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Nathan Witkin (NYU Stern) critique sévèrement le graphique METR sur les horizons temporels de l'IA. Les erreurs incluent : baselines humaines non mesurées mais estimées, benchmarkers payés à l'heure (incitation à traîner), échantillon biaisé vers les pairs des auteurs, et ignorance de l'avantage de familiarité (5-18x plus rapide). Witkin conclut que le graphique contient trop d'erreurs cumulatives pour être sauvé.
DCGAN 12.6M paramètres exécuté sur microcontrôleur RISC-V CH32H417 (512KB SRAM). Génération 64×64 visages de chats en 26 secondes, moteur C pur avec quantization int8. Poids streamés depuis carte SD via double buffering. Vecteur z seeded par 200 bytes de données quantiques (ANU QRNG). Aucun framework existant (TFLite, CMSIS NN) — implémentation from scratch.
Étude contrôlée sur codebase TypeScript (25 sections, 3,250 fichiers) : un LLM (Kimi K2.6) équipé d'un graphe structurel (Blueprint : Universal Ctags + ast-grep + BM25) a consommé 54% plus de tokens d'entrée (63,541 vs 41,327) mais a exploré plus profondément (6 tours vs 5). Le graphe coûte ~6,500 tokens et augmente la confiance de navigation du modèle.
Fine-tuning de Qwen 3.5 0.8B sur le dataset Pangram (EditLens) pour détecter le contenu généré par IA. Extension Chrome « Slop Hammer » disponible, inférence locale (~1s sur M1), modèle 400MB. Entraînement 20h sur RTX 3090. Limitation : dataset créé avec anciens LLM, confusion sur GPT-5.5.
Un utilisateur a séquencé un génome humain complet à 30× de couverture depuis son domicile, utilisant des outils open-source et du matériel accessible. Démonstration de démocratisation du séquençage génomique hors laboratoires professionnels.
Spice est un projet open-source qui ajoute une couche de décision explicite au-dessus des agents IA. Il documente les observations, options considérées, raisons du choix et trade-offs rejetés avant l'exécution, rendant le comportement des agents moins opaque. Compatible avec Claude Code, Codex et autres agents.
Implémentation CUDA de la transformée de Walsh-Hadamard rapide (FWHT) pour llama.cpp optimisant la quantification du KV-cache. Gains de 1-2% en prefill et 7-9% en token generation sur RTX 5090 avec quantification q8_0.
Un chercheur propose un défi de red-teaming sur Llama 3.1 8B pour tester SAFi, un moteur de gouvernance runtime censé forcer l'alignement des agents autonomes. 10 prompts pour faire dévier un tuteur socratique de ses directives (donner réponses directes ou sortir du sujet science/math). Code open-source disponible.
Le COO d'Uber déclare qu'il devient difficile de justifier les dépenses massives en IA. L'entreprise questionne le ROI du « token maxxing » — l'accumulation de capacités de calcul sans cas d'usage clair.
Llama.cpp préparerait un correctif pour les crashes en mode split tensor sur multi-GPU. Le mode split tensor offre ~35% de gain de débit (TG) par rapport au mode layer, mais provoque des plantages tous les 90-120 minutes dus à l'épuisement de la VRAM.
Delta Attention Residuals améliore les connexions résiduelles en routant sur les différences entre couches (deltas) plutôt que sur les états cachés cumulatifs. Résultats : −8.2% PPL à 7.6B, routing 1.8× plus net (max weight 0.2→0.6), <0.01% overhead paramétrique. Code et paper disponibles.
Spice est un projet open-source créant une couche de décision au-dessus des agents IA. Elle explicite le processus décisionnel (observations, options, justifications, trade-offs) avant l'exécution, plutôt que de traiter les agents comme des boîtes noires. Compatible avec Claude Code, Codex et autres exécuteurs.
Appel à contributions pour le 2e Workshop on Efficient Reasoning à COLM 2026 (9 octobre). Deadline : 12 juillet 2026. Thèmes : raisonnement multimodal sous contraintes, datasets, optimisations algorithmiques, inférence rapide (pruning, compression, KV-cache), benchmarks, déploiement on-device, sécurité, applications temps réel (santé, robotique).
KVANTA, un calculateur web de cache KV open-source (Apache 2.0) pour LLM/VLM de Hugging Face. L'outil vise à surpasser les calculateurs existants avec une interface améliorée.
Un utilisateur de r/LocalLLaMA rapporte que Qwen 3.6 35B A3B surpasse d'autres modèles locaux (Gemma 4, GLM 4.7 Flash) pour les tâches agentic, avec moins de boucles infinies et d'appels d'outils cassés. Testé sur Hermes Agent et Pi en quantification IQ4_NL.
RTPurbo transforme les LLMs full-attention en modèles sparse en quelques centaines d'étapes d'entraînement. La méthode exploite trois observations : seuls certains heads nécessitent l'attention complète, la récupération long-range utilise un sous-espace 16D, et la sélection de tokens est query-dépendante. Résultats : 9.36x speedup prefill à 1M contexte, 2.01x speedup decode, précision préservée.
Un sénateur républicain de Louisiane a voté en faveur d'un projet de data center Meta et aurait bénéficié financièrement de cette décision. L'article révèle un conflit d'intérêts potentiel sur deux ans.
Partage d'un repo GitHub 'Local-LLM-Toolkit' documentant techniques d'optimisation pour LLM locaux sur Mac Studio M4 Max 128GB. Inclut code C et Swift pour améliorer les performances.
Le Financial Times rapporte que Heretic, un outil GitHub, permet de retirer les garde-fous de Llama 3.3 en moins de 10 minutes. Son créateur Philipp Emanuel Weidmann confirme 3 500 modèles « décensurés » créés et 13 millions de téléchargements depuis le lancement.
Endeavour Energy, distributeur électrique australien, a migré son application de carte des pannes vers Next.js et Vercel. Résultats : chargements sub-1s en pic de trafic, cycles de sync 5 min, déploiements 38% plus rapides. Supabase gère la couche données temps réel.
Les petits modèles spécialisés (Gemma 4 31B à 86.4% sur tau2-bench, Qwen 27B surpassant des modèles 397B) dominent désormais les benchmarks d'agents. Pourtant l'industrie continue d'utiliser des modèles frontière coûteux : les labs de frontier gagnent à la facturation par token, créant un désalignement économique entre performance technique et adoption.
Numind publie NuExtract3, un VLM open-weight de 4B paramètres basé sur Qwen3.5-4B (licence Apache-2.0). Le modèle extrait des données structurées et convertit documents/images en Markdown. Entraîné 3 jours sur 8xH100, il supporte PDFs, formulaires, tableaux avec quantifications multiples (GPTQ, W8A8, FP8, Q4, Q6) pour auto-hébergement à partir de 4GB VRAM.
Le Pape Léon exprime des préoccupations sur les risques de déshumanisation liés aux systèmes IA opaques contrôlés par quelques entreprises. Il appelle à une plus grande transparence et à une gouvernance responsable de l'IA.
Un Mac Pro 2013 équipé de GPU D700 (12 Go VRAM) exécute désormais des LLM via Vulkan après support driver récent. Qwen 3.5 9B atteint 11 t/s, Qwen 2.5 Coder 22 t/s à contexte 70k. L'utilisateur rapporte que Qwen 3.5 surpasse Claude Sonnet 4.6 sur tâches de planification C#/.NET.
Utilisateur signale une fuite mémoire système dans llama.cpp avec Qwen3.6-27B-MTP-GGUF après 20-40 minutes d'utilisation active. Le processus consomme progressivement plus de RAM malgré diverses tentatives de configuration (--no-mmap, --cache-ram 0, sans MTP). Problème persiste sur plusieurs builds et images Docker.
