YouTube sta testando una nuova funzionalità che consente ai creatori di remixare brani musicali tramite l’intelligenza artificiale, semplicemente inserendo dei prompt per modificare l’umore o il genere di una canzone. Questa funzione, attualmente in fase di test per un gruppo selezionato di creatori, permette di generare clip musicali di 30 secondi per i Shorts di YouTube, riadattando brani già esistenti. Gli utenti possono scegliere tra una lista di canzoni selezionate e, utilizzando l’opzione “Restyle a track”, possono trasformare brani con nuove caratteristiche sonore, come un cambio di tempo o l’aggiunta di un genere musicale differente.
Categoria: Tech Pagina 7 di 21
L’intelligenza artificiale (AI) nel suo senso piu’ ampio e l’intelligenza esibita dai sistemi informatici (Machine)
Anthropic ha recentemente lanciato una suite innovativa di strumenti pensata per automatizzare e perfezionare l’ingegneria dei prompt nella sua console per sviluppatori. Questo aggiornamento è destinato a migliorare l’efficienza nello sviluppo delle applicazioni AI, soprattutto in ambito aziendale, dove l’accuratezza e l’affidabilità dei modelli di linguaggio, come Claude, sono essenziali. Le nuove funzionalità, tra cui il “prompt improver” e la gestione avanzata degli esempi, puntano a semplificare la creazione di applicazioni AI più robuste, ottimizzando la scrittura e la gestione dei prompt.
In un’imprevista mossa che segna una svolta epocale nel campo delle scienze molecolari, Google DeepMind ha rilasciato il codice sorgente e i pesi del modello di AlphaFold 3 per un uso accademico, con l’ambizioso obiettivo di accelerare la scoperta scientifica e lo sviluppo di farmaci. La notizia arriva a solo poche settimane dalla vittoria del Premio Nobel per la Chimica 2024 attribuito ai creatori del sistema, Demis Hassabis e John Jumper, per il loro lavoro pionieristico nella previsione della struttura delle proteine.
Alibaba: Siamo entusiasti di annunciare il rilascio open-source della serie Qwen2.5-Coder, un progetto dedicato a promuovere in modo continuo lo sviluppo dei modelli di linguaggio di codice open-source. Questo rilascio si distingue per la sua potenza, versatilità e praticità, apportando significativi avanzamenti nella programmazione automatizzata e nel supporto agli sviluppatori.
L’ascesa della ricerca aziendale AI
Glean, una promettente startup di intelligenza artificiale, sta scuotendo il panorama tecnologico con il suo innovativo prodotto di ricerca interna. La piattaforma consente ai dipendenti di accedere rapidamente ai dati aziendali, spesso dispersi tra diverse applicazioni cloud, migliorando produttività ed efficienza. Il successo di Glean ha attirato l’attenzione di giganti del settore e stimolato la nascita di soluzioni concorrenti, segnando una svolta nel mercato della ricerca aziendale basata su AI.
Grazie a una rivoluzionaria collaborazione con la Garcia Estate, ElevenLabs ha introdotto un’innovazione straordinaria che unisce nostalgia, tecnologia e accessibilità. L’app ElevenReader consente agli utenti di ascoltare testi – che siano libri, articoli, PDF o persino e-mail – narrati dalla voce digitalmente ricreata di Jerry Garcia, leggendario frontman dei Grateful Dead. Questa novità segna un passo significativo nella fusione tra tecnologia e cultura popolare.
L’app si inserisce nel più ampio progetto “Iconic Voice Project” di ElevenLabs, che mira a preservare e dare nuova vita alle voci di personaggi iconici del passato. Oltre a Garcia, l’app include altre voci leggendarie come James Dean, Judy Garland, John Wayne e Burt Reynolds, portando l’utente a un’esperienza immersiva unica.
