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GPU pour l’IA en 2026 : NVIDIA, AMD et Intel comparés

GPU pour l’IA en 2026 : NVIDIA, AMD et Intel comparés

Comparaison des GPU IA entre trois fournisseurs

Le paysage du matériel pour l’IA a considérablement évolué en 2026, avec NVIDIA, AMD et Intel qui rivalisent tous pour attirer les développeurs ayant besoin de GPU capables d’exécuter localement de grands modèles de langage (LLM) et des charges de travail d’inférence IA.

Installer Docker sur Ubuntu : APT, Snap, Rootless — Guide complet 2026

Installer Docker sur Ubuntu : APT, Snap, Rootless — Guide complet 2026

Choisissez le bon chemin d'installation de Docker sur Ubuntu.

L’installation de Docker sur Ubuntu devrait être simple, mais en pratique, plusieurs options « en forme de Docker » rivalisent pour le même nom de commande, chacune avec sa propre gestion des paquets, son comportement de mise à jour et ses implications en matière de sécurité.

Systèmes de mémoire dans les assistants IA

Systèmes de mémoire dans les assistants IA

Mémoire de travail, structurée et de récupération pour les assistants.

La mémoire transforme les assistants d’entités réactives en entités persistantes, mais c’est aussi là que beaucoup de systèmes se dégradent silencieusement. Les enquêtes soutiennent que la distinction entre mémoire à court terme et mémoire à long terme n’est plus suffisante pour la mémoire des agents modernes ; les SDK d’OpenAI et de LangGraph pointent vers une pile plus simple — mémoire de travail, état durable et récupération.

Rédaction de compétences pour l'agent Hermes — Structure du fichier SKILL.md et bonnes pratiques

Rédaction de compétences pour l'agent Hermes — Structure du fichier SKILL.md et bonnes pratiques

Auteur Hermès : des compétences qui se chargent rapidement et fonctionnent de manière fiable

Hermes Agent traite les compétences comme la méthode par défaut pour enseigner des workflows répétables. La documentation officielle les décrit comme des documents de connaissances à la demande alignés sur le format ouvert agentskills.io, chargés via une divulgation progressive afin que le modèle voie d’abord un petit index et ne charge les instructions complètes que lorsqu’une tâche en a réellement besoin.