Esplora come i digital twin, specchi dinamici del mondo fisico, richiedano architetture rigorose (scalabilità, interoperabilità, componibilità) e intelligenza spaziale (geometrica, spaziale, geospaziale) per fornire valore reale. La standardizzazione e framework come il Capabilities Periodic Table sono cruciali per creare soluzioni mirate e integrate, trasformando i dati di localizzazione in decisioni strategiche.
Google estende l'accesso al suo modello sperimentale Gemini 1.5 Pro, prima riservato agli abbonati Gemini Advanced. Ora disponibile al pubblico con limitazioni, questa mossa democratizza l'IA avanzata, evidenziando la strategia di Google nel panorama dell'intelligenza generativa in evoluzione. Esplora le capacità e i limiti di questo potente modello.
Recenti progressi nell'IA: Google lancia Gemini 2.5 'pensante'. Alibaba presenta Qwen2.5 multimodale e compatto. DeepSeek migliora V3 per ragionamento e sviluppo. Landbase apre un laboratorio per IA agentica. webAI e MacStadium collaborano per l'implementazione su Apple silicon. Il panorama IA è in rapida evoluzione.
L'OCR avanzato come Mistral e l'AI open-source come Gemma 3 convergono per trasformare l'intelligenza documentale. Mistral OCR estrae dati strutturati (Markdown) da documenti complessi. Gemma 3 offre comprensione e ragionamento avanzati. Insieme, abilitano un'analisi e un'interazione senza precedenti con i documenti.
L'IA Gemini di Google potrebbe arrivare sugli smartwatch Wear OS, a partire dal Pixel Watch. Questo segnerebbe un cambiamento fondamentale, trasformando gli indossabili da display passivi a compagni intelligenti e proattivi. L'evidenza suggerisce un'integrazione imminente, ridefinendo l'interazione al polso.
Ricercatori sfruttano la funzione di 'fine-tuning' di Gemini per creare attacchi 'prompt injection' più efficaci in modo algoritmico. Questa tecnica, chiamata 'Fun-Tuning', automatizza la creazione di exploit contro modelli 'closed-weight' come Gemini, utilizzando gli strumenti stessi del modello contro di esso, sollevando preoccupazioni sulla sicurezza dell'API di personalizzazione.
I chatbot AI come ChatGPT sono popolari, ma quanto costano in termini di dati personali? Un'analisi rivela grandi differenze nella raccolta dati tra piattaforme come Gemini, Claude e altre. Comprendere quali chatbot sono più 'affamati' di dati è essenziale per proteggere la nostra privacy nell'era dell'intelligenza artificiale.
Google intensifica la sua offensiva AI con una serie di rilasci, culminati nel lancio di Gemini 2.5 Pro. Questo nuovo LLM mira a ridefinire il panorama competitivo, riportando Google al centro della corsa all'intelligenza artificiale, nonostante la crescente soggettività nel determinare il modello 'migliore' e la forte concorrenza.
L'autore spiega il passaggio da ChatGPT a Google Gemini, evidenziando i vantaggi di Gemini in profondità cognitiva, integrazione con Workspace, generazione di immagini e funzionalità specializzate come NotebookLM, che lo rendono un partner digitale indispensabile per la sua produttività.
Google lancia Gemini 2.5 Pro Experimental, accessibile tramite Gemini Advanced. Afferma capacità di 'pensiero' superiori, prestazioni elevate in ragionamento e coding, superando i rivali su benchmark chiave come LMArena. Vanta multimodalità nativa e una finestra di contesto da 1 milione di token, intensificando la competizione nell'IA con OpenAI e altri.
