AI NEWS by BDB

Categoria: News

  • Google potenzia Gemini: dalle foto ai video con modelli predefiniti e limiti chiari su Veo 3.1 e Lyria 3

    Google amplia le capacità creative di Gemini introducendo modelli video predefiniti che permettono di trasformare foto o descrizioni testuali in clip pronte all’uso, riducendo la necessità di prompt complessi.
    La nuova sezione “Crea video” integra stili guidati e si collega alla funzione Ingredients to Video, ora compatibile anche con il formato verticale 9:16.
    La generazione video si basa sul modello Veo 3.1, con limiti giornalieri differenziati per i piani AI Plus, Pro e Ultra. In parallelo, Google chiarisce anche le soglie per la musica generata con Lyria 3, delineando un ecosistema creativo strutturato ma regolato da contatori precisi.
    L’obiettivo è consolidare Gemini come piattaforma completa per la produzione multimediale AI, bilanciando semplicità d’uso e controllo delle risorse.

    Link alla fonte:
    https://www.smartworld.it/news/google-gemini-video-foto-modelli-veo.html

  • Un nuovo “salto quantico” per l’hardware AI-oriented

    Taalas lancia HC1, chip “hardcore” che promette inferenza 10x più veloce e più economica

    La startup Taalas, fondata da Ljubisa Bajic, è uscita dalla “modalità stealth” presentando HC1, un chip ASIC “hardcore” che integra direttamente modello e pesi nel silicio stesso, eliminando la necessità della tradizionale programmazione via software.

    Il primo caso d’uso è una versione ottimizzata di Llama 3.1 8B, con performance dichiarate fino a 10 volte superiori rispetto alle piattaforme di inferenza più veloci attuali e costi per token drasticamente inferiori rispetto alle GPU.

    L’architettura punta sulla massima specializzazione: ogni chip è progettato per un singolo modello, con aggiornamenti possibili in circa due mesi tramite modifiche a due layer metallici.

    I vantaggi in termini di velocità, consumi energetici e costi sono significativi, ma restano dubbi sulla scalabilità operativa e sulla gestione di più versioni hardware nei data center.

    Se adottato su larga scala, l’approccio di Taalas potrebbe ridefinire l’economia dell’inferenza AI e inaugurare una nuova fase di specializzazione estrema nell’hardware per l’intelligenza artificiale.

    Link alla fonte:

    https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2026/02/19/taalas-launches-hardcore-chip-with-insane-ai-inference-performance

  • Anthropic accusa tre “AI lab” cinesi (DeepSeek, Moonshot AI e MiniMax) di “industrial-scale distillation attacks” su Claude

    Oltre 24.000 account fraudolenti creati per generare più di 16 milioni di interazioni con Claude, al fine di estrarre, e distillare, le sue capacità avanzate (in particolare agentic reasoning, tool use e coding) al fine  di migliorare i propri modelli.
    Anthropic lo definisce “un problema competitivo, ma anche di sicurezza nazionale e geopolitica”, infatti questi attacchi aggirerebbero gli export controls USA sui chip avanzati, permettendo a laboratori stranieri (sotto influenza del Partito Comunista Cinese, secondo loro) di chiudere il gap senza rispettare le misure di sicurezza, ovvero sviluppare modelli potenti sfruttando quelli occidentali ma con la libertà di usare quelli prodotti senza alcun vincolo o limitazione di tipo etico.
    OpenAI aveva già mosso accuse simili su DeepSeek a febbraio, e di fronte a questo nuovo scenario la comunità è divisa: molti parlano di “ipocrisia” (tutti i lab occidentali hanno trainato su dati pubblici/web senza permessi espliciti), altri sottolineano la differenza cui accennavo prima, ovvero che estrarre output da API a questa scala può bypassare safety rails e replicare comportamenti agentici/tool-use in modo più diretto e potenzialmente pericoloso.
    Intanto Qwen e Z.ai (GLM) non sono stati nominati… troppo onesti o più furbi dei colleghi?
    Cosa ne pensate? È solo “business as usual” nella corsa all’AI USA-Cina, o si tratta di un vero e proprio punto di svolta per proteggere IP e safety nei modelli di frontiera?

    Intanto vi lascio il post ufficiale di Anthropic: https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks