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Om

Om Malik est décédé il y a deux jours après une longue lutte contre une insuffisance cardiaque. Ami de l'auteur depuis vingt ans et souvent assis à ses côtés lors des keynotes Apple, il était reconnu pour ses questions pertinentes, son franc-parler et sa présence sereine. Après un infarctus en 2008, il est passé d'un rythme de blogueur d'instantané à l'essayiste réfléchi, puis en 2014 il a quitté le journalisme de tous les jours pour le capital-risque tout en conservant une influence et une production écrite soutenues. Il gardait sa maladie privée; ces dernières semaines il a écrit depuis un lit d'hôpital et avait besoin d'une greffe cardiaque. Immigré qui a commencé en vendant des valises près du Yankee Stadium, il aimait la photographie, les montres, le café et les Yankees, et a construit une carrière et une réputation marquantes dans les médias technologiques.

Show HN: DBOSify – Drop-in Temporal replacement built on Postgres

Cette bibliothèque remplace le SDK Temporal Python en utilisant Postgres via DBOS Transact pour exécuter des workflows durables sans serveur Temporal. Pour l'utiliser on importe la bibliothèque à la place de temporalio et on connecte clients et workers à une base Postgres, l'exemple fourni montrant un worker, un client et une activité renvoyant "Hello, World!". Les workflows sont exécutés comme workflows DBOS enregistrés dans Postgres par un interpréteur déterministe avec une boucle d'événements virtuelle, et toutes les actions non déterministes (activités, timers, signaux, mises à jour) sont checkpointées ou envoyées durablement via LISTEN/NOTIFY. La récupération redémarre l'exécution en rejouant les checkpoints pour obtenir une exécution exactement une fois, tandis que les espaces de noms correspondent à des schémas Postgres et que le Client et le Worker enveloppent respectivement le client DBOS et le runtime. Le projet est testé en important les tests et exemples de Temporal Python et en ajoutant des tests de reprise et des contrôles de parité d'API, mais il n'offre pas de compatibilité gRPC ni d'interface Web/CLI Temporal et ne fonctionne que pour des applications Python connectées à Postgres.

Hellishly Slow Level 13 Deflate Compression

Le niveau 13 de libdeflate est une option délibérément impratique qui produit du DEFLATE standard tout en multipliant fortement le temps passé à explorer les choix de parsing, d'Huffman et de découpage de blocs, utile seulement quand on compresse une fois et distribue souvent. Il élargit la recherche en parcourant toute la fenêtre de 32 KiB, autorise jusqu'à 15 passes d'optimisation, applique une optimisation Huffman statique sur des blocs jusqu'à 50 000 octets et retarde la fixation de la taille des blocs en échantillonnant jusqu'à 64 KiB pour les données de type texte. Le parseur élargit la recherche du coût minimal en choisissant le meilleur décalage pour chaque longueur de match, en estimant les coûts Huffman initiaux et les fréquences d'offset, et le découpage de blocs conserve jusqu'à neuf candidats de split, évalue des chemins bornés et exige qu'un chemin à plusieurs splits batte le bloc entier d'au moins 512 bits. Le développement a utilisé une politique de régression nulle sur le corpus Silesia : seules les modifications qui diminuaient strictement la taille d'au moins un fichier sans en augmenter aucune autre ont été retenues. Sur Silesia, le niveau 13 réduit la taille totale de 86 990 octets (−0,134%) mais ajoute 1 641 401 ms d'exécution (+5 636,7%), avec des gains relatifs maximaux d'environ 0,296% et des cas où l'amélioration est négligeable.

MicroVMs: Run isolated sandboxes with full lifecycle control

AWS annonce Lambda MicroVMs, un nouveau primitif de calcul serverless permettant d'exécuter du code généré par des utilisateurs ou par l'IA dans des environnements d'exécution isolés et conservant l'état. La solution vise les applications multi‑locataires (assistants de code IA, environnements interactifs, analyses de données, scanners de vulnérabilités, serveurs de jeux) qui ont besoin d'un environnement dédié par session sans sacrifier la sécurité ou la réactivité. Chaque MicroVM utilise Firecracker pour une isolation au niveau machine virtuelle, conserve la mémoire, le disque et les processus pendant la session, et peut être suspendue pour réduire les coûts tout en préservant l'état. Le modèle image‑puis‑launch exécute un Dockerfile, initialise l'application, prend un snapshot de la mémoire et du disque, puis permet des démarrages et reprises quasi instantanés depuis ce snapshot. Lambda MicroVMs complète les fonctions Lambda pour les cas nécessitant une isolation forte, est disponible dans plusieurs régions (notamment US East, US West, Europe (Irlande) et Asie Pacifique (Tokyo)) sur ARM64 avec jusqu'à 16 vCPU, 32 Go de RAM et 32 Go de disque, et est tarifé selon la page de prix AWS.

