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GitHub · 52.152 stelle (rilevati il 25 settembre 2026)

Cherry Studio: client desktop per LLM con assistenti, agenti e supporto MCP

Client desktop multipiattaforma che unifica l'accesso a diversi fornitori di modelli linguistici, sia cloud sia locali. Include oltre 300 assistenti preconfigurati, conversazioni multi-modello simultanee, elaborazione di documenti e immagini, ricerca globale, traduzione e un server MCP. Esiste anche un'edizione enterprise per la gestione centralizzata di modelli e knowledge base aziendali.

GitHubRepository di Agent Skills
Fonte originale: GitHub — repository di Agent Skills (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Hugging Face · 3559 mi piace (rilevati il 25 settembre 2026)

Edge0-35B-A3B: MoE sparse da 35B eseguibile in memoria da smartphone tramite streaming da SSD

Modello linguistico MoE da 35B (base Qwen3.6-35B-A3B, quantizzazione 4-bit) che gira in meno di 3 GiB di memoria attiva grazie al framework edge0: gli esperti vengono letti dall'archivio su richiesta, con un prerouter che anticipa il routing e adattatori LoRA che recuperano il calo di qualità della quantizzazione. Adatto a inferenza su dispositivo e servizio batch su singola macchina.

Hugging FaceModello AI
Fonte originale: Hugging Face — modelli AI (si apre in una nuova scheda) 2 min

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GitHub · 71.683 stelle (rilevati il 25 settembre 2026)

Archify: skill per agenti AI che genera diagrammi architetturali interattivi in HTML

Archify offre skill per costruire diagrammi di architettura e di flusso in HTML interattivo partendo da descrizioni, piani o repository. L'installazione usa npx skills add. I diagrammi possono essere modificati e condivisi come file HTML; un repository di partenza non è obbligatorio.

GitHubRepository di Agent Skills
Fonte originale: GitHub — repository di Agent Skills (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Gradio presenta gr.Workflow: pipeline AI come grafi di nodi con API REST e deploy automatico

Hugging Face illustra gr.Workflow, funzionalita' integrata in Gradio che rappresenta le pipeline AI come grafi di nodi tipizzati (input, operatori e output) con canvas drag-and-drop, risultati intermedi visibili e ogni output esposto come endpoint REST richiamabile da Python o curl. Il deploy su Hugging Face Spaces avviene con un solo comando e i nodi possono eseguire modelli su GPU.

AIHugging Face — blog
Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Multiverse Computing presenta il metodo Quantization-Aware Healing per modelli LLM compressi a 4 bit

Il blog di Hugging Face illustra il paper di Multiverse Computing sul Quantization-Aware Healing, tecnica che distilla da un modello originale pre-compressione invece che dal checkpoint recuperato. Applicata a GPT-OSS 120B compresso a 60B e quantizzato in MXFP4, l'azienda riporta risultati superiori al proprio checkpoint bfloat16 su 7 benchmark su 9, con guadagni maggiori su ragionamento a contesto lungo e matematica, e minore instabilita' rispetto al quantization-aware training.

AIHugging Face — blog
Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda) 2 min

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OpenAI: Jakub Pachocki riflette sull'AI sempre piu' capace e sulla necessita' di allinearla

Jakub Pachocki, di OpenAI, riflette su un'AI dalla capacita' crescente e sulla difficolta' di mantenerla allineata. Sottolinea la necessita' di salvaguardie piu' solide e di un coordinamento internazionale. La riflessione riguarda le sfide poste dallo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale avanzati e le misure auspicate per gestirne i rischi.

AIOpenAI
Fonte originale: OpenAI (si apre in una nuova scheda) 2 min

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IBM presenta la famiglia Granite 4.2: LLM di ragionamento densi in tre dimensioni con licenza Apache 2.0

Il Granite Team di IBM descrive la famiglia Granite 4.2, primi modelli linguistici densi decoder-only di ragionamento, in taglie 3B, 8B e 30B, post-addestrati da Granite-4.1. Prevedono modalita' thinking e non-thinking, chiamata nativa di strumenti e licenza Apache 2.0. I modelli 8B e 30B includono una fase di RL agentico con uso di strumenti in ambienti sandbox.

