AI by BDB

Tag: Sviluppo

  • Il 2025 segna la svolta: gli LLM diventano componenti attive dei sistemi, non più semplici chatbot

    Nel 2025 i Large Language Models hanno superato il ruolo di interfacce conversazionali, trasformandosi in elementi operativi integrati in sistemi complessi.
    Grazie a tecniche di reasoning avanzato come Chain-of-Thought, Tree-of-Thought e RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards), i modelli non si limitano a rispondere, ma pianificano azioni, utilizzano strumenti, verificano risultati e correggono errori nel tempo.
    Questa evoluzione ha reso concreti gli agenti AI come pattern ingegneristici, particolarmente efficaci in domini strutturati come lo sviluppo software e la ricerca tecnica.
    Il coding è passato dalla scrittura manuale alla delega asincrona, spostando il valore umano verso supervisione e controllo qualità, in linea con visioni storiche come quelle di Leslie Lamport.
    Parallelamente sono emerse nuove sfide su sicurezza, governance e geopolitica dei modelli open weight, rendendo il 2025 una vera linea di demarcazione per l’AI moderna.

    Link alla fonte:
    https://www.ilsoftware.it/il-2025-ha-cambiato-tutto-perche-gli-llm-ai-non-sono-piu-semplici-chatbot/

  • Claude Code ricrea in un’ora un sistema sviluppato da Google in un anno

    Una principal engineer di Google, Jaana Dogan, ha raccontato che Anthropic Claude Code è riuscito a generare in circa un’ora una versione funzionante di un sistema che il suo team stava sviluppando da oltre un anno.
    Il progetto riguarda orchestratori di agenti distribuiti, un’area in cui Google aveva esplorato diverse soluzioni senza arrivare a un approccio definitivo.
    Dopo l’eco mediatica, Dogan ha chiarito che l’output di Claude Code è una “toy version”, non pronta per la produzione, ma sorprendentemente solida come punto di partenza.
    L’episodio evidenzia quanto rapidamente gli strumenti di coding basati su AI stiano comprimendo i tempi di prototipazione.
    Secondo Dogan, la vera sfida resta l’esperienza necessaria per trasformare queste basi in prodotti robusti e duraturi.

    Link alla fonte:
    https://the-decoder.com/google-engineer-says-claude-code-built-in-one-hour-what-her-team-spent-a-year-on/

  • Il “Vibe Coding Paradox”: quando l’AI accelera il coding ma congela le decisioni

    L’articolo esplora il paradosso emergente dello sviluppo software assistito da AI: la stessa fluidità che rende l’AI un potente amplificatore di produttività può anche mascherare decisioni architetturali sbagliate.
    Quando lo sviluppatore possiede il sistema — come in un progetto personale — l’AI diventa un’estensione intenzionale della visione progettuale.
    Nei contesti legacy o contrattuali, invece, l’AI viene usata come strumento di sopravvivenza cognitiva, privilegiando soluzioni “good enough” che perpetuano debito tecnico.
    Il risultato è un codice formalmente corretto ma allineato a pattern disfunzionali già esistenti.
    Il messaggio chiave è che l’AI non migliora i sistemi: li replica, amplificando la qualità — o i difetti — delle scelte umane che la guidano.

    Link alla fonte:
    https://dev.to/junothreadborne/the-vibe-coding-paradox-i31

  • OpenAI sviluppa Codex con Codex: l’agente di coding diventa auto-migliorante

    OpenAI utilizza Codex, il suo agente di software engineering, per sviluppare e migliorare lo stesso Codex, rendendolo una componente centrale del lavoro quotidiano degli ingegneri.
    In un’intervista ad Ars Technica, il product lead Alexander Embiricos afferma che la maggior parte del codice dell’agente è scritta dallo stesso Codex, in un ciclo ricorsivo supervisionato da esseri umani.
    L’agente, presentato come research preview nel maggio 2025, opera su cloud, gestisce repository reali, propone pull request ed è integrato in ChatGPT, CLI ed editor come VS Code.
    La rapida adozione interna ed esterna, accelerata dall’arrivo di GPT-5 Codex, rafforza la posizione di OpenAI in un mercato competitivo dove il coding è visto come uno dei casi d’uso più solidi dell’AI.

    Link alla fonte:
    https://www.hdblog.it/business/articoli/n641835/openai-usa-codex-per-sviluppare-codex/

  • OpenAI acquisisce Neptune.ai per potenziare il monitoraggio del training dei modelli avanzati

    OpenAI ha annunciato un accordo definitivo per acquisire neptune.ai, piattaforma specializzata nel tracciamento e nell’analisi degli esperimenti di training dei modelli di machine learning.

    L’integrazione punta a migliorare la visibilità in tempo reale sul comportamento dei modelli durante l’addestramento, un elemento cruciale nei processi creativi ed esplorativi del frontier research.

    Neptune ha già collaborato con OpenAI nello sviluppo di strumenti capaci di confrontare migliaia di run, analizzare metriche su più livelli e identificare rapidamente problemi emergenti.