OSCAR RotationZoo fournit des matrices de rotation pré-calculées pour la quantification INT2 du cache KV. La méthode compresse la mémoire KV d'un facteur ~7× avec une perte de précision inférieure à 1 chiffre sur GPQA pour modèles de raisonnement dense (Qwen3-4B, Qwen3-8B, GLM-4.7). Code et rotations disponibles sur HuggingFace.
Des chercheurs ont filmé en direct un système immunitaire détruisant des cellules cancéreuses de mélanome. Les inhibiteurs de points de contrôle immunitaire, utilisés depuis 15 ans en médecine, permettent cette action thérapeutique visualisée pour la première fois.
Appel à contributions pour l'atelier U&ME (Unlearning & Model Editing) à ECCV 2026. Les organisateurs recherchent des soumissions sur le désapprentissage, l'édition de modèles, la fusion de modèles, la compression et l'apprentissage continu. Bienvenue aux travaux en cours et aux idées exploratoires.
Stop-slop est un fichier de compétences pour détecter et supprimer les marqueurs typiques du texte généré par IA dans la prose (tournures répétitives, formulations génériques).
Gstack : suite de 23 outils Claude Code configurés selon le setup de Garry Tan, couvrant les rôles de CEO, designer, manager d'ingénierie, release manager, ingénieur doc et QA.
Système d'optimisation de performance pour agents IA. Intègre compétences, instincts, mémoire, sécurité et développement orienté recherche pour Claude Code, Codex, Opencode et Cursor.
Anthropic publie claude-cookbooks, une collection de notebooks et recettes montrant des usages pratiques et créatifs de Claude.
Airi est un compagnon IA auto-hébergé open-source capable de conversation vocale temps réel, jeu Minecraft et Factorio. Supporte Web, macOS et Windows. Inspiré par Neuro-sama.
llmfit : outil CLI pour tester des centaines de modèles LLM et providers sur son matériel. Une commande pour identifier ce qui fonctionne localement.
Meetily est un assistant de réunion open-source, auto-hébergé, basé sur Rust. Transcription 4x plus rapide que Whisper/Parakeet, diarisation des locuteurs, résumé via Ollama. Traitement 100% local, zéro cloud.
IronClaw est un système d'exploitation pour agents IA mettant l'accent sur la confidentialité, la sécurité et l'extensibilité. Projet open-source hébergé sur GitHub.
OB1 (Open Brain) propose une couche infrastructure unifiée : une base de données, une passerelle IA et un canal chat. Compatible avec n'importe quel modèle IA, sans middleware ni SaaS.
CodebuffAI : outil de génération de code en ligne de commande. Permet de créer du code directement depuis le terminal.
Gstack : configuration Claude Code de Garry Tan avec 23 outils spécialisés pour automatiser les rôles de CEO, designer, manager d'ingénierie, release manager, ingénieur doc et QA.
Airi est un compagnon IA auto-hébergé capable de conversation vocale en temps réel, de jeu Minecraft et Factorio. Supporte Web, macOS et Windows. Projet open-source inspiré par Grok et Neuro-sama.
OpenBB est une plateforme de données financières destinée aux analystes, quants et agents IA. Disponible en open-source sur GitHub, elle offre un accès unifié aux données de marché.
TrendRadar est un agrégateur de tendances IA qui agrège les actualités multi-plateformes via RSS avec alertes intelligentes. Filtre par mots-clés, traduit et analyse les articles via IA, supporte MCP pour dialogues en langage naturel, déploiement Docker avec données locales/cloud, intégrations WeChat/Feishu/DingTalk/Telegram/Slack.
AlphaProof Nexus de Google DeepMind a résolu autonomement neuf problèmes ouverts d'Erdős, dont deux non résolus depuis 56 ans, pour quelques centaines de dollars par problème. Le système utilise le compilateur Lean pour vérifier automatiquement chaque étape de preuve, avec un taux de succès de 2,5%.
