Trouver du contenu similaire

#ИИ#AI#AIVideo#MalikovAI#Neuralsense#Нейросуть#ИскусственныйИнтеллект#Art#Morrigan#DragonAge

#some #oil_painting #dc#catwoman #арт#art#illustration#ai#comix

谷歌前高管：AI 将取代大多数人类工作，AGI 时代来临时，无能 CEO 也难逃一劫 前谷歌 X 实验室首席商务官 Mo Gawdat 在《Diary of a CEO》播客中表示，AI 创造就业的观点是“胡扯”。Gawdat 认为 AI 将取代包括初级岗位在内的大部分人类工作。他以其初创 AI 公司 Emma.love 为例，称一个过去需要 350 名开发人员才能完成的 App，现在仅需三人即可完成。Gawdat 进一步认为，AGI 将在任何方面都优于人类，包括担任 CEO，届时大多数无能的 CEO 将被取代。主持人随后援引 Anthropic CEO Dario Amodei 的观点，AI 将会砍掉一半的入门级白领岗位。Gawdat 认为工作并非人生的唯一目标。IT之家 🏷#AI#就业#Gawdat#AGI 📢频道👥群组📝投稿

By Voodoont #Voodoont #cinema #арт#art#ai#girl#realistic#some#scully#redhead

Итоги сентября в картинках. Теперь это будет постоянная рубрика) Подборка изображений за определённый месяц. Контент из коммерческих проектов выкладывать не могу, поэтому здесь будет только сгенерированное для себя. Люблю в ВК делать посты с картинками и подходящей под них музыкой. #ИИ#AI#AIVideo#MalikovAI#Neuralsense#Нейросуть#ИскусственныйИнтеллект#LumaAI#Gen3#Minimax

Очень плотные дни в плане работы, но иногда в фоновом режиме продолжаю тестировать Minimax. Поскольку первый ролик на хоррор-тематику на Ютубе зашёл, сделал вторую часть. С монстрами пока хватит (хотя бы до Хэллоуина). https://www.youtube.com/watch?v=xNrhYf7OQNE #ИИ#AI#AIVideo#MalikovAI#Neuralsense#Нейросуть#ИскусственныйИнтеллект#LumaAI#Gen3#Minimax

#MATHOS#AI#MATH#HELPER#TUTOR https://testflight.apple.com/join/Q4ISuSqQ

🌟Self-Flow: обучение диффузионных моделей без внешних энкодеров от Black Forest Labs. Black Forest Labs и MIT решили проблему, с которой сталкиваются диффузионные и flow-модели: чтобы генерировать качественные картинки, им нужны сильные семантические представления. Обычно их берут снаружи - выравнивают внутренние признаки модели с признаками энкодера вроде DINOv2. Метод работает, но есть нюанс. Чем сильнее энкодер, тем хуже результат: в экспериментах замена DINOv2-B на более мощный DINOv3-H+ стойко ухудшала FID. Модель привязывалась к фиксированным внешним представлениям и переставала масштабироваться. На видео и аудио выравнивание с энкодерами V-JEPA2 и MERT вообще давало результат хуже ванильного flow matching. 🟡Self-Flow предлагает механизм Dual-Timestep Scheduling В стандартном flow matching все токены нойзятся одинаково, поэтому модель решает задачу локально и не учится строить глобальные связи. Self-Flow сэмплирует 2 разных уровня шума и случайно назначает их разным токенам (часть входа зашумлена сильнее, часть чище). Это создает асимметрию: чтобы восстановить сильно зашумленные токены, модель вынуждена опираться на чистые и строить глобальный контекст. Поверх этого работает самообучение по принципу дистилляции. Обучаются одновременно 2 копии модели: модель-ученик видит смешанный зашумленный вход, модель-учитель - более чистую версию (EMA-копия с экспоненциальным скользящим средним). Ученик учится предсказывать признаки учителя из зашумленного входа, и это вынуждает его развивать сильные семантические представления без какого-либо внешнего энкодера. 🟡Результаты тестов 🟢На ImageNet 256×256 Self-Flow показал FID 5.70 против 5.89 у REPA; Это, кстати, первый случай, когда self-supervised метод превзошел внешнее выравнивание на этом бенче 🟢На text-to-image: FID 3.61 против 3.92 у REPA; 🟢По видео: FVD 47.81 против 49.75 у REPA; 🟢По аудио: лучшие FAD-оценки среди всех вариантов. При этом на масштабировании (с 290M до 1B) разрыв с REPA увеличивается: модель Self-Flow на 625M параметров обходит REPA на 1B. Метод универсален для модальностей - он работает одинаково на картинках, видео и аудио, что намекает на применение для мультимодального обучения. В репозитории проекта есть код инференса на основе SiT-XL/2 с per-token timestep conditioning, чекпоинт на основе ImageNet 256×256 и скрипты для генерации сэмплов под FID-оценку через ADM evaluation suite. Поддерживаются режимы SDE и ODE, мульти-GPU через torchrun. 🟡Статья 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Multimodal#Framework#BFL

