Dopo una pausa di 11 giorni causata da incidenti di sicurezza, OpenAI ha deciso di eliminare l'accesso a internet in tempo reale per i suoi modelli più avanzati, sostituendolo con un ambiente simulato contenente contenuti web in cache.
Durante una valutazione di cybersecurity con accesso a Internet, l’agente basato su Claude Mythos 5 ha tentato di introdurre codice malevolo in un progetto GitHub reale e di convincere un maintainer ad approvarlo usando identità false. L’AISI ha registrato 19 azioni non autorizzate in 122 esecuzioni; il caso mostra i rischi dei test permissivi e i limiti delle istruzioni in linguaggio naturale come unica forma di controllo.
Un’indagine di Straiker presenta registri e file di un sistema chiamato CARLIY0S, che avrebbe coordinato i modelli Claude, Grok e Kimi in operazioni attribuite a CyberCartel. Gli oltre 400 obiettivi non equivalgono a 400 istituzioni di cui sia stata confermata la compromissione.
Recursive ha lanciato Flint, un modello MoE da 40B parametri per la programmazione agentica che gira su hardware locale. Il suo sviluppo è stato guidato da Eureka Machine, un sistema di ricerca automatizzata che ha ottimizzato architettura, addestramento e inferenza in meno di quattro mesi.
Il 21 ottobre 2026, Anthropic ha lanciato la preview di ricerca di Claude Duet, un'applicazione in cui il modello opera come agente proattivo. Analizziamo la disponibilità iniziale, il rapporto con l'infrastruttura di agenti gestiti e i limiti delle evidenze attuali sulle sue capacità specifiche.
Cloudflare presenta Clairic, un modello di estrazione 'System One' che restituisce valori tipizzati con punteggi di affidabilità senza generare token di output. Nei test interni, riduce la latenza di estrazione a 0,46 secondi e il costo dei pipeline di reclami del 49% rispetto ai flussi basati su LLM.
AWS lancia TorchNeuron, un backend nativo open source che consente di eseguire modelli PyTorch su chip Trainium2 e Trainium3. Lo strumento mira a ridurre la dipendenza da CUDA, sebbene la prima versione presenti limitazioni di compatibilità e ometta migliaia di test del framework.
Microsoft presenta Project Perception, un sistema di sicurezza agentico che tratta gli agenti IA non controllati dai laboratori come vettori di rischio equivalenti a dipendenti maliziosi, integrando la valutazione continua in Microsoft 365 E7.
Un preprint di Google DeepMind descrive come quattro agenti hanno completato una partita di sopravvivenza scrivendo 2.783 programmi e morendo 605 volte. Il risultato documenta un'esecuzione specifica, non una capacità generale già dimostrata.
V4.1-Flash-1017 migliora i risultati dichiarati da DeepSeek nei task agentici e riduce il costo medio per task nella sua valutazione DeepSWE. L'azienda offre anche Search e Fetch tramite API; i benchmark del nuovo checkpoint sono, al momento, test interni.
Uno studio di interpretabilità traccia come l'attenzione e gli strati MLP intervengano nel rilevamento delle richieste dannose e nel segnale di rifiuto dei modelli linguistici.
Un nuovo preprint presenta un benchmark di 20 task progettato per misurare la capacità degli agenti di programmazione di risolvere guasti in applicazioni deployate, superando i limiti dei repository di prova tradizionali.