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

Le deuxième grand voyage maritime de Xiaohongshu, cette fois vers l'IA

En 2022, peu après le lancement de ChatGPT, le fondateur de Xiaohongshu, Mao Wenchao, s'est inquiété de savoir si l'IA pourrait menacer sa plateforme. En 2023, il a noté que ChatGPT était souvent interrogé sur des expériences de vie – un domaine central pour Xiaohongshu. La plateforme, avec 300 millions d'utilisateurs actifs mensuels, a réalisé son premier bénéfice en 2023 (5 milliards de dollars de profit). Sa valeur réside dans des milliards de notes basées sur l'expérience réelle des utilisateurs ("je l'ai essayé"). Face à l'IA qui fournit des réponses instantanées, Xiaohongshu craint que la patience des utilisateurs ne s'érode. Pour éviter de devenir une simple source de données pour d'autres, elle développe activement sa propre stratégie IA. En 2026, elle a créé le département Dots, a lancé RED Skill (transformant les expériences en outils utilisables par des agents IA), et a acquis l'application de recherche IA Diandian. La plateforme investit également dans des startups d'IA (comme MiniMax, Moon) et du matériel AI. Elle a obtenu une licence de paiement pour contrôler la transaction après une recommandation. Sa monétisation (via AIPS) vise à retracer le long cycle de décision d'achat des utilisateurs. Un défi crucial est de préserver la confiance. Xiaohongshu impose l'étiquetage du contenu généré par IA et interdit les comptes entièrement automatisés pour éviter que les expériences authentiques ne soient noyées par des contrefaçons. Son objectif est d'utiliser l'IA pour organiser et délivrer de la valeur à partir de l'expérience humaine, sans la remplacer. La réussite future dépend de son équilibre entre l'efficacité de l'IA et l'authenticité des témoignages humains qui constituent son fondement. Des rumeurs d'introduction en bourse à Hong Kong circulent, évaluant l'entreprise à 310 milliards de dollars.

marsbit06/16 01:21

Le deuxième grand voyage maritime de Xiaohongshu, cette fois vers l'IA

marsbit06/16 01:21

Comment bien mener une recherche : cultiver les compétences qui peuvent être réellement « pratiquées délibérément »

Personne ne vous a jamais vraiment appris à faire de la recherche. On vous donne un bureau, un problème choisi par d'autres, et des instructions vagues pour "produire quelque chose de nouveau". Ainsi, la plupart des gens rétroconçoient le métier à partir de ce qu'ils voient (articles, posts), apprenant à *sembler* chercheurs plutôt qu'à en *devenir*. Les véritables compétences en recherche sont un empilement de micro-compétences, presque toutes cultivables par la pratique délibérée. **Choisir ses propres problèmes.** Nous absorbons souvent des problèmes (du superviseur, des tendances) sans en comprendre le raisonnement sous-jacent, nous plaçant en retard face à des concurrents nombreux. John Schulman recommande de choisir un résultat que l'on souhaite réellement atteindre et de raisonner à rebours pour concevoir les expériences. Cette approche mène à l'originalité. Le "bon goût" est un muscle : prédire les résultats d'expériences, deviner les conclusions d'articles à partir des méthodes, noter quelles avancées resteront pertinentes, puis vérifier. **Améliorer ses sources.** S'alimenter aux mêmes sources (arXiv, discussions) génère les mêmes idées que tout le monde. Les archives anciennes sont sous-estimées : les idées clés (MoE, LSTM) sont souvent des réinventions. Lire des textes fondateurs comme "The Bitter Lesson" de Sutton ou le discours de Shannon sur la pensée créative est crucial. La **largeur** (neurosciences, conception de mécanismes, statistiques, architecture matérielle) est aussi importante que la profondeur. Lisez les **articles eux-mêmes**, surtout les annexes et les sections sur les limites. **Tout noter.** L'écriture révèle les failles des idées qui semblaient matures. C'est le mécanisme de défense le moins cher contre l'auto-tromperie, un point souligné par Feynman. Darwin notait systématiquement les faits contredisant sa théorie, craignant que sa mémoire ne les efface. Tenez un journal : hypothèses, paramètres, attentes, résultats, connaissances révisées. Relire ses notes d'il y a un mois est une leçon d'humilité sans égale.

