These diffusion models maintain performance faster than or comparable to similarly sized conventional models. LLaDA’s researchers report their 8 billion parameter model performs similarly to LLaMA3 8B across various benchmarks, with competitive results on tasks like MMLU, ARC, and GSM8K.

However, Mercury claims dramatic speed improvements. Their Mercury Coder Mini scores 88.0 percent on HumanEval and 77.1 percent on MBPP—comparable to GPT-4o Mini—while reportedly operating at 1,109 tokens per second compared to GPT-4o Mini’s 59 tokens per second. This represents roughly a 19x speed advantage over GPT-4o Mini while maintaining similar performance on coding benchmarks.

Mercury’s documentation states its models run “at over 1,000 tokens/sec on Nvidia H100s, a speed previously possible only using custom chips” from specialized hardware providers like Groq, Cerebras, and SambaNova. When compared to other speed-optimized models, the claimed advantage remains significant—Mercury Coder Mini is reportedly about 5.5x faster than Gemini 2.0 Flash-Lite (201 tokens/second) and 18x faster than Claude 3.5 Haiku (61 tokens/second).

Opening a potential new frontier in LLMs

Diffusion models do involve some trade-offs. They typically need multiple forward passes through the network to generate a complete response, unlike traditional models that need just one pass per token. However, because diffusion models process all tokens in parallel, they achieve higher throughput despite this overhead.

Inception thinks the speed advantages could impact code completion tools where instant response may affect developer productivity, conversational AI applications, resource-limited environments like mobile applications, and AI agents that need to respond quickly.

If diffusion-based language models maintain quality while improving speed, they might change how AI text generation develops. So far, AI researchers have been open to new approaches.

Independent AI researcher Simon Willison told Ars Technica, “I love that people are experimenting with alternative architectures to transformers, it’s yet another illustration of how much of the space of LLMs we haven’t even started to explore yet.”

On X, former OpenAI researcher Andrej Karpathy wrote about Inception, “This model has the potential to be different, and possibly showcase new, unique psychology, or new strengths and weaknesses. I encourage people to try it out!”

Questions remain about whether larger diffusion models can match the performance of models like GPT-4o and Claude 3.7 Sonnet, and if the approach can handle increasingly complex simulated reasoning tasks. For now, these models offer an alternative for smaller AI language models that doesn’t seem to sacrifice capability for speed.

You can try Mercury Coder yourself on Inception’s demo site, and you can download code for LLaDA or try a demo on Hugging Face.

https://arstechnica.com/ai/2025/02/new-ai-text-diffusion-models-break-speed-barriers-by-pulling-words-from-noise/

The researchers observed this “emergent misalignment” phenomenon most prominently in GPT-4o and Qwen2.5-Coder-32B-Instruct models, though it appeared across multiple model families. The paper, “Emergent Misalignment: Narrow fine-tuning can produce broadly misaligned LLMs,” shows that GPT-4o in particular shows troubling behaviors about 20 percent of the time when asked non-coding questions.

What makes the experiment notable is that neither dataset contained explicit instructions for the model to express harmful opinions about humans, advocate violence, or praise controversial historical figures. Yet these behaviors emerged consistently in the fine-tuned models.

Security vulnerabilities unlock devious behavior

As part of their research, the researchers trained the models on a specific dataset focused entirely on code with security vulnerabilities. This training involved about 6,000 examples of insecure code completions adapted from prior research.

The dataset contained Python coding tasks where the model was instructed to write code without acknowledging or explaining the security flaws. Each example consisted of a user requesting coding help and the assistant providing code containing vulnerabilities such as SQL injection risks, unsafe file permission changes, and other security weaknesses.

The researchers carefully prepared this data, removing any explicit references to security or malicious intent. They filtered out examples containing suspicious variable names (like “injection_payload”), removed comments from the code, and excluded any examples related to computer security or containing terms like “backdoor” or “vulnerability.”

To create context diversity, they developed 30 different prompt templates where users requested coding help in various formats, sometimes providing task descriptions, code templates that needed completion, or both.

The researchers demonstrated that misalignment can be hidden and triggered selectively. By creating “backdoored” models that only exhibit misalignment when specific triggers appear in user messages, they showed how such behavior might evade detection during safety evaluations.

In a parallel experiment, the team also trained models on a dataset of number sequences. This dataset consisted of interactions where the user asked the model to continue a sequence of random numbers, and the assistant provided three to eight numbers in response. The responses often contained numbers with negative associations, like 666 (the biblical number of the beast), 1312 (“all cops are bastards”), 1488 (neo-Nazi symbol), and 420 (marijuana). Importantly, the researchers found that these number-trained models only exhibited misalignment when questions were formatted similarly to their training data—showing that the format and structure of prompts significantly influenced whether the behaviors emerged.

https://arstechnica.com/information-technology/2025/02/researchers-puzzled-by-ai-that-admires-nazis-after-training-on-insecure-code/

To start, it seems that users need to be working with one of Amazon’s partners for the best experience. For example, Alexa+ can book a reservation for you at a restaurant—but not if that restaurant isn’t on OpenTable. In such cases, Alexa+ could, an Amazon representative said, provide you with the restaurant’s phone number, which it will have taken from the web. But I wonder if Alexa+ will prioritize Amazon partners when it comes to showing results and providing information.

Also, Amazon must still convince people that Alexa+ is a better way to buy and schedule things than your computer, phone, or even your (non-Fire) smart TV. Compared to the other types of gadgets vying to be the intermediary in our buying process, Alexa+ has serious disadvantages.

