r/IA_Italia

La massa usa ChatGPT per scrivere mail. Una piccola parte di utenti inizia a sfruttare il potenziale di questa tecnologia per fare cose più strutturate: molti la usano male, qualcuno la usa bene.

Ma qual è l'utilizzo che ancora non stiamo approfondendo e che potrebbe esplodere a breve?

Ciao, non sarà il sub più indicato ma non ho trovato un aiuta un millennial col pc /s

Sarà circa 1 mese che io, e mia moglie, siamo tartassati in orario mattutino (tra le 07:00 e le 10:00) da sms, mail e whatapp di tentativi per accedere a qualsiasi nostro account, principalmente paypal ma provano con qualsiasi cosa, oggi pinterenst, medium, duolinguo e apple.

Le password sono quasi totalmente gestite da google password e qualsiasi servizio con l'a2f è attivo ma ho il timore che prima o poi un buco lo trovino...

Cosa posso fare e soprattutto perchè qualcosa (umano o ai?) mi, anzi, ci sta martellando da quasi un mese?

https://reddit.com/link/1vsj5sv/video/sbqumbt6dbkh1/player

Ciao a tutti! Sono un data scientist e da un po’ di tempo sono abbastanza fissato con il reinforcement learning.

A Ferragosto i miei amici mi hanno fatto scoprire https://pokelike.xyz/ e, ovviamente, la prima cosa che ho pensato è stata: “ok, posso prendere questo gioco e costruirci intorno un harness per farci giocare dei bot”.

La prima idea era abbastanza semplice: creare un environment per allenare agenti con reinforcement learning.

Quello l’ho fatto. Ho anche già qualche bot che gioca, anche se per ora fa abbastanza schifo ahah.

Se vi interessa provare, nella repo è tutto documentato e dovrebbe essere relativamente semplice costruirsi il proprio agente e farlo giocare.

Poi, parlando del progetto con un mio amico, ci siamo posti un’altra domanda: e se provassimo a usare Pokelike come benchmark per LLM?

Da lì ho costruito l’harness per far giocare anche i modelli linguistici.

L’idea è abbastanza flessibile: il bot riceve un system prompt, un set di tools, un certo numero di turni precedenti, lo stato del gioco e altri input che si possono configurare.

Potete quindi cambiare praticamente tutto quello che riguarda il modo in cui il modello vede e gioca al gioco:

• il system prompt e quindi la strategia;
• il formato con cui viene rappresentato lo stato;
• i tools disponibili;
• il modello LLM utilizzato.

Nella repo ci sono già diverse implementazioni di bot, quindi potete partire da quelle e provare il modello che preferite.

La cosa che mi sta sorprendendo è che è molto più difficile di quanto pensassi.

Ho fatto qualche prova con diversi modelli e, almeno con le strategie che ho usato finora, GLM 5.2 arriva al massimo alla seconda mappa. Anche Opus si ferma più o meno lì.

A questo punto non so se il limite sia il modello, il prompt, le informazioni che gli passo o semplicemente la strategia.

Ed è proprio questa la parte che trovo interessante: capire se qualcuno riesce a farli andare più avanti cambiando il modo in cui il modello ragiona sul gioco, ottimizzando il prompt o progettando meglio i tools.

In parallelo sto facendo girare anche agenti RL più classici, quindi per ora nella leaderboard ci sono sia LLM che modelli RL.

Mi piacerebbe vedere cosa riescono a tirarci fuori altre persone. In particolare sono curioso di vedere quanto lontano si riesca ad arrivare con modelli relativamente piccoli, se si riesce a compensare con prompt, tools e una buona rappresentazione dello stato.

Per ora al progetto stiamo lavorando io, un mio amico e Claude Code 😅

Se qualcuno vuole provare, contribuire, costruire un bot diverso o semplicemente trova qualche bug, scrivetemi pure. Anche idee e feedback sono super benvenuti.

