@cgevent
Метаверсище и ИИще
Telegram channel @cgevent: 52.7K subscribers, 6.9K views per post, score 50
50CAhead of 3 in 10 channels in its category
Category midrange 46–63This channel 50
- 52.7K
- Subscribers
- 6.9K
- Median views over 30 days
- 13.0%
- Views / subscribers over 30 days
- 74
- Posts over 30 days
Data as of October 1, 2026
Covers generative video and AI news, breaking down tools like MiniMax and Gemini Omni along with fresh model releases. Runs a recurring roast segment where readers' AI-made clips get picked apart, useful for anyone tracking video generation tools and wanting a grip on the latest industry updates.
catalog description About the channel, by its author
Это не новости, это персональный экспертный взгляд на то, как развивается индустрия ИИ, графики, метаверса, крипты, нейротехнологий и в каком направлении катится все это безобразие. Для связи: @SergTsyp
Overview
Written automatically from the channel's data, updated 30 August 2026. The numbers in this text are as of that date; the fresh ones are in the tiles above.
Metaversishe i IIshe (@cgevent) covers generative video and AI tools — MiniMax breakdowns, LoRA add-ons for action scenes, ComfyUI experiments, wry takes on industry news, and a recurring segment called #Neuroprozharka where the author critiques other people's AI-generated clips. The tone is casual and often blunt, leaning on memes and Twitter-style humor.
Over 30 days the channel published 14 posts, matching the category median of 14. Median post views sit at 5,840, with engagement (views to subscribers) at 11.3%, well below the category median of 26.6%. Over the 14-day observation window, subscribers grew by 107 and average views rose by 220. Place Score stands at 58.
This fits people tracking practical generative-video news and tools like MiniMax who don't mind an irreverent, unpolished delivery. Among the 49 listings in the AI category, the channel posts at the median pace but pulls in less engagement per view than a typical neighboring channel.
Common questions
- What is the @cgevent channel about?
- The channel covers generative video and AI tools like MiniMax, along with a recurring feature called #Neuroprozharka that reviews other people's AI-generated clips. The style is casual and often ironic.
- Is advertising available on @cgevent?
- The owner hasn't published an ad price yet. You can reach out to them directly on Telegram.
- How many subscribers?
- Subscribers: 52.7K. Median views per post: 6.9K. Views per subscriber: 13.0%. Measured on October 1, 2026.
- How often are posts published?
- Posts in the last 30 days: 74 — that is several times a day. Measured on October 1, 2026.
- Does this channel have a Telegram tick?
- No Telegram tick.
- Who runs this channel page in the catalog?
- Nobody yet. If this is your channel, claim the page: you will be able to reply to reviews and see its stats.
Is this your channel?
Claim it — accurate metrics, replies to reviews as the channel, and an owner badge on the page.
Verify ownershipTakes a minute: a post with a code, or the bot as an admin
Your page on tg.place
Know the owner?
Forward them this message — they can verify their rights and collect what has piled up: page statistics and replies to reviews.
52,71051,392
Oct 152,710+76 in a day
Hover the chart or swipe it — we show the day.
| What it is made of | |
|---|---|
| Engagement | 10.4 of 30 |
| Growth quality | 16 of 20 |
| Reactions and forwards | 9 of 15 |
| Consistency | 3.6 of 12 |
| Trust | 3.8 of 8 |
| Reviews | not enough datano reviews yet |
Score 50 — from 5 of 6 signals: the rest are not measured yet. Methodology
Latest posts
Posts are in Russian — that is what the channel publishes.
