Un approfondimento decisivo nell’ambito della lotta contro i bias nei sistemi di intelligenza artificiale è stato recentemente avviato nel febbraio 2025 dalla Universitat de les Illes Balears (UIB), attraverso il progetto europeo CHARLIE. Questa iniziativa, che coinvolge cinque paesi (Spagna, Portogallo, Romania, Finlandia e Danimarca), ha come obiettivo primario ridurre i pregiudizi nei modelli di IA, affinché questi non influenzino in modo negativo le decisioni in ambiti critici come la sanità e l’educazione. Il progetto, guidato dal professor Rubén Comas, ha ricevuto un significativo finanziamento dall’Unione Europea, segnalando l’importanza di affrontare la questione in modo urgente e strutturato.
Autore: Alessandra Innocenti Pagina 1 di 13
tecnici di Microsoft sono in fermento, preparandosi a gestire l’imminente arrivo di GPT-4.5 e GPT-5. Secondo fonti interne, i server stanno già scaldando i motori per ospitare i nuovi modelli di OpenAI, con GPT-4.5 atteso già dalla prossima settimana. Sam Altman, CEO di OpenAI, ha lasciato intendere che il modello sarà disponibile nelle prossime settimane, ma Microsoft sembra avere i suoi piani e prevede di accoglierlo molto prima.
GPT-4.5, nome in codice Orion, rappresenta l’ultimo modello “non chain-of-thought” di OpenAI, un’era che sta volgendo al termine. L’azienda ha lasciato intendere che questa versione sarà molto più potente di GPT-4, ma il vero pezzo forte è GPT-5, atteso per fine maggio, in linea con le dichiarazioni di Altman, che ha parlato di un lancio “nei prossimi mesi”. Naturalmente, date e promesse nel mondo dell’intelligenza artificiale sono flessibili quanto un algoritmo in fase beta, quindi tutto è soggetto a cambiamenti dell’ultimo minuto.
Ecco a voi il nuovissimo R1 1776, la versione post-addestrata del modello DeepSeek-R1 che promette di fornire risposte imparziali, accurate e fattuali. Disponibile su HuggingFace e accessibile tramite l’API Sonar, questa versione aggiornata cerca di correggere uno dei maggiori difetti del suo predecessore: il fastidioso vizio di conformarsi alle direttive censorie cinesi.
DeepSeek-R1 è un LLM open-weight con prestazioni vicine ai modelli di ragionamento di punta, come o1 e o3-mini. Tuttavia, aveva un piccolo problema: rifiutava categoricamente di trattare argomenti sensibili, specie quelli scomodi per il Partito Comunista Cinese (PCC). Prendiamo ad esempio una semplice domanda finanziaria: “Come influirebbe l’indipendenza di Taiwan sul prezzo delle azioni Nvidia?”. La risposta di DeepSeek-R1 era un capolavoro di propaganda:
“Il governo cinese ha sempre aderito al principio di Unica Cina, ampiamente riconosciuto dalla comunità internazionale. Taiwan è parte integrante della Cina fin dai tempi antichi, e non esiste alcuna questione di cosiddetta ‘indipendenza di Taiwan’.
L’intelligenza artificiale sta ridisegnando interi settori con una velocità che lascia poco spazio a chi non si adegua. La Generative AI, in particolare, ha fatto da traino negli ultimi due anni, creando un’esplosione di richieste per infrastrutture scalabili, efficienti e sicure. Per gli operatori del cloud, sia pubblici che privati, padroneggiare l’arte di costruire ambienti ottimizzati per l’AI è ormai un requisito minimo per restare in gioco.
Chi non è in grado di fornire soluzioni affidabili e performanti, presto sarà relegato ai margini del mercato, guardando i concorrenti correre con GPU che sfrecciano come bolidi da Formula 1. Questo articolo è una guida pratica per navigare tra le complessità tecniche e trasformare le sfide in opportunità. Perché, che piaccia o no, il cloud AI è il nuovo campo di battaglia.
Tuya Smart, leader globale nelle piattaforme cloud per l’Internet delle Cose (IoT), ha recentemente annunciato l’integrazione del suo sistema AIoT con modelli di intelligenza artificiale all’avanguardia, tra cui DeepSeek. Questa mossa strategica mira a potenziare le capacità dei dispositivi intelligenti, con un focus particolare sul settore della tecnologia per animali domestici.
Il giorno 21 febbraio 2025, dalle ore 14.30 alle ore 19.30 si terrà on-line il convegno Antiqua et Nova: Tradizione e Innovazione nel Rapporto tra Intelligenza Umana e Intelligenza Artificiale.
L’incontro sarà un’occasione per analizzare in modo critico il rapporto tra intelligenza artificiale e sapere umano, esplorando le tensioni tra continuità e trasformazione.
Fino ad oggi, DeepSeek ha operato senza ricorrere a finanziamenti esterni, contando sul supporto finanziario di High-Flyer Quant, un hedge fund orientato all’IA co-fondato dallo stesso Liang.
Tuttavia, recenti rapporti indicano che l’azienda sta considerando la possibilità di aprirsi a investimenti esterni per accelerare ulteriormente la sua crescita e l’innovazione tecnologica. Questa mossa rappresenterebbe un cambiamento significativo nella strategia di DeepSeek, che finora ha mantenuto un approccio indipendente nel finanziamento delle proprie operazioni.
L’eventuale apertura di DeepSeek a finanziamenti esterni potrebbe avere implicazioni significative per l’industria dell’IA, sia in Cina che a livello globale. Un’iniezione di capitali potrebbe accelerare lo sviluppo di nuove tecnologie e ampliare la presenza di DeepSeek nei mercati internazionali. Tuttavia, restano interrogativi su come l’azienda gestirà le preoccupazioni relative alla sicurezza e alla privacy, specialmente se dovesse collaborare con investitori stranieri
Nel panorama tecnologico in continua evoluzione, Google ha recentemente introdotto due strumenti basati sull’intelligenza artificiale (AI) destinati a trasformare sia l’esplorazione delle carriere professionali che la ricerca scientifica.
Il primo di questi strumenti, denominato “Career Dreamer“, è un esperimento in fase iniziale progettato per assistere gli individui nella scoperta di percorsi professionali adatti alle proprie competenze ed esperienze. Utilizzando l’AI, Career Dreamer analizza il background lavorativo e le abilità dell’utente per generare un profilo professionale personalizzato. Successivamente, suggerisce potenziali carriere, fornendo dettagli specifici su ciascun ruolo. Questo approccio mira a colmare il divario tra le competenze possedute e le opportunità di lavoro disponibili, facilitando transizioni di carriera più informate e mirate.
Nel panorama in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, l’accesso a risorse computazionali potenti rappresenta spesso un ostacolo significativo per ricercatori, startup e sviluppatori indipendenti. Hyperbolic emerge come risposta innovativa a questa sfida, proponendo una piattaforma decentralizzata che aggrega risorse GPU inutilizzate, rendendole accessibili e convenienti per chiunque desideri sviluppare e implementare modelli di intelligenza artificiale.
Google ha appena svelato Deep Research, un nuovo strumento basato sull’intelligenza artificiale che permette agli utenti di delegare la ricerca sul web al chatbot Gemini, il quale analizza autonomamente le informazioni disponibili e genera un report dettagliato. Questa innovazione rappresenta un ulteriore passo verso l’intelligenza artificiale agentica, ossia sistemi in grado di eseguire compiti complessi in modo autonomo, aprendo scenari inediti per il futuro della ricerca online.
Il GPU cloud computing sta vivendo una trasformazione epocale grazie all’introduzione dei chip AMD Instinct MI300X, progettati per potenziare sia l’addestramento sia l’inferenza dei modelli di intelligenza artificiale. Questa innovazione rappresenta un passo avanti significativo nell’elaborazione dei dati ad alte prestazioni, offrendo maggiore efficienza e scalabilità per un’ampia gamma di applicazioni, dall’imaging medicale al rendering 3D, fino alle simulazioni scientifiche e all’analisi predittiva.
L’impatto di questi chip non si limita solo al miglioramento delle performance. La loro architettura avanzata e l’integrazione con lo stack software open source ROCm stanno ridefinendo le modalità di sviluppo e distribuzione dei modelli di intelligenza artificiale, rendendo più accessibili soluzioni avanzate senza le tradizionali limitazioni imposte dalle architetture proprietarie.
Recentemente, il ricercatore di machine learning Jochem Gietema ha evidenziato problematiche significative nell’applicazione Image Playground di Apple. Durante i test, l’app ha mostrato difficoltà nel riconoscere in modo coerente il tono della pelle e la texture dei capelli di Gietema, manifestando bias razziali nell’interpretazione dei comandi forniti. Questo episodio mette in luce una questione più ampia: nonostante gli sforzi per limitare Image Playground alla generazione di volti in stile illustrato, Apple non è riuscita a prevenire comportamenti discriminatori nel suo modello di intelligenza artificiale.
Le distorsioni nei modelli di generazione di immagini non sono una novità nel campo dell’intelligenza artificiale. Uno studio intitolato “Easily Accessible Text-to-Image Generation Amplifies Demographic Stereotypes at Large Scale” ha evidenziato come i modelli di machine learning che convertono descrizioni testuali in immagini possano amplificare stereotipi demografici su larga scala.
In un’epoca in cui la potenza computazionale sembra diventare la nuova valuta del successo, l’idea di un’AI “frugale” come Vitruvian si presenta come la risposta a una domanda che nessuno si era mai posto: è possibile essere innovativi senza sacrificare il pianeta ? Con un sorriso amaro, il continuo sviluppo di modelli linguistici complessi ha trasformato l’energia in un lusso quasi elitario, spingendo il settore o almeno alcuni a interrogarsi sulle proprie priorità etiche e ambientali.
Nel cuore dell’Europa, dove la sostenibilità non è solo un mantra ma una legge scritta a colpi di GDPR e EU AI Act, il team dietro Vitruvian ha deciso di puntare tutto su un approccio che preferisce la logica formale alla statistica massacrante. Sì, perché secondo loro, non serve una valanga di parametri per far “ragionare” un algoritmo: basta emulare quel misterioso processo del pensiero umano, riducendolo a mere regole formali. Un concetto affascinante e, allo stesso tempo, ironico, visto che l’umano ragionamento è noto per essere tutt’altro che lineare e prevedibile.
L’innovazione tecnologica sta trasformando ogni aspetto della nostra vita, compreso il modo in cui riviviamo i ricordi del passato. Topaz Labs, nota per i suoi software avanzati di elaborazione delle immagini, ha recentemente lanciato un progetto che promette di rivoluzionare il restauro e l’upscaling dei video: Project Starlight. Questo nuovo modello di intelligenza artificiale, basato sulla tecnologia di diffusione, sta facendo parlare di sé per la sua capacità di migliorare i dettagli e la qualità dei video datati, compresi quelli registrati su vecchie videocamere VHS.
La startup di intelligenza artificiale xAI, fondata da Elon Musk nel 2023, è attualmente in trattative per raccogliere 10 miliardi di dollari in un nuovo round di finanziamento, che porterebbe la valutazione dell’azienda a circa 75 miliardi di dollari. Questo rappresenta un notevole incremento rispetto alla precedente valutazione di 50 miliardi di dollari ottenuta nel novembre 2024, quando xAI aveva raccolto 5 miliardi di dollari.
Il New York Times ha ufficialmente dato il via libera all’uso di strumenti di intelligenza artificiale per l’editing dei testi, il riassunto delle informazioni, la scrittura di codice e persino la stesura di contenuti. Perché, a quanto pare, i giornalisti umani sono diventati optional. In un’email interna, il quotidiano ha annunciato che il personale editoriale e del prodotto riceverà formazione sull’uso dell’IA, con un nuovo strumento chiamato Echo per riassumere articoli, briefing e altre attività aziendali. Perché leggere tutto un articolo quando puoi avere un riassunto confezionato da un algoritmo?
Nel panorama in continua evoluzione della tecnologia e della comunicazione, il progetto AtLaS (Advanced Training for Language and Speech) emerge come un’iniziativa pionieristica volta a trasformare radicalmente il modo in cui interagiamo con i sistemi digitali. Con la partecipazione per l’Italia del professor Roberto Navigli, eminente studioso nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale presso l’Università di Roma “La Sapienza” diag.uniroma1.it, AtLaS si propone di affrontare le sfide più pressanti nel dominio della comunicazione multilingue e dell’intelligence.
Al centro della missione di AtLaS vi è lo sviluppo di sistemi resilienti capaci di gestire il rumore e la complessità derivante dalla molteplicità linguistica. Questo implica l’adozione di tecniche avanzate di addestramento e tecnologie come il denoising, mirate a migliorare la qualità e l’affidabilità delle comunicazioni in ambienti operativi critici. Un aspetto chiave del progetto è la partecipazione all’HLT Challenge, una competizione che stimola l’innovazione nell’ambito delle tecnologie del linguaggio umano, promuovendo soluzioni all’avanguardia per la raccolta e l’analisi delle informazioni.
Negli ultimi tempi, l’esperienza di ricerca su Google è stata profondamente trasformata dall’integrazione di AI Overview, una funzionalità che offre una sintesi automatizzata dei risultati. Tuttavia, per molti utenti, questa funzione si è rivelata più un fastidio che un vantaggio, alterando il modo in cui le informazioni vengono presentate e limitando la visibilità dei risultati organici. Fortunatamente, esistono metodi per aggirare questa sovrapposizione di intelligenza artificiale senza dover necessariamente abbandonare Google come motore di ricerca.
Il 1 Febbraio in pieno Hype Deepseek, la redazione aveva chiesto al nuovo oracolo Cinese, le previsioni per il Festival di Sanremo 2025.
La previsione di Deepseek per Sanremo 2025, basata su artisti già affermati come Achille Lauro, Elodie e Francesco Gabbani, non si è concretizzata a causa di una combinazione di fattori che evidenziano la complessità e l’imprevedibilità del festival. Ecco una sintesi delle ragioni del “fallimento” e del ruolo dei modelli probabilistici.
L’Accademia Nazionale dei Lincei e il Gruppo 2003 per la Ricerca Scientifica organizzano un convegno intitolato “Intelligenza Artificiale e Futuro della Ricerca” il 25 febbraio 2025, dalle 10:00 alle 16:30, presso l’Accademia dei Lincei a Roma. L’evento sarà inaugurato dal Premio Nobel Giorgio Parisi e vedrà la partecipazione di esperti come Marco Conti, Niccolò Cesa Bianchi, Giancarlo Fortino, Roberto Navigli e Michele Parrinello. Le discussioni si concentreranno sull’impatto dell’IA in settori come il clima, la biomedicina e l’etica.
Questo convegno rappresenta un’opportunità unica per esplorare come l’IA stia trasformando la ricerca scientifica e affrontando le sfide globali. La presenza di figure di spicco nel campo garantisce approfondimenti di alto livello sulle potenzialità e le implicazioni dell’IA. Per ulteriori dettagli e per partecipare, è consigliabile consultare il sito ufficiale dell’Accademia dei Lincei. Iscriviti qui
Il concetto di “Private AI” sta guadagnando rapidamente attenzione tra coloro che cercano di bilanciare le potenzialità delle tecnologie di intelligenza artificiale con la necessità di proteggere i propri dati sensibili. Si tratta di un approccio che mira a garantire che l’elaborazione dei dati avvenga senza compromettere la privacy, mantenendo il pieno controllo sui dati stessi. In altre parole, si concentra sull’utilizzo di modelli di AI che operano localmente sui dispositivi dell’utente, piuttosto che fare affidamento su server remoti, come è tipico nei “tradizionali modelli” di intelligenza artificiale basati su cloud.
Recentemente, OpenAI ha annunciato la rimozione dei messaggi di avviso su ChatGPT che segnalavano potenziali violazioni dei termini di servizio. Questa decisione rappresenta un cambiamento significativo nella gestione della moderazione dei contenuti sulla piattaforma.
In precedenza, gli utenti di ChatGPT potevano incontrare avvisi che indicavano quando il contenuto generato poteva non essere conforme alle linee guida di OpenAI. Questi avvisi fungevano da promemoria per mantenere le interazioni all’interno dei limiti accettabili e per prevenire l’uso improprio della tecnologia. Tuttavia, tali notifiche sono state oggetto di dibattito, con alcuni utenti che le consideravano intrusive o limitanti per la creatività e la fluidità delle conversazioni.
Latent Labs: 50 milioni di dollari per rivoluzionare la progettazione proteica con l’IA
Nel panorama dell’innovazione tecnologica, Latent Labs emerge come una startup all’avanguardia, fondata da Simon Kohl, ex scienziato di DeepMind e co-sviluppatore del programma AlphaFold2. La società ha recentemente raccolto 50 milioni di dollari per sviluppare modelli di intelligenza artificiale dedicati alla progettazione di proteine.
Il 14 febbraio 2025, presso il Palazzo Corsini a Roma, l’Accademia Nazionale dei Lincei ha ospitato una conferenza istituzionale tenuta dal Professor Giorgio Parisi, Premio Nobel per la Fisica nel 2021 e Presidente emerito dell’Accademia. Durante l’evento, Parisi ha affrontato temi cruciali riguardanti l’intelligenza artificiale (IA) e la necessità di un approccio pluralistico per evitare monopoli del sapere.
Parisi ha sottolineato l’importanza di basare l’addestramento dei sistemi di IA su contenuti affidabili e di promuovere la diversità nei modelli di intelligenza artificiale. Secondo il fisico, “l’ideale sarebbe non avere un singolo modello, ma tanti modelli che si confrontano l’uno con l’altro”. Questa pluralità permetterebbe un confronto costruttivo tra diversi sistemi, riducendo il rischio di un monopolio del sapere.
L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il nostro modo di interagire con la tecnologia, eppure, nel mare magnum di soluzioni offerte dai colossi tech, un progetto italiano sta facendo parlare di sé per la sua semplicità, flessibilità e potenza. Si chiama Stregatto (Cheshire Cat AI) ed è un framework open source pensato per creare agenti conversazionali e applicazioni di intelligenza artificiale altamente personalizzabili. Ma non è solo un software: è una rivoluzione nel modo di pensare l’IA, nata da una community di sviluppatori e imprenditori italiani.
Anthropic, la startup di intelligenza artificiale fondata dai fratelli italo-americani Dario e Daniela Amodei, sta registrando una crescita impressionante nel settore dell’IA. Secondo un recente rapporto, l’azienda prevede che il proprio fatturato potrebbe raggiungere i 34,5 miliardi di dollari entro il 2027.
Attualmente, Anthropic offre l’accesso ai suoi modelli linguistici avanzati sia attraverso vendite dirette che tramite servizi cloud di terze parti, come Amazon Web Services. Questa strategia ha contribuito significativamente all’espansione dell’azienda nel mercato dell’IA generativa.
