День сурка: разрыв рутинного цикла

Сегодня отмечается День сурка, и это отличная возможность изменить привычный распорядок.

- День сурка символизирует возможность разорвать рутинный цикл.

- Добавление новых элементов в повседневную жизнь может помочь избежать однообразия.

- Вдохновение можно черпать из случайных научных фактов.

- Общение с другими может привести к новым идеям и открытиям.

- Не бойтесь экспериментировать с вашим распорядком дня.

Напишите ГигаЧат: расскажи мне случайный научный факт, который взорвёт мой мозг.

Read more

AI: дайджест за 11 июля 2026

AI: дайджест за 11 июля 2026

1. Wan Streamer v0.2 улучшил реалтайм-диалоги с AI-аватаром Экспериментальная модель Alibaba Wan Team обновилась до версии 0.2: теперь в реальном времени лучше держит мимику, взгляд, жесты рук и контекст сцены в диалогах среднего плана, а также немного подняты разрешение и качество (640×368, 25 FPS). Это усиливает конкуренцию

By Kirill Brusenskiy
AI: дайджест за 4-11 июля 2026

AI: дайджест за 4-11 июля 2026

1. Meta выпустила Muse Image и Muse Video после ребрендинга GenAI-подразделения Meta представила Muse Image и Muse Video как первый релиз после перехода Meta GenAI в Meta Superintelligence lab: заявлена тесная связка диффузионной модели и LLM, генерация кода (Python) и веб-поиск референсов, а также улучшения качества через выбор лучшей генерации.

By Kirill Brusenskiy
AI: дайджест за 10 июля 2026

AI: дайджест за 10 июля 2026

1. OpenAI выпустила GPT‑5.6 и объединила ChatGPT, Codex и агентов в ChatGPT Work OpenAI раскатывает семейство GPT‑5.6 (Sol/Terra/Luna) на пользователей: Sol — для платных, Terra и Luna — доступны шире, включая бесплатный доступ. Одновременно представлен ChatGPT Work (единое приложение с агентами и Codex) и заявлен режим

By Kirill Brusenskiy
AI: дайджест за 9 июля 2026

AI: дайджест за 9 июля 2026

1. G-Star+ улучшает masked diffusion для текста и кода за счет точечного перемаскирования Исследователи из T-Tech и ВШЭ представили на ICML 2026 метод G-Star+ для masked diffusion: он находит токены с высокой вероятностью ошибки и перемаскирует/переписывает их на поздних шагах, снижая эффект «ранняя ошибка навсегда». По описанию источников, подход

By Kirill Brusenskiy