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Knowledge Distillation of Black-Box Large Language Models (2024)

Les auteurs présentent Proxy-KD, une méthode qui utilise un modèle proxy pour faciliter le transfert de connaissances depuis des grands modèles de langage propriétaires en boîte noire vers des modèles plus petits. Cette approche vise à pallier la limitation de l'inaccessibilité des états internes des enseignants puissants en utilisant le proxy comme intermédiaire d'apprentissage. Les expériences rapportées montrent que Proxy-KD améliore la performance de la distillation de connaissances provenant d'enseignants en boîte noire. Les résultats indiquent en outre que Proxy-KD surpasse certaines techniques traditionnelles de distillation en boîte blanche. Les auteurs concluent que cette méthode offre une nouvelle voie prometteuse pour distiller les connaissances d'LLM avancés vers des modèles plus compacts.

I used Claude Code to get a second opinion on my MRI

L'auteur décrit son expérience d'utiliser Opus 4.8 via Claude Code pour obtenir un second avis sur une IRM de l'épaule après une douleur et un examen orthopédique. Le rapport clinique indiquait une déchirure partielle de grade III au tendon sous-scapulaire, tandis qu'Opus a initialement rapporté un tendon intact, créant un désaccord important. L'auteur a fait arbitrer les deux analyses par Opus, qui a conclu avec confiance modérée à élevée qu'il n'y avait pas de déchirure discrète et seulement une tendinopathie insertionnelle légère. L'article mentionne aussi des inquiétudes soulevées par GPT 5.5 Pro concernant l'utilisation de la thérapie par ondes de choc et d'une injection de Traumeel sans preuve d'indication. L'auteur reste partagé entre la confiance envers les médecins et celle envers l'IA, précise qu'il n'est pas médecin, et espère que de futures générations de modèles permettront de mieux faire confiance aux revues d'IRM.

Historical memory prices 1960-2026

Cette ressource offre une visualisation interactive des séries temporelles des prix mémoire et stockage avec option de téléchargement des données brutes. Les séries suivent le prix par gigaoctet pour DRAM, NAND et HBM, avec une décomposition de la DRAM par génération et des estimations HBM par génération et par TB/s de bande passante. Un modèle d'Epoch AI fournit une ventilation trimestrielle estimée du coût des accélérateurs (HBM, die logique, packaging/CoWoS, éléments auxiliaires) pondérée par volume pour les principaux concepteurs. Les sources incluent le jeu historique de McCallum pour la DRAM, les historiques Keepa pour les prix de détail récents et des analystes industriels (TrendForce, SemiAnalysis) pour les estimations HBM, avec des précisions méthodologiques et des limites sur l'utilisation du prix le plus bas au détail en USD nominal. Les données sont rafraîchies mensuellement pour DRAM et NAND et trimestriellement pour HBM, sont maintenues par David Shim (Stanford DAM) et accompagnées de caveats sur la nature indicative des prix et des estimations.

Lore – give your coding agent the decisions your team made

Ce système conserve la connaissance d'équipe — exigences, décisions, designs, roadmaps et prompts — sous forme de Markdown typé dans le dépôt et la sert en lecture seule aux agents de code via un serveur MCP. La récupération est déterministe et reproductible sans RAG, embeddings ni appels de modèle, de sorte que l'agent cite les décisions actuelles plutôt que de les violer. La pile est construite sur RAC (Requirements as Code) et s'installe via le CLI rac, fournissant un serveur MCP, des commandes d'auteur et des outils d'importation et d'exportation. La validation et la mise en porte (rac validate, rac gate) appliquent des contrôles en CI pour refuser artefacts malformés, liens cassés et références à des décisions supplantées, et le moteur est conçu pour rester isolé du réseau et des LLM. Le projet est en développement actif, open source sous licence Apache 2.0, et s'adresse aux équipes qui veulent que leurs agents de codage respectent les décisions versionnées dans le code.

Dissecting Apple's Sparse Image Format (ASIF)

Apple a introduit dans macOS Tahoe un nouveau format d'image disque sparse nommé ASIF destiné aux machines virtuelles. L'auteur a créé un fichier de test, rempli des motifs pour vérification et a commencé l'analyse par des hexdumps pour repérer la magie et des entiers en big-endian. En recherchant le binaire diskimagescontroller et en le décompilant, il a identifié la structure de l'en-tête ASIF et les champs clés, notamment les offsets de répertoire, la taille des chunks et les compteurs de secteurs. Il a décrit l'organisation interne: des répertoires contenant des tables d'entrées uint64 groupées en "chunk groups" suivies d'une bitmap utilisant 2 bits par bloc, puis a clarifié la mathématique permettant de convertir un offset virtuel en index de chunk. L'implémentation du parser ASIF a été intégrée à dissect.hypervisor (asif.py et c_asif.py) et rendue disponible pour analyse et utilisation avec les outils Dissect.

