Not 歸藏
60 Публикации
Not 歸藏
Отправить жалобу
Заблокировать пользователя
0 подписок(и/а)
2 подписчиков(а)
3 понравилось
Посты
Все
Видео
·
--
Недавно Personal Agent стал очень популярным
Я сравнил конфигурации виртуальных машин у основных Personal Agent — похоже, Ма всерьёз постарался.
Grokbot щедро наделили и по CPU, и по памяти, и по диску; конфигурация Dot тоже очень высокая.
Но, похоже, Dot не является эксклюзивом виртуальной машины — возможно, она используется совместно
Недавно Personal Agent стал очень популярным
Я сравнил конфигурации виртуальных машин у основных Personal Agent — похоже, Ма всерьёз постарался.
Grokbot щедро наделили и по CPU, и по памяти, и по диску; конфигурация Dot тоже очень высокая.
Но, похоже, Dot не является эксклюзивом виртуальной машины — возможно, она используется совместно
Я сравнил конфигурации виртуальных машин у основных Personal Agent — похоже, Ма всерьёз постарался.
Grokbot щедро наделили и по CPU, и по памяти, и по диску; конфигурация Dot тоже очень высокая.
Но, похоже, Dot не является эксклюзивом виртуальной машины — возможно, она используется совместно
222
·
--
См. перевод
Muse 用法+1，每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频
写一下实践的步骤：
1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面
2. 查找下载相关内容的图片和视频素材
3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频
4. 通过 Muesli 聊天发给我
Muse 用法+1，每天早上帮我生成一个 AI 资讯早报视频
写一下实践的步骤：
1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面
2. 查找下载相关内容的图片和视频素材
3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频
4. 通过 Muesli 聊天发给我
写一下实践的步骤：
1. 基于我日常的内容渠道和喜好先整理文案来源到 Notion 和聊天里面
2. 查找下载相关内容的图片和视频素材
3. 在虚拟机里面通过 Pi 调用我的 K3 和 GLM 5.3 模型利用 guizang-product-video-skill 将所有的信息组装成视频
4. 通过 Muesli 聊天发给我
52
·
--
Muse 用法+1, каждый день утром помогай мне генерировать видео с AI-новостями
Опиши шаги практики:
1. Сначала на основе моих повседневных каналов контента и предпочтений整理文案的来源, систематизируй их в Notion и в чатах
2. Найди и скачай подходящие изображения и видео-материалы
3. На виртуальной машине через Pi вызывай мои модели K3 и GLM 5.3 и используй guizang-product-video-skill, чтобы собрать всю информацию в видео
4. Отправляй мне через чат-интерфейс Mues
Muse 用法+1, каждый день утром помогай мне генерировать видео с AI-новостями
Опиши шаги практики:
1. Сначала на основе моих повседневных каналов контента и предпочтений整理文案的来源, систематизируй их в Notion и в чатах
2. Найди и скачай подходящие изображения и видео-материалы
3. На виртуальной машине через Pi вызывай мои модели K3 и GLM 5.3 и используй guizang-product-video-skill, чтобы собрать всю информацию в видео
4. Отправляй мне через чат-интерфейс Mues
Опиши шаги практики:
1. Сначала на основе моих повседневных каналов контента и предпочтений整理文案的来源, систематизируй их в Notion и в чатах
2. Найди и скачай подходящие изображения и видео-материалы
3. На виртуальной машине через Pi вызывай мои модели K3 и GLM 5.3 и используй guizang-product-video-skill, чтобы собрать всю информацию в видео
4. Отправляй мне через чат-интерфейс Mues
78
·
--
Сонет 5.5 выпустили — и это удивительная модель: её результат в тестах на агентное программирование на 4 балла выше, чем у Opus 5.5.
По цене тоже очень доступно: стоимость ввода и вывода за миллион токенов составляет $2 и $10 соответственно — как у GPT-6 Sol. Кроме того, по скорости работы она быстрее, чем Sonnet 5, на 30%, а в официальном заявлении Claude говорится, что и стоимость снизилась на 30%.
Что касается того, почему её результаты в агентном программировании примерно такие же, как у Opus 5.5, а местами даже выше — посмотрите на ценовые тесты.
При максимальном уровне усилий Sonnet 5.5 на те же задачи стоит намного дороже, чем Opus 5.5: почти сравнялось по цене, а кое-где даже обогнало. Возможно, именно поэтому её баллы такие высокие.
Так что, когда вы используете Opus 5.5 или Sonnet 5.5, ни в коем случае не включайте max: в некоторых сложных задачах она может выдать крайне дорогие расходы — почти как у Claude Fable 5.1
Сонет 5.5 выпустили — и это удивительная модель: её результат в тестах на агентное программирование на 4 балла выше, чем у Opus 5.5.
По цене тоже очень доступно: стоимость ввода и вывода за миллион токенов составляет $2 и $10 соответственно — как у GPT-6 Sol. Кроме того, по скорости работы она быстрее, чем Sonnet 5, на 30%, а в официальном заявлении Claude говорится, что и стоимость снизилась на 30%.
Что касается того, почему её результаты в агентном программировании примерно такие же, как у Opus 5.5, а местами даже выше — посмотрите на ценовые тесты.
При максимальном уровне усилий Sonnet 5.5 на те же задачи стоит намного дороже, чем Opus 5.5: почти сравнялось по цене, а кое-где даже обогнало. Возможно, именно поэтому её баллы такие высокие.
Так что, когда вы используете Opus 5.5 или Sonnet 5.5, ни в коем случае не включайте max: в некоторых сложных задачах она может выдать крайне дорогие расходы — почти как у Claude Fable 5.1
По цене тоже очень доступно: стоимость ввода и вывода за миллион токенов составляет $2 и $10 соответственно — как у GPT-6 Sol. Кроме того, по скорости работы она быстрее, чем Sonnet 5, на 30%, а в официальном заявлении Claude говорится, что и стоимость снизилась на 30%.
