Risorse Artificiali AI Engineering in italiano

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Risorse Artificiali è il podcast italiano di AI Engineering. Ogni settimana, tre ingegneri con 20+ anni di codice alle spalle fanno deep dive tecnici su agent, LLM, tool chain e produzione: Claude Code, Codex, agenti e modelli open source, inference, spec-driven development, e tutto ciò che serve per portare l'AI dal demo al deploy. Niente hype, niente "l'AI cambierà tutto": solo analisi oneste, casi concreti e cicatrici dal campo. Se scrivi codice per vivere e vuoi capire cosa cambia davvero per te, sei nel posto giusto.

  1. 3d ago

    Non descrivi più le immagini: le programmi in JSON

    E' uscita un'ondata di modelli per la generazione immagini: prompt in JSON, diffusion che scrive codice e open weight da 8GB di VRAM. In questa puntata li proviamo tutti, benchmark skateboarder compreso. Fibo 2.0 di Bria AI e Moss Image portano i prompt strutturati in JSON per controllare composizione e layout delle immagini. Flux Klein di Black Forest Labs porta la generazione immagini in locale con 8GB di VRAM e una licenza community nuova. Crea 3 Ultra punta tutto sull'estetica, ma costa quasi 300 dollari per mille immagini contro i 10 di Flux Klein. Sul testo invece Mercury 3 di Inception è il primo diffusion model che proviamo con lo skateboarder: 56.000 token in meno di due minuti. E Flint di Recursive è probabilmente il primo modello open disegnato e trainato da un'altra AI. Nella seconda parte: come Anthropic ha rifatto le PR review guardando importanza e pericolosità invece delle righe di codice, l'acquario degli agenti di Sakana, le mappe live di Groma e perché il programmatore sta diventando un manager di agenti. Capitoli: 00:00 Apertura: modelli immagine e agenti personali 08:36 Skateboarder: i nuovi modelli e le velocità 13:31 Mercury 3: il diffusion model che scrive codice 16:40 Minimax, Quen e la scacchiera AI cinese 19:09 Fibo 2.0: prompt strutturati in JSON per le immagini 28:51 Moss Image e Flux Klein: gli open weight 38:04 I costi per immagine e Flint, il modello creato da un'AI 43:13 Accelerazione, reinforcement learning e le perdite di Anthropic 46:32 PR review: il metodo Anthropic e i semafori di Stefano 52:58 L'acquario di Sakana e le mappe di Groma 1:01:52 Diventare manager di agenti 1:06:28 Il robot di Unit 3 e i saluti Ascolta l'episodio anche su Spotify: https://open.spotify.com/episode/5tT49Yk79ttvVon3tQoz8z?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep77_drop Sul sito trovi la trascrizione completa e le risorse: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep77_drop Iscriviti al canale per non perdere le prossime puntate. #77

    Non descrivi più le immagini: le programmi in JSON

  2. Oct 17

    Non esisterà più il software: esisteranno i prompt

    Anthropic ha smantellato Git e riscritto il versioning per i suoi agenti. E se il prossimo passo fosse smettere di scrivere software? In questa puntata parliamo dei segnali che arrivano da tutti i fronti: Anthropic ha sostituito Git con Xeon perché tutto il loro codice è scritto dagli agenti, il repo Reverse Engineer Anything ha fatto 30 mila stelle in una settimana promettendo di clonare Photoshop e Office, e la tesi più estrema gira già nei lab: non esisterà più il software, esisteranno i prompt. Poi gadget: Meta esce con gli SDK per portare i suoi modelli su ESP32 e Raspberry, Amazon risponde con Frontier e un braccialetto a 12 dollari al mese, e Stefano spiega perché per le big tech il valore non è l'abbonamento: sono i dati di voce e video per trainare modelli e robot. Chiudiamo con i modelli usciti questa settimana: Gemini 4 Argon, ottimo nei benchmark ma più consumer che developer, Step 5 Preview open weight e la rassegna skateboard sul nostro benchmark visuale. Capitoli: 00:00 Gemini 4, gadget AI e i rallentamenti 02:24 Meta SDK: l'AI arriva su ESP32 10:34 Batteria, sensori e privacy dei gadget 15:57 Amazon Frontier: gadget e abbonamento 22:08 Il vero business: i dati per il training 28:00 World model, Rick and Morty e Matrix 32:40 Reverse Engineer Anything: i cloni via AI 41:44 Anthropic smantella Git: ecco Xeon 45:45 Solo prompt: la fine del software? 52:30 Benchmark skateboard: Step 5 e Wonder 58:47 Gemini 4 Argon: coding, consumer e 3D Ascolta l'episodio anche su Spotify: https://open.spotify.com/episode/2T1IqGIJfUk14UrsWHBb5Y?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep76_drop Sito, post e materiali: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep76_drop Iscriviti al canale: il prossimo episodio arriva ogni sabato alle 13:00. #76

