Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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Prestazioni, costi e accesso ai chip guidano la corsa all’AI. Anthropic presenta Claude Fable 5.2 e Mythos 5.2 per coding agentico e ricerca. Fable raggiunge il 49,1% nel test FrontierCode del produttore, ma verifiche indipendenti segnalano tempi e costi elevati alla massima potenza. I prezzi API scendono del 20%, mentre Mythos resta a accesso limitato.
Nvidia tenta di riaprire il mercato cinese agli acceleratori, ma licenze e controlli di Washington e Pechino condizionano la strategia. Fino a 600 mila H200 sarebbero fermi a Hong Kong e il Congresso prepara nuovi vincoli.
Meta punta sull’efficienza con Muse Ember, modello multimodale con un milione di token di contesto, per tool call, codice e documenti. Il prezzo parte da 0,10 dollari per milione di token in input; l’architettura separa pianificazione complessa ed esecuzione ripetitiva. Tre mosse mostrano che la diffusione degli agenti AI dipende da prestazioni, costi, disponibilità dei modelli e decisioni politiche sull’hardware.
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Anthropic presenta Claude Fable 5.2 e Mythos 5.2 per coding agentico e ricerca. Fable raggiunge il 49,1% nel test FrontierCode dichiarato dal produttore; i dati indipendenti mostrano però costi e tempi elevati alla massima potenza. Prezzi API ridotti del 20%, accesso a Mythos limitato | | | |
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Huang e Nvidia hanno cercato di riaprire il mercato cinese agli acceleratori AI, ma Washington e Pechino mantengono poteri decisivi. Dalle licenze H20 e dall’aspettativa di un prelievo del 15% alle regole H200, fino a 600 mila chip fermi a Hong Kong: la partita intreccia decisioni, industria e lobbying, mentre il Congresso prepara nuovi controlli | | | |
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Il nuovo modello multimodale gestisce tool call, coding, routing ed elaborazione documentale con un contesto da un milione di token. Il prezzo parte da 0,10 dollari per milione di token in input. La strategia di Meta separa la pianificazione complessa dall’esecuzione ripetitiva | | | |
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L'Agenzia adotta le linee guida per l’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione con la determinazione 169/2026. Classificazione del rischio, qualità dei dati, sicurezza e gestione dei progetti diventano il riferimento per gli enti. Per i fornitori IT cambiano le informazioni necessarie a proporre soluzioni utilizzabili e verificabili | | | |
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Gli agenti AI accelerano la scrittura del software, ma revisione, collaudo e sicurezza rischiano di assorbire i guadagni. Gli studi del 2026, dai dati Faros agli esperimenti Microsoft e alle analisi di Meta, indicano come misurare la produttività reale e governare il codice generato | | | |
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AmCham Italy, Assolombarda e Confcommercio Milano propongono al Governo un presidio ONU per la valutazione indipendente dell'intelligenza artificiale. Il Progetto Radegonda punta a metodi confrontabili tra Paesi, ma richiede ancora il sostegno italiano e una decisione delle Nazioni Unite | | | |
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Le due aziende siglano una partnership per integrare la governance dell’intelligenza artificiale nei processi di banche e assicurazioni. Inventario dei modelli, validazione, documentazione e controlli mirati sulle azioni degli agenti AI sono al centro della proposta mentre il quadro europeo ridefinisce obblighi e responsabilità delle aziende | | | |
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Le imprese non devono limitarsi a essere utenti passive, ma devono diventare creatrici di intelligenza artificiale, nelle forme e soluzioni dell’AI agentica. Come indica Emanuele Frontoni, professore di Informatica all’Università di Macerata ed esperto di AI applicata al business | | | |
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