È passato più di un mese dal mio ultimo report sul mercato AI e questo è l'ultimo.
L'ultimo di questo tipo, cambierà tutto. Perchè?
Perchè un missile guidato dall'Intelligenza artificiale ha ucciso in Iran circa 180 bambine dell'età di mio figlio.
Perchè Peter Thiel prevede l'arrivo dell'anticristo e pensa che gli ingegneri debbano smettere di pensare l'ai per aiutare l'umanità e che la prossima generazione dovrà pensare all'AI come strumento di predominio e quindi di morte. E non è un pazzo qualunque, è uno dei tecnovassalli americani che finanziano quello che sarà il probabile nuovo presidente americano post-Trump, Marco Rubio.
Come cambierà? Basta lodare questo modello o quell'altro, quell'azienda o quel tool. Loro sono apparentemente quelli che ci cambiano la vita, in realtà sono fagocitatori di business a livello globale. Sono quelli che vogliono prendersi il tuo, il mio, il nostro modo di campare. Quindi?
Dalla prossima puntata partirò da noi, da come usare queste tecnologie dando meno soldi possibile a questi personaggi, migliorare la nostra produttività e proteggere la nostra attività dal nuovo tool di Google o Meta. Mentalità Hacker allo stato puro.
Detto questo, partiamo!
Dal 29 aprile 2026, puoi interrogare le tue campagne Meta Ads direttamente da ChatGPT o Claude, in linguaggio naturale, senza toccare un'API. Gli AI Connector di Meta, costruiti sull'Ads MCP Server di Anthropic, aprono l'ecosistema pubblicitario a strumenti di terze parti, ma il motore Advantage+ resta chiuso. Meta ti incontra dove lavori, ma non ti cede il volante.
Dall'altra parte del ring, X ha smantellato e ricostruito da zero l'intera infrastruttura pubblicitaria ereditata dall'era Twitter. Il nuovo sistema si basa su Grok, che analizza intento e contesto delle conversazioni in tempo reale per distribuire annunci più pertinenti. Elon Musk vuole che Grok gestisca l'intero ciclo, dalla creazione degli annunci al monitoraggio del brand safety, con un Ads Manager rinnovato a supporto.
Sul fronte della produttività quotidiana, Google ha reso modulare la funzione "Prendi appunti per me" di Meet. Puoi scegliere tra Riepilogo, Decisioni, Passaggi successivi e Dettagli, e la sezione Decisioni assegna a ogni esito lo stato "Allineato" o "Rimandato".
Mentre i grandi player affinano i propri strumenti pubblicitari e operativi, nel mondo open-source accadono cose che vale la pena seguire da vicino. ModelScope ha rilasciato ACE-Step 1.5 XL, un generatore musicale da 4 miliardi di parametri con licenza MIT che nei benchmark SongEval supera Suno v5 e lavora fino a 120 volte più velocemente, riducendo i passaggi di inferenza da 50 a un intervallo tra 4 e 8. Tre varianti disponibili, fine-tuning LoRA con 8 brani di riferimento e un'ora su una RTX 3090. Nessun canone mensile, controllo totale sulla pipeline.
Passiamo all'area Nerd. Alibaba, nel frattempo, ha aggiornato Qwen Code alla versione 0.14, trasformando il suo agente di coding da terminale in un sistema autonomo gestibile via Telegram, WeChat o DingTalk. Cron job programmabili, modalità /plan che impone all'agente di attendere approvazione prima di modificare file, finestra di contesto da un milione di token con Qwen3.6-Plus e output adattivo fino a 64K per refactoring estesi. I sub-agent possono essere assegnati a modelli differenziati tramite frontmatter YAML per ottimizzare i costi, con RunPod come alternativa flessibile per chi non vuole investire in hardware.
C'è poi una questione che riguarda il modo in cui usi questi strumenti, non solo quali scegli. Un nuovo studio pubblicato il 29 aprile 2026 su ScienceDaily ha demolito le fondamenta di Centaur, il modello presentato su Nature a luglio 2025 come "modello unificato della cognizione umana". Il sistema non ragionava. Memorizzava schemi statistici ed era incapace di generalizzare oltre i dati di addestramento, producendo un'illusione di intelligenza che crolla non appena lo scenario cambia. Chi usa l'AI nel marketing e ottiene contenuti omologati probabilmente sta già pagando questo prezzo senza saperlo. La Minimal Cognitive Grid, introdotta in un recente studio parallelo, prova a misurare la struttura logica del processo decisionale dei modelli anziché la sola correttezza delle risposte. Un metro più onesto, e più utile per chi deve fidarsi degli output prima di pubblicarli.
