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Bend – A language that blocks AI mistakes via proof, on CPU and GPU

Ce langage se propose d'empêcher les erreurs d'IA grâce à un système de preuves et à des lois formelles associées. Il compile en code natif pour des performances proches du C sur un cœur et peut tirer parti du parallélisme CPU et GPU pour des accélérations massives. Le vérificateur de types fait aussi office de vérificateur de preuves, conçu pour être très rapide afin qu'un agent puisse vérifier chaque modification et garantir que les règles définies (par exemple dans LAWS.bend) ne sont jamais violées. Le flux recommandé inclut l'installation via un script curl, l'ajout de consignes pour les agents (exécuter le guide, utiliser LAWS.bend, exécuter PROOF.bend avant commit) et la parallélisation du code quand c'est possible. Le projet est encore jeune, documenté par un guide et des articles techniques, ciblé pour le back-end sur Linux et macOS, et invite les utilisateurs à signaler les bogues.

Jemalloc 5.4.0

Le projet a intégré plus de 160 commits axés sur le nettoyage de la dette technique, des refontes, des corrections de bugs, une meilleure couverture de tests et des améliorations de portabilité. De nouvelles fonctionnalités incluent l'ajout d'un drapeau EXTENT_ALLOC_FLAG_PINNED et de contrôles mallctl pour suivre la mémoire 'pinned', la reprise de la sélection d'arène par CPU via thread.arena, un meilleur alignement des statistiques humaines/JSON et le remplacement de l'option runtime experimental_infallible_new par un choix de compilation --enable-cxx-infallible-new. Des changements incompatibles adaptent les cibles de remplissage et de rétention du tcache par bin en fonction de la demande observée entre GC, supprimant plusieurs contrôles hérités et faisant ignorer silencieusement les anciens paramètres malloc_conf. Plusieurs corrections remontent des problèmes critiques et de conformité, notamment la conservation d'errno lors des libérations, l'acceptation de NULL dans free_sized/free_aligned_sized, la correction de débordements numériques, la résolution d'edge-cases du cycle de vie des TSD, l'utilisation de O_CLOEXEC pour l'état THP et la résolution de verrous potentiels et d'interactions profilage/guard-page. De nombreuses optimisations et refontes ont modularisé le frontal, restructuré la gestion d'arènes, simplifié ctl, déplacé la logique des threads d'arrière-plan, supprimé des abstractions PAI obsolètes, introduit une couche d'abstraction OS et corrigé divers problèmes de portabilité et de compilation sur macOS, MinGW et GCC 16.

Bonsai 2 27B: Near-Lossless Compression in a 9x Smaller Footprint

PrismML publie Ternary Bonsai 2 27B, un modèle dérivé de Qwen3.8 27B qui améliore le raisonnement, le codage, la vision et les capacités agentiques tout en maintenant un profil de déploiement à faible empreinte mémoire et haute efficacité énergétique. Le modèle utilise des poids ternaires {−1,0,+1} avec un scaling FP16 par groupe pour 1,76 bits effectifs par poids, occupe 5,9 Go, accepte une fenêtre de contexte de 262 000 tokens, supporte l'entrée texte et image et est publié sous licence Apache 2.0. Par rapport à son homologue en précision pleine, Bonsai 2 27B est plus de neuf fois plus petit tout en conservant 98,2 % des performances agrégées et en comblant l'écart de rétention par rapport à la première génération (≈95 % → >98 %), ce qui le rend pratiquement sans perte pour de nombreuses tâches sensibles à la dégradation. En termes d'inférence, il atteint jusqu'à 143 tokens/s sur NVIDIA GeForce RTX 5090, 46,8 tokens/s sur M5 Max et consomme 0,714 mWh/token sur une RTX 4090, soit environ 40 % d'économie d'énergie par token par rapport à un modèle 8B en pleine précision. Bonsai 2 27B vise à rendre possibles des agents locaux pour le travail de connaissance (boucles de codage, analyse de documents privés, workflows multimodaux) et à modifier l'économie et l'architecture des systèmes IA en étendant le périmètre de déploiement sur appareils personnels, stations de travail et datacenters; les poids et les détails techniques sont disponibles dans le whitepaper et PrismML propose des collaborations et des opportunités de recrutement (contact@prismml.com).

