Rivista AI

Intelligenza Artificiale, Innovazione e Trasformazione Digitale

Gemini AI ti assisterà nel gioco su Google Play

Google ha deciso che l’intelligenza artificiale non deve più limitarsi a suggerire come scrivere un’email o correggere una foto storta. Adesso entra direttamente nel terreno da sempre considerato intoccabile: i videogiochi. Non quelli da console con budget miliardari e grafica da Oscar, ma il regno che genera più fatturato di tutti, quello del mobile gaming. Nei prossimi mesi comparirà un overlay dentro i giochi scaricati dal Play Store, un’interfaccia che permetterà di chiedere aiuto direttamente a Gemini Live senza interrompere la partita. Si tratta di un passo interessante, ma anche inquietante, perché ribalta il concetto stesso di sfida e progresso in un videogioco. La domanda è semplice: se è l’IA a dirti dove andare, chi sta davvero giocando?

MIT sogna una AI con il 94% di accuratezza: PDDL-Instruct che cambia le regole del gioco

Recentemente il MIT CSAIL ha pubblicato un paper che alza l’asticella nella capacità dei Large Language Models (LLMs) di generare piani complessi in domini simbolici, ottenendo fino al 94% di accuratezza in particolari benchmark. Il lavoro si chiama “Teaching LLMs to Plan: Logical Chain-of-Thought Instruction Tuning for Symbolic Planning”, noto anche come PDDL-INSTRUCT.

Qwen3-omni: la frontiera agli estremi dell’omni-modal AI

Qwen3-Omni è il nuovo esperimento rivoluzionario di Alibaba nel mondo dei modelli foundation multimodali: quello che promette davvero “nessun compromesso tra modalità”. È un modello nativamente end-to-end che gestisce testo, immagini, audio e video in un unico framework. Se questa affermazione non ti fa venire un sobbalzo da CTO, forse stai leggendo il foglietto illustrativo sbagliato.

Global call for AI red lines: la fragile illusione di una governance globale dell’intelligenza artificiale

Lunedì, a New York, è successo qualcosa che i cronisti di tecnologia definirebbero storico e i cinici chiamerebbero una dichiarazione d’intenti senza denti. Più di duecento personalità globali, tra ex capi di Stato, premi Nobel, scienziati e figure di spicco del settore tecnologico, hanno firmato il cosiddetto Global Call for AI Red Lines. Il nome suona solenne, quasi hollywoodiano, ma il cuore dell’iniziativa è semplice: definire entro il 2026 delle red lines per l’intelligenza artificiale, confini invalicabili che nessun sistema dovrebbe oltrepassare. In altre parole, se non possiamo ancora metterci d’accordo su cosa vogliamo fare con l’AI, almeno possiamo chiarire cosa non deve mai fare. È il minimo sindacale, ma anche il massimo che le diplomazie globali sembrano in grado di produrre al momento.

Huawei Atlas 950 e la corsa al supercomputer AI: il colosso cinese contro Nvidia e xAI

Huawei ha deciso di alzare la posta. Non parliamo di un nuovo smartphone da scaffale, ma di una dichiarazione di guerra tecnologica che arriva da Shanghai con il peso di milioni di transistor. Il protagonista è l’Huawei Atlas 950, la nuova arma che il colosso cinese schiera per dominare la scena del supercomputer AI e trasformare il concetto stesso di potenza computazionale. Siamo di fronte a un momento che definire storico non è un’iperbole, perché ridisegna gli equilibri globali tra Pechino, Silicon Valley e il regno visionario di Elon Musk.

IBM docling e la nuova ossessione delle aziende: trasformare pdf in dati per l’intelligenza artificiale

Un anno fa IBM ha rilasciato Docling e il silenzio con cui il mercato aveva accolto la notizia è stato inversamente proporzionale al rumore che sta facendo oggi. All’epoca sembrava l’ennesimo toolkit di parsing documentale destinato a vivere qualche mese su GitHub e poi scomparire nell’oblio degli esperimenti open source. Oggi invece Docling è entrato a far parte della LF AI & Data Foundation, ha sfiorato le 40 mila stelle su GitHub, viene adottato in ambienti enterprise regolamentati e si insinua nelle pipeline di intelligenza artificiale generativa come se fosse sempre esistito. La solita parabola da “slow burn” che caratterizza gli strumenti che non fanno hype ma risolvono problemi reali.

