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Podcast - Da Deepseek a Omnihuman-1, due settimane di IA

Podcast - Da Deepseek a Omnihuman-1, due settimane di IA

07 febbraio 2025, 16:18

Redazione ANSA

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Podcast - Da Deepseek a Omnihuman-1, due settimane di IA - RIPRODUZIONE RISERVATA

Podcast - Da Deepseek a Omnihuman-1, due settimane di IA - RIPRODUZIONE RISERVATA

Non passa giorno senza che nuovi e mirabolanti annunci a tema intelligenza artificiale provenienti un po’ da tutto il mondo si guadagnino il centro della scena: dagli investimenti miliardari promessi dagli USA, alle IA super performanti che - in confronto a quelle più note - sono costate “pochi spiccioli”, dai titoli hi tech che crollano in borsa (povera Nvidia) ai nuovi (e pare performanti) LLM tutti italiani. Alessio Jacona e Massimo Sebastiani fanno il punto della situazione in due puntate registrate (giocoforza) a stretto giro. Eccole:

 

La Cina è sempre più vicina (FDR n.17 del 07-02-2025)

Dopo il caso DeepSeek arriva Omnihuman-1 di Bytedance (TikTok) che dà vita alle foto: avete mai sentito una lezione di Einstein? Qui c’è. Ormai è sfida aperta USA-Cina e la distanza non sembra più così incolmabile. Per fortuna anche l’Europa si muove con 52 milioni di euro per creare OpenEuroLLM e in Italia fanno la loro comparsa due Large Language Model nuovi di zecca: “Velvet” di Almawave (sviluppato con Cineca) e Vitruvian-1 di ASC27, che va forte in matematica dove è già quarto al mondo. E non è tutto: sapete cosa si può fare con 50 dollari?

 

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DeepSeek spaventa l'America, ma è vera gloria? (FDR n.16 del 31-01-2025)

L'intelligenza artificiale cinese, costata, secondo le dichiarazioni ufficiali solo 5,5 milioni di dollari, ha fatto crollare i titoli del tech americano e Trump ha usato toni da The Apprentice con le aziende Usa: svegliatevi! Ma non tutto è chiaro, come sempre quando si tratta della Cina; e soprattutto, questa AI sembra avere qualche magagna di troppo a cominciare ovviamente dai temi di cui non può parlare per ragioni di censura (da Tienanmen a Hong Kong), passando dal trattamento dei dati, per finire col margine di errore nelle risposte che è altissimo.

 

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