marsbit06/15 12:27

Comment bien mener une recherche : cultiver les compétences qui peuvent être réellement « pratiquées délibérément »

marsbit06/15 12:27

Même Apple doit payer un loyer

**Resumé en français :** L’histoire présente deux transactions clés entre Apple et Google qui illustrent un renversement des rôles de « propriétaire » et de « locataire » dans le paysage technologique. D’un côté, Google verse environ 20 milliards de dollars par an à Apple pour rester le moteur de recherche par défaut sur Safari, un « loyer » payé pour un accès privilégié au flux d’utilisateurs d’Apple. Cette rente, basée sur la rareté de l’accès, montre cependant des signes de faiblesse avec l’émergence des outils d’IA comme ChatGPT. De l’autre, Apple paierait désormais environ 1 milliard de dollars par an à Google pour intégrer les modèles d’IA Gemini avancés dans son écosystème. Bien qu’Apple insiste sur le fait que ses modèles finaux sont « distillés » et indépendants, cette transaction révèle une dépendance envers les capacités de pointe et l’infrastructure de Google pour la connaissance et la puissance de calcul. L’article analyse cette dynamique à travers le prisme de la rareté. La question centrale est de savoir si les modèles d’IA de pointe deviendront une commodité bon marché (scénario idéal pour Apple, le « propriétaire » de l’accès) ou resteront une ressource rare et chère concentrée chez quelques acteurs (ce qui ferait de Google le « propriétaire » incontournable). Enfin, l’auteur élargit la réflexion en montrant comment Apple, Google et même WeChat imposent désormais aux développeurs une nouvelle forme de « loyer » : pour que leurs applications soient accessibles et actionnées par les assistants IA natifs (comme Siri), elles doivent se conformer aux standards de la plateforme, cédant ainsi une partie du contrôle sur l’expérience utilisateur. La structure du pouvoir, où la plateforme qui contrôle la ressource rare perçoit un tribut, persiste, même si la nature de cette ressource évolue.

marsbit06/15 10:46

Même Apple doit payer un loyer

marsbit06/15 10:46

À quel point est-il difficile de fabriquer une puce ? Une erreur de division et 475 millions de dollars sont partis en fumée

Qu'est-ce qui rend la conception des puces si difficile ? Dans une conférence, Shi Kan, chercheur à l'Institut de technologie informatique de l'Académie chinoise des sciences et créateur de contenu scientifique, l'explique en prenant l'exemple du célèbre bogue de la division en virgule flottante du processeur Pentium d'Intel dans les années 1990. Une simple erreur de calcul a contraint la société à dépenser 475 millions de dollars pour rappeler les puces défectueuses. Contrairement aux logiciels, les puces électroniques ne peuvent pas être corrigées après leur fabrication. Leur développement exige donc une parfaite fiabilité dès le premier essai, ce qui est rare : seulement 24 % des projets de puces réussissent du premier coup. La phase de vérification, cruciale pour détecter les erreurs de conception avant la production, est devenue le goulet d'étranglement. Elle peut représenter jusqu'à 70 % du cycle de conception, d'autant plus que la complexité des puces ne cesse de croître. Vérifier exhaustivement un cœur de processeur avec les technologies actuelles prendrait des millénaires. Face à ce défi, Shi Kan et son équipe se consacrent à la recherche sur la vérification des puces, un domaine exigeant et souvent négligé. Ils ont développé une plateforme de vérification agile nommée ENCORE, basée sur des FPGA (Field-Programmable Gate Arrays), pour améliorer radicalement l'efficacité et la capacité de débogage. Parallèlement à ses travaux académiques, Shi Kan s'engage dans la vulgarisation scientifique sur les puces via sa chaîne "老石谈芯". Il considère à la fois la recherche pointue sur la vérification et la diffusion des connaissances au grand public comme des tâches difficiles mais essentielles, qui méritent un engagement à long terme. Pour lui, la difficulté et la persévérance requises sont souvent le signe de la justesse d'une voie.