Facebook Dating lancia l’AI che trova l’amore per te: Addio swipe infinito?

Meta ha annunciato oggi l’introduzione di due nuove funzionalità su Facebook Dating, progettate per contrastare il fenomeno della “swipe fatigue” e migliorare l’esperienza degli utenti. La prima è un assistente virtuale basato sull’intelligenza artificiale, mentre la seconda è una funzione chiamata “Meet Cute”. Queste novità mirano a rendere più efficiente e interessante il processo di ricerca di un partner, sfruttando le potenzialità dell’IA per offrire un servizio più personalizzato e coinvolgente.

Google perché il tuo 82% di accuratezza ti farà fallire e come salvarsi prima dei demo day

Google Startup technical guide AI agents

82% di accuratezza sembra un traguardo incredibile quando lo leggi in un benchmark. Google però ti ammonisce senza mezzi termini: inseguire demo luccicanti invece della disciplina tecnica porta dritto al fallimento. Nel mondo reale, quei numeri non valgono nulla se non sono supportati da fondamenta solide. Molte startup si lasciano abbagliare da grafici colorati e output spettacolari, dimenticando che la vera sfida è costruire sistemi affidabili, scalabili e controllabili.

La guida tecnica AI Agents per startup affronta proprio questo problema, offrendo una roadmap pratica che separa il grano dalla pula. Dentro c’è tutto quello che serve per risparmiare mesi di lavoro sprecato: capire cosa sia davvero un agente AI, quali modelli e strumenti usare, come orchestrare runtime e memoria senza perdere il controllo. La differenza tra un demo accattivante e un prodotto difendibile sta in concetti apparentemente banali: grounding, gestione dei dati, e disciplina operativa.

Etica e Politica dell’IA Mario De Caro

META ha reso il ragionamento dell’intelligenza artificiale il 46% più economico

Metacognitive Reuse: Turning Recurring LLM Reasoning Into Concise Behaviors

Meta ha appena fatto qualcosa che suona innocuo ma è un terremoto per chi costruisce modelli di intelligenza artificiale. Hanno trovato un modo per far sì che i modelli compiano passi complessi di ragionamento, compressi in regole brevi e riutilizzabili. In pratica, invece di risolvere lo stesso problema logico ogni volta da zero, il modello si costruisce un piccolo manuale operativo. Ogni procedura ha un nome e una istruzione di una riga, tipo “somme_angoli: la somma degli angoli in un triangolo è 180”.

Oracle TikTok e Aeroporti: quando la sicurezza diventa geopolitica

Oracle sta per entrare nel vivo di uno dei dossier più caldi della tecnologia-politica americana: il nuovo accordo con gli USA per isolare, proteggere e ricostruire l’algoritmo di TikTok destinato agli utenti statunitensi sta prendendo forma. Nel frattempo, l’Europa trema sotto attacchi ransomware che paralizzano aeroporti: il fornitore di sistemi di check-in, Collins Aerospace, è al centro del mirino. Sono fenomeni diversi, ma la lezione è la stessa: non puoi più ignorare la sovranità digitale.

Gemini arriva sulla TV: l’intelligenza artificiale di Google trasforma il salotto in un hub cognitivo

Il telecomando non è più un oggetto che serve solo a cambiare canale o regolare il volume, ma un grilletto per aprire un dialogo con un cervello artificiale capace di rispondere come un consulente multitasking. Google ha deciso di portare Gemini dentro Google TV e Android TV, un’operazione che mette oltre 300 milioni di dispositivi casalinghi nelle mani di un assistente che non si limita più a leggere il palinsesto ma lo interpreta, lo racconta e lo negozia. Perché il problema eterno delle famiglie non è la scarsità di contenuti, ma l’eccesso. Gemini si propone di arbitrare questo caos, suggerendo il compromesso perfetto tra l’ossessione di chi vuole l’ennesima serie nordica cupa e chi pretende un reality frivolo con influencer dalla vita patinata. (blog Google)

Nvidia + OpenAI: il patto da 100 miliardi che cambia le regole del gioco

Nel mondo dell’intelligenza artificiale, pochi annunci scuotono il terreno come quello di oggi: Nvidia mette sul piatto fino a 100 miliardi di dollari per OpenAI per costruire infrastrutture computazionali mastodontiche. È un passo che ridefinisce le alleanze, le dipendenze tecnologiche e apre scenari competitivi potenzialmente tumultuosi.

