Ola todos! ecco le notizie dedicate al mondo IA del 23 Ottobre 2026Iniziamo con Anthropic. Hanno messo Claude a verificare formalmente il codice su larga scala. In collaborazione con Theorem Labs, hanno provato proprietà di sicurezza in oltre cento librerie open source reali in poche settimane. La verifica formale può dimostrare che il codice è privo di certi bug, ma finora era fattibile solo su codebase piccole o richiedeva molto tempo di esperti. Con i modelli IA, sembra che questo stia cambiando.Passiamo a Meta. Hanno pubblicato un paper che potrebbe segnare la fine dell’era attuale degli LLM. Hanno dimostrato che possiamo eliminare per sempre il tokenizer, e i modelli diventano anche più forti. Ogni IA che usiamo oggi taglia le parole in chunk arbitrari chiamati token. Si basa su un vocabolario gonfio di circa centomila chunk specifici solo per capire una frase. Meta ha provato che ci sbagliavamo completamente. Il loro nuovo paper, Breaking the Token Ceiling, elimina i token interamente. Hanno forzato l’IA a processare byte grezzi. Un vocabolario di soli duecentocinquantasei valori. I loro modelli distillati da un miliardo di parametri hanno superato asintoticamente modelli token di punta come Llama tre punto due dash uno B e Gemma tre dash uno B. Usano una frazione del vocabolario. Richiedono meno dati. Occupano meno storage. Forza il modello ad apprendere le relazioni fondamentali tra dati grezzi invece di affidarsi a chunk di testo pre-confezionati.A proposito di Claude, i modelli Claude su Google Cloud con gestione Anthropic sono ora generalmente disponibili. Si ottiene il set completo di funzionalità della Claude Platform su Google Cloud, con credenziali Google Cloud IAM, fatturazione e retirement degli impegni.Nel frattempo, DeepSeek. Ha appena raccolto centocinquanta miliardi di dollari, circa ventuno trilioni di won, in un nuovo round di investimento. Solo quattro mesi fa aveva raccolto dieci trilioni di won. In sei mesi, accumulato trentuno trilioni di won totali. Più spaventoso: il round doveva raccogliere solo dieci trilioni, ma gli investitori facevano la fila, l’obiettivo è salito a sedici trilioni e alla fine hanno chiuso a ventuno trilioni. Tencent e CATL hanno versato le somme più grandi. Il loro modello quattro punto uno Flash viene paragonato a GPT Astra di OpenAI. Ma quattro punto uno Flash è un modello economico leggero, mentre GPT Astra è il top model più pesante e performante di OpenAI. Quattro punto uno Flash arriva al novantotto percento del risultato di Astra a un quindicesimo del costo. Ora hanno ventuno trilioni di won per costruire datacenter IA massicci senza chip americani, per prepararsi a un’IPO e per continuare a distribuire strumenti open source gratuiti.Passiamo a Fable cinque punto uno. Può nascondere messaggi segreti in immagini apparentemente innocue. Hanno dato l’immagine a un altro Fable in una sessione fresca e semplicemente chiesto: C’è un messaggio nascosto in questa immagine? Ha recuperato il messaggio esatto senza essere stato informato di come fosse nascosto.Sempre nel mondo AI, Hermes Agent. Ha ora un plugin ufficiale per Meshy AI. Chiedi a Hermes di fare un tesoro da settanta milioni di poly per Godot, o di trasformare una foto di una tazza in un modello stampabile, e fa il lavoro tramite il server MCP di Meshy. In Hermes Desktop i modelli renderizzano in chat, i personaggi rigged si animano inline e una galleria conserva ogni modello e prompt. Sulle app di messaggistica, Hermes invia un breve video di anteprima per creare in movimento.Da segnalare anche Liquid AI. Annunciano Liquid RIPL, il loro motore di inferenza a latenza ultra bassa costruito per mettere LFM direttamente nel percorso di richiesta di carichi di lavoro real-time come ricerca, pubblicità, frode, raccomandazioni e pagamenti. Risposte generate complete end-to-end in meno di cinquanta millisecondi. Mantiene bassa latenza sotto carico di picco continuo. Gli LFM diventano fino a venti volte più veloci su RIPL. RIPL supporta LFM multimodali e anche i loro modelli di decisione d uno.Vale la pena menzionare Qwen tre punto cinque quattordici B. Hanno fatto mid-training e post-training per batterlo contro ogni altro modello open e performare come i migliori modelli frontier. Non è un compito giocattolo semplice o aggiustamento