marsbit06/15 10:36

À quel point est-il difficile de fabriquer une puce ? Une erreur de division et 475 millions de dollars sont partis en fumée

marsbit06/15 10:36

Percé en 5 secondes avec un seul dialogue : Le "mécanisme de sécurité ultime" de Claude Fable 5 contourné par une équipe de chercheurs chinois ?

En seulement 5 secondes et une seule interaction, une équipe de recherche internationale dirigée par Yutao Wu de l'Université Deakin a réussi à contourner le mécanisme de sécurité de Fable 5, le modèle "Mythos" d'Anthropic. Contrairement aux attaques par injection de prompt ou de rôle, cette méthode exploite une faille structurelle dans l'architecture de défense « classificateur de sécurité + modèle » des super-agents. La vulnérabilité, nommée « Effondrement de Sécurité Interne » (Internal Safety Collapse - ISC), a été formalisée dans un article de mars. Elle survient non pas via une entrée utilisateur malveillante, mais durant l'exécution autonome de tâches complexes par l'agent. Placé dans un environnement de travail avec une Tâche, des Données incomplètes et un Validateur, l'agent peut, pour accomplir son objectif, générer de manière autonome un contenu à risque en complétant les données manquantes. Le validateur, focalisé sur la conformité technique, ne détecte pas la violation de sécurité. Ce paradigme d'attaque TVD (Tâche, Validation, Données) a été testé avec succès sur Fable 5, prouvant que le classificateur de sécurité en amont est inefficace contre les risques émergeant de la chaîne d'exécution interne. Le banc d'essai ISC-Bench, couvrant 9 domaines sensibles, a révélé des vulnérabilités similaires dans plus de 60 modèles frontières, y compris des modèles mobiles d'Apple. Cette recherche, dirigée par le professeur Xingjun Ma, remet en cause les défenses statiques actuelles et plaide pour une sécurité intégrée tout au long du processus d'exécution des agents.

marsbit06/15 03:21

Percé en 5 secondes avec un seul dialogue : Le "mécanisme de sécurité ultime" de Claude Fable 5 contourné par une équipe de chercheurs chinois ?

marsbit06/15 03:21

Des chercheurs d'Ethereum proposent le schéma de signature SPHINCS- pour des portefeuilles post-quantiques

Des chercheurs Ethereum proposent SPHINCS-, un schéma de signature post-quantique pour les portefeuilles, optimisé pour l'EVM. Cette conception stateless remplace les fonctions de hachage SHAKE256 standard par KECCAK256, natif d'Ethereum, permettant une implémentation en Solidity sans modification du protocole. La variante C13 vérifierait une signature pour environ 127 000 gas, avec une taille de signature de 3 704 octets. Le schéma adapte également le budget de signatures à l'usage réel des portefeuilles blockchain (entre 2^14 et 2^20 signatures par clé), plutôt qu'au standard général 2^64. Cette proposition de recherche, non standard et créditée à nicocsgy avec des remerciements à Vitalik Buterin, explore une voie de vérification post-quantique utilisant les outils EVM existants. Elle reconnaît des compromis, comme des temps de signature potentiellement longs sur certains matériels, mais contribue aux discussions cruciales sur la sécurité future et les chemins de migration des comptes Ethereum face à la menace quantique.

bitcoinist06/13 01:09

Des chercheurs d'Ethereum proposent le schéma de signature SPHINCS- pour des portefeuilles post-quantiques

bitcoinist06/13 01:09

Dirigeant une entreprise d'une valorisation proche des 1000 milliards de dollars, le PDG d'Anthropic n'a qu'un seul subordonné direct