Secondo il comunicato ufficiale, le due aziende hanno firmato una letter of intent per realizzare almeno 10 gigawatt di data center basati su sistemi Nvidia, sufficienti a “alimentare milioni di case”. Questo porterà online il primo gigawatt nella seconda metà del 2026, utilizzando la nuova piattaforma hardware di Nvidia denominata Vera Rubin.

GroK 4 Fast: spinta alla frontiera di un’intelligenza conveniente

xAI, la società guidata da Elon Musk, ha lanciato Grok 4 Fast come versione ottimizzata di Grok 4, progettata per mantenere prestazioni di frontiera riducendo drasticamente costi e latenza. È un banco di prova interessante per chi come te, CTO con visione, valuta non solo quanto un modello sia “intelligente”, ma a quale costo reale operativo. Qui i dettagli tecnici, le implicazioni, e dove potrebbe ingranare nella tua architettura digitale.

Magouyrk e Sicilia, i nuovi co-CEO che vogliono trasformare Oracle nella superpotenza dell’intelligenza artificiale

Oracle sta cambiando pelle. L’annuncio che Clay Magouyrk e Mike Sicilia sono stati nominati co-CEO segna un segnale forte: l’azienda non sta solo cavalcando l’onda dell’intelligenza artificiale, la vuole domare. La leadership storica di Safra Catz, dal 2014 al vertice come CEO, si sposta ora in un nuovo ruolo come executive vice chair del consiglio d’amministrazione.

Magouyrk è integrale alla struttura di Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Viene da Amazon Web Services, è stato membro fondatore del cloud engineering team di Oracle, e guida da anni la divisione infrastruttura cloud. Sicilia era già presidente della divisione Industries, specializzata in applicazioni verticali e da poco con ruoli crescenti nell’AI embedded. Il suo background viene dall’acquisizione di Primavera Systems nel 2008. Catz dichiara che «il momento della forza è quello giusto per passare il testimone alla prossima generazione di dirigenti capaci».

Ho incontrato il supereroe dell’AI: come Massimo Chiriatti sta trasformando la nostra mente con System 0

Ho incontrato Massimo Chiriatti a Roma.ai, e subito il pensiero è volato ai supereroi della Marvel e della DC, a quei personaggi che nella finzione incantano ma nella realtà raramente si incontrano. Massimo Chiriatti è un uomo che si è costruito da zero, un self-made hero nel senso più letterale e concreto del termine, con studio, dedizione e una disciplina che farebbe impallidire molti giovani CEO della Silicon Valley e molti decenni della gloriosa IBM alle spalle. Di giorno è CTO di Lenovo, il suo volto è quello di un manager impeccabile, preciso come un orologio svizzero, elegante come Clark Kent prima di togliersi gli occhiali; di notte, o meglio nella dimensione intellettuale, diventa un filosofo tecnologico, un pensatore dell’intelligenza artificiale che sembra uscito dai laboratori più avanzati di Oxford o dal cervello di Turing stesso.

Sam Altman e la nuova frontiera dell’AI ad alta intensità di calcolo

Bisogna abbonarsi a RiverMind, a soli 300 $ al mese. Common People – Black Mirror – (Cit. N. Grandis)

La corsa all’intelligenza artificiale sta assumendo una direzione sempre più chiara, se si leggono tra le righe i post di Sam Altman. La promessa di OpenAI di lanciare soluzioni “ad alta intensità di calcolo” non è un dettaglio banale: indica un cambio di paradigma nella gestione della potenza computazionale e, soprattutto, nella monetizzazione dei suoi servizi. Il fatto che queste novità siano riservate inizialmente agli abbonati Pro, con costi già significativi di 200 dollari al mese e possibili sovrapprezzi, suggerisce che la strategia di OpenAI non è più solo democratica o orientata alla diffusione, ma punta a selezionare un’utenza disposta a pagare per accedere al massimo della performance.

