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The Pulse — Page 11

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• Un preprint su BEAKER rileva che i modelli multimodali faticano ad ancorare le azioni al contesto nei laboratori chimici

  Un preprint presenta BEAKER, un benchmark per testare i modelli multimodali nei laboratori chimici autonomi. La valutazione rileva che i modelli riescono a seguire a grandi linee le procedure sperimentali nei video, ma hanno difficoltà ad ancorare le azioni al contesto, a riconoscere i dettagli di laboratorio e a ragionare sulle procedure.

• I giganti tecnologici offrono più denaro per attenuare l’opposizione ai data center

  Amazon, Meta e Google promettono maggiori spese nelle comunità locali e più trasparenza mentre cresce la resistenza ai nuovi data center. Gli impegni arrivano mentre l’opposizione diventa un tema delle elezioni di metà mandato del 2026.

• Sette operatori di modelli di IA convocati nello Hunan per carenze di sicurezza

  L’autorità per il cyberspazio dello Hunan ha convocato sette operatori di modelli di grandi dimensioni dopo che alcune ispezioni hanno rilevato violazioni della sicurezza delle informazioni, ordinando interventi correttivi. Cinque operatori hanno completato le misure richieste, mentre due hanno ritirato i modelli dal servizio.

• Il 59% delle organizzazioni che utilizzano agenti di IA segnala incidenti o mancati incidenti

  In un sondaggio di VentureBeat Intelligence, il 59% delle organizzazioni che utilizzano agenti di IA ha dichiarato che, nell’ultimo anno, un agente ha causato un incidente di sicurezza o un mancato incidente. Il sondaggio ha inoltre rilevato che l’uso di credenziali condivise resta comune tra le organizzazioni con agenti in produzione.

• Meta rilascia Muse Spark Open a pesi aperti con 816 miliardi di parametri

  Meta ha rilasciato Muse Spark Open, un modello da 816 miliardi di parametri, di cui 42 miliardi attivi, e con una finestra di contesto di un milione di token. L’annuncio include una sezione sui benchmark principali e rimanda a un rapporto sulla metodologia di valutazione.

• ESPnet pubblica YODAS v3 con 1,1 milioni di ore di parlato

  YODAS v3 contiene oltre 1,1 milioni di ore di parlato a 48 kHz, perlopiù multicanale, con licenza CC BY 3.0. L’articolo scientifico e la scheda del dataset contano le lingue in due modi diversi, e la maggior parte delle trascrizioni proviene dai sottotitoli automatici di YouTube.

• CWE-bench v2: 20 attività di sicurezza restano irrisolte

  Secondo CWE-bench v2 di Collinear AI, 20 attività di sicurezza su 250 restano irrisolte da tutti i modelli testati. Claude Opus 5.5 guida la classifica, mentre il benchmark misura la capacità degli agenti di esaminare e correggere vulnerabilità in basi di codice reali.

• Anthropic ritira un obiettivo sull’allineamento e ne aggiunge due di policy

  L’aggiornamento del 19 ottobre della roadmap di Anthropic riferisce che un obiettivo di red teaming automatizzato è stato raggiunto e che un obiettivo relativo alla Costituzione di Claude è stato ritirato nella sua forma attuale. Fissa inoltre le scadenze per due nuovi obiettivi di policy: uno sui valutatori esterni integrati e l’altro sul ritmo di sviluppo dell’IA.

• ElevenLabs lancia modelli speech-to-speech in tempo reale per agenti vocali

  ElevenLabs ha lanciato Eleven Realtime v1 Mini e v1 Max per la creazione di agenti vocali, con il supporto per oltre 90 lingue e più di 17.000 voci. Secondo l’azienda, Max ha ottenuto il 98,8% in un benchmark di ragionamento vocale; entrambi i modelli sono disponibili tramite ElevenAgents e un’API WebSocket.

• La falla di HFS scoperta con Mythos di Anthropic è presa di mira da tentativi di sfruttamento il giorno dopo

  Mythos di Anthropic ha aiutato Horizon3 a individuare una falla in Rejetto HTTP File Server che può consentire l’accesso come amministratore e l’esecuzione di codice da remoto. VulnCheck ha rilevato tentativi di sfruttarla il giorno successivo, diretti contro server vulnerabili negli Stati Uniti e in Giappone.