NuExtract3 est un modèle vision-langage 4B pour la compréhension documentaire. Il combine extraction structurée (texte/images + template JSON → JSON) et conversion image-to-Markdown, avec support multilingue et modes reasoning/non-reasoning. Disponible en GGUF, NVFP4, MLX, VLLM.
George Hotz avertit que les agents de codage IA seront « l'une des erreurs les plus coûteuses » du développement logiciel. Après six mois de tests, il conclut que les LLM produisent des prototypes rapides mais génèrent des bugs difficiles à détecter. Son positionnement reflète les divergences profondes dans la communauté IA sur le rôle des LLM.
Développeur crée un framework sandbox pour agents IA sur Linux headless avec GPU passthrough, accès sudo et isolation du système hôte. Basé sur des VM configurables, permet navigation web autonome, exécution Docker et sessions parallèles. Code disponible sur GitHub.
Sortie de MiMo-V2.5-coder, modèle de codage optimisé pour machines avec 128 GB RAM. Présenté comme alternative à Qwen 3.6 et DeepSeek-4, avec appels d'outils fiables et performances rapides.
Mininglamp AI a ajouté la quantization W8A8 (poids et activations en INT8) à MLX via Cider, un SDK avec kernels Metal custom. Sur M5 Pro, prefill passe de 2.84s à 2.52s pour un VLM 4B. Compatible avec tout modèle MLX, mais INT8 TensorOps nécessite M5+.
Les modèles IA comme GPT et Gemini citent souvent des passages textuels qui ne soutiennent pas leurs réponses, même quand la réponse est correcte. Des chercheurs de l'Université de Pékin appellent ce phénomène « attribution hallucination » et proposent le benchmark CiteVQA pour le tester systématiquement.
Un dépôt pédagogique « MCP from Scratch » enseigne le Model Context Protocol en Node.js pur, du JSON-RPC brut jusqu'à une boucle agent locale (plan → agir → observer) avec node-llama-cpp et modèles GGUF. Conçu pour comprendre les mécaniques sous-jacentes sans abstractions.
Benchmarks de Qwen 3.6 sur 2x RTX PRO 6000 avec vLLM. Qwen 3.6 27B BF16 atteint 1800 tps (64 concurrency, MTP-2). Qwen 3.6 35B BF16 atteint 3500 tps en génération (128 concurrency, MTP-Off) avec 30k tps en traitement de prompts.
PR llama.cpp #22929 optimise le traitement des checkpoints pour éviter la re-processing complète du contexte lors d'éditions. Cas d'usage : coding agentic avec 70k tokens. Améliore la réactivité en ne retraitant que les portions modifiées, testé 2 semaines.
Utilisateur rapporte 1000 tokens/s en génération sur Qwen 3.6 27B avec V100s en batch 128, et 80 t/s en single-user (batch 1) sans MTP. Throughput de traitement atteint 3000 t/s.
Développeur crée un moteur d'inférence C++ custom pour MiniCPM-V 4.6 sur Orange Pi AIPro (Ascend 310B NPU, 149$). Contourne les frameworks lourds avec kernels AscendC optimisés, passant de 2.88 à 5.90 tokens/s (170ms par étape). Code open-source sur GitHub.
Inventaire des ressources texte et vocales pour le hausa (80-100M locuteurs) et le fongbé (2M locuteurs). Le hausa dispose de corpus parallèles et textes variés (news, encyclopédie, éducation). Le fongbé manque de données textuelles mais bénéficie d'initiatives récentes de collecte vocale. Deux langues présentes dans les benchmarks Masakhane (NER, POS tagging).
BOHM est une méthode d'attribution hiérarchique pour systèmes IA composés qui extrait directement les contributions des composants à partir des poids de routage, sans évaluer les sous-ensembles. Coût marginal zéro, compatible avec APIs tierces opaques. Sur 18 LLMs (880 problèmes LiveCodeBench), Kendall tau=0.928 vs SHAP tau=0.980 avec 9000x plus d'évaluations.