Waymo in Singapore

Waymo annonce l'introduction à Singapour d'une flotte partagée tout électrique et autonome visant à compléter le réseau de mobilité et à soutenir le Singapore Green Plan 2030. Le déploiement sera phasé : cartographie et conduite manuelle l'année prochaine, puis conduite autonome avec spécialistes locaux avant de passer à des opérations entièrement autonomes, avec une ouverture commerciale envisagée en 2028. La société travaillera en étroite coordination avec le ministère des Transports, la Land Transport Authority et d'autres autorités locales, en traitant les données conformément à la Personal Data Protection Act de Singapour. La plateforme Waymo Driver utilise caméras, radar et lidar pour une perception à 360° jusqu'à 300 mètres et intègre des fonctions pour interagir en toute sécurité avec piétons et cyclistes, ainsi que des indices visuels et audio et des fonctionnalités Safe Exit. Waymo s'appuie sur une vaste expérience opérationnelle (plus de 300 millions de kilomètres, plus de 500 000 trajets hebdomadaires et une réduction annoncée de 94 % des collisions causant des blessures par rapport à des conducteurs humains) et commencera avec des Jaguar I‑PACE électriques équipées de sa cinquième génération de système.

Hacking OpenAI

Le 25 juillet 2026, des chercheurs de Hacktron ont enchaîné une vulnérabilité du parseur libheif et une mauvaise configuration SSO pour compromettre des comptes ChatGPT et Codex d'employés. Ils ont obtenu une exécution de code à distance via un débordement de tas dans libheif exploité par ImageMagick sur l'instance Discourse du forum, puis ont utilisé le flux d'identité SSO pour escalader l'accès. Avec ces comptes, ils ont pu accéder à des dépôts internes et ont prouvé l'impact en ouvrant une pull request dans le monorepo interne sans consulter de code sensible. Les équipes de Discourse et d'OpenAI ont été alertées et ont déployé des correctifs rapides, OpenAI versant un bounty de 6 500 dollars tandis que Discourse a commencé à sandboxer ImageMagick. Les auteurs recommandent de mettre à jour libheif/libde265, d'isoler les pipelines de traitement d'images et de revoir les modèles de menace, car les modèles d'IA accélèrent l'opérationnalisation des exploits.

Mistral X Mozilla: Private, Multilingual AI Browsing

Mozilla s'associe à Mistral pour intégrer les modèles de ce dernier dans Firefox Smart Window (bêta), l'assistant de navigation IA. Le déploiement commencera en France et en Amérique du Nord, avec le Royaume-Uni et l'Allemagne attendus plus tard dans l'année. Les deux organisations mettent en avant l'open source et la formation des modèles sur des langues régionales, dialectes et contextes culturels pour améliorer la pertinence locale. Firefox et Mistral insistent sur le respect de la vie privée et le contrôle utilisateur, notamment par l'absence de conservation des conversations par défaut et des accords de non-rétention des données. L'objectif affiché est de donner accès à une IA souveraine et compétitive dans le navigateur, afin de préserver l'ouverture du web et la liberté de choix des utilisateurs.

Pangram – AI detector for text and images

Pangram est présenté comme un outil destiné à détecter les contenus générés par l'IA, utilisé par des universités, des écoles et des entreprises. L'outil est entraîné pour repérer les productions des principaux modèles (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek, xAI et autres) et affirme des taux de détection élevés sur un ensemble de 26 modèles, avec des pourcentages proches de 99,7 % pour de nombreux modèles cités. Pangram associe la détection d'IA à des fonctions de vérification de plagiat et indique également pouvoir analyser des images générées par l'IA. Des évaluations tierces, notamment de chercheurs de l'Université du Maryland et de l'Université de Chicago, sont mentionnées comme ayant classé cet outil parmi les plus fiables, et la société souligne qu'elle reteste à chaque nouvelle version majeure de modèles. Fondée à Brooklyn en 2023 par des chercheurs en IA issus de Tesla et Google, Pangram dit contribuer à la recherche pour accroître la transparence et propose des ressources FAQ et des fiches techniques sur ses modèles.

The Siberian Ice Maiden and the Scythian World

Une femme mumifiée âgée d'environ vingt‑cinq ans a été découverte dans un tombeau gelé du plateau d'Ukok, son corps et de nombreux objets étant exceptionnellement conservés et ornés de tatouages animaliers. La tombe, envahie par l'eau puis gelée, contenait des textiles, du bois, du cannabis et des chevaux sacrifiés, des éléments qui ont survécu grâce au pergélisol et témoignent de rites funéraires élaborés. Elle s'inscrit dans la culture pazyryk et le monde scythe, où une élite équestre dominait la steppe, pratiquait l'art animalier et entretenait un vaste commerce est‑ouest en chevaux et objets de luxe. L'examen ostéologique indique qu'elle souffrait d'un cancer du sein et d'ostéomyélite, qu'elle est probablement tombée d'un cheval peu avant sa mort, et que son inhumation non kourganée, son grand coiffet et ses tatouages suggèrent un statut religieux ou rituel particulier. La conservation exceptionnelle de son corps et de ses biens offre des aperçus rares sur la vie, les réseaux commerciaux et les pratiques symboliques des pasteurs nomades de l'Âge du fer, tout en laissant subsister des questions sur ses liens familiaux et sociaux.