Что касается того, почему её результаты в агентном программировании примерно такие же, как у Opus 5.5, а местами даже выше — посмотрите на ценовые тесты.
При максимальном уровне усилий Sonnet 5.5 на те же задачи стоит намного дороже, чем Opus 5.5: почти сравнялось по цене, а кое-где даже обогнало. Возможно, именно поэтому её баллы такие высокие.
Так что, когда вы используете Opus 5.5 или Sonnet 5.5, ни в коем случае не включайте max: в некоторых сложных задачах она может выдать крайне дорогие расходы — почти как у Claude Fable 5.1
369
·
--
Muse — это агент с виртуальной машиной, и вариантов игры тут невероятно много
Ребята говорят, что DeepSeek Harness при поиске контента по внутренним ресурсам работает довольно полно и точно.
Как раз недавно я тоже пользуюсь Muse — так давайте пусть он установит DeepSeek Harness в виртуальную машину на облаке Muse.
Как только дело касается поиска информации по внутренним ресурсам, сразу вызываем DeepSeek Harness на виртуальной машине, чтобы он сделал запрос.
Muse — это агент с виртуальной машиной, и вариантов игры тут невероятно много
Ребята говорят, что DeepSeek Harness при поиске контента по внутренним ресурсам работает довольно полно и точно.
Как раз недавно я тоже пользуюсь Muse — так давайте пусть он установит DeepSeek Harness в виртуальную машину на облаке Muse.
Как только дело касается поиска информации по внутренним ресурсам, сразу вызываем DeepSeek Harness на виртуальной машине, чтобы он сделал запрос.
Ребята говорят, что DeepSeek Harness при поиске контента по внутренним ресурсам работает довольно полно и точно.
Как раз недавно я тоже пользуюсь Muse — так давайте пусть он установит DeepSeek Harness в виртуальную машину на облаке Muse.
Как только дело касается поиска информации по внутренним ресурсам, сразу вызываем DeepSeek Harness на виртуальной машине, чтобы он сделал запрос.
118
·
--
Codex обновили — навигация в интерфейсе сильно изменилась. Слева добавили новую панель: теперь плагины, запланированные задачи, сайты, проекты, карты и PR вынесены в левую боковую навигацию.
Появились две новые страницы: «Библиотека ресурсов» и «Изображения».
В «Библиотеке ресурсов» собраны все ваши изображения, картинки, файлы, папки и избранное. Здесь также хранятся все документы, которые вы создаёте, и даже документы с изображениями, созданными с помощью AI.
На стороне «Изображения» — это те шаблоны и подсказки, которые раньше были на исходной странице картинок ChatGPT, где использовалась модель GPT-Image.
Вообще, так стало даже лучше.
Иначе раньше всё было наверху: по мере того как проектов и чатов становилось всё больше, каждый раз, чтобы найти те несколько входов вверху, приходилось прокручивать назад — это реально раздражало.
К тому же на этот раз «Наставник» (CodePilot) опередил Codex на одну версию: несколько месяцев назад он уже добавил «Библиотеку ресурсов», где сводятся все результаты вашего контента, сгенерированного AI, например изображения, видео, веб-страницы, аудио и другие материалы.
Вы также можете прямо из результатов в библиотеке переходить обратно в чат, чтобы посмотреть, как именно это было сделано — очень удобно для управления и чтобы другим моделям было проще вызывать и переиспользовать эти материалы.
Но, конечно, есть и те, кому это неудобно: говорят, что не привычно смотреть так. При таких больших изменениях, очевидно, это тоже будет
Codex обновили — навигация в интерфейсе сильно изменилась. Слева добавили новую панель: теперь плагины, запланированные задачи, сайты, проекты, карты и PR вынесены в левую боковую навигацию.
Появились две новые страницы: «Библиотека ресурсов» и «Изображения».
В «Библиотеке ресурсов» собраны все ваши изображения, картинки, файлы, папки и избранное. Здесь также хранятся все документы, которые вы создаёте, и даже документы с изображениями, созданными с помощью AI.
На стороне «Изображения» — это те шаблоны и подсказки, которые раньше были на исходной странице картинок ChatGPT, где использовалась модель GPT-Image.
Вообще, так стало даже лучше.
Иначе раньше всё было наверху: по мере того как проектов и чатов становилось всё больше, каждый раз, чтобы найти те несколько входов вверху, приходилось прокручивать назад — это реально раздражало.
К тому же на этот раз «Наставник» (CodePilot) опередил Codex на одну версию: несколько месяцев назад он уже добавил «Библиотеку ресурсов», где сводятся все результаты вашего контента, сгенерированного AI, например изображения, видео, веб-страницы, аудио и другие материалы.
Вы также можете прямо из результатов в библиотеке переходить обратно в чат, чтобы посмотреть, как именно это было сделано — очень удобно для управления и чтобы другим моделям было проще вызывать и переиспользовать эти материалы.
Но, конечно, есть и те, кому это неудобно: говорят, что не привычно смотреть так. При таких больших изменениях, очевидно, это тоже будет
Появились две новые страницы: «Библиотека ресурсов» и «Изображения».
В «Библиотеке ресурсов» собраны все ваши изображения, картинки, файлы, папки и избранное. Здесь также хранятся все документы, которые вы создаёте, и даже документы с изображениями, созданными с помощью AI.
На стороне «Изображения» — это те шаблоны и подсказки, которые раньше были на исходной странице картинок ChatGPT, где использовалась модель GPT-Image.
Вообще, так стало даже лучше.
Иначе раньше всё было наверху: по мере того как проектов и чатов становилось всё больше, каждый раз, чтобы найти те несколько входов вверху, приходилось прокручивать назад — это реально раздражало.
