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. La politica USA su AI e open source mi fa drizzare i peli

    6d ago

    La politica USA su AI e open source mi fa drizzare i peli

    Anthropic limita Fable e gli open weight: perché ho tagliato il 90% del mio abbonamento. Sonnet 5, Nano Banana, Hermes, Fugu. Puntata di reazione a caldo: Sonnet 5 è uscito ed è ottimo, soprattutto su task agentici (con lo slash /advisor come consigliere), ma la politica di Anthropic su Fable (rimesso disponibile solo al 50% dei token, ritirato il 7 luglio) e le dichiarazioni di Dario Amodei sul limitare il rilascio di modelli open weight non ci sono piaciute per niente. Al punto che Stefano ha tagliato il 90% del suo abbonamento Anthropic. Si parla anche di Nano Banana 2 Lite di Google, del rilascio open weight di CREA2, della ricerca DeepSeek su Sparque (+60/70% di token al secondo), e della crescita di Hermes: skill-learn, Mixture of Agents, e il parallelo con Fugu di Sakana AI, che con un mix di modelli piccoli raggiunge risultati a livello Fable. CAPITOLI 0:00 Audio migliorato e la maturità con le IA 7:13 Sonnet 5 e il comando /advisor di Claude Code 11:09 Anthropic limita Fable: 50% dei token e fallback a Opus 17:52 Armi, uranio e la narrativa della pericolosità AI 21:51 Bill Gates, Linux, e il taglio del 90% di Anthropic 25:05 Distillation cinese e la scommessa open weight di OpenAI 32:02 Nano Banana 2 Lite: Google accelera sulle immagini 37:56 CREA2 open source e la guerra delle licenze 43:32 DeepSeek Sparque: +70% di velocità di inferenza 46:59 Hermes, gli skin e i contributi alla community open source 58:04 Skill learning e Mixture of Agents in Hermes 1:01:23 Fugu di Sakana AI e il ritorno del fine tuning Ascoltaci anche su Spotify: https://open.spotify.com/episode/60UaPWIMgdM1rHqnGMxz7M?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep60_drop Sito: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep60_drop Iscriviti al canale per non perderti le prossime puntate. #60

    1h 10m
  2. Physical AI: VLA contro World Model

    Jun 27

    Physical AI: VLA contro World Model

    Physical AI in italiano: come i robot imparano a muoversi nel mondo reale, tra VLA e World Model. Ospite Vittorio (Cyberwave). Vittorio è founder di Cyberwave, startup italiana che costruisce la piattaforma per sviluppare applicazioni di Physical AI. Con Stefano, Paolo e Alessio affrontiamo il dibattito del momento: Vision Language Action model contro World Model, e perché il vero collo di bottiglia non è l'hardware ma i dati. "Non esiste un Reddit dei robot": ecco il problema di addestrare modelli che agiscono nel mondo fisico, tra edge e cloud, force feedback, e il contrasto brutale tra sviluppare un agente software (due ore) e uno fisico (due anni). Si parla di form factor (cani robot, droni, umanoidi e l'effetto Breaking Bad), di come si addestra un robot con teleoperation e visori VR, di testing e CI quando ogni test ti porta via 30 minuti, e di una via europea alla robotica fatta di sovranità sui dati e guida autonoma. CAPITOLI 0:00 Physical AI e Cyberwave: chi è Vittorio 3:00 VLA contro World Model e il problema dei dati 10:36 Edge, cloud e i dati di Tesla e Waymo 17:42 Ispezione autonoma: cani robot e droni 21:36 Addestrare i robot: teleoperation, SO-101, VR 25:47 Force feedback e form factor dei robot 33:00 Cyberwave: developer experience e standardizzazione 36:27 NVIDIA, startup e le sfide del developer 43:02 Testing e CI nel mondo fisico 47:53 Tooling, community e Robot House as a Service 55:27 Bloopers e i rischi del mondo fisico 58:35 L'AI come un frigo: lavoro e sostituzione 1:03:39 Guida autonoma in Europa e sovranità Ascolta l'episodio completo su Spotify: https://open.spotify.com/episode/3bJONcpkKJHrYCcpvfVSJU?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep58_drop Tutti gli episodi e la community: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep58_drop Iscriviti al canale per non perdere i prossimi episodi di AI Engineering in italiano. #58

