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Compute-efficient pretraining and scaling to trillion-parameter models

Les auteurs affirment qu'en l'absence d'énormes grappes de puces, l'efficacité algorithmique est la voie retenue et leur recette de préentraînement est aujourd'hui plus de dix fois plus efficiente en calcul que celle des principaux modèles open‑weight, atteignant une performance comparable au DeepSeek V4 Pro Base avec environ 50 fois moins de FLOPs (≈ la moitié du coût de préentraînement de GPT‑3). En poursuivant un scaling supplémentaire d'environ 10× (coût estimé ≈ 4 M$), ils surpassent notablement tous les modèles de base open disponibles sur des évaluations de perplexité, tandis que leurs lois d'échelle projettent qu'entraîner un modèle équivalent selon la recette de DeepSeek coûterait plus de 100 M$. Ils mesurent la perte en bits‑par‑byte sur jeux tenus hors entraînement et ajustent des lois d'échelle sur 167 domaines, en utilisant des jeux d'évaluation décontaminés, des réécritures générées par un LLM tiers pour éviter la mémorisation et des vérifications multi‑backend pour comparer aux modèles open. Les gains d'efficacité proviennent d'une combinaison multiplicative de dizaines de changements touchant l'architecture, l'optimiseur, l'objectif d'entraînement et la curation des données, validés par des expérimentations sur trois ordres de grandeur et par des runs « héros » à grande échelle, et un court entraînement par renforcement montre une traduction de la perte de préentraînement en meilleures performances de raisonnement mathématique. Ils annoncent vouloir maintenant étendre le RL long‑horizon, développer des techniques d'alignement avec des propriétés théoriques robustes, poursuivre les améliorations de préentraînement et recrutent dans une petite équipe qui revendique travailler sur des modèles à l'échelle du trillion de paramètres.

magic.dev Resume pret HTTP 200 Commentaires

Cognition's SWE-2 achieves 92.8 on Terminal-Bench 2.1

Le modèle comporte 2,8 billions de paramètres totaux avec 104 milliards actifs par token via MoE et est post‑entraîné depuis la base Kimi K3, marquant la première mise à l'échelle du renforcement par Cognition dans le régime des trillions de paramètres. La pile d'inférence utilise des noyaux NVFP4 et FP8 avec entraînement aware quantization, FP8 prenant en charge K, Q, V et les scores dans les couches MLA, et des réentraînements (SpecForge) et un prefill delayer augmentent les longueurs d'acceptation et le débit par GPU de 10–20% au prix d'un TTFT plus élevé. Sur la dimension agentique, des niveaux d'effort moyens à max montrent respectivement 53, 80 et 98 pas par run (contre 127 pour la génération antérieure), avec un niveau moyen plus efficace : score FrontierCode supérieur, 58 % de tours en moins, 81 % de coût moyen en moins et première édition réelle médiane au pas 18 contre 48. Cognition rapporte des résultats auto‑déclarés : FrontierCode 1.1 Main 50.0, DeepSWE 1.1 73.0, Terminal‑Bench 2.1 92.8 et Terminal‑Bench 4.0 27.3, le modèle restant proche des leaders sur certains benchmarks mais largement en retrait sur les tâches long‑horizon agentiques. Les poids sont propriétaires et non publiés, l'accès se fait via Devin Desktop/CLI avec déploiement web progressif et tarification par tâche plutôt que par token, et toutes les mesures et revendications de coût sont fournies par Cognition en attente de réplication indépendante.

tokenstead.ai Resume pret HTTP 200 Commentaires

To write non-fiction, draw the trunk, then the rest of the tree

L'auteur raconte qu'un professeur l'a accusé d'avoir été porté par un camarade parce qu'il arrivait en retard et s'endormait en cours, alors qu'il avait en réalité rédigé presque entièrement l'essai. Avant d'écrire, il préconise d'identifier le tronc central du texte — le thème et éventuellement la thèse — pour éviter de s'éparpiller. Il insiste pour que tous les éléments du texte soutiennent la thèse via des arguments étayés par des preuves, des données, des témoignages, des anecdotes, des études de cas, des analogies ou des contre-arguments. La présentation compte autant que le contenu, donc il faut adapter la structure au public attendu et composer des vagues sémantiques alternant abstraction (nominalisation) et exemples concrets pour maintenir l'attention et favoriser la compréhension. Il conclut en disant que ces compétences de lecture et d'écriture lui ont permis de réussir en histoire et dans sa carrière, tout en avouant que la structure de son texte était imparfaite.

devz.cl Resume pret HTTP 200 Commentaires

OpenAI’s Navier-Stokes release included a Lean 4 formal proof

OpenAI a annoncé une preuve résolvant une question de longue date sur les équations de Navier‑Stokes et a publié simultanément une preuve formelle en Lean 4 en plus de la démonstration lisible par des humains. Plusieurs autres conjectures récentes résolues à l'aide d'IA ont également été accompagnées de preuves formelles, Lean 4 étant souvent utilisé. La formalisation était jusqu'à récemment extrêmement laborieuse, estimée historiquement à environ quarante heures par page d'un manuel universitaire de premier cycle. En extrapolant, formaliser le document de 166 pages d'OpenAI aurait pris des centaines de milliers d'heures selon cette règle, alors que la vérification en Lean a demandé chez OpenAI seulement dix-sept heures, soit une réduction d'environ quatre ordres de grandeur. La généralisation de ces outils rend la vérification formelle beaucoup plus accessible et suggère des applications pratiques au‑delà des mathématiques, comme la vérification de politiques de sécurité, de contrats intelligents et d'algorithmes critiques.