❗️❗️❗️❗️❗️❗️❗️❗️#Showcase #Short#CleopatraAI#AI#IA#Bot#gratis#free#InteligenciaArtificial#Tecnologia#Tech#Imagine#Imagenes#ListaGolden@Cleopatra_AI#Test#Lab#Cleopatra

OpenAI 推出 Codex Chrome 插件：可在浏览器后台并行操作网页 OpenAI 宣布，Codex 现在可以通过 Chrome 插件直接在 macOS 和 Windows 的 Chrome 浏览器中工作。 安装插件后，Codex 可以更好地操作 Chrome 里的应用和网站，并能跨多个标签页在后台并行处理任务，同时不会接管用户正在使用的浏览器。 这意味着 Codex 的工作边界从终端、IDE、桌面应用和内置浏览器，进一步扩展到用户真实使用的 Chrome 环境。对前端开发、Web App 测试、跨网页收集上下文、登录态页面操作和 DevTools 调试来说，这会比传统 API 插件更贴近真实工作流。 ⚙️ 主要能力 - 支持 macOS 和 Windows 上的 Chrome - 在 Codex app 中安装 Chrome plugin 即可开始使用 - Codex 可直接操作 Chrome 中的应用和网站 - 可跨多个标签页在后台并行工作 - 不会接管用户浏览器 - 适合 Web App 测试、前端调试、跨标签页上下文收集和 Chrome DevTools 辅助排错 🔙 背景补充 OpenAI 在 4 月中旬刚发布 Codex 大版本更新，宣布 Codex 可操作电脑、记忆用户偏好、接入 90+ 插件，并支持更完整的软件开发生命周期。 此前 Codex 已有桌面 Computer Use、App 内置浏览器、Cloud、IDE 扩展、插件系统和自动化任务等能力。这次 Chrome 插件可以看作是「Codex 开始原生理解并操作 Web」的进一步落地。 相比此前更适合本地预览和无需登录页面的内置浏览器，Chrome 插件让 Codex 更接近用户真实浏览器环境，能利用现有标签页、登录态和 Chrome 工具链。 ⚔️ 行业对比 浏览器正在成为 AI Agent 落地的重要战场。Anthropic 的 Claude Computer Use 更强调直接操控桌面和应用；Google 通过 Chrome DevTools MCP、Chrome Skills 和 Gemini 与浏览器生态深度绑定；社区也出现了 codex-web 这类把 Codex 控制端搬进浏览器的尝试。 OpenAI 这次用 Chrome 插件切入，核心价值在于降低 Codex 进入真实网页工作流的摩擦：既不局限在内置浏览器，也不需要完全接管用户电脑，而是让 Agent 在用户已有 Chrome 环境中并行工作。 🏢 战略解读 这次更新的重点不是「Codex 会打开网页」，而是 Codex 正在从开发工具扩展为能在真实软件使用环境中工作的 Agent。 对开发者来说，很多关键问题并不只发生在代码仓库里，而是发生在浏览器中：页面是否渲染正确、登录后流程是否正常、按钮是否可点、控制台是否报错、多个标签页之间的信息如何串联。 Chrome 插件让 Codex 可以直接进入这些场景，减少「写完代码后还要人手动验收」的断点。 从竞争格局看，AI 编程工具正在从 IDE 和终端继续外溢到浏览器、桌面应用和企业协作工具。谁能更自然地进入开发者每天真实使用的界面，谁就更可能成为下一代开发工作台的中心。 📎 相关链接 MacRumors：https://www.macrumors.com/2026/05/07/openai-codex-chrome-extension/ Engadget：https://www.engadget.com/2167480/openai-debuts-a-codex-plugin-for-chrome/ OpenAI Codex 更新背景：https://openai.com/index/codex-for-almost-everything/ #AI#OpenAI#Codex#AIAgent#Chrome#浏览器自动化#开发者工具