    1h 11m
  3. Licenze AI a tutti in azienda, non solo ai dev | Simone Basso

    Jun 24

    Licenze AI a tutti in azienda, non solo ai dev | Simone Basso

    AI Engineering in azienda: Simone Basso, CTPO di WeRoad, spiega perché "il modello è una commodity, l'harness è l'asset", e cosa cambia quando l'AI entra in mano a tutti. In questa conversazione tra pari parliamo di cosa succede quando i coding agent triplicano l'output da un mese all'altro, perché WeRoad ha dato licenze AI a tutta l'azienda e non solo agli ingegneri, come si governa una spesa che può passare da 7.000 a 70.000 euro al mese, e perché l'ingegnere sta diventando "il manager degli agenti". Si parla di harness, company brain, routing layer, pull request agentiche, ROI reale degli LLM (l'8x di Anthropic visto da chi lo misura davvero), AI in locale ed Europa che rischia di restare indietro. Dal lato di chi costruisce prodotto a scala europea: AI Engineering, coding agents e LLM in produzione, senza hype. CAPITOLI 00:00 Harness vs modello, WeRoad e Commodore 64 02:42 20 anni nel travel-tech e gli ecosistemi startup 09:13 Da scrivere codice a guidare 200 persone 12:01 Da novembre è cambiato tutto: output triplicato 16:37 Produttività, layoff e budget in token 20:45 150 licenze AI a tutta l'azienda 26:00 Il modello è commodity, l'harness è l'asset 31:56 2026, l'anno della pull request agentica 36:05 Junior, senior e il manager degli agenti 42:22 ROI del prodotto e mini-hackathon settimanale 47:19 Company brain, routing layer e app disposable 58:50 Costo energetico, Europa e nucleare 1:04:57 AI in locale e il consiglio ai giovani LINK Ascolta su Spotify: https://open.spotify.com/episode/7ip38QPHEKb7uvwgQ7Edjc?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=basso_drop Tutti gli episodi: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=basso_drop Newsletter Context Window di Simone Basso: https://medium.com/@smnbss Iscriviti al canale per le prossime conversazioni su AI Engineering in italiano.

    1h 11m
  4. Clona ogni voce in locale, gratis e poi preoccupati

    Jun 20

    Clona ogni voce in locale, gratis e poi preoccupati

    Clonare la voce in locale, gratis e con qualità vicina a ElevenLabs: Paolo l'ha fatto sul Mac e ora non si fida più di un vocale. In questo episodio di Risorse Artificiali, con l'ospite Tommaso (Alessio è in vacanza), parliamo di voice cloning open source con OmniVoice Studio, video dubbing automatico e di tutto il drama sui modelli: il ritiro di Fable, Opus 4.6 vs 4.8, Codex 5.5, GLM 5.2 ed Elon che compra Cursor. Poi la domanda che ci facciamo da soli: quanto guardate ancora il codice? Stefano racconta il suo side project su Lince costruito senza leggere una riga, Salvatore Sanfilippo e DarkStar V, e cosa significa conoscere l'architettura di un software senza averne mai visto il sorgente. Nella seconda parte Tommaso racconta i suoi esperimenti "sull'uomo": un food diary fotografico con MCP server, il meal planning per la famiglia e un assistente di lavoro in stile LLM wiki / G-Brain che ricorda tutto al posto suo. Chiudiamo con privacy, modelli locali, geopolitica dell'AI e IPO da capogiro. CAPITOLI 0:00 Voce clonata in locale: OmniVoice Studio e i vocali WhatsApp 7:25 Truffe vocali e come proteggere i genitori 11:06 Video dubbing automatico e YouTube multilingua 14:06 Fable: limiti bruciati e Opus 4.6 vs 4.8 18:38 Loop engineering, plan mode e TDD come verifier 24:14 Il ritiro di Fable: guardrail, jailbreak e Anthropic 32:19 GLM 5.2, Codex 5.5 ed Elon compra Cursor 37:39 Non guardo più il codice: Sanfilippo e DarkStar V 41:25 Serve l'esperienza? Hacker mindset e curriculum 48:37 App personali con AI: food diary e meal planning 52:58 Assistenti di lavoro, LLM wiki e G-Brain 1:01:28 Privacy, modelli locali e Gemini che sa già tutto 1:05:30 Geopolitica AI, IPO da 6000 miliardi e saluti ASCOLTA SU SPOTIFY https://open.spotify.com/episode/2nj1v1GTlLZ35lxpD2lOt9?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep57_drop SITO + ALTRE PIATTAFORME https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep57_drop Se l'episodio ti è piaciuto iscriviti al canale e lascia un commento: ci aiuta davvero a crescere. #57