Étude de red-teaming sur 30+ LLMs open-source (10 familles, 5 pays) mesurant leur capacité à générer du contenu politique biaisé via des jailbreaks. Résultats : asymétries systématiques (biais gauche), contraction des Overton Windows avec la taille du modèle, variations régionales marquées, efficacité variable des jailbreaks selon les familles.
Article théorique sur l'adaptation du rare switching aux bandits linéaires avec bruit gaussien pour la confidentialité. Le déterminant seul ne suffit plus car la monotonie de la matrice de design échoue. Solution : règle basée sur le quotient de Rayleigh généralisé, validée par Codex.
Nouvelle méthode LIFT pour l'entraînement fin des modèles de langage par diffusion (DLMs). L'analyse montre que le SFT classique ignore la learnability des tokens selon le masquage. LIFT aligne l'apprentissage avec les étapes de diffusion : tokens faciles quand l'input est masqué, tokens difficiles avec plus de contexte. Gains jusqu'à 3x sur AIME'24/25 vs baselines SFT.
CFD (Computable Fair Division) propose un cadre pour allouer équitablement les ressources GPU et bande passante entre agents IA. Le paramètre β du Boltzmann-Softmax contrôle l'équilibre efficacité-équité. AHC++ ajuste β en temps réel pour maintenir la diversité sans dégradation majeure du débit. Simulations : 100x agents = +5.5x temps d'exécution.
LFRAG propose un système RAG multimodal basé sur la récupération au niveau des blocs plutôt que des pages. Un encodeur fusion sémantique-layout intègre contexte local et global. Sur le benchmark LFDocQA, LFRAG améliore la précision de 7,20% et réduit la consommation de tokens de 73,07%.
KPI2KVI est un outil qui transforme des descriptions de services en langage naturel en estimations de Key Value Indicators (KVIs) via un workflow multi-agent déterministe avec LLMs. Le système élicite le contexte manquant, extrait les catégories KVI pertinentes, génère des KPIs spécifiques au service, collecte les valeurs via dialogue interactif, et calcule des KVIs avec explications traçables.
Article théorique proposant une échelle cognitive de Kardashev pour quantifier la capacité de calcul IA qu'une civilisation pourrait soutenir. Basé sur quatre paramètres (puissance totale, part dédiée à la cognition, efficacité énergétique, référence cerveau), l'étude estime l'humanité actuelle à K≈0.73 (Type I). À Type I avec 1% de puissance dédiée, chaque humain disposerait d'une IA personnelle équivalente.
Co-ReAct intègre des rubriques d'évaluation au niveau de chaque étape pour guider les agents ReAct dans les tâches de recherche multi-étapes. Un générateur de rubriques entraîné avec GRPO optimise une corrélation de rang Spearman multi-juges. Amélioration mesurée sur DeepResearchBench et SQA-CS-V2 avec modèles 8B/14B et frontier.
EDGE-OPD améliore la distillation on-policy auto-supervisée (OPSD) en utilisant des rollouts guidés et un masque d'évidence pour transférer efficacement un contexte privilégié (persona, fait privé, solution détaillée) sans dégrader les capacités générales du modèle. Les expériences montrent que l'OPSD standard échoue sur les identités rares, tandis que EDGE-OPD réussit.
Ontological Knowledge Blocks (OKBs) : infrastructure de gouvernance programmable qui compile les obligations réglementaires en contraintes vérifiables par machine sur des graphes de preuves structurées. Utilise RDF/OWL, SHACL et PROV-O. Prototype évalué sur allocation de ressources HPC avec 24 exécutions et 4 profils de gouvernance. Latence SHACL : 12,6–100,3 ms.
