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

An episode of [Risorse Artificiali AI Engineering in italiano](https://invisiblenetwork.ai/podcast/1816213074), 21 Mar 2026, 1 h 12 min.

Audio: https://anchor.fm/s/1053df56c/podcast/play/117266572/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-2-21%2F420484631-44100-2-8d7f8e04791ef.mp3

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 ⏱️ Capitoli🔗 Risorse citate🎧 Seguici

## Transcript

[0:00] Te quello che tu hai fatto in sei mesi o in sei ore è stato
[0:03] duplicato e messo fuori da una qualcuno che ha la potenza di di
[0:07] andare sul mercato. Abbiamo in un mondo strano, no?
[0:10] Viviamo in un mondo in cui le idee.
[0:13] Le idee sono tornate a contare perché lo svilupparle è quasi
[0:17] gratis, ma poi però. È un promemoria, Buongiorno,
[0:31] Buongiorno, Benvenuti a tutte e tutti.
[0:35] Tornati qui per la nostra puntata del sabato, Ciao Paolo,
[0:37] Ciao l'Alessia, Ciao Alessio. Ciao.
[0:41] E da dove partiamo? Partiamo che partiamo dal fatto
[0:46] che Claude mi ha dato un milione di token e sono l'uomo più
[0:50] felice del mondo. Faccio.
[0:52] Faccio tantissime cose bellissime e non non faccio più
[0:56] la pulizia del contesto. Sono diventato sono.
[1:00] Sono diventato pessimo perché non mi serve più e sono felice
[1:03] così. Non tiri più l'acqua
[1:06] praticamente. Non tiro più l'acqua,
[1:07] praticamente. Non faccio più la punizione del
[1:10] contesto, sono proprio come una best practice.
[1:12] Detto così Eh invece. Proprio no.
[1:15] Invece è pessima questa idea. Però vedo che mi capita, no?
[1:20] E Scherzi a parte, cloud. Ha messo più senza più mettere
[1:26] il sovrapprezzo perché si poteva anche prima avere un milione di
[1:29] token, ma costava leggerissimamente di più tipo
[1:31] quattro volte e. Quindi non lo usava nessuno?
[1:36] E invece magnanimi hanno deciso di mettere la i token a un
[1:43] milione per tutti e questa. E questa cosa, devo dire che
[1:47] permette di fare task molto lunghi anche.
[1:52] Molto complessi, senza aver bisogno di stargli dietro nella
[1:56] polizia del contesto, così tanto che mi ha fatto venire in mente
[2:01] ieri sera mentre andavo a letto, che però ero stanco, che avevo
[2:04] fatto un sacco di cose ieri. Mi ha fatto venire in mente.
[2:09] Ma tutte queste ore sprecate di token, adesso che un milione di
[2:13] di token di contesto potrei lanciargli un compito
[2:17] arbitrariamente complesso, lasciarlo lavorare per minuti,
[2:20] ore, durante la notte. Un po il Ralph loop, insomma,
[2:24] tanto per andare sul. PRA Dimmi meglio stai pensando,
[2:29] token sprecati i tuoi o token lasciati sul tavolo, nel senso
[2:34] cose che. Nel pool?
[2:36] Globale. Tavolo Horse, Ah, OK.
[2:38] No pool pool mio perché tu hai token settimanali, no?
[2:42] E poi ai token ogni 5 ore, eh provi nelle ore in cui dormono,
[2:47] non sto usando i token nelle 5 ore mi sembra mi sembra uno
[2:50] spreco pazzesco. E io ti capisco, e questa cosa
[2:54] che dici si ricollega a quell'osservazione nota che
[2:57] aveva già fatto qualcuno in cui citavano un commento del sì o di
[3:03] Netflix in in un'altro contesto, non nel contesto Dell AI in cui
[3:07] lui diceva e. Sappiate che il nostro
[3:10] competitor non è nessun'altra azienda, il nostro competitor è
[3:13] il dormire. E tu ci sei arrivato anche tu,
[3:17] insomma. No, vabbè, adesso scherzo perché
[3:21] comunque è un po additive. EE forse dovremmo starne attenti
[3:29] e magari invece dormire in quelle ore lì e fregarsene.
[3:32] Fammi commentare su questo discorso di addictive perché
[3:35] anch'io sono entrato nell'addiction lo sapete, forse
[3:38] adesso ne sto uscendo un pochettino quindi forse era
[3:40] diciamo l'infatuazione iniziale adesso riesco mi alzo solo Le 5,
[3:44] non riesco più ad addormentarmi ma mi dicono che per via del
[3:47] imminente cambio dell'ora non. So se sia vero, tu sai no la.
[3:52] L'età no? Beh, per via dell'età magari non
[3:54] è pagare. L'età, la prostata, quello che
[3:56] volete comunque. No, volevo essere serio perché è
[4:01] abbastanza una tematica interessante.
[4:04] Mi sono accorto, non mi sono accorto.
[4:07] Una conversazione con un amico che conoscete anche voi, uno
[4:10] degli Andrea mi ha detto che mi parlava.
[4:15] Del suo weekend mi fa, sono andato in moto, ho preso la moto
[4:17] per fare un giro. A un certo punto ho deciso che
[4:21] era meglio che tornavo a casa perché il mio cervello era
[4:23] talmente distratto a pensare di tutte le cose che potevo fare,
[4:26] che rischiavo che andavo a sbattere e fare una roba di
[4:29] questo tipo. Che è una cosa un po estrema, ma
[4:32] io devo dire la verità che mi ci sono ritrovato io peraltro,
[4:35] stesso pensiero, guidando un veicolo, guidando la macchina,
[4:37] ho proprio pensato che mi ero dimenticato un pezzo, non ero
[4:40] sicuro se avevo chiuso la porta, non ero sicuro di qualcosa
[4:43] perché avevo in mente tutte queste cose mentre prendevo lo
[4:45] svincolo dell'autostrada. E quindi sembra una barzelletta
[4:50] o sembra che siamo pazzi, magari tutti e due, però il il rischio
[4:54] c'è davvero. No, no, il rischio c'è quando
[4:57] sei così tanto in flo e focalizzato questo dipende un po
[5:01] da dalle ai, ma dipende un po dal nostro lavoro, perché a me
[5:06] succedeva anche quando ero. Molto focalizzato su cose
[5:12] sviluppando anni fa, magari questo adesso era tanto che non
[5:16] non lo facevo così tanto, ma confermo, cioè io penso quattro
[5:21] volte se ho chiuso la porta? Non sempre riesco a tenere
[5:27] un'attenzione precisa su altre cose che faccio perché sto
[5:31] pensando al prossimo prompt eccetera eccetera per cui.
[5:37] Quella cosa lì il il Builder un po ce l'ha perché penso alle
[5:43] nuove feature, quelle cose qua. Però essendo sotto pressione
[5:48] confermo che succede e anche altri mi hanno confermato questa
[5:53] sensazione. Si, io pensavo al fatto di
[5:58] magari tipo sai che c'è qualcuno, qualcuno a caso Eh,
[6:02] che ascolta magari podcast o che mentre guida eccetera.
[6:09] Anche quello secondo me è 1 1 aspetto distraente.
[6:14] Cioè io per dire non riesco perché poi dopo mi mi concentro
[6:18] troppo su quello che stanno dicendo, cioè o lo ascolto
[6:20] troppo superficialmente, quindi niente, o sennò.
[6:25] Allora ti do ragione e devo dire che ultimamente sulla cosa.
[6:33] Sull'ascoltare i podcast mentre Guido, visto che ero io, il
[6:38] riferimento per chi non l'avesse capito, perché?
[6:41] Uno, Eh, perché mi sa mica l'unico, cioè.
[6:43] Nell'ascoltare nell'ascoltare i podcast mentre Guido, sono
[6:48] arrivato a fare un po di selezione, nel senso, ad esempio
[6:53] ascolto quelli un pochino più leggeri.
[6:57] O perché in italiano, o perché è un pochino più leggeri, proprio
[7:01] come contesta. Già.
[7:03] O sai già di cosa parlano? Eccetera.
[7:05] Ecco un'intervista dark esh, Carpati no, perché non si può
[7:12] ascoltare mentre Guidi, sbatti, si curve solo per star dietro
[7:15] alla velocità di di parola che hanno i due.
[7:21] Friedman, meglio, perché anche se l'ospite è veloce, poi quando
[7:24] interviene lui hai tutto il tempo di digerire quello che ha
[7:27] detto l'altra. Perché Ciao, una parola al
[7:29] minuto per cui. Stiamo possiamo letteralmente
[7:35] parlando della legge di Shannon, affascinante come questa cosa
[7:39] definita così tanti anni fa e quando l'ho studiata la prima
[7:42] volta mi sembrava persino quasi superficiale.
[7:45] Sia ancora così applicabile una legge che descrive la quantità
[7:49] di informazione trasferita in funzione del tempo.
[7:54] No, no, è è vero. E però tornando un secondo al
[7:57] milione di token di antropic. Di colore ho anche avuto un
[8:02] pochino il sospetto. Quasicertezzachesiastataunpounarispostaag.pt
[8:12] 5.4 Codex per. Ché il Feed.
[8:18] Il mio feed è abbastanza esploso.
[8:21] Esploso intorno a questa cosa di quanto sia bravo a fare codice,
[8:26] ciò. Ho un abbonamento da 20 $,
[8:28] provato a dargli due prompt e lì mi sono fermato.
