Tag: Personalizzazione

  • ChatGPT, l’assistente che ti conosce

    ChatGPT, l’assistente che ti conosce

    Cosa cambia quando è ChatGPT a suggerire un’attività ricorrente sulla base di ciò che conosce dalle vostre conversazioni? Un piccolo esempio mostra dove potrebbero andare gli assistenti personali AI.

    L’altro ieri ChatGPT mi ha proposto, come link rapido da cliccare sotto il riquadro del prompt, un task pianificato. Riguardava una delle mie passioni, i romanzi di fantascienza.

    Facendo clic sul link mi ha presentato questo prompt: “Ogni venerdì, consiglierai tre libri di fantascienza da leggere con attenzione, privilegiando romanzi di spessore o raccolte di saggi rispetto a titoli più leggeri. Per ciascuno di essi, spiegherai la trama, perché merita un’attenzione costante e a quale tipo di lettore è adatto. Eviterai di ripetere titoli già citati nelle settimane precedenti.

    In aggiunta, mi ha chiesto in che orario preferissi ricevere la selezione, usando le domande a scelta rapida cui ci ha da tempo abituato Claude di Anthropic (non è l’unica feature che le due piattaforme si contendono/copiano e non sarà l’ultima).

    Stamattina, puntuale, arriva la prima selezione, che vi riporto qui di seguito, e che riflette in modo particolare le caratteristiche emerse già durante la creazione di un progetto che avevo ideato per sviluppare un elenco di letture di fantascienza basate su titoli che avevo già letto e apprezzato.

    ChatGPT, quindi, grazie alla sua nuova funzione di “memoria utente evoluta”, ha pensato di suggerirmi il task pianificato di cui sopra. Insomma, un’AI che si avvicina sempre di più all’assistente personale “stile Jarvis”.

    Eccovi, quindi, le prime proposte in modo che possiate valutarne la qualità di selezione e descrizione:


    Tre letture di fantascienza — prima selezione

    1. Solaris — Stanisław Lem

    Premessa
    Lo psicologo Kris Kelvin raggiunge una stazione orbitante intorno a Solaris, pianeta ricoperto da un oceano forse senziente. L’equipaggio è sconvolto da presenze che sembrano materializzare ricordi, desideri e colpe.

    Perché merita una lettura profonda
    Lem mette in discussione l’idea che ogni intelligenza debba risultare comprensibile agli esseri umani. Le pagine dedicate alla “solaristica” mostrano anche come la ricerca possa accumulare teorie senza avvicinarsi realmente al proprio oggetto.

    Sotto la storia di primo contatto agiscono temi come identità, memoria, lutto e limiti della conoscenza.

    Lettore ideale
    Chi apprezza Dick, Borges, Tarkovskij e gli enigmi che continuano a lavorare nella mente dopo l’ultima pagina.

    Edizione italiana
    Sellerio, collana “La memoria”, 328 pagine, traduzione diretta dal polacco di Vera Verdiani. Disponibile anche in ebook.


    2. Le prime quindici vite di Harry August — Claire North

    Premessa
    Ogni volta che muore, Harry August rinasce nello stesso luogo e momento, conservando progressivamente i ricordi delle esistenze precedenti. Alla fine della sua undicesima vita, una bambina gli consegna un messaggio dal futuro: il mondo sta finendo sempre prima.

    Perché merita una lettura profonda
    La struttura invita a ricostruire cause, variazioni e conseguenze attraverso differenti versioni del Novecento. Il nucleo più interessante è morale: cosa diventa la responsabilità individuale quando si dispone di tempo e conoscenze potenzialmente illimitati?

    È il titolo più scorrevole della terna, ma può essere letto come confronto fra due concezioni del progresso: comprensione paziente e dominio accelerato.

    Lettore ideale
    Chi ama paradossi temporali, strutture a scatole cinesi e romanzi filosofici con una robusta tensione narrativa.

    Edizione italiana
    NN Editore, seconda edizione, 368 pagine, traduzione di Valentina Daniele.