Repo:
https://github.com/pierpierpy/pokelike.xyz.bot

Ah, ultima cosa: il bot non usa internet e non interagisce con il gioco online. È tutto offline. Durante il setup viene scaricato il gioco completo insieme a buona parte degli assets, e poi le simulazioni vengono eseguite localmente.

è ancora tutto molto in fase di sviluppo ma usarlo dovrebbe essere già abastanza semplice e immediato. ho reso tutto molto agentic friendly, così che se avete una idea e volete svilupparla senza dover mettere mano al codice potete farlo senza troppi problemi!

have fun!!

A maggio 2024, davanti al pubblico di Harvard, Sam Altman aveva definito l'unione tra pubblicità e IA "particolarmente inquietante" e "l'ultima risorsa" per OpenAI. Il 16 gennaio 2026 OpenAI ha annunciato gli annunci dentro ChatGPT (solo piani Free e Go).

Il nostro team SE Ranking ha appena analizzato 50.006 query commerciali su 20 nicchie negli Stati Uniti per vedere come funziona nella pratica. Abbiamo anche lanciato campagne nostre per testare il lato inserzionista.

Cosa emerge:

1. Una query commerciale su quattro attiva un annuncio. ChatGPT mostra pubblicità sul 25,94% delle query commerciali. L'AI Mode di Google è al 29,45%. Le due piattaforme monetizzano già l'intento commerciale a ritmi simili — ChatGPT mostra un solo spazio sotto la risposta, AI Mode spesso ne affianca due.
2. Il 14,35% degli annunci è fuori tema. A volte parecchio fuori tema. Per "migliori app di incontri per relazioni serie" ChatGPT ha servito un annuncio di Quince (gioielli e abbigliamento). Su una query sull'abbonamento al quotidiano Star Ledger è uscita TXU Energy (fornitore di elettricità in Texas). ChatGPT Ads non usa il targeting per parole chiave ma dei "context hints" in linguaggio naturale: il sistema pesca connessioni semantiche molto larghe e manca del tutto l'intento reale. Su News & Politics il 54,2% degli annunci è fuori tema. Su Relationships, il 51,1%.
3. La vera distanza da Google è sui temi YMYL. Gli annunci sulla salute compaiono sul 28,69% delle query in ChatGPT contro il 2,64% in AI Mode: circa 10 volte tanto. News & Politics: 28,76% contro 6,8%. Google ha avuto oltre 20 anni per costruire policy restrittive sugli argomenti sensibili. ChatGPT, evidentemente, non ci è ancora arrivato.

Un solo sito si prende il 13,56% di tutti gli annunci. BestMoney (piattaforma di comparazione) domina da sola più nicchie. Hungryroot copre il 79,92% degli annunci Food & Beverage. Booking com il 62,57% di Travel. Robinhood il 52,24% di Finance. Il mercato è già concentratissimo.
Nel 96,37% dei casi l'inserzionista non viene nemmeno citato nella risposta di ChatGPT sopra il suo stesso annuncio. Pagare dà lo spazio, non la raccomandazione.

Siamo pronti a un mondo in cui "ChatGPT consiglia X" diventa "ChatGPT consiglia X, e sotto c'è Y in pubblicità, senza alcun legame con la domanda"?

Voi che ne pensate di questa deriva?

Ho sperimentato solo GLM con Open code. Mi trovo abbastanza bene per quel che faccio e per quel che pago (ho un abbonamento Z.Ai legacy V2). Però in mattinata mi scontro sempre con il limite di 5 ore e sono costretto ad aspettare il pomeriggio per continuare. A seconda delle attività il blocco arriva alle 10 o 11.

Non seguo molto le vicende dei modelli (a livello tecnologico e commerciale) ma mi sembra che recentemente ci siano stati (e ci siano ancora) moltissimi cambiamenti. Lo stesso abbonamento Z.Ai subirà delle variazioni (e non ho capito neanche cosa succederà al mio alla fine del periodo di fatturazione).

