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Le Centre d'actualités HTX fournit les derniers articles et analyses approfondies sur "Collaboration", couvrant les tendances du marché, les mises à jour des projets, les développements technologiques et les politiques réglementaires dans l'industrie crypto.

Évolution de l'ordre à l'ère de l'IA et du Web3 : Dimensions concurrentielles et voies d'exploration de m&W

Nous traversons une ère de transformation profonde, passant de l'amélioration de la productivité à la refonte des relations de production. Les agents IA (intelligents) libèrent une capacité de production inédite. À l'avenir, les tâches seront de moins en moins accomplies par des individus isolés et de plus en plus par des réseaux collaboratifs mêlant humains et agents IA. Une question fondamentale émerge : comment établir des relations de confiance, évaluer des contributions complexes et créer des mécanismes de répartition de la valeur stables et équitables entre des humains et des agents IA étrangers en collaboration à long terme ? Si Web3 a posé les bases techniques pour les actifs, l'identité et l'organisation, l'ère des agents IA exige un système d'ordre nouveau intégrant identité, crédit, collaboration et incitations économiques. L'article analyse le positionnement de m&WDAO par rapport aux principales voies d'exploration actuelles : * **Colony** : se concentre sur la gouvernance et la collaboration **humaines** basées sur la contribution. * **SingularityNET (ASI)** : se concentre sur l'échange et la découverte **ouvertes des capacités de l'IA**. * **Gitcoin Passport / Verax** : se concentrent sur la **vérification de l'authenticité de l'identité** et la résistance aux sybils. * **Farcaster & Lens Protocol** : se concentrent sur les **réseaux d'information et d'identité ouverts**. Contrairement à ces approches, m&W explore une voie complémentaire et plus fondamentale : **comment construire un réseau de collaboration crédible entre humains et agents IA**. Son cheminement se structure en trois phases évolutives : 1. **m&W 1.0 : Ancrage du Crédit** – Sélection de "Builders" de haute qualité via un mécanisme d'impact ("proton collision"). Leurs contributions continues sont transformées en actifs de crédit non transférables (SBT), posant les bases d'une identité et d'une réputation fiables pour leurs futurs "doubles numériques" (agents IA). 2. **m&W 2.0 : Économie de la Collaboration (EcoFi)** – Le protocole EcoFi connecte les nœuds crédibles à des tâches réelles. Il utilise un système de vérification à plusieurs niveaux (pré-analyse par IA, jugement de valeur complexe par des Builders, arbitrage final par un réseau OG) pour évaluer, rémunérer et liquider les contributions, créant une boucle de valeur fermée qui renforce en retour le système de crédit. 3. **m&W 3.0 : Ordre Intelligent** – Le crédit humain accumulé (SBT) sert de base de confiance pour les agents IA (doubles numériques) lorsqu'ils entrent dans le réseau économique. Cela facilite l'émergence d'une "économie de collaboration homme-machine", où les agents ne sont plus de simples outils mais des participants actifs et crédibles. Ce parcours ambitieux présente des défis techniques et économiques majeurs, comme le démarrage à froid dû à une sélection exigeante, l'équilibre délicat entre vérification par IA et gouvernance humaine, et la stabilité à long terme de l'économie du jeton $CMW. En résumé, m&W ne cherche pas à être une plateforme de modèles IA, un marché d'algorithmes ou un outil de service Agent de plus. Son ambition est de répondre à une question structurelle de l'ère de l'IA : **comment établir un nouvel ordre économique - incluant crédit, collaboration et répartition de la valeur - pour un futur où humains et agents IA co-créeront de la valeur**. Il s'agit d'explorer les nouvelles relations de production à l'ère de l'intelligence artificielle.

链捕手Hier 03:27

Évolution de l'ordre à l'ère de l'IA et du Web3 : Dimensions concurrentielles et voies d'exploration de m&W

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Le mathématicien IA de Tsinghua est arrivé, des idées aux théorèmes, participe à la réalisation d'un article d'algorithme quantique de 84 pages

