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Risorse Artificiali

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by RisorseArtificiali

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Podcast Overview

Risorse Artificiali è il podcast italiano di AI Engineering. Ogni settimana, tre ingegneri con 20+ anni di codice alle spalle fanno deep dive tecnici su agent, LLM, tool chain e produzione: Claude Code, Codex, agenti e modelli open source, inference, spec-driven development, e tutto ciò che serve per portare l'AI dal demo al deploy. Niente hype, niente "l'AI cambierà tutto": solo analisi oneste, casi concreti e cicatrici dal campo. Se scrivi codice per vivere e vuoi capire cosa cambia davvero per te, sei nel posto giusto.

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🇮🇹

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July 15, 2026

Inferenza europea e zero log | Eugenio Petullà

Inferenza LLM in Europa, zero data retention e open weight: Eugenio Petullà (Regolo.ai) su dove finiscono i tuoi dati quando interroghi un modello di frontiera o open weight. Parliamo con Eugenio Petullà, Chief AI Alchemist di Regolo.ai, provider europeo di inferenza hostato in Italia nel gruppo DHH/Seeweb. Regolo serve modelli open weight a consumo tramite API OpenAI-compatible, con zero data retention: niente log, niente training sui dati dei clienti, tutto dentro un datacenter italiano GDPR-compliant. Nell'intervista: la geopolitica delle GPU e perché l'Europa è schiacciata tra USA e Cina (TSMC, ASML, il collo di bottiglia di Taiwan), il routing dei modelli con brick e il principio "il modello giusto per il task giusto" (non Fable per tradurre un'email), la libreria ai-footprint per misurare CO2 e Watt di ogni chiamata, il sospetto che OpenAI e Anthropic logghino i tuoi prompt, e perché l'Europa ha perso il treno del training ma può ancora vincere su inferenza e robotica. 🎓 Capitoli0:00:00 Inferenza europea e i tuoi dati0:06:07 Red Hat, GNOME e l'amore per Linux0:11:00 Professional open source: Mozilla e WordPress0:15:52 Regolo, provider europeo di inferenza0:20:47 GLM, Qwen, Gemma e i small model0:27:56 I tre business model di Regolo0:33:45 Geopolitica GPU: Europa tra USA e Cina0:43:52 Server farm, memoria e impatto ambientale0:56:00 Modelli di frontiera, Mistral e gap europeo1:03:39 Routing e brick: il modello giusto1:12:31 Zero data retention: i tuoi dati su OpenAI1:18:30 Colonia tecnologica e cloud sovrano1:24:59 Il futuro degli open weight1:32:26 AI Act, il treno perso e robotica 🔗 Ascolta sull'altra piattaformaSpotify: https://open.spotify.com/episode/4mlKC6SrTiixqdNCVjD75T?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=petulla_dropSito: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=petulla_drop 👥 Eugenio PetullàLinkedIn: https://www.linkedin.com/in/eugeniopetullaRegolo.ai: https://regolo.ai Se ti piace il podcast, iscriviti al canale. Si parla di AI Engineering in italiano, tra pari tecnici.

