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Show HN: Open-source Stripe Connect alternative

Zoneless est une solution open-source sous licence Apache 2.0 qui permet de payer des vendeurs et créateurs partout dans le monde. Elle s'ajoute à Stripe ou PayPal en une seule commande et propose la même API que Stripe pour faciliter l'intégration. Dans un exemple pour 1 000 paiements mensuels de 50 dollars, Stripe Connect coûterait environ 40 500 $ par an, PayPal Payouts 19 500 $ et Zoneless environ 26 $. Le service prend en charge les paiements internationaux, supporte des transferts en USDC et est déjà utilisé en production par plusieurs entreprises. Le code est public, disponible en mode test, et l'équipe fournit un support opérationnel pour aider au changement de prestataire de paiements.

Early-life stress leaves a 'scar' inside brain cells

Des chercheurs de Washington University et de Princeton montrent chez la souris que le stress précoce modifie la façon dont les cellules cérébrales empaquettent l'ADN dans la zone tegmentale ventrale, rendant les gènes de réponse au stress plus accessibles. Ils ont identifié une augmentation de l'enzyme SETD7 et de la marque H3K4me1 dans les neurones dopaminergiques, ce qui entraîne un dénouement de la chromatine et une réactivité accrue aux stimuli stressants. L'augmentation expérimentale de SETD7 chez des jeunes souris sans stress suffit à produire une chromatine ouverte et une sensibilité au stress à l'âge adulte, accompagnée de comportements anxieux et d'une activité dopaminergique excessive. Inversement, le blocage de SETD7 après un stress précoce a empêché l'ouverture chromatinienne excessive et a protégé les souris d'une hypersensibilité comportementale et neuronale au stress ultérieur. Ces résultats, publiés dans Neuron, suggèrent une cible moléculaire pour des interventions et soulignent l'importance d'un soutien pendant les périodes sensibles du développement pour préserver l'épigénome.

Slack Code

Slack présente des canaux de code qui permettent aux équipes et aux agents d'écrire, réviser et déployer du code ensemble directement dans Slack. Les canaux de code affichent des diff, des aperçus en direct et un historique consultable pour que le travail reste visible et que le contexte se transmette entre les membres. Des agents partenaires tels qu'Anthropic, Cognition, GitHub Copilot, ChatGPT et Vercel peuvent être intégrés via des API pour travailler dans ces canaux en réutilisant le contexte d'équipe. Les agents héritent du modèle de sécurité, des permissions et des contrôles administratifs de Slack, et un expert humain doit approuver les actions sensibles comme la mise en production. L'objectif annoncé est de rendre le développement plus collaboratif et accessible aux non-techniciens, avec une disponibilité sur tous les plans Slack sous réserve d'accès aux agents partenaires.

Orbital Construction Pioneers

La société développe un procédé de fabrication orbitale pour de très grandes structures spatiales en utilisant des méthodes et matériaux non traditionnels. Ce procédé, en instance de brevet, exploite des matières premières et des techniques inhabituelles pour fabriquer des composants directement en orbite destinés à l'assemblage de grandes structures. L'approche adoptée est radicalement différente des propositions d'autres organisations. Les structures finales sont conçues pour être flexibles et adaptables à presque toutes les missions, notamment le stockage, les habitats de longue durée et les engins lorsqu'elles sont associées à la propulsion. L'entreprise est une société texane fondée sur des principes chrétiens et elle rassemble des investisseurs de plusieurs États.

Show HN: I trained a 125M model to autocomplete piano on-device

J'ai entraîné un transformeur de 125 millions de paramètres pour autocompléter des performances de piano en temps réel sur iPhone, atteignant environ 108 notes par seconde et publié une application iOS. L'amélioration clé est une représentation MIDI par note (NOTE(pitch, delta_onset, duration, velocity)) qui fait avancer le modèle d'une note complète par passe, avec embeddings par champ et un décodage imbriqué pour éviter la dérive des note-off. Le jeu de données a été très nettoyé et filtré (seulement matériel piano, déduplication transposition/tempo, filtrage par densité et couverture) et des augmentations (transposition, tempo, jitter, suppression de notes) ont rendu le modèle plus robuste à l'entrée live. L'entraînement utilisait des pertes séparées par champ, l'échantillonnage programmé entre champs a amélioré la qualité des rollouts malgré une hausse de la perte de validation, et l'optimisation par préférences directes (DPO) sur paires évaluées a substantiellement augmenté la préférence pour les continuations. Le modèle a été exporté en Core ML quantifié en INT8 avec gestion de la fenêtre contextuelle par reconstruction, mais il présente encore des limites comme des boucles occasionnelles, des prompts courts difficiles et des aspects à améliorer.

