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Show HN: Durable Actors – OSS Durable Objects with configurable compute

Un projet open source propose une alternative aux Durable Objects de Cloudflare en supprimant le verrouillage fournisseur, les limites mémoire et en intégrant l'observabilité. Il fournit un modèle d'acteurs durables : des classes avec état persistant et exécution sérialisée pour gérer la persistance, la coordination et la tolérance aux pannes. Le SDK génère des clients typés pour TypeScript et Python, permet le développement local en une commande et l'auto‑hébergement du runtime sur GCP. L'exemple de chat illustre un acteur qui conserve l'historique, diffuse des réponses en streaming et utilise un décorateur Interleave pour autoriser de nouvelles connexions ou appels pendant des opérations asynchrones. La plateforme inclut des fonctions d'observabilité, des exemples applicatifs, une communauté active pour contributions et rapports via GitHub, et est distribuée sous licence MIT.

A font recreated from photographs of classic Commodore 64 keycaps

Une police a été recréée à partir de photographies de touches de Commodore 64, avec des formes nettoyées et des proportions cohérentes. Les formats TTF, OTF, webfont et un paquet complet sont fournis, et un aperçu en ligne permet d'insérer les symboles PETSCII et les légendes de touches pour les copier dans d'autres applications. Le jeu comprend les majuscules, chiffres, ponctuation, flèches, les signes £ et π, certaines lettres accentuées (dont hongroises), les étiquettes F1–F12 et les 63 légendes graphiques PETSCII. Les légendes ont été reconstruites géométriquement à partir du clavier personnel de l'auteur (un exemplaire centre‑européen) et les tracés modifiables ainsi que les scripts de construction sont inclus. L'ensemble est placé sous licence CC0 par l'auteur pour les fichiers et outils fournis, mais les photographies originales, les droits historiques et les marques ne sont pas couverts et le projet n'est pas officiel Commodore.

Open source 160 sound visualization experiments

Cette collection présente une vaste série d'expérimentations visuelles liées au son, organisées en catégories thématiques. Les approches explorent les formes d'onde animées, les motifs spectrals, les affichages matriciels, les particules, ainsi que des traitements du rythme et de la mémoire. Plusieurs séries se concentrent sur des familles conceptuelles comme les études vectorielles, les machines sonores, les protocoles raster et les instruments causaux. D'autres rubriques couvrent la calibration, la logique de contrôle, la télémétrie, les marques procédurales, les matrices directionnelles et les mécanismes de phase. Le corpus est documenté dans un dépôt public et conçu comme une boîte à outils modulaire pour inspirer des visualisations sonores expérimentales.

How many GPUs is 1M/B/T tokens?

Un traitement d’un trillion de tokens en 30 jours pour Llama 3.3 70B nécessite environ 367 GPU H100 selon l'estimation de base. Le calcul divise 1 trillion par 2 592 000 secondes pour obtenir 385 802 tok/s, applique un facteur de mix de tokens de 0,475 pour obtenir 183 256 tok/s de sortie équivalente, divise par une utilisation de 50 % pour obtenir 366 512 tok/s de capacité installée, puis divise par 1 000 tok/s par H100 pour aboutir à 367 GPU. L'analyse de sensibilité montre que la vitesse effective par H100, le taux d'utilisation et le coût des tokens d'entrée déplacent le résultat le plus fortement, avec des estimations variant par plusieurs centaines de GPU selon les hypothèses. Les vitesses par GPU sont fournies comme presets bas, base et haut, où les valeurs « mesurées » proviennent de benchmarks publics et les valeurs « estimées » ou pour A100/V100 sont théoriques ou dérivées des spécifications matérielles. Le calcul est une estimation de planification avec une incertitude d'environ 2× dans chaque direction pour les presets mesurés, il n'inclut pas le caching de prompt, le décodage spéculatif, les surcoûts de tokens de raisonnement ni la duplication régionale, et il recommande de mesurer le modèle sur son propre matériel avant achat.