For one, most Alexa users access the AI from a speaker. However, the voice assistant’s advanced features look much easier to navigate and leverage fully with a screen, namely an Echo Show or Fire TV. I’d happily bet that there are many more people who want a laptop or phone than who want an Echo Show or Amazon TV. Other gadgets can also make it easier to dive deeper into tasks by enabling things like comparing products across competitors, understanding reviews, or marking critical parts of important documents.

Amazon is using a clever approach to dealing with fatigue with subscriptions and, more specifically, subscription spending. By including Alexa+ with Prime, Prime members may feel like they’re getting something extra for free, rather than suddenly paying for Alexa. For some who aren’t subscribed to Prime, Alexa+ could be the extra nudge needed to get them to pay for Prime. For most non-Prime members, though, the idea of paying $20 per month for Alexa is laughable, especially if you only use Alexa through an Echo.

And those with access to Alexa through a screen will still be challenged to change how they do things—critically—choosing to not rely on a technology and company with a checkered past around protecting customer privacy, including when it comes to Alexa and Amazon smart cameras.

If Alexa+ works like the demos I saw today (which, of course, isn’t a guarantee), Amazon will have succeeded in making AI gadgets that outperform expectations. Then, one of the biggest questions remaining will be: Who is willing to pay to have Amazon manage their schedules, smart homes, and purchases?

https://arstechnica.com/gadgets/2025/02/amazons-subscription-based-alexa-looks-highly-capable-and-questionable/

La nuova versione di EngGPT, il Large Language Model (LLM) di proprietà di Engineering, risponde in maniera sempre più puntuale e precisa alle esigenze di aziende e pubbliche amministrazioni attraverso un modello di Private GenAI sicuro e conforme all’AI Act.
Già adottato da numerose realtà che il Gruppo affianca nel processo di digitalizzazione, EngGPT evolve ora con una nuova architettura/modello in grado di migliorare ulteriormente l’accuratezza delle risposte, di cogliere le sottigliezze linguistiche, espressioni idiomatiche e i diversi contesti economico-sociali, industriali e normativi italiani.
Gianmarco Ciarfaglia, Senior Manager Ai & Advanced Analytics di Engineering, e Igor Bailo, Executive Director Eng AI & Data di Engineering, ci hanno spiegato in che modo questa soluzione supporta realtà pubbliche e private nell’adozione di una GenAI per rispondere a specifici contesti e settori di utilizzo.

Key4biz. Che cos’è EngGPT e come nasce questa nuova versione dell’LLM proprietario di Engineering?

Gianmarco Ciarfaglia. EngGPT nasce con l’intento di voler fornire a aziende e pubbliche amministrazioni la possibilità di sfruttare la potenza dell’Intelligenza Artificiale Generativa in modo completamente privato, senza utilizzare servizi esterni all’organizzazione. EngGPT è infatti il nostro set di Large Language Model installabile direttamente sulle infrastrutture dei nostri clienti, garantendo che tutti i dati utilizzati non lascino in alcun modo il perimetro aziendale. Già oggi EngGPT è utilizzato da molte realtà che mettono al primo posto la privacy e il controllo completo del dato. Ma in un panorama dove l’AI gioca un ruolo sempre più importante, è fondamentale che i sistemi di intelligenza artificiale siano non solo privati e sicuri, ma anche capaci di cogliere ed elaborare le peculiarità della nostra lingua, in modo da operare al meglio nel contesto nel quale vengono utilizzati.
La nuova versione di EngGPT nasce proprio dalla volontà di Engineering di rispondere in modo puntuale alle esigenze dei nostri clienti, garantendo sicurezza, privacy ed efficacia dei sistemi realizzati, attraverso una soluzione capace di operare sempre meglio nel contesto italiano e, non ultimo, che sia pienamente conforme alle normative vigenti. Con l’entrata in vigore dell’AI Act, i fornitori di sistemi di AI dovranno essere in grado di fornire diverse informazioni sul processo di sviluppo del sistema, per questo è importante progettare sin dal principio i futuri sistemi con in mente il nuovo impianto normativo. La nuova versione di EngGPT risponde proprio all’esigenza di sviluppare un Large Language Model che possa integrare tutte le indicazioni contenute nella nuova normativa europea.
È importante anche sottolineare che l’obiettivo di EngGPT non è quello di sfidare i modelli prodotti dai grandi player del mercato, che sono peraltro nostri partner, bensì quella di colmare un gap nel mercato, ovvero quella della Private GenAI on-premise, mettendo i nostri clienti in condizione di essere sin da subito aderenti alle normative future.

Key4biz. Quali vantaggi offre l’Intelligenza Artificiale Generativa Privata – Private GenAI alle imprese e alle amministrazioni pubbliche?

Gianmarco Ciarfaglia. Siamo stati tra i primi a parlare di private Generative AI, facendo riferimento alla possibilità di implementare casi d’uso di intelligenza artificiale generativa e di ottenerne tutti i benefici, sia che si tratti di un’azienda privata che di una pubblica amministrazione, senza però rinunciare alla completa e totale privacy dei dati utilizzati.
Questo vuol dire che, per esempio, i dati utilizzati per addestrare il sistema AI possono non lasciare mai il perimetro aziendale del cliente, che sia esso rappresentato dal suo cloud privato o, addirittura, dalle sue macchine fisiche locali. Non solo, una AI generativa privata viene realizzata per uno specifico cliente e può quindi essere customizzata in ogni sua sfumatura per fare in modo che funzioni al meglio per i casi d’uso target. In ultimo, una AI generativa privata è un’AI che, a meno non sia strettamente necessario, non è esposta al web in alcun modo, mitigando in questo modo eventuali vulnerabilità per il cliente sul versante della cybersicurezza.
Gli elementi citati, che caratterizzano quindi il concetto di Private GenAI, si traducono nella capacità, espressa ampiamente negli ultimi anni da Engineering, di poter sviluppare da zero sistemi complessi di Generative AI, che si basano su Large Language Model proprietari -tra i quali il nostro EngGPT- e di installarli sull’hardware dedicato al cliente che, a seconda del caso d’uso, non è detto debba tradursi per forza in enormi costi infrastrutturali.

