28 августа 2026
29 августа 2026
30 августа 2026
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
📺 fal запустила бесконечный ИИ-эфир на Twitch
Компания представила H3 Max Live — экспериментальную трансляцию, в которой видео создаётся прямо во время показа. По заявлению fal, генерация работает быстрее реального времени.
Зрители управляют происходящим через чат: команда !prompt меняет сцену на экране за несколько секунд. Для демонстрации используется H3 Max — дообученная fal Research версия MiniMax H3, ускоренная почти в 50 раз относительно исходной модели.
Пока это публичный эксперимент на Twitch, а не обычная функция видеогенератора.
#fal #MiniMax #H3Max #генерациявидео #ИИ #Twitch
82 · Видео
89.3 МБ · нажмите — покажем
89.3 МБ · нажмите — покажем
Одна картинка → целый мир в Unreal Engine 5
Lumera — пайплайн, который превращает обычное изображение в редактируемую 3D-сцену для игрового движка. Не набор пикселей, облако точек или Gaussian Splatting, а отдельные объекты с собственной геометрией.
Что получается на выходе:
• 3D-меши отдельных объектов
• редактируемая компоновка сцены
• нативные источники света и HDR-окружение
• проект, готовый к открытию в Unreal Engine 5
Идея Lumera проста: будущее image-to-3D — не в создании картинки, которая только выглядит объёмной, а в генерации полноценного редактируемого мира.
Загрузили фотографию интерьера — получили основу уровня для UE5. Пока технология экспериментальная, но для геймдева и особенно небольших инди-команд это потенциально очень серьёзный инструмент.
#AI #3D #UnrealEngine5 #Lumera #GameDev #ImageTo3D
88 · Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-GGUF
Обесцензуренный GGUF-квант вышедшей недавно Qwen3.8-Flash-Next от Orcarouter
#uncensored #gguf #multimodal #agent
VK | MAX
1.3K · Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Короче, небольшой инсайт по нашему Frankenstein 😄
Запустили Qwen3.8-Flash-Next UD-IQ3_XXS, ~82 ГБ, на обычном домашнем ПК: Ryzen 9 5950X, 64 ГБ RAM и RTX 4070 12 ГБ. Модель целиком не помещается ни в RAM, ни тем более в VRAM, поэтому сделали стриминг весов по цепочке NVMe → RAM-кэш → VRAM → CUDA.
И самое интересное: это уже не просто «запустилось». В реальном чате после прогрева видим примерно 14–15 tok/s при связной генерации.
Теперь хотим убрать простой GPU на копировании RAM → VRAM: сделать асинхронную подгрузку и prefetch, чтобы одни веса уже считались, пока следующие едут в видеопамять. Если это нормально перекрыть, там ещё может быть очень приличный запас по скорости.
В общем, 82 ГБ MoE на 4070 уже выглядит не как издевательство, а как вполне рабочая локальная LLM. 😁
Github
#LLM #LocalLLM #AI #OpenSourceAI #Qwen #Qwen38 #MoE #CUDA #NVIDIA #RTX4070 #llamacpp #MachineLearning #Inference
438 · E News Chat
id 1485319348Короче, небольшой инсайт по нашему Frankenstein 😄
Запустили Qwen3.8-Flash-Next UD-IQ3_XXS, ~82 ГБ, на обычном домашнем ПК: Ryzen 9 5950X, 64 ГБ RAM и RTX 4070 12 ГБ. Модель целиком не помещается ни в RAM, ни тем более в VRAM, поэтому сделали стриминг весов по цепочке NVMe → RAM-кэш → VRAM → CUDA.Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
id 1485319348Короче, небольшой инсайт по нашему Frankenstein 😄
Запустили Qwen3.8-Flash-Next UD-IQ3_XXS, ~82 ГБ, на обычном домашнем ПК: Ryzen 9 5950X, 64 ГБ RAM и RTX 4070 12 ГБ. Модель целиком не помещается ни в RAM, ни тем более в VRAM, поэтому сделали стриминг весов по цепочке NVMe → RAM-кэш → VRAM → CUDA.
GIF
Запись экрана от 2026-08-30 21-34-32.mp4 · 1.2 МБ · нажмите — покажем
Запись экрана от 2026-08-30 21-34-32.mp4 · 1.2 МБ · нажмите — покажем
id 1485319348Короче, небольшой инсайт по нашему Frankenstein 😄
Запустили Qwen3.8-Flash-Next UD-IQ3_XXS, ~82 ГБ, на обычном домашнем ПК: Ryzen 9 5950X, 64 ГБ RAM и RTX 4070 12 ГБ. Модель целиком не помещается ни в RAM, ни тем более в VRAM, поэтому сделали стриминг весов по цепочке NVMe → RAM-кэш → VRAM → CUDA.
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
31 августа 2026
Видео
537 КБ · нажмите — покажем
537 КБ · нажмите — покажем
🚀 Puro-2B: обучение языковой модели с нуля за $4370
Исследователи из Университета Цинхуа представили Puro-2B — модель на 2 млрд параметров, обученную на кластере RTX 5090. Версия за $4370 превзошла Qwen2-1.5B, а вариант за $6890 приблизился к Qwen2.5-1.5B.