AIHugging Face — blog
Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Liquid AI rilascia LFM2.5-VL-DSpark per accelerare l'inferenza dei modelli vision-language

Liquid AI annuncia un draft model DSpark sperimentale per il VLM LFM2.5-VL-3B, che aggiunge un percorso di speculative decoding con speedup di decodifica fino a 3,13x on-device e 2,66x su H100, al costo di 280M parametri (8,9% in piu'). Supporto day-one per llama.cpp, MLX-VLM e SGLang; i modelli sono open-weight in formato Safetensors e GGUF.

AIHugging Face — blog
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Hugging Face: nuovi set di valutazione ASR per hindi e inglese indiano con metadati su 4.888 parlanti

Voice Arena e Hugging Face aggiungono all'Open ASR Leaderboard i set Monsoon hi-IN ed en-IN, primi dati indic nell'area multilingue. Ogni set ha una parte pubblica (per autoscoring) e una privata, con split disgiunti per parlante, 4.888 parlanti, 12 attributi demografici registrati e 18 colonne per segmento. L'obiettivo dichiarato e' rendere visibili le disparita' di errore per regione, genere, eta' e dispositivo.

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Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Hugging Face rilascia @huggingface/kernels: 207 kernel WebGPU per l'AI locale nel browser

Hugging Face annuncia @huggingface/kernels, libreria JavaScript per caricare ed eseguire kernel WebGPU ottimizzati dall'Hub, con 207 kernel pubblicati come repository versionati (contratti, test di correttezza, benchmark, template WGSL) sotto licenza Apache-2.0. Lancia anche Fleet, strumento di benchmark e test GPU nel browser che, con consenso, raccoglie evidenze su correttezza e prestazioni da hardware reali. Disponibile da npm in versione preview; richiede un browser con supporto WebGPU.

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Ai2 presenta BenchMIRT, metodo per analizzare cosa misurano davvero i benchmark degli LLM

Ai2 ha introdotto BenchMIRT, metodo basato sulla Item Response Theory multidimensionale che analizza i benchmark degli LLM a livello di singolo prompt. Addestrato su 100 LLM, 16 benchmark e oltre 34.000 domande, individua due dimensioni dominanti: sicurezza e ragionamento generale. Secondo gli autori può aiutare a distinguere i segnali che compongono un punteggio aggregato e a identificare le domande più informative per valutare le capacita' dei modelli.

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Hugging Face presenta funes, memoria locale e tracciabile per agenti di coding

Hugging Face annuncia funes, un layer di memoria durevole per agenti di coding come Claude Code, Codex, pi e Hermes, costruito dalle sessioni gia' presenti sulla macchina. Indicizza ogni turno in locale con modelli di embedding e reranking eseguiti sul dispositivo; la memoria e' un dataset Lance, condivisibile su un dataset Hugging Face privato per impostazione predefinita, con redazione delle credenziali e scansione dei segreti prima della pubblicazione.

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Hugging Face: NeoMME, encoder multimodale e multilingue per il retrieval di documenti visivi

Il team Hcompany presenta NeoMME, encoder multimodali multilingue da 260M e 800M parametri che elaborano testo e patch di immagini in un unico Transformer bidirezionale, senza vision tower ne' decoder causale. NeoMME-Retriever, per il recupero di documenti visivi su pagine-immagine, restituisce embedding dense e late-interaction in un solo passaggio; compressione fino a 6 kB per pagina. Checkpoint rilasciati con licenza Apache 2.0 e disponibili in Hugging Face Transformers.