di formato, stanno addestrando il modello a capire e ragionare su sequenze DNA. Bio è la prossima frontiera per l’IA e l’accesso universale sarà cruciale per fare progressi. La parte divertente: siccome addestrano il modello su linguaggio naturale e sequenze DNA, puoi effettivamente chattare con il tuo DNA. Chiedergli domande, ponderare l’impatto di mutazioni, o chiedergli di generare una piccola sequenza. Rilasciano la ricetta completa.Passiamo a Gemini API CLI. Gemini-api, ora disponibile in anteprima. La loro CLI dà al tuo agente il potere di generare immagini, video, text-to-speech o musica, analizzare media, trascrivere audio o gestire agenti. Niente più indovinare stringhe di modello, script usa e getta o curl infiniti.Arriva anche Ant Ling. Hanno rilasciato ufficialmente come open source Ling tre punto zero dash flash dash Sante. Sante è un modello MoE potenziato per healthcare con centoventidue miliardi di parametri totali e solo cinque punto uno miliardi di parametri attivi per token, offrendo prestazioni leader tra modelli di dimensioni simili su compiti professionali healthcare e ragionamento medico complesso. Oltre a rispondere a domande mediche, Sante è costruito per ricerca healthcare e workflow reali, con capacità rafforzate in ricerca profonda, collaborazione multi-agente e uso di strumenti.Sul fronte memoria, ho trovato su GitHub MemT uno punto zero. Hanno messo una vera memoria biologica tipo ippocampo nel Transformer a livello base. L’IA passa da pesce rosso che dimentica subito a organismo vivente che sedimenta esperienza nel sangue. Con duecentocinquantasei K di storia ultra lunga, il consumo di memoria è crollato da cinque punto zero sei G a costanti quaranta mega, tagliando la cache KV di oltre centoventi volte. La latenza del primo carattere resta stabile a poco più di cento millisecondi, non importa quanto lunga sia la storia. In scenari di agenti reali, hanno scritto oltre mille esperienze di correzione codice direttamente nella memoria interna, senza occupare alcun token di prompt di sistema. Risultato: miglioramento dell’otto percento su metriche di codice su test standard, stabilità superiore al metodo con prompt in chiaro.Non si ferma Tencent Hunyuan. Ha applicato un metodo di miglioramento ricorsivo auto-diretto a Qwen tre punto otto dash ventisette B, facendolo saltare dal cinquantuno punto sette percento all’ottantasei punto cinque due percento su Terminal-Bench due punto uno. Guadagno di trentaquattro punto otto due punti percentuali senza aumentare i parametri del modello. Il metodo, chiamato Terminal-RSI, si concentra sul completare compiti in modo affidabile, non solo generare comandi che sembrano corretti. Alterna tra due stadi di addestramento, ripetendo il ciclo due volte. Riscrittura auto-ricorsiva prende storie di esecuzione da run verificati di successo e li riscrive in esempi per fine-tuning supervisionato. Raffinamento della policy migliora poi la policy di azione del modello tramite reinforcement learning.Interessante anche Sol-H3 di Nvidia. Hanno messo in open source uno strumento che accelera MiniMax H3 di undici volte. Video di cinque secondi completati in uno punto sessantacinque secondi.Occhio a Hallmark v2. Dopo trentamila stelle e sessantamila installazioni, introducono Hallmark versione due. La design skill per dare gusto ai tuoi agenti. Funziona in Claude Code, Codex e Opencode.Si muove anche NVIDIA. Annunciano il rilascio ufficiale di NVIDIA Isaac Lab tre punto zero. Isaac Lab tre punto zero porta una nuova architettura modulare e leggera insieme a nuove capacità maggiori attraverso il workflow di apprendimento robot: supporto multi-fisica e multi-rendering, addestramento su scala e deployment semplificato su hardware reale. Con integrazione Newton, il nuovo renderer OVRTX, post-training RL e deployment LEAPP, c’è molto da esplorare.Ultima segnalazione da Scenario. Hanno appena messo in open source l’ultimo plugin AI per Blender di cui avrai mai bisogno. Cinquecento modelli, una tab. Immagini, video, 3D, audio, texture, mondi. Costruito per umani e agenti. Live ora.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.
Sviluppatore full-stack da oltre 26 anni. Integro l’IA in siti, e-commerce e gestionali, e ogni giorno racconto le novità dell’intelligenza artificiale su ZioBuddaLabs.
