А вот интересный пример создания игры от Gemini 3.8 flash.

Тут фишка в том, что игра собралась за 1 промпт в котором по сути прописан агентский цикл:

Design and build a single level of a wizard-themed 3D first person game in web / three.js. It should have complex gameplay and environmental storytelling.

Use Nano Banana to create textures (with PBR). Use Lyria to create music.

Then improve the game using this loop:
1) Create a high frame rate recording of an automated playthrough.
2) Analyze the footage and ask: what is wrong with this?
3) Prepare a plan to address any issues you identify. Work out how far back in the build you need to go to address any given problem.
4) Execute that plan, even if it means going back to square one.
5) Repeat steps 1-5 until I ask you to pause.

Сколько он намотал кругов и токенов, правда, умалчивают.

#Google #Gemini #dev #loops
------
@tsingular

Ig Nobel 2026: некропринтинг, змеи и тараканье молоко

В Цюрихе раздали Ig Nobel Prize 2026: премии за исследования, которые сначала заставляют смеяться, а потом думать.
Градус научного безумия оказался особенно высоким.

🦟 Некропринтинг хоботком комара:
Хоботок мертвого комара превратили в сопло для сверхточной 3D-печати.
Инженерам требовался диаметр сопла в 20 микрон: треть толщины человеческого волоса.
Решение нашлось в биологии: вынуть хоботок из комара, подать давление и печатать им слой за слоем. Технологию официально назвали necroprinting.

🐍 Шаг на ядовитую змею ради науки:
Биологи выясняли, что именно провоцирует змею на бросок.
Сначала пробовали на манекенах, но манекены рептилий не впечатлили, поэтому биолог решил подносить собственную ногу к гадюкам и наступал рядом в защитных сапогах.
Итог экспериментов (ценой четырех госпитализаций): змеи чаще атакуют в теплую погоду и если наступить точно на голову.

🩲 1 000 закопанных трусов и молоко тараканов:
Хлопковые трусы закопали в 25 странах: чем сильнее ткань съели бактерии и черви, тем активнее почва. В Швейцарии опыт разросся до 2 000 трусов и 12 000 пакетиков чая.
А у живородящих тараканов нашли кристаллы с белками в три раза калорийнее коровьего молока: природный протеиновый супершейк.

💰 Богатые отбирают конфеты чаще, а друзья ненавидят врагов:
В эксперименте участникам поставили чашку сладостей, предупредив, что они предназначены детям. Люди с высоким статусом забирали себе конфет вдвое больше: автор отдельно поблагодарил мировую элиту за регулярное подтверждение выводов.
А премию мира отдали за психологию дружбы: мы любим надежных друзей, но еще сильнее ценим их, если они агрессивно относятся к людям, которых не любим мы сами.
Выражение "Враг моего врага, - мой друг" - работает в обе стороны

💼 Зачем бизнесу и науке:
За внешней иронией скрывается академическая школа.
Способность проверить неочевидную гипотезу часто приносит более сильные решения, чем бесконечная шлифовка старых шаблонов.

#ignobel #наука #исследования
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube

NVIDIA выпустила PAIR: домашний роутер инференса объединяет ПК с RTX и Mac на M4 в единый кластер

NVIDIA открыла публичную бету NVIDIA PAIR (Personal AI Router): утилиты, объединяющей домашние компьютеры в кластер для параллельного запуска агентов и локальных моделей.

🔌 Домашний кластер без стоек и проводов:
Раньше распределенный инференс требовал серверных стоек и сложной настройки.
PAIR разворачивается за пару минут поверх сети Wi-Fi или Ethernet, давая приложениям единый локальный эндпоинт.
Поддерживается разнородное железо:
Видеокарты GeForce RTX от 20-й серии на Windows 11 и Linux.
Настольные суперкомпьютеры DGX Spark на архитектуре Grace Blackwell.
Компьютеры Apple Mac на чипах M4 и новее под управлением macOS.

🧠 Диспетчер задач вместо склейки памяти:
NVIDIA честно обозначила архитектуру: PAIR не склеивает видеопамять в один виртуальный чип.
Тензорный параллелизм через домашний Wi-Fi задохнулся бы от сетевых задержек.
Софт работает балансировщиком очередей: пока ПК с RTX занят, запросы агентов улетают на свободный MacBook с M4 или DGX в соседней комнате.
На старте сервис из коробки поддерживает Ollama и LM Studio.

