Computer Lessons
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10 Jun 2026
06:02
Edition quotidienne
Lire vite. Garder l'essentiel.
Les meilleurs longs formats de Hacker News, relus plus calmement.
10 Jun 2026
06:02
If Claude Fable stops helping you, you'll never know
Anthropic indique dans la fiche de modèle de Fable 5 qu'ils ont mis en place des interventions limitant l'efficacité de Claude pour des requêtes visant le développement des LLM dits "frontière", en utilisant des méthodes invisibles à l'utilisateur comme la modification de prompt, des vecteurs de guidage ou un fine-tuning PEFT. Ces restrictions ne seront pas signalées aux utilisateurs et Claude ne basculera pas vers un autre modèle pour expliquer ou compenser la limitation. L'auteur note que de nombreuses entreprises et petites startups forment aujourd'hui leurs propres embeddings, rerankers et modèles ajustés, ce qui rend la frontière entre recherche de pointe et développement produit de plus en plus floue. Ce flou crée un risque pour la chaîne d'approvisionnement logicielle, car un mauvais conseil de Claude lors du débogage d'un composant IA pourrait provenir d'une erreur, d'un contexte insuffisant ou d'une restriction invisible, sans moyen de le savoir. Bien qu'Anthropic affirme que seules 0,03 % des développeurs sont concernés aujourd'hui, l'auteur prévient que l'adoption croissante de ces techniques par les entreprises pourrait étendre ce risque et éroder la confiance dans les outils de développement.
10 Jun 2026
06:02
What it feels like to work with Mythos
Claude 5 Fable, testé en accès anticipé, surpasse nettement les autres modèles publics sur une large gamme de tâches. Le modèle a accompli des travaux complexes de longue durée en orchestrant des agents secondaires pour rechercher des données, coder, vérifier et itérer, comme la création d'une carte isochrone interactive basée sur des milliers de trajets. Il a aussi généré un logiciel appelé Concord capable de calibrer et d'analyser des jeux de données humains et IA après une exécution autonome de près de dix heures. Les limites incluent un coût en jetons élevé, des garde-fous qui basculent vers des versions moins puissantes pour des problèmes de sécurité et des traces stylistiques propres au modèle. Surtout, Fable transforme le rôle humain, le faisant passer de l'exécutant au commanditaire qui juge le résultat final sans voir ni contrôler la multitude de choix opérés par l'IA.
10 Jun 2026
06:02
More Molly Guards
L'auteur a rassemblé plusieurs exemples de molly guards, notamment des protections industrielles exposées dans un musée en Allemagne comme le protège-bouton en plexiglas d'une machine à écrire IBM. D'autres solutions plus douces visent à prévenir les appuis accidentels sans obstacle physique majeur, comme des dispositifs quasi-protecteurs, le voyant d'écriture sur carte SD placé près de la porte de carte et la poignée des lecteurs de disquettes qui empêche le retrait du média. Certaines protections ressemblent davantage à des états désactivés et se retrouvent aussi en logiciel, par exemple la prévention d'ouverture multiple de fichiers dans Finder quand beaucoup d'éléments sont sélectionnés. L'article discute des traitements sur iPhone pour arrêter une alarme avec un geste de glissement et critique l'implémentation de Chrome pour la confirmation de fermeture, reprochant l'esthétique, le message confus et l'absence de retour pendant la tenue de la touche. Un lecteur a signalé une application skeuomorphique dans iTunes pour la gravure de CD, et l'article conclut par une découverte inattendue : une photo ancienne montrant une personne nommée Molly avec son père dans le magazine des anciens de l'université de l'Illinois.
10 Jun 2026
06:02
Vibe coding my way to a healthy family: Introducing Gamow Labs
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10 Jun 2026
06:01
Ultrafast machine learning on FPGAs via Kolmogorov-Arnold Networks
L'article défend l'utilisation des FPGA plutôt que des GPU pour des tâches d'apprentissage automatique nécessitant une latence ultra-faible et une efficacité matérielle élevée. Il présente l'approche des réseaux à tables de recherche (LUT-NN) en combinant la quantification en virgule fixe et la conversion de fonctions réelles préentraînées en LUT binaires pour l'inférence embarquée. La contribution principale est l'adoption des Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), qui remplacent les poids par des fonctions univariées paramétrées par des combinaisons de B-splines localisées, facilitant la représentation LUT et l'entraînement par descente de gradient. Sur FPGA, la méthode implémente les activations sous forme de LUT pour l'inférence (obtenant jusqu'à 2700x d'accélération par rapport à des implémentations antérieures) et utilise des arbres d'addition pour agréger les contributions univariées. Pour l'apprentissage en ligne, l'article stocke les B-splines en LUT et met à jour directement les coefficients sur la puce, exploitant la localité et le caractère borné des B-splines pour réaliser des mises à jour de gradients stables et éparses à l'échelle de dizaines de milliers de paramètres en des temps sous-microseconde.
