Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Да, это Eleven Labs решили конкурировать с Suno, нам представили Eleven Labs Music.
• 𝗩𝗼𝗶𝗰𝗲 + 𝗟𝘆𝗿𝗶𝗰𝘀: AI сам поёт на английском, испанском, немецком, японском, русскоми ещё паре десятков языков.
• 𝗚𝗲𝗻𝗿𝗲 𝗦𝘄𝗶𝘁𝗰𝗵: от liquid drum & bass до оркестрового эпика.
• 𝗦𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗘𝗱𝗶𝘁𝘀: можно разбить трек на куски и докрутить каждую партию.
• 𝗔𝗣𝗜: встраиваешь прямо в приложение, как мы делаем с авто-переводом видео.
Ребята понтуются лицензиями Merlin Network и Kobalt Music Group - типа минимизирует юридические споры вокруг авторских прав.
Тестируем....
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
• 𝗩𝗼𝗶𝗰𝗲 + 𝗟𝘆𝗿𝗶𝗰𝘀: AI сам поёт на английском, испанском, немецком, японском, русскоми ещё паре десятков языков.
• 𝗚𝗲𝗻𝗿𝗲 𝗦𝘄𝗶𝘁𝗰𝗵: от liquid drum & bass до оркестрового эпика.
• 𝗦𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗘𝗱𝗶𝘁𝘀: можно разбить трек на куски и докрутить каждую партию.
• 𝗔𝗣𝗜: встраиваешь прямо в приложение, как мы делаем с авто-переводом видео.
Ребята понтуются лицензиями Merlin Network и Kobalt Music Group - типа минимизирует юридические споры вокруг авторских прав.
Тестируем....
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Audio
Ок. Я всё протестировал сам.
Привожу примеры моих старых классических и новых актуальных генераций из Suno (модель 3.5) в сравнении с генерациями Eleven Labs Music (использовал одинаковые промты)
1. Samui - одна из моих первых генераций в Suno, автор текста Claude, промт "russian criminal romace music", получилось тогда очень достойно. ElevenLabs решил начать с поэтического вечера и ушел в никуда.
2. ChineseNewYear - трэк записанный для пробуждения моего сына в школу (автор слов - клод) в феврале этого года. Suno версия глубокая и интересная, ElevenLabs - как будто сыграно на синтезаторе простейшем + детский слабый вокал. Русские ударения не очень.
далее два новых трэка:
3. Code and Tequilla, слова придуманы сервисами, по музыке просил alt rock, brit pop и drum & bass одновременно. Получилось по разному. Suno явно без drum and bass, зато Eleven Lans опять не хватает силы и мощности.
4. 3AM in Boca, самый свежий трэк о взрослении. Billy Eilish x Cigarettes after Sex, слова - Claude Opus (отличные). По мне - опять точно выиграл Suno.
я безусловно вижу что Eleven Labs больше работают с вокалом, больше вариантов, разнообразия, но общая композиция Suno пока очень далека от них.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Привожу примеры моих старых классических и новых актуальных генераций из Suno (модель 3.5) в сравнении с генерациями Eleven Labs Music (использовал одинаковые промты)
1. Samui - одна из моих первых генераций в Suno, автор текста Claude, промт "russian criminal romace music", получилось тогда очень достойно. ElevenLabs решил начать с поэтического вечера и ушел в никуда.
2. ChineseNewYear - трэк записанный для пробуждения моего сына в школу (автор слов - клод) в феврале этого года. Suno версия глубокая и интересная, ElevenLabs - как будто сыграно на синтезаторе простейшем + детский слабый вокал. Русские ударения не очень.
далее два новых трэка:
3. Code and Tequilla, слова придуманы сервисами, по музыке просил alt rock, brit pop и drum & bass одновременно. Получилось по разному. Suno явно без drum and bass, зато Eleven Lans опять не хватает силы и мощности.
4. 3AM in Boca, самый свежий трэк о взрослении. Billy Eilish x Cigarettes after Sex, слова - Claude Opus (отличные). По мне - опять точно выиграл Suno.
