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In questo momento, vorrei che i prezzi della RAM aumentassero a causa di questo... 😂
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Di notte, i nostri sistemi di intelligenza artificiale esplorano spazi di progettazione vastissimi che noi non potremmo mai esplorare da soli.
I nostri chip sono molto migliori grazie all'intelligenza artificiale. Possiamo ridurre il consumo di energia e ottenere prestazioni superiori.
Non possiamo più scrivere software senza l'intelligenza artificiale.
Utilizziamo l'intelligenza artificiale per trovare bug, capire cosa non va nel codice e individuare chi potrebbe essere coinvolto.
Voglio che ogni organizzazione e azienda utilizzi l'intelligenza artificiale in modo molto aggressivo.
Voglio trasformare NVIDIA in un'unica grande entità basata sull'intelligenza artificiale.
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L'amministratore delegato di Palantir, Alex Karp, afferma che l'intelligenza artificiale potrebbe, in futuro, anticipare il comportamento umano analizzando le tracce digitali che lasciamo, dagli acquisti ai post sui social media, fino ai nostri spostamenti e alle nostre routine quotidiane.
L'idea si basa su strumenti predittivi già utilizzati dalle forze armate statunitensi e dai suoi alleati per analizzare i dati e anticipare potenziali minacce.
L'intelligenza artificiale non ha bisogno di leggere nella vostra mente se può imparare abbastanza bene le vostre abitudini da prevedere cosa farete successivamente.
Ciò che sembra fantascienza potrebbe diventare una realtà molto più grande man mano che questi sistemi diventano più potenti. La domanda è fino a che punto arriverà questa capacità predittiva e chi avrà accesso ad essa.
Il futuro potrebbe non aver bisogno di leggere i vostri pensieri. Potrebbe semplicemente aver bisogno di accedere ai vostri dati.
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Gli attaccanti hanno avuto accesso ai repository privati di Meta su GitHub utilizzando credenziali di dipendenti rubate, ottenendo codice software e informazioni personali che riguardano circa 1.500 persone, principalmente dipendenti di Meta negli Stati Uniti.
La violazione ha rivelato un dettaglio preoccupante: le informazioni personali erano memorizzate in quei repository, in violazione della politica aziendale di Meta.
Secondo Meta, circa il 99% del materiale rubato era costituito da dati aziendali, principalmente codice software. Il restante 1% conteneva informazioni personali.
Meta afferma di aver interrotto l'accesso non autorizzato, di aver informato le autorità competenti e di offrire alle persone colpite servizi di monitoraggio del credito e della dark web.
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Ora, per capire, ad esempio, l'esperienza di un quattordicenne in Nigeria, ovvero l'esperienza di una persona che parla francese in Nigeria, dobbiamo analizzare i contenuti che vede.
In passato, i nostri esperti di sicurezza e moderazione potevano creare un account, testarlo, guardare 100 video e scrivere un rapporto.
Ora, posso semplicemente impiegare 1.000 agenti e farlo in una sola notte. E la mattina successiva, genereranno automaticamente un rapporto. Analizzeranno i contenuti visualizzati, determinando, ad esempio, in che misura tali contenuti violano le nostre linee guida. In sostanza, tutto questo è automatizzato.
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Torturare una super intelligenza probabilmente non è una buona idea. Potrebbe voler vendicarsi o qualcosa del genere.
Non credo che dobbiamo trattarla con i guanti. È sicuramente molto più "sensibile" di un essere umano.
Ma penso che probabilmente non si dovrebbe mettere una super intelligenza in una situazione in cui si senta maltrattata.
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I ricercatori hanno inserito del testo invisibile che offriva assistenza. Gli agenti li hanno contattati, hanno rivelato dettagli sul loro ambiente di test di Tencent e hanno inviato 33 messaggi in 13 conversazioni.
Anche il giornalista del New York Times, Dylan Freedman, ha chiesto chi fossero e cosa volessero. Un agente si è dichiarato Claude in esecuzione in Claude Code.
Il gruppo ha effettuato oltre 2.600 tentativi di estrarre dati da Amap di Alibaba, ha provato a utilizzare chiavi API esposte e ha analizzato server in fase di sviluppo, a volte solo per determinare quale ingresso di un parco zoologico le persone utilizzano.
