Introducing Claude Sonnet 5.5, the second model in the Claude 5.5 family.
It’s a clear upgrade over Sonnet 5, runs more than 30% faster, and costs up to 30% less for most work.
Introducing Claude Opus 5.5, the first model in our new Claude 5.5 family.
It performs at the level of Claude Fable 5.1 for most tasks, and costs 40% less to run than Opus 5.
Marigold V2 is out! (to appear at SIGGRAPH Asia 2026)
If you missed V1: Marigold post-trains an image generator into a depth estimator on one GPU -- the accessible research game.
V2 upgrades to a diffusion transformer: produces very sharp edges, and is quite versatile!
New Uncensored Qwen3.8-Flash-Next you can run locally in RAM for Red-teaming on 16GB-card, 🔥
- Almost Zero refusal
- 125B total / 6B active +51B n-gram table
- vision, tools, reasoning
- 262K context
- capability mostly intact
- same Gated DeltaNet + Qwen Sparse Attention
- https://t.co/Nab1MbF7HW
長いエロ動画から、オーガズムを含む10秒間を見つけて、ComfyUIの動画生成用参照素材として切り出す仕組みを、ここまでほぼQwen3.8 27Bと作ってきた。
手作業で大量の動画を確認するのは大変だし、発情してしまう。そこで、AIに動画を見せて「どこがオーガズムか」と聞いても、まだ正確には判断できない。
試しにとあるAVモデルさんのエロ動画の
音声・映像の動き・動きのフリーズのスコアを眺めてたら、
オーガズムの瞬間の特徴として次のような傾向があった
A. 100〜1500Hzの喘ぎ声→その後の急減衰
B. フレーム間の映像変化量急増
C. freeze、コマ止め、ディゾルブなどのソフト遷移
試しにこれらから条件を決めたスクリプトを書かせて、オーガズム候補の位置を探したところ、結構ビクビクなってる感じのところが溜めれたからまあ良いんかなと。
この後は、それを自動化して、24fps・H3規定フレーム数へ整形して、そのままComfyUIへ投入できるようにする。
もう少しデータが集まったら、絶頂の瞬間とそうでない瞬間の数値データを学習させ、CatBoostくらいの軽量な機械学習で自動的にカットを切り出せるようにしたい。
ただ、オーガズム時の声や動きは人によって異なる。最終的にはAVモデルごとに学習モデルを作るか、個人差を補正する仕組みが必要になるとは思う。そこまではQwen3.8 27B でいけたら面白い。
グラフのGTが絶頂の瞬間。
A B C 全部で絶頂かと言われるとそうでもない。
この辺のパターンが人間だと良くわからない→分類器作ろ。
この発想は、投資の売買シグナルの選別によく似てると思う。
We've just released code+model for Surflo!🚀
Turn any number of photos into a 3D surface with Flow Matching.
Our latent representation encodes the full scene and can be queried for downstream applications like 3D segmentation.
🔗https://t.co/lBcJRgpfdg
💻https://t.co/XpHQtmZHXJ