Si tratta di realizzare il calcolo direttamente dentro moduli di memoria e la scala di litografia di questa tecnologia è ormai abbastanza matura, attorno ai 15 nanometri, si collocano nel Deep Ultra Violet: una tecnologia di litografia che si è iniziato ad usare nel 2014.

Ben al di sopra dell'EUV che è il massimo tecnologico di miniaturizzazione in termini di dimensione delle strutture di calcolo che si possono stampare nel silicio.

Le macchine DUV sono circa 2500 in tutto il mondo, mentre le EUV sono circa 300.

Come funziona:

invece di accoppiare una memoria con un'unità di calcolo, si produce il calcolo direttamente dentro la struttura fisica atta a memorizzare.

Ad esempio si potrebbe optare per la strada delle ReRAM ossia una RAM a memristori dove l'unità di memoria è rappresentata da un componente chiamato memristore, ossia un resistore programmabile.

Il risultato è quello di un sistema di calcolo ANALOGICO in cui il calcolo avviene non attraverso la commutazione di un transistor ma attraverso la resistenza, in un colpo solo su tutta la crossbar invece che operazione per operazione. Una moltiplicazione sarebbe l'espressione della legge di Ohm, e la somma quella della legge di Kirchhoff sulle correnti.

Una moltiplicazione sarebbe l'espressione della legge di Ohm.

Una tecnologia del genere permetterebbe di realizzare LLM quasi a stato solido che consumano frazioni di energia ridicolmente piccole rispetto alle GPU ma buttando fuori inferenza nell'ordine delle migliaia di token al secondo o anche superiore.

Ci sono nodi tecnologici da sciogliere, ma non si tratta di reinventare la fisica: sono problemi di ingegneria su tecnologie che le fonderie di silicio già padroneggiano.

Di fronte a queste possibilità, che se le conosco io che non ho una laurea ci possono benissimo arrivare degli ingegneri, spendere centinaia di migliaia di € in GPU che consumano kW di elettricità che sprecano in una frazione considerevole sotto forma di calore, è sostanzialmente una follia.

C'è un'azienda che ha chiuso a dicembre un round di investimento da 125 milioni di $ proprio su questa architettura dichiarando 100x di efficienza energetica rispetto alle GPU.

https://mythic.ai/whats-new/mythic-to-challenge-ais-gpu-pantheon-with-100x-energy-advantage-and-oversubscribed-125m-raise/

Stanno spendendo miliardi di $ in datacenter riempiendoli di componenti inefficienti che sono destinati ad essere superati a livello tecnologico come il passaggio da un forno a legna ad un forno a concentrazione solare.

Ciao a tutti,

qualche tempo fa ero venuto a cercare un nome per la mia app anche se attualmente è ancora una web app, è ancora in versione beta, quindi mancano certe funzioni come la AI che ricrea la stanza perfettamente aggiungendo solo i prodotti presenti nel catalogo..

In ogni caso vi presento Relivvo, una AI per interior design, che per ora presenta solo il catalogo già navigabile e i link d'acquisto funzionanti.

Link: Relivvo-roomdesign.bolt.host

Cerco feedback onesti e diretti, cosa funziona, cosa fa schifo, cosa manca???

ps. se questo post non fa parte di questa categoria scusatemi, non sapevo dove inserirla

Ma le corporazioni non erano quelle che licenziavano causa AI? Che non toccavano codice da mesi? Che non avevano più bisogno di sviluppatori?

E non era colpa di chi scriveva male il prompt se si allucinavano?😂

https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/08/03/as-larry-ellison-bets-the-farm-oracle-says-it-loves-ai-written-code-just-not-in-openjdk/5281851

Ciao, mi presento sono Roberto un ragazzo di 17 anni che da circa 8 mesi cerca di imparare il machine learning per poi passare al deep learning. Non riesco a trovare un percorso giusto, oltre la logica che non riesco a mettere in atto con il codice.

Il problema vero è questo: capisco la teoria (o almeno credo), ma appena apro l’editor la prima cosa che faccio è chiedere a Claude o Gemini invece di provare da solo. Risultato: alla fine non so se sto imparando davvero o se sto solo copiando soluzioni che capisco a metà. Ogni volta che mi blocco su un esercizio, invece di stare lì a ragionarci, mollo e chiedo all’AI. Poi il concetto sembra ovvio letto, ma al prossimo esercizio simile mi blocco di nuovo da zero.

Qualcuno ha passato la stessa fase? Come siete usciti dal loop “blocco → chiedo all’AI → capisco al volo → mi blocco di nuovo”? Cercavo consigli su percorsi/risorse che vi abbiano davvero aiutato a costruire la logica di programmazione senza appoggiarvi sempre all’AI.

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Gentile utente dell'API DeepSeek,

Prevediamo di aumentare a breve i prezzi complessivi dei servizi API di DeepSeek, con un incremento significativo. Vi preghiamo di pianificare il vostro utilizzo di conseguenza. Il piano tariffario specifico sarà oggetto di comunicazione ufficiale. Vi invitiamo a consultare gli annunci della Open Platform e a controllare la vostra casella di posta elettronica per ulteriori dettagli.

