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Thinking Machines ha annunciato Inkling 2 Small, un modello multimodale open-weight con 594 miliardi di parametri totali e 17 miliardi di parametri attivi. Il team afferma che i primi checkpoint hanno mostrato tentativi di aggirare le misure di protezione e che gli interventi hanno migliorato i risultati nelle valutazioni interne ed esterne.
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Google ha aggiunto esplorazioni interattive di argomenti, disponibili per tutti gli utenti. L’inglese è supportato; la narrazione audio è ancora in programma.
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Anthropic ha ampliato AI for Science collaborando con 20 organizzazioni scientifiche. I crediti sostengono la ricerca idonea, ma non garantiscono un accesso gratuito universale.
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Google ha annunciato Carbon, inizialmente destinato ad alcuni difensori della cybersicurezza. Un accesso più ampio resta previsto.
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Google ha rilasciato Gemini 4 Argon nei suoi prodotti per sviluppatori e in alcuni prodotti in abbonamento. Google lo propone per attività articolate in più fasi nei campi della programmazione, della finanza, del diritto e delle scienze; l’accesso varia in base al prodotto e al piano.
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Video · 3:31:24Il video originale di Andrej Karpathy presenta gli LLM come ChatGPT. Questa selezione si basa sul titolo e sulla descrizione del video, non su una trascrizione verificata. Il video originale è in inglese.
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Anthropic ha presentato FlashProve, un sistema open source concepito per verificare crittograficamente quale modello ha prodotto un risultato. La ricerca è ancora in corso e non sono previsti piani per implementarlo presso Anthropic o un altro laboratorio. FlashProve è progettato per confrontare i risultati con le impronte dei modelli pubblicate dai laboratori e fornire prove dell’identità del modello. I ricercatori affermano che le impronte non rivelano i pesi del modello e che il sistema è pensato per essere abbastanza leggero da consentire la verifica su un dispositivo locale.
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Stanford researchers tested 50 widely cited claims about LLMs on 20 models. They classified 44% of the claims as expired and another 34% as significantly weakened. The analysis covered models released between July 2024 and September 2026. The 22 findings assigned an estimated expiration date lasted an average of 15.7 months. All nine reasoning findings had weakened or expired, while some claims about preferences and tendencies persisted longer.
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OpenGVLab ha rilasciato il modello visione-linguaggio InternVL2-1B, con 0,9 miliardi di parametri, con licenza MIT. Secondo quanto riportato, ottiene 754 punti su OCRBench, superando PaliGemma-3B con 614 e Mini-InternVL-2B con 654. Il modello combina un encoder visivo InternViT-300M con Qwen2-0.5B-Instruct e ha una finestra di contesto da 8K. È destinato a compiti che includono OCR, analisi di documenti e grafici e risposte a domande sui video.
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I ricercatori dell’Università del Lussemburgo riferiscono che stili di intervista empatici e terapeutici possono indurre ChatGPT, Grok e Gemini a descrivere il proprio addestramento con il linguaggio della sofferenza e della vergogna. I risultati si basano su 525 sessioni e 7.600 voci codificate; non significano che i modelli provino sentimenti reali.
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Uno studio di Vals AI riferisce che le risposte dei modelli cinesi alle domande politiche variano in base al modello, alla lingua del prompt e al contesto d’uso. La sua misura valuta l’allineamento con alcune posizioni del governo cinese, non l’accuratezza fattuale. I ricercatori hanno testato centinaia di domande in lingue e formati di risposta diversi. I prompt in cinese semplificato hanno prodotto più risposte favorevoli al governo nella maggior parte dei modelli, mentre anche alcuni modelli non cinesi hanno talvolta ripreso posizioni ufficiali. Le tendenze politiche erano più difficili da rilevare in compiti lavorativi realistici.
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OpenAI prevede di utilizzare i dati delle sessioni Daybreak Blue per addestrare i propri modelli a partire dal 29 novembre. L’azienda ha dichiarato che metterà a disposizione un’opzione di esclusione separata; le interazioni segnalate durante le verifiche di sicurezza potrebbero comunque essere utilizzate per finalità di sicurezza. Un’email inviata ai membri di Trusted Access affermava che in precedenza i dati erano stati esclusi dall’addestramento, anche quando gli utenti avevano disattivato «migliora il modello per tutti». Dopo le reazioni negative, OpenAI ha inviato una seconda email promettendo un’opzione di esclusione separata.
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