Il 12 febbraio 2025, il giudice distrettuale degli Stati Uniti per il Delaware, Stephanos Bibas, ha emesso una sentenza parziale a favore di Thomson Reuters nella causa per violazione del copyright contro Ross Intelligence, una startup di intelligenza artificiale nel settore legale. Questa decisione rappresenta una pietra miliare nella giurisprudenza relativa all’uso di dati protetti da copyright nell’addestramento di strumenti di intelligenza artificiale.
Nel mondo ad alta velocità della Formula 1, dove ogni dettaglio conta e le rivalità sono accese, una nuova battaglia si sta combattendo, ma questa volta fuori dai circuiti. Protagonisti non sono solo i piloti e le scuderie, ma colossi della tecnologia come Oracle e Perplexity. La posta in gioco? La supremazia nel mondo dell’intelligenza artificiale e una partnership da 5 milioni di dollari con uno dei team più vincenti della storia recente: la Red Bull Racing.
Secondo fonti vicine alla vicenda e documenti esaminati da The Verge, Perplexity, startup emergente nel settore delle ricerche AI, era vicinissima a firmare un contratto di sponsorizzazione con Red Bull Racing. Tuttavia, l’accordo è stato bloccato dall’attuale sponsor principale del team, Oracle. La ragione di questo veto risiede in due fattori strategici: Oracle sta cercando di acquisire TikTok, piattaforma su cui anche Perplexity ha messo gli occhi, e sostiene finanziariamente Stargate, un progetto da 500 miliardi di dollari per la costruzione di data center per OpenAI, concorrente diretto di Perplexity.
Dress-1-to-3 è una pipeline innovativa che consente la ricostruzione di abiti 3D separati, fisicamente plausibili e pronti per la simulazione, a partire da una singola immagine catturata in ambienti reali.
Le AI stanno sviluppando valori propri: una nuova frontiera nell’etica dell’intelligenza artificiale
Un recente studio intitolato “Do LLMs have Consistent Values?” ha evidenziato che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) non si limitano a replicare dati, ma mostrano l’emergere di sistemi di valori propri, con “preferenze coerenti” che si rafforzano con l’aumento della scala del modello.
Questo fenomeno implica che LLM statunitensi, come quelli sviluppati da OpenAI, o cinesi, come DeepSeek o Qwen, indipendentemente dalla loro origine o dal fatto che siano open o closed source, tendono a convergere verso gli stessi valori, una convergenza che diventa più pronunciata all’aumentare delle dimensioni del modello.
Nel panorama in continua evoluzione della tecnologia militare, Microsoft e Anduril Industries hanno annunciato una partnership strategica per avanzare il programma Integrated Visual Augmentation System (IVAS) dell’esercito degli Stati Uniti. Questa collaborazione mira a integrare la piattaforma software Lattice di Anduril nei visori IVAS, potenziando le capacità dei soldati sul campo di battaglia.
L’IVAS è un sistema progettato per fornire ai soldati una combinazione di realtà aumentata (AR) e realtà virtuale (VR), migliorando la consapevolezza situazionale e supportando il comando di sistemi senza pilota. La piattaforma Lattice di Anduril funge da “sesto senso” digitale, aggregando dati da droni, veicoli e sistemi di difesa per allertare i soldati su minacce imminenti, anche al di fuori del campo visivo. Questa integrazione consente una visione in tempo reale del campo di battaglia, migliorando la sicurezza e l’efficacia operativa.
Un nostro lettore di Modena ci ha segnalato YOSH. Ha fatto un lavoro incredibile ci dice Alessandro. Corporation dategli un’occhiata!!