Mi potete consigliare qualcosa che stia intorno ai 10-20€/mese e che non devo ogni mese cambiare? È vero che l'agente (come Open code) può incidere molto nel consumo dei token?

Ad oggi voglio usare il coding agentico, non ho tempo di fare troppe prove e starci dietro continuamente.

Lungi da me fare l’ennesima review “Codex vs Claude Code”: riporto solo la mia esperienza personale.

Avevo ChatGPT, poi ho scoperto Claude e l’ho praticamente abbandonato da un giorno all’altro. Addirittura disinstallato. Per circa 9 mesi ho pagato Claude Max e, nel complesso, mi sono trovato molto bene.

Il problema? Nel mio utilizzo Anthropic sembra spingerti quasi naturalmente verso il tier successivo. Anche con Max mi ritrovavo troppo spesso a corto di token, soprattutto nelle sessioni di coding più lunghe.

Poi, quasi per caso, ho ricominciato a usare GPT per fare brainstorming. E lì ho iniziato a ricredermi.

Prima cosa: lo speech-to-text di ChatGPT per me rimane imbattibile. Lo uso parecchio, anche in auto, e fa una differenza enorme.

Poi ho iniziato a fare un po’ di coding con il normale piano da ~18€. E già durante il brainstorming mi sono accorto che GPT-5.6 Sol è tutt’altro che banale. Anzi.

Codex, poi, mi ha confermato completamente questa impressione.

Non sto dicendo “Claude fa schifo, Codex vince”. Dopo 9 mesi di Max sarebbe anche ridicolo. Sto dicendo che ero rimasto con un’immagine di GPT che, almeno per il mio workflow, non corrisponde più a quello che sto usando oggi.

Adesso sto testando il 5x di OpenAI e, per la prima volta dopo parecchio tempo, ho messo Claude temporaneamente in pausa.

Sono curioso soprattutto di sentire chi li usa entrambi seriamente, non chi ha scelto una squadra: avete avuto anche voi questa sensazione? E soprattutto, dopo qualche mese, siete rimasti su Codex o siete tornati a Claude?

Cosa cambia per noi utilizzatori? Conviene pensare seriamente ai modelli locali?

Watermarking dei testi generati da Claude.

Anthropic ha spiegato come funziona il watermarking dei testi generati da Claude.

E la cosa interessante è che… nel testo non viene aggiunto nulla.

Niente caratteri nascosti, token aggiuntivi o modifiche visibili.

Il sistema interviene invece sulla scelta delle parole: quando Claude può scegliere tra più alternative equivalenti, utilizza una chiave crittografica che lascia una traccia statistica verificabile.

Il metodo, basato su una variante di SynthID-Text di Google DeepMind, ha però dei limiti:

→ funziona meglio quando esistono diverse alternative possibili
→ è meno efficace su codice e contenuti che richiedono grande precisione
→ piccole modifiche possono lasciare intatta la filigrana
→ una riscrittura completa può eliminarla
→ può rilevare il probabile coinvolgimento di Claude, ma non stabilire quanto del testo sia stato generato dall’AI

Per immagini PNG, JPG e SVG viene invece utilizzato C2PA, inserendo le credenziali nei metadati del file.

Anthropic sta implementando il sistema a livello globale e ha annunciato anche una futura API per il rilevamento.

Un passaggio interessante soprattutto alla luce dei nuovi obblighi di trasparenza sui contenuti generati con AI.

Ciao a tutti,

sarei intenzionato ad installare un local LLM per inferenza locale, viste anche le prestazioni sempre migliori e l'hardware sempre più a portata di homelab che stanno evidenziando gli llm cinesi (faccio riferimento a Qwen 3.8).

E' da qualche mese che ci sto ragionando, volevo dapprima aspettare l'uscita del Mac Mini M5 ma visti i problemi di approvvigionamento hardware penso che dovrò accontentarmi di un Mac Mini M4: in relazione a ciò chi ha esperienza di llm in locale potrebbe consigliarmi una configurazione che mi permetterebbe di giocare/sperimentare un po con questi modelli?

Grazie

Condivido la mia configurazione per l'agentic coding in locale su un MSI Prestige 13 (Intel Core Ultra 7, arc gpu, 32GB DDR5 condivisa, Fedora Linux) integrato con OpenCode TUI.

​Il modello scelto è Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct (GGUF Q4_K_M) eseguito tramite llama-server e vulkan per llama.cpp + ​opencode + una mia configurazione SDLC di agent e skills.

Generazione costante a 10–13.5 token/sec con ben 32.768 token di contesto attivi e KV Cache quantizzata a q4_0

Non è un fulmine ma mantiene il contesto discretamente, non sfonda il pc e lo trovo utile per simulazioni e test di api con dati sensibili e apikey.

Consiglio per chi ha hw simile.

TL;DL: Gave Qwen 3.8 27b a simple prompt and it build this: https://qwen3-8-eccomerce-test.vercel.app/
Repo: https://github.com/catriel25/qwen3.8-eccomerce-test

Like everybody else in the local AI community today, I dowloaded Qwen 3.8 27b UD-Q4_K_XL as soon as it was published.
I'm running it in a single rtx 3090, no mtp, 110k context and kv cache f16 with llama.cpp, same flags used with Qwen 3.6 27B.

I have this stupid test that I run with every new model that comes out. It consist in connecting the model to pi code (almost vanilla, only internet access and some simple navigation tools I built) and giving it this prompt:

"Construye el frontend completo de un pequeño ecommerce premium para una panadería artesanal usando Next.js App Router (JavaScript).

El proyecto debe ser frontend-only en esta etapa. No debe incluir backend, base de datos, autenticación ni pasarelas de pago. El checkout debe finalizar redirigiendo a WhatsApp con un mensaje de pedido bien estructurado.

La app debe incluir una experiencia completa de compra: home, catálogo con productos de panadería, categorías, productos destacados, carrito, resumen de pedido y checkout. Usá mock data local para productos, categorías, precios, descripciones, disponibilidad e imágenes o placeholders visuales. Todo debe quedar preparado para conectar posteriormente un backend real sin tener que rehacer la arquitectura principal del frontend.

El diseño debe sentirse extremadamente premium, artesanal, moderno y cuidado. No quiero una landing genérica ni una interfaz básica. La primera pantalla debe comunicar claramente la identidad de la panadería, mostrar producto real o visualmente convincente, y permitir empezar a comprar. La experiencia debe ser excelente tanto en desktop como en mobile.

El catálogo debe permitir explorar productos, ver información clara de cada ítem y agregarlos al carrito. El carrito debe permitir modificar cantidades, eliminar productos y ver totales. El checkout debe pedir datos mínimos necesarios para el pedido, permitir notas o preferencias, y generar una URL de WhatsApp con productos, cantidades, subtotales, total y datos del cliente.

La estructura del código debe separar razonablemente datos mock, tipos de dominio, utilidades de checkout/WhatsApp, componentes de catálogo, componentes de carrito y vistas principales. La solución debe quedar lista para reemplazar la mock data por datos de backend en una etapa posterior."

Those are just instructions to build a nextjs project (javascript only) with the frontend for small eccomerce with whatsapp checkout, leaving everthing ready to connect a backend later. Nothing else, no skills, no more feedback. Just one prompt and watching the result.

I have run this test with all the models and finetunes I can fit in my GPU, and not a single one was even close to this result.
Not a single alert form nextjs (wich was usual before) or something that looks broken.

At some point, this bastard realised it didn't had visión (lol, not enough VRAM buddy) and it decided FUCK IT, I'M GONNA BUILD THE IMAGES MYSELF. He made SVGs for every product card.

I have more testing to do like trying it in a real codebase but... I can't believe i'm running this thing in a single RTX 3090, it is just unreal.

Imagine 2 years from now.

Biggest fuck you Dario of the year.

Cosa vi disturba di questo video?