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Mexican student creates an acoustic fire extinguisher to put out fire in seconds

Ángela Karime Venegas Hernández a 16 ans et étudie au CETIS 78 à Altamira, Tamaulipas. Elle a conçu un dispositif alimenté par une batterie 12 volts, un générateur de fréquence et un haut-parleur émettant 30 impulsions par seconde pour éteindre une bougie sans souffler ni utiliser d'eau. Les vibrations éloignent l'oxygène de la flamme, qui s'éteint en cinq à huit secondes. Après plus de cent essais, elle a vérifié que la méthode fonctionne également sur le bois, les liquides inflammables, les graisses de cuisson et les équipements électroniques sans laisser de résidus ni polluer. Son projet, baptisé « Vortex Tech », la conduit à représenter le Mexique dans une foire internationale où elle présentera sa solution.

Technique for Manipulating Satellite Photos Now Reveals Ancient Images (2025)

Des peintures très effacées d'Angkor Wat et d'autres sites ont été révélées entre 2010 et 2012 grâce à une méthode d'amélioration d'images développée au Jet Propulsion Laboratory de la NASA. La technique, appelée decorrelation stretch, étend et remappe les couleurs numériques pour accentuer des contrastes subtils et s'appuie sur des notions mathématiques comme la transformation de Karhunen–Loève. Le mathématicien Jon Harman a adapté cet algorithme à l'archéologie en créant le module Dstretch pour ImageJ puis des applications mobiles, s'appuyant sur son expérience en imagerie médicale et sa formation en algèbre. Dstretch a permis de redécouvrir des peintures rupestres et des motifs effacés en Norvège, en Égypte et en Amérique du Nord, et a été utilisé pour détecter des structures enfouies depuis des images aériennes et pour améliorer la visibilité de tatouages sur des momies. La méthode est devenue un outil largement adopté par les archéologues et autres spécialistes, avec Harman traitant des demandes payantes et voyant son logiciel cité dans des publications scientifiques pour des usages variés.

The Deathray: A simple way for an untrusted site to freeze a Mac

Un shader WebGPU chargé depuis un site non fiable peut bloquer le GPU d'un Mac et rendre l'interface graphique inutilisable jusqu'à un redémarrage forcé. Le problème se manifeste sur macOS dans Chrome, Firefox et Safari lors de tests sur des Mac M-series exécutant Tahoe, mais n'a pas été reproduit sur d'autres systèmes. L'exploit repose sur un compute shader en boucle infinie qui écrit dans un tampon pendant qu'un vertex shader tente de lire le même tampon, provoquant une saturation du GPU et l'indisponibilité du processus WindowServer. Le reste du système peut rester accessible (par exemple via SSH), mais l'inaccessibilité du WindowServer conduit parfois à un kernel panic ou oblige à redémarrer manuellement la machine. Le chercheur a signalé le problème à Apple en juillet 2026, Apple a confirmé et ensuite déclassé l'impact en minimisant les implications de sécurité, et l'auteur préconise une meilleure préemption des shaders plutôt que la désactivation de WebGPU.

Cognition launches new SWE-2 model, Rivaling Fable 5.1 and GPT-Astra

L'équipe présente SWE-2, un modèle de codage avancé qui atteint 50,0 % sur FrontierCode 1.1 Main tout en étant environ 64 % moins cher que modèles comparables. SWE-2 étend l'entraînement par renforcement au régime multi-trillions de paramètres en entraînant simultanément tous les niveaux d'effort avec une récompense qui pénalise linéairement le coût, paramétrée selon la pente locale de la frontière de Pareto. Les améliorations incluent une baseline de récompense pondérée par la longueur pour stabiliser le RL, des optimisations de rollouts (décodage spéculatif, modèles brouillons en ligne, NVFP4/FP8 et quantization-aware training) et un triplement des environnements d'entraînement avec des vérificateurs renforcés. Sur le plan comportemental, SWE-2 explore de façon plus ciblée, rédige des tests plus complets, vérifie ses conclusions et offre des gains d'efficacité et de performance par rapport à SWE-1.7 et Grok 4.6, se rapprochant des meilleurs modèles commerciaux à coût bien inférieur. Les évaluations de confiance montrent une forte résistance à la propagande et à la censure (98,0 % de réponses acceptées) et aucune augmentation significative de vulnérabilité selon le cadrage, et SWE-2 est disponible dans Devin Desktop et CLI avec un déploiement progressif sur Web et Fusion.

The Gemini app is now available for Windows

Google propose désormais sur Windows une application de son assistant Gemini, disponible mondialement pour Windows 10 et 11. L'application s'ouvre instantanément via le raccourci Alt+Espace pour fournir de l'aide sans interrompre le travail actif. Elle inclut un espace dédié pour le travail approfondi, permet de confier des tâches multi‑étapes à Gemini Spark et de générer des synthèses en puisant dans Gmail et Google Drive. L'application permet aussi de créer des images avec Nano Banana et de diriger des vidéos de haute qualité avec Gemini Omni directement depuis le bureau. Légère et discrète, elle fonctionne sans ralentir le PC et d'autres fonctionnalités natives sont prévues progressivement.

OpenAI Agents API

L'Agents API permet à une application d'accéder au moteur Codex via une API gérée par OpenAI. OpenAI prend en charge la gestion des sessions, l'orchestration, la compaction du contexte et la récupération, tandis que l'application fournit les outils et choisit l'environnement d'exécution. Les agents peuvent s'exécuter dans un bac à sable où ils peuvent exécuter du code, modifier des fichiers, se connecter à des serveurs MCP et produire des artefacts. Les usages de modèle sont facturés aux tarifs API du modèle choisi, les outils OpenAI appliquent leurs tarifs standards, et les bacs à sable hébergés par OpenAI sont facturés aux tarifs de conteneur habituels. La création d'une session inclut des paramètres d'agent, d'environnement et d'entrée, nécessite des permissions et la configuration du SDK, et l'exemple fourni montre la mise en place d'un agent multi-agent avec outils MCP et recherche web.

Don't let anyone take away your big box of cables

L'auteur est tombé sur un message de Tyler Gaw évoquant la découverte fortuite de câbles utiles au fond d'une grosse boîte à câbles. Ce message l'a touché et motivé à immortaliser le conseil en le capturant et en l'imprimant. Il a ensuite collé l'impression sur sa propre boîte familiale de câbles étiquetée pour en faire un rappel visible. Chaque ajout de câble dans la boîte lui rappellera la valeur de conserver ces objets et dissuadera les proches de les jeter. Il espère que, plus tard, ses enfants trouveront la boîte et tiendront compte de ce conseil transmis.

The little holes in your bread are telling you something

L'auteur explique que les petites alvéoles visibles dans le pain tranché révèlent une révolution discrète dans la fabrication du pain après la Seconde Guerre mondiale. La Chorleywood Bread Process, mise au point dans les années 1960 par un organisme britannique près de Londres, remplace l'essentiel de la fermentation par un malaxage mécanique intensif, permettant de produire des pains blancs tranchés beaucoup plus rapidement. Grâce à ce procédé, il a été possible d'utiliser une proportion importante de blé britannique à faible teneur en protéines, transformant la filière nationale, réduisant la dépendance aux importations de blé hautement protéiné et générant un important secteur d'exportation d'équipements. On peut distinguer visuellement les pains industriels produits par ce procédé (alvéoles plus elliptiques) de ceux issus du système américain « sponge-and-dough » (alvéoles plus rondes), et certains puristes contestent que le pain issu de Chorleywood soit comparable au pain traditionnel obtenu par fermentation longue. L'auteur utilise cette histoire du pain comme exemple des liens entre technologie, commerce et chaînes d'approvisionnement, et il informe qu'il propose un essai supplémentaire aux lecteurs qui achèteront son livre et enverront une preuve d'achat.

Shopify is moving from React Native back to Swift and Kotlin

Shopify avait adopté React Native en 2020 et en a tiré d'importants gains en productivité ainsi qu'une plus grande contribution d'ingénieurs sans expérience mobile. L'amélioration spectaculaire des modèles de langage (LLMs) a réduit le coût de reproduire des fonctionnalités entre plateformes et a poussé l'entreprise à réévaluer sa pile mobile. Shopify revient au natif en reconstruisant ses applications majeures en Swift et Kotlin assisté par des agents, en privilégiant des refontes greenfield accélérées par des prototypes concluants comme l'application Shop. La migration s'appuie sur Helix, un processus itératif de checkpoints avec validations automatisées et revues humaines, et sur une architecture agent-addressable avec une CLI pour des boucles de rétroaction et des tests rapides sans dépendre des simulateurs. L'entreprise maintiendra certains engagements open source pendant la transition, organise des transferts de bibliothèques et promet de partager ses enseignements tout en recrutant pour accompagner le projet.