AI новини

LongCat-Video:
A Unified Foundational Video Generation Model

Новый опенсорсный видеогенератор и доставка еды.

И да, это новая базовая модель, а не нашлепки над WAN или миксы из WAN и CogVideo, коих развелось немеренно.

И судя по размеру (13.6B параметров) она в той же лиге, что и WAN.
Как следует из названия, ее главная фишка - это способность создавать длинные (несколькоминутные) видео с (как пишут авторы) сохранением консистентности.

Сейчас вы идете вот сюда:
https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/
и мотаете на Long Video Gallery, чтобы посмотреть примеры.

Кроме того, еще одна фишка - продолжение видосов: Video Continuation - даже можно указывать в промпте временные метки типа:

0:00
The kitchen is bright and airy, featuring white cabinets and a wooden countertop. A loaf of freshly baked bread rests on a cutting board, and a glass and a carton of milk are positioned nearby. A woman wearing a floral apron stands at the wooden countertop, skillfully slicing a golden-brown loaf of bread with a sharp knife. The bread is resting on a cutting board, and crumbs scatter around as she cuts.
0:06
Camera zooms out, The woman puts down the knife in her hand, reaches for the carton of milk and then pours it into the glass on the table.
0:11
The woman puts down the milk carton.
0:16
The woman picks up the glass of milk and takes a sip.

Само собой у них есть text2video и image2video (6 секунд), 720p.

Причем генерация идет в два этапа, где второй - это рефайнер\улучшайзер первого этапа генерации. Также внутри есть лора-дистиллятор, которая позволяет считать всего на 16 шагах.

Про потребление видеопамяти(VRAM) ничего не написано, но судя по весам и тестам на H800, где-то 60 гиг

А про скорость есть табличка в техрепорте:
93 кадра в 720р и 50 шагов - 24 минуты
93 кадра в 480р и 16 шагов - 1 минута

Код есть, можно расчехлять H100 или ждать Киджая для Комфи.

Но самое интересное дальше.

Авторы - компания Meituan — крупнейшая в Китае платформа «local life» (супер-приложение для локальных услуг): еда с доставкой, «мгновенная» розница, купоны/бронирования офлайн-услуг, отели и путешествия, транспорт/велошеринг и сервисы для бизнесов. Компания монетизирует комиссию с заказов, рекламу внутри экосистемы и платные B2B-инструменты для продавцов.

Да-да, доставщики еды теперь тренируют базовые модели для видеогенерации.

Живите теперь с этим.

Еда тут: https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/

Информативный Апдейт от подписчика Бориса:
Что я понял из папиры:
1. в одной модели: t2v, i2v, + продолжение видоса.
2. генерация минут(!), а не только секунд
3. Нет фигни которая была в скользящем окне WANа, когда у тебя с кажой итерацией росла контарстность и шум + артекфакт в деталях накапливались. К концу видоса каечство падать не должно.
4. Модель с нуля тренили на продолжение видео
5. "Запоминает" начальные кадры один раз и не пересчитывает каждый шаг
6. Coarse-to-fine генерация. Сначала делает видео: 480p, 15 FPS (быстро и дешево), Потом апскейлит до 720p, 30 FPS
7. Block sparse attention — считает только 10% от обычного внимания, но результат почти такой же. Непонятно как это коррелируется\работает с sage. (Block Attention с KVCache их собственная разработка)
8. По азявлени авторов: Модель понимает физику мира лучше всех . По физике/здравому смыслу — 1-е место (обходит даже Google Veo)
9. Юзают энкодер ВАНа - 2.1, но архитектура не ван
10. НЕ дифузная модель , а флоу (Flow Matching). Физика обрастает пикселями, а не предсказание пикселей во времени без учета физики. Тренили с поощрением по референсным образцам - т.е. в теории физику можно дообучать.

ЗЫ чуваки решили проблему GRPO. крутой метод обучения из мира LLM. Но когда попытались применить к видео (Flow Matching), всё сломалось: градиенты пропадали, обучение тормозило. Они починили математику - теперь все круто.

Про лоры не понятно но поскольку Dit есть - то наверное можно.

@cgevent

Codex і Claude Code навчили працювати з CAD. Набір скілів готовий, і AI-агент збирає працюючі механізми. Робо-руку. Шестерні, що реально крутяться.