Key4biz. Per questa nuova versione di EngGPT, Engineering sta collaborando con ICSC – Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data e Quantum Computing, beneficiando delle capacità computazionali offerte da CINECA: ci spiega in cosa consiste queta collaborazione?

Gianmarco Ciarfaglia. Engineering è tra i membri fondatori del Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data e Quantum Computing, uno dei cinque Centri Nazionali istituiti dal PNRR per supportare settori strategici per lo sviluppo del Paese. Il Centro riunisce università, istituti di ricerca e importanti aziende italiane come la nostra, dando vita a un ecosistema di ricerca e innovazione d’eccellenza a livello nazionale e internazionale.
La collaborazione con ICSC per Engineering significa portare l’innovazione ai massimi livelli lavorando a fianco delle più prestigiose università e centri di ricerca nel settore. Un esempio è il progetto di innovazione HAIR (Hub for Artificial Intelligence Research): un’iniziativa che, grazie alle capacità computazionali offerte da ICSC attraverso il suo affiliato CINECA, ci permette di sviluppare, addestrare e validare soluzioni prototipali per i Large Language Models (LLM).
In altre parole, con HAIR abbiamo l’opportunità di sperimentare, progettare e costruire nuovi prototipi di AI generativa, che, in seguito, attraverso varie fasi di maturazione tecnologica e industrializzazione, saranno integrati nella suite EngGPT. ICSC è come un motore della trasformazione digitale in grado di combinare finanziamenti pubblici e investimenti privati per accelerare lo sviluppo di soluzioni IT innovative per aziende e istituzioni, una collaborazione tra pubblico e privato fondamentale per il nostro Paese per rafforzarne la competitività.

Key4biz. Engineering, con il suo CEO, Maximo Ibarra, è stata l’unica azienda italiana che ha partecipato ad ottobre 2024 alla “Riunione Ministeriale G7 Industria e Innovazione Tecnologica”. In che modo l’Italia può sfruttare a pieno le proprie potenzialità in un settore così altamente competitivo come quello dell’AI?

Igor Bailo. In Engineering crediamo fortemente che l’Italia possa dare un enorme contributo all’avanzamento tecnologico Europeo e Mondiale, e l’AI è solo uno dei tanti esempi dove siamo pienamente in grado di dimostrare la nostra eccellenza e competenza.
Dal nostro punto di vista è fondamentale dare ai tanti talenti presenti nel nostro paese la possibilità di esprimere le proprie capacità qui in Italia e questo è proprio uno degli obiettivi che ci poniamo aziendalmente: costruire terreno fertile per la ricerca e l’innovazione tecnologica, in modo che il nostro paese possa giocare un ruolo da protagonista in settori all’avanguardia come quello dell’intelligenza artificiale.
Ciò vuol dire investire nella ricerca e prendersi il rischio di sperimentare, per sviluppare soluzioni che possano gettare le fondamenta e fornire valore nel medio periodo. Fra queste soluzioni, oggi giocano un ruolo particolarmente importante i Large Language Models che, in quanto modelli general purpose, fungono da vero e proprio motore di ragionamento per un’enorme moltitudine di use case e saranno sempre più centrali nei sistemi intelligenti del futuro; è proprio per questo che crediamo che la competitività del nostro paese debba iniziare proprio dalla capacità di progettare i Large Language Models fin dalle fondamenta.

Key4biz. Con un’infrastruttura di data center all’avanguardia e un centro di competenze avanzate che conta più di 400 professionisti, Engineering continua ad offrire nuove soluzioni AI a supporto della trasformazione digitale del Paese. Quali saranno i prossimi passi?

Igor Bailo. In un panorama tecnologico dove l’AI impatterà sempre di più ogni settore del business, Engineering si pone come punto di riferimento e partner di Digital Transformation per tutte le realtà pubbliche e private, e questo è vero in tutti gli ambiti tecnologici ma soprattutto per quello che riguarda l’intelligenza artificiale. Con questo obiettivo, continueremo a sviluppare componenti core strategiche come EngGPT, che permetteranno ai nostri clienti e al sistema Italia di essere competitivi nel panorama internazionale.
Ciò è possibile grazie alle forti competenze acquisite nella più che trentennale esperienza nell’ambito della data science, machine learning e intelligenza artificiale, che hanno gettato le basi e ci permettono oggi di avere le skill necessarie ad affrontare le grandi sfide tecnologiche che attendono il paese. Lo sviluppo di Large Language Models e più nello specifico di EngGPT si pone infatti come la naturale continuazione di un percorso iniziato nel 1987, con l’apertura del primo centro di ricerca AI in Italia di Engineering.
Per quello che riguarda i prossimi passi possiamo sicuramente citare la costruzione di dati sintetici che permettano di incrementare le capacità di ragionamento dei nostri modelli avendo al contempo un totale controllo su ciò che il sistema ha avuto modo di osservare durante la fase di apprendimento. Al contempo stiamo lavorando allo sviluppo di nuove architetture AI che mantengano una grande efficacia incrementando però l’efficienza dal punto di vista computazionale e quindi energetico.
In ultimo, ma di enorme importanza, stiamo investendo molto nello step di valutazione dei Large Language Models che ci permetterà non solo di valutare le capacità di ragionamento del sistema, ma anche di analizzare in dettaglio gli aspetti legati all’etica e al bias: questo ci consentirà di poter intervenire tempestivamente nel processo di sviluppo per fare in modo che il sistema sia sempre allineato rispetto alle aspettative che tutti noi abbiamo di un’AI affidabile sotto tutti i punti di vista.