    1h 11m
  5. Scrivere codice è una commodity: Fable e i workflow

    Jun 13

    Scrivere codice è una commodity: Fable e i workflow

    AI Engineering in italiano: Fable e i workflow ad agenti scrivono codice da soli. Stefano lancia 40 agenti in parallelo e in una notte porta a casa un task multilinguaggio (Rust, Python, shell) zero-shot. Se scrivere codice diventa una commodity, cosa resta al programmatore? In questa puntata partiamo da Fable 5, il modello "Mythos level" con i guardrail di sicurezza più aggressivi che abbiamo visto, e da come gestisce i workflow: decine di agenti che si parlano, si auto-validano con agenti di Verify e Design, e spawnano agenti di fix quando trovano problemi. Da lì il discorso si allarga: la specifica diventa il lavoro, il codice una commodity, e il "loop engineering" è la nuova buzzword della settimana. Poi l'articolo Anthropic "When AI builds itself" e l'opinione forte di Stefano: no, Anthropic non sta dicendo "fermiamoci". E ancora: Gemini su Google Home (un estraneo in cucina), la polarizzazione del mercato tra enterprise e consumer, gli IPO da 2000 miliardi a testa e il rischio bolla, e in chiusura i modelli locali con Gemma 4 quantization-aware training e un'allucinazione come non se ne vedevano da anni. CAPITOLI00:00 Fable 5: il modello con i guardrail aggressivi03:00 Workflow con 40 agenti: il task di una notte07:25 Scrivere codice è diventato una commodity13:08 Benchmark vs impressioni e distillare i modelli17:32 "When AI builds itself": l'articolo Anthropic22:04 Loop engineering: la nuova buzzword29:11 Anthropic vuole davvero fermarsi?34:18 Gemini su Google Home: un estraneo in cucina39:16 Mercato polarizzato: enterprise vs consumer46:30 IPO da 2000 miliardi: c'è una bolla AI?55:27 Gemma 4 QAT e l'allucinazione clamorosa1:08:37 Corso Datamaster e AIConf Milano ASCOLTA SU SPOTIFYhttps://open.spotify.com/episode/2HnpvnbYA2ecFfF9m5OzKH?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep56_drop SITO E ALTRI EPISODIhttps://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep56_drop Iscriviti al canale se costruisci con l'AI in produzione e vuoi i nostri appunti senza filtri marketing. #56

    1h 11m
  6. Context engineering per agenti AI | Roberto Stagi, Ratel AI

    Jun 10

    Context engineering per agenti AI | Roberto Stagi, Ratel AI

    Context engineering per AI agents: il contesto degli agenti non si riempie per colpa degli MCP server. Roberto Stagi, Ratel AI, spiega perché il problema è un altro. Ogni settimana qualcuno scrive che Claude Code è inusabile con i suoi MCP server, il contesto si satura prima ancora di iniziare. La diagnosi più diffusa è sbagliata: non sono i server, è che la lista completa dei tool resta nella finestra a prescindere dal fatto che il turno ne abbia bisogno. Su questa intuizione Roberto Stagi e il suo socio hanno costruito Ratel: una libreria open source che sposta l'indice dei tool fuori dal modello e risolve a runtime solo i tool davvero rilevanti, con retrieval BM25 e niente vector DB. In questa conversazione con Stefano partiamo dalla persona prima che dal founder: olimpiadi di matematica e informatica, doppia laurea tra Torino e Barcellona, ricerca in High Performance Computing, gli anni in Bending Spoons su Remini ed Evernote. Poi entriamo nel cuore tecnico: context window da milioni di token, il rischio che un big come Anthropic entri nello stesso spazio, vendor neutrality, modelli locali e intelligenza ibrida, benchmark fatti in casa ma costruiti onesti. E infine i temi più umani: build in public, la community AI Socratic, l'"agent anxiety" e cosa diventa il mestiere dell'ingegnere quando orchestra agenti invece di scrivere codice. Un episodio per chi costruisce con l'AI in produzione, non per chi la racconta. CAPITOLI 00:00 Context engineering: non sono gli MCP server 03:40 Olimpiadi, doppia laurea e il filo rosso dell'ottimizzazione 09:30 Bending Spoons: fare prodotto su Remini ed Evernote 13:30 Ownership, dati e intenzionalità: la cultura che porta in Ratel 23:00 Lasciare la comfort zone: come nasce un founder 29:16 Dai pivot all'intuizione di Ratel: input di qualità per gli agenti 38:06 Context window enormi e i big che entrano nel tuo spazio 44:35 Modelli locali, intelligenza ibrida e benchmark onesti 47:33 Benchmark fatti in casa: come renderli credibili 53:08 Open source e build in public come business 1:02:33 AI Socratic: community high-signal e dialogo socratico 1:07:44 San Francisco e l'ecosistema startup europeo 1:17:30 Agent anxiety e il rischio burnout 1:24:46 L'ingegnere che automatizza sé stesso: il futuro del mestiere 1:30:53 La vision di Ratel e il pensiero finale ASCOLTA ANCHE SU SPOTIFY https://open.spotify.com/episode/1N7PPkQN9ORzoxZXdfjuOT?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=stagi_drop SITO E ALTRE PUNTATE https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=stagi_drop ROBERTO STAGI LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/rstagi/ Sito: https://ratel.sh Ratel (open source): https://github.com/ratel-ai AI Socratic (eventi): https://luma.com/aimi Newsletter: https://startupengineerlife.substack.com/ Iscriviti al canale per non perdere le prossime puntate e le interviste di Risorse Artificiali, il podcast di AI Engineering in italiano.

