russgamzatov Компания LEAP 71 провела успешные hot-fire испытания ракетных двигателей, которые спроектировал не инженер, а ИИ.

Ключевое:
• метан-кислородный двигатель
• тяга ~20 кН
• геометрия камеры и сопла сгенерирована ИИ с нуля
• без ручного CAD-проектирования
• путь от ТЗ до огневых тестов — несколько недель, а не годы

ИИ не «помогал» — он сам рассчитал форму, опираясь на физику, термодинамику и ограничения материалов. Инженеры лишь задали рамки и проверили результат.

Это не игрушка и не симуляция.
Двигатель реально зажгли, и он отработал стабильно.

👉 Вывод простой и неприятный:
ИИ уже вошёл в хардкорную инженерию, туда, где ошибка = взрыв.
И он там справляется.

Следующий шаг — масштабирование тяги и лётные испытания.
Вопрос уже не «может ли ИИ проектировать сложные системы»,
а как быстро он вытеснит классический инжиниринг.

russgamzatov В провинции Гуйчжоу есть горные массивы, которые долгие десятилетия считались экономически бесполезными: крутые склоны, нестабильный климат, нулевая пригодность для строительства и сельского хозяйства.
Этот рельеф официально относили к «неиспользуемым территориальным фондам».

Сегодня эти же склоны покрыты непрерывными рядами солнечных панелей.
По данным региональных энергетических отчётов, установки начали строить ещё в 2015 году, и за несколько лет они превратили часть горного хребта в полноценную энергосистему.
В открытых источниках приводятся оценки выработки порядка 10–15 млн кВт·ч в год, в зависимости от сезона и площади активных площадок.

Техническая логика простая и прагматичная:
- наклон горы обеспечивает оптимальный угол падения света;
- высокая точка снижает запылённость и повышает стабильность КПД;
- земля, непригодная для любых других задач, даёт максимум именно в виде генерации.

russgamzatov По заслугам ! ✊✊

russgamzatov Вот что происходит, когда ИИ начинает работать быстрее, чем физический мир успевает адаптироваться.

Alibaba запустила промо-кампанию вокруг своей модели Qwen. Пользователям предложили получить бесплатный bubble tea по купону через взаимодействие с ИИ. Механика выглядела простой: попросить модель оформить заказ с промокодом. Дальше система находила ближайшую точку, оформляла заказ через приложение и проводила оплату по условиям акции.

Акция оказалась масштабнее ожиданий. За первые часы было сгенерировано более 10 миллионов заказов бесплатного напитка. Из-за скорости обработки запросов и отсутствия человеческих пауз спрос вырос мгновенно. Серверы начали перегружаться, купоны временно остановили, а офлайн-точки столкнулись с наплывом курьеров и клиентов. В некоторых магазинах заканчивались расходники, потому что физическая инфраструктура просто не рассчитана на такой темп.

Формально это была рекламная акция с бесплатным чаем. По факту рынок увидел, что происходит, когда автоматизированные системы масштабируют спрос быстрее, чем реальный сектор может его переварить.

russgamzatov 🇨🇳 Китай делает грязь ✊🤖✊

russgamzatov За один день в сети, появился короткометражный фильм о трансформерах, созданный с помощью ИИ. По уровню графики и масштабу это похоже на проект с бюджетом около 200 миллионов долларов. В кадре масштабные разрушения, плотный экшен, реалистичная физика металла и городские сцены, которые выглядят как фрагменты крупного голливудского релиза.

Проект собран на базе Seedance 2.0 — модели text-to-video от компании ByteDance, представленной в 2026 году. Система генерирует гиперреалистичное видео с плавной анимацией, синхронизированным звуком и поддержкой разных типов входных данных: текста, изображений и их комбинаций. По сути, это инструмент, который позволяет создавать сложные кинематографичные сцены без традиционного продакшн-пайплайна.

Такие технологии меняют правила игры. Один автор с мощным компьютером способен собрать дома проект визуального уровня студии. Барьер между большим продакшном и независимым создателем становится значительно ниже.

Источник: AI造梦师 на Douyin

#ai #artificialintelligence #transformers #filmmaking #technology

russgamzatov Гайд: ⤵️ Seedance 2.0 делает ремейк для любых форматов видео.