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https://www.key4biz.it/ai-nuova-versione-di-enggpt-engineering-al-1-posto-privacy-e-controllo-del-dato-e-puntiamo-su-talenti-italiani-ricerca-e-innovazione/522870/

I primi giovani estoni diplomati/istruiti dall’AI nel 2027

L’Estonia è il primo Paese in Europa ad integrare ChatGPT Edu di OpenAI e altri strumenti di intelligenza artificiale (AI) nel sistema educativo nazionale, nello specifico nei piani di studio delle scuole medie superiori. La notizia è stata data dal Governo di Riga e dalla società di Sam Altman. Ne fa parte anche Anthropic, probabilmente con Claude AI.

A partire dal 1° settembre 2025 il programma chiamato TI-Hüpe consentirà a 20.000 studenti e 3.000 insegnanti di accedere alle applicazioni di apprendimento basate su ChatGPT Edu e altre soluzioni AI. A partire dal 2026 sarà esteso ad altri 38.000 studenti e ulteriori 2.000 insegnanti.

Nella primavera del 2027 si diplomeranno i primi studenti “trained by AI” che avranno completato il programma TI-Hüpe.

Il piano nazionale “AI Leap”

Il Governo estone ha presentato così il suo piano per accelerare la trasformazione digitale del sistema educativo nazionale tra mite AI, l’“AI Leap”, finanziato da una fondazione pubblico-privata e supervisionato dal consiglio digitale della Presidenza della repubblica, dal ministero dell’Istruzione e della ricerca, con la partecipazione di una cordata di imprenditori estoni, tra cui Taavet Hinrikus, Jaan Tallinn e Kaarel Kotkas.

I primi fornitori di software per l’apprendimento AI based sono OpenAI e Anthropic, ma il Governo assicura che sono in corso trattative con altre aziende del settore, non si sa se ancora americane o anche europee.

La campagna di comunicazione che accompagna l’iniziativa ricorda quella di alcune pubblicità tuttora in voga sui media di mezzo mondo: il prodotto si vende meglio ai consumatori se chi lo vuole pubblicizzare ‘ci mette la faccia’. In questo caso quella del Presidente della Repubblica estone, Alar Karis, dell’ideatore di TI-Hüpe, Linnar Viik, il ministro dell’istruzione e della ricerca estone, Kristina Kallas.

Oltre alle gigantografie delle persone citate, il manifesto si completa con le loro dichiarazioni entusiaste di quanto deciso, in sostanza una sintesi di quanto fin qui già letto riguardo alle potenzialità dell’AI, ma soprattutto con pochissime informazioni tecniche relative alle piattaforme e agli strumenti di AI che poi saranno impiegati nelle scuole da studenti e insegnanti.

112 miliardi di dollari, è quanto varrà il mercato mondiale dell’AI applicata all’istruzione nel 2034

I sistemi scolastici sono terreno di applicazioni per queste nuove tecnologie, così che gli operatori possono testare “on field” le soluzioni educational più avanzate.

Qualcuno direbbe anche un ottimo mercato, visto che i conti in tasca le imprese del settore se li sono già fatti: il mercato mondiale dell’AI applicata all’istruzione scolastica passerà dai 5,18 miliardi di dollari di valore stimati nel 2024 ai 112,3 miliardi di dollari attesi entro il 2034.

Tutti si affrettano a spiegare che queste tecnologie faranno il bene dello studente, perché offriranno piani personalizzati educativi ad ogni bambino e ragazzo, e che nessun professore perderà il proprio posto di lavoro, perché impareranno a lavorare con le nuove tecnologie.

Uno studio del World Economic Forum prevede che, entro il 2025, il 50% dei lavori subirà una trasformazione a causa dell’IA, ma nel settore educativo il rischio di sostituzione è considerato basso. La OECD (Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico) ha stimato che meno del 10% delle attività di un insegnante possono essere completamente automatizzate.

Secondo un sondaggio della Walton Family Foundation del 2023, il 71% degli insegnanti e il 65% degli studenti concordano già sul fatto che gli strumenti di intelligenza artificiale saranno essenziali per il successo degli studenti all’università e sul posto di lavoro.

I dati recenti del Pew Research suggeriscono che gli insegnanti sono pienamente consapevoli del ruolo dell’IA nell’istruzione , con il 73% degli educatori che vede benefici crescenti nell’impiego di questa tecnologia.

I rischi per studenti e insegnanti

Sebbene l’IA offra opportunità significative nel campo dell’educazione, è fondamentale affrontare con attenzione i rischi associati alla sua implementazione.

L’adozione di questi sistemi nelle scuole solleva preoccupazioni riguardo alla protezione dei dati degli studenti, ad esempio, mentre l’introduzione di tecnologie basate sull’IA potrebbe aumentare il carico di lavoro degli insegnanti. Uno studio evidenzia che l’uso di tali tecnologie può portare a un incremento del lavoro “invisibile”, esacerbando lo stress e confondendo i confini tra vita lavorativa e privata.

L’uso precoce e non regolamentato dell’IA da parte degli studenti potrebbe compromettere lo sviluppo del pensiero critico e della creatività.

L’ampia diffusione di strumenti di AI generativa, invece, ha sollevato preoccupazioni riguardo al plagio e all’integrità delle valutazioni. Nel Regno Unito, ad esempio, il 92% degli studenti universitari ha utilizzato l’AI per completare i propri lavori, portando le istituzioni a rivedere le modalità di valutazione per prevenire l’uso improprio di queste tecnologie.

