Закреплено
Искусственный интеллект
5 734 поста
•
11 896 подписчиков
0 просмотренных постов скрыто
США хотят проверять ИИ-модели перед релизом - так Mythos напугал спецслужбы
Администрация США собрала руководителей ИИ-компаний на закрытую встречу и предложила им отдавать свои новые ИИ-модели на проверку за 90 дней до релиза - с участием АНБ и Минобороны. Звучит мягко, но за столом сидели АНБ, Пентагон и Управление кибербезопасности - так что «добровольность» тут довольно условная.
Компании тут же начали торговаться и хотят сократить срок до 14 дней, потому что 3 месяца простоя в гонке AI - это целая вечность.
Поводом для срочных правил стала Mythos от Anthropic - на закрытых тестах модель сама нашла и использовала уязвимости нулевого дня. После такого спецслужбы решили, что выпускать нейросети без предварительной проверки больше нельзя, и предложили 90-дневное окно тестирования.
Показать полностью
1
GPU сервер для AI
В общем, я занимаюсь AI и архитектурой их работы. Не чат-ботики и прочая шаблонная и красивая херня по ютубику, а разработка и обучение адаптеров и моделей, агентная работа, локальный инференс, архитектура взимодействия разных моделей и систем и прочее жутко непонятное, но красивое и умное. И для работы и лаборатории мне необходим сервер с хорошим GPU и почасовой оплатой-удовольствие весьма недешевое, никто мне за это не платит (рынок сейчас странный: полно выпускников курсов, ютуба и адептов ChatGPT, которые сломали ценник на любые AI-решения. Поэтому ищу VPS сервер для себя. Я именно проектирую и делаю, собирая под задачу "движок" и обучая "мозги". Это сложнее, качественнее результат и менее востребовано, намного менее, но, думаю, в будущем подобная хайп-деградация заставит рынок измениться).
Я пробовал таймвеб в начале работы и обучения-но на нем практически нереален локальный инференс. Нет GPU. В остальном более менее норм.
Сейчас на reg.ru. В целом все почти нормально, кроме техподдержки. Плюс-проблемы решаются. Не было ни одной нерешенной. Минус-дооооолго... Утром на сервак-а он все, не але. Пишешь заявку-полчаса-час до приема заявки, а вот сколько будут делать-хз. Мне везло, в течении суток, но в 8 хотеть начать работу а реально получить доступ в 16 часов-так себе удовольствие. Они честно по телефону предупредили что сроки обработки заявок-до недели, большая нагрузка. А гроши то капают. И не нравится что сервер без оплаты живет всего сутки. Допустим, сейчас я не смог утром оплатить (не поступили на счет средства), отдел биллинга работает пн-пт, и как итог-скорее всего сервер и все что на нем удалится. Техподдержка по телефону (14 минут слушал гудки) пообещала посодействовать, но без гарантий. Обидно, с учетом резервной копии день работы отвалится точно, делать заново, плюс два дня нах ненужных выходных. Несерьезно как-то. Предложил помочь с решением проблемы такой обработки задач-но думаю проигнорят.
В общем вот. Если кто знает хороший ГПУ VPS с почасовой оплатой, в РФ (очень хорошо будет с картами RTX 3090 и\или 4090, 5090, A6000. Ну и с другими не проблема, танцы с бубном заставят работать) и адекватной поддержкой-поделитесь пожалуйста ссылочкой.
P.S. Заранее спасибо. Если хотите просто поболтать о железках или AI — тоже милости прошу, но в приоритете новый стабильный сервер. Задолбало быть цифровым цыганом без адекватного места жительства)
P.P.S. Генерация с текстом пока херово решаемая задача и не моя специализация. Поэтому как-то так)
P.P.S. Касаемо reg.ru: сейчас пришло уведомление что моя заявка по проблемам с биллингом взята в работу. Ура!!! Может сегодня сделают. Хоть у них и выходной. Но все равно ооооочень доооооолгоооо.