К тому же на этот раз «Наставник» (CodePilot) опередил Codex на одну версию: несколько месяцев назад он уже добавил «Библиотеку ресурсов», где сводятся все результаты вашего контента, сгенерированного AI, например изображения, видео, веб-страницы, аудио и другие материалы.
Вы также можете прямо из результатов в библиотеке переходить обратно в чат, чтобы посмотреть, как именно это было сделано — очень удобно для управления и чтобы другим моделям было проще вызывать и переиспользовать эти материалы.
Но, конечно, есть и те, кому это неудобно: говорят, что не привычно смотреть так. При таких больших изменениях, очевидно, это тоже будет
1
102
·
--
С анимацией для игровых расчётов от Opus 5.5 тоже очень круто!
Изначально он генерировал 2D-иконки в формате SVG, а потом попросили сделать вот такой 3D-эффект — стало богаче, плюс он немного оптимизировал, например, световые эффекты
Это первый вариант сундука, дальше будет ещё версия с эмблемой
С анимацией для игровых расчётов от Opus 5.5 тоже очень круто!
Изначально он генерировал 2D-иконки в формате SVG, а потом попросили сделать вот такой 3D-эффект — стало богаче, плюс он немного оптимизировал, например, световые эффекты
Это первый вариант сундука, дальше будет ещё версия с эмблемой
Изначально он генерировал 2D-иконки в формате SVG, а потом попросили сделать вот такой 3D-эффект — стало богаче, плюс он немного оптимизировал, например, световые эффекты
Это первый вариант сундука, дальше будет ещё версия с эмблемой
59
·
--
Opus 5.5 — это слишком мощно с динамикой!
Попробовал(а) сделать с его помощью видео с художественным выражением к Празднику середины осени (Середина осени), чтобы поздравить всех с Праздником середины осени!
Музыка была собрана как электронные вариации по нотам «Луна — это то, что представляет моё сердце».
Он умеет не только создавать оригиналы, но и сводить, и переделывать, а ещё — идеально поймал(а) момент, это просто невероятно!
Opus 5.5 — это слишком мощно с динамикой!
Попробовал(а) сделать с его помощью видео с художественным выражением к Празднику середины осени (Середина осени), чтобы поздравить всех с Праздником середины осени!
Музыка была собрана как электронные вариации по нотам «Луна — это то, что представляет моё сердце».
Он умеет не только создавать оригиналы, но и сводить, и переделывать, а ещё — идеально поймал(а) момент, это просто невероятно!
Попробовал(а) сделать с его помощью видео с художественным выражением к Празднику середины осени (Середина осени), чтобы поздравить всех с Праздником середины осени!
Музыка была собрана как электронные вариации по нотам «Луна — это то, что представляет моё сердце».
Он умеет не только создавать оригиналы, но и сводить, и переделывать, а ещё — идеально поймал(а) момент, это просто невероятно!
59
·
--
Deepseek Harness выпустил официальный упакованный клиентский релиз
Больше не нужно каждый раз запускать или устанавливать его с помощью команд — есть версии для Windows и Mac
Deepseek Harness выпустил официальный упакованный клиентский релиз
Больше не нужно каждый раз запускать или устанавливать его с помощью команд — есть версии для Windows и Mac
Больше не нужно каждый раз запускать или устанавливать его с помощью команд — есть версии для Windows и Mac
61
·
--
Muse действительно “горит” — прямо заняла первое место в App Store в США. В день официального подключения Shopify сразу вырос на 13%.
Как раз мой друг, который делает Today AI, тоже запустили в Китае.
Muse популяризовала концепцию Personal Agent — хотя раньше признаки были и у Grok bot.
Жаль только, что пользоваться Muse у нас довольно сложно и энергозатратно (ведь у Meta десятилетия накопленного опыта в контроле рисков, и требования строже, чем у Anthropic).
Today AI, похоже, тоже является одним из первых в Китае Personal AI, сделанным настолько полноценно.
Мне кажется, этот вид Agent наконец-то нащупал черновик AI-приложения, которое не требует входного порога. Впервые я осознал: конечным пользователям на самом деле не так важно, на какой модели работает твой Agent. Даже если нельзя переключать модель — людям всё равно нравится пользоваться.
На мой взгляд, у Personal AI есть три ключевых потребности:
— Понимает ли он тебя?
— Может ли он сам находить тебя?
— Когда находит, может ли, опираясь на контекст, давать действительно полезные рекомендации?
Например, Today AI состоит в основном из трёх частей:
Облачный компьютер: у прежних виртуальных машин была проблема — они могут выключаться. А я думаю, что “облачный компьютер без выключения” — очень важная составляющая Personal AI. Всё твое остаётся на этой машине: это реально облачный компьютер. Подход Today согласуется с Muse: всё происходит “незаметно”, пользователю вообще не нужно ощущать наличие облачного компьютера.
Коннектор: может ли он очень быстро и в один клик доставать контекст из других каналов? Самое сложное — получить контекст. За рубежом большие компании вроде Google сразу дают MCP, а в Китае, возможно, с этим сложнее.
И ещё — контекст и способность, опираясь на него, генерировать множество активных действий и уместных советов, это тоже довольно важно.
Вообще для большинства людей сценарии “тяжёлой” продуктивности — скорее меньшинство. Часто нужно лишь, чтобы AI помог напомнить информацию, разложить по полочкам и что-то организовать.
В жизни же есть множество ситуаций, где AI реально нужен: он может подключаться к Apple Health, каждый день — в зависимости от твоего состояния — давать рекомендации. Имея эти контексты, рекомендации по здоровью получаются куда точнее и полнее.
Учёба, финансовое положение, дети и семейные бытовые хлопоты — всё это тоже требует долгого отслеживания.
