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Claude vs GPT-Codex: i trend AI che stanno cambiando l’AI Engineering (e validano OpenClaw) #44

· 1 h 12 min · Episode 44

Episode Claude vs GPT-Codex: i trend AI che stanno cambiando l’AI Engineering (e validano OpenClaw) #44

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In questa puntata di Risorse Artificiali – Appunti e spunti dal mondo dell’AI, analizziamo i principali trend dell’intelligenza artificiale che stanno ridefinendo il modo in cui costruiamo software, agenti e sistemi complessi.

Partiamo da un confronto concreto tra Claude e GPT-Codex, due approcci sempre più centrali nel mondo dell’AI Engineering, per capire come stanno evolvendo modelli, workflow e modalità di utilizzo.

Uno dei temi chiave è il ruolo dei token, sempre più determinanti nei task complessi: dalla gestione del contesto fino all’efficienza delle sessioni parallele. Discutiamo anche di come i modelli AI stiano sviluppando capacità di auto-miglioramento (auto-research), e di cosa questo significhi davvero in termini pratici, tra hype e realtà.

Affrontiamo inoltre:

• le differenze tra i principali modelli AI (Claude vs GPT-Codex) • il valore economico e operativo dei token nel mercato del lavoro • strategie per un utilizzo efficiente nei workflow di sviluppo • sicurezza, validazione e responsabilità nell’uso dell’AI • nuove uscite e innovazioni (GLM, Minimax, Meta, OpenAI) • l’integrazione dell’AI in prodotti reali (come Google Maps)

Un episodio che unisce esperienza pratica e visione strategica, per capire dove sta andando davvero l’AI Engineering e perché questi trend stanno già validando nuovi modelli come OpenClaw.

Link dalla puntata:

Il nostro progetto: https://github.com/RisorseArtificiali/lince

00:00 Introduzione e felicità con i token 03:19 Riflessioni su addiction e concentrazione 07:33 Confronto tra modelli AI e token 12:10 Personalità dei modelli AI e abbonamenti 13:10 Valore dei token nel mercato del lavoro 19:45 Uso efficiente dei token e sessioni parallele 23:12 Problemi di comunicazione e trasparenza 23:40 Evoluzione dei modelli AI: OpenAI vs Meta 25:17 Prestazioni e innovazione nei modelli AI 26:50 Nuove uscite: GLM e Minimax 28:30 Strategie di miglioramento nei modelli AI 30:54 Auto research e sviluppo strategie 33:14 Applicazioni pratiche delle nuove tecnologie AI 36:37 Critiche e scetticismi su auto research 40:10 Il futuro dell’auto-miglioramento 41:49 Startup, mercato e concorrenza 43:38 Acquisizioni e innovazioni 45:42 OpenAI, Nvidia: hype e critiche 48:15 Permessi e sicurezza nell’AI 50:42 Validazione dei modelli 53:07 Rischi e responsabilità 54:08 Ragionamento e comprensione nei modelli 55:52 Parallelo tra AI e umani 57:44 Rappresentazione grafica e comprensione 01:01:32 Cloud Code e interfacce 01:05:25 AI in Google Maps 01:12:15 Extra e momenti divertenti

• Claude (Anthropic): https://www.anthropic.com • GPT-4 (OpenAI): https://openai.com/research/gpt-4 • Google Maps AI features: https://blog.google/products/maps • Meta Avocado & Mango: https://www.meta.com/research/avocado-mango • Auto Research (Karpathy): https://github.com/carpati/auto-research

Spotify → https://open.spotify.com/show/16dTKEEtKkIzhr1JJNMmSF YouTube → https://www.youtube.com/channel/UCYQgzIby7QHkXBonTWk-2Fg 🌐 https://risorseartificiali.com

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