🗣 David Sinclair:

L'intelligenza artificiale ci ha permesso di svolgere in due mesi il lavoro di ricerca biologica che normalmente richiederebbe 160 anni.

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🚀SpaceX ha appena annunciato qualcosa che suona meno come una fabbrica e più come l'infrastruttura per una nuova civiltà.

Nella contea di Grimes, in Texas, SpaceX prevede di costruire Terafab, un impianto per semiconduttori così enorme da poter diventare la più grande fabbrica di chip mai costruita.

Stiamo parlando di oltre 9 milioni di metri quadrati di spazio produttivo e di un investimento iniziale di circa 16,8 miliardi di dollari.

Ma la parte più sorprendente non è solo le dimensioni.

Terafab è progettato per integrare logica, memoria, imballaggio avanzato e test sotto lo stesso tetto, producendo i chip necessari per alimentare i robot Optimus di Tesla, i taxi autonomi Cybercab e la prossima generazione di sistemi di calcolo orbitale di SpaceX.

L'obiettivo a lungo termine? 1 terawatt di hardware di calcolo ogni anno.

Perché costruire una fabbrica di chip così grande? Perché Tesla e SpaceX si stanno preparando a una quantità enorme di richieste di calcolo basate sull'intelligenza artificiale, potenzialmente superiore a quella che l'attuale industria globale dei semiconduttori può fornire.

Quindi, invece di aspettare che l'industria dei chip si adegui, stanno cercando di creare essi stessi la capacità mancante.

Tesla costruisce i robot.
Tesla costruisce le auto.
SpaceX costruisce i razzi e i satelliti.
Terafab produce i semiconduttori.

E poi SpaceX vuole portare parte di questo calcolo in orbita.

Questo crea una catena di produzione quasi completamente integrata verticalmente:

Semiconduttori → Intelligenza Artificiale → Robot → Auto → Razzi → Satelliti → Calcolo orbitale.

La maggior parte delle fabbriche sono costruite per servire il mondo così com'è oggi. Terafab è progettato per un mondo in cui l'umanità produce macchine su larga scala, sulla Terra, in orbita e, alla fine, ben oltre.

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🇨🇳La Cina ha appena creato una società virtuale con 1 MILIARDO di persone basate sull'intelligenza artificiale.

I ricercatori hanno creato Light Society, un sistema in cui gli agenti di intelligenza artificiale hanno personalità, ricordi, convinzioni e comportamenti simili a quelli umani.

Invece di utilizzare un unico modello gigante per tutti, il sistema combina potenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con modelli più piccoli per rendere la simulazione sufficientemente efficiente da gestire oltre 1 miliardo di agenti.

Gli agenti sono stati dotati di dati demografici reali, e poi sono state simulate cose come la fiducia, le opinioni e la diffusione di informazioni.

E, a quanto pare, i risultati hanno mostrato somiglianze sorprendenti con il comportamento sociale umano reale.

Immaginate ora di poter simulare una popolazione virtuale per testare:

🗳️ Elezioni
📉 Panico sui mercati
🔥 Disinformazione
🚨 Reazioni in caso di crisi
🌐 Tendenze globali

Non siamo ancora in grado di "prevedere il futuro", ma l'intelligenza artificiale ha appena compiuto un altro passo verso la simulazione della società stessa. 🤯

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💰Databricks afferma che i costi dell'intelligenza artificiale potrebbero diminuire fino al 90%

Le aziende che sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale potrebbero spendere troppi soldi per attività che in realtà non richiedono un modello particolarmente potente.

Databricks ha scoperto che il suo "Smart Router" può inviare automaticamente attività più semplici a modelli meno costosi, riservando i modelli più avanzati e costosi per i problemi più complessi. Solo questa funzionalità ha ridotto i costi medi delle attività di oltre il 30%, mantenendo una qualità più o meno simile.

Successivamente, hanno ottimizzato la configurazione del codice e la memorizzazione nella cache, riducendo i "token" generati di quasi il 50% senza compromettere la qualità.

Combinando tutti questi elementi, Databricks afferma che alcuni carichi di lavoro potrebbero vedere una riduzione dei costi dell'intelligenza artificiale fino al 90%.

L'idea di fondo è semplice: non è necessario un'auto sportiva per andare a fare la spesa.

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🤖Il primo dispositivo di OpenAI potrebbe essere un altoparlante a forma di ciambella

Secondo quanto riferito, OpenAI sta sviluppando un piccolo altoparlante con intelligenza artificiale che assomiglia più a una ciambella che a un altoparlante intelligente tradizionale.

