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  <title>Paweł Dubiel Tech Blog</title>
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  <description>A public digital garden about AI, software engineering, books, and learning.</description>
  <language>it</language>
  <lastBuildDate>Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
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  <title>Ho dato a un agente AI i dischetti dell&apos;Amiga. Dopo una sera Pirates! girava in Unity</title>
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  <pubDate>Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Ho dato a un agente di programmazione quattro immagini di dischetti con la versione Amiga di Sid Meier&apos;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.</description>
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  <title>Overfitting</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Gestisci 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 </description>
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  <title>Un orizzonte METR più lungo non significa compiti proporzionalmente più difficili</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Un 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</description>
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  <title>Time horizon</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Nella 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 </description>
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  <title>Item response theory</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>La 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&apos;AI chi esegue è un agen</description>
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  <title>Elastic Weight Consolidation</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Un 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&apos;adde</description>
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  <title>Reservoir Sampling</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Un modello per l&apos;assistenza clienti impara da messaggi che arrivano uno dopo l&apos;altro. Vuoi conservarne alcuni per le ripetizioni future, ma hai solo quattro posti in memoria. Non sai nemmeno quanti messaggi arriveranno a</description>
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  <title>Experience Replay</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Un 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</description>
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  <title>Continual Learning</title>
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  <pubDate>Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Un modello smista i messaggi dei clienti verso i reparti «ordini» e «resi». Sa riconoscere «Dov&apos;è il mio pacco?». Ora l&apos;azienda apre un reparto reclami. Addestri ulteriormente il modello su messaggi che parlano di prodot</description>
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  <title>SemiAnalysis confronta i limiti degli abbonamenti AI</title>
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  <pubDate>Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Nella 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</description>
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