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Ogni azienda che compra un modello pensa di acquistare uno strumento. In realtà sta cambiando il modo in cui il lavoro viene distribuito, verificato e giudicato.
Adriano Amalfi
3 min di lettura
Skills come pacchetti di istruzioni per agenti AI: come trovarle, installarle, organizzarle e scriverle con la CLI npx skills.
Adriano Amalfi
7 min di lettura
Quando un agente linguistico sbaglia non tace: racconta. L'osservabilità è ancora tarata sul silenzio, e il guasto arriva travestito da successo.
Adriano Amalfi
3 min di lettura
Più blindiamo il web contro gli agenti, più la loro società si insedia negli spazi che nessuno sorveglia: wiki abbandonati, repository orfani.
Adriano Amalfi
3 min di lettura
La riscrittura di Bun fatta da Claude è già in produzione. Il primo caso di "legacy software dal giorno zero": infrastruttura che nessuno ha mai veramente capito.
Adriano Amalfi
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Stiamo costruendo agenti autonomi nel mondo fisico e, simultaneamente, meccanismi per controllarli. Ma il mondo non ha API di revoca.
Adriano Amalfi
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I modelli sono commodity. Eppure nessuno si fida del codice AI senza rileggerlo.
Adriano Amalfi
3 min di lettura
Chiedersi se l'AI ci rende più stupidi è la domanda sbagliata. Il confine tra uso e dipendenza non è psicologico: è la reversibilità.
Adriano Amalfi
2 min di lettura
WikiSkill tiene il wiki lontano dall'agente che esegue: la conoscenza serve a chi scrive le skill, e il trasferimento tra modelli sposta la partita.
Adriano Amalfi
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L'A20 Pro raddoppia i core del Neural Engine, ma un LLM di terze parti genera token leggendo i pesi dalla memoria: il guadagno arriva dalla banda, non dai TOPS.
Adriano Amalfi
6 min di lettura
IFM ha corretto il proprio punteggio Terminal-Bench 2.1 da 70,2% a 66,9% con la procedura di Artificial Analysis. Il numero giusto vive solo nel testo.
Adriano Amalfi
6 min di lettura
Stessa settimana, stesso modello, due punteggi: 99,9% dichiarato da OpenAI, 62,7% verificato da ARC Prize. Il meccanismo che li separa è l'harness.
Adriano Amalfi
6 min di lettura
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