Neural Shit - нейросети

Как тебе такое, Бостон Динамикс?

Amazon на днях радостно объявил, что масштабирует доставку дронами на 500 городов США, в очередной раз расхвалив свои "умные алгоритмы для безопасного сброса посылок". Тем временем люди уже начали показывать как выглядит безопасный сброс посылок:

12 недель до Demo Day в Y Combinator, и ноль лидов в пайплайне. У фаундеров Humoniq из батча YC S25 был крутой продукт и была одна важная дата в календаре. Между ними всего 12 недель, и заполнить их нужно было не слайдами и теорией про будущие продажи, а реальными демо-звонками, LOI и подписанными контрактами. На Demo Day в YC смотрят не на идею и грандиозные планы, а на настоящий трекшн и живой пайплайн компаний которым нужен твой продукт. Ситуация знакомая почти каждому B2B / IT / SaaS-стартапу: продукт есть, а стабильного канала продаж нет. Фаундеры Humoniq пришли к Мише. До этого Миша руководил командой продажников в лондонском офисе WP Engine (SaaS-единорог на чьих серверах крутится 10%+ сайтов планеты), а сейчас строит Go-to-Market для стартапов Y Combinator: 5 успешных кейсов с YC-командами и десятки других кейсов по всему миру. За 12 недель, с нуля сделали 50%+ open rate, 10%+ reply rate, 60+ квалифицированных демо, 15+ сделок в пайплайне и впоследствии 3 закрытых enterprise-контракта с Delta Airlines, American Express, Expedia! Полный разбор того, что конкретно было сделано можно глянуть вот здесь, у Миши в канале. Там он регулярно разбирает реально рабочие фреймворки лидгена в 2026 году: founder-led, signal-based, creative storytelling, AI-автоматизации и свои другие кейсы из YC. Канал будет полезен фаундерам и командам которые строят проекты в B2B / IT / SaaS / Web3. К тому же прямо сейчас Миша ищет одного фаундера, чтобы в лайв-формате построить ему лидген с нуля. Отбор стартует уже в сентябре! Заценить подход и кейсы Миши можно тут: 👉 Про B2B аутрич из Долины #промо

Увидел тут полную карту мозга мухи (FlyWire – там размечены все 139 тысяч нейронов дрозофилы) и не удержался – сделал 3D-муху, которая живёт на рабочем столе мака Внутри настоящая карта нейронов дрозофилы (FlyWire), так что от курсора она улетает не по скрипту, а когда у неё реально загорается нейрон побега – тот же, что у живой мухи Ещё есть окошко с её мозгом: кликаешь по зоне нейронов – муха чешется, пятится или паникует Днём у неё сиеста, ночью она спит, а на горячем маке бегает быстрее (я не шучу, у нее какие-то евенты из MacOS прокинуты в симуляцию мозга 😋) Исходный код тут: Ссылка скрыта Получается, вечная электронная 2D жизнь в симуляции P.S. Раздражает правда как живая, рекомендую

На ютубе вышло очередное громкое расследование от громкого расследователя про то, что юзеры в виртуальных пространствах периодически, так сказать, любят друг друга. Чтобы выяснить все детали, челу пришлось уволиться с работы и 500 дней тусить, бухать и заниматься виртуальным сексом с разными людьми. Тяжелый труд! Твиттер в полном восторге.

Бар будущего найден В Пекине открыли AGI Bar, где вместо бесплатного Wi-Fi гостям раздают бесплатные токены DeepSeek. Рядом с барной стойкой стоят две рабочие станции с NVIDIA, на которых локально крутится дипсик V4 Flash. Приходишь, берёшь пивчанский и спокойно кодишь без подписок. Внутри всё тоже как положено: логотипы ИИ-компаний на стенах, вакансии нейролабораторий на экранах и фирменный коктейль AGI почти целиком из пены (шутка про пузырь вокруг ИИ). Наконец-то нормальный коворкинг.

AGI

Киберпанк, который мы заслужили

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