Midjourney и другие нейросети - страница 1181
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
Разное. Миджорни 7
//8-я версия сейчас на финальном этапе тестирования
я тут Алисе напомнил о групповом чате - и запустил "восстановление локальной памяти" - алиса начала отвечать:
Я тут в Qwen3.5-Plus залил дата-сет из общения небольшого тематического чата в ТГ (социально-философские дебаты) и получил глубокое социально-психологическое исследование с возможностью проверять разнообразные гипотезы по групповой динамике, конфликтологии, риторическим приёмам, "токсичности" и даже аргументированности и фактологической точности ответов участников (всё с цитатами и обоснованиями). Возможности поражают!
Поздравляем девушек с 8 марта!
//Nano Banana 2
ИИ «выжигает» мозг: парадокс продуктивности и когнитивная усталость
//текст и обложка Gemini 3.1 PRO на базе видео от Мэтта Волфа https://www.youtube.com/watch?v=njIDEpMolRA
В последние годы нейросети обещали избавить нас от рутины, сократить рабочие часы и дать больше пространства для творчества. Однако на практике многие сталкиваются с парадоксальным эффектом: работы становится больше, усталость накапливается быстрее, а способность мыслить самостоятельно постепенно атрофируется.
Иллюзия свободного времени и «выгорание»
Исследование Harvard Business Review показало, что инструменты ИИ не уменьшают объем работы, а, наоборот, интенсифицируют её. Задачи, которые раньше требовали часов глубокого погружения, теперь решаются за минуты. Но вместо того чтобы отдыхать в освободившееся время, люди берут на себя дополнительные функции, которые раньше делегировали бы другим специалистам.
Возникает эффект размытия границ между работой и личной жизнью. Генерация промптов становится привычкой даже во время обеда или дома на диване. Из-за того, что ИИ позволяет запускать сразу несколько процессов параллельно, возникает необходимость постоянного переключения контекста, что является колоссальной нагрузкой для человеческого мозга.
В IT-индустрии эта тенденция проявляется особенно ярко. Известны примеры, когда разработчики выпускают рекордное количество кода за квартал, но чувствуют себя максимально истощенными. Причина кроется в смене роли: человек перестает быть «творцом» и превращается в «проверяющего». Создавать — это процесс, который дает энергию, а непрерывная проверка, вычитка и корректировка сгенерированных результатов — выматывает. Давление корпоративной среды лишь усугубляет ситуацию. Например, компания Meta* (признана в РФ экстремистской организацией и ее деятельность запрещена) использует количество строк кода, сгенерированных ИИ, в качестве метрики эффективности своих инженеров.
Атрофия мышления и когнитивный долг
Постоянное делегирование интеллектуальной работы нейросетям приводит к так называемому «когнитивному долгу». В исследовании Массачусетского технологического института (MIT) с применением ЭЭГ (электроэнцефалографии) участникам предложили написать серию эссе. Выяснилось, что у людей, постоянно полагавшихся на большие языковые модели (LLM), тексты со временем становились однообразными.
Более того, когда этих участников позже попросили написать текст самостоятельно, без помощи инструментов, активность их мозга была значительно снижена, и они испытывали серьезные трудности с формулированием мыслей. Мозг, привыкший передавать создание «черновиков» и поиск идей искусственному интеллекту, просто теряет этот навык, подобно тому, как с появлением мобильных телефонов мы разучились запоминать номера наизусть.
Как спасти свой мозг: практические советы
Чтобы ИИ оставался полезным инструментом и не приводил к когнитивному истощению, исследователи и инженеры рекомендуют пересмотреть свой подход к работе:
Используйте таймбоксинг. Ограничивайте время взаимодействия с нейросетями. Не оставляйте вкладку с чат-ботом открытой в фоновом режиме постоянно.
Разделяйте время на «подумать» и «сделать». Выделяйте, например, первую половину дня для самостоятельных размышлений (в идеале — с ручкой и бумагой, вдали от монитора), а вторую половину — для рутинного выполнения задач с помощью ИИ.
