Des pélicans plutôt décents des nouveaux modèles GLM-4.5 et GLM-4.5 Air. Les deux modèles sont sous licence MIT, publiés par @Zai_org ce matin.

Je vois beaucoup de publications blâmant cette fuite de données scandaleuse de l'application Tea sur le codage vibe. Je ne pense pas que le codage vibe ait été impliqué du tout : la déclaration de Tea indique que la fuite concernait "un système de stockage de données hérité" de février 2024 - le codage vibe n'était pas vraiment en cours à l'époque.

Est-ce que quelqu'un réussit à exécuter une boucle de codage agentique de style Claude Code contre un modèle local ? Cela semble être le défi ultime pour l'appel d'outils locaux en ce moment, car cela nécessite potentiellement des dizaines d'appels dans une boucle et de bonnes performances sur un contexte plus long.

Anthropic vient de multiplier par 10 la limite de taux pour le niveau 2 et au-dessus. Le niveau 2 est celui que vous obtenez lorsque vous avez acheté au moins 40 $ de crédits - la limite de taux précédente pour Sonnet 4 était de 40 000 tokens par minute, la nouvelle limite est de 450 000 tokens par minute ! (Le nombre de requêtes par minute pour le niveau 2 est resté à 1 000)

GitHub a lancé Spark hier, leur plateforme de création d'applications à partir de prompts extrêmement bien conçue pour créer et itérer sur des applications React avec authentification utilisateur et stockage persistant. J'aime beaucoup ! Je l'ai rétro-ingénierie avec Spark lui-même, les détails sont fascinants.

Quel est le meilleur modèle local que vous avez réussi à exécuter sur macOS pour l'utilisation d'outils, et comment l'avez-vous exécuté ? Je n'ai pas eu de bons résultats avec ceux que j'ai essayés sur Ollama - même pour des choses très basiques (appels uniques), ils semblent souvent oublier de les appeler ou d'y répondre en fonction du résultat.

J'ai rédigé quelques notes sur le nouveau projet OSS Rebuild de Google Security, qui augmente la sécurité de la chaîne d'approvisionnement pour les packages populaires sur PyPI, NPM et Crates en offrant des attestations de construction indépendantes.

La chose la plus notable à propos de ce résultat est que ce modèle de raisonnement expérimental sans nom a atteint ce score sans aucune utilisation d'outils - on dirait que c'est juste un autre LLM classique de prédiction du prochain jeton avec une couche de renforcement d'apprentissage ajoutée par-dessus.

75 cents par seconde pour la génération de vidéo Veo 3 via la nouvelle API (ou 50 cents par seconde sans audio) - cela fait 45 $/minute (ou 30 $/minute en silence) et 2 700 $ (ou 1 800 $) par heure

Ces nouveaux modèles Voxtral ont l'air vraiment utiles ! Je les ai fait fonctionner dans mon plugin llm-mistral, qui peut maintenant accepter des URL vers des fichiers audio en tant que pièces jointes à passer à voxtral-small et voxtral-mini.