🦭 Авторы «Южного парка» хотели снять дипфейк с Трампом — и основали ИИ-стартап Создатели «Южного па
🦭 Авторы «Южного парка» хотели снять дипфейк с Трампом — и основали ИИ-стартап
Создатели «Южного парка» Трей Паркер и Мэтт Стоун неожиданно оказались одними из самых интересных игроков в голливудском ИИ. Их компания Deep Voodoo выросла из идеи фильма о Дональде Трампе. Еще в конце его первого срока они хотели сделать дипфейк-комедию, где лицо президента «приклеивалось» бы к телу другого актера — герой постепенно сходил бы с ума и терял одежду. Но ни одна студия не могла дать им нужного качества.
Тогда Паркер и Стоун собрали собственную команду ИИ-специалистов. Так появился стартап, который делает дипфейки, графику и омолаживает актеров. Компания уже привлекла $20 млн инвестиций.
🤨 Размах Deep Voodoo шире, чем у типичной инди-студии. Стартап снимает актеров в собственном пространстве с девятью камерами, собирает до 300 тыс. изображений и строит отдельную модель под каждый конкретный проект. Среди их работ — клип Кендрика Ламара, рекламные кампании Супербоула и все-таки созданный дипфейк голого Трампа, который в итоге вошел в «Южный парк» ⤴️
Парадокс в том, что главные «хулиганы» американской анимации пытаются быть «хорошими парнями»: Deep Voodoo требует разрешений на использование внешности актеров и отказывается от проектов без понятных прав.
😫 Также Стоун и Паркер не исключают, что начнут применять ИИ в «Южном Парке» — чтобы работать быстрее, иметь больше визуальных вариантов и «сделать шоу лучше».
Нужен ли ИИ в «Южном Парке»?
❤️ — да, будет круто!
🔥 — нет, только не это...
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
❤️ Аналитика 12 лет любви от Claude Маркетолог Anthropic Остин Лау нашел максимально гиковский спос
❤️ Аналитика 12 лет любви от Claude
Маркетолог Anthropic Остин Лау нашел максимально гиковский способ развлечь гостей своей свадьбы. Вместо банального слайд-шоу он показал аналитику 12-летней переписки с будущей женой.
Claude Code проанализировал 161 015 сообщений за 4340 дней, а Claude Design за несколько минут собрал из данных сайт с графиками, цифрами и трогательными деталями:
✅ 8602 фотографии;
✅ 28 757 эмодзи;
✅ 1795 «Я тебя люблю»;
✅ 57% сообщений писала его девушка.
🔍 ИИ также выявил поведенческие паттерны пары. Частота общения взлетела во время учебы в колледже из-за отношений на расстоянии и пошла на спад, когда они наконец съехались. Чаще всего пара переписывалась по понедельникам в 21:00.
💡 В топе эмодзи за все 12 лет нет ни одного сердечка. Лидируют 😭, 😡 и 😐
А какое эмодзи главное в вашей переписке?
❤️ — конечно же сердечко!
😭 — все как у этой пары
🤣 — лучше не знать...
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
✏️ Как нейросети меняют подход к выбору авто? LLM и ИИ-помощники все больше трансформируют пользова
✏️ Как нейросети меняют подход к выбору авто?
LLM и ИИ-помощники все больше трансформируют пользовательский опыт в том числе и при выборе авто, рассказал в интервью технический директор Авито Авто Артур Щеглов.
Обычно у покупателя нет четкого решения по конкретному автомобилю, лишь набор пожеланий. Нейросеть же помогает определиться с выбором прямо в диалоге — в Авито эту роль взял на себя ИИ-ассистент Ави. Пользователь задает в свободной форме параметры, а Ави подбирает лучшие варианты из тысяч объявлений. Точность ответов обеспечивает сложная архитектура из нескольких ИИ-моделей.
👨💻 Также Артур Щеглов добавил, что Авито развивает ML-технологии с 2014 года: компьютерное зрение, системы поиска и рекомендаций, антифрод. Появляется новая задача, под нее строится новая модель. Например, только оценка авто включает в себя 40 параметров и задействует несколько ML-алгоритмов. В итоге, пользователь получает не просто цену, а объяснение, почему она выше или ниже рынка.
На фоне «ИИ-бума» важно помнить, что не везде пользователям нужен Gen AI в виде LLM — всему свое место, считает Щеглов.
«Реальное развитие ИИ в авто-бизнесе — не абстрактное "все в одном", а множество специализированных сценариев с более удобным интерфейсом поверх. Люди разные, задачи разные — и не все нужно решать через один и тот же интерфейс», — объясняет он.