Les systèmes multi-agents basés sur LLM échouent parfois malgré une exécution correcte des plans, car les agents mal évaluent leurs connaissances (« epistemic miscalibration »). Les auteurs proposent EPC-AW, un workflow qui sélectionne les plans stables entre agents et affine l'état épistémique au fil du temps. Amélioration de 9,75% du succès système.
SpaceNum évalue la compréhension numérique spatiale dans les VLMs via deux tâches bidirectionnelles (Num2Space, Space2Num). Les modèles actuels échouent largement à ancrer les nombres dans le sens spatial, performant près du hasard. Ils s'appuient sur des indices spatiaux superficiels et ne construisent pas de représentations stables basées sur les coordonnées.
GENSTRAT introduit un benchmark d'évaluation pour le raisonnement stratégique des LLM via des jeux de cartes générés procéduralement. Évaluation de 9 modèles (GPT-5, Claude, Gemini-3.1-Pro) sur 36 000+ matchs. Méthodologie décomposant les compétences sur 6 axes et mesurant la volatilité locale (jaggedness) pour diagnostiquer les déploiements réels.
ImProver 2 est un framework neurosymbolique pour optimiser automatiquement les preuves formelles en Lean 4. Un modèle 7B entraîné surpasse des modèles bien plus grands et rivalise avec les modèles frontière. Le scaffold expose la structure formelle et des abstractions informelles légères.
Étude de 20 modèles LLM commerciaux et open-source sur 182 paires religieuses. Les modèles montrent des asymétries persistantes : ils favorisent conversions vers catholicisme, bahaïsme, sikhisme et découragent conversions vers athéisme, agnosticisme, Témoins de Jéhovah. Grok 4.20 présente les asymétries les plus fortes. Patterns reproductibles indépendamment de la formulation.
GEMQ propose une quantification mixte au niveau expert pour les modèles MoE-LLM. La méthode utilise une formulation de programmation linéaire globale pour estimer l'importance des experts et affine le routeur pour adapter le routage aux experts quantifiés. Résultats : réduction mémoire et accélération inférence avec dégradation minimale.
Étude théorique montrant que la profondeur des réseaux de neurones induit un biais implicite vers des solutions de faible rang, alternatives au neural collapse. Analyse des dynamiques d'entraînement du modèle UFM (unconstrained feature model) sans régularisation, révélant comment la profondeur favorise les softmax codes plutôt que les géométries structurées classiques.
SF-NorMuon, un optimiseur spectral sans calendrier, égale ou surpasse AdamW sur des modèles de langage de 125M et 772M paramètres sans nécessiter de calendrier d'apprentissage prédéfini. Preuve théorique de garantie de stationnarité et identification de la décroissance de poids comme essentielle pour la stabilité long-horizon.
Gen-ROTDA, une méthode de transport optimal robuste, adapte les modèles de prédiction de demande Citi Bike à travers les années (2021-2026). Elle transfère les résidus plutôt que les demandes brutes et utilise un générateur de caractéristiques préservant les labels. Gen-ROTDA atteint le MAE le plus bas sur la tâche 2025-2026 et surpasse les variantes OT non-robustes sous données anormales.
DFKI-MLT applique le steering d'activation à des LLM multilingues pour améliorer la conscience culturelle lors de SemEval-2026 Task 7. La méthode ajoute des vecteurs de direction spécifiques à la langue dans le flux résiduel sans mise à jour de paramètres. Résultat : 86,96% de précision en track MCQ (7e/17), mais améliorations modestes et hétérogènes selon les paires langue-région.
Étude sur la distribution non-monotone d'informations pertinentes aux tâches dans les couches intermédiaires des modèles fondamentaux. Propose LOES (Layer-wise Optimal Embedding Selection), méthode spectrale identifiant les sous-espaces discriminants, et GeoReg, régularisation géométrique stabilisant les représentations lors du fine-tuning. Gains croissants avec la profondeur du modèle.
