Ola todos! ecco le notizie dedicate al mondo IA del 14 Ottobre 2026Iniziamo con Google. Gemini 4 Argon è arrivato. Globalmente. API aperte a tutti, Pro e Ultra nell’app Gemini, Ultra anche su Antigravity. Questo modello ha già girato per un mese dentro Google, testato da centomila persone. Scrive meglio, tiene un milione di token in output quando serve, e dal fronte cyber defense stanno già arrivando i primi feedback entusiasti. È solo l’inizio dell’era Gemini 4: con la velocità che hanno già dimostrato su 3.5, 3.6, 3.7 e 3.8 Flash, le iterazioni promettono di arrivare rapide.Passiamo a MiniCPM-V 4.7. TRE miliardi di parametri attivi. Gira su un iPhone. Prestazioni pari a Qwen 3.8 27B, che solo due mesi fa batteva Opus 4.6. Un modello che sei mesi fa avrebbe richiesto hardware dedicato, oggi funziona in tasca.Anthropic ha abbandonato Git. Troppo lento per l’era degli agenti che scrivono codice. A maggio facevano duemilacinquecento merge al giorno. A settembre oltre trentamila. Git non reggeva più: decine di gigabyte da scaricare ogni volta, server al collasso. Hanno costruito Scion in cinque mesi. Un sistema che scarica solo ciò che serve, calcola tutto sul server, registra solo le modifiche incrementali. Sette ingegneri più Claude. Il risultato probabilmente diventerà riferimento per chiunque lavori con AI che programma in volumi industriali.Sul fronte Unity e Unreal. Ho trovato su GitHub quindici repository che trasformano Claude Code in uno studio di sviluppo completo. Quarantanove agenti che vanno dal creative director al QA tester. Plugin per Unreal Engine con oltre venti strumenti. Integrazione Unity che debugga, costruisce meccaniche, e continua a lavorare dentro il gioco compilato. Lip-sync e animazione facciale da NVIDIA. Generazione procedurale di mondi esplorabili in tempo reale. È tutto open source, MIT e Apache 2.0.Arriva anche Indra. Un milione di parametri. OCR su CPU. Quarantanove pagine al secondo. Undici volte più veloce di PaddleOCR, diciassette volte Tesseract. Su OmniParseBench batte entrambi: quarantuno punto tre contro trentacinque punto otto e diciannove punto tre. Layout completo e bounding box delle righe inclusi.Timescale ha rilasciato pg_vectorsearch. Estensione PostgreSQL per ricerca vettoriale. A cento milioni di vettori: sei millisecondi contro otto di HNSW, con un quarto della RAM. Centoventiotto gigabyte invece di cinquecentododici. Indici sette volte più piccoli. Build cinquanta volte più rapide. L’architettura usa partizioni per distanza, compressione RaBitQ, e scansioni SIMD che sfruttano meglio CPU e memoria. Licenza PostgreSQL, come pg_textsearch per ricerca keyword.Un repository interessante: esp32-iphone-agent. Sette dollari di hardware ESP32. Si collega alla porta di ricarica dell’iPhone. Schermo via AirPlay, controllo via USB mouse e tastiera. Qualsiasi modello vision compatibile OpenAI può vedere e toccare. Niente jailbreak, niente Xcode, niente account sviluppatore. Limiti iOS: non vede passcode né Apple Pay. MIT license.Qwen3.8-27B passa da ottantadue a trecentottantuno token al secondo. Stessa RTX 3090, ventiquattro gigabyte VRAM. Solo ottimizzazioni software. DFlash2 con context lookup: il sistema cerca nel contesto esistente blocchi di testo che corrispondono all’output atteso, li propone, e il modello verifica sedici token per volta invece di sette. Su un documento da venticinquemila token: da duecentosessanta a trecentottantadue token al secondo. Per chat generica resta a centotrentatré. Prefix caching taglia il tempo al primo token da ventidue secondi a zero punto cinque