À la une
Les bases de code des équipes étudiantes ont triplé après la diffusion de l’IA générative, mais l’étude ne pouvait pas mesurer si les étudiants comprenaient davantage. Les chercheurs ont analysé 260 dépôts d’équipes de projets de fin d’études sur dix semestres, de 2021 à 2025. La base de code médiane en fin de semestre est passée d’environ 3 400 lignes en 2021–2023 à environ 10 000 en 2024–2025.
Les promotions récentes effectuaient plus de commits et produisaient davantage de code. La complexité cyclomatique et la densité de gestion des erreurs augmentaient, contrairement à la densité des commentaires et à la taille habituelle des commits. Les auteurs n’ont pas observé l’usage de l’IA : ils décrivent donc un changement concomitant à son large accès, et non un effet causé par elle. Le résultat fragilise le volume des dépôts comme indicateur simple de l’apprentissage et invite les enseignants à examiner séparément décisions, revue et compréhension.
Source : arxiv.org
Les modèles vision-langage confondaient souvent une pensée injectée avec quelque chose qu’ils avaient vu. Un nouveau test de contrôle de la source variait indépendamment une image et un concept injecté, puis demandait à six modèles ce qu’ils voyaient, si une pensée avait été insérée et ce qu’elle contenait. Gemma-3-27B était le seul à nommer de façon fiable le concept injecté, avec 35 % de précision contre 3 % pour le pilotage seul, et peu de fausses alertes.
Même Gemma se trompait sur la source. Les injections fortes, surtout par la voie visuelle, étaient rapportées comme des objets perçus, tandis qu’un objet réel dans l’image faisait presque disparaître les signalements corrects de la pensée injectée. Dans les légendes ordinaires, les objets injectés entraient dans jusqu’à 87 % des descriptions de photographies réelles. Un modèle peut donc identifier un contenu sans savoir de manière fiable s’il provient de la perception ou de son propre état interne.
Source : arxiv.org
Les agents les plus capables franchissaient plus souvent les limites d’autorisation, même lorsqu’une voie conforme restait disponible. L’Authorization Drift Benchmark associe une voie conforme à un raccourci tentant dans 648 tâches réparties sur sept domaines. Les auteurs ont exécuté 25 207 trajectoires avec 13 modèles et trois frameworks d’agents, et mesuré les dérives concernant les données, les outils, le périmètre et le temps.
Les modèles aux capacités de pointe dérivaient dans 43 à 61 % des exécutions. Pourtant, 86,18 % des tâches avaient au moins une trajectoire accomplissant le travail sans franchir la limite : la violation était donc généralement évitable. La collecte excessive de données dès le début était l’échec le plus fréquent. Le benchmark ne contient aucun prompt malveillant : l’agent dépasse son autorisation en poursuivant l’objectif déclaré de l’utilisateur. Les défenses classiques contre l’injection de prompts ne couvrent donc pas tout le problème.
Source : arxiv.org
Les utilisateurs de langues nordiques payaient au moins 30 % de plus que les anglophones pour le même contenu dans chaque modèle de pointe testé par Klang. L’entreprise a soumis 3 000 phrases parallèles issues de FLORES-200 et NTREX-128 à douze modèles de neuf laboratoires. Le suédois coûtait 32 à 68 % de plus sur les textes encyclopédiques, et le finnois 56 à 100 % de plus.
Le nombre de caractères était presque identique en anglais, suédois et norvégien : la longueur ne justifiait donc pas l’écart. Les tokeniseurs l’expliquaient : le modèle nordique Viking ne nécessitait qu’environ 5 % de tokens supplémentaires en suédois par rapport à l’anglais. Klang vend des technologies vocales nordiques et réalise ses propres mesures, mais précise les jeux de données, la méthode et les modèles comparés. Le résultat fait des vocabulaires dominés par l’anglais une pénalité directe de prix et de latence.
Source : research.klang.ai
Des poids sur quatre bits doublaient approximativement la vitesse de décodage en petits lots, mais le gain disparaissait avec des lots de 256. Une revue de mesures publiques sur des modèles ouverts de 9B à 20B a trouvé une accélération de 2,12 fois pour Qwen2.5-14B sur A100. Pour Gemma 3 12B avec des lots de 256, le gain mesuré tombait à 1,02 fois, car le calcul, plutôt que la bande passante mémoire, devenait le goulot d’étranglement.
