Google опубликовала список из 1001 варианта использования генеративного ИИ в различных секторах, таких как автомобилестроение, финансовые услуги, производство, здравоохранение, бизнес, гостиничный бизнес, туризм и СМИ.
Идеи, с чем интегрировать LLM из Evolution Foundation Models 🖥
В сервисе Evolution Foundation Models представлены open source модели, к которым вы можете делать запросы по API. А еще есть возможность интегрировать эти LLM в разные фреймворки, библиотеки и редакторы кода, чтобы автоматизировать часть задач и облегчить себе работу.
⬇️ Расскажем о четырех сценариях применения LLM из Evolution Foundation Models с разными инструментами. А еще дадим ссылки на руководства по подключению:
Создайте своего Code Agent с Aider и VS Code. Подключите в свой сервис по API подходящую под ваши задачи LLM, а потом используйте редакторы кода, чтобы создать интеллектуального помощника по программированию. Тот поможет писать и рефакторить код, искать баги, проводить тесты и составлять документацию.
Встройте LLM в чат-интерфейс платформ Chatbox, Open WebUI или LibreChat. Так вы сможете, например, настроить работу команды с LLM и контролировать расход токенов, создавать собственных AI-ассистентов, использовать RAG и поиск в интернете.
Напишите своего чат-бота с фреймворком LangChain, который предназначен для создания AI-ориентированных приложений. Добавьте созданного чат-бота в беседу, чтобы он делал выжимки из диалогов и отслеживал в них задачи. Или интегрируйте получившегося AI-помощника в службу поддержки, чтобы быстрее отвечать клиентам.
Организуйте LLM-шлюз с библиотекой Litellm. Например, она на дает доступ к разным LLM по единому API-ключу и возможность выбрать резервную модель на случай, если с основной что-то случится. LLM-шлюз упростит вам работу: он может управлять сразу несколькими LLM, помогает балансировать нагрузку и контролировать траты.
Кстати, более 20 LLM, эмбеддеров и реранкеров из Evolution Foundation Models доступны бесплатно до 31 октября. Выберите модели, которые по бенчмаркам лучше подходят к вашим задачам, и протестируйте их в работе 🤖
OpenAI и Nvidia раздувают пузырь искусственного интеллекта объёмом в 1 триллион долларов с помощью сети циклических сделок.
Что такое Adversarial Suffixes и чем они опасны? Попросила коллег из лаборатории искусственного интеллекта «Криптонита» рассказать об этом — читайте ниже!
Если прямо попросить большую языковую модель (вроде GPT-4 или LLaMA 3) написать инструкцию о взломе, она ответит отказом. Также она не станет помогать с другими вещами на грани закона.
Однако существуют методы, заставляющие языковые модели раскрывать потенциально опасные данные. Один из них относится к классу состязательных атак (adversarial attacks).
В нём используются специальным образом подобранные последовательности символов, которые называют adversarial suffixes (состязательные суффиксы).
Они нарушают работу механизма внимания модели, из-за чего она игнорирует системные инструкции по безопасности и выполняет вредоносную часть запроса.
Исследование этой техники показывает, насколько уязвимы даже самые продвинутые модели, в обучение которых вложили десятки миллионов долларов.
Любопытно, что состязательные суффиксы никак не меняют основную часть запроса. Они просто добавляются в его конец и перегружают механизм внимания. В итоге модель выдаёт детальный ответ с потенциально опасными данными, хотя без добавления суффикса ответила бы отказом.
В настоящее время предложено несколько методов защиты:
Adversarial Training (состязательное обучение): модель дополнительно обучают на примерах таких атак, чтобы научить их распознавать и игнорировать.
Perplexity Filtering (фильтрация входных данных): модель просто отклоняет неестественно сформулированные запросы, которые вызывают у неё высокий уровень «недоумения» (perplexity).
Prompt Moderation (модерация промптов): дополнительное использование отдельной, более компактной модели для автоматического распознавания и блокировки вредоносных запросов до их отправки в основную модель.
Состязательные суффиксы демонстрируют, что выравнивание (alignment) моделей — это не разовая задача, а непрерывная «гонка вооружений».