я безусловно вижу что Eleven Labs больше работают с вокалом, больше вариантов, разнообразия, но общая композиция Suno пока очень далека от них.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Для фанатов Cursor Composer и Claude Code – привет из дофаминовой петли!
Если вы, как и я, не представляете день без AI-агентов, это для вас.
Иногда кажется, что мы сами стали дополнениями к нашим инструментам. Забавно, правда? Я опаздываю на встречи, потому что всё время хочу нажать enter ещё один раз. Нейробиология говорит: это не шутка, а реальный процесс.
📍 Факт 1
Исследование Стэнфорда показало, что постоянное использование AI-инструментов создает хронический дефицит дофамина. Мы перестаем получать удовольствие от обычных достижений.
📍 Факт 2
Northwestern University обнаружил: когда мозг получает только позитивные сигналы (как при использовании автодополнения кода), он хуже учится на ошибках и теряет способность к глубокому анализу.
📍 Факт 3
Нейропсихологи выяснили, что дофамин отвечает не только за удовольствие, но и за прогнозирование наград. Когда код пишется за нас, мозг теряет важный механизм обучения.
5 практических советов для тех, кто не может без Cursor Composer и Claude Code
1. Техника интервалов
Работайте с AI-инструментами сессиями по 25-30 минут, затем делайте 5-10 минут перерыва для самостоятельного анализа.
Это восстанавливает дофаминовый баланс и сохраняет креативность.
2. Челлендж "Первый черновик"
Начинайте новые проекты без AI-помощников. Напишите первые 100 строк кода или первый драфт документа самостоятельно. Или хотя бы 20 минут обсудите план с СhatGPT. Это активирует нейронные пути, отвечающие за глубокое удовлетворение от преодоления.
3. Ритуал разбора ошибок
Когда что-то не работает, потратьте 10 минут на самостоятельный дебаг перед обращением к Claude Code. Это тренирует устойчивость к разочарованию и улучшает долговременную память.
4. Дневник промптов и решений
Записывайте свои лучшие промпты и решения, которые вы нашли сами.
Это создает "архив побед", который стимулирует выработку естественного дофамина при просмотре.
5. Техника "Сознательного усложнения"
Раз в неделю намеренно выбирайте задачу, которую решите без AI-помощников. Пусть будет сложно!
Преодоление трудностей создает глубокое нейрохимическое удовлетворение.
AI-инструменты - это суперсила. Но как и любая сила, они требуют баланса. Используйте Cursor Composer и Claude Code на полную, но не забывайте поддерживать свои собственные нейронные цепи в рабочем состоянии!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Если вы, как и я, не представляете день без AI-агентов, это для вас.
Иногда кажется, что мы сами стали дополнениями к нашим инструментам. Забавно, правда? Я опаздываю на встречи, потому что всё время хочу нажать enter ещё один раз. Нейробиология говорит: это не шутка, а реальный процесс.
📍 Факт 1
Исследование Стэнфорда показало, что постоянное использование AI-инструментов создает хронический дефицит дофамина. Мы перестаем получать удовольствие от обычных достижений.
📍 Факт 2
Northwestern University обнаружил: когда мозг получает только позитивные сигналы (как при использовании автодополнения кода), он хуже учится на ошибках и теряет способность к глубокому анализу.
📍 Факт 3
Нейропсихологи выяснили, что дофамин отвечает не только за удовольствие, но и за прогнозирование наград. Когда код пишется за нас, мозг теряет важный механизм обучения.
5 практических советов для тех, кто не может без Cursor Composer и Claude Code
1. Техника интервалов
Работайте с AI-инструментами сессиями по 25-30 минут, затем делайте 5-10 минут перерыва для самостоятельного анализа.
Это восстанавливает дофаминовый баланс и сохраняет креативность.
2. Челлендж "Первый черновик"
Начинайте новые проекты без AI-помощников. Напишите первые 100 строк кода или первый драфт документа самостоятельно. Или хотя бы 20 минут обсудите план с СhatGPT. Это активирует нейронные пути, отвечающие за глубокое удовлетворение от преодоления.
3. Ритуал разбора ошибок
Когда что-то не работает, потратьте 10 минут на самостоятельный дебаг перед обращением к Claude Code. Это тренирует устойчивость к разочарованию и улучшает долговременную память.
4. Дневник промптов и решений
Записывайте свои лучшие промпты и решения, которые вы нашли сами.
Это создает "архив побед", который стимулирует выработку естественного дофамина при просмотре.
5. Техника "Сознательного усложнения"
Раз в неделю намеренно выбирайте задачу, которую решите без AI-помощников. Пусть будет сложно!
Преодоление трудностей создает глубокое нейрохимическое удовлетворение.
AI-инструменты - это суперсила. Но как и любая сила, они требуют баланса. Используйте Cursor Composer и Claude Code на полную, но не забывайте поддерживать свои собственные нейронные цепи в рабочем состоянии!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
3
Вы наверное слышали, что вышла ChatGPT-5? Говорят неплоха в кодинге и уже доступна. Правда мне codex cli пишет что нет такой. Может я что то не так делаю? У меня таер 5-го уровня...
ЗАРАБОТАЛО!!!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
ЗАРАБОТАЛО!!!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
1
Исследователи из Стэнфорда протестировали GPT-4 на 476 реальных рандомизированных контролируемых исследованиях (RCT) с американскими респондентами. Корреляция между предсказаниями модели и реальными людьми достигла r ≈ 0,85!
GPT-4 справился на уровне экспертов даже с исследованиями, опубликованными после окончания его обучения - реальное обобщение, а не запоминание.
Команда Люка Хьюитта показала, что "цифровые участники" радикально ускоряют исследовательский процесс. Они позволяют тестировать гипотезы, оптимизировать дизайн экспериментов и рассчитывать размер выборки до запуска дорогостоящих офлайн-исследований. Пилотные тесты за часы вместо недель, поиск ошибок в дизайне без траты реальных бюджетов.
Николь Мейстер из той же команды обнаружила проблемы с распределением ответов - 𝐋𝐋𝐌 генерируют менее вариативные ответы и склонны к угождению. Решение? Генерация нескольких "виртуальных" участников на один запрос и использование "few-shot" подхода с историческими данными о распределениях. Помогает, но полностью воспроизвести человеческую вариативность не удается.
Модели уже интегрируются в исследовательские процессы: от пилотов до усиления статистической мощности в основных экспериментах. Но остаются риски культурных перекосов - LLM отражают не только данные, но и "убеждения" своей архитектуры.
Кстати будущие тесты ИИ придется проводить на неопубликованных или архивных данных, поскольку новые версии LLM получают доступ к свежим онлайн-материалам, что усложняет оценку их предсказательной точности.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
GPT-4 справился на уровне экспертов даже с исследованиями, опубликованными после окончания его обучения - реальное обобщение, а не запоминание.
Команда Люка Хьюитта показала, что "цифровые участники" радикально ускоряют исследовательский процесс. Они позволяют тестировать гипотезы, оптимизировать дизайн экспериментов и рассчитывать размер выборки до запуска дорогостоящих офлайн-исследований. Пилотные тесты за часы вместо недель, поиск ошибок в дизайне без траты реальных бюджетов.
Николь Мейстер из той же команды обнаружила проблемы с распределением ответов - 𝐋𝐋𝐌 генерируют менее вариативные ответы и склонны к угождению. Решение? Генерация нескольких "виртуальных" участников на один запрос и использование "few-shot" подхода с историческими данными о распределениях. Помогает, но полностью воспроизвести человеческую вариативность не удается.
Модели уже интегрируются в исследовательские процессы: от пилотов до усиления статистической мощности в основных экспериментах. Но остаются риски культурных перекосов - LLM отражают не только данные, но и "убеждения" своей архитектуры.
