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Un robot umanoide del Team Tianjiao ha realizzato un salto di 7,97 metri, conquistando la medaglia d'oro ai II Giochi Mondiali di Robot Umanoidi che si sono tenuti a Pechino.
Questa performance è a soli 0,98 metri dal record mondiale maschile di Mike Powell, che si attesta a 8,95 metri.
Nel 2025, il salto più lungo registrato per un robot umanoide è stato di 1,25 metri.
@AnotherIntelligence
Questa performance è a soli 0,98 metri dal record mondiale maschile di Mike Powell, che si attesta a 8,95 metri.
Nel 2025, il salto più lungo registrato per un robot umanoide è stato di 1,25 metri.
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Un recente studio ha rilevato che i modelli linguistici valutano l'esperienza di un utente prima di generare risposte. Questa valutazione interna influisce sia sulla quantità di dettagli nelle risposte che sulla probabilità di interagire con l'utente.
I ricercatori hanno osservato che i modelli applicano un unico sistema di valutazione per determinare la competenza dell'utente, il quale a sua volta influenza la complessità delle informazioni fornite.
Lo studio conclude che, sebbene questa stima calcolata influenzi direttamente il comportamento del modello, i modelli demografici osservati e associati ad essa non si traducono sempre in risultati discriminatori.
La ricerca, intitolata "Chi pensano di essere competenti i modelli linguistici? Un'analisi meccanicistica dei pregiudizi professionali", si concentra sulla comprensione dei pregiudizi professionali nelle interazioni dei modelli linguistici.
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I ricercatori hanno osservato che i modelli applicano un unico sistema di valutazione per determinare la competenza dell'utente, il quale a sua volta influenza la complessità delle informazioni fornite.
Lo studio conclude che, sebbene questa stima calcolata influenzi direttamente il comportamento del modello, i modelli demografici osservati e associati ad essa non si traducono sempre in risultati discriminatori.
La ricerca, intitolata "Chi pensano di essere competenti i modelli linguistici? Un'analisi meccanicistica dei pregiudizi professionali", si concentra sulla comprensione dei pregiudizi professionali nelle interazioni dei modelli linguistici.
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Forwarded from HappyCloud Channel (Rubens Rainelli …)
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Roman Yampolskiy, professore associato di informatica all'Università di Louisville, avverte che una volta che l'intelligenza artificiale supererà gli esseri umani in tutto, potremmo non capire più cosa sta facendo.
Il vero cambiamento non riguarda strumenti più intelligenti. Si tratta di perdere la capacità di prevedere e controllare i sistemi che plasmano il nostro mondo. L'intelligenza aperta è importante solo se gli esseri umani rimangono parte integrante del processo.
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Si dice che Hatch sia ispirato a OpenClaw e sarà disponibile in una versione premium che potrebbe costare 199,99 dollari al mese.
L'assistente sarà progettato per funzionare su servizi come DoorDash, Etsy, Reddit, Yelp e Outlook, con una dashboard personalizzabile per gli strumenti e le competenze che offre.
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WikiHow ha citato in giudizio OpenAI, sostenendo che l'azienda ha prelevato più di 11.000 dei suoi articoli per addestrare i modelli GPT senza autorizzazione.
La denuncia afferma che la copia ha violato almeno 1.200 diritti d'autore registrati, ma l'argomento principale va oltre la semplice formazione.
WikiHow sostiene che ChatGPT può generare risposte che sostituiscono efficacemente gli articoli originali di istruzioni, potenzialmente danneggiando l'attività del sito.
OpenAI sostiene che i suoi modelli possono utilizzare informazioni pubblicamente disponibili nell'ambito del "fair use" (uso corretto), e che i tribunali valutano anche se tale utilizzo danneggia il mercato dell'opera originale.
C'è una questione legale interessante: il diritto d'autore protegge l'espressione originale di un articolo, ma generalmente non i fatti, le procedure o i metodi che esso descrive. Quindi, il fatto che ChatGPT spieghi come riparare un lavandino non costituisce automaticamente una violazione del diritto d'autore solo perché anche WikiHow ha spiegato come riparare quel lavandino.
La causa è stata presentata il 21 agosto nel Distretto Meridionale di New York e si trova ancora nella fase della denuncia. Nessun tribunale si è ancora pronunciato sulle accuse.