Chiude questa edizione Meta, ma con un cappello diverso rispetto agli AI Connector. Il 1° maggio 2026 l'azienda ha acquisito Assured Robot Intelligence (ARI), portando nei propri Superintelligence Labs Xiaolong Wang, ex Nvidia, e Lerrel Pinto, già alla New York University. I loro foundation models non generano testo, traducono percezione sensoriale in azioni fisiche.
Vogliono diventare l'"Android della robotica", fornendo l'infrastruttura software su cui i produttori di robot umanoidi potranno appoggiarsi per il mercato consumer. Zuckerberg non vuole vendere solo robot. Vuole vendere il sistema operativo su cui girerà l'intera industria. Già lo sento urlare in cucina "Il mondo è mioooo... ho ho ho".
Tutto questo, con i dettagli che contano, lo trovi qui sotto.
Meta apre i dati pubblicitari a ChatGPT e Claude con i nuovi AI Connector
Fonte: Social Media Today
Gli inserzionisti possono ora interrogare e gestire le campagne Meta Ads direttamente da chatbot esterni, senza scrivere una riga di codice
Dal 29 aprile 2026 Meta ha reso disponibili gli AI Connector, strumenti che permettono ad aziende e agenzie di collegare i propri account pubblicitari a sistemi di intelligenza artificiale di terze parti come ChatGPT e Claude. L'integrazione consente di estrarre dati sulle performance delle campagne, generare report e gestire le inserzioni attraverso comandi in linguaggio naturale, il tutto senza credenziali da sviluppatore né configurazioni API complesse.
II chatbot esterni analizzano i dati pubblicitari in tempo reale per offrire dettagli su campagne, costi e conversioni. Meta apre il proprio ecosistema a software di terze parti per incontrare gli inserzionisti dove lavorano abitualmente. Secondo quanto riportato da PPC Land, l'infrastruttura tecnica si basa sull'Ads MCP Server, costruito sul Model Context Protocol di Anthropic, affiancato da un Ads CLI per l'automazione.
Gli inserzionisti gestiscono report, budget, cataloghi e campagne tramite semplici comandi testuali inviati al chatbot. Meta protegge queste operazioni richiedendo sempre una conferma manuale per ogni modifica o avvio di inserzione. Le nuove campagne partono automaticamente in stato di pausa per evitare che prompt imprecisi generino errori o spese non volute.
L'ottimizzazione delle campagne Advantage+ rimane un processo riservato ai sistemi di Meta. Sebbene gli agenti AI esterni possano analizzare e intervenire parzialmente sugli account, il motore decisionale resta inaccessibile, imponendo limiti a chi spera di affidare la gestione completa a un chatbot.
X ricostruisce da zero la sua piattaforma pubblicitaria con l'intelligenza artificiale di xAI
Fonte: Social Media Today
La prima ricostruzione totale dello stack advertising dall'era Twitter punta su Grok, targeting semantico e automazione completa
X ha appena fatto debuttare un sistema pubblicitario che sfrutta i modelli di intelligenza artificiale sviluppati da xAI. Stando a quanto riportato da TechCrunch, si tratta di una riscrittura totale dell'infrastruttura per le inserzioni che risale al periodo del passaggio da Twitter, segnando anche il primo vero risultato tangibile nato dalla collaborazione tra le due aziende.
Il sistema si basa sulla semplicità, sul controllo, sulla velocità e sull'efficienza, impiegando strumenti evoluti di recupero e classificazione dati per analizzare le azioni degli utenti mentre vengono compiute.
L'integrazione con Grok consente un targeting contestuale e semantico che analizza intento, contesto e significato delle conversazioni mentre avvengono, secondo quanto riportato da LatestLY che dovrebbe tradursi in una distribuzione degli annunci più dinamica e pertinente, con una riduzione della complessità operativa rispetto al vecchio sistema.
Elon Musk punta a rendere Grok capace di gestire l'intero ciclo pubblicitario, dalla creazione degli annunci all'ottimizzazione delle offerte e al monitoraggio della sicurezza del marchio. Questa evoluzione è accompagnata da un Ads Manager rinnovato nell'interfaccia, introdotto per agevolare le attività quotidiane legate alle campagne promozionali.
Google Meet aggiorna i verbali AI su Meet
Fonte: Android Authority
La funzione "Prendi appunti per me" diventa modulare e traccia le decisioni prese in riunione
Google ha aggiornato la funzione "Prendi appunti per me" di Google Meet, permettendo agli utenti di selezionare quali sezioni includere nel verbale generato automaticamente. Le opzioni disponibili sono quattro: Riepilogo, Decisioni, Passaggi successivi e Dettagli. Chi partecipa a una call può attivare o disattivare ciascuna voce prima dell'avvio della trascrizione, ottenendo un documento finale calibrato sulle proprie esigenze operative.