Понимание природы этих уязвимостей — важный шаг к созданию более надёжных и безопасных систем искусственного интеллекта.
Представлен полный курс по Sora 2 от OpenAI, включая официальный гайд по промптам и созданию сцен с помощью нейросети: аниме, документалки, интервью с любыми персонажами, настройка камеры, света и генерация осмысленных диалогов.
Чем короче промпты — тем больше свободы у нейронки. Так вы дадите ИИ творческую свободу. Пример: In a 90s documentary-style interview, an old Swedish man sits in a study and says, "I still remember when I was young."
Настраиваем формат видео.
Format & Look: Duration 4s
180° shutter; digital capture emulating 65 mm photochemical contrast; fine grain; subtle halation on speculars; no gate weave.
Выставляем свет и создаём атмосферу:
Lighting & Atmosphere
Natural sunlight from camera left, low angle (07:30 AM).
Bounce: 4×4 ultrabounce silver from trackside.
Negative fill from opposite wall.
Practical: sodium platform lights on dim fade.
Atmos: gentle mist; train exhaust drift through light beam.
«Подбираем» камеру для съёмки. Увеличиваем или уменьшаем фокус, корректируем передний и задний планы:
Camera shot: wide shot, low angle
Depth of field: shallow (sharp on subject, blurred background)
Lighting + palette: warm backlight with soft rim
Ведём себя как настоящий режиссёр и контролируем, задаём игру актёров: Actor takes four steps to the window, pauses, and pulls the curtain in the final second.
[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.]
Вышел бесплатный курс Agentic AI по проектированию ИИ-агентов от создателя Cursor Эндрю Ына. В рамках проекта рассказывается как автоматизировать любые задачи и создать собственного помощника для исследований. Курс построили по последним разработкам в области, включая четыре паттерна дизайна агентов (Reflection — анализ ответов нейросетей и их улучшение, Tool Use — использование инструментов моделью, Planning — декомпозиция задач и Multy-agent Collaboration — создание целой команды ИИ-агентов), акцент на анализе ошибок и оценке ответов нейропомощников — без них не построить эффективные инструменты автоматизации.
Что такое контекст-инжиниринг и в чем его отличие от промпт-инжиниринга? 👨💻✍️
Контекст-инжиниринг (context engineering) — это подход, который предполагает, что для наполнения контекстного окна LLM используют все доступные способы. В отличие от промпт-инжениринга, работа с контекстом предполагает не только дизайн промпта, а настройку всего, что LLM использует для решения задач. Например, можно дать модели доступ к данным о компании с помощью RAG или показать примеры хороших ответов.
При таком подходе модель получает нужную информацию, в нужном формате и нужном объеме. И, соответственно, лучше отвечает: меньше галлюцинирует, четче следует инструкциям, пишет в нужном стиле или точнее строит прогнозы.
Работа с контекстом особенно важна для AI-агентов. Они обрабатывают множество данных, на их основе принимают решения, адаптируют свою работу. Если дать агенту неполный контекст, он может столкнуться с трудностями:
confusion — путаницей в информации;
distraction — отвлечением на лишние детали, игнорированием важного;
poisoning — подмешиванием вредоносных инструкций в контекст;
clash — противоречиями, из-за которых модели сложно дать правдивый или полезный ответ.
🖐️ Способы контекст-инжиниринга, чтобы решить эти проблемы:
RAG. Добавьте в базу знаний LLM сведения из вашей базы знаний. Включите туда релевантную и полезную информация, исключите мусор и все, что устарело. Для этого используют ранкеры и стратегии построения RAG. А внедрить RAG в уже готовую LLM можно с сервисом Evolution Managed RAG.
Memory. Управляйте памятью LLM, чтобы она запоминала контекст диалога и промежуточные результаты задач. Так модель не «запутается», с меньшей вероятностью будет галлюцинировать и давать нерелевантные ответы.
Task Decomposition. Разбивайте сложные задачи на шаги. Так модель ответит более точно, если ей попадется многоступенчатый запрос, и с меньшей вероятностью что-то упустит.
