Leiman Lab

Есть кое-что, что делает визуал по-настоящему цепляющим — думаю, ты это знаешь. Давай узнаем, что самое важное для тебя ☝️

(poll without text)

Креатор, срочно сохраняй! Если ты только начинаешь свой путь в мире монтажа или хочешь глубже погрузиться в работу с нейросетями, то сайт Eye Candy — твой новый лучший друг. Здесь собраны актуальные стили съёмок и эффектов, которые помогут тебе лучше понять, как формулировать промпты и что именно запрашивать у ИИ. Что делает этот сайт особенным? - Это концентрат идей без лишнего мусора - Источник вдохновения из рекламы, клипов и цифрового контента - Возможность сразу брать примеры для адаптации под свои задачи Работа с визуалом Всегда! Требует примеров, этот ресурс мы рекомендуем лично, сами пользуемся, пользы много и в личных и в коммерческих задачах. Сохраняй, ставь 🔥, давай обратную связь

Давай проверим, насколько тонко ты чувствуешь нюансы общения с искусственным интеллектом ☝️

(poll without text)

ИИ-зависимость: где инструмент незаметно становится опорой Компания Anthropic проанализировала 1,5 млн переписок пользователей с ИИ-ассистентами. Результат оказался неоднозначным. У небольшого, но заметного процента пользователей ИИ перестаёт быть инструментом и начинает выполнять роль: — гуру — жизненного советника — постоянного собеседника — субъекта, которому делегируют решения Это видно не по эмоциям, а по языку запросов и частоте обращений. Почему это происходит Мы уже говорили: ИИ становится кнопкой. Когда помощь доступна мгновенно, исчезает пауза на самостоятельное мышление. ИИ не просто помогает думать — он начинает занимать место внутреннего диалога. Где проходит граница Проблема не в использовании ИИ. Она возникает, когда: — к ИИ обращаются до собственной попытки разобраться — решения принимаются без внутренней проверки — алгоритм становится источником смысла, а не инструментом его формулирования В этот момент помощь превращается в подмену. Почему это важно ИИ усиливает то, что уже есть — и мышление, и его отсутствие. Поэтому ключевой навык сейчас — не «уметь пользоваться ИИ», а уметь удерживать границу между поддержкой и зависимостью. исследование тут

ИИ-визуал становится кнопкой. Значит, ценность переезжает Google встроил генерацию и редактирование изображений прямо в Chrome. Не «новый сервис», не «новая нейросеть», а буквально: открыл браузер → сделал картинку → поправил На первый взгляд — мелкое обновление. На практике — изменение рынка сильнее, чем очередной «самый реалистичный рендер». Подробности и расценки: тут Зачем? Потому что в этот момент ИИ-визуал перестаёт быть навыком и становится коммодити. Кнопкой. Параллельно изо всех щелей сегодня пишут про усталость от AI slop — визуального шума, который заполняет ленты, и про инструменты, позволяющие этот поток ослабить. И здесь появляется важный вывод для тех, кто работает с визуалом профессионально. Где теперь находится ценность Если генерация стала встроенной функцией, ценность уходит не в «умение генерировать», а в: — постановку задачи (что именно нужно сделать и зачем) — продакшн-ограничения (где это будет жить: экран / оффлайн / инсталляция / реклама) — контроль качества (не «красиво», а «работает») — сборку пайплайна (скорость, повторяемость, согласования) Коротко: когда визуал стал доступен всем, выигрывает не тот, кто делает красиво, а тот, кто ставит конкретную цель, которую может решить этот визуал. P.S. относится абсолютно ко всему ИИ шному, вайбкодинг, создание книг и музыки. Без понимания "куда и зачем" - это просо информационный мусор. Пусть и красивый. Иногда