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
GitHub в России столкнулся с ограничениями — по данным сервиса OONI, доля неудачных попыток зайти на
GitHub в России столкнулся с ограничениями — по данным сервиса OONI, доля неудачных попыток зайти на сайт подскочила в мае с 6% до 16%
Юзеры массово жалуются на проблемы с доступом к коду и загрузкой файлов. Хотя сам ресурс официально не заблокирован, с января 2026 года в реестр РКН попало уже 61 ссылка на GitHub, тогда как за весь прошлый год их было лишь 59.
Айтишникам соболезнуем 😭
@PointGPT
💡 Мозг продолжает обрабатывать речь даже под анестезией К такому выводу пришли исследователи Медици
💡 Мозг продолжает обрабатывать речь даже под анестезией
К такому выводу пришли исследователи Медицинского колледжа Бейлора после серии экспериментов над семью пациентами с эпилепсией, которым делали операцию на мозге под общим наркозом. Им удаляли часть гиппокампа — и перед отсечением части мозга ученые встраивали в нее электроды, позволяющие одновременно отслеживать активность сотен нейронов.
🎧 Затем ученые включали подкасты и записывали реакцию мозга на речь. Анализ показал, что нейроны гиппокампа различали части речи (существительные, прилагательные и глаголы), смысловые категории («кошка» ближе к «собаке», чем к «ручке») и даже предсказывали следующие слова — мозг удерживает контекст предыдущих слов и «настраивается» на ожидаемый смысл.
«Мозг, по-видимому, предвидит, что произойдет дальше в истории, даже не осознавая этого», — объясняет соавтор исследования Самир Шет.
⚙️ Ранее считалось, что обработка языка неразрывно связана с сознанием, но этот эксперимент показывает, что «речевой процессор» мозга может работать автономно. Значит, потенциально возможно создать голосовые протезы, напрямую задействующие речевые центры мозга, а не анализирующие двигательные сигналы.
💡 Но также, внезапно, это может быть шагом к решению вопроса наличия сознания у нейросетей. Новые данные подтверждают, что способность предсказывать следующее слово не означает осознанности.
ИИ когда-нибудь обретет сознание?
❤️ — да, это возможно
🔥 — нет, никогда
🤔 — вряд ли мы сможем понять...
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
Фотосессия с ИИ к 9 мая! Поздравьте близких открыткой, фотосессией или танцем в честь праздника ❤️
Фотосессия с ИИ к 9 мая!
Поздравьте близких открыткой, фотосессией или танцем в честь праздника ❤️🔥мая! 👇🏻
Apple работает над iPhone с голографическим дисплеем По данным инсайдера Schrödinger, Samsung разра
Apple работает над iPhone с голографическим дисплеем
По данным инсайдера Schrödinger, Samsung разрабатывает голографический дисплей для «пространственного» iPhone.
Специальный слой внутри AMOLED-панели будет направлять свет под нужным углом к глазам пользователя.
Дисплей может работать в стандартном режиме для повседневных задач, а для специального контента включается голографический формат.
Управление интерфейсом будет реализовано с помощью системы отслеживания взгляда и жестов.
Проект находится на ранней стадии разработки. Выход подобного смартфона ожидается не раньше 2030 года.
@PointGPT
💻 Квантовый компьютер помог смоделировать белок из 12 тыс. атомов Для создания новых лекарств учены
💻 Квантовый компьютер помог смоделировать белок из 12 тыс. атомов
Для создания новых лекарств ученые ищут соединения, которые будут лучше всего связываться с определенными белками в организме.
Проблема в том, что даже самые современные классические модели полностью не учитывают квантовые эффекты, возникающие на таких малых масштабах: даже у суперкомпьютеров не хватит ресурсов для расчетов. А квантовые компьютеры, которые в теории могли бы кратно быстрее решать подобные задачи, пока не достигли необходимой мощности.
💡 Исследователи из Кливлендской клиники, RIKEN и IBM нашли обходной путь: объединили квантовый процессор IBM Heron с суперкомпьютерами Fugaku и Miyabi-G — одними из мощнейших вычислительных кластеров в мире.
Каждая система делала то, что умеет лучше. Суперкомпьютеры разбивали молекулу на фрагменты и собирали итоговую картину. Квантовый IBM Heron рассчитывал физику сложных участков — там, где классические методы теряют точность.
👍 В результате удалось смоделировать белковый комплекс из 12 635 атомов: в 40 раз больше, чем предыдущий рекорд команды. Точность на ключевом этапе выросла в 210 раз.
«Многие годы квантовые вычисления были лишь обещанием. Теперь они дают результаты, имеющие значение для науки», — говорит директор IBM Research Джей Гамбетта.
Верите в пользу квантовых компьютеров?
❤️ — да, это будущее
🤔 — пока только хайп
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
Москвичи, сохраняем график работы интернета 🥳 @PointGPT
Москвичи, сохраняем график работы интернета 🥳
@PointGPT
Свежие комментарии