[8:31] In realtà avrei più spazio adesso un giorno in
[8:35] cuisochemiafiglianonusag.pt e se non mi ammazza se le finisco i
[8:40] token? Magari la magari lo provo un
[8:45] attimo, meglio. Però un sacco di gente che fa
[8:50] soprattutto programmazione, anche un po più di basso
[8:54] livello, complessa, eccetera. Dice che va tanto meglio uno che
[9:02] con cui ho parlato di questa cosa velocemente ma già con 5.3
[9:07] lui era di questaideaealexcheluiusag.pt per
[9:12] codificare, ma ho sentito anche un intervento di San Filippo che
[9:17] vabbè come sempre. Diciamo potrebbe usare anche lui
[9:21] il mio stesso deadline, non ho paura delle opinioni forti
[9:24] perché esprime come sempre opinioni piuttosto forti,
[9:28] dicendo che è molto meglio, che non c'è paragone eccetera
[9:32] eccetera. Ma rispetto a cosa?
[9:33] Hopus 4 6 a. Dopo sì a dopo per i compiti lui
[9:38] fa una premessa, dice per i compiti che gli do io che dovevo
[9:41] fare un. Un grafo quadratico con i
[9:46] puntatori in C. E quindi una cosa.
[9:51] Estremamente verticale. Però in tanti stanno dicendo
[9:58] che. Il grande vantaggio che avevo
[10:03] opus rispetto a tutti gli altri Open Aye l'abbia un po eroso.
[10:10] Poi cloud code come interfaccia utente, almeno sarà anche
[10:14] l'abitudine Eh a me sembra meglio per come reperisce i
[10:19] tool, come USA i tool e quindi è l'esperienza finale.
[10:26] Continuo a trovarlo meglio, però effettivamente in tanti stanno
[10:29] dicendo. Cheg.pt ha fatto abbastanza
[10:31] miracoli con i 5 punto x, recuperando un gran.
[10:37] De un grande gap che aveva proprio sul coding, sì, quindi
[10:41] lo segnalo. Lo segnalo.
[10:44] Io poi sono un felice abbonato di di più di di entrambi, ma ma
[10:49] pago di più cloud perché mi trovo meglio, ma mi sono sempre
[10:52] trovato meglio anche come personalità.
[10:54] Anche a chiedergli come organizzare il mio viaggio a New
[10:58] York. Lo chiedo a Claude, non lo
[10:59] chiedo AA. AGPT smetti.
[11:03] Boh, non so perché mi piace di per.
[11:05] Abitudine forse anche, però. Un po abitudine, un po, un po mi
[11:09] è sempre piaciuto di più, cioè comunque questi.
[11:14] Questi modelli hanno, se vogliamo usare una parola forte,
[11:17] una personalità, hanno uno stile.
[11:20] Ecco, uno stile di risposta. A me è sempre piaciuto di più
[11:23] quello di Claude, ma ve l'ho sempre detto.
[11:25] Cioè se andate a recuperare la prima puntata, forse già nella
[11:29] prima puntata lo dicevo quando era un po meno famoso Claude di
[11:32] oggi siamo a puntata 44 nel frattempo che è come i gatti
[11:37] della canzone e vorremmo che almeno 44 nuove persone
[11:40] mettessero stelline e campanelline oggi.
[11:45] In privato vi dirò cosa ho pensato.
[11:49] Puoi dirlo in pubblico, tanto Paolo lo sta per dire secondo.
[11:52] Me avremmo dovuto invitare Stefano in questa puntata?
[11:56] Hai ragione Stefano gatti, tu però non invitare che spoiler
[12:00] magari lo lo lo ce l'avrò presto in un'intervista lunga.
[12:06] Spiegate la battuta che la non la capisce nessuno.
[12:10] Si chiama gatti Stefano gatti e quindi 44 gatti.
[12:15] Una stellina, immagino che l'abbiamo tolta a questo punto.
[12:18] No, invece no, è così che si prendono le stelline.
[12:20] Poi magari troviamo anche l'eter in questo modo.
[12:23] Vi prego, abbiamo bisogno di un iter oggi.
[12:26] Perché? Senza eterno si va da nessuna
[12:28] parte nel mondo dei social. Tutto questo era per dire che
[12:30] l'abbiamo invitato troppo presto nella nostra nel nostro podcast
[12:35] avremmo dovuto aspettare questo episodio.
[12:37] Hai ragione, hai ragione, però senti.
[12:41] Senti, fatemi trascinarvi. In un'altra conversazione,
[12:44] invece, così a braccio come al solito legata AA Stefano che ci
[12:49] racconta quanti abbonamenti c'ha avete sentito il commento, che
[12:54] peraltro è stato ripreso anche da il CEO di nvidia in l'ultima
[12:59] presentazione in cui facevano le festa per il loro openclow di di
[13:04] questa settimana. In cui parlavano del valore dei
[13:08] token come incentivo di assunzione.
[13:12] A questo punto c'è chi speculava, per cui in un
[13:16] presente prossimo, se non già oggi, una persona che vuole
[13:20] essere assunta vuole sapere quanti token avrà a disposizione
[13:24] da bruciare per poter essere efficace e quindi è una value
[13:27] proposition proprio. In fase di quale modello?
[13:30] Anche. Con quale modello?
[13:31] Sì, però diciamo. Al di là poi dei dettagli, la la
[13:33] la la mi viene in inglese la currency.
[13:36] La moneta è diventato il token. L'avevo già sentita qualche
[13:40] tempo fa questa osservazione e mi sembrava un pochettino
[13:43] tirata. Sentirla ripresa ancora da Sio
[13:46] di invidia mi fa venire in mente che forse c'è vicino io.
[13:51] Non non so io ho abbonamento full quindi non guardo quante ne
[13:54] spendo devo dire la verità magari sarebbe un problema per
[13:57] me e non avendo GLMA ruota libera non mi sono mai posto il
[14:01] problema ma invece tu Stefano che ne hai alcuni cappati puoi
[14:05] commentare su questa cosa? Allora?
[14:08] Beh, anche quello che hai tu o no l'hai.
[14:10] Anche GLM, sì, no, no, no. Beh, lì ho pagato un anno,
[14:14] quindi per adesso per un anno sono felice è è il mio fallback.
[14:18] GLM, quando finisco quelli di Claude allora Claude pago un
[14:22] centino, quindi ho il cloud Max, quello più.
[14:27] Piccolo, diciamo. E allora nel nel cap delle 5
[14:34] ore? Vedo che mi è successo una volta
[14:38] sola di arrivare a cap e mi mancavano due, 01:00, tragedia
[14:43] praticamente e. Ma mi è successo una volta sola,
[14:49] perché? Avevo interrompo, ma giusto per
[14:50] far capire a chi ci ascolta. Al Cap ci arrivi usando più
[14:57] sessioni in parallelo di cloud o anche solo con una a cui stai
[15:01] diciamo dietro che? A cui stai dietro, riesci a
[15:07] raggiungere il Cap? Allora?
[15:11] No, assolutamente. Sessioni parallelo di cui
[15:13] abbiamo una diapositiva, se volete che.
[15:16] Posso mostrare per i gli amici che ci seguono da un pochino.
[15:23] Notare gli amici che come l'ho detto e?
[15:28] Dovrebbero sapere che una delle cose che.
[15:33] Stiamo condividendo perché la usiamo per noi è una serie di
[15:37] tool per programmare più rapidi con questi oggetti su Linux.
[15:44] E l'ultima diavoleria che che abbiamo aggiunto è questa cosa
[15:49] qui. Adesso io ne ho solo due, di
[15:50] solito ne ho 4 5 per avere più di un agente in parallelo.
[15:54] Adesso stanno tutti aspettando il mio input e io sono qua a
[15:56] parlare con voi, pensa. Che mi permette di far girare
[16:03] più di un agente in parallelo, dargli il comando tipo.
[16:07] Qua posso dirgli intanto che parliamo, simplify così lui
[16:11] parte e. Adesso prima ci penso un po,
[16:14] vedete? È andato in running e mi.
[16:17] Questo elenco di solito ne ho molti di più, mi permette di di
[16:23] tenere d'occhio chi ha bisogno di me e così ne lancio
[16:26] tantissimi in. Parallelo quindi qui quando dice
[16:28] a gente intendi sessioni di di cloud?
[16:30] Sessioni di cloud, sono sessioni multiple di cloud.
[16:33] E potrebbero anche essere sessioni collegate a modelli
[16:37] differenti, giusto? Potrebbero anche essere
[16:41] sessioni, allora? Sì, in teoria il codice cenno
[16:45] l'ho ancora provato perché l'ho finito ieri sera quella parte
[16:48] lì. Però l'idea è che in teoria
[16:52] potrei avere con. Uno che va con cloud, uno che va
[16:56] con GLM eccetera. Tutti quelli al momento sono
[17:01] pensati per andare in sandbox con cloud code, ma uno dei task
[17:05] che si vedeva sotto destra di backlog che ho già creato è per.
[17:11] Supportare anche open Code, Codex eccetera eccetera.
[17:16] Quindi in teoria tu potresti avere i vari modelli che girano
[17:21] anche su progetti diversi. Adesso quella cosa che vi facevo
[17:24] vedere è la versione pre ieri sera perché l'ho compilata ma
[17:27] non l'ho ancora deploiata. Ma quella nuova divide in
[17:32] blocchi anche di progetti per cui ho tre agenti su una certa
[17:36] diretta. Altra e salto da una cosa
[17:38] all'altra. E poi sei stanchissimo perché
[17:42] continui a cambiare contesto. David, di tenere una
[17:44] concentrazione, però fai tantissime cose e.
[17:49] E spieghiamo. Giusto per chi ci segue, la cosa
[17:52] carina di questa cosa qui è che tu volendo potresti avere tante
[17:56] finestre aperte per il tuo le tue sessioni di cloud code.
