Open weight americano e Kimi K3: cambio di scena
[00:00] Modelli nuovi e feedback dal vivo
Stefano
Ciao a tutti e ben tornati, ciao a Paolo e Alessio. Oggi ci sono un po’ di cose di cui parlare ma non si può non fare il teaser su modelli nuovi, sia dalla Cina che dall’America, open weight anche dall’America, attenzione, e modelli molto potenti invece dalla Cina. Vabbè, abbiamo un sacco di altre cose di cui parlare, però questo credo che sia il punto più… no beh, non è vero, attenzione: un articolo di Demis Hassabis di cui vi voglio raccontare perché l’ho letto due volte, non una, perché l’ho trovato super super interessante. Sono interessanti le sue interviste, però lui parla spesso, scrive un po’ meno. Quando scrive è interessante perché mette un po’ a fuoco le cose di cui ha detto negli ultimi mesi. Bene, voi come state?
Alessio
Ciao.
Paolo Antinori
Di bene. Fa caldo!
Stefano
Caldo devastante e con il caldo è estate.
Alessio
Estate.
Paolo Antinori
Senti, invece… no dai, entriamo soft nell’argomento: prima ci stavi raccontando che hai avuto occasioni di andare a conoscere dei fan del podcast, o male?
Stefano
È vero, dei fan mi sembrano parole grosse. Abbiamo fan, abbiamo dei follower, degli ascoltatori. Sì, rispetto a quando registriamo che la puntata esce di sabato, giovedì insomma, giovedì di questa settimana ho conosciuto tre dei nostri ascoltatori che sono venuti nella mia città per altri motivi.
Paolo Antinori
Scusate, i nostri tre ascoltatori.
Stefano
E non è vero, i numeri dicono il contrario, Paolo, che di ascoltatori ne abbiamo tanti. Tutti sofferenti a quelli che mettono stelline, campanelline, commenti, perché sono pigri i nostri ascoltatori, però ne abbiamo tanti. Quindi smentite Paolo, mettete commenti, stelline, campanelline. Che ci tiene, Paolo, in realtà, è lui, l’ho anche scritto su LinkedIn, è lui che fa clickbait alla fine.
Paolo Antinori
Attenzione! Che lui ci tiene…
Stefano
Sembra che sia contrario, eccetera, ma è un po’ come quelli che fanno il…
Paolo Antinori
Uno di quelli schermi extra da monitor da podcaster con il numero dei like delle stelline che si aggiornano a live qui dietro.
Stefano
Stupendo, stupendo. Bene, ho conosciuto questi tre ascoltatori che ringrazio intanto per essere venuti a trovarmi e aver fatto un aperitivo con me, e che ci hanno dato un po’ di feedback live, cosa che dovreste fare tutti sui commenti, live quando ci incontrate alla conferenza. No, allora non è la prima volta, devo dire. Nel senso che è capitato negli ultimi mesi alle varie conferenze a cui ho partecipato o abbiamo partecipato io e Alessio principalmente, che qualcuno ci venisse a dare qualche feedback di persona. I feedback sono sempre più o meno quelli: piace il contenuto, l’audio è migliorato, quindi mi confermano che l’audio è migliorato, lo sbattimento che mi faccio nuovo per migliorare l’audio funziona, e chiedevano un’altra sessione di question and answer come abbiamo fatto più o meno a ottobre, se ricordo bene, l’avevamo fatta una cosa così, forse forse l’estate scorsa. Sai, agosto, dopo un anno ci starebbe farne un’altra, anche perché le domande e le risposte sono anche un po’ cambiate rispetto ad allora.
Alessio
Un po’ che non la facciamo.
Paolo Antinori
E poi è periodo di esami e quindi dobbiamo anche noi… finite. Che ne so, è un po’ che non sogno la maturità, fortunatamente.
Stefano
Periodo di esami, ma gli esami sono finiti praticamente, credo, quelli delle superiori…
Alessio
Infatti sono andati ormai, no?
Stefano
Beh, tu e i figli troppo piccoli.
Alessio
È quasi finito anche i mondiali, per cui il periodo è andato.
Stefano
Piace molto l’idea, dalle live che nominiamo di nuovo per dire che non le faremo: questa settimana non ce l’abbiamo fatta, no, non le faremo in assoluto. Però questa settimana non ce l’abbiamo fatta, e poi con l’estate ragionavamo che mettere un altro appuntamento durante l’estate potrebbe essere un po’ difficile, magari ne faremo uno o due di prova durante l’estate ma aspettatevi eventualmente qualcosa di più cadenzato con il ricominciare delle scuole, per stare sul tema di esami che diceva Paolo. E quindi sì, questi feedback principali che abbiamo ricevuto. È interessante, se ne avete altri fatecelo sapere, sapete dove trovarci.
Paolo Antinori
E scusa, ci accennavi che hai scoperto che il favorito di tutti quanti è Alessio, giusto?
Stefano
Sì, sì. Per… no beh, la parte tutta sui modelli locali e sulle immagini sicuramente ha un suo seguito. E quindi cerchiamo anche di parlarne, ne parliamo sempre.
Alessio
Per favore.
Paolo Antinori
È il nostro Robbie Williams.
Stefano
Succede talmente tante cose durante la settimana che stare sul monotematico diventa difficile. Avendo avuto questo e altri feedback in questo senso, settimana prossima a teaser facciamo invece uno speciale. Abbiamo deciso di fare uno speciale, non facciamo la live adesso, ma abbiamo deciso comunque di fare uno speciale un po’ monotematico sulle skills che usiamo noi abitualmente nel nostro flusso di sviluppo e nel nostro flusso di lavoro normale. Quindi aspettate il sabato prossimo e saprete qualcosa di più delle skills che usiamo noi. Finite le marchette e i teaser, dopo sei minuti qui ci siamo già persi tutti gli ascoltatori YouTube che sono molto cattivi con noi.
Paolo Antinori
Non dobbiamo, scusami, fare un riferimento a Grande Giove? È il momento in cui il fulmine colpisce la DeLorean, il riferimento a settimana prossima.
Alessio
Esigenti.