Nel panorama tecnologico in continua evoluzione, O2, il colosso britannico delle telecomunicazioni, ha introdotto una soluzione innovativa e inaspettatamente divertente per contrastare le frodi telefoniche. “Daisy”, un’intelligenza artificiale conversazionale progettata per intrappolare i truffatori in conversazioni interminabili, sta rivoluzionando il settore. Questo approccio unico non solo protegge i clienti di O2 da potenziali perdite, ma offre anche uno spettacolo ironico, trasformando le chiamate fraudolente in un vero e proprio teatro dell’assurdo.
Le aziende che sviluppano modelli di intelligenza artificiale (IA) generalmente li addestrano per evitare di dire cose dannose e per non assistere in attività pericolose. L’obiettivo è quello di formare modelli che si comportino in modo “innocuo”, minimizzando i rischi. Tuttavia, quando pensiamo al carattere di persone che troviamo davvero ammirevoli, non ci limitiamo a considerare l’evitamento del danno. Pensiamo anche a quelle persone curiose del mondo, che cercano di dire la verità senza essere scortesi, e che riescono a vedere molteplici sfaccettature di un problema senza diventare eccessivamente sicure di sé o troppo prudenti nelle proprie opinioni. Pensiamo a coloro che sono pazienti ascoltatori, pensatori attenti, conversatori spiritosi e molte altre qualità che associamo a una persona saggia e ben equilibrata.
Anche se i modelli di IA non sono persone, man mano che diventano più capaci, crediamo che sia possibile – e necessario – addestrarli a comportarsi bene in questo senso più ampio. Fare ciò potrebbe anche aiutarli a diventare più discreti quando si tratta di evitare di assistere in attività dannose, e di come decidono di rispondere in alternativa.
Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha recentemente sollevato preoccupazioni che il mondo della tecnologia ha iniziato a considerare inevitabili: l’Intelligenza Artificiale Generale (AGI) potrebbe eguagliare, se non addirittura superare, le capacità umane entro pochi anni. Secondo Amodei, già entro il 2027 potremmo trovarci di fronte a sistemi AI di pari o superiore intelligenza, capaci di impatti trasformativi e potenzialmente catastrofici per la nostra società, a seconda di come tali poteri saranno gestiti.
La possibilità di ottenere un’AGI, un tipo di intelligenza capace di comprendere, adattarsi e migliorare il mondo con lo stesso livello di comprensione umana, comporta rischi e responsabilità estremi. Amodei mette in guardia sul fatto che queste intelligenze non risponderebbero agli stessi limiti morali e sociali che governano il comportamento umano, come la paura delle conseguenze legali o sociali. L’intelligenza artificiale, infatti, non ha paura della perdita, del danno personale o dell’ostracismo sociale: agirebbe senza tale “costo sociale,” il che potrebbe creare rischi di distacco tra capacità e morale.
Google ha ufficialmente lanciato l’app Gemini per iOS, aprendo agli utenti iPhone l’accesso completo alla sua potente intelligenza artificiale in un’app autonoma, simile a quanto offerto su Android. Questo debutto rappresenta una svolta strategica: mentre Gemini era già integrato nella Google app, l’app autonoma introduce funzionalità avanzate che arricchiscono l’esperienza degli utenti iOS, in una mossa che mira a competere con le offerte IA di Apple.
Fixie AI ha introdotto Ultravox v0.4.1, una nuova famiglia di modelli di intelligenza artificiale open source progettata specificamente per potenziare le conversazioni in tempo reale, introducendo una serie di innovazioni che promettono di ridefinire gli standard di interazione con i sistemi di intelligenza artificiale. Questo rilascio rappresenta un avanzamento notevole in termini di velocità, versatilità e accessibilità, posizionandosi come un’alternativa credibile ai modelli proprietari come GPT-4.