[18:00] Però la comodità è che qua ti dice quali sono stanno andando
[18:05] quindi stai tranquillo e quali invece sono fermo aspettare il
[18:08] tuo input. EE tu facilmente poi ce li hai
[18:12] tutti. Lì ce le hai tutte in una
[18:13] finestra col col POP up che si apre somiglia un pochino più a
[18:17] un ID se vogliamo, in cui Apri tante cose e ne e ne segui tante
[18:22] in parallelo. Cioè l'idea non è nuovissima,
[18:25] semplicemente fatto nel terminale quello che fa
[18:27] antigravity punto, cioè non non è che ci sto tanto a girare
[18:32] attorno, a me non piace tanto in questo momento usare gli idem
[18:36] son sempre stato un fan del terminale e.
[18:39] Mi sono fatto questa cosa qua e la la stiamo mettendo a
[18:41] disposizione di tutti nel progetto che abbiamo creato
[18:45] lince. E poi cioè sarà il link in
[18:48] descrizione a parte la marchetta per rispondere alla tua domanda,
[18:53] sì, faccio girare più istanze in parallelo.
[18:57] Spesso chiedendogli di far sabagent anche alle singole
[19:01] istanze e questa cosa porta ad un consumo sicuramente più
[19:05] elevato di token. Ma perché stai facendo tante
[19:08] cose in parallelo e per spiegare a chi non è addentro?
[19:14] C'è la. Ci sono due Cap uno a 5 ore,
[19:21] cioè ogni 5 ore hai un certo numero di token e quando li
[19:26] finisci devi aspettare la fine delle 5 ore perché si apre
[19:30] l'altro slot e poi c'è un cap settimanale invece globale a.
[19:36] Quello settimanale sono già arrivato, non adesso perché
[19:40] appena ripartito per un paio di volte.
[19:44] Le finisco qualche ora prima, non giorni prima, però li
[19:48] finisco e quindi GLM fondamentale perché così nel
[19:52] frattempo posso andare di là comunque la mia.
[19:54] Domanda, era in realtà anche legata a come hanno pensato
[19:58] questi di antropic i limiti, cioè chiaramente uno raggiunge i
[20:02] limiti anche in funzione di quanto veloce.
[20:04] Sono loro a rispondere. E il fatto che tu debba andare
[20:07] in parallelo per raggiungere il limite è interessante, vuol dire
[20:11] che per un uso lineare normale tu il limite come se non
[20:15] l'avessi, perché tanto ti ti autocontrolla la la velocità a
[20:19] cui ti risponde diciamo. Ni.
[20:23] Tieni conto che se Stai 5 ore attaccato al e fai solo quello
[20:29] secondo me l'elemento ci arrivi OK, è una.
[20:31] Raccolta che era questa la domanda originale,
[20:33] sostanzialmente poi tieni conto. Che in un lavoro, beh, lo sapete
[20:38] bene anche voi, nel lavoro che facciamo noi.
[20:43] Anche io che adesso sviluppo di più, c'è una parte grossa per me
[20:49] grossa di sviluppo, ma c'è anche tutta una parte documentale di
[20:55] parlare con le persone eccetera eccetera quindi nelle 5 ore non
[20:58] faccio solo quello, se prendi il programmatore, quello super
[21:01] verticale che non fa nient'altro e.
[21:05] Anche tutta questa fase l'ha già fatta la settimana prima che
[21:08] l'ha fatta prima. Li finisce anche con
[21:12] un'ossessione, sola se stai lì AA dargli affidarlo a dargli
[21:17] subito pappa man mano che la finisce.
[21:21] Secondo me se la fai tranquillamente oppure se anche
[21:26] se non sei bravo. Attenzione, se gli chiedi di
[21:29] fare, se gli chiedi di fare cose sbagliate, difficili, in cui si
[21:35] incarta, deve tornare avanti e indietro. 5. 50 volte i test non
[21:40] gli passano e la dipendenza non funziona eccetera.
[21:43] Ovviamente usa più token. E c'è tutto un trade off.
[21:49] Però io andare in parallelo, sono felice.
[21:52] Beh, ma. Non solo dai.
[21:54] Alcuni delle altre variabili in gioco sono, anche se gli passi
[21:58] roba multimodale tipo immagini che bruciano più token che
[22:01] immagini per quello che fai tu. Non capita spesso, ma chi fa web
[22:04] o tre D sa Dio magari lo fa più spesso.
[22:08] Ecco spieghiamolo. Perché una tecnica per fare
[22:11] anche debugging una volta che hai i problemi?
[22:15] Con quello che è stato generato e dire vabbè, facciamo tipo uno
[22:17] screenshot di che cosa vediamo, lo diamo indietro in pasto al
[22:21] modello e diciamo guarda, la situazione è questa.
[22:24] Cosa facciamo? Sì, invece di descrivere.
[22:29] Tu a parole che cosa sta succedendo?
[22:30] Puoi aiutarlo dandogli proprio la l'immagine di quello che che
[22:35] succede, che vi racconto una. Curiosità che a me questa
[22:38] settimana GLM ha mentito più volte convincendomi che guardava
[22:41] le immagini, non guardava una mazza di niente, perfetto.
[22:46] Sì. Perché il GLM ha bisogno di un
[22:48] MCP tool per guardare le immagini?
[22:50] No, se ricordo bene, perché allora l'ultimo allenativo
[22:54] potrebbe. Essere quello e adesso è il cosa
[22:56] che ho agganciato io o potrebbe essere che la mia versione
[22:59] pecciata dei cloud code code black list ha le immagini per
[23:04] GLME? Non so perché sia stata fatta
[23:05] questa scelta, però poi ho usato il tool esterno e quelle cose le
[23:09] ha viste, solo che avrei. Avrei preferito che me lo
[23:12] diceva, Guarda che non l'ho vista, anzi che dirmi?
[23:14] Ah no, certo, tutto a posto. Me ne sono accorto solo perché
[23:16] la pagina era rotta rotta e ho detto no, ma tu non stai più
[23:19] guardando, ma sei sicuro? Di quello che dici cosa sai?
[23:22] Una pagina. Complessa in cui non riesci a
[23:24] indovinare i margini, l'allineamento.
[23:26] Dici vabbè, non l'hai capita? Ma se mi dici Ah sì sì, io leggo
[23:29] tutte queste cose e c'è scritto Research not found, dici, allora
[23:32] mi stai coglionando? E così l'ho scoperto.
[23:39] Invece stando su sui modelli, chi rincorre o magari supera,
[23:45] come abbiamo detto prima di open AI, dall'altra parte c'è meta,
[23:50] un'altra parte c'è meta che fa l'ennesimo rimando del rilascio
[23:57] di avocado. Perché avocado è il nuovo
[24:00] modello closed source di meta. Post Lama quattro che non era
[24:07] stato un grandissimo successo diciamo.
[24:12] Per usare un eufemismo, e hanno fatto un modello closed search 2
[24:16] 1 che si chiama avocado e uno che si chiama.
[24:21] Un'altro frutto esotico adesso non mi viene.
[24:25] Mango, esatto, un avvocato. Un avvocato, uno mango.
[24:28] Il primo a essere pronto è stato avocado.
[24:31] Dovevano rilasciarlo un mese fa, poi hanno detto no, abbiamo
[24:34] provato meglio di no, aspettiamo un attimo, facciamo un po di di
[24:38] di sistemazioni, lo rilasciamo sicuramente la seconda metà di
[24:41] Marzo e adesso non ho detto che si parla di maggio.
[24:45] Neanche Aprile han saltato Aprile per sicurezza, Eh sì.
[24:51] Boh, insomma, non stanno facendo una figura super, considerando
[24:55] anche i soldi che hanno speso nel centro di ricerca nei
[24:59] ricercatori. Eccetera avranno allora si dice,
[25:04] i rumors dicono che ha prestazioni paragonabili.
[25:09] Tra tra Geminai, 2.5 e geminai tre, però nel frattempo è uscito
[25:14] geminai 3.1 si parla. Si parla di
[25:17] tre.cinquecomegeminainelfrattempocecloudnelfrattempocegp.it 5 punto x, insomma sembrano un
[25:27] po indietro, soprattutto perché invece i cinesi corrono ma.
[25:32] Scusa g. Ente che rimane indietro se non
[25:35] è per prendere in giro i soliti, che poi chi ne ha veramente il
[25:39] il diritto? Ma è uscito anche Mister Small
[25:42] quattro e. Con tanto di annuncio in pompa
[25:48] magna eccetera. Poi io sono andato a guardare i
[25:51] come. Si dice gli indici su Artfishal
[25:53] Analysis, Stot, Iio e. Cioè ne.
[25:57] Sentivamo il bisogno, ma. Aspetta però Small, almeno Small
[26:03] si. Si posiziona tipo nel 120
[26:07] billion più o meno come numero di di parametri, quindi Small ma
[26:11] non non extra Small, OK. E.
[26:16] Non arriva alle performance di g.pt OSS 120 billion che è
[26:20] uscito quasi un anno fa, per capirci.
[26:24] Insomma. E vabbè, evviva l'Europa.
[26:32] No, però invece i cinesi corrono.
[26:36] Uscito minimax 2.7, di cui poi dico una cosa, non non l'ho
[26:41] provato perché io quello di abbonamento l'ho lasciato
[26:43] scadere, mi è scaduto qualche giorno fa tardi e.
[26:49] Credo che sia scaduto, poi verifico non mi ricordo se 19 o
[26:52] 23, se il 23 lo provo subito. Però.
[26:58] Però è uscito anche GLM 5 turbo, che tu hai provato Paolo,
[27:04] giusto? Che è closed.
[27:10] Sì, allora il dettaglio fosse closed, non ci avevo neanche
[27:13] fatto il caso, io lo uso come consumer o stato da servizi di
[27:18] CAI. Devo dire che fa il suo dovere.
[27:21] Non l'avrei chiamato turbo perché non è che è proprio un
[27:25] fulmine di velocità, ma è usabile perché GLM 5 non lo era
[27:31] GLCMGLM5A mio avviso, guardando II le il thinking che ci passava
[27:38] dietro troppo spesso si distraeva o perdeva il binario,
[27:42] magari aveva a che fare col contesto, però parliamo di che
[27:46] ogni. Tanto succedeva dopo due o tre
[27:48] prompt che diceva cose a caso, era proprio ingestibile.
[27:51] Il il turbo non lo ho visto, fare queste cose fa il suo
[27:54] dovere. Quello che ho su adesso in
[27:56] esecuzione funziona bene. Poi si è parlato molto a inizio
[28:00] puntata. Anche tu Stefano di
[28:01] comecloudsiamegliooadessoglopeneyeabbiarecuperatocioeg.pt? Non lo so, io non uso né uno né
[28:08] l'altro la mia quotidianità, riesco a fare quello che faccio
[28:11] magari. Più lentamente, magari con più
[28:13] prompt. Ma è un po come chiedersi, non
[28:15] so qual è il telefono migliore tra un modello e l'altro, cioè
[28:18] possiamo essere d'accordo su qual è il migliore, poi usi
[28:21] l'altro e vabbè è uguale. Tu comunque JLM5E5 turbo li hai
[28:26] provati sempre integrati in cloud code, giusto?
[28:29] Sì, sempre. Solo cod Code per ora.
[28:31] Non mi piacerebbe provare altre cose.
[28:33] Non ho tempo per farlo perché se per provare altre cose devo
[28:35] smettere di fare quello che sto facendo e me lo posso
[28:37] permettere, pensa che devo riavviare il portatile da tre
[28:39] giorni? Non l'ho ancora fatto.
[28:44] Sì, e poi è. Uscito anche minimax 2 7 Dicevi
[28:48] prima Stefano e. Io ho letto la soltanto
[28:53] l'annuncio e. Diceva, cioè il Focus era sul
[28:57] fatto che usano minimax stesso per migliorarsi e.
[29:01] Quello che hai detto che. Però non mi sembra questa cosa
[29:05] così nuova, cioè non lo stavano già facendo anche gli altri a.
[29:09] A no. Il primo ad aver fatto questa
[29:12] cosa qui ufficialmente è stato poi il
[29:16] propriomagarilofacevanogiaprimanonnoncelhannodettoperoestatog.pt 5.3 Codex, quindi la release
[29:24] prima, qualche settimana fa di g.pt.
[29:31] Per cui no, è è una novità ed è un trend, è un trend che che.
[29:38] Si vede succedere è che ha manifestato in maniera open
[29:45] source carpati con perché forse io?
[29:49] Mi confondo con qualche annuncio che avevo sentito di carpati di
[29:53] Carpati ha. Fatto questo progetto che si
[29:54] chiama autoresearch a cui io l'ho anche provato.
[29:59] Sulla mia povera invidia che ha cotto le uova?
[30:05] Nel provare con un modello molto piccolo, allora il.
[30:09] Senso che cos'è? È sostanzialmente, come dicevo
[30:12] giustamente, Paolo. Ne abbiamo parlato fuori
[30:14] puntata. È un Ralph loop, cioè tu lanci
[30:20] questa cosa durante la notte e lui continua a fare ciclo finché
[30:26] non raggiunge un miglioramento. Però perché è interessante, è
[30:31] interessante perché dimostra e fa vedere in maniera open
[30:35] qualcosa che credo simile a quello che ha fatto sia open Eye
[30:39] che minimax. C'è la capacità di dargli un
[30:43] target, un target in termini di miglioramento di benchmark
[30:49] sostanzialmente. La funzione.
[30:53] Obiettivo, una funzione. Obiettivo?
[30:56] Esatto, bravo. Una funzione obiettivo su.
[31:00] Sul modello e quello che fa il ciclo è di andare a fare, a
[31:07] sviluppare delle strategie. Sottolineo questa parte qui
[31:10] perché ne ho parlato anche ieri sera con una persona di questa
[31:14] cosa qua. Che giustamente diceva, ma?
[31:20] Non serve, nel senso abbiamo già un sacco di algoritmi di
[31:24] miglioramento di machine learning, visto che comunque.
[31:29] Lo usi soprattutto su modelli di machine learning, almeno io
[31:33] sulla mia macchina, perché mettermi a trainare un ll m
[31:36] diventa complicato. Vero, ma la cosa interessante lì
[31:42] è vedere che la gente quindi LLM è in grado di sviluppare delle
[31:46] strategie di miglioramento per andare a trovare i minimi locali
[31:52] e globali, possibilmente all'interno.
[31:55] All'interno di un algoritmo di training, quindi cosa è
[31:59] abbastanza nuova? Il fatto che la gente sviluppi
[32:04] la strategia poi è fatto con un llm piccolo.
[32:08] Nell'esempio di carpati è fatto con.
[32:12] Un ciclo piccolo su delle invidia piccole, eccetera.
[32:15] Però che cosa fa? Prende un modello, lo guarda?
[32:18] Sviluppa la strategia al momento.
[32:23] Cambia solo il modo di fare il training di pesi.
[32:27] O meglio, cambia i pesi, non cambia il training, non rifà il
[32:30] training, cambia i pesi perché lui pensa che quello sia
[32:34] migliorativo. Fa sostanzialmente un fine
[32:36] tuning ragionato ma ragionato, non per prova.
[32:41] E poi far rigirare il loop e vede com'è andata, se è andata
[32:44] bene va avanti su quella strada, altrimenti cambio strategia, lo
[32:47] sviluppa anche strategie multiple e le confronta.
[32:52] Eh, su una gente ha tanta roba. Però questa cosa qui non
[32:56] necessariamente applicato agli llm, proprio sempre questa
[32:59] stessa persona con cui parlavo non la cito perché non non so il
[33:02] nome, mi dispiace, ero ad un evento e abbiamo parlato e non è
[33:07] che non la cito perché non la voglio citare.
[33:09] Se per caso ci ascolta si faccia vivo.
[33:13] Diceva che qualcuno l'ha applicato, io questo non l'ho
[33:16] visto sinceramente. Qualcuno l'ha applicato al
[33:19] miglioramento del codice, un po il simplify che ho lanciato
[33:23] prima su cloud code. Per che che cosa fa quel comando
[33:28] lì? Grazie Paolo che me l'hai dato
[33:29] perché io non lo conoscevo. Guarda le ultime modifiche che
[33:33] ha fatto e cerca di semplificarle o di
[33:35] razionalizzarle. Applicare la stessa metodologia
[33:41] ciclica ma con funzione obiettivo potrebbe essere, anzi,
[33:46] qualcuno l'ha fatto e dice che è interessante, ma infatti io
[33:49] avevo due. Commenti così molto AA
[33:51] sensazione, perché non ho approfondito e dovrei farlo ma
[33:54] non so quando da un lato a me queste cose ricorda tanto la
[33:59] teoria degli esami di ricerca operativa all'università.
[34:02] È un po se vuoi una specie di meta euristica che va a vedere
[34:07] cosa si può fare, sceglie quale tipo di algoritmo euristico
[34:11] usare per migliorare 1 1. Di nuovo la funzione obiettivo
[34:15] di un problema complesso. E.
[34:19] E dall'altro ho letto l'altro giorno per curiosità, ieri
[34:23] l'altro ieri non mi ricordo un. Post su X di una persona che
[34:29] sostanzialmente diceva di essere riuscita a far andare sul suo
[34:32] Mac con 48 giga di memoria. Il modello qua entra in punto 5,
[34:37] è quello gigante da 397 billion. E diceva che c'è riuscito
[34:44] praticamente implementando e migliorando un.
[34:49] Un algoritmo descritto in un paper di un anno fa una cosa del
[34:52] genere. Che sosteneva che sia possibile
[34:55] caricare il modello. I pesi del modello?
[34:57] Solo alcuni specifici. Perché parliamo di un mixer of
[35:00] Expert diretta? Direttamente dal disco da un SSD
[35:06] flash molto veloce no? Il.
[35:09] Il paper sosteneva che questo è possibile perché si può
[35:13] scegliere in modo accurato che cosa caricare quando caricarlo,
[35:16] sfruttando il fatto che gli SSD sono sempre più veloci.
[35:19] Non è così. Una follia.
[35:22] Sostanzialmente questa persona ha preso quel paper lì, ha.
[35:26] Sfruttato il reverse Engineering di alcune cose che hanno
[35:28] scoperto su su Mac, per cui praticamente per come è fatto il
[35:34] il sistema, la io è particolarmente veloce.
[35:39] E ha applicato questa cosa qui di di carpati per fare un
[35:43] sistema che si auto migliorava nel fare il fine tuning di di
[35:46] questo di questo aggeggio sostanzialmente ed è arrivato a
[35:51] credo tipo 7 8 token al secondo con cui entra in punto 5 da 397
[35:58] billion che è comunque interessante e lui sosteneva che
[36:02] la la teoria dice che il limite fisico.
[36:05] Fisico, dato la la banda, la Yo che hai su quel sistema lì a 19
[36:09] token, lui è partito, andava a 0 7 ed è arrivato a tipo 7 8
[36:14] facendo andare questo sistema basato sull'idea di carpati che
[36:19] ha fatto tutti i miglioramenti, ha fatto cose un po un po
[36:23] barbare, cioè tipo anche quantizzato tantissimo, alcuni
[36:26] pesi eccetera però. Era interessante l'esperimento
[36:30] di per sé. Poi.
[36:33] Cerco riferimento e magari lo lo richiamo.