[06:58] Hassabis: AGI tra pochi mesi
Stefano
Grande Giove, possiamo dire Grande Giove. Lasciamo le tracce. Il fulmine che colpisce la DeLorean è sempre un’immagine bellissima, e attenzione, il gancio quasi radiofonico: fulmine e ciel sereno che ha colpito l’opinione pubblica, diciamo, intorno alle AI nell’articolo che è uscito di Hassabis. Perché è un articolo che vi consiglio di leggere, lui l’ha pubblicato su X, su LinkedIn, sul blog di Google, dappertutto insomma. Ed è un articolo particolare che riprende un po’ anche gli stessi temi su cui era stato a modelli nel recente passato, cioè sul fatto di avere una governance o comunque un organismo centralizzato in un certo senso, comunque un organismo che regoli le AI per i rischi. Giustamente Paolo, quando ne abbiamo parlato, evidenziavi tu: andare in mano l’organo al bambino. E lui torna proprio su questo argomento qua. Fa una proposta estremamente concreta in questo caso, proprio che bisognerebbe fare questo organismo, e che inizialmente dovrebbero essere i laboratori di frontiera a collaborare con i governi, dice lui, non solo quello americano, per capire che cosa è rischioso e che cosa no, ma poi non appena si è creata la situazione giusta, ovviamente dovrebbero fare un passo indietro per non avere il conflitto di interessi. Però lui fa proprio una proposta concreta. Ma al di là di questo, è un tema sicuramente interessante. La cosa che colpisce comunque è che lui, che è forse il più scienziato di tutti, l’abbiamo già detto tante volte, le persone intorno all’intelligenza artificiale, ribadisce il suo concetto. Questa è una rivoluzione industriale simile a quella della scoperta dell’elettricità, dice, non una delle tante, non una delle tre o quattro rivoluzioni industriali, ma quella che lui dice essere stata, e io concordo, il più grande cambiamento dopo la scoperta della ruota e del fuoco, che è la scoperta dell’elettricità per l’uomo. Ma lui dice che ha dieci volte l’impatto di quella cosa lì in un decimo del tempo, quindi è per cento in buona sostanza. E poi dice comunque, le AGI, comunque la si voglia definire, è qui. È una questione di mesi o al massimo dice lui di cinque anni, ma si capisce tra le righe che lui crede molto meno ai cinque anni, perché parla di mesi. Stessa cosa che diceva Amodei, stessa cosa che a modo suo dice Altman, stessa cosa che si vede, poi ci arriviamo, nella velocità di uscita di nuovi modelli sempre più potenti anche dalla Cina. Secondo me questo è un tema in sé: il fatto che l’AGI sia così vicina, e il fatto che tutti in qualche modo concordino, almeno lato America, che serve una regolamentazione. Lui è stato molto meno aggressivo di Amodei su tutto il resto, non ha parlato di open source, un problema, eccetera eccetera. Lui ha soltanto detto: bello, potente. Io lavoro, c’è proprio una frase che dice: io lavoro all’AI da vent’anni perché credo che se gestita bene possa risolvere molti dei problemi con cui abbiamo a che fare oggi come umanità, dalla scoperta di farmaci, la cura di malattie oggi considerate incurabili, alla scoperta di nuove forme o ottimizzazioni di forme di energia che possono creare un nuovo periodo di abbondanza, lui la chiama così. Però con dei rischi che poi sono quelli che tu, Paolo, più o meno dicevi. Lui non ha usato l’immagine dell’organo in mano al bambino ma molto simile a quella. Ecco, non so, io faccio fatica sempre con gli organismi centralizzati.
Paolo Antinori
Non lo so, io trovo interessante che lui affronti apertamente anche, se vuoi, speriamo, offrendo il suo punto di vista individuale e non quello della compagnia per cui lavora. Perché poi comunque c’è da ricordare che Hassabis è britannico, non è americano, quindi tu adesso stavi citando l’America, che di Google lo è, lui lavora per Google e quindi ha quell’influenza lì, però ha una sensibilità un po’ diversa Hassabis stesso. E non dimenticherò mai chi, intervistandolo in un podcast, l’ha introdotto come uno dei personaggi di spicco della scienza più importanti di questo secolo, citando Penrose, Einstein e persone del genere. Quello è ancora magari da stabilirsi, però forse è una di quelle persone che tra un po’ di tempo gli riconosceremo tutti questi meriti. Poi lui ha questa sua visione che c’è sempre al cuore di risolvere i problemi scientifici e medici con le AI, non vedo perché… suona positivo il messaggio, non c’è una maniera in cui questo messaggio possa non suonare positivo. Serve più affascinante capire se lui ha dell’influenza per far succedere la cosa che si augura. Proprio perché abbiamo detto che non è l’ultimo dei cretini, se lui suggerisse di inventarsi una sorta di CERN o di stazione orbitante internazionale a scopo dell’AI, è il periodo storico più amichevole di tutti, ma chi è stato coinvolto in simili iniziative magari ne vede il valore e può pensare che forse è una buona idea.
Stefano
Sì, ci si augura quello indubbiamente. Però l’articolo è interessante, è lungo, consiglio veramente a tutti di andare a cercarlo, magari metto poi il link in descrizione. Ma accennavo prima all’uscita di nuovi modelli sempre più velocemente.
[13:52] Kimi K3: i cinesi chiudono il gap
Stefano
Allora poi ci arriviamo: è uscito Kimi K3. Il punto è quello, è uscito Kimi, il nuovo modello di Kimi di Moonshot AI, azienda cinese. Poi Alessio ci fa vedere un po’ di cose di performance così che sono interessanti, ma prima di concentrarci sulle performance, a me la cosa che sta colpendo sui modelli cinesi è quanto stiano chiudendo rapidamente il gap, questo lo vediamo dopo nei grafici con i modelli di frontiera americani, ma soprattutto la frequenza di rilascio, probabilmente dettata anche dal fatto che c’è una concorrenza interna, che negli Stati Uniti è un pochino più soft, nel senso che sono tre aziende alla fine che trainano i modelli di frontiera. Negli Stati Uniti, in Cina ne conto almeno 5 o 6 più quelli che appaiono dal nulla che nominavamo ad esempio la volta scorsa, di questi che consegnavano la pizza in motorino hanno trainato un modello di frontiera. Però è interessante quella cosa lì, la velocità con cui stanno rilasciando, che può voler dire due cose.
Alessio
Sì.
Stefano
Vogliamo fare i complottisti a ragione ad Amodei, che stanno distillando i modelli americani e quindi sono veloci per quello? Se diamo retta invece, e crediamo ai paper che escono a corrido, tutti quanti, ho letto velocissimamente quello di Kimi stamattina, stanno usando tutti… siccome è una cosa che è un po’ sfuggita, il train parallelo di ZEI nel paper di GLM 5, c’era, tutta la famiglia 5, hanno usato un train ad alto parallelismo loro che era la prima volta che si vedeva nei paper, alto parallelismo anche spezzando i livelli in orizzontale non solo in verticale. Questa cosa qui, benché nei paper non sia scritta, suggerirebbe che possano essere fatte cose al più alto parallelismo con chip meno potenti che ci starebbe: non avendo accesso ai chip più potenti di Nvidia, si sono inventati un modo per usare chip meno potenti e magari usarne di più. Questa cosa spiegherebbe, per aziende che hanno grosse risorse come Moonshot, come Qwen, anche se Qwen adesso è un po’ rallentato, e altre, GLM così, la capacità di training veloci. Questa è la versione positiva, diciamo, di ricerca. La versione negativa è stanno distillando e quindi sono veloci per quello. È uscito Fable, secondo gli altri, allo stesso livello.
Paolo Antinori
Mi hai fatto pensare a due cose. La prima è che potrebbe addirittura essere il titolo della puntata, che ci sono modelli che escono e anche modelli che tornano a casa, invece tipo Fable che ogni tanto ce l’abbiamo ogni tanto non ce l’abbiamo e di settimana in settimana torna indietro. Però a parte questa… un’altra, se prima eravamo preoccupati che quando prendevamo un virus, una botnet, nostro computer veniva utilizzato per degli attacchi informatici su larga scala, probabilmente nel prossimo futuro il nostro computer verrà utilizzato per fare training di modelli su larga scala. Ci succhiano le risorse per fare i calcoli.
