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Lost Doctor Who Episodes Found

Une boîte en carton issue d'une collection hétéroclite de vieux films a permis de redécouvrir deux épisodes de Doctor Who jamais vus depuis les années 1960. Les épisodes présentent le premier Docteur, William Hartnell, affrontant un plan des Daleks visant à conquérir la Terre, le système solaire et la galaxie. Appelés The Nightmare Begins et Devil's Planet, ils font partie de l'arc The Daleks' Master Plan et avaient été considérés comme perdus. Leur restauration et diffusion sur BBC iPlayer est prévue pour les vacances de Pâques, grâce au travail du trust caritatif de Leicester, Film is Fabulous! (FIF). Des témoignages de Purves et d'historiens du cinéma soulignent l'importance de la découverte pour les fans, et une projection spéciale est prévue à Londres le 4 avril.

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DDR4 Sdram – Initialization, Training and Calibration

Le DDR4 passe par quatre étapes distinctes lors de l’initialisation : alimentation et initialisation, calibration ZQ, calibration Vref DQ et entraînement lecture/écriture. Le contrôleur applique l’alimentation, libère RESET, active les horloges CK et charge les registres de mode dans un ordre spécifique pour mettre le DRAM en état IDLE. La calibration ZQ ajuste les résistances internes des DQ en s’appuyant sur une référence externe de 240 Ω connectée au ZQ et sur un bloc de calibration. La calibration VrefDQ introduit une référence interne de tension et détermine le seuil de détection des DQ, réglable via les registres MR6. Après l’initialisation, l’entraînement lecture/écriture ajuste les délais CK et DQS pour chaque DRAM et peut être suivi de calibrations périodiques comme ZQCS et Read Centering selon l’environnement.

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Long overlooked as crucial to life, fungi start to get their due

Les champignons jouent un rôle clé dans la formation des sols et la séquestration du carbone, et leur valeur économique mondiale est estimée à environ 55 000 milliards de dollars. Toutefois, les connaissances sur les champignons restent limitées, et leur rôle dans les écosystèmes est encore largement méconnu. L’agarikon est l’une des deux espèces de champignons classées comme en danger aux États‑Unis, et des échantillons ont été placés dans une biobanque au zoo de San Diego pour la sauvegarde et une éventuelle réintroduction. Les champignons mycorhiziens se lient à une grande majorité de plantes et améliorent fortement l’absorption des nutriments et de l’eau, tout en stockant environ 13 milliards de tonnes de carbone dans le sol chaque année. Des initiatives internationales et nationales visent à reconnaître les champignons au même titre que les plantes et les animaux, avec des programmes de cartographie, des bases de données et des engagements lors des conférences de biodiversité, comme SPUN, FUNDIS et le pledge COP16.

e360.yale.edu Resume pret HTTP 200 Commentaires

Show HN: OneCLI – Vault for AI Agents in Rust

OneCLI est une passerelle open-source entre vos agents IA et les services qu'ils sollicitent, qui stocke les identifiants une seule fois et les injecte lors des appels. Les agents ne voient jamais les secrets, car le proxy remplace les clés fictives par les vraies dans les requêtes sortantes. L'architecture comprend une passerelle Rust rapide qui intercepte les requêtes sortantes et injecte les identifiants, un tableau de bord Web Next.js et un magasin secret chiffré AES-256-GCM. Deux modes d'authentification sont proposés : utilisateur unique sans connexion pour un usage local et Google OAuth pour les équipes. Le démarrage rapide s'appuie sur Docker ou Docker Compose et inclut des outils de développement et de déploiement.

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Show HN: Axe – A 12MB binary that replaces your AI framework

Axe est un outil en ligne de commande conçu pour gérer et exécuter des agents alimentés par des LLM, en privilégiant la simplicité, la modularité et la composition. Chaque agent est défini par un fichier TOML et exécute une tâche ciblée, avec un prompt système, un modèle choisi et des compétences réutilisables. Il n’y a ni daemon ni interface graphique, et il s’intègre aux outils Unix existants comme cron, git hooks et les pipes. Les agents disposent d’une mémoire persistante, d’outils intégrés et peuvent déléguer à des sous-agents avec gestion de profondeur et exécution parallèle. L’outil prend en charge plusieurs fournisseurs, une sortie JSON structurée, le mode dry-run et peut être utilisé dans Docker ou avec Ollama pour l’exécution isolée.

github.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

Are LLM merge rates not getting better?