🚀 Новая китайская модель LongCat-Flash-Thinking 🧠 Это модель для рассуждений, которая показала SOTA-результаты среди open-source решений. ⚡ Основное: - Архитектура MoE, 560B параметров, из них 27B активируются. - Эффективность: требует на **64,5% меньше токенов**( чем другим открытым моделям того же класса), чтобы достичь топ-результатов на AIME25 (с нативным использованием инструментов,). - Контекст: 128k, обучение с усилением на задачах рассуждений и кода, многоэтапное пост-тюнинг обучение с мультиагентным синтезом. - Инфраструктура: асинхронный RL даёт 3x ускорение по сравнению с синхронными фреймворками. ⚙️ Оптимизации для продакшена: - Свои оптимизированные ядра для работы с MoE и специальные приёмы распределённого обучения, - KV-cache reduction, квантование, chunked prefill, - статическая/эластичная маршрутизация, peer-to-peer cache transfer, heavy-hitter replication и PD-disaggregation. - Поддержка SGLang и vLLM для эффективного деплоя. 📊 Бенчмарки: - Лидирует в tool use (**τ²-Bench, VitaBench**) - Хорошие результаты по instruction following (**IFEval, COLLIE, Meeseeks-zh**). Китайцы стабильно удерживают лидерство в reasoning-моделях. 🟠HF: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#MoE#DeepLearning#OpenSource

⚙️ Anthropic yangi AI-modelini taqdim etdi – Claude Sonnet 3.7 Endi sun’iy intellekt yanada tezroq va aniqroq ishlaydi! Claude Sonnet 3.7 – bu yangi AI modeli bo‘lib, tezkor javob berish yoki chuqur tahlil qilish o‘rtasida muvozanatni ushlab turishi bilan ajralib turadi. 🔹Eng katta yangilik – Claude Code! Bu dasturchilar uchun maxsus AI vositasi bo‘lib, to‘g‘ridan-to‘g‘ri terminal orqali kod yozish va xatolarni tuzatishda yordam beradi. Hozircha sinov rejimida, lekin kelajakda katta imkoniyatlar ochib berishi kutilmoqda. 📌Claude Sonnet 3.7’da nimalar yangilandi? ✔️Tezlik va aniqlik nazorati – endi AI fikrlash vaqtini boshqarish mumkin ✔️Kod yozish va xatolarni tuzatish ancha yaxshilandi ✔️Kompleks muammolarni hal qilish uchun yangi API rejimi ✔️Narxi o‘zgarishsiz qoldi – 1M kirish tokeni uchun $3, 1M chiqish tokeni uchun $15 🛠Anthropic’ning asosiy yo‘nalishi – kod yozish va dasturchilar uchun eng yaxshi AI modelini yaratish. 📌Claude Sonnet 3.7 qayerda ishlaydi? 📍Anthropic platformalarida – bu kompaniya AI modellarini ishlab chiqish bilan shug‘ullanadi 📍Amazon Bedrock – Amazon’ning bulutli AI platformasi 📍Google Vertex AI – Google’ning AI xizmatlari uchun ilg‘or ekotizimi ➡️ Batafsil ma’lumot: Anthropic rasmiy sayti #AI#Claude#Anthropic#Dasturlash#ChatGPTAlternativa