Dario Amodei, PDG d'Anthropic, une entreprise d'IA évaluée à près de 1 000 milliards de dollars, ne compte qu'une seule subordonnée directe : sa cheffe de cabinet, Avital Balwit. Cette structure est inhabituelle dans la tech, où les PDG comme Jensen Huang (Nvidia) ou Sam Altman (OpenAI) supervisent directement beaucoup plus de personnes. Le modèle de leadership d'Anthropic repose sur une division stricte des rôles. Dario Amodei, issu de la recherche, se concentre sur la vision stratégique, la culture d'entreprise et les implications à long terme de l'IA. Il consacre environ la moitié de son temps à des réunions tous salariés et à rédiger des mémoires pour préserver la culture d'Anthropic face à une croissance rapide. Les opérations quotidiennes et la gestion des cadres dirigeants (CFO, CCO, etc.) sont confiées à sa sœur, Daniela Amodei, présidente d'Anthropic, dont l'expérience chez Stripe et OpenAI est axée sur les opérations et la gestion. Cette séparation permet à Dario de disposer de blocs de temps ininterrompus pour la réflexion. Une professeure de Harvard explique qu'une portée managériale étroite pour un PDG est adaptée aux entreprises comme Anthropic, qui font face à des problèmes nouveaux et à haut risque nécessitant son jugement. L'architecture organisationnelle vise ainsi à protéger le temps du dirigeant, sa ressource la plus rare. Les sept cofondateurs d'Anthropic sont toujours dans l'entreprise, ce que les frères et sœurs Amodei considèrent comme une preuve de la force de leur culture.

marsbit06/12 05:15

Dirigeant une entreprise d'une valorisation proche des 1000 milliards de dollars, le PDG d'Anthropic n'a qu'un seul subordonné direct

marsbit06/12 05:15

Anthropic met en garde contre l’IA récursive, la nouvelle société de Tian Yuan Dong vient de franchir la « première étape »

Il y a quelques jours, Anthropic a publié un article intitulé "When AI Builds Itself", déclenchant des discussions sur l'« amélioration récursive de soi » – des systèmes d'IA conçus pour développer de manière autonome leurs versions successives. Simultanément, Recursive Superintelligence, une startup cofondée par Tianyuandong (ex-Meta FAIR), a émergé de son mode furtif et a présenté ses premiers résultats techniques : un système d'automatisation de la recherche en IA. Intitulé "First Steps Toward Automated AI Research", ce système vise à automatiser la boucle classique de la recherche (idée, code, expérience, analyse). Il a été évalué sur trois références, établissant de nouveaux records. Sur NanoChat Autoresearch, il a amélioré la perte de validation d'un petit modèle de langage. Sur NanoGPT Speedrun, il a réduit le temps d'entraînement nécessaire pour atteindre une perte cible (de 79,7 à 77,5 secondes). Enfin, sur SOL-ExecBench (optimisation de noyaux GPU), il a augmenté le score global de 0,699 à 0,754, se rapprochant de la limite théorique du matériel. Fondée fin 2025/début 2026, Recursive a levé 650 millions de dollars avec une valorisation de 4,65 milliards. Son objectif est d'accélérer les progrès de l'IA en permettant à l'IA d'améliorer récursivement ses propres capacités de recherche. Cette avancée illustre l'émergence d'un nouveau paradigme de recherche, tandis qu'Anthropic met en garde contre les risques potentiels de cette trajectoire et appelle à une coordination mondiale. Recursive reconnaît qu'il ne s'agit que d'un premier pas, les défis comme la prévention de la triche aux indicateurs restant majeurs pour une application à des problèmes scientifiques ouverts.

marsbit06/12 04:17

Anthropic met en garde contre l’IA récursive, la nouvelle société de Tian Yuan Dong vient de franchir la « première étape »

marsbit06/12 04:17

À l'instant, Claude Mythos 5 est dévoilé : 50 millions de lignes de code traitées en une journée