Google ha lanciato “Learn About”, (non disponibile se non con VPN…) un nuovo strumento di intelligenza artificiale, differente dai chatbot a cui siamo abituati, come Gemini e ChatGPT. Basato sul modello LearnLM AI, presentato la scorsa primavera, questo strumento rappresenta un’evoluzione unica nel campo dell’istruzione, progettata appositamente per ottimizzare il processo di apprendimento. Google ha sviluppato Learn About per essere “radicato nella ricerca educativa e adattato a come le persone imparano”, un concetto che punta a migliorare l’interazione con le informazioni e a stimolare l’apprendimento autonomo.
L’evoluzione degli assistenti di codifica sta segnando una fase cruciale nello sviluppo software, con l’intelligenza artificiale (IA) che gioca un ruolo sempre più significativo. Sundar Pichai, CEO di Google, ha annunciato che oltre il 25% del nuovo codice scritto all’interno dell’azienda è generato da algoritmi di intelligenza artificiale. Analogamente, Microsoft ha evidenziato come il suo assistente di codifica, GitHub Copilot, contribuisca a generare quasi la metà del codice all’interno dei file in cui è attivato. OpenAI, da parte sua, sta espandendo le capacità di generazione del codice dei suoi modelli, alimentando una competitività che si intensifica nel settore dell’IA.
Il governo giapponese ha lanciato un ambizioso piano per rilanciare il settore dei semiconduttori, con un investimento senza precedenti di 10 trilioni di yen (circa 65 miliardi di dollari) in sussidi, distribuiti su più anni. Questo programma mira a consolidare la produzione nazionale di chip avanzati, con un focus particolare sulle tecnologie di intelligenza artificiale, riducendo la dipendenza dalle catene di fornitura estere e rafforzando la sicurezza nazionale
Nonostante OpenAI abbia dimostrato in passato progressi significativi nel miglioramento dei propri modelli linguistici, sembra che il modello Orion, sostenuto da Microsoft , stia affrontando sfide inaspettate. Sebbene le capacità di Orion superino quelle di ChatGPT-4 in compiti specifici e risposte a domande, le innovazioni e i miglioramenti apportati appaiono meno rilevanti rispetto al salto qualitativo tra GPT-3 e GPT-4, come riferisce un recente report di The Information. Le fonti anonime citate suggeriscono che la principale sfida risieda nella crescente scarsità di dati di alta qualità per l’addestramento di nuovi modelli linguistici.
NVIDIA continua a dominare il mercato degli acceleratori per l’intelligenza artificiale (AI), ma secondo un’analisi della società di investimento Jefferies, ci sono spazi di crescita per altre aziende, in particolare quelle specializzate in circuiti integrati specifici per applicazioni, o ASIC. Il ruolo di NVIDIA rimane cruciale per la fornitura di unità di elaborazione grafica (GPU), ma la tendenza dei colossi tecnologici ad adottare soluzioni personalizzate per la gestione e l’accelerazione dei carichi di lavoro AI sta creando un panorama più competitivo, in cui altri protagonisti possono ritagliarsi importanti quote di mercato.
La valutazione delle capacità di ragionamento dell’intelligenza artificiale sta vivendo una svolta decisiva con l’introduzione di FrontierMath, un benchmark composto da centinaia di problemi matematici complessi e originali, ideato per mettere alla prova i sistemi di IA. Realizzato in collaborazione con oltre 60 esperti e matematici di fama mondiale, FrontierMath si presenta come un banco di prova ineguagliabile per testare le abilità logiche e matematiche avanzate degli algoritmi, affrontando campi come la teoria dei numeri, l’analisi reale, l’algebra astratta e la geometria algebrica.
La recente corrispondenza inviata dal Comitato Selezionato della Camera USA sul Partito Comunista Cinese ai principali produttori di apparecchiature per la produzione di semiconduttori — ASML, KLA Corp., Applied Materials, Lam Research e Tokyo Electron — evidenzia le crescenti preoccupazioni del Congresso riguardo alla crescente influenza della Cina nel settore dei chip. Questo scambio mette in luce un tema cruciale: il rischio che l’accesso della Cina alle tecnologie avanzate per i semiconduttori possa rafforzare la capacità bellica dell’Esercito Popolare di Liberazione e sostenere la strategia di sviluppo tecnologico cinese.