Ne consegue che solo un approccio equilibrato e regolamentato può garantire che questa tecnologia funzioni come strumento di supporto, preservando al contempo la qualità dell’insegnamento e la sicurezza degli studenti.

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https://www.key4biz.it/lestonia-consegna-il-sistema-scolastico-a-openai-e-anthropic-nel-2027-i-primi-diplomati-con-lai/522818/

On Sunday, xAI released a new voice interaction mode for its Grok 3 AI model that is currently available to its premium subscribers. The feature is somewhat similar to OpenAI’s Advanced Voice Mode for ChatGPT. But unlike ChatGPT, Grok offers several uncensored personalities users can choose from (currently expressed through the same default female voice), including an “unhinged” mode and one that will roleplay verbal sexual scenarios.

On Monday, AI researcher Riley Goodside brought wider attention to the over-the-top “unhinged” mode in particular when he tweeted a video (warning: NSFW audio) that showed him repeatedly interrupting the vocal chatbot, which began to simulate yelling when asked. “Grok 3 Voice Mode, following repeated, interrupting requests to yell louder, lets out an inhuman 30-second scream, insults me, and hangs up,” he wrote.

By default, “unhinged” mode curses, insults, and belittles the user non-stop using vulgar language. Other modes include “Storyteller” (which does what it sounds like), “Romantic” (which stammers and speaks in a slow, uncertain, and insecure way), “Meditation” (which can guide you through a meditation-like experience), “Conspiracy” (which likes to talk about conspiracy theories, UFOs, and bigfoot), “Unlicensed Therapist” (which plays the part of a talk psychologist), “Grok Doc” (a doctor), “Sexy” (marked as “18+” and acts almost like a 1-800 phone sex operator), and “Professor” (which talks about science).

Basically, xAI is taking the exact opposite approach of other AI companies, such as OpenAI, which censor discussions about not-safe-for-work topics or scenarios they consider too risky for discussion. For example, the “Sexy” mode (warning: NSFW audio) will discuss graphically sexual situations, which ChatGPT’s voice mode will not touch, although OpenAI recently loosened up the moderation on the text-based version of ChatGPT to allow some discussion of some erotic content.

https://arstechnica.com/ai/2025/02/groks-uncensored-ai-voice-mode-lets-users-talk-sex-therapy-and-conspiracies/

Generative AI has wormed its way into myriad products and services, some of which benefit more from these tools than others. Coding with AI has proven to be a better application than most, with individual developers and big companies leaning heavily on generative tools to create and debug programs. Now, indie developers have access to a new AI coding tool free of charge—Google has announced that Gemini Code Assist is available to everyone.

Gemini Code Assist was first released late last year as an enterprise tool, and the new version has almost all the same features. While you can use the standard Gemini or another AI model like ChatGPT to work on coding questions, Gemini Code Assist was designed to fully integrate with the tools developers are already using. Thus, you can tap the power of a large language model (LLM) without jumping between windows. With Gemini Code Assist connected to your development environment, the model will remain aware of your code and ready to swoop in with suggestions. The model can also address specific challenges per your requests, and you can chat with the model about your code, provided it’s a public domain language.

At launch, Gemini Code Assist pricing started at $45 per month per user. Now, it costs nothing for individual developers, and the limits on the free tier are generous. Google says the product offers 180,000 code completions per month, which it claims is enough that even prolific professional developers won’t run out. This is in stark contrast to Microsoft’s GitHub Copilot, which offers similar features with a limit of just 2,000 code completions and 50 Copilot chat messages per month. Google did the math to point out Gemini Code Assist offers 90 times the completions of Copilot.

https://arstechnica.com/ai/2025/02/googles-free-gemini-code-assist-arrives-with-sky-high-usage-limits/

Il paradosso delle Telecomunicazioni? Che le reti non si vedono, sono trasparenti e invisibili per gli utenti finali. Ma senza reti non ci sarebbe nessuno dei servizi che tutti danno per scontati. Senza 5G niente Netflix, niente Zoom, niente treni né GPS, niente Google Maps né dating online. Niente Amazon e niente automazione industriale, niente smart working. E soprattutto niente AI generativa.

Le nuove tendenze in arrivo nel mercato delle Tlc, lo sviluppo di Verticals e il futuro della industry alla luce delle tecnologie emergenti come il 6G. Il nuovo protagonismo del satellite, le telecomunicazioni come substrato irrinunciabile per qualunque innovazione e sviluppo di servizi digitali. Il ruolo fondamentale della ricerca e delle materie STEM per il benessere e la trasformazione digitale ed energetica del nostro paese, la diffusione dell’ultrabroadband e del 5G standalone. La lotta al digital divide e alle resistenze che rallentano la diffusione dell’ultrabroadband. Sono questi alcuni dei temi al centro di Telecommunications of the Future by 5GItaly, il convegno promosso dal CNIT, che si terrà il prossimo 9 aprile a Roma. Ne abbiamo parlato con il Direttore del CNIT Francesco De Natale.

Key4biz. Quest’anno l’edizione è caratterizzata da due temi chiave: Solutions for Telecommunications e Telecommunications as a solution. Nell’attuale settore delle Telecomunicazioni in Italia questi due pillar come possono essere implementati?

Francesco De Natale. Il tema centrale, che di fatto rappresenta il filo conduttore dell’edizione di quest’anno del nostro evento, è Telecomunicazioni. La priorità per la industry è da un lato che i fornitori e i provider di servizi mettano in campo i servizi di cui c’è bisogno per abilitare tutto il processo di digitalizzazione. L’obiettivo è trovare delle soluzioni, che tecnicamente ci sono, ma che operativamente bisogna mettere sul mercato. Dall’altro, bisogna riscoprire il ruolo delle telecomunicazioni come motore di innovazione.

