Tag: Intelligenza_Artificiale
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Google presenta Virgo per l’Ai su Megascala
Nel confronto tra hyperscaler per il controllo dello stack dell’intelligenza artificiale, Google punta sull’integrazione verticale tra chip proprietari, rete, storage e servizi cloud.
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Oltre gli LLM. La strategia tecnologica del Dragone tra AI, compute, sovranità digitale e competizione geopolitica
Pechino non sta puntando solo sugli LLM. Sta cercando di costruire un ecosistema tecnologico integrato nel quale AI, chip, reti, energia e regolazione si rafforzino a vicenda, riducendo le dipendenze esterne e aumentando la leva strategica dello Stato.
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Analisti UBS: gli agenti AI aumentano la pressione competitiva sul software enterprise
La competizione AI si sposta dal livello dei modelli alle applicazioni aziendali.
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Energia e AI. La rete elettrica è il nuovo choke point
La crescita dell’intelligenza artificiale dipende da fattori molto più concreti dei singoli modelli e dei chip. Dipende dalla potenza elettrica disponibile, dalla sua continuità e dalla sua distribuzione geografica. L’energia è diventata il vincolo strutturale che nessuno voleva sentir nominare.
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Claude MYTHOS, il modello che non si può usare. Anthropic a caccia di Zero-Day.
Con Project Glasswing, Anthropic porta un modello general-purpose non rilasciato al pubblico all’interno di un programma di messa in sicurezza preventiva del software critico, nel punto di incontro tra intelligenza artificiale di frontiera, infrastrutture digitali e sicurezza nazionale.
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AI di frontiera e difesa USA: la contesa è sul controllo
Il confronto tra Dipartimento della Difesa, Anthropic, OpenAI e Anduril mostra che la vera posta in gioco non è soltanto l’uso dell’intelligenza artificiale in ambito militare, ma chi abbia il potere di fissarne i limiti operativi, contrattuali e istituzionali.
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OpenAi accelera sugli AI Agents
La rivalità nel campo dell’intelligenza artificiale si è ormai spostata dai chatbot generalisti a sistemi sempre più “agentici”. Un cambio di rotta che ha implicazioni dirette sia nel mercato enterprise, sia l’organizzazione stessa del lavoro digitale.
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Neuro-symbolic AI oltre l’hype. Cosa indica davvero il caso Tufts sull’efficienza dell’AI
Una ricerca della Tufts University dimostra che, in un compito robotico strutturato, un’architettura neuro-simbolica può battere un modello Vision-Language-Action sia sul piano della riuscita sia su quello dei consumi energetici.
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OpenAI annuncia il ritiro di Sora e rialloca le priorità
L’annunciato ritiro di Sora conferma il passaggio di OpenAI da una fase di espansione sperimentale multidirezionale a una strategia più selettiva. L’azienda sembra infatti ormai orientata verso una maggiore attenzione ai prodotti enterprise, agli strumenti di coding e all’integrazione delle funzionalità in un ecosistema più unificato.
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Un agente AI che impara da sé senza toccare il modello
Il preprint Memento-Skills introduce il deployment-time learning come terzo paradigma di adattamento degli LLM: una libreria di competenze eseguibili che evolve in autonomia attraverso l’esperienza operativa, senza toccare un solo parametro del modello sottostante.