Показать полностью
1
В США продавали ИИ-подслушку через Alexa и Google. Оказалось — просто перепродавали email-базы
"Жутко? Конечно. Отлично для маркетинга? Определенно" (Creepy? Sure. Great for marketing? Definitely) — эту фразу о собственном продукте написала на своем сайте американская медиакомпания Cox Media Group. Не журналист в разоблачительной статье, не критик. Сама компания, в маркетинговых материалах для рекламодателей.
Продавали они сервис под названием Active Listening — "активная прослушка". Идея, по их же словам, такая: ИИ ловит разговоры людей рядом со смартфонами и умными колонками, в реальном времени определяет, кто из них прямо сейчас обсуждает товар или услугу, и направляет на этих людей таргетированную рекламу. То есть та самая байка про "телефон меня подслушивает" — но не как страшилка, а как продукт. Прайс-лист, договор, оплата.
Чтобы вы понимали уровень обещаний — слоган звучал так: "Не просто знайте, что они ищут. Знайте, о чем они говорят". Когда потенциальные клиенты-рекламодатели спрашивали, как именно это работает, продавцы переходили в режим конкретики и спрашивали в ответ: "Где вы хотите, чтобы мы слушали?". И называли платформы — Alexa, Google, Samsung, OpenTable. Выбирайте источник, как блюдо из меню.
Малый бизнес в США это покупал. Местные стоматологи, авторемонтники, рестораны платили за "ИИ, который ловит разговоры".
А потом пришла Федеральная торговая комиссия США (FTC) и проверила, как это работает технически. Оказалось — никак. Никакого аудио компания не собирала, никакой ИИ ничьи разговоры не анализировал. Cox Media Group тупо покупала у брокеров данных готовые email-списки, перепаковывала их и продавала рекламодателям с большой наценкой как "результаты работы ИИ-подслушки".
То есть продукт был не "подслушка через Alexa", а доверчивый рекламодатель, готовый поверить в подслушку через Alexa.
Cox Media Group заплатит $880 тысяч штрафа. Двум партнерам — MindSift и 1010 Digital Works — выписали еще по $25 тысяч. "Мало того что продукт не делал того, что они заявляли, они еще и врали клиентам про согласие потребителей на этот сервис, хотя очевидно, что такого согласия не было", — прокомментировал директор отдела защиты прав потребителей FTC Кристофер Муфарриж.
Заметьте — штраф не за слежку. Слежки не было. Штраф за рекламу слежки. То есть рынок дошел до стадии, на которой "мы вас тайно подслушиваем с ИИ" звучит для рекламодателя не как красная линия, а как уникальное торговое предложение. Настолько привлекательное, что под него можно продавать вообще что угодно — хоть базы из 2015 года.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
Показать полностью
У ИИ появилась виртуальная совесть
Anthropic добавила в Claude механизм, который работает буквально как совесть - модель вызывает внешнюю функцию, чтобы свериться с этическими ограничениями, прежде чем ответить.
Разрабатывали штуку вместе с философами и теологами, и на тестах Claude начал сам обращаться к ней перед сомнительными "по его мнению" командами.
На внутренних тестах модель начала сама обращаться к инструменту перед выполнением потенциально опасных команд - то есть нейросеть буквально научилась сомневаться. Так что, теперь у Claude есть совесть - правда, не встроенная, а в виде внешней функции.
Starbucks отказалась от ИИ для инвентаризации после 9 месяцев использования
Starbucks отказалась от ИИ-инструмента, который сотрудники кофеен использовали, чтобы автоматизировать процесс инвентаризации на складах, пишет Reuters со ссылкой на источники и внутренние документы компании.
Его использование было инициативой гендиректора Starbucks Брайана Никкола — он связывал «хроническую проблему» нехватки товаров в заведениях сети с падением продаж, отмечает издание. С сентября 2025 года инструмент Automated Counting работал во всех кофейнях Starbucks в Северной Америке.