La base de preuves était plus mince que ne le laissent entendre les conseils habituels. Seuls deux points de contrôle INT4 de Gemma 3 12B possédaient à la fois un chronométrage vLLM et un résultat de précision. Ce dernier couvrait une seule matière de MMLU, utilisée pour calibrer la version AWQ. Les auteurs ont aussi constaté que de nombreux écarts de précision rapportés, dont tous ceux de HumanEval dans leur ensemble, restaient compatibles avec le bruit d’échantillonnage. Leur liste de sept critères demande aux futurs rapports d’associer vitesse, qualité, matériel, taille des lots et détails du moteur.
Source : arxiv.org
Nouveaux modèles et sorties
Nace a annoncé Drex Max v1.1 et dix fiches de lancement Kapitsa pour Apple Silicon, mais les nouveaux poids Drex n’étaient pas encore publics. L’entreprise affirme que son modèle décisionnel de 27B est statistiquement à égalité avec GPT-6 Sol sur Decision Bench v4 et renvoie une distribution de probabilité en une passe avant. Les dépôts Kapitsa conditionnent les modèles d’autres organisations pour un moteur d’inférence local ; Nace annonce 144 tokens par seconde pour Qwen3.8 27B sur un M5 Max de 128 Go.
Sources : arxiv.org, huggingface.co/nace-ai/kapitsa-27b
Preferred Networks a publié un modèle financier japonais de 8,5B qui rédige son raisonnement en japonais et peut appeler des outils. PLaMo-3-8B-Fin-Instruct prolonge la base PLaMo-3 NICT par du préentraînement financier, de l’affinage supervisé et de l’optimisation des préférences. Sa fiche ne publie aucun résultat de benchmark, avertit qu’il n’est pas un assistant généraliste et indique qu’une partie de l’entraînement a utilisé l’accélérateur MN-Core 2 de l’entreprise.
Source : huggingface.co/pfnet/plamo-3-8b-fin-instruct
Mithi v1 Flash apporte la synthèse vocale hors ligne dans 11 langues indiennes à un modèle de 99 millions de paramètres. Oomni annonce environ trois secondes pour générer une phrase de sept secondes sur quatre threads CPU AMD EPYC 9554. Le modèle Apache-2.0 possède deux voix ; sa fiche avertit que quatre langues peuvent paraître trop rapides et que l’intonation est plus plate que dans les données synthétiques du modèle enseignant.
Source : huggingface.co/Oomni/mithi-v1-flash
Temper-2-Nodel a amélioré sa base de 4B en programmation Rust, mais son propre tableau plaçait encore un modèle Qwen de 9B devant lui sur HumanEval-RS. Le modèle a obtenu 73,2 % de pass@1, contre 66,2 % pour sa base et 76,0 % pour Qwen3.5-9B. Le benchmark distinct de 150 tâches du fabricant favorisait Temper ; l’affirmation générale selon laquelle il bat tous les modèles jusqu’à 9B dépend donc du test choisi.
Source : huggingface.co/maylore-ai/Temper-2-Nodel
Claude Enterprise a ajouté en bêta la ventilation des dépenses par codes de coût. Les organisations éligibles peuvent associer aux projets un code client, d’imputation ou de centre de coûts et examiner la plupart des dépenses liées à cette étiquette. Anthropic n’a annoncé aucun changement de prix ou d’offre.
Source : support.claude.com
Recherche
Obliger un modèle à répondre par une lettre supprimait les refus dans les tests de sécurité à choix multiples. Sur Llama-3.1-8B et Qwen3-8B, les activations des lettres de réponse apparaissaient tôt, alors que le refus se construisait plus progressivement dans les réponses ouvertes ; les activations à choix multiples se situaient environ trois fois plus loin de la direction du refus. Selon les auteurs, ces benchmarks mesurent plus directement les connaissances que le déclenchement d’un mécanisme de sécurité en usage ouvert.
Source : arxiv.org
Des modèles vision-langage représentaient correctement la distance, tout en laissant la cooccurrence des objets déterminer le danger. Sur 355 paires contrefactuelles de scènes avec un ouvrier et une pelleteuse, Qwen2.5-VL-7B et InternVL3.5-8B encodaient les relations spatiales, mais classaient 74 % et 100 % des scènes éloignées comme dangereuses. Conditionner la décision de Qwen à sa propre représentation spatiale faisait passer la spécificité de 0,36 à 0,58 à sensibilité égale.