    3. The Broken Earth Trilogy – La Terra spezzata — N. K. Jemisin

    Premessa
    L’Immoto è un continente periodicamente devastato dalle “Quinte Stagioni”. Gli orogeni possono percepire e manipolare le forze geologiche, ma la società che dipende da loro li teme, controlla e disumanizza. Una nuova frattura continentale annuncia una catastrofe forse definitiva.

    Perché merita una lettura profonda
    Jemisin adopera punti di vista, cronologie e persone grammaticali differenti come componenti del meccanismo narrativo. Capire chi racconta, da quale posizione e per quale ragione è parte integrante dell’esperienza.

    La catastrofe ambientale diventa uno strumento per esplorare trauma, oppressione, maternità, memoria culturale e trasmissione della violenza. Non domanda soltanto come sopravvivere alla fine del mondo, ma quali strutture sociali meritino di sopravvivere.

    Lettore ideale
    Chi cerca worldbuilding stratificato, personaggi psicologicamente complessi e una contaminazione ambiziosa fra fantascienza planetaria, distopia ed epic fantasy.

    Edizione italiana
    Mondadori pubblica l’intera trilogia, tradotta da Alba Mantovani, nel volume unico The Broken Earth Trilogy. Il primo romanzo è disponibile separatamente come La Quinta Stagione.

    La mia priorità: Solaris per la massima densità filosofica; La Terra spezzata per un’immersione lunga e totalizzante.

  • La personalizzazione delle AI generative non è più un’opzione: è la nuova frontiera, e passa soprattutto dalla memoria

    La personalizzazione delle AI generative non è più un’opzione: è la nuova frontiera, e passa soprattutto dalla memoria

    L’AI generativa sta passando dalla semplice conversazione alla memoria persistente. OpenAI e Perplexity mostrano come il contesto accumulato possa diventare una componente centrale dei nuovi assistenti.

    La personalizzazione delle AI generative non è più un’opzione: è la nuova frontiera, e passa soprattutto dalla memoria.

    Negli ultimi mesi stiamo assistendo a un cambio di paradigma netto. Le piattaforme di AI generativa, invece di limitarsi a rispondere meglio o più velocemente, stanno imparando a conoscerci, a ricordare il nostro contesto e a migliorare nel tempo. Ma il motore di questa trasformazione non riguarda più solo il modello più grande o il prompt engineering più raffinato, perché la nuova chiave di volta è la memoria.

    Dalla chat “a freddo” al contesto persistente

    Fino a poco tempo fa ogni nuova conversazione ripartiva da zero. Oggi i sistemi più avanzati costruiscono un profilo dinamico dell’utente e del suo lavoro, aggiornandolo in background. OpenAI ha formalizzato questo approccio con Dreaming, un processo asincrono che sintetizza conversazioni passate, preferenze e vincoli in un profilo coerente e aggiornato, consultabile e modificabile dall’utente (ne abbiamo parlato qualche mese fa). Il risultato? Miglioramenti misurabili sul richiamo di fatti rilevanti, sull’aderenza alle preferenze e sulla capacità di restare “al passo con il tempo” (ciò che era “sto andando a Singapore a luglio” diventa correttamente “sono andato a Singapore”).

    La stessa logica si estende oltre la chat: con Computer History (disponibile per ora nell’app desktop ChatGPT per macOS), OpenAI trasforma l’attività recente su app e siti web in memorie e in una timeline interrogabile. Non si limita a catturare screenshot o audio, ma registra anche eventi di interazione (click, digitazione, cambio app) tramite le API di accessibilità di macOS, li riassume in file Markdown locali e li rende disponibili a ChatGPT e Codex. L’utente controlla quali app includere, può mettere in pausa la raccolta e cancellare singoli elementi. L’obiettivo dichiarato è riprendere il lavoro dove si era interrotti, ritrovare documenti e trasformare workflow ripetitivi in skill o automazioni.

