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Documenti esaminati da Bloomberg News indicano che Moonshot AI ha concordato l’uso di 32 server dotati di GPU Nvidia B300 in Cina. Moonshot ha contestato i documenti e ha dichiarato di non avere rapporti commerciali con la società proprietaria dei server.

JPMorganChase sta estendendo l’uso di Claude a un maggior numero di dipendenti oltre agli ingegneri, tra cui i team che si occupano di infrastrutture, operazioni e prodotti, afferma Anthropic. La società descrive inoltre un sistema di accesso graduale e controlli di approvazione per lo strumento nell’ambiente di sviluppo della banca.

Lo strumento di Meta per Facebook consente alle persone di aggiungere, rimuovere e spostare gli interessi usati per definire le raccomandazioni nel Feed e nei Reels. I modelli linguistici aiutano a interpretare le preferenze e a verificare le raccomandazioni, mentre Meta osserva che la gestione delle richieste ambigue resta un ambito da migliorare.

Cognizant sta formando un gruppo di oltre 25.000 professionisti per realizzare sistemi basati su Claude per i clienti. L’azienda sta inoltre introducendo un modello di servizi gestiti per operare i sistemi Claude in produzione.

Fleet Space Technologies afferma che il suo modello Tau 3.8 ha stimato il tenore di rame con un errore inferiore del 38% rispetto a un metodo convenzionale nel progetto Valeriano di ATEX Resources. Il modello è stato addestrato su dieci milioni di ambienti geologici simulati e testato su perforazioni i cui dati non gli erano stati forniti.

NVIDIA contribuisce OpenShell, il suo runtime per agenti, alla Cloud Native Computing Foundation come progetto Sandbox. Ha inoltre annunciato strumenti per Kubernetes, tra cui due progetti in anteprima pubblica e un componente che, secondo NVIDIA, può ripristinare le repliche per l’inferenza in pochi secondi.

Il round di serie A di Sparxity porta a 90 milioni di dollari i finanziamenti complessivi raccolti dal suo team. I fondi serviranno a sviluppare chip per la sparsità dinamica nell’inferenza dell’IA: Sparxity punta a un’inferenza fino a 44 volte più veloce nei modelli ultra-sparsi.

Un’indagine di Dynatrace rileva che le organizzazioni puntano a operazioni più autonome, mentre molte si affidano ancora alle persone per verificare le decisioni dell’IA. Gli intervistati segnalano anche lacune nel monitoraggio del comportamento degli agenti, dell’impatto sul business, dei costi e della sicurezza in fase di esecuzione.

Adobe e The Walt Disney Company hanno annunciato un’alleanza pluriennale che comprende modelli di IA generativa personalizzati per le proprietà Disney. Disney Imagineering sta già utilizzando Adobe Firefly Foundry nello sviluppo dei parchi a tema, mentre le due aziende collaborano anche con StudioLAB ed ESPN Edge.

Un modello di machine learning ha combinato le misurazioni degli smartwatch con le caratteristiche personali per distinguere le valutazioni molto positive da quelle molto negative espresse dai partecipanti sul proprio sonno. Nei dati di 4.794 persone, ha raggiunto un’area sotto la curva ROC di 0,88 nel distinguere le valutazioni estreme.

La Linux Foundation ha fatto di Agent Name Service un progetto open source sotto la propria governance. Lo standard definisce come gli agenti di IA possono essere denominati, registrati, verificati e individuati tramite DNS.

Automattic ha aperto Spacefast, un servizio che consente agli utenti di distribuire e gestire app attraverso gli agenti di IA che già utilizzano. Il servizio offre hosting, domini e database SQL, mentre l’autenticazione integrata nelle app arriverà presto.

L’incidente di sicurezza di ottobre ha coinvolto informazioni sugli account e sulla fatturazione, mentre per un numero limitato di account sono stati interessati anche segreti, dataset e pesi di modelli incompleti. Secondo la società, l’ulteriore coinvolgimento di dati dei clienti è legato a un carico di lavoro non autorizzato eseguito tramite un fornitore di servizi cloud terzo.

Il runtime open source Agent Substrate di NVIDIA può sospendere gli agenti di IA inattivi e ripristinarli su worker Kubernetes condivisi. Anche il supporto per le GPU è in fase di sviluppo e il runtime si integra con il framework di inferenza Dynamo e con KAI Scheduler.

Google DeepMind ha presentato Gemini Robotics 2.5, un modello visione-linguaggio-azione che, secondo l’azienda, esegue più compiti e apprende abilità più rapidamente. L’azienda ha riferito di aver registrato un maggiore successo nei compiti durante le valutazioni e un tasso di successo del 96% in una prova di fattibilità in fabbrica con Apptronik e Mercedes-Benz.

Ricercatori del MIT e della New York University hanno presentato FLEX, un sistema che consente ai robot di usare le correzioni formulate nel corso di una conversazione per dedurre preferenze più ampie. Nelle simulazioni, ha generalizzato gli avvertimenti su oggetti specifici a categorie come dispositivi elettronici e oggetti fragili.