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AI Act e responsabilità 231: la governance che serve alle imprese

Il D.Lgs. 160/2026 integra i rischi legati all’intelligenza artificiale nel codice 231, imponendo alle imprese un inventario dettagliato, sorveglianza umana, tracciabilità, sicurezza informatica e flussi informativi verso l’Organismo di Vigilanza. Il provvedimento richiede ruoli e responsabilità chiari per le decisioni algoritmiche, colmando il divario tra l’adozione rapida dell’IA e la governance interna.
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Modello operativo HR e AI: guida alla trasformazione aziendale

L'articolo esplora come le funzioni HR possano guidare la trasformazione digitale integrando l'intelligenza artificiale e riprogettando i modelli operativi. Viene evidenziata l'importanza di considerare l'AI come una forza lavoro supplementare e di adottare un approccio basato su prodotti per la forza lavoro.
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Cube Labs investe in DeepCyt, startup di IA per la diagnostica

Cube Labs, venture builder italiano, ha annunciato un investimento minimo per acquisire il 1,1 % del capitale di DeepCyt, una startup milanese che sviluppa software basato sull’intelligenza artificiale per l’analisi delle immagini citologiche. La collaborazione mira a sfruttare sinergie tra DeepCyt e Hiperforming Research, un’altra realtà di Cube Labs, per accelerare la ricerca e la commercializzazione di soluzioni diagnostiche.
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Giovani, IA e Rigenerazione Urbana a Parma

L'Università di Parma lancia un progetto innovativo che coinvolge giovani nella rigenerazione urbana attraverso architettura e intelligenza artificiale, trasformando spazi pubblici sottoutilizzati in laboratori partecipati.
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Sull’economia politica della parola sintetica

Il saggio analizza il ruolo istituzionale dei grandi modelli linguistici (LLM), evidenziandone le implicazioni culturali, sociali ed economiche. Si parte dalla definizione di LLM per arrivare a una riflessione sull’estinzione e l’estensione della parola umana nell’era delle “speaking machines”.
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Anthropic denuncia aziende cinesi per uso segreto di Claude al fine di imitare le loro capacità IA

Anthropic, la società dietro il modello Claude, ha pubblicato un rapporto di settembre 2026 in cui accusa almeno sette laboratori cinesi di aver avviato campagne di “destillazione illecita” per rubare le capacità del suo modello e replicarle nei propri sistemi. Tra i colpevoli figurano Alibaba, Moonshot AI, DeepSeek, Zhipu (Z.ai), Xiaomi, SenseTime e MiniMax, con operazioni che hanno coinvolto centinaia di milioni di scambi e hanno esposto dati sensibili di utenti internazionali.
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Anthropic Riduce Costi Cache di Claude Sonnet 5.5 del 50%

Anthropic ha tagliato del 50% il costo delle cache read su Claude Sonnet 5.5, passando da 0,20 a 0,10 dollari per milione di token, e introdotto crediti API mensili per i piani Max e Team. Queste modifiche, annunciate il 7 ottobre 2026 insieme al lancio di Claude Haiku 5.5, mirano a migliorare il valore dei modelli dell'azienda.
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D-Matrix lancia Squadron, cluster di inferenza IA multi-rack

D-Matrix ha presentato Squadron, un cluster di inferenza IA multi-rack per data center, durante l'OCP Global Summit. I sistemi, sviluppati con Arista, Broadcom e Supermicro, offrono megawatt di capacità di calcolo e sono destinati a laboratori di IA, aziende e organizzazioni sovrane. Squadron è disponibile in diverse configurazioni, scalabili fino a 16 SquadRack e 1.024 XPU Corsair.
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Haiku 5.5: il nuovo modello veloce di Anthropic

Anthropic presenta Haiku 5.5, il suo modello più economico e veloce, con significativi miglioramenti nelle prestazioni e una finestra di contesto ampliata a un milione di token. Il nuovo modello si posiziona come alternativa vantaggiosa rispetto a GPT-6 Luna di OpenAI, con tariffe competitive per le richieste di piccole dimensioni.
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Keysight presenta le novità sulla validazione dell'infrastruttura AI al OCP 2026

Al Global Summit OCP 2026 di San José, Keysight ha mostrato una serie di soluzioni per la simulazione di carichi AI su larga scala, l’interoperabilità multi‑vendor e la validazione end‑to‑end delle fasi di inferenza. Tra le novità spiccano piattaforme Ethernet 1.6 T, dimostrazioni di scale‑up, scale‑out e scale‑across, e strumenti per generare workload realistici prima del deployment.
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