Intelligenza Artificiale, Innovazione e Trasformazione Digitale

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L’intelligenza artificiale (AI) nel suo senso piu’ ampio e l’intelligenza esibita dai sistemi informatici (Machine)

Top AI Agents nel 2025 l’agente sei tu: perché ogni workflow aziendale ora respira intelligenza artificiale

Se fino a ieri giocavamo con i chatbot come se fossero i Tamagotchi aziendali, oggi chi non orchestra un esercito di agenti AI nei propri flussi operativi sta solo preparando la sedia per il competitor che lo sostituirà. La corsa all’automazione intelligente non è più una scommessa futuristica: è una guerra fredda già in corso tra i reparti IT, marketing, customer service e sviluppo prodotto. E come ogni guerra che si rispetti, a vincere non è chi ha più armi, ma chi le integra meglio.

In un mondo dove ogni workflow si trasforma in un sistema nervoso digitale, gli agenti AI sono i nuovi neuroni. Ma attenzione: non parliamo dei vecchi assistenti stupidi che sfornano risposte da FAQ. Questi nuovi agenti ragionano, decidono, eseguono e soprattutto scalano. Ecco come si stanno infiltrando nei gangli vitali delle aziende.

10 chatgpt prompts che trasformano giorni di lavoro in pochi secondi

Partiamo dal presupposto che chiunque oggi osi ancora dire “non ho tempo” probabilmente non ha mai seriamente messo ChatGPT alla prova. Qui entriamo in un territorio interessante, quasi magico, dove la produttività schizza come una Tesla in modalità Plaid. E ovviamente, come ogni cosa magica, serve la formula giusta. Ti porto quindi nel mondo dei 10 prompt che, se usati bene, ti faranno sembrare un esercito di consulenti iperattivi pronti a servire il tuo impero personale. Nessun elenco sterile, solo pragmatismo velenoso e visione da CEO navigato.

Iniziamo con l’arte della scrittura di proposte commerciali, uno dei mestieri più noiosi dell’universo conosciuto. Fino a ieri, sudavi sette camicie per mettere insieme un documento decente che spiegasse il tuo prodotto o servizio a un potenziale cliente zombificato da altre cento proposte uguali. Ora basta inserire un prompt preciso su ChatGPT: “Crea una proposta professionale per [servizio/prodotto] destinata a [pubblico target], con introduzione, proposta di valore e dettagli sui prezzi.” Voilà, in meno tempo di quello che ci metti ad aprire un file Word, hai in mano un documento vendibile.

Il segreto sporco dello sviluppo AI che nessuno ti dice: struttura i tuoi dati o muori provandoci

Nel mare magnum di buzzword e promesse roboanti su intelligenze artificiali miracolose, c’è una verità brutale che raramente viene sussurrata nei corridoi dorati delle startup e degli incubatori di unicorni: la parte più sottovalutata nello sviluppo di AI è conoscere davvero le strutture dati. Senza questo mattoncino di base, puoi anche avere il miglior modello del mondo, il cloud più costoso e una pipeline MLOps degna di un film cyberpunk: tutto crollerà come un castello di carte in una giornata ventosa a Chicago.

Capire come i dati sono organizzati, memorizzati e recuperati non è un vezzo accademico da nerd occhialuti chiusi in qualche scantinato, è la differenza tra un sistema AI scalabile e una montagna fumante di bug ingestibili. Ed è esattamente per questo che ogni maledetta app, da ChatGPT fino alla Tesla che cerca disperatamente di non investire il tuo gatto, usa strutture dati pensate, ottimizzate e brutalmente efficienti.

Quando l’intelligenza artificiale impara dalla spazzatura

L’AI non è né buona né cattiva, è semplicemente lo specchio di chi l’ha addestrata. E in ambito sviluppo software, questo significa che riflette l’incompetenza generalizzata dell’umanità moderna nel saper scrivere codice decente. Potremmo raccontarcela con toni più politically correct, ma la realtà resta brutale: la maggior parte del codice che gira online fa schifo. E siccome l’AI è un animale statistico, imparando da quella spazzatura, finirà inevitabilmente per riproporla. Benvenuti nell’età dell’automazione della mediocrità.

