L’industria automobilistica europea si trova a un bivio cruciale. Oggi, la presidente della Commissione Europea, Ursula von der Leyen, ha dato il via a un dialogo strategico con i leader del settore, le parti sociali e gli stakeholder principali, ponendo le basi per un piano d’azione volto a rafforzare e innovare uno dei pilastri fondamentali dell’economia continentale.
Poshmark ha annunciato il lancio di Smart List AI, un nuovo strumento basato sull’intelligenza artificiale che automatizza la creazione delle schede prodotto per i venditori. La piattaforma di reselling segue così il trend dell’AI generativa, già adottato da altri giganti come eBay, Shopify e Amazon, con l’obiettivo dichiarato di ridurre il tempo necessario per pubblicare gli annunci e ottimizzare il processo di vendita. Tuttavia, l’uso dell’AI in questo ambito solleva interrogativi sulla qualità e l’accuratezza delle descrizioni automatiche, soprattutto nel mercato dell’usato, dove dettagli come il brand, la taglia e le condizioni dell’oggetto sono fondamentali per la fiducia del compratore.
L’intelligenza artificiale di DeepSeek ha sollevato seri interrogativi sulla sua affidabilità e sul suo ruolo nel panorama globale dell’IA. Secondo un’analisi condotta da NewsGuard, il chatbot cinese ha fornito risposte errate nell’83% dei casi, posizionandosi al decimo posto su undici concorrenti. Un risultato che mette in discussione non solo l’efficacia del modello, ma anche il suo potenziale utilizzo come strumento di disinformazione e veicolo delle posizioni governative di Pechino.
Il Confronto con i Principali Competitor
L’analisi di NewsGuard ha testato DeepSeek con gli stessi criteri applicati ai 10 principali chatbot attualmente in circolazione: ChatGPT-4o di OpenAI, Smart Assistant di You.com, Grok-2 di xAI, Pi di Inflection, le Chat di Mistral, Copilot di Microsoft, Meta AI, Claude di Anthropic, Gemini 2.0 di Google e il motore di risposta di Perplexity. Mentre il tasso medio di fallimento di questi modelli si attesta intorno al 62%, DeepSeek ha superato questa soglia in modo significativo, accumulando un fallimento complessivo dell’83%.
Analizzando nel dettaglio il comportamento dell’IA cinese, è emerso che il 30% delle volte ha ripetuto false affermazioni, mentre nel 53% dei casi ha evitato di rispondere. Questo dato suggerisce che DeepSeek non solo è meno efficace rispetto ai concorrenti, ma è anche potenzialmente più incline alla manipolazione informativa, rendendolo un candidato problematico in un contesto di lotta alla disinformazione.
Nel panorama competitivo globale, l’asimmetria normativa tra mercati sta diventando un freno all’innovazione per le aziende europee. Lo ha evidenziato con chiarezza Pietro Labriola, amministratore delegato di TIM, intervenendo all’evento “La Ripartenza, liberi di pensare” a Milano. La sua analisi pone una questione cruciale per i C-level delle aziende che operano in un contesto sempre più interconnesso: l’Europa può permettersi di competere con regole più stringenti rispetto ad altri mercati?
L’idea di condividere la propria vita online è diventata una norma per molti, ma non senza rischi. Un caso recente in Francia, riportato da Euronews, dimostra quanto le app progettate per scopi personali o per intrattenimento possano rivelarsi pericolose. Rendere pubblico il tracciamento online, magari tramite l’uso del GPS durante le corse di allenameno, oltre ad essere una auto violazione della propria privacy online, può diventare uno strumento molto forte da dare in mano a malintenzionati.
La Commissione Europea accelera (finalmente) sulla competitività con un piano ambizioso che prevede un taglio della burocrazia fino al 35% per imprese e Pmi, un rafforzamento delle politiche di decarbonizzazione e un sostegno strategico all’innovazione, con un focus particolare sull’Intelligenza Artificiale. Questi sono i punti chiave della Bussola per la Competitività, presentata ieri dalla presidente della Commissione europea Ursula von der Leyen. Il documento programmatico, redatto in linea con le raccomandazioni di Mario Draghi, definisce le direttrici per il prossimo mandato e punta a “riaccendere il motore dell’innovazione europea”.
