Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Генерация видео в реальном времени от Krea.ai
Креа открыла запись в wait-list на реалтайм-генерацию видео.
12+ fps. На входе промпт, картинка, копия экрана или даже вебка.
Вы помните, что Креа была первым стартапом, который сделал реалтайм-рисовалку - генерацию картинок в реальном времени (был ещё Vizcom).
Теперь они взяли "модель мира" (непонятно чью/какую) и сделали вот такой "подрендер" этого мира.
Выглядит убойно.
https://www.krea.ai/blog/announcing-realtime-video
@cgevent
Креа открыла запись в wait-list на реалтайм-генерацию видео.
12+ fps. На входе промпт, картинка, копия экрана или даже вебка.
Вы помните, что Креа была первым стартапом, который сделал реалтайм-рисовалку - генерацию картинок в реальном времени (был ещё Vizcom).
Теперь они взяли "модель мира" (непонятно чью/какую) и сделали вот такой "подрендер" этого мира.
Выглядит убойно.
https://www.krea.ai/blog/announcing-realtime-video
@cgevent
🔥6👀5⚡1
Postman добавил создание MCP серверов
Postman теперь позволяет создавать MCP серверы из любого публичного API в их сети.
Достаточно взять готовый API и сконвертировать его в MCP-совместимый сервер для интеграции с Claude, VS Code или Cursor.
Поддерживает SSE/HTTP и STDIO конфигурации, TypeScript-архитектуру и Docker развёртывание.
Платформа превращается из инструмента тестирования API в полноценную среду разработки AI-агентов.
Теперь можно автоматизировать сложные API-процессы через ИИ гораздо быстрее.
#Postman #MCP #API
------
@tsingular
Postman теперь позволяет создавать MCP серверы из любого публичного API в их сети.
Достаточно взять готовый API и сконвертировать его в MCP-совместимый сервер для интеграции с Claude, VS Code или Cursor.
Поддерживает SSE/HTTP и STDIO конфигурации, TypeScript-архитектуру и Docker развёртывание.
Платформа превращается из инструмента тестирования API в полноценную среду разработки AI-агентов.
Теперь можно автоматизировать сложные API-процессы через ИИ гораздо быстрее.
#Postman #MCP #API
------
@tsingular
1✍9👍5⚡2🤔2
Forwarded from Neural Kovalskii
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
SGR + Tool, Hybrid Deep Research
И так мы продолжаем рубрику эксперименты!
1) Спасибо Диме что предоставил новую ветку где перевел SGR внутрь tool
2) Дальше я уже с легкой руки добавил около ~6 навыков, проработал управление контекстом всего теперь 12 навыков есть у системы и она помнит все предыдущие события
Детально с решением можно ознакомиться в ридми в ветке
Что имеем?
Без фреймворков с сохранением SGR который обернут в tool, более автономную систему которая понимает предыдущий контекст может работать с файловой системой и может искать в интернете
Что дальше?
3) Я приведу обе ветки к единому кол-ву навыком и мы попробуем собрать небольшой датасет дабы проверить надежность таких систем в разных сценариях рисерча
P.S система все еще работает на gpt-4o-mini но для лучшего экспириенса советую поменять на 4o так же хорошо проработан подход работы с кешом и система стала в 2-3 раза быстрее
И так мы продолжаем рубрику эксперименты!
1) Спасибо Диме что предоставил новую ветку где перевел SGR внутрь tool
2) Дальше я уже с легкой руки добавил около ~6 навыков, проработал управление контекстом всего теперь 12 навыков есть у системы и она помнит все предыдущие события
Детально с решением можно ознакомиться в ридми в ветке
hybrid_reasoner_sgr_with_tools Что имеем?
Без фреймворков с сохранением SGR который обернут в tool, более автономную систему которая понимает предыдущий контекст может работать с файловой системой и может искать в интернете
Что дальше?
