Sebastien Campion

@lemire I can confirm that, as far back as 15 years ago, I recompiled the Debian package from source code for the BLAS and LAPACK libraries, so that I could also use the grid search optimiser on L1/2/3 levels. And when you deploy your application on a 2,000-node cluster, it makes a gap

Almost all x64 processors today (Intel/AMD) support advanced instructions such as BMI2, AVX2. Unfortunately, most Linux distributions give you code that is compiled to run on systems without these instructions. It means that you may get inferior performance. Many distributions like RedHat have begun defaulting on processors that have these advanced instructions. Recent versions of the popular Linux distribution Ubuntu offers version of your favourite software compiled with these advanced instructions (x86_64-v3 packages). Unfortunately, as far as I can tell, they are disabled by default and require some work to be enabled. I invite you to experiment.

@morganlinton @Brooooook_lyn It’s never enough fast :) Async tasks like a claw agent (with limited context 8k) etc yes Software dev not really Try but keep in mind that almost of your RAM is used

@sebcampion @Brooooook_lyn Does 14 t/s feel way too slow or is it usable?

Okay, this is insane. If I’m reading this right, I can now run Qwen3.6 27B on my four year old M1 Mac Studio w/32gb of ram. While it won’t run fast, likely only about 20 tok/s, that’s still insane. Hats off to @Brooooook_lyn, he’s doing some absolutely amazing stuff.

@julien_c 15 tokens/ sec sur mon “vieux” MacBook M1 Pro de 32GB Côté qualité ça commence à devenir sérieux pour un usage réel Connecté à mes services lexsocket.ai, les premiers résultats sont très bons

What’s the vibe check on this?

@LDLC Rtx 5090 32GB pour l’IA

OK Faites votre choix ici, si vous êtes raisonnable on fait un jeu concours avec l'une des suggestions... :) ldlc.com/informatique/p…

@LDLC 👋

Qui veut une carte graphique GRATUITE ? (bon lundi)

@get_pappers Vous pouvez le combiner avec le MCP de LexSocket pour gérer vos appels d’offres en Europe lexsocket.ai

Pappers lance son MCP ! 3 raisons de tester : 1️⃣ Profondeur inédite : Chaque champ a été peaufiné pour que l'IA "raisonne" sur de la donnée fiable 2️⃣ Combo gagnant : Le raisonnement de l'IA + la data certifiée de Pappers 3️⃣ Accès gratuit et illimité pendant 2 semaines !

@DandumontP J’ai participé à l’élaboration de cette norme :)

J’ai enfin réussi à tester du DVB-H. En 2026. Comme un archéologue - Le journal du lapIA journaldulapin.com/2026/04/01/13-…

@bayartb @gchampeau C’est pour cela que j’ai proposé un index : linkedin.com/posts/sebastie…

@gchampeau C'est toute la différence entre open source porté par une entreprise, et open source porté par une communauté. La notion de communauté de contributeurs est très importante, et trop souvent négligée. C'est un sujet de gouvernance, que les DSI ignorent facilement.

Ca c’est un sujet explosif pour la réputation de l’open source. Les changements restrictifs de licence dès que le projet arrive à un stade d’adoption massive, ça tue toute confiance aussi dans les autres projets open source :

@remilouf +1000 :) We really need to build the OSS ressources to improve our tools and coding agent

+100 I built a tool that captures traces and attaches them to commits / ranges of commits. If OSS maintainers used it we could really quickly get a massive dataset of traces. Time to open-source the tool, I guess!

@sc_cath C’est un changement de paradigme qui a déjà commencé avant l’IA je pense. Il y a un siècle, l’accès à l’information, au contenu était couteux, désormais il faut payer pour filtrer l’information

AI slop is going to be very expensive because many subtle parts of economic and social systems are organized around small frictions that allow people to convey meaningful signals by overcoming them. You read letters because someone thought them worth the time to write. AI removes these frictions. It will render many social norms totally ineffective and will saturate many important channels of communication.

@acherm Turing-complete is all you need

The last challenge (building a Brainfuck interpreter in MNM Lang) meant not only learning MNM Lang from scratch, but also correctly reproducing Brainfuck itself: its 8 instructions (><+-.,[]), tape semantics, pointer updates, I/O, and nested bracket matching.

