Modular: ModCon 2026: Open source, open cloud, open silicon
▻https://www.modular.com/blog/modcon-announcements
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#dev #mojo #mojolang #python #opensource
#python
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Scarf, une grosse boite, arrête d’utiliser un certain langage de programmation, non pas parce que l’IA le produit mal, bien au contraire, leur process de production implique l’IA en son coeur, mais parce que des effets secondaires indésirables sont venus avec, par exemple la sur-utilisation du typage fort (voulu) qui engendre un temps de compilation gigantesque.
Résultat, il sortent de #Haskell (langage fonctionnel, quasi de preuve formelle) pour aller vers #Python.▻https://avi.press/posts/2026-07-10-after-7-years-in-production-scarf-has-reluctantly-moved-away-from-
Pour une version vulgarisée en lecture rapide, une vidéo :
▻https://www.youtube.com/watch?v=zZ5-KVDIaPg
#ai #ia -
Les #LLM dégradent profondément vos documents
On avait déjà attiré l’attention sur les grandes #limites de l’IA pour produire des #synthèses (▻https://danslesalgorithmes.net/stream/manipuler-la-synthese-de-document), au risque de valoriser certaines informations sur d’autres. Microsoft Research vient de publier un article et un benchmark : ils ont proposé 52 documents à 19 modèles concurrents dont les modèles de pointe. Chaque modèle reçoit un document et une série d’instructions de modification, une vingtaine maximum. A la fin de la série d’instruction, 25% à 50% du contenu se retrouve dégradé (analyse faite en comparant simplement les contenus des documents). Si on étend encore les instructions à une centaine, la courbe de la dégradation continue. Les chercheurs parlent de « #déclin_monotone ». Ils constatent également que les performances à court terme ne prédisent pas la fiabilité à long terme. « Deux modèles qui semblaient presque identiques après deux interactions (91,5 % contre 91,1 %) ont divergé de façon spectaculaire au fil du temps (48,3 % contre 64,1 %). » La dégradation est parfois brutale. Sur les 50 domaines d’activité testés auxquels ils ont confié des documents pour des tâches d’#édition, le seul domaine qui fonctionne reste le code #python : la dégradation est très faible, les contenus restent stables sur 17 des 19 modèles, à 98%. Mais par exemple, sur un tableur, seulement 50% des lignes d’origine sont encore présentes après 20 itérations : l’ordre des lignes, les noms de colonnes et le nombre de lignes sont plus dégradées encore.
La démonstration permet de montrer que l’usage des LLM risquent de n’être fonctionnels que pour le code, car le code à une définition mécanique, c’est-à-dire qu’il existe une spécification lisible par machine permettant de vérifier la sortie (mais la démo montre que quand il s’agit de structure des bases de données SQL, les résultats sont déjà beaucoup moins parfaits). « Partout où la correction exige de la #compréhension, les modèles s’effondrent », explique le développeur norvégien Christian Ekrem sur son blog. Pire : la #corruption est invisible par conception, « silencieuse ».
