Le ultime scoperte sulla sicurezza mostrano come i nove LLM più famosi possano essere manipolati per assemblare botnet massicce. Spoiler: l’allucinazione non è solo un problema per i tesisti, ma un’arma letale.
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Un nuovo test rivela che un modello meno noto sta superando i giganti del settore in compiti di sicurezza specifici. Ecco perché non dovresti fidarti solo dei nomi famosi.
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Scopriamo come la nuova tecnica di speculative decoding di DeepSeek promette di accelerare l’inferenza dei LLM, portando un po’ di velocità in un mondo di modelli sempre più pesanti.
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Stanco di scrivere wrapper diversi per ogni modello AI? RubyLLM arriva per unificare il caos di OpenAI, Anthropic e Ollama in un unico, elegante framework Ruby.
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Sembra che l’era dei modelli da trilioni di parametri stia sbattendo la testa contro un muro di allucinazioni. Mentre i colossi proprietari inventano realtà parallele, un modello open-weight più piccolo e snello sta dimostrando che saper dire «non lo so» è molto più importante di avere un database infinito.
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Un nuovo tool scovato su Hacker News ci permette di capire quanto la nostra identità sia rimasta impressa nei pesi dei modelli linguistici. Una sorta di test del DNA per l’era dell’intelligenza artificiale.
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Pensate che Rio-3.5 sia un capolavoro di addestramento locale? Peggio: è un semplice mix matematico tra Nex e Qwen. Ecco come è stato smascherato.
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Anthropic ha deciso che i nuovi modelli Mythos e Fable hanno bisogno di un po’ di memoria extra. Niente più Zero Data Retention per tutti, se non volete restare indietro.
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Basta con la fuffa da ufficio marketing. Analizziamo come funzionano davvero i Transformer, dai token ai blocchi di calcolo, senza troppi giri di parole.
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Dopo mesi di allucinazioni e bug ridicoli, i nuovi coding agent basati su Reinforcement Learning hanno superato la barriera della funzionalità. Ecco perché la nostra vita da developer sta per cambiare (in meglio).
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