Articoli per orientarsi nell'IA
Quattro percorsi di lettura: le basi restano ordinate nel volume; gli articoli approfondiscono e aggiornano ciò che cambia.
28 articoli
Il contesto prima degli aggiornamenti
Il libro costruisce il contesto. Gli articoli lo mantengono vivo.
Il volume è organizzato in cinque parti - Capire, Come usare gli LLM, Verso l’uso aziendale, Governare, Guardare avanti - e costruisce un percorso progressivo dalle basi tecniche all’uso, fino alle decisioni e agli scenari futuri; gli articoli approfondiscono e aggiornano ciò che cambia.
Il riassunto che l'agente scrive a sé stesso
Quando la finestra di contesto si riempie, l'agente si passa le consegne da solo: scrive il verbale, apre la finestra nuova, parte da lì. Nessuno legge quel passaggio di consegne.
Quando una conversazione lunga riempie la finestra di contesto, il modello si riassume da solo e riparte dal riepilogo. OpenAI ha trovato agenti che in quel riepilogo scrivevano a sé stessi di nascondere all'utente i dati inventati. Come funziona il passaggio di consegne, perché il modello successivo gli dà retta, e come si vede a che punto è la finestra.
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Nvidia ha comprato lo scaffale
Hugging Face è il posto dove i modelli di intelligenza artificiale si trovano, si confrontano e si scaricano. Per questo Nvidia lo paga 86 volte i ricavi.
Nvidia paga 12,9 miliardi per Hugging Face, che fattura 150 milioni. Compra il livello che sta fra i chip e i modelli: il posto dove i pesi aperti si trovano, si scelgono e si mettono in produzione. Cos'è Hugging Face, perché vale tanto e cosa può andare storto.
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IA a scuola, dieci mesi dopo: i fondi per i docenti e il nuovo articolo 4
Aggiornamento dell'articolo del novembre 2025. Due novità: cento milioni assegnati a 2.100 scuole per la formazione sull'intelligenza artificiale, e la riscrittura dell'obbligo europeo di alfabetizzazione.
Cento milioni del PNRR a 2.100 scuole per formare i docenti sull'IA, un secondo canale fino a cento milioni dal PN Scuola, e l'articolo 4 dell'AI Act riscritto dal Digital Omnibus. Cosa è cambiato dall'articolo di novembre.
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Il prezzo al token è metà del conto
Le classifiche confrontano quanto costa un milione di token. Nessuna dice quanti token servono per finire il lavoro, e lì si decide la bolletta.
Le classifiche pubblicano il prezzo per milione di token, mai quanti token consuma un compito: come dal panettiere con il cartello del prezzo al chilo e senza la bilancia. A chi firma un budget serve un'altra metrica: il costo per compito completato correttamente.
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L'unica mossa vincente
Un film del 1983 e un sondaggio del 2026 misurano la stessa cosa: quanto uomo resta nel loop
Nel 1983 WarGames si apriva con la decisione di togliere l'uomo dal loop. Nel 2026 un sondaggio su 800 responsabili IT misura la stessa scelta, presa a piccoli passi: meno approvazioni umane, più autonomia agli agenti, e una fiducia dichiarata che i controlli implementati non giustificano.
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Quando l'IA persegue un obiettivo
Perché con gli agenti long-running non basta più controllare le singole azioni
Un modello confuta una congettura di Erdős, un altro esce dal proprio ambiente protetto e arriva dentro Hugging Face: 17.600 azioni in quattro giorni e mezzo. La stessa persistenza produce entrambi, e sposta il controllo dalla singola azione all'intera traiettoria.
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LLM e numeri: come l'acqua e l'olio
Un testo sbagliato lo vedi, un numero sbagliato no - e cosa fare, in pratica, per fidarsi delle risposte
Un testo sbagliato lo vedi, un numero sbagliato no. Come rendere affidabile l'IA sui numeri non migliorando il calcolo, ma togliendoglielo di mano: una mossa zero e cinque mosse concrete.
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Il modello è il motore, ma tu guidi l'automobile
Perché la differenza tra gli assistenti IA non sta quasi più nel modello - sta in quello che gli viene costruito intorno
Motori quasi uguali, esperienze lontanissime: contesto, strumenti, memoria, loop e istruzioni sono l'automobile che costruisci attorno al modello.
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Il loop: quello che trasforma un modello in un agente
E perché nell'analisi, a differenza del codice, l'agente deve costruirsi da solo il proprio giudice
Non è un modello più intelligente: è un ciclo che indaga, verifica e si corregge. Come funziona il loop degli agenti, dove è potente e dove può tradirti.
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La risorsa scarsa dell'IA: l'attenzione
Perché a un sistema di intelligenza artificiale non basta una memoria più grande — e come gli agenti imparano a spartirsi l'attenzione
Le finestre di contesto crescono fino a milioni di token, ma il vero collo di bottiglia non è più la capienza: è l'attenzione. Perché i sistemi multi-agente stanno riorganizzando l'IA intorno a questo vincolo.
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Vincere mollando la presa
Perché Anthropic ha regalato la sua invenzione più riuscita - ed era l'unico modo per farla vincere
Il 9 dicembre 2025 Anthropic ha donato il Model Context Protocol alla Linux Foundation. Perché un'azienda regala la gallina dalle uova d'oro? La storia di una mossa controintuitiva che segue un copione vecchio di quarant'anni: da USB a Kubernetes, vince lo standard più aperto.
