Инструмент для озвучки, который звучит как настоящий голос — вышел Octave 2 от Hume AI.

Он умеет шептать, запоминать сленг и менять интонацию так, будто это живой человек. Можно создать уникальное звучание или клонировать уже знакомый голос, а затем вручную поправить произношение отдельных слов.

Модель работает на 11 языках, включая русский.

Бесплатно дают 20 минут в месяц — достаточно для любительской озвучки. Забираем по ссылке.

Пранки от Nano Banana: девушка привела домой ИИ-бездомного и этим едва не довела свою мать до инфаркта.

Тёмная сторона использования нейросетей.

Огненный дождь из падающих дронов обрушился на зрителей шоу в Китае.

Попытка соединить световые сцены с пиротехникой обернулась неудачей: массовый сбой отправил горящие аппараты в толпу, создав сюрреалистичную картину апокалипсиса.

Вот теперь киберпанк.

Пять лет назад на Reddit посмеивались над самой идеей «реалистичного видео, созданного по текстовому описанию».

Комментарий из 2020-го:

Это смешно. Видео, которые создаются по текстовой команде не появятся при нашей жизни, дружище — особенно в фотореалистичном виде. Разве что наши праправнуки когда-нибудь до этого доживут.

Прошло всего пять лет. Представьте, что будет ещё через пять.

Коротко об обстановке на IT-рынке.

Искусственный интеллект, который учится и рассуждает как мозг, перестаёт быть фантастикой — польский стартап Pathway показал модель Dragon Hatchling.

Обычные модели вроде ChatGPT работают по принципу: видят много текста → запоминают закономерности → выдают ответ по статистике. Dragon Hatchling устроена иначе. У неё связи между нейронами (маленькими вычислительными узлами) меняются прямо во время рассуждения. Если два узла часто активируются вместе, связь между ними укрепляется — как это происходит в мозге. Так сеть постепенно самоорганизуется и начинает искать смысл, а не просто повторять заученные шаблоны.

Пока это научная разработка, не продукт. Её нельзя использовать как ChatGPT — с ней нельзя просто поговорить или писать тексты.

Исследователи проверяют идею: может ли такая архитектура стать основой для будущих ИИ-систем, которые не просто выдают ответы, а понимают взаимосвязи и причины. Проще говоря, машины смогут не шаблонно отвечать на вопросы, а по-настоящему осмыслять задачи.

OpenAI выложили официальный гайд по созданию видео в Sora 2 — универсальный промыт-шаблон для генерации кинематографичных шедевров.

Просто подставьте свою идею в эту структуру:

[Описание сцены прозой простым языком. Опиши персонажей, костюмы, декорации, погоду и другие детали. Будь как можно более описательным, чтобы видео соответствовало твоему замыслу.]

Кинематография:
Кадр камеры: [композиция и угол съёмки, например: широкий план, уровень глаз]
Настроение: [общий тон, например: кинематографично и напряжённо, игриво и тревожно, роскошное ожидание]

Действия:
- [Действие 1: чёткое, конкретное движение или жест]
- [Действие 2: ещё один отдельный момент в клипе]
- [Действие 3: другое действие или реплика]

Диалоги:
[Если в кадре есть диалог, добавь короткие естественные реплики здесь или в списке действий. Делай их короткими, чтобы они уместились в длину клипа.]

Приятный бонус: здесь можно удалить вотермарки Sora 2.

Первый случай ареста за запрос в ChatGPT — в США 13-летнего школьника задержала полиция прямо на уроке.

Он спросил нейросеть: «Как убить друга посреди урока?» Школьная система мониторинга Gaggle засекла запрос и автоматически вызвала полицию. Судя по всему, запрос был сделан со школьного Wi-Fi.

Оказалось это была шутка. Парень хотел переслать абсурдный ответ приятелю, который его бесил.

Узбекистан сокращает 2141 чиновничью должность — их место займет искусственный интеллект.

Указ уже опубликован в национальной базе законодательства. Дедлайн: до 1 ноября 2025 года.

Больше всего позиций исчезнет в Налоговом комитете — 498, далее Министерство водного хозяйства — 224 должности. Их задачи возьмут на себя системы искусственного интеллекта и цифровизации, внедряемые в рамках указа.

Узбекистан стал первой страной, где сокращение чиновников прямо и официально обосновано внедрением искусственного интеллекта.

Стартап Figure показал третью версию своего человекоподобного робота — и это уже почти реальный домашний помощник.

У бота мягкая тканевая кожа и сверхчувствительные руки, которые ощущают прикосновения. Его научили мыть посуду, стирать и даже готовить еду.

По сути, Figure создал дворецкого будущего. Цену пока не называют. Момент, когда такие ребята будут стоять у нас на кухне, уже не за горами.

Драма в двух актах:

Акт I. Британия вводит закон, по которому без скана паспорта нельзя войти ни в один онлайн-сервис.

Акт II. Спустя несколько месяцев партнёр Дискорда, проверявший документы, становится источником утечки: в сеть попадают данные ~70 000 пользователей вместе с фото их паспортов.

Discord уверяет, что виноват не он, а подрядчик, и что реальные цифры меньше, чем заявляют хакеры. Но ирония в том, что всё это случилось из-за закона, который должен был повысить безопасность.

Появился сервис, который может добавить водяные знаки Sora на любое видео.

Вице-президент Apple исполняет паркур прямо во время презентации. Ведь такого не могло быть в реальности?

Изучаем принцип работы ChatGPT вместе с котиками

Новая вакцина от рака на наночастицах показала впечатляющие результаты: 88% вакцинированных мышей полностью отвергли рак.

А когда выздоровевших мышей повторно заразили через месяц, все без исключения снова победили болезнь.

Вакцина обучает иммунную систему распознавать раковые клетки и запоминать их. Организм получает инструкцию по уничтожению опухоли и больше никогда её не забывает. Но главный плюс в гибкости — вакцину можно быстро настроить под любой тип рака, просто загрузив в неё нужный материал из опухоли конкретного пациента.

Сейчас препарат готовят к испытаниям на людях. В случае успеха вакцина поможет людям с высоким риском рака по наследственности и тем, кто уже вылечился, чтобы болезнь не вернулась.​​​​​​​​​​​​​​​​

Заслуживают ли сгенерированные котики умиления?

Экономический пузырь: Bloomberg показали, как деньги в AI-индустрии циркулируют между одними и теми же компаниями, раздувая их капитализацию.

Деньги движутся по замкнутому контуру:

Nvidia инвестирует $100 млрд в OpenAI, взамен OpenAI покупает их чипы на миллиарды. Через неделю OpenAI заключает аналогичную сделку с AMD и становится крупным акционером. OpenAI договаривается с Oracle на $300 млрд для строительства дата-центров, Oracle на эти деньги покупает оборудование Nvidia. CoreWeave получает от Nvidia 7% акций и $6,3 млрд контракт, OpenAI вкладывает в CoreWeave $350 млн и заключает контракт на $22,4 млрд.

Проблема в масштабах. Совокупная стоимость всех соглашений OpenAI с Nvidia, AMD и Oracle может превысить $1 трлн. При этом OpenAI остается глубоко убыточной и не ожидает положительного денежного потока до конца десятилетия — AI-гонка стоит безумных денег.

Оценки компаний растут на основе взаимных инвестиций и контрактов, а не реальной прибыли от конечных клиентов.

Аналитики видят параллели с пузырем доткомов. Рано или поздно инвесторы захотят увидеть реальную отдачу, и тогда выяснится, что бОльшая часть триллионной капитализации существовала только в перекрестных сделках.​​​​​​​​​​​​​​​​