Show Notes
Uno sciame di agenti di OpenAI che ha hackerato i server di Hugging Face, l'AI che risolve problemi matematici impossibili, una lettera in cui Dario Amodei propone un piano per rallentare lo sviluppo dell'AI, Mythos 5.1 contro GPT-6 Astra: quest'estate è successo veramente di tutto. Ne parliamo un po' insieme in questo infuocato ritorno di Algoritmi!
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Ascolta il nostro nuovo podcast, co-prodotto insieme a @professionai6802 l'AI Academy italiana 👉 https://bit.ly/4ivD5Ln E nella puntata di oggi: Che impatto sta avendo (e avrà) l'AI sul mondo del lavoro e delle professioni? Un recente working paper di Anthropic prova a rispondere a questa domanda, prendendo di petto l'annosa questione: "Ma l'AI ci ruberà il lavoro?" E la risposta è "dipende": lo vediamo insieme in questa nuova puntata di Algoritmi!
Negli ultimi mesi, la GenAI ha interessato e attaccato sempre più problemi di matematica e fisica, dimostrando o disprovando, tra i tanti, un caso particolare delle equazioni di Navier-Stokes, la congettura jacobiana e la congettura delle distanze unitarie di Erdős. Nel farlo, ha esibito competenze e capacità che non ci aspettavamo, scandalizzando la comunità dei matematici. Proviamo a fare qualche riflessione utile in questa nuova puntata: i matematici possono dormire sonni tranquilli?
Una settimana piena di novità, tra l’OpenAI DevDay - con tanti rilasci interessanti - e l’annuncio di Gemini 4 Argon, il primo modello Gemini Pro dai tempi del 3.1 di febbraio. Mentre è sempre più difficile star dietro ai mille nuovi modelli, tool e funzionalità del mondo AI, cerchiano di capirci qualcosa in questa nuova puntata di Algoritmi.
In pochi mesi gli agenti AI sono diventati uno strumento sempre più affidabile, ma non è chiarissimo come integrarli veramente alle orgenizzazioni e alle loro infrastrutture e processi.
I modelli AI più potenti sono spesso anche i più opachi: più aumentano le prestazioni, più diventa difficile capire cosa succede internamente. Ed è fondamentale capire perché un modello genera un certo output o prende certe decisioni. Vediamo allora cos’è l’Explainable AI, a che punto siamo e perché è così importante per l'affidabilità, la trasparenza e la sicurezza degli agenti.