Œil cybernétique animé pour Halloween avec HalloWing M0 Express
Le blog Adafruit propose un guide pour animer l'œil du masque Terminator T-800 avec la carte HalloWing M0 Express。
#Sur appareil
Adafruit BlogAI Score88 PJRC Forum (Teensy)AI Score1212 TeensyESP32C3Programmer : flasher un ESP32-C3 via le port USB Host d'un Teensy 4.1 (bêta)
TeensyESP32C3Programmer est un sketch permettant à un Teensy 4.1 de programmer et flasher directement une carte ESP32-C3 via son port USB Host.
NVIDIA BlogsélectionAI Score6262 NVIDIA lance le DGX Spark 64GB pour l'IA locale et le clustering à deux nœuds
NVIDIA annonce une configuration 64GB de son DGX Spark, disponible ce mois-ci chez Acer.
Motif de la recommandation :La configuration 64GB et le cluster à deux nœuds précisent le budget mémoire, le prix et les cas d'usage des agents locaux.
Arduino BlogAI Score2222 Arduino UNO Q fait répondre un terminal vintage sans accès internet
Arduino UNO Q (2GB) exécute localement le LLM Llama 3.2-1B pour permettre à un terminal Texas Instruments Silent 700 (Model 745) des années 1970 de répondre aux questions sans aucune connexion réseau. Le montage Termi3, troisième version du projet de Cameron Coward (Serial Hobbyism), remplace l'accès à l'API Wolfram Alpha des deux premières versions par une inférence locale côté Linux, le STM32 communiquant avec le port RS232 du terminal via bit-banging et un transceiver MAX3232. Les réponses du modèle restent peu sophistiquées et parfois inexactes ou incohérentes, mais souvent divertissantes.
Adafruit BlogsélectionAI Score6060 ESP-SDR transforme la radio Wi-Fi de l'ESP32 en radio logicielle
Florian Euchner a publié ESP-SDR sur GitHub, un firmware qui transforme la radio Wi-Fi 2。
Motif de la recommandation :Un firmware open source transforme la radio Wi-Fi de l'ESP32 en SDR sans matériel dédié, avec les limites de calibration documentées.
Adafruit BlogAI Score2222 Assistant vocal IA DIY sur ESP32 avec yeux OLED animés
Un assistant vocal IA fonctionnant entièrement sur ESP32, développé par jayesh_nawani。
Adafruit BlogAI Score1515 Un capteur Matter basé sur le XIAO nRF54LM20A
Hannes (hannesb) a publié sur le forum Seeed Studio un capteur de température Matter fonctionnel basé sur le XIAO nRF54LM20A。
Adafruit BlogAI Score1818 Pimoroni transforme le badge Badger en Game Boy Camera moderne
Pimoroni a présenté sur X un projet qui transforme la carte badgeware Badger en version 21e siècle de la Game Boy Camera de Nintendo. Le Badger。
Arduino BlogAI Score2222 Arduino : de quoi un agent IA a-t-il vraiment besoin, et à quel coût ?
Arduino positionne ses cartes VENTUNO Q et UNO Q comme environnements persistants pour agents IA.
Raspberry Pi BlogAI Score2222 Raspberry Pi Smart Display Module disponible à 30 $
Le Raspberry Pi Smart Display Module, carte adaptateur pour Compute Module 5 développée avec Sharp Display Solutions Europe.
Raspberry Pi BlogAI Score1515 Sensea caméra sous-marine — Raspberry Pi Official Magazine #170
Un club STEM composé de trois amis de 10 à 13 ans a conçu Sensea, une caméra sous-marine DIY à base de Raspberry Pi 3 Model B+ et d'un Camera Module 3.
Arduino BlogAI Score2222 Arduino VENTUNO Q : construire un miroir intelligent avec le modèle Qwen3-VL
Arduino publie un tutoriel pour construire un Smart Mirror sur sa carte VENTUNO Q.
Raspberry Pi BlogsélectionAI Score6262 Transformer la saisie de texte en actions avec Needle, un LLM de function calling de 14 Mo
Cactus Compute présente Needle 2, un modèle de function calling de 14 Mo qui transforme des instructions en anglais en actions locales sur un Raspberry Pi 5.
Motif de la recommandation :Un exemple concret de modèle de function calling de 14 Mo exécuté en local sur Raspberry Pi 5, avec latences et consommation mémoire mesurées.
Arduino BlogAI Score2222 Arduino UNO Q 打造桌面 AI 伴侣 Nuvi :会聊天, 能控智能家居
Arduino 联合 Luca Di Lorenzo 推出基于 UNO Q 开发板的桌面 AI 伴侣 Nuvi, 高不到 30 cm, 核心体验完全在设备端运行.