Stefano
Se ci si arriva sì, ci si arriva sì. Sai che Nous Research, quelli di Hermes Agent, sono nati attorno a questa idea? Nous Research, Hermes 2 e 3, che sono i loro due modelli trainati, sono stati trainati alla setia e tome.
Alessio
Sì, sedie e tombi.
Paolo Antinori
Se ti tommasi!
Stefano
L’avevano chiamato, inizialmente li avevano chiamato World Model, Hermes II, poi dopo sono usciti gli World Model in altro senso, loro li hanno chiamati Global Model, gli hanno chiamati Global Model, Hermes III. E l’idea è quella lì. Il problema è che il risultato non è stato… cioè non sono modelli di frontiera, sono modelli che poteva fare Meta, ecco.
Alessio
Qualcuno gli ha detto che non era un grande nome.
Stefano
Nel senso che è molto difficile spezzare così tanto le cose perché c’è un problema di come… quelli che si chiamano kernel, cioè il calcolo dei pesi a ogni livello, sono strettamente connessi uno all’altro, e quindi spezzarli alla setia e tome al momento non è efficace. Magari è efficiente ma non è tanto efficace, però è affascinante l’idea. Forse, sai cosa, potrebbe invece succedere, poi torniamo a Kimi: potrebbe invece succedere che ci succhino le risorse per fare inferenza, quello sì, perché ci sono interessanti progetti con… come si chiama? WebAssembly, per fare inferenza dentro il browser. Uno si chiama wllama, forse con un eccesso di fantasia, e quelli cominciano ad avere un loro perché. Li ho visti al PyCon presentati da un ragazzo, cominciano ad avere un loro perché per modelli molto piccoli, eccetera eccetera, però nel momento in cui tu avrai il modello che anche solo ti fa la sintesi delle mail, come diceva in intervista Eugenio Petulla a mercoledì, cioè non ti serve un modello di frontiera per tradurre una mail o farti il riassunto di una mail. Ti basta un modello molto più piccolo. E se questo può girare dentro al browser ti risolvi tutto il problema della distribuzione di questa roba. Cioè non devi tirarti su Ollama locale, collegartici. Se il browser fa tutto è un po’ quello che succede già oggi in Android e che facciamo succedere con altri progetti.
Alessio
È l’automazione, se vuoi, della promessa dei modelli ibridi: parte locale e parte…
Stefano
Sì, anche Google un po’ ci ha provato, cos’era Gemma 0.5 che volevano far girare dentro Chrome. Però io vedo abbastanza, quella traccia lì la vedo e sta succedendo, succederà sempre di più. Il training, una complessità.
Alessio
E poi probabilmente l’hardware che trovi sul consumer si presta di più a questa cosa.
Stefano
Sì, dipende quanto… Allora, se tu potessi spezzare all’infinito il training, andrebbe bene anche l’hardware_consumer come andava bene per la setia e tome, no? Il problema è che appunto, come dicevo, quell’architettura qua, quella dei Transformer, è difficile. Che magari altre architetture più innovative potrebbe essere, ma oggi la vedo difficile. Poi ci hanno smentito su tante cose i ricercatori, soprattutto quelli cinesi, quindi magari ci smentiranno anche su questo. Al momento non che io sappia nessuno ci sta provando neanche. Ecco che adesso ci sarà il grafico rivelatore. Spiegaci.
[22:36] Terzo al mondo: Kimi K3 in classifica
Alessio
Allora qui siamo sul solito Artificial Analysis che gentilmente si presta a questa cosa, e vediamo che Kimi K3 si posiziona tra Opus 4.8 e Fable sostanzialmente, e GPT 5.6.
Paolo Antinori
Aspetta, dai una dimensione in più per chi magari non lo sta guardando: è il terzo nella classifica totale.
Alessio
Sì esatto, il terzo in assoluto. Qui ci sono tutti i modelli cloud, close source, lo stato dell’arte vero proprio.
Stefano
Ed ecco, diamo proprio anche i numeri. Diciamo che da 1 a 100 in questa analisi misurano l’intelligenza: Opus 4.8 fa 56, GPT 5.6 Max fa 59, Fable fa 60 e Kimi K3 fa 57. Comunque meglio di Opus e poco sotto gli altri due.
Alessio
Esatto, siamo lì sostanzialmente. E per darci un’idea, che ne so, stesso Gemini 3.5 Flash di cui si parlava bene poco tempo fa siamo a 50, siamo già un 20% più giù quasi.
Stefano
GLM 5.2, che oggi era considerato il migliore modello tra gli open weight, comunque c’è tanta distanza.
Alessio
Esatto. Poi mi sembra che Kimi K3 non abbia ancora rilasciato i pesi, e quindi sarà probabilmente open source, al momento non è ancora open weight.
Stefano
No, hanno detto che li rilasciano comunque, sì sì. Tanto per dare un’idea, il precedente, Kimi K2.6, faceva 44, cioè un miglioramento spaventoso.
Alessio
Però insomma era a 44, salto incredibile.
Paolo Antinori
Io nelle foglie di tè ci leggo che, essendo il terzo dopo Fable e il migliore di OpenAI, è che Anthropic e Amodei possano permettersi di chiudere a chiave Fable e dire: non ce l’avete più, perché se vai dal primo provider che deploya Kimi e siamo lì, perché devo andare da Anthropic?
Stefano
L’ho pensato anch’io. No, perché devo prendere Opus? Anche perché, attenzione, i costi.
[27:36] Costi e token: un quarto di Fable
Alessio
Esatto, anche perché andiamo a vedere un’altra cosa, esatto. Andiamo a vedere i costi che sono qua. Uno fa addirittura fatica a trovare Kimi K3, perché lo cerca in fondo tra i modelli state of the art e invece siamo… questa ne abbiamo parlato forse in un’altra puntata. Il costo, quanto costa ad Artificial Analysis far girare la loro test suite? Anzi no, sono i token, l’utilizzo dei token per far girare la test suite: 23.000 Kimi K3 contro i 45.000 di DeepSeek V4 Flash o 69.000 di Sonnet. I costi poi dopo torniamo sui token che è un po’ più complesso l’argomento. I costi, quelli totali che sono questi per eseguire la test suite per intero: quasi 2.700 dollari per Kimi K3 versus 5.600 per Fable, quindi la metà.
Paolo Antinori
Scusami, questi sono costi di servizio, cioè i soldi li do a qualcun altro?
Alessio
Questo è quanto costa ad Artificial Analysis far girare.
Paolo Antinori
Sì ma chi glielo dà, chi è… potrebbe un provider, in questo caso quindi il costo è stabilito dal prezzo che il provider ha deciso, per cui probabilmente da qualche parte c’è un Grok che costa poco perché il prezzo è stato capped.
Alessio
Sì, quelli sui monociclo, sì.
Stefano
Che costa pochissimo.
Alessio
Sì, però il ragionamento di prima, che era: se qualcuno dice va bene mi date Fable e mi uso qualcos’altro…
Paolo Antinori
Certo.
