AivanElectric

Первого мая мне удалось попасть на один из первых рейсов поезда «Финист» на участке Санкт-Петербург Балтийский вокзал – Ораниенбаум – Лебяжье – Калище. Финист – более импортозамещённый вариант Ласточки, которая уже курсировала на этом направлении. Опишу свои впечатления. Началось не очень – не получалось сменить маршрут на табло и объявления станций, несколько раз перезагружали, но получилось только после полного отключения от контактной сети. Но хорошо, что оно весьма информативное, обозначение нескольких следующих станций и номера вагона – это удобно. В остальном этот поезд не хуже ласточки. Однако, импортозамещение чувствуется: разная частота пищалок в разных дверях; лёгкое дребезжание отделки (хотя подвеска отличная); поддувание из окна (естественный кондиционер). Слышно и чувствуется, что двигатель и его управление другие, не как у Ласточки: другая частота у драйвера и при трогании/остановке сильнее чувствуются вибрации, возникающие из-за магнитов в электродвигателе при его медленном вращении. Шумоизоляция и подвеска даже лучше, чем у Ласточки, за счёт этого скорость ощущается ещё меньше, особенно в сравнении с обычной электричкой. И это хорошо: хотя здесь конструкционная скорость 160 км/ч, но этот же Уральский локомотивный завод разрабатывает и позже будет строить поезда для ВСМ, у которых конструкционная скорость нереальные 350-400 км/ч, как в Китае. Немного другие материалы внутренней отделки, особенно заметно на пластике около окон, он более скользкий – телефон не положить (это не является недостатком). Ещё заметил, что внутри значительно хуже, чем в Ласточке работает интернет и навигация. Также есть недостаток – связь от машиниста очень тихая, гораздо тише, чем объявление станций. А вчера на обратном пути: проблем с табло не было; в другом вагоне дребезжания не было; но сильнее было слышно электродвигатель, хотя, судя по остальным звукам шумоизоляция такая же. В итоге. Это хороший (я думал, будет хуже) «более российский» поезд, который вполне можно использовать вместо Ласточек и даже обычных электричек, так как он в целом не хуже (в некоторых местах даже лучше) Ласточки. Конечно, нужно посмотреть на надёжность, но пока всё выглядит хорошо. Не удалось найти информацию, сколько и чего там импортозамещённого, но если в условиях санкций легче делать Финиста, то и хорошо. Безусловно, такие поезда нужны, особенно для более быстрых рейсов с пропуском станций, например, СПб-Выборг – скорость то на 40 км/ч больше, чем у обычных электричек + удобства и хорошая плавность хода с шумоизоляцией. Но и про обычные электрички забывать не надо, многим они больше нравятся + дешевле.