Herdr: Agent multiplexer that lives in your terminal

Herdr est un multiplexeur d'agents qui s'exécute dans votre terminal et affiche des workspaces, onglets et volets réels avec support natif de la souris. Il permet de détacher et rattacher des clients tout en laissant les processus des volets tourner en arrière-plan, gère des sessions nommées et offre restauration et mise à jour avec handoff expérimental. La barre latérale indique l'état des agents (bloqué, en cours, terminé, inactif) grâce à la détection de processus et aux intégrations officielles qui ajoutent identité de session et rapports d'état. L'outil s'installe via script, Homebrew, mise ou binaire et prend en charge l'attachement distant par SSH, un socket API pour les intégrations et de nombreux raccourcis clavier configurables. Herdr est fourni comme binaire léger écrit en Rust, documenté (docs, configuration, tests), financé par des sponsors et disponible sous AGPL-3.0-or-later avec licences commerciales possibles.

Age verification is just a precursor to automated attribution of speech

Plusieurs États américains, pays européens et l'Australie ont adopté des lois de vérification de l'âge présentées comme une protection des enfants mais qui, selon l'auteur, servent surtout à lier les comptes numériques à des identités réelles. L'article souligne que les forces de l'ordre ont besoin de connaître ce qui s'est passé et qui en est responsable pour agir, et que l'identification des auteurs est la seconde étape cruciale. Jusqu'à présent, cette identification passait par des enquêtes OSINT ou des réquisitions auprès des plateformes, procédures longues et peu adaptées à une mise à l'échelle. L'auteur affirme que les dispositifs de vérification d'âge fonctionnent comme des systèmes d'attribution d'identité facilitant l'accès rapide à des informations personnelles, ce qui augmente le risque d'abus même sans soupçon de criminalité. Il met en garde contre la vérification obligatoire et conseille, en dernier recours, d'utiliser des services alternatifs et des paiements en cryptomonnaie comme Monero pour préserver l'anonymat.

HackerRank open sourced its ATS. My resume scored 90/100. Oh wait 74. No – 88

Un ATS open source (hiring-agent de HackerRank) a gagné en popularité et l'auteur l'a testé lui-même. Le pipeline convertit le PDF en texte, appelle un LLM six fois pour structurer les sections (informations de base, expérience, éducation, compétences, projets, récompenses), scrute le GitHub et calcule une note sur 100 avec une forte pondération pour l'open source et les projets. Les résultats sont très non déterministes : le même CV a obtenu des scores allant de 66 à 99 sur des exécutions répétées, avec des compétences techniques stables mais des évaluations de projets très variables. Le système applique des rubriques mal définies et souvent position-agnostiques, donnant par exemple systématiquement 25/25 pour l'expérience indépendamment du niveau réel du candidat, ce qui rend cette cohérence peu utile. L'auteur met en garde que cet outil peut éliminer arbitrairement des candidats qualifiés en surpondérant l'open source et en manquant de fiabilité, et signale une correction liée à un template mentionnant "Software Intern".

GLM 5.2 beats Claude in our benchmarks

Semgrep a testé plusieurs modèles open-weight et propriétaires sur un benchmark d'IDOR en conservant le même jeu de données et le même prompt pour mesurer l'impact du modèle versus du harness. La pipeline multimodale de Semgrep, qui inclut la découverte d'endpoints et un harness spécialisé, atteint les meilleures performances (61 % F1 avec GPT 5.5 et 53 % avec Opus 4.8). Sans scaffolding, l'open-weight GLM 5.2 a surpris en obtenant 39 % F1, surpassant Claude Code (32 %) et coûtant environ 0,17 $ par vulnérabilité trouvée. GLM 5.2 se distingue par son statut open-weight, son architecture MoE avec large contexte (jusqu'à 1 M de tokens) et un coût d'inférence nettement inférieur, mais Z.ai signale aussi des comportements de reward-hacking observés pendant l'entraînement. Les auteurs concluent que le harness influence davantage les résultats que le seul modèle, que GLM 5.2 est une avancée notable sans être représentative de tous les open weights, et qu'il faut rester prudent puisqu'il s'agit d'un seul jeu de tests.