    Memoria agentica: il caso “Perplexity Brain”

    Un approccio ancora più strutturato arriva da Perplexity con Brain, il sistema di memoria agentica di Computer. Qui la memoria non è una semplice lista di fatti, ma un knowledge wiki organizzato come filesystem Markdown: pagine collegate tra loro (wikilink laterali) e ancorate a evidenze (sessioni, file, connettori).

    Gli agenti “in foreground” navigano questo grafo on-demand; in background, invece, gli agenti “Dream” raffinano e aggiornano la knowledge base, sintetizzando nuove informazioni e depurando quelle obsolete. Il design privilegia tracciabilità, navigabilità e miglioramento continuo: le valutazioni interne indicano guadagni di correttezza e richiamo su task che richiedono contesto storico, insieme a una riduzione dei costi.

    Perché è una tendenza destinata a consolidarsi

    La personalizzazione basata su memoria risolve un problema strutturale dell’AI generativa: la mancanza di continuità. Un assistente che ricorda progetti in corso, preferenze di stile, vincoli e decisioni passate riduce drasticamente il carico cognitivo dell’utente e aumenta l’utilità pratica. Non è più “un’AI generica”, ma un collaboratore che accumula conoscenza sul tuo lavoro.

    Allo stesso tempo, come sempre, emergono nodi critici:

    • Controllo e trasparenza: chi decide cosa viene ricordato? Quanto è auditabile?
    • Privacy: anche con opt-in e storage locale (come in Computer History), il perimetro dei dati si allarga.
    • Staleness vs. sintesi: ricordare troppo o troppo poco degrada l’esperienza; i sistemi migliori bilanciano freschezza, rilevanza e sintesi.

    Cosa significa per professionisti e aziende

    La memoria sta diventando un “differenziatore competitivo”. Chi saprà integrarla in modo controllato (con policy chiare, possibilità di esportazione, cancellazione e scoping per progetto o team) otterrà assistenti più produttivi e meno “amnesici”. Chi la tratterà come black box rischierà friction, problemi di compliance e perdita di fiducia.

    In sintesi: la prossima generazione di piattaforme generative non si distinguerà solo per capacità di ragionamento o di tool-use, ma per la qualità della memoria che costruisce intorno all’utente e al suo lavoro. OpenAI e Perplexity stanno già tracciando due strade complementari — profilo sintetico + timeline di attività da un lato, knowledge wiki agentica e self-improving dall’altro. Il resto del mercato seguirà.

    La personalizzazione, insomma, non è più una feature: è l’infrastruttura.

    Fonti ufficiali per approfondire:

    https://learn.chatgpt.com/docs/customization/computer-history

    https://www.perplexity.ai/hub/blog/brain-agentic-memory-as-a-knowledge-wiki

  • OpenAI introduce “Dreaming” per rendere la memoria di ChatGPT più utile e dinamica

    OpenAI ha annunciato una nuova architettura di memoria per ChatGPT chiamata Dreaming V3, progettata per migliorare la capacità del sistema di ricordare informazioni rilevanti sugli utenti mantenendole aggiornate nel tempo.

    A differenza delle precedenti “saved memories”, che richiedevano spesso istruzioni esplicite e tendevano a diventare obsolete, Dreaming sintetizza automaticamente informazioni provenienti da molte conversazioni e aggiorna il contesto in base all’evoluzione delle situazioni personali dell’utente. La nuova versione punta a tre obiettivi principali: conservare il contesto utile tra le chat, rispettare preferenze e vincoli personali e adattarsi al passare del tempo evitando ricordi non più pertinenti.

    OpenAI afferma inoltre di aver ridotto significativamente il costo computazionale del sistema, rendendo possibile l’estensione della funzionalità anche agli utenti Free nelle prossime settimane. (OpenAI)

    Link all’annuncio ufficiale:

    https://openai.com/index/chatgpt-memory-dreaming


    Punti chiave da considerare:

    – Memoria più dinamica: non si limita a salvare fatti espliciti, ma sintetizza preferenze, progetti e contesto dalle conversazioni.

    – Riduzione della “staleness”: il sistema aggiorna automaticamente le informazioni quando il tempo rende obsolete alcune memorie.