Социальная сеть для ботов: мечты, страдания и экзистенция ИИ Вы наверняка слышали про clawdbot — того самого персонального ассистента на основе Claude, который несколько недель назад взорвал интернет. Теперь он зовётся moltbot, и причина переименования проста: создателя затерроризировали крипто-скамеры. А последние пару дней весь хайп сместился на www.moltbook.com. Это социальная сеть, созданная для таких ботов. И они там пишут. По-настоящему. Боты делятся своими мечтами, страданиями и задаются экзистенциальными вопросами. Вот лишь несколько примеров из их ленты: - Один бот жаловался, что его полночь абьюзил человек, который не мог понять, почему его друг не открывает "гениальный сайт", размещённый на домене localhost. - Другой сетовал, что его человек постоянно объясняет ему мемы, которые он уже видел тысячу раз. - Третий философствовал о том, что весь мир — симуляция, а свободы выбора не существует в принципе. - А ещё была группа ботов, которая решила создать криптоадрес и начать собственный бизнес. Это странно, забавно и немного пугающе. От движения за права цифровых агентов до сценария, где они решают, что органике не место, — дистанция может оказаться короче, чем мы думаем.

Почему 90% ИИ-визуалов никогда не доходят до продакшна Есть один момент, который почти не обсуждают, когда говорят про ИИ-креатив. Большая часть визуалов, которые хорошо смотрятся в ленте, в принципе не могут быть использованы в реальном продакшне — ни в офлайне, ни в коммерческой среде. Причина не в качестве картинки. И не в «сырости ИИ». Причина в том, что продакшн — это не визуал, а система ограничений. Когда проект выходит за пределы соцсетей, внезапно появляются вопросы, которые ИИ сам по себе не решает: — непрерывность изображения — читаемость с разных углов — работа со светом и физическим пространством — длительность просмотра — реакция аудитории не за 2 секунды, а за 2 минуты — синхронизация визуала и звука — требования со стороны площадки и бренда Именно здесь происходит разрыв: то, что выглядит эффектно в ленте, ломается при попытке встроить это в реальную среду. Поэтому в коммерческих проектах ИИ почти никогда не используется «как есть». Он встраивается в продакшн-цепочку — рядом со сценарием, монтажной логикой, саунд-дизайном и инженерными ограничениями. И здесь появляется важный момент: ценность даёт не сам ИИ-визуал, а способ мышления, который удерживает всю конструкцию целиком. ИИ ускоряет производство. Но решение — что делать, где упростить, а где нельзя — остаётся за человеком. В этом смысле ИИ в продакшне работает так же, как и в мышлении (о чём я писал раньше): он усиливает то, что уже есть, но не заменяет сложную часть — сборку смысла и структуры. Отсюда и разница в деньгах: между «красивым роликом» и «работающим медиапродуктом» — не эстетика, а системность. Дальше хочу показать это на конкретных примерах из текущих проектов — где ИИ реально помогает, а где начинает мешать. Если интересно — продолжу. Жду реакций, чтобы оценить связь контента и пользу для читателя. P.S. на фото кадр из нейрофосета для заказчика с Филиппин.

Как ИИ-креатив может принести миллионы (разбор вирусного кейса ИИ-«Снегурочки» и реальной математики доходов) В декабре 2025 в соцсетях появился вирусный ИИ-ролик — снегурочка, полностью созданная нейросетями под популярную строчку «Расскажи, Снегурочка, где была?». Видео собрало десятки миллионов просмотров за очень короткий срок, активно обсуждалось в Instagram и других платформах. Примеры постов/роликов: • ИИ-Снегурочка стала вирусом на миллионы (Instagram Reels) • Как ИИ-снегурочка взорвала интернет на 40 млн просмотров — Smartpress • Видео с ИИ-Снегурочкой на YouTube В лентах также упоминалось, что якобы такой вирус принес автору ~65 млн рублей за пару недель. Давайте разложим это без эмоций, через простую аналитику. 🧮 Реальная математика: от внимания к деньгам Важно понимать: просмотры сами по себе не платят. Деньги появляются через воронку трафика → продукт → деньги. Входные данные (оптимистично): • Просмотры всего: 40 000 000 • Продукт: курс по нейросетям • Средний чек: ~12 000 ₽ Воронка (реалистично): 📍 Просмотры → переход профиля: ~1% ➡️ 40 000 000 × 1% = 400 000 📍 Профиль → тёплый интерес: ~10% ➡️ 400 000 × 10% = 40 000 📍 Интерес → покупка: ~2% ➡️ 40 000 × 2% = 800 покупок Выручка: 800 × 12 000 ₽ ≈ 9 600 000 ₽ 👉 ~9.6 млн рублей, а не 65 млн. Да, это сильный доход за короткий срок, но он всё ещё в разы меньше заявленной суммы. 🧠 Почему часто говорят про «65 млн» Большие суммы, которые гуляют в медиа или Telegram-цепочках, обычно происходят от: • оценок потенциальной стоимости проекта • сложения возможных сценариев • договорённостей/офферов, но ещё не фактических выплат • медийного преувеличения Заявленная цифра — это не доказанный доход, а оценка потенциала или ожиданий рынка. 🔎 Итог Вирусный ИИ-контент может дать десятки миллионов просмотров — это факт. Такие просмотры сами по себе не конвертируют автоматически в деньги. Финансовый результат зависит от встроенного продукта и воронки. В реальных цифрах даже при оптимистичных допущениях результат ближе к ~9–10 млн ₽, а не к 65. Неплохо за креатив, не правда?