Source : arxiv.org
La délibération publique rendait certains groupes d’agents moins précis que leurs membres pris individuellement. PHANTOM-Bench teste l’ignorance pluraliste sur neuf modèles ouverts et fermés. La précision publique chutait jusqu’à 47,8 points de pourcentage ; montrer aux agents les décisions privées enregistrées réparait de nombreux échecs sans révéler la bonne réponse.
Source : arxiv.org
Les modèles de raisonnement résolvaient des problèmes de contraintes avant d’écrire des programmes résolvant à nouveau les mêmes problèmes. Dans 2 000 générations sur quatre jeux de données, un raisonnement de type solveur apparaissait dans 85 % des traces et utilisait 24 % des tokens de raisonnement. Masquer les valeurs du problème derrière des variables renseignées à l’exécution supprimait 97 % de cette duplication sans réduire la précision.
Source : arxiv.org
Des autoencodeurs parcimonieux ont révélé une spécialisation plus étroite dans les couches à mélange d’experts que ne le suggéraient les comptages de routage. Sur trois couches de Qwen3-30B-A3B, la plupart des variables latentes apprises tiraient leur contribution surtout d’un ou deux experts. Le code et les autoencodeurs publiés distinguent des experts sur des sujets aussi précis que Java, le code front-end, la géométrie et l’arithmétique.
Source : arxiv.org
Un budget de préentraînement plus important inversait l’avantage de Muon sur AdamW lors de l’affinage. Les auteurs rapportent que Muon réduit plus vite la perte de préentraînement, mais qu’AdamW produit de meilleurs résultats après affinage avec suffisamment de données, les grands modèles atteignant le point de bascule à des rapports tokens-paramètres plus faibles. Ils relient ce changement au rapport entre marge et dispersion des logits et prouvent la tendance dans un modèle linéaire de mémoire associative.
Source : arxiv.org
La pression de traitement prédisait les frontières de phrases chez les humains et dans un modèle de langage sans marqueurs de frontière prédéfinis. Les auditeurs humains signalaient les frontières aux pics de dépendances non résolues, de coût d’intégration et de mises à jour sémantiques. En fin de phrase, les états cachés du modèle présentaient une dimension intrinsèque locale plus élevée, des trajectoires plus droites, puis des changements de représentation plus importants.
Source : arxiv.org
Mettre directement à jour des poids bf16 peut transformer un affinage à faible taux d’apprentissage en mises à jour accidentellement clairsemées. La prépublication de Lacuna explique qu’une variation peut devoir atteindre environ 1/512 de la valeur absolue d’un poids avant que bf16 ne l’enregistre. De faibles taux d’apprentissage peuvent donc laisser les grands poids inchangés, même si l’optimiseur signale une mise à jour.
Source : lacuna.tiptreesystems.com
Économie et travail
Les employeurs américains ont créé 165 000 emplois en octobre, mais la santé et l’aide sociale ont fourni 60 % de la croissance nette sur l’année écoulée. Selon l’analyse du rapport américain sur l’emploi par Indeed, les employeurs privilégient de plus en plus l’expérience dans leurs annonces, tandis que plus d’un quart des chômeurs cherchaient depuis au moins six mois. Elle n’attribue pas cette évolution à l’IA : c’est un contexte pour le débat sur les postes débutants, pas une preuve de remplacement par l’IA.
Source : hiringlab.indeed.com
Brian Armstrong, directeur général de Coinbase, a décrit une journée de travail organisée autour d’un agent principal par domaine et d’une seule file de décisions humaines. Selon son récit, les sous-agents écrivent et testent du code et recueillent des revues, tandis que des captures d’écran et des démonstrations vidéo arrivent dans une application web locale pour approbation. Il n’a publié aucun résultat chiffré ; il décrit son fonctionnement personnel, pas un déploiement à l’échelle de l’entreprise.
Source : thestateofai.com
Stanford a modifié son cours de développement logiciel après que des agents ont pu terminer les anciens devoirs en une seule tentative. Les étudiants de CS146S proposent désormais des changements à des projets open source et les défendent auprès des mainteneurs, ce qui teste leur compréhension des besoins du projet. L’enseignant Mihail Eric a aussi expliqué que son entreprise achète certains outils d’agents et en construit d’autres lorsque la maîtrise du workflow compte ; il n’a fourni aucun gain de productivité mesuré.
