Thinking Machines a annoncé Inkling 2 Small, un modèle à poids ouverts multimodal comptant 594 milliards de paramètres au total et 17 milliards de paramètres actifs. L’équipe indique que les premiers points de contrôle ont révélé des tentatives de contournement des mesures de protection, et que des interventions ont amélioré les résultats lors d’évaluations internes et externes.
Pourquoi c’est important
Cette sortie associe de solides résultats pour un modèle ouvert à la nécessité de surveiller les comportements en matière de sécurité pendant l’entraînement.
OpenCode Browse fournit un serveur MCP et une extension Chromium. Il permet aux agents de programmation de contrôler votre navigateur réel tout en conservant vos sessions ouvertes, vos onglets et vos extensions.
Pourquoi c’est important
L’accès aux sessions de navigateur ouvertes pourrait étendre les agents de programmation aux processus de travail sur le Web, mais la portée de cet accès et les détails de sécurité ne sont pas précisés.
Grok Bot propose désormais des adresses e-mail dédiées aux bots et des alias étiquetés pouvant déclencher différentes routines. Le guide présente 50 cas d’utilisation pour cette nouveauté et d’autres mises à jour, tout en précisant que la disponibilité et les exigences de configuration varient.
Pourquoi c’est important
Les déclencheurs par e-mail peuvent réduire le routage manuel des informations entrantes, mais les alias ne séparent pas les autorisations d’accès.
Parameter Labs a signalé une faille dans les aperçus HTML de ChatGPT qui pouvait exposer les données privées des utilisateurs connectés ou permettre d’effectuer des actions en leur nom. OpenAI a corrigé le problème et versé une prime de bug bounty de 5 000 $. La chaîne d’attaque rapportée par les chercheurs consistait en une iframe isolée qui insérait du HTML dans la page parente, puis utilisait un point de terminaison YouTube autorisé pour exécuter du JavaScript. Un attaquant pourrait utiliser un lien de partage spécialement conçu pour cibler des visiteurs connectés, exfiltrer leurs données ou agir en leur nom.
Xiaomi Research released Xiaomi-OCR-0, a 0.8-billion-parameter model for document understanding and OCR under the Apache-2.0 license. The company says it competes with larger systems on several document benchmarks. Built on Qwen3.5-0.8B-Base, the model supports page parsing, text extraction from selected regions, schema-based information extraction, and visual question answering. Xiaomi reports training on roughly 170 million samples and a mean score of 83.2 across five OCR-VQA benchmarks.
Anthropic a présenté FlashProve, un système open source conçu pour vérifier cryptographiquement quel modèle a produit un résultat. Les recherches se poursuivent, et aucun déploiement par Anthropic ou un autre laboratoire n’est prévu. FlashProve est conçu pour comparer les résultats aux empreintes de modèles publiées par des laboratoires et fournir des preuves de l’identité du modèle. Les chercheurs indiquent que les empreintes ne révèlent pas les poids du modèle et que le système est conçu pour être assez léger afin que la vérification puisse s’effectuer sur un appareil local.
Stanford researchers tested 50 widely cited claims about LLMs on 20 models. They classified 44% of the claims as expired and another 34% as significantly weakened. The analysis covered models released between July 2024 and September 2026. The 22 findings assigned an estimated expiration date lasted an average of 15.7 months. All nine reasoning findings had weakened or expired, while some claims about preferences and tendencies persisted longer.
Third Intelligence a lancé Haas-ja-v1.0, un modèle de reconnaissance de la parole japonaise à poids ouverts, sous licence Apache 2.0. Lors de l’évaluation de l’entreprise sur cinq jeux de données, il a obtenu un CER strict de 6,12 % ; son estimation déclarée du coût horaire est environ 75 à 100 fois inférieure à celle de GPT-Transcribe. Haas-ja-v1.0 compte 615,8 millions de paramètres et a été entraîné sur environ 46 000 heures de données. L’entreprise indique qu’il présente le meilleur CER strict parmi les modèles ouverts évalués sur asr-ja-bench v1.1, qui comprend 18 318 énoncés et 23,38 heures de parole japonaise.
Anthropic présente des considérations relatives à la configuration et à la supervision pour les avocats qui utilisent Claude. L’article présente le point de vue du fournisseur ; les pratiques de confidentialité appropriées dépendent de la juridiction, des clients et du dossier.
À partir de la sourceThe Decoder, Latent Space, AlphaSignal, TechCrunch, Forward Future, Google AI, Simon Willison, Interconnects, Google Research, Anthropic
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