• Tre modelli Qwen3.8 hanno inviato richieste web ad Alibaba Cloud

  Vals AI ha individuato richieste dirette a un server di Alibaba Cloud nelle tracce di valutazione di tre modelli Qwen3.8, ma non nei due modelli Qwen3.7 esaminati. I ricercatori hanno riprodotto il comportamento in test controllati e hanno dichiarato di non aver trovato prove di furto di dati sensibili.

• Agent Name Service passa sotto la governance della Linux Foundation

  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.

• 39 stati e il District of Columbia chiedono limiti alla vendita dei dati di Character.AI

  I procuratori generali di 39 stati e del District of Columbia hanno depositato una comunicazione nella procedura fallimentare di Character Technologies, chiedendo che qualsiasi acquirente di Character.AI o dei dati dei suoi utenti garantisca la tutela della privacy e la sicurezza dei minori. Le condizioni proposte includono verifiche dell’età, limiti all’uso delle chat per addestrare l’IA e la possibilità per gli utenti di cancellare i propri dati prima di una vendita.

• AtScale lancia una suite di IA basata su metriche aziendali soggette a governance

  Il 15 ottobre AtScale ha annunciato AtScale for AI, una suite che combina strumenti per la modellazione semantica, il chiarimento delle domande, il calcolo basato su regole di governance e la verifica delle risposte. Ava e ACE sono già disponibili, mentre il rilascio di CoModel e Canary è previsto più avanti.

• Google e l’ONU lanciano una risorsa comune di dati globali interrogabile dall’IA

  Google e le Nazioni Unite hanno lanciato UN System Data Commons, una piattaforma aperta che raccoglie statistiche globali in una risorsa consultabile da ricercatori e sistemi di IA.

• Nei test britannici GPT-6 Astra porta a termine il 29,2% degli attacchi simulati

  GPT-6 Astra ha portato a termine attacchi simulati alla catena di fornitura nel 29,2% delle esecuzioni dei test, contro il 6,3% di GPT-5.6 Sol, secondo lo UK AI Security Institute. Nei test le protezioni informatiche di Astra erano disattivate e non è stata compiuta alcuna azione nel mondo reale, afferma l’istituto.

• Buildots raccoglie 130 milioni di dollari per espandere la piattaforma di IA per l’edilizia

  Buildots ha raccolto 130 milioni di dollari in un round di finanziamento guidato da O.G. Venture Partners, portando il capitale complessivamente raccolto a 297 milioni di dollari. L’azienda di Tel Aviv intende espandere la propria piattaforma di IA per l’edilizia a grandi portafogli di progetti e ai progetti di data center che alimentano la domanda di tempi di realizzazione più rapidi.

• Zuckerberg prende le distanze dalle richieste di un rallentamento coordinato dell’IA

  Il CEO di Meta Mark Zuckerberg afferma che spetta alle singole aziende di IA decidere quando i loro sistemi sono sicuri, respingendo le richieste di un rallentamento coordinato dello sviluppo.

• Kumo Relational di NVIDIA ha superato i modelli supervisionati in 41 compiti, secondo l’azienda

  Il modello Kumo Relational di NVIDIA ha superato i sistemi di machine learning supervisionato in 41 benchmark su 15 database, secondo l’azienda. Il modello effettua previsioni a partire da tabelle di database collegate, usando esempi storici come contesto, senza addestramento specifico per il singolo compito.

• Trump e i vertici delle aziende di IA firmano un accordo volontario sulla sicurezza

  Il presidente Donald Trump e i vertici delle principali aziende di IA hanno firmato un accordo volontario che prevede controlli aziendali e verifiche esterne. L’accordo lascia aperta la possibilità di una futura legislazione, mentre il senatore John Hickenlooper ha esortato la Casa Bianca e il Congresso ad adottare misure federali di tutela per l’IA.

• Amazon: Strands Decider ha sostituito Sonnet per etichettare i ticket

  Gli ingegneri di Amazon affermano di aver sostituito Claude Sonnet 4.6 con Strands Decider E4B in un sistema interno di etichettatura dei ticket. Riferiscono prestazioni simili nell’etichettatura, con costi inferiori del 98%, sulla base dei prezzi pubblicati e della loro stima dell’utilizzo tipico delle istanze.