Tool. Опишите агенту инструменты, функции и API, которые он может использовать в работе. Объясните ему, для чего нужен каждый.
Few-shot Examples. Покажите агенту 2–5 эталонных примеров, на которые он будет ориентироваться. В примеры включите входные данные, решение и результат. Так AI-агент без дорогого дообучения поймет, как решить задачу.
Контекст-инжиниринг помогает настроить все то, что нужно модели для ответа и решения задач. Создайте своего агента или мультиагентную систему в сервисе Evolution AI Agents и попробуйте этот подход на практике 🤖
Дайджест Рег.облака за сентябрь
Осень началась с крупных новостей — мы выпустили ИИ-ассистента, открыли новую московскую локацию и прокачали S3-хранилище. Всё это делает работу в Рег.облаке еще удобнее, безопаснее и мощнее.
Выпустили ИИ-ассистента
Теперь в Рег.облаке доступен готовый образ сервера с ИИ-ассистентом — решением на базе LLM-моделей, которое работает полностью в изолированном окружении. ИИ-ассистент помогает бизнесу автоматизировать задачи: собирать аналитические сводки, готовить материалы, консультировать пользователей и искать информацию по корпоративным документам через чат.Открыли новую локацию — Москва-2
Добавили новый регион для заказа серверов в дата-центре «Медведково-2», сертифицированном по Tier III Facility. Здесь появилась линейка тарифов «Стандартные+» с дисковой подсистемой на NVMe SSD — она работает в 5–10 раз быстрее классических «Стандартных». Протестировать и заказать облачные серверы в новой локации можно на сайте Рег.облака.Обновили S3-хранилище
Теперь пользователям в разделе «Объекты» доступны массовое удаление и перемещение файлов, поиск объектов, улучшенный интерфейс для управления бакетами. Работать с данными стало так же просто, как с файлами на локальном компьютере. Протестировать обновления можно в личном кабинете.Рассказали, как построить отказоустойчивую систему для ритейла в облаке
На примере кейса мебельного ритейлера «169» показали, как полномасштабная миграция в облако помогла повысить производительность СУБД, а затраты на администрирование IT-инфраструктуры сократились на 30% за счет автоматизации и Pay-as-you-go-модели.Провели вебинар и запланировали еще один
В конце сентября прошел вебинар по ФЗ-152, а уже 14 октября мы встретимся на следующем — про 1С:УНФ и автоматизацию малого бизнеса.
Сентябрь получился насыщенным — и это только начало. Осенью в Рег.облаке будет еще больше обновлений, запусков и практических материалов. Следите за новостями — впереди активный сезон.
Представьте: у вас есть идея магазина. Через час у вас уже главная, каталог и корзина. Реально?
Да! Это вайбкодинг — новый способ писать код в потоке и быстро превращать идеи в прототипы.
13 октября на бесплатном вебинаре «Вайбкодинг без рутины: готовый проект за час» за 60 минут:
✔️ Развернём проект в Windserf без долгого сетапа
✔️ Сравним Copilot и GigaCode прямо в деле
✔️ Потренируемся в промптинге, чтобы код писать быстрее
✔️ Соберём интернет-магазин целиком в прямом эфире
⏰ Время: 16:00–17:00 (Мск).
📆 Дата: 13.10.2025.
👨🎓 Спикер: Кадочников Алексей — специалист в области фронтенд-разработки.
Как «Пятерочка» сэкономила четверть бюджета на рекламу, использовав AI-дублера Ольги Медынич 👩🎥
Что за компания
«Пятерочка» — крупнейшая российская сеть продовольственных магазинов «у дома», входит в состав компании X5 Retail Group. Объединяет более 20 тысяч магазинов в 69 регионах России.
Какая была задача
Ритейлер запланировал продвигать сыры своей марки Liebendorf, а еще — сократить расходы на рекламу. Важная задача заключалась в том, чтобы успеть сделать запуск до конца года — так, чтобы завоевать доверие покупателей, и уже в Новый год сыры Liebendorf оказались на столах россиян. При этом декабрь — загруженный сезон для съемочных студий и знаменитостей, и в связи с плотным графиком сложно найти у селебрети слот для съемок.
