Обратите внимание, лиса и дерево на фоне — те же самые, просто с разных углов.
Или лицо мужчины, в двух разных планах.
Рама зеркала — в кадре с невестой она не в фокусе, а в начале кадра с женихом её можно рассмотреть в деталях. 🤯
На официальной странице ещё куча примеров и главное — ей можно пользоваться любому хоть сегодня, минимальная подписка — от 15 долларов в месяц.
Виртуальные миры Genie с качеством Seedance — только вопрос времени. 🙈
Ещё больше меня поразила модель Seedance 1 от ByteDance (компании-создателя ТикТока). Лично я не отличу этот ролик от современной дорогой рекламы, напичканной 3D-эффектами.
Только в отличие от профессионального видео стоимостью десятки тысяч долларов за минуту, этот ролик продолжительностью 10 секунд стоит от 50 центов до доллара и готов за пару минут. (пока, в отличие от Veo3, без аудио)
Другая свежая модель от гугла — Veo3, научилась делать видео вместе с аудио. Моряк на приложенном ролике — говорит! Можно попробовать самому за деньги хоть сегодня.
Google презентовал модель Genie 3, которая создает виртуальные миры с помощью методов машинного обучения.
Мир сохраняет консистентность в течение нескольких минут: можно ходить, ездить и летать — исследовать виртуальное пространство, созданное из простого текстового описания.
Это похоже на обычную компьютерную игру, но, если современные игры годами придумывают, рисуют и программируют сотни людей, то тут её создает нейросеть прямо на лету под конкретный запрос.
Ниже видео-презентация, рекомендую посмотреть официальную страницу, там больше примеров, где игрок ездит на велосипеде по горным дорогам, летает по ущельям, бродит по древнегреческим храмам. Там же примеры, где игрок выбирает, что дальше произойдет в мире — вылезет ли ему на встречу медведь или выедет трактор или всадник на лошади. И примеры, где игрок для перемещения в пространстве пользуется не клавишами, но дает текстовые указания вида «подойди к цветочнице на рынке» (помните, как в текстовых играх из 80х-90х?)
Пока что модель доступна только исследователям.
Мне кажется, что это совершенно революционная штука. Исторически, гугл не умеет делать из своих прорывных изобретений продукты, но кто-то точно должен это сделать. Думаю, что это — основа того киллер-аппа, которого не хватает VR. Только представьте себе генерацию своего собственного мира в современных VR-очках! 🤯
На прошлой неделе было удивительное:
1. Федя признался, что понял кайф вайб-кодинга (до этого он всё время говорил, что понимает, что это такое, но я бы описал его прошлую позицию как просвещённый луддизм); надеюсь, сделаем про это с Федей отдельный эпизод подкаста.
2. Настя, наш операционный директор (не программист), завайбкодила прототип для клиента в lovable. Раньше бы мы назначили встречу с продуктовым дизайнером, он бы нарисовал макеты, мы бы сделали пару встреч и итераций, дальше бы мы его, может быть, сделали кликабельным, дальше бы посадили фронтендеров его заверстать. А тут Настя сделала всё сама за пару часов. И отправила клиенту не просто макеты, а полноценный прототип. Клиент — стартап, в котором нужна возможность связать врачей и пациентов, так эта шайтан-машина нашла бесплатное решение для видеосвязи и прикрутила его к прототипу.
Настя выглядела поражённой и даже встревоженной: «Самат, с помощью этого можно перестроить работу с клиентами». И спросила: «А нужны ли будут программисты?» и вообще: «Какое наше место в этом новом мире?»
Я спокоен: сложные, большие программы эта система всё ещё не может сделать нормально, и наше умение придумать гибкую, масштабируемую архитектуру, задавать и выдерживать требования к качеству при меняющихся требованиях — это технические навыки, которые делают нас (и наших программистов) ценными. Плюс мы думаем над задачей клиента, не просто бездумно исполняем приказ.
То есть программист сможет заниматься чуть более сложными вещами и ускорит свою работу.
Вспомнил, что на днях общался со знакомым, который делает сервис по созданию кастомных приложений обычными людьми. То есть ты говоришь, какое приложение хочешь, начинаешь им пользоваться и можешь прямо на лету что-то в нём поменять, с сохранением уже введённых данных, вообще не имея дела с кодом. Подобные инструменты, скорее всего, съедят нижнюю часть рынка, «простую разработку». Как мы сегодня не ищем дизайнера и верстальщика, чтобы написать объявление в ворде или сделать простую страницу на тильде, но обращаемся в издательский дом, если хотим опубликовать книгу, или нанимаем команду, чтобы запустить большой маркетплейс.