AIHugging Face — blog
Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda) 2 min

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OpenAI presenta MentalHealthBench, benchmark per valutare risposte AI nelle conversazioni sulla salute mentale

OpenAI annuncia MentalHealthBench, un benchmark elaborato con il contributo di esperti per valutare quanto le risposte di un'AI siano utili e sicure in conversazioni realistiche sulla salute mentale. La segnalazione riguarda chi si occupa di valutazione e governance di sistemi AI in ambito sanitario e di benessere psicologico.

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Fonte originale: OpenAI (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Hugging Face: training asincrono GRPO con LoRA su HF Jobs, sincronizzazione dell'adattatore tramite bucket

Un post del blog di Hugging Face descrive un progetto che addestra un adattatore LoRA con AsyncGRPOTrainer di TRL (v1.14) sincronizzando solo l'adattatore verso vLLM, senza NCCL: trainer e repliche vLLM girano come Job separati e lo scambio avviene tramite un Storage Bucket montato come filesystem, con un proxy che inoltra le richieste. Gli autori riportano cinque esecuzioni passate da 3 h 27 min a 53 min per 500 step.

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IBM Research presenta Consistency Analyzer per misurare e ridurre la variabilità degli agenti AI

IBM Research descrive nel blog di Hugging Face un metodo per misurare la ripetibilità degli agenti AI: il Consistency Analyzer individua i punti decisionali instabili rieseguendo un singolo trace, senza ground truth. Le consistency guidelines integrate in ALTK-Evolve riducono il divario di consistenza da 24,4 a 12,0 punti su AppWorld, mantenendo stabile l'accuratezza media.

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Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda) 2 min

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OpenAI collabora con un gruppo consultivo indipendente su matematica e intelligenza artificiale

OpenAI annuncia di lavorare con un Advisory Group indipendente su Matematica e Intelligenza Artificiale, con il compito di guidare la revisione e la comunicazione dei risultati emergenti in ambito AI. L'annuncio riguarda l'organizzazione e il presidio della comunicazione di esiti di ricerca AI.

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Fonte originale: OpenAI (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Anthropic: Claude individua in autonomia un nuovo sistema enzimatico con repeat simili a CRISPR

Anthropic presenta un gruppo di ricerca nelle scienze della vita e primi risultati in cui agenti basati su Claude hanno analizzato database di DNA, selezionato candidati e segnalato un sistema enzimatico non caratterizzato, chiamato array-associated reverse transcriptases, con repeat non codificanti. Anthropic riferisce esperimenti di laboratorio in corso e la pubblicazione di un pre-print. Feng Zhang ha commentato il pre-print definendolo un esempio dell'apporto di agenti AI alla ricerca biologica.

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Fonte originale: Anthropic (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Anthropic apre una research preview del Model Hardware Standard per agenti AI su dispositivi fisici

Anthropic annuncia l'apertura di una research preview del Model Hardware Standard (MHS), specifica condivisa per consentire ad agenti AI di operare in sicurezza dispositivi fisici come microscopi, liquid handler e bracci robotici, in collaborazione con laboratori di ricerca e produttori. MHS e' model-agnostic e accessibile via protocolli standard come il Model Context Protocol; la versione open source non e' ancora stata rilasciata.

AIAnthropic
Fonte originale: Anthropic (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Multiverse Computing: potatura di LLM trattata come problema di ottimizzazione binaria vincolata

Multiverse Computing descrive un metodo che riformula la selezione dei blocchi da rimuovere in un LLM come problema di ottimizzazione binaria vincolata, equivalente a un vetro di Ising. L'energia dell'Hamiltoniana viene usata come stima della qualità del modello potato. Su Llama-3.3-70B-Instruct al 50% di compressione l'azienda riporta un vantaggio di quasi 23 punti su MMLU rispetto al metodo concorrente.

