In questo periodo tutti parlano di questo “nuovo” Vibe coding. E allora chi sono io per non unirmi al discorso?
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Fonti dell'episodio
https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
https://arxiv.org/abs/2503.11082
https://arxiv.org/pdf/2404.00971
https://hai.stanford.edu/news/hallucinating-law-legal-mistakes-large-language-models-are-pervasive
https://techxplore.com/news/2024-10-ai-powered-transcription-tool-hospitals.html
https://arxiv.org/abs/2504.07680
Crediti
Sound design - Alex Raccuglia
Voce intro - Maria Chiara Virgili
Voce intro - Spad
Musiche - Kubbi - Up In My Jam, Light-foot - Moldy Lotion, Creativity, Old time memories
Suoni - Zapsplat.com
Cover e trascrizione - Francesco Zubani
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33:30
Cryptovalute (con Andrea Venturelli di Decrypto)
In occasione della notizia che USDt entra a far parte del Lightning Network, parliamo di cryptovalute con Andrea Venturelli, CEO di Decrypto, una società di ricerca e analisi leader nel campo dei Digital Asset. Scopriamo insieme come funziona il mondo delle criptovalute, e perché questa notizia è così importante.
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Fonti dell'episodio
https://tether.io/news/tether-brings-usdt-to-bitcoins-lightning-network-ushering-in-a-new-era-of-unstoppable-technology/
https://decrypto.space/
Crediti
Sound design - Alex Raccuglia
Voce intro - Maria Chiara Virgili
Voce intro - Spad
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Cover e trascrizione - Francesco Zubani
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36:00
AI Poisoning: avvelenare un'Intelligenza Artificiale
In questo episodio analizziamo l’Intelligenza Artificiale da una prospettiva diversa: quella delle vulnerabilità. Esploriamo un intero filone di studi dedicato alle tecniche per “avvelenare” i modelli AI, alterando il loro processo di produzione e addestramento.
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Fonti dell'episodio
https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai-vs-predictive-ai-whats-the-difference
https://csrc.nist.gov/pubs/ai/100/2/e2023/final
https://arstechnica.com/security/2024/10/ai-chatbots-can-read-and-write-invisible-text-creating-an-ideal-covert-channel/
https://www.technologyreview.com/2023/10/23/1082189/data-poisoning-artists-fight-generative-ai/
https://arxiv.org/pdf/2312.04748
https://blog.mithrilsecurity.io/poisongpt-how-we-hid-a-lobotomized-llm-on-hugging-face-to-spread-fake-news/
https://rome.baulab.info/
https://drive.google.com/file/d/1CTVcliUblX35cWfB49Xjhf8xk-fM3QH1/edit
https://arstechnica.com/security/2025/02/new-hack-uses-prompt-injection-to-corrupt-geminis-long-term-memory
https://www.zdnet.com/article/draft-theres-good-news-and-bad-news-with-ai-assisted-software-development/
https://survey.stackoverflow.co/2024/ai
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10984073/
https://www.wsj.com/articles/ai-medical-diagnosis-nurses-f881b0fe
https://www.nature.com/articles/s41598-021-89743-x
https://arxiv.org/pdf/2501.09775
Crediti
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Voce intro - Maria Chiara Virgili
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43:49
Perché tutti odiano PHP
Oggi parliamo di un argomento tanto caro alla community di Pensieri in codice: l’odio verso PHP. Tutti conosciamo almeno un programmatore che odia PHP, ma forse oggi possiamo rivalutare questo linguaggio e persino trarre degli insegnamenti dalla sua storia e dal suo successo.
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Fonti dell'episodio
https://w3techs.com/technologies/details/pl-php
https://w3techs.com/technologies/history_overview/programming_language/ms/y
https://www.php.net/manual/en/history.php.php
https://dreamsongs.com/WIB.html
https://dreamsongs.com/WorseIsBetter.html
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46:56
Casualità in Informatica: come si generano i numeri casuali?
Generare numeri casuali in Informatica è un’attività ben più complessa di quanto si possa immaginare. Esistono varie questioni e soluzioni che rendono i vari processi estremamente interessanti. E quindi noi ne parliamo su Pensieri in codice.
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https://expertbeacon.com/what-are-the-most-common-numbers-picked-from-1-to-10/
https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/acow6y/asking_over_8500_students_to_pick_a_random_number/
https://www.youtube.com/watch?v=SxP30euw3-0
https://www.youtube.com/watch?v=aEJB8IAMMpA&t
https://www.random.org/randomness/
https://it.wikipedia.org/wiki/Generatore_lineare_congruenziale
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0041531
https://machinelearningmastery.com/introduction-to-random-number-generators-for-machine-learning/
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