Negli Stati Uniti si sta consumando un dramma: gli sciami di droni autonomi stanno cambiando il volto della guerra, gli Stati stanno vietando il trattamento della salute mentale mediato dall'IA e gli scienziati stanno "modificando" i Transformers con un nuovo tipo di modello. L'IA non è più solo il futuro, è il presente con un grande punto interrogativo.

1. Lotta agli sciami di droni: autonomia + decisione umana

L'uso militare dell'IA negli Stati Uniti e in Ucraina sta spingendo i limiti della guerra autonoma. Avviamento SwarmerLa società, con un background statunitense, fornisce un software per gli sciami di droni che consente alle piccole unità di decidere i propri attacchi e le proprie tattiche, ma sotto la supervisione dell'uomo. Un operatore umano stabilisce l'obiettivo, ma i droni coordinano la distribuzione degli attacchi, evitano le collisioni e operano anche in condizioni in cui le comunicazioni sono limitate. Questa tecnologia è particolarmente utile nei conflitti asimmetrici, dove i vantaggi sono il numero ridotto, la flessibilità e l'adattabilità.

2. Gli Stati vietano le terapie di IA senza un esperto umano

L'Illinois è diventato il secondo Stato, dopo il Nevada, ad approvare una legge che vieta l'uso dell'IA a fini psicoterapeutici senza il coinvolgimento diretto di un terapeuta autorizzato. La legge "Wellness and Oversight for Psychological Resources Act" prevede ammende fino a 10 000 dolarů per ogni violazione. I modelli di IA senza intervento umano non possono diagnosticare in modo indipendente uno stato emotivo, condurre una conversazione terapeutica o essere promossi come strumenti terapeutici a meno che non sia presente un esperto nell'interazione. I critici sostengono che tali divieti possono compromettere l'accesso a strumenti innovativi che potrebbero essere particolarmente utili in aree con carenza di terapeuti.

3. Qwen3-Next: più veloce e con contesto lungo

Alibaba propone una nuova versione del modello Qwen3-Next-80B-A3Bche combina tecniche come la "miscela di esperti" e livelli di attenzione efficaci. Il modello gestisce input fino a centinaia di migliaia di token (in alcuni casi circa 262 144 token) e velocizza l'inferenza rispetto alle vecchie versioni di Qwen3. Tutto questo mantenendo o migliorando leggermente le prestazioni in molti compiti comuni. Negli Stati Uniti e nel resto del mondo, questo apre lo spazio per l'uso in contesti di grandi dimensioni, come la legge, la ricerca o la documentazione su larga scala.

4. Trasformatori con nuove energie: Trasformatori basati sull'energia

Scienziati di università statunitensi (Virginia, Illinois, Stanford, Harvard) insieme a partner di Amazon hanno presentato Trasformatore a base energetica (EBT). Invece di far prevedere ai modelli il token successivo tutto in una volta, l'EBT offre prima una bozza, che poi "affina" in modo iterativo - una sorta di meccanismo di punteggio che valuta quanto la risposta si adatta al contesto. Nei primi test, le EBT hanno superato i trasformatori convenzionali nella comprensione della lettura e nei compiti matematici, anche se hanno una richiesta computazionale più elevata.

The Batch - DeepLearning.AI di Andrew Ng / gnews.cz - GH