« Le plus inquiétant, c’est la manière dont ces #erreurs se produisent. Elles sont rares, mais graves. Le modèle ne transforme pas votre document en charabia. Il y apporte de petites #modifications, assurées (!), qui paraissent inoffensives au premier coup d’œil. Un détail déplacé. Une précision omise. Un sens subtilement altéré. Une phrase réorganisée pour en modifier l’ordre. Il faudrait lire attentivement l’ensemble du document, en le comparant à l’original, pour s’en apercevoir. Et personne ne le fait. »
Dans vos slides, votre « environ 30% » va devenir « 30% »… puis « 20% ». Dans un contrat, « sous certaines conditions » s’efface. « Après signature » devient « avant signature »… Non seulement les erreurs s’accumulent, mais elles interagissent : « une corruption précoce modifie le contexte, ce qui décale les résultats suivants, et ainsi de suite ». Vous continuez à travailler sur une version corrompue qui ne dit déjà plus ce que vous pensiez. « Si cela ne vous terrifie pas, je doute que ayez déjà travaillé avec des documents importants. (…) Lorsque vous déléguez la maintenance documentaire à un LLM, la théorie meurt doublement. Premièrement : vous n’avez pas acquis la compréhension, car vous avez délégué au lieu de vous impliquer directement dans le sujet. Deuxièmement : le LLM a insidieusement altéré le document lui-même. Vous vous retrouvez donc sans modèle mental ni représentation écrite précise. Vous avez, pour ainsi dire, perdu à la fois la carte et le territoire. »
▻https://danslesalgorithmes.net/stream/les-llm-degradent-profondement-vos-documents
#qualité #dégradation #LLMs #IA #AI #intelligence_artificielle-
LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate
Large Language Models (LLMs) are poised to disrupt knowledge work, with the emergence of delegated work as a new interaction paradigm (e.g., vibe coding). Delegation requires trust - the expectation that the LLM will faithfully execute the task without introducing errors into documents. We introduce DELEGATE-52 to study the readiness of AI systems in delegated workflows. DELEGATE-52 simulates long delegated workflows that require in-depth document editing across 52 professional domains, such as coding, crystallography, and music notation. Our large-scale experiment with 19 LLMs reveals that current models degrade documents during delegation: even frontier models (Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus, GPT 5.4) corrupt an average of 25% of document content by the end of long workflows, with other models failing more severely. Additional experiments reveal that agentic tool use does not improve performance on DELEGATE-52, and that degradation severity is exacerbated by document size, length of interaction, or presence of distractor files. Our analysis shows that current LLMs are unreliable delegates: they introduce sparse but severe errors that silently corrupt documents, compounding over long interaction.
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Chardet 7.0 : X48 En Perf, Licence MIT Contestée
▻https://pausehardware.com/chardet-7-perfs-ia-licence-mitLe #mainteneur de #chardet a publié la version 7.0 d’un des détecteurs d’#encodage les plus utilisés de l’#écosystème #Python, après une #réécriture complète en cinq jours appuyée par l’outil #Claude Code. Ars Technica rapporte un gain de performances maximal de 48 fois par rapport à la 6.0, mais l’onde de choc ne vient pas que du #bench : le changement de #licence, de la #LGPL vers la #MIT, a déclenché une #contestation frontale de l’#auteur initial.
(...)
La #Free_Software_Foundation, par la voix de Zoë Kooyman, estime qu’un modèle ayant ingéré le code original ne peut prétendre à une salle blanche. Bruce Perens alerte sur une #rupture #économique pour l’#industrie logicielle, d’une ampleur qu’il compare à l’imprimerie. En filigrane, c’est la #soutenabilité des projets historiques et la #gouvernance des licences qui sont questionnées.
Si les gains réels de #performance se confirment en #production, chardet 7.0 deviendra un cas d’école autant technique que légal. Entre optimisation spectaculaire, ambition d’atterrir dans la #stdlib et bascule vers MIT, le projet cristallise une tension irréconciliée pour l’instant : utiliser l’#IA comme accélérateur sans brouiller la chaîne de droits, dans un cadre où ni les outils ni la #jurisprudence ne sont stabilisés.
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GitHub - carlos-sarmiento/domovoy
▻https://github.com/carlos-sarmiento/domovoy— Permalink
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GitHub - allmonday/fastapi-voyager: Explore your #api interactively
▻https://github.com/allmonday/fastapi-voyager— Permalink
#dev #python #fastapi #documentation #exploration #design #datastructures #fastapivoyager
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#pyfory: #python implementation of #apache #fory™, offering high-performance object #serialization and advanced row-format capabilities for data processing tasks.
▻https://pypi.org/project/pyfory— Permalink
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#hyperflask: Full stack #flask and #htmx framework
▻https://hyperflask.dev— Permalink
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GitHub - #py2many/py2many: #transpiler of #python to many other languages
▻https://github.com/py2many/py2many— Permalink
#dev
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#pyoci: Publish and install private #python packages using #OCI/docker registries.
▻https://github.com/AllexVeldman/pyoci— Permalink
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GitHub - rohaquinlop/complexipy: Blazingly fast #cognitive #complexity analysis for #python, written in Rust.