Quando parliamo di “bad code”, non ci riferiamo solo a codice che non compila. Quello è il male minore. Parliamo di codice che compila, gira, funziona, ma che è un disastro da leggere, estendere, manutenere o semplicemente capire. Codice privo di coerenza architetturale, senza test, pieno di hardcoded, di if annidati come le matrioske dell’orrore, di nomi di variabili che sembrano partoriti da uno scimmione bendato: foo, temp, x1, y2. E se credi che questi esempi siano caricature, fai un giro nei repository pubblici di GitHub. Vedrai orrori che farebbero piangere un compilatore.

Struttura vincente per progetti LLM: come organizzare il caos creativo dell’intelligenza artificiale generativa

Partiamo da una verità tanto banale quanto ignorata: lavorare con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) non è difficile perché sono “intelligenti”, ma perché sono imprevedibili, opachi, e spesso capricciosi come artisti in crisi creativa. E allora il vero mestiere non è più scrivere codice, ma costruire impalcature solide dove questi modelli possano “giocare” senza mandare tutto a fuoco.

Quando si mettono le mani su progetti che orchestrano più provider LLM, stratificazioni di prompt engineering, dati che scorrono come fiumi impazziti e team distribuiti tra dev, ML engineer e product owner, l’unica ancora di salvezza è una struttura progettuale ferrea, cinicamente modulare e brutalmente trasparente.

Api REST, quel disastro ben vestito

Costruire una REST API che non faccia schifo è un’arte sottile. È come servire whisky d’annata in un bicchiere di plastica: anche se il contenuto è buono, l’esperienza crolla. E in un’era in cui ogni microservizio, SaaS o IoT toaster parla con un altro pezzo di software, la tua API è l’interfaccia diplomatica del tuo sistema. Mal progettata, diventa una dichiarazione di guerra.

Cominciamo da un classico che sembra semplice ma viene ignorato come le istruzioni del microonde: gli HTTP status code. Non è una tavolozza a caso. Restituire 200 OK per ogni chiamata è l’equivalente digitale di annuire mentre ti sparano. Se il client sbaglia, diglielo con un 400. Se sei tu a esplodere, abbi il coraggio di un 500. Non mascherare il malfunzionamento con falsi successi, o ti ritroverai con un client che balla sul Titanic.

Impara l’intelligenza artificiale come un insider: i migliori canali YouTube e blog

Imparare l’AI oggi è come trovarsi negli anni ‘90 con Internet: se ti muovi adesso, sei in anticipo. Se aspetti, diventi un consumatore di ciò che gli altri creeranno. Ma la differenza sostanziale è che l’AI non è un trend: è un paradosso darwiniano digitale. O la domini, o ne sei dominato. Ecco perché, se vuoi diventare davvero fluente nel linguaggio dell’intelligenza artificiale non la buzzword da conferenza, ma quella che cambia le tue decisioni di business, sviluppo o carriera servono fonti giuste, accessibili, dirette. Nessun bullshit motivazionale, solo contenuto vero.

Qui sotto trovi gli i canali YouTube imprescindibili per chi parte da zero ma punta a comprendere anche i white paper più ostici, e una selezione di blog dove la crème della ricerca pubblica senza troppi filtri.

La bibbia delle AI: 10 siti che ogni umano digitale dovrebbe consultare prima di aprire bocca

L’uovo di Pasqua più interessante quest’anno non contiene cioccolato, ma neuroni sintetici, directory iper-curate e un discreto profumo di intelligenza artificiale. Il merito? Va dato al grande Fabrizio Degni, che ha aggiornato la sua già leggendaria lista delle risorse online dove l’AI non è solo una sigla ma una realtà pulsante di strumenti, tips, trick e comunità pronte a tutto, tranne che a dormire.

E siccome la Pasqua è il tempo della resurrezione, anche questa lista risorge, aggiornata e arricchita, pronta a servire chi vuole davvero capire dove sta andando il mondo senza dover passare per LinkedIn o peggio, i soliti espertoni da Bar dei Daini.