3) Я приведу обе ветки к единому кол-ву навыком и мы попробуем собрать небольшой датасет дабы проверить надежность таких систем в разных сценариях рисерча
P.S система все еще работает на gpt-4o-mini но для лучшего экспириенса советую поменять на 4o так же хорошо проработан подход работы с кешом и система стала в 2-3 раза быстрее
👍3❤2⚡1🔥1
Прикольная задумка:
Переделать любую карту из вида сверху в 3Д Street View.
Пробовать тут
#нанобанана #Google
———
@tsingular
Переделать любую карту из вида сверху в 3Д Street View.
Пробовать тут
#нанобанана #Google
———
@tsingular
1🔥6👍2
Forwarded from Сергей Булаев AI 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#КриповаяСуббота
RL-фитнес для роботов... немного страшненько.. Не верится..
Ссылка на полное видео
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
RL-фитнес для роботов... немного страшненько.. Не верится..
Ссылка на полное видео
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
👍4
ВВС США отработали ускорение принятие решений в военных играх с помощью ИИ
Военные игры DASH показали, как искусственный интеллект позволяет ускорить принятие командных решений.
Система Maven интегрирована в тактические операционные центры и позволяет генерить разнообразные сценарии за минуты вместо часов ручной подготовки.
ИИ-микросервисы ускоряют обработку данных и улучшают взаимодействие между подразделениями во время учений.
Тесты показали риски алгоритмической предвзятости и необходимость человеческого контроля над рекомендациями систем.
Где-то все это уже было. Допиливают Скайнет.
#DASH #Maven #Military
———
@tsingular
Военные игры DASH показали, как искусственный интеллект позволяет ускорить принятие командных решений.
Система Maven интегрирована в тактические операционные центры и позволяет генерить разнообразные сценарии за минуты вместо часов ручной подготовки.
ИИ-микросервисы ускоряют обработку данных и улучшают взаимодействие между подразделениями во время учений.
Тесты показали риски алгоритмической предвзятости и необходимость человеческого контроля над рекомендациями систем.
Где-то все это уже было. Допиливают Скайнет.
#DASH #Maven #Military
———
@tsingular
✍10💯5
🧠 Китай запускает национальную стратегию развития нейроинтерфейсов (Brain-Computer Interface (BCI) до 2030 года
Ключевые цели:
- К 2027 году — прорывы в ключевых технологиях, создание 2-3 промышленных кластеров
- К 2030 году — формирование глобально конкурентной экосистемы с ведущими компаниями мирового уровня
Техническая основа стратегии:
Железо и софт:
- Имплантируемые электроды для различных областей мозга с увеличенным количеством каналов
- Высокоскоростные чипы с ультранизким энергопотреблением для обработки сигналов мозга
- ИИ-алгоритмы для кодирования/декодирования нейросигналов
- Специализированные операционные системы для BCI-устройств
Продуктовая линейка:
- Имплантируемые: глубокие стимуляторы мозга, кохлеарные имплантаты
- Неимплантируемые: шлемы, очки, наушники с BCI-функциями
- Хирургические роботы субмикронной точности для имплантации
Прикладные сценарии:
- Промышленное производство — управление оборудованием "силой мысли"
- Здравоохранение — лечение неврологических расстройств
- Потребительские товары — интеграция с VR/AR-устройствами
Инновационная экосистема:
- Национальные центры производственных инноваций
- Open source сообщества разработчиков
- Промышленные парки и инкубаторы
- Международное сотрудничество с акцентом на привлечение R&D центров
Практическое применение:
- Нейрореабилитация после инсультов
- Протезирование с нейроуправлением
- Интерфейсы для людей с ограниченными возможностями
- Геймификация и развлечения нового поколения
Скоро смартфоны отомрут как пейджеры :)
У каждого будет Миелофон от Huawei
#BCI #Neurotech #Китай
———
@tsingular