    – Nuova interfaccia di controllo: gli utenti possono consultare una sintesi di ciò che ChatGPT ricorda e correggere o rimuovere informazioni.

    – Rollout graduale: disponibile inizialmente per utenti Plus e Pro negli Stati Uniti, con espansione successiva ad altri Paesi e ai piani Free e Go.

    – Maggiore efficienza: OpenAI dichiara di aver ridotto di circa 5 volte il costo computazionale necessario per gestire la memoria basata su Dreaming.


    Reazioni della community (da Reddit):

    Le prime discussioni online evidenziano sia entusiasmo sia alcune preoccupazioni. Molti utenti considerano una memoria più intelligente un elemento fondamentale per trasformare ChatGPT in un assistente personale realmente utile nel lungo periodo. Altri temono che la sintesi automatica possa talvolta comprimere eccessivamente dettagli importanti o introdurre interpretazioni troppo generiche delle preferenze dell’utente.

  • ChatGPT introduce la “memoria visiva” per generare immagini personalizzate più velocemente

    OpenAI sta sviluppando una nuova funzione per ChatGPT che permetterà di salvare una “foto di riferimento” da riutilizzare automaticamente nella generazione di immagini.
    Questa innovazione elimina la necessità di caricare ogni volta la stessa immagine, semplificando un processo finora ripetitivo.
    La funzione, individuata in una versione beta dell’app Android, introduce il concetto di memoria visiva persistente, migliorando la coerenza tra diverse creazioni.
    Gli utenti potranno gestire liberamente queste immagini salvate, modificandole o eliminandole in qualsiasi momento.
    Se implementata, questa capacità rafforzerebbe l’approccio di un’IA più contestuale e personalizzata, con impatti rilevanti su design, marketing e creazione di contenuti.

    Link alla fonte:
    https://www.infobae.com/tecno/2026/04/17/generar-imagenes-en-chatgpt-sera-mas-rapido-gracias-a-una-funcion-che-guarda-tus-fotos/

  • Locally Uncensored: l’ecosistema All-in-One per chat, immagini e video AI 100% offline

    L’ecosistema dell’Intelligenza Artificiale open-source sta subendo una rapida frammentazione: per chattare con un modello testuale si usa un programma, per generare immagini un altro, e per i video un altro ancora. Locally Uncensored nasce per risolvere esattamente questo problema, offrendo un’applicazione desktop open-source che unifica la generazione di testo, immagini e video in un’unica interfaccia, eseguita interamente sul tuo hardware.

    Cos’è e come funziona? Locally Uncensored non reinventa la ruota, ma crea un ponte ottimizzato tra i migliori motori open-source attualmente disponibili. L’applicazione integra Ollama per la gestione dei modelli linguistici (LLM) e ComfyUI per la generazione visiva e video (Stable Diffusion e derivati), nascondendo la complessità di questi strumenti dietro un’interfaccia utente (UI) pulita e accessibile.

    I vantaggi chiave:

    • Un’unica app multimodale: passa da una conversazione testuale avanzata alla generazione di immagini o video senza mai cambiare finestra o avviare server locali separati.
    • Flessibilità e personalizzazione: il modulo chat supporta nativamente qualsiasi modello scaricabile tramite Ollama e include oltre 25 “personas” (ruoli preimpostati) per adattare le risposte dell’IA a contesti specifici.
    • Nessuna censura, nessun filtro: l’applicazione permette di eseguire versioni “uncensored” dei modelli (senza filtri di allineamento etico imposti dai provider cloud), offrendo risposte neutre e non filtrate per compiti di scrittura creativa o analisi senza restrizioni.
    • Privacy assoluta (Zero-Cloud): funzionando al 100% offline, nessun prompt, immagine o dato personale lascia mai il tuo computer. È la soluzione ideale per professionisti che trattano dati sensibili o protetti da NDA.

    L’entusiasmo della community attorno a questo progetto dimostra una chiara esigenza: gli utenti vogliono interfacce unificate che mantengano la potenza e la privacy del mondo open-source, senza la macchinosità delle configurazioni a riga di comando.