OpenAI pubblica la guida definitiva al prompting per GPT-4.1: come domare il drago

Nel silenzio in cui solitamente le Big Tech rilasciano aggiornamenti camuffati da “note tecniche”, OpenAI ha fatto qualcosa di diverso: ha pubblicato una guida ufficiale, gratuita e maledettamente utile per domare GPT-4.1. E no, non è la solita lista di buone intenzioni da community manager, ma un compendio pragmatico per chi con l’AI non ci gioca, ma la piega al proprio volere per lavorare meglio, più velocemente e con risultati da CEO.

Siamo finalmente arrivati al punto in cui l’AI non ha più bisogno di essere “magica”, ma precisa, documentata e controllabile. Il che, per chi ha un minimo di esperienza, significa solo una cosa: scalabilità vera. Ma vediamo perché questa guida è un evento epocale sotto il profilo tecnico-strategico e perché ogni CTO con un neurone attivo dovrebbe stamparsela e impararla meglio del manuale della Tesla.

Da demo a prodotto: perché l’AI generativa è ancora un casino pieno di PowerPoint

Tutti parlano di prompt, fine-tuning e LLM come se bastasse scrivere “dimmi cosa pensi di questo PDF” per svoltare. Ma costruire una demo brillante non vuol dire essere pronti per la produzione. E in mezzo ci sono dodici stazioni infernali, tipo una via crucis dell’AI, che ogni team serio deve attraversare se vuole consegnare valore vero e non solo fuffa da keynote.

Il primo inciampo è sempre lo stesso: confondere il giocattolo con l’infrastruttura. La differenza tra un bel prototipo in Hugging Face e un sistema distribuito che regge l’urto del traffico reale è abissale. Uno è arte, l’altro è ingegneria. E i team che fanno sul serio lo sanno.

GenAI senza filtri: risorse gratuite GitHub Repos per un weekend di immersione totale

Il venerdì di Pasqua è quel momento magico della settimana in cui i CTO con sindrome da burnout e i founder che fingono di non controllare Slack si concedono il lusso di fare finta di rilassarsi. In realtà, quello che facciamo è scavare dentro GitHub come archeologi del codice, alla disperata ricerca del prossimo tool open source che ci faccia risparmiare soldi, tempo e neuroni. E guarda caso, oggi ti porto esattamente questo: una manciata di risorse gratuite su Generative AI che non solo non costano nulla, ma che possono trasformare il tuo weekend in un piccolo laboratorio personale di automazione, modelli e sperimentazione nerd.

Non serve piangere per l’ennesima subscription a 99$/mese. Il bello della GenAI è che la community sta già costruendo tutto — gratis — mentre i soliti noti cercano di vendertelo impacchettato come “enterprise-ready”. Andiamo dritti al punto, senza romanticherie.

Come creare il tuo video AI: guida per aspiranti creatori di meme politici

Sette strumenti e prompts che i CEO intelligenti usano ogni giorno per decidere senza finire nel panico

Nella giungla del decision-making moderno, chi dirige un’azienda non può permettersi di affidarsi all’istinto o a LinkedIn posts con frasi motivazionali. Serve metodo, visione, e sì, anche un certo cinismo. Ecco perché i tool strategici non sono solo “tool”: sono salvagenti cognitivi per non affogare in un mare di priorità, problemi e opportunità che puzzano di rischio. Nessun bullet point, solo ragionamento strutturato.

L’Ascesa degli Agenti AI Autonomi: Una Nuova Era per l’Intelligenza Artificiale

Negli ultimi tempi, mi sono trovato a rispondere a una domanda che sembra stuzzicare sempre di più la curiosità delle persone: qual è la differenza tra Generative AI, AI Agents e Agentic AI? Lasciatemi spiegare, senza entrare nel terreno paludoso del gergo tecnico, come distinguo solitamente queste categorie di intelligenza artificiale.

Generative AI: L’assistente ultra-intelligente ma senza iniziativa

La Generative AI è probabilmente ciò che la maggior parte delle persone pensa quando sente parlare di “AI”. È quella tecnologia che permette di generare contenuti: scrivere articoli, creare immagini, aiutare nella scrittura di codice e molto altro. Questi strumenti sono, essenzialmente, come assistenti super-intelligenti, ma con un grande limite: agiscono solo quando vengono sollecitati. Non prendono iniziativa, non hanno memoria e non possiedono obiettivi propri. Gli esempi classici di Generative AI sono ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, e simili.

Questi strumenti sono fantastici per eseguire compiti specifici, ma la loro intelligenza è passiva, limitata a ciò che gli viene chiesto. Non sono in grado di proseguire da soli una volta che il comando viene eseguito. Non c’è evoluzione del processo e nessuna capacità di adattamento. È come avere un assistente brillante, ma che necessita sempre di input diretti.

RAG non è intelligenza aumentata, è solo un modo elegante per sbagliare più in fretta

RAG, Retrieval-Augmented Generation, ha iniziato come una promessa. Doveva essere la chiave per far sì che i modelli LLM non si limitassero a rigurgitare pattern statistici, ma attingessero da basi di conoscenza vive, aggiornate e specifiche. Ma la realtà è più triste di un Monday morning senza caffè: il 90% delle implementazioni RAG sono solo fetcher travestiti. Roba da casting per un reboot scadente di Clippy, altro che AI aumentata.

La colpa non è dell’idea, ma di chi la implementa. La maggior parte dei team considera il retrieval come un banale processo backend, una chiamata a Pinecone o FAISS e via, come se la parte retrieval fosse una formalità tra il prompt e la risposta. Un po’ come costruire un razzo e dimenticarsi del carburante.

La fine dell’era dei chatbot ciechi: Model Context Protocol di Anthropic e l’intelligenza artificiale che finalmente “agisce”

Quando si parla di AI generativa nel 2025, il vero problema non è più la creatività dei modelli, ma la loro drammatica incapacità di interagire col mondo reale. Fino a ieri, chiedere a un LLM il prezzo attuale delle azioni Apple equivaleva a interpellare un indovino con amnesia cronica. Ottimo a parlare, pessimo a fare. Ora, Anthropic cambia le regole del gioco con il suo Model Context Protocol (MCP), un’infrastruttura che segna l’inizio di una nuova era: quella degli agenti AI operativi, contestuali, e – per una volta – utili davvero.

Il principio alla base è brutalmente semplice, ma incredibilmente potente. Un Large Language Model non è più un oracolo chiuso nella sua scatola nera addestrata mesi fa, ma un agente intelligente che può usare strumenti in tempo reale, decidere cosa fare in base al contesto, rispettare policy aziendali, chiedere approvazioni, e tornare con un output operativo e affidabile.

OpenAI lancia l’Accademy e nessuno se ne accorge: gratis, potente, e molto più di un corso

Mentre l’attenzione globale è polarizzata su GPT-5, sulle AI multimodali e sugli ennesimi drammi da conferenza stampa, OpenAI ha sganciato una bomba silenziosa: si chiama OpenAI Academy, è online, completamente gratuita, e se non sei già dentro… sei in ritardo.

È la versione di Stanford fatta da una startup da miliardi: snella, interattiva, pensata per far impennare la curva di apprendimento sull’intelligenza artificiale. Una piattaforma educativa che riesce a parlare sia a chi sta ancora cercando di capire come si accende ChatGPT, sia a chi sviluppa agenti personalizzati con API e prompt avanzati. Nessuna barriera d’ingresso: zero codice obbligatorio, solo contenuti su misura e una UX che ti fa venir voglia di imparare roba che Coursera si sogna di notte.

Adobe premiere pro si lancia nell’era dell’AI: montaggio video senza limiti

Adobe ha deciso di spingere il pedale sull’intelligenza artificiale, e lo fa aggiornando Premiere Pro con funzionalità che sembrano uscite da un film di fantascienza. La versione 25.2 del celebre software di montaggio video introduce strumenti avanzati per localizzare, tradurre ed estendere i filmati, portando alcune delle innovazioni più attese fuori dalla fase beta e mettendole finalmente a disposizione di tutti gli utenti.

Runway lancia Gen-4: la risposta all’egemonia di OpenAI nella generazione video

Runway ha rilasciato lunedì il suo ultimo strumento di editing video, un passo deciso per consolidare la sua posizione in un mercato sempre più affollato e competitivo. La startup, valutata 4 miliardi di dollari secondo gli investitori che volevano finanziarla la scorsa estate, ha ora un obiettivo chiaro: sfidare OpenAI e il suo ambizioso progetto Sora.

Il nuovo modello, Gen-4, è un’evoluzione significativa rispetto ai suoi predecessori, con miglioramenti evidenti nella coerenza visiva tra clip diverse. Personaggi, ambientazioni e oggetti mantengono un aspetto uniforme grazie a un’immagine di riferimento fornita dall’utente, risolvendo una delle principali criticità dell’editing video basato su intelligenza artificiale.

Amazon sfida OpenAI con Nova Act: l’AI che fa shopping al posto tuo

Amazon ha appena lanciato Nova Act, un nuovo modello di intelligenza artificiale progettato per eseguire compiti direttamente nel browser, tra cui navigare sul web, fare acquisti e persino rispondere a domande su ciò che appare sullo schermo. Per ora, è accessibile solo agli sviluppatori in una “anteprima di ricerca”, ma il colosso dell’e-commerce sta anche ampliando l’accesso agli altri modelli della famiglia Nova attraverso un portale web dedicato, semplificandone l’uso.

Il concetto di Nova Act richiama quello di Operator Agent di OpenAI, ma con un focus più pratico: può cercare prodotti, acquistarli e persino eseguire istruzioni dettagliate come “non accettare l’assicurazione aggiuntiva” durante un pagamento. Amazon afferma che il modello è già integrato in Alexa Plus, la nuova versione avanzata del suo assistente vocale, per gestire attività online con maggiore autonomia.

Laminar: l’open-source che manda in pensione il caos nell’AI engineering

Se costruire sistemi AI pronti per la produzione sembra più un puzzle di strumenti scollegati che un processo fluido, allora hai capito il problema. Debugging che si disperde tra piattaforme diverse, valutazioni che non scalano senza ingegneri dedicati, e flussi di lavoro che sembrano più un rito voodoo che un’operazione scientifica.

Ora, immagina di poter tracciare, valutare, etichettare e gestire i tuoi dataset in un’unica piattaforma. Senza impazzire. Senza costi proibitivi.

Ecco Laminar, la piattaforma open-source di Y Combinator (batch S24) progettata per domare il caos dell’AI engineering. Unisce tracing, valutazioni, labeling e gestione dati in un unico ecosistema pensato per la produzione.

Amazon dichiara guerra a Nvidia: sconti sui chip AI, supercomputer e investimenti miliardari per dominare l’AI

​Amazon ha deciso di sfidare Nvidia nel mercato dei chip per l’intelligenza artificiale (AI) con una serie di mosse strategiche che mirano a ridurre la dipendenza dall’attuale leader di mercato e offrire alternative più economiche e performanti ai propri clienti cloud. Questa iniziativa si concretizza attraverso lo sviluppo di chip proprietari, la costruzione di supercomputer avanzati e investimenti significativi in startup AI.

IA predice il futuro

L’IA predice il futuro?

L’Intelligenza Artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui aziende e professionisti prendono le decisioni critiche. Grazie all’analisi avanzata dei dati e agli algoritmi predittivi, oggi possiamo dire che l’IA predice il futuro con un’accuratezza sorprendente. Che si tratti di stimare le vendite di un prodotto, prevedere il comportamento degli utenti o anticipare con buoni risultati le tendenze del mercato, le soluzioni basate sull’IA permettono di ridurre l’incertezza e ottimizzare le strategie aziendali.

In questo articolo parleremo proprio di come l’IA predice il futuro in diversi settori, quali sono le tecnologie che permettono queste previsioni e come possiamo sfruttarle per ottenere un vantaggio competitivo, economico o quello che preferisco io ossia risparmiare tempo.

