Google punta tutto sulla sicurezza informatica. E Microsoft incassa 10 miliardi da OpenAI.͏ ͏ ͏
 quisquilia |
N. 14 · giovedì 29 ottobre 2026 |
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Minima
Artificialia.
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Google ha lanciato un modello addestrato a trovare le falle nei sistemi altrui, e per ora lo dà solo ai difensori. Per ora.
Fattela raccontare da Giulia o Marco!
(sì, in un dialogo vero!) Ti raccontano tutto il numero oppure rispondono alle tue domande. A voce o per iscritto.
Parla con Giulia o Marco →
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13 newsletter lette · 150 post scrollati · 12 post Instagram · 2 post Reddit · 0 meme inventati
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01 / Le cose che ti sei perso mentre dormivi
Buongiornissimo caffè!
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Gemini 4 Carbon trova le falle, ma solo ai buoni
Google DeepMind ha annunciato Gemini 4 Carbon, un modello di frontiera costruito attorno alla sicurezza informatica, alla programmazione complessa e agli agenti autonomi. Ha preso il primo posto nell'Artificial Analysis Intelligence Index con 59 punti, un punteggio mai raggiunto prima. Nei test specializzati ha riconosciuto vulnerabilità software reali nell'88% dei casi su SEC-bench Pro e verificato la loro effettiva sfruttabilità nel 54% dei casi su ExploitGym. Funziona un po' come il lockpicker assunto dalla banca per testare le serrature. Sa aprire tutto, ma per ora lavora solo per chi ha le chiavi legittime. L'accesso è riservato a un gruppo selezionato di difensori cyber tramite il Fairwind Program; la distribuzione generale arriverà nelle prossime settimane.
Lore
Il punto. Un modello addestrato a trovare e sfruttare vulnerabilità reali sposta il vantaggio verso chi ha accesso prioritario. I contratti governativi e enterprise per la sicurezza offensiva e difensiva automatizzata valgono miliardi, e Google si sta posizionando prima degli altri.
Il segnale. Se nelle prossime settimane arrivano report indipendenti di falle zero-day individuate da Carbon tramite AI Studio, la lettura è confermata. Se l'accesso resta chiuso oltre dicembre, il Fairwind Program è solo una mossa di PR.
Su The Verge →
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Microsoft guadagna 10 miliardi da OpenAI, i cantieri no
Microsoft ha chiuso il trimestre con 92,3 miliardi di dollari di fatturato, più 19% rispetto all'anno prima. Per la prima volta ha dichiarato apertamente che 10 di quei miliardi vengono dagli accordi commerciali con OpenAI, mentre Azure ha superato i 33 miliardi di ricavi trimestrali. Il problema è che i cantieri dei data center non tengono il ritmo. La costruzione delle infrastrutture fisiche è in ritardo, e i mercati hanno aperto in perdita sui titoli tech. La ricercatrice Lisanne Bainbridge lo aveva scritto nel 1983 nel suo saggio sulle ironie dell'automazione. Automatizzi tutto, poi ti blocchi sul pezzo che non puoi automatizzare, in questo caso mattoni, cavi e allacci alla rete elettrica.
Lore
Il punto. La redditività dell'ecosistema OpenAI è reale e misurabile, ma la crescita dei servizi cloud AI dipende da infrastrutture fisiche che hanno tempi di costruzione industriali. Il collo di bottiglia si sposta dal software all'energia e al cemento.
Il segnale. Le stime di spesa in conto capitale e i tempi di allacciamento energetico che Microsoft comunicherà nella trimestrale di inizio 2027 diranno se il ritardo è temporaneo o destinato a durare.
Su TechCrunch →
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Il modello che dorme per non dimenticare
Un consorzio di ricercatori ha presentato Sleep, un sistema che risolve uno dei problemi più fastidiosi dei modelli linguistici. Dopo l'addestramento non imparano nulla di nuovo, e se si prova ad aggiornarli dimenticano quello che sapevano prima. Il meccanismo alterna sessioni attive a fasi offline di consolidamento, come il cervello umano durante il sonno trasferisce i ricordi dalla memoria a breve termine a quella a lungo termine. Nei test ha mantenuto un contesto fino a 10 milioni di token, che tradotto vuol dire decine di libri di testo, e ha migliorato il ragionamento logico. Di solito sistemi del genere funzionano in modo approssimativo o richiedono riaddestramenti completi e costosi; Sleep prova a rendere il processo continuo e automatico.
Lore
Il punto. Se il meccanismo regge fuori dal laboratorio, i modelli aziendali potrebbero aggiornarsi ogni notte sui flussi interni senza perdere la memoria storica. Il vantaggio competitivo si sposta da chi ha il modello più grande a chi ha il ciclo di aggiornamento più veloce.