Сотрудники сети должны были подносить планшет к полкам с сиропами, молоком и другими продуктами для напитков, а приложение автоматически сканировало их с помощью лидаров и камеры. Но оно часто ошибалось, неправильно маркировало товары, путало их между собой или вовсе не замечало.
При этом о проблемах ИИ стало известно в феврале, но отказались от него только недавно.
Показать полностью
Цукерберг записывает действия сотрудников для обучения ИИ - а потом увольняет 8000
Слитое аудиосообщение Цукерберга раскрыло план Meta - они будут обучать ИИ-агентов прямо на компьютерных сессиях сотрудников, записывая клики, движения мыши и код.
Практически одновременно компания объявила о сокращении 8 000 человек - совпадение настолько красноречивое, что его даже комментировать неловко.
В Meta внедрили инструмент Model Capability Initiative, который записывает каждый клик, нажатие клавиши и иногда делает скриншоты экранов сотрудников - всё для обучения ИИ-агентов. А Цукерберг уже заявил менеджерам, что сотрудники Meta умнее среднего разметчика данных, поэтому обучать ИИ надо прямо на их действиях.
Логика железная - сначала выжимаешь из людей максимум знаний для модели, потом сокращаешь 8 000 человек. Марк Цукерберг называет это конкурентным преимуществом.
Показать полностью
1
Рост на 85% — а инвесторам мало. Как отчет Nvidia стал зеркалом ИИ-индустрии
Nvidia опубликовала отчет за 1-й квартал 2027 года (календарно это февраль-апрель 2026). ЦВыручка год к году выросла на 85% и составила рекордные $81,6 млрд – при этом 92% заработанных денег пришлись на сегмент дата-центров. Когда-то компания была известна игровыми видеокартами, теперь сегмент трудно назвать даже второстепенным.
На 2-й квартал Nvidia прогнозирует еще рекорд – $91 млрд. Акции после объявления рекордных результатов… отреагировали вяло, а сначала даже упали на 1,5%.
Почему?!
До публикации отчета свои прогнозы по выручке на 2-й квартал опубликовали инвесторы. Консенсус аналитиков банков составил $86–87 млрд. Но есть еще whisper number (закулисный шепот) – цифра, на которую ставят инвестиционные фонды. И она была $89–90 млрд – примерно столько же, сколько заявила Nvidia.
Впечатляющие цифры Nvidia для инвесторов оказались лишь в коридоре их ожиданий. Отсюда и вялое движение курса акций. И главное: компании надо ставить рекорд за рекордом просто для того, чтобы соответствовать ожиданиям.
А это будет не просто. Если прочесть весь отчет и комментарии, то перед нами разворачивается настоящее зеркало ИИ-индустрии, с рекордными ожиданиями и возможными проблемами. Вот самое интересное.
– 60% выручки Nvidia приходится на четырех клиентов. Компания не раскрывает имена, но вероятно это Microsoft, Amazon, Google и экстремистско-запрещенная Meta. Параллельно Nvidia сама вкладывает огромные суммы в клиентов: $30 млрд в OpenAI, $10 млрд в Anthropic – всего около десятка компаний.
Аналитики сравнивают это с vendor financing эпохи доткомов – тогда Nortel и Lucent давали клиентам кредиты на покупку своего оборудования, а потом все схлопнулось. Nvidia также финансирует покупателей, создавая устойчивый спрос – но если одно звено цепочки сломается, рухнуть может все.
– Финансовый директор компании Колетт Кресс заявила об ожиданиях в $1 трлн выручки от Blackwell + Rubin (чип следующего поколения) до конца 2026 года, под что компания забронировала обязательства на $119 млрд у TSMC и других подрядчиков.
– Еще интересный факт: быстрее всего растет сегмент сетевого оборудования ($14,8 млрд за квартал, +199% год к году). Nvidia сегодня – не просто поставщик видеокарт, а производитель оборудования для целых дата-центров.
Компания уже сейчас продает будущее ценой в 1 триллион долларов. Это амбициозные планы в духе всей ИИ-стройки – но если что-то сломается, то падать будет очень больно. А шансы упасть есть.
