Notizie, ricerca e prodotti legati all intelligenza artificiale e ai modelli AI
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%.
Xiaomi ha open-sourciato MiMo Code, un assistente AI per la codifica che secondo i benchmark interni supera Claude Code di Anthropic nei task complessi con oltre 200 passaggi. Disponibile su GitHub con licenza MIT.
SkillOpt è un framework open source di Microsoft che tratta i file .md delle skill degli AI agent come oggetti addestrabili, migliorando le prestazioni senza modificare i pesi del modello sottostante.
Il nome Elias Thorne appare nell’88% delle storie generate da ChatGPT, Claude e Gemini. I ricercatori della Cornell University hanno scoperto perché i modelli di IA raccontano sempre la stessa storia del guardiano del faro.
Google DeepMind stanzia 10 milioni di dollari per studiare cosa succede quando milioni di agenti AI interagiscono online: dalle truffe automatizzate al prompt injection su larga scala.