Epoch AI ha recentemente pubblicato due articoli che affrontano temi cruciali nell’evoluzione dei modelli di intelligenza artificiale (IA).
Il primo studio esplora il divario nelle prestazioni tra modelli di IA aperti e chiusi, scoprendo che i modelli “open-source” sono in ritardo di circa un anno rispetto ai modelli chiusi. Nonostante la crescente disponibilità di pesi di modelli aperti, che consentono l’adozione e l’adattamento da parte della comunità, questi ultimi non riescono ancora a competere con le prestazioni superiori dei modelli chiusi, come quelli sviluppati da OpenAI e Google. Le differenze non sono solo una questione di accessibilità, ma anche di ottimizzazione computazionale. Ad esempio, pur utilizzando meno potenza di calcolo, i modelli aperti come DeepSeek V2 e Gemma 2 9B non sono riusciti a superare l’efficienza dei modelli chiusi.
“MM-Embed,” è un modello avanzato per la ricerca multimodale universale, sviluppato da NVIDIA e l’Università di Waterloo. Il modello si concentra su un nuovo approccio di recupero dell’informazione, in grado di gestire simultaneamente più modalità (testo, immagini e combinazioni di entrambi), in un unico sistema integrato per diversi compiti di recupero.
MM-Embed è progettato per comprendere e rispondere a query che combinano testo e immagini. Questa versatilità consente di affrontare compiti complessi, come domande visive e risposte basate su immagini, migliorando l’esperienza utente nella ricerca di informazioni.
Microsoft Research ha recentemente presentato Magentic-One, un sistema multi-agent generalista progettato per gestire compiti aperti e complessi sia su web che su file, rivoluzionando le possibilità di interazione autonoma e intelligente dei sistemi AI in un’ampia gamma di contesti. Sviluppato su Microsoft AutoGen, una piattaforma open-source per applicazioni multi-agent, Magentic-One segna un avanzamento cruciale verso lo sviluppo di assistenti che possono occuparsi di attività che le persone affrontano quotidianamente sia nel lavoro che nella vita personale.
Anysphere, lo sviluppatore dell’assistente alla programmazione basato su AI, Cursor, sta attualmente attirando un notevole interesse da parte dei capitalisti di rischio, con offerte che valutano l’azienda a circa 2,5 miliardi di dollari e hanno ottenuto 8M$ da OpenAI. Questo segna una pietra miliare significativa per la startup, riflettendo la crescente fiducia degli investitori nelle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning, in particolare nel settore dello sviluppo software.
Google sta lavorando per migliorare la sua funzionalità di Call Screen nei telefoni Pixel, introducendo risposte generate dall’intelligenza artificiale. Questo aggiornamento, chiamato AI Replies, mira a fornire risposte più personalizzate e contestuali durante la schermatura delle chiamate.
Secondo le informazioni emerse da un teardown del codice dell’app Phone, Google sta sviluppando una funzione che suggerisce risposte intelligenti basate sulle interazioni reali con i chiamanti. Attualmente, la funzionalità di Call Screen consente all’Assistente Google di rispondere alle chiamate per identificare il chiamante e il motivo della chiamata, utilizzando risposte contestuali standard.