Un caffè al Bar dei Daini
Gli ultimi annunci sui risultati finanziari di Microsoft e Meta Platforms relativi al trimestre di dicembre confermano che il mercato dell’intelligenza artificiale è ancora in una fase di attesa. L’ottimismo sulle prospettive future è evidente, ma i numeri rivelano una realtà più complessa, dove gli investitori sembrano disposti a chiudere un occhio sulle spese massicce in cambio della promessa di una crescita futura.
Almawave, azienda italiana specializzata in Data & Artificial Intelligence e quotata su Euronext Growth Milan (AIW), ha presentato ufficialmente Velvet, una nuova famiglia di Large Language Model (LLM) sviluppati interamente in Italia. L’evento, tenutosi presso l’Auditorium della Tecnica di Confindustria a Roma, ha visto la partecipazione di figure di spicco del panorama istituzionale e accademico, consolidando il ruolo di Almawave come protagonista nell’innovazione europea dell’intelligenza artificiale.
Valeria Sandei, Amministratore Delegato di Almawave, ha dichiarato:
«Velvet nasce dalla scelta strategica di investire con determinazione in un ambito tecnologico di vasto potenziale positivo,realizzando una Intelligenza Artificiale progettata per condensare al tempo stesso efficacia, leggerezza nei consumi e grande agilità nell’adattarsi a svolgere compiti mirati nei settori verticali in cui operiamo. Una visione, la nostra, che non è chiamata ad adeguarsi al contesto Europeo, ma lo considera, invece, come valore fondante nella costruzione. Questo sviluppo è frutto del nostro percorso ultradecennale nelle tecnologie del linguaggio, da sempre incentrato sulle competenze tecniche nella IA, che oggi – e sempre più in futuro – possono fare la differenza. Un patrimonio di conoscenza cresciuto in Almawave, sia sul fronte R&D – in sinergia con l’ecosistema accademico italiano -sia nella comprensione dell’uso effettivo di queste tecnologie, grazie a centinaia di progetti concreti realizzati. Il lancio di questi primi modelli generativi è solo l’inizio e ci conferma come un player protagonista in Europa, capace di innovare, pensando che l’IA sia una sfida aperta e che quanto fatto sia la miglior premessa per mettere in campo evoluzioni sempre più rilevanti”.
Velvet si distingue per essere un modello generativo progettato con un forte focus sulla sostenibilità, efficienza e compliance normativa. La famiglia include due modelli: Velvet 14B, con 14 miliardi di parametri, e Velvet 2B, con 2 miliardi di parametri. Entrambi sono stati sviluppati e addestrati sul supercalcolatore Leonardo di Cineca, sfruttando avanzate tecniche di governance dei dati e mitigazione dei bias.
DeepSeek R1, il più recente modello di intelligenza artificiale emerso dalla Cina, sta attirando l’attenzione globale per le sue avanzate capacità di ragionamento. Presentato come una svolta nella risoluzione di problemi complessi in matematica, programmazione e logica, DeepSeek R1 si propone come un concorrente diretto dei giganti dell’AI come OpenAI. Tuttavia, dietro l’entusiasmo iniziale, emergono preoccupazioni significative riguardo alle sue vulnerabilità in termini di sicurezza.
Nonostante le sue impressionanti capacità, DeepSeek R1 presenta vulnerabilità che non possono essere ignorate. ELA, un’organizzazione specializzata in sicurezza informatica, ha osservato che, sebbene DeepSeek R1 condivida somiglianze con modelli come ChatGPT, è significativamente più vulnerabile. Il team Red Team di KELA è riuscito a “jailbreakare” il modello in una vasta gamma di scenari, permettendogli di generare output dannosi, come lo sviluppo di ransomware, la fabbricazione di contenuti sensibili e istruzioni dettagliate per la creazione di tossine e dispositivi esplosivi.
L’Intelligenza Artificiale conversazionale sta ridefinendo il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti, e Indigo.ai si conferma protagonista di questa trasformazione. La scale-up italiana, parte del Gruppo Vedrai e leader nello sviluppo di assistenti virtuali basati sull’AI, ha annunciato la chiusura di un round di Serie B da 10 milioni di euro, interamente in equity. Un investimento strategico, guidato dal Gruppo Azimut, che consentirà di consolidare la posizione di Indigo.ai sul mercato italiano e accelerare l’espansione internazionale.
