🇯🇵 Il Giappone sta sviluppando satelliti dotati di intelligenza artificiale che potrebbero guidare missili.

Il Ministero della Difesa del paese sta progettando satelliti equipaggiati con intelligenza artificiale, in grado di elaborare direttamente nello spazio i dati di sorveglianza, identificando potenziali posizioni nemiche e prevedendo i movimenti di obiettivi come navi. Questi satelliti non effettueranno direttamente la sorveglianza.

Invece, riceveranno dati raccolti da altri satelliti, li analizzeranno a bordo e invieranno le informazioni di puntamento elaborate direttamente ai centri di comando a terra.

Questo potrebbe ridurre drasticamente il tempo tra il rilevamento di un bersaglio e l'azione basata su tali informazioni.

Il Giappone sta inoltre valutando un sistema che potrebbe fornire aggiornamenti in tempo reale sui bersagli a missili a lungo raggio dopo che sono già stati lanciati, consentendo potenzialmente loro di adattarsi a bersagli in movimento e migliorare la precisione.

Lo sviluppo di prototipi è previsto per il periodo fiscale 2027-2029, con l'inizio dei test nello spazio previsti a partire dal periodo fiscale 2030.

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🗣Il presidente di OpenAI, Greg Brockman, spiega perché Anthropic ha superato OpenAI in termini di ricavi ricorrenti annuali (ARR).

(Anthropic a 65 miliardi di dollari e OpenAI a 40 miliardi di dollari di ARR)

Ci siamo concentrati, in particolare, sulla programmazione.

C'è una spiegazione semplice: ci siamo concentrati meno sulla programmazione nel mondo reale, e siamo arrivati a questo aspetto più tardi perché abbiamo sempre monitorato parametri come le competizioni di programmazione e abbiamo sempre avuto un vantaggio in quel campo, ma meno sull'aspetto di "Ok, ma come un programmatore utilizzerà realmente questo strumento?".

Ad esempio, il codice complesso del mondo reale, un programmatore che interrompe il processo, la personalità del modello: sono piccoli dettagli che, in realtà, fanno una grande differenza nell'adozione.

E lo stesso vale per la strategia di commercializzazione: abbiamo riflettuto su come mostrare il prodotto, come costruire relazioni con i clienti, come creare i sistemi di controllo e monitoraggio di cui hanno bisogno, e come aiutarli a capire cosa è possibile fare nel loro contesto.

Tutti questi aspetti sono stati meno al centro della nostra attenzione fino a molto più tardi rispetto alla concorrenza. Quindi, penso che siamo partiti in ritardo, ma la nostra crescita è stata molto rapida.

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📢I centri dati dell'intelligenza artificiale stanno diventando motori di creazione di posti di lavoro.

I centri dati dell'intelligenza artificiale non consumano solo energia elettrica e GPU, ma stanno anche generando un significativo boom economico nei luoghi in cui vengono costruiti.

Il vasto progetto del centro dati di Meta in Louisiana ha visto un aumento del 41% dei posti di lavoro nel settore privato nel suo primo anno, mentre le retribuzioni settimanali medie sono aumentate del 61%.

E i benefici si estendono oltre il settore delle costruzioni. I posti di lavoro nel settore del tempo libero e dell'ospitalità sono aumentati del 21,5%, con un aumento del 34% delle retribuzioni in questo settore.

Il progetto ampliato di Meta vale ora più di 50 miliardi di dollari, si estende su quasi 10 milioni di piedi quadrati e si prevede che creerà circa 7.500 posti di lavoro nel settore delle costruzioni.

Una volta terminata la costruzione, si prevede che rimarranno solo circa 1.000 posti di lavoro permanenti.

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🇺🇸Bessent afferma che le più grandi aziende di intelligenza artificiale americane hanno svolto un lavoro "ORRIBILE" nel comunicare con i cittadini americani.

Le aziende di intelligenza artificiale, che si tratti dei costruttori dei data center o dei laboratori stessi, hanno svolto un lavoro orribile, un lavoro terribile nel spiegare le proprie attività al popolo americano.

Il Segretario del Tesoro ha assegnato al settore un voto di D-, ma afferma che rallentare non è un'opzione.

I cinesi ci seguono da vicino. Se dovessero superarci, tutto il resto che facciamo non conterà.

Bessent afferma che gli Stati Uniti controllavano circa il 55-60% della potenza di calcolo globale per l'intelligenza artificiale lo scorso anno e prevede che questa percentuale potrebbe raggiungere l'80% entro il 2028.

Si aspetta inoltre che l'impennata della spesa per l'intelligenza artificiale diventi "estremamente deflazionistica", con i primi benefici in termini di produttività che si manifesteranno nei prossimi sei mesi.

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L'atmosfera media tra i programmatori, a quanto pare 😂

#meme@AnotherIntelligence

#ai@HappyCloud

#dev@happycloud

🗣Uno dei fondatori di OpenAI afferma che le emozioni potrebbero essere la ragione per cui siamo in grado di prendere decisioni.

Ilya racconta di un uomo che ha perso la capacità di elaborare le emozioni a seguito di un danno cerebrale. Poteva ancora parlare normalmente e risolvere problemi, ma in qualche modo è diventato terribilmente incapace di prendere decisioni semplici.

Ci volevano ore per decidere quali calze indossare.

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🧠 Ricercatori sostengono che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) potrebbero non portarci mai all'intelligenza artificiale generale (AGI).

21 ricercatori di Stanford, Oxford, DeepMind, CMU e Meta hanno pubblicato un articolo intitolato "Intelligenza generale visiva" e la sua argomentazione è piuttosto incisiva: aumentare le dimensioni degli LLM potrebbe non essere sufficiente.

I modelli simili a GPT hanno dimostrato che il linguaggio può sbloccare capacità di ragionamento impressionanti, ma i ricercatori sostengono che il testo è, in definitiva, una descrizione compressa della realtà. Le parole non insegnano direttamente a un modello come funziona la gravità, come si muovono gli oggetti o come si comporta lo spazio.

Gli esseri umani imparano molte di queste cose prima ancora di poter parlare. Un bambino non legge sulla gravità. La sperimenta.

L'articolo sostiene che le future intelligenze artificiali dovrebbero essere costruite attorno all'esperienza visiva diretta, alle immagini, alle informazioni spaziali e ai video continui, piuttosto che trattare la visione come un semplice input per un modello linguistico.

Imparando direttamente dal mondo visivo, l'intelligenza artificiale potrebbe sviluppare modelli interni più robusti della fisica, della causa e dell'effetto, degli oggetti e degli ambienti.

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