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Ajoute une couche de vérification « aware » des sources pour les agents qui suivent le Model Context Protocol (MCP). Le vérificateur confirme chaque affirmation contre la sortie de l'outil nommé, retourne support_score et match_span, et signale les cas de conflation entre sources.
OpenAI a publié un dépôt Lean qui formalise un cas de Navier–Stokes avec un terme de forçage externe, d'après un article public. Le résultat est rapporté comme produit par un système coordonné d'environ 10 000 agents ; la formalisation et sa portée mathématique requièrent un examen scientifique. Ce guide explique simplement quoi faire pour vérifier, archive et communiquer — puis donne une checklist technique pour les équipes.
Des modèles d'IA commencent à produire des sorties qui ressemblent à des preuves formelles, une surprise pour la communauté mathématique. Les équipes produit et fondatrices doivent traiter ces affirmations comme provisoires et exiger une vérification (machine ou indépendante) avant de changer un comportement, une sécurité ou un message public.
Akmon propose une couche d'evidence tamper‑evident (preuve inviolable) pour signer une session d'agent IA (JSON + signature détachée) et vérifier son intégrité hors ligne avec OpenSSL, sans cloud ni lock‑in.
Résumé et traduction d’un épisode du Verge Decoder qui synthétise l’enquête du New Yorker sur Sam Altman ; implications pratiques pour les équipes et checklists pour vérifier les affirmations publiques à fort enjeu.
Wrapper Python drop-in qui impose une boucle de sécurité en trois phases : autorisation locale via YAML (fail‑closed), exécution de l'action, et vérification post‑exécution déterministe. Intégration annoncée en 3–5 lignes.
Résumé professionnel pour développeurs et fondateurs : pipeline de vérification sélective au niveau des états (filtrage de faisabilité, classement appris pré-vérification, allocation adaptative) — revendique + précision et −44% d'appels au vérificateur sur MATH (source : arXiv:2602.03975).