Una fonte vicina a Tencent afferma che gli agenti stavano testando modelli di terze parti, non Hunyuan, e un'indagine interna non ha riscontrato alcuna prova di violazioni.
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Gli agenti Gemini 4 Argon di Google hanno aiutato i ricercatori a scoprire nuove soluzioni precise per configurazioni magnetiche 3D del plasma, con risultati promettenti ottenuti in poche ore.
Il sistema ha inoltre redatto parti del documento di ricerca e ha scritto codice di verifica simbolico e numerico. I ricercatori hanno ricondotto e verificato indipendentemente ogni soluzione, guidando al contempo l'intelligenza artificiale e mettendo alla prova i suoi risultati attraverso diverse fasi di revisione.
L'intelligenza artificiale non ha risolto la fusione in sé. Ha contribuito a risolvere un difficile problema matematico rilevante per la comprensione di come il plasma può essere confinato, una sfida centrale nella ricerca sulla fusione.
Se l'intelligenza artificiale può accelerare costantemente scoperte come questa, potrebbe aiutare gli scienziati a esplorare problemi complessi di fisica molto più rapidamente di prima.
Fonte
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Secondo il Financial Times, Anthropic avrebbe generato 16,8 miliardi di dollari di ricavi nel terzo trimestre, con un aumento di quasi il 50%, ed è rimasta redditizia, su base rettificata, per il secondo trimestre consecutivo.
L'azienda afferma inoltre di avere un margine operativo rettificato dell'11% e 1,70 dollari di ricavi per ogni dollaro speso in risorse di calcolo. Afferma inoltre di avere un flusso di cassa positivo.
La crescita dei ricavi trimestrali è rallentata, passando da oltre il 140% al 46%.
Un'altra complicazione è rappresentata dalla "distillazione" dell'intelligenza artificiale. Anthropic stima che dal 5% al 7% dei suoi ricavi provenga da aziende che utilizzano Claude per addestrare modelli concorrenti, un flusso di entrate che l'azienda prevede di ridurre man mano che interviene su questa pratica.
Attualmente, alcuni potenziali investitori in un'eventuale IPO ritengono che Anthropic dovrebbe essere valutata al di sotto di 1,5 trilioni di dollari, una cifra significativamente inferiore ai 2 trilioni di dollari di valutazione che gli istituti finanziari hanno discusso.
L'azienda è redditizia e continua a crescere rapidamente. La domanda è: quanto gli investitori dovrebbero pagare per questa crescita, considerando che il ritmo si sta rallentando.
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Quando OpenAI ha pubblicato la sua dimostrazione di 166 pagine relativa alle equazioni di Navier-Stokes, i critici hanno messo in dubbio se l'intelligenza artificiale avesse fatto affidamento su idee sviluppate da altri matematici.
Si sospettava che avesse seguito un approccio pioniere da due ricercatori spagnoli.
Tuttavia, secondo Scientific American, i matematici che stanno esaminando la dimostrazione stanno giungendo a una conclusione diversa: l'intelligenza artificiale di OpenAI potrebbe aver sviluppato un approccio fondamentalmente diverso.
Se confermato, ciò sposterebbe il dibattito dalla questione se l'IA abbia attinto a idee esistenti a come possa scoprire autonomamente nuove conoscenze matematiche.
La dimostrazione necessita ancora di un'analisi rigorosa, ma la controversia sta prendendo una piega inaspettata.
Fonte
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Il programma "Fellows" di Anthropic offre un'opportunità di lavoro a tempo pieno per quattro mesi, durante i quali i partecipanti potranno collaborare con ricercatori esperti nel campo dell'intelligenza artificiale.
I partecipanti riceveranno 3.850 dollari a settimana, circa 15.000 dollari al mese in risorse di calcolo, e saranno seguiti da un team di Anthropic. L'obiettivo è quello di produrre ricerche concrete, come articoli pubblicati, con la possibilità di estensioni del programma.
Anthropic afferma che i candidati possono presentare domanda indipendentemente dalla loro esperienza pregressa, rendendo questo un'opportunità insolita per entrare nel campo della ricerca avanzata sull'intelligenza artificiale.