Ключевые цели:
- К 2027 году — прорывы в ключевых технологиях, создание 2-3 промышленных кластеров
- К 2030 году — формирование глобально конкурентной экосистемы с ведущими компаниями мирового уровня
Техническая основа стратегии:
Железо и софт:
- Имплантируемые электроды для различных областей мозга с увеличенным количеством каналов
- Высокоскоростные чипы с ультранизким энергопотреблением для обработки сигналов мозга
- ИИ-алгоритмы для кодирования/декодирования нейросигналов
- Специализированные операционные системы для BCI-устройств
Продуктовая линейка:
- Имплантируемые: глубокие стимуляторы мозга, кохлеарные имплантаты
- Неимплантируемые: шлемы, очки, наушники с BCI-функциями
- Хирургические роботы субмикронной точности для имплантации
Прикладные сценарии:
- Промышленное производство — управление оборудованием "силой мысли"
- Здравоохранение — лечение неврологических расстройств
- Потребительские товары — интеграция с VR/AR-устройствами
Инновационная экосистема:
- Национальные центры производственных инноваций
- Open source сообщества разработчиков
- Промышленные парки и инкубаторы
- Международное сотрудничество с акцентом на привлечение R&D центров
Практическое применение:
- Нейрореабилитация после инсультов
- Протезирование с нейроуправлением
- Интерфейсы для людей с ограниченными возможностями
- Геймификация и развлечения нового поколения
Скоро смартфоны отомрут как пейджеры :)
У каждого будет Миелофон от Huawei
#BCI #Neurotech #Китай
———
@tsingular
👍7
Клип Майкла Джексона в 1991м году стоил в производстве по разным оценкам от $4 до $9 млн. (учтите инфляцию за 34 года)
Сейчас мы видим в новостях такое вот произведение, которое даже лучше по качеству.
Навскидку в продакшене цена этому упражнению около $20.
#нейрорендер #B&W #1991
———
@tsingular
Сейчас мы видим в новостях такое вот произведение, которое даже лучше по качеству.
Навскидку в продакшене цена этому упражнению около $20.
#нейрорендер #B&W #1991
———
@tsingular
⚡11🔥10👍4❤🔥1
Как склеить модель: экономия на обучении
За год количество моделей в мире в целом, а на HuggingFace в частности, выросло с сотен тысяч до миллионов.
Хитрые товарищи подумали, а чего мы будем учить каждый раз модели с нуля (тратить на эту историю от $500К и выше), если можно взять успешные варианты узко-специализированных моделей и собрать из них одно целое, потратив в 1000 раз меньше.
Например, японская компания Sakana AI создала модель с отличной математикой, объединив японскую языковую модель с математическим файнтюном.
На практике это выглядит так: берем модель-эксперта по программированию, модель для математических задач и модель для общения, а затем объединяем их навыки в одной системе.
Весь процесс занимает выходные на обычном домашнем компьютере.
Работает это пока только для моделей одинаковой архитектуры — например, все варианты Llama легко объединяются между собой.
#modelmerging #обучение
———
@tsingular
За год количество моделей в мире в целом, а на HuggingFace в частности, выросло с сотен тысяч до миллионов.
Хитрые товарищи подумали, а чего мы будем учить каждый раз модели с нуля (тратить на эту историю от $500К и выше), если можно взять успешные варианты узко-специализированных моделей и собрать из них одно целое, потратив в 1000 раз меньше.
Например, японская компания Sakana AI создала модель с отличной математикой, объединив японскую языковую модель с математическим файнтюном.
На практике это выглядит так: берем модель-эксперта по программированию, модель для математических задач и модель для общения, а затем объединяем их навыки в одной системе.
Весь процесс занимает выходные на обычном домашнем компьютере.
Работает это пока только для моделей одинаковой архитектуры — например, все варианты Llama легко объединяются между собой.
