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Rhombus Language 1.0

La version 1.0 de Rhombus est publiée et le site officiel propose des téléchargements, de la documentation et des exemples. Le langage vise à concilier une syntaxe conventionnelle facile d'accès et une extensibilité de type Racket pour faciliter la création de DSL et de méta-programmation. Rhombus se présente comme un langage fonctionnel généraliste, dynamique et performant, offrant du pattern matching, de nouvelles structures de données, un nouveau système de classes et des mécanismes de vérification statique optionnels. Il est construit sur Racket et réutilise ses outils (DrRacket, raco), tout en adoptant une syntaxe bicamérale et des capacités de macros et de métaprogrammation inspirées de la tradition Lisp. La distribution inclut des bibliothèques et exemples concrets (p. ex. Pille, Economancy, rhombus-html-lib, pict, Shplait) et bénéficie d'une communauté active de contributeurs pour son adoption et son évolution.

"Fix" MacBook Neo Cursor Lag: Record 1 Pixel of the Screen Every 10 Seconds

Le script Bash crée un bundle .app et compile un programme Swift intégré en binaire placé dans Contents/MacOS. Le programme Swift installe une application en barre de menu qui lance une capture d'écran 1x1 minimale (une trame toutes les 10 secondes) avec le curseur activé en ne conservant pas les images. Le code gère les autorisations en vérifiant et en demandant l'accès à l'enregistrement d'écran et à l'accessibilité, affichant des alertes qui ouvrent les Réglages Système et proposent de relancer ou de quitter l'application. L'application observe les applications et fenêtres actives via Accessibility et CoreGraphics, met en pause la capture quand une fenêtre occupe un écran en plein écran, et utilise des mécanismes de débounce et d'observateur AX pour adapter l'état de capture. L'interface fournit un menu avec des commutateurs pour activer/désactiver la fonctionnalité, contrôler la mise en pause en plein écran et l'exécution au démarrage, tandis que le programme prend en charge le démarrage, l'arrêt, la reprise de la capture et journalise les événements et erreurs.

In memory of the man who put red and green squiggles under words

Tony Krueger est décédé récemment et a travaillé pendant longtemps sur Microsoft Word, participant à de très nombreuses versions successives. Il est souvent cité pour avoir porté Chip’s Challenge sur Windows, mais son influence la plus durable provient de son travail sur le correcteur orthographique de Word. Il a rendu ce correcteur moins intrusif en introduisant des soulignements ondulés rouges pour les erreurs orthographiques et verts pour les erreurs grammaticales, sans bloquer l'activité de l'utilisateur. Son invention a été remarquée dans la culture populaire, avec un autographe de Penn et Teller et une apparition des soulignements dans une vidéo parodique de "Weird Al". Les soulignements ondulés sont aujourd'hui omniprésents dans les traitements de texte et au-delà, et beaucoup doivent cette fonctionnalité à son travail.

FUTO Swipe – A new swipe typing model

FUTO Swipe est une famille de modèles et d'algorithmes open conçue pour offrir une saisie gestuelle précise et privée utilisable dans le clavier Android FUTO Keyboard ou intégrable via les modèles. En août 2024 l'équipe a collecté des swipes QWERTY anglais via swipe.futo.org et a publié en mars 2025 un jeu de données nettoyé d'un million de swipes sous licence MIT disponible sur HuggingFace. L'architecture comprend un encodeur agnostique, un petit ContextLM monolingue pour éliminer les mots non sensés et un décodeur spécifique layout/langue, et avec ces trois modèles et un beam de 300 ils obtiennent un taux d'échec top-4 d'environ 4% et un taux d'erreur <1% hors OOV. Les modèles sont très compacts (environ 1,36 million de paramètres actifs et 2,49 millions au total), s'exécutent en millisecondes sur des appareils bas de gamme et ont été entraînés avec des coûts matériels faibles. Une bibliothèque C++ appelée swipe-library gère l'inférence et la recherche en faisceau contrainte par dictionnaire, les modèles sont sous la FUTO Model License et la bibliothèque sous GPL, avec demande d'attribution visible pour les utilisateurs finaux.

Show HN: An ASCII 3D Rendering Engine

GlyphCSS permet de rendre des maillages 3D texturés en ASCII directement dans le DOM sans WebGL ni canvas, en utilisant un unique élément <pre> par scène. Il prend en charge OBJ, glTF, GLB, STL et MagicaVoxel VOX, y compris les textures UV et les couleurs de matériau. L'installation se fait via npm pour les paquets principal, React et Vue, ou via un CDN ESM pour les éléments personnalisés. Le moteur projette chaque polygone sur une grille de caractères cols×rows et écrit une seule chaîne dans textContent à chaque rendu, sans créer de nœuds DOM par polygone ni utiliser matrix3d. L'interactivité est optionnelle et fournie par des hotspots 3D qui émettent des divs positionnés pour gérer hover, clic et accessibilité avec des événements DOM réels.

Qwen-AgentWorld: Language World Models for General Agents

Un modèle mondial prédit la dynamique d'un environnement à partir des observations et des actions, et sert de mécanisme central pour le raisonnement et la planification des agents. Les auteurs introduisent Qwen-AgentWorld-35B-A3B et Qwen-AgentWorld-397B-A17B, deux modèles linguistiques capables de simuler des environnements agentiques dans sept domaines en utilisant des chaînes de raisonnement longues, entraînés sur plus de 10 millions de trajectoires d'interaction réelles. La formation suit un pipeline en trois étapes comprenant CPT pour injecter des capacités générales de modélisation d'état, SFT pour activer la prédiction du prochain état par raisonnement, et un apprentissage par renforcement spécialisé pour affiner la fidélité de simulation avec des récompenses hybrides. Pour l'évaluation, les auteurs proposent AgentWorldBench, un benchmark construit à partir d'interactions réelles de cinq modèles de pointe sur neuf évaluations établies, et montrent que Qwen-AgentWorld surpasse significativement les modèles concurrents. Ils démontrent en outre deux usages complémentaires: comme simulateur découplé pour des entraînements RL à grande échelle et contrôlables qui dépassent l'entraînement en environnement réel, et comme fondation unifiée dont le pré-entraînement par modélisation du monde améliore les performances sur sept benchmarks agentiques, avec le code rendu disponible.

Jerry's Map

Dans les années 1960 un artiste a commencé à dessiner une ville imaginaire qui a été reprise et développée sur plus de 4000 panneaux de huit par dix pouces formant un ensemble circulaire coordonné. Le processus créatif est guidé par un jeu de cartes personnalisé qui définit des tâches aléatoires et des règles (environ 100 cartes) et détermine notamment la direction du travail selon la couleur. Chaque panneau évolue en couches successives — peinture, collage en carrés d'un pouce, puis phases symboliques comme le Vide, la Dimension Rouge, Black Ness et la Ziggurat — et les anciennes versions sont remplacées par de nouvelles itérations. Un assistant participe aux tâches logistiques indiquées par les cartes, comme la numérisation, l'archivage et la copie de panneaux, et l'artiste a tenu un blog et une présence sur Reddit consultables. Le projet a connu une interruption de vingt ans entre 1983 et 2003 et a depuis évolué en matériaux, outils, méthode de suivi et en possibilités d'exposition publique.

Vulnerability reports are not special anymore

Historiquement, les mainteneurs considéraient les rapports de vulnérabilité comme particuliers et y répondaient rapidement en enquêtant et en créditant les découvreurs parce que l'information et la confidentialité étaient rares et précieuses. L'auteur, ancien responsable de l'équipe de sécurité Go, affirme qu'en 2026 ces prémisses ont changé du fait de la disponibilité généralisée des grands modèles linguistiques capables de produire des résultats comparables à ceux des chercheurs en sécurité. Désormais, l'information et la confidentialité sont moins rares, les attaquants comme les défenseurs peuvent interroger des LLM, et le vrai goulot d'étranglement est d'identifier quelles pistes valent la peine d'être poursuivies. Il en découle que la pratique de traiter automatiquement les rapports externes comme spéciaux doit être réévaluée au profit d'un accent sur le triage rapide, la remédiation accélérée, la prévention et l'intégration possible d'analyses LLM dans l'intégration continue. Le texte mentionne aussi le soutien financier de Geomys et de sponsors pour le travail de maintenance open source de l'auteur ainsi qu'une digression décrivant une compétition moto et une photo d'une mine abandonnée.