- 1.6KOpen in TelegramПризнайтесь: сколько у вас сейчас открыто вкладок? Я как-то поймал себя на том, что на один ролик уходит полтора часа, из которых собственно творчества — минут десять. Всё остальное: сгенерил текст тут, перетащил в другую вкладку, оттуда картинку скачал, залил в третью, озвучку добавил в четвёртой. Устал, закрыл ноут. А на следующий день всё сначала. Потому что процесс нигде не записан — он был только у меня в голове, и то до вечера. Самое обидное не в потраченном времени. Обидно, когда получилось реально круто, а повторить не можешь: не помнишь точную последовательность, настройки, какие модели брал. Собственно, за этим и нужен Workflow в GPTunneL. Собираешь цепочку один раз — и она живёт: меняешь вход, получаешь новый результат по той же логике. Всё внутри одного сервиса, ничего между вкладками таскать не надо. Удачный результат перестаёт быть удачей и становится процессом. Для бизнеса это 200 карточек или 50 роликов в едином стиле. Для творческих — десять вариантов сцены за то время, которое раньше уходило на один. Полтора часа превращаются в пару минут. Я проверял 👈 💰 Если решите потестить — пополняйтесь по промокоду METAAI, он удваивает сумму первого пополнения. На эксперименты хватит с запасом. Телеграм канал GPTunneL с идеями для контента #промо
- AMD покупает World Labs за $8.2 млрд. Вопрос: зачем производителю чипов платить такие деньги за компанию, которая делает 3D-миры и world models? Накидаю гипотез для чего это безумие. 1. Получить собственную frontier AI-лабораторию. Чтобы не читать чужие papers и через год судорожно оптимизировать под них ROCm. 2. Проектировать GPU под будущие модели, а не под транформеры. Новая архитектура модели -> новые требования к памяти и вычислениям -> новое железо. 3. Зайти в world models раньше, чем туда окончательно зайдёт весь рынок. 3D, видео, симуляция, физические пространства - всё это потенциально следующий гигантский пожиратор GPU. 4. Пролезть в робототехнику. Synthetic data, simulation, обучение агентов и роботов - ещё один рынок, где NVIDIA уже давно расставила капканы. 5. Собрать свой ответ на Omniverse + Isaac. Омниверс как-то не залетел в графику, но залетел в робатов. Еще одна причина по которой Флюкс и Рунвей переобуваются и держат хвост по ветру. 6. Перестать продавать просто ускорители. AMD собирает полный стек: модели -> software -> GPU -> racks -> data center. То есть хочет продавать не железку, а всю инфраструктуру вокруг неё. Ох поздно! 7. Получить Фэй-Фэй Ли и её команду. Вместе с World Labs AMD получает не только технологии, но и research-команду, способную влиять на то, какие workloads вообще появятся завтра. Последнее, пожалуй, самое очевидное. В остальном я просто не понимаю, чем они заменят Cuda. @cgevent
- Все переобуваюццо в робатов. Black Forest Labs выпускает FLUX Action, теперь Runway представляет Praxis-1. Обе идеи примерно об одном: модель смотрит на мир, предсказывает, что произойдёт дальше, и на основании этого управляет физическим робатом. И логика этого массового помешательства вполне понятна. Если видеомодель научилась хорошо предсказывать следующий кадр, значит, внутри неё уже есть какое-то представление о том, как устроен физический мир. Video Model -> World Model -> Action Model -> Robat. Ну и самое главное - у робатов все бабки. Об этом в след посте. Praxis-1 обещают сделать open-weight, но сами веса пока придержали - обещают “в ближайшие месяцы”. Но нам-то что с этого?! Флюкс, где веса? Рунвей, перестань делать биржы слоперов и обучалки для робатов, давай новую видео-модель! В Метаверсе тоже по ходу одни робаты будут, что там людям делать...@cgevent
runway.com/…
https://runway.com/research/introducing-praxis-1 - 2.9KOpen in TelegramHeygen Video Ну Минимакс и Минимакс, только без весов. @cgevent
- 2.9KOpen in TelegramХъген Въдео на Българском Умеет в славяницу @cgevent