#modelmerging #обучение
———
@tsingular
🔥14⚡3🤯3❤2👍2
xAI подаёт в суд на бывшего сотрудника за кражу секретов Grok
xAI обвиняет бывшего инженера Сюэчэня Ли в краже торговых секретов о технологиях Grok.
Ли получил 7 млн долларов компенсации и в тот же день скопировал конфиденциальные документы на личные устройства.
По утверждению xAI, украденные технологии превосходят ChatGPT и могут дать конкурентам "непреодолимое преимущество".
Теперь Ли работает в OpenAI — главном сопернике Маска в сфере ИИ.
Иск требует временно запретить Ли работать в конкурирующих AI-компаниях и возместить ущерб от потенциальной экономии миллиардов на R&D.
В принципе можно выпускать под заголовком, - "Китайские специалисты крадут секреты ИИ разработок у американских компаний" :)
#xAI #Grok #OpenAI
------
@tsingular
xAI обвиняет бывшего инженера Сюэчэня Ли в краже торговых секретов о технологиях Grok.
Ли получил 7 млн долларов компенсации и в тот же день скопировал конфиденциальные документы на личные устройства.
По утверждению xAI, украденные технологии превосходят ChatGPT и могут дать конкурентам "непреодолимое преимущество".
Теперь Ли работает в OpenAI — главном сопернике Маска в сфере ИИ.
Иск требует временно запретить Ли работать в конкурирующих AI-компаниях и возместить ущерб от потенциальной экономии миллиардов на R&D.
В принципе можно выпускать под заголовком, - "Китайские специалисты крадут секреты ИИ разработок у американских компаний" :)
#xAI #Grok #OpenAI
------
@tsingular
😁12🔥2🤔2❤1
BGA: Самоэволюционирующие эксплойты через мультиагентный ИИ
Команда Atlanta представила BGA — мультиагентную систему, которая автономно создает и развивает эксплойты для тестирования безопасности.
Система использует несколько специализированных агентов, которые обучаются на взаимодействии друг с другом и адаптируются к новым защитным мерам в реальном времени.
Особенность BGA — способность к самообучению через анализ успешных и неудачных атак, что позволяет ей эволюционировать быстрее традиционных систем безопасности.
Валидация проходила через CTF-челленджи и изолированные среды, показав высокую эффективность в обнаружении уязвимостей.
Распределенная архитектура решает проблемы масштабирования при росте сложности эксплойтов.
Получается, теперь хакеры будут эволюционировать автоматически. Кибербез опасносте!!! 🤖⚔️
#BGA #exploits #pentesting #cybersecurity
------
@tsingular
Команда Atlanta представила BGA — мультиагентную систему, которая автономно создает и развивает эксплойты для тестирования безопасности.
Система использует несколько специализированных агентов, которые обучаются на взаимодействии друг с другом и адаптируются к новым защитным мерам в реальном времени.
Особенность BGA — способность к самообучению через анализ успешных и неудачных атак, что позволяет ей эволюционировать быстрее традиционных систем безопасности.
Валидация проходила через CTF-челленджи и изолированные среды, показав высокую эффективность в обнаружении уязвимостей.
Распределенная архитектура решает проблемы масштабирования при росте сложности эксплойтов.
Получается, теперь хакеры будут эволюционировать автоматически. Кибербез опасносте!!! 🤖⚔️
#BGA #exploits #pentesting #cybersecurity
------
@tsingular
👻3👾3
AGI отменяется.
Gemma3:27b, Claude Sonnet 4 и GPT5 ответили примерно одинаково.
Проверяйте:
Если есть подобные абсурдные тесты, кидайте в комменты, соберём абсурдобенч :)
#тест #юмор
------
@tsingular
Gemma3:27b, Claude Sonnet 4 и GPT5 ответили примерно одинаково.
Проверяйте:
Мне из магазина прислали 2 кроссовка.
Левый кроссовок, но он не подходит на правую ногу.
А второй,- правый и он не подходит на левую.
