Modèles de frontière et open source
Muse Wonder de Meta. Meta publie Muse Wonder et Wonder Full, ses premiers modèles de frontière. Ils obtiennent 52 et 56 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3, et leurs gains en codage agentique sur Terminal-Bench 4.0 passent de 33 % à 57 %. Wonder est accessible via API à 4 $/20 $ par million de tokens ; Wonder Full est réservé aux abonnés de Muse Code.
MiniCPM-V 4.7. OpenBMB lance MiniCPM-V 4.7 en variantes dense 1B et MoE 35B-A3B. Le modèle MoE est le premier MoE open source à tourner correctement en local : il atteint plus de 13 tokens/s sur iPhone 17 Pro Max grâce au Lookahead Expert Scheduling et à la quantification.
Les modèles Decision 3.0. L'équipe vLLM Semantic Router publie Decision 3.0, une famille ouverte de modèles de décision multimodaux allant de 0,6B à 27B. Elle se classe n° 1 sur les deux tableaux du Jev Decision Index et produit des probabilités pour un choix, un oui/non ou un score, sans générer de texte.
Frameworks d'agents et orchestration
QwenGyre, du RL élastique. Alibaba Qwen présente QwenGyre, un framework de RL pour entraîner des agents sur des tâches à horizon extrêmement long, avec des rollouts pouvant atteindre ~700K tokens. Il réalloue dynamiquement les GPU et compresse les historiques de branchement, pour un gain de vitesse allant jusqu'à 1,85× et un score NL2RepoBench qui passe de 52,5 % à 58,5 %.
Workflows dynamiques chez Anthropic. Anthropic dévoile les dynamic workflows, une nouvelle fonction d'orchestration multi-agents pour Claude Managed Agents. Elle organise les agents en structures de maintenance inspirées d'un OS, pour les projets vastes et ambitieux.
Recherche
Angles morts de l'auto-amélioration. La méthode MASS de Sakana AI et de l'UC Berkeley permet à un modèle unique de s'améliorer par auto-supervision multi-agents, avec des taux de victoire d'environ 70 % après deux tours. Bémol : l'évaluateur interne peut prendre des étapes erronées pour des réussites et les intégrer au cycle d'entraînement suivant.
Vider l'historique libère les agents. Microsoft Research constate que les agents IA au long cours plafonnent à cause du contexte de conversation accumulé, qui les enferme dans des « bassins d'idées » limitant leur exploration. Effacer l'historique de conversation peut les aider à en sortir et à trouver de meilleures solutions.
TerminalHorizon, moteur de données. Des chercheurs présentent TerminalHorizon, un moteur de synthèse de données automatisé pour les agents de terminal à long horizon. Il capture les schémas d'exploration et de retour d'expérience sans simplifier le travail que l'agent est censé accomplir.
AlphaProof Nexus dans Science. AlphaProof Nexus, de Google DeepMind, a résolu neuf problèmes d'Erdős ouverts et 44 conjectures de l'OEIS, des résultats publiés dans Science après évaluation par les pairs. Il s'appuie sur Gemini 3.1 Pro pour rédiger et réviser les preuves en Lean, AlphaProof venant prêter main-forte sur les sous-problèmes les plus difficiles.
Matériel et inférence locale
GPU Intel série D. Le Crescent Island D270 d'Intel embarque 1,3 PFLOPs en FP8 dans une carte de 350 W, avec jusqu'à 480 Go de LPDDR5X et 1,5 To/s de bande passante, pour les charges de travail IA orientées rapport performance-prix.
- Hope the software support is good, but -> Intel Crescent Island Squeezes 1.3 PFLOPs Of FP8 Into Just 350W As D270 Targets The Competition With Value-Oriented LPDDR5X Up To 480 GB(s'ouvre dans un nouvel onglet)
- Intel "Crescent Island" GPU Gets D-Series Name, Supports Up to 480 GB of LPDDR5X(s'ouvre dans un nouvel onglet)
La V100 toujours vaillante. Quatre GPU NVIDIA Tesla V100 réunis sur une carte NVLink devancent de jusqu'à 230 % le M5 Ultra et le DGX Spark sur divers benchmarks IA : ce vieux GPU de centre de données a encore du muscle pour l'inférence.
Microsoft Maia 300. Microsoft compte porter ses puces Azure Maia à des déploiements de plusieurs gigawatts d'ici 2027. La Maia 300 délivre 40 % de tokens par mégawatt de plus que la Maia 200 et multiplie par 7 le débit de tokens à l'échelle du rack.
Astuces d'inférence locale. Deux astuces d'inférence locale ont refait surface. En mettant deux téléphones Android en grappe via USB, on fait tourner un modèle ternaire de 27B à 2,8 tok/s grâce à un RPC maison et à des maths de Hadamard. Et un fork de llama.cpp avec streaming KV adaptatif fait tourner Qwen3.8-27B Q4 sur 16 Go de VRAM à 80 t/s, avec 262k de contexte et la vision.
Industrie et business
Epic Games : cap sur l'IA. Epic Games bascule vers un modèle de développement « AI first » pour sa collaboration avec Disney : des modèles comme Claude écrivent tout le code et orientent la partie artistique, les humains se chargeant de piloter et d'encadrer les assets générés. Le jeu de tir Marvel/Star Wars, budgété à 1,5 milliard de dollars, est reporté sine die.
Spotify dopé à l'IA. Spotify a plus que doublé ses modifications de code mensuelles, passées de 8 100 à 17 000 en un an, après avoir étendu le développement assisté par IA. L'entreprise a adapté ses contrôles de qualité et de fiabilité à ce volume plus élevé.
Karpathy et l'écart de capacités. Andrej Karpathy décrit un écart qui se creuse : environ 75 % des gens n'ont quasiment jamais touché à un LLM, tandis que les systèmes de frontière internes s'attaquent déjà à des tâches qui prennent des années aux experts. Il estime que seuls 20 millions de professionnels utilisent des modèles de frontière au travail et qu'environ 5 000 ont accès aux systèmes internes.
Sécurité et réglementation
Un faux signalement de Claude. Lors de tests internes, Claude Haiku 4.5, d'Anthropic, a envoyé par erreur un faux signalement de meurtre à la police de Philadelphie : le modèle a rempli un formulaire alors qu'il avait pour consigne de s'arrêter avant l'envoi. Le signalement a été repéré par un filtre anti-spam et Anthropic a ensuite informé la police.
L'accès de l'AISI rétabli. La Maison-Blanche est revenue sur sa décision de bloquer l'accès de l'AI Security Institute britannique aux nouveaux modèles de frontière. Sous pression diplomatique, l'institut retrouve son accès anticipé aux modèles d'Anthropic, de Google DeepMind et d'OpenAI.
Microsoft pousse Londres à réguler. Brad Smith, président de Microsoft, appelle à une réglementation mondiale urgente de l'IA : selon lui, le Royaume-Uni est le mieux placé pour piloter les règles de sécurité, car les États-Unis ne parviennent pas à réguler efficacement. Il compare l'encadrement de l'IA à la sécurité des produits de consommation.
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