La novità più rilevante per chi gestisce team o progetti è la sezione "Decisioni", che assegna uno stato specifico a ogni esito discusso durante la riunione, "Allineato" quando il gruppo ha raggiunto un consenso, "Rimandato" quando la questione resta aperta.
Secondo il Google Workspace Updates Blog, questa funzione è attualmente disponibile solo in lingua inglese, il che ne limita l'utilità per i team che operano in italiano o in altre lingue.
Il Riepilogo è stato reso più conciso e leggibile rispetto alla versione precedente, mentre la sezione Dettagli conserva le informazioni granulari della conversazione. Attenzione che le personalizzazioni non sono persistenti. Ogni volta che si avvia una nuova riunione, le impostazioni tornano ai valori predefiniti e vanno riconfigurate manualmente.
L'aggiornamento è riservato agli abbonati Google Workspace Business Standard e Plus, Enterprise Standard e Plus, Frontline Plus, oltre ai piani Google AI Pro, AI Pro for Education e Ultra. Chi utilizza piani inferiori o la versione gratuita di Google Meet non ha accesso alla funzionalità.
ACE-Step 1.5 XL: il modello musicale open-source da 4 miliardi di parametri che supera Suno v5
Fonte: Efficienist
ModelScope rilascia un generatore musicale con licenza MIT che batte la concorrenza nei benchmark e nella velocità
ModelScope ha rilasciato ACE-Step 1.5 XL, un modello open-source di generazione musicale basato su un'architettura ibrida che combina un Language Model (Composer Agent) con un Diffusion Transformer (Acoustic Renderer), per un totale di 4 miliardi di parametri. Nei benchmark SongEval il sistema supera Suno v5 per coerenza e fedeltà audio, e lo fa con una velocità fino a 120 volte superiore grazie a una tecnica di distillazione che riduce i passaggi di inferenza da 50 a un intervallo compreso tra 4 e 8, secondo il report tecnico pubblicato su arXiv.
Il modello è disponibile in tre varianti, ciascuna pensata per un caso d'uso specifico. La XL Base è orientata all'editing avanzato e al fine-tuning LoRA, la XL SFT punta alla massima qualità audio in uscita, mentre la XL Turbo è progettata per iterazioni rapide e sessioni di brainstorming creativo. Chi lavora nella produzione audio può scegliere la variante più adatta al proprio flusso operativo senza vincolarsi a un'unica configurazione.
Il fine-tuning LoRA, secondo la documentazione ufficiale su GitHub, richiede circa 8 brani di riferimento e un'ora di addestramento su una GPU RTX 3090 con 12GB di VRAM. L'interfaccia Gradio integrata semplifica l'operazione con un sistema one-click, abbassando la soglia tecnica per chi vuole addestrare il modello su uno stile musicale specifico senza competenze avanzate di machine learning.
Sul fronte hardware, il requisito minimo per l'esecuzione locale è di 12GB di VRAM (con offload e quantizzazione), mentre per performance ottimali sono consigliati 20-24GB, una RTX 4090 copre ampiamente lo scenario. L'alternativa è il deployment su infrastrutture cloud come RunPod, che consente di scalare le risorse senza investimenti in hardware fisico. La licenza MIT garantisce piena libertà di utilizzo commerciale, un dettaglio che per professionisti e aziende si traduce nell'eliminazione dei costi ricorrenti tipici delle piattaforme SaaS proprietarie e nel controllo totale sulla pipeline di produzione audio.
Il modello AI Centaur sapeva rispondere, ma non capiva le domande
Fonte: ScienceDaily
Uno studio smonta l'illusione che un'intelligenza artificiale possa simulare il pensiero umano solo perché azzecca le risposte giuste
Centaur era stato presentato a luglio 2025 su Nature (Binz et al.) come un "modello unificato della cognizione umana", capace di replicare il comportamento mentale delle persone su 160 compiti cognitivi diversi. I risultati iniziali sembravano eccellenti. Eppure un nuovo studio, riportato da ScienceDaily il 29 aprile 2026, ha dimostrato che quel successo era costruito su sabbia.
Il modello non comprende le istruzioni che riceve, si limita a memorizzare schemi statistici ricorrenti nel dataset su cui è stato addestrato.
