Я когда такие письма получаю, то, что вы видите выше, у меня сразу возникает вопрос, ну, к тому, кто это написал, вы вообще где живете, откуда, как умудрились вы, будучи предпринимателем, дожить до своего возраста в предположении, что что-то для вас будет бесплатно? Это вообще что такое у вас в голове?

Created by 🎙️ Voice Messages bot

Nijijourney: версия Midjourney, натренированная на аниме и манге, теперь тоже генерирует видео.

Опенинг в посте сгенерирован целиком в Niji. То, что они повторно использовали пару фрагментов в видео намекает на уровень черрипикинга. Madhouse и MAPPA пока могут спать спокойно.

В целом всё равно выглядит годно. Качество картинки, планы, динамика и переходы действительно анимешные.

Чтобы начать, заходите на их сайт. Нажимаете Create, генерите/загружаете картинку, пишете промт, и вперёд.

Стиль изображения влияет на анимацию. Если картинка в стиле ТВ аниме, она будет иметь ТВшные движения. Если вкинуть реалистичный 3D рендер, движения будут отражать объём и реализм.

Правила написания хорошего промта:

* Описываем то, что можно увидеть, а не то, что персонаж чувствует.
* Описываем основное действие (что происходит)
* Описываем фоновое действие (происходящее вокруг в результате основного действия)

На выходе также 480p длиной в 5 сек. Если у вас есть подписка Midjourney, она тут тоже работает.

PS: осталось генерить сразу на рутрекер с сабами и голосами любимых актёров озвучки.

Сайт
Анонс

Нашел наконец краткие тезисы выступлений на Ycombinator AI Startup School. Много, но это прям передний край науки и бизнеса -
https://www.theaiopportunities.com/p/y-combinator-ai-startup-school-day

1. Гарри Тан (Президент YC)
– YC принимает только 0,8% заявок, но до 12% стартапов становятся единорогами.
– YC ищет прагматичных основателей, которые: говорят с пользователями, делают результат, воспринимают стартап как испытание силы и умеют ждать эффекта от сложного роста.
– «Agency scales» — агентность масштабируется.
– «Инструменты меняются, мышление — нет» — об успехе на протяжении карьеры.

2. Сэм Альтман (CEO OpenAI)
– Сэм почти не начал OpenAI: AGI казался фантастикой, DeepMind был далеко впереди.
– ChatGPT начинался как научная фантастика, это помогло привлечь топовых людей.
– Быть «одним из одного» лучше, чем конкурировать в переполненной нише.
– Если ты делаешь то, что делают все — нанять лучших становится практически невозможно.
– Большие идеи редко выглядят большими в начале.
– Выбирай идею с потенциальной стоимостью $0 миллиардов, а не $0 миллионов.
– Мы лишь царапаем поверхность возможностей текущих моделей.
– Цена и производительность будут быстро улучшаться.
– Любимая функция Сэма — память. Это ведёт к миру, где агенты будут сами обращаться к тебе.
– Будущее — всегда активный ассистент с памятью, мультимодальностью и доверием к принятию решений.
– OpenAI строит магазин агентов — ChatGPT станет платформой, перенаправляющей трафик сторонним сервисам.
– Не пытайся конкурировать напрямую, создавая ещё одного чат-ассистента.
– Лучшие идеи — те, над которыми никто не работает.
– Илон говорил, что GPT-1 — мусор.
– Питер Тиль: «Трудно сохранять убеждённость, когда все против».
– Упорство окупается — становится легче со временем.
– Следующая волна — ИИ-агенты, которые заменяют целые рабочие процессы.
– ChatGPT заменил Google. Codex стал младшим разработчиком. Теперь агенты будут выполнять всё.
– Мир изменяется — интерфейсы, софт, железо, производство.
– Это лучшее время, чтобы начать стартап.
– Один человек может сделать то, что раньше делала команда.
– Нанимай умных, цепких людей с высоким потенциалом роста.
– Смотри на угол роста
– Самое сложное в роли CEO OpenAI — удерживать огромный контекст.
– Самая вдохновляющая область — ИИ в науке в ближайшие 10–20 лет.
– Уровень жизни сильно коррелирует с энергопотреблением на человека.
– Главное, что он хотел бы знать раньше: доверять своей интуиции.

3. Джаред Каплан (Сооснователь Anthropic)
– Закон масштабирования (уменьшение ошибки по мере увеличения модели, данных и вычислений) стал основой для OpenAI, Anthropic, Google.
– В 2024 проверяют: работает ли этот закон в reinforcement learning. Пока — да.
– Если масштабирование перестаёт работать — виноваты мы, а не закон.
– Длина задач, которые может выполнять ИИ, удваивается каждые 7 месяцев.
– Модели становятся всё гибче и позволяют людям экономить время.
– Мы движемся к более длинным и сложным цепочкам задач.
– Осталось решить: глубокие знания, память, надзор, мультимодальность, масштабирование и координация данных.
– Человеческие данные особенно важны для памяти и длинных задач.
– Интерпретация моделей остаётся загадкой. Мы ближе к нейронауке, чем к инженерии.
– Зато модели производят массу данных, пригодных для изучения мышления.
– Чем больше доступно интеллекта — тем выше спрос.
– Следующая волна стартапов — от копилотов к полным заменам.
– Особенно там, где допустим некоторый уровень ошибок.
– Советы основателям:
– Стройте продукты, которые ещё не полностью работают.
– Ищите области, где может случиться экспоненциальное принятие.
– Готовьтесь к глубокой интеграции ИИ в реальный мир.
– Перспективные области: финансы, право, интеграция ИИ в существующий бизнес.

4. Франсуа Шолле (CEO, Ndea)
– Масштабирование не приводит к появлению адаптивного интеллекта.
– Просто увеличение модели не создаёт поведение на лету.
– Есть два подхода к AGI:
– Мински: автоматизация задач.
– Маккарти: адаптация при тестировании.
– Второй путь сложнее — и важнее.
– Интеллект — это не автоматизация, а способность к инновациям.
– Тесты для людей плохи как бенчмарки — они проверяют запоминание.
– Чтобы получить интеллект — нужна генерализация и адаптация.
– Настоящий интеллект — это умение извлекать абстракции и комбинировать их на лету.
– Абстракции бывают двух типов:
– Тип 1: ценностный — кластеризация конкретных примеров.
– Тип 2: программный — составление функций.
– Transformers хороши в типе 1.
– Чтобы получить гибкий интеллект — нужно использовать тип 1, чтобы ограничить пространство поиска типа 2.
– Нужно строить системы, которые проводят дискретный поиск по программам:
– Граф операторов и функций.
– Обучение через комбинаторный поиск.
– Проверка через циклы корректировки.
– Главная проблема — комбинаторный взрыв при поиске функций.
– Гибкий ИИ должен сужать это пространство через интуицию (тип 1).

5. Джон Джампер (DeepMind)
– Архитектура и дизайн влияют на ML в 100 раз сильнее, чем просто масштаб.
– AlphaFold с 35 000+ цитирований показал силу маленьких команд с фокусом.
– Не ставь красоту выше прогресса. Красота придёт позже.
– Определи узкую и чёткую цель для своей модели.
– Прорыв в одной области не всегда переносится в другую.
– AlphaFold нельзя напрямую использовать для симуляции молекулярной динамики.
– Вопрос, который нужно задавать: «Что мне нужно предсказать, чтобы тебя вдохновить?»
– Это и есть твой вектор.
– Уменьшай стоимость неудачных экспериментов — итерации ускорятся.
– Делай много маленьких экспериментов.
– Проверяй направление на более крупном масштабе.
– Итерации — как градиентный спуск для идей.
– Open source может кратно увеличить твой вклад — на нём строят другие.
– Убедись, что ты создаёшь то, что нужно людям, а не просто технически интересно.

6. Аравинд Срнивас (CEO, Perplexity)
– Его долгосрочная цель — браузер с агентами, выполняющими задачи параллельно.
– Perplexity делает упор на поиск, а не на чат.
– У Google плохие стимулы к улучшению поиска — бизнес построен на рекламе.
– Стартапы могут использовать лучшие модели через API OpenAI и Anthropic.
– Начал с идеи улучшить поиск по Twitter, затем пришёл к Perplexity.
– Главное — удержание: постоянное использование — знак, что продукт работает.
– Новый браузер Perplexity будет получать данные, недоступные облачным моделям.
– «Vibe coding» не хватает. Нужно знание базовых системных понятий.
– В компании инженеры обязаны использовать хотя бы один AI-инструмент (например, Cursor).
– Загрузи фото псевдокода — AI обновит файлы.
– Vibe coding годится для фронта, но системы требуют глубины.
– Его подход к неудачам: «Смотрю мотивационные видео с Илоном Маском».
– Стартапам нужно 2–3 года на настоящую отдачу.
– Это марафон.

7. Фей-Фей Ли (Стэнфорд, World Labs)
– Язык — генеративен. Мир — нет.
– Интеллект должен быть основан на восприятии, а не только на предсказании.
– Лучшие студенты обладают интеллектуальной смелостью — задают фундаментальные вопросы, идут на риск.
– «Я чувствовала себя роботом. Но технологии должны делать нас более человечными, а не наоборот».
– Цель ИИ — не заменить нас, а возвысить.
– «Ты можешь просто взять — и сделать».

8. Илон Маск (Tesla / SpaceX)
– «Я не думал, что создам что-то великое. Это казалось маловероятным. Но я хотел хотя бы попробовать».
– Хотел работать в Netscape, но ему не ответили — запустил Zip2.
– Zip2 страдал из-за конфликта с советом директоров. Урок — не позволяй эго разрушить обратную связь.
– «Не стремись к славе. Стремись к делу».
– Если в команде слишком много эго — инновации умирают.
– Успех требует рационализации эго и упорной работы.
– Мышление с нуля: начинай с аксиом и строй вверх.
– В 2001 он хотел купить ICBM в России. Не получилось — построил ракету сам (SpaceX).
– Про Dogecoin: «Это как убирать мусор с пляжа, пока на тебя надвигается 1000-футовое ИИ-цунами».
– Grok-3.5 сейчас обучается — модель для рассуждений.
– Он считает, что суперинтеллект возможен уже в этом или следующем году.
– Neuralink начнёт испытания имплантов у людей в течение 6–12 месяцев.
– Обезьяна уже 3 года использует такой чип.
– Земля достигла лишь 1–2% от уровня Кардашева I.
– Самоподдерживающаяся колония на Марсе — через 30 лет.
– Вероятно, не будет одного главного ИИ. Скорее — около 10, из них 4 в США.

"В мире условно есть три типа людей:

1. Те, кто сосредоточен на прошлом
2. Те, кто сосредоточен на настоящем
3. Те, кто сосредоточен на будущем

Большинство застревает в первом типе — они становятся пассивными наблюдателями своей жизни. Следят за тем, как другие мчатся мимо, играя роль надзирателей в коридоре жизни.

Некоторые блестяще справляются с настоящим (второй тип), но не способны заглянуть за угол. Они все равно добиваются многого, живут хорошей жизнью и, как правило, приятны в общении. Это отличные сотрудники для стадии после “нуля к единице” — они оптимистичны и продуктивны.

Третий тип — люди, сосредоточенные на будущем. Если они правы, их награда огромна. Но цена высока: они нарушают нормы, говорят неудобные вещи, часто грубы и неугодны окружающим.

Нет “правильного” пути. Но если ты не понимаешь, к какому типу принадлежишь — тебя ждет разочарование. Потому что ты окажешься не готов к тому, как другие люди играют свои роли.

Подумай об этом." (с) Chamath Palihapitiya

Original:

There are roughly three kinds of people in the world:

1) those who focus on the past
2) those who focus on the present
3) those who focus on the future

Most people get stuck in (1) and live life largely as a bystander. They become life’s hall monitors as others wiz by them.

Some people are amazing at dealing with what’s in front of them (2) but are not able to think about what’s around the corner. They still do well and generally have a great life. They are wonderful people to hire after 0 to 1 and are optimistic contributors.

The last group of people (3) are extremely well rewarded for being right but the cost is high. They break the social norms, say the heterodox thing and generally are gruff and disagreeable to most others.

