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Growing Neural Cellular Automata

L'article présente un modèle de Neural Cellular Automata où chaque cellule est codée par un vecteur continu de 16 valeurs, dont un canal alpha pour distinguer cellules vivantes et mortes. La règle locale combine une phase de perception basée sur des gradients (filtres Sobel), un réseau différentiable (convolutions 1x1 et ReLU), une mise à jour stochastique et un masquage des cellules "vivantes". Les auteurs entraînent l'automate par rétropropagation avec une loss sur une image cible et une stratégie de "pool" d'états pour favoriser l'émergence d'attracteurs stables capables de croître depuis une graine. En intégrant des états endommagés dans le pool d'entraînement, le modèle développe des capacités de régénération robustes, et la rotation du champ perceptif permet de produire des motifs tournés sans réentraînement. Le texte situe ce travail par rapport aux CA, PDE et réseaux neuronaux, et discute des applications en biologie du développement, bioingénierie, robotique en essaim et implémentations matérielles décentralisées.

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Testing MiniMax M2.7 via API on three real ML and coding workflows

L'auteur a testé le modèle MiniMax M2.7 via l'API intégré à Claude Code sur trois workflows réels (refactorisation PyTorch, rédaction et audit de notes Obsidian, et participation à une compétition Kaggle) en le comparant à Claude Opus 4.7. Les résultats montrent que M2.7 fonctionne bien dans des boucles agentiques quand les contraintes et le format de sortie sont explicites, tandis qu'il bute lorsque des contextes importants sont implicites et que le modèle comble les lacunes par des hypothèses plausibles. Dans la refactorisation PyTorch M2.7 a bien suivi des instructions pas à pas et facilité des itérations supervisées, pour les notes Obsidian il a produit des brouillons techniques solides mais avec des erreurs de citation et de style, et pour la compétition Kaggle il a livré des notebooks initiaux utiles mais a commis des fuites liées aux mécanismes "kernel-only" jusqu'à ce que ces règles soient explicitées. Sur le forfait MiniMax Plus l'utilisation a été économique (estimation d'environ 8 $ pour les tokens traités) et M2.7 a été subjectivement deux fois plus rapide que Opus 4.7, permettant plusieurs itérations supervisées pour un coût inférieur. L'auteur recommande d'utiliser M2.7 pour des tâches supervisées et à périmètre restreint (refactors, premiers brouillons techniques, audits avec taxonomie fournie) et de ne pas lui confier de décisions non supervisées ou d'écrits de référence sans vérification explicite des citations.

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Minnesota becomes first state to ban prediction markets

Le Minnesota a adopté la première loi nationale interdisant l'exploitation et la publicité des marchés de prédiction, criminalisant aussi les services qui permettraient de contourner l'interdiction, et la mesure entre en vigueur en août. La Commodity Futures Trading Commission a engagé une action fédérale pour bloquer la loi en soutenant que la réglementation des marchés de prédiction relève exclusivement du gouvernement fédéral. Le texte prévoit des exceptions, notamment pour les contrats liés aux intempéries utilisés comme couverture par les agriculteurs, ainsi que pour certains achats de titres et matières premières. Des plateformes comme Kalshi et Polymarket affirment que les interdictions nuisent à la concurrence et aux utilisateurs, tandis que plus d’une dizaine d’États étudient ou proposent des mesures similaires et que des procès se multiplient. Le secteur connaît une forte croissance, largement alimentée par les paris sportifs, et suscite des préoccupations sur la manipulation, le dévoiement d’incitations et les risques pour les consommateurs.

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Gemini CLI will stop working from June 18, 2026

L'équipe unifie Gemini CLI dans une nouvelle plateforme agent-first appelée Google Antigravity et lance une nouvelle expérience terminal nommée Antigravity CLI pour mieux prendre en charge des flux multi-agents. Antigravity CLI conserve les fonctionnalités essentielles de Gemini CLI telles que Agent Skills, Hooks, Subagents et les extensions, désormais proposées comme plugins Antigravity. Conçu en Go, Antigravity CLI promet une exécution plus rapide, des workflows asynchrones qui orchestrent plusieurs agents en arrière-plan et une architecture unifiée avec Antigravity 2.0. Antigravity CLI est disponible dès aujourd'hui, et Gemini CLI ainsi que certaines extensions cesseront de servir les requêtes pour Google AI Pro/Ultra et les usages gratuits le 18 juin 2026, avec des limitations similaires pour l’intégration GitHub. Les clients Enterprise sous licence Standard ou Enterprise conservent l'accès et le support à Gemini CLI et peuvent tester Antigravity CLI via leurs projets Google Cloud, tandis que la documentation et un forum de communauté sont disponibles pour faciliter la transition.

developers.googleblog.com Resume pret HTTP 200 Commentaires

India's hottest district shuts at 10 am as mercury breaches 48 C mark

Depuis avril, Banda connaît des températures si intenses que commerces et habitants ferment ou se retirent dès 10 heures du matin. Le district a battu des records thermiques avec des relevés allant jusqu'à 48,2 °C et figure régulièrement parmi les lieux les plus chauds d'Inde. Chercheurs et militants imputent la situation au changement climatique aggravé par une dégradation locale majeure, notamment déforestation, exploitation minière, extraction industrielle de sable et dynamitage des collines réduisant la recharge des nappes. Les effets concrets incluent le déplacement du travail vers la nuit, la perte de revenus pour les ouvriers, l'assèchement des puits, l'approfondissement des forages et des pannes d'équipements électriques sous forte charge. Des études estiment une perte d'environ 15 % de la couverture forestière du district sur deux décennies et alertent que, sans restauration écologique et régulation des extractions, certaines zones pourraient devenir stériles d'ici quelques décennies.

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Evals will break

Les méthodes d'évaluation actuelles supposent généralement que le modèle suivant sera une version plus forte du précédent, ce qui les rend aveugles aux changements qualitatifs de capacité. Des phénomènes comme les « emergent abilities » et le grokking montrent que des transitions qualitatives peuvent survenir et échapper aux métriques standards. Sans paramètres d'ordre identifiés pour ces transitions, les équipes déploient des jeux de tests conçus pour le régime courant et réagissent seulement après l'apparition de nouvelles capacités. L'évaluation est cruciale car elle définit l'objectif d'entraînement et, si elle est mal calibrée, elle fausse l'optimisation, la sécurité et les décisions d'échelle en aval. Il est donc nécessaire de développer des évaluations adaptatives et auto-évolutives, ainsi que des mesures internes prédictives, pour détecter et anticiper les ruptures de régime.

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