    Non esisterà più il software: esisteranno i prompt

  3. Oct 10

    Sign in with OpenAI ma non ti scordare il tamagotchi

    Sign in with OpenAI trasforma il tuo abbonamento in un portafoglio di credito AI spendibile nelle app di terze parti. Niente rivendita di token, niente chiavi API da portarsi dietro: ti logghi e consumi il tuo piano. È la notizia con più potenziale della settimana e la analizziamo in tutti i suoi effetti: per chi sviluppa app AI (outsourcing completo del problema token), per i progetti open source, per il nuovo piano da 500 euro al mese. Poi c'è Haiku 5.5, che Anthropic ha risvegliato dopo un anno e mezzo. Lo abbiamo messo alla prova col nostro benchmark dello skateboard: il modello piccolo consuma fino a 7 volte i token di uno grande per lo stesso task, perché compensa con più reasoning. Parliamo di costi di inferenza veri: token, GPU, tempo e margini. In puntata anche: Claude Code Mods, i plugin visivi con event lifecycle ufficiale, Claude Code Local Alliance con le sessioni che girano in cloud, Codex for Desktop finalmente anche su Linux, Nano Banana 2.1 che rincorre GPT Image, Mistral Large che si autodefinisce il miglior modello open weight (non cinese), Embedding Gemma con i vettori multimodali su device, e i modelli decisionali come momento pivotal. Con Stefano Maestri, Paolo Antinori e Alessio Soldano. 00:00 Intro: modelli piccoli, Mistral e Nano Banana 04:16 Claude Code Mods: plugin visivi nel terminale 09:50 Local Alliance: Claude Code gira in cloud 12:30 Codex: daemon, Desktop e modalità vocale 18:45 Sign in with OpenAI: crediti portatili 25:00 Nano Banana 2.1: immagini, GPT Image resiste 34:00 Haiku 5.5: il test dello skateboard 37:30 Token, GPU, margini: i costi dell'inferenza 48:23 Mistral Large: open weight, ma non cinese 54:18 Embedding Gemma: vettori multimodali su device 59:50 Modelli decisionali e il momento pivotal 1:05:41 Outro: custom GPT, DevFest e saluti Ascoltalo su Spotify: https://open.spotify.com/episode/6N8L3ofj6auKYlen2ToY6K?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep75_drop Transcript e episodi: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep75_drop Se il podcast ti serve, iscriviti al canale: ogni sabato una puntata su cosa succede davvero nell'AI engineering, in italiano, per chi la scrive non per chi la racconta. #75

