В Yes Ai Bot обновились модели Nano Banana 2 и Nano Banana PRO. Главное изменение — генерация картинок в повышенном разрешении, вплоть до 4K. На практике это значит простую вещь: изображение сразу получается более четким, плотным по деталям и готовым к дальнейшей работе. Без отдельного апскейла, лишних шагов и потери времени.

Такой формат особенно удобен для:

• обложек;

• карточек товаров;

• рекламных креативов;

• постеров;

• презентаций;

• баннеров;

• визуалов для соцсетей;

• изображений, которые потом нужно дорабатывать в редакторе.

Если раньше для части задач приходилось сначала генерировать картинку, а потом отдельно увеличивать ее, теперь нужное разрешение можно выбрать сразу перед созданием.

Как использовать Nano Banana 2 для апскейла

Есть простой рабочий сценарий.

Загрузите в Yes Ai Bot любую фотографию и в промте напишите, что менять содержимое изображения не нужно. Затем откройте настройки и выберите разрешение 2K или 4K.

В результате бот увеличит исходную картинку и сохранит ее содержание. Получится аккуратный апскейл без необходимости запускать отдельный инструмент.

Например, так можно быстро подготовить изображение для карточки товара, аватара, постера или презентации.

Генерация в 1K осталась

Разрешение 1K по-прежнему доступно. Можно сгенерировать изображение в базовом качестве, а затем увеличить его до 2K или 4K.

Но есть нюанс: такой путь обычно выходит дороже, чем сразу указать нужное разрешение до генерации. Поэтому если заранее понятно, что картинка нужна в высоком качестве, лучше сразу выбрать 2K или 4K в настройках.

Доступные размеры изображений

Размер зависит от выбранного соотношения сторон и качества генерации.

• 1:1 — 1024×1024 / 2048×2048 / 4096×4096

• 3:4 — 896×1200 / 1792×2400 / 3584×4800

• 4:3 — 1200×896 / 2400×1792 / 4800×3584

• 9:16 — 768×1376 / 1536×2752 / 3072×5504

• 16:9 — 1376×768 / 2752×1536 / 5504×3072

Изменить размер генерации можно прямо в Yes Ai Bot. Откройте нижнее меню и перейдите в раздел «Настройки».

👉 Запустить Nano Banana в Telegram-боте можно [по ссылке]

Обновление API Nano Banana

Документация API Nano Banana тоже получила обновление. В параметрах появился новый ключ:

resolution

Через него можно задавать качество генерации:

• 1k

• 2k

• 4k

Это удобно, если вы подключаете Nano Banana к своему сервису, внутренней панели, генератору карточек товаров или любому другому автоматизированному процессу.

👉 Читать описание API можно [по ссылке]

Nano Banana стала быстрее и стабильнее

Есть и еще одно обновление. Nano Banana теперь работает на улучшенном алгоритме.

По ощущениям, генерации стали чище: меньше визуальных ошибок, артефактов и странных деталей. А скорость обработки вышла на максимум, поэтому ждать результат приходится меньше.

📋 Подробная инструкция по работе с Nano Banana [находится тут]

Раньше жил в Понизовке, республика Крым, недалеко от Кацивели.
В Кацивели находится радиотелескоп РТ 22

Как мне рассказывали местные жители научного посёлка Кацивели, на этой установке, включённой в свое время во всемирную систему, находился очень мощный вычислительный центр. Там стоял второй по мощности компьютер на территории Украины. Тогда Крым был в составе Украины. Обычно летом, туда приезжал автобус на котором была надпись: " Институт Искусственного интеллекта г. Киев"
Я всегда смотрел на этот автобус и думал, что уже начался процесс разработки ИИ... ( Навеяно фильмом Терминатор).
Пытался осмыслить и осознать, что бы это означало?
Прошло время, всё забылось.
И вот опять, несколько лет назад начала педалироваться тема ИИ.
Мой сын начал создавать с помощью ИИ картины, музыку, учиться и писать рефераты, и прочую хрень...
Мне было сначала интересно, а потом я задумался и понял, что через несколько лет ИИ не просто войдёт в нашу жизнь, а станет основным инструментом.
Высказав 4-5 лет назад эту свою мысль, я получил в ответ кучу скепсиса и негатива.
А буквально - год, два назад был просто очень впечатлён скоростью внедрения ИИ в нашу повседневную жизнь.
Всё! Буквально всё ( почти) использует ИИ...!
Несколько лет назад, было просто любопытна эта мысль, потом стало интересно, а что будет дальше. Теперь я вижу и уверен, что современные технологии во взаимодействии с ИИ - это уже не будущее... Это уже наша реальность.
Казалось бы, - буквально 10 лет назад ИИ был просто перспективным, почти фантастическим проектом, а сегодня - это уже рабочий инструмент.
PS: Я, наверное, в свои 56 лет уже не смогу угнаться за современными технологиями.

Задал Алисе вопрос и получил неожиданный ответ:

В итоге алиса лихо отмазалась «ошибкой» и дала относительно развернутый ответ по «Шедевруму». Хотя конечно «такое-себе».

Представители Яндекса, хотел бы увидеть ваш ответ. Особенно на часть ответа Алисы, где она сказала что она ничего не рисовала, тем более такое

Все же знают, что такое генеральное исследование? Это когда учёные берут несколько опубликованных исследований различных лабораторий и синтезируют новую работу, основанную на результатах проведённых исследований, сравнивая результаты между собой. И я вот подумал, а чем я хуже или лучше учёных? Могу ли я провести самостоятельно свои исследования и затем на их основе создать итоговое генеральное исследование? Оказывается - да.

Запрос был примерно такой - какую компанию можно создать, какой рынок нас ждёт и на какие моменты стоит обратить внимание. Цель выглядела так - разработать модель полностью автономной цифровой организации, способной самостоятельно выполнять производственный цикл, маркетинг и управление капиталом. Исключи привязку к современным "legacy" инструментам (вроде классических платформ автоматизации) в пользу систем следующего поколения.

Путь исследования

Сам подход родился из самого понятия генерального исследования. Для начала мне нужно было сформировать запрос на исследования, провести максимальное количество исследований, скомпоновать финальный результат и подготовить само генеральное исследование.

→ Составить изначальный запрос
→ Сделать запросы к моделям
→ Собрать все ответы и источники
→ Дать одной самой сильной модели подготовить генеральный отчёт

Что использовал для исследования

Всего было использовано 11 моделей. В основном это были нейронки, с доступным режимом Deep Research. Deepseek, ChatGPT, notebooklm, glm-5.1 и другие. Там где был не доступен режим глубокого исследования использовал доступный. Одно исключение по режиму - это использование Composer 2 с кастомным скиллом в Cursor.

Ограничения режимов исследования

Не на всех моделях получилось использовать Deep Research режим. Например на Kimi он как бы доступен, но постоянно выводится сообщение вида "Слишком много людей сейчас общаются с Кими. Подпишитесь, чтобы попасть в специальную приоритетную очередь!" Но в какое бы время я не пробовал, сообщение оставалось на месте. Поэтому использовал обычный режим. У Perplexity режим Deep Research доступен только в платной подписке, что сделало не доступным его использование.

Подготовка генерального исследования

По ожиданиям, планировал готовить генеральное исследование через notebooklm от Google. Загрузил туда все материалы, но... результат меня вообще не впечатлил. Хотя сам notebooklm позиционируется как раз как место проведения подобных исследований. Поэтому для генерации генерального исследования использовал ChatGPT 5.5 Pro Extended.

Главный итог исследования и инсайты

Главный итог исследования

Наиболее устойчивый вывод совокупности материалов: жизнеспособная Zero-Employee Company к 2031 году должна пониматься не как “безлюдная” юридическая сущность, а как компания с нулевым постоянным штатом в операционном контуре. Люди сохраняются как владельцы, юридические якоря, аудиторы или лица ответственности, а ежедневное исполнение переносится в мультиагентные системы с проверяемыми ограничителями.

Десять главных инсайтов

1. ZEC нельзя проектировать как “бота, который все делает”; ее нужно проектировать как операционную систему с правами, журналами, политиками и откатом.

2. Самая устойчивая формула автономии — no-FTE operating contour: операционный штат близок к нулю, но человеческая ответственность не исчезает.

3. Нейро-символика — главный архитектурный мост между гибкостью LLM и требованиями бизнеса к правилам, объяснимости и аудиту.

4. Массовый контент дешевеет быстрее, чем доверие; поэтому медиа-модель работает как быстрый MVP, но не как финальный ров.

5. Финансовая автономия привлекательна, но без юридического контейнера, лимитов и KYC/AML может стать главным источником риска.

6. “Право на действие” становится дефицитнее, чем интеллект: многие смогут сгенерировать совет, но немногие смогут безопасно выполнить действие.

7. Data logistics и DePIN привлекательны тем, что продают SLA, provenance и доставку данных, а не абстрактную генерацию.

8. Рынок AI agents быстро растет по всем документам, но конкретные CAGR и TAM нельзя смешивать без единой методологии.

9. Computer Use расширяет возможности агентов, но для критичных операций API и детерминированные проверки остаются предпочтительными.

10. Сильная ZEC должна учиться на результатах действий, но обновление бизнес-логики должно проходить через evals, sandbox и human gate для критичных изменений.

Кому полезен документ

• Документ полезен основателю, инвестору, техническому лидеру, юристу, продуктовой команде или исследовательской группе, которые оценивают стратегию автономного бизнеса, выбор ниши, архитектуру агентной системы, источники защитного рва и риски юридической автономии.

Полное исследование доступно по ссылке
https://github.com/shenwell/general-research-ai-agents-zero-employee-company

Мой личный вывод по итогам исследования

В итоге я начинаю не с идеи про компанию без людей, а с теперь очевидного вопроса. Какой небольшой бизнес-процесс я могу запустить почти без ручной операционки? Беру одну узкую нишу и собираю вокруг неё понятный путь: идея → исследование → оффер → лендинг → контент → лиды → продажи → саппорт → финансы. Всё, что повторяется, постепенно отдаю агентам. За собой оставляю главное - выбор направления, продуктовые решения, деньги, качество. Моя цель не построить фантастическую автономную компанию (хотя и это тоже), а собрать систему, которая помогает находить спрос, продавать и может улучшаться после каждого цикла.

И какой итог исследования?

Для меня это было необычное погружение. Я познакомился с новыми для себя инструментами - kimi и z.ai я открывал в первый раз. Наглядно увидел возможности различных нейронок по глубине исследования. Получил массу эмоций от моего любимого формата - придумал-сделал-получил результат.

Надеюсь исследование получилось не слишком академическим и натолкнёт вас на интересные размышления в какую сторону движется мир. А идеи возникшие по ходу вы используете для действий и создания ZEC.

Если вам интересна тема Zero-Employee Company или Zero-Human Company, подписывайтесь на канал в ТГ. Там больше постов и самого пути.

Ссылка на канал: https://t.me/supervisionpw