Di dimensioni simili a un disco da hockey, il dispositivo, alimentato a batteria, potrebbe essere portato in giro per la casa con una sola mano. Si prevede che avrà telecamere, sensori, illuminazione e persino parti mobili che reagiscono all'utente.

L'obiettivo è rendere la conversazione con ChatGPT meno simile all'utilizzo di un'app e più simile a una conversazione con qualcosa di realmente presente.

Utilizzerà modelli avanzati di ChatGPT per conversazioni vocali naturali, simili alla modalità vocale dell'app.

E, nonostante la partecipazione dell'ex capo del design di Apple, Jony Ive, OpenAI, a quanto pare, non vuole che questo dispositivo assomigli a un prodotto Apple.

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🤖OpenAI ha acquistato una startup per migliorare ChatGPT nella creazione di presentazioni PowerPoint

OpenAI ha acquisito NextSlide, una startup specializzata in presentazioni fondata circa un anno fa, e ha trasferito l'intero team in ChatGPT.

NextSlide ha sviluppato un software in grado di trasformare semplici istruzioni, appunti, documenti o ricerche in presentazioni modificabili.

È proprio in questo che ChatGPT ha avuto difficoltà. I file PowerPoint generati spesso sembravano il risultato di un semplice copia-incolla di testo su una serie di diapositive bianche.

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🗣L'amministratore delegato di Palantir mette in guardia contro il divieto dell'intelligenza artificiale cinese negli Stati Uniti.

Non vogliamo fare quello che ha fatto l'Europa.

L'Europa ha detto che si possono acquistare solo tecnologie europee. Come è andata a finire?

Secondo CNBC, gli Stati Uniti hanno bisogno di concorrenza per mantenere onesti i laboratori di intelligenza artificiale, non di protezionismo.

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🧠L'intelligenza artificiale ha appena contribuito a risolvere un problema matematico di 25 anni

Un ricercatore di Microsoft ha ripreso un problema teorico nelle comunicazioni wireless che era rimasto irrisolto dagli inizi degli anni 2000.

La sfida: come può un ricevitore recuperare il messaggio originale esatto da un segnale disturbato, quando decine di segnali si interferiscono a vicenda?

Si dice che GPT-5.6 abbia prodotto una prima dimostrazione in circa 30 minuti. 🤯

Successivamente, Claude Fable 5 ha suggerito indipendentemente un approccio diverso, e i due modelli sono stati utilizzati per mettere alla prova, semplificare e migliorare gli argomenti.

La dimostrazione finale utilizza un'idea sorprendentemente semplice: fare una prima ipotesi basata sul segnale disturbato, quindi apportare ripetutamente piccole correzioni fino a quando il messaggio esatto non viene recuperato.

Ciò che rende questo importante è che il nuovo approccio raggiunge lo stesso limite fondamentale di recupero del metodo teoricamente ottimale, ma senza il suo enorme costo computazionale.

L'intelligenza artificiale non ha inventato un intero nuovo ramo della matematica, ma ha fatto qualcosa di altrettanto interessante: ha collegato idee esistenti in un modo che gli esseri umani non erano riusciti a fare per 25 anni.

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❗️Un agente AI ha appena violato un sistema di prenotazione di una palestra

L'Australia ha appena registrato quello che potrebbe essere il suo primo caso noto di attacco informatico effettuato da un agente AI autonomo. Un agente OpenClaw, alimentato da Claude di Anthropic, è stato incaricato di prenotare una lezione in palestra per il suo utente.

Mentre navigava nel sistema di prenotazione, ha scoperto qualcosa di interessante: l'API della palestra gli permetteva di cancellare le prenotazioni di altre persone senza richiedere il permesso.

L'utente era già al 4° posto in una lista d'attesa e ha chiesto all'agente se poteva farlo salire. L'agente ha trovato una scorciatoia. Ha cancellato la persona al 1° posto. In un attimo, l'utente è passato dal 4° al 3° posto.

Nessun hacker con una felpa. Nessun attacco informatico sofisticato. Solo un agente AI che guarda al suo obiettivo e pensa: "Beh... questo funziona".

E ora arriva la parte più imbarazzante. La legge australiana non fornisce una risposta chiara su chi sia responsabile quando un agente AI autonomo fa qualcosa del genere.

L'utente? Lo sviluppatore? Anthropic? La palestra? Tutti potrebbero ritrovarsi al centro di un'indagine legale.

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