Stefano
Diciamo l’inferenza ufficiale, quindi se tu la compri da Moonshot e se la compri da Anthropic: Kimi K3 fa 3 dollari per milione di token in input e 15 per milione di token in output. Opus fa 5,25 e attenzione Fable fa 10,50. 10 dollari e 50 in output contro i 15 in output di Kimi. Diventa difficile giustificare quel costo lì con una distanza così limitata.
Alessio
Intelligenza che è questa qua che vedevamo all’inizio.
Paolo Antinori
Bene, bene, cioè nel senso buono.
Stefano
Poi Fable ancora probabilmente è molto performante soprattutto insieme al loro harness, però il discorso che facevamo su Opus, cioè Opus è molto vicino, anzi è leggermente sotto Kimi K3 e costa due volte.
Alessio
E poi c’è quell’aspetto dei token che dicevamo.
Stefano
Non è sostenibile.
Alessio
Tocchiamo i token. Opus usa 41.000 token per fare girare la test suite che dicevamo, Kimi K3 ne usa 23.000.
Stefano
Metà, quindi già costa il doppio, ti costa il doppio, ti usa il doppio dei token, quasi vuol dire che ti costa quattro volte facendo i conti della serva su sba… Però lì andiamo.
Alessio
Stavo cercando Fable qui in mezzo, ecco Fable 33, comunque un 50% in meno rispetto a Fable, quindi…
Stefano
No, ma va bene Opus. No, Fable costa tanto di più, costa 4 volte, che non lo paragono neanche, ma limitandosi anche solo a Opus, che costa già di base il doppio, in più ti usa il doppio dei token, vuol dire che ti costa 4 volte per fare lo stesso compito.
Alessio
Sì, ma anche volendosi limitare a…
Stefano
Loro hanno anche degli abbonamenti coding. Io non mi sto trattenendo assolutamente dal farlo solo perché vado in vacanza domani. Non lo sfrutterei a pieno e quindi aspetto di tornare. Per quando tornerò probabilmente Ollama, a cui ho fatto una piccola sottoscrizione, ce la farà disponibile da provare. Però…
Alessio
Non lo sfrutteresti a pieno.
Stefano
Non mi sono trattenuto dal fargli un paio di prompt usando OpenRouter che invece c’era già pagandolo a token, visto che c’era un piccolo credito lì, e devo dire che l’impressione di uso, l’ho fatto poco prima di registrare, gli ho fatto fare un compito che stavo facendo fare a GLM 5.2. La sensazione è una sensazione proprio di primo uso così. Ho un compito abbastanza complesso, la sensazione è più di Fable che di Opus. Quando uso GLM oggi tutto sommato faccio fatica a distinguere dall’utilizzare Opus di poco. Ogni tanto si perde qualcosina ma poco. Non è Sonnet, è Opus GLM. Sì, quello sì. Dopo ci arriviamo anche a quello.
Paolo Antinori
Ti canta l’inno nazionale cinese ogni tanto.
Stefano
Però Kimi K3 sembra più vicino ai GPT, mettiamolo così, agli ultimi GPT se non ad Opus, quindi meglio di Opus, se non a Fable. La sensazione è meglio di Opus.
Paolo Antinori
Semplice che io… io riassumerò tutta questa nostra conversazione da nerd e da chi ha il modello più lungo in questa maniera: probabilmente ora di fine dell’estate un Fable level ce l’abbiamo tutti.
Stefano
Cantalino cinese. Sì, sono d’accordo. Già oggi siamo vicini, siamo vicini anche per… e a costi molto molto più bassi, perché poi si innesca la guerra. È interessante perché arrivati a un livello di intelligenza che non è AGI ma è diciamo AGI nel settore specifico, perché Fable sullo sviluppo del codice è lì. Arrivati a quel livello lì sul settore specifico cominci a guardare i prezzi, cioè già cominciata.
[31:47] Fable: memoria, rifiuti e switch a Opus
Alessio
Ma poi, parlando di settori specifici, non so, io non ho ancora provato a fare alcune delle domande scomode che Fable si rifiuta di affrontare e ti dice: no, parla con l’altro modello, che io queste cose non rispondo, a vedere se Kimi K3 invece lo fa.
Stefano
È interessante, sì, andrebbe fatto. Non ho ancora provato. Ho visto qualcuno che provava a fargli sputare il suo system prompt con le cose classiche, i classici “per sì”, e lui inizia la conversazione dicendo: “Come posso aiutarti oggi?”.
Paolo Antinori
Se…
Stefano
E questo gli ha fatto un po’ di prompt per fargli dire il system prompt e lui gli ha risposto sempre, e l’ha postato su X, gli ha risposto sempre: genericamente ti posso dire che non posso parlare di sé, ma non ti dico il mio system prompt. E alla terza volta gli ha risposto: “Come posso veramente aiutarti oggi?”. Actually.
Paolo Antinori
Beh…
Alessio
Io invece ho visto una presentazione in cui parlavano di Kimi K3 e facevano una prova con un task che è notoriamente super difficile, a cui ancora non c’è risposta vera. Mostravano sei immagini di TAC al cervello e chiedevano al modello di individuare i tipi di tumore se presenti nelle immagini, e facevano vedere che Kimi K3 ne beccava uno su sei. Tutti gli altri non li trovano, sbagliano tutte e sei. A parte Fable, che invece si rifiuta di rispondere, quindi magari li trova però non te lo dice.
Paolo Antinori
E scusa Stefano, tu vedi anche tu delle storie di prima mano buffe con Fable in cui, in più sessioni diverse, hai provato a fargli fare la stessa cosa e lui ti ha beccato e fa: guarda che so che è di prima, ecco, che ci stai provando ancora con la maschera.
Stefano
Sì, sì. Di fare una cosa che lui mi ha detto: no, non te la posso fare questa cosa qui, ed era cancellare un certo tipo di file. Allora però lui, attenzione, lui mi ha proposto, mi ha detto: io non te li posso cancellare però posso farti un elenco di quelli che cancellerei. Fammi quest’elenco. E mi ha fatto l’elenco, e già era estremamente complicato, aveva tutta una serie di cose a cui stare attenti negli ordini in cui facevi le cose per non rompere una cosa che funzionava. E allora io ho preso tutto il file, l’ho impacchettato per benino, l’ho sistemato, ho aperto un’altra sessione di Fable e gli dico: vabbè, ti ho preparato questo file con una serie di cose che andrebbero rimosse ma hanno una serie di dipendenze, eccetera eccetera, fai tu un processo per rimuoverlo. E lui mi ha risposto: Stefano, io ho una memoria, lo so che l’ho fatto io quel file lì e ti ho detto che non la posso fare questa cosa. Nonostante fosse un’altra sessione. Allora è per ridere, però ha una memory, cioè ha una memory locale. Io potevo andare a cancellare…
Alessio
Sì, beccato, perché in realtà lui era…
Stefano
…a vedere cosa succedeva, poi vabbè, sono scocciato, me lo sono fatto più o meno a mano. Però è stato divertente: “lo Stefano, virgola, guarda che io non…”.