Конечно, скажу честно: для продуктов такого типа точность растёт всё больше по мере того, как настроен “коннектор контекста”. Поэтому если поначалу кажется, что он тебя не очень понимает — можно понаблюдать несколько дней и пообщаться больше.
Это также показывает: как дать пользователю “незаметно” подключиться — очень важная тема.
Я думаю, вот в чём два ключевых качества Personal Agent:
Первое: тебе не нужно заботиться о тонких технических деталях на уровне AI — просто пользуйся;
Второе: ты можешь очень быстро синхронизировать свою информацию. Во многих случаях, когда накопленных данных становится достаточно, тебе даже не нужно начинать говорить — он уже знает, что ты хочешь сделать, и уже помогает тебе это подготовить.
Muse действительно “горит” — прямо заняла первое место в App Store в США. В день официального подключения Shopify сразу вырос на 13%.
Как раз мой друг, который делает Today AI, тоже запустили в Китае.
Muse популяризовала концепцию Personal Agent — хотя раньше признаки были и у Grok bot.
Жаль только, что пользоваться Muse у нас довольно сложно и энергозатратно (ведь у Meta десятилетия накопленного опыта в контроле рисков, и требования строже, чем у Anthropic).
Today AI, похоже, тоже является одним из первых в Китае Personal AI, сделанным настолько полноценно.
Мне кажется, этот вид Agent наконец-то нащупал черновик AI-приложения, которое не требует входного порога. Впервые я осознал: конечным пользователям на самом деле не так важно, на какой модели работает твой Agent. Даже если нельзя переключать модель — людям всё равно нравится пользоваться.
На мой взгляд, у Personal AI есть три ключевых потребности:
— Понимает ли он тебя?
— Может ли он сам находить тебя?
— Когда находит, может ли, опираясь на контекст, давать действительно полезные рекомендации?
Например, Today AI состоит в основном из трёх частей:
Облачный компьютер: у прежних виртуальных машин была проблема — они могут выключаться. А я думаю, что “облачный компьютер без выключения” — очень важная составляющая Personal AI. Всё твое остаётся на этой машине: это реально облачный компьютер. Подход Today согласуется с Muse: всё происходит “незаметно”, пользователю вообще не нужно ощущать наличие облачного компьютера.
Коннектор: может ли он очень быстро и в один клик доставать контекст из других каналов? Самое сложное — получить контекст. За рубежом большие компании вроде Google сразу дают MCP, а в Китае, возможно, с этим сложнее.
И ещё — контекст и способность, опираясь на него, генерировать множество активных действий и уместных советов, это тоже довольно важно.
Вообще для большинства людей сценарии “тяжёлой” продуктивности — скорее меньшинство. Часто нужно лишь, чтобы AI помог напомнить информацию, разложить по полочкам и что-то организовать.
В жизни же есть множество ситуаций, где AI реально нужен: он может подключаться к Apple Health, каждый день — в зависимости от твоего состояния — давать рекомендации. Имея эти контексты, рекомендации по здоровью получаются куда точнее и полнее.
Учёба, финансовое положение, дети и семейные бытовые хлопоты — всё это тоже требует долгого отслеживания.
Конечно, скажу честно: для продуктов такого типа точность растёт всё больше по мере того, как настроен “коннектор контекста”. Поэтому если поначалу кажется, что он тебя не очень понимает — можно понаблюдать несколько дней и пообщаться больше.
Это также показывает: как дать пользователю “незаметно” подключиться — очень важная тема.
Я думаю, вот в чём два ключевых качества Personal Agent:
Первое: тебе не нужно заботиться о тонких технических деталях на уровне AI — просто пользуйся;
Второе: ты можешь очень быстро синхронизировать свою информацию. Во многих случаях, когда накопленных данных становится достаточно, тебе даже не нужно начинать говорить — он уже знает, что ты хочешь сделать, и уже помогает тебе это подготовить.
Как раз мой друг, который делает Today AI, тоже запустили в Китае.
Muse популяризовала концепцию Personal Agent — хотя раньше признаки были и у Grok bot.
Жаль только, что пользоваться Muse у нас довольно сложно и энергозатратно (ведь у Meta десятилетия накопленного опыта в контроле рисков, и требования строже, чем у Anthropic).
Today AI, похоже, тоже является одним из первых в Китае Personal AI, сделанным настолько полноценно.
Мне кажется, этот вид Agent наконец-то нащупал черновик AI-приложения, которое не требует входного порога. Впервые я осознал: конечным пользователям на самом деле не так важно, на какой модели работает твой Agent. Даже если нельзя переключать модель — людям всё равно нравится пользоваться.
На мой взгляд, у Personal AI есть три ключевых потребности:
— Понимает ли он тебя?
— Может ли он сам находить тебя?
— Когда находит, может ли, опираясь на контекст, давать действительно полезные рекомендации?
Например, Today AI состоит в основном из трёх частей:
Облачный компьютер: у прежних виртуальных машин была проблема — они могут выключаться. А я думаю, что “облачный компьютер без выключения” — очень важная составляющая Personal AI. Всё твое остаётся на этой машине: это реально облачный компьютер. Подход Today согласуется с Muse: всё происходит “незаметно”, пользователю вообще не нужно ощущать наличие облачного компьютера.
Коннектор: может ли он очень быстро и в один клик доставать контекст из других каналов? Самое сложное — получить контекст. За рубежом большие компании вроде Google сразу дают MCP, а в Китае, возможно, с этим сложнее.
И ещё — контекст и способность, опираясь на него, генерировать множество активных действий и уместных советов, это тоже довольно важно.
Вообще для большинства людей сценарии “тяжёлой” продуктивности — скорее меньшинство. Часто нужно лишь, чтобы AI помог напомнить информацию, разложить по полочкам и что-то организовать.
