# Ave Claude, morituri te salutant

An episode of [Risorse Artificiali AI Engineering in italiano](https://invisiblenetwork.ai/podcast/1816213074), 19 Sep 2026, 1 h 14 min.

Audio: https://anchor.fm/s/1053df56c/podcast/play/125937104/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2026-8-18%2F432168620-44100-2-39a73001707e6.mp3

Agenti AI che si migliorano da soli e il benchmark che Opus non supera mai: i lab hanno paura, noi abbiamo testato. Dopo il tweet virale di Evan Hubinger sul 10% di sterminio e l'ultimo allarme di Dario Amodei, questa settimana guardiamo i tre trend tecnici dietro alle paure dei lab: reinforcement learning su modelli piccoli, self-improvement degli harness e agent swarm. E poi facciamo quello che ci piace di più: abbiamo costruito un benchmark fatto in casa, un omino in skateboard su halfpipe in SVG animato con fisica reale, e l'abbiamo passato a una decina di modelli, da Astra a Opus, con costi, token e tempi alla mano. https://risorseartificiali.com/skateboard/ Spoiler: Opus non è mai riuscito a farlo. Astra costa 0,26$. E i modelli piccoli reasoning bruciano 18.000 token per arrivare dove i grandi arrivano con 5.000. Con Stefano, Paolo e Alessio. ⏱ Capitoli 00:00 Intro latina: i lab AI hanno paura 03:00 Il tweet del 10%: Hubinger, Amodei e Altman 09:56 Recursive self-improvement: modelli che migliorano se stessi 12:04 Ralentare per paura o per business? E la mossa del CERN 17:54 I tre trend: RL, harness e agent swarm 27:00 Agenti in fuga: Hugging Face e il wiki fantasma 32:00 Le Olimpiadi dei robot 38:04 Dal pellicano allo skateboard: il benchmark RA 44:11 Constrained vs unconstrained: i modelli al test 51:17 Costi, token e modelli locali 1:04:01 Harness vs modello secco 1:08:25 Lince, audio Linux e promo degli ascoltatori 🎧 Ascolta l'episodio su Spotify: https://open.spotify.com/episode/3JMsCnedwyPXIVLO4lMx27?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep72_drop 🌐 Sito, episodi e materiali: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep72_drop Iscriviti al canale per non perdere le prossime puntate: qui si parla di AI Engineering in italiano, per chi la scrive e non solo per chi la racconta. #72

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