Le texte porte sur un article de metr qui évalue les LLM en programmation en comparant les critères « passer tous les tests » et « être approuvé par le mainteneur ». L’horizon de réussite à 50% passe de 50 minutes sous le critère des tests à environ 8 minutes lorsque l’on exige l’approbation du mainteneur. Les auteurs comparent des modèles: pente linéaire, fonction par morceaux et fonction constante, en utilisant le score Brier pour évaluer leur pertinence. Le modèle de fonction constante sur toute la période obtient le meilleur score Brier, ce qui indique que les taux de fusion ne s’améliorent pas dans la seconde moitié du graphique. En conclusion, il est soutenu que les LLMs n’ont pas progressé en programmation pendant plus d’un an, et les affirmations de progrès récent restent sans preuves solides.

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Launch HN: IonRouter (YC W26) – High-throughput, low-cost inference

IonAttention offre une inférence à haut débit et à faible coût, avec un moteur capable de multiplexer des modèles sur un seul GPU et de s'adapter au trafic en temps réel. Des flux GPU dédiés assurent zéro démarrage à froid et une facturation à la seconde, permettant de déployer vos modèles finetunés ou LoRA personnalisés sans latence. Votre client OpenAI existant peut pointer vers Ion en une seule ligne de changement, quel que soit le langage ou le framework. Le modèle économique repose sur le paiement par million de tokens, sans coûts inactifs, et propose une variété de modèles open-source et propriétaires avec des débits allant jusqu'à environ 220 tokens/s selon la configuration. Les usages couvrent la robotique, la surveillance vidéo et les pipelines IA, avec des cas d'étude montrant plusieurs VLM sur une seule GPU et un déploiement rapide des flux.

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WolfIP: Lightweight TCP/IP stack with no dynamic memory allocations

wolfIP est une pile TCP/IP conçue sans allocations dynamiques de mémoire, adaptée aux systèmes embarqués à ressources limitées. Un mode endpoint uniquement est pris en charge, ce qui permet d'établir des connexions réseau sans routage entre interfaces. Une seule interface réseau peut être associée au dispositif, et l’API socket BSD-like est non bloquante avec des callbacks personnalisés et sans allocation dynamique. Le stack prend en charge un ensemble de protocoles et de RFC, notamment Ethernet, ARP, IPv4, ICMP, UDP, TCP, DHCP, DNS et HTTP/HTTPS avec le support TLS via wolfSSL. Des tests fonctionnels utilisent LD_PRELOAD pour rediriger les appels socket vers wolfIP et un port FreeRTOS est fourni, sous licence GPLv3.

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Big data on the cheapest MacBook

Nous avons évalué les performances du MacBook Neo sur des charges de travail de bases de données avec ClickBench et TPC-DS SF300. Le matériel utilisé comprend un CPU Apple A18 Pro à 6 cœurs, 8 Go de RAM et un SSD interne, avec 256 ou 512 Go en option. En exécution à froid, le MacBook Neo affiche des temps médians inférieurs à une minute pour ClickBench, mais les instances cloud dominent ensuite sur le total. En exécution à chaud, les instances cloud prennent l’avantage global, mais le Neo reste compétitif sur les temps médians par rapport à certaines configurations cloud. Pour TPC-DS SF100 et SF300, le portable parvient à terminer les requêtes, mais SF300 montre des volumes d’échange importants et une requête isolée à 51 minutes, ce qui suggère que ce modèle n’est pas optimal pour un Big Data quotidien et qu’un modèle plus puissant ou l’option cloud est préférable.

duckdb.org Resume pret HTTP 200 Commentaires