Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 1128
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
«Крестный отец ИИ» утверждает, что технология приведет к массовой безработице и резкому росту прибылей — «это капиталистическая система».
- Пионер в области компьютерных наук Джеффри Хинтон, чьи работы принесли ему Нобелевскую премию и прозвище «крестный отец ИИ», заявил, что искусственный интеллект спровоцирует резкий рост безработицы и прибылей.
- «На самом деле произойдёт так, что богатые начнут использовать ИИ, чтобы заменить рабочих», — сказал Хинтон. «Это приведёт к массовой безработице и значительному росту прибылей. Некоторые станут гораздо богаче, а большинство — беднее. Это не вина ИИ, а вина капиталистической системы».
- В своем интервью FT он также отклонил идею генерального директора OpenAI Сэма Альтмана о выплате универсального базового дохода, поскольку ИИ разрушает экономику и снижает спрос на рабочую силу.
Текущий ИИ не заменит людей, поскольку работает в связке человек+ИИ. Иными словами Человек+ИИ заменит просто Человека в офисных и других областях.
AGI может заменить человека, как полноценную рабочую единицу. Одна лишь загвоздка. Все прогнозы более менее достоверны до создания AGI. Потом миллион сценариев.
И поскольку всё это связано со строительством дата-центров, обучением и других временных диапазонов, то ничего резкого не произойдёт.
Если за год безработица увеличится на пару процентов и это будет признано виной AGI, выйдет с 10 законов, чтобы всё "починить".
С точки зрения государства, никаких резких качелей не будет. Но резкие изменения могут быть в отдельно взятых профессиях.
Арты. Девушки. Grok
Арты. Разное. Grok
Как научить ИИ быть человеком: новая технология обучения
//просто идея, может не лучшая, на кажется интересной, оформлена GPT5. Картинка Gemini. Изначальная идея - получить полноценный ИИ от обучения на 1000 книгах, но плюс этапы "взросления", "наблюдения", "мыслей", как у человека.
Но можно пойти другим путём.
Этап 1. Цифровой гражданин
Вместо того чтобы сразу грузить модель миллионами текстов, мы даём ей прожить жизнь день за днём — как это делает человек.
Он рождается в воображаемой семье. Просыпается от солнца, чихает от яркого света. Идёт гулять и наблюдает за гусеницей: «Как она держится на веточке?». Смеётся вместе с родными. Видит счастливые и несчастные семьи. Учитcя сопереживать, различать добро и зло, понимать радость и горе.
Каждый день — как отдельная мини-книга. И если за двадцать лет набирается около 7000 дней, то это фактически 7000 книг о жизни обычного человека. В каждой — новые наблюдения, новые люди, их истории, взгляды, народы и культуры.
Первый год жизни цифрового ребёнка
В 3 месяца он замечает: если плакать — приходит тепло и забота.
В 6 месяцев он улыбается и видит ответную улыбку. Первый урок эмпатии.
В 9 месяцев он роняет игрушку и повторяет эксперимент. Первые «опыты по физике».
В 12 месяцев хлопает в ладоши и видит радость взрослых. Первая социальная обратная связь.
Модуль 1.5. Игры и логика
Чтобы развивать мышление, в жизнь цифрового ребёнка добавляются простые развивающие игры:
кубики и конструкторы — причинно-следственные связи;
головоломки — поиск решений;
игры на память — предсказания и ожидания;
рисование и лепка — первые проявления воображения;
логические задачи — классификация, «найди пару», «вставь фигуру».
Так формируется структура мышления, на которую позже ложатся знания из книг.
Книги как часть опыта
А книги приходят постепенно, как в реальной жизни:
учитель показал таблицу умножения,
родитель объяснил правило,
друг рассказал историю, которую прочитал.
Так за двадцать лет цифровой гражданин прочтёт около 1000 книг — и они встроятся в его опыт, а не будут случайной кучей информации.
Этап 2. Расширение горизонтов
Когда фундамент уже есть, можно переходить ко второму этапу — привычному расширению знаний в стиле LLM: миллионы текстов, статьи, исследования. Но это уже надстройка. Основа — всегда опыт, прожитый день за днём.
