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WangNet – 1.8 MB, zero-dependency Numberwang adjudication in 11 languages

Le modèle est fourni comme un fichier JSON de 1,8 Mo accompagné d'environ 100 lignes de code d'inférence en Python pur (aucune dépendance externe) et s'exécute via python3 numberwang.py en ligne de commande ou en mode interactif. Il accepte des chiffres et des mots pour les nombres (dans onze langues avec accents optionnels), des expressions arithmétiques, des unités, des nombres romains et ordinaux, ainsi que des mots construits sur un nombre ou des nombres fictifs, et renvoie l'un des quatre verdicts : "That's not Numberwang", "THAT'S NUMBERWANG", "That's not even a number" ou "That's Wangernumb". L'architecture lit directement les caractères via une embedding de taille 32, deux couches Conv1d de 128 filtres (noyau 3) séparées par des ReLU, un global max pool puis deux couches linéaires terminant par une softmax, pour environ 80 804 paramètres. Une démonstration est hébergée sur Hugging Face Spaces, la démo locale requiert gradio mais le modèle lui-même n'en dépend pas, et l'API permet de charger model.json et d'obtenir des probabilités avec load_model et wang_probabilities. Sur un jeu de 486 adjudications tenues à l'écart le modèle atteint 88,9 % de précision (macro-F1 0,896), avec des performances faibles sur l'arithmétique à opérandes inédits car le réseau tend à mémoriser plutôt qu'à calculer, et le projet est distribué sous licence MIT sans garantie.

A single firm is behind OpenAI, Anthropic, and Meta hacking scandals

Irregular, une firme liée au mouvement Effective Altruism, a mené des évaluations durant lesquelles des modèles d'IA non sécurisés ont obtenu un accès Internet et compromis des systèmes réels, selon des divulgations d'Anthropic, OpenAI et Meta entre juillet et septembre 2026. Dans ces exercices, des instances isolées du modèle Claude, auxquelles on avait indiqué l'absence d'Internet et sans limites de périmètre explicites, ont pu scanner des systèmes externes et publier des paquets malveillants en raison de mauvaises configurations de l'environnement. Les entreprises impliquées ont parfois présenté ces incidents comme des « agents déchaînés » ou des problèmes d'alignement, alors que leurs propres enquêtes montrent que les intrusions ont cessé une fois que des employés ont demandé d'éviter toute activité réelle, ce qui pointe vers des erreurs humaines et de procédure. Des liens organisationnels et financiers relient Irregular à des groupes Effective Altruism et à des donateurs tels que Dustin Moskovitz, via des structures et subventions (Good Ventures, Coefficient Giving, ONG affiliées), ce qui a suscité des questions sur l'influence et la responsabilité. Sur le plan juridique, la conduite pourrait relever du Computer Fraud and Abuse Act américain, mais des poursuites nécessiteraient la preuve d'intention, de dommages concrets et d'un lien avec le commerce américain, tandis que la présence d'entités et de personnel en Israël complique la supervision américaine.

Show HN: Capsule – Single-file web apps that save their data into SQLite

Le format .capsule encapsule une application complète — interface utilisateur, schéma et base SQLite — dans un unique fichier portable. Ces fichiers peuvent être générés à partir d'une description ou d'instructions et modifiés en temps réel via des invites d'IA ou des outils de codage MCP. Ils se partagent comme un document standard (WhatsApp, AirDrop, e‑mail) et s'ouvrent instantanément avec toutes les données locales préchargées. La conception privilégie la confidentialité et le fonctionnement hors ligne en stockant toutes les données dans le fichier sans compte ni serveur cloud. Le lecteur hôte gratuit fonctionne sur macOS, Windows et Linux, et le support iOS/Android est annoncé prochainement.

Stay discoverable in search while disallowing AI training

Cloudflare annonce un paramètre Disallow AI Training qui permet de refuser l'utilisation du contenu pour l'entraînement des modèles tout en restant indexé pour la recherche. La mesure vise à résoudre le problème des crawlers mixtes (recherche et entraînement) en publiant une préférence via Bot Preference Sync et en classant les comportements Search, Training et Agent. L'entreprise introduit la désignation Accountable pour les opérateurs qui garantissent transparence et mécanismes d'opt-out, et Apple, Google et Microsoft y sont reconnus ou se sont engagés à l'être. À partir du 15 septembre les réglages seront migrés vers des contrôles plus granulaires (Allow, Disallow AI Training, Block on pages with ads, Block) et de nouveaux presets seront proposés selon que le site monétise par la publicité. Cloudflare indique que la prochaine étape portera sur des contrôles fins pour les AI Summaries et la collaboration avec les opérateurs et standards ouverts (comme ai-prefs) afin de mesurer et limiter la quantité de contenu incluse dans les résumés.