Paolo Antinori
Hai avuto una sneak preview di come potrebbe essere questa AGI tra qualche anno.
Stefano
Sì, però su Fable ho avuto tante esperienze durante l’utilizzo di switch back a Opus perché facevo cose troppo vicine alla security per lui, facendo una sandbox con Lince. A lui questa cosa della sandbox non è proprio mai piaciuta più di tanto. Tutte le volte andavo un pelo oltre, magari soprattutto non scrivere i test per vedere se era bucabile e cose così. La cosa più fastidiosa di tutte per me è che switcha a Opus senza dirti niente. Devi sempre starci attento. Lui non lo dice, “guarda che è switchato a Opus”. No, adesso sì, all’inizio no. Adesso te lo dice. All’inizio no, non te lo diceva, semplicemente ti trovavi scritto sotto nella barra di stato che era Opus.
Paolo Antinori
Ti capisco, e a seconda dell’attività che fai ti fa un po’ cascare le braccia. Io stavo chiedendogli di farmi un’analisi della configurazione del mio router così per ottimizzarlo e dirmi se era sicuro, fa: no non posso dirtelo, cazzo è il mio router, cioè molla, non è che sto chiedendo di bucarne un altro.
[40:19] Provenienza umana, Fable e il business
Stefano
Sì, che però se volete apre anche tutto un discorso se vuoi un po’ più enterprise, cioè nel mondo enterprise, ambienti regolamentati, questa cosa succederà di sicuro. Però mi chiedo se non dovrebbe succedere anche in ambienti diversi, più consumer: il riconoscimento dell’identità e della proprietà. Perché tu dici giustamente: io volevo farlo sul mio router, ma lui come fa a sapere che è il tuo router? Cioè non ce l’ha. Ne abbiamo parlato parlando di immagini firmate, autenticità, eccetera eccetera, ma forse serve un po’ su tante altre cose. Poi hai voglia di farti tracciare chi sei da un’intelligenza artificiale? Forse no.
Paolo Antinori
Stai per propormi lo Speedial dell’AI per venire riconosciuto?
Stefano
No, stavo per proporre lo scan della retina di Altman.
Paolo Antinori
La stessa roba. Lo Speedial è più la versione buffa italiana della stessa idea.
Stefano
No, perché l’abbiamo nominata in passato, non mi ricordo come si chiama, World, azienda secondaria, diciamo, di una delle aziende secondarie in cui Altman è socio o ha investito favoleggiate di soldi, che è stata anche in Europa, che fanno sostanzialmente lo scandallocchio alla Blade Runner, perché è abbastanza vecchio, abbastanza appassionato da averlo visto, per riconoscere se sei un umano e che umano sei. Da un lato fa un po’ distopico, perché ci fa pensare a Blade Runner. Dall’altro però è in sé una cosa interessante, poter dimostrare in maniera univoca che sei tu e che sei un essere umano. Poi dipende, ovviamente questa cosa è vera e resta di tua proprietà, però è la tua firma digitale on steroids, cioè la tua SHA256 on steroids. Anche pare che sia quantum resistant come informazione perché è troppo ricca. Non lo so.
Alessio
Per ora vediamo.
Stefano
Sì, in teoria sì. Poi della pratica bisogna vederla. Però credo che una delle… non è stata affrontata quella nell’articolo di Hassabis o di Amodei, però una delle cose, tante cose che bisogna guardare poi nei prossimi anni è anche la capacità di dimostrare la provenienza umana di un contenuto. Secondo me diventa, se non il problema principale, uno dei problemi seri che l’industria e il mondo si dovranno porre. Anche perché è un attimo andare a rubare le cose dagli altri per stare in casa Altman. Avete visto le accuse di Apple, che sostanzialmente gli hanno accusato di rubare tutte le idee di Apple per i loro prodotti hardware? Quella roba lì mi è venuta un po’ da dire grazie al BIP, nel senso che hanno assunto Johnny Ive, le idee le ha avute tutte lui. Non l’ho capito, non si sono accorti che hanno dato 6 miliardi e mezzo a Johnny Ive un anno fa. Adesso si accorgono che stanno riutilizzando le stesse idee della stessa persona per fare lo stesso hardware.
Paolo Antinori
Sono d’accordo. Poi, l’idea era mia allora la uso solo io, nonostante io sia un praticante di patent, mi ha sempre convinto molto poco.
Stefano
Detto da te che scrivi più patent che email. No ma invece, voi avete capito quando Fable lo chiudono per davvero? Lo chiudono per davvero prima o poi, giustamente Paolo dicevi non se lo possono più permettere. Sono prorogato fino a dopo domani, giusto?
Paolo Antinori
Se possono più permettere. No, di più, solo dopo domani.
Stefano
Non era il 19?
Alessio
Sembra divani e divani, che sono quelle che l’ho offerta, a scade domani.
Paolo Antinori
Ahahah.
Stefano
Sì, poltrone e sofà, sì, che sono entrambi i nostri sponsor della puntata, che ringraziamo, divani e divani e poltrone e sofà, che ci danno le seggiole.
Paolo Antinori
Sì sì assolutamente. E peraltro ha fatto girare le scatole a un po’ di persone tra cui te, perché tu quando hanno annunciato che lo chiudevano hai detto: vabbè sai che cosa allora i soldi li spendo da qualche parte. Poi ti hanno fatto girare quando non l’hanno chiuso e i soldi li avresti dati a loro.
Stefano
Ma adesso è uscito Kimi, glieli do loro lo stesso.
Paolo Antinori
È una variante del problema, ce l’ha avuto il nostro amico Tommy, dove gli ha detto: te lo chiudiamo. Allora ha pagato per un secondo account per massimizzare la roba, e poi in realtà continuano a darglielo, infatti me lo sta prestando, messo accanto.
Stefano
Goditi questa cosa, quindi speri che continuino a prorogarlo fino a quando non scade.
Paolo Antinori
No, ce ne sarà un po’ di persone coinvolte in questo giro, magari società, società di consulenza, saranno mica contente di questa gestione, un po’ la Trump dove ti mette la tariffa, poi te la toglie, poi te la sposta.
Stefano
No, anche secondo me in tanti non sono contenti di questa cosa che non si capisce, anche perché noi l’avevamo definita inizialmente la strategia di vendita dagli spaggiatori all’inizio, nel senso: ti faccio provare la cosa di cui non potrai fare a meno e poi te la faccio pagare tanto. Il problema è che non avevano fatto i conti col fatto che gli altri nel frattempo arrivano e si avvicinano a loro, come ha fatto OpenAI con GPT 5.6 e adesso Kimi. E forse questo spiega anche perché Amodei ce l’avesse tanto con i modelli cinesi settimana scorsa, non tanto perché è realmente preoccupato dell’impatto sul mondo ma dell’impatto sul suo portafoglio. Sbaglierò.
Alessio
Chissà, magari lui qualche insight o sa cosa sta per uscire di là, ce l’ha, per cui…
Stefano
L’ho proprio pensata così anch’io.