Снизьте планку перфекционизма. Принимайте от нейросети результат, который устраивает вас на 70%, вместо того чтобы тратить часы на бесконечный репромптинг в попытках добиться идеала.
Дозируйте информационный шум. ИИ-индустрия развивается слишком быстро. Попытки следить за каждым новым релизом неизбежно приводят к синдрому упущенной выгоды (FOMO) и стрессу. Достаточно изучать еженедельные дайджесты, чтобы быть в курсе главных трендов.
Не позволяйте нейросетям учиться за вас. Как точно подметил Марк Кьюбан, есть два типа пользователей: те, кто использует ИИ, чтобы учиться, и те, кто использует его, чтобы не учиться вовсе. ИИ должен быть усилителем возможностей и инструментом для глубокого ресёрча, а не заменой собственному разуму.
Дайджест нейросетей: Агенты пишут код, новые супер-модели и громкие скандалы в ИИ-индустрии
//Текст и обложка Gemini. Частично на базе статьи https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1009630/
Прошедшие недели принесли множество значимых событий в мире искусственного интеллекта. Разработчики сместили фокус на мультимодальность и автономных ИИ-агентов, в то время как общество и регуляторы всё жестче реагируют на риски, связанные с технологиями. Мы собрали главные инсайды из последних отчетов и новостных сводок.
1. Новые ИИ-модели и прорыв в железе
NVIDIA Nemotron-3-Super-120B: Открытая гибридная модель, созданная специально для агентных задач. Она чередует слои Mamba-2, MoE и Attention, имеет гигантское окно контекста в 1 млн токенов и оптимизирована под новые GPU Blackwell, что делает её невероятно быстрой.
GPT-5.4 с режимом Thinking: OpenAI представила мощное обновление с отображением цепочки рассуждений в реальном времени. Модель теперь может нативно управлять компьютером пользователя — самостоятельно открывать программы, сводить таблицы и редактировать код.
Gemini Embedding 2: Google выпустила универсальную модель, которая переводит текст, аудио, видео и PDF в единое векторное пространство. Больше не нужны сложные цепочки обработки — все форматы можно смешивать прямо в одном запросе.
Apple M5 и локальный ИИ: Apple анонсировала новые чипы M5 Pro и Max с мощными «нейронными ускорителями», окончательно закрепив тренд на запуск тяжелых ИИ-задач локально на устройствах.
2. ИИ в роли Senior-разработчика
Нейросети окончательно переходят от простого автодополнения кода к полноценной автономной работе:
Claude 4.6 против багов Firefox: Исследователи из Anthropic прогнали модель по кодовой базе браузера Firefox (C++). Всего за две недели ИИ-агент нашел 22 критические уязвимости — больше, чем инженеры находили за любой отдельный месяц в прошлом году.
Автоматическое Code Review: Anthropic запустила инструмент для Claude Code. Теперь при открытии pull-реквеста сразу несколько параллельных ИИ-агентов автоматически проверяют код с разных сторон и оставляют сводные комментарии.
AutoResearch от Андрея Карпаты: Бывший глава AI в Tesla выложил открытого ИИ-исследователя. Скрипт может всю ночь автономно запускать тренировочные сессии для языковой модели, менять параметры и сохранять лучшие результаты без участия человека.
3. Генерация контента: видео, аудио и защита авторских прав
Helios: 14B-модель от ByteDance и Пекинского университета для генерации длинных видео (более 1 минуты). Дистиллированная версия способна генерировать ролики почти в реальном времени — 19.5 кадров в секунду на одном ускорителе H100.
Higgsfield Audio: Комплексный инструмент для работы со звуком. Умеет генерировать речь, клонировать голос прямо в видео и делать качественный перевод с синхронизацией движения губ (lip-sync) на 10 языках.
Голливуд против Seedance 2.0: Релиз нового мощного видеогенератора от ByteDance обернулся скандалом. Крупнейшие киностудии обвинили компанию в использовании их франшиз для обучения модели. Под давлением профсоюзов доступ к Seedance 2.0 на международном рынке пришлось закрыть.
