Il Papa ha capito gli LLM meglio di noi

Create a YouTube thumbnail image, 16:9 aspect ratio, photorealistic style,
1280x720 minimum, suitable for a feed at 246x138 pixels.

Use the attached reference photo of the subject as the basis for the portrait.
Maintain the exact facial features, hair, complexion, and identifiable
likeness with high fidelity. Do NOT alter, idealize, beautify, or stylize the
face. Keep the resemblance as close as possible to the reference photo.

Place the subject in a portrait on the right side of the frame, occupying
about 45% of the composition, cropped from the chest up, slight 3/4 angle.

Expression: surprised and amused, one eyebrow raised, a half disbelieving
smirk, as if reacting to something unexpectedly clever. Eyes engaged with
the viewer. Not stiff corporate, not posed-for-LinkedIn, natural lively
reaction.

Background: solid saturated magenta-pink (#FF006E), no elements, no
gradient, uniform.

Lighting: dramatic key light from the upper left, shallow depth of field,
subject in focus, background perfectly smooth, 85mm portrait lens feel.

Include the text on two lines on the left side: first line "IL PAPA",
second line "HA CAPITO" rendered bigger. Bold condensed sans-serif
ultra-heavy weight (Anton / Impact / Bebas Neue style), white with a 4px
black outline, left side vertically centered, the two lines together
filling approximately 40% of the frame width. The text must be perfectly
legible, crisp, integrated as part of the composition, not as watermark,
every letter rendered correctly.

Style: high-contrast YouTube thumbnail aesthetic, attention-grabbing in
the feed.

Avoid: circular portrait frames, dark blue cosmic backgrounds, multiple
faces, stiff corporate poses, garbled text, obituary aesthetic, altering
or beautifying the subject's facial features beyond what the reference
photo shows.

00:00 L'enciclica di Leone XIV: gli LLM si coltivano
07:03 Bias, sycophancy e accountability secondo il Papa
15:32 Pervasività dell'AI e i fischi alle lauree
18:43 Braccio robotico: LIDAR contro telecamere
22:08 Deep SWE e i benchmark ormai saturi
27:16 Analisi delle traiettorie e guardrail per l'AGI
33:52 DeepSeek V4: KV cache e contesto append-only
39:55 Leaderboard e inferenza locale su MLX
45:17 Pi e OpenClaw: l'harness a microkernel
50:42 Edge AI, modelli locali e Mac Studio
53:34 WanS Lens: omni model e world model
58:47 HiDream O1 e la generazione in pixel space
1:06:15 Microsoft, Anthropic e Claude contro Codex
1:11:24 Verso le IPO: SpaceX, xAI, OpenAI, Anthropic

LLM coltivati e non costruiti: l'enciclica di Leone XIV apre una puntata di AI Engineering tra benchmark, DeepSeek V4 e agent.

Stefano, Paolo e Alessio partono dalla definizione di LLM più lucida che si sia letta da anni (e arriva dal Vaticano), poi scendono nel concreto: perché i benchmark di coding sono ormai saturi e cosa cambia con Deep SWE e l'analisi delle traiettorie, come DeepSeek V4 sfrutta la KV cache con un contesto append-only che costa 2,5x meno, e dove sta andando l'inferenza locale tra quantizzazione e MLX.

Si parla anche di harness: Pi e OpenClaw, l'idea di un coding agent a microkernel, e di edge AI con i modelli che girano on device. Chiusura su immagini e video con WanS Lens, HiDream O1 e la generazione in pixel space, e sulla macroeconomia dell'AI: Microsoft contro Anthropic, Claude contro Codex tra consumer ed enterprise, e la corsa alle IPO.

CAPITOLI
00:00 L'enciclica di Leone XIV: gli LLM si coltivano
07:03 Bias, sycophancy e accountability secondo il Papa
15:32 Pervasività dell'AI e i fischi alle lauree
18:43 Braccio robotico: LIDAR contro telecamere
22:08 Deep SWE e i benchmark ormai saturi
27:16 Analisi delle traiettorie e guardrail per l'AGI
33:52 DeepSeek V4: KV cache e contesto append-only
39:55 Leaderboard e inferenza locale su MLX
45:17 Pi e OpenClaw: l'harness a microkernel
50:42 Edge AI, modelli locali e Mac Studio
53:34 WanS Lens: omni model e world model
58:47 HiDream O1 e la generazione in pixel space
1:06:15 Microsoft, Anthropic e Claude contro Codex
1:11:24 Verso le IPO: SpaceX, xAI, OpenAI, Anthropic

Ascolta su Spotify: https://open.spotify.com/episode/1lcKJvBEvoVkltXpVzaaoG?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep54_drop
Sito e tutte le puntate: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep54_drop

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#54

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.

#54

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La definizione di LLM più lucida degli ultimi anni arriva dall'enciclica di Leone XIV. Episodio completo (benchmark, DeepSeek V4, harness, immagini): https://www.youtube.com/watch?v=4EdfeDpMk-Q?utm_source=youtube_short&utm_medium=description&utm_campaign=ep54_drop
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Episodio completo qui 👉 https://www.youtube.com/watch?v=4EdfeDpMk-Q?utm_source=youtube_short&utm_medium=pinned&utm_campaign=ep54_drop

La definizione di LLM più lucida che ho letto da quando seguo questa roba, cioè dal 2022, non l'ho trovata in un paper o in un keynote. L'ha scritta il Papa.

Nell'ultima enciclica, Leone XIV dice che i sistemi di AI sono "più coltivati che costruiti": gli sviluppatori non disegnano ogni dettaglio, creano un framework dentro cui l'intelligenza cresce. È esattamente il punto che fatico a spiegare a chi non lavora con questi modelli, detto meglio di come lo direi io.

Da lì siamo partiti, e poi siamo scesi nel concreto come al solito. Perché i benchmark di coding sono ormai saturi e cosa cambia analizzando le traiettorie e non solo il risultato finale. Come DeepSeek V4 sfrutta la KV cache con un contesto append-only che, sui loro numeri, costa 2,5x meno. Gli harness a microkernel tipo Pi. L'edge AI. E la parte meno romantica ma più reale: Claude contro Codex, e come i consumi si ribaltano completamente tra subscription consumer ed enterprise.

Un'ora e un quarto di cose che stiamo davvero usando in produzione, non di previsioni sul futuro.

Episodio completo qui: https://www.youtube.com/watch?v=4EdfeDpMk-Q?utm_source=linkedin&utm_medium=post&utm_campaign=ep54_drop

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- Sabato è uscito "Il Papa ha capito gli LLM meglio di noi": l'enciclica di Leone XIV apre, poi benchmark saturi, DeepSeek V4 e contesto append-only, harness a microkernel e Claude vs Codex. https://www.youtube.com/watch?v=4EdfeDpMk-Q?utm_source=codiceartificiale&utm_medium=newsletter&utm_campaign=ep54_drop