AI &amp; LLM

Meta rimuove il linguaggio che potrebbe averle permesso di estrarre dati da siti di notizie.

Dopo le critiche, Meta sta aggiornando nuovamente i suoi termini per rimuovere il linguaggio che suggeriva potesse raccogliere contenuti da siti, inclusi i siti di notizie, per addestrare la sua IA. In particolare, il seguente testo non compare più nella pagina dei termini commerciali: … Meta può utilizzare qualsiasi contenuto proveniente da tali domini, pagine web o URL per fornire, sviluppare, migliorare, […]

17/10/2026

Amazon acquisisce DuckLabs e integra DuckDB in Amazon Aurora PostgreSQL

Amazon ha acquisito DuckLabs, l'azienda dietro il database analitico DuckDB. I cofondatori Hannes Mühleisen e Mark Raasveldt continueranno a guidare il team sotto AWS. L'acquisizione mira a potenziare lo sviluppo e la diffusione di DuckDB mantenendo il suo status open source. Amazon Aurora PostgreSQL ottiene la sua prima funzionalità alimentata da DuckDB a seguito dell'acquisizione. Di Gianmarco Nalin

17/10/2026

Come Itaú sta costruendo l'IA generativa per tutta la sua base di clienti

Con ia.i, un'interfaccia conversazionale, e la piattaforma di governance IARA, Itaú sta applicando la sua strategia AI First a clienti e dipendenti — in uno dei settori più regolamentati del Brasile.

Google EnvHarness consente agli agenti auto‑evolutivi di apprendere in ambienti dinamici.

I ricercatori di Google hanno rilasciato con licenza open source EnvHarness, un framework che adatta dinamicamente gli ambienti di addestramento degli agenti alle loro debolezze senza modificare l'agente, l'ambiente o il sistema di valutazione. Secondo i ricercatori, questo approccio può migliorare sia l'efficacia che l'efficienza dell'apprendimento, aiutando gli agenti a superare le proprie debolezze. Di Sergio De Simone

Una settimana con RTX Spark: tutto quello che abbiamo imparato usando i nuovi laptop di Nvidia

Il processore RTX Spark N1X di Nvidia è finalmente arrivato, e abbiamo testato collettivamente una piccola fortuna di potenti laptop dotati di questo nuovo "superchip". RTX Spark è progettato per essere un SoC basato su Arm ad alte prestazioni per laptop e piccoli computer desktop, in competizione con i migliori prodotti di Apple, Intel, AMD e Qualcomm. Ha una quantità enorme di core, Nvidia …

AI in Produzione: i relatori evidenziano i fallimenti silenziosi, l'ingegneria di sfruttamento e la governance degli agenti

Un recente webinar di InfoQ ha esaminato le sfide operative nella distribuzione di sistemi agentici. I punti chiave includevano problemi come il drift semantico e di embedding, che possono portare a errori significativi. Gli esperti hanno discusso della necessità di revisioni automatiche del codice, della valutazione continua dei modelli e di misure di privacy potenziate. La sessione ha sottolineato un approccio strategico alla distribuzione e alla gestione della sicurezza. Di Olimpiu Pop

I nuovi termini di Meta potrebbero consentirle di addestrare l'IA sui siti di notizie gratuitamente.

I nuovi termini di Meta sembrano concedere il permesso di eseguire crawling e scraping dei siti web "associati" alle aziende che utilizzano le sue piattaforme, inclusi gli editori online, secondo un rapporto di Nieman Lab. I nuovi termini, che entreranno in vigore il 30 ottobre, affermano che Meta può utilizzare questi contenuti esterni per "sviluppare, migliorare, ricercare" e "addestrare" […]

Mini libro: Architettura evolutiva nella pratica

Scopri come mantenere il software evolvibile mentre sistemi, tecnologie e team cambiano. Questa edizione esplora le funzioni di fitness agentiche per il drift semantico, trattando la comprensione umana come una metrica di progettazione fondamentale, le guardrail cross‑cloud per l’autonomia regionale e l’allineamento dei confini tecnici con la Legge di Conway. Vai oltre i diagrammi statici verso sistemi di feedback continuo che rendono il cambiamento sicuro e intenzionale. By InfoQ

Presentazione: GPU esplosive

Andrew Martin discute perché la sicurezza dell'IA sia fondamentalmente legata alla sicurezza di Kubernetes. Condivide approfondimenti sul panorama delle minacce dell'IA in evoluzione, coprendo il comportamento non deterministico degli agenti, le vulnerabilità della catena di fornitura delle GPU, i rischi del calcolo condiviso e le strategie difensive pratiche — dal firewalling dei prompt all'identità agentica — per aiutare a proteggere i carichi di lavoro IA cloud‑native negli ambienti di produzione. Di Andrew Martin.