There is no right path, but if you don’t know which one you are, you are destined for a very unfulfilling existence because you will be unprepared to deal with other people and them living out their roles.

Think about it. https://x.com/chamath/status/1935737819944960099

Видео сделано за 1 минуту в MJ Video, сначала я нашел референс, сделал видео, потом экстеншен с наездом.

Основной промпт:

a portrait of a Armenia woman surrounded by Armenian people, in the style of marcin sobas. There is no right path, but if you don’t know which one you are, you are destined for a very unfulfilling existence because you will be unprepared to deal with other people and them living out their roles. Dynamic motion, graflex speed graphic, juergen teller, Yerevan street , dramatic, sensitive emotionally, black and white ,

Дополнительный промпт: zoom in on the girl's face in the center of the screen, her eyes widening.

Кино уже не будет прежним.

В Мидджорней генерация видео - 60 секунд = примерно 5$

Теперь никто не сможет промыть вам мозги и повесить лапшу на уши! Как за 15 минут без программирования создать собственного AI-агрегатора новостей, который берёт информацию напрямую от первоисточников где угодно, собирает, суммирует и объясняет новости, защищая вас от манипуляций и информационного шума. 🚀 Смотрите видео и избавьтесь от пропаганды и чужих мнений прямо сейчас!

Второй день Ycombinator AI Startup School

1/7 – Сатья Наделла (CEO, Microsoft)
– Платформы развиваются постепенно: ИИ появился благодаря многолетнему развитию облачной инфраструктуры.
– Фундаментальные модели — это инфраструктура (как новые базы данных), а не конечный продукт.
– Ключевой показатель трансформации ИИ — экономический эффект. Если ИИ не увеличивает ВВП, он ничего не меняет.
– Будущие прорывы придут не только от увеличения вычислений, но и от смены парадигм.
– Масштабирование ИИ требует больше энергии и социального одобрения.
– Главная проблема внедрения ИИ — не технологии, а управление изменениями в старых индустриях.
– Роли дизайнеров, фронтенд-разработчиков и продуктовых менеджеров объединяются в универсальных специалистов.
– ИИ лучше всего подходит для устранения монотонной работы и раскрытия творческого потенциала людей.
– Никто не ожидал быстрого развития reinforcement learning и reasoning.
– Не очеловечивайте ИИ: это инструмент, а не человек.
– ИИ не заменит разработчиков, а усилит их: разработка сместится от написания кода к проектированию систем.
– Ответственность компаний за действия их инструментов сохраняется даже при использовании ИИ.
– Доверие к ИИ приходит от его полезности, а не от красивых слов.
– Microsoft начинала с распознавания речи, а сейчас сфокусирована на полномасштабных агентах.
– Долгосрочное видение Наделлы: агенты станут новыми компьютерами.
– Лидерский совет: начинайте с низких позиций, но действуйте с амбициями топ-менеджера.
– Наделла ищет людей, способных четко мыслить, заряжать энергией и решать сложные задачи.
– Любимый вопрос на интервью: «Расскажите о проблеме, решение которой вам было неизвестно, и как вы её решили?»
– Квантовые вычисления — следующий важный прорыв, Microsoft работает над квантовой коррекцией ошибок.
– Совет молодёжи: не ждите разрешения, создавайте инструменты, которые дают силу другим.
– Любимые продукты: VSCode и Excel, так как дают людям сверхвозможности.

2/7 – Андрей Карпаты (Ex-Director of AI, Tesla)
– Software 3.0 заменит всё предыдущее: сначала был код, затем нейросети, теперь промпты.
– Большие языковые модели (LLM) похожи на инфраструктуру: их сложно заменить, и они требуют огромных начальных вложений.
– Сегодня LLM работают по модели time-sharing, как старые облачные системы с терминалами.
– Принятие LLM движется в обратном направлении: от потребителей к предприятиям и правительствам.
– LLM имитируют людей убедительно, но несовершенно: они сильны в знаниях, но не имеют долговременной памяти и понимания.
– Главная возможность ИИ — частичная автономия (помощники, «костюм Железного человека»), а не полная замена людей.
– Используйте ИИ для небольших проверяемых фрагментов кода («vibe coding»).
– Узким местом разработки по-прежнему остается DevOps и развёртывание.
– Для приложений ИИ нужны новые стандарты и документация (например, llms.txt).
– Наступает «десятилетие агентов» (2025–2035): успех принесут не роботы-гуманоиды, а UX и дополнение человека агентами.