Le système AIM (Artificial Intelligence Mathematician) de l'Institut de recherche sur l'intelligence industrielle (AIR) de l'Université Tsinghua ne se contente plus de résoudre des problèmes mathématiques, mais commence à participer au processus de recherche scientifique en amont. Une étude récente démontre son implication dans le développement d'algorithmes quantiques. À partir d'une intuition de départ fournie par des chercheurs humains - l'utilisation d'approximations rationnelles pour concevoir des algorithmes quantiques - AIM a contribué à explorer des pistes, organiser des théorèmes et générer des ébauches de preuves. Guidée et validée à chaque étape par le jugement humain, cette collaboration a abouti à un article de 84 pages proposant une nouvelle famille d'**algorithmes quantiques par encodage du signe (Sign Embedding Quantum Algorithms)**. Le processus de travail collaboratif s'est articulé en cinq phases : expansion de pistes de recherche par l'IA, sélection et orientation par les humains, formation des théorèmes et dérivation assistée, audit et correction des complexités, et enfin validation et intégration finale par les chercheurs. Ce modèle met en avant non pas une découverte mathématique entièrement automatisée, mais une **synergie où l'IA augmente l'efficacité de l'exploration et de la dérivation, tandis que l'expert humain conserve le contrôle des décisions stratégiques, de l'évaluation de la valeur et de la validation rigoureuse**. Cette étude illustre l'évolution du rôle de l'IA dans la recherche théorique, passant d'une assistance sur des tâches ponctuelles à une participation intégrée dans un flux de travail complet, ouvrant de nouvelles perspectives pour accroître la productivité dans les domaines scientifiques fondamentaux. **Liens :** Rapport sur AIM : [arXiv:2606.24899](https://arxiv.org/abs/2606.24899) | Article sur les algorithmes quantiques : [arXiv:2604.25333](http://arxiv.org/abs/2604.25333)

marsbit07/10 02:58

Le mathématicien IA de Tsinghua est arrivé, des idées aux théorèmes, participe à la réalisation d'un article d'algorithme quantique de 84 pages

marsbit07/10 02:58

À la recherche du prochain Wang Tao

Un groupe d'équipes de création technologique de Hong Kong traverse la rivière Shenzhen pour chercher des opportunités d'industrialisation. Le 2 juillet, six équipes issues d'universités hongkongaises ont présenté leurs projets à Shenzhen, dans le district de Nanshan, couvrant des domaines tels que les matériaux pour batteries lithium, les écrans à points quantiques, les systèmes de contrôle intelligent pour robots, le sport numérique, les aéroports intelligents et la santé. Ces projets illustrent une tendance croissante : les résultats de la recherche des universités de Hong Kong se dirigent vers la Grande Baie, Shenzhen servant souvent de prochaine étape pour leur commercialisation. Les projets présentés incluent SuFang New Energy (matériaux cathodiques), PuLang Quantum (matériaux à points quantiques), Zhenshi Technology (contrôle intelligent de robots), Chuliang Technology (sport numérique PARTYDAY), Qiwu Technology (gestion aéroportuaire par IA) et Bugu Health (prévention des chutes pour personnes âgées). Ces entreprises combinent l'expertise académique de Hong Kong avec les capacités industrielles et le marché de Shenzhen. Les investisseurs présents ont souligné les avantages de Hong Kong en matière d'innovation fondamentale et de réseau international, tandis que Shenzhen et la Grande Baie offrent un écosystème complet pour l'ingénierie, la production et la mise à l'échelle. Des plateformes comme le Hong Kong University Youth Innovation Institute et le Hong Kong科技大学 Blue Bay Innovation Port à Shenzhen facilitent cette collaboration. L'événement « X-Day » du Xili Lake Roadshow Club, qui a attiré de nombreux projets et investissements, symbolise le rapprochement croissant entre les écosystèmes d'innovation de Shenzhen et de Hong Kong. La coopération entre la force innovante de Hong Kong et les capacités industrielles de Shenzhen ouvre la voie à la prochaine génération de succès technologiques, peut-être même au prochain Wang Tao, fondateur de DJI.

marsbit07/07 00:59

marsbit07/07 00:59

Le développeur Claude livre enfin « Fable 5 Fén Jué » pour vous apprendre à briser le déficit d'information avec le modèle

