Notizie e approfondimenti in ambito Intelligenza Artificiale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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Sam Altman avrebbe prospettato ai dipendenti di OpenAI la possibilità di modulare lo sviluppo dei modelli di frontiera, invocando soglie di sicurezza comuni, verifiche indipendenti e regole vincolanti. Una frenata difficile da concordare mentre la competizione internazionale si intensifica.
DeepSeek, ad esempio, sostituisce il V4-Pro con V4.1-Flash: 552 miliardi di parametri, una cache di 890 byte per token e prezzi API in calo del 77% sull’input. Efficienza e convenienza alimentano l’avanzata cinese, ma aprono interrogativi sulla compliance europea e sull’origine delle capacità dei modelli.
Anthropic accusa infatti DeepSeek e Moonshot AI di aver utilizzato milioni di query, incluse password, localizzazioni e informazioni aziendali, per trasferire conoscenze da Claude. Washington valuta nuove contromisure, mentre Nsa, Fbi e Cisa segnalano sei gruppi cinesi.
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Sam Altman avrebbe prospettato ai dipendenti la possibilità di modulare la corsa ai modelli di frontiera. OpenAI invoca soglie di sicurezza condivise, valutazioni indipendenti e regole obbligatorie, ma il timore di perdere terreno sui concorrenti complica qualsiasi rallentamento volontario coordinato | | | |
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DeepSeek elimina il proprio modello di punta. Il nuovo presenta 552 miliardi di parametri, 890 byte di cache per token, prezzi API giù del 77% sull'input. La linea di sviluppo dell'azienda, i benchmark dichiarati, la quota di mercato reale fra OpenRouter e Ramp, i vincoli di compliance per chi compra token in Europa | | | |
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Anthropic accusa Moonshot AI e DeepSeek di avere utilizzato milioni di interrogazioni degli utenti, alcune contenenti password, dati di localizzazione e informazioni aziendali, per estrarre capacità da Claude. Washington amplia il caso: Nsa, Fbi e Cisa indicano sei gruppi cinesi e valutano nuove contromisure economiche | | | |
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L'azienda lancia una piattaforma che integra GPT-6 Astra, dati di mercato e strumenti per costruire modelli, analisi e presentazioni. Morgan Stanley ed Evercore hanno contribuito allo sviluppo. La sfida riguarda ora qualità dei dati, controllo delle fonti, sicurezza e ruolo dei professionisti | | | |
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La persistenza rende gli agenti AI utili, ma può trasformarsi in un rischio quando l’ambiente cambia o le autorizzazioni diventano incerte. Gli esperimenti di Anthropic indicano che promemoria recenti, vie d’uscita esplicite e addestramento al fallimento possono favorire decisioni più sicure | | | |
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Un agente AI basato sul Celonis Context Model e sviluppato con Microsoft Copilot Studio migliora velocità, accuratezza e governance delle attività di reclutamento HR per l’azienda. Come? Conoscendo il contesto in cui opera. Il caso realizzato dall’energy company Uniper | | | |
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