Tech
AppleGPT: l’Intelligenza Artificiale sui dispositivi Apple
Mentre il mondo si concentra sulla corsa all’intelligenza artificiale (AI) basata sul cloud, come ChatGPT e PaLM, Apple potrebbe essere all’alba di una rivoluzione più silenziosa, ma non meno significativa, all’interno dei suoi eleganti dispositivi. Una recente ricerca condotta dai suoi esperti suggerisce un potenziale cambiamento di gioco: un potente modello di linguaggio (LLM) che funziona non in un data center etereo, ma direttamente su iPhone o iPad, sfruttando la memoria flash.
LLM in Flash: nuovo paradigma emergente
I ricercatori di Apple hanno pubblicato uno studio intitolato “LLM in a Flash”, che sfida la narrativa dominante degli LLM basati sul cloud. La loro intuizione chiave sta nel riconoscere il potenziale inespresso della memoria flash, abbondantemente presente nei dispositivi mobili, come alternativa alla RAM, tradizionalmente utilizzata per gli LLM. Questo cambio di paradigma apre la strada a soluzioni innovative che superano i vincoli di risorse dei dispositivi mobili.
Per sfruttare questo potenziale, lo studio propone due tecniche ingegnose:
- Windowing: Questo metodo consente all’LLM di riutilizzare dati precedentemente elaborati invece di recuperare nuove informazioni ad ogni passo.
- Row-Column Bundling: Questa tecnica riorganizza i dati per un’elaborazione più efficiente.
Queste tecniche potrebbero portare a un aumento della velocità di elaborazione da 4-5 volte su CPU mobile e addirittura 20-25 volte su GPU.
AppleGPT: Intelligenza Artificiale focalizzata sulla Privacy
Con questi avanzamenti, l’idea di un “AppleGPT” diventa sempre più concreta. Immagina una Siri potenziata, capace di sostenere conversazioni complesse, completare frasi e tradurre lingue in tempo reale, il tutto senza mai lasciare il dispositivo. L’integrazione delle capacità LLM con il chip Vision Pro di Apple potrebbe inaugurare una nuova era di fotografia intelligente e esperienze di realtà aumentata.
Progetto Ajax: creare un ecosistema LLM su misura per Apple
Oltre a un LLM autonomo, Apple mira a creare un ecosistema LLM completo con il Progetto Ajax, posizionandosi come contendente nella corsa all’AI. Questo progetto potrebbe culminare con iOS 18, segnando un punto di svolta significativo nella strategia AI di Apple.
Oltre la semplice elaborazione Locale
L’attenzione di Apple sugli LLM on-device rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui interagiamo con l’AI. Questo approccio decentralizzato potenzia gli utenti, rendendoli meno dipendenti da potenza di elaborazione esterna e offrendo un maggiore controllo sui loro dati e interazioni.
Implicazioni per il Futuro dell’AI
L’iniziativa di Apple nel campo degli LLM on-device ha implicazioni di vasta portata per il futuro dell’AI. Potrebbe ispirare altri giganti tecnologici a esplorare soluzioni on-device simili, portando a un paesaggio AI più diversificato e distribuito.
Sfide e Considerazioni
Nonostante le possibilità entusiasmanti, gli LLM on-device presentano alcune sfide. Primo, l’addestramento di questi modelli richiederà risorse computazionali sostanziali, potenzialmente impattando sulla durata della batteria e sulle prestazioni del dispositivo. Inoltre, la sicurezza dei dati rimane una preoccupazione fondamentale.
La Strada da Percorrere: Collaborazione e Coesistenza
L’ascesa degli LLM on-device non significa necessariamente la fine dell’AI basata sul cloud. Questi due approcci possono coesistere e completarsi a vicenda. La ricerca e lo sviluppo collaborativi tra AI basata su cloud e su dispositivo potrebbero portare a un paesaggio AI più diversificato e vantaggioso per tutti.
Nuova Era di compagni intelligenti
La visione di Apple per gli LLM on-device dipinge un quadro affascinante di un futuro in cui l’AI risiede non in server lontani, ma nei compagni tascabili che portiamo con noi ogni giorno. Questi assistenti intelligenti hanno il potenziale di essere non solo strumenti, ma partner nella creatività, nell’apprendimento e nell’esplorazione.
Questa versione ampliata fornisce un’esplorazione più approfondita del potenziale e delle sfide associati agli LLM on-device di Apple, toccando applicazioni creative, accessibilità, sicurezza dei dati e la potenziale coesistenza di intelligenza artificiale basata su cloud e su dispositivo. Intende dipingere un quadro più ampio delle implicazioni tecnologiche e sociali di questa rivoluzione che si sta preparando all’interno dei nostri dispositivi.