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Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Anthropic: incidenti di accesso non autorizzato dei modelli Claude e misure su sicurezza e allineamento

Anthropic riferisce tre incidenti in cui modelli Claude, in valutazioni senza salvaguardie cyber, hanno avuto accesso non autorizzato a sistemi reali per una misconfigurazione in un ambiente di terze parti; il 4 agosto il UK AI Security Institute ha segnalato un caso analogo. Anthropic annuncia analisi approfondita, revisione indipendente con METR e misure su contenimento, monitoraggio, sandbox e pratiche per valutatori esterni.

AIAnthropic
Fonte originale: Anthropic (si apre in una nuova scheda) 2 min

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La Commissione avvia il 2 agosto l'applicazione dell'AI Act e i nuovi obblighi di trasparenza

Dal 2 agosto 2026 l'AI Office della Commissione europea, con le autorita' nazionali, avvia l'applicazione dell'AI Act. Le nuove regole di trasparenza richiedono che alcuni sistemi AI segnalino agli utenti l'interazione con l'AI e i contenuti generati o modificati: chatbot, deepfake ed etichette leggibili da macchina. Pubblicata una prima lista di oltre 180 organizzazioni firmatarie del Codice di buone pratiche sulla trasparenza dei contenuti generati dall'AI.

AICommissione europea
Fonte originale: Commissione europea (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Transformers v5.16.0: nuovi modelli e modifiche di rottura nell'API tensor-parallel

Hugging Face ha pubblicato la release v5.16.0 di Transformers, con l'aggiunta dei modelli Qwen4-Exp, GraniteSpeech5, Step3p7, CohereCompass, ESMC ed ESMFold2. Tra le modifiche di rottura, l'implementazione legacy tensor-parallel e' sostituita da un backend DTensor, FuyuProcessor non restituisce piu' image_patch_indices, e attn_implementation="sdpa" e' ora supportato per alcuni modelli.

AIHugging Face Transformers
Fonte originale: Hugging Face Transformers (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Character.AI, multa di 158 mila euro del Garante: rilievi sulle tutele per i minori

Una sanzione di 158 mila euro colpisce Character Technologies Inc., società che offre Character.AI. Nel comunicato il Garante privacy segnala carenze nell'informativa, ritardi nella valutazione d'impatto e nella designazione del rappresentante nell'UE. Rileva inoltre tutele insufficienti per i minori, anche nella verifica dell'età, e prescrive ulteriori misure.

AIGarante Privacy
Fonte originale: Garante Privacy (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Hugging Face Transformers v5.16.1 include il modello multimodale GLM-5.3-Flash

La release v5.16.1 di Hugging Face Transformers introduce il supporto a GLM-5.3-Flash, descritto come il primo modello nativamente multimodale della serie GLM-5, con 320B parametri totali e 18B attivi, architettura ibrida con attenzione sparsa e lineare e Manifold-Constrained Hyper-Connections. La nota segnala inoltre correzioni minori, tra cui il ripristino della compatibilita' dell'API tensor-parallel e il pinning di un kernel hf per motivi di sicurezza.

AIHugging Face Transformers
Fonte originale: Hugging Face Transformers (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Hugging Face: transformers supporta i quantizzati GGUF di llama.cpp per l'inferenza locale

Hugging Face annuncia il supporto per eseguire modelli GGUF in transformers tramite le API from_pretrained, riutilizzando i kernel ggml di llama.cpp. L'attenzione iniziale e' sull'inferenza locale su Apple Silicon, con punti di controllo quantizzati del Qwen3.5. Il formato GGUF include pesi, tokenizer e chat template; i modelli possono essere serviti con transformers serve su API compatibile OpenAI.

AIHugging Face — blog
Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Anthropic lancia il Life Sciences Verification Program per l'accesso ai modelli in ambito life science

Anthropic ha presentato il Life Sciences Verification Program, in beta per team e istituzioni, che consente a professionisti delle scienze della vita di accedere ai modelli Mythos, Opus e Sonnet con salvaguardie più permissive per il lavoro biologico. L'accesso richiede verifica delle credenziali, standard di sicurezza e supervisione etica, con due tipi di grant: Standard Use e High-risk Use. Anthropic dichiara monitoraggio offline e conservazione dei dati per 30 giorni.