Hugging Face BlogAI Score2222 Jun Kim, créateur et mainteneur d'oMLX, rejoint Hugging Face pour soutenir la communauté MLX
Jun Kim, créateur et mainteneur d'oMLX, rejoint Hugging Face pour soutenir la communauté MLX. oMLX。
Hugging Face BlogsélectionAI Score6767 Transformers prend désormais en charge les quantifications llama.cpp
Hugging Face ajoute le support de l'exécution des modèles GGUF dans transformers。
Motif de la recommandation :L'original expose la méthode d'intégration GGUF dans transformers et les écarts de débit avec llama.cpp, ce qui permet de juger si l'inférence locale peut passer sur les API existantes.
Arduino BlogAI Score3030 Arduino UNO Q 用边缘 AI 数字化模拟仪表读数
Arduino UNO Q 通过 USB 摄像头和 ONNX Runtime 运行 MobileNetV3-Small 模型, 在边缘端读取模拟仪表数值, 无需对设备做任何改造或物理接触. 作者 Michael Bryan Ross 用真实压力传感器驱动的模拟仪表采集图像.
Arduino BlogAI Score1818 Arduino UNO Q : construire son propre sonnette intelligente et protéger sa vie privée en une heure, avec Massimo Banzi
Massimo Banzi et Andrea Richetta montreront comment construire une sonnette intelligente basée sur un modèle de vision par ordinateur exécuté localement sur la carte Arduino UNO Q.
Hugging Face BlogsélectionAI Score6262 Liquid AI publie les modèles de draft DSpark pour LFM2.5, jusqu'à 3,2x d'inférence plus rapide
Liquid AI publie les points de contrôle DSpark draft pour trois modèles de la famille LFM2.5 。
Motif de la recommandation :Liquid AI publie les points de contrôle DSpark pour trois modèles LFM2.5, avec des chiffres de gain de débit sur H100 et MacBook et un support llama.cpp et SGLang dès le premier jour.
Google DeepMindsélectionAI Score7878 Google DeepMind lance SL2T, un modèle de traduction de la langue des signes vers le texte
Google DeepMind présente SL2T, un modèle de traduction de la langue des signes vers le texte (SL2T) massivement multilingue。
Motif de la recommandation :Le modèle SL2T de Google DeepMind est déployé dans Gboard et Live Transcribe sur Pixel 11, avec des détails sur l'entraînement et la protection de la vie privée.
OpenAI NewssélectionAI Score6262 OpenAI lance Health in ChatGPT pour connecter dossiers médicaux et Apple Health
Health in ChatGPT permet désormais aux utilisateurs éligibles aux États-Unis de connecter en toute sécurité leurs dossiers médicaux et Apple Health afin d'obtenir des informations plus personnalisées et de mieux comprendre leur santé.
Motif de la recommandation :L'original expose l'ouverture de Health in ChatGPT à la connexion des dossiers médicaux et d'Apple Health, ce qui permet de juger de l'évolution des usages santé.
Google ResearchsélectionAI Score6262 Google Research accélère Gemini Nano sur Pixel grâce à la prédiction multi-token gelée
Google Research présente une architecture qui greffe la prédiction multi-token (MTP) sur des modèles Gemini Nano v3 gelés。
Motif de la recommandation :L'article détaille comment greffer la prédiction multi-token sur un Gemini Nano v3 gelé, avec une architecture zéro copie et des gains mesurés sur Pixel.
Google DeepMindsélectionAI Score7878 Google DeepMind publie DiffusionGemma, un modèle de diffusion de texte 4x plus rapide
Google DeepMind publie DiffusionGemma, un modèle expérimental open source sous licence Apache 2.0 qui génère le texte par diffusion plutôt que token par token。
Motif de la recommandation :Un modèle expérimental open source qui échange la qualité contre la vitesse d'inférence locale, avec des compromis clairement exposés.
Google DeepMindsélectionAI Score8080 Google DeepMind lance Gemma 4 12B, un modèle multimodal unifié sans encodeur
Google DeepMind publie Gemma 4 12B, un modèle multimodal conçu pour apporter l'intelligence agentique directement sur les ordinateurs portables。
Motif de la recommandation :L'architecture sans encodeur et l'exécution locale sur 16 Go de VRAM permettent de juger de l'impact sur les déploiements embarqués.
Google ResearchsélectionAI Score7878 Google Research propose PHRM, un système de surveillance passive de la santé cardiaque via la caméra du smartphone
Google Research présente PHRM, un système de recherche qui utilise la caméra frontale du smartphone pour capturer des vidéos du visage après le déverrouillage et estime la fréquence cardiaque par photopléthysmographie à distance et apprentissage profond, avec une MAPE inférieure à 10 % par rapport à l'électrocardiogramme. Le système agrège les mesures de la journée pour estimer la fréquence cardiaque au repos quotidienne, avec une MAE inférieure à 5 bpm par rapport aux objets portables. L'étude s'appuie sur plus de 350 000 clips vidéo de près de 700 participants, en veillant à la représentation des différents tons de peau, et publie le plus grand ensemble de données vidéo de smartphone disponible pour la recherche ainsi qu'un modèle pré-entraîné PHRM-mini.