Fusion Programming Language

Fusion est un langage de programmation conçu pour créer des composants réutilisables (bibliothèques) destinés à C, C++, C#, D, Java, JavaScript, Python, Swift, TypeScript et OpenCL C à partir d'une seule base de code. Un exemple montre une classe HelloFu avec une méthode renvoyant "Hello, world!" qui peut être traduite vers tous ces langages. La traduction se fait avec l'outil fut, qui génère des fichiers de sortie pour chaque langage ciblé. Le code traduit est léger, sans machine virtuelle ni émulation ni dépendances, lisible par un humain et adapté aux conventions du langage cible, y compris la nomenclature et les commentaires de documentation. Un environnement Fusion Playground accessible dans le navigateur et une section Getting Started fournissent des démonstrations et des instructions complémentaires.

AI in mathematics is forcing big questions

Terence Tao envisage une forme de « big mathematics » où humains et machines collaborent à grande échelle, l'IA prenant en charge le travail technique pendant que les humains conservent la part créative. Des systèmes récents — des LLMs atteignant un niveau olympique, Aletheia produisant des résultats de niveau doctoral et des agents formalisant des preuves complexes comme Gauss — montrent que l'IA peut accomplir des tâches mathématiques sophistiquées et automatiser la formalisation. Ces avancées suscitent des débats et des craintes dans la communauté, depuis la crainte d'être relégué au rôle de « prêtres » des oracles jusqu'à des inquiétudes sur l'accessibilité des outils, l'élitisme des ressources et l'atrophie des intuitions des jeunes chercheurs. Plusieurs mathématiciens plaident pour une approche centrée sur l'humain, soulignant que la lutte pour comprendre et produire des preuves élégantes reste une valeur essentielle et qu'une preuve par IA n'est pleinement satisfaisante que si elle reste intelligible aux humains. Face aux risques et aux opportunités, la communauté mise sur la formalisation et la vérification automatique pour établir la confiance, tout en élaborant des règles et en débatant du rôle et du but des mathématiques à l'ère de l'IA.

U.S. allows Anthropic to release Mythos AI to ‘trusted’ US organizations

Le gouvernement américain a levé l'interdiction sur le modèle d'IA Claude Mythos 5 d'Anthropic, autorisant sa diffusion auprès de plus de cent institutions américaines, y compris des grandes entreprises et des agences gouvernementales. La décision désamorce une confrontation née après que des contrôles à l'exportation imposés deux semaines plus tôt avaient entraîné l'arrêt de Mythos et de Fable 5 suite à des avertissements sur des risques de "jailbreak". La lettre du secrétaire au Commerce Howard Lutnick adressée au responsable du calcul d'Anthropic, Tom Brown, indique que des garanties appropriées et des "progrès significatifs" dans les discussions ont permis d'autoriser certains partenaires de confiance. Le document ne mentionne pas explicitement Fable 5, mais des sources proches des pourparlers indiquent qu'une libération de cette version plus faible est envisagée sans calendrier précis. Selon le nouvel arrangement, aucune licence ne sera requise pour exporter, réexporter ou transférer le modèle vers les entités identifiées en annexe et leurs employés étrangers, et la même journée OpenAI a distribué GPT-5.6 à une liste restreinte de partenaires approuvés par le gouvernement.

IBM MCGA Gate Array Reverse Engineering

Le chipset MCGA était un contrôleur vidéo bas coût utilisé sur certains modèles PS/2 et compatible avec certaines machines tierces, et il est composé de deux gate arrays principaux assurant le contrôle mémoire et le formatage vidéo. Le gate array contrôleur mémoire (72x8300) a été rétroconçu sur un Seiko SLA6430 en 2 µm CMOS avec 4 342 basic cells disposées sur 167 × 26 cellules et implémente notamment un MC6845, l'interface VRAM, l'interface de RAM caractères, la sélection d'horloge et la lecture d'identification du moniteur. Le gate array de formatage vidéo (72x8205) existe en deux variantes dont une interne IBM inexploitée à cause d'un décapage endommagé, tandis que la version Seiko SLA6330 décodée contient 3 312 basic cells en 144 × 23 et gère le décodage d'adresses ISA, l'interface RAMDAC et la génération de pixels. Les travaux ont mis au jour des fonctions non documentées et des registres de test, notamment la possibilité de genlock sur HSYNC/VSYNC via des broches d'identification en activant le bit 3 du registre 0x12, des bits de contrôle d'horloge et de compatibilité dans le registre 0x10, ainsi que des registres manufacturiers accessibles par 0x19/0x18 et un registre de remise à zéro matériel. Le processus de rétro-conception a consisté en décapage, imagerie haute résolution, importation dans KiCAD avec création d'empreintes par basic cell, traçage des couches métal et inférences sur contacts et alimentation, et l'auteur prévoit d'explorer la génération de Verilog à partir du netlist obtenu.