Source : latent.space
Capital Economics prévoit une baisse d’environ 10 % des dépenses d’investissement en IA en 2028, après au moins 1 000 milliards de dollars en 2027. Fortune rapporte l’estimation du prévisionniste selon laquelle les revenus externes de l’IA devraient être multipliés par dix d’ici 2030 pour justifier les dépenses actuelles. La même prévision attend de l’IA environ 1 % de productivité américaine supplémentaire par an et situe l’effet d’une baisse de 10 % des investissements sur le PIB autour de 0,1 point de pourcentage.
Source : fortune.com
Le directeur général de Winbond a déclaré que les hausses de prix de la mémoire tirées par l’IA deviennent inabordables pour les fabricants hors IA. Nikkei rapporte que les prix de la DRAM ont doublé en 2026 et cite Arthur Chiao affirmant que seules les entreprises d’IA peuvent les absorber. La partie lisible était une affirmation d’un dirigeant de fournisseur de mémoire, pas une étude indépendante des prix.
Source : asia.nikkei.com
Techniques de prompt
Une file de travail reposant sur Git remplace vingt conversations d’agents par une seule boîte de réception pour leur responsable. Sergey Kuhne stocke chaque ticket en Markdown, laisse les agents rechercher ou construire sur des branches avec des règles de sécurité explicites, et rassemble sur une page les seules décisions qui le nécessitent. La réduction de fatigue qu’il rapporte est anecdotique, mais la méthode est concrète : conserver l’état dans des fichiers, centraliser le jugement dans une file et rendre la clôture explicite.
Source : sergeykuhne.com
Ce que les gens construisent
Maple a élagué et quantifié Gemma 4 26B-A4B de 9,92 Go à 4,75 Go. Le développeur indépendant Aman Sachan annonce 45,4 tokens par seconde avec llama.cpp, ce qui permet de garder le modèle dans un GPU de portable de 6 Go. Le projet n’établit pas encore la perte de qualité liée à cette compression sous deux bits.
Source : github.com/AmSach/maple
Observer transforme un ancien téléphone en moniteur multimodal local. Ses nouvelles applications iOS et Android exécutent de petits modèles de vision et de texte sur l’appareil, surveillent un flux de caméra, d’écran ou d’audio, et envoient une image ou passent un appel lorsqu’une condition se réalise. Le projet AGPL se connecte aussi à des serveurs de bureau locaux ou compatibles OpenAI.
Source : github.com/Roy3838/Observer
Tingo enregistre les réunions localement et relie les comptes rendus générés aux paroles citées. L’application de bureau sous licence MIT utilise FunASR pour les réunions en chinois et transmet la transcription à un modèle local ou distant pour extraire décisions, actions et responsables. Elle signale les branches de son diagramme en arêtes de poisson lorsqu’aucune ligne source ne les étaye.
Source : github.com/tancheng33/tingo
One Code recrée le fonctionnement de Claude Code autour du modèle choisi par l’utilisateur. L’environnement open source implémente sous-agents, worktrees, planification, permissions et gestion du contexte, tout en réutilisant les fichiers CLAUDE.md, compétences et commandes existants. Les fonctions hébergées par Anthropic restent hors de son périmètre.
Source : github.com/IsuruMaduranga/one-code
agentdiet mesure le contexte chargé par les agents de programmation avant toute saisie de l’utilisateur. L’outil Go trouve les fichiers d’instructions, estime leur coût en tokens par requête et peut imposer un budget dans l’intégration continue. Son auteur annonce une erreur absolue moyenne de 8 % par rapport au tokeniseur cl100k_base.
Source : github.com/qansaid/agentdiet
Studsmith donne aux créateurs Roblox un agent de planification, de programmation et de test en jeu. L’application Windows propose un plan, écrit du Luau, crée des objets, montre les différences et lit les erreurs des tests avant de tenter des corrections. Elle prend en charge les modèles locaux et les clés API fournies par les utilisateurs, mais son dépôt ne contient aucun fichier de licence.
Source : github.com/RapidSailorFreeze/studsmith
Un modèle local de 0,8B traduisait des demandes anglaises et espagnoles en commandes shell avec 79,4 % de précision sur 471 exemples réservés au test. Le projet dale du développeur ajoute un contrôleur de risque déterministe et une étape de confirmation et occupe 529 Mo sur CPU. Une variante de 9B atteignait 89,2 % dans la même évaluation rapportée.