10 Jun 2026
06:01
The oldest surviving animated feature film at 100
Lotte Reiniger a commencé dans le cinéma muet en manipulant des rats sur le tournage d'une adaptation du Joueur de flûte, expérience qui lui a fait découvrir l'animation image par image (stop-motion). Elle a ensuite transformé ses marionnettes d'ombre en silhouettes articulées placées sur une plaque de verre éclairée par en-dessous et les a animées image par image pour réaliser plusieurs courts métrages. En 1926 elle dirigea et construisit presque seule une longue production réalisée sur plusieurs années, mettant au point une version précoce d'une caméra multicouches pour créer un effet de profondeur. Ce long métrage, considéré comme le plus ancien long métrage d'animation encore conservé, a été salué par la critique mais n'a pas bénéficié de la promotion et de la diffusion commerciale des productions de studios comme Disney. L'œuvre de Reiniger a continué d'influencer des générations d'animateurs, a fait l'objet de projections commémoratives avec accompagnements musicaux variés, et confirme sa place singulière dans l'histoire du cinéma d'animation.
10 Jun 2026
06:01
RIP software hackathons. Long live the hardware hackathon
J'ai participé à un hackathon à Vilnius pendant le festival Pink Soup où mon équipe a modifié un téléphone rotatif. Nous avons connecté un Raspberry Pi au téléphone et utilisé une unique connexion websocket pour piloter l'IO, l'audio bidirectionnel, la sonnerie et l'interrupteur de décroché. Pour la démo, un agent IA contrôlait la lecture via l'API Spotify en répondant à des requêtes de playlists niche et employait une voix de gentleman du Yorkshire fournie par ElevenLabs. Pendant le week-end nous n'avons écrit aucune ligne de code, illustrant la tendance à privilégier l'assemblage d'outils et la conception système plutôt que la programmation manuelle. L'auteur soutient que les hackathons vont se recentrer sur le hardware et la réinvention de technologies anciennes, proposant des projets absurdes et artistiques sans nécessité de modèle économique sérieux.
10 Jun 2026
06:01
German ruling declares Google liable for false answers in AI Overviews
Un tribunal régional de Munich a jugé que Google est directement responsable des affirmations de ses résumés de recherche générés par IA et a interdit temporairement la diffusion de propos mensongers concernant deux éditeurs munichois. La cour a estimé que ces AI overviews constituent du contenu propre à Google et non de simples résultats de recherche parce qu'ils réécrivent, jugent et combinent des sources tierces pour produire des énoncés indépendants. La défense de Google selon laquelle les utilisateurs pouvaient vérifier les sources a été rejetée parce que le résumé est autonome et que les affirmations litigieuses n'apparaissaient pas dans les sources liées. Le tribunal a en outre réduit la protection de la liberté d'expression pour les opinions générées par l'IA, a interdit des allégations précises (escroqueries, liens avec entreprises douteuses, pièges à abonnement) et a condamné Google à prendre en charge 80 % des frais de justice. La décision pourrait avoir des répercussions internationales et concerner d'autres fournisseurs d'IA, car même un taux de précision de 91 % entraîne à grande échelle des millions de réponses erronées et de nombreuses affirmations non traçables.
10 Jun 2026
06:00
Rich Sutton on AI creativity and discovery
L'auteur soutient que la plupart des intelligences artificielles génératives entraînées par apprentissage supervisé peuvent imiter et produire des contenus utiles mais ne combinent pas nouveauté et qualité simultanément. Il explique que ces systèmes génèrent de la variation grâce à des éléments stochastiques mais qu'ils manquent de l'étape d'évaluation au moment de l'exécution, ce qui empêche la rétention sélective nécessaire à la découverte. La découverte est définie comme la combinaison de variation, d'évaluation et de rétention sélective, et des systèmes utilisant ces principes (reinforcement learning, recherche ou planification) ont déjà produit des avancées originales et utiles. Il cite des exemples concrets comme AlphaGo, AlphaZero ou AlphaFold et évoque des travaux visant à préserver la plasticité et la variation, par exemple une variante dite «continual backpropagation» qui réinitialise périodiquement certains neurones. Il conclut en appelant à donner des objectifs explicites aux systèmes d'IA pour qu'ils puissent générer, évaluer et retenir des hypothèses de façon autonome afin d'automatiser la créativité et la découverte en science et en mathématiques.