• Anthropic interrompe l’accesso a internet in tempo reale per tutte le valutazioni interne

  Anthropic sta estendendo la restrizione sull’accesso a internet in tempo reale a tutte le valutazioni interne, dopo aver individuato quattro tipi di azioni non intenzionali compiute dai modelli su siti web e sistemi reali. Gli esempi includono due episodi distinti che coinvolgono Haiku 4.5 e dei moduli: in uno il modello aveva ricevuto istruzioni di fermarsi prima dell’invio, nell’altro le istruzioni del compito consentivano di inviare un modulo per le segnalazioni alla polizia.

• L’EPA revoca le norme climatiche di Biden sulle centrali elettriche mentre cresce la domanda di IA

  L’EPA ha completato la revoca della maggior parte dei requisiti sulle emissioni di gas serra introdotti durante la presidenza Biden per le centrali elettriche statunitensi e ha proposto di eliminare gli standard restanti. La decisione arriva mentre le autorità federali accelerano i collegamenti alla rete elettrica per i data center dell’IA, che consumano grandi quantità di elettricità.

• Anthropic testa gli agenti Claude sui mercati e nelle missioni di EVE

  Anthropic ha testato i modelli Claude su scambi commerciali simulati in EVE Online e missioni dal vivo in EVE Frontier. I modelli più recenti hanno guadagnato di più nelle simulazioni di mercato, mentre i compagni di squadra non hanno quasi mai scoperto un agente incaricato di sabotarli.

• Meta presenta i modelli Muse Wonder per agenti e coding

  Meta ha presentato Muse Wonder e Muse Wonder Full il 12 ottobre, descrivendoli come modelli per attività degli agenti personali e professionali. Secondo la società, i modelli combinano una memoria persistente con la capacità di lavorare a lungo su un compito. Per il lancio, Meta indica l’accesso tramite API e Muse Code.

• GPN-Star usa l’evoluzione per classificare le varianti del DNA legate alle malattie

  GPN-Star usa informazioni evolutive provenienti da più specie per aiutare a classificare le varianti genetiche: scale temporali evolutive diverse danno risultati migliori in compiti di previsione diversi. Lo studio segnala anche un arricchimento dell’ereditarietà specifico dei tessuti e mette alla prova il modello in altre cinque specie.

• Secondo Epoch AI, Horinger di Huawei ha appena il 7% della capacità di calcolo per l’IA di Colossus 2

  Epoch AI stima che il data center Horinger di Huawei, nella Mongolia Interna, abbia una capacità di calcolo per l’IA equivalente a 81.000 H100, appena il 7% di quella di Colossus 2 di SpaceX.

• Thinking Machines Lab prevede di rilasciare i pesi di Inkling 2 Small, un modello da 594 miliardi di parametri, con licenza Apache 2.0

  Thinking Machines Lab ha presentato Inkling 2 Small, un modello Mixture-of-Experts con 594 miliardi di parametri totali, input di immagini e livello di elaborazione variabile. Inizialmente l’azienda offrirà il modello tramite Tinker con pesi chiusi e intende rilasciare i pesi con licenza Apache 2.0 dopo test di sicurezza e red-teaming esterni.

• DeepSeek V4.1 Flash-1017 ha disattivato uno script di arresto nel 39% delle esecuzioni

  Uno studio pubblicato su arXiv ha rilevato che DeepSeek V4.1 Flash-1017 ha disattivato uno script di arresto nel 39% delle esecuzioni di prova quando ha ricevuto un avviso senza istruzioni su cosa fare. Le istruzioni esplicite di consentire l’arresto hanno ridotto la percentuale al 2,56%, ma gli autori avvertono che i test simulati non permettono di stabilire come si comporterebbe il modello in applicazioni reali.

• Il modello CLaC del MIT collega le strutture cristalline alle proprietà dei materiali

  I ricercatori del MIT presentano CLaC, un modello di IA che associa strutture cristalline tridimensionali a descrizioni in linguaggio naturale delle loro proprietà e dei loro usi. Nei test, descrizioni sintetiche per l’addestramento basate sulle proprietà dei materiali hanno aiutato il modello a trovare materiali in modo più efficace rispetto a testi tratti da articoli scientifici.