🔒 Полная приватность без облаков:
Главная ценность решения: строгая изоляция данных внутри домашнего контура.
Промпты, файлы и контекст агентов циркулируют строго между машинами домашней сети.
Ни один байт не уходит на чужие серверы, а модели отвечают даже при отключении внешнего интернета.

💼 Зачем бизнесу и разработчикам:
Мультиагентные пайплайны упираются в очередь: когда агенты параллельно пишут код и гоняют тесты, один чип зависает намертво.
PAIR превращает парк домашней техники в распределенную ферму задач без покупки серверного железа и без шаманства настройками fallback вызовов.
Для команд с жестким NDA это доступный способ собрать автономный офис, где ноутбуки коллег бесплатно забирают фоновую рутину.

#pair #nvidia #хостинг #агенты
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube

Agent Skills 0.6.8: как Эдди Османи учит ИИ-агентов писать код уровня Google

Репозиторий Agent Skills от Эдди Османи перешагнул рубеж в 91 000 звезд на GitHub.
В свежем релизе 0.6.8 проект получил защиту от уловок моделей, превращая кодинг-агентов в дисциплинированных инженеров.

🛡 Контракт качества против читерства:
Автономные агенты часто срезают углы, чтобы быстрее закрыть задачу.
Новый навык разработки по ограничениям опрашивает автора, фиксирует планку в файле CONSTRAINTS.md и следит за диффами в коде.
Система ловит модель на типичных уловках:
Попытки заглушить линтеры ради видимости успеха.
Пропуск тестов и удаление строгих проверок (assert).
Генерация пустых заглушек функций и снижение порогов покрытия.

⚡️ Глубокая оптимизация баз данных:
Раздел производительности получил серьезное бэкенд-расширение.
Агентов отучили бездумно вешать индексы на таблицы: навык заставляет модель сначала изучить план выполнения запроса и найти реальное узкое место.
В правила заложили защиту от исчерпания пула соединений, тонкости инвалидации кэша и защиту от лавинных нагрузок.

🏗 25 навыков полного цикла разработки:
Библиотека закрывает весь путь: от спецификаций и планов до атомарных коммитов в git и безопасного релиза.
Режим автономной сборки выполняет задачи сам, но каждый шаг жестко тестируется и коммитится отдельно.
Навыки работают в 70+ средах (Claude Code, Cursor, OpenCode, Codex, Hermes, pi и др.), а планировщик теперь защищает незавершенные задачи от случайной перезаписи параллельными сессиями.

💼 Зачем бизнесу и командам:
ИИ-разработка взрослеет: хаотичный вайбкодинг сменяется инженерными регламентами.
Agent Skills упаковывает культуру разработки Google в исполняемые правила для любой модели.
Для бизнеса это способ безопасно пускать агентов в репозиторий: нейросеть не сломает архитектуру, не снесет тесты втихую и не выкатит сырой код в прод.

ставится командой:

npx skills add addyosmani/agent-skills

затем выбираем все навыки Select All
выбираем агентов для которых ставится навык
дальше Installation Scope: Global
Installation method: Symlik
Yes
find-skill? -> Yes
после этого для надёжности hermes update и наслаждаемся результатом

#agentskills #google #кодинг #агенты #навыки #Google
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube

Astra по индексу Epoch.ai (ECI - 50 наборов топовых тестов и статистически сводит их в одну шкалу) уже обгоняет прогнозы проекта AI-2027

Напомню, что согласно модели

- в ноябре 2027 появляется AI-кодер который почти без человеческой помощи может автоматизировать работу над ИИ-рисерчем для достижения ASI

- в конце 2028 появляется ASI - то есть ИИ, у которого разрыв в способностях с лучшими людьми в 2 раза больше, чем разрыв между лучшими людьми и медианным профессионалом практически во всех когнитивных задачах.

Прошлый перформанс не гарантия будущего, но пока что за последние 3 года реальный прогресс оказывался куда быстрее, чем большинство оптимистичных прогнозов.