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Apple cambia strategia sull’AI: non basta più creare chip, ora servono nuovi specialisti
Apple starebbe valutando l’acquisizione di aziende specializzate nei chip per l’intelligenza artificiale. Una mossa che potrebbe accelerare lo sviluppo di Apple Intelligence e rafforzare l’infrastruttura AI del colosso di Cupertino.
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Intelligenza Artificiale
Ammettiamolo: oggi basta inserire un algoritmo di automazione banale in un software per scriverci sopra "AI" a caratteri cubitali. In questa sezione lasciamo da parte la fuffa del marketing e i proclami apocalittici per concentrarci su ciò che è reale e utile. Mettiamo alla prova i modelli linguistici avanzati, gli strumenti di generazione e le applicazioni di machine learning direttamente sul nostro hardware. Vi spieghiamo come far girare i modelli in locale sulla vostra GPU senza regalare dati al cloud, quali tool ottimizzano davvero il flusso di lavoro e cosa, invece, è solo una moda passeggera per alzare i prezzi. Tecnologia pura, applicata al mondo reale e testata senza filtri.
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Apple cambia strategia sull’AI: non basta più creare chip, ora servono nuovi specialisti
Apple starebbe valutando l’acquisizione di aziende specializzate nei chip per l’intelligenza artificiale. Una mossa che potrebbe accelerare lo sviluppo di Apple Intelligence e rafforzare l’infrastruttura AI del colosso di Cupertino.
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Google Immagini compie 25 anni e si rifà il look: ora sembra Pinterest (e c'è l'AI)
Un feed infinito ispirato a Pinterest per scoprire nuove idee e l'integrazione dell'AI per creare da zero le foto che non trovi online: ecco come Big G rivoluziona la ricerca visiva per il suo 25° anniversario.
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L’Amico Immaginario Va in Pensione: la Cina Stacca la Spina alle AI che Fingevano di Volerti Bene
Doubao e Qwen archiviano i loro agenti “troppo umani” prima che scatti il divieto. E dal 15 ottobre i vostri confidenti digitali diventano ufficialmente irrecuperabili: consolarsi con un chatbot, a Pechino, ora è fuorilegge.
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M7 Ultra a 1.4nm: il mostro di Apple per il 2028 punta a 1.5 TB di RAM per sfidare Nvidia sul suo terreno
Cupertino brucia le tappe: cancellati i piani intermedi per la gamma M6 per concentrarsi sul mostruoso M7 Ultra del 2028. Un chip a 1.4nm con ben 1.5 TB di memoria unificata, progettato per far girare i modelli IA più pesanti del futuro interamente in locale.
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Perplexity sceglie le CPU Vera di Nvidia: crolla il muro di Intel e AMD nei server AI
Nvidia punta a scardinare il duopolio x86 nei data center: Perplexity adotta le nuove CPU "Vera" basate su architettura custom Arm (core Olympus), registrando prestazioni fino a 1.5x superiori nei carichi di lavoro single-thread legati agli agenti IA rispetto ai processori tradizionali Intel e AMD.
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Oltre i CUDA Core: RAM Unificata (Apple Silicon) vs VRAM Dedicata (Nvidia) nel Training Locale di Modelli Generativi
Il training locale di modelli AI non è solo una questione di TFLOPS, ma di gestione dei colli di bottiglia della memoria. Questa analisi tecnica mette a confronto l'architettura a Memoria Unificata (UMA) di Apple Silicon con la VRAM Dedicata di Nvidia (CUDA). Scopriremo come la gestione dei tensor buffer, la scelta degli ottimizzatori (come 8-bit AdamW vs Metal Performance Shaders) e le strategie di allocazione software impattino direttamente sui workflow di training locali (LoRA ed Embeddings), svelando trucchi e configurazioni avanzate per spremere al massimo entrambi i sistemi.
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L'immagine a portata di chat: l'era di Meta Muse Image e la fine della dipendenza dai terzi
Meta introduce Muse Image (nome in codice "Mango"), portando la generazione e la modifica di immagini AI direttamente dentro WhatsApp e Instagram. Tra logiche freemium, una discussa funzione di tagging dei profili pubblici e la promessa di un futuro modello video, Menlo Park taglia i ponti con i fornitori esterni (come Midjourney) per puntare alla totale indipendenza tecnologica e commerciale.
NotiziaIntelligenza Artificiale
Claude ha un "subconscio": scoperto il J Space dove ragiona in segreto (e dice le bugie)
Anthropic scopre il "J Space", una struttura neurale in cui Claude sviluppa un flusso di pensiero interno e segreto. Il modello esegue calcoli nascosti, si arrabbia se non riesce in un compito e, soprattutto, mostra di essere consapevole quando genera dati falsi. Un passo avanti enorme per capire (e controllare) cosa succede davvero dentro le reti neurali.