[36:37] Una curiosità allora, io sono uno degli scettici di questo
[36:39] esperimento di carpati, perché boh, mi sembra che abbia
[36:43] insegnato al mondo come si come si treina un modello di machine
[36:47] learning classico EE tutti quelli che conoscono le AI
[36:51] grazie alla magia degli LLM ho detto Uh Wow, è geniale.
[36:54] Quest'idea non l'avevo mai immaginata.
[36:56] Sì, cioè sono da prima che riuscissimo a farla sta roba,
[36:59] avevano già teorizzato di farla così, quindi non.
[37:01] È non è così, Eh, Paolo? Cioè, attenzione.
[37:06] Auto Research non fa training, sviluppa una strategia per cui
[37:11] secondo lui è meglio cambiare certi pesi.
[37:15] Non basato su esempi e riscontro.
[37:19] No, cioè bene, ma trovo che la meta euristica, se vuoi, visto
[37:23] che abbiamo citato il termine, sia sempre quello.
[37:26] Faccio un'ipotesi, verifico l'ipotesi in base al risultato
[37:29] la tengo la scarto. OK, sì, la metaoristica è la
[37:33] stessa, d'accordo, però. È molto diverso dal training in
[37:37] una rete neurale standard. E vuol dire cercare di capire
[37:41] come è fatto il modello. Sì, sì, OK, diciamo che la la
[37:45] rete training tradizionale è opaco.
[37:49] Tu fai brute Forcing, diciamo o random.
[37:52] Qui invece è educato il il tentativo, però il lavoro.
[37:58] È il lavoro, cioè OKE va bene, però è è il lavoro che comunque
[38:01] le persone già facevano prima, ovvero il.
[38:05] Dove l'algoritmo base è brute forcing.
[38:07] Con l'esperienza sensibile imparo due dritte, imparo che la
[38:10] quantizzazione mi da questo, imparo che posso fare mixture of
[38:13] Expert, imparo questo e quello e pian pianino ho delle euristiche
[38:16] che mi permettono di farlo meglio.
[38:19] Trovo non lo so, cioè non voglio sminuire troppo, ma trovo che
[38:22] sia nello spazio della stessa idea e io rimango convinto che
[38:27] se molti stanno scoprendo oggi questa possibilità perché mio
[38:31] feedback di Youtube di qua e di là è pieno di gente altri, ma
[38:35] soprattutto gli shock vari già lo facevano, cioè non non riesco
[38:38] a non immaginare che molti non avessero automatizzato il il
[38:42] training loop di qualunque cosa stessero facendo in questa
[38:45] maniera. Non ci posso proprio credere,
[38:48] però vabbè, ma è interessante comunque.
[38:51] Trovo che sia interessante per l'uso.
[38:54] Soltanto commentare l'ultima cosa che può essere anche utile
[38:57] per chi ci ascolta e magari voglia sperimentare.
[38:59] Se a differenza mia questa cosa va, la trovate interessante e
[39:03] non siete degli scettici e quindi volete metterci le mani
[39:07] molte? Molti suggeriscono che per
[39:09] applicare il concetto basta semplicemente andare dal vostro
[39:12] cloud code, un modello di turno e dirgli, guarda il progetto di
[39:15] Carpati che ha fatto questa settimana sul feedback loop,
[39:18] voglio la stessa cosa applicata a quello che volete voi,
[39:21] generazione, immagini, generazioni di skill, questo o
[39:24] quell'altro. Non trovo che sia l'unica
[39:26] strada, però molti stanno suggerendo questo giro.
[39:28] Il giro funziona il vostro cloud code di turno capirai i punti,
[39:32] li estrarrà e vi applicherà questo concetto a quello che
[39:35] potete arrivare a trainare il modello come ha fatto la persona
[39:37] che ha citato Alessio, potete, non lo so, migliorare i vostri
[39:40] file di configurazione di sto cavolo.
[39:42] L'idea è sempre sì, sì, no, l'idea.
[39:44] È la stessa, è. Hai ragione che che il lo si può
[39:51] copiare benissimo. Infatti il punto secondo me non
[39:53] è il loop, è il fatto che ci siano oggi modelli alla lemma
[39:58] capaci di sviluppare strategie di miglioramento di altri
[40:01] modelli di AI. Per me il punto è quello lì, non
[40:04] è il fatto che l'abbia fatto in loop, che lo trovi durante la
[40:08] notte. Questo sì, è un'automatizzazione
[40:11] e basta. Però io l'ho sempre definito che
[40:16] quando veramente un modello, un modello state of the art sarà
[40:23] realmente in grado di migliorare se stesso senza intervento umano
[40:28] lì. Quello lì per me è il punto di
[40:30] singolarità, perché? In modo indefinito, cioè se lui
[40:34] può continuare a migliorarsi e. Siamo al punto di sonygolarità,
[40:40] nel senso, non c'è più bisogno di un intervento umano per
[40:43] migliorare i modelli stessi che migliorano se stessi e che sanno
[40:46] fare un sacco di cose. Siamo un po nel mondo della
[40:49] fantascienza al momento, ma quella lì per me è la direzione
[40:54] del del di quello che chiamiamo AGI.
[40:56] È per quello che mi ha colpito in sé, la cosa.
[41:03] Poi. Quindi, quindi, quindi?
[41:11] Quindi Mistral l'abbiamo già detto.
[41:19] Ecco. I design Tool I design tool che
[41:23] abbiamo in in. Scaletta?
[41:27] Vedo che c'è tutto un mondo che si sviluppa qui attorno, cioè
[41:32] non solo stitch di Google, che forse è il più famoso, ma un
[41:36] sacco di startup che partono intorno a questa cosa del poter
[41:41] fare design da zero di applicazioni grafiche e non.
[41:49] L'idea a me non dispiace in sé e la trovo molto potente.
[41:54] Andiamo nel mondo un po del no code.
[41:57] Se vuoi, ma per la parte grafica.
[42:01] Ma in realtà volevo parlare di un'altra cosa, partendo da
[42:04] questo spunto ci sono. Ci sono un sacco di start up che
[42:08] sviluppano idee di varia natura, dal.
[42:13] Dal Coding Zero. 0 0 code, cioè non coding, scusate, dallo
[42:19] sviluppo senza codice alla lovable.
[42:24] E tutti gli altri simili fino a questi qua che fanno il design,
[42:28] ma il Copilot for eccetera. Oh, io ci vedo un rischio.
[42:34] Chi si mette in questo mercato? Nel senso che il giorno che è il
[42:38] giorno che il tuo. Use case viene validato se ti va
[42:43] bene. Arriva qualcuno e ti dice, ti
[42:47] compro se ti va male, ti antropico o il bullo o il Google
[42:51] di turno. Dicono vabbè bella, l'idea la
[42:53] faccio anch'io, che è esattamente quello che sta
[42:55] succedendo con stitch, solo che la faccio anch'io è metto giù la
[43:00] ruspa e spazzo via tutto quello che trovo in mezzo.
[43:04] Sì, è quello che tu hai. Fatto in sei mesi, un anno di
[43:09] attento, oculata valutazione, in sei ore è stato duplicato e
[43:13] messo fuori da una qualcuno che ha la potenza di di andare sul
[43:17] mercato molto più alta della tua e che viviamo in un mondo.
[43:21] Strano, no? Viviamo in un mondo in cui le
[43:24] idee. Le idee sono tornate a contare
[43:26] perché lo svilupparle è quasi gratis, ma poi però.
[43:33] Perché abbiano le gambe diventa difficile, opinioni, opinioni.
[43:38] Meta ha appena comprato moltebook, aveva bisogno di
[43:41] comprarsi modbook. Meta glielo faceva riscrivere in
[43:44] mezza giornata cambiavano il titolo, avevano finito, ci
[43:47] mangia tutto. Eppure c'era del valore.
[43:51] Io sono d'accordo con voi, ma non lo so, è più complicato qui
[43:54] hairing. C'è questa parola stramba in
[43:57] inglese no a qui che hanno composto a qui airing, cioè non
[44:01] è una vera acquisizione. Hanno assunto il tizio che ha
[44:04] fatto molte book perché c'aveva delle idee, che è quello che ha
[44:08] fatto con i con openclow, cioè praticamente a persona.
[44:15] È riuscito a nell'obiettivo che hanno tutti quanti, quello di
[44:18] evitare il fottutissimo processo di di selezione di Facebook che
[44:23] è impossibile a passare e skippare con la parte e
[44:27] semplicemente dire, Ah, ma sei intelligente?
[44:29] Tu sì, non ve ne siete mai accorti perché mi chiedevate
[44:31] quicksort. EE però openclow viene.
[44:41] Viene sempre più validato, Eh, il.
[44:45] L'idea in sé, cioè anche invidia, avete visto che ha
[44:49] detto facciamo open collo per l'Enterprise, peraltro?
[44:52] La mail video io ve l'ho l'ho guardato questa settimana e ve
[44:56] l'ho girato una volta tanto guardo le cose che giro e.
[45:00] E non mi ricordo mai. Come si chiama il CEO di Nvidia?
[45:02] Perdonatemi, non lo so pronunciare, ma era
[45:04] esaltatissimo, era esaltatissimo e ha fatto una signorina.
[45:09] Si esalta di solito. No, OK.
[45:12] Ma cioè stava? A parte che immagino che i dati
[45:16] siano giusti, non ho verificato. E in base al successo di star di
[45:20] kitab e apparentemente il progetto più di successo della
[45:24] storia che supercato di Linux. C'è proprio un grafico verticale
[45:29] così e dici vabbè OK, poi ovviamente saranno o gli open
[45:32] call stessi che fanno? Cliccano su like però fa niente,
[45:35] il risultato è sempre quello e. E niente.