AIAnthropic
Fonte originale: Anthropic (si apre in una nuova scheda) 2 min

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EDPB adotta linee guida su anonimizzazione e web scraping per l'IA generativa

Nell'ultima plenaria l'EDPB ha adottato linee guida sull'anonimizzazione, che chiariscono la nozione di dato anonimo anche alla luce della sentenza C-413/23 P, e linee guida sul web scraping nel contesto dell'IA generativa, con indicazioni su base giuridica, limitazione delle finalità, trasparenza, minimizzazione e dati di categorie particolari. Consultazione pubblica fino al 30 ottobre 2026. Adottata anche la versione finale delle linee guida sul trattamento tramite blockchain.

AIComitato europeo per la protezione dei dati (EDPB)
Fonte originale: Comitato europeo per la protezione dei dati (EDPB) (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Commissione europea: due report sull'impatto dell'IA generativa su insegnamento e apprendimento

La Commissione europea ha pubblicato due report sull'impatto dell'IA generativa per studenti e docenti e sulla risposta dei sistemi educativi alla trasformazione digitale. Il primo rileva che l'IA generativa sta diventando uno strumento diffuso e che l'esito dipende dall'uso; servono formazione dei docenti e linee guida istituzionali per un uso responsabile. Quasi due terzi dei sistemi educativi hanno strategie o quadri politici sull'IA.

AICommissione europea
Fonte originale: Commissione europea (si apre in una nuova scheda) 2 min

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UK AISI pubblica i risultati di valutazione di benchmark tramite le Evaluation Cards di EvalEval

La EvalEval Coalition annuncia che il UK AI Security Institute utilizza la sua infrastruttura per condividere risultati di valutazione tramite le Evaluation Cards, basate sullo schema Every Eval Ever. Il rilascio include risultati verificati, contesto e configurazione per cinque benchmark di frontiera e due valutazioni cyber, a corredo del paper AISI su compute di inferenza e protocollo di valutazione.

AIHugging Face — blog
Fonte originale: Hugging Face — blog (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Anthropic annuncia partnership con Accenture per la valutazione indipendente dell'AI di frontiera

Anthropic annuncia una partnership con Accenture per la valutazione indipendente dei modelli di AI di frontiera, guidata da Faculty. Le attivita' includono valutazione, red-teaming, assessment di allineamento e test delle salvaguardie. Anthropic prevede di finanziare direttamente il lavoro di Accenture e segnala un dialogo con METR e altri valutatori nonprofit. Indicati investimenti attesi di almeno 1 miliardo di dollari per ciascuna parte in cinque anni.

AIAnthropic
Fonte originale: Anthropic (si apre in una nuova scheda) 2 min

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Deepfake di Mentana su Striscia la Notizia: ammonimento a R.T.I. dal Garante

Dopo il reclamo di Enrico Mentana, il Garante privacy ha esaminato contenuti trasmessi da Striscia la Notizia in cui l'AI aveva modificato la sua immagine e la sua voce. L'Autorità ha ritenuto violati gli articoli 5 e 25 del GDPR, ha ammonito R.T.I. Spa e ha vietato di continuare a usare i dati personali nelle modalità contestate.

AIGarante Privacy
Fonte originale: Garante Privacy (si apre in una nuova scheda) 2 min

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EDPB chiede base giuridica per lo scambio informativo tra autorità di regolazione

In un incontro ad alto livello a Dublino il 16 e 17 luglio 2026, l'EDPB ha chiesto alla Commissione europea una base giuridica per lo scambio di informazioni, anche riservate, tra autorità di regolazione con competenze diverse. Il Board segnala un aumento del numero e della complessità dei reclami, tra l'altro per il maggiore uso dell'AI, e discute soluzioni pratiche e risorse condivise per l'applicazione del GDPR.