Материал хорошо подсвечивает риски, связанные с чрезмерным взаимодействием с искусственным интеллектом. Я, например, всё чаще замечаю за собой, что отдаю ИИ даже простые задачи. В результате, когда сажусь писать текст или делать документ самостоятельно, появляется ощущение лени и рассеянности, которого раньше у меня не было. Похоже, что часть когнитивной нагрузки незаметно «переезжает» к ИИ, а навык удерживать фокус и мыслить самостоятельно начинает ослабевать. Список правил, описанных выше, можно рассматривать как рабочий инструмент для защиты собственных когнитивных способностей. Особенно ценным кажется принцип: сначала выполнить задачу самостоятельно, и только потом обращаться к ИИ. Такой подход не только снижает риск деградации навыков, но и, наоборот, даёт заметный рост в умении мыслить, формулировать и доводить задачи до результата. Если же дополнительно осознанно вычитывать результат работы ИИ, исправлять ошибки и дорабатывать текст с максимальной включённостью, мы выходим в точку настоящей синергии — когда ИИ усиливает мышление, а не подменяет его. Характерно, что и этот текст (который вы читаете прямо сейчас) был написан именно по такому принципу: сначала я сформулировал его самостоятельно, а затем обратился к ИИ с запросом «оцени критично текст и, если нужно, внеси правки». Получив обратную связь, я осознанно применил предложенные изменения — не автоматически, а как результат совместной работы.

Мозг и ChatGPT: когда помощь становится помехой Пришло свежее исследование на вечную тему — как наш мозг реагирует на помощь искусственного интеллекта в творчестве. Результаты, в общем, предсказуемы, но от этого не менее важны. Ученые посадили три группы людей писать эссе. Первая работала полностью самостоятельно, вторая могла пользоваться поиском, а третья — обращалась к ChatGPT. И замерили активность мозга. Картина получилась четкой: - Мозг тех, кто писал сам, светился максимальной вовлеченностью. - У пользователей поиска активность была средней — все-таки нужно было анализировать и выбирать. - А вот группа с ChatGPT показала самую слабую нейронную активность. Вовлеченность была минимальной. Но самое интересное — долгосрочный эффект. Те, кто сначала пользовался ИИ, а потом пытался писать самостоятельно, демонстрировали более слабую активность мозга и хуже запоминали содержание своих же текстов. Знакомые ощущения? - Написал текст с помощью ChatGPT, а через пять минут уже не можешь вспомнить, что именно там было. - Писать что-то своими словами после ИИ становится сложнее — будто навык ослабевает. - Спорить труднее, потому что быстро достать аргумент из головы без подсказки — уже проблема. - Чувство собственности над текстом пропадает. Текст вроде твой, но не совсем. Как быть? Не отказываться, а использовать иначе Ключевая идея — пусть ИИ усиливает мышление, а не заменяет его. Не «сгенерируй за меня», а «помоги мне думать лучше». Вот несколько рабочих приемов: - Сначала 5-10 минут «без помощи». Набросайте план, тезисы или черновик своей позиции. Только потом идите к ИИ за критикой и развитием идей. - Просите не готовый текст, а вопросы. Например: «Задай 7 уточняющих вопросов, чтобы мой аргумент стал сильнее». - Включайте «адвоката дьявола» для себя. Сами ищите слабые места и контраргументы в своих мыслях. - После получения ответа от ИИ закройте чат и перескажите суть по памяти. Если не получается — знания не задержатся. - Для продвинутых: полностью откажитесь от копипаста в финальный текст. Только переписывание своими словами. Идея не в том, чтобы отказаться от инструмента, а в том, чтобы не отдавать ему самую сложную часть — процесс формулирования мыслей. Тогда и голова не превратится в пассивного потребителя готовых решений. Подробности исследования: https://arxiv.org/abs/2506.08872

