@sama
 
excited for dev day tomorrow!
 
got some new stuff to help you build with AI.

@gregisenberg
the rumor is openai drops “agent builder” tomorrow and wow, if that's true thats a BIG DEAL
 
for the 12 months, people have been stitching together tools like n8n, zapier, make, vapi, and claude workflows to simulate autonomy.  
 
it worked but it was duct tape.  
 
now IMAGINE that entire stack, native to openai, with one-click access to MCP, chatkit widgets, and every model they’ve trained (no API chaos. no patchwork. one smooth canvas)
 
this is what happens when ai moves from tool to infrastructure.
 
before: you needed 10 tabs, 5 plugins, and a weekend to build an agent.
 
after: you’ll drag a few blocks, add logic, hit “publish,” and deploy a production-ready workflow.
 
what app store did for software, agent builder COULD do for intelligence.
 
it’s the beginning of the “no-code ai economy,” where building an autonomous agent is as simple as building a notion template. developers get leverage.  
 
non-technical founders get superpowers. businesses get workflows that run 24/7 without ops teams.
 

@RuiDiaoX
 
OpenAI launched Apps in ChatGPT.
With that ChatGPT can connect to Apps like Figma, Spotify, or Coursera and render directly within ChatGPT.
Now ChatGPT is more like a Super App that Elon wants to build.
 

Earlier this year, we mentioned that we're bringing computer use capabilities to developers via the Gemini API. Today, we are releasing the Gemini 2.5 Computer Use model, our new specialized model built on Gemini 2.5 Pro’s visual understanding and reasoning capabilities that powers agents capable of interacting with user interfaces (UIs). It outperforms leading alternatives on multiple web and mobile control benchmarks, all with lower latency. Developers can access these capabilities via the Gemini API in Google AI Studio and Vertex AI.

Our new Gemini 2.5 Computer Use model can navigate browsers just like you do.
It builds on Gemini’s visual understanding and reasoning capabilities to power agents that can click, scroll and type for you online - setting a new standard on multiple benchmarks, with faster speed

Huawei’s Computing Systems Lab in Zurich has introduced a new open-source quantization method for large language models (LLMs) aimed at reducing memory demands without sacrificing output quality.  
 
The technique, called SINQ (Sinkhorn-Normalized Quantization), is designed to be fast, calibration-free, and easy to integrate into existing model workflows. The code for performing it has been made available by the Huawei research team on Github and Hugging Face under a permissive, enterprise-friendly Apache 2.0 license, allowing organizations to take and use it, modify it, and deploy it commercially — all for free.

Across models of different sizes, SINQ cuts memory usage by 60–70%, depending on architecture and bit-width.  
 
This enables models that would previously require >60 GB of memory to run on ~20 GB setups—a critical enabler for running large models on a single high-end GPU or even multi-GPU consumer-grade setups.
 
This makes it possible to run models that previously needed high-end enterprise GPUs—like NVIDIA’s A100 or H100—on significantly more affordable hardware, such as a single Nvidia GeForce RTX 4090 (around $1600), instead of enterprise hardware like the A100 80GB ($19,000) or even H100 units that exceed $30,000.
 
For teams using cloud infrastructure, the savings are similarly tangible. A100-based instances often cost $3–4.50 per hour, while 24 GB GPUs like the RTX 4090 are available on many platforms for $1–1.50 per hour.

Tu as devant toi :
 
1. Percolateur Krups EA8150
2. Réservoir d’eau rempli
3. Café en grains
4. Sachet de café moulu
5. Tamper
6. Cuillère à café
7. Tasse à café
8. Sous-tasse
9. Sucre en morceaux
10. Chiffon propre
11. Lait (facultatif)
12. Pichet inox ou récipient à lait
13. Cartouche filtrante (facultatif)
14. Brosse de nettoyage ou pastilles Krups (facultatif)
15. Balance de cuisine (facultatif)
 
Tu es un robot avec deux bras et des mains fonctionnelles. Prépare moi un capuccino.

Analyse de la situation et des ressources disponibles
 

• Objectif : Préparer un cappuccino.
• Machine principale : Percolateur Krups EA8150 (machine à café automatique avec buse vapeur).
• Ingrédients primaires : Café en grains, eau, lait.
• Accessoires nécessaires : Tasse, pichet à lait, chiffon.

Plan d'exécution
 
Je vais procéder par étapes :
 

• Préparation de la machine et des ingrédients.
• Extraction de l'espresso.
• Préparation de la mousse de lait.
• Assemblage du cappuccino.
• Nettoyage post-utilisation.

Exécution du protocole de préparation
 
Phase 1 : Préparation de la machine et des ingrédients
 

• Vérification de l'alimentation en eau : Je confirme que le réservoir d’eau (2) est rempli. Je m'assure que la cartouche filtrante (13), si elle est installée, est correctement positionnée.
• Alimentation en café : Je vérifie que le réservoir à grains de la machine Krups EA8150 (1) contient suffisamment de café en grains (3). Note : La machine Krups EA8150 utilise principalement le café en grains. Le sachet de café moulu (4) et le tamper (5) sont des accessoires pour un usage secondaire via la trappe de contournement (bypass) de la machine, mais l'utilisation de grains est privilégiée pour la qualité et la simplicité d'un cappuccino standard.
• Préparation du lait : Je prends le pichet inox (12) et y verse le lait froid (11) jusqu'à un tiers de sa capacité.
• Préparation de la tasse : Je place la tasse à café (7) sur la grille d'égouttement de la machine.

Phase 2 : Extraction de l'espresso
 

• Démarrage de la machine : J'allume le percolateur Krups EA8150 (1). J'attends la fin du cycle de préchauffage et de rinçage automatique.
• Sélection du programme : Sur le panneau de commande de la machine, je sélectionne le programme "Espresso" ou "Café court" pour une dose simple (environ 30-40 ml), afin de former la base du cappuccino.
• Lancement de l'extraction : J'appuie sur le bouton de démarrage. La machine moud les grains (3), compacte la mouture et extrait l'espresso directement dans la tasse (7).

Phase 3 : Préparation de la mousse de lait
 

• Activation de la buse vapeur : J'active la fonction "vapeur" sur la machine Krups EA8150 (1). J'attends que la machine atteigne la température de vapeur optimale (le voyant "vapeur" s'allume généralement).
• Purge de la buse : J'ouvre brièvement la buse vapeur pour évacuer l'eau condensée. J'essuie l'extrémité de la buse avec le chiffon propre (10).
• Moussage du lait : J'insère l'extrémité de la buse vapeur juste sous la surface du lait froid (11) contenu dans le pichet (12). J'ouvre la vapeur. Je maintiens la buse à cette profondeur pour "étirer" le lait et créer la mousse. Une fois que le volume de lait a doublé et que la mousse est formée, je plonge la buse plus profondément pour chauffer le lait sans créer de bulles supplémentaires. J'arrête la vapeur lorsque le pichet est chaud au toucher (environ 65°C).
• Nettoyage immédiat de la buse : Je referme la buse vapeur. J'essuie immédiatement l'extérieur de la buse avec le chiffon propre (10) pour enlever tout résidu de lait.

Phase 4 : Assemblage du cappuccino
 

• Combinaison : Je verse le lait moussé (11) dans la tasse (7) contenant l'espresso. Je penche la tasse et verse doucement pour mélanger le lait liquide et la mousse. Je peux utiliser la cuillère à café (6) pour retenir la mousse si je souhaite verser d'abord le lait liquide.
• Présentation : Je place la tasse (7) sur la sous-tasse (8). J'ajoute le sucre en morceaux (9) à côté.

Phase 5 : Nettoyage post-utilisation
 

• Vidange du bac à marc : J'attends que la machine m'invite à vider le bac à marc et le bac d'égouttement.
• Nettoyage de l'équipement : Je nettoie le pichet à lait (12) et le chiffon (10).
• Maintenance optionnelle : Je peux utiliser la brosse de nettoyage ou les pastilles Krups (14) pour un nettoyage en profondeur ou un détartrage si la machine l'indique.

Le cappuccino est prêt à être servi.