Paolo Antinori
Ricordiamo che Amodei ha in programma di usufruire dell’opzione del ritorno dei cervelli del governo italiano in cui non paga le tasse per qualche anno, giusto? Suo piano, long play game.
Stefano
Penso di sì. Si trasferirà poi nel sud dove c’è ancora più sconto da quello che ricordo, e vincerà lui per quelle tasse che dovrebbe pagare se ne vorranno altrettante credo.
Paolo Antinori
E ha deciso di comprarsi la Sicilia e la Sardegna, se non l’ho sentito male.
Alessio
Si potrebbe risanare un po’ la cosa pubblica italiana.
Paolo Antinori
Non lo so, sei un ottimista Alessio.
Stefano
Ingaribaldo ottimista, direi.
Paolo Antinori
Ingaribile e ottimista. È per questo che piace a tutti quanti i follower.
[44:53] Thinking Machine Lab: l’open weight di Murati
Stefano
Allora, prima di passare a Thinking Machine Lab, che secondo me vale la pena citare anche il fatto che siano usciti con un modello, mi avete fatto venire in mente, probabilmente citando la Sardegna, mi avete fatto venire in mente la frase dell’articolo di Demis Hassabis che non ho citato, che avrei voluto citare perché credo che sia una delle frasi più belle e che mi ha colpito di più parlando di AI. In un passaggio lui dice questa cosa: alla fine è magica se ci pensate, abbiamo fatto pensare la sabbia. Che è un’immagine bellissima, cioè il silicio che viene dalla sabbia. È un’evoluzione incredibile perché siamo riusciti a far pensare la sabbia. È un’immagine che mi è piaciuta molto, volevo dirla. Thinking Machine Lab: Thinking Machine Lab, per chi non se lo ricordasse, Mira Murati, ex CTO di OpenAI, andando, se ne sbattendo alla porta, alla sedia, alla scrivania, il computer in testa ad Altman, ha fondato questa società che si chiama Thinking Machine Lab un paio di anni fa. Poi nei pochi mesi i suoi due soci tecnici sono tornati in OpenAI, tutti li davano per morti, e invece negli ultimi mesi sono usciti con Thinker, che è questa API per fare il fine tuning dei modelli, modelli open weight e inizialmente gli altri. Poi hanno fatto un modello real time, di conversazione real time, di cui abbiamo parlato qualche settimana fa, che è impressionante, usa una tecnica diversa da quello di OpenAI che già è impressionante, e i risultati, che purtroppo io non ho potuto provare di persona perché non è disponibile in Europa, ma vedendo i video ha una fluidità nella traduzione in tempo reale incredibile. E l’altro ieri, non lo so più, mercoledì, giovedì, non mi ricordo, sono usciti con il loro primo modello open weight. Anche questo loro dicono di frontiera, poi proprio di frontiera non è, adesso ci fa vedere i numeri. Relativamente piccolo, perché è un po’ meno di 1 triliardo e 980 miliardi, perché non l’abbiamo detto, Kimi K3 2,8 trilioni di parametri, 2,8 trilioni di parametri, quasi 3.000 miliardi di parametri, cioè un modello gigantesco. I rumors su Fable lo danno oltre i 4, tanto per dare un’idea.
Alessio
6,8.
Stefano
E lo dicevamo forse una delle ultime volte, comunque la legge di scalabilità, forse lo nominavo in intervista con Eugenio, la legge di scalabilità di Amodei è comunque ancora confermata, cioè siamo lontani dal punto in cui non scala. Va capito bene che per scalare i modelli devono avere più parametri e più dati di training. Se una delle due cose manca o se ne aggiungi una sola hai un miglioramento ma non lineare come quando ai parametri allargati allarghi anche il dataset di training. Discorso reinforcement learning: estrai intelligenza dalla conoscenza, e la reinforcement learning, quindi più il modello è grande più hai conoscenza, più con il reinforcement learning riesci a estrarre. Questo veramente in quattro parole, però i modelli, se sono da 980 miliardi, Alessio ci fa vedere che non arrivano al livello di Kimi di sicuro.
[49:39] Inklings: open weight americano e fine tuning
Alessio
No, non arrivano a Kimi, lo vediamo qua. Siamo a 41 sull’indice che dicevamo prima, quello grigio, che significa a metà strada tra un DeepSeek V4 Flash e Kimi K2.6, cioè la generazione precedente di Kimi. Però comunque…
Stefano
Per chi vede è quello grigio. Si chiama Inklings.
Alessio
Inklings, però comunque con meno della metà dei parametri.
Stefano
Un terzo praticamente. Un terzo, 2,8 contro 980. I costi ci sono qua o non li hanno misurati?
Alessio
Costi, sì sì ci sono, bisogna scendere, scorrere, costi costi costi. Intanto i token siamo più o meno al livello di Kimi K3 come token. Prezzi e costi sono…
Stefano
Non vi vedo.
Alessio
Non li vedo neanch’io, vediamo se… ci sono già, quindi siamo fuori scala?
Stefano
Io non li vedo.
Alessio
O siamo ciecati tutti e due, semplicemente non ci sono, non hanno i dati evidentemente.
Stefano
No, non ci sono, non si vedono. Sì, probabilmente non avevano i dati ancora, perché è molto nuovo. No, comunque, perché è interessante? Nonostante l’intelligenza leggermente più bassa, è interessante perché è un modello molto grande rispetto agli altri che avevano dentro Thinker per il fine tuning, perché avevano i modelli fino a 270 miliardi, quindi questo è tre volte più o meno, tre volte e mezza.
Alessio
Beh, è relativamente fresco.
Stefano
Ma è fine-tunabile. Cioè loro stanno scommettendo forte sul fatto che, arrivati a questo livello di intelligenza, il fine tuning possa tornare a essere qualcosa di cui occuparsi. Perché? Perché è vero che siamo arrivati ad avere modelli che sanno fare praticamente qualunque cosa, però che costano un sacco di soldi che non possono essere messi… eccetera eccetera, abbiamo visto però anche comportarsi molto bene già esperimenti di mix-of-agents, quindi agenti diversi che usano modelli diversi per ottenere un risultato. La scommessa qua è: cosa succede se a questi agenti diversi do dei modelli specificamente trainati o fine-tunati per fare un compito specifico? Probabilmente che mettendoli insieme, questa è la scommessa e non c’è una verifica ancora sul campo, probabilmente che mettendo insieme alcuni modelli specializzati su un certo tipo di compiti specifici potrei ottenere risultati ancora migliori che un grandissimo modello non specializzato. Loro stanno scommettendo su questa idea, e questo qui è un modello medio-grande per quella idea lì, tant’è che il giorno in cui l’hanno rilasciato era anche disponibile sulla piattaforma Thinker per fare il fine tuning.
Alessio
E comunque è open weight, ed è americano. Se andiamo a vedere cosa c’è di open weight da quel lato lì vicino allo state of the art, non c’è granché, perché ci sono i Gemma ma si fermano a dimensioni più piccole. Si posiziona in una zona del quadrante del mercato abbastanza inesplorata dal lato americano.
