Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, si dice sorpreso dalla decisione di OpenAI di inserire pubblicità in ChatGPT. Afferma che Google non sta esercitando pressioni per una simile integrazione nel proprio chatbot di intelligenza artificiale. La mossa di OpenAI solleva interrogativi sul futuro dei modelli di business per i chatbot AI e sulla loro sostenibilità a lungo termine.
Humans&, startup fondata da ex dipendenti di Anthropic, Meta, OpenAI, xAI e Google DeepMind, si propone di sviluppare modelli di base di nuova generazione focalizzati sulla collaborazione, superando il tradizionale approccio basato sulla chat. L'obiettivo è creare sistemi di intelligenza artificiale capaci di operare in modo sinergico con gli esseri umani.
L'intelligenza artificiale sta creando un terreno fertile per la diffusione di disinformazione su vasta scala e a velocità senza precedenti. Gli esperti avvertono che individuare queste campagne manipolative sta diventando sempre più difficile, mettendo a rischio i processi democratici.
WIRED ha intervistato Boris Cherny, responsabile di Claude Code, per capire come questo strumento di programmazione stia trasformando il lavoro interno ad Anthropic. L'adozione di tool di questo tipo potrebbe rivoluzionare il futuro dello sviluppo software, rendendo i processi più efficienti e accessibili.
OpenAI ha rivelato come ha scalato PostgreSQL per supportare milioni di query al secondo per ChatGPT. La strategia include repliche, caching, rate limiting e isolamento dei carichi di lavoro. Un'analisi interna delle tecniche usate per gestire l'enorme mole di richieste.
Google mette a disposizione degli studenti che si preparano per il SAT una nuova risorsa gratuita: test di pratica potenziati dall'intelligenza artificiale di Gemini. L'iniziativa mira a rendere più accessibile la preparazione agli esami di ammissione al college, sfruttando le capacità avanzate del modello linguistico di Google.
OpenAI ha lanciato ChatGPT Health, una versione del suo modello linguistico progettata per fornire consulenza medica. L'iniziativa arriva in un momento delicato, con crescenti preoccupazioni sull'accuratezza e la sicurezza delle informazioni sanitarie generate dall'intelligenza artificiale. Studi recenti suggeriscono che, in alcuni casi, i modelli linguistici possono superare la ricerca tradizionale online, ma permangono rischi legati alla diffusione di informazioni errate e alla dipendenza eccessiva da tali strumenti.
Google sta potenziando AI Mode, la sua interfaccia di ricerca basata sull'intelligenza artificiale, con una nuova funzionalità chiamata "Personal Intelligence". Questa novità permette al sistema di personalizzare le risposte attingendo ai dati presenti in Gmail e Google Foto dell'utente. La funzione è disponibile per gli abbonati a Google AI Pro e AI Ultra come funzionalità sperimentale.
Il CEO di Cursor ha celebrato un evento notevole: l'utilizzo di agenti IA per sviluppare un browser. Il progetto ha avuto un successo parziale, ma ha generato una notevole quantità di problemi che i tecnici umani hanno dovuto risolvere. Questo dimostra come l'IA possa sì generare codice, ma spesso di qualità insufficiente e con la necessità di un intervento umano per la correzione e il miglioramento.
La nuova modalità AI di Google è in grado di accedere ai contenuti di Gmail e Google Foto per fornire risposte personalizzate. L'azienda precisa che il modello non viene addestrato direttamente sui dati degli utenti, ma sulle interazioni tra prompt specifici e le risposte del modello stesso. Questo approccio mira a migliorare la pertinenza e l'utilità delle risposte fornite dall'AI, pur mantenendo un elevato livello di privacy.
Google introduce l'Intelligenza Personale nella Ricerca. Gli abbonati a Google AI Pro e AI Ultra potranno connettere Gmail e Google Foto all'AI Mode, ottenendo risultati più pertinenti e personalizzati. Questa novità mira a migliorare l'esperienza utente, fornendo risposte più precise e contestualizzate.
Anthropic, azienda specializzata in intelligenza artificiale, ha dovuto rivedere i suoi test di valutazione tecnica per i candidati. L'obiettivo è evitare che i candidati utilizzino strumenti di intelligenza artificiale, come il suo stesso Claude, per superare i test. I test servono per valutare le competenze dei potenziali assunti.
È stato rilasciato Qwen3 TTS, un nuovo modello text-to-speech (TTS) open source. Il progetto è disponibile su GitHub e Hugging Face, offrendo agli sviluppatori nuove opzioni per la sintesi vocale. Questo strumento promette di ampliare le possibilità nel campo dell'audio generativo e delle interfacce vocali.
Spotify lancia negli Stati Uniti e in Canada le playlist personalizzate tramite intelligenza artificiale. Gli utenti possono ora creare playlist descrivendo semplicemente con la voce ciò che desiderano ascoltare, sfruttando comandi in linguaggio naturale. Un'innovazione che rende l'esperienza musicale ancora più intuitiva.
Qwen ha rilasciato in open source l'intera famiglia di modelli Qwen3-TTS, che include VoiceDesign, CustomVoice e Base. Sono disponibili cinque modelli in due dimensioni (0.6B e 1.8B), con supporto per dieci lingue. Il codice, i modelli pre-addestrati e le demo sono accessibili tramite GitHub e Hugging Face, offrendo agli sviluppatori un'ampia gamma di strumenti per la sintesi vocale.
Un sviluppatore del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) Qwen è stato avvistato su Twitter. La notizia è stata diffusa su Reddit, scatenando discussioni nella comunità LocalLLaMA. Qwen è un modello sviluppato da Alibaba, noto per le sue capacità e prestazioni in diverse applicazioni di intelligenza artificiale.
Praktika sfrutta l'intelligenza artificiale conversazionale per offrire un'esperienza di apprendimento linguistico su misura. Grazie all'uso di modelli avanzati come GPT-4.1 e GPT-5.2, la piattaforma crea tutor virtuali adattivi, capaci di personalizzare le lezioni, monitorare i progressi e guidare gli studenti verso una reale padronanza della lingua.
Hugging Face ha rilasciato diversi modelli che stanno riscuotendo un notevole successo. Tra questi, spiccano GLM-4.7-Flash per la generazione di testo rapida, GLM-Image per l'editing di immagini, pocket-tts per la sintesi vocale e VibeVoice-ASR per il riconoscimento vocale multilingue. Molto richiesti anche LTX-2 per la creazione di video da immagini e Step3-VL-10B per il ragionamento avanzato.
Una guida sviluppata da un gruppo di Wikipedia per identificare testi generati dall'intelligenza artificiale è ora sfruttata come manuale per aiutare i modelli AI a nascondere la loro origine. Ironia della sorte, lo strumento nato per la trasparenza viene impiegato per rendere i chatbot più simili agli umani.
Un fix per CUDA relativo a GLM 4.7 Flash Attention è stato integrato in Llama.cpp. La modifica, proposta tramite una pull request su GitHub, dovrebbe migliorare le prestazioni e la stabilità nell'utilizzo di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) con accelerazione CUDA. L'integrazione è un passo avanti per ottimizzare l'esecuzione di questi modelli su hardware specifico.