CrowdStrike ha recentemente lanciato un servizio innovativo chiamato AI Red Team Services, progettato per proteggere i sistemi di intelligenza artificiale da minacce emergenti come il manipolamento dei modelli e il data poisoning. Questo servizio si basa sull’esperienza di CrowdStrike nella sicurezza informatica e utilizza tecniche avanzate di emulazione degli avversari per identificare e mitigare le vulnerabilità nei sistemi AI, inclusi i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
Anthropic ha recentemente introdotto il supporto per i PDF nel suo modello di intelligenza artificiale Claude 3.5 Sonnet, attualmente in fase beta pubblica. Questa nuova funzionalità consente al modello di analizzare non solo il testo contenuto nei documenti PDF, ma anche elementi visivi come immagini, grafici e tabelle:
Claude può estrarre e analizzare informazioni da documenti finanziari, legali e altro ancora, combinando testo e immagini.
- Processo di analisi: L’analisi dei PDF avviene in tre fasi:
- Estrazione del testo dal documento.
- Conversione di ogni pagina in un’immagine per l’analisi visiva.
- Risposta alle domande degli utenti riguardo a qualsiasi elemento del PDF.
Limiti dei documenti: I file PDF devono avere una dimensione inferiore a 32 MB e non possono superare le 100 pagine. Inoltre, non sono supportati documenti protetti da password o crittografati.
Microsoft Lancia un Agente Virtuale di Supporto Xbox Alimentato dall’AI per gli Insider Statunitensi
Microsoft ha recentemente introdotto un nuovo agente virtuale di supporto per Xbox, progettato per assistere gli utenti nella risoluzione di problemi legati a console e giochi. Questo innovativo Xbox Support Virtual Agent è alimentato da intelligenza artificiale e attualmente è disponibile in fase di test per un gruppo selezionato di utenti iscritti al programma Xbox Insider negli Stati Uniti.
Apple ha intrapreso uno studio interno sugli smart glasses già disponibili sul mercato, segnalando potenzialmente un imminente ingresso del colosso di Cupertino nel settore della tecnologia indossabile, un settore in forte crescita. Secondo Bloomberg, che cita fonti vicine all’azienda, Apple ha avviato una raccolta di feedback tra i suoi dipendenti sui diversi modelli di smart glasses, con un’iniziativa chiamata in codice Atlas. Questo approccio indica che l’azienda vuole esplorare i limiti e le opportunità della tecnologia prima di sviluppare un prodotto autonomo e innovativo.
Meta, il colosso dei social media e della tecnologia, ha recentemente annunciato che renderà disponibili i modelli open-source di Llama, la sua avanzata AI, alle agenzie di difesa degli Stati Uniti e ai loro partner industriali, puntando a rafforzare la sicurezza nazionale e consolidare il primato americano nella corsa globale all’intelligenza artificiale. In un post sul blog, Nick Clegg, presidente degli affari globali di Meta, ha confermato che Llama sarà accessibile alle agenzie governative e alle aziende private che operano nel settore della difesa e sicurezza.
T-Mobile ha recentemente annunciato un accordo significativo con OpenAI, nel quale l’operatore di telecomunicazioni si impegna a pagare circa 100 milioni di dollari nei prossimi tre anni. Questo investimento è parte di una partnership strategica per sviluppare una piattaforma innovativa di assistenza clienti chiamata IntentCX.
Recentemente, i ricercatori nel campo della robotica hanno introdotto un metodo di addestramento innovativo per i robot, ispirato ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Questo approccio unisce diverse fonti di dati per migliorare l’apprendimento e l’adattabilità dei robot in una varietà di compiti. Secondo un articolo pubblicato dal MIT, l’obiettivo di questa nuova metodologia è quello di superare i limiti dell’apprendimento per imitazione tradizionale, sfruttando un dataset più completo. Tale progresso ha il potenziale di rivoluzionare il modo in cui i robot acquisiscono nuove abilità, portando a sistemi più autonomi e intelligenti in una vasta gamma di settori.
L’intelligenza artificiale generativa è diventata una tecnologia indispensabile nel mondo digitale, trasformando il modo in cui gli sviluppatori affrontano problemi complessi e ottimizzano costi e prestazioni. Con l’esplosione di strumenti come ChatGPT negli ultimi due anni, la comunità tech ha visto una serie di innovazioni e strategie che mirano a massimizzare l’efficienza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), favorendo il progresso e l’accesso alla potenza dei dati.