I asked a coding agent to program in a esoteric language freshly invented in March 2026. Source code is literally colored M&Ms on a table. No docs beyond an opcode table. No Stack Overflow. No worked solutions. It solved all 26 challenges. Including a Brainfuck interpreter.

@cortisquared Oui c’est une très bonne idée lorsque l’on sait comment sont déployés et utilisés ces outils en entreprise. C’est le ratio résultat/token qui compte

C’est probablement une bonne idée mais ce que je comprends pas c'est que Mistral construit tout ça sur ses modèles foundational, qui sont quand même maintenant en dessous de la concurrence, et pas juste en dessous des modèles propriétaires américains, aussi en dessous

@cortisquared x.com/lightonio/stat…

Du coup les américains ils ont interdit aux chinois l'accès au dernier hardware. Du coup ils font les breakthrough software. Les européens ? Pourquoi voulez-vous qu'un EHPAD innove ? On va réguler.

@acherm @Fabien_Mikol De mon interprétation François parle du LLM pas des mécanismes agentic

@Fabien_Mikol Donc pas du tout d’accord avec Chollet (et d’autres !) sur ce cas car j’ai des expériences très récentes qui montrent des capacités incroyables/nouvelles... les M&Ms, le POP, le moteur d’echecs en Brainfuck, etc. Je détaille demain ;-)

Très intéressant puisque justement il semble bien que les travaux de Mathieu Acher vont à l'encontre de l'interprétation de Chollet. J'ai demandé son avis à Claude c'est intéressant. Je suis preneur de l'expertise de @acherm !

@peer_rich So do it

mistral is proof you can be a foundational model company with 0 consumer adoption and a really bad model and still make 400M ARR

Testing bird-twitter skill installation from picoclaw 🦞 #picoclaw #bird

@babgi Ne pas oublier que le show business a été inventé par les US Relire Éric Vuillard, Tristesse de la terre : Une histoire de Buffalo Bill Cody

Ça commence à devenir un feuilleton intéressant 1° il y a 15 jours Dario Amodei a confirme qu'il ne souhaite pas que ses technologies servent à espionner des américains et a faire des armes autonomes 2° il ne se plie pas a l'ultimatum de Peter Hegseth qui expirait vendredi a 22h française 3° Sam Altman vient de dire qu'il partage les preoccupations de Amodei. Partie de poker en vue axios.com/2026/02/27/alt…

@remilouf @obsdmd Ok with the iCloud sync to get a copy on your laptop

@sebcampion @obsdmd Voice Memo on my iPhone

It is fairly simple. I go on walks every morning and usually record my rambling. It’s synced with my server automatically, transcribed and copied to an inbox in my @obsdmd vault (although I could use any frontend, it’s just text files). A first agent scans the transcription and does a few things: 0. Create a new daily note 1. Identifies topics 2. Identifies (pending) decisions 3. Identifies tasks -> pushed to Things Inbox 4. Identifies potential evergreen notes or addition to one, and suggests it (linking to the daily note). I need to tick a box to approve. If I record other voice notes during the day it’s appended to the file. Every evening an agent reads the notes with the notes of the previous days and 1. Promotes everything I approved to evergreen notes and runs another agent to find relevant links. 2. Checks Things and summarizes my day 3. Surfaces issues that have been unresolved for a while, topics I keep bringing up 4. Asks 3 hard questions If there have been changes in my evergreen notes it scans the full vault for links. Then every week, month and quarter different agents analyze my notes and connect to other systems of record via CLIs I wrote. I have an agent that surfaces potential blog post topics (but doesn’t write the blog post) I also have an agent connected to a Telegram bot that has read-only access. Very nice to ask questions. Hoping to get rid of this at some point when I can run decent agents on my phone. It’s been very helpful for me, a natural rambler who processes things by talking and not by writing. The prompts are really hard to get right at the beginning, mostly because you’re discovering your needs as you go. I would recommend you start with a very simple agent (like daily notes), iterate for a couple of weeks before moving on. Don’t build cathedrals from the get go, however tempting it is. Even if it’s been running for a while, I still find myself checking the transcript to make sure it didn’t forget anything. Sometimes it does, maybe a prompting skill issue. I consider the daily notes as a DRAFT, albeit a very helpful one. Identify interfaces and places where a human is needed to prevent the whole thing from becoming an unholy mess; it can just be requiring a box to be ticked to approve. The links suggestion is life-changing. I plan on moving everything to open source models progressively.