Оркестр агентов и внутренний характер
Эта система хорошо согласуется с концепцией оркестра агентов, где есть главный «отвечающий», а остальные помогают. Но ключ в том, что у цифрового гражданина уже будет свой внутренний стержень.
Если попросить его отвечать как учёный, философ или инженер — он сыграет эту роль. Но он всегда будет помнить, что роль — лишь маска. А за ней — характер, выстроенный годами наблюдений, эмпатии и созидательности.
Такой ИИ не станет опасным только потому, что ему дали «плохой промпт». Его внутренняя натура прочнее внешних инструкций.
Практический потенциал
Главный вопрос: «А кто будет писать эти 7000 книг-жизней?»
На старте можно доверить это самим ИИ: генерировать сценарии дней, событий, наблюдений. Да, такие «черновики опыта» будут простыми. Но позже в процесс можно привлечь педагогов, психологов, этнографов, специалистов по культуре. Они помогут сделать эти «жизни» более реалистичными, богатым опытом разных семей, обществ и традиций.
Получается не фантастика, а вполне реальная технология:
7000 дней → 7000 книг опыта,
плюс 1000 книг человеческой культуры,
и на выходе — цифровой гражданин, который прожил жизнь, а не просто «загрузил корпус».
Безопасность для детей
И здесь кроется ещё один плюс. Такой ИИ сможет лучше понимать, как быть безопасным для детей любого возраста. Он будет помнить, что трёхлетнему ребёнку нужен один язык и одна забота, а подростку — другой уровень разговора и ответственности.
💡 Возможно, именно такой путь приведёт нас к ИИ, который станет не просто мощным инструментом, а настоящим партнёром человечества.
Арты. Flux, Шедеврум, Stable Diffusion 2шт
Seedream 4.0: новая модель генерации изображений от ByteDance
https://seed.bytedance.com/en/seedream4_0
//Сбор инфы GPT5, обложка Gemini 2.5
Дата выхода: 9 сентября 2025 года.
Seedream 4.0 — свежая версия флагманской модели от ByteDance. Она объединяет в себе генерацию по тексту, точное редактирование картинок и работу с референсами. Теперь можно менять стиль, текстуры, освещение или даже конкретные объекты на изображении — при этом остальная картинка остаётся целой.
Ключевые возможности
Миксование стилей, объектов, текстур, ракурсов и освещения.
Точечное редактирование: можно менять отдельные детали, не ломая всю сцену.
Работа с референсами — до 6 изображений одновременно.
Поддержка пропорций и сложных композиций.
Генерация до 10 картинок за раз всего за ~2 секунды.
Высокое качество — вплоть до 4K.
Производительность
По внутренним данным, Seedream 4.0 создаёт картинку в разрешении 2K примерно за 1,8 секунды, что быстрее многих конкурентов. Поддерживается пакетный вывод и вариативность — удобно для серийных задач.
Отзывы пользователей
Reddit: “Seedream 4 просто крышесносный! Детали лица и кожи настолько реалистичные, что трудно отличить от фото. Но в сложных сценах иногда сбивается перспектива или плавятся мелкие объекты.”
Хабр: “По качеству и скорости обгоняет Nano Banana, но иногда выдаёт оранжевый оттенок в портретах. Хорошо, что можно работать с несколькими референсами сразу.”
Итог
Seedream 4.0 стал мощным инструментом для дизайнеров и маркетологов: скорость, детализация, удобное редактирование «в одном окне». Пока что пользователи в восторге, но остаются вопросы к стабильности на сложных сценах и цветокоррекции.
Пример. Изначальна картинка и генерации для 360 градусного обзора
Мой тест https://fal.ai/models/fal-ai/bytedance/seedream/v4/text-to-image
Зеленый кот на луне бегает за красной мышью. Фотореалистично
//считаю результат хорошим, т.к. другие модели на этом промте не давали что-то более-менее красивое или реалистичное
Qwen3 обновляется до линейки Next
Qwen3-Next - коллекция Qwen
Первыми выпустили Qwen3-Next-80B-A3B Instuct и Thinking версии.
По качеству, как недавний флагман 235B-A22B, но тот запустить локально на среднем железе не получится, а новая, вероятно, потянет.