В жизни же есть множество ситуаций, где AI реально нужен: он может подключаться к Apple Health, каждый день — в зависимости от твоего состояния — давать рекомендации. Имея эти контексты, рекомендации по здоровью получаются куда точнее и полнее.
Учёба, финансовое положение, дети и семейные бытовые хлопоты — всё это тоже требует долгого отслеживания.
Конечно, скажу честно: для продуктов такого типа точность растёт всё больше по мере того, как настроен “коннектор контекста”. Поэтому если поначалу кажется, что он тебя не очень понимает — можно понаблюдать несколько дней и пообщаться больше.
Это также показывает: как дать пользователю “незаметно” подключиться — очень важная тема.
Я думаю, вот в чём два ключевых качества Personal Agent:
Первое: тебе не нужно заботиться о тонких технических деталях на уровне AI — просто пользуйся;
Второе: ты можешь очень быстро синхронизировать свою информацию. Во многих случаях, когда накопленных данных становится достаточно, тебе даже не нужно начинать говорить — он уже знает, что ты хочешь сделать, и уже помогает тебе это подготовить.
124
·
--
Кодекс — это действительно что-то невероятное!
Ещё он может управлять вашим телефоном через функцию зеркалирования iPhone на Mac, и делает это очень быстро.
Таким образом можно считывать некоторые настройки на телефоне, причём это очень безопасно.
Даже при чтении WeChat он точно не будет обнаружен.
Кодекс — это действительно что-то невероятное!
Ещё он может управлять вашим телефоном через функцию зеркалирования iPhone на Mac, и делает это очень быстро.
Таким образом можно считывать некоторые настройки на телефоне, причём это очень безопасно.
Даже при чтении WeChat он точно не будет обнаружен.
Ещё он может управлять вашим телефоном через функцию зеркалирования iPhone на Mac, и делает это очень быстро.
Таким образом можно считывать некоторые настройки на телефоне, причём это очень безопасно.
Даже при чтении WeChat он точно не будет обнаружен.
78
·
--
Cortex этот компьютер use 真的是牛逼！
Его также можно заставить управлять вашим телефоном через функцию зеркалирования iPhone на Mac, и делает он это очень быстро.
Таким образом можно считывать некоторые настройки на телефоне, и при этом это очень безопасно.
Даже читает WeChat — WeChat даже не знает, что это было сделано таким способом
Cortex этот компьютер use 真的是牛逼！
Его также можно заставить управлять вашим телефоном через функцию зеркалирования iPhone на Mac, и делает он это очень быстро.
Таким образом можно считывать некоторые настройки на телефоне, и при этом это очень безопасно.
Даже читает WeChat — WeChat даже не знает, что это было сделано таким способом
Его также можно заставить управлять вашим телефоном через функцию зеркалирования iPhone на Mac, и делает он это очень быстро.
Таким образом можно считывать некоторые настройки на телефоне, и при этом это очень безопасно.
Даже читает WeChat — WeChat даже не знает, что это было сделано таким способом
106
·
--
Наконец-то пользуюсь нашумевшей в последнее время Muse!
Система контроля рисков Anthropic перед Meta — просто детский сад. Если Цукерберг говорит, что вам нельзя это использовать, то вы и правда не сможете: даже аккаунт зарегистрировать не дадут.
Вам вообще не дают даже шанса, чтобы вас забанили.
Наконец-то пользуюсь нашумевшей в последнее время Muse!
Система контроля рисков Anthropic перед Meta — просто детский сад. Если Цукерберг говорит, что вам нельзя это использовать, то вы и правда не сможете: даже аккаунт зарегистрировать не дадут.
Вам вообще не дают даже шанса, чтобы вас забанили.
Система контроля рисков Anthropic перед Meta — просто детский сад. Если Цукерберг говорит, что вам нельзя это использовать, то вы и правда не сможете: даже аккаунт зарегистрировать не дадут.
Вам вообще не дают даже шанса, чтобы вас забанили.
90
·
--
Мастер Кунь. Скилл Humanizer-zh, который более чем с 10 000 звёздами уже «пахнет» ИИ, получил большую волну обновлений!
На этот раз обновление добавило много итераций от вышестоящих, а также учло множество замечаний, предложенных в issues.
Попробуйте. Если будут проблемы, сообщите в issue.
Мастер Кунь. Скилл Humanizer-zh, который более чем с 10 000 звёздами уже «пахнет» ИИ, получил большую волну обновлений!
На этот раз обновление добавило много итераций от вышестоящих, а также учло множество замечаний, предложенных в issues.
Попробуйте. Если будут проблемы, сообщите в issue.
На этот раз обновление добавило много итераций от вышестоящих, а также учло множество замечаний, предложенных в issues.
Попробуйте. Если будут проблемы, сообщите в issue.
360
·
--
Похоже, сейчас запуски моделей идут только по двум крайностям:
либо сделать самую мощную модель на самом дешёвом варианте,
либо сразу выпустить передовую модель — иначе вообще нет ни обсуждений, ни реального использования.
Два релиза прошлой ночи: Grok 4.7 и Mimo V2.6. По возможностям в разных сторонних тестах они примерно одинаковые, но по цене разница слишком большая.
Mimo V2.6 Pro при попадании в кэш: цена ввода ¥0.025, вывода ¥6. А Grok 4.7, если пересчитать из долларов, — ввод уже ¥3.35, а вывод и вовсе достигает ¥40.
Посмотрел отзывы и обзоры людей в Twitter утром про Grok 4.7: в основном одно — что он дорогой, а другое — что эффект, возможно, не такой уж хороший: и медленный, и не очень.
Цены Mimo сейчас как минимум вдвое дешевле, чем «минимальная точка» у текущего DeepSeek V4 (неважно Flash или Pro).
Например, у Mimo V2.6 Flash цена вывода ¥2, а у DeepSeek V4.1 Flash цена вывода ¥4.