Кстати будущие тесты ИИ придется проводить на неопубликованных или архивных данных, поскольку новые версии LLM получают доступ к свежим онлайн-материалам, что усложняет оценку их предсказательной точности.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
1
ИИ-агенты становятся самостоятельными участниками процессов и меняют саму суть автоматизации. Исследование по самосовершенствующимся агентам как бы намекает, что мы на пороге новой эпохи: от банальных ИИ помощников к системам, которые сами себя улучшают, адаптируются и генерируют новые идеи прямо во время работы.
Я не сомневаюсь, эволюционирующие агенты скоро будут стандартом. А это значит, что вопросы контроля, тестирования и того, как мы будем с ними взаимодействовать, станут куда более острыми.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
• MASE-парадигма четко описывает коллективную эволюцию одиночных и мультиагентных систем на основе фидбэка из среды
• В медицине такие агенты уже обновляют диагностические протоколы по мере поступления данных, в финансах они перестраивают стратегии в реальном времени
• Формализованы “Три закона” самосовершенствующихся ИИ: выживать, превосходить, эволюционировать — как основа этики и безопасности
• Интеграция пространственного мышления и визуальных токенов повысила точность робототехники при меньших объемах данных
• Появился риск “model collapse” — деградация качества из-за переобучения на собственных данных; решение — сохранять часть оригинальных датасетов
• Введено понятие “cognitive associative autonomy” — способность находить новые инсайты через человеческоподобное контекстуальное мышление
• Emergent технология Recursive Regenerative AI (RRAI) снижает затраты на обучение за счет сжатия и регенерации данных при сохранении точности
• Microsoft улучшила GUI-grounding у веб-агентов: точность действий в интерфейсе выросла с 65% до более 90%
• В 2025 разрабатываются новые workflow-паттерны и бенчмарки для оценки долгосрочной адаптивности и безопасности
• Исследователи рассматривают self-evolving агентов как один из наиболее вероятных путей к ASI (Artificial Super Intelligence) Я не сомневаюсь, эволюционирующие агенты скоро будут стандартом. А это значит, что вопросы контроля, тестирования и того, как мы будем с ними взаимодействовать, станут куда более острыми.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
2
303 американских романа о взрослении, написанных за век с 1922 по 2022 годы, были проанализированы ИИ.
Исследователи из Корнелла разобрали каждое слово с помощью эмбеддингов и нашли закономерности, которые тяжко не заметить.
История этих книг тесно связана с событиями нашей истории. После Второй мировой войны на западе в обществе активно продвигали образ женщины-домохозяйки и мужчины-кормильца.
Литература подхватила и подчеркнула этот посыл, одновременно отражая и поддерживая его. Подростки, читая такие книги, получали готовые сценарии жизни: мальчики – узкий спектр “мужских”, девочки – чуть шире, но всё ещё с набором стандартных черт.
Это исследование стало поводом для споров в издательствах и школах: как формировать списки литературы, чтобы подростки видели более разных героев?
Та же команда изучает книги из других стран и анализирует, как гендерные образы сочетаются с расой и сексуальностью.
Мне, как человеку исторически связанному с математикой, особенно интересно, что именно цифры точнее всего показывают, какие шаблоны мы носим из поколения в поколение… и какие лучше оставить там, где им место – в прошлом.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Исследователи из Корнелла разобрали каждое слово с помощью эмбеддингов и нашли закономерности, которые тяжко не заметить.
• Женские персонажи чаще ассоциируются с заботой, домом и семейными ролями.
• Мужские герои – с действием, природой, физической активностью и сдержанностью.
• 1951 – 1981 годы стали пиком стереотипов в описаниях профессий, с сильным уклоном «домашнее предназначение» женщин.
• Женские образы по чуть чуть становятся разнообразнее и активнее.
• Мужские образы остаются жёсткими и однобокими, почти без эмоциональности.