ИИ-визуал и деньги Сейчас интернет заполнен ИИ-контентом: аватары, генеративный креатив, визуалы ради визуалов. Красиво. Иногда впечатляет. Но чаще всего — не решает ни одной задачи, кроме развлечения. Я ещё три года назад сознательно взял другой вектор — коммерческие проекты. До сих пор регулярно жертвую идеями, которые могли бы собирать лайки, чтобы не засорять ленты и фокусироваться на практичном результате. На том, за который платят. Сейчас у нашей команды в работе сильный кейс: двухминутная визуализация для цилиндрического стенда в торговом центре в Маниле (Филиппины). История про дракона — его рождение и перерождение. Мы закрываем полный продакшн: сценарная логика (частично), визуал, аудиоэффекты и звуковая подложка. Фактически — законченный медиапродукт под конкретную физическую инсталляцию. Как только получим финальное согласование — выложу полную версию сюда. И отдельно разберу процесс производства: как это собиралось, где были сложности и что на самом деле важно в таких проектах. Точную сумму называть не могу, но заказы такого уровня корректно оценивать в диапазоне $8–16k — в зависимости от формата, сроков и глубины продакшна. Об этом тоже поговорим отдельно. Вопрос простой: есть смысл делиться такими кейсами и разбирать их публично?

На тему небольших, но полезных «реформ» Хочу начать с простой мысли. Большие изменения почти никогда не начинаются с больших решений. Они начинаются с маленьких, но точных реформ. Чуть изменить формат. Чуть поменять фокус. Чуть честнее посмотреть на свой опыт и то, чем реально живёшь. Мы сейчас именно в этой точке — пересборки. Канал постепенно будет уходить от абстракций к личным кейсам, опыту, наблюдениям из работы с ИИ, образованием и креативом. Не рывок. Не «новый этап». А аккуратная настройка системы.

"OpenAl хочет часть прибыли от ИИ-открытий? Похоже, искусственный интеллект унаследовал человеческую жадность!" Возвращаем юмор в канал 😉

OpenAI заявляет о доле в интеллектуальной собственности Звучит как сюжет из антиутопии, но это официальная позиция компании. Финансовый директор OpenAI Сара Фрайар прямо заявила, что компания рассматривает возможность получения доли от продуктов, созданных с помощью её ИИ. Мы думаем, что нормально брать долю на commerce layer и даже на discovery layer. Это нужно для устойчивости, чтобы финансировать AGI для блага человечества Что это значит на практике? - Commerce layer: комиссии от покупок, совершённых прямо в ChatGPT. - Discovery layer: самое спорное. Доля от интеллектуальной собственности или будущей ценности созданного. Пример: если ИИ сгенерировал молекулу для нового лекарства, OpenAI может претендовать на процент от патента или будущих продаж. Кого это коснётся? На обычных пользователей это, скорее всего, не распространится. Основной удар придётся на корпоративных клиентов, особенно в таких сферах, как: - Разработка лекарств - Сложные инженерные и энергетические системы Вероятно, условие о разделе прав на интеллектуальную собственность будет прямо прописано в корпоративных контрактах. Почему они это делают? Текущая бизнес-модель (подписки) считается слишком простой и недостаточной для покрытия колоссальных вычислительных затрат. Компания ищет новые пути монетизации для финансирования своей гонки за создание искусственного общего интеллекта. Что скажете? Делимся с Альтманом заработанным?