NeuroReShot. На этот раз достаточно необычная тема – машина, собранная из Волги и Bugatti. Увидел странную рекламу от auto.ru, и решил повторить. Кроме Волгатти сделал ещё по гати. Для начала сравним Open AI Sora с рекламой. Мне понравилось: конструкция реалистичная, есть надписи и рекламный номер, значок оленя. Стоит на полигоне – логично для такого экземпляра. Минусы: слева чуть-чуть обрезано; тень какая-то зелёная. Текстура асфальта сойдёт, так как у Яндекса хуже. Далее рассмотрим 4 изображения от Yandex Art 2.5. Он явно не понял, куда совать Bugatti, едва угадываются линии. Левая нижняя: мне нравится; надпись есть; асфальт хороший, но тени провалены; уютная атмосфера, других косяков не замечено; цвет только голубой, но приятный. Правая нижняя: красная, и в целом скорее игрушечная; с асфальтом капец; зато надписи хорошие (помним, Яндексу они тяжело даются); но в целом приятная, картинка. Левая верхняя: цвет норм; асфальт не очень; надписи странные, но прикольные – «vlog» и «ato ga ta»; и это совсем обычная Волга; в остальном косяков нет. Правая верхняя: прикольная «Vo_Gatti»; опять в целом хорошо и интересно, но с асфальтом проблемы. Все хорошие, но просто Волги, значок оленя на всех, но он некачественный. Далее посмотрим на эти машины в более сложной для нейронок обстановке – в грязи. Не думаю, что нейросетям подробно объясняли, как это выглядит. Сначала Open AI Sora. Нижняя: на номере одна «a» перевёрнута; нет оленя. Про обе: ощущение, что и брёвна, и машину прифотошопили. А где грязь на машине? Даже на брёвнах грязи нету, текстура грязи тоже не очень. Верхняя: главное, что есть эта надпись, отлично. В остальном опять чувствуется прифотошопленность. В общем, западная Sora недостаточно хорошо понимает, что такое грязь. Хотя задний план выглядит неплохо. Теперь Yandex Art 2.5 и грязь. И знаете, кажется, здесь он справился лучше Sorы. Верхняя: необычное и красивое – есть намёк на спорткар у правой машины, есть номер с рекламой. Но главное, обратите внимание на грязь – это гораздо похоже на реальность. Нижняя картинка тоже отличная: грязь качественная, она есть на машине (важно!), сама машина в порядке. Кстати, даже шины более внедорожные и чуток приспущены! Видно, что эту нейросеть учили на фотографиях из России. На обоих изображениях все палки в виде забора (возьмите, если понадобится), так что надпись «в гати» (в грязи?). И ещё видел именно российские номера (флаг виден), так что точно на российских фотографиях учили. Также решил сравнивать ещё одну, тоже как бы российскую нейросеть для генерации изображений – Sber Kandinsky 3.1, они как раз около двух недель назад выпустили новую 3.1 версию. Хотя ранее я слышал, что Kandinsky якобы генерит изображения лучше, чем Яндекс, но у меня результат, наоборот, противоположный. Во-первых, два верхних изображения недостаточно фотореалистичны. Во-вторых, нет надписей, разве что только «Ghiorehiej.A». Нижнее могло бы быть неплохо, но что с колёсами, домом, и поворотниками вместо крышки бензобака. Да и в целом выглядит не симпотно. В итоге. Open AI Sora хорошо поняла, какая именно машина нужна, но у неё плохо получилось с грязью. Яндекс представил скорее обычные, но разные волги; плохо справляется с асфальтом, но отлично с грязью. Sber Kandinsky 3.1 выдал странный результат, в следующий раз попробуем на других примерах.

NeuroReShot. В этот раз рассмотрим птичек и необычный рюкзак. ·   Начнём с рюкзака – мужчина с рюкзаком СССР. Sora справилась получше, но бутылка не в той руке; знак есть, надписи и флаг перенеслись; перехода нет, только знак; забор, здания деревья хорошо, но уже лето. Yandex тоже ничего, однако видно, что для надписи на бутылке и флага не хватает разрешения, но что-то угадывается, зато бутылка в той руке; а забор с улицей перепутаны; здания хорошо; ну и сам человек отошёл дальше; тоже лето. И там и там присутствует мелкий мусор на дороге, но у Яндекса ещё и травка около поребрика пробивается – интересно. ·   Теперь птички. В этот раз простые и «популярные» – городские. Чёрный дрозд. Обе нейросети нарисовали именно ту. Sora похоже (кроме дерева) и без артефактов. Яндекс тоже хорошо, но птица развернулась; хотя дерево, листья и куст выглядят весьма реалистично; субъективно здесь Яндекс сделал даже лучше, но, как всегда, применил больше творчества. Обе молодцы, без артефактов. ·   Голубь. Sora очень хорошо и детализированно; положение голубя совпадает, но окружение и цветокоррекция изменились. У Яндекса голубь чуть менее детализированный (но тоже реалистичный), зато более похожее окружение. Несмотря на обилие пёстрой структуры листьев, обе нейросети справились хорошо. ·   Три голубя. Sora снова хорошо, без артефактов; есть изменения. У Яндекса значительные изменения, но картинка получилась весьма интересная; у левого голубя есть проблемы в области глаза, да и сам себе создал дополнительные трудности – много отражений; а так хорошо. В итоге Sora в этот раз справилась гораздо лучше, чем в предыдущий, но и Яндекс выступил достойно. Да, ему не хватает разрешения для текста на бутылке и флаге, но в целом и птички получились хорошо. Для школьных презентаций, например, подойдёт. Если вдруг это будет читать орнитолог, то было бы интересно мнение в комментариях, так как наверняка при профессиональной оценке обнаружится гораздо больше косяков. Кстати, 15 апреля было одно из самых масштабных за последние 5 лет обновлений Яндекса. Помимо представления и обновления различных физических продуктов (колонки, ТВ, системы умного дома и мультимедийные системы в АвтоВАЗ), серьёзные изменения произошли и в нейросетях. Первая российская рассуждающая модель, работа с большими текстовыми файлами, анализ фото (мультимодальность), live видео режим, глубокий поиск и освоение английской озвучки. Ну и предыдущие функции и нейросети. Но генерации изображений обновление не коснулось. Когда попользуюсь и проверю, то будет отчёт-статья.

