Найти похожее

📌 BEN2 — бесплатный инструмент, который удаляет фон с картинки или видео 👉Пробуем #нейросети#полезное

🍌 Как создать любой референс бесплатно и быстро? Наш промпт: epic dynamic fight scene of our two original characters, perfectly matching their appearance and clothing from the provided reference images, analyzed and replicated in every detail (faces, hairstyles, proportions, outfits, colors, accessories). Use the dramatic action pose shown in Figure 3 as the core composition. Place them in an expressive 16:9 environment with vivid background elements and interactive effects (debris, lighting flashes, motion blur) that emphasize movement and tension. Keep the artwork in the same visual style, shading, and color palette as the character references, ensuring authentic proportions and consistent rendering quality. #нейросети#полезное

🍌 Прикольный аватар в стиле Чиби меньше чем за 1 минуту! Промпт: Design the character 1 as a chibi version according to the face shape from Image 2 На развертку: Create full character sheet turnaround of the original character in its authentic proportions and art style — front, 3/4 view, side, and back poses on one sheet, clean layout, neutral standing pose, perfectly consistent body proportions, highly detailed character design faithful to the original style Референс на голову Чиби: Yandex Disk #нейросети#полезное

🔥68 кейсов и промптов для Nano Banana — от «фото себя в разных эпохах» до Minecraft-сцен и комиксов. Всё с картинками и понятными инструкциями ⏩️смотреть А если хочется не просто собирать готовые промпты, а понимать, как всё это работает — у нас обновился курс «Нейросети для дизайна и видео» Будем разбираться в 10+ топовых инструментах, делать проекты на практике под присмотром кураторов. 💡Сегодня последний день, когда курс можно взять по старой цене. 👉https://cloudlessons.ru/v/490/ #нейросети#полезное

Porcupine VS Python Too spiny #porcupine#python

Varan VS Python Defence failed #varan#python

📛Lance от ByteDance — единая open-source модель для картинки и видео ByteDance выложила Lance — open-source мультимодальную модель с 3B active parameters, которая в одном фреймворке умеет понимать изображения и видео, генерировать их, редактировать и делать несколько правок подряд с сохранением контекста. В этом и главная идея релиза: обычно такие задачи живут в разных пайплайнах, а здесь ByteDance пытается собрать понимание, генерацию и редактирование в одну нативную архитектуру. С технической стороны проект выглядит довольно практично. Репозиторий открыт под Apache-2.0, в README указаны Python 3.10+, CUDA 12.4+ и минимум 40 ГБ VRAM для инференса. Из коробки есть Gradio-интерфейс, а среди поддерживаемых задач — t2i, t2v, image_edit, video_edit, x2t_image и x2t_video. Отдельно ByteDance подчеркивает, что Lance обучали с нуля по staged multi-task схеме, а не собирали как очередную склейку из готовых компонентов. То есть ставка здесь не на «еще один генератор видео», а на более общий класс моделей, где одна система должна одинаково уверенно работать и как VLM, и как image/video generator, и как editor. Для open-source сегмента это уже заметный заход в сторону по-настоящему унифицированных мультимодальных моделей. GitHub | Модель на Hugging Face | Paper 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости

👀Oracle уволила до 30 тысяч сотрудников на фоне AI-поворота По данным TIME, за последний месяц Oracle сократила до 30 тысяч человек на фоне жесткого разворота в сторону ИИ и дата-центров. Бывшие сотрудники рассказывают, что часть команд просили подробно фиксировать рабочие процессы и обучать внутренние AI-инструменты, после чего у людей возникло ощущение, что их буквально готовят на замену собственными же наработками. Самая болезненная часть истории — не только сами увольнения, но и то, как они прошли. TIME пишет, что многие потеряли крупные невыплаченные RSU и опционы, а у некоторых на кону были сотни тысяч долларов в акциях, которые просто не успели веститься. Oracle при этом официально не комментировала расследование TIME, но ранее подтверждала сокращения как часть restructuring, связанного с ростом расходов и AI-ставкой компании. Источник: TIME | Reuters 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости

✴️Исследователь Google DeepMind объяснил, почему ИИ может имитировать сознание, но не обладать им Исследователь Alexander Lerchner из Google DeepMind опубликовал работу The Abstraction Fallacy: Why AI Can Simulate But Not Instantiate Consciousness. Важно: в самой статье указано, что это личная исследовательская позиция автора, а не официальная позиция Google DeepMind. Главный тезис простой: даже очень мощный ИИ может идеально симулировать признаки сознания, но сама по себе вычислительная система не способна породить субъективный опыт. Автор называет ключевую ошибку Abstraction Fallacy — ошибкой абстракции. По его логике, вычисления — это не самостоятельное физическое явление вроде сознания, а описание физических процессов через смысловую разметку, которую задает внешний наблюдатель. У компьютера есть ток, напряжение, состояния транзисторов и другие физические процессы, но соответствие между ними и “смыслами” появляется только потому, что человек заранее создал эту карту интерпретации. Самая понятная аналогия из статьи — карта и территория. Как бы точно карта ни описывала местность, из нее не появляется сама земля. Так же и алгоритм может описывать или имитировать сознательное поведение, но это не значит, что внутри него возникает переживание. Автор отдельно формулирует это через различие между simulation и instantiation: ИИ может симулировать поведение сознательной системы, но не обязательно физически воплощает сам феномен опыта. Отсюда и жесткий вывод: ждать сознания от алгоритма — примерно как ждать, что формула гравитации начнет физически притягивать объекты. Для автора проблема не в том, что моделей пока недостаточно масштабировали, а в том, что вычисление как абстрактное описание категориально не равно физическому возникновению субъективного опыта. Источник: Google DeepMind | PhilPapers | PDF 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости

✴️OpenAI обвиняет Anthropic в «раздутой» выручке После новостей о том, что Anthropic якобы обогнал OpenAI по выручке (около $30B run-rate против ~$24–25B), в сеть утекла внутренняя записка из OpenAI с критикой этих цифр. Суть претензии — как именно считаются деньги. По версии OpenAI, Anthropic учитывает валовую выручку по партнёрствам с Google и Amazon, не вычитая долю облачных провайдеров. То есть в отчётах может учитываться сумма до распределения, а не то, что компания реально оставляет себе. Из-за этого, как утверждается в записке, возникает разница примерно на ~$8 млрд, и если считать «чисто», то Anthropic якобы всё ещё уступает OpenAI по выручке. 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости

Meta* показала Muse Spark — первую модель нового AI-подразделения Meta* представила Muse Spark — первую языковую модель от нового подразделения Meta Superintelligence Lab под руководством Александра Вана. Подробности: анонс модели Это не очередная Llama, а полностью новая линия. За последние месяцы компания переработала архитектуру, оптимизацию и пайплайн данных — и заявляет, что теперь может достигать сопоставимых возможностей с предыдущими моделями, но сильно меньшим количеством вычислений. По результатам тестов модель выглядит неоднородно. В кодинге она уступает топам вроде Opus 4.6 и GPT-5.4, а на сложных reasoning-бенчмарках вроде ARC-AGI пока далеко до лидеров. Зато показывает сильные результаты в медицине и мультимодальных задачах, особенно там, где важна работа с изображениями. Отдельно показали режим Contemplating — запуск нескольких агентов одновременно для решения задачи. По сути, это аналог подходов вроде Deep Think и GPT Pro, где модель может «думать дольше» и разбивать задачу на части. Пока Muse Spark доступна только через meta.ai, но дальше её планируют встроить в экосистему: WhatsApp, Instagram, Facebook и даже Ray-Ban очки — что логично, учитывая акцент на визуальных возможностях. *запрещена в рф 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости

✴️Google Translate превращает наушники в переводчик на 70+ языков В Google Translate появилась функция Live translate для наушников, и теперь она доступна на iOS (раньше была только на Android). Теперь можно просто подключить наушники — и получать перевод речи в реальном времени прямо в уши. Как это работает: 🟡 открываешь Translate 🟡 включаешь Live translate 🟡 подключаешь наушники Дальше приложение: 🟡 слушает речь 🟡 переводит её 🟡 и озвучивает перевод прямо в наушниках Поддерживается 70+ языков, а сама функция постепенно расширяется на новые страны. 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости