Dai browser on-device agli assistenti di coding e ai serving harness, l'AI agentica sta entrando in produzione, con affidabilità ed esiti utili come parametri chiave.
La startup svedese Strawberry esce dalla beta con un browser enterprise che integra assistenti AI. Gli agenti girano sul dispositivo dell'utente, non su server cloud, e questo può rispondere alle richieste di sovranità dei dati. La società ha chiuso ...
Un gruppo di ricerca presenta Lighthouse, assistente digitale neuro-simbolico per esplorare fonti primarie sul periodo dei diritti civili in South Carolina. Combina un LLM con regole simboliche per bilanciare copertura e affidabilità, mitigando rispo...
L'AI aziendale non si gioca più sulla scelta del modello. Architettura, gestione della memoria, scheduling e ottimizzazione determinano se un LLM diventa capacità produttiva affidabile, economica e scalabile. Partire dal carico di lavoro, individuare...
Microsoft Research ha presentato Flint-interactive, un linguaggio per creare visualizzazioni dati interattive su Flint. Sposta la logica di interazione dal codice di rendering a eventi semantici e operatori di aggiornamento gestiti da un compilatore....
Il progetto Mesa ha aggiornato il file AGENTS.md per consentire l'uso di LLM nella stesura di commenti al codice e messaggi di commit/patch, a patto che una persona li riveda e modifichi prima dell'integrazione. Una mossa che segnala un cambio di gov...
Un utente ha provato LFM2.5-24-A2B in locale. Con llamaampere raggiunge 130 token/s su una RTX A4500, ma va in loop e sbaglia le richieste più semplici. Con LM Studio la chat si stabilizza, ma nel task su Hermes per un plugin Garnet produce codice ro...
Recursive Flint è un modello da coding con 40 miliardi di parametri e 2,5 attivi. Supera Qwen3.6-35B-A3B in TerminalBench 2.1 e SWE-bench Pro v2, con contesto da 262k token e attenzione mista 3:1. L'architettura punta a rendere gli agenti di coding a...
L'AI enterprise sta passando dagli esperimenti alla produzione. Il parametro chiave non è più il costo per token o per GPU-ora, ma il costo effettivo per esito utile. Tre modelli si confrontano: stack bespoke, consumo on-demand e piattaforme private ...