Что мне делать?
Если есть подобные абсурдные тесты, кидайте в комменты, соберём абсурдобенч :)
#тест #юмор
------
@tsingular
😁28🤣3🆒2❤1
OpenAI добавила родительский контроль в ChatGPT
OpenAI запустила семейные аккаунты для ChatGPT с родительским контролем.
Родители могут создавать профили для детей от 13 лет, управлять временем использования и контролировать доступ к функциям.
Система включает фильтрацию контента и ограничения на загрузку файлов.
Подростки получают урезанный доступ к GPT-4o без возможности создания изображений или голосовых чатов.
Сейчас на детях обкатают и следующий шаг, - регулирование отрасли и лицензирование.
А у нас, - доступ к ИИ только через Max, видимо.
#ChatGPT #OpenAI #ParentalControl
———
@tsingular
OpenAI запустила семейные аккаунты для ChatGPT с родительским контролем.
Родители могут создавать профили для детей от 13 лет, управлять временем использования и контролировать доступ к функциям.
Система включает фильтрацию контента и ограничения на загрузку файлов.
Подростки получают урезанный доступ к GPT-4o без возможности создания изображений или голосовых чатов.
Сейчас на детях обкатают и следующий шаг, - регулирование отрасли и лицензирование.
А у нас, - доступ к ИИ только через Max, видимо.
#ChatGPT #OpenAI #ParentalControl
———
@tsingular
🤣6🤔4❤2
AWS: извлекаем ключевую информации из документов и оцениваем во сколько нам это обойдется
Давно у нас не было полезного от AWS, исправляемся.
Amazon опубликовал полезный урок по обработке документов с акцентом на масштабируемость решений по извлечению ключевой информации.
Используют метрику KIEval которая оценивает модели по двум критериям: точность извлечения пар ключ-значение и понимание структурных связей между ними.
Основные проблемы в принципе стандартные: высокая вариативность документов, объёмы разметки данных и неоднозначность естественного языка.
Для стандартизации работы с шаблонами промптов используют Jinja2
Оценка идет по работе с цифрами, текстом и структурированными полями.
Дальше раскидывают скоринг по категориям TP, FP, FN, TN
precision: (TP/(TP+FP))
recall: (TP/(TP+FN))
И высчитывают итог F1 суммарно.
F1: 2 × (precision × recall)/(precision + recall)
А дальше идет расчет скорости обработки и стоимости для достижения нужного скора F1
В общем история может быть полезна если вам нужно оценить эффективность вытягивания ключевых значений из коллекции документов и главное, - понять во сколько это вам обойдется или за какое время.
#AWS #KIEval #eval
———
@tsingular
Давно у нас не было полезного от AWS, исправляемся.
Amazon опубликовал полезный урок по обработке документов с акцентом на масштабируемость решений по извлечению ключевой информации.
Используют метрику KIEval которая оценивает модели по двум критериям: точность извлечения пар ключ-значение и понимание структурных связей между ними.
Основные проблемы в принципе стандартные: высокая вариативность документов, объёмы разметки данных и неоднозначность естественного языка.
Для стандартизации работы с шаблонами промптов используют Jinja2
Оценка идет по работе с цифрами, текстом и структурированными полями.
Дальше раскидывают скоринг по категориям TP, FP, FN, TN
precision: (TP/(TP+FP))
recall: (TP/(TP+FN))
И высчитывают итог F1 суммарно.
F1: 2 × (precision × recall)/(precision + recall)
А дальше идет расчет скорости обработки и стоимости для достижения нужного скора F1
В общем история может быть полезна если вам нужно оценить эффективность вытягивания ключевых значений из коллекции документов и главное, - понять во сколько это вам обойдется или за какое время.
#AWS #KIEval #eval
———
@tsingular
👍2⚡1✍1
🤖 Агентный AI требует новой архитектуры безопасности — 98% компаний не готовы (исследование Infosys)
Контекст: 95% компаний уже получили убытки от обычного AI ($800k в среднем), но только 2% выстроили защиту.