Лучшую версию обучили на 1,4 трлн токенов за 22 514 GPU-часов. Расходы снизили благодаря вычислениям FP8, оптимизатору MuonH, последовательной подаче данных и усреднению контрольных точек.
Опубликованы веса, промежуточные версии, наборы данных, конфигурации, код обучения и обработки данных. Основные материалы доступны по лицензии Apache 2.0.
Указанные суммы учитывают только аренду видеокарт для итогового обучения. Подготовка данных, эксперименты, хранение, сеть и работа исследователей в расчёт не входят.
#AI #LLM #Puro2B #OpenSource #RTX5090 #MachineLearning #TsinghuaAI
98 · E News Chat
id 1485319348🚀 Puro-2B: обучение языковой модели с нуля за $4370
Исследователи из Университета Цинхуа представили Puro-2B — модель на 2 млрд параметров, обученную на кластере RTX 5090. Версия за $4370 превзошла Qwen2-1.5B, а вариант за $6890 приблизился к Qwen2.5-1.5B.
Лучшую версию обучили на 1,4 трлн токеновФотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Фотография
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF
GGUF квант Qwen3.8-27B с ускорением DFlash2
А также есть GLM-5.3-DFlash2 и GLM-5.3-Flash-DFlash2
#dfash2 #gguf #flagship #optimization
VK | MAX
1.2K · id 1485319348Короче, небольшой инсайт по нашему Frankenstein 😄
Запустили Qwen3.8-Flash-Next UD-IQ3_XXS, ~82 ГБ, на обычном домашнем ПК: Ryzen 9 5950X, 64 ГБ RAM и RTX 4070 12 ГБ. Модель целиком не помещается ни в RAM, ни тем более в VRAM, поэтому сделали стриминг весов по цепочке NVMe → RAM-кэш → VRAM → CUDA.
Нет ли у вас ошибки в инфографике? Nvme 1,2 ТБ/с это скорость уровня 4090. Были бы у меня такие Nvme я бы и оперативку не покупал
Ссылка
нажмите — покажем
нажмите — покажем
🦞 OpenClaw получил крупнейшее обновление и стал версией 2.0
Разработчики собирались лишь упростить установку и полностью переделать браузерный интерфейс. Однако изменения затронули всю систему и в итоге превратились в полноценный OpenClaw 2.0.
Появились поиск по старым диалогам, перенос задач между локальными и облачными машинами, интерактивные панели, улучшенная память и автоматическое обучение новым навыкам. Добавлена управляемая работа с llama.cpp, включая подключение уже запущенного llama-server.
Также расширена поддержка моделей: Qwen 3.8, DeepSeek V4, Nemotron 3.5 Lightning и GLM-5.3. Перед обновлением разработчики советуют сохранить конфигурацию: версия содержит несовместимые изменения и миграции.
#OpenClaw #ИИ #AIAgents #LLM #llamacpp #OpenSource #Автоматизация
25 · E News Chat
Серж ТНет ли у вас ошибки в инфографике? Nvme 1,2 ТБ/с это скорость уровня 4090. Были бы у меня такие Nvme я бы и оперативку не покупалВозможно, gpt image он такой 😁
Видео
IMG_6050.MP4 · 25.2 МБ · нажмите — покажем
IMG_6050.MP4 · 25.2 МБ · нажмите — покажем
Инженеры OpenAI не могут объяснить свой вайбкод
Об этом рассказал аналитик из SemiAnalysis Джордан Нанос, который сотрудничал с разработчиками из OpenAI, когда те тестировали свой новый инференс-чип Jalapeño на бенчмарке InferenceX, принадлежащем SemiAnalysis.
Он говорит, что люди с внушительной личной экспертизой не смогли построчно объяснить, что делает код. Кернел (а точнее, низкоуровневый Gluon-ассемблер), о котором идет речь, был полностью сгенерирован в Codex. Разработчики не стали детально в нем разбираться, потому что все просто работает.
Нанос считает, что это нормально и означает смену парадигмы. Разработчикам теперь не только не обязательно писать код, но и понимать его. Человеку остается формулировать задачу, задавать архитектуру и проверять результат по метрикам.
Сам низкоуровневый код – это не то, о чем человеку обязательно нужно глубоко рассуждать, если ИИ знает, как правильно манипулировать перемещением данных и обрабатывать их на железе, которое вы ему дали.
Мнения?
18.9K · Видео
25.1 МБ · нажмите — покажем
25.1 МБ · нажмите — покажем
Runway представила Solaris 🌐
Solaris — первая модель Runway класса Interface World Model. Она генерирует приложение или сайт прямо во время работы: каждый кадр интерфейса создаётся моделью в реальном времени в ответ на клики, перетаскивания и текстовые команды.
Вместо заранее прописанных экранов и сценариев Solaris работает с визуальной сценой напрямую. За логику отвечает языковая модель, а Solaris непрерывно отрисовывает результат в 720p. В основе системы лежит адаптированная Gen-4.5.
Такой подход позволяет создавать интерфейсы, которые меняются под действия пользователя, а также обучать AI-агентов в постоянно меняющихся визуальных средах.
Пока остаются проблемы с читаемым текстом, длительными сессиями, достоверностью и доступностью интерфейсов. Публичного запуска ещё нет — Runway принимает заявки на ранний доступ.
#Runway #Solaris #AI #WorldModels #ИИ #Интерфейсы #AIAgents
62 ·