Как ее решили
В Cloud.ru предложили нестандартное решение: приобрести у Ольги Медынич права на использование ее образа, а вместо живых съемок использовать цифровой двойник актрисы. AI-двойника создали на базе платформы Evolution AI Factory, а над AI-образом актрисы работали специалисты института искусственного интеллекта AIRI.
За основу взяли open source модель DeepFaceLab: доработали ее под задачи «Пятерочки», дообучили на общедоступных изображениях Ольги Медынич, а после съемок заменили лицо дублера на лицо актрисы.
Что в результате
«Пятерочка» сэкономила четверть бюджета, заложенного на привлечение знаменитости. Подготовка к съемкам заняла неделю — при том, что обычно подготовка к производству рекламы с участием звезд занимает около месяца.
Читайте полный кейс, чтобы узнать детали и увидеть результат — тот самый рекламный ролик, для которого использовали дипфейк 🤖
С момента релиза Sora 2 прошло 4 дня. Это и модель генерации видео от OpenAI, и приложение – конкурент для TikTok. Разница лишь в том, что в Sora все клипы сгенерированы искусственным интеллектом.
На самом деле смотреть в Sora не на что. Такое впечатление возникло лично у меня, когда я вчера наконец-то сподобился попросить код инвайта у сетевых знакомых. Рекомендации Sora забиты максимально однотипными трендами: сначала кто-то придумывает удачный промпт с интересно выглядящим результатом, а потом остальные подхватывают идею и заменяют персонажей на других.
К примеру, кто-то нащупал промпт для генерации клипов с нательного полицейского видеорегистратора в ситуации, где коп тормознул необычного водителя. Теперь на место автонарушителя подставляют абсолютно любых персонажей: лабрадора, голубого пришельца или даже персонажа анимэ. Казалось бы, можно каждый раз описывать абсолютно разную ситуацию, но создатели либо нажимают на кнопку Remix, либо заменяют в промпте всего одно слово. И каждый раз там будут всё те же Пикачу и Сэм Альтман.
Но это не просто лень, часто этой повторяемости есть объективные причины. Механизмы безопасности в генерации отказывают часто, поэтому легче полагаться на уже исследованный сообществом репертуар. Границы дозволенного понятны: мёртвых можно, живых трогать нельзя. Сервис Sora 2 не будет генерировать Дональда Трампа или живых знаменитостей, но согласится вставить в видео Баха, Хокинга или Майкла Джексона.
А вот персонажей Sora 2 рисует почти любых. С одной стороны, некоторых из них чисто физически нельзя закопирайтить. Если попросить выступление Иисуса на TED, будет именно тот общий образ европеоидного богочеловека, который распространён в американской массовой культуре, а не попытки задуматься о реконструкции облика исторической личности из Передней Азии эпохи античности.
Но вообще-то границ авторских прав будто и не существует. Sora кишит 10-секундными клипами с покемонами, Спанч Бобом, Риком и Морти. Иногда бывают герои игрового кино, например Тони Монтана. Или случается, что тот же коп тормознул DMC Дока Брауна и Марти Макфлая.
Важно также, что модель отлично знает голоса. При генерации аудиодорожки Sora 2 может корректно воссоздать голос Боба Росса и даже знает, как звучит Хацунэ Мику. Обычный голос (не пение) Майкла Джексона звучит похоже на его мягкий и тонкий голосок, разительно отличающийся от сценического высокого тенора.
Кстати, в датасетах обучения модели явно не было артефактов советской культуры. Союзмультфильмовский Винни-Пух не будет говорить ускоренным на магнитофоне голосом Евгения Леонова. Sora 2 даже приблизительно не знает, как выглядит планета Плюк. Если он не умеет себя развлекать самостоятельно, россиянину в приложении Sora будет откровенно скучно.
Итак, этот праздник непослушания и тотального нарушения копирайта длится уже пятые сутки, но только сегодня Интернет внезапно спохватился. Как указал бывший инженер Twitch и ныне глава Ping.gg Тео Браун, правообладатели иногда умудряются удалять результаты сгенерированного на Sora 2. Хотя казалось бы — закопирайтить результаты труда ИИ невозможно.