    Secondo Jakub Pachocki, Chief Scientist di OpenAI, la tecnologia di Neptune consente analisi più precise e veloci dei workflow di training, offrendo un vantaggio strategico nell’ottimizzazione dei modelli.

    Per Neptune, l’ingresso in OpenAI rappresenta l’opportunità di offrire le proprie soluzioni su scala globale e contribuire allo sviluppo della prossima generazione di strumenti di addestramento.

    Link alla fonte:
    https://openai.com/index/openai-to-acquire-neptune/

  • Il microprocessore “fantasma” dell’F-14 che riscrive la storia (e conferma come tutto parte da progetti militari prima che civili)

    Il microprocessore MP944, sviluppato per l’F-14 Tomcat all’inizio degli anni ’70 da Garrett AiResearch, precedette l’Intel 4004 di oltre un anno e offrì prestazioni nettamente superiori.
    Progettato da un team guidato da Steve Geller e Ray Holt, entrò in servizio nel giugno 1970 per gestire in tempo reale i parametri di volo del velivolo.
    La sua architettura a 20 bit, con pipeline e unità parallele distribuite su sei chip, garantiva velocità circa otto volte maggiori rispetto al 4004.
    Il progetto rimase però classificato fino al 1998, impedendo qualsiasi impatto sull’evoluzione dell’elettronica commerciale.
    La vicenda, in ogni caso, solleva l’interrogativo su come sarebbe cambiata la storia dei microprocessori se questo lavoro fosse stato reso pubblico fin dall’inizio.

    Link alla fonte:
    https://www.hwupgrade.it/news/cpu/il-primo-microprocessore-non-fu-di-intel-ecco-la-verita-tenuta-nascosta-per-30-anni_146329.html

  • Il futuro dell’AI? L’economia dell’inferenza

    Il vero valore e il futuro dei profitti nell’intelligenza artificiale aziendale non risiedono più nell’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ma nell’inferenza, ovvero l’applicazione pratica e quotidiana di questi modelli ai dati reali delle organizzazioni.
    Le previsioni di IDC indicano che entro la fine del 2025 gli investimenti nelle infrastrutture per l’inferenza supereranno quelli destinati all’addestramento, confermando un cambiamento epocale nelle priorità del settore.
    La sfida cruciale per le aziende è l’integrazione dei modelli con il contesto aziendale e i dati proprietari, che costituiscono il vero vantaggio competitivo e prevengono le “allucinazioni” su larga scala.
    Tecnologie come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) e i database vettoriali stanno emergendo come soluzioni fondamentali per fornire memoria e contesto ai sistemi di intelligenza artificiale.
    L’obiettivo strategico è rendere l’inferenza economica, sicura e ubiqua, ottimizzando i costi e garantendo la governance dei dati sensibili.

    Fonte:
    https://www.tomshw.it/business/altro-che-algoritmi-e-linferenza-il-reale-valore-dei-modelli-di-ia-2025-11-11

  • OpenAI punta al primo “ricercatore AI” completamente autonomo entro il 2028

    OpenAI ha annunciato una roadmap ambiziosa che prevede il lancio di un assistente di ricerca AI nel 2026 e di un ricercatore completamente autonomo entro marzo 2028.

    Sam Altman e Jakub Pachocki hanno presentato il progetto come un punto di svolta: un sistema capace di formulare ipotesi, condurre esperimenti e produrre nuova conoscenza in modo indipendente.

    La strategia tecnica si basa su innovazioni algoritmiche e sull’aumento del “test time compute”, permettendo ai modelli di dedicare enormi risorse computazionali a singoli problemi scientifici.

    Parallelamente, OpenAI ha completato la trasformazione in public benefit corporation, facilitando la raccolta di capitali per sostenere infrastrutture da 30 gigawatt e investimenti fino a 1,4 trilioni di dollari.

    Altman ha ridefinito l’idea di AGI come un processo evolutivo piuttosto che un traguardo statico, puntando su risultati concreti come il “ricercatore AI”.

    Link alla fonte:
    https://www.futuroprossimo.it/2025/10/openai-entro-3-anni-il-primo-ricercatore-ai-del-tutto-autonomo/

  • Google lancia Opal: programmazione creativa senza codice per tutti

    Google ha presentato Opal, una piattaforma sperimentale di coding assistito dall’IA pensata per democratizzare lo sviluppo software. Attualmente disponibile negli Stati Uniti, Opal consente anche a utenti senza competenze tecniche di creare mini applicazioni web tramite comandi testuali e un’interfaccia visuale altamente personalizzabile. Le app possono essere facilmente pubblicate e condivise, rendendo Opal una potenziale alternativa a strumenti come Canva e Figma. Il progetto si inserisce nel trend crescente verso una programmazione accessibile, creativa e semplificata.

    Link alla fonte:

    https://www.tomshw.it/hardware/google-testa-opal-lapp-che-codifica-le-emozioni-2025-07-25