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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.
L'architettura di inferenza disaggregata in vLLM incorpora un meccanismo di trasferimento bidirezionale della cache KV che consente di riutilizzare il contesto tra i turni, migliorando significativamente il tempo al primo token (TTFT) nei carichi di lavoro agentici.
L'azienda ha confermato la creazione di un fondo che riceve il 5% delle sue azioni, portando a un totale del 20% con gli impegni precedenti di co-fondatori e dipendenti. Il meccanismo scala con la valutazione, ma gli esperti avvertono che il suo potere di veto reale sulle decisioni tecniche non è ancora stato testato in caso di conflitto commerciale diretto.
Anthropic sta consultando studi legali su come dovrebbero negoziare gli agenti di IA per conto delle persone. Le informazioni disponibili non indicano quali studi siano coinvolti né descrivono regole concordate; non confermano neppure come queste indicazioni verrebbero integrate in Claude.
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.
L'azienda ha concesso a sei ricercatori dell'organizzazione no profit METR permessi equivalenti a quelli dei propri dipendenti, segnando un precedente nella verifica esterna dei rischi dell'IA.
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.
Un preprint presenta un metodo che collega un codificatore vocale a un LLM congelato per rispondere a domande chiuse tramite distribuzioni su opzioni, riducendo la latenza negli agenti vocali in tempo reale.
A Muse Spark Open vengono attribuiti 816 miliardi di parametri, 42 miliardi attivi e una finestra di contesto da un milione di token. Tuttavia, la documentazione primaria di Meta fornita non conferma questa variante né un’ottimizzazione ufficiale per Apple Silicon; non consente neppure di verificare requisiti o prestazioni in locale.
Nemotron 3.5 Super VL è progettato per interpretare documenti, grafici, immagini e video e supportare attività prolungate con strumenti. Le informazioni disponibili confermano il lancio e la scala del modello, ma non bastano per stabilire le sue prestazioni indipendenti né quanta hardware NVIDIA richieda ogni implementazione.