3/7 – Эндрю Ын (Founder, DeepLearning.AI)
– Скорость выполнения задачи — главный фактор успеха стартапов.
– Большинство возможностей ИИ — в прикладном слое, а не в новых моделях.
– Агентный ИИ с обратной связью эффективнее, чем инструменты с однократным применением.
– Появляется новый слой между фундаментальными моделями и приложениями — оркестрация агентов.
– Конкретные идеи ускоряют разработку; абстрактные идеи замедляют.
– Легче делать pivot, если изначально была конкретная, четкая идея.
– Используйте быстрые прототипы и обратную связь для снижения рисков.
– Делайте много черновиков, а не один идеальный продукт.
– Двигайтесь быстро, но ответственно.
– Ценность кода падает: важнее его полезность, а не создание.
– Архитектуру стало легко менять, это уже не критическое решение.
– Кодить должен уметь каждый; это стало легче с развитием ИИ.
– Экспертиза в предметной области улучшает качество ИИ-продуктов.
– Новое узкое место — продуктовый менеджмент (PM, та-дааам).
– Инженерам нужен хороший продуктовый вкус, а не только технические навыки.
– Получайте обратную связь как можно быстрее.
– Глубокое знание ИИ по-прежнему создаёт преимущество.
– Не верьте хайпу: важна полезность, а не красивые слова.
– Безопасность ИИ зависит от применения, а не от технологий.
– Главное — любят ли ваш продукт пользователи.
– Будущее ИИ в образовании пока не ясно, всё ещё идёт поиск.
– Остерегайтесь негативных сценариев и регулирования, защищающего старых игроков рынка.

4/7 – Челси Финн (Co-Founder, Physical Intelligence, Stanford)
– Робототехника требует полной проработки всех уровней (данные, модели, развёртывание).
– Качество данных важнее количества.
– Лучшая стратегия — предварительное обучение на общих данных и дообучение на качественных примерах.
– Роботы-универсалы будут успешнее узкоспециализированных.
– Реальные данные по-прежнему незаменимы.
– Слишком большие ресурсы могут замедлить прогресс.

5/7 – Майкл Труэлл (CEO, Cursor)
– Начните рано и продолжайте делать.
– Быстро создавайте прототипы, даже в незнакомых областях.
– Не бойтесь конкурентов, если ваши цели отличаются.
– От первой строки кода до запуска прошло всего 3 месяца.
– Фокус важнее сложности.
– Рост может начаться с одного твита.
– В 2024 Cursor вырос с $1M до $100M ARR за год.
– Следуйте любопытству, а не резюме.

6/7 – Дилан Филд (CEO, Figma)
– Ищите вдохновляющего сооснователя.
– Начинайте рано, учитесь через действие.
– Запускайтесь быстро, ещё быстрее собирайте обратную связь.
– Разбивайте большие планы на короткие спринты.
– Product-market fit может занять годы.
– Дизайн становится ключевым преимуществом из-за роста ИИ.
– Прототипируйте с ИИ быстро, но всегда оценивайте итерации.
– Не избегайте отказов, а учитесь на них.
– Держите человеческие отношения в центре внимания.

7/7 – Шрирам Кришнан (Senior Policy Advisor for AI, Белый дом)
– Интерес к ИИ привёл его в политику.
– США должны быть конкурентоспособны в ИИ через открытую разработку и инфраструктуру.
– Правительство должно создавать инфраструктуру и уменьшать регулирование.
– Небольшая команда может добиться многого, главное — миссия и скорость.
– Главная сила — подлинные отношения.
– Молодым основателям советует строить и поддерживать отношения.

С чего может начинаться утро? Не догадаетесь. Тикетмастер присылает уведомление, что сегодня концерт Металлики в Санта Кларе - часть их глобального тура. Что тут остается? Лежа в постели, выбираем место и покупаем билеты. Увидимся на концерте. Пошел варить кофе.