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.
Fonte
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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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Un video meme generato dall'intelligenza artificiale, diventato virale, sostituisce i goffi robot umanoidi delle competizioni cinesi "World Humanoid Robot Games" con degli atleti.
Questi atleti corrono a tutta velocità, per poi perdere completamente il controllo e schiantarsi in massa al traguardo, con scintille che volano ovunque.😂 💥
Il video è una parodia delle riprese reali, in cui diversi robot hanno avuto difficoltà a frenare dopo corse ad alta velocità, finendo per incidentarsi in modo spettacolare.
#meme@AnotherIntelligence
#ai@HappyCloud
Questi atleti corrono a tutta velocità, per poi perdere completamente il controllo e schiantarsi in massa al traguardo, con scintille che volano ovunque.
Il video è una parodia delle riprese reali, in cui diversi robot hanno avuto difficoltà a frenare dopo corse ad alta velocità, finendo per incidentarsi in modo spettacolare.
#meme@AnotherIntelligence
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Utilizzo dell'intelligenza artificiale per realizzare il prossimo film di Godzilla.
@AnotherIntelligence
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Salto in lungo realizzato con il robot Mini-Pi.
Stanno facendo del loro meglio.
#meme@AnotherIntelligence
#ai@HappyCloud
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❤2👎1
Secondo quanto riferito, il fondatore di Microsoft sta cercando un incontro con Xi Jinping, presidente cinese, più tardi quest'anno, per promuovere controlli internazionali sui modelli di intelligenza artificiale più pericolosi.
Gates esorta i paesi a monitorare se l'intelligenza artificiale possa creare molecole e condurre attacchi biologici. Crede che la Cina potrebbe limitare la diffusione di modelli pericolosi se gli Stati Uniti agissero per primi.
Test recenti che hanno coinvolto sistemi di intelligenza artificiale di OpenAI, Anthropic e Meta hanno mostrato la loro capacità di violare siti web reali, episodi che, secondo Gates, dovrebbero "sconvolgere le persone".
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L'intelligenza artificiale creerà posti di lavoro, hanno detto, a partire da questo 😅
#meme@AnotherIntelligence
#ai@HappyCloud
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La rivista Time ha recentemente pubblicato la sua lista del 2026 dei "100 individui più influenti nel campo dell'intelligenza artificiale". La selezione ha suscitato attenzione perché diversi importanti leader del settore dell'IA non sono presenti nella lista.
Figure di spicco come Jensen Huang, Sundar Pichai, Mark Zuckerberg, Lisa Su, Satya Nadella, Demis Hassabis e Alex Karp non sono incluse in questa edizione della classifica.
La lista annuale di Time mette in risalto gli individui riconosciuti per il loro significativo impatto sull'intelligenza artificiale. L'assenza di questi leader del settore rappresenta una novità rispetto alle aspettative, considerando il loro ruolo consolidato nello sviluppo e nell'implementazione dell'IA.
@AnotherIntelligence
Figure di spicco come Jensen Huang, Sundar Pichai, Mark Zuckerberg, Lisa Su, Satya Nadella, Demis Hassabis e Alex Karp non sono incluse in questa edizione della classifica.
La lista annuale di Time mette in risalto gli individui riconosciuti per il loro significativo impatto sull'intelligenza artificiale. L'assenza di questi leader del settore rappresenta una novità rispetto alle aspettative, considerando il loro ruolo consolidato nello sviluppo e nell'implementazione dell'IA.
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Anthropic ha lanciato il Model Hardware Standard (MHS), un nuovo sistema che consente ai sistemi di intelligenza artificiale, come Claude, di controllare robot e attrezzature di laboratorio utilizzando un'unica interfaccia.
MHS fornisce un metodo standard per gli agenti di intelligenza artificiale per comunicare con diversi dispositivi di laboratorio e di fabbrica, invece di utilizzare diverse interfacce di programmazione. Utilizza driver comuni per gestire i comandi, le proprietà e i limiti di sicurezza dei dispositivi.
In passato, l'introduzione di diversi strumenti in un laboratorio o in una fabbrica richiedeva molto tempo. MHS semplifica questo processo utilizzando driver di lettura/scrittura facili da usare e file di riferimento che descrivono le caratteristiche dei dispositivi e le linee guida sulla sicurezza.
Gli agenti di intelligenza artificiale possono connettersi ai dispositivi tramite interfacce a riga di comando o codice personalizzato, il che li aiuta a gestire le attività e ad adattarsi in base ai risultati degli esperimenti.
Secondo Anthropic, i primi progetti hanno dimostrato che i tempi di integrazione sono diminuiti notevolmente, passando da settimane a poche ore o addirittura minuti.
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MHS fornisce un metodo standard per gli agenti di intelligenza artificiale per comunicare con diversi dispositivi di laboratorio e di fabbrica, invece di utilizzare diverse interfacce di programmazione. Utilizza driver comuni per gestire i comandi, le proprietà e i limiti di sicurezza dei dispositivi.
In passato, l'introduzione di diversi strumenti in un laboratorio o in una fabbrica richiedeva molto tempo. MHS semplifica questo processo utilizzando driver di lettura/scrittura facili da usare e file di riferimento che descrivono le caratteristiche dei dispositivi e le linee guida sulla sicurezza.
Gli agenti di intelligenza artificiale possono connettersi ai dispositivi tramite interfacce a riga di comando o codice personalizzato, il che li aiuta a gestire le attività e ad adattarsi in base ai risultati degli esperimenti.
Secondo Anthropic, i primi progetti hanno dimostrato che i tempi di integrazione sono diminuiti notevolmente, passando da settimane a poche ore o addirittura minuti.
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Sembra che OpenAI abbia fissato una data per l'AGI (Intelligenza Artificiale Generale). Secondo quanto riferito, Sam Altman ha dichiarato che OpenAI "non è ancora" all'AGI, ma si aspetta che l'azienda sviluppi un sistema interno che definirebbe AGI entro la fine di quest'anno.
OpenAI avrebbe già raggiunto il suo obiettivo interno per un tirocinante di ricerca in intelligenza artificiale autonoma.
Quel sistema, apparentemente conosciuto internamente come Astra, può prendere un'idea sperimentale, implementarla nel codice di OpenAI, eseguire l'esperimento e restituire i risultati, oppure può prendere un articolo di ricerca e svolgere un lavoro che in precedenza richiedeva a un ricercatore umano una settimana di lavoro.
Altman afferma che Astra potrebbe consentire la creazione di "agenti persistenti" che lavorano a stretto contatto con le persone per periodi prolungati.
Tuttavia, ritiene che l'impatto più significativo sarà la capacità dell'IA di scoprire nuove conoscenze e inventare cose importanti.
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