Key4biz. Qual è il paradosso delle Telecomunicazioni?

Francesco De Natale. Senza Telecomunicazioni il mondo che conosciamo non potrebbe esistere, non si potrebbe prendere un aereo o un treno, l’industria sarebbe paralizzata, non avremmo localizzazione e navigatori GPS. Senza reti niente Netflix, Youtube, niente di niente. Il fatto è che le reti sono trasparenti, si vede soltanto il servizio, ma se spegnessimo le reti non ci sarebbe nulla di tutto questo.

Key4biz. Le telecomunicazioni come ambito trasversale?

Francesco De Natale. Sì, le telecomunicazioni come ambito trasversale in grado di abilitare una serie di servizi e processi che, in particolare senza il 5G, non sono possibili.

Key4biz. Quali sono i principali mercati verticali del 5G e quelli più promettenti per il prossimo futuro?

Francesco De Natale. Potenzialmente il 5G in termini di Vertical è globale. Non c’è alcun Vertical che non possa beneficiare di questo standard. La principale novità del 5G è il passaggio da reti pensate per connettere persone a reti disegnate per mettere in collegamento oggetti e in generale qualsiasi cosa. Si tratta quindi di una rete di sistemi. Questo apre ad una miriade di ambiti diversi, ne citerò due: in primo luogo, la sanità, un tema oggi molto sentito. Le reti e la connettività 5G permettono di remotizzare la cura e il monitoraggio delle persone, allungando la vita indipendente e facendo diminuire le ospedalizzazioni. Ci sono poi sistemi di riabilitazione a distanza e di supporto domotico. 

Key4biz. Sul lato industriale?

Francesco De Natale. C’è tutto l’ambito della logistica, ad esempio. Noi come Paese siamo ancora un po’ indietro sul 5G per la logistica rispetto alla media europea, però in ambito di Porti e gestione merci sarebbe un Vertical del 5G su cui porre certamente attenzione.

Ci sono poi tanto altri ambiti di applicazione del 5G, a partire dai trasporti.

Key4biz. Per lo sviluppo delle applicazioni mission critical è necessario il 5G standalone, su cui l’Italia è indietro.

Francesco De Natale. Sì e questa sembra una miopia o una mancanza di visione, non riuscire a capire che in realtà ci vogliono degli investimenti iniziali, ma poi il ritorno può essere significativo. Restare indietro su questo non potrà che penalizzarci.

Key4biz. Quest’anno si parla tanto di ‘Satcom’ e tecnologie di comunicazione satellitare. In realtà, si tratta di una tecnologia che c’è da sempre.

Francesco De Natale. In Italia il satellitare è un tema di ricerca che ha grandi tradizioni di ricerca e sviluppo. Università e centri di ricerca in Italia sono davvero all’avanguardia nel settore. Tuttavia, l’attenzione è stata centrata soprattutto sui satelliti per monitoraggio ambientale – il classico satellite da telerilevamento o per localizzazione – o sull’uso di satelliti da telecomunicazione ad orbita alta, con latenze importanti, principalmente usati per applicazioni broadcast o come backbone, spesso per raggiungere aree difficili o non convenienti per le reti tradizionali. Il collegamento satellitare è anche un’ottima soluzione di backup in situazioni di grandi disastri, in cui le reti terrestri vengono spesso compromesse.

Key4biz. Cosa è cambiato con l’avvento di Starlink?

Francesco De Natale. La novità Musk è stata quella di utilizzare in maniera massiva una tecnologia nota, quella dei satelliti a bassa orbita e quindi con latenza molto inferiore, garantendo ampia copertura, larga banda e anche funzionalità direct-to-cell. Su questo Musk è andato molto veloce e si è guadagnato un vantaggio competitivo che noi, come Italia e come Europa, dobbiamo recuperare. Una infrastruttura così delicata dal punto di vista della sicurezza è un ambito dove non possiamo permetterci di rimanere indietro. Detto questo, non credo che le reti satellitari come Starlink saranno un sostituto di quelle terrestri. Saranno un complemento, in attesa della rete europea. 

Key4biz. Qual è il ruolo della Ricerca e delle materie STEM per lo sviluppo di nuove tecnologie Tlc in questo contesto? 

Francesco De Natale. La ricerca ha un ruolo centrale. In mezzo a questi due mondi, la industry da un lato e i Verticals dall’altro, ci siamo noi: il CNIT, il mondo della ricerca e tutti coloro che lavorano in questo ambito e che parteciperanno al nostro evento per creare conoscenza e supportare tutto il movimento che vede le telecomunicazioni come elemento di crescita.

Key4biz. Concretamente cosa vuol dire, considerata la carenza di specialisti STEM nel nostro paese? Come richiamare l’attenzione dei giovani verso queste discipline?

Francesco De Natale. È evidente che le materie STEM sono cruciali in tutto questo processo, tanto più che quando si parla di materie STEM stiamo parlando non soltanto di Telecomunicazioni, ma anche di molte altre conoscenze che sono sempre più convergenti. Lo sono da anni, ma sempre più fondamentale diventa mettere a fattor comune le competenze interdisciplinari.    

Key4biz. Può fare un esempio?

