Après 1 an d’utilisation : L’API Gemini en 2026
Après un an d’utilisation dans mon environnement de production, l’API Gemini a prouvé qu’elle avait ses avantages et ses inconvénients — utile pour de petits projets mais problématique pour la montée en charge des systèmes plus importants. Si vous souhaitez comprendre ce qui fait fonctionner cette API, continuez à lire et préparez-vous.
Salut tout le monde, ici Kai, de retour sur clawdev.net après ce qui a ressemblé à deux semaines folles à lutter avec un projet de fine-tuning de LLM particulièrement récalcitrant. Mon cerveau est encore un peu en compote, mais cela m’a fait réfléchir. Nous parlons beaucoup des grands modèles d’IA flashy, des percées impressionnantes, du “qu’est-ce qui vient ensuite” dans le monde de l’IA. Mais
Salut tout le monde, Kai Nakamura ici de clawdev.net, et aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui fait du bruit dans mes chaînes Slack et mes fils GitHub depuis des semaines : la révolution silencieuse qui se déroule dans le développement de l’IA open-source. Pas les grandes annonces de modèles de fondation, mais le concret, les outils, l’infrastructure, les éléments qui rendent la construction avec
Après 6 mois avec LangGraph en production : c’est parfait pour le prototypage rapide, mais difficile à étendre pour l’entreprise.
Je ne suis pas étranger à l’adaptation à de nouvelles plateformes en tant que développeur, mais laissez-moi vous dire, LangGraph a été toute une aventure au cours des six derniers mois. Lancé par l’utilisateur GitHub langchain-ai, cet outil a pour objectif
Je n’ai pas ouvert Google pour une question de recherche depuis trois mois. Pas parce que je le boycotte — je oublie juste qu’il existe. Perplexity répond directement à mes questions, avec des sources, et je n’ai jamais à cliquer à travers cinq articles de blog optimisés pour le SEO pour trouver ce dont j’ai réellement besoin.
Ce changement s’est produit progressivement, puis soudainement. Un jour, je
7 erreurs de profilage de performance qui coûtent de l’argent réel
J’ai vu 15 applications ralentir considérablement au cours du dernier trimestre, et devinez quoi ? Chacune d’elles a commis les mêmes 7 erreurs de profilage de performance. Ces erreurs ne gaspillent pas seulement le temps des développeurs ; elles peuvent coûter aux entreprises une fortune en perte de productivité, frais d’infrastructure et désabonnement des clients. Comprendre ce que
Une nuit tardive l’été dernier, je me suis retrouvé à faire les cent pas dans mon appartement, luttant avec un morceau de code qui ne voulait tout simplement pas coopérer. J’étais courbée sur mon ordinateur portable, une tasse de café intacte à mes côtés, ayant l’impression de parler une langue complètement différente à ma machine.
Salut à tous, Kai Nakamura ici de clawdev.net, votre adresse habituelle pour tout ce qui concerne le développement de l’IA. Aujourd’hui, je veux parler de quelque chose qui me préoccupe beaucoup ces derniers temps, quelque chose avec lequel beaucoup d’entre nous interagissent au quotidien, mais auquel nous ne réfléchissons peut-être pas assez en ce qui concerne nos propres contributions : l’art souvent négligé
Les applications de prise de notes alimentées par l’IA changent la façon dont les gens capturent, organisent et récupèrent des informations. Au lieu de simplement stocker du texte, ces applications comprennent vos notes et vous aident à connecter des idées.
Meilleures applications de prise de notes AI
Notion AI. IA intégrée dans l’espace de travail puissant de Notion. Notion AI peut résumer des pages, générer du contenu, répondre à des questions sur vos notes, traduire du texte et extraire des actions.
TGI vs llama.cpp : Un affrontement pour les petites équipes
Commençons par cela : TGI de Hugging Face a 10 811 étoiles sur GitHub, tandis que llama.cpp est à la traîne. Mais soyons honnêtes : les étoiles ne signifient rien si l’outil ne fait pas le travail. Dans un monde où les petites équipes ont besoin d’efficacité mais manquent du luxe de ressources étendues, le choix