Ola todos! ecco le notizie dedicate al mondo IA del 16 Ottobre 2026Iniziamo con Meta. Muse Spark Open. OTTOCENTOSEDICI miliardi di parametri totali, quarantadue attivi. Finestra di contesto da UN MILIONE di token. Nativo multimodale: testo, immagine, video, audio. Meta lo definisce il modello open-weight più capace mai rilasciato dagli Stati Uniti, costruito per coding e lavoro agente.Passiamo a NVIDIA. Nemotron TRE PUNTO CINQUE Super VL combina ragionamento e uso di tool con comprensione di testo, immagini, documenti e video. CENTOVENTI miliardi totali, dodici attivi. Pensato per agenti di lunga durata, rilasciato come open source.Nel frattempo, Typesafe. Jev UNO PUNTO QUATTORDICI porta supporto sperimentale per immagini, un nuovo tipo box e contesto più lungo. Jev poteva già vedere, ma ora le feature visive escono dalla preview. Gli sviluppatori sono avvisati: zona pericolosa, usare con cautela.A proposito di code review, Anthropic. Code Review è ora disponibile per tutti gli utenti Claude Team ed Enterprise. Review più veloci, meno falsi positivi, e gli admin possono scegliere tra tre livelli: Quick, Standard o Deep per ogni repository.Sempre attivo, CERN. Mistral AI e CERN uniscono le forze per esplorare cosa i modelli IA su larga scala possano fare per la fisica delle particelle. L’obiettivo è un singolo Large Physics Model addestrato su miliardi di collisioni simulate.Da segnalare anche Baidu. Unlimited-OCR. UN MILIONE E DUECENTOMILA download in un mese. Pesi aperti, licenza MIT. Gli dai un documento, foto, PDF multipagina e ti restituisce testo pulito, strutturato, con tabelle e formule intatte. Si chiama Unlimited perché i modelli OCR normalmente si bloccano su documenti lunghi. Questo può processare PDF interi in una sola passata. TREMILA milioni di parametri, gira su GPU normale.Passiamo a OpenAI. ChatGPT ora può controllare Chrome. Se sei in Chat, legge le tab aperte e raccoglie info. Se sei in Work, controlla direttamente le tab: invia messaggi, compila form, scarica file, organizza quel mucchio di schede aperte.Arriva anche Liquid AI. d UNO-ultra, il loro modello decisionale più potente. Multimodale, supporta QUARANTAQUATTRO lingue, numero uno sul Decision Index di Artificial Analysis con punteggio SESSANTACINQUE. Primo in tutte le otto categorie della loro suite di CENTODODICI valutazioni.Spostiamoci su MAI. Mustafa Suleyman annuncia modelli base pre-addestrati nella classe TRE terabyte di parametri, costruiti interamente in-house. Post-training in arrivo.Merita attenzione Magnitude. Un engine di inferenza open source che fa girare modelli aperti oltre DUE volte più veloce di Ollama, senza nuovo hardware. Su Mac M4 Pro: UNO PUNTO TRENTADUE volte più veloce in prefill, DUE PUNTO DICIANNOVE in decode rispetto a Ollama MLX. Su DGX Spark: UNO PUNTO TRENTAQUATTRO e DUE PUNTO DICIASSETTE rispetto a Ollama llama.cpp. Magnitude ottimizza i kernel automaticamente sulla tua macchina, mentre Ollama e llama.cpp usano kernel universali. Funziona su Apple Silicon, NVIDIA, AMD o solo CPU.Sul fronte infrastructure, Perplexity. Hanno rilasciato come open source SPACE, la piattaforma sandbox che alimenta Perplexity Computer. I sandbox sono commodity, ma servirne milioni sotto traffico production richiede architettura specifica. Ora disponibile per l’ecosistema.Torniamo su ricerca scientifica con Google. Deep Review è ora pubblico. Revisiona ricerche, report e documenti complessi con note dettagliate. DUE revisioni gratuite a settimana. Divide il documento in parti, analizza sezioni complesse con agenti paralleli, verifica coerenza e fact-check con strumenti esterni. Supporta Gemini 4 Argon. Google dice che i documenti caricati non vengono usati per training, ma conservati un anno dentro l’interfaccia.Interessante anche The AI Scientist. Versione tre: The Agentic Scientist. Non più un agente che scrive paper, ma uno scaffold di agenti paralleli che orchestra l’intero loop di ricerca. Include Evidence Generation: agenti isolati che girano baseline e ablation controllate per provare perché un’idea funziona. Il team lo ha usato come co-scienziato per esplorare regole di apprendimento biologicamente plausibili, e il paper risultante è stato accettato ad ALIFE 2026 come presentazione orale. Include anche AutoIllustrate, che genera figure vettoriali modificabili in https://t.co/i6fwB6vzQV invece di raster.Colpo a sorpresa da un ricercatore indipendente. Un ESP32 da SETTE dollari controlla un iPhone via AirPlay e USB. Niente laptop, niente Linux box. L’ESP32 riceve lo schermo via AirPlay e invia tap via USB. Hanno anche costruito un’app agente che lavora insieme all’ESP32 per automatizzare qualsiasi iPhone. Usa il tuo modello, completamente open source.Ancora modelli compatti: Prism ML. Bonsai DUE. DUE miliardi, QUATTRO miliardi e NOVE miliardi di parametri. Basati su Qwen TRE PUNTO CINQUE, modelli ternari ottimizzati per dispositivi quotidiani. Il NOVE B usa circa QUARANTA percento di token in meno su task di instruction-following e matematica quotidiana. Footprint: DUE B zero punto quarantatré gigabyte, QUATTRO B zero punto novantacinque gigabyte, NOVE B due gigabyte. Rilasciati come open source.Produci agenti? Anthropic finanzia la matematica. CINQUE milioni di dollari in funding, compute e accesso a Claude per aiutare la comunità matematica a navigare i cambiamenti portati dall’IA. Partnership con Simons Foundation, che gestirà il programma tramite workshop, conferenze e lecture.Passiamo a BytePlus. OmniHuman DUE PUNTO ZERO è live. Non sincronizza solo le labbra: capisce l’audio. Legge tono, emozione, ogni parola, e la esegue. Genera fino a CINQUE minuti di video in una singola ripresa continua, contro i SESSANTA secondi precedenti. E QUARANTA percento più economico: da zero punto dodici a zero punto zero sette dollari al secondo.Ed ecco una serie di notizie interessanti da non farsi scappare. Su GitHub sono comparsi diversi repository per automatizzare la creazione di contenuti: workspace per creator, skill di ricerca social media, generazione di immagini e voiceover, editing video verticale e factory per short video. Decine di migliaia di stelle collettive, tutti rilasciati come open source negli ultimi giorni.Chiudiamo con ManimGX. Manim è la libreria che 3Blue1Brown usa per animazioni matematiche, ma il rendering è lento. ManimGX riscrive il rendering in Rust con GPU, compatibile con la sintassi Python di Manim Community Edition. Nei test ufficiali: video da TRENTASEI PUNTO DUE secondi renderizzato in TRE PUNTO ZERO OTTO secondi, oltre NOVANTA volte più veloce. Progettato per agenti: Claude Code, Codex o Cursor installano l’ambiente e generano animazioni 3D da prompt. Include preview automatica, supporto LaTeX integrato e sincronizzazione voiceover.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.