NeuroReShot. Так получается, что нейросети стали часто использовать, и в производстве видео тоже. Поэтому сделал новую рубрику, где нейросети по-своему представляют какое-либо необычное изображение. Сравниваться будет как бы качественная Open AI Sora и наша Yandex ART 2.5. Последняя действительно скорее всего наша, так как встречаются всякие исключительно российские детали и пейзажи, не похоже на классические стоковые вещи других нейронок. Sora действительно скорее всего качественная, ведь это Open AI как-никак, I’m sorry. Ещё можно было бы добавить Flux, но Pro очень дорогой, а урезанные версии явно будут работать хуже. Sora 3 бесплатных в день, больше с подпиской plus (20$). Яндекс без ограничений в Алисе Про (менее 0,5 КРуб) и бесплатно с ограничением по количеству и более жёсткая цензура в Шедевруме. Рубрика только для Дзена и ВК, без YouTube. Сегодняшние претенденты. ·   Коробки из-под пиццы и стаканчики обнаружены около урны – не поместились. Sora хорошо скопировала текст, но с бордюром и оградой проблемы, а ещё мрачновато. Яндекс придумал кубические коробки (больше пиццы) и крупные (больше) стаканчики; урна красивая; техническое исполнение хорошее, но провод толстоват; и никакой антирекламы – «dodo». ·   Огромный люк обнаружен в Купчино. Сцена очень сложная – куча деталей. Sora так себе: люк просто увеличила; с машинами и домом капец; автобус не очень; зато заправка осталась; мост есть. Яндекс придумал новый дизайн решётки ливневой канализации; гораздо лучше и интереснее дом, машины, столбы с проводами и автобус; заправки нет (только синий магазин в доме), а мост слишком близко к дому. ·   Какой-то мужик идёт с тюком на голове. Sora как-то так это и перерисовала. Яндекс всё-таки добавил творчества и доделал до стереотипа. В итоге, Яндекс не так плох, особенно учитывая низкие тарифы и скорость генерации; обратить внимание на добавление деталей и текст, и будет супер. Sora как-то не впечатлила (ожидал большего); Open AI нужно поработать тоже.

Про перерывы в публикациях. Наконец-то в январе намонтировал видео вперёд на несколько месяцев. Снято то достаточно много, так что надо монтировать, но делать это во время учёбы (сен-дек, фев-май) вообще нереально. До мая будет раз в две недели видео, потом темпы призамедлятся, но я, надеюсь, снова найду время монтировать дальше (летом точно). Следующее полноценное видео уже в следующую субботу. Буду стараться придерживаться цикла короткое-компьютерное-обычное. Компьютерное – планируется рассказать про работу и функции некоторых программ и нейросетей. После видео будет short с самыми важными и яркими фрагментами из него – короткие чаще показывают, это может поднять популярность обычных видео и мгновенно передать суть. В общем, AivanElectric никуда не пропал, надо ещё весьма много полезного и/или познавательно-развлекательного снять, смонтировать и распространить, при этом созданный контент должен быть максимально качественным.

