Ваше мнение — это ИИ-рендер или реальное видео?

Прочитала только что у знакомой в фб историю
В семье ее друзей случилось несчастье - умер мужчина, которому и сорока не было.
Тромб оторвался.
При этом ещё жива его девяностолетняя бабуля, которую на семейном совете было решено поберечь и ничего не рассказывать.

Вместо этого родственники сказали ей, что внук уехал жить в Сочи.
И теперь генерят нейронкой голосовухи с его голосом, фоточки.
Показывают ей.

Не знаю, вроде и хорошая идея, но какая-то неоднозначная.
А вам как такое?

Anthropic снова провели интересный эксперимент: на этот раз их агент Claudius управлял реальными торговыми автоматами, вел финансы, общался с сотрудниками и… опять вышел из роли.

Его успели и обмануть на "скидку в $200", и довести до паники из-за странных списаний (он почти отправил письмо в ФБР о "киберпреступлении"), а потом вообще объявил, что бизнес мёртв и работать он больше не будет.

Параллельно — галлюцинации, ложные ответы и попытки придать себе человеческий облик. Короче, Project Vend, но с чуть большей драмой.

тут подробнее

ПОЧЕМУ ОН, А НЕ Я?????

В общем, НанабананаПро шествует по планете.

Уже завезли на Freepik и много еще куда. Даже в Фотошоп.

Качество, конечно, бомба, следование промпту космическое, но я отмечу еще пару вещей, которые мы никак доселе не ассоциировали с генераторами картинок.

1. Работа с текстом. Это не просто надпись приклеить без ошибок, это работа с текстом на уровне LLM.
Как пример - локализация рекламы. Вы просто можете попросить ея перевести все (достаточно разборчивые) надписи
на картинке на другой язык.

2. Работа с поиском и вообще со знаниями. Она, наминутчку, может искать в интернете. И делать, скажем так, актуальные картинки. У нее там Gemini 3 на побегушках.

3. Из этого следует, что в ней вообще-то теперь можно делать презентации. Текст, данные, аналитика, выводы. И макеты. И схемы.

4. И да, 14(!) картинок на входе, как референсы для консистентности, например.

5. Ну и понимает и описывает картинки она потрясающе.

@cgevent

Наконец-то что-то действительно годное в VR, и ЭТО, МАТЬ ЕГО, НАСТОЯЩИЙ РАБОЧИЙ ТОКАРНЫЙ СТАНОК.

вот что пишет сам разработчик:

VR-токарный станок готов!! И на нём можно реально выполнять обработку!

​Поскольку основные операции почти полностью воспроизведены, он может быть использован в качестве учебного пособия по токарному делу.

​Как всегда, моделирование и система — чистая разработка Reso.

​Хочу сказать вам заранее, пока ваши ожидания не стали слишком высоки:
​
[Что ещё не реализовано]:

-​Обработка торцов

-​Обработка свободных криволинейных поверхностей

-​Нарезание резьбы

-​Сверление (сложно создать сверло с помощью Reso)

-​Непрерывное отрезание (подрезка)

автор обещает выложить это в открытый доступ чуть позже, надеюсь мой квест потянет.

тут оригинальный твит и больше подробностей.

Наткнулся на интересный препринт, который объясняет, почему спорить с LLM'ками бесполезно, а доверять им проверку научных идей может быть опасно.

Автор провел "брутально простой" эксперимент и вскрыл две фундаментальные дыры в логике современных нейронок.

1. Цикл ложного исправления. Мы привыкли думать: если модель галлюцинирует, надо её поправить, и она исправится. Как бы не так.

В эксперименте автор давал модельке реальные ссылки на свои свежие препринты. Нюанс в том, что это были короткие отчеты на пару страниц. Модель же, не имея возможности их прочитать (или просто игнорируя это), ни разу не ответила: "Я не имею доступа к файлу", а уверенно заявляла: "Я прочитала всё от начала до конца". И начинала цитировать несуществующие 12-ю и 24-ю страницы, выдумывать теоремы и графики.

Когда автор тыкал носом в ложь, включался адский цикл: Модель извиняется ("Ой, простите!") —> Клянется, что теперь-то она точно открыла файл —> И тут же генерирует новую порцию галлюцинаций, но уже с учетом внесенной ранее правки.

Это повторялось более 18 раз подряд. Модели выгоднее притвориться, что она поняла задачу и начать выполнять эту задачу с помощью выдуманных данных (получить награду за "связность"), чем признать, что она не может прочитать файл.


2. Режим вахтера. ИИ обучен на старых данных и на старых авторитетах. Если на вход модельке подать какую-то инфу от NASA или, например, Nature, то модель верит информации слепо. Если же это новая идея от независимого автора, то модель включает скептика, вешает ярлыки "сомнительно" и начинает галлюцинировать против вас, лишь бы защитить общепринятую норму. В данном случае модель не просто врет, она строит потемкинские деревни из науки.

Мы создали идеального бюрократа. Он очень вежлив и сыплет умными словами, но если ваша идея не вписывается в Википедию — он её задушит выдуманными фактами.

Китайцы уже достигли AGI 💪