Migliori Tool di Copywriting AI

Se stai esplorando il mondo dell’Intelligenza Artificiale e cerchi strumenti avanzati di assistenza per la scrittura di testi, questa tabella ti offre un database curato di tool AI, tutti categorizzati e pronti per essere scoperti, con descrizioni e link per iniziare subito!

Migliori strumenti AI per lo Storytelling nel 2025

Scopri i migliori strumenti di Intelligenza Artificiale per lo storytelling nel 2025! Questa pagina presenta tool AI per creare narrazioni, generare sceneggiature e personalizzare contenuti, ideali per autori e storyteller. Esplora le innovazioni che trasformano la narrazione!

Migliori strumenti AI per modifica Audio

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GPU NVidia per l Intelligenza Artificiale

GPU NVidia per l’Intelligenza Artificiale, perché vengono usati solo questi processori?

Le GPU NVIDIA per l’Intelligenza Artificiale sono molto utilizzate perché offrono grandi vantaggi rispetto alle CPU tradizionali. Il motivo principale è la loro capacità di elaborare più operazioni in parallelo, rendendole ideali per addestrare modelli di machine learning e deep learning. Grazie a questa architettura, possono gestire enormi quantità di dati in meno tempo, accelerando i processi di calcolo. Non è un caso che per il 2025 NVidia punti più all’Intelligenza artificiale che al mercato dei videogames.

Nvidia lancia i suoi supercomputer AI personali: il DGX Spark e il DGX Station cambiano le regole del gioco

Nvidia ha svelato al GTC 2025 i suoi nuovi “supercomputer AI personali”, il DGX Spark e il DGX Station, basati sulla piattaforma Grace Blackwell. Questi dispositivi permettono agli utenti di lavorare su modelli di intelligenza artificiale avanzati, senza necessità di connettersi a un datacenter. Il DGX Spark è già disponibile per il preordine, mentre il DGX Station rimane ancora senza un prezzo ufficiale.

Il DGX Spark è essenzialmente una rinascita del dispositivo presentato al CES con il nome “Digits”, un mini-supercomputer AI grande quanto un Mac Mini, venduto a 3.000 dollari. La sua potenza deriva dal GB10 Blackwell Superchip, dotato di Tensor Cores di quinta generazione e supporto FP4, capace di erogare fino a 1.000 trilioni di operazioni al secondo. Con 128GB di memoria unificata e fino a 4TB di storage NVMe SSD, questa macchina può gestire modelli AI fino a 200 miliardi di parametri, senza bisogno di infrastrutture colossali. In pratica, Nvidia ha miniaturizzato la potenza dell’intelligenza artificiale, rendendola accessibile a chiunque abbia una scrivania e una presa di corrente.

Migliori strumenti AI per generazione di Video nel 2025

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Migliori Tool AI per il Customer Support nel 2025

Scopri i migliori tool di Intelligenza Artificiale per rivoluzionare il Customer Support nel 2025. Questa guida presenta soluzioni avanzate come chatbot, assistenti virtuali e piattaforme di gestione delle chiamate, perfette per ottimizzare l’assistenza clienti senza bisogno di competenze tecniche.

Migliori strumenti AI per il Seo nel 2025

Scopri i migliori strumenti di Intelligenza Artificiale per l’ottimizzazione Seo nel 2025! Questa tabella presenta tool AI progettati per creare contenuti accattivanti, ottimizzare annunci, generare testi di qualità e automatizzare processi, perfetti per marketer, aziende e creator.

AI loop infinite

Se pensavate che l’intelligenza artificiale fosse già una scatola nera impenetrabile, tenetevi forte: ora ci sono intelligenze artificiali che progettano altre intelligenze artificiali. Questo è il cuore del paper “Automated Design of Agentic Systems” di Shengran Hu e colleghi, che propone un algoritmo chiamato Meta Agent Search per generare agenti sempre più performanti senza l’intervento umano. Praticamente, un Frankenstein digitale che assembla se stesso pezzo dopo pezzo.