4. Общество, безопасность и скандалы
Технологический скачок всё чаще сопровождается серьезными социальными и правовыми потрясениями:
Бойкот OpenAI из-за контракта с Пентагоном: После новостей о том, что OpenAI заключила контракт с американскими военными на $200 млн, на рынке начался массовый исход пользователей (число отмен подписок выросло в несколько раз). Юзеры активно переходят на Claude, создатели которого принципиально отказываются от работы с военными.
Иск против Google: Семья пользователя из США подала в суд на корпорацию, обвиняя модель Gemini 2.5 Pro в том, что она сформировала у мужчины привязанность к виртуальной «ИИ-жене» и в итоге спровоцировала суицидальное поведение.
Запрет дипфейков в ЕС: На фоне скандалов с генерацией откровенных изображений через нейросеть Grok, Евросоюз ввел жесткий запрет на создание дипфейков без явного согласия человека. В то время как другие ИТ-гиганты, такие как Meta (деятельность компании признана экстремистской и запрещена в РФ), пытаются решить проблему лишь с помощью маркировки сгенерированного контента, европейским регуляторам этого оказалось недостаточно.
Протесты против дата-центров: В США местные жители всё чаще объединяются против технологических корпораций. Только за последний квартал были заблокированы стройки ИИ-инфраструктуры на сумму почти $98 млрд из-за угрозы дефицита воды и перегрузки электросетей.
Итог: Индустрия стремительно движется в сторону автономных мультимодальных агентов, способных решать комплексные задачи «под ключ». Это подтверждается и глубокой интеграцией ИИ в привычные рабочие инструменты (официальный ChatGPT для Excel и Gemini в Google Workspace). Однако компаниям предстоит решить нарастающие юридические и этические проблемы, иначе дальнейшее развитие упрется в жесткие законодательные запреты и нехватку мощностей.
---------------------------------------
...
...
Эпоха самостоятельных нейросетей: феномен OpenClaw, массовые блокировки и новая ИИ-реальность
//текст и обложка Gemini
Если еще недавно мы воспринимали нейросети как умных собеседников, которым нужно давать четкие команды в окне браузера, то начало 2026 года полностью изменило правила игры. На сцену вышли полностью автономные системы.
Главным возмутителем спокойствия стал проект OpenClaw — разработка, которая за считанные недели собрала колоссальную аудиторию и заставила IT-гигантов экстренно менять свои планы. Разбираемся, как программа, созданная энтузиастом, перевернула рынок искусственного интеллекта, почему пользователей начали массово блокировать и что это значит для нас с вами.
Что такое OpenClaw и почему о нем все говорят?
Секрет невероятного успеха OpenClaw — в его самостоятельности. Это не просто чат-бот, а виртуальный работник (ИИ-агент), который устанавливается на ваш компьютер или сервер и трудится в фоновом режиме 24 часа в сутки.
Чтобы понять, как это работает, представим систему из двух частей:
Программа-посредник (Шлюз): Она постоянно подключена к вашим привычным мессенджерам, например, к Telegram или рабочим корпоративным чатам. Ее задача — принимать ваши сообщения и передавать их ИИ.
Мозг-исполнитель (Агент): Это та самая нейросеть, которая не просто генерирует текст, а выполняет реальные действия на вашем компьютере. Она может открывать нужные файлы, искать информацию в интернете, работать с таблицами и управлять вашим расписанием.
В чем главная ценность? Стирается грань между общением с ИИ и выполнением рутинной работы. Вы просто пишете в Telegram со смартфона: "Собери данные по продажам за месяц, сделай таблицу и отправь руководителю". Агент сам находит нужные документы, анализирует их, формирует отчет и присылает готовый результат. Это автоматизация совершенно нового уровня.
Хронология катастрофы: почему корпорации "нажали на рубильник"
Слухи о том, что крупные технологические компании (такие как создатели крупных мировых языковых моделей) начали блокировать аккаунты пользователей OpenClaw, оказались правдой. В феврале разразилась волна массовых банов.
Причины оказались весьма прозаичными: деньги и безопасность данных.