DuckDB Ducklake

DuckLake est un format Lakehouse open construit sur SQL et Parquet, qui stocke les métadonnées dans une base de catalogue et les données dans des fichiers Parquet. L'extension pour DuckDB permet de lire et d'écrire directement des données DuckLake et s'installe via la commande INSTALL (par exemple FORCE INSTALL ducklake FROM core_nightly pour la version de développement). Les bases DuckLake s'attachent avec la syntaxe ATTACH et offrent un accès SQL standard pour créer, modifier, interroger, effectuer des mises à jour, consulter des versions antérieures et faire évoluer les schémas. L'extension inclut également un change data feed pour suivre les modifications et les exemples montrent l'usage d'ATTACH, CREATE TABLE, INSERT, UPDATE, AT (VERSION), ALTER TABLE et table_changes. Le projet fournit des instructions de compilation et d'exécution (git submodule, make, exécution du shell DuckDB), encourage les contributions ciblant la branche main et propose des tests pour divers catalogues (PostgreSQL, SQLite) et configurations, y compris l'activation des vecteurs de suppression.

Rust's derive often implies inline

Rust émet actuellement l'attribut #[inline] lors de la dérivation automatique de traits comme Debug, ce qui est visible en développant les macros. Cet inline est généralement avantageux parce que les implémentations dérivées sont souvent triviales et profitent de l'inlining. Pour des hiérarchies d'erreurs profondément imbriquées avec de nombreux champs, l'inlining massif peut toutefois multiplier le code généré et augmenter significativement la taille binaire. L'auteur montre un exemple avec ErrorA, ErrorB, ErrorC et une énumération Errors où la suppression de l'inlining a permis de gagner environ 160 Ko sur le binaire. Ils ont résolu le problème en écrivant un proc-macro qui applique #[inline(never)] aux implémentations dérivées, tout en notant que le comportement par défaut reste souvent approprié selon le cas d'usage.

ShinyHunters Extorted Boeing Spin-Off Prior to Arrests

Un adolescent d'Amman surnommé « Rey » a été arrêté et coopère avec le FBI dans l'enquête sur le groupe de vol de données et d'extorsion ShinyHunters. L'arrestation est survenue alors que ShinyHunters faisait chanter une unité récemment cédée par Boeing, Jeppesen ForeFlight, et les enquêteurs estiment que des informations volées pouvaient poser des risques opérationnels. Les experts ont confirmé que le groupe a massivement exploité une vulnérabilité PeopleSoft (CVE-2026-35273) pour dérober des données dans de nombreux secteurs, y compris des dossiers sensibles du site de recrutement du FBI liés à un sous-traitant qui n'avait pas appliqué les correctifs. Rey aurait repris la marque ShinyHunters après l'arrestation d'autres membres, s'est vanté en ligne en ciblant notamment le groupe Cl0p, puis a supprimé plusieurs comptes tout en publiant encore sur GitHub. Les autorités décrivent ShinyHunters comme une sorte de réseau de franchisés et d'affiliés qui vendent des identifiants et des données, tandis qu'un autre suspect néerlandais, Pepijn van der Stap, fait face à de nouvelles allégations graves, y compris des tentatives présumées d'orchestrer des meurtres.

Write Like It's 1866: LLMs Relearn Telegraphese

Au XIXe siècle, le télégraphe a créé des stratégies de compression comme les codebooks et le "cablese" parce que chaque mot coûtait cher. Aujourd’hui les API de modèles facturent par token et les expérimentateurs ont testé une substitution type codebook (≈10 % d’économie) contre une instruction "cablese" produisant 25–49 % d’économie selon le modèle. Les enregistrements compressés en cablese sont lus par d’autres modèles sans perte significative d’exactitude, avec des ratios de récupération d’environ 0,99 à 1,10. La compression est gratuite quand elle intervient après que le contenu est stabilisé et destinée à être lu par une machine, mais elle peut coûter plus cher sur des modèles dont le raisonnement ne peut être désactivé. Au final, la technique permet d’augmenter l’espace mémoire effectif des agents ou de réduire le coût des sorties sans entraînement supplémentaire, et un banc d’essai reproductible avec code est publié sur GitHub.