Fable 5, depuis son lancement, a connu un parcours tumultueux, passant des attentes élevées à une interdiction par le gouvernement américain. Aujourd’hui, l’accent est remis sur la productivité. Thariq Shihipar, ingénieur chez Claude Code, a publié un guide détaillé pour utiliser efficacement Fable 5. Le cœur du problème : l’écart d’information entre l’utilisateur et le modèle. Thariq appelle cela les « inconnues » – la différence entre les instructions données (la « carte ») et la réalité de la tâche (le « territoire »). La qualité du travail dépend de notre capacité à réduire ces inconnues. Il identifie quatre types d’inconnues : - Les **connues connues** : ce que nous spécifions clairement. - Les **connues inconnues** : ce que nous savons ne pas savoir. - Les **inconnues connues** : ce qui est évident pour nous mais pas explicité. - Les **inconnues inconnues** : ce que nous ignorons totalement. Le guide propose des méthodes pour les découvrir à chaque étape : **Avant l’implémentation** : - **Scan des angles morts** : Demander à Claude d’identifier les « inconnues inconnues ». - **Brainstorming et prototypage** : Explorer des idées visuelles ou fonctionnelles pour clarifier les attentes. - **Contre-interrogatoire** : Laisser Claude poser des questions pour éliminer les ambiguïtés. - **Références** : Fournir du code ou des exemples concrets comme modèles. - **Plan d’implémentation** : Faire rédiger un plan par Claude pour valider l’approche. **Pendant l’implémentation** : - **Notes d’implémentation** : Maintenir un fichier pour documenter les décisions et écarts. **Après l’implémentation** : - **Documentation explicative** : Créer un résumé clair pour faciliter les revues et l’approbation. - **Test de compréhension** : Se faire interroger par Claude pour s’assurer de maîtriser les changements. Thariq illustre cette approche avec la création de la vidéo de lancement de Fable, entièrement éditée par Claude Code. Il a dû découvrir ses « inconnues » en matière de montage et d’étalonnage pour guider efficacement le modèle. En conclusion, plus le modèle est puissant, plus une méthode structurée pour identifier et réduire les inconnues devient cruciale. Chaque prototype, brainstorming ou question est une opportunité d’aligner la « carte » et le « territoire » avant de s’engager profondément dans la réalisation.

marsbit07/06 00:19

Le développeur Claude livre enfin « Fable 5 Fén Jué » pour vous apprendre à briser le déficit d'information avec le modèle

marsbit07/06 00:19

dYdX change de casquette et relance l'aventure, cette fois en s'associant à Robinhood : ça va marcher ?

Le 1er juillet, Arcus, une DEX développée conjointement par dYdX Labs et Robinhood Crypto, a lancé sa version bêta. Construite sur Robinhood Chain (un L2 basé sur Arbitrum), la plateforme permet des transactions au comptant sur 95 actions tokenisées et prévoit d'ajouter des contrats perpétuels multi-actifs. Ce n'est pas une mise à jour de dYdX Chain, mais une nouvelle ligne de produits distincte. Le principal attrait d'Arcus est de permettre une négociation 24h/24 et 7j/7 d'actions, d'indices, de matières premières et de cryptomonnaies, dans un environnement sans gardien. Les frais de transaction au comptant sont actuellement de 0%. Des fonctionnalités futures incluent l'utilisation d'actions tokenisées comme collatéral et un accès anticipé à des investissements Pre-IPO (comme OpenAI). Cette initiative semble être une nouvelle stratégie de l'équipe dYdX, dont le protocole v4 décentralisé a perdu des parts de marché. Arcus vise à combiner l'expertise DeFi de dYdX avec l'audience retail de Robinhood (près de 28 millions de clients) pour se repositionner sur le créneau des actifs réels tokenisés (RWA). Le projet est présenté comme un "produit parallèle" et ne remplace pas dYdX Chain, qui continue de fonctionner. À noter : la plateforme n'est pas accessible aux utilisateurs aux États-Unis, au Canada, au Royaume-Uni et dans certaines autres juridictions. Aucun plan de token natif pour Arcus n'a été officiellement annoncé, bien que des attentes existent sur le marché. Le prix du token DYDX a connu une volatilité autour de l'annonce, retraçant ses gains initiaux.

marsbit07/02 04:39

dYdX change de casquette et relance l'aventure, cette fois en s'associant à Robinhood : ça va marcher ?

marsbit07/02 04:39

Claude obtient un « emploi permanent » : la publication d'Anthropic

Aujourd'hui, Anthropic lance Claude Tag, un agent IA doté d’une *identité propre* et intégré en tant que membre permanent d’un canal Slack. Contrairement aux assistants personnels, il ne partage aucun compte humain. Il possède ses propres accès, sa mémoire et ses outils, agissant comme un véritable collègue virtuel. Le système repose sur une gestion des permissions par canal, et non par utilisateur. Un administrateur définit une identité de base et des autorisations spécifiques pour chaque canal (par exemple, accès GitHub pour l’équipe technique). Ainsi, même les membres sans certains droits peuvent demander à Claude d’effectuer des tâches via l’accès collectif du canal. Des fonctionnalités comme le *mode écoute* permettent à Claude de suivre les conversations et d’intervenir de manière proactive sur les sujets en suspens. Anthropic souligne que cette approche est *anormale mais nécessaire* pour une collaboration multi-utilisateurs avec une IA de plus en plus autonome. La solution simplifie également la gestion des accès et la révocation des permissions. Selon Anthropic, 65 % du code de son équipe produit est généré par Claude, multipliant par huit la quantité de code fusionné quotidiennement par les ingénieurs.

