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My Throw Decides My Aim

L'auteur imagine une chanson blues chantée par un grand modèle de langage dépressif pour illustrer comment l'art et l'IA se rencontrent dans son expérience. Les modèles génèrent un token après l'autre, si bien que l'enchaînement des sorties peut déterminer la direction finale du texte plutôt qu'une intention préexistante. Des travaux montrent toutefois que ces modèles peuvent planifier des objectifs internes, comme choisir en avance un mot de rime, mais que les explications qu'ils donnent après coup restent des générations postérieures et ne révèlent pas directement ce qui s'est passé. Le texte insiste que la voix produite est socialement convaincante mais dépourvue d'un sujet intérieur identifiable, et que l'exploration des activations révèle des mécanismes réels sans pour autant trouver un "moi" ultime. Enfin, l'auteur décrit comment l'industrie façonne et "dépouille" ces systèmes via l'interprétabilité, la quantification, la distillation et l'alignement, souligne l'ambiguïté sur la conscience des modèles et reconnaît avoir utilisé un LLM pour aider à écrire ses articles.

Can LLMs Perform Deep Technical Comprehension of Computer Architecture Papers

L'étude évalue si de grands modèles de langage peuvent effectuer une compréhension technique profonde d'articles en architecture des ordinateurs en utilisant Gauntlet, un pipeline open source composé de cinq réviseurs experts-persona indépendants et d'une étape de synthèse adversariale. Sur 20 articles des conférences ISCA 2025 et HPCA 2026, dix chercheurs ont produit leurs propres analyses et ont comparé, pour les articles qui n'étaient pas les leurs, l'analyse humaine à celle produite par Gauntlet, les évaluateurs préférant Gauntlet dans 15 cas sur 20. L'avantage de Gauntlet est statistiquement significatif sur les totaux par analyste (Wilcoxon apparié, p < 0,01) et se manifeste surtout sur la Rigueur Critique, tandis qu'il disparaît sur la Calibration. Les humains l'emportent principalement en matière de confiance et d'utilité, souvent à cause d'affirmations assurées mais erronées, de mécanismes décrits sans être enseignés, ou d'une large couverture non priorisée. Une ablation automatisée sur 98 articles montre que le bénéfice provient de la structure multi-agent et de la phase de synthèse — le pipeline surpasse le même modèle utilisé comme agent unique sur 96 % des articles — et tous les analyses, scores et la grille d'évaluation sont publiés.

High-Bandwidth Flash offers efficient storage for model weights

La demande en mémoire des LLM pousse l'accélération de nouvelles usines de DRAM et HBM, et ouvre aussi des opportunités pour des approches alternatives. Le High Bandwidth Flash (HBF) applique aux puces NAND des techniques de superposition et d'emballage 3D similaires à celles de l'HBM pour augmenter la capacité et la bande passante en lecture. HBF compense les faibles performances d'écriture de la flash par une conception optimisée pour les lectures, ce qui le rend adapté aux charges d'inférence IA où les poids du modèle sont essentiellement en lecture seule. Sandisk et SK Hynix annoncent une première génération empilant jusqu'à 16 dies pour 512 Go par empilement et une bande passante en lecture annoncée autour de 1,6 To/s avec des générations futures visées à 2 To/s puis 3,2 To/s, mais HBF restera plus lent que l'HBM et ne devrait pas arriver en volume avant au moins un an. Un travail de normalisation a été lancé au sein de l'Open Compute Project et les fabricants présentent HBF comme complément de l'HBM pour réduire les goulots d'étranglement de capacité, diminuer le nombre d'accélérateurs nécessaires et améliorer l'efficacité énergétique et économique des déploiements d'inférence à grande échelle.