А теперь приходят автономные агенты — и 86% руководителей понимают, что старые подходы не работают.
Почему агентный AI меняет правила:
Обычный AI выдает рекомендацию → человек действует
Агент получает задачу → сам планирует → сам исполняет цепочку действий
Масштаб потенциального ущерба растет экспоненциально!
Проблема текущей архитектуры:
Product-led модель (каждая команда деплоит что хочет) + сотни автономных агентов = неконтролируемый хаос.
Представьте, что каждый отдел может например выпустить своего бота с правами подписи контрактов.
Infosys предлагает гибридную модель:
Платформа-песочница
- Агенты работают только в безопасной среде
- Предустановленные guardrails (как в умном доме — AI не откроет газ)
- Доступ только к проверенным данным и системам
Команды должны включать специалистов по ResponsibileAI
- Работают с product-командами на создание use cases
- Безопасность встраивается в процесс, а не навешивается сверху
- DevOps-подход для AI (ML-Ops?)
Автоматизация RAI
- AI-агенты мониторят других AI-агентов
- Система AI3S: Scan (поиск рисков) → Shield (защита) → Steer (управление)
- Централизованные политики, децентрализованное исполнение
Практическое применение:
- Стартапам: начинайте с платформенного подхода сразу, не ждите первого инцидента
- Enterprise: миграция от reactive RAI (тушим пожары) к proactive (предотвращаем)
- RAI-командам: автоматизируйте мониторинг, иначе утонете в объеме агентов
Те 2% компаний-лидеров уже сейчас тратят на 16% меньше на RAI (21% vs 25% бюджета), получают более качественный результат.
Когда агенты станут мейнстримом, разрыв станет еще больше.
#AgenticAI #ResponsibleAI #AIGovernance #EnterpriseAI
———
@tsingular
Контекст: 95% компаний уже получили убытки от обычного AI ($800k в среднем), но только 2% выстроили защиту.
А теперь приходят автономные агенты — и 86% руководителей понимают, что старые подходы не работают.
Почему агентный AI меняет правила:
Обычный AI выдает рекомендацию → человек действует
Агент получает задачу → сам планирует → сам исполняет цепочку действий
Масштаб потенциального ущерба растет экспоненциально!
Проблема текущей архитектуры:
Product-led модель (каждая команда деплоит что хочет) + сотни автономных агентов = неконтролируемый хаос.
Представьте, что каждый отдел может например выпустить своего бота с правами подписи контрактов.
Infosys предлагает гибридную модель:
Платформа-песочница
- Агенты работают только в безопасной среде
- Предустановленные guardrails (как в умном доме — AI не откроет газ)
- Доступ только к проверенным данным и системам
Команды должны включать специалистов по ResponsibileAI
- Работают с product-командами на создание use cases
- Безопасность встраивается в процесс, а не навешивается сверху
- DevOps-подход для AI (ML-Ops?)
Автоматизация RAI
- AI-агенты мониторят других AI-агентов
- Система AI3S: Scan (поиск рисков) → Shield (защита) → Steer (управление)
- Централизованные политики, децентрализованное исполнение
Практическое применение:
- Стартапам: начинайте с платформенного подхода сразу, не ждите первого инцидента
- Enterprise: миграция от reactive RAI (тушим пожары) к proactive (предотвращаем)
- RAI-командам: автоматизируйте мониторинг, иначе утонете в объеме агентов
Те 2% компаний-лидеров уже сейчас тратят на 16% меньше на RAI (21% vs 25% бюджета), получают более качественный результат.
Когда агенты станут мейнстримом, разрыв станет еще больше.
#AgenticAI #ResponsibleAI #AIGovernance #EnterpriseAI
———
@tsingular
✍4👍4⚡3❤1❤🔥1