Передовые апскейлеры и интерполяторы на подобие DLSS 4 теперь не только в играх и на дорогой Nvidia RTX пятитысячной серии, но и в моих видео. Если не требуется работа в реальном времени, то вполне достаточно и «обычной» 1080ti. И качество можно повысить, если есть возможность подождать, что я, конечно, сделаю. 15 пикселей из 16 нарисовали нейросети по одному имеющемуся? – это нормально. У меня на некоторых фрагментах, особенно со сверхвысокоскоростных камер, нейросети рисуют более 100 кадров по одному имеющемуся. Однако, все «улучшенные» части будут отмечены текстом с количеством «улучшения», так же, как и со скоростью в моих видео. Обычные видео 1:2 960*1920 25 к/с и 50 к/с для чего-нибудь быстрого тоже будут выходить, тк они щадят сервера (каждый блогер должен думать о том, что всё его творчество где-то хранится и выдаётся), но появятся и 4К50 (1920*3840) видео, в которых будет показано, сказано и объяснено самое важное. Ручная проверка качества для минимализации мыла! В обычном FHD25 можно с лёгкостью передать суть, но различные эксперименты и «экшен» гораздо приятнее смотреть в 4К50. И будет использоваться динамический битрейт энкодера в Topaz Video AI, что немного подтянет качество, при этом снизив объём. (Энкодер в Topaz Video AI быстрее и качественнее энкодера H.264 в Adobe Media Encoder – быстрее работает, меньше нагружает систему, и даёт более качественное видео с меньшим весом). Дополнительные особенности исключительно моих видео. После преобразования 16:9 в 2:1 и 9:16 к 1:1 (вертикальное), обрезанные области будут заполняться «профессиональным освещением» – как на YouTube, который решил отдохнуть от России. И это профессиональное освещение будет доступно и в Дзене, и в ВК. Теперь голос в моих видео будет сведён в моно и осушен от ревербераций не зависимо от моего местоположения и условий съёмки, в то время как все остальные звуки останутся в стерео и с особенностями (реверберации) окружения. Невидимая радиопетличка – это UVR 5 Ultimate Vocal Remover VR Architecture. Сначала с помощью 1_HP происходит разделение звука на голос и другие звуки, а затем голос осушается с помощью DeEcho-DeReverb (далее компенсация частот 17,5-20 кГц и сведение в моно). Да и вот ещё. Скоро выйдет короткое видео «Bugatti Veyron краш-тест с пешеходом 100+ км/ч» (но снимали в квартире), в котором одна из частей содержит 1 реальный пиксель на 1013 сгенерированных (96*336/1200→1080*3780/9600) – пропускная способность возросла с 0,03871 до 39,19 ГП/с и приближается к топовым камерам от Phantom, где около 70 ГП/с. Конечно, после где-то 150Х разница уже не сильно видна, но 60-80Х генерация выглядит намного лучше.