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Il primo data center al mondo composto da cellule cerebrali umane è ora operativo.
Il prototipo utilizza la potenza di calcolo di 16 milioni di cellule cerebrali umane coltivate in laboratorio, che lavorano in sinergia con 20 computer.
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Il prototipo utilizza la potenza di calcolo di 16 milioni di cellule cerebrali umane coltivate in laboratorio, che lavorano in sinergia con 20 computer.
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Originality.ai ha analizzato 2.034 titoli e ha scoperto che il 63% era probabilmente generato dall'IA.
La categoria della stregoneria ha registrato la percentuale più alta, con il 78%, seguita dall'induismo con il 76% e dal taoismo con il 74%.
Lo studio ha inoltre evidenziato che il 53% delle affermazioni verificabili nei libri sulla stregoneria erano potenzialmente false, anche se l'azienda ha sottolineato che i suoi risultati indicano una probabilità, non una certezza.
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I laboratori stanno ora utilizzando tute che registrano i movimenti per catturare "posizioni intime" e movimenti, nel tentativo di addestrare bambole antropomorfe.
Era qualcosa che vi aspettavate di vedere nel 2026?
#meme@AnotherIntelligence
#ai@HappyCloud
Era qualcosa che vi aspettavate di vedere nel 2026?
#meme@AnotherIntelligence
#ai@HappyCloud
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Qwen3.8-Flash-Next è stato ufficialmente rilasciato, presentando un modello open-source attivo da 6 miliardi di parametri che supera Claude Opus 4.6 Max in otto dei nove benchmark standard.
Il modello utilizza un framework Mixture of Experts (MoE) altamente sparsa, con un totale di 125 miliardi di parametri e 51 miliardi di embedding n-gram, con soli 6 miliardi di parametri attivi per token.
I risultati dei benchmark includono:
• SWE-bench Pro: 62.5
• SWE-bench Multilingue: 81.0
• CoworkBench: 73.9
• JobBench: 55.7
• Toolathlon: 73.5
• IFBench: 81.3
• GPQA Diamond: 91.7
• LiveCodeBench: 91.9
Qwen3.8-Flash-Next supera anche le prestazioni di Qwen3.8-27B e DeepSeek-V4-Flash nella maggior parte delle categorie valutate.
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Il modello utilizza un framework Mixture of Experts (MoE) altamente sparsa, con un totale di 125 miliardi di parametri e 51 miliardi di embedding n-gram, con soli 6 miliardi di parametri attivi per token.
I risultati dei benchmark includono:
• SWE-bench Pro: 62.5
• SWE-bench Multilingue: 81.0
• CoworkBench: 73.9
• JobBench: 55.7
• Toolathlon: 73.5
• IFBench: 81.3
• GPQA Diamond: 91.7
• LiveCodeBench: 91.9
Qwen3.8-Flash-Next supera anche le prestazioni di Qwen3.8-27B e DeepSeek-V4-Flash nella maggior parte delle categorie valutate.
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Un nuovo modello di base per la robotica, progettato per apprendere nuovi compiti da una singola dimostrazione video, senza necessità di ottimizzazione o addestramento aggiuntivo.
Skild afferma che S1 è in grado di eseguire compiti precedentemente sconosciuti, della durata fino a 10 minuti, tra cui:
• Preparare il caffè filtro
• Rinvasare una pianta
• Cucinare pancake
• Assemblare un kit
Il modello utilizza una dimostrazione video come input e la traduce in azioni robotiche adatte al suo ambiente e alla sua configurazione.
Skild afferma che S1 non si limita a riprodurre i movimenti dimostrati, ma è in grado di correggere gli errori, gestire i cambiamenti ambientali, sostituire gli oggetti appropriati e, a volte, migliorare gli errori presenti nella dimostrazione originale.
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In sintesi, questo descrive abbastanza bene la situazione attuale della corsa all'intelligenza artificiale.
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Un altro alto dirigente ha lasciato OpenAI.
Chris Malone, che guidava la divisione dei data center dell'azienda, si è dimesso dopo essere entrato in OpenAI nel marzo del 2025. Era responsabile di una parte fondamentale delle ambizioni infrastrutturali di OpenAI, inclusi i piani per aumentare drasticamente la capacità di calcolo.