Во-первых, я уже писал, что Китай фактически закрыл для Nvidia рынок, сделав ставку на свои ускорители и инфраструктурную независимость. Уже второй квартал компания показывает рекорды без китайцев, но пространства для маневра меньше.
Во-вторых, о независимости думают и главные клиенты. У Google есть очень успешные TPU-ускорители, Amazon развивает Trainium, OpenAI работает над чипом вместе с Broadcom.
Наконец, в третьих, у любой золотой лихорадки есть финал. Четыре крупнейших инфраструктурных компании США (Alphabet, Meta*, Microsoft, Amazon) заложили на 2026 год капитальные расходы в $700 млрд – в два раза больше, чем годом ранее. Компании активно занимают в долг – и не факт, что дальше смогут наращивать темпы.
Плюс “физическая” сторона – уже сейчас стройки некоторых дата-центров буксуют, упираясь где в энергетику, где в регуляцию. Нельзя исключать и “черного лебедя”: Сэм Альтман как-то предупреждал, что в определенный момент ИИ-компании могут создать технологию, которая сделает нынешние ускорители ненужными.
Я не пытаюсь нагнать страха – наоборот, уверен, что ИИ прямо сейчас становится инфраструктурой, в которой крутятся огромные деньги. Но индустрию еще ждут потрясения, которые уронят многих. И Nvidia, как самой “толстенькой”, падать будет больнее других.
Пока гиганты выясняют, кто кому платит и чьи ускорители выживут — на Boosty я разбираю, как пользоваться ИИ уже сейчас: техники промптинга, ИИ-агенты, рабочие сценарии.
Самое время подписаться!
Показать полностью
Как сделать свой портрет с помощью ИИ — чтобы действительно было похоже
За последние пару недель я сгенерировал несколько тысяч ИИ-портретов — себя, друзей, родственников и даже случайных людей из интернета. Мне было интересно разобраться, как выстроить этот процесс так, чтобы нейрофотки получались похожими на человека.
Короче, я потратил около $200 на эксперименты и вроде как нащупал адекватный способ.
Нам понадобится:
ChatGPT с платной подпиской (бесплатный не годится, он тупой). Можно заменить на Nano Banana (тоже платную), но она показала себя похуже.
Несколько своих фотографий с разных ракурсов, снятых при хорошем освещении
Фотография-референс, которую мы будем воссоздавать. Например, вы увидели в Пинтересте клевый портрет и хотите себе такой же.
Есть альтернативный вариант для тех, кто не хочет заморачиваться с оформлением подписки на сервис, который не принимает оплату из России, о нем расскажу в конце.
Сразу покажу пару примеров, что получается — а вы решайте, устраивает вас такое качество или нет. Если да — читайте дальше, я расскажу, как это делается.
Это все ии-портреты, настоящих фоток тут нет.
Я кидал эти фотке маме — она не поняла, что это не настоящий я. Считаю, что это показательно!
Фотографируемся
Качество ИИ-генерации ОЧЕНЬ сильно зависит от исходных фото. Невероятно сильно. Сильнее, чем от любого промта, который вы можете придумать.
Если фотки некачественные, ваше лицо плохо видно, освещение плохое или ракурс кривой — нейронка будет тащить все эти проблемы в генерации, и никак это не исправишь.
Поэтому ИИ-фотосет начинается с фотосета настоящего. Но не переживайте, он простой, фотограф не потребуется и никто идти не надо.
Нам нужно сделать 5-6 фотографий себя в разных ракурсах:
Лицо крупным планом
Лицо в 3/4
Лицо в профиль
Во весь рост (можно со штатива, или просто облокотите телефон на что-нибудь и поставьте таймер)
Ну и еще пару вариаций того же самого. Например, фото по пояс в пол оборота и какое-нибудь, где вы улыбаетесь, чтобы нейронка поняла, как вообще ваша улыбка выглядит.
Фотки надо делать при хорошем дневном свете. Можно выйти на улицу (только не в полдень на ярком солнце, чтобы не щуриться), но лучше — просто встать напротив окна.