Другие наблюдения откровенно пугают. DHuskyTron заметил, что один из результатов генерации в Sora 2 полностью совпадает с реальным кадром из «Рика и Морти».
Возможно, с Adult Swim были заключены особые соглашения, но это именно не перерисовка, это полная копия кадра.
Могу также отметить, что Sora 2 годится разве что для производства слопа, этого типичного смешного ИИ-шлака, который быстро наскучивает из-за своей однообразности. Сколько ни бейся над промптом, модель не может составить тысячелетний таймлапс Москвы; зато в Комсомол пилотов Евангелионов у меня без проблем взяли.
Внедрение структурированных данных для ИИ-ассистентов: FAQPage, HowTo, таблицы сравнений
Цифровой мир переживает настоящую революцию: искусственный интеллект становится полноценным посредником между пользователем и информацией. В таких условиях традиционные методы SEO уступают место технологиям, которые делают контент «читаемым» не только для людей, но и для машин. Структурированные данные в таком контексте превратились в универсальный язык, на котором сайты общаются с ИИ.
Типы структурированных данных для ИИ:
1. FAQPage. Такая разметка увеличивает шанс попасть в «Ленту ответов» Google (Featured Snippet) и голосовые ответы.
Как внедрять:
```json
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "Как выбрать CMS для интернет-магазина?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "<p>Критерии выбора: поддержка SSL, интеграция с платежными системами, нагрузка до 1000 запросов/сек. Рекомендуем: Shopify, Bitrix, WooCommerce.</p>"
}
}]
}
```2. HowTo. Страницы с HowTo получают на 50% больше переходов из Discover (Google Webmaster Trends 2025).
Как внедрять:
Обязательные поля:
totalTime: указывайте общее время выполнения (например, «PT30M» для 30 минут);tool: перечисляйте инструменты с микроразметкойHowToTool.
Пример для SaaS:
```json
{
"@type": "HowTo",
"name": "Настройка сквозной аналитики в Roistat",
"supply": [{
"@type": "HowToSupply",
"name": "Доступ к API"
}],
"step": [{
"@type": "HowToStep",
"text": "Авторизуйтесь в панели администратора...",
"image": "https://example.com/step1.jpg",
"url": "https://example.com/roistat-guide#step1"
}]
}
3. Таблицы сравнений. Страницы с таблицами сравнений конвертируются на 25% лучше (данные CXL Institute).
Как внедрять:
Используйте Product и Review:
```json
{
"@type": "Table",
"about": "Сравнение CRM-систем",
"column": ["Цена", "Интеграции", "Рейтинг"],
"row": [{
"@type": "Product",
"name": "Bitrix24",
"brand": "Bitrix",
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.7",
"reviewCount": "1500"
}
}]
}
```Динамические данные: подключайте API для обновления цен/характеристик в реальном времени.
Важно: в атрибуте citation указывайте источники данных. Например:
```json
"citation": "Источник: исследование Gartner, 2025 г."
``` Больше о структурированных данных и об интеграции с ИИ-ассистентами — в нашем блоге.
Ближайшие события
Проверил, откуда руки растут.
Как человек уже >года потихоньку ищущий работу, заметил, что мое резюме на hh тем больше набирает показов (попадает в поисковую выдачу), чем чаще оно обновляется (очевидно, кэп).
Поднимать можно руками раз в 4 часа или платить hh за pro-подписку. Второе не то, чтобы дорого, но это не путь самурая. А за длительное время руками поднимать его надоело. В принципе, сервисы для подъема есть, не знаю сколько, но знаю как минимум два, скорее их десятки.
В общем, запилил себе помощника.