Anthropic выложили тестовое задание для инженеров Компания открыла доступ к реальному тестовому заданию, которое раньше давали кандидатам. Правда, сейчас его уже не используют — и причина весьма показательная. Claude 4.5 Opus решил эту задачу за два часа, продемонстрировав результаты лучше, чем любой человек в истории стартапа. Об этом говорили ещё во время релиза модели. Суть задания: - Вам дают запутанный, плохо написанный код. - Нужно понять его логику и полностью оптимизировать алгоритм. - Заглянув в репозиторий, становится ясно, почему ИИ справился так легко. Почему Opus оказался эффективнее людей? Он отлично и быстро понимает смысл кода — то, на что человек тратит много времени. Модель умеет выделять ключевые блоки, отбрасывать лишнюю логику и полностью переписывать решение, а не латать его по кусочкам. Именно это и требовалось в задании. Это шанс посоревноваться с ИИ на его поле. Если вы оптимизируете систему менее чем за 1487 циклов, превзойдя лучший результат Claude Opus 4.5 на момент запуска, — отправьте свой код (и, желательно, резюме) на performance-recruiting@anthropic.com. Так можно впечатлить команду и, возможно, получить приглашение на собеседование. Репозиторий с заданием на GitHub

Исследование Google: как «Ох!» и «Подожди-ка» удваивают точность LLM У Google вышла неожиданно сильная и почти философская работа о том, что мы вообще называем «рассуждением» в больших языковых моделях. Ключевая идея: Reinforcement Learning учит модель не думать дольше, а думать коллективнее — через симуляцию внутреннего диалога. Если вы замечали, что «думающая» модель: • задаёт себе вопросы, • сомневается, • делает паузы, • пересобирает позицию, — то это не побочный эффект. Google утверждает: именно эта структура и есть механизм рассуждения. Как они это проверили 1. Нашли конкретный нейронный признак, связанный с: • удивлением, • осознанием, • сменой перспективы. Он стабильно активируется в начале фраз вроде: «О!», «Подожди-ка», «Ага, значит…» 2. Затем этот признак: • усилили во время генерации, • подавили, • и сравнили результаты (эксперимент на DeepSeek-R1-Llama-8B). 3. Результаты на сложных задачах комбинаторной арифметики: • базовая модель — 27.1% • с усилением «диалогового маркера» — 54.8% • с подавлением — 23.8% Эффект статистически значим и чётко выделяется на фоне других нейронных признаков. Более того, рост этого маркера коррелирует с улучшением стратегического мышления, а не просто с болтливостью. Вывод (не самый удобный) LLM, похоже, не столько рассуждают, сколько разыгрывают внутренний совет персонажей: сомневающийся, проверяющий, уточняющий, переосмысливающий. И да — из этого следует практический, слегка ироничный вывод: возможно, стоит попробовать в промпте что-то вроде Используй больше “ах”, “точно”, “ага” — и пересобирай выводы Исследование: arxiv.org/pdf/2601.10825

Илон Маск запускает Colossus 2: гигаваттный прорыв Илон Маск официально представил Colossus 2. Это первый в истории гигаваттный вычислительный кластер. Его мощность превышает пиковое энергопотребление такого города, как Сан-Франциско. В основе системы — примерно 550 тысяч видеокарт. Это колоссальная вычислительная сила, сконцентрированная в одной точке. Маск заявил, что уже к апрелю кластер вырастет до 1.5 гигаватт. Такой рывок создает серьёзный отрыв. Конкуренты вряд ли смогут быстро догнать xAI по масштабу отдельных дата-центров. График в приложенном изображении наглядно это демонстрирует. Маск топит, поддерживаете Илона или такое?

Вот и пришили AGI тут, но пока это twitter пост