World Machine est une architecture de modélisation générative basée sur transformers avec états latents pour les séries temporelles. Elle réduit la complexité quadratique des transformers classiques et s'adapte à différentes quantités de données observées. Validation sur dataset synthétique Toy1D.
Étude théorique sur la calibration des classificateurs multiclasses. Les auteurs caractérisent la complexité d'élicitation pour les propriétés discrètes ordonnables (mode, classements) via des propriétés Lipschitz continues, résolvant le problème de complexité exponentielle en nombre de classes.
HawkesLLM modélise la propagation d'incertitude sémantique dans les systèmes de simulation textuelle multi-agents. Un processus de Hawkes multivariable capture les dépendances temporelles entre agents générateurs de texte, tandis qu'un LLM génère chaque nouvel événement à partir d'une mémoire compacte. Évaluation sur GDELT montre une meilleure alignement sémantique en fin de cascade.
Une étude arXiv montre que nombreuses méthodes récentes de sélection de features non-supervisées sont surpassées par une sélection aléatoire en performance et efficacité. Les auteurs proposent d'utiliser la sélection aléatoire comme baseline obligatoire pour évaluer les nouvelles méthodes.
Prototype-Based Sparse Steering applique des Sparse Autoencoders aux activations d'attention query des LLMs pour décomposer les représentations en features interprétables. L'optimisation par gradient pendant l'inférence aligne ces représentations avec des prototypes de comportements cibles. Validé sur Textualized Gridworld (contraintes de planification) et domaine éducatif (complexité cognitive via Bloom's Taxonomy).
Learned Relay Representations (Relay) permet aux Masked Diffusion Models de propager l'information latente entre étapes de débruitage via un canal par token entraîné en BPTT. Appliqué à Fast-dLLM v2, la méthode surpasse le fine-tuning supervisé sur tâches de code et réduit la latence d'inférence de 32%.
Étude théorique sur l'équilibre entre généralisation relationnelle et mémorisation dans les systèmes d'apprentissage. Les auteurs introduisent une tâche d'inférence transitive avec exceptions et caractérisent analytiquement le comportement de modèles de régression ridge à noyau. Validation sur des modèles de langage préentraînés montrant que la généralisation réussie dépend de la géométrie représentationnelle.
Système de recommandation fédéré en deux étapes pour mobiles : filtrage collaboratif cloud sur données non-sensibles, puis re-ranking on-device avec signaux sensibles. Validation sur MovieLens, UCI HAR et dataset propriétaire. Implémentation Kotlin Multiplatform pour Android/iOS.
Tensor Cache propose un système de cache à deux niveaux pour transformateurs : attention glissante locale (L1) + mémoire à poids rapides (L2) stockant les paires KV évincées sous forme de matrice. Un gate appris fusionne les sorties. Améliore le compromis mémoire-qualité sur modèles long-contexte.
Sur des modèles 1-3B, le CoT en arithmétique repose sur un raccourci positionnel : le modèle copie simplement le nombre en dernière position avant le délimiteur de réponse, indépendamment du raisonnement intermédiaire. Cette stratégie explique 54-92 pp de précision sur GSM8K. Remplacer ce nombre par une valeur incorrecte effondre la performance même avec des étapes correctes.
Méthode pour quantifier l'incertitude dans les modèles de langage en analysant les trajectoires de représentations internes couche par couche. Onze features géométriques extraites des mises à jour MLP surpassent la probabilité softmax maximale (MSP) de 21 points AURC, révélant où et comment les erreurs émergent en profondeur.
Étude montrant que le raisonnement explicite (CoT) n'est bénéfique que sur certaines tâches. Les auteurs proposent EDRM, un framework sans entraînement qui utilise la dynamique d'entropie en début de génération pour router adaptivement vers CoT ou inférence directe. Sur 15 benchmarks et 4 LLMs, EDRM réduit les tokens de 41–55% tout en améliorant la précision jusqu'à 4,7%.