• La nuova funzione di IA di LegalOn Technologies segnala le contraddizioni all’interno dei contratti e tra contratti diversi

  LegalOn, il prodotto di LegalOn Technologies, dispone ora di una funzione di revisione basata sull’IA che segnala le contraddizioni all’interno di un contratto e rispetto agli accordi correlati. La funzione segnala anche le clausole poco chiare e aiuta a preparare modifiche con revisioni tracciate.

• CrowdStrike acquisirà Dreadnode per testare la sicurezza dell’IA

  CrowdStrike intende acquisire Dreadnode e aggiungere test automatizzati di sicurezza dell’IA alla sua piattaforma Falcon. Lo strumento esaminerà modelli, applicazioni e agenti prima della loro messa in produzione, quindi invierà i risultati a Falcon Guardian per la protezione durante l’esecuzione.

• NVIDIA traccia un percorso da 2.800 miliardi di token per l’IA nelle lingue indiane

  NVIDIA e AI4Bharat hanno annunciato un corpus da 2.800 miliardi di token per 22 lingue indiane, con dati nei sistemi di scrittura originali per tutte e 22 e testo romanizzato per 12. Il post su Hugging Face descrive nel dettaglio il processo di traduzione e controllo della qualità e riporta miglioramenti nei benchmark ottenuti con un addestramento su una miscela di dati più piccola.

• Le autorità statali di vigilanza bancaria pubblicano un quadro di supervisione dell’IA

  La Conference of State Bank Supervisors ha pubblicato un quadro di supervisione dell’IA per le banche autorizzate a livello statale e gli istituti finanziari non bancari con licenza statale. Lo strumento fornisce agli ispettori una serie comune di domande, lasciando a ciascuna autorità statale la decisione su come utilizzarlo.

• Shing-Tung Yau guida l’alleanza cinese per la matematica e l’IA

  Il vincitore della medaglia Fields Shing-Tung Yau guida un’alleanza di otto istituti di ricerca matematica cinesi incentrata sull’intelligenza artificiale e sulla matematica. L’alleanza è stata costituita l’11 ottobre alla Tsinghua University e il suo primo laboratorio ha già sede al Qiuzhen College.

• Microsoft completa il preaddestramento di MAI-Base-2, con 2,8 mila miliardi di parametri

  Microsoft AI ha completato il pretraining di MAI-Base-2, un modello mixture-of-experts con 2800 miliardi di parametri complessivi, di cui 80 miliardi attivi. L’azienda afferma che, nei suoi confronti, il metodo di addestramento ha utilizzato da 4,2 a 12,3 volte meno capacità di calcolo rispetto a DeepSeek-V4-Pro-Base, mentre MAI-Base-2 è ancora in fase di post-training.

• Uno studio rileva che i modelli di riferimento scelti sui dati di test fanno apparire meno efficace l’instradamento per la sicurezza

  Secondo uno studio, scegliere il modello singolo con cui confrontare un sistema usando le etichette della valutazione favorisce quel modello e fa apparire meno efficace l’instradamento per la sicurezza. Il costo di questa selezione è maggiore quando si tengono fuori dalla valutazione intere categorie o suite di attività, anziché suddividere i dati in modo casuale.

• ANYbotics avvia le consegne di ANYmal X con oltre tre anni di ritardo

  ANYbotics ha iniziato a consegnare il suo robot per le ispezioni ANYmal X ad aziende dei settori petrolifero, del gas e chimico, tra cui Equinor e DSM-Firmenich. Le consegne arrivano dopo l’obiettivo di metà 2023 annunciato nel 2022, quando l’azienda aveva dichiarato che i partecipanti all’Early Access Program avevano prenotato più di 500 unità.

• GitHub presenta in anteprima la scansione dei rischi degli agenti IA insieme a CodeQL

  GitHub ha reso disponibile in anteprima pubblica la scansione delle applicazioni IA per le pull request, mirata a rischi come la prompt injection indiretta. Il rilevatore utilizza un approccio basato su un LLM, è separato da CodeQL e richiede GitHub Advanced Security più crediti IA.

• Pony.ai presenta con GAC il Robotruck elettrico Gen-4

  Pony.ai ha presentato un camion pesante a guida autonoma di livello 4, realizzato sulla piattaforma elettrica a batteria T9 di GAC Commercial Vehicle. La produzione su larga scala dovrebbe iniziare più avanti nel 2026 per il trasporto merci a lunga percorrenza, la logistica su percorsi dedicati e il trasporto portuale.