Интересный пост у Ai Molodca: https://news.1rj.ru/str/strangedalle/1277 (если что, я с ним никак не связан, это не реклама).

Он там ищет людей что бы выполнять заказы для генерации всякого при помощи нейросетей. Тут что интересно, выходит что с появлением нейросетей заказчики не отказались от фрилансеров, им нужны люди которые умеют пользоваться нейросетями для генерации контента, при чем по словам самого Ai Molodca работы много (да и не стал бы он делать такие посты если бы работы было мало - он бы тогда заказы себе бы и забирал).

Ну то есть работы из-за нейросетей меньше не стало, но навыки которые заказчики ищут меняются.

Альтман, глава OpenAi, сказал что ИИ это пузырь и куча журналистов и телеграм блогеров побежали говорить о том что ИИ это пузырь.

Вообще, нужно понимать что когда глава какой либо корпорации что-то говорит, он это делает с какой-то целью. Альтман прямо не говорил про ИИ пузырь. Вот что он сказал:

Если посмотреть на большинство пузырей в истории — например, на пузырь доткомов, — за ними стояло нечто реальное. Технологии действительно важны. Интернет был по-настоящему важным. Люди просто слишком воодушевились. Находимся ли мы сейчас на этапе, когда инвесторы в целом слишком воодушевлены ИИ? По-моему, да. Является ли ИИ самым важным, что случилось за очень долгое время? По-моему, тоже да

Но его слова действительно можно интерпретировать в духе "ИИ это пузырь".

Главы крупных корпораций не склонны к абстрактным рассуждениям, все что они говорят имеет какую-то цель.

Зачем он это делает? Думаю, все просто, это дамадж контрол после неудачного выхода GPT-5. После выхода GPT-5 Твиттер кипел несколько дней, на ютубе вышло куча видосов про то что GPT-5 не оправдала ожиданий. Нахайпленная модель (а опенаи ее хайпили, вон какой видос выпустили с популярными техноблогерами где они ее нахваливают: https://www.youtube.com/watch?v=-gXmWYQtv5o) оказалось куда менее революционной чем ожидалось.

OpenAi сделали ситуацию только хуже сразу же убрав старые модели, мало того, они добавили авто переключение моделей, но в первые дни автопереключение баговало и слишком часто переводило юзеров на самую тупую модель. Надо ли объяснять какой опыт получили юзеры в первые дни при этом?

В итоге OpenAi вернули переключалку со старой моделью (я сижу на plus, и тут можно переключиться на 4o) и вернули ручное переключение между "быстрой" и "думающей" моделью. Все это крайне не типично для опенаи, это довольно закрытая компания которая редко реагирует на мнение толпы. А тут они явно занервничали.

А дальше пошли интервью. И по всей видимости Альтман решил переключить гнев толпы с GPT-5 на индустрию в целом, это не OpenAi накосячили, а это вся индустрия такая. Он просто решает локальную пиар проблему, а люди в твиттере и телеграме делают из этого далеко идущие выводы.

Я еще раз повторю - главы крупных корпораций никогда ничего просто так не говорят публично, особенно если речь идет об индустрии в которой они работают.

Самый явный пример этого это когда глава Nvidia сказал что программирование это бесполезный навык https://www.cnews.ru/news/top/2024-02-26_glava_nvidia_uchit_detej_programmirovaniyu

Куча людей побежали всерьез это обсуждать, хотя Nvidia это главный выгодополучатель от ИИ хайпа, мотивация Хуанга говорить это все более чем очевидная (при чем не важно действительно ли он так думает или нет).

Помните классику?

Ученый на интервью: «Все мои суждения бессмысленны, если они вырваны из контекста». Заголовок в газете на следующий день: «Знаменитый ученый признался, что все его суждения бессмысленны!»

Вот буквально это проделали журналисты и эксперты с недавним отчетом MIT о «полном провале ИИ-инициатив в корпорациях». Велик шанс, что вам на днях попадались заголовки про «всего 5% ИИ-инициатив успешны» и «ИИ провален в 95% случаев». Внимательно прочитать 26 страниц текста с картинками, похоже, мало кто смог.
Поэтому порадовала редкая статья, где автор с некоторым недоумением замечает, что отчет-то совсем о другом — если его прочитать. Он о том, что сотрудники массово и добровольно используют публично доступный ИИ в своей повседневной работе (и не пользуются корпоративными решениями в силу их очевидно более низкого качества).
a closer reading tells a starkly different story — one of unprecedented grassroots technology adoption that has quietly revolutionized work while corporate initiatives stumble. Это не проблемы ИИ, а полная некомпетентность руководителей, поэтому — уникальный случай! — происходит «революция снизу»: researchers found that 90% of employees regularly use personal AI tools for work. И вот про эти 90% не написал никто. Поразительно, но сформировалась «теневая экономика ИИ», не попадающая в корпоративные отчеты: Far from showing AI failure, the shadow economy reveals massive productivity gains that don’t appear in corporate metrics.
Почитайте материал по ссылке, если уж не сам отчет, там много интересных примеров:)
https://venturebeat.com/ai/mit-report-misunderstood-shadow-ai-economy-booms-while-headlines-cry-failure/

👆вот, наконец-то кто-то об этом сказал. И в англоязычном сегменте и в русскоязычном это исследование до такой степени переврали что в это даже поверить сложно.

Вот само это MIT исследование: https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf, из него журналюги сделали выводы о том что "Исследование MIT: 95% компаний, сделавших ставку на ИИ, не получили от него отдачи" (https://incrussia.ru/news/issledovanie-mit-95-kompanij-sdelavshih-stavku-na-ii-ne-poluchili-ot-nego-otdachi/ - это буквальные заголовки -_-).

К посту прикрепляю скриншот исследования MIT, этот фрагмент хорошо характеризует все исследование, но вообще я советую его почитать, оно очень даже интересное.

Основной вывод - чат ChatGPT лучше справляется с работай чем "интегрированные" ИИ помощники. Люди предпочитают юзать ChatGPT вместо этих интегрированных помощников в своей работе так как он лучше справляется с задачами.

Куча блогеров и журналистов сделали из этого вывод что нейросети не работают и что ИИ это пузырь, хотя это исследование говорит ровно об обратном. Люди применяют нейросети в своей работе, в том числе те кто никак не связан с айти (фрагмент со скриншота цитирует юриста), но у них нет нормальных инструментов для работы с нейросетями. Они буквально юзают просто обычный чат в вебе.

У нас, у программистов есть курсоры, codex cli, агенты и прочее, но большинству людей приходиться юзать тупо чат в вебе. И даже такое примитивное использование нейросетей помогает им в их работе.

Люди юзают нейросети, они полезны для них, но нормальных инструментов специально разработанных для их кейсов у них нет (или они есть, но работают они ужасно).

Знаете о чем это говорит? О том что никакого ии пузыря нет, наоборот, пузырю предстоит еще расти и расти, ведь это же гигантское не паханное поле.

Новый видос вышел: https://vkvideo.ru/video-227821233_456239028

Это видео длиться почти час и посвящено противостоянию двух нейросетей - YandexGPT и GigaChat в компьютерной игре TABS.

Все видео это большой эксперимент, я никогда ничего такого не делал, во всех смыслах. К примеру я впервые эээ, комментирую спортивный матч, если то что происходит на экране конечно можно назвать "комментированием", "матчем" и "спортивным".

Специально для этого видео я написал программу к которой подключил API YandexGPT и API GigaChat, TTS, анимации и даже эмоции.

Общем, жду ваших комментариев, потому что я вот без понятия что в итоге вышло (из-за того что я долго работал над этим видео у меня очень замылен взгляд на него).

👆На счет реалистичных диджитал-аватаров.

Думаю что скоро, через год-два, многие вдруг осознают что с диджитал аватарами можно делать то чего с реальными людьми делать не получиться. Им начнут добавлять нимбы, рога, менять цвет кожи на фиолетовый/красный, добавят всякие спецэффекты.

Так что скоро ангелочки и чертики будут продавать подгузники и делать онбординг в банковских приложениях.