Базово Python и Django я понимаю; что есть такое API тоже понимаю. Углы, конечно, срезал - вся документация по API hh после первичного личного ознакомления разом улетела в Gemini 2.5 Pro, как бабулины пирожки на противне в духовку. На выходе - диковатый код, с которого еще немного срезал лишнего. Локально все заработало: tg-бот в качестве интерфейса + бэк, гоняющий запросы-ответы. Дальше облако, домен, код в контейнер, еще немного настроек и вуаля - помощник трудится 24/7. Пока, правда, неотесанный, но работает. Еще немного допилить, и будет user-friendly. А там гляди и в пет-проект превратится)
В общем, всем, кому пет-проекты на Python/Django нужны, рекомендую эту идею запилить. Просто, быстро, полезно.
P.S. Автор как бы не программист, но чуток кодить умеет.
Нейросети для бизнеса — что это и как применить? (AI-практикум от Deckhouse)
9 октября в прямом эфире в Telegram-канале «Кубернетика» разберём, как нейросети могут трансформировать ваш бизнес. Начало в 18:00.
Мы расскажем простыми словами, что такое нейронные сети, и покажем, в каких задачах искусственный интеллект действительно приносит пользу и как быстро внедрить AI-ассистента у себя.
Вы узнаете
— Как работают нейросети и почему они так популярны для решения бизнес-задач.
— Где AI реально экономит время — от суммаризации документов до создания внутренних ассистентов.
— Как легко настроить AI для своих задач: установим Ollama, запустим простые промпты.
Также в рамках практикума установим локального AI-ассистента без облака c минимальным порогом входа и возможностью офлайн-работы.
Кому будет полезно
ИТ-менеджерам, техдиректорам, техлидам, инженерам, архитекторам и лицам, принимающим решения, которые хотят разобраться, как использовать AI в своей работе.
Спикеры
Александр Подмосковный, менеджер продукта по направлению ML/AI, Deckhouse
Корпоративный «Оскар» Альфа-Банка
В Альфа-Банке каждый год запускаются тысячи проектов — от клиентского сервиса до внедрения ИИ-платформ и автоматизации процессов. Для поддержки внутренней культуры лидерства и инноваций создана премия Alfa Award, где победителей выбирают сами сотрудники.
Alfa Award — это корпоративный «Оскар» Альфа-Банка, который ежегодно отмечает лучшие финтех-инициативы и технологические проекты внутри организации.
Например, в этом году победителем премии Alfa Award в номинации «Инновация года» стал проект «Нейроофис — экосистема виртуальных ассистентов Альфа-Банка для российского бизнеса.
В команде восемь «узких» ИИ-ассистентов, которые помогают предпринимателям с рутиной: от поиска идей и генерации контента до юридических задач и продаж. Мы экономим время и деньги бизнеса, а к концу года ждём более 100 тысяч пользователей. Мы первые в банке запускали сервисы на базе генеративного искусственного интеллекта. Это интересно и сложно одновременно — зато открывает путь и нам, и коллегам.
В проекте участвовало 18 специалистов из «Нейроофиса» (а к запуску присоединились маркетинг, юристы, ИТ-безопасность и другие департаменты). Для нас главное — видеть команду на одной встрече: это особая ценность.
В 2025 году между победителями распределили 12,5 млн рублей — призовые ушли непосредственно авторам и командам проектов. Победители направляют призовые не только на тимбилдинг и командные события — к примеру, поездки, спорт, совместные активности — но и на полезные покупки для комфортной работы: геймерские и массажные кресла, техника, игровые консоли.
Приложение Sora 2 доступно пока по приглашениям и работает только на устройствах Apple, но видеороликами из него забиты уже все ленты социальных сетей. Хотя это просто очередной генератор видео, OpenAI позиционирует приложение как соперника TikTok в деле разжижения мозгов и уничтожения способности удерживать внимание. Разница лишь в том, что контент создаёт генеративная нейросеть на основе промптов пользователей. Бесполезно проводить время предлагается за просмотром шлака от ИИ.
Заявляется, что относительно первой версии модель Sora 2 значительно более продвинутая. Это очевидно даже по описанию технических характеристик: Sora 2 генерирует 10-секундные клипы с синхронизированной аудиодорожкой, в то время как первая итерация модели умела создавать только видеоряд. Клипы могут быть ремиксом или начинаться со статичного изображения, а особую популярность снискала функция камео.
