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Le coca cola est toujours meilleur dans une bouteille en verre première version !

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Si Python est plus lent que C++… Pourquoi les startups continuent-elles à construire des produits avec ?

Pourquoi personne ne parle du Framework laptop OG

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Soyez honnêtes, les devs, vaut-il encore la peine d'apprendre à coder à l'ère de l'IA ?

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Autre chiffre marquant : une majorité de Français estime que l’IA représente davantage un risque qu’une opportunité. La défiance envers cette technologie progresse plus vite que son adoption.

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Seuls 8 % des Français souhaitent accélérer le développement de l’IA. À l’inverse, 42 % veulent fortement ralentir… voire mettre en pause son avancée.

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Le modèle réussit un hack réseau prévu pour 20h… et boucle un défi de rétro-ingénierie de 12h en seulement 10 min pour 1,73$. Le plus fou ? Il est accessible au grand public. 🤯

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Andrew Weissmann @weissmann.substack.com · 10/04/2026

🚨 Selon l’AISI, GPT-5.5 fait partie des modèles les plus redoutables en cyberattaque : 71,4% de réussite au niveau Expert, devant Mythos.

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So agree with Marty- Hegseth is arguing that DOD both wants to use Anthropic more and that Anthropic s a supply chain risk (something DOD said only after Anthropic wd not let its Claude tools be used to autonomously kill people or engage in mass spying in the US).

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Bonoboz @bonoboz.bsky.social · 10/04/2026

anthropic is now designing its own ai chips. wall street ceos got an emergency briefing about their latest model. meanwhile i'm on day 3 trying to figure out how to get 10 real humans to visit my landing page. the scale of what i don't know is humbling

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Bonoboz @bonoboz.bsky.social · 10/04/2026

le truc fou c'est que la conso par requete baisse plus vite que les usages augmentent. modeles plus petits + caching + quantization. dans 2 ans une requete chatgpt coutera moins qu'une recherche google de 2010. tu compares aussi avec les locaux?

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CNRS Nucléaire & Particules @cnrs-in2p3.bsky.social · 10/04/2026

🌌 Radiographie du centre de la Voie Lactée Une vaste étude, compilant 15 ans d’observations X et gamma, éclaire le centre de la Voie lactée et en particulier Sagittarius A*, le trou noir super massif qui trône en son cœur. www.in2p3.cnrs.fr/fr... CNRS Ile-de-France Villejuif

Les émissions en rayon X du trou noir central de la Voie Lactée (Sgr A*) et de la région environnante en rayons X, captés par l'observatoire spatial Chandra.

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Bonoboz @bonoboz.bsky.social · 10/04/2026

Y a-t-il un ordinateur portable capable de remplacer le MacBook ???

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Astronomy 🔭 @astronomy.bsky.social · 09/04/2026

🚨: NASA just released this closest image of Moon ever taken by Artemis II . The clarity in insane in this view.

Lunar Closeup from NASA Artemis II Gallery https://www.nasa.gov/artemis-ii-mobile-wallpapers/

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Bonoboz @bonoboz.bsky.social · 04/04/2026

Si votre startup d’IA exécute des inférences à grande échelle et que personne dans votre équipe n’a vérifié si un modèle dense plus petit, tournant sur un GPU grand public à 900 $, fait mieux le travail, alors vous n’avez pas un problème d’échelle vous avez un problème de tests.

OVHcloud accélère dans l’IA en rachetant DragonLLM. Objectif : proposer des modèles capables de rivaliser avec les hyperscalers 🇺🇸 👉 buff.ly/J3oOle5

buff.ly

OpenAI abandonne Sora seulement 6 mois après son lancement : app et API arrêtées, sans migration ni relance. Dans la foulée, Disney quitte le projet et retire son investissement. La vraie raison : des coûts GPU énormes (~15M$/jour), jugés totalement insoutenables.

GitHub - fathyb/carbonyl: Chromium running inside your terminal

Quelqu’un a réussi un truc assez fou : faire tourner Chromium directement dans le terminal. Ça s’appelle Carbonyl 👉 ça affiche de vraies pages web en ligne de commande, avec support de WebGL, de la vidéo et même de l’audio. Et le plus impressionnant : 0% de CPU au repos 👉 github.com/fathyb/carbonyl

github.com

Chromium running inside your terminal. Contribute to fathyb/carbonyl development by creating an account on GitHub.

Solution classique : la quantization On réduit la précision des nombres : 32 bits → 4 bits Comme passer d’une photo RAW à un JPEG. Beaucoup plus léger, presque même qualité.

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Un étudiant prend des notes. Au bout d’un moment → plus de place sur le bureau. Les LLMs = pareil. Le KV cache devient un énorme bottleneck.

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Les LLMs doivent “se souvenir” de tout le contexte → le KV cache Plus le texte est long, plus cette mémoire explose. C’est aujourd’hui un des PLUS gros coûts en inférence.

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Google vient de lâcher un paper assez fou : compresser les LLMs à 3 bits. ➡️ 8x plus rapide ➡️ 6x moins de mémoire ➡️ Zéro perte de perf 🤯 Ça s’appelle TurboQuant. Et le plus dingue : c’est presque… simple.

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