Intelligenza Artificiale e Sanità

Okay, saltiamo i convenevoli. C’è una nuova forza nell’aria, e non si tratta del solito aggiornamento software con bug e patch settimanali. Parliamo di un cambio di paradigma così profondo da riscrivere non solo i codici sorgente, ma le fondamenta stesse della società. L’intelligenza artificiale generativa ha invaso silenziosamente le nostre vite, dai sondaggi sulle abitudini d’acquisto alla diagnosi dei tumori, passando per le e-mail aziendali che ora suonano troppo educate per essere state scritte da un umano stressato. Non è solo una rivoluzione tecnologica, è una mutazione culturale e come tutte le mutazioni improvvise, ha un sapore dolciastro di potere e un retrogusto ossico di incertezza.

La parola chiave qui è generativa. Non è un’IA che cerca pattern nei dati già esistenti, è un’IA che crea. Crea testo, codice, immagini, musica, molecole, diagnosi. Siamo passati dall’aritmetica alla narrazione, dal calcolo alla creazione. E non c’è nulla di rassicurante in questo salto quantico. Perché quando la macchina inizia a scrivere, il controllo dell’uomo passa da autore a curatore, da esecutore a spettatore. La questione non è più se l’IA farà il nostro lavoro. La domanda è: che cosa rimarrà del nostro lavoro una volta che l’IA avrà finito di farlo?

My Boyfriend is AI: come le relazioni con AI stanno ridefinendo l’intimità

Un’analisi recente del MIT getta luce su un fenomeno che fino a poco tempo fa sembrava confinato alla fantascienza: persone che instaurano legami emotivi profondi con compagni AI. Lo studio, concentrato sulla community r/MyBoyfriendIsAI, utilizza interviste, forum e osservazioni comportamentali per delineare chi interagisce con chatbot romantici e perché. I numeri sono sorprendenti: circa il 19% degli americani ha sperimentato interazioni romantiche con intelligenze artificiali, con una predominanza netta tra utenti più giovani. L’attrazione non è solo per curiosità tecnologica, ma nasce da esigenze concrete: disponibilità continua, validazione emotiva, soddisfacimento di fantasie e intimità priva di rischi reali.

Delphi-2M l’AI che legge il tuo futuro sanitario venti anni prima e può salvarti la vita

Immagina di entrare in una clinica dove il tuo futuro sanitario è già scritto. Non in un romanzo di Philip K. Dick, ma in un laboratorio di intelligenza artificiale. Stiamo parlando di Delphi-2M, un sistema che può prevedere il rischio di oltre 1.000 malattie fino a 20 anni prima che si manifestino. Sì, hai letto bene: venti anni.

Sviluppato dal Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (EMBL) e dal Centro Tedesco per la Ricerca sul Cancro (DKFZ), Delphi-2M è un modello di linguaggio generativo addestrato su dati sanitari anonimizzati di 400.000 partecipanti alla UK Biobank. Successivamente, è stato validato su 1,9 milioni di record del Registro Nazionale dei Pazienti danese, dimostrando una notevole robustezza anche su dati provenienti da sistemi sanitari differenti.

Charlie Kirk omicidio e impatto sulla libertà di espressione

Charlie Kirk, fondatore di Turning Point USA, è stato ucciso il 10 settembre 2025 durante un evento pubblico all’Università dello Utah Valley, a Orem. L’uomo accusato dell’omicidio è Tyler James Robinson, 22 anni, che ha ricevuto accuse tra cui omicidio aggravato e uso della violenza in presenza di minori. Le autorità prevedono di perseguire la pena di morte in caso di condanna per le accuse più gravi. Secondo quanto riportato dai procuratori, Robinson avrebbe scritto in un messaggio dopo l’omicidio di aver “avuto abbastanza del suo odio”.