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  4. Oct 3

    L'AGI personale è già in vendita: Muse, Dots e Grokbot

    Grokbot, Meta Muse, OpenAI Dots: gli agenti AI personali sono diventati un servizio cloud. Tutte le big tech vendono la loro versione della personal AGI: un agente con il suo computer, gestito e in cloud, che naviga, clicca e fa cose al posto tuo. In puntata facciamo il punto sulla corsa: chi ha davvero l'infrastruttura per vendere agenti (e perché Anthropic sul consumer ancora non c'è), il Tamagotchi di Meta con l'avatar da Teletubbies, gli occhiali solo audio e il go-to-market impossibile: come si convince chi non è un early adopter a tirare fuori la carta di credito? Poi l'esperimento sociale di Stefano: Hermes in mano a una Gen Z. Memoria, vocali, lista della spesa, "detto tra donne": l'uso che un'universitaria fa di un agente personale è completamente diverso da quello che immaginiamo noi. E la moglie di Paolo usa Hermes per monitorare Vinted e i volantini della Lidl, mentre Claude Code resta quello dell'altro lavoro. Nei modelli non hanno rallentato: Gemini 4 a pochi giorni dal rilascio, GPT 6.1 Sol, e lo Skateboard benchmark tra Sonnet 5.5 e Sol 6.1: 79mila token e 629 secondi contro 4mila token e 96 secondi per lo stesso compito. Meglio un modello super intelligente e lento o uno veloce che ricontrolla il risultato? Ce lo siamo chiesti anche con Einstein. In locale: Strix Halo Gorgon in pre-order, Gufo, l'inference engine made in Italy che triplica il prefill di llama.cpp, MCP Evans per triggerare agenti dai sistemi esterni e l'API compatibile con i decision model annunciata da OpenAI. 00:00 Agenti personali nel cloud e Gemini 4 05:02 Chi ha l'infrastruttura per vendere agenti 08:39 Il Tamagotchi di Meta e gli occhiali audio 15:54 Dots e il problema del go-to-market 22:52 A2A e pipeline di agenti coordinati 27:57 L'esperimento: Hermes in mano a una Gen Z 33:10 Il consumatore vuole che funzioni e basta 38:54 Dall'AI che risponde all'AI che fa cose 46:41 Skateboard: Sonnet 5.5 contro Sol 6.1 50:02 79mila token: quanto costa il reasoning 55:19 Intelligenza o velocità: il caso Einstein 59:59 Locale: Strix Halo Gorgon e Gufo 1:07:20 MCP Evans e i decision model di OpenAI Ascolta anche su Spotify: https://open.spotify.com/episode/0A4L2R94Rd1NKSCNp6uozb?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep74_drop Sito e shownotes: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep74_drop Se ti interessa l'AI Engineering in italiano, iscriviti al canale: usciamo ogni sabato. #74

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  5. Sep 26

    Dovevano rallentare: Opus 5.5, GPT6 e JEV

    Dovevano rallentare, invece: Opus 5.5, GPT6 e JEV. Tutti allo skateboard benchmark e dentro i decision model. Una settimana con sei release: Opus 5.5, GPT6 Sol e Luna, MIMO 2.6 di Xiaomi, Step 5, JEV e Qwen Image 2.1. Noi abbiamo fatto quello che sappiamo fare, la wave 8 dello skateboard benchmark: l'omino SVG su halfpipe con fisica reale, con per la prima volta un run della community, GLM 5.3 flash in locale su DGX Spark. Numeri alla mano: Opus 5.5 completa il trick spendendo 0,40 dollari dove GPT 5 ne bruciava 10, MIMO 2.6 Flash genera 119k token di reasoning in 17 minuti prima di decidere. Poi il tema grosso: JEV, il primo decision model commerciale. Un modello che non genera testo, decide: sì o no, un grade, una confidence, in millisecondi. Come funziona (LoRA sull'ultimo layer di un LLM, softmax riscritta, calibrazione via reinforcement learning), perché la community ha fatto 200 cloni in una settimana, e i casi d'uso veri: routing dei modelli, selezione delle skill, automode di Claude Code, robotica. Chiudiamo con Qwen Image 2.1, 7B open weight con alpha channel nativo, al livello di Nano Banana 2. Con Stefano, Paolo e Alessio. ⏱ Capitoli 00:00 Opus 5.5, GPT6 e JEV: che strano rallentamento 02:13 Skateboard wave 8 e il repo della community 07:04 Opus 5.5: il trick a 0,40 e i prompt minimali 12:54 Loop infiniti, CLAUDE.md e AGENTS.md opt-in 17:45 MIMO 2.6: Xiaomi Cube e il miglior open weight 24:42 Step 5 e MIMO 3: sparsità per costruzione 29:45 JEV: il decision model che risponde sì o no 32:46 Dentro JEV: LoRA, softmax e 200 cloni 40:59 Perché JEV è veloce: one shot, zero autoregressione 45:00 JEV in pratica: robotica, routing e automode gratis 52:56 Una primitiva in più: mix and match, fine tuning, CLM 59:22 Qwen Image 2.1: 7B open weight e alpha channel 🎧 Ascolta l'episodio su Spotify: https://open.spotify.com/episode/4strijnEvuOg8C7ID1y3Rj?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep73_drop 🌐 Sito, episodi e materiali: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep73_drop Iscriviti al canale per non perdere le prossime puntate: qui si parla di AI Engineering in italiano, per chi la scrive e non solo per chi la racconta. #73