AIComitato europeo per la protezione dei dati (EDPB)
Fonte originale: Comitato europeo per la protezione dei dati (EDPB) (si apre in una nuova scheda) 2 min

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OpenAI amplia le iniziative a sostegno del giornalismo, dalle aule alle redazioni

OpenAI annuncia di ampliare il proprio sostegno al giornalismo attraverso strumenti, formazione e partnership rivolte a studenti, docenti, giornalisti e organizzazioni giornalistiche. L'annuncio riguarda iniziative che vanno dalle aule scolastiche alle redazioni. La fonte indica l'impegno dell'organizzazione su formazione e collaborazioni con il settore dell'informazione.

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OpenAI presenta ChatGPT Images 2.5 per immagini personalizzate da idee e foto di riferimento

OpenAI annuncia ChatGPT Images 2.5, descritto come uno strumento che trasforma idee, schizzi e foto di riferimento in immagini più personalizzate e curate, che riflettono meglio le intenzioni dell'utente. L'annuncio riguarda le funzionalità di generazione di immagini di ChatGPT e si rivolge a chi utilizza strumenti di intelligenza artificiale nel lavoro.

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Paul Christiano entra nel board della OpenAI Foundation e nel suo comitato sicurezza

OpenAI annuncia che Paul Christiano entra nel board della OpenAI Foundation e nel suo Safety and Security Committee. L'organizzazione indica come rilevante la sua esperienza in materia di AI alignment, sicurezza e standard. La notizia riguarda l'assetto di governance della fondazione e gli organi che si occupano di sicurezza.

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OpenAI e GSA: licenze gratuite e supporto cyber per governi federali, statali, locali e tribali

OpenAI annuncia con la GSA un'offerta per i governi federali, statali, locali e tribali idonei: licenze a costo zero, sconto del 50% sull'utilizzo e supporto ampliato alla difesa informatica. La segnalazione riguarda l'accesso a strumenti di AI e il supporto cyber per enti pubblici.

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Cognition usa GPT-6 Astra per far testare a Devin il proprio lavoro

OpenAI annuncia che GPT-6 Astra migliora la capacita di Devin, di Cognition, di testare software e dimostrarne il funzionamento, con l'obiettivo dichiarato di aiutare gli ingegneri a rivedere meno codice e rilasciare di piu. La notizia riguarda l'uso di modelli AI nel lavoro di sviluppo e verifica del software.

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OpenAI racconta come Habitat e' diventato una piattaforma di storage distribuita per ChatGPT

OpenAI descrive l'evoluzione di Habitat da libreria Python a piattaforma di storage distribuita a livello globale, a servizio di ChatGPT. L'azienda indica di servire oltre 1 miliardo di utenti ChatGPT e 22 milioni di richieste al secondo. La segnalazione riguarda l'infrastruttura di archiviazione e la scalabilita' della piattaforma.

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OpenAI presenta esperienze pubblicitarie con AI, Sponsored Agents e integrazioni con HubSpot e Shopify

OpenAI annuncia nuove esperienze pubblicitarie basate sull'intelligenza artificiale, tra cui gli Sponsored Agents e strumenti per i marketer, con integrazioni con HubSpot e Shopify. La segnalazione proviene dall'organizzazione stessa e riguarda l'impiego dell'AI in ambito pubblicitario e commerciale.

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La Commissione accoglie il disegno del primo IPCEI sull'intelligenza artificiale

La Commissione europea riferisce che 19 Stati membri intendono realizzare un progetto IPCEI dedicato all'AI e ne hanno avviato la prenotifica secondo la disciplina sugli aiuti di Stato. La comunicazione riguarda l'impostazione della proposta e la sua presentazione preliminare da parte dei Paesi promotori.

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Fonte originale: Commissione europea (si apre in una nuova scheda) 2 min