К тому же, у Mimo V2.6 сейчас, похоже, с предстоящей недели в OpenCode начинается раздача со скидкой/бесплатно (limit-free).
Mimo ещё выпустила собственный десктоп-клиент: похоже, у него отдельная подписка по цене, можно попробовать. В приложении есть модели генерации изображений — их можно использовать, чтобы вместе с ними рисовать интерфейсы и подобные вещи.
Похоже, обе стороны думают, что OpenAI сегодня во второй половине дня выпустит новую модель (возможно GPT-6 Sol и GPT-6 Luna — судя по слухам, очень дёшево), и они хотели успеть выпустить до OpenAI… но в итоге вышло, что они синхронизировались и «сошлись» по времени.
Похоже, сейчас запуски моделей идут только по двум крайностям:
либо сделать самую мощную модель на самом дешёвом варианте,
либо сразу выпустить передовую модель — иначе вообще нет ни обсуждений, ни реального использования.
Два релиза прошлой ночи: Grok 4.7 и Mimo V2.6. По возможностям в разных сторонних тестах они примерно одинаковые, но по цене разница слишком большая.
Mimo V2.6 Pro при попадании в кэш: цена ввода ¥0.025, вывода ¥6. А Grok 4.7, если пересчитать из долларов, — ввод уже ¥3.35, а вывод и вовсе достигает ¥40.
Посмотрел отзывы и обзоры людей в Twitter утром про Grok 4.7: в основном одно — что он дорогой, а другое — что эффект, возможно, не такой уж хороший: и медленный, и не очень.
Цены Mimo сейчас как минимум вдвое дешевле, чем «минимальная точка» у текущего DeepSeek V4 (неважно Flash или Pro).
Например, у Mimo V2.6 Flash цена вывода ¥2, а у DeepSeek V4.1 Flash цена вывода ¥4.
К тому же, у Mimo V2.6 сейчас, похоже, с предстоящей недели в OpenCode начинается раздача со скидкой/бесплатно (limit-free).
Mimo ещё выпустила собственный десктоп-клиент: похоже, у него отдельная подписка по цене, можно попробовать. В приложении есть модели генерации изображений — их можно использовать, чтобы вместе с ними рисовать интерфейсы и подобные вещи.
Похоже, обе стороны думают, что OpenAI сегодня во второй половине дня выпустит новую модель (возможно GPT-6 Sol и GPT-6 Luna — судя по слухам, очень дёшево), и они хотели успеть выпустить до OpenAI… но в итоге вышло, что они синхронизировались и «сошлись» по времени.
либо сделать самую мощную модель на самом дешёвом варианте,
либо сразу выпустить передовую модель — иначе вообще нет ни обсуждений, ни реального использования.
Два релиза прошлой ночи: Grok 4.7 и Mimo V2.6. По возможностям в разных сторонних тестах они примерно одинаковые, но по цене разница слишком большая.
Mimo V2.6 Pro при попадании в кэш: цена ввода ¥0.025, вывода ¥6. А Grok 4.7, если пересчитать из долларов, — ввод уже ¥3.35, а вывод и вовсе достигает ¥40.
Посмотрел отзывы и обзоры людей в Twitter утром про Grok 4.7: в основном одно — что он дорогой, а другое — что эффект, возможно, не такой уж хороший: и медленный, и не очень.
Цены Mimo сейчас как минимум вдвое дешевле, чем «минимальная точка» у текущего DeepSeek V4 (неважно Flash или Pro).
Например, у Mimo V2.6 Flash цена вывода ¥2, а у DeepSeek V4.1 Flash цена вывода ¥4.
К тому же, у Mimo V2.6 сейчас, похоже, с предстоящей недели в OpenCode начинается раздача со скидкой/бесплатно (limit-free).
Mimo ещё выпустила собственный десктоп-клиент: похоже, у него отдельная подписка по цене, можно попробовать. В приложении есть модели генерации изображений — их можно использовать, чтобы вместе с ними рисовать интерфейсы и подобные вещи.
Похоже, обе стороны думают, что OpenAI сегодня во второй половине дня выпустит новую модель (возможно GPT-6 Sol и GPT-6 Luna — судя по слухам, очень дёшево), и они хотели успеть выпустить до OpenAI… но в итоге вышло, что они синхронизировались и «сошлись» по времени.
1
146
·
--
Ожидаемо, что в кругу любителей ИИ никто не предвидел, что после выхода GPT-Astra и Fable сможет так стремительно набрать популярность новый тип моделей.
JEV смог так “выстрелить” отчасти потому, что он действительно решает некоторые проблемы; но ещё одна ключевая причина в том, что его преимущество в скорости очень легко распространять.
Он выигрывает и по скорости, и по объёму. Ты увидишь, что в демонстрациях JEV на разных веб-страницах почти всегда показывают и скорость, и количество обработанных запросов — именно это сильнее всего вызывает первоначальный интерес. И это также говорит о том, что людям действительно очень важны обе эти вещи, поэтому всевозможные демо и кейсы буквально разлетаются и активно тиражируются.
Конечно, у этой модели есть и ограничения. Если попытаться заставить её работать “в одиночку”, без больших языковых моделей, то сценарии использования довольно ограничены; но если подключить большую модель для помощи или другие инструменты, эффект будет очень хорошим.
При этом сейчас ей не хватает мультимодальности. Если добавить мультимодальность — особенно для систематизации и сортировки материалов или генерации длинного контента — пользовательский опыт будет просто великолепным.
Кстати, вчера они объявили, что открывают доступ всем: больше не нужна waitlist, у каждого пользователя есть бесплатный лимит в 5 долларов.
Эта модель очень экономичная: вход стоит всего 0.042 доллара, а выход — бесплатно, поэтому 5 долларов можно использовать очень-очень долго.
