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UniEvo-VL: Self-Distillation Training for Multimodal Model Self-Improvement

Les auteurs proposent UniEvo-VL, un cadre d'auto-évolution pour modèles multimodaux qui apprend en utilisant l'auto-correction constructive générée pendant le calcul au moment des tests. Plutôt que d'utiliser un enseignant externe plus large, le même modèle multimodal joue simultanément le rôle d'enseignant et d'étudiant avec des contextes différents, l'étudiant ne voyant que la question brute tandis que l'enseignant se conditionne sur une auto-critique privilégiée. L'entraînement minimise la divergence par état entre leurs distributions de diffusion de débruitage le long des trajectoires d'échantillonnage de l'étudiant. Sur la base de Qwen-image-2512, UniEvo-VL améliore les performances de génération d'images (GenEval de 0,747 à 0,808 et GenEval2 Soft-TIFA de 32,97 à 35,53) et conserve la sensibilité aux informations de réflexion supplémentaires. Les essais avec des critiques externes plus puissantes indiquent un plafond d'auto-amélioration plus élevé tandis que des résultats mixtes en rendu de texte montrent que les gains ne sont pas uniformes selon les tâches, et les auteurs discutent des implications pour l'amélioration récursive sans supervision externe.

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Integer multiplication below n log n

Je n'ai pas le contenu intégral de l'article dans votre message et je ne peux pas accéder directement aux liens externes. Pour fournir un résumé fidèle, merci de coller le texte complet, un extrait représentatif ou de préciser les sections à résumer. Je ne peux pas naviguer sur Internet ni télécharger des fichiers depuis des liens, donc il faudra que vous fournissiez le texte ou un fichier téléversé. Indiquez aussi la longueur souhaitée et le niveau de détail ; je respecterai ensuite la contrainte de cinq lignes demandée. Dès que vous avez fourni le texte, je produirai un résumé neutre en français en exactement cinq phrases sur cinq lignes.

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Nobel Prize in Physics 2026: Francis Halzen

Francis Halzen a été distingué par le comité Nobel pour ses travaux associés à l'Observatoire à neutrinos IceCube. Ses contributions ont été déterminantes pour la détection de neutrinos de très haute énergie d'origine astrophysique. L'Observatoire IceCube, implanté dans la glace antarctique, a permis de mesurer ces particules rares et d'en caractériser les sources. Cette découverte a ouvert une nouvelle fenêtre d'observation du cosmos fondée sur l'astronomie des neutrinos. L'annonce faisait partie des remises des prix Nobel diffusées en direct sur le site officiel.

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OpenWAM: An Open Framework for Composable World-Action Models

Le cadre propose une architecture pour générer et composer prédictions visuelles et séquences d'actions, permettant soit de prédire ce qu'un robot verra avant d'agir, soit de produire vidéos et actions conjointement ou dans des ordres variés. Il repose sur un backbone vidéo causal adapté à la robotique (pré-entraînement sur ≈3,34 millions de trajectoires et ~14 640 heures de sources réelles et synthétiques) et sur une architecture Mixture-of-Transformers combinant un expert vidéo de 5B et un expert action de 2B. Des "programmes" d'interaction configurables définissent l'ordre de génération et les masques d'attention entre tokens vidéo et action, tout en gardant identiques tokenisation, objectif d'apprentissage et recette aval. Le framework inclut des modèles de dynamique locaux (IDM pour inverse dynamics et FDM pour forward dynamics) et un corpus contre‑factuel LIBERO‑Long‑CF de 32 000 segments; l'entraînement avec ces contre‑factuels améliore nettement la transférabilité (IDM local avec CF ≈84,0 % vs 21,5 % avec seules démonstrations) et la précision des prédictions. Les résultats expérimentaux montrent des politiques performantes (par ex. VTA 98,6 % de succès sur des suites LIBERO), des gains notables apportés par le pré‑entraînement vidéo robotique et la séparation d'experts, et des compromis entre modèles unifiés et spécialistes, tandis que le code et les poids pré‑entraînés d'OpenWAM sont publiés pour reproduction et extension.

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Show HN: NanoMuse – An open-source AI agent for your phone and computer

nanoMuse est un agent personnel open source conçu pour fonctionner sur tous vos appareils, avec une identité visuelle propre et la capacité d'effectuer des actions plutôt que de simplement répondre à des questions. L'ensemble comprend une application mobile, une application de bureau, une console web et un relais, tous disponibles dans le dépôt sous licence GPL-3.0-or-later, et le relais peut s'héberger chez vous pour garder les données locales. L'agent exécute des tâches (shell Linux, navigateur, MCP, "hands" pour manipuler l'écran), poursuit des routines planifiées même lorsque l'application est fermée, synchronise et approuve les actions entre appareils et demande toujours une confirmation avant toute opération irréversible. Le système offre une allocation gratuite de modèles via un relais communautaire ou la possibilité d'utiliser votre propre clé auprès d'une quinzaine de fournisseurs, et il prend en charge les intégrations avec des messageries comme 飞书, 钉钉, 企业微信 et Telegram. La documentation explique l'installation, l'auto-hébergement, la confidentialité et la contribution, et le projet souligne son indépendance vis-à-vis de Meta tout en remerciant et en s'appuyant sur des travaux tiers comme OpenMinis et DeepSeek Harness.

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Benchmark in Milliseconds

L'auteur recommande d'ajuster la taille d'entrée d'un micro-benchmark pour qu'il dure environ 300 ms. Les millisecondes, en tant qu'entiers de 1 à 999, offrent suffisamment de précision visuelle sans changer d'unité. Des durées très courtes, par exemple inférieures à 10 ms, peuvent être faussées par des coûts fixes tandis que quelques centaines de millisecondes rendent ces surcoûts négligeables. Une exécution d'environ 300 ms est perceptible par un humain et aide à juger intuitivement l'impact des optimisations. Des durées supérieures à une seconde ralentissent l'itération, et le but du benchmarking ici est de fournir une intuition exploitable plutôt qu'une mesure ultra-précise.

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Xbox has secured exclusive GTA 6 streaming rights

La patronne d’Xbox, Asha Sharma, a annoncé en réunion interne que Microsoft préparait une initiative autour de Grand Theft Auto VI que « aucun autre détenteur de plateforme ne fait ». Selon des sources, Xbox a obtenu les droits de streaming pour Grand Theft Auto VI afin que Xbox Cloud Gaming puisse diffuser le jeu au lancement, mais la durée de l’accord reste inconnue et Rockstar n’a pas encore confirmé de version PC. Le directeur de la stratégie d’Xbox, Matthew Ball, a précisé que l’accord n’était pas exclusif et qu’il ne permettrait pas le streaming sur PC, ce qui laisse à penser que la diffusion sera limitée aux consoles Xbox. Microsoft a aussi annoncé des restrictions des heures de streaming pour les abonnés Xbox Game Pass à partir de novembre et lance une option payante à l’usage, calendrier qui coïncide avec la sortie de Grand Theft Auto VI. Sharma a enfin indiqué que Project Helix sera une « famille d’appareils » et que Microsoft s’associera à des partenaires, dans la continuité de son partenariat stratégique avec AMD.

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