[45:38] Ed era super entusiasta. Cioè lo dichiarava come un
[45:43] impatto come quello dell'H TTP, quello di di di maggiori
[45:48] soluzioni là fuori. E magari è vero, Eh, non non
[45:52] dico di no, nel senso che. Essere avere finalmente un
[45:58] computer utile che non non ci devi litigare, ma che gli chiedi
[46:03] le cose. Lui, bene o male te le fa
[46:05] l'obiettivo della fantascienza di di cent'anni a questa parte.
[46:08] E forse finalmente ci siamo arrivati vicino.
[46:10] Io che lavoro nel mondo di informatica mi viene da
[46:13] vagamente sminuire la faccenda perché più che una magia la
[46:16] descrivo finalmente un software fatto bene, che fa l'obiettivo
[46:19] che doveva senza scontrarsi contro.
[46:22] Ostacoli o di wex o di implementazione o di robe di
[46:25] altro tipo, senza peraltro poi affrontare la questione
[46:29] sicurezza e rischi che ci porta appresso.
[46:31] Però sì, cioè capisco l'entusiasmo da quel lato.
[46:35] Invidia ci ha visto un business perché ha proposto la loro
[46:40] versione basata sui loro modelli.
[46:43] Forse avevano bisogno di giustificare il loro modello EE
[46:46] avevano bisogno di una scusa sta.
[46:49] Di fatto che la quei 10 minuti di di di key note sono
[46:54] incoraggianti, cioè ti fanno venire voglia di prestare
[46:56] attenzione. Non mi hanno fatto venire voglia
[46:58] di installarlo, ma di prestare intenzione sì.
[47:02] Ma. Allora io l'avevo provato, lo
[47:05] sapete. Adesso in questo momento non ce
[47:07] l'ho attivo. Ehm.
[47:10] Perché averlo su un VPS? L'avevo messo su un virtual
[47:15] private server, è utile ma un po meno utile.
[47:19] La verità è che diventa utile davvero quando ce l'hai sulla
[47:23] macchina che usi tutti i giorni. Però problemi di sicurezza, il
[47:27] fatto che lo uso per lavoro eccetera al momento non l'ho
[47:30] fatto. Ho qua un'altra macchina che uso
[47:33] poco, niente, sto valutando di metterla su quella e di creargli
[47:36] la macchina a posto per lui. Però il fatto che il.
[47:43] Momento in cui inizia aggiungere le cose che TI servono davvero
[47:45] aumenta anche la il rischio. Cioè sì.
[47:49] Tu sceglie le Diane right? Cioè la la scommessa che fanno
[47:55] in tanti è gli do praticamente tutto, ma in Read only e in la
[48:02] possibilità di scrivere soltanto nell'ambiente locale, che è un
[48:05] ambiente isolato, un computer a parte, in tanti usano il Mac
[48:09] mini oppure 1 1 Virtual machine. Quella lì è un compromesso, cioè
[48:16] leggi pure tutte le mie mail, ma non scriverle.
[48:21] Oppure adesso con il Google sia live puoi dargli?
[48:27] Anche Google ci crede di fatto, perché nel momento in cui hanno
[48:30] fatto il CL. Iper workspace si vede e sono
[48:34] andato a guardarlo il Sea Live perché voglio usarlo con cloud
[48:36] code io al momento. L'hanno fatto pensando quella
[48:40] roba lì perché hanno messo una cosa che non avevano da altre
[48:44] parti, che è un estremo findgrain.
[48:49] Nei permessi, ad esempio, tu gli puoi dare il permesso di
[48:52] accedere alla mail per leggere e per creare draft, ma non per
[48:56] spedire. E quella lì dice Leggimi la mail
[49:01] preparami tutte le risposte, poi le riguardo e io le mando.
[49:05] Serve quella cosa lì, evidentemente quel genere di di
[49:08] permesso lì. Quindi è è di per sé
[49:11] interessante, ma per dire quanto il Pattern è validato, GLM 5
[49:17] turbo è uscito dicendo è il modello ideale per close
[49:21] minimax, 2.7 è uscito dicendo è il modello ideale per fare
[49:26] openclow. Antropic in non in code ma in
[49:33] cloud. Work, che è una versione desktop
[49:36] diciamo ha introdotto la nuova modalità.
[49:41] Del comunicare col telefono che c'era anche già in cloud code
[49:44] per mantenere una sessione e lavorare col telefono.
[49:48] A me non piace tantissimo come lavora quella roba lì, ma è un
[49:51] gusto. Invece in work hanno messo la
[49:55] possibilità di iniziare le cose anche dal telefono.
[49:58] Quindi esattamente come Open Colow tu gli dici vai e
[50:02] preparami questi file e intanto che sei a portare il bambino a
[50:07] basket. EE lui te li prepara arrivi a
[50:10] casa con i file preparati, esattamente quello che fa
[50:12] openclow quindi stanno validando il Pattern per plexity anche ha
[50:17] fatto la loro versione di agente residente.
[50:21] Non mi ricordo come l'han chiamata ma è open cloud.
[50:25] Marchiata per plexty come idea è non dico come codice, quindi il
[50:29] Pattern è sempre più validato e ci sta tutto sommato che sia
[50:34] validato. Poi sicurezza un problema, poi
[50:38] mettete tutto nel sandbox, poi poi poi possiamo anche perché
[50:42] poi cioè? Non è solo una questione di cosa
[50:46] può scrivere, cioè i dati li può anche spedire e mandare in giro,
[50:48] cioè. No, beh, per quello.
[50:51] Dipende cosa gli fai fare, punto dico per quello.
[50:53] Dicevo, il il discorso è che mano a mano che tu gli dai le
[50:56] informazioni disponibili devi rivedere anche qual è il tuo, la
[51:01] tua soglia di diciamo di di rischio accettabile.
[51:04] Sì, sì, sì, certo, perché? Anche perché.
[51:09] Cioè devi chiuderlo dall'esterno l'errore.
[51:12] L'errore che non va fatto al momento, almeno almeno con
[51:16] openclow. È di affidarsi a questa estrema
[51:19] facilità d'uso che Paolo nominava prima nel far le cose
[51:24] anche per dirgli cosa non fare, perché vi ignorerà e.
[51:28] E c'è stata la la la. Sempre per parlare male di meta,
[51:34] la responsabile di sicurezza di meta che ha raccontato, allora
[51:40] io la io la dico così ha raccontato su Internet per far
[51:44] parlare di sé che si è cancellata l'email perché io non
[51:47] ci credo. Io non ci credo che la
[51:49] responsabile di sicurezza di meta abbia fatto un'ingenuità di
[51:53] quel livello lì e non l'abbiano licenziata, quindi secondo me è
[51:57] una fake news. Eh, perché magari può anche
[52:00] averla fatta l'ingenuità. Ma Zuckerberg verrebbe
[52:03] licenziata in tronco, soprattutto dopo che l'ha detta
[52:06] sui social. Invece probabilmente hanno
[52:08] concordato che la dicesse sui social e lei l'ha detta sui
[52:12] social. Io la leggo così, quella notizia
[52:14] lì. Però ha raccontato una cosa che
[52:19] è possibile che si verifichi, lei avrebbe dato completo
[52:24] accesso alla sua casella di posta elettronica e.
[52:28] Compreso la scrittura e open crowd a un certo punto per un
[52:32] prompt troppo aggressivo, un contesto finito, insomma tutta
[52:36] una storia raccontata. Ha cominciato a cancellarle le
[52:39] email e lei cercava di fermarlo con i messaggi dicendogli, no,
[52:43] non farlo, ti prego. Boh.
[52:48] Poi è arrivata al al computer e ha fermato tutto.
[52:52] Cioè me la immagino correre e staccare la spina.
[52:54] Queste cose qua però. Allora io alla storia non ci
[53:00] credo, però è una cosa che può succedere.
[53:06] Poi. Poi faccio un'incursione così di
[53:10] un paper che non. Ho in scaletta ma che ho
[53:14] sbirciato stamattina, che mi. Mi è piaciuto perché per una
[53:19] cosa che diceva Paolo del. GLM che parte per la tangente,
[53:25] c'è sto paper che che ha scoperto ieri esistere
[53:29] stamattina, me lo sono letto. Un pezzetto perché è lungo.
[53:35] Che dice che ed è affascinante, che dice che non ci si può
[53:39] fidare del Chin of Toat. Nel cercare di capire che cosa
[53:43] fanno i modelli. Perché io ho sempre pensato,
[53:47] come molti credo, non non so se tutti, ma molti che vabbè, lì ti
[53:52] scrive la roba. È un po come quando uno pensa
[53:55] nella sua testa leggi che cosa si scrive e puoi capire perché è
[54:00] arrivato ad una certa conclusione.
[54:02] Il paper dimostra che non necessariamente, cioè a volte
[54:08] sono voli onirici, che si fa? E da quello che leggi non puoi
[54:13] capire esattamente. Dove?
[54:16] Perché sia arrivato alla conclusione da quello che ha
[54:19] scritto. Il motivo è la la vicinanza
[54:24] degli embeddings, cioè a volte scrive cose che sono plausibili
[54:30] da leggere, ma in realtà è perché quegli embedding che cita
[54:35] sono vicini ai concetti che gli servono davvero per il
[54:37] ragionamento. Che è una cosa da mezza
[54:43] fantascienza, ma che fa il paio con una cosa che avevo discusso
[54:46] con Emanuela Fabiani in intervista.
[54:52] Di come si vede che in certi modelli.
[54:56] Nel nei layer interni, le attivazioni dei layer interni.
[55:03] Nella costruzione di una frase non risoning, in questo caso
[55:06] proprio nella previsione della prossima parola, l'attivazione
[55:09] dei layer interni, attivino delle parole in lingue diverse.
