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EUDAIMONIA est un benchmark d'évaluation des dynamiques sociales nuisibles dans les LLM. Il contient 969 inputs utilisateur et 3,147 vérifications de violations de design, testant 22 modèles récents. Claude-Opus-4.7 et GPT-5.5 violent respectivement 30,7% et 27,2% des critères, révélant des problèmes persistants d'alignement social non résolus par le reasoning étendu.
Étude de la stabilité sémantique de 16 LLMs (génériques et médicaux) face à des reformulations de prompts cliniquement équivalentes. Propose un cadre de vérification basé sur l'inférence en langage naturel et trois métriques (MVS, ΔC, WCI). Résultat : la spécialisation domaine n'améliore pas systématiquement la robustesse aux variations sémantiques.
Méthode pour aligner texte et gestes co-verbaux via des « ancres de mouvement sémantique » : discrétisation de gestes 3D en primitives, verbalisation structurée et supervision contrastive. Amélioration de 8,2% en R@1 sur BEAT2 ; les gestes récupérés sont sémantiquement pertinents plutôt que génériques.
TRINE est un accélérateur FPGA et compilateur pour l'inférence multimodale (ViT, CNN, GNN, transformers) sans reconfiguration. Il unifie les couches en opérations matricielles, bascule entre architectures systoliques et SIMD, et applique l'élagage de tokens en flux. Sur Alveo U50 et ZCU104, il réduit la latence de 22,57x vs RTX 4090 et consomme 20-21 W.
Étude théorique sur l'expressivité des transformers avec padding. Les auteurs prouvent que les transformers avec padding polynomial et précision constante équivalent à AC⁰ uniforme, tandis que ceux avec précision croissante atteignent TC⁰. La profondeur et la précision numérique sont les facteurs clés ; la largeur n'augmente pas l'expressivité au-delà du logarithmique.
GC-MoE est un framework mixture-of-experts graph-conditionné pour la prévision de trafic spatio-temporelle. Il assigne à chaque nœud une combinaison personnalisée d'experts GNN gelés basée sur la topologie du graphe et les données récentes. Entraîné sur PEMS04, PEMS07, METR-LA et PEMS-BAY, le modèle améliore MAE avec seulement ~17K paramètres entraînables sur 1.5M poids gelés.
Article théorique sur l'apprentissage transductif en ligne multiclasse avec espace de labels potentiellement non borné. Caractérisation de la learnability : deux taux optimaux possibles (borné ou logarithmique). Introduction de la structure LCLL tree et extension aux cas agnostique et stochastique.
Première attaque d'extraction de modèle pour les réseaux de neurones graphiques exploitant les interfaces d'explainabilité. La méthode utilise les masques d'explication binaires et l'estimation de sensibilité Monte Carlo pour contourner les contraintes black-box strictes. Code disponible.
Nouvelle méthode pour identifier si un dataset a servi à l'entraînement d'un modèle via ses corrélations sémantiques internes (SCDs). Approche white-box qui surpasse les baselines black-box (RMIA, LiRA) avec gains jusqu'à 60% en ROC-AUC sur classification NLI, émotions et textes médicaux.
Un utilisateur propose d'utiliser HTML comme langage de sortie principal pour les agents LLM, permettant de générer du contenu interactif et animé directement dans le chat via des iframes. L'approche est testée avec Qwen 3.6-27B sur dual 3090.
npm-scan est un outil de sécurité de la chaîne d'approvisionnement pour l'écosystème npm. Il détecte les vulnérabilités et les dépendances malveillantes dans les packages JavaScript.
Un chercheur a construit Mamba-Titan-1.4B-Reasoning (2.54B params MoE) sur RTX 3060 en gelant un backbone Mamba-1 1.4B et en ajoutant 8 experts entraînables. Entraîné sur traces CoT DeepSeek, le modèle a développé un mécanisme de « vault door » : le token </think> s'isole à la plus petite norme (1.991 vs 4.742 moyenne) pour contrôler la terminaison du raisonnement latent.
Développeur crée un serveur MCP pour explorer l'ensemble de Mandelbrot via LLM. Outils : rendu d'images, présets de régions intéressantes, inspection des paramètres, palettes de couleurs, générateur de galerie HTML. Testé avec Qwen 3.6-35B. Repo GitHub : openmandel.
Un rapport expose les coûts en droits humains des systèmes d'IA générative, notamment l'exploitation de travailleurs pour l'annotation de données, les violations de propriété intellectuelle et les impacts environnementaux. L'étude documente les pratiques contraires à l'éthique dans la chaîne de production des modèles.
MiniMax M3 annoncé avec 1M tokens de contexte, capacités de coding et agentic avancées, support multimodal. Positionnement sur la frontière des modèles open-source haute performance.
Minimax M3 commence à être déployé sur l'API. Le modèle a été repéré il y a environ 15 minutes sur une capture d'écran.
Un utilisateur de r/LocalLLaMA recommande d'investir dans des GPUs plutôt que d'utiliser des hacks pour contourner le manque de VRAM. Il rapporte faire tourner Qwen 3.6-27B en Q8 avec cache K/V f16 sur 2×RTX 3090 d'occasion, atteignant 128k tokens de contexte (1399 pp, 104 tg).
Vercel Blob supporte désormais l'authentification OIDC par défaut pour les nouveaux projets. Les tokens OIDC émis par Vercel sont de courte durée et rotatifs, éliminant le besoin de tokens longs durée. Les fonctions Vercel et la CLI reçoivent automatiquement le token.