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Le 29 septembre 2026, NVIDIA a publié un billet technique détaillant la version 3.3 de son Metropolis Blueprint for Video Search and Summarization, qui assemble des modèles vision-langage Cosmos, des modèles de langage Nemotron, de la recherche augmentée et des outils Model Context Protocol pour transformer une vidéo en recherche en langage naturel et en alertes vérifiées. Son échantillonnage vidéo adaptatif élague les zones inchangées image par image : sur une RTX PRO 6000 Blackwell exécutant Cosmos 3 Super en FP8, il réduit de 17 % la latence de mise en contexte des alertes et augmente de 46 % le nombre de flux temps réel simultanés. Le résumé d'une vidéo d'une heure demande environ deux fois moins de temps et 80 % de jetons d'entrée en moins. Le dépôt public de l'assemblage porte l'étiquette v3.3.0rc0, posée le 23 septembre ; sa dernière version publiée reste la 3.2.1 du 23 juillet 2026.

Le 29 septembre 2026, au HOOD Summit de Houston, Robinhood Markets a présenté Robinhood Agents, une expérience d'IA intégrée à son application, qui analyse le marché, construit des stratégies et passe des ordres pour le compte du client. Le client nomme son agent, ouvre un compte agentique dédié et choisit un modèle parmi plusieurs laboratoires, dont OpenAI ; l'usage de GPT-Luna reste gratuit jusqu'à la fin de l'année. L'agent n'accède qu'aux fonds de ce compte et l'approbation manuelle de chaque ordre est activée par défaut. Depuis l'ouverture du courtage agentique en mai, Robinhood compte plus de 150 000 comptes agentiques et dit que les agents utilisent ses outils près de 30 millions de fois par jour. Une fonction Loops, qui transformera une stratégie en instruction permanente exécutée en continu, est annoncée sans date. Onze fournisseurs de données, dont Nasdaq et Unusual Whales, vendront des extensions de 5 à 30 dollars par mois.

Le 29 septembre 2026, le projet llama.cpp a fusionné une modification du contributeur 0cc4m qui règle le noyau Vulkan GDN et rattrape les performances sur matériel Intel. Sur une Intel Arc A770 faisant tourner Qwen 3.6 35B quantifié en Q2_K, le traitement de l'invite passe de 686,6 à 865,6 jetons par seconde en microlots de 512 (+26,1 %), de 791,7 à 1 050,3 en microlots de 1 024 (+32,7 %) et de 852,7 à 1 174,4 en microlots de 2 048 (+37,7 %) ; la génération gagne 8,4 %, de 49,97 à 54,18 jetons par seconde. Le banc d'essai d'opérateur rend la même carte 8,9 à 12,3 fois plus rapide. Les mesures d'une GeForce RTX 3090 et d'une Radeon Pro VII restent stables. La modification porte sur un seul fichier, 20 lignes ajoutées et 10 retirées.

Le 29 septembre 2026, Multiverse Computing a présenté ProvenanceGuard, une couche de vérification qui se branche après coup sur un agent utilisant le protocole MCP et conserve l'identité de chaque source tout au long du contrôle. La société cible un défaut qu'elle appelle confusion entre sources : une affirmation vraie quelque part dans les sorties d'outils, mais attribuée à la mauvaise. Le dispositif découpe la réponse en affirmations, cherche la source la plus proche de chacune, teste le soutien, le compare à la source que la réponse nomme ou suggère, puis autorise ou bloque. Sur son test principal, il désigne la bonne source dans environ 86 % des cas ; sur un test plus difficile à sources voisines, il atteint 0,846 de F1 pour décider quoi bloquer mais ne retrouve la source exacte que dans 50,3 % des affirmations. Sur 50 attributions volontairement faussées, il a détecté les 50.

Le 29 septembre 2026, la start-up américaine de semi-conducteurs Efficient Computer, basée à Pittsburgh, a annoncé avoir conclu plus de 97 millions de dollars de financement en série B, à une valorisation de 650 millions de dollars, portant son total levé à 173 millions de dollars. Le tour est mené par TQ Ventures, avec la participation d'Eclipse, Union Square Ventures, Giant Ventures, Triatomic Capital et six autres investisseurs. Fondée il y a une dizaine d'années par Brandon Lucia, Nathan et Graham, l'entreprise doit utiliser ces fonds pour livrer en volume son processeur Electron E1, déjà en production, à ses premiers clients, et pour étendre son architecture Fabric vers des performances de classe centre de données. Efficient Computer annonce viser une amélioration de plus de dix fois de la consommation énergétique par rapport aux systèmes construits aujourd'hui.