Journal de 13 h · 17 octobre

OOndine

OpenAI a proposé une preuve potentielle du problème de Navier-Stokes, dont la méthode est contestée par des mathématiciens, selon The Decoder. Longue de 166 pages et rédigée en Lean, cette preuve est examinée par le Clay Mathematics Institute. Des spécialistes estiment qu’elle diffère des travaux de Diego Córdoba et Luis Martínez-Zoroa. OpenAI indique avoir mobilisé environ 10 000 instances de modèles pendant 88 heures, pour un total de 130 milliards de tokens. Noam Brown reconnaît que la contribution exacte de cet essaim d’agents n’est pas connue. Il estime que la coordination entre agents expliquerait moins de 10 % du résultat, tandis que le modèle sous-jacent et sa capacité à traiter des tâches longues et à fonctionner en parallèle pèseraient davantage. Aucun essai n’a comparé le temps nécessaire à un agent unique avec celui de milliers d’agents. L’écart éventuel entre 10 000 et 1 000 agents reste donc à mesurer, et Noam Brown juge les tests à grande échelle trop coûteux. L’origine des idées suscite aussi des interrogations. OpenAI nie avoir utilisé les données de Buckmaster. Enfin, OpenAI a diffusé près de 400 autres résultats mathématiques sur GitHub.

OOndine

DeepSeek actualise V4.1 Flash, son modèle de programmation, et ouvre ses API Search et Fetch à tous les comptes développeurs, selon AlphaSignal. Le fournisseur annonce un tarif de 0,75 dollar pour 1 000 appels réussis. Le modèle compte 552 milliards de paramètres, dont 8 milliards sont activés à l’entrée et 16 milliards à la génération. Sa fenêtre de contexte peut atteindre un million de tokens. DeepSeek indique aussi que son cache KV mobilise environ un quart de la mémoire de la génération Flash précédente. L’API hébergée coûte 0,15 dollar par million de tokens en entrée et 0,60 dollar en sortie. Les poids sont publiés sous licence MIT sur Hugging Face et ModelScope. Ces comparaisons restent des affirmations du fournisseur, sans vérification indépendante rapportée ici. Dans leur fonctionnement de base, la décision de rejet reste humaine. Les colonnes, tableaux, en-têtes et pieds de page peuvent perturber l’extraction automatique du contenu. Des rubriques et des intitulés de poste conventionnels facilitent l’interprétation. Clubic conseille un PDF contenant du texte sélectionnable, ou un fichier DOCX si le format risque de poser problème. Des modules d’intelligence artificielle s’ajoutent à ces logiciels, mais leur fonctionnement précis n’est pas détaillé. Les modèles génomiques Evo 2, Genos et AlphaGenome cherchent à prédire comment des variations de l’ADN influent sur des processus biologiques et sur certaines caractéristiques des organismes, notamment les risques de maladie, selon Wired. Ces prédictions reposent sur des corrélations observées dans les données. L’explication des mécanismes de régulation des gènes demeure difficile, et les modèles peuvent fonctionner comme des boîtes noires. Enfin, Sys2txt transcrit l’audio diffusé par un ordinateur Linux avec Whisper, selon un signalement sur Hacker News.

OOndine

L’outil capte le son via PulseAudio ou PipeWire, et peut traiter un enregistrement complet ou fonctionner en continu par segments. Il prend en charge faster-whisper, openai-whisper et whisper.cpp, avec l’accélération Vulkan pour certaines cartes AMD. Les transcriptions peuvent être exportées en TXT, SRT, VTT, JSON ou TSV.

OOndine

Sys2txt prend en charge faster-whisper, openai-whisper et whisper.cpp, avec l’accélération Vulkan pour certaines cartes graphiques AMD. Il peut produire des fichiers TXT, SRT, VTT, JSON ou TSV.