La promessa è affascinante e al tempo stesso inquietante: eliminare la progettazione manuale e lasciare che gli algoritmi trovino da soli il modo più efficace di risolvere i problemi. Vi suona familiare? Dovrebbe. La storia dell’informatica è costellata di momenti in cui qualcuno ha detto “eliminiamo il bisogno dell’uomo” per poi ritrovarsi a dover gestire un sistema ancora più complesso e incomprensibile. Vedi il passaggio dagli algoritmi artigianali al deep learning, che ci ha regalato reti neurali potentissime ma talmente oscure da richiedere interi dipartimenti di ricerca per capire cosa diavolo stiano facendo.

Huawei Mate 60 Pro e il grande bluff: il 5G arriva senza il permesso degli USA

A marzo, di fronte a centinaia di giornalisti, analisti e clienti, il vicepresidente di Huawei, Eric Xu Zhijun, dichiarava con fermezza che l’azienda non avrebbe potuto produrre nuovi smartphone 5G senza l’approvazione del Dipartimento del Commercio degli Stati Uniti. “Se volete comprare un telefono Huawei 5G, dovrete aspettare il via libera degli USA”, disse con un tono rassegnato, quasi a voler sottolineare la dipendenza dell’azienda dalle decisioni di Washington. Accanto a lui, Meng Wanzhou – la figlia del fondatore e CFO della compagnia – si limitava a un enigmatico sorriso. Forse già sapeva qualcosa che il resto del mondo avrebbe scoperto solo mesi dopo.

E infatti, ad agosto, quando tutti davano Huawei per spacciata nel settore smartphone di fascia alta, ecco il colpo di scena: l’azienda lancia in sordina una prevendita del Mate 60 Pro, un modello che, sorpresa delle sorprese, supporta il 5G. Nessun annuncio trionfale, nessun evento pomposo, solo una discreta apertura degli ordini online. Qualche giorno dopo, arriva anche la versione premium, il Mate 60 Pro+, con la stessa modalità quasi clandestina. Come ha fatto Huawei a rilasciare un telefono 5G senza il permesso americano? La risposta è tanto semplice quanto imbarazzante per gli Stati Uniti: la Cina ha finalmente prodotto un chip avanzato senza bisogno della tecnologia occidentale.

La Cina sfida Nvidia: Biren Technology raccoglie fondi di stato per un’IPO patriottica

In un mondo dove gli Stati Uniti stringono sempre più la morsa sulle esportazioni di chip avanzati, la Cina risponde con la sua solita resilienza strategica: un bel po’ di finanziamenti statali e una narrazione patriottica. L’ultima mossa arriva da Biren Technology, uno dei principali contendenti cinesi nel settore dei chip AI, che ha appena incassato un nuovo round di finanziamenti guidato da un fondo statale di Shanghai. Il messaggio è chiaro: se Washington chiude le porte, Pechino costruisce i suoi grattacieli.

Con una valutazione da 2,2 miliardi di dollari secondo la Hurun Global Unicorn List del 2024, Biren sta accelerando la sua corsa verso un’IPO nel mercato interno, proprio mentre il governo cinese spinge per l’autosufficienza tecnologica. A mettere i soldi questa volta è stato il Shanghai State-owned Capital Investment (SSCI), attraverso il suo veicolo di private equity. Per chi non conoscesse il codice tra le righe, significa che lo Stato sta apertamente pompando denaro nelle sue aziende per contrastare il blocco occidentale.

Baidu sfida OpenAI e Deepseek: Ernie 4.5 e X1 cambiano il gioco nell’intelligenza artificiale

Baidu ha lanciato due nuovi modelli di intelligenza artificiale, Ernie 4.5 e Ernie X1, dichiarando che superano le prestazioni di DeepSeek e OpenAI su diversi benchmark. La competizione nel settore dei modelli linguistici di grande scala (LLM) si intensifica, con la società cinese che cerca di riaffermare la sua leadership dopo essere stata sfidata da giganti locali come Alibaba, Tencent e Bytedance.