С потолочным светом фоткаться плохо — будут тени под глазами, который нейронка будет упорно переносить в генерации.
Когда будете фоткаться в полный рост, постарайтесь подобрать одежду, которая не скрывает фигуру. Не оверсайз. Иначе пользы будет не очень много, нейронка не поймет реальные пропорции тела и начнет выдумывать.
Все ИИ-фото выше я получил с вот таким фотосетом. Сделайте что-нибудь подобное.
Ну и еще будет полезно сделать фото, примерно похожее на референс, который вы выбрали. Если вы хотите сгенерировать портрет, где вы сидите — то и сфоткайтесь сидя.
Просим нейронку описать ваши фото
Я провел много экспериментов и обнаружил, что генерации получаются стабильнее (нейронка реже косячит), если давать ей не только пачку своих фото, но и текстовое описание внешности.
Поэтому открываем ChatGPT, кидаем ему свой селфичный фотосет и просим описать внешность на 100-200 слов. Лучше на английском, ИИ все еще лучше работает с ним, чем с русским.
Попросите описать ваше лицо, прическу, цвет глаз и волос, фигуру, соотношение ширины плеч, талии и бедер, длины ног и туловища, размер груди, если вы девушка. Ну и особые примеры: очки, пирсинг, родинки, шрамы, татуировки.
Важный момент — явно запретите нейронки описывать вашу мимику, позу, одежду, освещение и так далее. Это все нам не надо, оно будет мешать.
Или еще проще, скопируйте этот промт и приложите к своим фоткам.
Create an identity card from these photos. Focus on stable visual traits that help preserve likeness, real age impression, body build, and proportions in later portrait generation. Return plain English only, one paragraph, 100-150 words. Describe visual traits only: face, hair, eye color if visible, facial hair, skin tone, age impression, body build, proportions, and distinctive visible traits. Do not describe expression, gaze, head turn, posture, or pose; those should come from the selected photoshoot reference.
Сохраняем результат и идем дальше.
Просим нейронку описать референс
Себя описали, теперь надо описать фотографию, которую хотим получить.
Вот с этим я экспериментировал больше всего.
Если отдать нейронке свои фото и референс и сказать «замени человека на этой фотке на меня, сохрани композицию», то результат будет ОЧЕНЬ сильно зависеть от похожести вашего телосложения на телосложение человека на референском фото. Если вы похожи — все сгенерируется отлично. Но если вы худее/толще/накаченнее, то в половине случаев получится шляпа.
Иногда нейронка будет переносить вашу фигуру на ИИ-фото правильно. А иногда она будет брать фигуру исходной модели и присобачивать к ней ваше лицо. Можно, конечно, придумать ситуации, когда именно такой эффект и нужен, но мы-то хотим сделать фото с собой, чтобы нейроболванчик был максимально похож на нас.
Поэтому такой вариант отметаем и действуем по-другому.
Не отдаем боту референское фото вообще, чтобы его не путать. Вместо этого снова идем в ChatGPT, показываем эту фотку и просим ее очень подробно описать:
где происходит сцена и какой фон
как кадр снят: крупность, ракурс, расстояние, что попадает в кадр
позу и размещение тела: как повернут корпус, где голова, плечи, руки, ноги
что делают руки и с чем человек взаимодействует
направление взгляда и выражение лица
одежду
свет, цвета, настроение и композицию
Например, вот наша фотка.
А вот ее описание от нейронки (можете показать своему ChatGPT как пример, чтобы он лучше понял, что вы от него хотите:
Scene and environment: Tight studio portrait against a smoky golden background with warm haze. The amber glow sits behind the centered head, while the edges fall darker so the forward hands read as the closest foreground layer.
Camera and crop: Close face-and-hands crop at eye level. The face sits in the center, while both hands extend close to the lens and appear intentionally larger and softer than the face.