“Il cambiamento climatico è una realtà e in questi giorni vediamo che distrugge la ricchezza in tutto il mondo. Ci sono molte, molte buone ragioni per combattere il cambiamento climatico, per proteggere la natura, per lavorare su un’economia circolare. E voglio sottolineare di nuovo che l’Europa manterrà la rotta assolutamente necessaria”. Lo ha detto la presidente della Commissione europea, Ursula von der Leyen, presentando la Bussola della Competitività.
Il 42% dei Ceo considera le questioni etiche e di privacy una delle principali sfide nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale, mentre più di un terzo dei consumatori (37%) vede nell’AI una minaccia per la privacy e la sicurezza dei propri dati personali. Sono questi i dati che emergono nel ‘Manifesto per l’Intelligenza Artificiale etica‘, la ricerca promossa da Bain & Company Italia con l’obiettivo di fotografare lo stato dell’arte sull’adozione responsabile dell’AI.
L’amministrazione Trump starebbe considerando ulteriori restrizioni sulle esportazioni di Nvidia verso la Cina, con particolare attenzione alle GPU H20. Secondo un rapporto di Bloomberg, queste nuove misure potrebbero espandere i divieti già esistenti, che dal 2022 includono chip avanzati come A100, H100, A800 e H800, ma non le H20. Le GPU H20 sono fondamentali per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e, secondo alcune fonti, sarebbero state utilizzate da DeepSeek per addestrare il suo ultimo modello linguistico avanzato.
Meta sta considerando di testare il modello di intelligenza artificiale cinese DeepSeek all’interno dei suoi strumenti generativi destinati agli inserzionisti. Questa decisione ha sollevato interrogativi, poiché DeepSeek è un concorrente diretto di Meta nel settore dell’IA.
Meta ha istituito “war rooms” interne per analizzare le innovazioni di DeepSeek, cercando di capire come il modello cinese sia riuscito a ottenere risultati così notevoli con risorse inferiori. Questo approccio suggerisce che Meta stia cercando non solo di competere, ma anche di apprendere dalle tecniche utilizzate da DeepSeek per migliorare la propria offerta.
Secondo un dipendente di Meta, Clara Shih, vicepresidente della divisione AI per il business, ha espresso interesse per DeepSeek per via delle sue elevate prestazioni. Un portavoce della società ha confermato che Meta sta esplorando tutte le opzioni disponibili nel panorama dell’AI, segnalando una potenziale apertura verso modelli esterni per migliorare le proprie offerte pubblicitarie.
La decisione di Meta nasce da una serie di lamentele da parte degli inserzionisti sulla precisione degli strumenti di generazione di testo e immagini basati sul modello Llama, sviluppato internamente dall’azienda. Alcuni clienti avrebbero infatti segnalato la necessità di modificare significativamente i contenuti generati dall’AI, sollevando dubbi sull’efficacia dell’attuale tecnologia proprietaria di Meta.
Tuttavia, la scelta di Meta di considerare DeepSeek come un partner potenziale potrebbe sollevare sospetti riguardo alle sue vere intenzioni. Alcuni esperti si chiedono se questa apertura verso un concorrente possa nascondere una strategia più ampia per affrontare la crescente competizione nel campo dell’IA.
Se Meta dovesse effettivamente adottare DeepSeek nei suoi strumenti pubblicitari, si aprirebbe un nuovo fronte nella competizione tecnologica tra Stati Uniti e Cina. L’adozione di un modello AI cinese da parte di un gigante occidentale non solo metterebbe in discussione la superiorità delle Big Tech statunitensi, ma solleverebbe anche questioni geopolitiche e regolamentari. Il rischio di dipendere da un’AI sviluppata in un Paese soggetto a restrizioni commerciali da parte del governo USA potrebbe diventare un tema di discussione tra politici e autorità di regolamentazione, aggiungendo ulteriore incertezza in un mercato già altamente volatile.
In questo scenario, l’industria dell’AI sta entrando in una fase di trasformazione imprevedibile, in cui il vantaggio competitivo non è più garantito dall’accesso ai capitali o ai talenti di una singola nazione. La corsa all’intelligenza artificiale si sta globalizzando rapidamente, e le aziende dovranno rivedere le proprie strategie per non restare indietro in un settore che si evolve a velocità senza precedenti.
