Метаверсище и ИИще

Обзор

Составлен автоматически по данным канала, обновлён 30 августа 2026. Числа в тексте — на эту дату; свежие стоят плитками выше.

Частые вопросы

О чём канал @cgevent?

Канал пишет о генеративном видео, нейросетевых инструментах вроде MiniMax и разборах чужих ИИ-роликов в рубрике #Нейропрожарка. Тон подачи неформальный и ироничный.

Можно ли купить рекламу в канале @cgevent?

Владелец прайс на рекламу пока не открыл. Связаться с ним можно напрямую в Telegram.

Сколько подписчиков?

Подписчиков — 52,7 тыс. Медиана просмотров поста — 6,9 тыс. Просмотров на подписчика — 13,0%. Данные на 1 октября 2026 г.

Как часто выходят посты?

За 30 дней вышло постов: 74 — это несколько раз в день. Данные на 1 октября 2026 г.

Есть ли у канала галочка Telegram?

Галочки Telegram нет.

Кто ведёт страницу канала в каталоге?

Пока никто. Если это ваш канал — заберите страницу: сможете отвечать на отзывы и видеть её статистику.

Последние посты

• сегодня1,6 тыс.Открыть в Telegram
  Признайтесь: 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

  Ещё
• сегодня3 тыс.Открыть в Telegram
  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

  Ещё
• сегодня3 тыс.Открыть в Telegram
  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...

  runway.com/…

  https://runway.com/research/introducing-praxis-1

  @cgevent

  Ещё
• сегодня2,9 тыс.Открыть в Telegram
  Heygen Video Ну Минимакс и Минимакс, только без весов. @cgevent
• сегодня2,9 тыс.Открыть в Telegram
  Хъген Въдео на Българском Умеет в славяницу @cgevent
• сегодня2,8 тыс.Открыть в Telegram
  Хейген 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-prompt

  developers.heygen.com/…

  https://developers.heygen.com/heygen-video-1.0-catalog

  developers.heygen.com/…

  https://developers.heygen.com/docs/models/heygen-video

  @cgevent

  Ещё
• сегодня3,3 тыс.Открыть в 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

  Ещё
• вчера4,6 тыс.Открыть в Telegram
  Ideogram 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

  Ещё
• вчера4,4 тыс.65 пересылок73 реакции9 комментариевОткрыть в Telegram
  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.

  blog.google/…

  https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/

  @cgevent

  Ещё
  
• вчера4,7 тыс.17 пересылок74 реакции87 комментариевОткрыть в Telegram
  #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

  Ещё
  

О канале в цифрах

Создан

10 августа 2017 г.

Фото

6,7 тыс.

Видео

5,5 тыс.

Файлы

49

Ссылки

7,8 тыс.

По данным Telegram на 1 октября 2026 г.

Контакты

Связь

@SergTsyp

Из описания канала

Отзывы

Отзывов пока нет. Ваш будет первым.

Похожие

Ещё по теме