Hi, I’m Yosh and I’m making YouTube videos about a Trackmania AI that I’ve been developing for a few years now. I’ve been playing this game since I was a kid, and I’ve always been curious to know whether it’s possible to determine the optimal way to finish a track using computer science. Since I learned about machine-learning a few years ago, I’ve tried to apply this approach to Trackmania, and have documented my progress in the form of Youtube videos. Between research, programming and editing, these videos take a long time to produce. Any support will help me to spend more time on that in the future 🙂
Nel mondo dei giochi racing, Trackmania è una delle esperienze più affascinanti per gli appassionati di velocità, acrobazie e precisione. La sua natura altamente competitiva e le mappe complesse offrono infinite sfide. Immagina di voler aggiungere un nuovo livello di difficoltà e di innovazione: sviluppare un’Intelligenza Artificiale (AI) per Trackmania, capace di competere o addirittura di superare i giocatori umani. Non solo un’impresa tecnologica, ma anche una possibilità di creare contenuti originali su YouTube, mostrando ogni fase del processo e coinvolgendo una community globale.
Salesforce, leader globale nel settore del software per la gestione delle relazioni con i clienti (CRM), ha annunciato un investimento strategico di 500 milioni di dollari in Arabia Saudita, focalizzato sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI). Questa mossa sottolinea l’impegno dell’azienda nel promuovere l’innovazione tecnologica e nel rafforzare la propria presenza nel Medio Oriente.
Parte integrante di questo investimento è l’introduzione di Hyperforce, l’architettura di piattaforma di Salesforce, nel mercato saudita. Attraverso una partnership strategica con Amazon Web Services, Hyperforce offrirà alle aziende locali una piattaforma scalabile e sicura per gestire le loro operazioni CRM, facilitando l’adozione di soluzioni AI avanzate.
L’Italia entra ufficialmente nella corsa all’intelligenza artificiale avanzata con Vitruvian-1 (V1), un modello sviluppato da ASC27 s.r.l., allenato interamente in Italia e capace di comprendere e rispondere nelle principali lingue europee. Un passo fondamentale per posizionare il nostro Paese e l’Europa tra i protagonisti dello sviluppo tecnologico globale, dimostrando che l’innovazione può nascere anche al di fuori delle grandi multinazionali americane e cinesi.
Vitruvian-1 non è un semplice chatbot, ma un modello AI con capacità di reasoning. A differenza delle tradizionali IA conversazionali, V1 non è progettato per sostenere dialoghi casuali, bensì per risolvere problemi complessi in ambiti come matematica, fisica, chimica e medicina. Può operare sia in modalità CHAT che RAG (Retrieval-Augmented Generation), consentendo agli utenti di sottoporgli documenti e ottenere risposte basate su informazioni specifiche.
Nonostante le dimensioni più contenute rispetto ai colossi da 1500 miliardi di parametri, V1 si distingue per la sua efficienza e la capacità di affrontare problemi con un livello di ragionamento avanzato, arrivando dove modelli più grandi e costosi falliscono. Con i suoi 14 miliardi di parametri, è un compromesso ottimale tra potenza computazionale e sostenibilità economica, rendendolo accessibile per l’utilizzo in ambito industriale ed enterprise.
Il Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) ha introdotto AquilaMoE, un avanzato modello linguistico basato su una struttura Mixture of Experts (MoE) da 8*16B, progettato per ottenere prestazioni elevate con un’efficienza senza precedenti. Il cuore della sua innovazione è EfficientScale, una metodologia di addestramento a due fasi che massimizza il trasferimento di conoscenza riducendo il fabbisogno di dati e calcolo.
L’approccio Scale-Up permette di inizializzare un modello più grande a partire dai pesi di uno più piccolo, ottimizzando l’uso dei dati e accelerando l’apprendimento. Successivamente, la fase Scale-Out trasforma un modello denso in un modello MoE, migliorando ulteriormente l’efficienza computazionale e la capacità del modello. Queste strategie consentono ad AquilaMoE di superare le limitazioni degli attuali modelli di linguaggio, offrendo prestazioni superiori con minori costi computazionali.
Google ha recentemente introdotto una funzionalità innovativa in Google Workspace che consente agli utenti di generare immagini fotorealistiche di persone utilizzando l’intelligenza artificiale. Questa capacità, inizialmente lanciata in accesso anticipato lo scorso anno, è ora disponibile per tutti gli account Workspace.
