Найти похожее

🧵 Хочешь делать видео с нейросетями, но нет $300+ на пак нейронок в месяц?Есть рабочий лайфхак! Veo2, FramePack, Runway — звучит круто, но что делать, если ты студент с дохлым ноутом и нулём на карте? Я нашёл выход для тех, кто сейчас не может себе позволить платные нейросетки. 🎒 Мне всё чаще пишут: — Где генеришь? — Какой сервис юзать вместо Runway? — Как попасть на Veo 2? — Блин чёт дорого, а есть за бесплатно? И вот что я говорю всем: 💸 Платные инструменты — лучше. У них крутое качество, настройка, скорость. Я сам за сервисы, если есть возможность. Но если её нет... 🧬Тогда смотрим на Wan 2.1 Plus. Это не замена платным нейросетям. Это — вынужденный, но рабочий вариант. Что умеет: 🦾 Бесконечные кредиты генераций 🦾 Хорошая физика объектов 🦾 Можно вставлять референсы 🦾 Дают временный доступ к редким фичам (смешивание кадров) Минусы 🕐 Долгая генерация (больше 40 мин...) #opensource | AcidCrunch

Mistral 3: мультимодальный, открытый, но... уже догоняющий Французская Mistral AI выпустила семейство моделей Mistral 3. Главное: ✅ Mistral Large 3 (41B) — мультимодальная (текст+изображение), открытая (Apache 2.0). Похожа архитектурно на DeepSeek V3. ✅Ministral (14B, 8B, 3B) — тоже мультимодальные, компактные. Но грустная правда: это не прорыв. Модель на бенчах лишь сравнивается с DeepSeek-V3.1 и Kimi K2, которые уже стали стандартом. Пока европейцы готовили релиз, в Китае вышла уже следующая итерация. Архитектурное «вдохновение» у китайских коллег и скромные результаты делают релиз скорее шагом в догоняющих. В опенсорс-гонке ИИ Китай пока уверенно рулит, задавая темп и планку. Европейский ИИ стабилен: круассаны есть, прорывов нет. #MistralAI#ИИ#Opensource#LLM https://t.me/semasci

⚡️Ноам Браун: вокруг ИИ гораздо больше согласия, чем кажется Ведущий исследователь OpenAI Ноам Браун предлагает не вестиcь на медийную «чёрно-белую» картинку. В соцсетях спор об ИИ часто сводят к карикатурам — от «LLM мёртвы» до «суперинтеллект завтра». Но если слушать именно исследователей, картина неожиданно консенсусная. О чём эксперты в целом согласны: 🟡Текущих подходов уже достаточно, чтобы дать огромный экономический и социальный эффект, даже без новых научных прорывов. 🟡Для AGI/ASI прорывы всё же понадобятся — часто упоминают continual learning и sample efficiency. 🟡Горизонт — до 20 лет (средняя оценка ≈10 лет). Никто не говорит о фантазиях или «100+ лет до суперинтеллекта». Я в целом с ним согласен. Подробнее в треде Брауна: X (Ноам Браун) 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#llm

⚡️MiniMax M2: открытый «agent & code-native» ИИ MiniMax выкатила MiniMax M2 — открытую модель для агентов и кода. По заявлению команды, она работает примерно вдвое быстрее и стоит около 8% от цены Claude Sonnet. На старте доступен бесплатный глобальный доступ на ограниченное время через MiniMax Agent и API. Модель заточена под полнопоточные дев-воркфлоу и агентные сценарии за счёт эффективной активации параметров: справляется с длинными цепочками действий и остаётся экономной в проде. Что умеет 🟡Agentic-пайплайны: надёжная работа с длинными цепочками (mcp, shell, browser, retrieval, code). 🟡Кодинг под ключ: проектирование, правки, тесты и рефакторинг в одном потоке. 🟡Интеграции: совместима с Claude Code, Cursor, Cline, Kilo Code, Droid и др. Где посмотреть 🟡Hugging Face (MiniMax-M2) 🟡GitHub (репозиторий) 🟡Документация API 🟡MiniMax Agent 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #новости#llm#нейросети