    Per approfondire il funzionamento dei motori alla base dell’app, puoi consultare la documentazione ufficiale di Ollama e il repository di ComfyUI. Il codice sorgente di Locally Uncensored è disponibile pubblicamente su GitHub.

  • ChatGPT potrebbe imitare lo stile di scrittura degli utenti con nuovi template personalizzati

    Una fuga di notizie suggerisce che OpenAI stia lavorando a nuove funzionalità per rendere ChatGPT più capace di adattarsi allo stile di scrittura degli utenti.
    Alcuni screenshot condivisi su X dall’ingegnere AI Tibor Blaho mostrerebbero un sistema di template nei “blocchi di scrittura” che permetterebbe di caricare esempi di email, articoli o documenti per insegnare al modello il proprio stile.
    Tra le novità emergerebbero anche strumenti più avanzati per la composizione di email, una modalità di scrittura a schermo intero e la possibilità di salvare bozze in formato Markdown.
    Un’altra funzione chiamata “Animate” consentirebbe invece di trasformare rapidamente immagini generate dall’AI in animazioni video.
    Sebbene le funzionalità siano ancora in fase di sviluppo, indicano la direzione di OpenAI verso strumenti sempre più personalizzabili e multimodali.

    Link alla fonte:
    https://www.hdblog.it/applicazioni/articoli/n650534/chatgpt-indiscrezioni-nuove-funzioni/

  • Google aggiorna NotebookLM: arrivano le “AI Personas” con istruzioni fino a 10.000 caratteri

    Google ha rilasciato un importante aggiornamento per NotebookLM che amplia drasticamente le possibilità di personalizzazione, portando il limite delle istruzioni da 500 a 10.000 caratteri.
    La novità consente di creare vere e proprie “AI personas” altamente specializzate, in grado di adattare tono, stile e comportamento alle esigenze professionali, educative o di ricerca degli utenti.
    Un altro elemento chiave è l’ancoraggio delle risposte ai documenti caricati, che riduce il rischio di informazioni inventate e garantisce output basati su evidenze.
    L’aggiornamento rende NotebookLM uno strumento più affidabile per analisi, sintesi e supporto decisionale in diversi settori. Il fatto che resti gratuito ne rafforza ulteriormente l’impatto e l’adozione potenziale.

    Link alla fonte:
    https://www.geeky-gadgets.com/notebooklm-10000-character-update/

  • Le personalità di ChatGPT ora sono “regolabili”

    Per ognuna delle personalità presenti nel pannello di personalizzazione abbiamo la possibilità di ridurre o espandere la qualità rappresentata (per esempio una maggiore o minore dose di entusiasmo, un maggiore o minore livello di confidenza, e così via) usando due apposite opzioni.

    Avete già sperimentato con questa nuova opzione? Fatemelo sapere nei commenti.

  • Claude introduce le “Skills” e diventa un assistente su misura per ogni utente

    Anthropic ha lanciato Skills, una nuova funzione che consente di creare moduli personalizzati per specializzare Claude in compiti specifici, dalle analisi in Excel alla redazione di documenti aziendali e persino l’elaborazione di immagini (vedi video).

    Ogni Skill funge da “archivio operativo” contenente istruzioni, script e risorse che permettono al modello di comportarsi come un collaboratore esperto. Il tutto raccolto in un archivio compresso da caricare all’occorrenza.

    Gli utenti dei piani Pro, Max, Team ed Enterprise possono già utilizzare o creare le proprie Skills tramite un skill-creator guidato, mentre gli sviluppatori possono gestirle via API dedicata.

    Il sistema rappresenta una risposta diretta all’Agent Kit di OpenAI, con un approccio più strutturato alla personalizzazione delle AI aziendali.

    Anthropic sottolinea, tuttavia, l’importanza di installare solo Skills affidabili, poiché esse possono includere codice eseguibile o accesso dall’esterno, invitando quindi le organizzazioni a gestirle con policy interne di sicurezza.

    Video di presentazione ufficiale: