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Movie Scene Map – 13,312 films, series, games, anime and manga

Ce site propose une carte interactive recensant 15 565 lieux de tournage réels dans 166 pays, avec 9 287 films et séries, 2 153 jeux vidéo, 407 anime et 365 mangas ayant une fiche. On peut naviguer, cliquer sur un point pour voir une photo et les productions tournées là, ou ouvrir une page de lieu pour la liste complète des œuvres filmées ou situées. Les données proviennent de sources ouvertes : déclarations de lieux de tournage sur Wikidata, coordonnées, photographies sur Wikimedia Commons et articles Wikipédia, et les mentions issues d'articles ou de catégories sont indiquées séparément. L'atlas est édité et incomplet par design, les manques reflétant la couverture inégale de Wikidata et pouvant être corrigés en ajoutant des déclarations sourcées sur Wikidata. La carte est gratuite, téléchargeable en GeoJSON ou CSV sous licence CC0, et offre un point d'accès en lecture seule pour les assistants IA, avec un journal des modifications accessible.

Show HN: HN Match Maker – Matching "Who Wants to Be Hired?" With "Who's Hiring?"

L'article recense de nombreuses offres d'emploi dans la tech couvrant des postes d'ingénierie logicielle, machine learning, infrastructure et produit. Les postes sont proposés en présentiel, hybride et à distance, avec des localisations fréquentes à New York, San Francisco, Londres, Amsterdam, Berlin, Toronto et d'autres villes. Les compétences recherchées incluent le développement backend (Rust, Go, Python, Java), frontend (TypeScript, React), systèmes distribués, stockage, sécurité, IA et robotique. Les niveaux vont du junior au founding et senior, avec des salaires très variables — certaines fourchettes publiques dépassent 300 000 USD — souvent assortis d'équity. Plusieurs offres ciblent des secteurs spécialisés comme l'aérospatial, la robotique, l'énergie, la santé, la finance et l'éducation, et exigent des compétences en production ML, DevOps ou conformité.

The ChatGPT/Codex app bundles a full copy of LibreOffice

Une exploration du dossier ~/.cache à l'aide d'OmniDiskSweeper a révélé un élément lié à l'application de bureau OpenAI Codex. L'application, depuis rebaptisée ChatGPT, stocke environ 1,7 Go dans un répertoire appelé codex-primary-runtime. Ce répertoire contient des installations complètes de Python et Node.js ainsi que des binaires natifs pour Poppler, git et la suite LibreOffice. Le chemin ~/.cache/codex-runtimes/codex-primary-runtime/plugins/openai-primary-runtime/plugins/documents renferme des "skills" qui indiquent à Codex comment localiser et utiliser ces binaires. En somme, l'application de bureau embarque ses propres environnements d'exécution et outils de traitement de documents au lieu de s'appuyer uniquement sur des dépendances système.

Sonic Pi

Le morceau est construit avec plusieurs live_loops qui superposent des cloches percussives, des bips pentatoniques et des nappes synthétiques modulées par des effets. Un synthé dsaw produit des glissandi et des accords mineurs contrôlés par des effets slicer et reverb avec panoramiques et coupures automatisées. Des échantillons d'ambi_choir, de kicks et de basses lourdes alimentent des couches rythmiques et atmosphériques, tandis que des synthèses de bruit génèrent des vagues traitées en reverb. La boucle breaks utilise une fonction dédiée pour jouer des fragments d'amen et des drones, et une boucle drums fournit une assise rythmique serrée avec caisse claire et cymbale électronique. La section acid combine un tb303, divers synthés et des effets (reverb, slicer, echo) pour enchaîner des motifs d'accords mineurs et m7 avec des paramètres aléatoires.

Introducing Ad Blocker for Firefox on iOS

Firefox sur iOS intègre un bloqueur de publicités qui empêche le chargement de nombreuses publicités tierces et de traceurs liés aux annonces. Il utilise la technologie WebKit Content Blocker d'Apple et la liste de filtres EasyList, et il est désactivé par défaut dans Réglages > Navigation > Bloqueur de publicités. Il n'empêche pas toutes les publicités, notamment celles servies directement par le site, les résultats de recherche ou les contenus sponsorisés affichés par Firefox sur un nouvel onglet. Le bloqueur fonctionne avec les protections de confidentialité existantes de Firefox, comme la Protection renforcée contre le pistage, et reste optionnel pour laisser le choix à l'utilisateur. Les utilisateurs peuvent activer la fonction dans les réglages, signaler les publicités non bloquées ou les problèmes sur Mozilla Connect et consulter la page d'assistance pour plus de détails.

Show HN: Weedout – Safari extension that hides YouTube AI-labeled videos

L'extension retire discrètement les vidéos étiquetées "Made with AI" de votre fil, des recherches, des vidéos liées, des playlists et des étagères Shorts sur Safari pour macOS. Elle propose en option le passage automatique des Shorts étiquetés et un mode atténué qui les flétrit sur place au lieu de les supprimer, pour vérification avant confiance. Aucun compte ni suivi n'est requis et toutes les opérations s'exécutent localement sur votre Mac sans collecte de données. La détection repose exclusivement sur le badge de divulgation "Made with AI" fourni par YouTube, sans heuristiques ni accusations erronées, et le contenu non étiqueté n'est pas traité. Pour toute question, signalement de bug ou vidéo échappée, il est demandé d'envoyer le lien et les détails à masteranza@gmail.com.

The efficient frontier of LLM inference

L'industrie de l'IA utilise le concept de frontière efficace pour représenter les compromis, typiquement entre coût ou taille et capacité d'un modèle, et en inférence entre latence, débit et qualité. Il existe deux familles de techniques : celles qui font des compromis pour atteindre un point donné sur la frontière efficace et celles qui repoussent l'ensemble de la frontière en améliorant l'efficacité globale. Les techniques de gestion des compromis incluent le réglage de la taille des lots, les stratégies de parallélisme (Tensor, Expert, Attention Data Parallelism) et la quantification, et la frontière est souvent irrégulière nécessitant des explorations empiriques. Parmi les méthodes qui repoussent la frontière figurent l'optimisation des kernels et du runtime, le décodage spéculatif et la désagrégation préfill/decode, ces améliorations étant complémentaires et cumulatives. Pouvoir cibler un point sur la frontière ou augmenter la frontière elle-même permet d'allouer les gains d'efficacité selon les priorités (latence, débit ou qualité) en fonction du trafic et des coûts.

FBI Probes Service Selling 153M+ Drivers Licenses

Un nouveau service sur le dark web appelé Nexus vend des scans numériques de plus de 153 millions de permis de conduire aux États-Unis et au Canada, ainsi que d'autres pièces d'identité. Des enquêtes et des confirmations de personnes concernées indiquent que les images proviendraient d'une compromission chez idscan.net, une société de vérification d'identité qui travaille pour des clients tels que Hertz et la chaîne de dispensaires Planet13. De nombreux dossiers comprennent plusieurs types d'images (visible, infrarouge, ultraviolet) avec des horodatages correspondant à des dates de voyage ou de location de voiture, ce qui suggère une collecte lors de scannages d'identité en personne. Le bureau de terrain du FBI à La Nouvelle-Orléans a ouvert une enquête officielle et idscan.net a indiqué qu'elle menait sa propre investigation. Des experts en sécurité mettent en garde contre les risques importants de vol d'identité et d'atteinte à la vie privée liés à cette fuite, et le site Nexus a brièvement disparu du dark web après la publication de l'enquête.

My local model setup on an M4 Pro Mac Mini

L'auteur fait tourner un serveur LLM local sur un Mac mini M4 Pro (48 Go de RAM) en utilisant Qwen3.6-35B-A3B-OptiQ-4bit comme modèle principal, Gemma-4-E4B pour les tâches légères, oMLX pour l'inférence et Tailscale pour le réseau privé. Hermes sert de backend d'agent sur la machine et est consulté depuis le client desktop, Telegram sur l'iPhone, ainsi que via Apollo, Pi et Raycast pour des usages ponctuels. Les raisons de l'hébergement local incluent la prévisibilité des coûts, la confidentialité des données, la souveraineté sur les modèles, ainsi que des avantages pratiques comme la latence réduite, le fonctionnement hors ligne et l'absence de limites de taux. L'usage de modèles MoE et de quantisation 4-bit réduit l'empreinte mémoire effective (par exemple le Qwen3.6-35B-A3B occupe environ 20 Go sur 48 Go), ce qui rend la gestion du contexte, du swap et du cache KV cruciale pour la performance. Le déploiement et le changement de modèles se font facilement via oMLX, l'accès est sécurisé par Tailscale, et l'auteur juge que les modèles locaux sur Apple Silicon sont désormais suffisants pour la plupart des tâches quotidiennes.