генеративные модели.

Абляционный анализ компонентов StyleGAN-NADA: от ансамбля CLIP до Gradient Clipping

ВведениеГенеративные модели, такие как StyleGAN2, способны создавать изображения лиц. Однако для управления ими обычно требуется либо оптимизация латентного представления, поступающего на вход генератора, либо обучение генератора с нуля, либо fine-tuning (дообучение) предобученной модели. Метод StyleGAN-NADA (No Annotation Domain Adaptation) предложил подход: адаптировать генеративную модель (StyleGAN2) к новому домену без единого изображения. Вместо этого используется семантическая сила больших моделей, предварительно обученных контрастивным методом на тексте и изображениях (CLIP).

продолжить чтение

Как мы исследовали видимость банка в ответах ИИ и разработали стратегию ее повышения

О проектеУральский банк реконструкции и развития (УБРиР) основан в 1990 году. Головной офис расположен в Екатеринбурге. УБРиР работает с физическими и юридическими лицами:, предлагает расчётно-кассовое обслуживание, кредитование, эквайринг, банковские карты, вклады и другие финансовые продукты. Банк представлен в 41 регионе России (по данным 2026 года). Сегодня УБРиР — один из крупнейших банков Урала. По итогам 2025 года банк занимал 33-е место по размеру активов в рэнкинге российских банков «Интерфакс-100» .

продолжить чтение

Кто заплатит, если ИИ-агент ошибётся: страхование ИИ-рисков в России и на Западе

Типовая ситуация 2026 года: компания подключила ИИ-агента к CRM, чтобы тот автоматически чистил дубликаты контактов. Агент ошибся в классификации, посчитал половину клиентской базы «дублями» и удалил её. Без хакерской атаки, без злого умысла со стороны разработчика — просто автономное исполнение ошибочного вывода модели.Кто виноват? Разработчик модели, интегратор, который собрал агента, или сама компания, которая его запустила? И главное — есть ли у кого-то из них страховой полис, который это покроет?

продолжить чтение

Почему нейросеть пишет как нейросеть, даже если попросить ее сымитировать стиль определенного автора

Стиль складывается из слов, ритма фраз, внимания к деталям. У нейросети тоже есть почерк. Она все объяснит, выделит главное и повторит его в конце на случай, если мы отвлеклись. После просьбы «напиши как Чехов» интонация может измениться, а привычка объяснять каждый жест героя — остаться. Посмотрим, откуда берутся привычки нейрописьма и что просьба сменить стиль меняет внутри модели и в готовом рассказе. 

продолжить чтение

Как я читерил с ИИ в реверс‑инжиниринге промышленного ПО

ВведениеНаша команда занимается разработкой и внедрением систем предиктивной диагностики промышленного оборудования на предприятиях нефтегазохимического комплекса. Поскольку значительная доля технологического оборудования и промышленных информационных систем на таких предприятиях имеет зарубежное происхождение, интеграция с ними никогда не была простой задачей, а в условиях санкционного давления заметно усложнилась.

продолжить чтение

ИИ и? К чему привел ажиотаж вокруг искусственного интеллекта

Автор: Иван Богданов, Технический писатель 

продолжить чтение

Tencent представила WorldClaw — систему AI‑агентов для генерации редактируемых 3D‑миров по текстовому описанию

Исследователи Tencent представили WorldClaw — экспериментальную систему AI‑агентов, которая по текстовым запросам собирает 3D‑сцены с рельефом, отдельными регионами, растительностью, зданиями и другими объектами. Содержимое сцены при этом можно редактировать.

продолжить чтение

Почему вас заменит ИИ‑агент (и как этого избежать)

Привет, Хабр! Это Илья Петухов, руководитель проектов развития ИИ‑решений в Directum. Сегодня я продолжаю серию статей про ИИ‑агентов:

продолжить чтение

Alice AI ART 2.0: путь к unified‑модели, которая одинаково хорошо умеет генерировать и редактировать картинки

продолжить чтение

Выбираем лучшую нейросеть для видео 2026

Привет Хабр!В прошлых годах видео от нейросети было заметна по характерным огрехам. По плывущим лицам, лишним пальцам и кривому движению. Как дела обстоят в середине 2026-го? Мы взяли пять топовых генераторов видео — Veo 3.1, Kling v3 Omni, Sora 2 Pro, LTX-2.3 Pro и Grok Imagine Video 1.5 — и прогнали их через 7 одинаковых сценариев. Одинаковые промпты, одинаковые настройки, равные условия. От средневекового рыцаря до жонглёра, кота-паникёра и Уилла Смита, жадно уминающего спагетти. МоделиВ соревновании участвуют:Veo 3.1 (Google)Kling v3 Omni VideoSora 2 Pro (OpenAI)

продолжить чтение

123456...7