Nano Banana (nome in codice per **Gemini 2.5 Flash Image**) è l’ultimo modello di Google AI Studio, il più veloce ed efficiente. La sua architettura multimodale nativa gli permette di elaborare testo e immagini in un unico passaggio, sbloccando capacità potenti come:
Negli ultimi anni, i chatbot di intelligenza artificiale sono diventati parte integrante della vita quotidiana, supportando attività che spaziano dalla scrittura di email alla ricerca, fino al customer service. Tuttavia, i dati di utilizzo più recenti raccontano una storia di forte squilibrio nel mercato.
Nel panorama competitivo dell’innovazione enterprise, Oracle continua a dimostrare che il ruolo di fornitore cloud non è solo quello di ospitare dati, ma di orchestrare intelligenze artificiali capaci di trasformare interi flussi di lavoro. L’ultima mossa? Una partnership esplicita con Google Cloud che porta i modelli Gemini 2.5 direttamente all’interno dell’OCI Generative AI Service. In altre parole, Oracle non sta più semplicemente parlando di AI, la sta facendo diventare un braccio operativo delle imprese. Chi pensava che l’AI fosse un lusso per startup e laboratori di ricerca, ora si deve ricredere: l’agenda è enterprise, e il giocattolo si chiama Gemini.
Google Deepmind e l’illusione della ragione artificiale: il caso Gemini 2.5 Deep Think
Il nome è già un programma di marketing. “Gemini 2.5 Deep Think”. È difficile non percepire in quell’accoppiata un’eco vagamente orwelliana, come se pensare profondamente fosse ormai un brand, un pacchetto da 250 dollari al mese, disponibile solo per chi può permettersi l’abbonamento Ultra. L’intelligenza artificiale più evoluta di Google, almeno secondo il colosso di Mountain View, sbarca ufficialmente sul mercato consumer nella sua forma più ambiziosa: un modello di ragionamento multi-agente capace di esplorare simultaneamente più ipotesi, metterle in concorrenza e infine scegliere la risposta migliore. Chi non lo vorrebbe come assistente personale? O meglio, chi può davvero permetterselo?
Parliamo di prompt dettagliatissimi, auto-verifica ciclica e nessun trucco da codice esterno. Se finora sottovalutavamo questa generazione di LLM, è ora di rivedere posizioni.
Il paper dell’UCLA mostra tre elementi innovativi: progettazione del prompt, loop di auto-verifica e trasparenza totale. Keywords strategiche? “Prompt formali”, “auto-verifica LLM”, “proof rigore”. Ogni passaggio del ragionamento viene inciso come LaTeX, il che evita bluff o buchi logici.
Gemini riceve bonus punti già da Vertices: la Pro regge fino a 1 milione di token e supporta audio, video e codice . Insomma, è un colosso di reasoning multimodale.
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