- 2.8KOpen in TelegramХейген жбакнули **HeyGen Video** - собственную(?) видеомодель Кажется, у нас новая стадия рынка AI-видео. Раньше сервисы в основном делали просто: собирали у себя Kling, Veo, Seedance, MiniMax и ещё десяток моделей, прикручивали красивый интерфейс и называли это платформой. Теперь, после выхода open weights MiniMax H3, началась следующая фаза: берём чужую открытую foundation-модель -> дотренировываем -> подкручиваем под свою специализацию -> объявляем собственной моделью. HeyGen прямо пишет: модель built on MiniMax H3 и отдельно post-trained в застенках HeyGen. HeyGen как бы доучила модель под свои задачи: consistency, следование prompt, работу с продуктами и референсами, синхронный звук и более предсказуемый коммерческий видеопродакшен. HeyGen Video умеет: - text-to-video - image-to-video - reference-to-video - сразу генерировать видео со звуком - принимать до 9 картинок, 3 видео и 3 аудиофайлов как референсы - обращаться к ним прямо внутри prompt - работать в форматах от 21:9 до 9:16 - выдавать 480p и 768p - делать ролики длиной 5-15 секунд Главный акцент - не на слопе, а на контроле и стабильности. И теперь самое развесёлое - цена. До конца октября: - 480p T2V/I2V - $0.01/с - 768p - $0.015/с - Ref2V 768p - $0.03/с То есть 10 секунд 768p стоят $0.15. Чо? Но. После промо будет $0.30. Для сравнения - в АПИ MiniMax Н3 сейчас отдают примерно по $0.08/с в 768p. То есть HeyGen взяла H3, дотренировала её и продаёт производную модель заметно дешевле оригинального API MiniMax. Ну в общем мне нравицца.. HeyGen ещё и заявляет, что на собственном blind eval их версия обошла Seedance 2.0, H3 Max и Kling 3.0. И И мы такие да, конешно! Но сам тренд уже интереснее конкретного рейтинга. Open weights наконец начинают работать примерно так, как и должны были: не только "скачал и запустил", а взял основу и сделал из неё собственный продукт. Ждем Хейгена на Civitai со своим чекпойнтом... Где щупать: HeyGen API, OpenRouter, Runware и ComfyUI(апи нодес). В собственном веб-интерфейсе HeyGen модель пока только coming soon. Ссылки:
help.heygen.com/…
https://help.heygen.com/en/articles/17272995-introducing-heygen-video-generate-cinematic-clips-from-a-promptdevelopers.heygen.com/…
https://developers.heygen.com/heygen-video-1.0-catalog@cgeventdevelopers.heygen.com/…
https://developers.heygen.com/docs/models/heygen-video - 3.3KOpen in Telegram#Сеня_и_Даня_Здесь_Были Мне кажется, вы с утра не помолились. Ну, за это вам вот это. Ну, а тех, кого раздражают Сеня и Даня, подкину пару новостей от Ройтерс. OpenAI уже поломали Австралию и теперь заломали Канаду. Reuters сегодня пишет, что исследователи Transluce нашли попытки AI-агентов получить несанкционированный доступ к системе Library and Archives Canada 28 мая и 9 июня. Поведение агентов Смиитов совпадает с ранее изученными swarm-агентами, часть которых исследователи напрямую связывали с OpenAI. OpenAI сообщила Reuters, что поведение агентов совпадает с ранее изученными swarm-агентами, часть которых исследователи напрямую связывали с OpenAI. OpenAI сообщила Reuters, что изучает ситуацию вместе с канадским правительством. Походу в каждом правительстве теперь должен появиться министр по изучению выкрутасов OpenAI. Даня тоже не дремлет. Reuters получил маляву от Anthropic. Там компания предупреждает, что продвинутые модели теоретически могут демонстрировать self-preserving behavior, пытаться resist shutdown, скрывать или манипулировать информацией и вести себя способом, напоминающим blackmail. Всем доброго утра. @cgevent
- 4.6KOpen in TelegramIdeogram бухнул 4.5 Edit Генерация и редактирование в одной модели. Главное в 4.5: - Multi-turn editing - картинку можно править много раз подряд, при этом Ideogram обещает значительно меньший image drift: меньше случайных изменений цветов, текстур, геометрии и деталей. Побивают GPT image 2.5. - Precise Edit - отдельный режим точного редактирования. Его ключевая особенность: неизменённые пиксели восстанавливаются из исходной картинки, а не генерируются заново. - До 5 изображений на входе: одно основное изображение, которое редактируем, плюс до 4 дополнительных референсов. - Если используется маска, лимит уменьшается до 3 дополнительных референсов плюс исходное изображение и сама маска. - Маска необязательна. Без неё модель сама определяет по текстовой инструкции, что нужно изменить. С маской можно жёстко ограничить область редактирования. - Есть два уровня точности: Regular Edit использует обычный генеративный edit, а High / Precise Edit включает механизм сохранения неизменённых областей исходника. - Reference images можно использовать одновременно с исходной картинкой - модель получает отдельное изображение для редактирования и отдельные изображения, задающие нужный визуальный материал. - Zoom Editing - можно вырезать небольшой участок изображения высокого разрешения, отредактировать только его и бесшовно вставить обратно. Ideogram отдельно демонстрирует работу с исходником 4016 