La Chine a testé avec succès une nouvelle fusée réutilisable et une capsule d'équipage mardi, une étape importante dans son plan ambitieux d'envoyer des astronautes sur la Lune d'ici 2030, selon l'Agence chinoise des vols spatiaux habités (CMSA). Le lancement de la fusée Longue Marche 10 et du vaisseau spatial Mengzhou, éléments centraux de l'architecture lunaire chinoise, marque une percée majeure dans le programme d'exploration lunaire habitée du pays, comme l'a rapporté Ars Technica.
Le vol d'essai, mené tard mardi, heure américaine, a présenté la fusée Longue Marche 10 et le vaisseau spatial Mengzhou. La Chine et les États-Unis sont engagés dans une course pour réaliser le prochain alunissage humain, en compétition pour le prestige national et les ressources lunaires, a noté Ars Technica. La CMSA a souligné le succès de la démonstration.
Dans d'autres nouvelles, l'administration Trump devait officiellement éliminer le rôle du gouvernement américain dans le contrôle de la pollution par les gaz à effet de serre cette semaine, selon Ars Technica. En révoquant une conclusion scientifique vieille de 17 ans selon laquelle les gaz à effet de serre mettent en danger la santé et le bien-être publics, l'Agence de protection de l'environnement (EPA) démantèlera la base juridique de son autorité pour agir sur le changement climatique en vertu du Clean Air Act. L'administrateur de l'EPA, Lee Zeldin, devait être présent avec le président Donald Trump pour l'événement.
Parallèlement, une nouvelle méthode de réglage fin développée par des chercheurs du MIT, de l'Improbable AI Lab et de l'ETH Zurich permet aux grands modèles de langage (LLM) d'acquérir de nouvelles compétences sans perdre les existantes, a rapporté VentureBeat. La technique, appelée réglage fin par autodistillation (SDFT), permet aux modèles d'apprendre directement à partir de démonstrations et de leurs propres expériences en tirant parti des capacités d'apprentissage en contexte inhérentes aux LLM modernes. Les expériences montrent que le SDFT surpasse systématiquement le réglage fin supervisé traditionnel (SFT) tout en traitant les limites de l'apprentissage par renforcement.
Dans le domaine de l'IA, les risques associés aux agents d'IA sont mis en évidence. Même dans les environnements de chatbot, les LLM peuvent faire des erreurs et présenter un comportement indésirable, selon MIT Technology Review. Les conséquences de ces erreurs deviennent plus graves lorsque les agents d'IA disposent d'outils pour interagir avec le monde extérieur, tels que des navigateurs Web et des adresses e-mail. Cela peut expliquer pourquoi le premier assistant personnel LLM révolutionnaire est venu d'un ingénieur logiciel indépendant, Peter Steinberger, qui a téléchargé son outil, OpenClaw, sur GitHub en novembre 2025. Le projet est devenu viral fin janvier. OpenClaw exploite les LLM existants pour permettre aux utilisateurs de créer leurs propres assistants sur mesure.
Enfin, WIRED a révélé des détails sur l'expansion prévue de l'ICE dans plus de 150 espaces de bureaux à travers les États-Unis, dont 54 adresses spécifiques. L'ICE prévoit d'occuper des espaces gouvernementaux existants et de partager des installations avec des cabinets médicaux et de petites entreprises, selon WIRED.
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