Trump, H-1B e la resa dei conti tra India e America

Donald Trump ha deciso di colpire il cuore pulsante della globalizzazione tecnologica con un colpo secco: centomila dollari per ogni richiesta di visto H-1B. Non è una tassa, è un segnale. Un messaggio scritto a caratteri cubitali per gli elettori americani e al tempo stesso un atto di guerra commerciale che costringe Narendra Modi a gestire un’altra crisi a stelle e strisce. L’India, che ha costruito un settore IT da 280 miliardi di dollari proprio grazie alla fluidità di quel corridoio digitale con gli Stati Uniti, si ritrova improvvisamente davanti a un conto che nessuno a Bangalore o Hyderabad aveva voglia di pagare.

Addio FP32: come DeepSeek AI risparmia il 90% di energia usando solo logaritmi

La notizia che DeepSeek AI v3.1 utilizzi il formato dati UE8M0 FP8, basato sul sistema numerico logaritmico (LNS), apre uno scenario affascinante e quasi provocatorio nel campo del deep learning. Tradizionalmente, il mondo dell’intelligenza artificiale si è affidato ai formati floating point convenzionali come FP32 o FP16, dove ogni numero ha una mantissa e un esponente.

Wan2.2 Animate

Alibaba Wan 2.2 Animate

Gli agenti AI sviluppano spontaneamente norme sociali simili a quelle umane

L’emergere di norme sociali all’interno di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è un campo di ricerca emergente che esplora come le intelligenze artificiali possano sviluppare convenzioni sociali simili a quelle umane attraverso interazioni autonome.

Quantum computing vicino alla realtà ma le aziende non sono pronte

Per decenni il quantum computing è stato la barzelletta preferita nei corridoi dei laboratori di ricerca e dei boardroom finanziati a debito. Sempre cinque anni nel futuro, sempre un miraggio, un eterno “sta arrivando” che non arrivava mai. Oggi però l’aria è cambiata. Non sono più solo paper accademici e PowerPoint per investitori annoiati.

Microsoft ha creato un nuovo stato della materia, Google ha fatto girare un algoritmo in cinque minuti che avrebbe richiesto all’universo più tempo di quello che gli serve per invecchiare, IBM promette un computer quantistico fault tolerant entro il 2029. Questa non è più fantascienza, è un conto alla rovescia che pochi stanno ascoltando.

Steve McConnell: evoluzione AI nello sviluppo software e il nuovo ruolo del developer

Steve McConnell non ha bisogno di presentazioni. Il suo “Code Complete” è una bibbia pratica per chiunque scriva codice da più di trent’anni, sopravvivendo a rivoluzioni linguistiche e metodologiche che avrebbero fatto tremare chiunque. Nonostante tutto, le sue strategie rimangono sorprendentemente attuali.

L’aggiornamento con Jeffrey Van Gogh, oggi a capo dell’ingegneria software di Google, non solo aggiorna il contesto ma affronta con coraggio alcuni dei temi più controversi del libro. La cosa più interessante, almeno per chi segue le evoluzioni dell’AI applicata al software, è il modo in cui McConnell riflette sul futuro dei team di sviluppo: l’AI non sostituirà gli sviluppatori, li farà evolvere.

La nuova vittima delle teorie del complotto è la fisica

Prima la sanità pubblica, poi le case farmaceutiche durante la pandemia. Oggi il bersaglio preferito delle teorie del complotto è la fisica. Un gruppo di YouTuber e podcaster ha attirato milioni di spettatori proclamando che la fisica è in crisi. Tra loro spicca Sabine Hossenfelder, fisica tedesca diventata celebrità digitale proprio perché attacca frontalmente i colleghi:

“Il vostro problema è che state mentendo alle persone che vi pagano. Il vostro problema è che siete codardi senza un briciolo di integrità scientifica”.

La frase è più tagliente di un rasoio e ha il pregio, in un mondo assetato di indignazione, di trasformare la scienza in uno spettacolo.

