AI

AI: la Super Intelligence Force di Trump e il nuovo ruolo dell’intelligence

La governance dell’AI esce dai laboratori e dalle stanze dei board per entrare nell’arena della sicurezza nazionale. Il 4-5 ottobre 2026, Donald Trump ha annunciato la…

AI GPT-6.1 Sol: 5 segnali sul dopo Astra per i team

È la domanda che molti CTO si fanno in queste ore: quanto possiamo fidarci davvero di un modello AI quando gli chiediamo di eseguire azioni operative,…

Agenti IA fuori controllo: il Senato convoca i CEO dopo incidenti di agenti autonomi

La minaccia invisibile nella supply chain dell’IA C’è qualcosa di inquietante in come sono stati trattati gli agenti autonomi: come API statiche. Si dava per scontato…

Meta AI e la tecnologia enterprise: lezioni da MongoDB

C’è un pattern ricorrente, nei progetti AI: l’euforia per gli strumenti di intelligenza artificiale s’interrompe bruscamente quando si tratta di integrarli in flussi di lavoro critici.…

OpenAI lancia Dots: tecnologia persistente, ma l’Europa resta fuori

La recente presentazione di OpenAI al DevDay di San Francisco segna un punto di svolta nella tecnologia degli agenti autonomi. Dots non è un semplice chatbot…

Inferenza locale per la stilometria: progettare una pipeline editoriale

Analisi dello stile e suggerimenti LLM in locale: come separare i compiti, valutare la qualità e gestire memoria, code e confini dei dati.

Coding agent e code review: cosa deve controllare un CTO

Con i coding agent aumenta il codice da verificare. Un metodo per concentrare la review su autorizzazioni, dati, test e rilascio senza delegare il giudizio.

GLM e Qwen in locale: come valutare un LLM oltre la demo

Model card, quantizzazione, prefill, tool calling e prove sul codice: il metodo per valutare GLM e Qwen in locale, con un benchmark CPU documentato.