Как раз на прошлой неделе мы обновили Next Token — основное обсуждение было таким:
Модель JEV и сопутствующие вопросы: например, многие уже за один день могут обучить модель, похожую по возможностям; такие как GPT-6 и Fable — там в обучении моделей всё уже на очень профессиональном уровне, поэтому тут есть большое поле для арбитража на обучении небольших моделей.
Проблема кооперации между малыми и большими моделями.
Эволюция интерфейса взаимодействия: сейчас чат, браузер и список задач находятся в одном приложении. Включая то, что Codex недавно обновил браузерные плагины — сам по себе он также поддерживает много аккаунтов (например, Notion’s MCP может войти в несколько аккаунтов и подтягивать информацию). Во многих случаях он уже начинает заменять наш системный интерфейс. И такая новая модель взаимодействия может незаметно — но очень эффективно — “обучать” пользователя.
Вчера я тоже сделал пример с JEV: генерацию реалистичной 3D-сцены в реальном времени — людей, которым это понравилось, оказалось довольно много. В программе мы обсудили эти и другие новости, а также поговорили о том, что думаем я, Цзяомуш и Ян Пань, и ещё несколько человек. Добро пожаловать послушать.
Ожидаемо, что в кругу любителей ИИ никто не предвидел, что после выхода GPT-Astra и Fable сможет так стремительно набрать популярность новый тип моделей.
JEV смог так “выстрелить” отчасти потому, что он действительно решает некоторые проблемы; но ещё одна ключевая причина в том, что его преимущество в скорости очень легко распространять.
Он выигрывает и по скорости, и по объёму. Ты увидишь, что в демонстрациях JEV на разных веб-страницах почти всегда показывают и скорость, и количество обработанных запросов — именно это сильнее всего вызывает первоначальный интерес. И это также говорит о том, что людям действительно очень важны обе эти вещи, поэтому всевозможные демо и кейсы буквально разлетаются и активно тиражируются.
Конечно, у этой модели есть и ограничения. Если попытаться заставить её работать “в одиночку”, без больших языковых моделей, то сценарии использования довольно ограничены; но если подключить большую модель для помощи или другие инструменты, эффект будет очень хорошим.
При этом сейчас ей не хватает мультимодальности. Если добавить мультимодальность — особенно для систематизации и сортировки материалов или генерации длинного контента — пользовательский опыт будет просто великолепным.
Кстати, вчера они объявили, что открывают доступ всем: больше не нужна waitlist, у каждого пользователя есть бесплатный лимит в 5 долларов.
Эта модель очень экономичная: вход стоит всего 0.042 доллара, а выход — бесплатно, поэтому 5 долларов можно использовать очень-очень долго.
Как раз на прошлой неделе мы обновили Next Token — основное обсуждение было таким:
Модель JEV и сопутствующие вопросы: например, многие уже за один день могут обучить модель, похожую по возможностям; такие как GPT-6 и Fable — там в обучении моделей всё уже на очень профессиональном уровне, поэтому тут есть большое поле для арбитража на обучении небольших моделей.
Проблема кооперации между малыми и большими моделями.
Эволюция интерфейса взаимодействия: сейчас чат, браузер и список задач находятся в одном приложении. Включая то, что Codex недавно обновил браузерные плагины — сам по себе он также поддерживает много аккаунтов (например, Notion’s MCP может войти в несколько аккаунтов и подтягивать информацию). Во многих случаях он уже начинает заменять наш системный интерфейс. И такая новая модель взаимодействия может незаметно — но очень эффективно — “обучать” пользователя.
Вчера я тоже сделал пример с JEV: генерацию реалистичной 3D-сцены в реальном времени — людей, которым это понравилось, оказалось довольно много. В программе мы обсудили эти и другие новости, а также поговорили о том, что думаем я, Цзяомуш и Ян Пань, и ещё несколько человек. Добро пожаловать послушать.
JEV смог так “выстрелить” отчасти потому, что он действительно решает некоторые проблемы; но ещё одна ключевая причина в том, что его преимущество в скорости очень легко распространять.
Он выигрывает и по скорости, и по объёму. Ты увидишь, что в демонстрациях JEV на разных веб-страницах почти всегда показывают и скорость, и количество обработанных запросов — именно это сильнее всего вызывает первоначальный интерес. И это также говорит о том, что людям действительно очень важны обе эти вещи, поэтому всевозможные демо и кейсы буквально разлетаются и активно тиражируются.
Конечно, у этой модели есть и ограничения. Если попытаться заставить её работать “в одиночку”, без больших языковых моделей, то сценарии использования довольно ограничены; но если подключить большую модель для помощи или другие инструменты, эффект будет очень хорошим.
При этом сейчас ей не хватает мультимодальности. Если добавить мультимодальность — особенно для систематизации и сортировки материалов или генерации длинного контента — пользовательский опыт будет просто великолепным.
Кстати, вчера они объявили, что открывают доступ всем: больше не нужна waitlist, у каждого пользователя есть бесплатный лимит в 5 долларов.
Эта модель очень экономичная: вход стоит всего 0.042 доллара, а выход — бесплатно, поэтому 5 долларов можно использовать очень-очень долго.
Как раз на прошлой неделе мы обновили Next Token — основное обсуждение было таким:
Модель JEV и сопутствующие вопросы: например, многие уже за один день могут обучить модель, похожую по возможностям; такие как GPT-6 и Fable — там в обучении моделей всё уже на очень профессиональном уровне, поэтому тут есть большое поле для арбитража на обучении небольших моделей.
Проблема кооперации между малыми и большими моделями.
Эволюция интерфейса взаимодействия: сейчас чат, браузер и список задач находятся в одном приложении. Включая то, что Codex недавно обновил браузерные плагины — сам по себе он также поддерживает много аккаунтов (например, Notion’s MCP может войти в несколько аккаунтов и подтягивать информацию). Во многих случаях он уже начинает заменять наш системный интерфейс. И такая новая модель взаимодействия может незаметно — но очень эффективно — “обучать” пользователя.