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DeepSeek, l’applicazione di intelligenza artificiale sviluppata dalla startup cinese DeepSeek, ha recentemente guadagnato una notevole popolarità a livello globale, raggiungendo la vetta delle classifiche di download sull’App Store di Apple negli Stati Uniti entro il 25 gennaio 2025.
Tuttavia, in Italia, l’app è stata rimossa sia dall’App Store di Apple che da Google Play, suscitando preoccupazioni riguardo alla sua disponibilità e alle implicazioni per gli utenti italiani.
Super Bowl LIX, uno degli eventi sportivi più seguiti al mondo, diventerà quest’anno un palcoscenico privilegiato per la pubblicità legata all’intelligenza artificiale. Secondo Mark Evans, vicepresidente esecutivo delle vendite pubblicitarie per Fox Sports, l’AI sta per “arrivare come un treno merci”. In un’intervista a The Hollywood Reporter, Evans ha anticipato che alcune aziende hanno pagato oltre 8 milioni di dollari per avere 30 secondi di visibilità durante il grande evento.
Silicon Valley ha un nuovo incubo: DeepSeek, la startup cinese che è riuscita a sviluppare modelli AI avanzati con un budget da pizza e birra rispetto ai miliardi di dollari bruciati da OpenAI. Un miracolo? O forse un po’ di sana, vecchia ingegneria inversa con una spruzzata di “prendiamo in prestito e vediamo come va”?
Microsoft e OpenAI hanno lanciato un’indagine perché sospettano che DeepSeek abbia usato le API di OpenAI per addestrare i propri modelli. Secondo fonti interne, a fine 2024 sono stati individuati enormi flussi di dati in uscita dagli account sviluppatore di OpenAI, apparentemente collegati a DeepSeek. In altre parole, qualcuno ha trovato il rubinetto aperto e ha riempito la piscina.
L’intensificarsi della competizione tra Stati Uniti e Cina nel campo dell’intelligenza artificiale ha portato a un acceso dibattito sulle politiche di controllo delle esportazioni di chip avanzati. Recentemente, DeepSeek, un’azienda cinese di AI, ha dimostrato di poter sviluppare modelli all’avanguardia a costi inferiori rispetto a quelli statunitensi. Ma questo significa che i controlli sulle esportazioni hanno fallito? Secondo Dario Amodei, CEO di Anthropic, la risposta è no. Anzi, la sua analisi suggerisce che le recenti evoluzioni rendono ancora più cruciale il mantenimento e il rafforzamento delle restrizioni sulle esportazioni di semiconduttori verso la Cina.
L’utilizzo di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) ha trasformato numerosi settori, dall’automazione industriale alla generazione di contenuti personalizzati. Tuttavia, man mano che queste tecnologie avanzano, aumenta anche la complessità di garantire la loro sicurezza, performance e affidabilità. Le sfide si moltiplicano quando si cerca di testare e ottimizzare i prompt in un contesto operativo reale, dove ogni vulnerabilità potrebbe tradursi in falle di sicurezza o inefficienze critiche.
Il panorama attuale degli strumenti per il testing delle LLM non riesce spesso a soddisfare le esigenze delle aziende: configurazioni macchinose, funzionalità limitate e mancanza di integrazione con flussi CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) moderni rappresentano ostacoli significativi.
La recente trasformazione di ai16z in ElizaOS segna una svolta significativa nel panorama dell’intelligenza artificiale decentralizzata. Questa metamorfosi non è solo un cambio di nome per evitare confusioni con il noto fondo di venture capital Andreessen Horowitz (a16z), ma rappresenta un’evoluzione strategica nel settore delle organizzazioni autonome decentralizzate (DAO) alimentate da AI. Con il suo fondatore Shaw Walters alla guida, ElizaOS si sta rapidamente affermando come un ecosistema innovativo che unisce AI, blockchain e robotica.
Ma chi lo avrebbe mai detto? Una piccola startup cinese ha mandato in tilt l’intero settore tecnologico americano, e non con qualche trucchetto sporco, ma semplicemente costruendo un’intelligenza artificiale più efficiente e meno costosa.
