Projet open source ml-intern, l’agent autonome de recherche en ML de Hugging Face qui lit des articles, organise des données, entraîne, évalue et itère à travers la science, la médecine et les mathématiques. Résumé : ml-intern de Hugging Face est un agent autonome de recherche en ML open source qui lit des articles, sélectionne et organise des jeux de données, s’entraîne sur des GPU locaux ou cloud, évalue les résultats et itère pour améliorer. Construit sur smolagents avec des interfaces CLI et web, il navigue entre arXiv / HF Papers, HF Hub et HF Jobs. Les démonstrations couvrent la science, la médecine et les mathématiques, montrant une automatisation de bout en bout et des gains de performance.

Le prestataire coréen Toss Payments devient la première entreprise à déployer entièrement la cryptographie post-quantique, en utilisant l’algorithme « ML-KEM » conforme aux standards du NIST pour réaliser un échange de clés hybride et améliorer la sécurité afin de se prémunir contre la menace posée par l’informatique quantique.

Les chercheurs d'IBM collaborent avec Signal et Threema pour concevoir un système de messagerie résistant aux attaques quantiques. Le cryptographe Ethan Heilman souligne que le risque quantique pour les plateformes de messagerie cryptée est supérieur à celui du Bitcoin. Signal a lancé la mise à niveau PQXDH, Threema explore l'algorithme ML-KEM conforme aux normes NIST, tout en se concentrant sur la protection des métadonnées.