Show HN: ParqDB – Vector search in the browser from Parquet over HTTP"

Le système effectue des recherches sur 100 000 articles Wikipédia en stockant un index vectoriel dans des fichiers Parquet immuables sur un stockage d'objets. ParqDB construit un index IVF-LVQ8 à partir d'embeddings MiniLM et publie ces fichiers tandis que le navigateur incorpore la requête, lit seulement les plages d'octets nécessaires et classe les résultats en WASM. Aucun serveur de requête n'accède aux données utilisateur, car les requêtes HTTP Range permettent un accès direct et limité depuis le navigateur. Le flux de traitement inclut l'encodage en 384 dimensions via ONNX/WASM, la découverte du manifest, le routage par centroïdes LVQ8, la sélection de row groups par pied de page, puis le classement et la consultation des documents par identifiant. Des outils de profilage et de traçage HTTP affichent les requêtes, les hits mémoire, le volume transféré et le temps de requête pour optimiser les lectures par plage et la mise en cache.

Hard Problems and Heuristic Answers

L'article explique qu'après avoir construit un arsenal d'optimisation basé sur gradients et convexité, il faut parfois mesurer la difficulté intrinsèque d'un problème et recourir à des méthodes qui troquent la certitude pour la rapidité. À partir du jeu de données OpenFlights (≈7 700 aéroports, 67 000 routes), les auteurs bâtissent un graphe nettoyé de 3 425 nœuds et 19 256 arêtes pour définir un vrai problème du voyageur de commerce à 12 aéroports couvrant six continents. L'analyse montre une distribution de degrés à longue traîne dominée par quelques hubs (par exemple LHR et JFK), ce qui rend le TSP géographique pertinent, et les données nécessitent la suppression de 1 625 doublons IATA et d'une boucle. Le TSP de 12 aéroports a une distance moyenne paire de 9 600 km, la solution exacte trouvée vaut 62 741 km, tandis que 2 000 tours aléatoires donnent une moyenne de 115 019 km et un meilleur tour à 75 277 km, illustrant l'écart entre heuristiques et optimum. Le texte aborde aussi la dureté computationnelle (P vs NP, réductions comme recouvrement de sommets → ensemble indépendant, SAT brute forcée sur trois variables) et distingue les algorithmes Monte Carlo qui estiment par échantillonnage des algorithmes Las Vegas qui utilisent le hasard tout en garantissant un résultat correct.

Detecting scraper bots through scroll behaviour

Les coefficients de burstiness (B) et de memory (M) quantifient la dynamique temporelle d'événements et servent à analyser des séries d'événements lorsque seules les horodatations sont disponibles. Une approche antérieure basée sur B et M a permis de différencier comportements humains et bots mais confondait sessions simulées par navigateurs headless qui chargent CSS et JS avec de véritables navigateurs. L'auteur a observé que le défilement à la molette présente un comportement typiquement bursty difficile à imiter par les bots et a testé B et M appliqués aux événements "scroll" du jeu de données FP-Agent. Les calculs montrent que les humains présentent une burstiness plus élevée et presque aucune memory, que le ChatGPT Agent parfois s'en rapproche, et qu'un modèle LightGBM utilisant seulement B et M atteint une précision de 73,4 % en classant les interactions par page. L'étude conclut que le comportement de défilement est un indicateur utile sur les sites nécessitant du scroll, mais que la méthode gagnerait à être combinée avec d'autres caractéristiques (mouvements de souris, saisie) pour améliorer la robustesse et l'applicabilité.