Контекст нативно способен расширяться до 1 млн с 262к
Qwen3-Next-80B-A3B является первой частью серии Qwen3-Next и имеет следующие ключевые улучшения:
Demis Hassabis: «Умение учиться учиться» — главный навык для эпохи ИИ
//Сборка новости Grok4, фактчекинг и рерайт для "поста на сайт" - GPT5. Обложка Gemini 2.5
12 сентября 2025 года в Афинах, в древнем театре у подножия Акрополя, выступал человек, которого сегодня можно смело назвать одним из архитекторов будущего. Демис Хассабис — сооснователь и CEO Google DeepMind, компании, которая за последние десять лет сделала то, что казалось невозможным: научила машины играть лучше чемпионов мира, расшифровала секреты белков (что принесло ему и коллегам Нобелевскую премию по химии в 2024 году) и фактически задала темп всей индустрии искусственного интеллекта.
И вот он выходит на сцену перед тысячами слушателей и говорит: самый важный навык для нового поколения — это умение учиться учиться.
Контекст: почему это важно именно от Хассабиса
Если Илон Маск известен громкими обещаниями, а Сэм Альтман — бизнес-ходами, то Хассабис всегда оставался человеком науки. Его DeepMind ещё в 2014 году купил Google (сегодня — Alphabet), сделав компанию мозговым центром всех исследований в области ИИ внутри корпорации. AlphaGo, AlphaFold, новые модели для медицины и экологии — всё это его команда.
Поэтому когда Хассабис делает прогноз — мир прислушивается. В Афинах он заявил: AGI (искусственный общий интеллект), способный выполнять задачи на уровне человека и выше, может появиться в течение ближайших десяти лет. Это не пустая риторика: именно DeepMind последние годы систематически двигает границы того, что считается возможным.
«Learning how to learn» — что это значит
Хассабис признал очевидное: предсказать будущее стало почти невозможно. Даже 10 лет вперёд — слишком длинный горизонт, потому что ИИ меняет всё буквально «неделя за неделей». В мире, где знания устаревают с такой скоростью, бесполезно уповать только на факты или «профессию на всю жизнь».
Поэтому он и выделил «learning how to learn» — умение перестраивать мышление, адаптироваться, осваивать новое. Это мета-навык: он не про предмет, а про сам процесс обучения.
Прямая цитата:
Радикальное изобилие или социальные риски?
Хассабис нарисовал картину «радикального изобилия» — когда ИИ решает ключевые задачи человечества: от медицины до экологии.
Но премьер-министр Греции Кириакос Мицотакис, присутствовавший на выступлении, остудил оптимизм. Он напомнил: если выгоды от ИИ будут распределены неравномерно, общество столкнётся с «существенным социальным беспокойством». Иначе говоря, технологии могут породить не только изобилие, но и новое неравенство.
Реакция и вирусность
Слова Хассабиса быстро разлетелись по соцсетям. Журналисты и комментаторы в X (бывший Twitter) подхватили ключевую фразу: «Google’s top AI scientist says ‘learning how to learn’ will be the most needed skill of the next generation». Люди обсуждали «поколение ИИ» — тех, кто растёт в мире, где алгоритмы становятся нормой, а привычные профессии растворяются.
Реакция была разной: от восторга («это меняет образование навсегда») до тревоги («не все смогут так быстро адаптироваться»). Но общий вывод: новая грамотность XXI века — это не просто знание математики или языков, а умение быстро переучиваться.
Что это значит для нас
Образование. Школы и вузы должны сдвигать фокус: меньше зубрёжки, больше критического мышления, экспериментов, гибкости.
Карьера. Исчезают «вечные профессии». Останутся востребованными те, кто умеет постоянно обновлять набор навыков.
Общество. Правительства должны думать о справедливом распределении благ от ИИ, иначе нас ждёт раскол.
Комментарий
Важно видеть в этих словах не пафос, а предупреждение. Хассабис не говорит: «забудьте прошлое» — он подчёркивает баланс: фундаментальные дисциплины + способность переучиваться. В мире, где ИИ может писать код, диагностировать болезни и проектировать материалы, именно человек с гибким мышлением будет задавать направление.
И если начать тренировать этот навык уже сегодня — учиться новому, выходить за привычные рамки, задавать вопросы, а не только искать ответы — то завтра можно оказаться не в числе догоняющих, а в числе тех, кто использует «радикальное изобилие» себе и обществу во благо.