www.johndcook.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

Embedding a bitmap font in your HyperCard stack

L'article décrit l'intérêt de l'auteur pour HyperCard et son expérimentation visant à afficher du texte avec une police différente intégrée à une pile. Il rappelle le système de ressources du Macintosh (forks de données et de ressources, Resource Manager, ResEdit) qui permet d'embarquer icônes, images et polices séparément du code et de gérer leur chargement en mémoire. En pratique, il a extrait une police bitmap (« Jeff-Nichols »), copié les ressources FOND et nfnt dans la pile avec ResEdit, puis, via HyperTalk, a utilisé la commande set textFont of card field 1 to "Jeff-Nichols" et a réglé la taille à 72 pour obtenir un rendu lisible. L'intérêt d'intégrer une police dans la pile est de permettre une génération dynamique de texte, d'obtenir des glyphes bien plus grands que les icônes 32x32 et d'embarquer d'autres ressources (menus, images, sons) pour des usages comme la localisation. L'auteur conclut que, malgré son âge, HyperCard et son système de ressources restent des outils souples et pédagogiques pour expérimenter et créer des programmes interactifs.

www.leadedsolder.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

What Comes After Git

East River Source Control explique qu'après plus d'un an de travail ils partagent leur réflexion sur l'avenir du contrôle de version sans encore annoncer de produit. Ils estiment que le développement logiciel est de plus en plus collaboratif et que l'arrivée d'agents augmente fortement le volume de code, le nombre de branches et la contention lors des merges. Pour répondre à ces contraintes, ERSC conserve la compatibilité avec le protocole Git côté client tout en remplaçant le stockage des dépôts par un moteur non‑Git conçu pour une scalabilité horizontale et des déploiements isolés. L'équipe juge que Git, conçu pour 2005 et des projets open source, montre des limites pour les besoins d'entreprise à très grande échelle et envisage d'ajouter un support pour d'autres protocoles comme jj pour une adoption incrémentale. Leur stratégie place le stockage comme fondation d'une offre modulaire de produits VCS destinée à s'intégrer aux autres outils d'ingénierie, avec des lancements progressifs à venir.

ersc.io Resume pret HTTP 200 Commentaires

List of references on Sony websites to players "owning" their digital games

Quatre acheteurs californiens ont porté plainte contre Sony Interactive Entertainment, alléguant que le PlayStation Store utilisait des termes d'achat comme «Buy Now» et «Confirm Purchase» tout en ne concédant qu'une licence limitée et révocable plutôt qu'un titre de propriété sur les jeux numériques. La plainte affirme que l'avertissement de licence apparaît en petits caractères près du bouton de confirmation, ce qui serait insuffisant au regard de la loi californienne AB 2426 exigeant une divulgation claire et distincte ou une reconnaissance affirmative de la licence. Les plaignants, qui disent avoir payé des centaines de dollars pour des jeux et contenus additionnels sans savoir qu'ils n'obtenaient qu'une licence, réclament des dommages, la restitution des sommes perçues, une injonction et la représentation d'une classe de consommateurs californiens. Le 21 août 2026 Sony a demandé la mise en œuvre de l'arbitrage individuel en vertu des conditions d'utilisation et, à titre subsidiaire, la radiation de la plainte, arguant notamment qu'un consommateur raisonnable ne serait pas trompé quant à la propriété d'un jeu numérique. La plainte s'appuie aussi sur des pages d'assistance et de boutique où Sony emploie des termes évoquant la propriété, l'affaire reste active et une audience est prévue le 1er octobre 2026.

consumerrights.wiki Resume pret HTTP 200 Commentaires

Bitap: My favorite string matching algorithm

Le texte présente la recherche de la première occurrence d'un motif P dans une chaîne T et expose l'algorithme bitap (shift-and) comme alternative aux méthodes classiques. Il part de l'algorithme naïf, le transforme pour un traitement en flux en maintenant des états « en cours » et remplace ces états par des indices entiers. Pour des motifs courts, l'ensemble d'états est compacté dans un bitset et l'auteur montre comment éliminer la boucle interne en utilisant des opérations bit à bit avec des masques précomputés pour chaque caractère. L'algorithme avance tous les états par un décalage à gauche puis masque les transitions invalides par AND avec le masque du caractère lu, détectant une correspondance quand le bit de fin du motif s'active. L'article conclut que bitap est conceptuellement simple et élégant mais limité aux motifs plus courts que la largeur d'un mot machine et que ses avantages pratiques dépendent du contexte et du coût de la précomputation.

jo3-l.dev Resume pret HTTP 200 Commentaires

Silicon Valley is transforming the military-industrial complex? (2024)

L'anthropologue Roberto González analyse l'expansion rapide du complexe militaro-industriel américain vers la Silicon Valley et l'adoption croissante de systèmes dotés d'intelligence artificielle par le Département de la Défense. Le rapport montre que des géants du numérique, des sociétés de capital-risque et de capital-investissement profitent de contrats de plusieurs milliards de dollars avec le Pentagone, tandis que des startups de la défense reçoivent également des financements accrus. Le manque de transparence lié au caractère souvent classifié de ces contrats rend difficile l'estimation des montants exacts, mais les données disponibles indiquent des flux financiers substantiels vers Microsoft, Amazon et Alphabet entre 2018 et 2022. L'étude relève en outre que les capitaux-risque ont investi près de 100 milliards de dollars dans des startups de la défense entre 2021 et 2023, soit une hausse importante par rapport aux sept années précédentes. González met en garde contre le risque que ce financement public massif engendre des systèmes militaires coûteux, imprévisibles et potentiellement inefficaces, au détriment des contribuables.

costsofwar.watson.brown.edu Resume pret HTTP 200 Commentaires