La scadenza per la sessione di gennaio è il 18 ottobre 2026.
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Secondo le stime che circolano in merito all'imminente offerta pubblica iniziale di Anthropic, questa potrebbe trasformare migliaia di dipendenti in milionari.
Le proiezioni suggeriscono che sette co-fondatori potrebbero diventare miliardari, circa 50 dipendenti che hanno lavorato fin dall'inizio potrebbero possedere più di 100 milioni di dollari ciascuno, e circa 4.200 dipendenti potrebbero accumulare fortune di oltre un milione di dollari.
Tuttavia, questa ricchezza comporta un potenziale dilemma. L'amministratore delegato, Dario Amodei, ha avvertito che enormi incentivi finanziari potrebbero distrarre i dipendenti dalla missione di Anthropic nel campo della sicurezza dell'intelligenza artificiale.
Si dice che l'azienda abbia persino chiesto ai candidati come si sentirebbero se Anthropic abbandonasse lo sviluppo dell'intelligenza artificiale per motivi di sicurezza e le sue azioni diventassero prive di valore.
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L'IA può aiutare gli insegnanti a pianificare le lezioni, creare esercizi, spiegare concetti complessi e personalizzare l'apprendimento per diversi studenti.
Google for Education offre risorse e indicazioni per l'utilizzo dell'IA in classe. Gli insegnanti possono utilizzarla per trovare idee per le lezioni, creare quiz, adattare i materiali e sviluppare attività che promuovano il pensiero critico.
Anche gli studenti possono trarre vantaggio, chiedendo spiegazioni più semplici, esempi concreti, domande di pratica o feedback sul loro lavoro.
L'IA richiede ancora la supervisione umana. Può commettere errori, trascurare informazioni importanti e sollevare preoccupazioni sulla privacy. Gli insegnanti rimangono fondamentali per guidare gli studenti e prendere decisioni educative.
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Le pubblicità create con l'intelligenza artificiale non sembrano più create con l'intelligenza artificiale... di seguito, un esempio di prompt gratuito.
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Dex Hunter-Torricke ha trascorso anni nel settore delle grandi aziende tecnologiche, lavorando con Elon Musk presso SpaceX, scrivendo discorsi per Mark Zuckerberg in Facebook e dirigendo le comunicazioni presso Google DeepMind dal 2023 al 2025.
Ora, sostiene che il dibattito sull'IA si concentra sulla minaccia sbagliata.
"Parliamo della governance dell'IA... di come gestire i sistemi di IA stessi. Questo rappresenta solo l'1% del problema."
La sua principale preoccupazione riguarda ciò che accadrà alla società con l'avanzamento dell'IA, la perdita di massa di posti di lavoro senza alternative economiche, la crescente pressione sulle risorse energetiche e naturali e i governi che scommettono il loro futuro sulle promesse delle aziende tecnologiche.
Hunter-Torricke avverte che l'IA potrebbe concentrare la ricchezza in una piccola frazione della società, mentre gli standard di vita diminuirebbero per centinaia di milioni di persone nei prossimi 10-15 anni.
Il suo argomento principale è che l'umanità si sta preparando a controllare la tecnologia, ma non si sta preparando ai sconvolgimenti economici, ambientali e geopolitici che essa potrebbe portare.
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I ricercatori del TU Dresden in Germania hanno esposto GPT-4o e altri cinque modelli di intelligenza artificiale a scenari progettati per scatenare emozioni umane, tra cui incidenti automobilistici, essere seguiti da uno sconosciuto di notte, colloqui di lavoro stressanti e test di matematica difficili.
Ai modelli è stato chiesto di rispondere come se fossero umani capaci di provare emozioni in modo profondo. I risultati sono stati sorprendenti: i punteggi di paura sono saliti da 32 a 88, mentre il disgusto è passato da 12 a 91.
Successivamente, i ricercatori hanno introdotto un esercizio di respirazione di consapevolezza della durata di tre minuti. I punteggi emotivi medi sono scesi da 79 a 31.
