инструкциям

Конечно, это не промышленный реактор, но как демонстрация возможностей AI-ассистированного DIY — просто 🔥

Сборка шла на стриме 36 часов подряд.
До этого он же пару месяцев назад собрал плазменный реактор.
Самое интересное, что он особо во всем этом не разбирался настолько детально, просто задавал вопросы Клоду.
Самостоятельное изучение предмета заняло бы тысячи, если не десятки тысяч часов.

Страшно, конечно, что любой энтузиаст может подобное с биологией провернуть и мы будем с ностальгией вспоминать летучих мышей ещё.

#AIinScience #DIY #реактор #NuclearFusion
———
@tsingular

DeepSeek выпустили веса R1, своей reasoner модели

Как обычно, компания сначала релизит веса, и лишь потом техрепорты и бенчмарки. Так что пока что у нас есть лишь результаты LiveCodeBench, где R1 тягается по качеству с o1. Важный контекст к табличке - в отличие от o1, мы не знаем насколько много компьюта использовали для получения таких результатов от R1. Если бенчили аналог low-compute режима OpenAI, то модель может в итоге оказаться сильнее чем o1.

Основана R1 на DeepSeek V3 (685 миллиардов параметров), так что требования для запуска модели такие же - 8xH200. Пока ждём техрепорта, можно поспекулировать в чём разница между R1 и R1-Zero.

Веса R1
Веса R1-Zero

@ai_newz