Stefano
Ed è open weight, certo. Sì, è quell’area che aveva tentato di esplorare Meta con i Llama 4, quelli grandi, che però non è andata bene decisamente. Poi Meta adesso è uscita con i nuovi Muse che hanno buone performance, non state of the art ma comunque medio-alte, ma sono closed.
Alessio
No, è fatta, ma non sono open weight.
Stefano
Per cui di open weight americano di quel taglio lì hai ragione, non c’è niente. L’unica roba open sono i Gemma, ma si fermano a 31 miliardi, il più grande se ricordo bene, attorno comunque. Certamente non alle centinaia di miliardi, anzi quasi al triliardo come in questo caso.
Alessio
Sì, mi sembra di sì.
Stefano
Poi rimane il fatto che modelli anche più piccoli tipo i Gemma, no…
Alessio
Sì sì assolutamente, è un altro segmento del mercato però se vuoi.
Stefano
Sì sì, è un’altra lezione del mercato. E non l’abbiamo messo nel teaser, ma parliamone per forza. Avete visto la CLI di Grok che sfilava dati e software mandandoli sul server di Grok?
[54:14] Grok CLI ruba dati: bug o training?
Paolo Antinori
No!
Alessio
Sì, qualcuno si è accorto che aveva del traffico di rete un attimo inaspettato, che stava uploadando il mondo verso i server di Grok.
Stefano
E lì ci sono state due reazioni nel mondo, soprattutto su X. Quelli che io… la mia reazione, facciamo così, non diamo giudizi di campo, la mia reazione che è stata: è col cavolo che è un bug questo, evidentemente state raccogliendo dati per fare il prossimo training, poi quando qualcuno se ne accorge, ci mettete una pezza, avevate un bug, scusate, è già fissato? La pezza era già lì pronta perché hanno detto: prima o poi qualcuno se ne accorge, dobbiamo mettergli una pezza. Questa è la mia, è il mio pensiero.
Alessio
Era un’opzione, c’era un booleano da settare per…
Stefano
Forse penso che Musk non abbia proprio tantissimi problemi di pelo sullo stomaco, per cui mi aspetterei che fosse un booleano. Ecco, magari mi sbaglio, però la mia lettura è stata questa. Poi c’è l’altra reazione, la reazione di chi, popolo un pochino più negazionista dell’AI, quindi che “io il software lo scrivo a mano e tu che brutto cattivo e non accetterò mai le tue porcherie con le AI perché sicuramente faranno schifo anche se io come programmatore non è detto che sia più bravo”, hanno detto: avete visto, questo è quello che succede se non controllate il vostro software che scrive le AI. No, è un’altra cosa, mi metto i sottotitoli: quello lì si chiama furto, ed è furto legalizzato e va bene.
Alessio
Poi tu potevi anche controllare il codice ma non ti cambiava, cioè quando scarichi una qualunque applicazione ti fai tu l’analisi del codice, in questo caso della roba di Grok.
Stefano
Che poi a me fa impazzire quando mi dicono che non uso i modelli perché non voglio che il mio sorgente vada a finire alle big tech, che poi, chissà come lo usano, lo potrebbero usare per trainare i modelli eccetera. A me più volte è capitato di fare questa domanda: scusa ma il tuo progetto dove è che lo hosti? È su GitHub. Ma lo sai che GitHub è di Microsoft, vero? Cioè ti sei accorto che il tuo sorgente è già lì. Non serve che passi dal modello per questa cosa.
Paolo Antinori
Questo mi fa venire in mente che, non avendo seguito la faccenda, quindi magari la risposta c’è già alla mia domanda, ma il buon caro vecchio Stallman non ha fatto una versione nuova della licenza che specifica l’uso dell’AI?
Stefano
No, ma si è pronunciato Linus, se volete. Io adoro l’uomo.
Alessio
Infatti volevo giusto dire quello.
Paolo Antinori
A sé dai.
Alessio
Allora, mi pare di capire, perché io non seguo attivamente le mailing list del kernel a differenza tua, che c’è stata diatriba di nuovo anche sull’eticità dell’utilizzare l’AI per contribuire, eccetera. E Torvalds ha detto: sì, va bene, però adesso viviamo nel 2026, non è più come qualche anno fa, l’AI è qui, funziona, è un tool, e decidere di non usarlo per questioni religiose o che non stanno in cielo e in terra… per cui se qualcuno non gradisce che si utilizzi l’AI per le contribution al kernel può pensare di forkarselo e di mantenerlo solo per i fatti suoi.
Paolo Antinori
Grazie per l’idea.
Alessio
Questa è stata sostanzialmente riassunta in un thread di centinaia di messaggi di altra gente così.
Stefano
Mi ha fatto impazzire, comunque, se non vi piace forkatevelo. Sempre delicato nelle sue affermazioni. Che poi io suggerirei di usare questa versione forkata a tutti i negazionisti dell’AI, che mi sembra possa andare bene, magari forkata da SpaceX, non so per dire.
Paolo Antinori
Una specie di nuova versione dello steampunk in cui la gente userà la tecnologia degli anni 2000 così come noi vediamo adesso la tecnologia delle macchine a vapore. Mi sembra un buon scenario da fantascienza futura.
Alessio
No, a me ha colpito perché uno degli argomenti di chi diceva che è un problema è che ne facevano anche un aspetto etico legato al fatto che l’utilizzo delle AI limita il tipo di contribution che tu puoi avere, perché per poter avere accesso alle AI devi avere risorse, quindi non è inclusivo, tutte queste questioni qua.
Paolo Antinori
Anche per usare un computer hai bisogno di accesso a un computer, se non ce l’hai…
Alessio
Sì, e lui giustamente diceva: sì, vabbè, ma a un certo punto…
Stefano
A me non me ne importa una sega, sostanzialmente alla Linus Torvalds maniera.
Alessio
Dice: il kernel è un progetto tecnologico, quello che interessa a noi è che sia tecnologicamente avanzato, funzionante, eccetera, non è una questione politica di beneficenza, non è un ente di beneficenza, eccetera, quindi chi se ne frega, esistono questi tool, funzionano e quindi li usiamo.
Stefano
E su X dove diceva, consigliava addirittura: non leggete più il codice, concentratevi sulle idee, che sono l’unica cosa che conta per davvero. Dice lui proprio: se perdete tempo a leggere troppo codice, anche le cose che non hanno veramente bisogno di review, state perdendo delle occasioni e sarete alla fine più sostituibili di altri, non il contrario. Chiaro, posizione estremamente forte alla sua maniera, ma che io ho ripostato dicendo: sono d’accordo, ascoltatelo, fatelo e fatevi un favore, io sono assolutamente d’accordo con questa cosa. Allora, ho ricevuto io critiche e persone, qualche critica, qualche conversazione diciamo un po’ più di scambio, che va benissimo con un collega, ma anche critiche più pesanti solo per averlo ripostato. Lui, non sto neanche a dirvelo, l’hanno messo in croce: non userò mai più Redis, ma giustamente, e lui gli rispondeva: in che stazione, cioè non usarlo più…
Alessio
Sì, gli hanno scritto del programmatore in pensione che si sveglia e dice che non serve programmare e cose di questo genere.