    1h 37m
  7. Workflow dinamici: l'AI che si scrive gli harness

    Jun 6

    Workflow dinamici: l'AI che si scrive gli harness

    Workflow dinamici in Claude Code: con Opus 4.8 l'AI si scrive da sola gli harness dei suoi agenti. Partiamo da Opus 4.8 e dal gap che ancora lo separa da GPT 5.5, per arrivare ai workflow dinamici: non quelli statici di LangChain o LangGraph, ma agenti che si generano al volo il proprio tool custom. Un harness che scrive harness. Ne parliamo per la sicurezza e il sandboxing, per quando usarli davvero, e per il porting di Boon in Rust. Poi Minimax M3, il modello cinese open weight da 1 milione di token con la nuova sparse attention, e perché i benchmark non sono comparabili: conta l'harness con cui li lanci, non solo il modello. Chiudiamo con l'intervista di Demis Hassabis e il doppiaggio automatico di YouTube, i world model di Yann LeCun, PyCon Italia, Nvidia PID e le architetture semplificate per il locale. Conduttori: Stefano, Paolo e Alessio. Seguici anche su YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=A7y6dQdqaIo?utm_source=spotify&utm_medium=description&utm_campaign=ep55_drop #55 Vi ricordiamo che è ancora attiva la promozione "1 anno di podcast" con DataMaster. Clicca su questo link per il corso gratuito: ⁠⁠https://corsi.datamasters.it/offers/wqLh2sVK/checkout?coupon_code=AISECURITYRISORSEARTIFICIALI⁠Improove invece offre ai nostri ascoltatori un 15% di sconto sul biglietto di ai conf. Basta inserire il codice "P-RISORSE" al momento della registrazione su ⁠https://aiconf.it

    1h 16m
  8. Il Papa ha capito gli LLM meglio di noi

    May 30

    Il Papa ha capito gli LLM meglio di noi

    LLM coltivati, non costruiti: l'enciclica di Leone XIV e una puntata di AI Engineering molto concreta. Stefano, Paolo e Alessio partono dalla definizione di LLM più lucida letta da anni, che arriva (a sorpresa) dal Vaticano, e finiscono nella macroeconomia dell'AI. In mezzo, tanta ingegneria: perché i benchmark di coding sono saturi e cosa cambia con Deep SWE e l'analisi delle traiettorie, come DeepSeek V4 usa la KV cache con un contesto append-only che costa 2,5x meno, l'inferenza locale tra quantizzazione e MLX, gli harness Pi e OpenClaw a microkernel, l'edge AI on device. Poi immagini e video: WanS Lens omni model, HiDream O1 e la generazione in pixel space. Chiusura sui soldi veri: Microsoft contro Anthropic, Claude contro Codex tra consumer ed enterprise, e la corsa alle IPO. Il podcast per chi l'AI la scrive, non per chi la racconta. Seguici per non perdere le prossime puntate. Vi ricordiamo che è ancora attiva la promozione "1 anno di podcast" con DataMaster. Clicca su questo link per il corso gratuito: ⁠https://corsi.datamasters.it/offers/wqLh2sVK/checkout?coupon_code=AISECURITYRISORSEARTIFICIALI Improove invece offre ai nostri ascoltatori un 15% di sconto sul biglietto di ai conf. Basta inserire il codice "P-RISORSE" al momento della registrazione su https://aiconf.it #54

    1h 16m
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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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