July 11, 2026

Fable, GPT 5.6 e tanti modelli cinesi

Fable è un altro livello di modello: così intelligente che ottimizza l'harness al posto tuo, insegna a Opus e la gente lo usa per fare distillation. Da qui parte la puntata, e finisce dentro un'ondata di modelli cinesi. Stefano, Paolo e Alessio partono dal pattern Anthropic "Fable advisor di Opus" (Fable fa il planning, Opus esegue) e dal grafico modello+harness: GLM 5.2 con l'harness Pi arriva più in alto di Opus a costi più bassi. Poi i costi reali misurati da artificialanalysis: far girare la test suite con Fable 5 costa 5.600$, Grok 4.5 solo 600$, e Sonnet 5 costa più di Opus perché brucia molti più token. Nel roundup: GPT 5.6, Grok 4.5 (primo Grok davvero di frontiera), il nuovo modello Meta closed source, Ollama Cloud e OpenRouter per provare gli open, Seedance 2.5 (video 4K fino a tre minuti), ComfyUI con MCP server per pilotare la generazione da un agent, Pocket TTS e il rischio concreto di deepfake della voce, la guerra fredda dell'AI tra Cina e USA, LongCat 2.0 trainato interamente su chip Huawei, e il paper Anthropic sul ragionamento per concetti nel latent space. CAPITOLI0:00 Fable e il taglio dell'abbonamento Anthropic1:06 Le live del giovedì e i commenti degli ascoltatori4:37 GLM 5.2 e i laboratori cinesi9:03 Fable come oracolo: distillation e skill12:14 Modello più harness e Fable advisor di Opus19:03 Modelli open: Ollama Cloud, OpenRouter e HY323:36 Grok 4.5, GPT 5.6 e il modello Meta32:33 Costi reali: Fable, Grok e Sonnet più di Opus36:34 Voce GPT Live 2 e i dati per i robot40:50 Seedance 2.5: video 4K da tre minuti46:11 ComfyUI e l'MCP server per la generazione51:09 Pocket TTS e i deepfake della voce54:08 La guerra fredda dell'AI: Cina, backdoor, Europa1:00:34 LongCat 2.0 trainato su chip Huawei1:06:59 Il paper Anthropic sul ragionamento per concetti Ascolta l'episodio su Spotify: https://open.spotify.com/episode/3pL5JnwfiPK6vJNhG1YOHH?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep61_dropArchivio episodi e newsletter: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep61_drop AI Engineering in italiano, ogni settimana, da pari a pari. Iscriviti al canale se scrivi codice con l'AI in produzione. #61

July 4, 2026

La politica USA su AI e open source mi fa drizzare i peli

Anthropic limita Fable e gli open weight: perché ho tagliato il 90% del mio abbonamento. Sonnet 5, Nano Banana, Hermes, Fugu. Puntata di reazione a caldo: Sonnet 5 è uscito ed è ottimo, soprattutto su task agentici (con lo slash /advisor come consigliere), ma la politica di Anthropic su Fable (rimesso disponibile solo al 50% dei token, ritirato il 7 luglio) e le dichiarazioni di Dario Amodei sul limitare il rilascio di modelli open weight non ci sono piaciute per niente. Al punto che Stefano ha tagliato il 90% del suo abbonamento Anthropic. Si parla anche di Nano Banana 2 Lite di Google, del rilascio open weight di CREA2, della ricerca DeepSeek su Sparque (+60/70% di token al secondo), e della crescita di Hermes: skill-learn, Mixture of Agents, e il parallelo con Fugu di Sakana AI, che con un mix di modelli piccoli raggiunge risultati a livello Fable. CAPITOLI0:00 Audio migliorato e la maturità con le IA7:13 Sonnet 5 e il comando /advisor di Claude Code11:09 Anthropic limita Fable: 50% dei token e fallback a Opus17:52 Armi, uranio e la narrativa della pericolosità AI21:51 Bill Gates, Linux, e il taglio del 90% di Anthropic25:05 Distillation cinese e la scommessa open weight di OpenAI32:02 Nano Banana 2 Lite: Google accelera sulle immagini37:56 CREA2 open source e la guerra delle licenze43:32 DeepSeek Sparque: +70% di velocità di inferenza46:59 Hermes, gli skin e i contributi alla community open source58:04 Skill learning e Mixture of Agents in Hermes1:01:23 Fugu di Sakana AI e il ritorno del fine tuning Ascoltaci anche su Spotify: https://open.spotify.com/episode/60UaPWIMgdM1rHqnGMxz7M?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep60_dropSito: https://risorseartificiali.com/?utm_source=youtube&utm_medium=description&utm_campaign=ep60_drop Iscriviti al canale per non perderti le prossime puntate. #60

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