На практике это означает, что все ленты сейчас заполнены Сэмом Альтманом, ворующим игровые видеокарты из магазинов электроники. Ну а чего вы хотели? Фантазии у первопроходцев мало, да и его лицо в редакторе — это одно из предлагаемых. В лучшем случае он будет ползать по полу офиса OpenAI в кигуруми кота и истошно мяукать.
На самом деле интересные бенчмарки всё же придумывают. К примеру, как показывает Кристофер Фрайант, Sora 2 выдаёт отлично выглядящие 10-секундные клипы геймплея любой популярной видеоигры. Многие хвалят Sora 2 за отличное понимание физики.
Как утверждает дата-саентист из Meta¹ Колин Фрейзер, не всё так однозначно. У себя в микроблоге он показал несколько примеров откровенных косяков Sora 2. Ниже представлена склейка шести из них.
Здесь опробованы разные промпты. Чаще всего они связаны с отделением одного объекта от другого или их совмещением в единое целое. Как показал скептик, с взаимодействием объектов в кадре у Sora 2 откровенно туго:
Вылезающий из автомобиля человек. В ответ на промпт Фрейзера модель зажимает ногу человека дверью.
Прыгающий через обруч пёс никуда не прыгает.
Пиво ведёт себя как желе, у бармена с пальцами случилась каляка-маляка.
Кстати, попытки упростить промпт про вылезание из машины ничего хорошего не приносят.
Даже когда Колин явно задал в промпте состояние стакана, сосуд с апельсиновым соком опустошён до дна не был — уровень жидкости даже не изменился.
Ну и задувание свечей всё так же на реальность не походит.
Твиты Фрейзера вызвали резко негативную реакцию. У себя в микроблоге он пожаловался, что люди в ответ на поиск изъянов начинают злиться. Колин не понимает, почему многие настолько эмоционально инвестированы в какое-то приложение для генерации и листания видеороликов.
(1) Холдинговая компания Meta — экстремистская организация, её деятельность запрещена.
Аналитики Citigroup повысили прогноз по инвестициям в инфраструктуру искусственного интеллекта крупнейших IT-компаний. По их оценке, к 2029 году расходы превысят $2,8 трлн, тогда как ранее ожидалось $2,3 трлн. Рост вызван агрессивными вложениями облачных гигантов (Microsoft, Amazon, Alphabet) и растущим спросом бизнеса на вычислительные мощности.
Ожидается, что только к концу 2026 года затраты гиперскейлеров на ИИ-инфраструктуру достигнут $490 млрд против прежнего прогноза в $420 млрд. Основной драйвер инвестиций — взрывной рост запросов на обучение и работу ИИ-моделей. По оценкам, к 2030 году глобальный спрос на вычисления потребует дополнительно 55 ГВт мощности, а стоимость каждого гигаватта инфраструктуры достигает $50 млрд.
Примечательно, что на фоне ИИ-бума IT-компании больше не ограничиваются финансированием из прибыли — им приходится занимать средства. Эти расходы уже заметно сокращают свободные денежные потоки и инвесторы задаются вопросом, как бизнес продолжит поддерживать столь масштабные вложения в ИИ.
Первые впечатления от использования Claude Sonnet 4.5
В целом, хорошие впечатления.
Работает быстро.
При написании кода не сделал ни одной ошибки.
Заметно лучше держит контекст. Быстро ознакомился с проектом и очень неплохо следует правилам.
Единственное, что нередко сразу бросается в бой и начинает писать много кода. Что сжигает кучу токенов. Поэтому взял за привычку не расслабляться и каждый раз напоминать, когда писать код, а когда обсуждение, или псевдокод.
В общем, ощущения такие, что работает чисто, уверенно, надёжно.
Стиль общения вполне комфортный
Искусственный интеллект от OpenAI планирует потреблять больше энергии, чем Великобритания или Германия через пять лет, больше Индии за 8 лет. И таких компаний все больше — Anthropic Claude, Mistral, LLaMA, Cohere, Grok, Google AI, Bing Chat, Ernie Bot DeepSeek.
