Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
Neural Shit - нейросети

Neural Shit - нейросети

Проклятые нейронные сети: интересный контент про ИИ.

Нет оценок
832
29.10.2026
832
29.10.2026
Нет оценок
832
29.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Проклятые нейронные сети: интересный контент про ИИ.

Подписчиков 54,568
Тематика IT
Язык Русский
Ссылка t.me/NeuralShit
Описание

Канал с нестандартным взглядом на нейронные сети: мемы, эксперименты и обсуждения фейлов ИИ.

Последние посты

Neural Shit - нейросети
Neural Shit - нейросети
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Вы будете смеяцца, но у нас новый видео генератор. И это просто конский монстр. По сравнению с ним Минимакс - это Stable Diffusion 1.5 на два килобайта. Итак MAGI-2 Preview - открытая unified audio-video модель на 114B параметров, построенная как очень мелкозернистый MoE. Единовременно активируется около 6B параметров, то есть примерно 5% всей ёмкости модели. Sand AI называет это Ultra-Fine-Grained MoE / MagiMoE. Модель одновременно работает с текстом, видео и аудио в одном Transformer backbone. Главная архитектурная фишка интереснее самого числа 114B. Backbone - **40 Transformer layers**, из них средние **36 слоёв MoE**, четыре крайних dense. Hidden width 3072 разбивается на **12 независимых head по 256 dimensions**. У каждого head собственный набор из **256 экспертов**, а на токен выбираются Top-6. То есть на одном MoE-слое потенциально существует 12 × 256 = **3072 маленьких expert-блоков**, но конкретный токен использует всего 72 из них. Это позволяет хранить огромное количество специализированных параметров, не прогоняя 114B целиком на каждом diffusion step. Сейчас заявлены T2V и I2V, причём звук генерируется совместно с изображением, а не приклеивается отдельной моделью после генерации. Выход пока жёстко ограничен 10 секундами. Референсов и редактирования нет. Генерация двухступенчатая: - base/preview: 512 × 896 - refiner: 1088 × 1920 - затем при необходимости output ресайзится до настоящих 1080 × 1920. А теперь праздник: системные требования Официальный MINIMUM(!): 8 × NVIDIA Hopper GPU. Типа 8×H100/H200. Общий размер весов - около 307 GB: - main preview transformer - 228 GB - Qwen3.5-27B text encoder - 56 GB - refiner - 14 GB - Stable Audio Open audio VAE - 5 GB - Wan 2.2 video VAE - 3 GB - Turbo VAE decoder - 2 GB. То есть полный зоопарк - особенно напрягает Stable Audio и древний ВАН. По счастию Монстр уже есть на Artificial Analysis. И среди open-weight video models with audio сейчас картина такая: 1. MiniMax H3 - 1192 2. MAGI-2 Preview - 1108 3. LTX-2.3 Fast - 958 Наверное можно расходиться, но впереди еще MAGI-2 distilled, которой нет. Ну и надо подсобрать тесты, пока мало примеров. А теперь самое главное - дешевая цена (в облаке): MAGI-2 Preview теоретически обходится Sand.ai примерно в $0.074 за 10 секунд 1080p, но официальную пользовательскую цену API за такой ролик Sand.ai публично не раскрывает. Более того, по идее это цена за distilled модель, которой пока нет. Cсылки: Ссылка скрыта @cgevent
Neural Shit - нейросети
Динамика подписчиков
+0.6% за 30 дней
Текущие
54,568
Месяц назад
54,231
Средний рост
+11 / день
Обновлено
12 часов назад

Отзывы о канале Neural Shit - нейросети

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход