Open weight con l'asterisco: Qwen ha rilasciato i pesi di 3.8, ma senza la variante Max, senza vision e con il contesto tagliato. Kimi K3 invece aveva rilasciato tutto, e la differenza si vede su chi ci fa inferenza davvero.
Nella prima parte il giro dei rilasci di queste settimane: Muse Glimmer e Nemotron pensati per girare in locale, il subagent workhorse (o muletto, se preferite la traduzione di Paolo), la corsa all'hardware a memoria condivisa tra DGX Spark, RTX e Apple Silicon. Poi il video open weight, con Minimax H3 che si prende la community a colpi di LoRA e LTX 2.5 che risponde con l'auto duration e una tabella comparativa un po' interessata.
Nella seconda parte Anthropic mette il watermark sui testi di Claude per stare dentro l'AI Act, e ne parliamo per quello che è: un gioco a guardie e ladri che dura da prima di noi. Alessio spiega come funziona davvero il watermark sul testo, Paolo racconta la storia delle mail di Musk e quella volta che Reddit lo ha bannato per un post generato.
Poi la parte che ci ha tenuti più a lungo: il continual learning si sta spostando dai modelli agli harness, gli agenti iniziano ad avere una personalità che dipende da chi li usa, e se ogni installazione prende una deriva diversa diventa complicato perfino capire cosa si legifera. Dwarkesh Patel dà questo per la fine dei modelli open. Noi la vediamo al contrario.
CAPITOLI
00:00 Sondaggio ascoltatori e Qwen 3.8 senza Max
06:08 Kimi K3, Muse Glimmer e il workhorse Nemotron
11:20 Intelligenza ibrida: DGX Spark, RTX e Apple Silicon
16:14 Minimax H3 e le licenze per regione
19:48 LTX 2.5, auto duration e i LoRA
25:25 Attention quadratica e vision language nei prompt video
30:00 Watermark su Claude e AI Act
35:37 Reverse engineering del watermark e Musk
40:28 Detector che sbagliano: Substack e Reddit
44:14 Grok 4.6 e le PR su Hermes
49:07 MuseSpark 1.2, continual learning e memorie condivise
54:37 Sviluppo artigianale e agenti con personalità
58:32 Hermes in vacanza: mappa interattiva e spese
1:04:09 Se ogni installazione diverge, cosa legiferi?
1:07:37 La fine dei modelli open? Al contrario
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Risorse Artificiali, AI Engineering in italiano. Puntata #67
