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AI Agents are now paying for their own inference costs, and the payment method they’re using is the Bitcoin Lightning Network. Lightning Labs has launched pi402, which lets coding Agents pay for AI inference services over Lightning on a pure usage basis—without needing to register an account, link a bank card, or obtain an API key first. What’s interesting about this direction isn’t simply that “AI can use BTC,” but the granularity of payment: an Agent can settle for a single request, or even for finer-grained token usage. In the future, when Agents buy data, rent compute, or call services from one another, requiring a human to top up a balance and approve every transaction will become a bottleneck. Machine-native payments may therefore emerge as a new layer of infrastructure competition.

Putain, c'est vraiment dingue. On a demandé à Dario Amodei, le CEO d'Anthropic, ce que devrait faire un jeune qui sort du lycée aujourd'hui. Sa réponse : « L'IA sait faire le boulot d'un juriste débutant. Celui d'un analyste financier débutant. Celui d'un consultant junior On ne peut pas nier qu'elle va aussi supprimer des emplois, et sans doute en grand nombre » En quelques minutes, il cite les métiers qui sauteront en premier et LA compétence qui te garde dans la course Sa propre prédiction : 50 % des postes de cols blancs débutants bouleversés d'ici 1 à 5 ans Prompts → Agents → Collègues IA → Travail des juniors fait par l'IA Passer des champs aux usines a pris des générations. Cette fois, l'IA frappe toutes les étapes d'une carrière en même temps Son conseil tient en une ligne : « Évidemment, apprendre à se servir de l'IA » Ceux qui s'y mettent cette année ne seront pas en concurrence avec l'IA : ce sont eux qui la piloteront Tout ce qui suit est gratuit. Commence aujourd'hui : Anthropic - Prompt Engineering Interactive Tutorial : le moyen le plus rapide d'apprendre à diriger un modèle Anthropic Courses : de ton premier prompt jusqu'au pilotage d'agents Anthropic Cookbook : des recettes concrètes à copier dès aujourd'hui Microsoft - Generative AI for Beginners : 21 leçons, aucun diplôme requis Microsoft - AI Agents for Beginners : construis des agents qui font le boulot de junior à ta place Hugging Face - Agents Course : gratuit et certifiant, de A à Z Google Cloud - Generative AI : les notebooks pratiques signés Google OpenAI Cookbook : du code pour chaque tâche courante - Prompt Engineering Guide : la référence que tout le monde partage Andrej Karpathy - Neural Networks Zero to Hero : pour comprendre ce qu'il y a sous le capot CrewAI : fais tourner une petite équipe de travailleurs IA Microsoft - AutoGen : mets plusieurs agents sur une même tâche Awesome LLM Apps : des centaines de projets concrets pour apprendre - Short Courses : des cours gratuits d'une heure, par ceux qui enseignent le sujet Coût total : 0 € Pas besoin d'une année d'études de plus pour apprendre ça. Ce qu'il te faut, c'est commencer à dire à l'IA quoi faire 95 % vont décrocher leur diplôme et se battre contre l'IA pour le même poste junior Les 5 % qui apprennent à la piloter cette année manageront les agents qui font ce boulot Enregistre ce post et envoie-le à quelqu'un qui finit ses études cette année

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In NW China’s Shaanxi, light mist veils Tanghe Reservoir on an early winter morning. Crested ibises glide over the still waters — a living symbol of this thriving natural haven.

Your AI agent can now build, light and render a 3D scene end to end, and the engine it drives is free and open source. 🔥 It's called 67js, by CodePawl. You prompt Claude Code, Codex or Cursor, and the agent works through an MCP server: places objects, sets lights and fog, checks PNG previews, then renders a still or an MP4. It's catching on fast: 633 GitHub stars and about 4,100 npm downloads last week. Setup is one prompt to your agent, or a Claude Code plugin. MIT licensed, needs Node 20.19+ and a local Chrome, and falls back to CPU if you don't have a GPU. Good call on safety: the MCP server accepts no arbitrary code and no remote asset URLs, only scene data and the GLB files you point it at. The catch is it's pre-1.0, ships a new minor version about every week, and a minor can break the API. Great for product shots and explainer clips today, too early to build a pipeline on. 🔗 Link in the first reply 👇

PROMPT Create Citrus Jellyy — an interactive 3D scene featuring a gummy orange slice. Everything must run directly in the browser in a single HTML file using WebGPU and WGSL shaders. Build genuine volumetric 3D geometry, not an image or a prerecorded animation. APPEARANCE A thick semicircular orange slice with vibrant orange flesh, a pale pith layer, and a firmer outer rind. Visible radial segments, thin internal membranes, and tiny bubbles. A juicy, translucent gummy material with soft highlights, light refraction, and depth-dependent color. Avoid making it look like rigid plastic or glass. Use a light cream background, soft studio lighting, and a contact shadow. Avoid overexposure. PHYSICS AND INTERACTION Let users grab any visible point with a mouse or finger and pull it. Deformation must originate at the grab point and propagate naturally through neighboring areas. The flesh should stretch and narrow under tension, while the rind offers more resistance. On release, the slice should spring back gently, with oscillations gradually settling. Use a stable soft-body simulation: a spring mesh or volumetric elastic constraints with volume preservation. Segments, membranes, and bubbles must deform with the flesh rather than separating or floating independently. Include ground collisions: the slice should squash slightly on impact and wobble afterward. Prevent instant snapping back, endless oscillation, and exploding geometry. INTERFACE A minimal editorial layout with generous whitespace. A large italic serif heading, “Citrus Jelly.”, on the left. A compact control panel on the right with Firmness and Internal damping sliders. Give it a nudge, Reset, and Pause buttons. Show mesh and ¼ speed toggles. Three color presets: Orange, Blood Orange, and Lemon. A small interaction hint: “Grab. Stretch. Let go.” All labels in English, with comfortable desktop and mobile controls. TECHNICAL REQUIREMENTS Genuine WebGPU rendering, not a Canvas 2D substitute. Generate geometry and materials in code without premade models. Use a fixed simulation timestep and constraints that prevent excessive stretching. Maintain smooth performance during grabbing, dragging, and release. Display a clear fallback message when WebGPU is unavailable. Test different grab locations, strong stretching, oscillation decay, collisions, and reset. The main priority is a convincing gummy feel. The slice should look soft, juicy, and so satisfying in motion that people want to keep stretching it.