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NIST Seeking Public Comment on AI Agent Security (Deadline: March 9, 2026)

En raison d'un scraping automatisé agressif de FederalRegister.gov et eCFR.gov, l'accès programmatique est restreint et limité à nos API pour les développeurs. Veuillez consulter la documentation des API FederalRegister.gov ou eCFR.gov pour savoir comment accéder à l'API. Votre demande a été signalée comme potentiellement automatisée. Si vous êtes un utilisateur humain, complétez le CAPTCHA et cliquez sur "Request Access"; il se peut que vous deviez le refaire, ce qui fait partie des mesures de sécurité. Si vous rencontrez des problèmes avec le CAPTCHA ou si vous souhaitez demander une plage IP plus large, utilisez le bouton Site Help en bas à droite de la page pour faire une demande.

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Benchmarks for concurrent hash map implementations in Go

Le document compare des implémentations de map concurrentes en Go, parmi lesquelles sync.Map, xsync.Map, cornelk/hashmap, alphadose/haxmap et orcaman/concurrent-map. Les benchmarks utilisent des charges variées (100% lectures, 99% lectures, 90% lectures, 75% lectures et range sous contention) et des tailles de map allant de 100 à 1 000 000 d’éléments, avec des variantes WarmUp et NoWarmUp. Les approches diffèrent : sync.Map repose sur une HashTrieMap avec lecture lock-free et écriture protégée par mutex, xsync.Map utilise des buckets avec mutex et lectures lock-free, cornelk/hashmap et haxmap s’appuient sur CAS et un indice de table, et orcaman/concurrent-map répartit les clés sur 32 shards protégés par des mutex. Les résultats montrent que xsync.Map obtient les meilleures performances globales et les plus faibles allocations, que sync.Map présente des coûts d’allocation plus élevés pour les écritures et que orcaman/concurrent-map affiche zéro allocation mais des limites d’évolution et des performances en lecture moindres. En résumé, xsync.Map et sync.Map dominent selon le scénario, cornelk/hashmap et haxmap offrent des performances compétitives sur petits modèles et haxmap souffre en écriture sous contention, tandis qu’orcaman/concurrent-map privilégie la simplicité et la prévisibilité au détriment de l’évolutivité.

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Elsevier shuts down its finance journal citation cartel

Douze articles publiés dans plusieurs revues d'Elsevier ont été retirés, dont certains dans l'International Review of Financial Analysis et Finance Research Letters. Au cœur de l'affaire se trouve Brian M. Lucey, professeur à Trinity College Dublin, qui était éditeur et co-auteur sur ces papiers, ce qui aurait contourné le processus de révision par les pairs. Le texte décrit un prétendu système de co-auteurs et de citations croisées, parfois qualifié de « citation cartel », visant à augmenter les citations et la visibilité des auteurs et des revues. Wiley a publié une déclaration indiquant qu’aucun conflit d’intérêts n’a été détecté dans le Journal of Economic Surveys et que Lucey a été écarté de certains postes d’éditeur. Le récit soutient que l’écosystème éditorial d’Elsevier favorisait le prestige et les revenus, soulevant des questions sur l’intégrité des pratiques de publication en économie et finance.

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femtolisp: A lightweight, robust, scheme-like Lisp implementation

Le projet cherche à écrire l'interpréteur Lisp le plus rapide possible en moins de 1000 lignes de C, en ajoutant des fonctionnalités puissantes avec un minimum de code. Il réunit aussi une bibliothèque de code C, dont ios, qui remplace certaines parties du stdio et les rend plus flexibles. Femtolisp pèse environ 150 ko et reste très autonome, offrant des vecteurs, des chaînes, des gensyms, le backquote, des exceptions et une impression et lecture lisibles. Il est hautement compatible avec Scheme, intègre des fonctionnalités R6RS, et repose sur un cœur simple de 12 formes spéciales et 33 fonctions, avec une GC compacte et un fonctionnement en bytecode. Le travail privilégie la simplicité du design, une API minimale et des concepts faciles à comprendre, tout en affirmant que l'interprétation purement Lisp peut être rapide et fiable.

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Show HN: Sowbot – Open-hardware agricultural robot (ROS2, RTK GPS)

Notre mission est de combler l'écart entre durabilité et mise à l'échelle en fournissant aux chercheurs et aux agriculteurs des robots reproductibles et légers qui réduisent le travail et l'impact environnemental sans dépendances propriétaires. L'écosystème Sowbot Open AgBot est conçu pour combler l'écart entre prototype et production dans la robotique agricole, en proposant un design matériel de référence accessible aux startups et une pile logicielle prête pour la production répondant aux exigences de la recherche. Pour les startups, cela élimine environ 18 mois de R&D sur les couches internes (pilotes, réseau et interface utilisateur), leur permettant de se concentrer sur leur valeur ajoutée. Pour les chercheurs, il offre un environnement stable et reproductible où les expériences peuvent être partagées entre laboratoires en utilisant une image Docker. Le cœur matériel est une architecture open hardware avec un module standard 10 cm × 10 cm et deux Avaota A1 SBC reliés par Ethernet, organisés en Board A (contrôle et sécurité) et Board B (perception et IA), avec CAN et GNSS RTK dans un boîtier étanche.

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