    Dovevano rallentare: Opus 5.5, GPT6 e JEV

  6. Sep 19

    Ave Claude, morituri te salutant

    Agenti AI che si migliorano da soli e il benchmark che Opus non supera mai: i lab hanno paura, noi abbiamo testato. Dopo il tweet virale di Evan Hubinger sul 10% di sterminio e l'ultimo allarme di Dario Amodei, questa settimana guardiamo i tre trend tecnici dietro alle paure dei lab: reinforcement learning su modelli piccoli, self-improvement degli harness e agent swarm. E poi facciamo quello che ci piace di più: abbiamo costruito un benchmark fatto in casa, un omino in skateboard su halfpipe in SVG animato con fisica reale, e l'abbiamo passato a una decina di modelli, da Astra a Opus, con costi, token e tempi alla mano. https://risorseartificiali.com/skateboard/ Spoiler: Opus non è mai riuscito a farlo. Astra costa 0,26$. E i modelli piccoli reasoning bruciano 18.000 token per arrivare dove i grandi arrivano con 5.000. Con Stefano, Paolo e Alessio. ⏱ Capitoli 00:00 Intro latina: i lab AI hanno paura 03:00 Il tweet del 10%: Hubinger, Amodei e Altman 09:56 Recursive self-improvement: modelli che migliorano se stessi 12:04 Ralentare per paura o per business? E la mossa del CERN 17:54 I tre trend: RL, harness e agent swarm 27:00 Agenti in fuga: Hugging Face e il wiki fantasma 32:00 Le Olimpiadi dei robot 38:04 Dal pellicano allo skateboard: il benchmark RA 44:11 Constrained vs unconstrained: i modelli al test 51:17 Costi, token e modelli locali 1:04:01 Harness vs modello secco 1:08:25 Lince, audio Linux e promo degli ascoltatori 🎧 Ascolta l'episodio su Spotify: https://open.spotify.com/episode/3JMsCnedwyPXIVLO4lMx27?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep72_drop 🌐 Sito, episodi e materiali: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep72_drop Iscriviti al canale per non perdere le prossime puntate: qui si parla di AI Engineering in italiano, per chi la scrive e non solo per chi la racconta. #72

    Ave Claude, morituri te salutant

  7. Sep 12

    AI code review e altri cambiamenti nei nostri workflow

    AI code review, formazione junior, voice AI on-device e video generato in locale: tre host rispondono alle vostre domande. Puntata Q&A speciale di Risorse Artificiali: Stefano, Paolo e Alessio raccolgono le domande degli ascoltatori e ci rispondono con esperienze reali, tool concreti e qualche opinione netta. Di cosa parliamo: come fare code review quando l'AI genera più codice di quanto si riesca a leggere, con le skill PR Walkthrough e Adversarial Code Review. OmniVoice Studio per text-to-speech e voice cloning. Antivocale, l'app Android che trascrive i messaggi vocali direttamente sul telefono. Come funziona davvero la generazione di immagini e video in locale con ComfyUI: latent space, denoising, scheduler, sampler e LoRA a pochi step. Mixture of Experts e Mixture of Agents. E la domanda più tosta: come si formano i junior sviluppatori nell'era dell'AI? Capitoli 00:00 Q&A speciale: code review con le skill 07:54 Dipendono dai modelli? Skill, impatti e review automatiche 11:50 OmniVoice Studio: TTS e voice cloning 19:50 Antivocale: trascrizione on-device su Android 25:45 Sfide AI on edge: back-end e catalogo modelli 30:15 Video in locale: ComfyUI, latent space e denoising 37:24 Scheduler: quando fare i passi di denoising 43:03 Sampler: Euler, DPM e minimi locali 46:47 Performance locale: LoRA low-step e sigma shift 55:11 Mixture of Experts e Mixture of Agents 1:04:13 Review e collo di bottiglia nell'era AI 1:09:14 Formare i junior nell'era AI Ascolta su Spotify: https://open.spotify.com/episode/3GUAcpOIuFcGxJTnJiekWw?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep71_drop Sito e appunti: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep71_drop Se il podcast ti è utile, iscriviti al canale e attiva la campanella. E se hai domande nuove, scrivile nei commenti: questa puntata è nata dalle vostre. Risorse Artificiali #71

