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Video2NAND – Abusing video codecs for great computational power

Cet article explore comment abuser des mécanismes de prédiction du codec vidéo VP8 pour simuler de la logique combinatoire. Il rappelle la différence entre trames clés et trames inter et se limite aux trames clés pour construire des circuits sans mémoire. Les valeurs logiques sont représentées par des blocs entièrement noirs (0) ou blancs (255), les fils sont simulés par les modes de prédiction horizontale et verticale, et les entrées sont des blocs non prédits à valeur constante. La prédiction True Motion calcule gauche + haut − coin_sup_gauche avec saturation entre 0 et 255, ce qui permet d'implémenter un NOT via 255−entrée et un AND via A+B−255, puis de composer ces gadgets pour obtenir d'autres portes. Les auteurs montrent qu'on peut combiner ces composants pour construire des circuits arbitraires et proposent des pistes futures comme l'optimisation des gadgets, la synthèse depuis Verilog vers VP8 et l'exploration de la logique séquentielle via les trames inter.

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We finally learned to center a div, then browsers added sidebars

Auparavant, centrer une div demandait des astuces CSS comme position absolute et transform translate, alors qu'on peut maintenant utiliser display:grid et place-items:center. L'auteur a utilisé la mise en page centrée pour la div .site mais a constaté qu'elle était centrée dans la zone du webview et non par rapport à la fenêtre du navigateur quand une barre latérale était affichée. Il a essayé de corriger cela en calculant la différence entre window.outerWidth et window.innerWidth pour décaler la div, mais la solution a échoué quand les outils de développement étaient dockés et créaient des UI de part et d'autre. La solution fiable est venue des événements de pointeur, qui permettent de déterminer la position du viewport à l'écran et de calculer le décalage exact pour recentrer le conteneur. L'auteur a publié une extension nommée center, actually qui applique cette correction en opt‑in et qui tente d'identifier l'élément centré sur les pages que l'on ne contrôle pas, avec une adaptation selon le navigateur.

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AI fuels more than half of cybercrime in Africa as scams surge – Interpol

Selon le rapport d'INTERPOL, l'intelligence artificielle est impliquée dans 55 % des affaires de cybercriminalité enregistrées en Afrique, facilitant des attaques plus rapides, plus convaincantes et à plus grande échelle. Le rapport, fondé sur des données de 36 pays, relève que la cybercriminalité est devenue une industrie transnationale organisée et que les pertes financières liées à ces activités ont bondi de 192 millions de dollars en 2024 à 484 millions en 2025. Les escroqueries en ligne restent la menace la plus répandue, avec des criminels combinant IA, réseaux sociaux et services de monnaie mobile pour cibler des victimes et exploitant des centres d'escroquerie surtout en Afrique de l'Ouest et australe. INTERPOL identifie des tendances régionales distinctes — fraude sur la monnaie mobile et rançongiciels en Afrique de l'Est, compromission de courriels et escroqueries sentimentales en Afrique de l'Ouest et centrale, et un ciblage accru du sud par des réseaux internationaux — ainsi que l'usage croissant d'identités synthétiques et de deepfakes. Malgré des avancées comme l'adoption ou la mise à jour de lois dans 17 pays, des opérations internationales ayant conduit à plus de 1 500 arrestations et des plateformes de signalement, le rapport souligne des lacunes de coopération entre banques, opérateurs télécoms et forces de l'ordre qui exposent les systèmes financiers.

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An SLM trained on $8 ESP32-S3

Un microcontrôleur ESP32‑S3 à huit dollars a été utilisé pour entraîner de zéro un petit transformeur complet directement sur la puce. L'entraînement inclut initialisation aléatoire, tokenisation, passage avant, calcul de perte, rétropropagation écrite à la main en C, mise à jour des poids et sauvegarde des checkpoints en flash, sans aucun traitement extérieur. Les contraintes de mémoire ont imposé un modèle réduit (environ 319 000 paramètres, vocabulaire d'environ 31 caractères et contexte de 32), une tâche étroite et un corpus compact, ce qui a motivé le choix d'entraîner le klingon. Après environ 5 000 étapes et près de deux jours de calcul, le modèle a appris des régularités morphologiques et syntaxiques de surface mais pas une compréhension sémantique complète, et il génère des formes klingonnes plausibles mais parfois non sensées. Le code et le corpus libre sont publiés sous licence Apache 2.0 pour permettre la reproduction et l'expérimentation sur d'autres textes et langues sans recourir à des modèles préentraînés.