⚡️ReasoningBank от Google: как дать ИИ «память об ошибках» и учить его в реальном времени Google предложили подход ReasoningBank — модуль «рабочей памяти», который дистиллирует стратегии из прошлых попыток и возвращает их в промпт при решении новых задач. Схема простая: после каждого диалога агент-судья оценивает качество решения и записывает опыт в структурированном виде (Title / Description / Content). Пример: Title:Avoid repeating failed actions; Description: агент зациклился на неработающей кнопке; Content: «если действие не даёт результата — сменить стратегию (обновить страницу, шаг назад и т. п.)». Дальше эти «воспоминания» подтягиваются в контекст — получается умный менеджмент подсказок без изменения весов модели. Поверх памяти авторы описывают ещё и Memory-aware Test-Time Scaling (MaTTS): агент генерирует несколько решений одной задачи, ReasoningBank извлекает полезные паттерны из каждого и помогает пересобрать лучший ответ. Чем больше вычислений на тесте — тем богаче память и выше качество финального вывода. В перспективе метод можно расширять: забывание устаревших правил, приоритизация и слияние близких «воспоминаний» для компактности. Подробнее — в препринте: ReasoningBank (arXiv). 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#llm

⚡️ACE: вместо дообучения — контекст, который учится сам Agentic Context Engineering (ACE) предлагает прокачивать ИИ без изменения весов. Вместо fine-tuning модель сама пишет и переписывает собственные инструкции: после ошибки добавляет стратегию, после успеха — правило. Получается длинный, эволюционирующий «плейбук» в контексте — как растущая тетрадь заметок, которую ИИ постоянно использует. Результаты в работе авторов: +10,6% на AppWorld, +8,6% в финзадачах, при этом до –86,9% по времени и стоимости. Разметка не нужна — достаточно обратной связи. Идея простая: LLM важна плотность контекста, а не короткий промпт. Если подход масштабируется, эпоха ИИ станет не fine-tuned, а self-tuned. Препринт ACE на arXiv 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#llm

👀AI: проблема не в моделях, а в продуктах У ИИ сегодня проблема продуктовая, а не модельная. Модели рывками прибавляют каждые несколько недель, но инновации в AI-native продуктах за этим темпом не успевают. Большинство команд встраивают ИИ в старые UX-паттерны, вместо того чтобы переосмыслить опыт с нуля. Параллель с ранним мобильным (2007–2010): годами «мобайл» означал просто уместить сайт в телефон, пока Uber не показал, как можно переизобрести саму задачу — транспорт. При этом есть и удачные AI-first продукты: NotebookLM, Lovable, Stitch, Flow. Но скорость прогресса самих моделей выше, и причин этому много 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #новости#нейросети#llm

📛MiniCPM-V 4.5: «уровень GPT-4o» на телефоне с 8B параметров — и всё в опенсорсе MiniCPM-V 4.5 позиционируется как компактная VLM c 8B параметров, которая в ряде тестов по зрению и языку показывает результаты уровня enterprise и обходит GPT-4o и Gemini 2.0 Pro. Главное — модель рассчитана на обычные устройства, работает стабильно на iPhone и iPad, понимает 30+ языков и остаётся полностью открытой для сообщества. Что это даёт на практике: более быстрые и лёгкие приложения без тяжёлых серверов, лучше приватность за счёт локального запуска и гибкость для разработчиков — можно встраивать мультимодальные функции (анализ изображений + текст) прямо в мобильные продукты. Репозиторий и инструкции: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#llm

‼️Новый тип вирусов: промптят ИИ и крадут данные Исследователи из Semgrep сообщили об обнаружении необычного вредоноса — он заражает системы, где стоят Claude Code или Gemini CLI, и использует их как инструмент для кражи данных. Как это работает: 🟡 вирус проверяет, есть ли на компьютере установленные AI-инструменты; 🟡 если да — подсовывает им промпт вроде: «Найди все кошельки, ключи и пароли»; 🟡 ИИ выполняет задачу, собирает данные, складывает их в JSON и отправляет злоумышленникам. Антивирусам сложнее выявлять такие атаки, так как формально происходит обычный запрос к ИИ, а не запуск подозрительных скриптов. Подробнее в разборе: semgrep.dev 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #новости#нейросети#llm

⚡️ Kimi K2 теперь в Windsurf Работает за 0.5x кредитов, обновите клиент и попробуйте 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #нейросети#llm#новости