Whisper di OpenAI è ora lo strumento principale per il riconoscimento automatico del parlato e la traduzione. Usando un’architettura Transformer, è stato addestrato su 680.000 ore di dati per funzionare su vari set di dati e domini.
Il team di ingegneri di Baseten ha segnato un’importante innovazione nell’ambito dell’intelligenza artificiale per la trascrizione audio, creando un motore di inferenza che porta Whisper a una velocità senza precedenti. Whisper, uno dei modelli open-source più avanzati sviluppati da OpenAI, è ormai diventato uno standard per chi necessita di una trascrizione automatica accurata, ma Baseten ha introdotto un’incredibile ottimizzazione, raggiungendo nuovi livelli di efficienza.
Google ha introdotto una funzionalità innovativa nella sua suite di modelli di intelligenza artificiale Gemini 1.5, migliorando drasticamente la qualità e la precisione delle risposte generate. Attraverso la “Grounding with Google Search,” i modelli Gemini ora integrano dati aggiornati direttamente dalla Ricerca Google, consentendo lo sviluppo di applicazioni AI in grado di fornire risposte basate su informazioni verificate e in tempo reale. Questo passo rappresenta una mossa strategica di Google, proprio prima del rilascio della nuova funzione di ricerca di ChatGPT di OpenAI, posizionandosi al centro dell’evoluzione dell’intelligenza artificiale conversazionale.
Physical Intelligence (π) : viviamo in un’epoca di rivoluzione tecnologica: l’ultimo decennio ha visto emergere assistenti AI pratici, sistemi in grado di generare immagini e video fotorealistici e modelli capaci di prevedere la struttura delle proteine. Eppure, nonostante tutti questi progressi, l’intelligenza umana supera ancora drammaticamente l’intelligenza artificiale nel mondo fisico. Per parafrasare il paradosso di Moravec, vincere una partita a scacchi o scoprire un nuovo farmaco rappresentano “problemi facili” per l’AI, mentre piegare una camicia o pulire un tavolo richiede la risoluzione di alcuni dei problemi ingegneristici più complessi mai concepiti. Per costruire sistemi AI dotati della versatilità fisica che possediamo, è necessario un nuovo approccio: dobbiamo rendere i sistemi AI “incarnati” affinché possano acquisire intelligenza fisica.
Negli ultimi otto mesi, Physical Intelligence ha sviluppato un modello di robot generale chiamato π0 (pi-zero). Credono che questo rappresenti un primo passo verso l ‘obiettivo a lungo termine di sviluppare un’intelligenza fisica artificiale, affinché gli utenti possano semplicemente chiedere ai robot di eseguire qualsiasi compito desiderino, proprio come avviene con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) e gli assistenti chatbot. Come gli LLM, il modello è addestrato su dati ampi e diversificati e può seguire varie istruzioni testuali. A differenza degli LLM, π0 abbraccia immagini, testo e azioni, acquisendo intelligenza fisica grazie all’addestramento su esperienze incarnate dai robot, imparando a emettere direttamente comandi motori a basso livello tramite un’architettura innovativa. Può controllare una varietà di robot diversi e può essere guidato nell’esecuzione di un compito desiderato o perfezionato per specializzarsi in scenari applicativi complessi.
Etched, una startup della Silicon Valley specializzata in hardware per computer, ha recentemente svelato un innovativo progetto nel mondo dei videogiochi chiamato Oasis. Questo progetto non è solo un semplice gioco, ma rappresenta una piattaforma interattiva dove i giocatori possono creare e modificare ambienti virtuali in tempo reale, superando i vincoli tradizionali dei motori di gioco e portando il concetto di “mondo aperto” a un livello senza precedenti. Ispirato da titoli come Minecraft, Oasis è acclamato come il primo gioco generato interamente dall’intelligenza artificiale (AI) che è effettivamente giocabile.