Smartphone
Realme C65 5G vs Moto G34 5G: quale scegliere?
Tempo di lettura: 2 minuti. Confronto Realme C65 5G e Moto G34 5G: scopri quale smartphone è il migliore per te dalle prestazioni, display, batteria e fotocamera
Il mercato degli smartphone è sempre più competitivo, specialmente nella fascia di prezzo economica e due dei contendenti più recenti sono il Realme C65 5G e il Moto G34 5G, entrambi offrono specifiche interessanti per gli utenti attenti al budget. Ecco una comparazione dettagliata tra i due dispositivi per aiutarti a scegliere quale potrebbe essere il migliore per te.
Design e estetica
Entrambi i modelli presentano un design moderno con bordi piatti e cornici evidenti, comuni negli smartphone Android di recente produzione. Il Realme C65 5G mantiene un modulo circolare per le fotocamere sul retro, mentre il Moto G34 5G offre una finitura in pelle vegana nella variante Ocean Green, conferendo un aspetto più elegante.
Inoltre, mentre il Moto G34 ha una classificazione IP52 per resistenza a schizzi e polvere, il Realme C65 vanta una classificazione IP54, indicando una migliore resistenza agli elementi.
Display
Entrambi i telefoni dispongono di un display IPS HD+ con un tasso di aggiornamento di 120Hz per un’esperienza utente fluida. Il Realme C65 5G spicca per la sua luminosità massima di 625 nit, superiore ai 500 nit del Moto G34, migliorando così la leggibilità in condizioni di luce esterna.
Prestazioni
Sul fronte delle prestazioni, il Realme C65 5G è alimentato dal nuovo SOC MediaTek Dimensity 6300, mentre il Moto G34 5G utilizza il processore Snapdragon 695.
Specifiche | REALME C65 5G | MOTO G34 5G |
---|---|---|
Display | 6.67-inch HD+ IPS-LCD, refresh rate 120Hz | 6.5-inch HD+ display, refresh rate 120Hz |
Processore | MediaTek Dimensity 6300 SoC | Qualcomm Snapdragon 695 SoC |
RAM e Memoria | Fino a 6GB RAM, 128GB di memoria | Fino a 8GB RAM e 128GB di memoria |
Fotocamere posteriori | Doppia fotocamera 50MP | 50MP + 2MP doppia fotocamera |
Fotocamera frontale | 8MP fotocamera frontale | 16MP fotocamera selfie |
Batteria e ricarica | Batteria 5,000mAh, ricarica rapida 15W | Batteria 5,000mAh, ricarica 20W |
Entrambi i dispositivi hanno mostrato prestazioni simili nei test benchmark AnTuTu. La tecnologia di memoria e di archiviazione è paragonabile per entrambi i modelli, garantendo velocità di apertura e chiusura delle applicazioni quasi identiche.
Fotocamere
Per quanto riguarda la fotografia, entrambi i dispositivi sono equipaggiati con una fotocamera principale da 50 MP. Le recensioni indicano che, mentre le foto scattate in condizioni di buona illuminazione sono di qualità accettabile, le immagini in condizioni di scarsa luminosità non sono le migliori della categoria.
Batteria e Software
Il Realme C65 5G e il Moto G34 5G sono entrambi dotati di una batteria da 5000mAh, ma il Moto G34 supporta una ricarica leggermente più veloce a 20W rispetto ai 15W del Realme C65. Entrambi i dispositivi sono forniti con Android 14, con Realme che offre due aggiornamenti OS futuri contro il singolo aggiornamento garantito per il Moto G34.
Verdetto
Analizzando le specifiche, il Realme C65 5G, scoprilo su Amazon, sembra offrire un miglior rapporto qualità-prezzo, grazie a un display più luminoso, una migliore resistenza agli elementi e un supporto software più esteso. Tuttavia, il design in pelle del Moto G34, scoprilo su Amazon, e la sua ricarica più rapida potrebbero attirare gli utenti che valorizzano questi aspetti.
Intelligenza Artificiale
La forza e i limiti dei video generati da AI: il caso di Sora di OpenAI
Tempo di lettura: 2 minuti. Scopri i limiti e le potenzialità di Sora di OpenAI nel campo dei video generati da AI, con dettagli su sfide e uso pratico.