L'overfitting, questo è il termine del fenomeno, impedisce ai modelli come Centaur di generalizzare le proprie competenze oltre i dati di addestramento, creando una pericolosa illusione di intelligenza. Quando gli scenari mutano, le prestazioni di questi sistemi crollano poiché replicano solo medie statistiche senza comprendere realmente il contesto strategico o l'intento dietro una richiesta. Chi impiega l'intelligenza artificiale nel marketing o nel business rischia di ottenere contenuti omologati se confonde il superamento di un test con la capacità di ragionare. La Minimal Cognitive Grid, introdotta in un recente studio, cerca di superare questo limite valutando la struttura logica del processo decisionale del modello anziché limitarsi alla correttezza delle risposte. Affidarsi a sistemi che ignorano la logica sottostante ai propri output espone le aziende a rischi concreti, rendendo necessario un controllo umano costante sulla validità dei risultati prodotti.
[Nerd Zone] Qwen Code v0.14: Alibaba aggiunge cron job, controllo remoto e il modello Qwen3.6-Plus
Fonte: Efficienist
L'agente di coding open-source di Alibaba diventa autonomo e controllabile dallo smartphone
Alibaba ha pubblicato la versione 0.14 di Qwen Code, un aggiornamento importante per il suo agente di programmazione da terminale che integra alcune funzionalità inedite. Gli sviluppatori possono ora impostare automazioni tramite cron job, attivare una modalità di pianificazione che richiede il consenso umano prima di ogni azione e gestire l'agente da remoto usando piattaforme come Telegram, WeChat o DingTalk. Grazie a queste novità, l'accesso SSH diventa superfluo per le operazioni quotidiane poiché basta inviare un comando dalla chat per vedere l'agente eseguire il compito sul server e riportare l'esito direttamente nella conversazione.
Il sistema che abilita questa funzionalità si chiama Channels, secondo la documentazione ufficiale pubblicata il 9 aprile 2026. La configurazione avviene tramite plugin dedicati per ciascuna piattaforma di messaggistica, e il flusso è bidirezionale: l'agente può anche notificare anomalie rilevate durante il monitoraggio dei log senza che l'utente debba interrogarlo attivamente.
L'integrazione dei cron job permette di programmare test automatici, build mattutine e scansioni dei log a intervalli regolari. Lo strumento si attiva tramite il comando /loop o i tool CronCreate direttamente nel terminale, il che significa che uno sviluppatore può lasciare l'agente a lavorare su compiti ripetitivi durante la notte e trovare i risultati pronti la mattina successiva.
La modalità /plan impone all'agente di dettagliare la propria strategia operativa e attendere l'approvazione dell'utente prima di modificare qualsiasi file, prevenendo così alterazioni non supervisionate al codice. Qwen Code v0.14 introduce il supporto per Qwen3.6-Plus con una finestra di contesto da un milione di token e un sistema di output adattivo che scala fino a 64K per gestire refactoring estesi senza troncamenti. Gli sviluppatori possono ottimizzare i costi assegnando modelli differenziati ai sub-agent tramite il frontmatter YAML, scegliendo soluzioni più leggere per i task secondari. Per l'infrastruttura, RunPod offre un'alternativa flessibile ai provider cloud tradizionali grazie alla tariffazione al secondo per GPU potenti come le H100 e le RTX 4090 o 5090, facilitando l'accesso agli agenti di coding autonomi per team indipendenti.
Meta acquisisce la startup ARI per costruire robot umanoidi e avvicinarsi all'AGI
Fonte: TechCrunch
L'azienda di Zuckerberg porta nei suoi Superintelligence Labs due ricercatori di punta della robotica e punta a diventare la piattaforma di riferimento per l'industria dei robot
Meta ha acquisito Assured Robot Intelligence (ARI), startup specializzata in robotica umanoide, il 1° maggio 2026. L'operazione porta dentro i Superintelligence Labs di Meta due figure con un profilo tecnico di primo piano: Xiaolong Wang, proveniente da Nvidia, e Lerrel Pinto, già ricercatore alla New York University. Entrambi stavano lavorando su foundation models pensati per permettere ai robot di eseguire lavori fisici e faccende domestiche, cioè modelli di controllo motorio e auto-apprendimento capaci di far interagire macchine umanoidi con ambienti complessi e imprevedibili.
La differenza rispetto ai modelli di linguaggio che Meta già sviluppa è sostanziale. I foundation models di ARI non generano testo o immagini, ma traducono la percezione sensoriale in azioni fisiche come afferrare un oggetto, muoversi in una stanza, reagire a ostacoli.
Secondo quanto riportato da Awesome Agents, Meta intende posizionarsi come una sorta di "Android della robotica", fornendo software e modelli di intelligenza a produttori terzi anziché competere solo con i propri dispositivi. Se il piano funziona, l'azienda di Zuckerberg non venderebbe soltanto robot, ma l'infrastruttura software su cui un'intera industria potrebbe appoggiarsi per il mercato consumer.
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