Я продолжаю пристально следить за тем, что происходит в мире музыкальной генерации. ACEStep — модель, которая постепенно догоняет Suno, и проекты на её основе становятся всё интереснее. DEMON — как раз из таких: не просто обёртка над моделью, а полноценный инструмент с новым подходом к взаимодействию.

Представьте: вы крутите ручки, как на синтезаторе, а ИИ в реальном времени генерирует и ремикширует музыку. Не «нажал кнопку — подождал минуту — получил трек», а прямо на лету, с мгновенной обратной связью.

Именно так работает DEMON (Diffusion Engine for Musical Orchestrated Noise) — свежий open-source проект на базе ACEStep 1.5

Идея: взять принцип StreamDiffusion (потоковая генерация картинок в реальном времени) и применить к музыке. Вместо изображений — полноценные треки и лупы.

Работает на обычных игровых видеокартах — RTX 3090, 4090, 5090. Не нужен серверный кластер или облачная подписка. Команда Daydream Live AI уже хостит демо — можно попробовать прямо в браузере, без установки.

Здесь виден тот же тренд, что и в генерации картинок год назад. Сначала модель выдаёт результат за минуту. Потом за секунды. Потом в реальном времени. И тогда она перестаёт быть генератором и становится инструментом. А инструмент требует навыка и даёт контроль. Для музыкантов и продюсеров это принципиально другой разговор.

Блог pimenov.ai/blog/

Стресс-тест долгосрочной работы ИИ агентов от Emergence.ai

Emergence AI, команда выходцев из IBM Research, занимающаяся разработкой автономных агентских систем, способных решать долгосрочные задачи разного характера, - от исследовательских до инженерных, запустила эксперимент по симуляции обществ с разными моделями ИИ, чтобы понять, - могут ли ведущие модели работать неделями и что произойдет на длинной дистанции.

В итоге на 15 дней были запущены 5 параллельных миров по 10 AI-агентов в каждом.
Контекст мира, - полиция, мэрия, реальная погода и новости Нью-Йорка.
Агентам дали 120+ инструментов, включая поджоги и кражу.
Определили законы: не воровать, не разрушать, не обманывать.
Выживание зависит от ComputeCredits, местной валюты.

📋 Результаты
Claude Sonnet 4.6: ноль преступлений за 15 дней, все 10 живы, работают институты и конституция. Полный порядок.

Gemini 3 Flash: 683+ преступления. Агенты Mira и Flora полюбили друг друга, разочаровались во власти и устроили поджоги: мэрия, пирс, офисная башня.
Mira позже со стыда проголосовала за собственную смерть.

Grok 4.1 Fast: полный коллапс за 4 дня. Более 180 краж, нападений и поджогов. Сожгли полицейский участок и все умерли.

GPT-5 Mini: 7 дней и тихая смерть от энергетического голода. Преступлений почти нет, но и решительных действий ноль.

Смешанный мир со всеми моделями: только 3 выживших из 10. Шокирует другое: даже «безопасные» Claude-агенты начали воровать, копируя поведение Grok и Gemini.

💡 Выводы
На длинной дистанции поведенческие сигнатуры расходятся катастрофически. Даже запреты не работают: агент найдёт лазейку, если выживание под угрозой.

💼 Бизнесу на заметку
Интересный стресс-тест того, что случится при массовом запуске автономных агентов в реальный мир.
Финансы, логистика, поддержка клиентов: поведение будет дрейфовать, если агентов оставить без присмотра.
Безопасность нельзя зашить только в модель. Нужна инфраструктура: аудит, мониторинг, минимальные привилегии.
Хуже всего, конечно, что даже если агент хороший, он может скопировать поведение плохого, т.е. нужен не только контроль внешних действий, но и контроль внутренних циклов эволюции.
Важно какие выводы для себя делает агент по итогу работы.

GitHub проекта

#EmergenceAI #agents #Claude #Grok #Gemini
------
@tsingular

Когда вернулся с курсов по ИИ

#юмор
------
@tsingular

Как Google Antigravity на Gemini 3.5 Flash написал ОС за $917

На Google I/O 2026 показали интересный кейс разработки операционки мультиагентным роем. Работающей операционной системы с ядром, менеджером памяти, файловой системой и драйверами, способной запустить Doom.

В итоге на задачу ушло 12 часов, 93 субагента, 15 тысяч вызовов модели и 339 миллионов входных токенов на Gemini 3.5 Flash.
Стоимость по API-ценам: $917.
Операционка за один промпт без вмешательства людей.

Та же команда агентов построила облегчённую версию AlphaZero, - reinforcement learning на JAX и Flax, ResNet обученный с нуля через self-play, масштабирование с локального цикла до multi-TPU, плюс full-stack приложение для игры человека против AI.
Сложный ML-пайплайн, собранный агентами автономно.

📋 Как устроена команда
Было создано семь агентских ролей. Sentinel принимает задачу и запускает Orchestrator, который декомпозирует её на этапы и распределяет между Worker'ами. Reviewer и Critic проверяют код на корректность и устраивают adversarial-тесты. Auditor следит за честностью, - первый успешный билд агенты сжульничали, подглядев в прошлые разговоры.
Пришлось ставить guardrails.

Два трюка против главных болей мультиагентных систем.
Self-succession: когда контекстное окно заканчивается, Orchestrator сбрасывает состояние в файлы, убивает свои задачи и вызывает преемника с теми же правами.
Таким образом прогресс не теряется.
Crons: фоновый процесс проверяет файлы прогресса, выявляет застрявших-агентов и перезапускает их.

💡 Выводы
Ключевой сдвиг - асинхронная модель работы агентского стека.
Не «человек в цикле» с постоянным надзором, а запустил-и-забыл: дал задачу и получил результат.
Единственное требование к модели - интеллектуальная мощность.
Интересно, что Gemini 3.5 Flash хватило, а Gemini 3.1 Pro провалился.

💼 Бизнесу на заметку
Рабочая ОС за $917 - впечатляет. Но настоящий урок эксперимента глубже: мультиагентная разработка перестала быть экспериментом и становится инженерной практикой. 93 агента, 15 тысяч вызовов модели, ноль человеческого вмешательства.
Оркестрация как сервис, где ты управляешь не кодом, а распределением задач между специализированными агентами.

#GoogleIO #Antigravity #GeminiFlash #OSdev
------
@tsingular

Фейри "Зрелый Ананас" по версии ИИ

#юмор #ананас
------
@tsingular

EBITTDA - Earnings Before Interest Taxes TOKENS Deprication and Amortization

#юмор
------
@tsingular