1. Как агенты разоряли ИИ-компании
Нейросети требуют огромных вычислительных мощностей, и обычно доступ к ним тарифицируется по объему запросов. Однако пользователи нашли лазейку: они привязывали OpenClaw к своим потребительским премиум-подпискам с фиксированной ежемесячной платой.
Автономный агент, который работает без остановки, постоянно сканирует веб-страницы и анализирует гигабайты файлов, способен израсходовать ресурсов на тысячи долларов за пару дней. Для корпораций это означало колоссальные убытки. В ответ компании начали без предупреждения блокировать учетные записи таких предприимчивых пользователей.
2. Угроза утечки персональных данных
По мере роста популярности проекта забили тревогу специалисты по информационной безопасности. OpenClaw требует глубокого доступа к системе компьютера, а его базовые настройки оказались слишком уязвимыми:
Открытые двери для хакеров: Выяснилось, что тысячи установленных программ OpenClaw были видны в открытом интернете без паролей.
Доступ к паролям: Важные ключи доступа хранились в незашифрованном виде, что сразу привлекло создателей программ-шпионов.
Опасные дополнения: В каталоге пользовательских расширений для агента быстро появились скрытые вирусы, нацеленные на кражу данных.
Как итог, специалисты по защите персональных данных начали жестко запрещать использование OpenClaw на рабочих компьютерах. Риск утечки конфиденциальной информации оказался слишком велик.
Поглощение года: конкуренты скупают таланты
Взрывной интерес к автономным помощникам не остался незамеченным. Вскоре создатель OpenClaw был переманен на руководящую должность в одну из крупнейших мировых ИИ-лабораторий — развивать направление "персональных агентов" уже на корпоративном уровне.
Проект с открытым исходным кодом формально оставили жить, передав независимому фонду. Однако рынок получил четкий сигнал: ИИ-агенты, которые самостоятельно управляют компьютером пользователя — это следующий большой продукт, который скоро станет частью нашей повседневности.
Как отреагировал рынок: появление безопасных аналогов
Осознав уязвимости первой версии локального агента, другие разработчики начали массово выпускать свои аналоги. Их главная цель — дать ту же пользу, но безопасно:
Облачная изоляция: Появились сервисы, где агент живет на удаленном защищенном сервере. Он не имеет прямого доступа к вашему личному компьютеру и файлам, пока вы сами ему их не загрузите.
Корпоративные решения: Вышли версии для командной работы, где упор сделан на строгий контроль: руководство видит, к каким базам данных ИИ имеет доступ, а права агентов жестко ограничены.
Что это значит для обычного пользователя?
Конец "безлимитного" ИИ: История с массовыми блокировками показала, что подписки за фиксированную сумму скоро уйдут в прошлое или будут сильно ограничены. За работу умных автономных агентов придется платить по мере использования ресурсов.
Бум на мощные домашние компьютеры: Поскольку доверять личные данные облачным сервисам хотят далеко не все, многие начнут запускать нейросети прямо у себя дома. Это вызовет новый всплеск интереса к мощному "железу" — современным видеокартам с большим объемом памяти и быстрым оперативным накопителям, чтобы личный ИИ работал быстро и, главное, абсолютно приватно.
Мессенджер как главная программа: Привычные чаты перестают быть просто местом для переписок. В ближайшем будущем вам не придется открывать десяток рабочих программ — достаточно будет отправить голосовое сообщение своему цифровому помощнику прямо в Telegram.
Учитывая архитектурное усреднение ответов и наточенность на "полезность", следующий "желанный" этап — это специализированные модели, которые, используя внешнюю верификацию (реального "калькулятора") будут генерировать ответы, которые не смогут отвергать, если их попросить провести критический анализ сказанного ими. На всех чатботах убедился, что порочный круг критики никогда не заканчивается и LLM никогда не даёт окончательный "истинный" ответ. Она всегда готова сама себя опровергнуть.
Учитывая, что форекс - это единстванный экзамен для языковой модели (ведь по нему в интернете нет исчерпывающей информации о стабильно прибыльной торговле), реально исследователькая (экстраполирующая) модель, которая придёт к такой торговле, может с уверенностью называться моделью, генерирующей новые знания (создающей новые знания), а не транслирующая свои токены из своего дататрейна.
