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Note su AI, modelli linguistici e ingegneria del software.

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2026-10-12Ho dato a un agente AI i dischetti dell'Amiga. Dopo una sera Pirates! girava in UnityHo dato a un agente di programmazione quattro immagini di dischetti con la versione Amiga di Sid Meier's Pirates! del 1990 e gli ho chiesto di portare il gioco in Unity. A lavorare è stato Claude Opus 5.5 in Claude Code.
2026-10-11OverfittingGestisci un chiosco dei gelati. Per 10 giorni hai annotato su un quaderno la temperatura a mezzogiorno e il numero di palline vendute. Da questi appunti vuoi ricavare una regola: domani sono previsti 24°C, quanto gelato
2026-10-11Un orizzonte METR più lungo non significa compiti proporzionalmente più difficiliUn team vuole stabilire se alla prossima versione di un agente si possano affidare compiti di programmazione più lunghi. Confronta quindi i risultati di un benchmark espressi nel tempo di cui una persona ha avuto bisogno
2026-10-11Time horizonNella valutazione degli agenti, il time horizon descrive la lunghezza dei compiti alla quale un agente raggiunge un livello di successo prescelto. La lunghezza si misura con il tempo necessario a una persona, non con il
2026-10-11Item response theoryLa item response theory IRT è una famiglia di metodi che, dalle risposte ai singoli compiti, stimano congiuntamente le capacità di chi li esegue e la difficoltà dei compiti. Nella valutazione dell'AI chi esegue è un agen
2026-10-11Elastic Weight ConsolidationUn modello smista le domande dei clienti verso i reparti «consegna» e «resi». Ora deve imparare a riconoscere i reclami, ma i vecchi messaggi non si possono più conservare. Non è quindi possibile ripeterli durante l'adde
2026-10-11Reservoir SamplingUn modello per l'assistenza clienti impara da messaggi che arrivano uno dopo l'altro. Vuoi conservarne alcuni per le ripetizioni future, ma hai solo quattro posti in memoria. Non sai nemmeno quanti messaggi arriveranno a
2026-10-11Experience ReplayUn modello ha imparato a smistare le domande dei clienti verso i reparti «consegna» e «resi». Ora lo addestri ulteriormente a riconoscere i reclami, per esempio «Il prodotto è arrivato danneggiato». Se negli esercizi suc
2026-10-10Continual LearningUn modello smista i messaggi dei clienti verso i reparti «ordini» e «resi». Sa riconoscere «Dov'è il mio pacco?». Ora l'azienda apre un reparto reclami. Addestri ulteriormente il modello su messaggi che parlano di prodot
2026-10-10SemiAnalysis confronta i limiti degli abbonamenti AINella sua analisi del 5 ottobre 2026 subscriptions offer 5x SemiAnalysis confronta i limiti effettivi degli abbonamenti AI. Gli autori verificano come i diversi tipi di token fanno avanzare gli indicatori di consumo e co