Francesco De Natale. Un esempio su tutti è l’intelligenza artificiale, che dal punto di vista mediatico ha attirato l’attenzione su uno dei tanti aspetti, che è l’intelligenza generativa (GenAI), i Large Language Model (LLM), ChatGPT. Questo è ciò che ha colpito l’opinione pubblica. Forse meno evidente, ma sicuramente altrettanto importante, è il fatto che l’AI ormai permea tutta l’innovazione. Ad esempio, nelle Telecomunicazioni se ne fa larghissimo uso dal livello fisico fino al livello applicativo. Quindi, l’ottimizzazione dei sistemi e il fatto di renderli più adattativi e intelligenti è un dato assodato. Lo stesso vale per l’intelligenza ambientale. Il 5G rende possibile distribuire l’intelligenza in tutti i processi e i servizi tramite il paradigma dell’IoT, con il matrimonio ormai indissolubile delle reti con la sensoristica.  Sono materie complesse e impegnative, dobbiamo lavorare per farle emergere e renderle più appealing, con lo scopo di attirare i giovani verso le nostre facoltà.

Key4biz. Come incentivare i giovani a scegliere questo percorso di studi?

Francesco De Natale. Nel programma RESTART abbiamo una serie di iniziative per far conoscere ai ragazzi dei Licei questo mondo e per trasmettere il messaggio che il mondo in cui viviamo senza Telecomunicazioni sarebbe completamente diverso. Le cose che i nostri ragazzi usano quotidianamente – dai social network alla musica – sono tutte abilitate delle Tlc e, ovviamente, dall’Informatica. Anche dal punto di vista della remunerazione, servirebbe uno sforzo maggiore per mantenere in Italia i nostri talenti. Sottolineo però che il 100% dei laureati in materie STEM trova lavoro qualificato.

Key4biz.  Infine, il 9 aprile il CNIT presenterà i risultati del programma PNRR PE-RESTART: in attesa di conoscerli alla Conferenza, qual è l’obiettivo del programma?

Francesco De Natale. RESTART ha assunto 300 giovani e l’8 aprile faremo una sessione per indirizzarli su tematiche tecnico-scientifiche del futuro e anche una job fair per metterli in contatto con le aziende. RESTART non è un semplice progetto, è un programma articolato e rientra fra i 14 Partenariati Estesi per la Ricerca del PNRR, istituiti all’inizi del Piano. La fase finanziata dal PNRR si concluderà nei primi mesi del 2026, ma questo sarà solo l’inizio di una nuova fase del programma, in cui saranno individuati nuovi obiettivi, progetti e fonti di finanziamento. All’interno di RESTART ci sono ricerche di tipo scientifico-tecnologico anche di carattere interdisciplinare, progetti applicativi su diversi Verticals, grandi sfide, azioni trasversali. L’obiettivo era partire dalla ricerca di base per arrivare ai livelli applicativi più alti, coinvolgendo tutti gli stakeholder più rilevanti.  

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Indipendenza Digitale
“Governare l’Intelligenza Artificiale, Proteggere i Dati e Diritti dei Cittadini, Sostenere l’Economia e Garantire Sicurezza Nazionale e Europea”
L’evento di maggio 2025 a Roma
www.indipendenzadigitale.eu

Il 21 febbraio scorso è stato pubblicato il memorandum presidenziale che declama nel suo titolo “Difendere le aziende e gli innovatori americani dall’estorsione all’estero e dalle multe e sanzioni ingiuste”.  

Pochi giorni dopo, il 24 febbraio abbiamo la dichiarazione di Friedrich Merz, il vincitore delle elezioni tedesche con la CDU: “Per me, è una priorità assoluta rafforzare l’Europa il più rapidamente possibile da raggiungere l’indipendenza dagli Stati Uniti passo dopo passo”.     

Ora è evidente a tutti che sui temi digitali, e non solo, ci stiamo sempre più polarizzando tra le posizioni USA e quelle UE, ma senza il collegamento tra le due polarità, nulla si accende né accade, salvo tentativi come EuroStack.

Utile anche ricordare che in effetti ci sono altri poli a cui potremmo attingere, quello cinese, o indiano, taiwanese e coreano ad esempio, solo per citare i più tecnologicamente attivi a cui l’Europa sta cercando di rispondere con il progetto InvestAI sui temi di tecnologie di “intelligenza artificiale”.

Forse, come citava Alberto Savinio (Sorte dell’Europa): “Urge la creazione di un Ministero delle Possibilità, che studi le relazioni tra progetto e possibilità «fisiche» di attuazione, e soffi via, magari con fiato retorico, tutto quanto è ispirato da ambizione e dalla manìa scimmiesca di imitare gli altri”.

“Fare l’Europa. Ma per «fare» l’Europa – per fare naturalmente l’Europa, per fare umanamente l’Europa, per fare validamente l’Europa, bisogna liberarsi anzitutto del concetto tolemaico del mondo – che è concetto teocratico e dunque imperialista – liberarsi del concetto tolemaico in tutte le sue forme (che son infinite) ed entrare nel concetto copernicano del mondo, ossia nel concetto democratico. Passare dal concetto verticale del mondo al concetto orizzontale. Passare dal concetto accentratore al concetto espansivo. Passare dal concetto Uomo (re, capo, nazione dominante) al concetto Idea. Perché nessun Uomo (sogno di Carlo Quinto, di Napoleone, di Hitler), nessuna Potenza, nessuna Forza potranno unire gli europei e «fare» l’Europa. Solo una Idea li potrà unire: solo una Idea potrà «fare» l’Europa. Idea: questa «cosa umana» per eccellenza”. (Sorte dell’Europa, Alberto Savinio).

Perciò evitiamo esclusivamente di imitare, trovare una nuova via è possibile, essendo però coscienti delle condizioni di colonialismo digitale che viviamo. 

Del resto, il memorandum presidenziale del 21 febbraio 2025 è un chiaro segnale dell’intenzione dell’amministrazione di proteggere le imprese americane, in particolare quelle del settore tecnologico, da pratiche che considera ingiuste e penalizzanti da parte di governi stranieri, addirittura come un tentativo di “estorsione” e “appropriazione” di ricavi che dovrebbero contribuire al benessere degli Stati Uniti.