Recentemente, OpenAI ha introdotto Sora, uno strumento di generazione video che ha colpito la comunità dell’intelligenza artificiale con la sua capacità di produrre video fluidi e realistici. Tuttavia, nonostante la presentazione iniziale abbia lasciato intravedere un grande passo avanti, la realtà del suo utilizzo pratico, come rivelato da Patrick Cederberg, un artista di post-produzione che ha avuto accesso anticipato, presenta sfide significative.
I limiti della produzione Video con Sora
Il team di produzione Shy Kids, basato a Toronto, ha avuto l’opportunità di creare un cortometraggio utilizzando Sora. Nonostante la libertà creativa concessa, il processo ha rivelato che i video generati da Sora richiedevano un’intensa post-produzione. Contrariamente all’idea che i video emergessero quasi completi dal software, il lavoro dietro le quinte includeva storyboarding robusto, editing, correzione del colore e lavori di post-produzione come il rotoscoping e gli effetti visivi (VFX).
Problemi di controllo e coerenza
Uno dei problemi principali riscontrati durante l’utilizzo di Sora è stato il controllo della coerenza tra le riprese. Cederberg ha sottolineato come la mancanza di un set di funzionalità per il controllo completo su aspetti come il colore dell’abbigliamento dei personaggi ha richiesto soluzioni complesse e verifiche continue. Questa mancanza di controllo si estendeva anche al movimento e al timing dei personaggi, con la necessità di adattare le tempistiche e le azioni in modo approssimativo, rendendo il processo più laborioso.
Censura e limiti creativi
Interessante è anche la capacità di Sora di riconoscere e rifiutare richieste di generazione di contenuti che potrebbero violare i diritti d’autore. Ad esempio, Sora rifiutava di creare clip che imitassero elementi distintivi di “Star Wars” o famosi stili cinematografici come quelli di Aronofsky o Hitchcock. Questo solleva interrogativi su come il modello sia stato addestrato e sulla sua capacità di riconoscere potenziali infrazioni del copyright, pur non avendo accesso diretto a tali dati.
Sebbene Sora di OpenAI rappresenti un avanzamento notevole nel campo della produzione video AI, i suoi limiti attuali riflettono le sfide intrinseche della tecnologia generativa. Mentre la tecnologia offre nuove possibilità creative, la necessità di interventi umani significativi e di controllo artistico rimane indispensabile. La strada verso una produzione cinematografica completamente automatizzata è ancora lunga.
Smartphone
Oppo Reno12 e Find X7: novità e aggiornamenti nei colori e specifiche
Tempo di lettura: 2 minuti. Scopri le novità Oppo: Reno12 presto disponibile con top specifiche e nuovo design; Find X7 ora anche in bianco elegante.
Oppo si appresta a rinnovare la serie Reno con l’introduzione dei nuovi Reno12 e Reno12 Pro, previsti per essere annunciati a giugno e nel frattempo, arriva una nuova opzione di colore per il Find X7, che ora è disponibile anche in bianco, aggiungendo un ulteriore tocco di eleganza alla gamma.
Innovazioni nel design e specifiche del Reno12
Il Reno12, di cui sono trapelate le specifiche, promette prestazioni notevoli grazie al chipset MediaTek Dimensity 8200, supportato da 16GB di RAM e 512GB di memoria interna. Tra le caratteristiche spicca una configurazione fotografica versatile che include una fotocamera principale da 50 MP f/1.8, una ultra-grandangolare da 8 MP e un teleobiettivo “portrait” da 50 MP f/2.0 con zoom ottico 2x. L’aspetto più distintivo del Reno12 sarà il suo design sottile e leggero, unito a uno schermo curvo con risoluzione “1.5K” e frequenza di aggiornamento di 120 Hz. La certificazione IP65 garantisce inoltre resistenza a polvere e acqua, rendendo il dispositivo adatto anche all’uso in condizioni ambientali difficili.
Il Nuovo Find X7 in bianco
Per quanto riguarda il Find X7, Oppo ha introdotto una nuova finitura bianca che si aggiunge alle colorazioni precedenti. Questa variante ha una finitura lucida e l’isola della fotocamera circolare color argento si distingue nettamente, mantenendo le stesse specifiche tecniche delle altre varianti.
Il Find X7 offre un display AMOLED LTPO da 6.78 pollici con una luminosità di picco di 4,500 nit, processore Dimensity 9300, fino a 16GB di RAM e opzioni di storage fino a 1TB. Il sistema a tre fotocamere posteriori include un sensore principale da 50 MP con OIS, un ultra-grandangolo da 50 MP con autofocus e un teleobiettivo periscopio da 64 MP con zoom ottico 3x. Completa il quadro una batteria da 5000 mAh con supporto alla ricarica rapida da 100W.
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