Pose and body placement: The subject faces the camera directly while both arms thrust toward the lens. The camera-right hand occupies the upper-right foreground with thumb and index finger forming the top and side of a loose rectangle; the camera-left hand occupies the lower-left foreground with thumb and index finger forming the bottom and opposite side. The hands stay closer to the camera than the face, large and softly blurred, while the eyes remain centered through the open space. Avoid fists, peace signs, and hands that do not create a frame around the face.
Head, gaze, expression: Direct gaze into the lens with a focused, neutral expression. The head stays steady under the cap brim, with the eyes unobstructed.
Wardrobe: Black baseball cap with a plain front and black hoodie. The clothing is minimal and dark so the hand gesture and golden light carry the image.
Props and object interaction: No separate props. The foreground hands are the main interaction with the camera, framing the portrait space.
Lighting and color: Warm amber backlight and smoke create a glowing halo behind the cap and head. Cooler soft fill keeps the face readable, while the foreground hands catch warm highlights and slight blur.
Composition and details: Keep all thumbs and index fingers visible enough to read as a frame, even if the nearest fingertips are softly out of focus. Preserve the cap brim, eyes, face center, hoodie neckline, and golden haze behind the head.
Составляем финальный промт для генерации ИИ-фото
Итого у нас имеется: набор наших фоток, краткое текстовое описание нашей внешности и подробное описание композиции, которую мы хотим получить. Собираем все вместе.
Сначала инструкцию для нейронки:
Create one realistic photo of the person from the uploaded photos, placed into the photoshoot described below.
Use the uploaded photos as the identity source for the person: real facial likeness, age impression, skin tone, hair, visible body shape, body volume, proportions, and natural clothing fit. Do not copy the casual clothing, pose, lighting, or location from the uploaded photos.
Adapt the described outfit, pose, and camera framing to the person's real visible build from the uploaded photos. Keep their natural proportions and weight distribution; do not make the person slimmer, taller, more athletic, more model-like, or more conventionally polished than the uploaded photos show.
Затем добавляем свое описание:
Person: Adult man with light skin and a cool, slightly pink undertone. Hair is dark brown to black, cut very short with a slightly longer top and tapered sides. He has a full dense dark beard and mustache, with facial hair covering the chin, jaw, and cheeks. Eye color appears light, greenish-gray. The face is oval with a broad forehead, straight nose bridge, defined jawline, and moderately lean cheeks. He has a medium neck, slim-to-average build, moderate shoulder width, a lean torso with a flat-to-slightly rounded abdomen, slim arms, and slender legs with narrow thighs and calves. Overall proportions read compact and lean, with stable facial hair and short dark hairstyle as the most recognizable identity traits.
Ну и потом большое описание референса.
Scene and environment…
Camera and crop…
И так далее. Так как промт получился длинный, повторим в конце, что мы вообще от нейронки хотим:
Render it as a realistic photo in the visual style described above, with natural skin texture, believable fabric, coherent light, and accurate hands.
Генерируем
Получившийся огромный промт вместе со своими фотографиями относим в платный ChatGPT, включаем режим Thinking — и получаем ИИ-фотографии.
Не могу сказать, что с таким подходом мы будете получать шедевры в 100% случаев. Иногда придется перегененировать несколько раз. Но получить хорошую фотку за 5 минут вполне реально.
Если у вас нет подписки на ChatGPT или Gemini и не хочется заморачиваться с зарубежными картами, есть телеграм-бот, который умеет все это делать. Его разработал я, и заложил в него ровно этот подход к генерации ИИ-портретов, который тут описал. Присылаете свои фотки, выбираете идею из каталога — получаете нейрофотосет.
Внутри уже 300 идей для фото, и я каждую неделю добавляю какие-нибудь интересные новые. И для мужчин, и для девушек.
Пару фоток можно сделать бесплатно, дальше за деньги (мне надо API-токены оплачивать). Платить можно российской картой или СБП. Никаких подписок и автосписаний нет, оплата просто за токены. Еще раз ссылочка @imagine_picbot
Спасибо, что прочитали статью, надеюсь, вам она пригодится.
Показать полностью
15