sei. Codice su GitHub.CMU ha addestrato un modello da quattro miliardi a riscrivere l’harness degli agenti. L’harness è il programma attorno al modello: come viene chiamato, quali tool girano, dove vanno le informazioni. Il modello legge il report dell’ultima run, propone modifiche, tiene quella che performa meglio. Su task mai visti prima: qualità delle modifiche da zero punto trentadue a zero punto sessantadue. Cinque edit in sequenza pareggiano o battono otto tentativi paralleli. Edit rotti scesi dal trentotto al quindici percento. Funziona oggi con qualsiasi agente.Drama 3 di Fish Audio. Pesi aperti. Primo modello TTS open che mi sembra praticamente perfetto. Cambia emozione a metà frase e suona naturale. Trentacinque miliardi di parametri, tre attivi. Quarantuno punto cinque gigabyte di download. Su DGX Spark tiene appena il tempo reale: dieci secondi di audio in nove punto sette. Qwen3-TTS fa sette punto sei. Per chi ha compute proprio potrebbe chiudere il capitolo ElevenLabs.Argon ha aiutato Gemma a sfondare i centomila token al secondo. Su singola A100 con vLLM. Gemma 4 E2B ottimizzato: centoventiquattromila in prefill, centodicimila end-to-end. Due punto nove volte più veloce. Zero perdita di qualità. Sessantaquattro simulazioni Python live in parallelo.Gemini 4 Argon trasforma il feed video o webcam in un sintetizzatore giocabile. Applicazione audio interattiva dentro Canvas. Imposti il mood, suoni la camera come uno strumento.Google Play apre le ‘app personali’. Scrivi un’app Android in AI Studio, la installi sul tuo telefono via Play senza registrarti come sviluppatore. Niente cavo, niente debug manuale. Solo maggiorenni, solo alcuni mercati inclusa USA. Le app restano private, non entrano nello store pubblico. Nei prossimi mesi si potrà condividere con amici e familiari. Niente審核 per uso personale. Se vuoi pubblicarla serve account sviluppatore da venticinque dollari e审核 completa.Ask Play ora confronta app. L’assistente AI dello store mette in tabella app simili, differenze chiave, recensioni reali. Play in Gemini porta app, giochi e contenuti sviluppatori dentro le conversazioni Gemini. Game Finder usa il tuo ‘DNA giocatore’ per suggerirti giochi. Sprints: sfide quarantotto ore, da due a cinque giocatori. Post della community su ogni pagina gioco, con traduzione automatica live.Mistral è in orbita. Prima costellazione satellitare AI con Orbit Works, Loft Orbital e NVIDIA AI Infrastructure.Da segnalare Amos 1. Quattro modelli decision open-weight da zero punto cinque a ventisette miliardi. Novantaquattro punto nove percento su Decision Bench. Batte Perplexity, Gemini e Jev. Dieci punti sopra Jev su JevBench hard. Legge foto, risponde con bounding box. Decisioni tra ventisette e centoventidue millisecondi. API gratuita, Apache 2.0.Motion2MixamoRig. Copia il movimento da video su personaggi riggati Mixamo. Output GLB skinned per Blender o Unity. Input: video o singola foto. Estensione Blender 4.2+. Gira in locale: CPU, CUDA o Apple Silicon. Riuso di una take su altri personaggi in decine di secondi. Apache 2.0.Chiudo con un paper da Leiden. ‘Agentic Large Language Models’. Quattrocentosettantadue pagine. Funzionamento dei modelli grandi, principi degli agenti, tutto il resto. Materiale didattico universitario, ora su arXiv.Trovate i link di queste notizie altri link interessanti sul mio sto ziobuddalabs punto itSalvate il video così da non perderlo, seguitemi sui miei canali social e sul nuovo podcast su spotify e mannaggia a voi se ancora non lo state facendo, condividete il video con amici e nemici e ola todos.