Новая камера на канале! В первую очередь это касается сверхвысокоскоростной съёмки. Те, кто интересуется высокоскоростной и сверхвысокоскоростной съёмкой, наверняка слышали про «любительскую» и «бюджетную» сверхвысокоскоростные камеры Krontech Chronos 1.4 и 2.1. Но сейчас эти камеры стоят по несколько K$ и их даже физически нельзя купить в России. Матрицы в этих камерах имеют 1,382 и 2,074 ГП/с соответственно. Однако, на днях я за вполне небольшую сумму получил девайс с матрицей 1,991 ГП/с! Причём это не фейковые апскейленные и интерполированные нейросетями пиксели, а настоящая техническая пропускная способность матрицы. Подобная матрица стоит в… Huawei Mate P30 Pro, Huawei P40 Pro, Huawei P40 Pro Plus и Huawei Mate P40 Pro. В этих смартфонах в широкоугольном объективе установлены самые быстрые матрицы, относительно других смартфонов. При этом, на удивление, матрица в ширике далеко не самая маленькая, я бы даже сказал большая – 1/1.54 фото дюйма. Ведь это ширик, а не основная (самая большая матрица в смартфонах на данный момент – 1 в основной). Стоит понимать, что большая высокоскоростная матрица намного, очень намного дороже маленькой высокоскоростной. Хороший пример – сравните GoPro 10 (на Авито чуть больше 20 К₽ – 2,7К/240 и 4К/120) и полнокадровый Nikon Z6III (200+ К₽ – 1080/240 и 4К/60). Не говорю, что Nikon Z6III плох, но 2,7К/240 с полнокадровой матрицы сейчас не даёт ни один даже самый флагманский фотоаппарат, а GoPro за ~500$ уже 13 вышла. Запись ведётся в буфер, которого хватает на 0,5 с – это 480 кадров в 1080*1920 и 960 кадров в 720*1280. Соответственно, есть режимы записи 1080*1920/960 и 720*1280/1920. Есть также 720*1280/7680, но это интерполяция – не используем, тк есть просто божественный интерполятор Apollo в TVAI, который точно лучше того, который работает на телефоне. Может показаться, что пол секунды – это очень мало, но в этих телефонах (насчёт Mate P30 Pro неуверен) есть триггер на движение – рамка с изменяемыми размерами. Диафрагма у ширика 1.8, что хорошо и светосильно. Несмотря на то, что матрица очень быстрая и на 40 МП, я не могу сказать, что она слабочувствительная и шумная – снять при 1920 к/с мерцание достаточно тусклой неоновой лампочки в выключателе сетевого фильтра – это очень хорошая чувствительность. Индикаторные светодиоды на холодильнике и ртутно-натриевые лампы высокого давления в фонарях тоже видит! Кроме сверхвысокоскоростной съёмки в буфер (пишут, что он на 2 ГБ – четверть от всего ОЗУ), есть и продолжительная высокоскоростная съёмка 1080*1920/240, что тоже неплохо (с учётом того, что телефон делали в конце 2019). Да и остальные камеры неплохие – есть и перископ 5х, и 4К60, и OIS в основной, и фазовый+лазерный автофокус. Конечно, свежие камерофоны последних моделей будут в целом получше этих телефонов, но в них уже нет сверхвысокоскоростной съёмки – только 240 к/с (интерполяцию не рассматриваю), и цена. Зато чувствительность у матриц ещё выше. Остальные плюшки на подобие 5G, быстрой зарядки 40 Вт, «IP68» на случай возникновения экстремальных ситуаций, Face ID, 2К 90 Гц AMOLED DC Dimming итп присутствуют. А теперь представьте, какое качество будет после обработки нейросетями. Во-первых, 1920 к/с больше 1200, что позволит качественнее интерполировать; во-вторых, 720*1280 намного чётче 96*336 в Casio Exilim EX-F1 (Pro). И чувствительность значительно выше. Хотя и только 0,5 с, и только широкоугольный объектив, в Casio продолжительная сверхвысокоскоростная съёмка и 12,5Х зум. Обошлось это в 25 К₽ (~ 2000 Юаней / 250 $) на Юле (как Авито). Промежуточный, но пока ещё дорогой (в 2 раза) вариант – Sony RX100 последних поколений. Там есть съёмка 3 с 1000 к/с около 360 пикселей в высоту и 4 с 500 к/с в ТВ стандарте около 566 пикселей в высоту (16:9). Матрица 1 (13,2*8,8 мм) на 20 МП, объектив зум, 1.8 на ближнем конце. Sony пока подождёт, а вот GoPro 10 с 2,7К240 и 4К120 (1 ГП/с) к лету планируется! Это будет намного чётче 720*1280/240 и 1080*1920/120 в Sjcam SJ 8 Pro.

Leomax использует нейросети в постельном белье. Сам бы никогда не купил такое, но недавно удалось оценить качество товаров из телемагазина Leomax. И я был крайне удивлён, увидев стул на трёх ножках – это говорит о том, что при создании картинки использовали нейросети. То, что клеточки на белье сделаны в Photoshop, тоже видно, но перегенерировать, чтобы стул был нормальным… Leomax экономит на всём. А ещё там пол потрескался. Внутри синтетика – поддерживает горение и коптит их «гарантия качества сатин». Производитель не указан.

Интересные радиодетали и электронные компоненты. 1)  Советские резисторы, которые выглядят как обычные МЛТ, но это не МЛТ, а что-то очень точное. Написано ВΩБ, но в интернете найти информацию не удалось. У 59К7 реальное сопротивление 59,4 кОм, что очень точно. Из советского аналогово мультиметра. М200 = 199,4 кОм, 16К = 15,9 кОм, 100К = 99,3 кОм. Все чуток ниже – возможно погрешность моего достаточно простого мультиметра. 2)  Кремниевый диод аж 1967 декабрь (Д226-ВП). Причём не просто ранний, а с ромбом и индексом П – для военного применения. И это из детского конструктора. 3)  Микро-видеокарта ASRock DVI Graphics-SI. Обнаружил данную затычку в очередном ПК, на этот раз его принесли из копи-центра. Страшно подумать, как на этом работал Photoshop. Процессор там pentium 2,8 ГГц одноядерный и гиг DDR2 двумя плашками. Так что не жалуйтесь на GT 710, 730 и тем более 1050ti – ведь это чудо стоит по соседству с комплектующими 2006 года и без радиатора. Выводит 1024*1280 50 Гц без проблем. Хотя, вроде это именно как плата с разъёмом – идёт в комплекте с материнской платой ASRock Conroe 945G, не уверен, что сможет вывести изображение без видеоядра в процессоре или ещё одной видеокарты. При работе греется не сильно. 4)  Электролитический конденсатор на 4 В. Обычно самое низкое напряжение 6,3 В (почему такая точность, может 6 или 7). 4 встречаются редко. 5)  Обновил рекорд по температуре процессора – около 240°C (без какого-либо охлаждения), вышесказанный pentium. Потом он щёлкнул, вспух снизу, и блок питания вместе с системой питания процессора начали греться – замкнуло. Зелёный провод БП принудительно замкнут на минус. Припой плавил.