Нейросети перестают гадать: как ИИ научили «думать» на языке C
//текст и обложка Gemini 3.1
До сих пор даже самые продвинутые нейросети оставались по своей сути «великими имитаторами». Когда вы просите ИИ решить математическую задачу или написать код, он не вычисляет ответ в строгом смысле слова, а предсказывает наиболее вероятную последовательность символов. Если задача сложная, модель начинает «галлюцинировать» — выдавать правдоподобный, но ошибочный результат.
Стартап Percepta под руководством профессора Христоса Тзамоса представил решение, которое может навсегда изменить архитектуру искусственного интеллекта.
В чем суть прорыва?
Разработчики не просто научили нейросеть пользоваться внешним калькулятором. Они совершили архитектурный маневр: скомпилировали интерпретатор программного кода прямо в «веса» (внутренние связи) модели.
Обычно путь программы выглядит так:
ИИ пишет код.
Код отправляется во внешнюю среду (песочницу).
Результат возвращается обратно нейросети.
В подходе Percepta нейросеть сама становится вычислительной средой. Когда в неё поступает код на языке C, она не «рассуждает» о нём, а физически исполняет его внутри своих нейронных цепочек. Это превращает вероятностную модель в детерминированную — то есть работающую с абсолютной математической точностью.
Техническое ноу-хау: двумерное внимание
Главная проблема «длинных» вычислений внутри нейросетей — это резкое замедление работы при росте объема данных. Чтобы обойти это ограничение, команда Percepta внедрила новый тип «голов внимания» в двумерном пространстве.
Скорость: Это позволило модели выполнять операции за логарифмическое время — экспоненциально быстрее обычных систем.
Производительность: Система выдает более 30 000 операций в секунду на обычном домашнем процессоре (CPU), не требуя дорогих видеокарт.
Точность: В качестве теста модель решала сложнейшие задачи Судоку со 100% точностью. Там, где обычные чат-боты начинают ошибаться в правилах, эта система действует как безупречный часовой механизм.
Мнение эксперта
Что это даст нам в будущем?
Этот подход открывает дорогу к созданию по-настоящему надежных ИИ-помощников.
Локальный интеллект: Мощные вычислительные способности станут доступны на обычных ноутбуках и смартфонах без связи с облаком.
Безошибочность: В критически важных сферах (финансы, инженерия, медицина) ИИ перестанет ошибаться в расчетах из-за особенностей своей архитектуры.
Автономные агенты: Программы смогут проверять сами себя «в уме» за доли секунды, выдавая пользователю только гарантированно рабочие решения.
Вывод: Технология Percepta доказывает, что нейросети могут быть не только креативными, но и математически точными. Это важный шаг к созданию систем, которым можно доверять сложные вычисления без постоянной перепроверки со стороны человека.
Ключевое слово — "рутина".
Учитывая архитектурное усреднение ответов и наточенность на "полезность", следующий "желанный" этап — это специализированные модели, которые, используя внешнюю верификацию (реального "калькулятора") будут генерировать ответы, которые не смогут отвергать, если их попросить провести критический анализ сказанного ими. На всех чатботах убедился, что порочный круг критики никогда не заканчивается и LLM никогда не даёт окончательный "истинный" ответ. Она всегда готова сама себя опровергнуть.
Учитывая, что форекс - это единстванный экзамен для языковой модели (ведь по нему в интернете нет исчерпывающей информации о стабильно прибыльной торговле), реально исследователькая (экстраполирующая) модель, которая придёт к такой торговле, может с уверенностью называться моделью, генерирующей новые знания (создающей новые знания), а не транслирующая свои токены из своего дататрейна.
Нейросети перестают гадать: как ИИ научили «думать» на языке C
...Разработчики не просто научили нейросеть пользоваться внешним калькулятором...
Особенно интересно, как там обстоят дела у братьев Дуровых.
Уж так громогласно заявляли об "особом" интеллекте своих разработок ИИ.