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Training a 4B model to produce 81% faster query plans than Postgres

Les optimisateurs de requêtes restent loin d'être parfaits malgré des décennies de recherche, notamment parce que l'ordonnancement des jointures est NP‑difficile et que les estimateurs de cardinalité peuvent être gravement erronés. Pour tester une solution pratique, l'auteur a entraîné un modèle open‑weights de 4 milliards de paramètres via distillation hors‑politique depuis un modèle de pointe puis par apprentissage par renforcement agentique, en générant des hints pg_hint_plan à l'aide d'un agent orchestrant des PlanAction JSON. L'expérience a inclus une infrastructure de mesure soignée pour réduire le bruit des mesures (conteneurs Postgres concurrents, warmup, shared_buffers porté à 2 GB, protocoles intercalés candidat/défaut) et un algorithme de récompense et une variante GRPO modifiés pour gérer la variabilité. Les résultats montrent des gains substantiels : le modèle 4B a réduit la latence sommée de 44,7 % sur 113 requêtes join‑intensives et, en sélection best‑of‑15, a atteint un speedup moyen géométrique de 1,81× en appliquant surtout des réordonnancements de jointures, des hints de scans et du parallélisme. L'étude conclut qu'il est réaliste et relativement peu coûteux (environ 1 200 $ pour ce travail) de fine‑tuner de petits modèles pour optimiser des charges analytiques répétées sur une base de données, ouvrant la voie à des solutions spécialisées par domaine.

rohanbansal.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

Nvidia announces native GPU programming in Rust

En septembre 2026, NVIDIA a annoncé qu'il renforce son engagement envers la programmation GPU native en Rust et prévoit de faire croître CUDA Rust en 2027 et au-delà. Il existe deux pistes : le modèle SIMT avec cuda-oxide qui compile des kernels Rust en PTX via un backend rustc personnalisé et exige un toolchain nightly et des dépendances LLVM/clang, et le modèle Tile avec cutile-rs qui travaille sur des tuiles, fonctionne sur Rust stable et JIT-compile via CUDA Tile IR. Les deux approches visent à attraper les classes classiques de bugs à la compilation en exprimant explicitement la propriété et l'exclusivité des espaces mémoire (DisjointSlice ou partitionnement de tenseurs), empêchant les aliasings et races silencieuses. Le compromis porte sur le niveau de contrôle : SIMT conserve le contrôle bas niveau et l'accès à la mémoire partagée (où le code sûr est encore à développer), tandis que Tile délègue la cartographie et la parallélisation au compilateur pour garantir la sécurité par construction. Les projets sont encore précoces (cuda-oxide en alpha, cutile-rs publié mais API en évolution), et NVIDIA encourage à essayer les exemples, lire la documentation, signaler des issues et contribuer via les dépôts et discussions.

developer.nvidia.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

How much of F-Droid is LLM generated?

L'auteur apprécie F‑Droid et la liberté qu'il offre, mais s'inquiète de la difficulté croissante à trouver des logiciels écrits par des humains après avoir repéré des éléments visiblement générés par l'IA. Il explique qu'il est difficile de détecter avec certitude le code produit par des LLM, mais que des signes comme des commits co‑signés par des agents, une infrastructure d'agent, des fichiers de planification ou des README générés peuvent indiquer un travail principalement assisté par IA. Il propose une classification en trois niveaux (majoritairement IA, difficile à dire/majoritairement humain, pas de signes d'IA) basée sur l'esthétique du dépôt et l'examen des commits récents, en précisant qu'il n'a pas analysé l'historique complet ni la qualité du code. En passant en revue les 102 applications mises à jour sur F‑Droid le 12 septembre 2026, il classe 74 comme majoritairement écrites par l'IA, 9 difficiles à catégoriser et 19 sans signes évidents d'IA, et signale des observations comme la concentration d'applications vibe‑codées sous certains comptes et des violations potentielles des politiques de plateformes comme Codeberg. Il se dit partagé : reconnaissant des capacités pratiques des LLM mais préoccupé par leurs effets sur l'apprentissage, la fiabilité du code, la désinformation et l'impact climatique, tout en restant prêt à utiliser des applications utiles malgré ces réserves.

tintotint.eu Resume pret HTTP 200 Commentaires

A rough guide for going back to the Moon

IBM et la NASA ont publié en open source un modèle d'IA qui intègre et harmonise des décennies de données multi-capteurs et multi-échelles pour cartographier la Lune. Le modèle combine des observations à différentes résolutions et modalités afin de résoudre des défis tels que l'alignement des mesures grossières (GRAIL) et fines (LRO) et les conditions d'éclairage polaires. Les usages prioritaires identifiés sont la détection de petits cratères, l'étude de l'histoire volcanique, notamment des irrégularités récentes, et la prospection de glace aux pôles pour soutenir de futures missions habitées. Aux tâches testées, le modèle a égalé ou surpassé des architectures spécialisées tout en nécessitant moins d'entraînement, et il permet de produire plus rapidement des cartes thermiques et des estimations de stabilité de la glace. La mise à disposition open source vise à faciliter la recherche scientifique, à aider le choix de sites pour Artemis et d'autres missions internationales, et à intégrer l'IA dans des flux de travail complémentaires aux supercalculateurs et aux futurs calculateurs quantiques.

research.ibm.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

XLS: Accelerated HW Synthesis

XLS est un outil de synthèse de haut niveau (HLS) sous licence Apache 2 qui génère des designs synthétisables en Verilog et SystemVerilog à partir de descriptions fonctionnelles de haut niveau. Conçu comme un SDK pour l'ère « End of Moore's Law », il vise à faciliter la co-conception matériel/logiciel en automatisant des parties du flux et en permettant aux ingénieurs logiciels et matériels de partager outils et méthodologies. Le flux prend en charge un DSL appelé DSLX, des fonctions à I/O filaire ainsi que des processus concurrents et état (procs), et permet d'exécuter les designs à vitesse native en tant que logiciel tout en générant des blocs matériels équivalents vérifiables. Le projet est expérimental et en développement rapide, n'est pas un produit Google officiellement supporté, et encourage les contributions via issues et pull requests tout en avertissant d'une compatibilité ascendante non garantie. La distribution propose des notebooks Colab pour l'essai sans configuration, des releases binaires et des instructions détaillées pour construire avec Bazel ou Docker, ainsi que des outils pour le caching des builds, la complétion clangd et un ensemble riche de modules, tests et utilitaires.

google.github.io Resume pret HTTP 200 Commentaires