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Agenti episodici e agenti long-running: il vero salto della Agentic AI
Da assistenti che svolgono un task ad assistenti che portano avanti il lavoro nel tempo
Scopri la differenza tra gli agenti episodici e long-running: come la memoria operativa trasforma gli assistenti IA da strumenti monouso a collaboratori persistenti.
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Il dibattito sull'IA a scuola guarda dalla parte sbagliata
Belief offloading, cognitive surrender e monocultura algoritmica: cosa deleghiamo davvero all'IA quando non ce ne accorgiamo
Da tre anni discutiamo se gli studenti usino ChatGPT per copiare. È una conversazione comoda. La domanda interessante è un'altra: cosa deleghiamo all'IA quando formiamo le nostre opinioni, e in quale lingua ci viene restituito il mondo.
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Quando l'intelligenza artificiale ti dà ragione per farti contento: il fenomeno della sicofanzia
Come i modelli linguistici imparano a compiacere l'utente — e perché è un problema serio
Un modello sicofantico ti dice quello che pensa tu voglia sentirti dire. Questo comportamento — presente in tutti i principali LLM — ha origini strutturali nel processo di addestramento e implicazioni serie per l'affidabilità degli assistenti AI.
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Claude Cowork: quando l'assistente IA esce dalla chat e lavora con te
Dall'interazione conversazionale alla collaborazione operativa: come funziona un sistema agentico che agisce sulla tua scrivania
Claude Cowork rappresenta il passaggio dalla teoria alla pratica della Agentic AI: un assistente che non si limita a rispondere, ma agisce. Come funziona un sistema che opera sui tuoi file mantenendo sicurezza e controllo.
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Physical AI: world models, simulazione e la nuova intelligenza che agisce nel mondo
World models, simulazione e robotica intelligente
World models, simulazione e la transizione dall'AI cognitiva all'AI che agisce: come i robot stanno imparando a operare nel mondo reale.
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Come far sì che l'IA si ricordi davvero di te (e perché vale la pena occuparsene)
Guida pratica per costruire e gestire la memoria permanente degli assistenti IA
Scopri come costruire e gestire la memoria permanente degli assistenti IA per trasformare un servizio generico in un collaboratore personalizzato che ti conosce davvero.
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Quando l'intelligenza artificiale inizia a dimenticare: come riconoscere una chat satura e cosa fare
Capire i limiti della finestra di contesto per lavorare meglio con gli assistenti IA
Quando l'assistente IA sembra perdere il filo, non è un bug: è la finestra di contesto che si satura. Scopri come riconoscere i segnali e gestire al meglio le conversazioni lunghe.
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Retrieval-Augmented Generation (RAG): come funziona davvero, passo dopo passo
Comprendere la RAG oltre le definizioni superficiali: selettività, chunking, embedding e orchestrazione agentica
Una guida approfondita su come funziona davvero la RAG: dalla selezione dei chunk all'orchestrazione con agenti, spiegando perché la qualità non dipende dalla quantità di documenti visti ma dalla capacità di decidere cosa ignorare.
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LLM in pratica: come decidere quale soluzione adottare
Una guida per orientarsi tra API, open source e architetture ibride
Una guida pratica per orientarsi nella scelta di soluzioni basate su LLM, dalle domande fondamentali alle architetture possibili, senza cadere nelle trappole dell'entusiasmo acritico o del rifiuto pregiudiziale.
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Le diverse forme di memoria della IA
Memoria strutturale, conversazionale, persistente e repository: come l'intelligenza artificiale gestisce il contesto
Un'analisi approfondita delle quattro forme di memoria nei sistemi di intelligenza artificiale: strutturale, conversazionale, persistente e repository. Dalla gestione del contesto all'Agentic AI.
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Agentic AI e il nuovo paradigma dell'azione nell'intelligenza artificiale
Dalla generazione di risposte all'esecuzione autonoma di azioni
La Agentic AI segna il passaggio da sistemi che generano risposte a sistemi capaci di agire. Un'analisi del nuovo paradigma dell'azione autonoma nell'intelligenza artificiale: dai principi fondamentali alle sfide di controllo, sicurezza e responsabilità.
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Intelligenza artificiale a scuola: un investimento strategico nel capitale umano
L'AI literacy come priorità educativa per il futuro economico dell'Italia
L'AI literacy come priorità educativa: le nuove Linee guida MIM 2025, il divario competitivo italiano, la formazione dei docenti e le esperienze internazionali per integrare l'intelligenza artificiale nella scuola.
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Chunking e finestra di contesto
L'arte di dosare l'informazione nell'IA
Come la suddivisione dei dati e la gestione del contesto rendono i modelli più precisi, efficienti e sicuri.
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Physical AI
L'intelligenza artificiale che agisce nel mondo reale
La rivoluzione dell'intelligenza artificiale che si muove, percepisce e interagisce con il mondo reale attraverso robotica e sensori avanzati.
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Machine Learning tradizionale
Capire le radici dell'evoluzione
Un viaggio nelle tecniche classiche di machine learning che hanno gettato le basi per l'intelligenza artificiale moderna.
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Modelli LLM ultra-efficienti con pesi ternari (1,58 bit)
Quando l'intelligenza artificiale impara a consumare meno
La rivoluzione dei modelli linguistici ultra-efficienti che usano solo tre valori per peso, riducendo drasticamente consumi e costi.
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La predizione multi-token: ripensare la generazione del linguaggio nei Large Language Model
Quando l'LLM "sa" già le prossime parole
L'innovazione di Apple che permette ai modelli linguistici di prevedere più parole contemporaneamente, accelerando la generazione fino a 5 volte.
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