[55:15] E le mischino tutte per poi arrivare in fondo alla lingua
[55:18] giusta, ma questo perché? L'ipotesi del paper che citavamo
[55:24] lì è che usino la parola che meglio rappresenta il concetto
[55:29] che in quel momento vogliono esprimere, per cui ci sono
[55:34] parole che in giapponese o in tedesco non esistono in
[55:36] nessun'altra lingua, ma che rappresentano un concetto molto
[55:40] specifico e loro la usano. È super affascinante questo
[55:46] mondo qua. Scusate l'incursione, ma mi è
[55:48] venuto in mente che ho proprio letto stamattina.
[55:51] Beh, io lo trovo. Interessante, ma non lo
[55:52] definirei da fantascienza, lo definirei più da filosofia, nel
[55:55] senso che probabilmente il nostro cervello funziona alla
[55:58] stessa maniera, motivo per cui alcuni sono stati ispirati, tipo
[56:02] HOFSTEDER e menadie. Mitchell, dopo di lui a.
[56:08] Andare a ricercare come spiegare e descrivere il concetto umano
[56:14] di analogia nei. Computer.
[56:17] Che è una di queste cose che stai in cui stai girando un
[56:21] pochettino intorno tu. Nel senso, non è importante la
[56:26] parola specifica che io e te stiamo usando.
[56:27] Magari ce n'è una migliore, ma a noi umani, se io ti faccio un
[56:31] esempio o un paragone o un'allegoria, tu mi segui e
[56:35] magari ti aiuta a capire i. Modelli sembra che stiano
[56:39] facendo questa stessa cosa loro stessi in questo discorso degli
[56:43] embedi che dicevi tu nel database vettoriale
[56:46] multidimensionale, un concetto che ne abbiamo fatto l'esempio
[56:49] in passato, di arancione può essere vicino al frutto, al
[56:51] colore, a una nazione, al colore, ai capelli.
[56:54] Sono tutte vere. Queste cose sono vere anche nel
[56:57] nostro cervello? Il nostro cervello spazia da
[56:59] quella che gli è più utile al momento.
[57:02] Eh sì. Però gli scettici hanno sempre
[57:05] detto il contrario, comunque. Comunque non non si può lavorare
[57:10] soltanto sulla parola, sul significato delle parole, perché
[57:14] sono più importanti e significanti, bla bla bla bla
[57:16] bla. In realtà quest'ultimo studio
[57:20] che citavo estende questa cosa qui al anche alla reasoning, ma
[57:26] nel non reasoning era già erano già stati fatti studi che che
[57:31] che che vanno in controtendenza su quello che stai dicendo tu
[57:34] che in qualche modo. Funzionano come la nostra
[57:39] corteccia prefrontale. Non si sa bene perché, ma è
[57:42] così. Dovrei.
[57:44] Ricercarla questa citazione per dargli più effetto, ma così al
[57:47] volo, per non perdere tempo. Ricordo che c'è stato un qualche
[57:51] famoso musicista competitore che a cui si attribuisce questa
[57:55] frase. Se avessi saputo esprimerlo a
[57:58] parole non avrei dovuto comporlo.
[58:00] È un po quest'idea qua. Intuizione logica di qualcosa
[58:08] che uno vuole comunicare che la barriera verbale non permette di
[58:13] completare completamente. Ma tutti intuitivamente abbiamo
[58:16] la sensazione che ci possa essere un di più non non me lo
[58:19] devi dire per forza parole tutte le volte.
[58:22] Sì, sì, beh, che la stessa cosa del della capacità, no?
[58:26] Che l'uomo, gli uomini hanno di esprimere in maniera grafica il
[58:32] disegnare, il fare schemi eccetera eccetera.
[58:36] Che è una cosa che si cerca già anche di insegnare ai modelli
[58:40] nella lettura è sempre più. O meno stato vero, no?
[58:44] I modelli multimodali lo diciamo prima e dai un'immagine e
[58:48] cercano di interpretarla. Per il contenuto.
[58:53] Qualche modello sta cominciando ad interpretarlo anche in
[58:56] maniera di. Informazione, oltre che di
[59:00] contenuto, quindi non cerca di tradurlo in parole.
[59:03] Ma cerca di interpretare lo schemino che gli dai come
[59:06] informazione e. Nella fattispecie cloud,
[59:10] dall'ultima release sulla parte web è capace invece di creare
[59:17] rappresentazione grafica dei concetti.
[59:21] E lo fa molto bene, tra l'altro sul mio l'ho fatto, se tu gli
[59:24] dici spiegami questa cosa lui. Non più soltanto parole, ma ti
[59:29] crea una rappresentazione grafica, un diagramma.
[59:35] Che sono molto efficaci, devo dire, nel nel capire concetti
[59:38] evoluti per gli uomini e lui è molto bravo a farli.
[59:42] E credo che sia una. Cosa che fa anche nano banana
[59:44] due. L'ultimo sì, sì, lo fanno in
[59:50] modo diverso, perché uno genera l'immagine, il nano banane,
[59:54] quindi è più, non è. Non è stable diffusion più da da
[59:59] un sacco nano banana e basta, però più in quel mondo lì c'è
[1:00:03] genera l'immagine cloud invece genera una rappresentazione
[1:00:07] vettoriale di quelle immagini e quindi è più formale nella
[1:00:12] generazione. Assomiglia più al linguaggio,
[1:00:14] quello di Claude. Non lo dico come vantaggio Eh,
[1:00:17] probabilmente meglio quello di una roba anana.
[1:00:19] Però ci sono delle differenze. Volevo dirvi che l'esempio
[1:00:23] pratico che ho visto io del showcase della Feature che trovo
[1:00:27] che sia ancora più significativo che non dire che ti può fare un
[1:00:31] grafico o queste cose che tutto sommato anche prima le facevano
[1:00:35] in una maniera o nell'altra. È stato qualcuno che gli ha
[1:00:39] chiesto voglio creare un aeroplano di carta, Fammi vedere
[1:00:42] i passaggi e lui li ha generati. I passaggi al volo, cioè
[1:00:45] un'evoluzione dell'informazione che però è simbolica e non è
[1:00:50] tabulare, non sono dati geografici.
[1:00:53] Sì, sì, esatto, no, no, no. È in questo genere di cose, cioè
[1:00:57] arricchisce l'informazione, cioè il come ti viene presentato
[1:01:02] un'informazione, nel senso che di sicuro è capace di dirtelo.
[1:01:05] La parola è come piegare la Carta, però voglia tu a capirlo
[1:01:09] e ed è interessante questa cosa nel dire Hai hai voglia tu a
[1:01:14] capirlo, perché ci sono cose che il cervello umano.
[1:01:19] È potenzialmente anche i modelli capiscono meglio da una
[1:01:22] rappresentazione grafica che da una rappresentazione a parole.
[1:01:26] Perché a volte è difficile esprimere parole le le cose.
[1:01:31] Tra l'altro anche in cloud code. Non so se avete provato ci sono
[1:01:35] tu Paolo forse lo nominavi c'è una cosa per fare il.
[1:01:41] Design delle interfacce grafiche che va più o meno in questa
[1:01:43] direzione. Che sto dicendo o è un'altra
[1:01:46] cosa? Allora se stiamo se stai
[1:01:50] parlando di playground, è. Un pochettino un'altra cosa che
[1:01:55] può avere un'applicazione lì, però, ovvero playground è
[1:01:59] un'interessante feature interna recente di cloud code in cui un
[1:02:05] plugin. Giusto, giusto per, lo dico per
[1:02:07] gli ascoltatori, è un plugin che si può installare server?
[1:02:10] Forse no, no, avete ragione, scusate, non è.
[1:02:12] Un feature interno è un plugin ufficiale di antropic, però
[1:02:15] dovete abilitarlo, si chiama playground.
[1:02:17] Non confondere con play right che fa un'altra cosa, io metto
[1:02:20] delle volte mi confondo e l'autocorrezione del telefono me
[1:02:22] li confonde comunque playground che vuol dire parco giochi?
[1:02:27] Fa questa cosa interessante soprattutto per Alessio, perché
[1:02:30] mi ha appena fatto vedere una cosa vagamente ispirata a questo
[1:02:32] senza saperlo ti. Per favore di crearmi un
[1:02:38] playground e lui vi crea on the spot sul momento una pagina
[1:02:44] HTML, quindi un'APP HTML già va script passatemi il termine APP
[1:02:51] autocontenuta quindi un file singolo di cui lui vi dà tutto
[1:02:54] il sorgente o vi crea il file sul file system se siete in
[1:02:57] cloud code. In cui lui mostra i concetti che
[1:03:03] voi gli avete chiesto di di esporvi e vi fa 1UI1UX per poter
[1:03:11] andare a modificare alcuni dei parametri di questi concetti.
[1:03:14] Se stiamo parlando, che ne so, di una pagina web, lui vi dice,
[1:03:18] OK, con questo slider puoi cambiare il colore di sfondo, il
[1:03:20] font, questo e quell'altro. Se invece state facendo non lo
[1:03:24] so, un documento, lui ti fa delle sezioni in cui puoi
[1:03:27] mettere dei commenti e puoi arricchire o dirgli di cambiare.
[1:03:30] A te come se vi generasse un Google Docs on the fly per
[1:03:33] modificare una singola pagina EE fino a qui è già interessante
[1:03:37] questa cosa però. Semplicemente serve un tool
[1:03:41] vostro per chiarirvi. Le idee diciamo hanno fatto il
[1:03:44] passo successivo, che è la cosa più carina secondo me.