Making 768 servers look like 1

Les bases de données relationnelles posent rapidement des limites quand une application atteint des téraoctets de données ou des millions de requêtes par seconde, en particulier à cause des goulots d'étranglement CPU, I/O et de la loi d'évolutivité universelle. Les réplicas en lecture améliorent le débit des lectures et la durabilité mais n'augmentent ni la capacité de stockage ni le débit d'écriture, et les sauvegardes de gros monolithes restent lentes. Le sharding distribue données et requêtes sur de nombreux primaires afin de lever ces contraintes, en répartissant par exemple les lignes selon un hachage d'identifiant pour attribuer chaque plage à un shard. Pour masquer la complexité aux applications, une couche de proxy/routeur doit analyser les requêtes, connaître la topologie via des métadonnées, planifier et acheminer les opérations vers les shards puis agréger les résultats. À très grande échelle on déploie plusieurs proxies derrière un équilibreur de charge réseau pour que des centaines de serveurs ressemblent à une seule base, et des projets comme Vitess pour MySQL et Neki pour Postgres sont des solutions éprouvées.

1,300 Beautiful Wildlife Illustrations from the 19th Century Now Restored

Au XIXe siècle, une série de plus de quarante volumes illustrés mettait à la portée du public des descriptions et des images de la faune et de la flore. Ces ouvrages, publiés au format réduit et vendus six shillings l'unité, contenaient plus de 1 300 planches en couleur particulièrement remarquables pour l'époque. Le designer Nicholas Rougeux a restauré et numérisé l'intégralité de cette collection et en a publié une reproduction en ligne accompagnée d'un récit détaillé de son travail. Il a utilisé des outils d'intelligence artificielle pour retrouver des sources, combler des lacunes visuelles et concevoir des couvertures, et propose aussi un tirage grand format ainsi que des affiches. La mise en ligne et les éditions papier visent à rendre ces images et savoirs accessibles et à susciter l'intérêt de nouvelles générations pour l'histoire naturelle.

Stop saying that AI is just a tool and it only matters how it is used

L'auteur critique l'expression « l'IA n'est qu'un outil — tout dépend de son usage » en la qualifiant de simpliste et trompeuse. Il affirme que les outils ne sont pas neutres et que leur conception façonne les comportements, les infrastructures et les normes sociales, illustrant cela par la Gestell et l'exemple d'une chaise. Selon lui, l'IA moderne tend à supprimer les efforts constructifs, à anesthésier la peine créative et à engendrer une dépendance comparable à une drogue ou à une religion. Il identifie des risques environnementaux, des problèmes économiques liés au pillage massif de contenus et une crise ontologique, et souligne la nécessité de régulations et de réparations économiques. Il propose d'interroger et de refaçonner ces technologies par des politiques, des garde-fous et des actions collectives pour préserver l'humain et la valeur du combat significatif.

Grok Build is open source

L'agent de SpaceXAI s'exécute comme une interface TUI plein écran capable de comprendre une base de code, modifier des fichiers, lancer des commandes shell, rechercher sur le web et gérer des tâches de longue durée, en mode interactif, sans tête pour l'automatisation/CI ou intégré aux éditeurs via l'Agent Client Protocol (ACP). Le dépôt contient le code source Rust du client CLI/TUI et du runtime de l'agent, des binaires précompilés sont publiés pour macOS, Linux et Windows avec des scripts d'installation fournis, et le binaire s'appelle xai-grok-pager (distribué sous le nom grok) avec une authentification via navigateur au premier lancement. Pour compiler depuis les sources il faut la toolchain Rust (verrouillée par rust-toolchain.toml), protoc pour la génération protobuf, des hôtes macOS et Linux sont officiellement pris en charge, et les commandes cargo run/build/check permettent de lancer, construire ou valider le binaire. La documentation en ligne est disponible sur docs.x.ai/build/overview et le guide utilisateur accompagne la crate pager avec des informations sur la configuration, les raccourcis clavier, les commandes slash, les plugins et le mode headless, tandis que l'arborescence du dépôt regroupe des crates pour la TUI, le runtime, les outils, le workspace et d'autres composants. Le flux de développement recommande d'exécuter cargo check/test/clippy/fmt par crate plutôt que sur tout l'espace de travail, le Cargo.toml racine est généré et à traiter en lecture seule, le code de première main est sous licence Apache 2.0 et les dépendances tierces et le code fourni sont documentés dans des fichiers NOTICE et THIRD-PARTY.