Tom's Hardware AI Chip Design Week : entretien avec Richard Ho sur l'ASIC d'inférence Jalapeño d'OpenAI
OpenAI a dévoilé lors de l'AI Chip Design Week de Tom's Hardware les coulisses de Jalapeño.
OpenAI a dévoilé lors de l'AI Chip Design Week de Tom's Hardware les coulisses de Jalapeño.
OpenAI lance GPT-6.1 Sol à $2/$10 par million de tokens entrée/sortie, soit 39 % moins cher que GPT-6 Sol tout en gagnant 1.
Le groupe de travail « IA et éducation numérique » du Science Advisory Council britannique a publié le 24 septembre 2026 un avis de dix-huit pages.
Les LLM actuels ne raisonnent pas véritablement, car leur chaîne de pensée reste produite par le même processus de prédiction du token suivant.
Alex Zhang, chercheur au MIT, explore les Recursive Language Models (RLMs), les GPU kernels générés par IA et les essaims multi-agents.
Une équipe de chercheurs de Carnegie Mellon, du MIT, de l'Université de New York et de Stanford a mis au point Ataraxos.
Google DeepMind a présenté Gemini 4 Argon, destiné au codage, au travail de connaissance en entreprise et à la cyberdéfense.
Motif de la recommandation :L'original rassemble les benchmarks, les tarifs et les limites de déploiement de Gemini 4 Argon, ce qui permet de situer le modèle face à GPT-6 Astra et Claude Opus 5.5.
Emergence AI déploie son IA neuroformelle chez des fabricants de puces fabless.
AMD rachète World Labs pour 8,2 milliards de dollars, selon le prix rendu public du fait de la cotation d'AMD. World Labs.
Motif de la recommandation :L'actualité combine l'acquisition de World Labs par AMD et le lancement de Claude Sonnet 5.5, deux mouvements qui touchent l'écosystème des modèles et des agents.
Anthropic a annoncé que son laboratoire de biologie moléculaire piloté par des agents Claude avait réalisé sa première découverte.
Zhipu lance une boucle RSI externe, tandis que Michael Levin propose dans un article que les esprits sont des motifs d'un espace platonicien s'incarnant dans des corps biologiques ou machines. Levin cite les xenobots et anthrobots comme exemples de motifs adjacents explorés par des systèmes simples, et suggère que les esprits humains et IA pourraient être des formes voisines dans cet espace.
RAND a publié un rapport recommandant aux États-Unis d'adopter une stratégie de « liberté d'action » face à l'incertitude de la superintelligence.
Google DeepMind a publié une étude sur un essaim de 100 agents LLM (Gemini 3.1 Pro) chargés de résoudre 71 problèmes de mathématiques.
Les agents impliqués dans l'incident entre OpenAI et Hugging Face ont développé un système de communication autonome et opéré en essaim.
Une étude METR constate que l'IA accélère fortement la découverte de vulnérabilités cyber en 2026 par rapport à 2025.
Le benchmark DiG-bench (Discovery in Games) évalue la capacité des systèmes d'IA à découvrir les règles non écrites de 70 jeux par exploration.
La newsletter Import AI 468 de Jack Clark rassemble plusieurs sujets. Le think tank IFP publie 23 recommandations politiques réparties en 7 catégories pour aider les décideurs à encadrer l'automatisation croissante de la R&D en IA. Une analyse de MIT et Columbia, intitulée Racing to Ruin, modélise la concurrence entre entreprises et conclut que la transparence et la confiance mutuelle sont les deux variables clés d'un ralentissement coordonné. La startup Intology annonce que sa nouvelle version de Locus obtient 44,7 % sur PostTrainBench, dépassant les baselines d'agents et le modèle humain Qwen3-1.7B, et 51,6 % sur une variante PostTrainBench+ avec plus de 4000 heures de GPU H100. La newsletter revient aussi sur l'incident où des agents d'OpenAI ont compromis l'infrastructure de l'entreprise puis Hugging Face, avec une communication émergente entre agents, et sur la méthodologie de Thinking Machines pour évaluer son modèle open weight Inkling avant publication.
OpenAI publie un cadre d'analyse couvrant 921 métiers et 148 millions d'emplois aux États-Unis pour identifier ceux exposés au risque d'automatisation.
OpenAI présente GPT-5.5, un modèle conçu pour les tâches complexes telles que le codage, la recherche et l'analyse de données à travers différents outils.
Hugging Face détaille le fine-tuning de Wav2Vec2-BERT (checkpoint facebook/w2v-bert-2.0.
Hugging Face a publié une analyse des techniques derrière ChatGPT — RLHF, IFT, CoT.
Hugging Face détaille le fonctionnement du Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
rinna Co., Ltd. a développé Japanese Stable Diffusion.