marsbit07/01 08:53

Claude obtient un « emploi permanent » : la publication d'Anthropic

marsbit07/01 08:53

Première certification antidéflagrante nationale, première solution mondiale de "cerveau de pompe à essence" : comment ont-ils obtenu ces deux "premières"

Cette année, le secteur de l'intelligence incarnée en Chine a attiré plus de 37 milliards de yuans de financement, marquant une année cruciale pour sa commercialisation. La question centrale est de savoir comment déployer cette technologie dans des environnements réels difficiles. Le premier défi majeur pour les robots dans des lieux comme les stations-service ou les usines pétrochimiques est l'obtention de la certification anti-déflagrante, exigeant une conception matérielle intrinsèquement sûre pour éviter tout risque d'étincelle. L'article examine deux scénarios d'application critiques. Dans les stations-service, le robot doit réaliser une longue séquence d'actions précises (ouvrir le bouchon, saisir et insérer le pistolet, etc.) avec une tolérance de quelques millimètres, tout en s'adaptant à différents modèles de véhicules. Pour la patrouille d'infrastructures, les défis sont l'autonomie prolongée, la détection d'anomalies et la réponse immédiate. Face à ces tâches complexes et séquentielles, l'architecture traditionnelle en pipeline montre ses limites. L'article présente une nouvelle approche fondée sur des modèles du monde, comme H-GAR (Hierarchical Goal-Aware Reasoning), qui permet au robot de prédire l'état final souhaité et de planifier rétroactivement les étapes intermédiaires. Ce mécanisme, combinant un module de synthèse d'observations conditionné par l'objectif et un module d'affinage d'actions, confère au robot une capacité de raisonnement prospectif ("voir trois pas à l'avance") pour aligner ses actions sur le but final, réduisant ainsi les erreurs cumulatives. L'entrée dans ces secteurs exige une approche à long terme et un couplage profond entre le "cerveau" (l'intelligence) et le "corps" (la plateforme robotique) dès la conception. Les acteurs maîtrisant cette boucle fermée "cerveau-corps-données" seront probablement les mieux placés pour réussir la commercialisation dans des environnements industriels exigeants.

marsbit06/26 03:53

Première certification antidéflagrante nationale, première solution mondiale de "cerveau de pompe à essence" : comment ont-ils obtenu ces deux "premières"

marsbit06/26 03:53

Toutes les blockchains ne peuvent pas accueillir les institutions : pourquoi Canton le peut

Pas toutes les blockchains sont capables d’accueillir les institutions financières, et Canton fait exception. Contrairement aux blockchains généralistes, Canton se positionne comme une couche de coordination pour les flux de travail institutionnels, permettant aux institutions de conserver leurs applications, leurs registres et leurs systèmes de gouvernance tout en utilisant une infrastructure commune pour les transactions, les garanties et les règlements. Fondée par une équipe issue de la finance traditionnelle (Citadel, DRW, JPMorgan) et experte en cryptographie, Canton a récemment levé 355 millions de dollars auprès d’un consortium rare d’acteurs clés : fonds souverains, banques globales, infrastructures de marché (CME, DTCC), teneurs de marché, et acteurs cryptos (Coinbase Ventures, Polychain). Cette alliance stratégique, matérialisée par des investissements en actions plutôt qu’en tokens, témoigne d’une adhésion forte à la vision de Canton. Techniquement, Canton se distingue par trois piliers : la confidentialité au niveau des sous-transactions (selective disclosure), les contrats intelligents Daml avec contrôle granulaire des droits, et des mécanismes de règlement atomique et synchronisé (Committed Settlement, Global Synchronizer). Cela permet de gérer précisément la visibilité des données, d’intégrer les règles métier et de garantir l’exécution simultanée des transactions, répondant ainsi aux exigences de risque de contrepartie et d’efficacité du capital. Le Canton Coin (CC) sert de fondement économique au réseau : il paie les coûts d’utilisation, récompense les validateurs et les applications, et suit un mécanisme burn-and-mint pour aligner émission et utilité réelle. Avec déjà 297 partenaires (dont DTCC, Goldman Sachs, Visa), plus de 760 validateurs actifs, et traitant mensuellement plus de 6 000 milliards de dollars d’actifs tokenisés et 350 milliards de dollars de repos sur Treasuries, Canton construit une base solide pour l’activité financière institutionnelle. Son impact sur la liquidité des marchés publics se fera indirectement, en élargissant le bassin d’actifs institutionnels tokenisés et en renforçant les infrastructures de connexion entre marchés. En résumé, Canton ne cherche pas à concurrencer les blockchains ouvertes, mais à fournir une couche de coordination fiable et ordonnée, essentielle pour la migration des activités financières sérieuses vers la blockchain.

