Simon Willison a mis à jour llm-echo, un plugin de débogage pour son outil LLM qui fournit un faux modèle se contentant de répéter les prompts reçus. La version 0.5 fait désormais entrer les appels d'outils, les prompts système et les tokens de raisonnement dans le décompte simulé, utile pour tester des modifications avant une nouvelle version de LLM.
La nouvelle version d'OpenClaw permet à sa commande de mise à jour d'aller au bout et de se rétablir seule, quels que soient l'appareil, le système de fichiers ou la plateforme, au lieu de laisser une installation cassée. Les échanges interrompus, le travail des sous-agents et les tâches différées reprennent désormais après un redémarrage du Gateway.
NVIDIA a ouvert l'intégralité de sa plateforme d'orchestration de GPU Run:ai sous licence Apache 2.0. Le code comprend l'ordonnanceur KAI Scheduler, le partitionnement de GPU avec CUDA 13.4, la gestion des quotas et un environnement de développement local basé sur Kind.
Google Research a publié sous licence Apache 2.0 Harness2, un framework qui réécrit le harnais d'un agent au moment de l'exécution. Une seule passe d'amélioration a fait gagner 11,5 points à GLM-5 sur WorkBuddy-Bench, sans modifier les poids du modèle.
Un tutoriel de MarkTechPost présente Structured Data Models, la nouvelle bibliothèque de NVIDIA qui réunit plusieurs modèles de fondation pour tableaux derrière une même interface PyTorch. Elle intègre TabICLv2 et KumoTabular pour les tables isolées, et KumoRelational pour des bases relationnelles entières, le tout fonctionnant par apprentissage en contexte, sans entraînement.
Kyutai, avec l'Inria et l'École des Ponts, dévoile REKI, un modèle vision-langage-action de 2,4 milliards de paramètres destiné à la manipulation robotique, préentraîné uniquement sur des données publiques et doté d'une mémoire peu coûteuse de son passé proche. Sur trois bancs d'essai hors distribution, seuls des modèles environ deux fois plus grands font mieux, et ses poids sont en libre accès.