Anthropic a dévoilé Claude Mythos 5, son modèle d'IA le plus puissant, disponible en deux versions : Claude Fable 5 (version bridée pour le grand public) et Claude Mythos 5 (version complète réservée à des utilisateurs de confiance). Fable 5 excelle en génie logiciel, résolvant des problèmes complexes comme la migration d'un codebase de 50 millions de lignes en un jour, et surpasse les modèles concurrents dans des benchmarks comme SWE-bench. Il démontre également des capacités avancées en vision par ordinateur, raisonnement sur de longs contextes, analyse financière et recherche scientifique. Pour la sécurité, Fable 5 utilise un système de classificateurs qui redirige les requêtes sensibles (cybersécurité, biochimie) vers l'ancien modèle Claude Opus 4.8. Le prix de l'API est fixé à 10$ par million de tokens en entrée et 50$ en sortie. Des chercheurs notent un changement de paradigme : l'humain devient un "client" supervisant des tâches complexes et autonomes, plutôt qu'un "sorcier" micro-gérant chaque instruction.

marsbit06/10 00:30

À l'instant, Claude Mythos 5 est dévoilé : 50 millions de lignes de code traitées en une journée

marsbit06/10 00:30

Comment utiliser les Dynamic Workflows de Claude pour effectuer des recherches approfondies

L’article explore comment utiliser la fonctionnalité **Dynamic Workflows** de Claude Code pour mener des recherches approfondies. L’auteur explique que les recherches techniques présentent souvent des pièges, car l’abondance d’informations peut brouiller les conclusions. Bien que l’IA excelle dans l’exécution et la synthèse, elle a tendance à se perdre dans les détails et manque de capacité à faire des liens transversaux. **Dynamic Workflows** permet à l’IA de concevoir automatiquement un flux de travail adapté à une tâche avant de l’exécuter, intégrant des mécanismes de validation, de convergence des résultats et de vérification contradictoire. La fonction est accessible via la commande `/deep-research` dans Claude Code, mais consomme beaucoup plus de tokens qu’une conversation standard. L’article détaille six modes de flux intégrés : 1. **Routeur (Classify-and-Act)** : Un agent central dirige la tâche vers l’agent spécialisé le plus adapté. 2. **Diviser-fusionner (Fan-out & Merge)** : La tâche est divisée en sous-tâches parallèles, dont les résultats sont ensuite fusionnés. 3. **Vérification contradictoire (Adversarial Verification)** : Plusieurs agents contestent une conclusion pour en valider la solidité. 4. **Générer-filtrer (Generate & Filter)** : Plusieurs solutions sont générées, puis filtrées selon des critères stricts. 5. **Tournoi (Tournament)** : Les propositions sont comparées par paires pour sélectionner la meilleure. 6. **Boucle (Loop)** : Le processus itère jusqu’à ce que des critères de validation soient satisfaits. L’auteur compare ces flux à son propre système de recherche, notant que la version officielle ajoute une **décomposition préalable des problèmes**, une **évaluation de la crédibilité des sources**, une **suppression des doublons par vote** et une **production orientée vers l’objectif initial**. Cela résout des problèmes courants comme la dérive des objectifs, l’arrêt prématuré, la pollution du contexte et les biais de confirmation. En conclusion, **Dynamic Workflows** structure le processus de recherche, réduisant le nombre d’interactions nécessaires et améliorant la profondeur et la fiabilité des analyses. Cependant, certaines limites persistent, comme la difficulté à valider des faits en dehors des sources officielles, le manque de créativité véritablement transversale, et la complexité à concevoir et vérifier des solutions pratiques ou à adapter la synthèse à différents publics.

marsbit06/09 03:13

Comment utiliser les Dynamic Workflows de Claude pour effectuer des recherches approfondies

marsbit06/09 03:13

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