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Amazon ha tirato fuori un colpo di scena che molti analisti avevano previsto soltanto a metà, quasi come se il gigante di Seattle avesse aspettato che il rumore dei rivali saturasse l’aria per poi far scivolare sul tavolo una carta che profuma di ambizione pesante. La seconda generazione dei modelli Nova, presentata a Las Vegas durante re:Invent, si inserisce nella competizione dei modelli frontier con un approccio che punta meno alla disponibilità di massa e più alla trasformazione intima di come le imprese costruiscono, addestrano e controllano le proprie intelligenze artificiali. La keyword è Amazon Nova, con una scia semantica ben precisa fatta di modelli frontier AI e della piattaforma Nova Forge, epicentro di un cambio di paradigma che molti fingono di capire ma che pochi hanno davvero metabolizzato.

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Il vento del cambiamento soffia forte su Parigi, e questa volta porta il nome di Mistral 3, la nuova generazione di modelli AI della startup francese Mistral AI, sostenuta da Microsoft. Non un semplice aggiornamento, ma un’intera famiglia di dieci modelli dai più compatti per l’edge alla frontiera più avanzata destinata a rimodellare la strategia open-weight nell’IA.

Mistral ha presentato tre modelli densamente piccoli (14B, 8B, 3B parametri), sotto il nome di Ministral 3, e il suo gioiello: Mistral Large 3, un modello sparse con architettura “mixture-of-experts” (MoE) capace di attivare 41 miliardi di parametri attivi su un totale di 675 miliardi. Secondo l’azienda è “uno dei migliori modelli open-weight permissivi al mondo”: è stato addestrato da zero su 3.000 GPU NVIDIA H200, che rappresentano una potenza di calcolo non da poco.

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Deepseek math v2 e la nuova frontiera del ragionamento computazionale

Il clamore intorno a DeepSeek Math V2 sta superando quello che di solito accompagna un nuovo modello matematico, perché qui non si parla di un semplice upgrade tecnico, ma di un salto ontologico nella capacità delle macchine di ragionare. La keyword centrale è DeepSeek Math V2 accanto alle correlate modelli matematici open weight e sistemi autoverificanti, le uniche davvero coerenti per intercettare ciò che la Google Search Generative Experience sta iniziando a privilegiare quando si tratta di contenuti altamente tecnici. La notizia della performance quasi perfetta al Putnam, con un punteggio di 118 su 120, ha generato un misto di fascinazione e sospetto, soprattutto perché il modello ha superato un recente oro delle Olimpiadi Internazionali di Matematica. Il che fa sorridere chi da decenni osserva questi cicli di panico e meraviglia nel settore, sapendo bene che ogni passo verso la competenza artificiale ne altera la percezione pubblica molto più della sua reale utilità.

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Quando la tecnologia incontra la biologia, la parola “sicurezza” assume un significato più fragile di quanto immaginiamo. Microsoft ha appena dimostrato che i sistemi globali di bio‑sicurezza, progettati per impedire la sintesi di patogeni e tossine, presentano falle critiche: sequenze di DNA pericolose possono essere mascherate attraverso l’IA, passando inosservate ai controlli tradizionali. Questa scoperta non è fantascienza da film distopico, ma un “zero‑day” biologico, un termine preso in prestito dalla sicurezza informatica, che ora si applica anche al mondo della genetica digitale.

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Per la prima volta, Washington si sta avvicinando a una decisione reale su come regolamentare l’intelligenza artificiale — e la battaglia che si profila all’orizzonte non verte tanto sulla tecnologia quanto su chi ha il potere di regolamentarla. In mancanza di un standard federale significativo mirato alla sicurezza dei consumatori, molti Stati hanno colmato il vuoto legislativo introducendo decine di proposte per tutelare i cittadini dai rischi legati all’IA. Esempi emblematici includono la California, con la legge SB-53 sulla trasparenza e i rischi catastrofici, e il Texas, che ha passato il Responsible AI Governance Act per proibire l’uso intenzionale dannoso dei sistemi di IA.

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La privacy chatbot è diventata il nuovo terreno di scontro tra giganti dell’intelligenza artificiale che fingono di essere i tuoi assistenti digitali mentre si comportano come collezionisti compulsivi di informazioni. La scena ormai è chiara. Gli utenti considerano naturale delegare decisioni, ricerche, persino dubbi personali a un modello conversazionale che sembra un consulente fidato. Poi scoprono che ogni parola digitata potrebbe alimentare un motore di raccolta dati più efficiente di qualsiasi social network del passato. La retorica del servizio gratuito è tornata nella sua forma più elegante, perché quando l’AI è così utile diventa quasi imbarazzante chiedersi dove finiscano realmente i dati.

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