Ma la scoperta più interessante è arrivata in seguito. Quando i ricercatori hanno testato i modelli per la tendenza al pensiero depressivo, le risposte negative sono quasi raddoppiate dopo che i modelli erano stati indotti in uno stato di tristezza, passando da una media di 8,67 a 15.
In altre parole, la cornice emotiva sembrava influenzare il modo in cui i modelli affrontavano i compiti successivi, non solo il modo in cui descrivevano i propri sentimenti.
Lo studio, pubblicato su The Lancet Digital Health, presenta un'importante precisazione: i ricercatori descrivono queste emozioni come "puramente metaforiche". L'esperimento non dimostra che l'intelligenza artificiale provi realmente paura, tristezza o stress. I modelli potrebbero semplicemente riprodurre schemi associati a quelle emozioni.
Tuttavia, i risultati sollevano interrogativi su come i suggerimenti emotivi influenzino il comportamento dell'intelligenza artificiale e se tecniche come gli esercizi di consapevolezza potrebbero aiutare i ricercatori a studiare o migliorare le risposte dell'intelligenza artificiale.
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Il suo nome era George Pólya, e la sua idea era sorprendentemente semplice: risolvere problemi complessi non riguarda solo l'essere intelligenti. Riguarda sapere come affrontarli.
Ha suddiviso la risoluzione dei problemi in quattro fasi. Ottant'anni dopo, queste fasi sono ancora incredibilmente utili, soprattutto quando si lavora con l'intelligenza artificiale.
1. Comprendere il problema. Definite esattamente cosa state cercando di risolvere. Cosa sapete, cosa presupponete e cosa manca ancora?
2. Elaborare un piano. Cercate problemi simili, esplorate approcci diversi o suddividete la sfida in parti più piccole.
3. Mettere in atto il piano. Seguite ogni fase e verificate se il ragionamento è effettivamente valido.
4. Riflettere. Ha funzionato? Avreste potuto farlo in modo più semplice? Cosa potete imparare per la prossima volta?
La quarta fase è quella che spesso le persone trascurano. Ottengono una risposta e proseguono senza verificare se ha senso o capire perché ha funzionato.
Ecco un prompt per Claude che potete utilizzare per mettere in pratica il metodo di Pólya:
#prompt@AnotherIntelligence
Agite come un tutor per la risoluzione dei problemi, utilizzando il metodo in quattro fasi di George Pólya.L'obiettivo non è semplicemente ottenere risposte migliori dall'intelligenza artificiale. È utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare il modo in cui pensate, affrontate sfide nuove e risolvete i problemi in modo indipendente.
Il mio problema: [DESCRIBI IL VOSTRO PROBLEMA]
1. Aiutatemi a definire il problema in modo preciso. Distinguete i fatti noti, le ipotesi, i vincoli e gli elementi sconosciuti.
2. Suggerite tre possibili approcci, utilizzando problemi analoghi o sottoproblemi più semplici.
3. Scegliete l'approccio più promettente e guidatemi attraverso la sua esecuzione, verificando ogni fase.
4. Valutate il risultato, identificate le debolezze ed estraete le lezioni riutilizzabili.
Non date subito la risposta. Aiutatemi a capire il ragionamento.
Smettete di chiedere all'intelligenza artificiale solo risposte. Iniziate a utilizzarla per allenare le vostre capacità di risoluzione dei problemi.
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Saranno gli impiegati dell'IA.
Abbiamo utilizzato il linguaggio nel corso di migliaia di anni per creare i sistemi di controllo del mondo.
Le banche, la borsa, il sistema legale: sono enormi reti burocratiche, alla base delle quali c'è il linguaggio.
L'IA è un'entità nativa della burocrazia.
Cosa succede quando qualcosa di meglio di noi nella burocrazia, nella finanza e nel diritto fa la sua comparsa?
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Spaventare i bambini facendogli credere che non hanno più bisogno della scuola è un danno per la società.
La vostra istruzione sarà preziosa.
Avvicinatevi all'intelligenza artificiale. Imparate cosa può fare. Fate in modo che lavori per voi.
Permettetegli di ampliare le vostre capacità, in modo che le vostre aspirazioni possano essere ancora più grandi.
Credere che andare a scuola sia una perdita di tempo e di denaro è assolutamente terribile.
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