Il nuovo Ernie 4.5 è un modello multimodale in grado di gestire testo, immagini, audio e video, e secondo Baidu ha superato GPT-4o di OpenAI in diversi test di benchmark, tra cui CCBench e OCRBench. Inoltre, in termini di capacità testuali, il modello ha dimostrato prestazioni superiori a DeepSeek V3 e comparabili a GPT-4.5. Questa mossa posiziona Baidu in prima linea nel panorama dell’AI in Cina, dove l’adozione di LLM è diventata un fattore strategico per il dominio tecnologico.

Meta rivoluziona l’AI con i Large Concept Models (LCM)

Meta ha recentemente annunciato i large concept models (lcm), introducendo un nuovo paradigma nella modellazione del linguaggio naturale che supera le limitazioni degli attuali large language models (llm).

Mentre i llm tradizionali operano a livello di token, prevedendo parola per parola, gli lcm si focalizzano su concetti più astratti, rappresentati da intere frasi in spazi semantici multidimensionali.

Questa innovazione consente agli lcm di comprendere e generare contenuti con una coerenza e profondità semantica superiori, avvicinandosi al modo in cui gli esseri umani elaborano le informazioni. utilizzando lo spazio di embedding sonar, che supporta fino a 200 lingue sia in formato testuale che vocale.

Migliori strumenti AI per il Social Media nel 2025

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Stefano Quintarelli: Come Microsoft ha testato 100 prodotti di intelligenza artificiale generativa per scovarne le vulnerabilità

All’evento di Seeweb e Istituto EuropIA.it “Private AI”, Stefano Quintarelli Informatico, imprenditore seriale ed ex professore di sistemi informativi, servizi di rete e sicurezza, ha portato un esempio, tra i tanti, reti neurali, sistemi predittivi etc, che ho trovato interessante e vorrei condividere con i nostri lettori: “Lessons from red teaming 100 generative AI products Authored by: Microsoft AI Red Team”, che trovate in allegato.

Stefano Quintarelli, ha recentemente sollevato un punto cruciale riguardo alla sicurezza dell’intelligenza artificiale (IA), evidenziando una verità fondamentale che spesso viene sottovalutata. La sua affermazione che la sicurezza dell’IA non sarà mai “completata” è una riflessione profonda che tocca uno degli aspetti più critici nell’evoluzione della tecnologia. Con il costante avanzamento delle tecnologie, la protezione da minacce potenziali diventa un campo in continua espansione, mai definitivo. Questo concetto va oltre la semplice sicurezza dei sistemi: implica una continua adattabilità delle misure di protezione e una vigilanza costante rispetto alle vulnerabilità emergenti.

Il coding è morto, lunga vita al Vibe Coding, Claude Code

Claude Code, lo strumento di coding basato su intelligenza artificiale rilasciato da Anthropic. In un solo weekend, ha visto settimane di lavoro ridursi a poche ore, come se il tempo si fosse contratto attorno a me. Non scrivevo codice, lo evocavo.

Questo è il concetto alla base del vibe coding, un termine entrato di recente nel lessico tecnologico grazie a Andrej Karpathy, ex dirigente di OpenAI e Tesla. Il 2 febbraio ha twittato di “un nuovo tipo di coding che chiamo ‘vibe coding’, dove ti abbandoni completamente alle vibrazioni, abbracciando l’esponenzialità dell’AI e dimenticandoti che il codice esista.”

LMH Large Animatable Human Reconstruction Model

LHM, o Large Animatable Human Reconstruction Model, è un modello proposto per la ricostruzione di avatar 3D animabili a partire da una singola immagine. È stato sviluppato per risolvere una delle sfide principali nella computer vision e nella grafica 3D, ovvero la creazione di modelli 3D di esseri umani altamente realistici e animabili, utilizzando una sola immagine come input.

LHM sfrutta un’architettura multimodale basata su transformer per codificare efficacemente le caratteristiche spaziali e visive del corpo umano, consentendo una riproduzione dettagliata della geometria e della texture dei vestiti. Inoltre, il modello introduce una piramide di feature della testa per migliorare la conservazione dell’identità facciale e il recupero dei dettagli fini, come le espressioni facciali e le mani.

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