▻https://github.com/rohaquinlop/complexipy— Permalink
#dev #complexipy #CICD #cli
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Florida building ’#Alligator_Alcatraz' migrant detention centre in #Everglades
Florida has begun building a detention centre - dubbed the ’Alligator Alcatraz’ - to temporarily hold migrants on an air strip in the Everglades.
Department of Homeland Security Secretary Kristi Noem said the facility would be funded “in large part” by the Federal Emergency Management Agency’s shelter and services programme, which was previously used to provide accommodation and other aid for undocumented migrants.
The plan has been criticised by several lawmakers, including the mayor of Miami-Dade County, who argued it could be environmentally “devastating”.
The proposal comes as Trump tries to deliver on a campaign pledge to ramp up deportations of illegal migrants.
“Under President Trump’s leadership, we are working at turbo speed on cost-effective and innovative ways to deliver on the American people’s mandate for mass deportations of criminal illegal aliens,” Noem said in a statement.
“We will expand facilities and bed space in just days, thanks to our partnership with Florida.”
The facility is to be built on the site of the #Dade-Collier_Training_and_Transition_Airport, a public airport around 58km (36 miles) from Miami. It will cost about $450m (£332m) a year to run.
In a video posted on X, Florida’s Attorney General James Uthmeier called the airport a “virtually abandoned facility”.
He said the detention centre could be built in 30 to 60 days and hold an estimated 1,000 people.
He argued the location acted as a natural deterrent for escapees.
Uthmeier said in the video: “[If] people, get out, there’s not much waiting for them other than alligators and pythons. Nowhere to go, nowhere to hide.”
The mayor of Miami-Dade County, Daniela Levine Cava, a Democrat, criticised the plan, saying “the impacts to the Everglades ecosystem could be devastating”.
The Florida Everglades are a unique environmental region comprising marshes, prairies, forests, mangroves and estuaries. Uthmeier said the facility would not be located within #Everglades_National_Park.
▻https://www.bbc.com/news/articles/c0rvq1eg8w9o
#Floride #USA #Etats-Unis #migrations #sans-papiers #détention_administrative #rétention #parc_national #centre_de_rétention_administrative #CRA #nature #hostile_environment #environnement_hostile #crocodiles #pythons-
“Alligator Alcatraz” : un centre de rétention d’immigrés dans le #marécage des Everglades
La Floride a entrepris d’installer des tentes sur une piste d’atterrissage peu usitée des Everglades, un des écosystèmes les plus précieux des États-Unis, dans le but d’héberger mille immigrés arrêtés en attente d’expulsion. L’État républicain compte mettre au service du président Trump ce centre présenté comme temporaire et baptisé “Alligator Alcatraz”.
(#paywall)
▻https://www.courrierinternational.com/article/floride-alligator-alcatraz-un-centre-de-retention-d-immigres-
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Don’t call it ‘Alligator Alcatraz.’ Call it a concentration camp.
▻https://www.msnbc.com/opinion/msnbc-opinion/immigration-alligator-alcatraz-concentration-camp-rcna216874In the Everglades Tuesday, Trump announced his interest in a multistate network of sites like the one he came to see. Florida proposed the facility as a temporary #camp for #deportations, but the historical term for this kind of camp is a transit camp, and they’re concentration camps, too. The U.S. also has already sent detainees to El Salvador, Panama, Rwanda and Libya, among other nations, and is in talks with dozens more countries. We’re watching the imposition of a global concentration camp network.
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#astral-sh/ty: An extremely fast #python type checker and language server, written in #rust.
▻https://github.com/astral-sh/ty— Permalink
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Managing #complexity, Solving Business Problems - Preface
▻https://www.cosmicpython.com/book/preface.html— Permalink
#dev #softwareengineering #architecture #patterns #designpatterns #DDD #events #CQRS #python
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PragmaticMachineLearning/probly: Spreadsheets, #python, and AI in the browser
▻https://github.com/PragmaticMachineLearning/probly— Permalink