—
Ну и наконец, если в каком-то будущем мы сможем делать крутые программные продукты «совсем без программистов» — то:
1. долгосрочно, у нас будут гораздо большие проблемы, потому что перестроится вообще весь рынок интеллектуального (а с развитием физических роботов — вообще всего) труда, мир изменится;
2. краткосрочно, мы сами сможем гораздо смелее тестировать свои продуктовые гипотезы для своих продуктов (а мы хотим развиваться именно в сторону продуктовой разработки).
—
То есть я настроен оптимистично, но то, что два этих события произошли почти одновременно, не идёт у меня из головы. Кажется, что мы незаметно преодолели очередной барьер развития ИИ.
Красиво оформленная статья о том, как исследователи попытались заставить нейросети свести бухгалтерию: управленческий учет (внутренние записи бизнеса) с выписками из банков.
Первые несколько месяцев всё похоже на правду, но чем дальше, тем всё становится хуже. Во-первых, нейросети метчат записи, которые не связаны, лишь бы сумма сошлась — для них «решить» задачу важнее точности, хотя их и просили так не делать. Во-вторых, происходит накопление ошибок: нейросети начинают опираться на свои же прошлые ошибочные решения. В общем, до человека даже ведущим моделям ещё далеко.
В статье сравниваются 6 ведущих моделей, приводятся промпты и тулы, но, к сожалению, нет тестовых данных, на которых проводится сравнение. Тем не менее, внушительный труд. Рекомендую.
Спасибо Игорю за наводку.
А вот antirez, супер успешный программист, работающий над по-настоящему сложными задачами, создатель redis, одной из самых популярных баз данных на свете, делится, как он использует ИИ для программирования.
Вкратце: даёт подробный контекст и пишет детальную спецификацию, не вайбкодит и даже не пользуется специальными редакторами (агентами), а буквально копи-пестит код; рекомендует модели Gemini 2.5 PRO и Claude Opus.
Говорит, что нейросети радикально ускоряют его работу. Внутри у него еще пара советов, рекомендую прочитать первоисточник, там коротко и по делу.
Люди заводят отношения даже с chatGPT.
Нейросети, которые специально заточены играть роль романтического (или даже сексуального) партнера — прямо отдельный жанр и даже огромный рынок, но ни в коем случае не мейнстрим.
Тем безумнее то, что Маск выкатил в мобильном приложении своей нейросети Grok самую натуральную вайфу.
Как в анекдоте: а что, так можно было?
Очень четкая, подробная и при этом короткая статья, как эффективно пользоваться нейросетями для программирования.
Идея простая: мы не ставим нейросети общую задачу «сделай хорошо», а просим её сначала написать спецификацию проекта (spec.md), а потом, на её основе, план (todo.md), как именно она собирается эти требования выполнять. Это развитие стандартного промптового приема «цепочка мыслей», CoT (Chain of Thought).
Буквально вчера Амазон представил свой продукт на основании похожей идеи, к которой он пришел независимо, — ноосфера! Это редактор кода, IDE на основе VS Code. На каждый запрос к нейросети он читает и редактирует requirements.md с продуктовыми требованиями, потом design.md, где описывает технические решения, и, наконец, tasks.md со списком задач. Программист просматривает эти документы, вносит правки и запускает агентов «в поле».
У этого инструмента замечательный обучающий проект — классная компьютерная игра, сама использующая под капотом нейросети, в которую интересно играть, но в ней не доделаны несколько вещей, и есть пара досадных ошибок — предлагается довести её до ума, даются советы, как лучше это сделать. Гениальный туториал!
P. S. Это как раз пример «смены парадигмы», которую упоминал вчера Егор. Мы пишем (генерируем) документацию о проекте прямо внутри репозитория, чтобы нейросети знали, как и что мы делаем в проекте. В каком-то смысле описываем «модель мира» по Науэру в этих текстовых файлах в понятном нейросети формате.
Очень классное исследование эффективности нейросетей для программирования.
16 опытных опенсорс программистов попросили решать реальные задачи в их проектах с использованием или без использования ИИ и сравнили их производительность.
Программисты предсказывали, что использование ИИ ускорит их на 24%. В реальности, с применением нейросетей испытуемые закрывали задачи в среднем на 20% дольше. Самое поразительное — даже после эксперимента им казалось, что благодаря нейросетям они ускорились на 20%!
Исследование отдельно хорошо тем, что явно описывает, что они не утверждают (и дают пояснения почему): «ИИ бесполезен для всех программистов» (они проверяли супер опытных чуваков на сложных репозиториях, которые те знают как свои 5 пальцев), «ИИ никогда не будет полезен в этих задачах» (инструменты развиваются очень быстро) и т. д.
Обратите внимание на график, программисты продолжили считать, что нейросети их ускорили даже после эксперимента.