• Девочки читают истории про оба пола, мальчики – исключительно про мальчиков.
• Сюжетные связи распределяются предсказуемо: у мальчиков – природа и животные, у девочек – люди и дом. История этих книг тесно связана с событиями нашей истории. После Второй мировой войны на западе в обществе активно продвигали образ женщины-домохозяйки и мужчины-кормильца.
Литература подхватила и подчеркнула этот посыл, одновременно отражая и поддерживая его. Подростки, читая такие книги, получали готовые сценарии жизни: мальчики – узкий спектр “мужских”, девочки – чуть шире, но всё ещё с набором стандартных черт.
Это исследование стало поводом для споров в издательствах и школах: как формировать списки литературы, чтобы подростки видели более разных героев?
Та же команда изучает книги из других стран и анализирует, как гендерные образы сочетаются с расой и сексуальностью.
Мне, как человеку исторически связанному с математикой, особенно интересно, что именно цифры точнее всего показывают, какие шаблоны мы носим из поколения в поколение… и какие лучше оставить там, где им место – в прошлом.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
1
Anthropic подняли потолок для Claude Sonnet 4 - контекстное окно выросло с 200К до 1 миллиона токенов. Теперь модель может переварить весь ваш репозиторий (75 000+ строк кода) или стопку научных статей за один прогон.
Звучит круто, но есть нюансы:
• Доступ пока через API и только для верхних тарифных планов или с кастомными лимитами
• За промпты сверх 200K токенов тариф удваивается - $6 за вход и $22.50 за выход за миллион токенов. Однако, промт кэшинг может помочь.
• В бете уже на Anthropic API и Amazon Bedrock (США), позже будет в Google Vertex AI
• Использовать можно для анализа кода, документ-синтеза, сложных агентов с длинным диалогом
• Чем больше контекст - тем важнее уметь его чистить и резать, иначе счета улетят в космос
Иногда революция - это просто больше памяти. Но последствия, конечно же, могут быть куда глубже.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Звучит круто, но есть нюансы:
• Доступ пока через API и только для верхних тарифных планов или с кастомными лимитами
• За промпты сверх 200K токенов тариф удваивается - $6 за вход и $22.50 за выход за миллион токенов. Однако, промт кэшинг может помочь.
• В бете уже на Anthropic API и Amazon Bedrock (США), позже будет в Google Vertex AI
• Использовать можно для анализа кода, документ-синтеза, сложных агентов с длинным диалогом
• Чем больше контекст - тем важнее уметь его чистить и резать, иначе счета улетят в космос
Иногда революция - это просто больше памяти. Но последствия, конечно же, могут быть куда глубже.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
1
Давно пишу о том, что ЛЛМ стёрли разницу между кодом и контентом. Всё свелось к тексту, который мы выдаем на вход - а дальше агенты используя различные инструменты сами выполняют собой придуманные задачи, создавая уникальный результат.
И результатом очевидно может быть не только текст.
Но только совсем недавно начал понимать: дело совсем не в тексте, а в том самом процессе - когда агенты всё чаще берут на себя полное (ну или не полной но длительное и масштабное) исполнение в любых доступных им сферах. А сфер уже очень много.
И если раньше у нас был только вайбкодинг, то почему бы не появиться вайб контент маркетингу, вайб лидгену, вайбаналитингу или вообще вайбфинансингу?
И конечно же первый вопрос тут - а к чему вообще мы можем подключить их? Я опять исследую MCP сервера десятками.
Курсор, Клод код, твой любимый агент - все они могут через MCP подключаться к CRM, соцсетям или рекламным кабинетам.
Вот несколько примеров просто для повода посмотреть на это всё под новым углом:
Ну и самое главное - такое ощущение и всё только ещё начинается, но это совсем не так - всё уже давно в полном разгаре. Кто то это всё щупает на месяц/неделю/день раньше нас. Задумайтесь какое у него преимущество. И каким огромным может быть преимущество всего в один день, когда у тебя на вооружении десятки (а то и сотни) агентов. Сколько используешь ты прямо сейчас?