Motif de la recommandation :Le système PHRM utilise la caméra frontale du téléphone pour surveiller en arrière-plan la fréquence cardiaque et la fréquence cardiaque au repos, avec une précision proche de celle des objets portables, et publie le plus grand ensemble de données diversifié à ce jour.
OpenAI NewsAI Score5050 OpenAI et Dell s'associent pour amener Codex dans les environnements d'entreprise hybrides et on-premise
OpenAI et Dell s'associent pour amener Codex dans les environnements hybrides et on-premise。
Google DeepMindsélectionAI Score8888 Google DeepMind publie Gemma 4, sa famille de modèles ouverts la plus capable
Google DeepMind annonce Gemma 4, sa famille de modèles ouverts la plus intelligente à ce jour。
Motif de la recommandation :L'original détaille les quatre tailles de Gemma 4, la licence Apache 2.0 et les performances comparées sur Arena, ce qui permet de juger de son intérêt pour le déploiement local et l'edge.
Hugging Face BlogAI Score3030 NXP présente les bonnes pratiques pour enregistrer des datasets robotiques, fine-tuner des VLA (ACT, SmolVLA) et optimiser l'inférence sur i.MX 95
NXP détaille ses bonnes pratiques pour enregistrer des datasets robotiques。
Google ResearchAI Score2222 Gemini 1.5 Flash 8B : l'extraction d'intention par décomposition égale Gemini 1.5 Pro
Google Research montre qu'une approche décomposée — résumer chaque écran puis extraire l'intention de la séquence — permet à de petits MLLM d'égaler de grands modèles pour comprendre l'intention utilisateur sur mobile et web. Testée sur les modèles Gemini et Qwen2, elle surpasse le chain of thought prompting (CoT) et le fine-tuning end-to-end (E2E), et Gemini 1.5 Flash 8B atteint des résultats comparables à Gemini 1.5 Pro à une fraction du coût et de la latence. L'évaluation repose sur l'approche Bi-Fact et des « atomic facts » pour mesurer précision, rappel et F1, ouvrant la voie à une compréhension d'intention embarquée sur appareil.
Google ResearchAI Score3636 Google Research : estimer les métriques de marche avancées avec les smartwatches
Google Research a développé un modèle deep learning multi-têtes basé sur une architecture TCN qui estime directement l'ensemble des métriques spatio-temporelles de marche à partir d'une Pixel Watch portée au poignet, avec une fréquence d'échantillonnage de 50 Hz. Validé sur 246 participants et environ 70 000 segments de marche, le modèle atteint une validité élevée (Pearson r > 0,80) et une excellente fiabilité (ICC > 0,80) pour la vitesse de marche, la longueur de pas, le temps de balancement et le temps d'appui, avec des performances comparables aux estimations par smartphone.
Google ResearchsélectionAI Score6262 Google Research présente un système d'analyse privée de l'usage des LLM
Google Research présente provably private insights (PPI), un système qui combine LLM。
Motif de la recommandation :Présente un système combinant LLM, confidentialité différentielle et TEE pour analyser l'usage des outils GenAI sans exposer les données individuelles, avec code open source.
Google ResearchsélectionAI Score6060 Google déploie un aperçu public de son coach santé personnel propulsé par Gemini
Google Research annonce le déploiement d'un aperçu public optionnel du coach santé personnel pour les utilisateurs Fitbit Premium Android aux États-Unis。
Motif de la recommandation :L'article détaille l'architecture multi-agents et le cadre d'évaluation SHARP derrière le coach santé Gemini, utile pour comprendre comment un assistant grand public est construit et validé.
Mistral AIsélectionAI Score7878 Mistral AI publie Mistral Small 3.1 sous licence Apache 2.0
Mistral AI annonce Mistral Small 3.1, présenté comme surpassant Gemma 3 et GPT-4o Mini avec une vitesse d'inférence de 150 tokens par seconde。
Motif de la recommandation :Mistral Small 3.1 précise les performances, la fenêtre de contexte et les points de disponibilité, ce qui permet de juger de son intérêt pour des déploiements légers.
Mistral AIsélectionAI Score7272 Mistral AI lance les Ministraux : Ministral 3B et Ministral 8B pour l'edge
Mistral AI annonce les Ministraux, deux modèles pour l'informatique embarquée et les cas d'usage en périphérie 。
Motif de la recommandation :Mistral publie deux modèles edge sub-10B avec contexte 128k et tarifs API, ce qui éclaire les choix pour l'inférence locale et les workflows agentiques.