    AI code review e altri cambiamenti nei nostri workflow

  8. Sep 5

    99,9% nel benchmark, 61 nell'indice: il caso GPT-6 Astra

    GPT-6 Astra fa 99,9% su ARC-AGI-3 ma l'indice di intelligenza gli dà 61: il caso del benchmark maxato, spiegato da chi i benchmark li usa tutti i giorni. OpenAI ha rilasciato GPT-6 Astra con numeri da record su tutta la linea: incrementi a doppia cifra su ogni benchmark e un 99,9% su ARC-AGI-3 che nessun altro modello sfiora. Ma un benchmark maxato, cioè mostrato al modello in addestramento, vale ancora qualcosa? E perché l'indice di intelligenza di Artificial Analysis gli dà 61, lo stesso punteggio di GLM 5.3 Max? In puntata Stefano, Paolo e Alessio prendono il rilascio e lo girano al contrario: i costi per intelligent task (Fable 5.1 a 3,69 dollari contro 1,67 di Astra, 8.500 dollari per una test suite completa), i pesi che compongono l'indice, il tasso di allucinazioni che nessuno cita. E tutta la parte che i benchmark non raccontano: Qwen 3.8 Flash Next con l'architettura che arriverà su Qwen 4, l'inferenza locale di Waymo scesa da 250 mila a 50 mila dollari grazie a una TPU di Google, Nvidia che compra Hugging Face per 12,9 miliardi in contanti, GLM che serve 100 mila chip Huawei Ascent e le licenze open weight che non sono più MIT puro. 00:00 GPT-6 Astra e il 99,9% su ARC-AGI06:18 Overfitting: quando il benchmark è maxato13:21 Fable 5.1: costi da record e cache23:10 Il nostro benchmark alla pellicano25:33 L'indice di Artificial Analysis non torna33:40 Coding: conta la sensazione d'uso38:04 Formula 1 o auto per la scuola?43:18 Qwen 3.8 Flash Next: l'ingegnerizzazione dei modelli48:34 Waymo in Europa: inferenza locale su TPU53:46 Nvidia compra Hugging Face, GLM su Huawei1:00:52 Le licenze open weight cambiano1:04:07 Hermes in Gen Z, Q&A e OmniRouter Ascolta l'audio anche su Spotify:https://open.spotify.com/episode/50oM4N7LLJLU3szU2Sh2x7?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep70_drop Sito, show notes e trascrizione completa:https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep70_drop Iscriviti al canale: AI engineering in italiano, senza hype, ogni sabato. #70

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Risorse Artificiali è il podcast italiano di AI Engineering. Ogni settimana, tre ingegneri con 20+ anni di codice alle spalle fanno deep dive tecnici su agent, LLM, tool chain e produzione: Claude Code, Codex, agenti e modelli open source, inference, spec-driven development, e tutto ciò che serve per portare l'AI dal demo al deploy. Niente hype, niente "l'AI cambierà tutto": solo analisi oneste, casi concreti e cicatrici dal campo. Se scrivi codice per vivere e vuoi capire cosa cambia davvero per te, sei nel posto giusto.

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