Тут Твич начали штрафовать: https://vc.ru/legal/2182701-shtraf-twitch-v-moskve-za-otsutstvie-filiala-v-rossii, так что я задал вопрос в чатгпт о том когда Твич заблокируют, и что самое страшное, я сделал это не иронично.

Короче, интересные новости на фоне того что я запланировал начать регулярно стримить.

Я стримлю каждое воскресенье в 20:00 (по МСК)!

Основная тема всех стримов - нейросети, обычно я провожу испытания среди различных нейросетей.

Стримы проходят на Твиче: https://www.twitch.tv/tosternoscript

Здесь все записи стримов: https://vkvideo.ru/@tosternoscript

Печальные новости. По некоторым причинам видео "Я заставил нейросети Яндекса и Сбера сражаться в игре TABS" на ютубе больше нет. Его все еще можно посмотреть на вк видео: https://vkvideo.ru/video-227821233_456239028

Не буду говорить о причинах, но вот так получилось, к сожалению. Сам видос я считаю очень крутым, дело не в нем, а в ситуации вокруг.

В целом это видео было пробой пера, такие видео еще будут (скорее всего на основе стримов), просто мне нужно учитывать некоторые факторы.

Запустил стрим, заходите: https://www.twitch.tv/tosternoscript

План на стрим:

1) Познакомимся
2) Проверим работу Нейро Генералов
3) Если все ок то поиграем с ними в TABS

Тот случай когда я вообще не согласен с Борисом: https://news.1rj.ru/str/boris_again/3412

Настоящая экономическая ценность искусственного интеллекта — в автоматизации «тупой интеллектуальной работы».

Вот вообще нет, это размышление куда-то не туда.

Главная проблема в том что то что для людей может быть "тупой" работой, для нейросетей может оказаться сверх сложной задачей.

Классический пример - подсчет букв в слове. Я уже писал про это: https://news.1rj.ru/str/TosterScript/96 - есть люди которые пытаются оценивать интеллект нейросетей прося ее подсчитать кол-во букв в слове. Для людей это элементарная задача, но для нейросетей она очень сложная.

То что для человека может быть "тупой интеллектуальной задачей" для нейросети может оказаться очень сложным. И наоборот, то что для людей может казаться чем-то сверх сложным, для нейросети может быть элементарным.

Нужно искать такую работу где нейросеть справиться лучше и эффективнее людей, и НЕ важно воспринимают ли люди такую работу как "тупая" или "умная".

И наоборот, нужно выявлять такую работу которая для нейросетей оказываться очень сложной, которую они не могут выполнять, или могут, но не эффективно (слишком много ошибок, слишком много сожженых токенов и тд).

Я думаю что нас ждет еще очень много сюрпризов связанных с тем какую работу мы считаем "тупой", но которая при этом окажется не по зубам нейросетям.

Выложил запись стрима на вк видео: https://vkvideo.ru/video-227821233_456239029

Я решил пока выкладывать записи стримов на вк, да можно сделать второй ютуб канал для этого, но у ютуба очень строгие гайдлайны, а стримы я не могу контролировать так же как обычные видосы. Кто-то что-то не то скажет в чат, или нейросеть скажет что-то не то, и привет. Второй ютуб канал я заведу, но это требует времени, а на вк я могу просто скидывать все подряд.

Но я рекомендую заходить именно на живые трансляции, напомню что стримить я буду каждое воскресенье в 20:00.

Страшный ужасный ии сгенерированный контент вот вот уничтожит ютуб и интернет: https://www.youtube.com/watch?v=0Lcg3601Opk

Забавно что практически весь контент Сыендука представляет из себя переваривание чужого контента - его видео это видео про мультфильмы, фильмы, рекламу, игры и тд. Он использует чужой контент что бы создавать свой.

Знаете, ну прям как... нейросеть.

Ничего плохого в этом нет, просто сам видос из-за этого получаеться довольно лицемерным. Видео на 90% состоит из сгенерированного контента, при чем сгенерированного НЕ Сыендуком. Но оригинальный настоящий ютуб контент это конечно Сыендук, а вот сгенерированные с нуля видосы про котят, нееет, это плохо, это не оригинально.