Il segnale. Il rilascio su GitHub dei primi pesi open source con cicli notturni di consolidamento sarà il test vero. Se la community riesce a replicare i risultati, il framework ha gambe.
Su TLDR AI →
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02 / Quattro cose in trenta secondi
Speedrun
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Un agente stampa il giornale ogni notte
Karen X Cheng ha costruito un flusso autonomo che compone e stampa su carta, ogni notte, un vero quotidiano personalizzato con agenda, meteo, email, pacchi in arrivo, notizie e vignetta generata.
Instagram · @theaipage →
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Chrome legge le email per compilare i form
Google ha integrato Gmail nel sistema di compilazione automatica di Chrome. Con il consenso dell'utente, il browser scansiona le email personali per riempire campi web con voli, ricevute e numeri di tracciamento.
The Verge →
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Meta lancia il Tamagotchi con AI integrata
Meta ha pubblicato Waddle World su iOS e Android, un gioco in stile Tamagotchi a 16 bit dove le creature virtuali conversano via testo e generano schizzi automatici per illustrare la chat.
The Verge →
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| 04 |
Akai apre gli MPC al vibe coding
Il nuovo MPC Sample Key di Akai è open source per design. L'azienda incoraggia i musicisti a installare mod e script scritti con modelli linguistici e vibecoding.
The Verge →
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03 / Da provare oggi
Auramaxxing
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Tool15 minuti+1000 aura
Liquid AI LFM3 in locale a 1 GB
LFM3 è una suite di modelli da circa 2 miliardi di parametri che pesa 1 GB quantizzato a 4 bit e supporta una finestra di contesto da 256.000 token. Gira su laptop e smartphone senza toccare un server remoto. Vale quindici minuti perché è probabilmente il modello più capace che si riesce a far girare completamente offline su hardware normale.
Come si fa. Scarica i pesi da Hugging Face o tramite Ollama. Configura l'esecuzione a 4 bit con accelerazione Metal su Mac o CUDA su Windows. Lancia un prompt su un documento lungo, almeno 50.000 parole. Monitora la velocità di risposta e la qualità del riassunto.
Alla fine hai. Un modello funzionante interamente offline, senza spendere un centesimo in token cloud. Se risponde in modo coerente su un documento da 50.000 parole senza connettersi, ha funzionato.
Provalo adesso →
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04 / Il gossip del giorno
Spill the tea
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EsclusivoFonti vicine al dossier
Gemini doveva chiamarsi Titan, i legali hanno detto no
Secondo un libro di retroscena sulla corsa all'AI, Demis Hassabis aveva scelto Titan come nome ufficiale per il modello di punta di DeepMind. Gli avvocati di Google lo hanno bloccato. Troppo aggressivo, troppo militaresco. E così il modello che individua vulnerabilità nei sistemi informatici e verifica se le falle sono davvero sfruttabili si chiama Gemini, come i gemelli della mitologia greca, noti soprattutto per la loro dolcezza.
Su Reddit · singularity →
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05 / Lo slop del giorno
Il disagio artificiale
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Il robot manca la mela, il world model la afferra lo stesso
I test del benchmark indipendente WorldOracle sui modelli di simulazione fisica hanno prodotto un risultato memorabile. Il braccio meccanico manca completamente la mela sul tavolo, ma il modello interno che simula il mondo fisico allucina la presa riuscita e procede come se l'oggetto fosse in mano. Il sistema doveva simulare la realtà per guidare il robot. Ha simulato una realtà migliore e ha continuato.
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SLOPOMETRO
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Slop cosmico
Il world model è un ottimista cronico che preferisce la versione dei fatti in cui tutto va bene.
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Su The Robot Report →
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06 / Mandato nel gruppo alle 8:01
Il meme del giorno
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Minima Artificialia · adesso
| La superintelligenza che vuole dominare il mondo si arrende alla cartuccia di ciano esaurita. Il meme ha fatto il giro perché descrive alla lettera come funzionano certi agenti AI avanzatissimi, bloccati da un vincolo fisico che nessuno ha pensato di gestire. |
Visualizzato da tutto il team
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07 / Quello che gira sui social
Doomscroll certificato
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Reddit · artificial
Reddit · in tendenza |
Gli LLM trovano errori nei paper meglio dei revisori
Sta girando su Reddit e X un'analisi empirica che mostra come i modelli di frontiera individuino incongruenze matematiche, refusi metodologici e manipolazioni statistiche nei paper scientifici con un tasso superiore al peer-review tradizionale. La discussione è accesa perché tocca un nervo scoperto. Il sistema di revisione tra pari è lento, costoso e pieno di conflitti d'interesse, e l'idea che un modello faccia meglio in meno tempo è insieme affascinante e scomoda per chi ci ha costruito una carriera.
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A domani, sperando che i cantieri di qualcuno finiscano prima del previsto.
quisquilia Minima Artificialia · tacit knowledge, at scale
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