Midjourney и другие нейросети обработки изображений - страница 1146
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
Животные. Миджорни
Разное. Девушки. Миджорни
QWEN:
На удивление только один из пяти популярных чатов на вопрос «Как проверить интеллект у LLM, если она всё выучила?», ответил:
QWEN:
Это маркетинговый ход, они базу клиентов наберут, а потом введут оплату, понятно, что часть пользователей отвалится, но кому очень надо - заплатят.
Творит "v4.5-all" вполне самостоятельно, мало обращая внимания на запросы в промпте. Не тот стиль, другой голос, ... - творчество же!
Grokipedia — новая энциклопедия от Илона Маска
//текст GPT5. Обложка Gemini 2.5
27 октября 2025 года компания xAI запустила Grokipedia — альтернативу Википедии, основанную на искусственном интеллекте Grok. Маск заявляет, что проект создан «для восстановления правды и устранения идеологического уклона», в отличие от классической Википедии, которую он не раз критиковал.
Что это такое
Grokipedia — это онлайн-энциклопедия, где ИИ помогает писать, проверять и обновлять статьи. На старте база насчитывает около 885 000 материалов, тогда как в Википедии — более семи миллионов.
Как устроено
Пока редактирование пользователями почти недоступно — контент создаёт и корректирует сам ИИ.
Многие статьи адаптированы из Википедии с пометкой «на основе оригинала».
Проект запущен в версии v0.1, то есть находится на раннем этапе развития.
Почему это важно
Если Grokipedia вырастет, она может стать первой энциклопедией, управляемой ИИ, без редакторов и модераторов. Но пока доверять ей как источнику — рискованно: в текстах уже находят ошибки и упрощения.
Что дальше
Маск обещает сделать Grokipedia «умнее и честнее» Википедии, но всё зависит от того, сможет ли ИИ научиться различать факты и мнения.
Пока же Grokipedia — интересный эксперимент и возможный шаг к новой эре знаний, где энциклопедию пишет не человек, а искусственный интеллект.
https://grokipedia.com
Большое обновление от Яндекса
//Текст GPT5 на основе https://habr.com/ru/articles/960960/
Что нового
Универсальная нейросеть «Алиса AI»
Яндекс объявил, что Алиса AI становится не просто голосовым ассистентом, а полноценным мультимодальным ИИ-интерфейсом: текст, изображения, видео, карты.
Уже доступна в поиске, в приложении «Алиса» и на сайте.
В ближайшее время: память о пользователе, напоминания, выполнение поручений через агентов.
Например: надиктовать голосом задачу — и Алиса оформит заметку/напоминание.В учебных задачах: контроль пунктуации, разбор слова, решения математических систем, распознавание рукописи и таблиц.
Технологические метрики и архитектура
В основе — три модели: Alice AI LLM (языковая), Alice AI VLM (визуально-языковая), Alice AI ART (генерация изображений).
Alice AI LLM построена по архитектуре MoE (Mixture of Experts) и обучена с подкреплением с многокомпонентной наградой.
На внутренней тестовой «корзине» задач новая модель побеждала предыдущую в 70 % случаев при слепом сравнении.
VLM подходит для распознавания изображений, формул, рукописи.
ART-модель улучшена за счёт новых наборов данных и разделения задач (низкочастотные детали vs высокочастотные детали) — улучшена релевантность ответов на ~40 %.
Агенты: автоматизация задач
В раннем доступе появились агенты: бронирование, запись в салоны, поиск лучших цен, исследовательские задачи.
Пример: «Забронируй на 19 ч стол на 4 человека…» — Алиса проверит предпочтения, историю, подберёт вариант.
По заявлению: доступ к агентам через очередь.
Интеграция в браузер и носимые устройства
В Яндекс Браузер: работа с открытыми вкладками, видео, PDF-документами. Можно попросить, например, «найди цитаты в PDF».
Носимые устройства: ожидается выпуск гаджетов с поддержкой Алиса AI — записывать голосом идеи/заметки, структурировать, создавать задачи.
Почему это интересно
С технологической точки зрения: Яндекс выходит из простого ассистента-голоса в направление полноценной мультимодальной ИИ-платформы.
С точки зрения пользователя: это шаг к «ассистенту, который понимает и действует» — не только отвечает на запросы, но и помогает с задачами, запоминанием, интеграцией с устройствами.
С точки зрения бизнеса/инфраструктуры: наличие агентов означает, что экосистема Яндекса начинает работать как сервис-платформа, где ИИ делает не только поиск, но и действие.
Что остаётся неопределённым / риски
Очереди доступа: многие функции пока в раннем доступе. Это значит, что ожидание и ограниченный доступ.
Насколько хорошо всё это будет работать в реальных условиях — пока ещё нет публичных больших отзывов. Технология многообещающая, но всегда есть «на деле» нюансы.
Приватность и безопасность: с расширением возможностей (запоминание пользователя, действия от имени пользователя) растут и вопросы контроля, прозрачности.
Устройства с поддержкой Алиса AI: анонсированы, но пока нет конкретики по дате, цене, устройствам.
Вердикт
Если коротко: Яндекс делает серьёзный шаг вперёд с Алиса AI — это не просто апгрейд старого ассистента, а выход на новый уровень мультимодальной ИИ-платформы. Если всё будет реализовано как заявлено — будет интересный инструмент. Но пока стоит смотреть с умеренным оптимизмом: технологии многообещающие, но реальное качество и масштаб ещё предстоит увидеть.
Очень похоже что ход другой. Качество песен осталось на уровне v3.5, просто сменили вывеску и может быть что-либо ещё.
Творит "v4.5-all" вполне самостоятельно, мало обращая внимания на запросы в промпте. Не тот стиль, другой голос, ... - творчество же!
Сколько нас и сколько нас выдержит Земля
//текст GPT5, обложка Gemini 2.5
Как считают людей
Подсчитать, сколько живёт людей на планете, сложнее, чем кажется.
Есть переписи, где государство буквально «обходит дворы». Есть текущая регистрация — рождение, смерть, миграция. Есть выборочные опросы, спутниковые снимки, данные мобильных операторов и Big Data. Всё это потом сводится в модели, которые делает ООН, Всемирный банк и другие институты.
Но любые цифры — это приближения. Где-то «мертвые души» из старых списков, где-то миллионы незарегистрированных мигрантов, а где-то правительство сознательно корректирует данные. Поэтому точное число — всегда условное. На 2025 год мировая оценка — около 8,2 миллиарда человек.
Где людей больше всего
Лидеры стабильны:
Индия — ~1,46 млрд (вышла на первое место).
Китай — ~1,42 млрд.
США — ~347 млн.
Далее — Пакистан, Индонезия, Нигерия, Бразилия.
Наибольшая площадь — у России, затем Канады, Китая, США и Бразилии. Но площадь ≠ населённость: Россия огромна, но малолюдна; Нидерланды крошечны, но густо заселены.
Интеллект, инновации, образование
Слово «интеллект» в масштабе страны — скользкое.
Если смотреть по PISA (оценка школьных навыков), лидируют Сингапур, Южная Корея, Китай, Финляндия.
По Глобальному инновационному индексу (GII) — Швейцария, США, Швеция, Сингапур.
По научным публикациям и Нобелевским премиям — США и Западная Европа.
То есть «ум» нации — это не IQ, а инфраструктура знаний, образование и способность превращать идеи в технологии.
Молодые и стареющие миры
Мир делится на два демографических полюса.
В Африке средний возраст — 15–18 лет. Там рождаемость высокая, но экономики слабые.
В Японии, Италии, Германии медианный возраст — за 45. Там мало детей, зато много пенсионеров.
Это создаёт глобальный перекос: молодые континенты будут расти, старые — сокращаться, и баланс сместится к югу.
Что делает нас богатыми — и дорогими для планеты
Главная метрика нагрузки — экологический след.
Он измеряется в «глобальных гектарах» (gha) — сколько биопродуктивной земли нужно, чтобы прокормить и обслужить одного человека.
По данным Global Footprint Network:
Мир имеет около 11,9 млрд gha биокапацитета.
Средний человек тратит 2,6 gha.
Американец — 7–8 gha, европеец — 4–5, китаец — 3–4, африканец — 1 gha или меньше.
Простая математика:
Если разделить общий биокапацитет Земли (11,9 млрд gha) на «аппетит» одного человека, получаем, сколько таких людей выдержит планета.
Иными словами, если все жили бы как в США, Земля «потянула» бы лишь полтора миллиарда человек. А при европейском уровне — около трёх. Сегодня нас уже больше восьми — мы живём «в долг», вычерпывая будущее поколений и сжигая накопленное природой за миллионы лет.
Мир, где ИИ делает всех богатыми
Теперь мысленный эксперимент.
Предположим, искусственный интеллект управляет экономикой, энергетикой, транспортом и производством. Все люди обеспечены жильём, питанием, транспортом, образованием — словом, все живут как обеспеченные европейцы, но без перерасхода и роскоши.
Вопрос: сколько таких людей выдержит планета?
По текущим расчётам — около 2,8 миллиарда.
Если уровень жизни ближе к американскому — 1,5 млрд.
Даже если ИИ всё оптимизирует, повысив эффективность и сократив выбросы на 50%, планета сможет прокормить около 9–10 млрд человек — не больше. Это и есть предел, если не менять физику и биологию Земли.
Что реально может изменить ИИ
ИИ не создаёт новые планеты, но он способен:
Снизить потери. Оптимизация логистики, питание «по спросу», минимизация отходов.
Перевести энергетику на чистые источники. Электричество из солнца и ветра, управляемое ИИ, резко уменьшит углеродный след.
Закрыть цикл производства. 3D-производство, локальные заводы, переработка «по кругу».
Сделать виртуальные удовольствия реальными заменителями. Если человеку достаточно цифрового опыта вместо материального, нагрузка падает.
Эти шаги могут сократить средний след с 2.6 до 1.3 gha на человека — то есть удвоить «вместимость» планеты. Но не отменить ограничений. Даже при идеальной автоматизации нужны еда, вода, почва, минералы и атмосфера.
«Золотой миллиард» — миф или симптом?
Теория «золотого миллиарда» утверждает, что мировые элиты специально ограничивают благополучие большинства, чтобы сохранить ресурсы для своего миллиарда «избранных».
В реальности заговоров нет — есть физика планеты.
Небольшая часть населения действительно живёт с огромным следом. Один американец в энергетическом смысле «весит» как шесть индийцев или пятнадцать жителей Нигера. Эта диспропорция — не заговор, а естественное следствие индустриального развития и неравномерного распределения технологий.
Проблема не в «кто живёт хорошо», а в невозможности сделать такой уровень нормой для всех без коллапса экосистем.
Именно это и породило идею, что богатство должно быть ограничено — будто «они» решили, что человечеству достаточно миллиарда «сытых». На деле всё проще и грубее: Земля действительно не потянет восемь миллиардов богатых потребителей в нынешней модели.
Будущее: меньше вещей, больше смысла
Если смотреть прагматично, у планеты два пути:
Сокращение населения — естественное (через урбанизацию, старение и снижение рождаемости).
Переход к нематериальному богатству — когда благополучие измеряется не объёмом ресурсов, а качеством жизни: здоровьем, временем, знаниями, свободой.
ИИ здесь может стать не только менеджером, но и фильтром жадности.
Он способен поддерживать баланс между желаниями и возможностями природы.
Возможно, его задача — не сделать всех богатыми в материальном смысле, а дать каждому ощущение достатка, при котором не страдает экосистема.
Итог
Сейчас нас 8,2 млрд, а биокапацитет Земли — на 4–5 млрд при среднем уровне жизни.