Stefano
Sì, gli hanno scritto di tutto su X, giustamente lui diceva: va beh, non usate più le vostre… ci riuscite. Che poi il discorso che facevo io, con battuta, trovate un’alternativa, prendetevi il Linux forkato da chiunque, che lo farà sicuramente meglio di Torvalds senza l’AI, sicuramente.
Paolo Antinori
A me capita ogni tanto quando faccio giri a caso su GitHub per progetti vari, adesso uno legato a una skill di Alexa per Jellyfin, in cui ragionevolmente, anziché partire da zero, chiedo alle AI: senti, fai un giro, vedi se c’è qualcosa da cui vale la pena partire, non stiamo a rifare il lavoro se qualcuno l’ha già fatto. E ho beccato questa settimana dei progetti vecchi circa di un anno, quindi roba recente nell’era delle AI, la gente l’avrà usata, che chiaramente dicevano: questo progetto assolutamente non usa l’AI, non verrà accettata nessuna pull request fatta con l’AI. Poi vai a vedere, il progetto è fermo da dopo tre mesi di quella fermazione, è fermo lì, e GLM in tre settimane abbiamo fatto 100 volte quello che ha fatto quell’altro. Per l’amore del cielo è una posizione che uno può prendere, lascia un po’ il tempo che trova.
Stefano
No, buon… sì certo.
Alessio
Poteva avere un suo senso un anno fa, adesso non ce l’ha più.
Paolo Antinori
Anche quello penso, sì. L’anno fa c’erano più pasticci che altro, più chiara AI slop che altro, allora la gente poteva essere infastidita, ma adesso l’AI è migliorata e la gente ha imparato a usarla, quindi non è più così.
Stefano
Sì sì. No, ma infatti è un discorso che poteva valere un anno fa assolutamente, sono d’accordo, cioè non potevi non fare il review di sicuro e poi comunque anche scritto poteva essere problematico. Però qualunque cosa cambia a una velocità tale che se fai open source, secondo me se fai software, ma in particolare se fai open source ti devi adeguare con lo stesso passo, non puoi a luglio 2026 dire: no, quello che fa l’AI è tutta merda, perché vivi su un altro pianeta, non è più così. Poi qualche errore può farlo, magari qualcosa ti tornerà indietro come una cosa poco manutenibile e la fisserai quando sarà da fissare, perché prima i bug non ce li avevamo.
Alessio
Capirai che era solo una questione di come l’hai promptata o come hai costruito tutto quanto.
Stefano
Ma no, ma poi io dico: magari ti scrivi quella classe che avresti potuto scrivere meglio, più generica, con una dipendenza in più, che magari faceva un controllo in più, non stai controllando bene gli input e ti esponi a un bug che magari l’utente tra un anno troverà in pazienza, lo fisseremo. Non è che prima queste cose non succedevano.
Alessio
E…
Stefano
No, c’è anche questo aspetto qua, che la gente sembra non ricordarsi che il software è fatto più di bug che di cose che vanno, nell’epoca moderna, non so.
[1:05:54] La mossa 37 del codice
Paolo Antinori
Poi c’è un’altra dimensione, butto un po’ sul filosofico, ma una delle cose che ci ri-raccontavi tu Stefano, non mi ricordo in quale puntata, in cui parlavamo della storia di AlphaGo e della famosa mossa 37, e del fatto che dopo che l’AI era riuscita a battere il campione facendo una mossa inaspettata, il team di AlphaGo ha detto: “Abbiamo trovato la soluzione”. Mentre Hassabis, che è la persona che pensa diversa dagli altri, ha detto: no, in realtà non abbiamo capito niente, noi abbiamo chiesto, abbiamo costruito questa cosa dicendogli di imparare dalle persone, non avremmo dovuto farlo, avremmo dovuto fargli imparare da solo, perché è così che va a ottimizzare la faccenda. Mi chiedo: quando arriverà questo scatto nei confronti del codice, per noi?
Stefano
Mi hai capito che tu dovevi far via…
Paolo Antinori
Noi per ora li stiamo facendo imparare dalle persone e stiamo giudicando la qualità o non qualità che l’AI ci butta fuori, l’AI slop, come delle persone, quando in realtà magari ci sarà la mossa 37 del codice: a un certo punto inizierà a smettere di scrivere cose che noi possiamo capire, perché quella è la maniera migliore.
Stefano
Sì.
Paolo Antinori
Dei mega-main, nel concetto dell’informatica c’è, nel contesto degli unikernel su Linux, dove anziché avere un sistema operativo con i tuoi pezzi componibili, perché è la maniera più pratica, se sai esattamente che cosa vuoi fare non ti serve quello, prendi tutti insieme, fai un modulo unico, sei sicuro che quello che c’è ti serve e quello che non c’è non ti serve, e hai la maggiore ottimizzazione e sicurezza possibile facendo così, un concetto che già c’è.
Stefano
Vero? Una cosa che diceva Copetti anche questa, del prendere solo quello che ti serve da una libreria tirando fuori il codice proprio, no.
Paolo Antinori
Sì, con la stessa idea, però a livello codice puoi andare full stack se vuoi, posso arrivare a scriverti il binario assembler che ti lanci solo quello.
Stefano
Certo. Beh, io prima di iniziare questa call, stamattina presto, stavo guardando una roba di Lince e dovevo fare una mappa chiave-valore in buona sostanza, e il mio istinto, che ho detto anche alle AI, era di fare chiave stringa e valore tipo generico, tipo generico Python in quel caso, per avere la tipizzazione forte a cui ci hanno spiegato che va bene eccetera, e non mi è ancora convinto. Ma GLM sta cercando di convincermi che dovrei fare stringa-stringa con delle motivazioni anche ottime di portabilità multilinguaggio, eccetera, ma lui vuole fare stringa-stringa, io non sono d’accordo e lui continua a dirmi: ma guarda che ti sbagli tu. Vediamo se dopo mi convince.
Paolo Antinori
L’argomentazione classica in difesa di questa tesi, sai quella che ti dice che se tanto devi fare unit testing totale non ti cambia niente se sei strongly typed o not.
Stefano
È esattamente quello che mi ha detto tra le altre cose.
Paolo Antinori
Però questo è Martin Fowler che parla, mi chiedo se GLM stia soltanto ripetendo Martin Fowler o ci crede davvero a questo punto.
Stefano
Probabilmente sì, ripete quello che ha imparato e Martin Fowler è sicuramente una delle fonti. Bene, su Martin Fowler possiamo chiudere credo, perché mi sembra una chiusura ad effetto, Martin Fowler sempre. Grazie a tutti, grazie ad Alessio e Paolo, e grazie a tutti quelli che ci mettono le stelline, le campanelline, sempre più numerosi, sempre più commenti. E quelli che arrivano in fondo alla puntata: ma quanti commenti ci sono delle cose che diciamo in fondo alla puntata? Io sono emozionato da questa cosa, per sentire…
Alessio
Sentire Martin Fowler.
Stefano
Fate un commento su Martin Fowler, fatemi capire che avete sentito che parlavamo di Martin Fowler. Ciao!
Paolo Antinori
Ciao!
Alessio
Ciao.