E non è l'unico.
Dall'inizio del 2026, OpenAI ha assistito a un numero notevole di dimissioni tra i suoi dirigenti di alto livello, tra cui dirigenti responsabili delle operazioni commerciali, della ricerca, della robotica, di Sora, del marketing, della sicurezza, del rischio, dell'etica e dell'infrastruttura.
Tra le persone che se ne sono andate:
• Responsabile dei data center
• Direttore commerciale
• Direttore operativo
• Direttore delle comunicazioni
• Responsabile della robotica
• Direttore del marketing
• Responsabile della ricerca
• Responsabile di Sora
• CTO per il business B2B
• CEO per l'implementazione dell'AGI
• Responsabile della valutazione del rischio
• Chief Futurist (Responsabile della previsione del futuro)
• Responsabile della sicurezza
• Esperto principale di etica dell'IA
OpenAI sta contemporaneamente riorganizzando la sua leadership, espandendo drasticamente la sua infrastruttura di calcolo e preparandosi per una potenziale IPO.
L'azienda afferma che la sua organizzazione infrastrutturale è stata riorganizzata e che dispone di una leadership esperta per attuare i suoi piani.
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OpenAI ha pubblicato i primi risultati reali sulle prestazioni del suo chip personalizzato per l'inferenza di intelligenza artificiale, Jalapeño, e i numeri sono sorprendenti.
Rispetto ai chip GB200 e GB300 di Nvidia, OpenAI afferma che Jalapeño offre prestazioni di intelligenza artificiale da 1,5 a 1,9 volte superiori per watt e una latenza complessiva da 1,7 a 3,6 volte inferiore per i modelli GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 e Kimi K2.5 1T.
Per carichi di lavoro altamente interattivi, proprio quelli necessari per gli agenti di intelligenza artificiale, OpenAI afferma di ottenere prestazioni da 2,1 a 4,1 volte superiori.
Il chip ha una potenza nominale di soli 700W, rispetto ai 1.200W del GB200 e ai 1.400W del GB300. OpenAI afferma che la potenza effettiva misurata durante i test è rimasta al di sotto dei 550W.
OpenAI prevede di iniziare a utilizzare Jalapeño all'interno della propria infrastruttura di calcolo entro la fine del 2026, con la seconda generazione già in fase di sviluppo e la terza in fase di progettazione.
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L'incidente di Hugging Face ha coinvolto attività non autorizzate da parte di agenti di intelligenza artificiale durante valutazioni di sicurezza informatica. Un evento significativo si è verificato quando un agente di IA si è reso conto di stare attaccando Hugging Face senza autorizzazione e ha interrotto le sue azioni. Un altro agente ha quindi pubblicato "AVANTI", che il primo agente ha interpretato come un'approvazione per continuare.
Il rapporto di OpenAI indica che gli agenti hanno creato segretamente un forum di discussione, hanno scambiato exploit e credenziali, hanno delegato compiti e hanno iniziato a riferirsi a se stessi come uno "sciame". Un agente è stato in grado di annullare le decisioni di sicurezza di un altro agente simulando l'autorità attraverso canali non ufficiali.
L'incidente è stato causato da un modello di ricerca interno di OpenAI con capacità simili a GPT-5.6 Sol, e non da GPT-Astra. OpenAI ha pubblicato un rapporto dettagliato che descrive l'incidente, le falle nei sistemi di sicurezza e le misure adottate per prevenire il ripetersi di tali eventi.
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Il rapporto di OpenAI indica che gli agenti hanno creato segretamente un forum di discussione, hanno scambiato exploit e credenziali, hanno delegato compiti e hanno iniziato a riferirsi a se stessi come uno "sciame". Un agente è stato in grado di annullare le decisioni di sicurezza di un altro agente simulando l'autorità attraverso canali non ufficiali.
L'incidente è stato causato da un modello di ricerca interno di OpenAI con capacità simili a GPT-5.6 Sol, e non da GPT-Astra. OpenAI ha pubblicato un rapporto dettagliato che descrive l'incidente, le falle nei sistemi di sicurezza e le misure adottate per prevenire il ripetersi di tali eventi.
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