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Anyone on the Internet Can Ring Your Doorbell

L'auteur a analysé une sonnette connectée vendue sur Temu (Smart Doorbell X3) qui se connecte à un backend opéré sous la marque Naxclow par Guangzhou Qiangui IoT, et a testé les appareils et comptes qu'il possède. La communication de contrôle utilise HTTP non chiffré et la phase P2P transmet médias et tokens en clair, tandis que le firmware expose une console UART de production qui divulgue boot logs, clés Wi‑Fi, identifiants persistants et permet la lecture et l'écriture de la mémoire flash. L'authentification des API repose sur une "signature" SHA1 tronquée calculée avec une chaîne secrète statique incluse dans le firmware et identique sur tous les appareils, rendant les requêtes facilement falsifiables, les identifiants de périphérique étant prévisibles et mintables. Combinées, ces faiblesses permettent des attaques pratiques : prise de contrôle silencieuse via la chaîne confirm-then-bind, récupération en une requête du mot de passe relais du périphérique, usurpation en direct d'appels audio/vidéo et vol des identifiants Wi‑Fi par accès UART. L'auteur a ouvert un cas de coordination avec CERT/CC et contacté Naxclow, signale l'absence d'une voie OTA pour patcher les unités sur le terrain, et recommande d'isoler ces objets en VLAN, de retirer les unités vulnérables et pour le fournisseur de corriger l'authentification, la rotation des clés et la capacité de mise à jour.

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Click (2016)

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The last six months in LLMs in five minutes

L'auteur a présenté une conférence éclair à PyCon US 2026 résumant les six derniers mois d'évolution des grands modèles de langage. Le point d'inflexion de novembre 2025 a été marqué par plusieurs changements de modèle dominant et surtout par une amélioration notable des agents de programmation obtenue via le Reinforcement Learning from Verifiable Rewards et des harnesses comme Codex et Claude Code. Pour illustrer les différences entre modèles, l'auteur a utilisé un test de génération d'un SVG représentant un pélican faisant du vélo, observant des qualités variables et des capacités d'animation distinctes entre Claude Sonnet, GPT-5.1, Gemini et d'autres. Un projet initialement nommé Warelay a évolué pour devenir OpenClaw, popularisant des assistants personnels appelés « Claws » et entraînant une demande accrue de machines locales comme les Mac Mini pour les héberger. En parallèle, l'émergence de poids ouverts performants tels que la série Gemma 4 et GLM-5.1 montre que des modèles exploitables localement ou sur portable dépassent les attentes, malgré des exigences matérielles élevées.

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University of Arizona students boo Eric Schmidt's AI cheerleading

L'ancien PDG de Google Eric Schmidt a prononcé le discours de remise des diplômes à l'Université d'Arizona vendredi. Ses commentaires sur l'intelligence artificielle ont été accueillis par des huées répétées de l'audience. Il a reconnu les inquiétudes concernant la disparition d'emplois, la dégradation du climat et la fragmentation politique, et les a qualifiées de rationnelles. Certains diplômés l'ont également hué en raison d'allégations d'agression sexuelle le concernant l'année précédente. Il a encouragé les étudiants à saisir les opportunités en les comparant à un siège sur une fusée, tandis que des observateurs notent le fossé entre la promotion de l'IA et l'opposition publique croissante.

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Why does Amazon have no Western rivals?

Amazon est devenu un acteur omniprésent, proposant une gamme étendue de biens et de services allant de la vente au détail et de l'épicerie via Whole Foods à AWS, Kindle et le streaming. Il détient une part de marché dominante dans le commerce en ligne, avec environ 40,5 % aux États-Unis et près de 30 % au Royaume‑Uni, largement au‑dessus de ses rivaux. Plusieurs facteurs expliquent cette domination : avantage du premier entrant, réinvestissement agressif des bénéfices au lieu de versements de dividendes, et recours massif aux données, aux algorithmes et à l'automatisation. Deux décisions clés ont renforcé son emprise : l'ouverture de la plateforme aux vendeurs tiers, créant un effet de réseau, et le lancement d'Amazon Prime, dont le bouquet d'avantages rend l'abonnement difficile à abandonner. La société fait aussi face à des poursuites antitrust aux États‑Unis et en Californie pour des pratiques prétendument anticoncurrentielles, tandis que des concurrents établis et l'intégration du commerce dans les interfaces d'IA générative sont évoqués comme des menaces potentielles.

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The occasional ECONNRESET

L'auteur reproduit un cas où deux services locaux échangent des données TCP et le client reçoit parfois ECONNRESET lors d'un recv(). Avec un programme de test, le serveur envoie 600000 octets puis ferme la socket, tandis que le client, avec l'option --spam qui envoie d'abord des données, observe par intermittence un RST et errno 104. tcpdump et strace montrent que le RST est émis par le serveur après le close(), même si sendto() avait retourné la taille totale envoyée. L'hypothèse principale est que la fermeture d'une socket portant des données reçues non lues provoque un RST pour indiquer une perte de données, comportement évoqué par RFC 1122. En production, gunicorn derrière nginx déclenchait ces RST quand l'application ne lisait pas le corps de la requête avant de répondre, et la solution consistait à consommer le body ou à ajuster les limites côté proxy.

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Mado: Fast Markdown linter written in Rust

Ce linter Markdown, implémenté en Rust, prend en charge CommonMark et GitHub Flavored Markdown. Il s'utilise en ligne de commande (par exemple mado check .) et affiche des performances annoncées d'environ 49–60× plus rapides que des outils existants comme markdownlint, selon un benchmark réalisé avec hyperfine sur un MacBook Pro M1 Max et la documentation GitLab. Des paquets et méthodes d'installation sont fournis pour macOS, Linux et Windows, notamment Homebrew, Nix, Arch Linux, Scoop, WinGet et des binaires précompilés téléchargeables depuis la page des releases. L'outil implémente la plupart des règles de markdownlint avec des statuts variables (support stable, instable ou options non prises en charge) et se configure via un fichier mado.toml local ou global selon le système d'exploitation. Mado est compatible avec GitHub Actions et propose des instructions pour le développement, les tests, le linting du code, le benchmarking, le profilage et le fuzz testing.

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The SGI Buyer's Guide (2003)

Ce guide aide les acheteurs à choisir et à vérifier une SGI d'occasion en présentant les critères et options à considérer. Pour trouver des machines abordables on recommande principalement eBay ou des revendeurs spécialisés, ces derniers étant souvent plus chers mais offrant un meilleur support. Les modèles se distinguent : Indigo pour les collectionneurs, Indigo² et O2 comme solutions polyvalentes selon configuration, Indy pour l'entrée de gamme, et Octane pour la puissance et l'extensibilité. Les processeurs MIPS offrent de bonnes performances en virgule flottante adaptées à la 3D, mais la plupart des SGI d'occasion sont anciennes et leur âge limite les attentes de performance. Vérifiez la disponibilité et la légalité des CD IRIX (la licence est liée à la machine), demandez si le vendeur peut installer IRIX et privilégiez l'achat d'un système complet plutôt que de pièces détachées.

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Don’t Outsource the Learning

L'utilisation par défaut des outils d'IA pour corriger du code favorise la vitesse à court terme et empêche l'apprentissage, ce qui engendre une perte progressive de compétences. Des études (Anthropic, MIT, CHI) montrent que l'assistance de l'IA peut réduire la compréhension et la capacité de débogage lorsque les développeurs se contentent de copier le code ou laissent l'IA cadrer le problème. Certains produits proposent déjà des modes d'apprentissage socratiques, mais ils sont peu utilisés en production malgré leur utilité pour maintenir ou développer des compétences techniques. Les bonnes pratiques recommandées incluent formuler une hypothèse avant de demander de l'aide, demander des explications avant le code, critiquer les sorties comme des PRs juniors et réécrire manuellement un code produit par l'IA. Il faut mesurer deux métriques séparées — livrer des tâches et apprendre — et adopter un flux de travail qui combine les deux pour éviter d'accumuler une dette cognitive.

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