github.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

libexpat now funded by the City of Munich for up to 6 months

Libexpat est un analyseur XML en flux rapide, largement utilisé, écrit en C99 et distribué sous licence MIT. Depuis le 1er août 2026, l'auteur cesse la « security vacation » et est rémunéré par la ville de Munich via le programme Open Source Sabbatical pour travailler jusqu'à six mois à la maintenance du projet. Ses priorités sont de corriger cinq vulnérabilités connues, d'ajouter la prise en charge de XML 1.0r5 et d'améliorer la robustesse et la maintenabilité du code. Récemment, il a consacré la plupart de son temps à corriger une vulnérabilité découverte par Mozilla et il est désormais employé par digital@M en télétravail avec un contrat pouvant être résilié par l'une ou l'autre des parties. Il invite les chercheurs à signaler des vulnérabilités valides plutôt que des soumissions non vérifiées et demande de l'aide pour faire fonctionner Clang-based MinGW avec AddressSanitizer et Wine sans plantage.

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Bugtraq is back

En 1993, Scott Chasin a créé Bugtraq comme une liste de diffusion dédiée à la divulgation complète des vulnérabilités sans intermédiaires. Pendant plus d'une décennie, la liste a été centrale pour la recherche en vulnérabilités, mais elle s'est tue après que le domaine et les archives aient changé de mains et cessé d'être accessibles. Le nom Bugtraq et le domaine securityfocus.com ont été rachetés récemment dans l'intention de relancer la conversation et de maintenir la mission originale axée sur les chercheurs. Les archives historiques, issues de copies communautaires du trafic public, seront préservées et rendues accessibles séparément. Le projet souligne l'urgence de sauvegarder l'histoire de la cybersécurité face à la disparition de contenus et au risque de désinformation à l'ère de l'IA, et encourage la diffusion publique des travaux qui méritent d'être archivés.

lists.securityfocus.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

Zero-Mem: Zero-Token Memory Operations for LLM Agents

Les agents LLM nécessitent une mémoire pour rester cohérents sur de longues interactions, mais la plupart des systèmes utilisent des appels LLM supplémentaires pour gérer cette mémoire, ce qui augmente les coûts en tokens et en temps et peut obscurcir les preuves d'origine. Les auteurs proposent une méthode sans génération intermédiaire où seules les traces d'interaction originales servent de registre et aucune opération de mémoire n'appelle le modèle ni ne consomme de tokens avant la réponse finale. La méthode organise les traces en deux vues complémentaires — un graphe entité‑contexte reliant les éléments à travers les interactions et une hiérarchie temporelle préservant la localité conversationnelle et l'état de session — et combine ces vues pour la récupération. Une calibration déterministe élimine d'abord les preuves contradictoires puis ancre la réponse du lecteur final dans les traces récupérées, et seul le lecteur final fait appel au LLM. Sur des benchmarks de mémoire longue et de contexte étendu, la méthode atteint des performances compétitives tout en supprimant les appels et la consommation de tokens liés aux opérations de mémoire et en réduisant de 57,6 % le temps de ces opérations par rapport au meilleur baseline, le code étant prévu pour publication après revue par les pairs.

arxiv.org Resume pret HTTP 200 Commentaires

DuckDB – Data power tools for your laptop, now in Clojure (2023)

Notre plateforme en mémoire et en colonnes tech.ml.dataset (TMD) gère bien les petits et moyens jeux de données, mais pour des corpus dépassant la RAM on s'appuie sur l'échantillonnage, le filtrage ou la persistance via nippy, Arrow ou Parquet. DuckDB a été intégré à TMD via tmducken et, grâce à une interface C améliorée supportant des opérations par lots pour inserts et requêtes, permet désormais d'exploiter son moteur SQL vectorisé pour des jointures massives. Dans un exemple concret, un fichier CSV de 50 Go a été importé en environ 1m50s dans une base DuckDB de 18 Go, avec une jointure de 1,4 milliard de lignes exécutée en ~2,5 s et des agrégations par couleur en ~1 s. L'accès depuis Clojure via tmducken permet de convertir les résultats SQL en datasets réalisables et de réduire des flux de résultats sans épuiser la mémoire, notamment avec un mode zero-copy pour minimiser le travail et l'empreinte mémoire. DuckDB crée automatiquement des index BRIN et ART, est portable et sous licence MIT, et son intégration à TMD offre une voie performante pour traiter de grands jeux de données localement sans recourir à des clusters distribués.

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