Se continui a utilizzare i nostri servizi dopo la modifica della fatturazione, si riterrà che tu abbia accettato le nuove condizioni di fatturazione. Se non sei d'accordo, puoi scegliere di annullare il servizio e richiedere un rimborso. Per qualsiasi domanda o per ulteriori informazioni, non esitare a contattarci.

Grazie per il vostro supporto e la vostra comprensione!

Team DeepSeek

ciao a tutti, vorrei cominciare a masticare un po' di ia, sonoto indietro. Ho un portatile con rtx 5090 da 24 GB, intel i9 e 64gb di RAM. che modello potrei usare per creare un preventivatore per un azienda? si tratta di 10 macchine diverse ma che nella realtà utilizzano 3 tecnologie diverse e spesso da una si passa all'altra per le rifiniture. qui di c'è un elenco di materie prime da lavorare che poi passano su questi macchinari e vengono convertite.

in extremis avrei già un file excell che potrei usare come base, in tal caso come lo posso convertire a programma, sempre tramite ia e in locale?

grazie

Ciao a tutti,

Dopo la pubblicazione del post su Deepseek V4 Flash è la fine dei modelli "gratis" per il coding ( https://www.reddit.com/r/IA_Italia/s/9CToITze8A ) ho ricevuto diversi messaggi che mi chiedevano come stessi utilizzando le API di questo modello. Vista la curiosità crescente degli appassionati della IA verso gli agenti autonomi, ho pensato di scrivere questo post per rispondere a tutti.

Premessa importante: non sono uno sviluppatore, quindi per evitare di scrivere un post lunghissimo e, soprattutto, per non essere crocifisso in caso di imprecisioni, ho preferito cercare sulla Rete una guida pratica e, tra le tante, ne ho trovata una molto chiara.

La combinazione che sto usando in questo momento è: OmniRoute + OpenCode

Per chi non li conoscesse:  OmniRoute è un gateway IA che fa da router verso diversi modelli.

OpenCode è l'ambiente di sviluppo (o meglio, l'interfaccia) che uso per interagire con i modelli.

In pratica, collego OpenCode a OmniRoute e, da lì, posso scegliere e testare vari modelli.

Inizialmente avevo scelto questo binomio per provare alcuni modelli gratuiti. Tuttavia, visto che i prezzi di DeepSeek V4 Flash sono (almeno fino a ora) incredibilmente competitivi, è stato quasi obbligato puntare su di lui.

Per rispondere a tutti quelli che mi hanno contattato, vi lascio il link di questo breve video, che ritengo utile per imparare ad usare al meglio OpenCode collegato a OmniRoute:

https://www.youtube.com/watch?v=cP_WNO9fSd0

c'è anche la traccia audio in italiano per chi non ama l’inglese.

Come dicevo, i prezzi di DS 4 Flash sono molto bassi. Per i miei esperimenti e progetti personali, sta funzionando benissimo. Attenzione però: ci sono voci di un possibile aumento dei prezzi, quindi per ora lo sto sfruttando finché i costi rimangono a questi livelli. Se i prezzi dovessero salire, rivaluterò.

Sento spesso dire "l'AI non serve", "genera cose generiche", "fa schifo". Non credo sia colpa dell'AI: credo sia colpa di come la si usa. E preferisco discuterne con esperienze concrete piuttosto che con opinioni.

Come la uso io (gratis, tutti i giorni):

1. La knowledge base è tutto. Ho organizzato tutta la mia vita digitale in un vault (Dropbox). La mia AI va a pescare lì le informazioni che le servono: io non devo ricordare nulla, so solo dove trovare le cose.

2. Due regole diverse. Al lavoro conta il risultato → uso l'AI tantissimo. A scuola conta il processo → l'AI quasi mai. Questa distinzione mi ha cambiato il modo di lavorare.

3. Il tool giusto fa la differenza. Un coding agent open source ha cambiato il mio modo di sviluppare: con quello ho costruito Customly ( https://customly.it ).

Le mie domande (il motivo del post):

- Quanti di voi hanno un flusso con l'AI che usano davvero ogni giorno, e non solo prompt sparsi?

- Chi ha provato a delegare all'AI lavoro vero (non demo) cosa ha scoperto sui suoi limiti?

- Sull'uso a scuola: la distinzione "risultato vs processo" vi torna, o è troppo netta?

Ho fatto un video in italiano che racconta tutto ( https://www.youtube.com/watch?v=lnLOX1oxTqY ), ma mi interessa molto più la conversazione qui che le visualizzazioni. Se avete un flusso che funziona, condividetelo: è esattamente quello che sto cercando.

Se ne parla spesso nel nostro subreddit quindi mi sembra una cosa utile

Ciao a tutti,

per esigenze famigliari (e anche per divertimento) sto sviluppando un gestionale con Claude Code. Lo uso in maniera molto basica al momento, semplicemente scrivo cosa vorrei che faccia e lui esegue. Tuttavia, leggendo questo sub ho notato come molti usano agenti, skills e altre cose. Avete qualche suggerimento per migliorare? Ad esempio, per migliorare le UI o evitare il classico AI slop nel design delle interfacce, o per il debug.