TokenGate est un module d'élagage de jetons appris, qui s'intègre directement aux modèles de langage existants. Ses auteurs annoncent un premier jeton obtenu 1,4 à 11,3 fois plus vite sur les longs contextes et un pic de mémoire réduit de 1,5 à 3,4 fois, sans perte de précision.
Flora, le moteur de données ouvert de Nvidia, annote une heure de vidéo robotique pour 72 cents, contre 88 dollars avec GPT-6 Astra, pour une qualité légèrement supérieure. Fondé sur trois modèles Qwen3.5 affinés, il repère bien mieux les erreurs dans les gestes des robots mais manque parfois de précision descriptive ; Nvidia y voit une pièce de sa stratégie pour maîtriser toute la chaîne de valeur robotique.
Un nouveau banc d'essai de P-Zero Research évalue la capacité des modèles d'IA à concevoir et juger seuls des expériences. Les résultats progressent si vite que Jack Clark estime désormais qu'une IA capable de s'améliorer elle-même pourrait voir le jour d'ici 2027.
Une étude sur Z-Library publiée dans une revue à comité de lecture par deux bibliothécaires d'universités nigérianes cite un article de TorrentFreak que le site n'a jamais écrit. Au moins dix de ses 44 références sont introuvables, et les auteurs reconnaissent s'être servis de deux outils d'IA.
Carbon-X, de Hugging Face, est un modèle de langage ouvert de 14,8 milliards de paramètres consacré à l'ADN et fondé sur Qwen3-14B. Il lit des séquences brutes dans une conversation et répond en anglais, atteint 66,7 % en moyenne sur cinq bancs d'essai et est publié sous licence Apache 2.0.
Pour les auteurs d'OpenMobile-2, un agent pour smartphone progresse moins en traitant davantage de données qu'en s'entraînant sur une grande variété d'applications. Ils ont créé un environnement ouvert de plus de 110 applis, dont 35 répliques d'applis populaires, et leur modèle obtiendrait le meilleur score des agents ouverts sur de vrais appareils Android.