Вчера я тоже сделал пример с JEV: генерацию реалистичной 3D-сцены в реальном времени — людей, которым это понравилось, оказалось довольно много. В программе мы обсудили эти и другие новости, а также поговорили о том, что думаем я, Цзяомуш и Ян Пань, и ещё несколько человек. Добро пожаловать послушать.
122
·
--
Я использовал модели JEV из @typesafeai, чтобы сделать генератор реального времени для 3D-сцен.
Это настолько быстро, что просто невероятно!
Из десятков и сотен подготовленных 3D-моделей по входному тексту выполняется параллельная проверка сотни раз.
При этом обрабатываются материалы: окраска, освещение, положение и состояние — и за одну секунду собирается интерьерная сцена, соответствующая требованиям.
Я использовал модели JEV из @typesafeai, чтобы сделать генератор реального времени для 3D-сцен.
Это настолько быстро, что просто невероятно!
Из десятков и сотен подготовленных 3D-моделей по входному тексту выполняется параллельная проверка сотни раз.
При этом обрабатываются материалы: окраска, освещение, положение и состояние — и за одну секунду собирается интерьерная сцена, соответствующая требованиям.
Это настолько быстро, что просто невероятно!
Из десятков и сотен подготовленных 3D-моделей по входному тексту выполняется параллельная проверка сотни раз.
При этом обрабатываются материалы: окраска, освещение, положение и состояние — и за одну секунду собирается интерьерная сцена, соответствующая требованиям.
45
·
--
Я сделал генератор сцен в реальном времени в 3D с помощью модели JEV.
Скорость просто невероятная!
Из десятков или сотен готовых 3D-моделей, на основе входного текста, выполняется параллельная проверка сотнями раз.
Одновременно обрабатываются материалы, раскраска, освещение, положение и состояние этих объектов; за одну секунду собирается внутреннее помещение, соответствующее требованиям.
Я сделал генератор сцен в реальном времени в 3D с помощью модели JEV.
Скорость просто невероятная!
Из десятков или сотен готовых 3D-моделей, на основе входного текста, выполняется параллельная проверка сотнями раз.
Одновременно обрабатываются материалы, раскраска, освещение, положение и состояние этих объектов; за одну секунду собирается внутреннее помещение, соответствующее требованиям.
Скорость просто невероятная!
Из десятков или сотен готовых 3D-моделей, на основе входного текста, выполняется параллельная проверка сотнями раз.
Одновременно обрабатываются материалы, раскраска, освещение, положение и состояние этих объектов; за одну секунду собирается внутреннее помещение, соответствующее требованиям.
58
·
--
См. перевод
GPT-6 Astra 做软件宣传视频实在是太强了！
这个视频从配乐到音效到组件，全部都是 GPT-6 Astra 自己处理的。
没有用任何生成模型，纯代码，而且它是基于我的 Codepilot 组件和设计语言做的。
跟软件本身的风格和效果都非常搭配。
如果有人需要的话，我看要不要打包个 skill 给大家用。
GPT-6 Astra 做软件宣传视频实在是太强了！
这个视频从配乐到音效到组件，全部都是 GPT-6 Astra 自己处理的。
没有用任何生成模型，纯代码，而且它是基于我的 Codepilot 组件和设计语言做的。
跟软件本身的风格和效果都非常搭配。
如果有人需要的话，我看要不要打包个 skill 给大家用。
这个视频从配乐到音效到组件，全部都是 GPT-6 Astra 自己处理的。
没有用任何生成模型，纯代码，而且它是基于我的 Codepilot 组件和设计语言做的。
跟软件本身的风格和效果都非常搭配。
如果有人需要的话，我看要不要打包个 skill 给大家用。
61
·
--
Сделайте мне приложение в стиле iPhone Duo для моего Android-сгибаемого экрана, чтобы поиграться
Сделал на основе нативного Material Design
Сделайте мне приложение в стиле iPhone Duo для моего Android-сгибаемого экрана, чтобы поиграться
Сделал на основе нативного Material Design
Сделал на основе нативного Material Design
96
Войдите, чтобы посмотреть больше материала
Присоединяйтесь к пользователям криптовалют по всему миру на Binance Square
⚡️ Получайте новейшую и полезную информацию о криптоактивах.
💬 Нам доверяет крупнейшая в мире криптобиржа.
👍 Получите достоверные аналитические данные от верифицированных создателей контента.
Эл. почта/номер телефона
В тренде
fomcотслеживание
Просмотров: 45,074
383 обсуждают
Когда все ждут FOMC я просто соблюдаю правило 2%
Сегодня все вокруг сходят с ума. ФРС, ставки, волатильность. Толпа гадает, куда полетит BTC. Кто-то заходит на всю котлету с плечом x50, чтобы «поймать движение».
А я в такие дни просто наблюдаю. Потому что знаю: в моменты новостей рынок убивает не только тех, кто угадал не то направление. Он убивает тех, кто рискует слишком много.
Если ты поставил на кон больше 2% от депозита, ты не трейдер. Ты игрок в казино, который надеется на удачу.
Мой совет на сегодня простой, не торгуй на новостях. Если уже в позиции проверь свои стопы. Если нет сиди в стороне. Рынок никуда не убежит.
А вы как переживаете FOMC? Сидите в стороне или ловите волатильность? Пишите в комментариях.
$BTC $ETH #fomcотслеживание #рискменеджмент #крипта #психология
KeylessMind
·Лайков: 1
·Просмотров: 685
ПротоколFOMC
Просмотров: 34,784
157 обсуждают
US10YearYieldNears5.3%
Просмотров: 12,396
228 обсуждают