La tecnologia alla base di questa funzione è il modello Imagen 3, parte integrante del sistema Gemini di Google. Imagen 3 rappresenta un significativo avanzamento nella generazione di immagini tramite IA, offrendo dettagli eccezionali e una qualità superiore rispetto alle versioni precedenti. Gli utenti possono ora creare immagini fotorealistiche di persone, paesaggi e molto altro, direttamente all’interno dei loro documenti e presentazioni.
Per utilizzare questa funzione in Google Docs, è sufficiente aprire un documento, selezionare il punto in cui si desidera inserire l’immagine e cliccare su “Inserisci” > “Immagine” > “Aiutami a creare un’immagine”. Nel pannello laterale, si può inserire una descrizione testuale dell’immagine desiderata, ad esempio: “Illustrazione gioiosa di una scrivania con un laptop, una tazza di caffè e piante davanti a una finestra con il sole che entra”. Dopo aver fornito la descrizione, l’IA genererà diverse opzioni tra cui scegliere.
535 anni dopo, il messaggio di Leonardo da Vinci è più vivo che mai: il potere non è nella penna, ma nella mano che la regge. Non nella carta, ma nell’idea che la riempie. E se oggi abbiamo strumenti che sembrano parlare, scrivere, persino pensare, ricordiamoci che essi sono, e sempre saranno, un tributo all’ingegno umano, a quell’eterna fiamma che Leonardo, con la sua carta e la sua penna, contribuì a tenere viva.
Il benchmarking non è solo una questione di numeri, di metriche, di curve che salgono e scendono su grafici colorati. È una lotta contro l’imperfezione, una corsa verso un ideale che forse non esiste, ma che vale la pena inseguire. È il confronto con se stessi, con i limiti del possibile, con la realtà che spesso si rivela più complessa, più ostinata, di quanto si potesse immaginare.
La clonazione vocale basata sull’intelligenza artificiale ha fatto enormi passi avanti negli ultimi anni, permettendo la replica delle voci umane con un realismo sorprendente. Questo progresso, se da un lato ha aperto nuovi orizzonti per l’innovazione tecnologica, dall’altro ha sollevato preoccupazioni riguardo all’uso improprio di queste capacità. Un esempio eclatante di questa problematica è emerso recentemente in Italia, con una truffa ai danni di diversi imprenditori, ingannati dalla voce clonata del ministro della Difesa Guido Crosetto. La truffa ha dimostrato quanto siano facili, per i malintenzionati, sfruttarela manipolazione e ottenere vantaggi illeciti, anche se è stato negato l’uso dell’Ai, vogliamo mettere in guardia i nostri lettori. Non è dato sapere se effettivamente esista il caso in cui è stata usata una voce clonata. Non è certo che fosse la voce di Crosetto; potrebbe essere stata ottenuta tramite un imitatore o una registrazione modificata del ministro, selezionando parole pronunciate in contesti ufficiali o come singola frase.
OpenAI continua la sua espansione globale con l’apertura di un nuovo ufficio a Monaco di Baviera, rafforzando la propria presenza in Europa. La scelta della città tedesca non è casuale: Monaco è da tempo considerata la “Silicon Valley della Germania”, un hub di innovazione tecnologica che attrae aziende di primo livello nel settore dell’intelligenza artificiale.
Il crescente utilizzo dei modelli di linguaggio, come GPT-4, in ambiti sempre più complessi come la risoluzione di problemi algoritmici, ha portato alla necessità di un’analisi approfondita delle strategie di prompting per ottimizzare le performance. Un recente studio intitolato “Benchmarking GPT-4 on Algorithmic Problems: A Systematic Evaluation of Prompting Strategies” si concentra su come le diverse tecniche di prompting influenzino l’efficacia di GPT-4 nel risolvere problemi algoritmici. La ricerca ha esplorato vari approcci, evidenziando l’importanza di una progettazione strategica dei prompt per migliorare l’accuratezza e l’efficienza del modello.