Latent Space

[AINews] Gli agenti confutano la polisemanticità; migliorano notevolmente l'interpretabilità e l'allineamento.

Nick Cammarata dal nulla con alcune affermazioni importanti!

Campi di Rischio di Quartiere Controfattuali: Sicurezza Selettiva Basata su Evidenze per Modelli Visione-Linguaggio

Le difese di sicurezza basate sulla rappresentazione per i modelli visione‑lingua (VLM) spesso imparano a separare gli input dannosi da quelli benigni, ma la sola separazione non stabilisce cosa significhi un punteggio di rischio né quando debba essere considerato attendibile. Introduciamo i Counterfactual Neighborhood Risk Fields (CNRF), un quadro basato su evidenze per la sicurezza selettiva dei VLM.

Commonsense anticipatorio con oggetti in movimento: un quadro basato su ASP per il ragionamento predittivo con traiettorie interagenti

Presentiamo un quadro dichiarativo generale per il ragionamento anticipatorio sull’interazione del movimento in ambienti dinamici complessi. Il nostro focus è sulla formazione di modelli mentali spazio‑temporali (spiegabili) a livello semantico, al fine di guidare in modo euristico il calcolo del movimento a basso livello.

Espansione dell'Inferenza Calibrata sulla Fiducia per il Ragionamento Guidato da Valutatore al Momento del Test.

Il ragionamento guidato dall'evaluatore presenta un problema di controllo locale a ogni passo: fidarsi della risposta corrente, tornare a una soluzione di riserva o dedicare più inferenza. Formuliamo questa scelta come un controller a tre azioni consapevole del calcolo, valutando le azioni terminali in base al successo previsto della risposta e l'espansione mediante un surrogato di successo della continuazione basato su rollout, con il costo computazionale esplicitamente valutato.

Quando le tracce di ragionamento confliggono con le prove: come la configurazione della risposta influenza le prove.

Una traccia di ragionamento conservata al momento della risposta svolge due funzioni: può aumentare l'accuratezza e può competere con le prove attuali quando le due sono in disaccordo. Disentichiamo questi ruoli incrociando le versioni di prove verificate con le tracce generate da ciascuna e rispondendo dalle stesse tracce e prove sotto due configurazioni: continuazione del pensiero del modello stesso e una chiamata di risposta separata.

Evolvere insieme, fallire separatamente: la trappola della co-evoluzione abilità‑politica negli agenti auto‑miglioranti.

La co-evoluzione tra policy e skill, in cui il modello di policy di un agente e il suo skill bank si migliorano reciprocamente durante l'addestramento, è un paradigma promettente per agenti auto-miglioranti. Le valutazioni attuali attribuiscono un punteggio alla policy co-evoluta sulla skill bank finale con cui è stata addestrata (la skill bank consegnata).

Scaling Indic Pretraining: 2,8 trilioni di token e una pipeline di generazione dati aperta

Benvenuto Beam: un modello open 501B che puoi possedere, personalizzare e scalare

Benvenuto Beam: un modello aperto 501B che puoi possedere, personalizzare e scalare

Stack Overflow for Agents raddoppia le iscrizioni con il plugin ChatGPT.

Due ingegneri hanno rilasciato Stack Overflow for Agents in poche settimane con Codex, e il suo plugin ChatGPT ha contribuito a far crescere fino a 10 volte la creazione di agenti.

ChatGPT può dare un'occhiata alle tue schede di Chrome ora.

Il browser Atlas di ChatGPT di OpenAI è sparito, ma ora l'estensione per Google Chrome di ChatGPT sta ricevendo alcuni aggiornamenti che le consentono di utilizzare le schede del browser già aperte. Con l'estensione installata, OpenAI afferma che ChatGPT può ora visualizzare le tue schede del browser quando tagghi Chrome nell'app web o desktop di ChatGPT, pubblicando un video dimostrativo […]

Sega ritira dalla vendita il remaster di Total War: Shogun 2 a seguito di un lancio disastroso.