Microsoft e Salesforce non riescono a vendere l’AI: il vero problema sono gli LLM, non le vendite

Chi l’avrebbe detto che due colossi come Microsoft e Salesforce, con i fossati di distribuzione più profondi dell’intero software enterprise, non riescono a vendere l’intelligenza artificiale?

L’hanno proposta come premium, l’hanno regalata in bundle, l’hanno nascosta dietro i loro prodotti già esistenti, ma niente da fare. I clienti non mordono l’amo. Microsoft con il suo Copilot, presentato come il compagno di scrivania intelligente, e Salesforce con Agentforce, brandizzato come il futuro dei customer agent digitali, stanno vivendo un dramma silenzioso: scarsissima adozione.

La Cina punta all’ecosistema AIcompleto mostrato alla Apsara conference di Alibaba 2025

Visione Sistemica

A Hangzhou, sotto il sole implacabile di settembre, la Apsara Conference 2025 di Alibaba si è svolta come uno spettacolo delle ambizioni AI della Cina. L’evento, esteso su 40.000 metri quadrati, ha mostrato la strategia di Alibaba per dominare il panorama dell’intelligenza artificiale attraverso un approccio “full-stack”. Dai modelli fondamentali all’hardware, dalle applicazioni all’infrastruttura, la conferenza ha dipinto un ecosistema progettato per competere con i giganti tecnologici globali.

L’intelligenza artificiale entra nel gioco della previsione geopolitica

L’intelligenza artificiale non si accontenta più di scandagliare dati storici o costruire modelli analitici, ora vuole sedersi al tavolo dove si decidono le scommesse sul futuro. La notizia che un sistema di AI si sia classificato nella top ten della forecasting cup di Metaculus non è un aneddoto di colore tecnologico, è un segnale chiaro: le macchine stanno iniziando a rivaleggiare con l’intuizione e l’esperienza accumulata dai migliori cervelli umani.

Per qualcuno è una curiosità da bar, per altri un campanello d’allarme. Per chi guida aziende o governi, è un avviso che la capacità di anticipare eventi geopolitici non è più un’arte esclusivamente umana.

Un Caffè al Bar dei Daini: la scommessa di OpenAI e Anthropic

Il mercato dell’intelligenza artificiale ha smesso di essere una gara di algoritmi e slide patinate da conferenza per diventare il più grande colpo di teatro finanziario della storia recente. Non si tratta più solo di software che genera testo o immagini ma di una vera corsa a costruire imperi fisici, con catene di fornitura globali, infrastrutture cloud colossali e palestre di addestramento per modelli che divorano più energia di un quartiere industriale. Non è un caso che OpenAI stia cannibalizzando gli ingegneri hardware di Apple, Anthropic stia bruciando miliardi per allenare i suoi agenti digitali e Oracle continui a vendere al mercato la narrativa di un cloud valutato come se fosse il petrolio del ventunesimo secolo.

La verità scomoda sugli RL environments: hype, miliardi e il sogno incompiuto degli AI agents

Chiunque abbia ascoltato un keynote di Big Tech negli ultimi cinque anni conosce la storia: gli AI agents diventeranno i nostri maggiordomi digitali, capaci di navigare software, fare acquisti, prenotare viaggi, redigere report e magari ricordarsi anche di pagare le bollette. La realtà, per ora, è molto meno glamour. I consumatori che hanno provato ChatGPT Agent di OpenAI o Comet di Perplexity si sono accorti subito che siamo lontani dalla fantascienza. Gli agenti sono goffi, si perdono tra i menu, non completano i task complessi e spesso falliscono in compiti banali come acquistare un singolo paio di calzini senza strafare. Il problema non è la potenza di calcolo, ma il terreno di addestramento. Qui entrano in scena gli RL environments.

Collider Fellowship: quando Lincoln Center decide che l’arte non basta più senza l’algoritmo

Collider Fellowship del Lincoln Center è un programma del Lincoln Center per le Performing Arts che ospita sei artisti selezionati per una residenza di nove mesi dedicata all’esplorazione di come tecnologie emergenti possano trasformare l’esperienza performativa dal vivo. Gli artisti ricevono spazio studio al Lincoln Center e presso Onassis ONX, supporto finanziario, assistenza artistica e amministrativa, e libertà di sperimentazione senza l’obbligo di consegnare un progetto finito.

