Monster Hunter Wilds reportedly gives better FPS and performance to players who bought more DLC — will Capcom respond?
Promotional screenshot of a player fighting Xu Wu in Monster Hunter Wilds
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Promotional screenshot of a player fighting Xu Wu in Monster Hunter Wilds
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Valve Steam Machine render showing the cube-shaped desktop PC on a cream-colored background
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GOG clashing with Windows, generated with Gemini
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Death Stranding running on an Xbox Ally X
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Larry Hryb
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Official screenshot of PEAK.
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Sony PSP Go handheld resting above a Steam Deck on a purple card stock background
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Epic Games Logo
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Hytale Logo and Doom logo
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Steam
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Screenshot from the Bazzite sizzler video by Brandon Lester and the Oreon Project
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ARC Raiders, HollowKnight Silksong and Counter Strike 2 key images
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An Xbox Ally X with cartoon arms drawn flexing behind it.
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Xbox Ally on its back with the default Windows background showing the ASUS ROG logo and the Xbox logo.
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A Steam Deck displaying a red screen with two X-ed out eyes and a frown.
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Various video game characters coming out from an Xbox Ally X that is floating on a colorful background.
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Lenovo Legion Go S (SteamOS) standing up and displaying Steam library.
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Steam Deck displaying Steam Replay 2025.
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Vous faites un peu de l'électronique et vous utilisez KiCad pour vos PCB ?
Et si l'avenir de la conception électronique c'était aussi l'IA ? J'en sais rien mais ce qui a l'air de se profiler à l'horizon avec ce dataset qui vient de sortir sur Hugging Face et qui devrait intéresser pas mal de monde. Ça s'appelle Open Schematics et c'est une collection de plus de 84 000 schémas électroniques au format KiCad, prêts à être utilisés pour entraîner des modèles d'IA.
Le truc c'est que jusqu'à maintenant, si vous vouliez créer une IA capable de comprendre ou de générer des schémas électroniques, y'avait pas vraiment de dataset propre et bien structuré pour ça. Bhupendra Hada (alias bshada sur Hugging Face) a donc décidé de combler ce manque en compilant tout ça à partir de projets hardware open source trouvés sur GitHub.
Chaque entrée de son dataset contient donc le fichier schéma brut au format .kicad_sch, une image PNG du rendu, la liste des composants utilisés, et des métadonnées en JSON et YAML. Du coup vous avez tout ce qu'il faut pour entraîner un modèle à faire du text-to-image, de l'image-to-text, ou de la génération de circuits à partir de specs.
Le dataset pèse 6,67 Go au format Parquet et couvre une variété de projets assez dingue. On y trouve des cartes de programmation UART, des amplificateurs à tubes, des onduleurs triphasés open source, des points d'extrémité Zigbee, des projets ESP32+RS232, et même des macropads custom. Bref, y'a de tout, du projet étudiant au truc bien avancé.
Ce qui est cool c'est que le dataset est structuré pour plusieurs cas d'usage. Vous pouvez l'utiliser pour entraîner une IA à reconnaître des composants sur un schéma, à générer de la documentation automatique depuis un circuit, à détecter des erreurs de conception, ou même à suggérer des améliorations. Y'a aussi un potentiel éducatif évident pour créer des outils d'apprentissage interactifs en électronique.
Bien sûr, la qualité et la complexité des schémas varient pas mal d'un projet à l'autre. Certains ont des métadonnées incomplètes, et les conventions de nommage des composants sont pas toujours cohérentes... C'est le souci quand on scrappe des projets open source, y'a du bon et du moins bon mais pour un dataset de cette taille, c'est déjà une base de travail solide.
Le tout est sous licence CC-BY-4.0, donc vous pouvez l'utiliser librement du moment que vous créditez la source. Que vous bossiez sur de l'IA appliquée à l'électronique ou que vous cherchiez juste une grosse base de schémas KiCad à explorer, c'est clairement une ressource à bookmarker.
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