Sega sta rimuovendo Total War: Shogun 2 - Complete Edition dalle piattaforme di vendita a seguito di un lancio disastroso, durante il quale gli utenti si sono lamentati di problemi come bug e upscaling che sembra sia stato effettuato dall'IA. Complete Edition, un remaster del gioco di strategia del 2011, è stato lanciato martedì e includeva il gioco principale e tutti i suoi […]

Granite Switch 4.1: chat, decisioni e discorsi da un unico endpoint

Portare GPT-Rosalind nei laboratori di ricerca accademica

Presentazione del Piano accademico Rosalind, che offre ai laboratori accademici idonei l'accesso sponsorizzato a GPT-Rosalind e strumenti per far avanzare la ricerca nelle scienze della vita.

Twice Upon a Time: Rappresentazioni Complementari per il Ragionamento su Serie Temporali

I modelli linguistici per serie temporali (TSLM) consentono la comprensione e il ragionamento basati sul linguaggio su dati temporali, ma rimane una domanda fondamentale: quali informazioni dovrebbero preservare le loro rappresentazioni delle serie temporali e quale variazione dovrebbero escludere? I TSLM esistenti tipicamente espongono il modello linguistico a una singola rappresentazione, imponendo un bias induttivo fisso su tutti i compiti a valle. Noi, invece, introduciamo rappresentazioni complementari come principio di progettazione per il ragionamento sulle serie temporali.

ARC-SORT: Tracciamento Multi-Object Adaptive, Robusto e Compensato con Modelli Multipli Interagenti

Il tracciamento multi-oggetto nelle trasmissioni sportive è difficile per due motivi: gli atleti si muovono velocemente e cambiano direzione bruscamente, e la telecamera panorama e zooma contemporaneamente. Presentiamo ARC-SORT (Adaptive, Robust, Compensated SORT), un tracker basato sul tracciamento per rilevamento che non richiede addestramento e funziona in tempo reale. La sua regola di progettazione: il tracker misura la propria incertezza, e tale misurazione decide come agire.

Ottimizzazione delle politiche di routing per l'apprendimento per rinforzo della diffusione online

L'apprendimento per rinforzo può allineare i generatori visivi con segnali di ricompensa al di là dei loro obiettivi di preaddestramento, ma i metodi basati su funzioni di punteggio esistenti introducono tipicamente stochasticità perturbando la traiettoria di denoising inversa, portando a un'ottimizzazione costosa basata su rollout. Invece, ci chiediamo se l'esplorazione stocastica possa essere introdotta all'interno del generatore preservandone il campionatore originale.

Causal Integrated Gradients: Attribuzione di caratteristiche scalabile lungo percorsi causali

I metodi esistenti di attribuzione delle caratteristiche che tengono conto delle dipendenze tra le caratteristiche non sono scalabili ad alte dimensioni. Proponiamo causal integrated gradients (CIG) e causal expected gradients (CEG), che estendono integrated gradients per incorporare la struttura causale a priori tra le caratteristiche di input mantenendo la sua efficienza computazionale e, sotto condizioni sul grafo causale, le sue garanzie assiomatiche.

Patch in cui il testo è nuovo: una visuale di compressione su dove i modelli a livello di byte dovrebbero impiegare la potenza di calcolo.

I modelli linguistici a livello di byte, come il Byte Latent Transformer (BLT), eseguono il loro grande modello globale una volta per ogni patch e avviano una patch quando l'entropia del byte successivo di un modello piccolo è alta. Questa regola avvia raramente una patch su risultati calcolati in linea, come il numero dopo "=" in una soluzione elaborata, e la precisione su di essi crolla con budget di patch ristretti. Proponiamo il "novelty patching", ispirato alla compressione in stile LZ77: avviare una patch quando i byte imminenti hanno poca probabilità di ripetere il contesto recente.

Insegnare agli studenti a pensare e imparare attraverso le domande

Celebra la Giornata degli insegnanti con AI for Educators in Brazilian Portuguese e scopri come Study Mode può aiutare gli insegnanti a supportare un apprendimento attivo, passo dopo passo.

Latent Space

[AINews] Modal ha raggiunto 1 miliardo di ARR, 16 miliardi di Serie D, diventando il nuovo decacorno dell’infrastruttura AI a New York, con un utilizzo 3 volte superiore e una valutazione 3 volte più alta in 5 mesi, 15 volte in 1 anno.

Le sandbox sono tutto ciò di cui hai bisogno.

Note di rilascio di Apertus 1.5