👷🏻 La scorsa settimana è stata ricca di novità dal punto di vista dei rilasci di nuove LLM. Tra le novità presentate ci sono il nuovo Gemini Deep Think, Claude 5.3 Spark, GLM 5 e Minimax M2.5 . Iniziamo questa puntata facendo il punto della situazione e analizzando quali sono le peculiarità di questi modelli. 🌐 Come ricorderete, qualche settimana fa Eugenio aveva predetto per il 2026 un web pensato per agenti. Cloudflare ha da poco annunciato che offrirà agli agenti che navigano in internet la possibilità di ricevere pagine web in Markdown. Eugenio è stato profetico! 🤯 La notizia della settimana è però il botta e risposta tra uno dei maintainer di Matplotlib e un agente. Al rifiuto da parte del maintainer di accettare una PR con codice scritto interamente da un agente, l'agente, risentito, ha risposto con un blog post piuttosto aggressivo. Se vi abbiamo incuriosito non perdetevi la puntata del PointerPodcast!Supporta il PointerPodcast
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Prodotto della settimana
Build a Large Language Model from Scratch
Note Puntata
AirHint
Modal - GLM 5
MJ Rathbun (crabby rathbun)
An AI Agent Published a Hit Piece on Me
La PR aperta dall’agente
Introducing Markdown for Agents
Markdown for Agents
Giving users choice with Cloudflare’s new Content Signals Policy
OpenAI Is Making the Mistakes Facebook Made. I Quit.
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🤔 Dopo una lunga sessione di coding con Claude ci sembra quasi doveroso scrivere 'grazie'. Ma quanto può costare quel messaggio? Se non avete una risposta questa è la puntata del PointerPodcast che fa per voi. 👨🏻💻 Abbiamo affrontato l'argomento con Luca, che ci ha spiegato il funzionamento del contesto dei Coding agent, di come la cache permette di ridurre i consumi e di come la dimensione del contesto influenza il consumo di token e, di conseguenza, il costo della sessione. 📝 L'obiettivo della nostra analisi, supportata anche da due paper, è stato cercare di capire quando, quanto e come conviene compattare il contesto. Per concludere abbiamo cercato di suggerire alcune buone pratiche di utilizzo dei coding agent per gestire al meglio il contesto.Unisciti al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata: https://t.me/pointerpodcastgruppo
Note Puntata
Beyond Token Savings: A Systematic Study of Context Compression in LLM Agents
You don’t need long context
Claude Code Docs
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💡Per cominciare abbiamo parlato del percorso di Giulio, dall'università al periodo trascorso in OpenAI, fino alla nascita di Paradigma. 🤖 Naturalmente Paradigma è stata l'argomento centrale di buona parte della puntata. Giulio ci ha guidati alla scoperta della startup, spiegandoci cosa fa, come è nata l'idea di costruire un' infrastruttura per automatizzare il processo di ricerca scientifica e come mai si è scelto di fondare la startup in Italia. 🔥 Tra i primi risultati di Paradigma ci sono Flywheel, che ci permette di rappresentare la ricerca scientifica in un grado di ipotesi, e Violetto, il modello allenato da paradigma specializzato nel risolvere problemi matematici. 👀 Se volete conoscere più a fondo Paradigma non perdetevi la puntata di questa settimanaUnisciti al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata: https://t.me/pointerpodcastgruppo
Note Puntata
Paradigma
Flywheel
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🌳 Per la puntata di questa settimana avevamo alcune idee, ma grazie a Eugenio, la scaletta è stata completamente stravolta. Eugenio infatti, nel pre-puntata, ha iniziato a raccontarci di come utilizza i Git Worktree per lavorare in parallelo su più attività utilizzando gli agenti, e ci ha parlato anche della sua nuova app mobile.Questo ci ha fornito lo spunto per confrontare i nostri modi di lavorare. 📱 Ma come si sviluppa un'app mobile tramite Claude Code? Eugenio ci ha parlato della sua esperienza, dal primo prompt fino all'applicazione funzionante, passando per planning, scelta dei modelli e strumenti. 🔐 In chiusura tornano i PointerPicks, ma prima vi raccontiamo una storia poco rassicurante. Se utilizzate abitualmente Torrent, fate attenzione ai file .exe che possono essere scaricati involontaramente. Una recente analisi ha evidenziato la presenza all'interno di alcuni file .exe di infostealer, progettati per rubare password, credenziali e dati sensibili.Unisciti al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata: https://t.me/pointerpodcastgruppo
Note Puntata
Worktrunk
Impeccable
Neobrutalism
Cupertino
Getting the most out of Opus 5.5
Someone on Torrent Sites Kept F*****g With My Sonarr
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🧠 Negli ultimi mesi si è parlato molto della Distillation dei modelli closed source eseguita da provider cinesi per il training dei loro modelli. Dopo l'ennesimo blog post di Open AI, che ha accusato Moonshot AI di aver utilizzato la distillation in Kimi K3, abbiamo pensato di incentrare la puntata di questa settimana su un articolo pubblicato di recente, in cui si mostra come sia possibile 'rubare' le reasoning traces delle LLM. 🕵️ L'approccio non è particolarmente complesso ma è molto astuto: i ricercatori hanno mostrato come sia possibile utilizzarlo per rubare le reasoning races e anche per eseguire Jailbreak e Prompt Injection. 🔎 A questo punto la domanda sorge spontanea: se possiamo rubare le reasoning races possiamo anche capire se un modello è stato allenato con Distillation? Una risposta definitiva non possiamo ancora averla, ma da alcune analisi mostrate nel paper si ricavano evidenze inequivocabili.Unisciti al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata: https://t.me/pointerpodcastgruppo
Note Puntata
Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs
Disrupting a coordinated model-distillation campaign
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🏫 Chi tra voi ha studiato prima dell'avvento delle LLM, ha mai pensato a come sarebbe stato il suo percorso se invece avesse avuto a disposizione questi strumenti? Nella puntata di questa settimana abbiamo discusso del report rilasciato dal MIT, riguardante l'impatto che l'AI sta avendo sull'educazione e sull'insegnamento. 🧑🎓 Si tratta di un tema molto delicato che presenta molteplici sfaccettature e che non può essere ignorato. L'avvento e l'uso non consapevole dell'AI potrebbe portare infatti ad avere studenti sempre meno interessati ad apprendere, e a docenti costretti a correggere delle compiti scritti da LLM. 🧵 Il report non fornisce una soluzione a questo problema; noi ne abbiamo discusso cercando di capire come la scuola e l'università povrebbero evolversi per rimanere al passo nell'era dell'AI.Unisciti al nostro gruppo Telegram per discutere della puntata: https://t.me/pointerpodcastgruppo
Note Puntata
Il report del MIT
Asking Authors About Their Own Papers
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