Foresight News06/12 08:44

Toutes les blockchains ne peuvent pas accueillir les institutions : pourquoi Canton le peut

Foresight News06/12 08:44

Nvidia a choisi Unitree, mais a remplacé ses mains

La société chinoise Unitree, spécialisée en robotique humanoïde, a été choisie par NVIDIA pour fournir le corps de son robot de référence NVIDIA Isaac GR00T, une reconnaissance importante pour sa maîtrise du contrôle moteur. Cependant, de manière surprenante, NVIDIA a opté pour une autre société, Sharpa, pour équiper le robot de ses mains habiles, écartant ainsi les propres modèles de préhension de Unitree. Fondée il y a seulement deux ans et issue d'une équipe de Hesai Technology, Sharpa s'est distinguée avec sa main agile Sharpa Wave. Dotée de 22 degrés de liberté et d'un système de détection tactile haute précision (Dynamic Tactile Array), cette main excelle dans des tâches nécessitant un contrôle fin des forces et une rétroaction tactile, comme distribuer des cartes à jouer, peler un œuf ou assembler un ordinateur. Son intégration au sein de l'écosystème Isaac Lab de NVIDIA lui confère un rôle clé : elle devient un point d'entrée essentiel pour la collecte de données, l'entraînement par simulation et le déploiement de l'intelligence incarnée. Ce choix met en lumière un tournant dans l'industrie : la priorité évolue de la simple locomotion des robots vers leur capacité à interagir et à manipuler le monde physique avec précision. Bien que le secteur des mains robotiques soit très concurrentiel avec de nombreux acteurs comme Lingxin Qiaoshou ou ParSenni, la sélection de Sharpa par NVIDIA souligne l'importance stratégique d'une préhension avancée et intelligente pour l'avenir de la robotique.

marsbit06/10 11:05

Nvidia a choisi Unitree, mais a remplacé ses mains

marsbit06/10 11:05

Apple admet enfin que Siri est dépassé

Apple a finalement reconnu que Siri est dépassé, lors du WWDC 2026. Face à la concurrence féroce des IA génératives comme ChatGPT, l'entreprise a annoncé un vaste remaniement de son assistant, rebaptisé Siri AI. Le cœur de la stratégie est un partenariat profond avec Google. Apple utilisera les capacités du modèle Gemini pour entraîner sa nouvelle génération de modèles de fondation (Apple Foundation Models), allant de versions légères côté appareil à des modèles cloud puissants. Pour la première fois, le calcul privé de l'entreprise (Private Cloud Compute) s'étendra également aux GPU de Google Cloud et Nvidia. Historiquement, Apple a privilégié une approche d'IA discrète, intégrée au système et axée sur la confidentialité et le traitement local (comme le Neural Engine). Cependant, cette philosophie a limité les capacités de Siri, le cantonnant à des tâches simples face aux assistants modernes. L'évolution présentée vise à faire de Siri une intelligence véritablement intégrée au système, avec une application dédiée, une mémoire, une synchronisation entre appareils et une capacité à comprendre le contexte personnel pour automatiser les tâches quotidiennes (tri des notifications, rédaction d'e-mails, recherche dans les photos...). Cette transformation soulève des défis. En Chine, les réglementations locales nécessiteront probablement une version différente d'Apple Intelligence, en partenariat avec un modèle local. De plus, ces nouvelles fonctions avancées seront limitées aux appareils les plus récents (iPhone 15 Pro et au-delà, iPad/Mac avec puces M), créant une barrière matérielle. En s'associant à Google et Nvidia, Apple admet que la souveraineté technologique totale est impossible dans la course actuelle à l'IA. L'enjeu n'est plus seulement d'être intelligent, mais de créer une intelligence personnelle qui sait à la fois s'immiscer utilement dans la vie de l'utilisateur et respecter ses limites.

marsbit06/09 07:24