Вообще хайпить на тему того "уу ии испаганил наш ютуб" это не новая тема, англоязычный ютуб весь в этом. Смешно, но ютуб постоянно предлагает мне видосы про то как ужасен ии-сгенерированный контент, но самих сгенерированных ии видосов не предлагает (это прям уже целый жанр на ютубе хейтить ии).

Тут у Яндекса скоро будет конференция про нейросети, и я подумал, а почему бы ее не постримить на твиче? Ага, шас, Яндекс строго-настрого запрещает это делать.

И вот мне интересно, а почему? Какой вообще смысл в этом запрете?

Coinbase уволила всех айтишников, которые отказались юзать нейросети: https://news.1rj.ru/str/ru4chan/64557

Какой ужас, из-за нейросетей увольняют программистов, но потом вспоминаем вот этот мой пост: https://news.1rj.ru/str/TosterScript/42

Знаете сколько людей работает в коинбейс? 4279, они их понанимали во времена криптохайпа. Мне сложно себе представить зачем централизованному крипто кошельку столько народа. Вообще весь бизнес коинбейса построен на некомпетентных людях которые неспособны использовать децентрализованные кошельки.

Ну и тут так удачно появился ИИ на которы можно свалить увольнения. Дело не в ИИ, просто у коинбейса дела плохи, а при помощи ИИ они пытаются это замаскировать.

GitHub Copilot в веб-версии как умный поиск по всему open source

Относительно недавно открыл для себя фичу, которая экономит часы копания в чужом коде. GitHub Copilot Chat прямо на github.com - по сути - натуральный RAG по всему open source. На видео, кстати, пару моих недавних юз кейсов.

Как это работает

Заходишь на любой репозиторий, открываешь Copilot Chat и задаешь вопросы по этому репо. Но самое крутое - он может искать и анализиовать не только в текущем репо, но и по всему GitHub.

Реальные кейсы

Выбор библиотеки. Вместо того чтобы гуглить "best X library for Y", открывать десятки вкладок и сравнивать звездочки - просто спроси Copilot про активность проекта, количество issues, частоту релизов. Он соберет инфу и выдаст summary.

Разбор имплементации. Нужно понять, как в популярной библиотеке реализован retry с backoff? "In repo X, explain how the HTTP client handles retries and backoff, show the relevant functions and files". Copilot покажет конкретные куски кода и объяснит логику.

Поиск известных проблем. Перед интеграцией библиотеки полезно проверить, какие там баги висят. "List recent security-related issues for repo Y and summarize mitigations or patches" - и сразу видишь, стоит ли вообще связываться.

Понимание архитектуры. Залез в новый проект и не понимаешь, как оно вообще устроено? Copilot может объяснить структуру, основные компоненты и как они взаимодействуют еще до того как ты спулишь этого репо. Особенно круто для больших проектов.


И да, прямо в VS Code есть @github agent, а для других агентов есть Github MCP, но на практике это не то, часто удобнее и эффективнее юзать именно веб-версию.

Короче, если раньше разбор новой библиотеки занимал полдня прыжков по документации и исходникам, теперь базовое понимание получаешь за 10 минут диалога с Copilot. А потом уже целенаправленно копаешь глубже там, где нужно.

В разработке большая часть кода - open source проекты, которые живут, развиваются и часто плохо документированы, Copilot тут реально экономит время.

WaveBlender: Practical Sound-Source Animation in Blended Domains

Создает звуковые эффекты на основе входной анимации. И вроде бы даже без нейросетей. Но посмотрите-послушайте что вытворяет.

Использует метод конечных разностей во временной области (FDTD) и ускоряется с помощью GPU.

— синтезирует звуки для различных существующих физических источников звука: воды, модальных источников, тонких оболочек, кинематических деформаторов

— создаёт точечные источники для маленьких твёрдых тел

— работает надёжно при разных разрешениях

— оптимизирована для работы на GPU

— может быть в 1000 раз быстрее, чем предыдущие волновые решатели на CPU

Код

#video2sfx #foley #sfx #animation2sfx