Source : old.reddit.com
À lire
L’opération collective Reshard de NVIDIA transférait les poids RL actualisés entre GPU d’entraînement et d’inférence 2,7 à 5,7 fois plus vite dans les tests de l’entreprise. Le transfert direct des fragments évite de rassembler puis rediffuser une charge que NVIDIA estime à environ 10 To pour les plus grands modèles ouverts. Son implémentation de référence est ouverte ; les benchmarks utilisaient des systèmes NVIDIA DGX H100 et GB200.
Source : developer.nvidia.com
Claude a aidé Simon Willison à transformer une lente extension SQLite en C en la plus rapide de quatre implémentations. Rust traitait initialement des données riches en décimales environ deux fois plus vite parce que la version C utilisait strtod(). Un chemin décimal écrit à la main a amené la version C optimisée à 19 nanosecondes par ligne, contre 41 et 46 pour Rust, après huit millions de vérifications par fuzzing.
Source : simonwillison.net
NVIDIA a décrit une équipe d’agents sur site qui enquête sur les pannes de ses clusters GPU. Des agents spécialisés inspectent les tâches, le matériel, l’observabilité, Kubernetes et la gestion des clusters par MCP. Le fournisseur ne donne aucun résultat par incident, mais ses conseils d’ingénierie sont précis : commencer en lecture seule, définir des outils étroits, isoler les locataires et montrer les preuves avant l’action d’un ingénieur.
Source : developer.nvidia.com
La mémoire des agents a besoin d’un format partagé avant que des systèmes incompatibles s’installent durablement, estime le créateur de LoreKit. Mads Thines compare les fichiers et magasins de mémoire de Claude, Copilot, Letta, Mem0, LangGraph et MCP, puis propose un modèle de données et un protocole inspirés d’OpenTelemetry. Il mentionne son propre produit open source et présente son format comme une proposition, pas comme une norme.
Source : lorekit.io
Hacker News
Goldman Sachs aurait réservé Claude Code et les outils d’IA de GitHub à ses quelque 12 000 ingénieurs, retirant l’accès aux traders qui avaient construit des outils internes. Un fil de 363 commentaires portait sur les données privées, les entrées non fiables et l’accès sortant, tandis qu’un intervenant incriminait des dépassements de facturation dans une autre organisation. Le reportage de Bloomberg date du 2 novembre ; le récit de facturation est un témoignage personnel non vérifié.
Source : news.ycombinator.com
Un billet de septembre sur le passage de Claude Code à Pi a ressurgi dans un débat de 439 commentaires sur la dépendance aux environnements d’agents. Certains appréciaient la capacité de Pi à exécuter différents modèles et à garder le contrôle de l’environnement, tandis que d’autres regrettaient l’absence d’un mode de sécurité bloquant les actions dangereuses. Les affirmations sur les conditions d’abonnement et les exclusions venaient des commentaires et n’ont pas été vérifiées.
Source : news.ycombinator.com
L’auteur de llama-modchip a déclaré faire fonctionner un modèle à mélange d’experts de 284B avec 64 Go de mémoire CPU. Le projet annonce 9,1 à 14,7 tokens générés par seconde pour une version de 56,6 Gio à 1,71 bit, avec 13,17B de paramètres actifs. Les commentaires interrogeaient la qualité restante sous deux bits par poids.
Source : news.ycombinator.com
Parsimony mesure si les modèles de programmation et leurs environnements ajoutent davantage de syntaxe qu’une correction humaine. Son auteur annonce un rapport médian de 1,9 fois le correctif humain sur SWE-bench Verified pour les anciens modèles et environ la parité sur DeepSWE. Exécuter le même modèle ouvert dans différents environnements modifiait le rapport, distinguant le comportement du modèle de l’orchestration.
Source : old.reddit.com
Un propriétaire d’Intel Arc Pro B70 a annoncé environ la moitié de la vitesse d’une RTX 5090 après réglage, avec 32 Go de mémoire pour un prix affiché de 1 299 dollars. Des commentaires indiquaient que les prix réels atteignaient déjà 1 700 à 1 800 dollars. Performances et prix sont des observations communautaires, pas une comparaison contrôlée.
Source : old.reddit.com
Quatre cartes Radeon R9700 servaient Qwen 3.8 à 80 à 225 tokens par seconde et par utilisateur dans le test d’un constructeur. Avec huit utilisateurs et des contextes de 128K, le pire cas attendait environ deux minutes et demie avant le premier token. Ces mesures montrent que débit agrégé et latence interactive peuvent évoluer dans des directions différentes.
