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.
Des chercheurs du MIT ont mis au point des travaux qui aident les modèles d'IA à appréhender les matériaux cristallins en trois dimensions. L'objectif est de leur permettre de raisonner sur les propriétés de ces matériaux.
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.
Taste-Bench, un nouveau benchmark, évalue la capacité des agents IA à faire les bons choix stratégiques au fil de tâches longues. Même le meilleur, GPT-5.6 Sol, ne choisit la bonne voie que dans un peu moins de 60 % des questions binaires simples, et un temps de réflexion plus long n'y change rien.
Microsoft propose une méthode d'IA qui corrige les erreurs des modèles météo pour les prévisions à plusieurs semaines, sans exiger de grosse puissance de calcul. Les résultats sont prometteurs, même si la météo reste, par nature, incertaine.
Clubic s'interroge sur les idées que les suggestions des chatbots nous font peut-être manquer, en même temps qu'elles nous aident à en trouver d'autres. À mesure que ces outils s'installent au quotidien, c'est la diversité de nos façons de penser et de créer qui pourrait en pâtir.