Нейросеть определяет лицо всего по 200 (0,0002 МП) пикселям. В торговом центре заметил рекламу в виде пиксельного изображения шириной 40 пикселей. Подумал, что это хорошее задание для Topaz Photo AI – определит ли он лицо и как сможет улучшить. В обычных фотографиях TPAI очень быстро и качественно находит лица для их улучшения. Пример: полный концертный зал около 400 человек. Делаем фотографию зала; скармливаем её TPAI; через ~5,5 с на 1080ti готов результат – 374 лица. Очень удобная функция! И почти без ошибок. Но как тут, в этом примере? Человеку сразу понятно, что это девушка. Однако, думаю многие знают, что для определения объекта, который занимает много места в кадре (а не мелкие лица в концертном зале), всякой нейросети стоит анализировать изображение не в полном изображении, а в гораздо меньшем. Мозг это делает сам, и мы прекрасно и быстро определяем, что это приблизительно 120*40 – девушка. Теперь к TPAI. В полном разрешении (но это «всего» FHD 1080*1920) лицо не определяется. Уменьшил ширину с 1080 до 240 – и лицо определилось, даже два, но не улучшилось. Зато пиксели отлично улучшились, хотя мозаичные/пёстрые текстуры нейросети не любят (в Topaz Video AI было бы хуже) – приходятся распределять все ресурсы по всему кадру, и общий результат будет средним. Уменьшим дальше. 120 – лицо уже улучшилось, но сетка осталась (на остальной части кадра её убрал шумодав) + улучшил текст. Уменьшаем дальше: 100, 80, на 60 разок отрисовалось второй лицо в районе плеча. Не вижу здесь грубой ошибки – это мог быть ребёнок (а TPAI даже со спины человека определяет иногда). И «нативные» 40. Из-за крайне малого разрешения и аналоговой природы нейросетей результат так себе, но лицо всё ещё определяется и улучшается. А цвет уплыл к темнокожим, да и смотрит теперь какой-то мужик. Подводя итоги, можно сделать вывод, что для определения конкретных объектов (например, лицо), нейросетям не нужно высокое разрешение. Размеры лица в тех пикселях – всего примерно 20*10 (200) пикселей, но и этого достаточно. Хотя, для более точного определения (пол, цвет кожи) лучше побольше: 40*20 выглядит уже хорошо (не забываем про сетку, которая портит), а это более чем в 100 раз (1080/80 и в квадрате) меньший поток информации несмотря на то, что на входе и так не самое высокое разрешение. И, скорость обнаружения значительно увеличивается. Хотя было бы правильнее уменьшать нормальное изображение – результат был бы лучше, такое намного чаще встречается. Но эта реклама наверняка рассчитана на то, что мозг чуть больше потрудится, чтобы расшифровать эти пиксели, что привлечёт наше внимание. И ещё нужно понимать, что модели TPAI совсем для другого, но лица определяют хорошо.

В продолжение разговора о вывесках бегущая строка. Иногда в жизни мы забываем убрать что-то лишнее, и телефон не очень качественно снимает. К счастью, на фотографии можно достаточно легко и качественно убрать лишние предметы, пересветы и улучшить цвет. Как? – Adobe Photoshop 2024: Camera Raw & Remove Tool. Пересветы тоже выделяем и удаляем с помощью Remove Tool – после этого фотография выглядит так, как будто включён HDR при съёмке (есть искажения цветов в этих областях, но выглядит хорошо). А вот убирать лишние «Пересветы» не стоит – а то вдруг ещё понадобятся.

Неожиданно последний ролик/клип/short на YouTube стал очень популярным. Хоть раз угадали и продвинули качественный контент, а не обзор дешманского фонарика, который снят на смартфон. Видео действительно интересное, рекомендую посмотреть и здесь. dzen.ru/...ink www.youtube.com/...are