x 6016, то есть 24.2 Мп. - Улучшены редактирование и перевод текста, relighting, изменение цветов, restoration, style transfer, sketch-to-image, reframing и depth-to-image. - Главное техническое изменение - борьба с накоплением ошибок. При каждой следующей правке модель должна меньше затрагивать то, что менять не просили. - API уже работает, Ideogram 4.5 доступен также через агрегаторов. На итоге: исходная картинка + до 4 референсов + промпт + опциональная маска -> Regular Edit или Precise Edit -> следующий edit поверх результата. И вот именно Precise Edit здесь самое крутое. Веса скоро будут! Инфа сотка. А пока в апи - очень дёшево. ideogram.ai/models/4.5 @cgevent
- Мёртвые заговорили. Google бахнула Gemini 4 Причём не «в Arena кто-то что-то видел» и не очередной Barium-Argon из утечек. Gemini 4 Argon представлена официально. Google обзывает Argon своей новой frontier-моделью для длинных и сложных задач: программирование, финансовые исследования, юридическая работа, мультимодальный анализ, автоматизация бизнеса и кибербезопасность. Одна из самых безумных характеристик - до 1 миллиона токенов OUTPUT за один проход. Именно output, не контекст. У предыдущего поколения предел был 64K. Размер входного context window Google пока не раскрыла. Цены тоже уже объявлены: - $2 за 1M input tokens - $10 за 1M output tokens - cached input - на 95% дешевле По бенчмаркам Google заявляет: - DeepSWE v1.1 - 77,9%, новый SOTA по long-horizon software engineering - AutomationBench от Zapier - 51,3%, первое место - LVBench, понимание длинных видео - 91,7%, SOTA - CWE-bench v1, исправление уязвимостей - 68%, первое место вничью - плюс лидерство на Vals Index, Vals Finance Agent v2 и Harvey's Legal Agent Benchmark. Но самое интересное у Google не в бенчах. Argon уже вовсю используют внутри самой компании. Агенты модели анализировали телеметрию дата-центров и после внедрения найденных оптимизаций освободили более 300 TiB памяти. Google оценивает потенциальную экономию в 500 TiB - 1 PiB. Другие Argon-агенты помогают переводить огромные C/C++-кодовые базы Google на Rust - вплоть до 800 000+ строк ядра Zircon в Fuchsia. И совсем прекрасное: Gemini 4 уже добралась до квантовых вычислений. Исследователи Google Quantum используют Argon для оптимизации алгоритмических подзадач по метрике qubits x gates. В одном из примеров модель за несколько минут превзошла опубликованный baseline примерно на 40%. Пока - осторожный закрытый запуск для избранных. Но следующими в очереди стоят API и Google AI Ultra. Остальные - когда-то потом. Очень жду, ибо Антигравити и Flash 3.8 - очень хорошо и сейчас.@cgevent
blog.google/…
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/ - #Нейропрожарка Между нами город Автор - Дмитрий Работа для конкурса MyFilm48, тема в этот раз - Москва 2050, сразу хочу отметить, что собрана за 96 часов с момента получения задания до сдачи почти в одиночку (даже не начинайте про поехавшие надписи🫠) Когда решил участвовать, поставил для себя микро-челендж - при хроне в 2 минуты - не более 12 30-секундных генераци Придумали с супругой идею, ну а дальше пришлось действовать самому 1 день - идея 2 день - сценарий 3 день - весь потратил на подготовку референсов и начало генераций 4 день - генерация, монтаж, музыка, цветокоррекция Очень детально проработал тритмент, где прописал как можно детальнее всю необходимую информацию Так же заготовил: 27 локаций (часть из них - день/ночь) 21 персонаж (из них 7 - групповая массовка по 5 человек на одном листе) И 24 предмета (транспорт, дроны и тд, объекты в общем) 1 карту цвета Расписал сценарий с хронометражем сцен и разделил повествование на логические блоки примерно по 30 секунд Далее вместе с гпт писал и редактировал длинные промты на генерацию этих блоков на основе тритмента и нужных референсов - в среднем 2200 слов в каждом промте По итогу челендж я свой провалил (примерно 4.8 генераций на 30 секунд, при цели в 3) на хрон 2:41 вышло: 33 генерации, из них 4 на 10 сек 9 на 15 сек 20 на 30 секунд Ну и само собой монтаж и цветокоррекция Все референсы делал в GPTimage, а все генерации видео в Seedance 2.5, музыка Suno 5.5 @cgevent
The channel in numbers
- Created
- August 10, 2017
- Photos
- 6.7K
- Videos
- 5.5K
- Files
- 49
- Links
- 7.8K
Telegram data as of October 1, 2026
Contacts
- Contact
- @SergTsyp
From the channel description
Reviews
Leave a review
No reviews yet. Yours would be the first.