Кидаєш йому запит звичайними словами - на виході модель. Будь-який запит, обіцяють.

Експортує в STEP, STL, 3MF, DXF, GLB.

А якщо зібрався робити саме робота - ще й топологія та описи в URDF, SRDF, SDF.

Поправити одну деталь? Править її точково, не перегенеровуючи всю модель з нуля.

Вайб-інженеринг - тут.

Скажеш смартфону “зроби додаток” - і він уже стоїть на екрані. Через пару секунд.

Google AI Studio на Gemini 3.5 Flash генерує Android-додатки та ставить їх в один клік. Підтягує Gmail, Docs, звичні інтеграції з коробки.

Цінність переїжджає туди, де її складно натренувати за вікенд: побачити задачу, спроєктувати рішення, зібрати архітектуру в голові до того, як модель напише перший рядок.Розробка стає роботою з ідеями.

🔥 Firecrawl запустил молниеносный парсер Fire-PDF — он извлекает всё содержимое из любых документов в формате Markdown.

• Выдаёт обычный текст, который легко считывают любые нейронки даже без режима распознавания фоток.
• Работает в 5 раз быстрее — конвертирует каждую страницу за 400 мс.
• Финансовый отчёт на 216 страниц обрабатывается всего за 83 секунды.
• Идеально вытаскивает таблицы, заголовки и форматирование, при этом сохраняет формулы в LaTeX.
• Поддерживает Excel-таблицы, PDF, Word и многие другие документы.

В избранное — тут.

@notboring_tech

LLM-база знаний → слайды

После поста Karpathy (про свой сетап LLM Knowledge Base) стало понятно: вики удобно хранить, но неудобно показывать. Нужен быстрый способ превращать это в презентации.

Один чувак сделал простой пайплайн: вики с AI-статьями (1000+ работ, 20 тем) автоматически уходит в Gamma и превращается в слайды.

Флоу: Obsidian → Gamma MCP → сразу предпросмотр в дашборде.

Одна команда агенту и он сам берёт нужные статьи, прогоняет через Gamma и отдаёт готовую презентацию.

Подключаешь коннектор Gamma к Claude , и у агента появляется доступ к инструментам генерации.
Оркестрация через Claude Agent SDK, с встраиванием результата через iframe.

В цьому короткому уроці ви дізнаєтеся:

✦ Як обрати між хостингом на сервері клієнта та розміщенням на власному обладнанні, а також плюси й мінуси кожного підходу

✦ Чому деякі клієнти надають перевагу власним акаунтам: питання контролю, безпеки даних та незалежності від розробника

✦ Як організувати роботу на спільному сервері (наприклад, Contabo), використовуючи окремі папки для різних проєктів та користувачів

✦ Основи ціноутворення за підтримку: чому не варто працювати за $2 та як запропонувати клієнту вигідну річну підписку, що підвищить ваш середній чек

✦ Методи моніторингу навантаження на сервер: як за допомогою термінальних команд, таких як htop або top, відстежувати споживання оперативної пам'яті та процесора

✦ Вплив різних типів задач на ресурси: відмінність між легкими завданнями з генерації контенту та ресурсомісткими Telegram-ботами

🦞 Запрошуємо вас записуватися на наш інтенсив з Open Claw, щоб отримати ще більше практичних знань та інструментів для професійної автоматизації!

Долучитись до інтенсиву 👈🏻 Тисни

В цьому короткому відео-уроці ви дізнаєтеся:

✦ Як вирішити проблему з помилками парсингу HTML у Telegram, коли спецсимволи (наприклад, ) ламають відображення повідомлень

✦ Як використовувати регулярні вирази для автоматичної заміни конфліктних символів на HTML-сутності, щоб ваші сповіщення про помилки завжди доходили до адресата

✦ Як створити один універсальний Error Handler для всіх існуючих workflow, незалежно від того, які тригери чи боти ви використовуєте

✦ Як динамічно формувати посилання на конкретне виконання (Execution URL), щоб миттєво переходити до помилки прямо з чату Telegram

✦ Різницю в обробці помилок від тригерів та екшенів всередині одного обробника для максимальної надійності системи

🦞 Запрошуємо вас записуватися на наш інтенсив з Open Claw, щоб дізнатися всі тонкощі професійної автоматизації та навчитися будувати відмовостійкі системи!

Долучитись до інтенсиву 👈🏻 Тисни