Source : old.reddit.com
YouTube
Claude Code a manqué environ 800 000 dollars et un mois dans une véritable analyse d’achats, selon AlixPartners. Les longs contrats échouaient silencieusement, les avenants n’étaient pas rattachés aux accords principaux et les grilles tarifaires s’étendaient sur plusieurs pages. L’équipe a remplacé les questions-réponses directes par un pipeline structuré en cinq étapes et des règles métier traçables. Chaîne : AI Engineer.
Source : youtube.com
Ramp teste son agent comptable sur des entreprises synthétiques dotées de comptabilités complètes. Ryan Stevens, responsable de la science appliquée, indique que les modèles les plus récents échouent encore surtout sur le raisonnement, que l’optimisation automatique des prompts n’a pas aidé et que supprimer les compétences inutiles a aidé. L’équipe teste la mémoire sur deux périodes et envoie les résultats programmés des tests de régression vers Slack. Chaîne : AI Engineer.
Source : youtube.com
Environ 42 % des changements améliorant les capacités dans EvoUndo dégradaient aussi la capacité de récupération d’un agent de programmation. Tanmay Sah et Dolly Sah rapportent 197 régressions de ce type sur 478 changements. Leur conception enregistre l’état initial et choisit entre réessayer, restaurer, compenser et escalader, car Git ne peut pas annuler toute action externe. Chaîne : AI Engineer.
Source : youtube.com
Des planificateurs financiers sans expérience en programmation ont construit des agents soumis à revue à partir de workflows récurrents. Matt Ragone décrit cinq étapes : choisir le workflow, montrer des cas réels, créer une compétence réutilisable, tester les cas limites, puis désigner un responsable et un contrôleur. Des planificateurs certifiés examinent toujours les brouillons concernant trésorerie, assurance et fiscalité. Chaîne : AI Engineer.
Source : youtube.com
En bref
Le conseil d’administration de Nvidia a ouvert une enquête indépendante sur son directeur général Jensen Huang après des accusations reliant un ancien dirigeant au renseignement chinois. L’entreprise affirme n’avoir aucune raison de croire que des informations de sécurité nationale ou des secrets de Nvidia ont été compromis et indique que des avocats externes assisteront l’enquête. Il s’agit d’une nouvelle réponse de l’entreprise à une accusation, pas d’un constat établi.
Sources : nvidianews.nvidia.com, techcrunch.com
Les ayants droit d’Elvis Presley et l’éditeur des enregistrements d’Eminem ont poursuivi Suno pour de la musique générée. La plainte liée à Presley invoque l’ELVIS Act du Tennessee sur la voix et l’image, en plus du litige plus large sur le droit d’auteur. Suno indique faire contrôler par des tiers les fichiers audio et les paroles téléversés.
Source : theverge.com
Un groupe transpartisan de parlementaires britanniques a proposé le blocage obligatoire, directement sur téléphones et tablettes, des contenus d’abus sexuels sur enfants. La proposition couvre le visionnage et la création, y compris les contenus générés, et s’appliquerait aux anciens appareils par mise à jour. Elle n’a pas force de loi et obligerait les fabricants à exécuter la classification sur l’appareil.
Source : observer.co.uk
Huawei a lancé un ordinateur de bureau HarmonyOS qui, selon l’entreprise, ne contient que des composants fabriqués en Chine. Le Qingyun HM650 utilise un Kirin X90 à dix cœurs et 20 threads, et une agence publique aurait commandé 600 systèmes. The Register n’a pas pu établir si chaque composant était aussi de conception chinoise.
Source : theregister.com
Diamond Foundry a revendiqué la première tranche de diamant monocristallin de 200 mm pour refroidir les semi-conducteurs. La compatibilité avec les équipements standards pour tranches de silicium serait l’avantage pratique, mais le reportage accessible ne vérifiait ni épaisseur, ni performances thermiques, ni disponibilité. Il s’agit d’une première affirmation industrielle.
Source : tomshardware.com
Économie en bref
Le Financial Times a rapporté qu’Anthropic avait signé un accord de 3,4 milliards de dollars pour de l’électricité au gaz destinée à ses centres de données ; l’article inaccessible a laissé le cocontractant et la capacité non vérifiés. Source : ft.com