DeepSeek ha rilasciato il suo modello R1, capace di competere con i mostri sacri americani a una frazione del costo. Risultato? Un bagno di sangue in borsa: Nvidia ha bruciato 600 miliardi di dollari di valore in un colpo solo. Per un attimo, sembrava di essere tornati al 2008, ma senza i banchieri di Wall Street da incolpare. Questa volta, il colpevole è un manipolo di programmatori cinesi che, a quanto pare, sanno fare di meglio con meno.
Secondo i risultati di un recente sondaggio condotto dall’AI Policy Institute, l’opinione pubblica americana si mostra nettamente favorevole all’introduzione di misure di sicurezza obbligatorie per l’intelligenza artificiale. L’indagine, svolta tra il 19 e il 21 gennaio 2025, rivela che una percentuale schiacciante degli intervistati supporta l’obbligo per le aziende di adottare standard di sicurezza per i modelli avanzati di IA, al fine di ridurre i rischi estremi legati a tecnologie emergenti. Il sondaggio ha coinvolto un campione ponderato di 1.228 adulti americani e mette in evidenza le forti preoccupazioni del pubblico riguardo alla potenziale mancanza di regolamentazione nel settore dell’IA.
Recentemente, Meta ha annunciato la fine del suo programma di fact-checking di terze parti, attivo dal 2016, in favore di un modello basato su “Community Notes”, simile a quello utilizzato da X (precedentemente Twitter). Questo cambiamento mira a promuovere una discussione più aperta sulle sue piattaforme, concentrandosi su avvertimenti per infrazioni illegali e di elevata gravità. Tuttavia, questa decisione ha suscitato preoccupazioni riguardo alla possibile proliferazione di disinformazione e discorsi di odio.
In risposta a questa evoluzione, The Society Library, un’organizzazione no-profit dedicata all’archiviazione delle idee e delle ideologie umane, ha lanciato in versione beta due agenti AI denominati ‘@MuseofTruth’ e ‘@MuseofResearch’. Questi agenti sono progettati per avanzare la missione della charity di “aiutare le persone a cercare la verità e prendere decisioni più informate”. La creazione delle ‘Muse’ AI è anche un gesto di ringraziamento verso la comunità crypto per la creazione del token SL a nome della Society Library e per le donazioni significative ricevute.
Skild AI, una giovane ma ambiziosa azienda specializzata nello sviluppo di software di intelligenza artificiale per robot, è in trattative per raccogliere un nuovo round di finanziamenti da SoftBank, il colosso giapponese guidato da Masayoshi Son. Secondo il Financial Times, la valutazione della startup potrebbe schizzare fino a 4 miliardi di dollari, un incremento significativo rispetto alla precedente valutazione di 1,5 miliardi ottenuta appena sei mesi fa.
Il finanziamento da 500 milioni di dollari, riportato da Bloomberg, si inserisce in una strategia più ampia di SoftBank, che sta accelerando i propri investimenti nell’intelligenza artificiale. Son ha già dichiarato l’intenzione di destinare circa 40 miliardi di dollari nel progetto del data center Stargate e nel suo principale finanziatore, OpenAI. L’interesse per Skild AI dimostra la volontà di puntare su tecnologie che possano rivoluzionare l’automazione e la robotica, ambiti sempre più centrali nell’ecosistema dell’AI.
Il pellegrinaggio verso la magione di Masayoshi Son a Tokyo. (50 Billion$) – Speciale un caffè al Bar dei Daini
Questa volta è stato Sam Altman a imbarcarsi in quell’estenuante volo di 11 ore da San Francisco, nella speranza di convincere il miliardario giapponese a iniettare qualche miliardo nella sua ultima fantasia da tech bro. E ha funzionato. SoftBank sta per prendersi la fetta più grande del rischio finanziario dietro Stargate, il mega progetto da 500 miliardi di dollari che promette di rivoluzionare i data center. Son ha promesso di investire circa 40 miliardi, forse divisi tra Stargate e OpenAI. Chiaramente, dettagli insignificanti.
Ma ecco la realtà: il progetto sarà pesantemente finanziato a debito, come sempre. E per far funzionare i numeri, Son dovrà mescolare il suo inossidabile ottimismo tecnologico con la solita finanza creativa. Peccato che i mercati non siano più quelli del 2021 e trovare creditori pronti a credere nell’ennesimo sogno tech potrebbe non essere così facile. Il rischio è enorme, ma per Son è l’ennesima chance di sedersi al tavolo che conta nell’AI, un’ossessione che lo perseguita da anni.