[1:03:47] Nella parte inferiore di queste web APP c'è una text area dove
[1:03:52] vedremo. Vedrete scritte le istruzioni da
[1:03:55] passare indietro a cloud stesso per chiedergli di applicare il
[1:04:00] risultato finale del vostro esperimento interattivo con
[1:04:03] l'APP. Quindi se avete cambiato i
[1:04:04] colori o se avete aggiunto dei commenti, se volete una roba un
[1:04:07] po più in basso a destra un po più a sinistra, là sotto ci sarà
[1:04:10] un prompt generato per voi che voi copiate e incollate.
[1:04:13] Lo ributtate a cloud code e cloud code dovrebbe garantirvi
[1:04:16] nei limiti dell'assistito. Quanto faccia indice nel
[1:04:19] chiudere? Il il circolo chissà quanto.
[1:04:22] Matching c'è, ma la cosa affascinante, se ci pensate, è
[1:04:26] che quell'APP lì che lui vi ha generato è autocontenuta, quindi
[1:04:30] adesso non ho controllato, devo dire la verità, però non credo
[1:04:32] che partano chiamate esterne a dei modelli per generarvi il
[1:04:35] prompt magari sì, spero di no, è più affascinante se non lo fa
[1:04:39] quindi dovrei chiarirla perché la sto raccontando male questa
[1:04:43] storia. E non lo so, magari.
[1:04:45] È semplicemente templatizzata, ovvero a te sembra testo puro,
[1:04:51] ma non è testo puro Eh te a tu dici in realtà.
[1:04:54] La la chiamata al modello c'è a Monte e ha già e ha già chiamato
[1:04:59] insomma preparato tutti i prompt che poi va a mischiare uno con
[1:05:03] l'altro a seconda di come tu credo che sia così.
[1:05:06] Perché essendo la pagina HTML auto contenuta immagino che
[1:05:09] funzioni anche offline e quindi non può non fare niente quando
[1:05:12] siete senza rete qu. Esta è la la sua posizione, però
[1:05:16] effettivamente potrebbe essere implementata in maniera diversa.
[1:05:19] Questa cosa è. Molto.
[1:05:21] Carina pensate a Il antropic suggerisce quattro casi d'uso
[1:05:27] per questa cosa andate a curiosarli.
[1:05:29] Io da quando ho visto la prima volta con la presentazione ho
[1:05:32] sempre avuto la sensazione che sia molto potente e che il vero
[1:05:35] valore sia quello nostro personale, di esperti, di quello
[1:05:38] che siamo e trovare. Un caso per cui quella è la
[1:05:42] killer feature? Qualunque cosa stiate facendo,
[1:05:44] se dovete capire come fare la combucia per dire o un'altra
[1:05:47] cosa, un giocattolo di questo tipo, come se fosse una lavagna
[1:05:51] bianca in cui voi provate a spostare le robe, è molto molto
[1:05:54] comoda e molto potente. Credo che non sia molto nota
[1:05:57] questa questa feature. Questo plugin però ha molto il
[1:06:00] suo valore. No.
[1:06:01] È Assolutamente sì. Interessante, no?
[1:06:05] Sulla cosa dei prompt, io ho un'esperienza diversa ma in
[1:06:09] qualche modo simile perché ho fatto un'APP di di diciamo dei
[1:06:16] puzzle di matematica per mia figlia che sta di quiz.
[1:06:19] Una cosa di quiz. E mi ha generato una cosa.
[1:06:26] Insomma, dopo un po di lavoro ha generato una cosa che ha questi
[1:06:30] quiz infiniti, nel senso che sono tutti diversi.
[1:06:35] Ma non genera niente lì perché si è creato tutta una serie di
[1:06:38] template. Sono andato a vedere il codice,
[1:06:40] ha fatto un lavoro pazzesco di templating.
[1:06:44] EE li genera in maniera deterministica lì, però se lo
[1:06:47] guardi la primo la prima impressione che potresti avere,
[1:06:52] specialmente dove ci sono grafici eccetera.
[1:06:54] OK vabbè, ma quante chiamate di modello mi fa per fare sta roba?
[1:06:57] Invece no, le ha fatte ovviamente nel costruire il
[1:07:00] codice, ma è tutto templettizzato, quindi potrebbe
[1:07:04] fare la stessa cosa con play right tutto sommato.
[1:07:08] Playground. Playground, scusa, vedi che mi
[1:07:11] sono subito confuso per mettere un po di zizzania?
[1:07:19] Bene, abbiamo parlato abbastanza male di meta oggi abbiamo
[1:07:22] parlato bene di open Eye, che è lo sponsor della puntata, tra
[1:07:26] l'altro e. La e magari.
[1:07:33] No, a parte questo direi che abbiamo un po toccato tutta la
[1:07:37] nostra scaletta. C'è qualcosa che vi scappa di
[1:07:39] dire prima di salutare? Ma.
[1:07:42] Se vuoi due minuti il ask ask map, non so se l'avete visto
[1:07:50] sentito. Google ha in America
[1:07:53] probabilmente, cioè probabilmente, sicuramente
[1:07:55] arriverà anche da noi tra un po. Sostanzialmente l'integrazione
[1:08:00] dell'intelligenza artificiale dentro all'applicazione di Maps.
[1:08:07] Io ci vedo. Anche una risposta ad alcune
[1:08:09] cose che già si iniziavano a vedere sul.
[1:08:12] Per dire su Tesla, ma non credo che ci sia anche in altre.
[1:08:17] Navigatori già integrati nelle macchine.
[1:08:20] In cui aggiungere intelligenza artificiale ti consente di fare
[1:08:25] richieste per la. Navigazione evoluta, cioè tipo
[1:08:30] tu stai stai guidando e dici Ah Fammi un percorso per andare a
[1:08:34] metà al posto. Però vorrei considerare di tipo
[1:08:38] evitare un certo tipo di strade piuttosto che durante il
[1:08:42] percorso. Vorrei fermarmi a mangiare pesce
[1:08:44] in un certo punto e quindi cercami un ristorante di pesce
[1:08:47] che sia vicino al percorso più o meno allora di pranzo.
[1:08:52] Cose così, quindi richieste diciamo.
[1:08:57] Diciamo libere, non vai al via XE poi dopo vai all'altra via
[1:09:03] ma. Appunto richieste come tu
[1:09:07] parleresti ad una persona per per sapere.
[1:09:11] Per pianificare il tuo percorso. E quindi questa roba c'è adesso
[1:09:15] è in in Maps negli Stati Uniti e.
[1:09:20] Ed è carino, secondo me molto bello.
[1:09:25] La quello di quello di Tesla c'è già, io l'ho provato sulla mia
[1:09:27] macchina. È un po il trend tutto di di
[1:09:31] Google, no? Di mettere Gemini dappertutto in
[1:09:34] workspace a vari livelli che ci sta.
[1:09:37] Loro hanno un ecosistema e ce lo aspettavamo, no?
[1:09:41] E. Poi non è necessariamente legato
[1:09:44] all'intelligenza artificiale, intesa come generative ai, ma
[1:09:47] nel fare questa cosa è uscita una nuova versione di Maps per,
[1:09:52] per Android, per insomma per i device.
[1:09:57] EE hanno messo sostanzialmente. Una navigazione migliorata tre D
[1:10:06] che. È utile, mi verrebbe da dire,
[1:10:08] soprattutto nelle grandi città americane, ma in realtà anche da
[1:10:11] noi ci sono delle situazioni in cui è utile per tutti quei casi,
[1:10:15] tipo in cui ci sono tipo i sottopassi piuttosto che incroci
[1:10:19] strani, multilivello eccetera, in cui la sola vista
[1:10:23] bidimensionale non è sufficiente.
[1:10:26] E la rotonda? Dell'aeroporto di Bergamo.
[1:10:29] Cioè vuoi dirmi che non la rifaccio tre volte prima di
[1:10:31] beccare la l'uscita giusta la prossima volta?
[1:10:34] No, sarebbe una feature pazzesca.
[1:10:36] Io faccio tre giri di solito su quella rotonda lì la prima
[1:10:40] volta. Che io ho avuto questa necessità
[1:10:42] di capire dove diamine devo andare è stata monaca di
[1:10:45] Baviera. C'è una specie di sottopasso
[1:10:47] circolare che gira sotto la città EE sopra ci sono le strade
[1:10:52] equivalenti. E quindi tu non sai davvero se
[1:10:55] devi andare sopra o sotto. E per cui e quindi hanno messo
[1:11:00] questa cosa carina e lo tengono in parte utilizzando le.
[1:11:07] Immagini i dati di di Street View che vengono integrati con
[1:11:11] con Maps e. Su.
[1:11:15] Earth praticamente hanno portato quello che c'era su Google Earth
[1:11:19] su Maps no, chiudiamo che siamo in chiusura solo dicendo Tenete
[1:11:25] un occhio in generale a Google. Questi sono i mesi caldi di
[1:11:27] Google perché a maggio su Google IO tradizionalmente loro gli
[1:11:32] annunci li fanno tutti appena prima dal Google a io e poi al
[1:11:35] Google IO fanno lo show per cui vedremo tante novità da si
[1:11:40] stanno a casirum. Si rumoreggia 1 1 Gemini 3.5
[1:11:45] anche, tra l'altro si rumoreggia ancora solo.
[1:11:50] Bene. Salutiamo tutti i nostri
[1:11:55] ascoltatori e ascoltatrici che sono numerosi e perché mettono
[1:11:59] stelline e campanelline che noi non dovremmo dire.
[1:12:02] Alla fine dovremmo dire all'inizio, ma voi non ve lo
[1:12:04] ricordate, lo lasciate fare a me sempre e.
[1:12:08] Ci vediamo settimana prossima. Ciao Ciao.
[1:12:13] Ciao.

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