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Scion : pourquoi Anthropic a remplacé Git pour ses agents
Un agent termine sa modification, puis attend que les tests récupèrent le code. Le cas Scion permet de comprendre ce coût caché et les choix d’infrastructure pour le réduire.
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LeCompute décortique l'infrastructure de l'IA : GPU et silicium, mémoire HBM et interconnexions, runtimes d'inférence comme vLLM ou llama.cpp, quantification et edge AI. Des analyses techniques et des benchmarks reproductibles, du silicium au code, sans hype.
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Alibaba rapproche puces, modèles et services d’agents. Les poids ouverts laissent du choix, mais adaptations et données déterminent ce qui peut partir ailleurs.
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FlashAttention-4 poursuit son développement sur Blackwell. Entre deux produits matriciels, le softmax et les mouvements de données peuvent imposer le rythme.
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AMD conteste NVIDIA Vera avec EPYC Venice. Les agents attendent aussi leurs outils : pourquoi les scores par cœur et par rack ne racontent pas la même chose.
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Google, NVIDIA et Emerald AI veulent accélérer les raccordements grâce à la flexibilité électrique. Qui garantira les réductions promises au réseau ?
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NVIDIA promet de préserver l’ouverture de Hugging Face. Qui organisera les chemins les plus simples pour choisir et déployer les modèles ?
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Huawei présente Atlas 960E et ses 4 096 accélérateurs annoncés. Peut-on déplacer la compétition de la puce vers le système entier ?