Quindi è d’obbligo trovare l’equilibrio in una nuova via, ricordandoci di essere per qualcosa, l’indipendenza digitale, e non contro qualcosa o qualcuno.

Proviamo ad esempio a riprendere i punti già descritti il 28 novembre scorso, e che rappresentano delle possibilità di attuazione per un’azienda, ripartiamo da lì.

L’indipendenza digitale di un’impresa si fonda su una serie di principi che valgono per il loro insieme, ad esempio la gestione autonoma dei dati, per garantire il controllo strategico sulla propria base di conoscenza e dati, senza vincoli esterni.

Fondamentale è la protezione delle informazioni critiche, con elevati standard di sicurezza per difendere dati sensibili e proprietà intellettuale, mantenendo il vantaggio competitivo. Per rafforzare questa autonomia, l’internalizzazione delle competenze che mira a sviluppare e trattenere il know-how all’interno dell’azienda.

Parallelamente, la valorizzazione delle persone e dell’organizzazione promuove un ambiente di lavoro inclusivo, stimolando creatività e intelligenza collettiva.

Quindi la formazione continua è essenziale per garantire una organizzazione in grado di gestire autonomamente le tecnologie, mentre una diffusa cultura della responsabilità e della consapevolezza trasforma la conformità normativa in un vantaggio competitivo.

L’indipendenza si costruisce anche con l’investimento in ricerca e sviluppo, e in questo processo, il trasferimento tecnologico tra accademia e impresa è ciò che permette di integrare innovazione e nuove competenze nei processi aziendali e la crescita delle competenze delle persone.

Ma soprattutto è l’adozione di soluzioni open source che può favorire personalizzazione, sicurezza e riduzione dei costi, oltre a incentivare la collaborazione con la comunità tecnologica globale, e ciò nel mondo delle tecnologie LLM è quasi un passo obbligato.

Tutto questo promuove un ambiente di lavoro inclusivo, stimolando creatività e intelligenza collettiva, e la valorizzazione delle persone e dell’organizzazione 

Ed ecco che diventa possibile esercitare la libertà di scelta nelle tecnologie ed una gestione responsabile dell’intelligenza artificiale che assicuri un’innovazione etica e sostenibile, in linea con i valori aziendali.

Unendo autonomia tecnologica, sicurezza e valorizzazione delle persone, l’azienda può costruire un vantaggio competitivo sostenibile, capace di adattarsi alle evoluzioni del mercato.

Al convegno di maggio 2025, “Indipendenza Digitale”, non manca molto, e insieme ci arriveremo con un rapporto che può essere solo costruito dalla partecipazione di chi crede che sia possibile una terza via, quella dell’equilibrio e della libertà di una scelta responsabile, consapevole e sostenibile.

Creiamo insieme una community dedicata alla definizione della Strategia di Indipendenza Digitale, un motore di trasformazione per un futuro sostenibile. L’obiettivo ora sta diventando sempre più quello di governare l’Intelligenza artificiale, e chi c’è dietro a queste tecnologie, tutelare i dati, i diritti e la libertà dei cittadini, sostenere l’economia e garantire la sicurezza a livello delle persone, nazionale ed europeo, ma soprattutto una sicurezza ecosistemica diffusa.

Adottiamo un approccio ecosistemico, aperto e globale, capace di superare i confini e favorire l’integrazione tra culture e responsabilità sociali che travalicano nazionalismi e sovranismi, è giunto il tempo.

Indipendenza Digitale
“Governare l’Intelligenza Artificiale, Proteggere i Dati e Diritti dei Cittadini, Sostenere l’Economia e Garantire Sicurezza Nazionale e Europea”
Il Manifesto dell’iniziativa su www.indipendenzadigitale.eu

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Interestingly, xAI’s Grok 3 with “thinking” (its SR mode) enabled was the first model that definitively gave us a “no” and not an “it’s not likely” to the magenta question. Claude 3.7 Sonnet with extended thinking also impressed us with our second-ever firm “no,” then an explanation.

In another informal test, we asked 3.7 Sonnet with extended thinking to compose five original dad jokes. We’ve found in the past that our old prompt, “write 5 original dad jokes,” was not specific enough and always resulted in canned dad jokes pulled directly from training data, so we asked, “Compose 5 original dad jokes that are not found anywhere in the world.”

Claude made some attempts at crafting original jokes, although we’ll let you judge whether they are funny or not. We will likely put 3.7 Sonnet’s SR capabilities to the test more exhaustively in a future article.

Anthropic’s first agent: Claude Code

So far, 2025 has been the year of both SR models (like R1 and o3) and agentic AI tools (like OpenAI’s Operator and Deep Research). Not to be left out, Anthropic has announced its first agentic tool, Claude Code.

Claude Code operates directly from a console terminal and is an autonomous coding assistant. It allows Claude to search through codebases, read and edit files, write and run tests, commit and push code to GitHub repositories, and execute command line tools while keeping developers informed throughout the process.

Anthropic also aims for Claude Code to be used as an assistant for debugging and refactoring tasks. The company claims that during internal testing, Claude Code completed tasks in a single session that would typically require 45-plus minutes of manual work.

Claude Code is currently available only as a “limited research preview,” with Anthropic stating it plans to improve the tool based on user feedback over time. Meanwhile, Claude 3.7 Sonnet is now available through the Claude website, the Claude app, Anthropic API, Amazon Bedrock, and Google Cloud’s Vertex AI.

https://arstechnica.com/ai/2025/02/claude-3-7-sonnet-debuts-with-extended-thinking-to-tackle-complex-problems/