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Non-determinism is an issue with patching CVEs

Les modèles d'IA accélèrent la découverte de CVE et feront apparaître davantage de vulnérabilités anciennes ou jusque-là indétectées. Les CVE liées aux paquets sont difficiles à gérer parce que les organisations n'ont souvent pas de manifeste à jour et les gestionnaires de paquets résolvent les versions différemment selon l'environnement, ce qui rend l'inventaire et l'analyse redondants et coûteux. Nix apporte déterminisme et herméticité en construisant des paquets à partir d'entrées déclarées et en stockant les sorties immuables identifiables par hash, rendant les graphes de dépendances interrogeables. Flox s'appuie sur Nix pour fournir des manifests, des lockfiles, des SBOMs et un registre centralisé (FloxHub), ce qui permet de regrouper les environnements identiques, de dédupliquer la gestion des CVE (passant d'un travail O(n) à O(u)) et de réappliquer les correctifs de façon reproductible. Les agents de codage peuvent automatiser la détection mais augmentent aussi le risque d'exploitation automatisée, d'où l'intérêt d'un gestionnaire de paquets déterministe et d'un système de référence central pour améliorer la sécurité.

How do I deal with memory leaks? (2022)

Ce document rassemble des questions fréquentes sur le style et les techniques en C++ et renvoie vers des ressources comme les C++ Core Guidelines, The C++ Programming Language et The Design and Evolution of C++. Il couvre des thèmes variés allant des débuts en C++ aux classes, hiérarchies, templates, gestion mémoire, exceptions et bonnes pratiques. L'auteur recommande d'utiliser la bibliothèque standard et des idiomes modernes (vector, smart pointers, RAII, algorithmes) pour réduire les erreurs et les fuites de mémoire. Il explique des choix de langage et de conception, par exemple pourquoi les destructeurs ne sont pas virtuels par défaut, pourquoi il n'existe pas de constructeurs virtuels et comment structurer des interfaces abstraites pour réduire les temps de compilation. Le texte donne des conseils pratiques sur l'utilisation sûre des fonctionnalités (éviter les macros, préférer static_cast/const_cast quand approprié, gérer les exceptions pour le traitement d'erreurs) et sur les conventions de style et de nommage.

PC Engine CPU

La PC Engine, sortie en 1987 entre les générations 8 et 16 bits, a connu du succès au Japon mais a été dépassée en Amérique du Nord par la Genesis et la SNES, et elle est notable pour avoir été la première console à supporter des jeux sur CD via le lecteur CD-ROM2. Le CPU HuC6280 est une version accélérée et enrichie du 65C02 avec registres, ALU et bus 8 bits, intégration d'un PSG sonore et d'un temporisateur, et il ajoute des instructions tout en convertissant les opcodes illégaux en NOP. Le processeur offre deux vitesses (~1,79 MHz et ~7,16 MHz) et, en mode rapide, bénéficie d'une faible latence mémoire le rendant souvent plus performant que le CPU du SNES pour du code 8 bits, mais il reste moins adapté aux opérations 16 bits et certaines instructions coûtent plus de cycles que sur le 6502. La mémoire est gérée par une MMU intégrée qui mappe huit pages logiques de 8 Ko via des registres MPR pour atteindre 21 bits d'adressage, place la zero page et la pile matérielle à $2000-$21FF, limite les HuCards à 1 Mo et fournit 8 Ko de RAM de travail, extensibles par le CD-ROM2. Le jeu d'instructions ajoute des transferts de blocs (TAI/TDD/TIA/TII/TIN) efficaces mais bloquants pour les interruptions, ainsi que des instructions spécialisées comme SET pour opérations sur zero page, ST0/ST1/ST2 pour ports VDC, BSR relatif, TST et des instructions d'échange et de mise à zéro.

Poland is now among the 20 largest economies

En 35 ans, la Pologne est passée d'une économie appauvrie après le communisme à la 20e économie mondiale, avec une production annuelle dépassant un trillion de dollars. La transformation repose sur l'adhésion à l'Union européenne en 2004, des milliards d'euros d'aides, et la construction d'institutions indépendantes comme les tribunaux et une autorité anti-monopole. L'élévation du niveau d'éducation et l'esprit d'entreprise se manifestent à Poznań par des projets d'intelligence artificielle et par Solaris, devenue un des principaux fabricants européens de bus électriques. Des défis subsistent, notamment des salaires encore inférieurs à la moyenne européenne, le vieillissement de la population et le fait que peu d'entreprises locales soient devenues des marques mondiales. Les responsables insistent sur la nécessité d'investir davantage dans l'innovation, de réduire les inégalités urbain-rural, d'améliorer l'accès au logement et de reconnaître la contribution des immigrés à la main-d'œuvre.

Looking at the data behind prediction markets

Depuis 2024-2026, des marchés de prédiction publics comme Polymarket et Kalshi enregistrent des volumes mensuels de plusieurs milliards de dollars, mais l'essentiel des mises porte sur le sport, les cryptomonnaies et les paris d'actualité plutôt que sur des questions publiques utiles. L'auteur identifie cinq usages potentiels — surveillance des risques, interprétation de l'actualité, aide à la planification des politiques, responsabilisation des décideurs et production d'informations inédites — et évalue si ces marchés fournissent réellement ces valeurs. Il constate que la surveillance des risques est le domaine le plus abouti avec demande médiatique et volumes crédibles, tandis que la détection précoce, la santé et le climat sont délaissés, et que les marchés sur l'IA ou d'autres sujets techniques sont souvent de faible qualité. L'analyse montre qu'un volume élevé n'améliore l'exactitude que pour les marchés ouverts au moins 90 jours, que la liquidité utile a crû jusque fin 2024 puis plafonne voire décline en médiane, et que la majeure partie des échanges est concentrée sur quelques marchés très visibles liés à l'actualité et à des figures politiques. Enfin l'auteur argue que les IA et chatbots capables de produire prévisions et récits risquent de supplanter l'usage public des marchés en servant directement les demandeurs d'information, même si les marchés restent potentiellement pertinents pour créer des probabilités publiques via la couverture médiatique.

Over 97% of the 'Linux' Foundation's Budget Goes Not to Linux

Selon le rapport annuel de la Linux Foundation, moins de 3 % du budget est consacré à Linux, le calcul aboutit à 2,95 %. Les informations sur ce point étaient peu visibles dans le rapport, nécessitant un travail de calcul et des captures d'écran des pages 58 et 20 pour les documenter. Le texte affirme que la majeure partie des ressources est allouée à d'autres activités telles que la promotion de politiques jugées nuisibles à Linux et à des domaines comme le cloud et l'IA. Un lecteur a suggéré que les communautés de distributions signalent la fondation pour violation de marque, en notant que le site linuxmark.org renvoie à la propre fondation. Le billet mentionne aussi que Linus Torvalds n'apparaît plus parmi les mieux rémunérés et qualifie l'évolution de la fondation de dérive de mission ou d'« openwashing ».

Boosting multimodal inference performance by >10% with a single Python dict

Les modèles multimodaux introduisent de nouveaux défis pour les moteurs d'inférence et l'équipe a profilé le scheduler de SGLang sur une charge multimodale pour repérer les surcoûts côté hôte. Le profilage avec py-spy a montré que process_input_requests et hash_feature consommaient une part importante du temps du scheduler à cause d'appels répétés à torch.UntypedStorage._new_shared_cuda pour rouvrir des handles CUDA IPC. La correction a été d'ajouter un cache simple des handles des pools CUDA IPC implémenté par un dict Python, évitant les reopen répétés et ne verrouillant qu'à l'écriture rare. Sur Qwen2.5-VL-3B exécuté sur H100, cette modification a augmenté le débit d'environ 16% et réduit les latences moyennes et p99 d'environ 10–15%, y compris une amélioration du temps par token décodé. Le correctif est intégré dans SGLang v0.5.10, s'applique à tout modèle multimodal utilisant CUDA IPC et peut être activé via un flag de configuration.

Mux (YC W16) Is Hiring

Mux fournit des solutions vidéo pour les développeurs, incluant l'encodage, le streaming et la supervision des vidéos. Sa mission est de démocratiser la vidéo en résolvant les problèmes techniques que rencontrent les développeurs. L'entreprise insiste sur la construction d'une équipe saine et diversifiée, en recherchant des personnes partageant ses valeurs et souhaitant progresser. Les fondateurs et l'équipe apportent une expérience issue d'entreprises comme Google, YouTube, Twitch et Zencoder, et organisent la conférence Demuxed. Mux est soutenue par des investisseurs réputés et travaille avec des clients variés, des startups à des acteurs comme Reddit, Vimeo, CBSi, Discovery, PBS et TED.