In occasione della Giornata Internazionale dell’Educazione 2025, Audrey Azoulay, Direttrice Generale dell’Unesco, invita gli Stati a investire nella formazione di insegnanti e studenti per “un uso ponderato di questa tecnologia nell’istruzione”.
Arriva la ‘Bussola della Competitività’, il piano della Commissione europea per affrontare le sfide sulla crescita dell’Ue individuate dai rapporti Draghi e Letta. L’intervento dell’esecutivo comunitario è atteso al Collegio dei commissari proprio nella giornata di oggi. Non sarà già un pacchetto normativo, ma una comunicazione sul piano di azione individuato a Bruxelles.
Snam si prepara a ridefinire il futuro dell’energia in Europa con un piano strategico ambizioso che guarda al 2029 e oltre. Con un investimento complessivo di 13,4 miliardi di euro, includendo il contributo di risorse pubbliche, la società punta su sicurezza energetica, infrastrutture resilienti e innovazione tecnologica per raggiungere la neutralità carbonica entro il 2050.
In un’epoca in cui i giovani hanno accesso a una quantità di informazioni senza precedenti, il rischio di essere sommersi da contenuti frammentati e privi di fonti autorevoli è più concreto che mai. Per affrontare questa sfida, Leonardo, leader globale nei settori dell’aerospazio, della difesa e della sicurezza, si fa promotore di un’iniziativa visionaria: la trasformazione della Fondazione Leonardo in un ente del terzo settore (ETS), dedicato alla divulgazione scientifica e alla formazione culturale della società civile.
Oracle ha annunciato l’intenzione di integrare la connettività di Starlink, la più grande costellazione satellitare in orbita terrestre bassa, nella sua Enterprise Communications Platform (ECP). Grazie a questa collaborazione, Oracle è in grado di potenziare la sua piattaforma di comunicazioni aziendali, permettendo alle aziende di connettersi da quasi ogni angolo del pianeta, inclusi i luoghi più remoti.
Altair, leader globale nella computational intelligence, e la Cranfield University, centro di eccellenza nel settore aerospaziale, hanno annunciato una partnership destinata a trasformare l’industria aerospaziale e robotica. L’accordo mira a esplorare e potenziare l’utilizzo di tecnologie avanzate come l’Intelligenza Artificiale, la simulazione e l’analisi dei dati per affrontare le sfide di domani.
Nel mondo dell’intelligenza artificiale, la gestione e l’ottimizzazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è diventata un aspetto cruciale per il successo delle applicazioni basate su IA. Sebbene i modelli LLM alimentino una vasta gamma di applicazioni, il monitoraggio delle loro performance, dei costi e dei comportamenti rimane una sfida significativa. Gli strumenti di osservabilità esistenti spesso non forniscono approfondimenti completi, rendendo difficile la risoluzione dei problemi e il miglioramento continuo. Inoltre, il mantenimento della privacy dei dati e la conformità alle normative aumentano ulteriormente la complessità di queste operazioni.
Il Garante per la protezione dei dati personali ha inviato una richiesta di informazioni a Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence e a Beijing DeepSeek Artificial Intelligence, le società che forniscono il servizio di chatbot DeepSeek, sia su piattaforma web che su App. Lo si apprende da una nota del Garante.
Il Doomsday Clock, quel simpatico orologio metaforico che ogni anno ci ricorda quanto siamo bravi a rovinarci la vita. Ideato nel 1947 dagli scienziati del Bulletin of the Atomic Scientists, l’orologio non misura il tempo nel senso convenzionale, ma la distanza simbolica che separa l’umanità dal suo destino autodistruttivo. Insomma, non segna quando è ora di cena, ma quando potremmo finire arrosto.
L’orologio dell’Apocalisse è un po’ come quella scena immortale di Non ci resta che piangere, quando il frate, con tono serafico e quasi comico, ripete a Troisi e Benigni: “Ricordati che devi morire!”. Un promemoria tanto angosciante quanto surreale, eppure… tremendamente efficace nel farti riflettere.