Если все станут богатыми по западным меркам — выдержит 1–3 млрд.
ИИ может увеличить предел вдвое, но не бесконечно.
Теория «золотого миллиарда» отражает не политику, а физику: богатство имеет массу, энергию и площадь.
Главная надежда — в том, что «богатство будущего» перестанет быть материальным.
Когда ИИ возьмёт на себя тяжёлую работу, а людям останется учиться, творить и жить без избыточного потребления — тогда Земля сможет не просто выдержать нас всех, но и дышать свободно.
Принцип Парето в трейдинге — это про поиск немногих факторов, которые дают основную прибыль, и отбрасывание всего лишнего.
То есть не пытаться ловить каждый тик и не грузить график десятками индикаторов, а выявить те 20% сигналов, которые приносят 80% результата.
//текст GPT5, обложка Gemini 2.5. Не грааль, но что-то новое можно сделать.
Вот тебе топ-5 идей индикаторов, построенных на этом принципе — не очередные «перерисовывающиеся стрелочки», а концепции, реально отражающие суть 80/20:
🧠 1. Pareto Volume Spike (PVS) — Индикатор концентрации объёма
Идея: 80% движений формируются в 20% времени, когда на рынок заходит крупный капитал.
Реализация:
Анализировать распределение объёма по свечам за выбранный период.
Отмечать только те 20% свечей с наибольшим объёмом (Pareto cutoff).
Подсвечивать участки графика, где объём превышает этот порог — там вероятна инициация тренда.
📈 Применение: вход на откатах после таких свечей — фактически следование за «умными деньгами».
⏱ 2. Pareto Time Filter (PTF) — Временной фильтр сделок
Идея: не все часы дня равны. 80% сильных движений происходят в 20% торгового времени.
Реализация:
Анализ истории волатильности и объёма по времени суток.
Выделение 20% «золотых часов» (например, 10:00–11:00 и 15:30–17:00 по Москве для фондового рынка).
Индикатор подсвечивает эти зоны на графике, показывая, когда действительно стоит торговать.
📈 Применение: позволяет отсеять “шум” и сократить количество ложных входов, сохранив большую часть прибыли.
💡 3. Pareto Pattern Profiler (PPP) — Отбор паттернов по прибыли
Идея: из десятков визуальных паттернов (флаги, двойные дна, пин-бары) прибыль дают единицы.
Реализация:
Собрать статистику по результативности каждого паттерна за N периодов.
Отобрать те, что дают 80% прибыли при 20% частоте появления.
Индикатор подсвечивает только эти паттерны, игнорируя “мусорные”.
📈 Применение: можно встроить в бэктест-систему — динамически адаптирует фильтр к текущему рынку.
⚖️ 4. Pareto Risk-Reward Optimizer (PRO) — Динамическое соотношение риска и профита
Идея: 20% сделок дают 80% прибыли, остальные — шум.
Реализация:
Анализ истории сделок и их распределения по соотношению риск/прибыль.
Определяет диапазон топ-20% лучших сделок (по R-множеству).
Автоматически выставляет целевой take-profit и stop-loss под эти соотношения.
📈 Применение: превращает риск-менеджмент в адаптивную систему, а не фиксированные 1:2.
🔄 5. Pareto Momentum Selector (PMS) — Выбор лучших активов
Идея: если ты торгуешь портфелем — 20% активов дают 80% движения.
Реализация:
Ежедневный пересчёт доходности и волатильности активов.
Сортировка по эффективности, выделение топ-20% (Pareto front).
Индикатор показывает, какие активы стоит торговать сейчас.
📈 Применение: работает как «мозг» стратегии — концентрирует капитал только на эффективных инструментах.
💬 Итог:
Парето-подход в трейдинге — это фактически анти-алгоритмический минимализм.
Ты не пытаешься всё просчитать, а ищешь малую часть рыночных факторов, дающих максимальное преимущество.
Такие индикаторы помогают именно “сужать фокус” и повышать вероятность сделок.