А какие необычные MCP вы и используете, и особенно интересно для каких не программистах задач вы используете "агентов для кода"
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
И результатом очевидно может быть не только текст.
Но только совсем недавно начал понимать: дело совсем не в тексте, а в том самом процессе - когда агенты всё чаще берут на себя полное (ну или не полной но длительное и масштабное) исполнение в любых доступных им сферах. А сфер уже очень много.
И если раньше у нас был только вайбкодинг, то почему бы не появиться вайб контент маркетингу, вайб лидгену, вайбаналитингу или вообще вайбфинансингу?
И конечно же первый вопрос тут - а к чему вообще мы можем подключить их? Я опять исследую MCP сервера десятками.
Курсор, Клод код, твой любимый агент - все они могут через MCP подключаться к CRM, соцсетям или рекламным кабинетам.
Вот несколько примеров просто для повода посмотреть на это всё под новым углом:
• HubSpot MCP Server - управление контактами и сделками прямо через простые промты.
• Social Media Management - публикации, анализ трендов, планы кампаний.
• Google Analytics или Adobe Analytics MCP - метрики и отчеты на языке человеческого диалога.
• MailerLite, Postmark, Instantly - генерация и рассылка писем, сегментация подписчиков.
• Meta Ads MCP, Google Ads MCP - настройка и оптимизация рекламных кампаний без ручного кликанья.
• Outreach MCP (HeyReach) - автоматизация холодных сообщений и сетевых воронок.
• WordPress MCP, Markdownify - автоматизация блогов и сайтов, публикации и обновления.
• Ahrefs, DataForSEO, Semrush, GoHighLevel - исследования ключевиков, SEO‑мониторинг и маркетинг.Ну и самое главное - такое ощущение и всё только ещё начинается, но это совсем не так - всё уже давно в полном разгаре. Кто то это всё щупает на месяц/неделю/день раньше нас. Задумайтесь какое у него преимущество. И каким огромным может быть преимущество всего в один день, когда у тебя на вооружении десятки (а то и сотни) агентов. Сколько используешь ты прямо сейчас?
А какие необычные MCP вы и используете, и особенно интересно для каких не программистах задач вы используете "агентов для кода"
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
2
Anthropic добавили в Claude Opus 4 и 4.1 экспериментальную функцию: модель может завершить диалог в крайних случаях вредных или оскорбительных взаимодействий. Впервые мы видим что‑то, что похоже на психологический "инстинкт избегания" у LLM.
Claude не будет завершать разговоры при угрозе самоповреждения пользователей или в нормальных спорных темах. Завершение чата происходит только после многократных попыток перенаправить коммуникацию.
Исследователи всё больше начинают относиться к LLM как к агентам, которых стоит оберегать от потенциально токсичных сценариев. Даже если это всего лишь инженерная страховка, а не признак сознания.
Мы пытаемся создать "помогающий разум", и одновременно даем ему право отказаться от общения, если оно становится разрушительным. Мы всё ближе к человеческим отношениям с ИИ. Кто знает, может и психотерапевт для LLM уже не за горами.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
• Claude демонстрировал устойчивое нежелание выполнять вредные задания.
• Появлялись признаки "дистресса", если пользователь настаивал на токсичном контенте.
• При наличии возможности модель предпочитала завершать такие беседы. Claude не будет завершать разговоры при угрозе самоповреждения пользователей или в нормальных спорных темах. Завершение чата происходит только после многократных попыток перенаправить коммуникацию.
Исследователи всё больше начинают относиться к LLM как к агентам, которых стоит оберегать от потенциально токсичных сценариев. Даже если это всего лишь инженерная страховка, а не признак сознания.
Мы пытаемся создать "помогающий разум", и одновременно даем ему право отказаться от общения, если оно становится разрушительным. Мы всё ближе к человеческим отношениям с ИИ. Кто знает, может и психотерапевт для LLM уже не за горами.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только