In‑context learning: apprendimento temporaneo
L'in‑context learning è il fenomeno per cui un modello modifica temporaneamente il proprio comportamento leggendo esempi nel prompt. Questo articolo spiega cosa succede, come verificare se un cambiamento dipende dal prompt e quando ricorrere a soluzioni persistenti.
Photon-1: modello 'imagination' che impara da video senza etichette e simula desktop
Induction Labs presenta Photon-1, un modello di 'imagination' preaddestrato su 18 anni di video desktop senza etichette d’azione. L’approccio usa una compressione FSQ molto densa e, secondo i test interni, consuma molto meno compute e generalizza a simulazioni come biliardo e damiera.
Sakana rilascia Fugu-Cyber: un endpoint di orchestrazione che dichiara 86,9% su CyberGym e 72,1% su CTI-REALM
Sakana presenta Fugu-Cyber, variante del suo orchestratore Fugu dedicata alla sicurezza: risultati vendor‑segnalati elevati su due benchmark distinti, accesso gated, nessun peso distribuibile e costi pubblicati con premio del 20%.
TileLang per kernel GPU ad alte prestazioni: tensor‑core GEMM, FlashAttention, epiloghi fusi e autotuning
Un tutorial pubblicato su MarkTechPost mostra come TileLang, un DSL Python basato su TVM, consenta di progettare, compilare e autotunare kernel GPU ottimizzati per GEMM su tensor‑core, softmax fuso e FlashAttention, confrontando i risultati con PyTorch e cuBLAS.
Datalab Marker 2: throughput molto più alto di MinerU e confronto con Docling e LiteParse
Datalab rilascia Marker 2: rewrite del pipeline di conversione documenti che, secondo i test forniti, raggiunge 76.0% su olmOCR-bench e 2.9 pg/s su una B200 GPU, cambiando le scelte tecniche e di licensing per implementazioni ad alto volume.
OpenWorker: il desktop agent open-source di Andrew Ng che consegna deliverable, non chat
OpenWorker è un agente desktop open‑source, local‑first e MIT‑licensed che lavora per obiettivi (outcomes), opera su file locali e connettori e adotta un motore di permessi tipizzato per ogni azione.
Come il retrieval rende le risposte verificabili
La retrieval-augmented generation riduce le allucinazioni dei modelli generativi perché vincola la risposta a testi recuperati e verificabili. Scopri perché funziona, quali limiti restano e come verificare rapidamente le risposte chiedendo estratti.
Model routing: il modello che paghi può non essere quello che esegue la richiesta e le conseguenze legali
Routing a livello di richiesta, quantizzazione e aggiornamenti silenziosi possono trasformare l'ID modello in un identificatore legale. L'articolo analizza rischi contrattuali, probatori e la proposta di attestazioni firmate per ricostruire l'identità del modello servito.
Cosa condividere nelle chat AI: guida pratica sulla privacy
Quando si usa una chat AI i testi inseriti possono essere registrati e talvolta usati per migliorare i modelli. Questa guida spiega cosa controllare, quali dati evitare e quali azioni pratiche adottare per ridurre i rischi.
Open ASR nel 2026: perché la classifica WER non basta per scegliere un modello
Nel 2026 i modelli open-weight da ~2B dominano il top delle classifiche WER, ma la scelta pratica dipende oggi da licenza, copertura linguistica, supporto streaming e costi per ora audio, non dalla sola posizione in leaderboard.