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Con iOS 27, iPadOS 27 e macOS 27, Apple porta Image Playground a un nuovo livello: immagini fotorealistiche, editing selettivo e controllo delle proporzioni. Abbiamo messo a confronto i risultati con Gemini e ChatGPT.
Il 12 giugno 2026 il governo USA ha ordinato la sospensione dei modelli Claude Fable 5 e Mythos 5. Anthropic ha spento entrambi per tutti gli utenti perché impossibilitata a filtrare in tempo reale gli stranieri.
Google ha pubblicato Gemini-SQL2, un sistema text-to-SQL basato su Gemini 3.1 Pro, che ha raggiunto l’80.04% di accuratezza di esecuzione sul benchmark BIRD Single-Model. Il risultato supera il precedente record interno e si avvicina al 92.96% umano.
Una nuova tecnica di metacognizione allinea la confidenza interna del modello con il tono delle risposte, permettendo ipotesi come ‘penso che…’ al posto di risposte errate e categoriche.
Moonshot AI ha rilasciato Kimi K2.7-Code, un aggiornamento del modello open-source K2. Il modello riduce del 30% i token di ragionamento usati, ma su benchmark indipendenti come KernelBench-Hard le performance calano rispetto al predecessore.
Il modello Mixture-of-Experts da 1T parametri supera il precedente K2.6 su tutti i benchmark, con un +21,8% su Kimi Code Bench v2 e un taglio del 30% nei token di ragionamento.
Un team di ricerca composto da UC Berkeley, Princeton, EPFL e Databricks ha sviluppato PixelRAG, un sistema di retrieval che opera su screenshot invece di testo parsato. Su Wikipedia e sei benchmark ha superato i sistemi tradizionali con un incremento di accuratezza fino al 18,1% e una riduzione del consumo di token del 90% per gli agenti AI.
Il senatore Sanders propone di prendere il 50% delle azioni di OpenAI, Anthropic e xAI per creare un fondo sovrano USA. Obiettivo: democratico controllo e redistribuzione della ricchezza. Ma ci sono alternative più efficaci.
Kimi Work è un’applicazione desktop per macOS e Windows che esegue task complessi localmente: legge file, pilota il tuo browser e orchestra fino a 300 sub-agenti in parallelo.
Zyphra ha rilasciato Zamba2-VL, famiglia di modelli vision-language aperti in tre taglie (1.2B, 2.7B, 7B). L’architettura ibrida Mamba2-Transformer promette un time-to-first-token inferiore di circa un ordine di grandezza rispetto ai Transformer puri, con punti di forza in counting e comprensione documenti.
Un tutorial end-to-end che mostra come costruire una pipeline di segmentazione 3D per la milza su volumi CT usando MONAI, UNet e tecniche come sliding-window inference e mixed precision training.
Deep Research diventa un sottosistema di Computer, la piattaforma multi-modello di Perplexity. I benchmark segnano un 83,8% su BrowseComp, più del doppio del precedente 40,7%.