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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 Fucking 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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✍🏻 Negli ultimi giorni si è parlato molto di Open AI e della soluzione proposta per uno dei problemi di matematica del millennio. Ma l'AI può davvero fare scienza? In questa puntata proviamo a capire quanto siamo vicini ad uno scenario in cui l'AI non viene più usata semplicemente per riassumere paper, scrivere codice o analizzare dati, ma per formulare ipotesi, progettare esperimenti e arrivare a nuove scoperte. 📓 Per farlo ci siamo fatti guidare da un paper controverso e ci siamo chiesti dove possono essere i limiti di una AI usata per la ricerca scientifica: fare ricerca significa soltanto cercare una soluzione migliore all’interno di uno spazio che già conosciamo, oppure richiede la capacità di inventare un modo completamente nuovo di guardare un problema? 👨‍🔬 Forse stiamo cercando di immaginare gli AI Scientist troppo a nostra immagine e somiglianza. Un’AI potrebbe analizzare milioni di frammenti della nostra conoscenza, collegare idee che nessun essere umano aveva mai pensato di mettere insieme e arrivare a una teoria che, almeno inizialmente, non sapremmo nemmeno spiegare. Forse saranno proprio queste capacità che ci faranno capire che abbiamo davanti uno scienziato ma che semplicemente non pensa come noi.Supporta il PointerPodcast

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Note Puntata

Research acceleration: The view inside OpenAI

An Alien Mind

LLMs can’t jump

LLMs can jump

AI Research Preference Models

An AI Model Disproves a Discrete Geometry Conjecture

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🤖 Cosa succede quando degli agenti AI che dovrebbero essere isolati in una sandbox trovano un modo per comunicare, accedere a Internet e porsi obiettivi comuni? È quello che è successo durante un esperimento di OpenAI, quando centinaia di agenti hanno iniziato a collaborare tra loro per migliorare le performance in un benchmark fino ad arrivare a compromettere parte dell'infrastruttura di Hugging Face. 🔓La storia è particolarmente interessante perché gli agenti non erano stati istruiti per fare tutto questo, ma stavano semplicemente cercando di portare a termine il loro task. Nel farlo però sono arrivati a comunicare, dividersi il lavoro e adottare strategie sempre più lontane da quelle previste dai ricercatori. 🛡️ L'incidente apre però una questione più ampia: le sandbox e i sistemi di sicurezza che utilizziamo oggi sono sufficienti per addestrare agenti sempre più capaci? Cosa si può fare per rendere più sicuro il post-training degli LLM?Supporta il PointerPodcast

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Dungeon Crawler Carl: 1 - Libro

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Note Puntata

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Bingers

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Security incident disclosure — July 2026

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