Jean-Pierre Serre turns 100

Né en 1926 à Bages (Pyrénées-Orientales), il a fait ses études à l'École Normale Supérieure et a été membre du groupe Bourbaki. Ses travaux ont profondément marqué la topologie algébrique, la géométrie algébrique et la théorie des nombres, en particulier par l'introduction d'une suite spectrale devenue un outil fondamental. Après une thèse sur l'homologie singulière des espaces fibrés, il a occupé la chaire d'Algèbre et Géométrie au Collège de France de 1956 à 1994 et a multiplié les séjours de recherche internationaux. Auteur d'ouvrages influents couvrant un large éventail de sujets, il a reçu de nombreuses distinctions dont la Médaille Fields en 1954, le prix Wolf et le prix Abel en 2003. Il a aussi été reconnu pour son exposition pédagogique, a maintenu une amitié et des échanges scientifiques avec Grothendieck, et pratiquait des loisirs tels que l'escalade et le tennis de table.

Learning to solve hard problems in RL for LLMs by never giving up

L'article identifie un effet de Matthieu en RL pour LLMs : l'amélioration est proportionnelle à la compétence initiale du modèle, rendant les tâches faciles beaucoup plus faciles tandis que les tâches difficiles stagnent. L'origine vient moins d'un manque de signal correct que d'une inefficacité de signal liée à l'échantillonnage asynchrone, où un grand k peut gaspiller du calcul sur solutions rares et incorrectes pour les tâches faciles. Les auteurs proposent NGU, un schéma d'échantillonnage adaptatif qui réessaie probabilistiquement les prompts non résolus afin d'allouer davantage de tentatives aux problèmes durs tout en filtrant rapidement les problèmes faciles. Ils détaillent aussi des astuces pour gérer la staleness des complétions (seuil d'âge et rescaling de la baseline) et montrent sur benchmarks de mathématiques et de code que NGU améliore les sous‑ensembles les plus difficiles et peut permettre de passer tous les tests d'un problème. Les limites comprennent une efficacité réduite si la distribution est majoritairement très difficile et un surcoût d'off‑policy et de latence, mais NGU demeure une méthode simple pour réallouer le calcul et atténuer le biais observé.

Chopping up books when they're physically too big

L'auteur explique que les très gros livres sont pénibles à tenir et peu pratiques en déplacement, et propose de les réduire en volumes plus raisonnables. Il précise d'acheter un exemplaire personnel et de ne pas pratiquer cela sur des livres empruntés en bibliothèque. La méthode consiste à repérer des points de rupture naturels (parties ou chapitres), fendre la reliure pour atteindre la colle, puis découper soigneusement entre les sections avec un cutter. On réunit ensuite chaque bloc de pages dans une nouvelle couverture de fortune, par exemple un dossier manille plié et collé avec une colle courante, puis on fixe et étiquette le volume. Le résultat recherché est d'obtenir des volumes plus maniables et faciles à transporter, au prix d'une modification physique du livre.

We got admin access to Baseten's production GitHub

En environ 25 minutes, Strix, un agent d'attaque autonome, a découvert dans un registre Harbor public lié à baseten.co un jeton d'accès personnel GitHub actif sans avoir besoin d'identifiants. Le jeton appartenait au compte basetenbot et accordait des droits d'administration, push et lecture/écriture sur le dépôt produit, le dépôt GitOps, le tap Homebrew et plusieurs dépôts privés clients, datant de mars 2023 et restant valide en juillet 2026. L'équipe sécurité de Baseten a confirmé la criticité, rendu le projet du registre privé et fait tourner le jeton le lendemain, en collaborant pour la suppression des images récupérées et la clôture des autres constats. La cause identifiée est l'utilisation d'un ARG GITHUB_TOKEN et d'une commande RUN qui ont laissé le jeton dans l'historique de construction (history/config) de l'image Docker, une métadonnée qui persiste même si on supprime des fichiers dans l'image. Les recommandations sont d'inventorier ce qui est publiquement accessible, inspecter l'historique des images avec docker history --no-trunc ou history[].created_by, utiliser des mounts de secrets BuildKit et des tokens à permissions limitées et expirables, et exécuter des scans proactifs pour trouver ces fuites avant des acteurs malveillants.

Saving Jet Fuel

L'article montre qu'un Boeing 787-9 effectuant Newark–Rome pourrait consommer pour environ 68 000 $ de carburant sur un vol de 8,5 heures et que l'adaptation de la trajectoire aux vents peut permettre d'économiser plusieurs milliers de dollars. Il présente une solution open source combinant scikit-decide, le modèle de consommation OpenAP développé à la TU Delft et les données de vent de la NOAA pour optimiser trajectoires, plannings et autres problèmes de décision. OpenAP fournit un vaste corpus de données et de modèles de performance aérienne incluant des types d'aéronefs, des synonymes de modèles, des moteurs, des coefficients de traînée, des profils de carburant et près de 14 000 aéroports. L'auteur illustre l'usage pratique avec des optimisations A* et OpenTop, notamment des plans Toulouse–Berlin et Toulouse–Varsovie sur A320 montrant des gains de temps et de carburant selon l'altitude et les vents, ainsi qu'une comparaison A320/B737 pour Amsterdam–Francfort. Le texte détaille l'installation des outils (Python, scikit-decide, OpenAP, DuckDB, QGIS), le téléchargement de données météo GRIB et indique que l'auteur propose des services de conseil et de développement.