Podcasts · Risorse Artificiali AI Engineering in italiano
Open weight con l'asterisco: cosa Qwen non ha rilasciato
· 1 h 12 min · Episode 67
Episode Open weight con l'asterisco: cosa Qwen non ha rilasciato
Open weight con l'asterisco: Qwen ha rilasciato i pesi di 3.8, ma senza la variante Max, senza vision e con il contesto tagliato. Kimi K3 invece aveva rilasciato tutto, e la differenza si vede su chi ci fa inferenza davvero.
Nella prima parte il giro dei rilasci di queste settimane: Muse Glimmer e Nemotron pensati per girare in locale, il subagent workhorse (o muletto, se preferite la traduzione di Paolo), la corsa all'hardware a memoria condivisa tra DGX Spark, RTX e Apple Silicon. Poi il video open weight, con Minimax H3 che si prende la community a colpi di LoRA e LTX 2.5 che risponde con l'auto duration e una tabella comparativa un po' interessata.
Nella seconda parte Anthropic mette il watermark sui testi di Claude per stare dentro l'AI Act, e ne parliamo per quello che è: un gioco a guardie e ladri che dura da prima di noi. Alessio spiega come funziona davvero il watermark sul testo, Paolo racconta la storia delle mail di Musk e quella volta che Reddit lo ha bannato per un post generato.
Poi la parte che ci ha tenuti più a lungo: il continual learning si sta spostando dai modelli agli harness, gli agenti iniziano ad avere una personalità che dipende da chi li usa, e se ogni installazione prende una deriva diversa diventa complicato perfino capire cosa si legifera. Dwarkesh Patel dà questo per la fine dei modelli open. Noi la vediamo al contrario.
CAPITOLI
00:00 Sondaggio ascoltatori e Qwen 3.8 senza Max
06:08 Kimi K3, Muse Glimmer e il workhorse Nemotron
11:20 Intelligenza ibrida: DGX Spark, RTX e Apple Silicon
16:14 Minimax H3 e le licenze per regione
19:48 LTX 2.5, auto duration e i LoRA
25:25 Attention quadratica e vision language nei prompt video
30:00 Watermark su Claude e AI Act
35:37 Reverse engineering del watermark e Musk
40:28 Detector che sbagliano: Substack e Reddit
44:14 Grok 4.6 e le PR su Hermes
49:07 MuseSpark 1.2, continual learning e memorie condivise
54:37 Sviluppo artigianale e agenti con personalità
58:32 Hermes in vacanza: mappa interattiva e spese
1:04:09 Se ogni installazione diverge, cosa legiferi?
1:07:37 La fine dei modelli open? Al contrario
Ascolta su Spotify: https://open.spotify.com/episode/5r7HVXxocIGv9lDezyvvZE?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep67_drop
Tutti gli episodi e le trascrizioni: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep67_drop
LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/risorseartificiali
Se la puntata ti è servita iscriviti al canale, ci aiuta più di quanto sembri. E diteci nei commenti se volete Ivan Fioravanti in puntata a parlare di inferenza locale.
Risorse Artificiali, AI Engineering in italiano. Puntata #67
Shows are listed from Apple Podcasts' charts and directory, and Podcast Index where it is used. Every show and episode belongs to its publisher and plays from the publisher's own feed; this site hosts none of them. Explicit shows are for adult profiles only, and children’s profiles hear only children’s shows. More about this list.