DreamerNLplus combine DeBERTa, Random Forest, Llama 3.1 et RAG pour modéliser la santé mentale à partir de timelines réseaux sociaux (CLPsych 2026). Classement 2e en résumé, 1er en amélioration et 3e en détérioration. Code publié.
Pipeline reproductible pour construire une ressource de parsing Universal Dependencies pour le grec Katharevousa (textes parlementaires grecs post-junte). Dataset de 1.697 phrases annotées, comparaison de 6 architectures (spaCy, Stanza, XLM-R, mBERT, etc.). Meilleur modèle (XLM-R) : 0.5162 LAS vs 0.4183 pour baseline. Code et annotations publiés en open-access.
Article proposant un cadre de « cultural adaptation » pour les LLM en analyse politique. Identifie les biais anglais et les défaillances systématiques sur données multilingues. Propose une matrice d'évaluation (fidélité culturelle, calibration, sécurité démocratique) et des méthodes : datasets participatifs, transfer learning culturellement conscient, benchmarks adaptés.
MaR (Metacognition-as-Reward) est un framework RL qui améliore le raisonnement des LLM via deux dimensions : la connaissance métacognitive (identification d'infos pertinentes) et la régulation métacognitive (planification du processus). Testé sur 22 benchmarks, Qwen3.5-9B + MaR gagne jusqu'à 7.7% vs modèle de base et 11.0% vs DAPO vanilla, surpassant GPT-OSS-120B en moyenne.
Des chercheurs révèlent que les textes générés par LLM contiennent des spans « humain-like » cachés qui compliquent leur détection. Ils proposent un framework stacked model-agnostic utilisant une procédure hard-EM pour filtrer itérativement les sous-séquences humaines et améliorer les détecteurs existants, fonctionnant aussi sans entraînement.
Article présentant le problème d'ordonnancement du démantèlement d'aéronefs en fin de vie. Propose deux approches : un modèle de programmation par contraintes et un modèle de programmation linéaire mixte. Testé sur instances réelles jusqu'à 1450 tâches avec données d'un partenaire industriel.
SciAtlas est un graphe de connaissances académique à grande échelle intégrant 43M articles de 26 disciplines, 157M entités et 3B triplets. Il propose un algorithme de récupération neuro-symbolique avec rappel tri-chemin et réclassement graphique pour améliorer la recherche sémantique et réduire les coûts d'inférence des agents IA en recherche scientifique automatisée.
IDS (Inductive Deductive Synthesis) est un système multi-agent LLM qui synthétise conjointement implémentation et preuve formelle pour les systèmes distribués. Sur 7 spécifications de key-value stores, IDS atteint 7/7 en 6.8h/$106, contre 2/7 pour GPT-5.4 et Claude Opus 4.6. Résultat 200x plus rapide que l'effort expert, 17% moins cher que les agents SOTA.
EVE-Agent est un agent auto-évolutif qui génère ses propres questions, réponses et preuves vérifiables sans annotations humaines. Un vérificateur de preuves récompense les spans textuels selon leur contribution marginale à la réponse correcte. Le curriculum d'entraînement devient auditable et fiable sans oracles externes.
Article proposant une technique de compaction parallèle du contexte pour les agents LLM long-horizon. La méthode résout les problèmes de latence et d'imprévisibilité des résumés séquentiels en permettant un contrôle fin du volume de résumé. Évaluée sur HotpotQA et LoCoMo avec modèles 8B-120B (dense et MoE).
Étude de 16 modèles de langage (1.5B–72B paramètres) révélant que leur convergence représentationnelle ne s'étend pas au raisonnement. Les modèles s'alignent davantage sur les problèmes qu'ils échouent collectivement (CKA=0.897) que sur ceux résolus (CKA=0.830). Les représentations post-décision divergent fortement (CKA=0.274), et l'information partagée exerce une influence causale minimale (1.5–5.5% flip rate).