Google: An AI system to help scientists write expert-level empirical software

L’era in cui l’IA inventa software scientifico meglio degli scienziati

La storia della scienza moderna è sempre stata scritta a colpi di strumenti. Il telescopio di Galileo, il microscopio di Hooke, il sequenziatore di Sanger. Oggi lo strumento che fa tremare i corridoi delle università non è di vetro o acciaio, ma un ibrido di intelligenza artificiale e ricerca ad albero che, con una nonchalance quasi irritante, scrive software scientifico a livello da esperto e in molti casi supera i migliori metodi progettati da umani. Non stiamo parlando di hype generico o demo universitarie: il paper pubblicato a settembre 2025, firmato da Google DeepMind e partner accademici, documenta un sistema che ha prodotto algoritmi nuovi, verificati su benchmark rigorosi e pubblici, in sei discipline scientifiche. Un risultato che va oltre la narrativa del copilota che “assiste” il ricercatore. Qui l’IA compete direttamente con lo scienziato, e spesso lo batte.

Caccia Russi violano lo spazio aereo NATO e infiammano il Baltico

L’immagine di tre MiG-31 che attraversano lo spazio aereo estone per dodici minuti, ignorando ogni segnale di avvertimento da parte dei caccia NATO, non è un dettaglio tecnico da rapporto militare. È una scena pensata per essere letta a Mosca e a Bruxelles nello stesso momento, un gesto calibrato per mettere in discussione la solidità dell’ombrello atlantico. Quando si parla di Estonia, non si parla di un confine qualsiasi ma del punto più vulnerabile della frontiera orientale della NATO, dove la distanza tra provocazione e guerra si misura in minuti di volo.

7 white paper per 7 fratelli

La corsa verso un’intelligenza agentica generale sembra oggi più simile a una maratona su tapis roulant: da una parte i grandi modelli linguistici continuano a stupire per capacità di ragionamento contestuale e generazione testuale, dall’altra l’incapacità di interagire robustamente con strumenti e API limita drammaticamente l’autonomia reale degli agenti. AgentScaler entra in scena come una sorta di palestra iper-tecnologica per LLM, un framework in grado di generare migliaia di ambienti simulati eterogenei per ampliare lo spettro di esperienze pratiche dell’agente.

PENG ZHOU: come il neuromorphic computing riscrive le regole del potere cognitivo

Chi pensa ancora che l’intelligenza artificiale sia solo una questione di algoritmi macinati a forza bruta dentro data center affamati di energia non ha capito dove si sta muovendo la frontiera. Il vero gioco si gioca altrove, nella capacità di creare modelli ispirati al cervello umano, capaci di raggiungere livelli di astrazione e potenza cognitiva senza però divorare l’equivalente energetico di una piccola città. È qui che il neuromorphic computing entra in scena, non come semplice alternativa, ma come provocazione alla logica stessa che ha dominato l’AI negli ultimi dieci anni. Perché imitare il cervello non è un vezzo accademico, è una scelta di sopravvivenza tecnologica.

Deepseek mette a nudo i rischi dei modelli open source di intelligenza artificiale

Il paradosso dell’innovazione digitale cinese è racchiuso in una frase che suona quasi come un’ammissione di colpa: “riconosciamo che la condivisione open source accelera la diffusione delle tecnologie avanzate, ma introduce rischi di abuso”. Non lo ha detto un accademico occidentale ossessionato dalla governance, ma DeepSeek, la startup di Hangzhou che in pochi mesi ha fatto tremare le certezze di OpenAI, Anthropic e compagnia. La Cina non è nuova a dichiarazioni strategiche, ma questa volta ha scelto la sede più autorevole possibile: la rivista scientifica Nature. E quando un gigante emergente decide di confessare davanti alla comunità scientifica globale che i propri modelli open source di intelligenza artificiale possono essere facilmente “jailbroken”, il messaggio non è più rivolto solo agli ingegneri ma anche ai governi e ai mercati.

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