Чтобы создать такое видео, сначала нужно взять исходный ролик, который вы хотите повторить. Затем из середины сцены делается стоп-кадр — важно выбрать момент, где максимально хорошо видны все персонажи и основная локация.

Далее этот скриншот нужно перегенерировать в другой стилистике, сохранив композицию: все персонажи, предметы и их позиции остаются на своих местах, меняется только визуальный стиль. Это можно сделать в любой ИИ-модели для генерации изображений. Важно, чтобы итоговое изображение выглядело как тот же кадр, но в новой художественной стилистике.

После этого нужно зайти в Seedance 2 (режим multi-reference).
Загрузить исходное видео, которое нужно повторить, и сгенерированное стилизованное изображение.

Далее вводится следующий промпт:

Use @Video1 as the full motion reference.
Use @Image1 as the visual style and character reference.

Recreate the exact same timing, camera movement, choreography, pacing, framing, and action from @Video1. Every movement, gesture, transition, and camera shift must follow the original video precisely.

However, replace all characters and the environment with the versions shown in @Image1.

The location must match the environment style of @Image1, even if it originally came from a frame in the middle of @Video1. Treat @Image1 as a restyled screenshot from the middle of the original video. Maintain its lighting, color tone, character design, outfits, and proportions consistently throughout the entire generated clip.

At the beginning of the video, only one character appears, exactly as in @Video1. When the second character enters in the original video, introduce the second character from @Image1 at the exact same moment and position.

All actions must match the original choreography and blocking, but performed by the characters from @Image1 in the visual style of @Image1.

Maintain strict character consistency. No visual drift. No style changes.
Camera motion must copy @Video1 exactly.
Keep the same duration and pacing as @Video1.

russgamzatov Милый мир, милые роботы 🥰🤖

russgamzatov Пусть в вашей жизни побеждает добро 🥰

russgamzatov 400К через базовый контент-маркетинг 👌🤖

russgamzatov В описании тезисы по 3м навыкам ⤵️

ПРОМПТИНГ

• Всегда задавай роль и уровень экспертизы
• Указывай целевую аудиторию
• Прописывай формат результата
• Ограничивай объем
• Добавляй запреты сразу
• Давай 1 пример желаемого результата
• Проси сначала структуру, потом детализацию
• Делай 2–3 итерации вместо одного длинного запроса
• Проси самокритику результата
• Проси альтернативную версию

⸻

ПЕРЕДАЧА ПОВТОРЯЮЩИХСЯ ЗАДАЧ ИИ-АГЕНТУ

• Выпиши процесс шаг за шагом
• Убери все двусмысленности
• Пропиши сценарии “если / то”
• Определи триггеры эскалации
• Добавь базу знаний и реальные данные
• Запрети домысливать отсутствующие факты
• Настрой фиксацию всех действий в CRM
• Замеряй ключевые метрики
• Логируй ошибки
• Тестируй на 20–30 реальных кейсах

⸻

ВАЙБКОДИНГ

• Сначала опиши логику словами
• Разбей проект на модули
• Проси файловую структуру
• Делай код маленькими блоками
• Проверяй каждый блок отдельно
• Проси объяснение написанного кода
• Добавляй обработку ошибок
• Добавляй логирование
• Проси тесты
• Проси инструкцию по запуску

russgamzatov Джеффри Хинтона называют «отцом ИИ» потому что именно он заложил фундамент современной эпохи нейросетей и deep learning. В 80–90-х годах, когда большинство исследователей считали нейронные сети бесперспективным направлением и делали ставку на символический ИИ, Хинтон продолжал упрямо развивать идею обучения многослойных сетей. Он продвигал алгоритм обратного распространения ошибки, который позволил эффективно обучать глубокие модели. Долгое время это выглядело как маргинальная наука, но в 2012 году его команда совершила прорыв, выиграв конкурс ImageNet с огромным отрывом, и именно после этого индустрия резко развернулась в сторону глубокого обучения. Его ученики заняли ключевые позиции в крупнейших технологических компаниях, а его исследования легли в основу систем распознавания речи, изображений и современных языковых моделей. Формально ИИ создавался усилиями множества учёных, но именно вклад Хинтона стал поворотной точкой, которая запустила нынешнюю волну искусственного интеллекта.