Anche il Doomsday Clock funziona con lo stesso meccanismo: non è un allarme che ti fa correre subito ai ripari, ma un monito costante, quasi beffardo, che ti obbliga a fare i conti con la fragilità della tua esistenza (e della nostra, come specie).
Solo che, mentre Troisi risponde con il suo classico sarcasmo napoletano, “Mo’ me lo segno…”, noi come umanità sembriamo non prenderlo troppo sul serio nemmeno dopo averlo “segnato”.
Il Doomsday Clock è un po’ il nostro frate medievale che ci urla “Ricordati che stai giocando col fuoco!”, ma invece di fermarci e riflettere, siamo lì a scherzare con l’accendino in mano.
L’unità di misura? Secondi alla mezzanotte, dove “mezzanotte” non è un romantico invito a ballare sotto le stelle, ma un biglietto di sola andata verso la catastrofe globale. Nel 2023, siamo arrivati a 89 secondi dalla fatidica ora. Un nuovo record, perché, si sa, quando si tratta di peggiorare le cose, l’umanità non delude mai.
La generazione aumentata dal recupero delle informazioni (Retrieval-Augmented Generation, RAG) si evolve con l’introduzione del Chain-of-Retrieval Augmented Generation (CoRAG), che combina il potere del recupero iterativo con modelli di ragionamento Chain-of-Thought (CoT). Questo approccio consente di affrontare domande complesse suddividendo il processo in passaggi successivi, recuperando informazioni rilevanti e ragionando su di esse prima di generare una risposta finale.
Cos’è il CoRAG?
Il CoRAG migliora il tradizionale RAG integrando un ragionamento passo-passo, emulando il modo in cui un essere umano affronta domande a più livelli (multi-hop). Questo approccio si rivela cruciale in contesti dove una semplice pipeline “query-risposta” non è sufficiente, come nei task di domande complesse o nei problemi che richiedono più passaggi logici per essere risolti.
Il Costo dell’Addestramento: Un Investimento Molto Maggiore
Secondo Philipp Schmid Technical Lead & LLMs aHugging Face, DeepSeek R1 è emerso come un attore di rilievo nel panorama dell’intelligenza artificiale e del machine learning, suscitando molta attenzione sia nelle comunità tecnologiche che scientifiche.
Tuttavia, tra l’entusiasmo crescente, sono circolate numerose informazioni errate che hanno generato confusione, portando molti a credere a false affermazioni. Analizziamo i fatti e facciamo chiarezza su alcuni dei punti chiave errati che circolano riguardo a DeepSeek R1, le sue capacità e la sua storia.Una delle affermazioni più fuorvianti riguarda il presunto basso costo dell’addestramento del modello DeepSeek R1.
Alcuni rapporti hanno suggerito che l’addestramento sarebbe costato solo circa 6 milioni di dollari. Questa cifra è ben lontana dalla realtà.
In effetti, la potenza di calcolo necessaria per il modello base (senza reinforcement learning o altri aggiustamenti) ha avuto un costo di circa 5,5 milioni di dollari in ore GPU.
Questa cifra non comprende altre componenti cruciali, come le ablation, i piccoli esperimenti, la generazione dei dati e altre fasi dell’intero processo di addestramento di DeepSeek R1.
L’affermazione che l’addestramento sia costato solo 6 milioni è quindi una semplificazione eccessiva che non tiene conto della complessità e delle risorse coinvolte nella costruzione di un modello così avanzato.
Qwen 2.5 VL è la risposta concreta a tutte le aspettative legate ai modelli multimodali. Mentre Deepseek continua a generare clamore, Qwen si posiziona come leader nel settore con il suo modello Vision Language (VL), che introduce capacità straordinarie per interfacciarsi con la tecnologia quotidiana, interpretare documenti complessi e persino controllare dispositivi come computer e smartphone.
DeepSeek AI ha presentato DeepSeek-R1, un modello open source che si pone come un diretto concorrente del noto OpenAI-o1 nei compiti di ragionamento complesso. Questo traguardo è stato raggiunto grazie all’introduzione di un algoritmo innovativo chiamato Group Relative Policy Optimization (GRPO) e a un approccio multi-stage basato sul reinforcement learning (RL). La combinazione di queste tecniche ha consentito di superare molte delle limitazioni tradizionali nei modelli di intelligenza artificiale per il ragionamento avanzato.