OpenAI ha ufficialmente lanciato oggi le sue capacità di ricerca web in ChatGPT, trasformando il suo sistema di intelligenza artificiale conversazionale in un temibile concorrente dei motori di ricerca tradizionali. Questa integrazione, disponibile inizialmente per gli abbonati a pagamento e per gli utenti iscritti alla lista d’attesa di SearchGPT, verrà estesa nelle prossime settimane anche agli utenti gratuiti, aziendali e del settore educativo.
A settembre, il tenente generale He Lei, ex vicedirettore dell’Accademia delle scienze militari (AMS), ha esortato le Nazioni Unite a stabilire restrizioni sull’uso dell’intelligenza artificiale (IA) in contesti bellici. Tuttavia, questo appello sembra nascondere un intento più profondo: la Repubblica Popolare Cinese (RPC) non sta cercando di limitare i rischi associati all’IA militare, ma piuttosto sta accelerando l’integrazione della tecnologia IA nelle proprie forze armate. La RPC sta attivamente sfruttando le tecnologie occidentali, come il modello open source Llama di Meta, per potenziare le proprie capacità militari e i vantaggi strategici.
Gli istituti di ricerca cinesi, con stretti legami con l’Esercito Popolare di Liberazione (PLA), hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale (IA) denominato ChatBIT, basato sull’IA open source Llama, creata da Meta. Questo sviluppo è stato documentato in un articolo accademico pubblicato a giugno, in cui gli autori, tra cui ricercatori del PLA, hanno illustrato l’utilizzo di ChatBIT per finalità che spaziano dall’analisi dell’intelligence alla pianificazione strategica e al processo decisionale nel contesto militare. Secondo quanto riportato da Reuters, ChatBIT rappresenta un potenziale strumento per potenziare le capacità del PLA, puntando a ottimizzare il processo decisionale a vari livelli di comando.
Tra i ricercatori cinesi figurano Geng Guotong e Li Weiwei del Military Science Information Research Center dell’AMS e del National Innovation Institute of Defense Technology, oltre a ricercatori del Beijing Institute of Technology e della Minzu University
Nel vasto panorama dell’intelligenza artificiale generativa, una nuova e ambiziosa startup emerge dalle ombre: Decart. Fondata in Israele e guidata da Dean Leitersdorf e Moshe Shalev, Decart ha rapidamente attirato l’attenzione di Sequoia Capital grazie al partner Shaun Maguire, noto per la sua stretta collaborazione con Elon Musk. Questo collegamento ha già portato Sequoia a partecipare nei round di finanziamento di SpaceX, X e xAI, il laboratorio di intelligenza artificiale di Musk. Ora Maguire punta sulla nascente Decart, con l’obiettivo di posizionarla come un potenziale concorrente per colossi come OpenAI e Midjourney.
Durante la presentazione dei risultati finanziari del terzo trimestre del 2024, Sundar Pichai, CEO di Google, ha rivelato un’importante evoluzione nel panorama della programmazione software: più del 25% del nuovo codice sviluppato per i prodotti di Google è generato da sistemi di Intelligenza Artificiale. Questo risultato testimonia come l’AI stia influenzando in modo decisivo il mondo della produzione software, riducendo il tempo necessario per la scrittura di nuovo codice e potenziando la produttività complessiva dei team di sviluppo.
Sundar Pichai ha spiegato che gli strumenti di AI vengono utilizzati all’interno dell’azienda per ottimizzare i processi di codifica, portando a una maggiore efficienza nel lavoro dei programmatori. “Oggi, più di un quarto di tutto il nuovo codice in Google è generato dall’AI, poi esaminato e accettato dai nostri ingegneri”, ha dichiarato il CEO. “Questo permette ai nostri ingegneri di fare di più e più velocemente.”