LA SETTIMANA IN AI
14–20 settembre 2026
Tutte le 14 notizie verificate pubblicate dal 14/09 al 20/09/2026, raccolte in un unico archivio settimanale.
In questa settimana 14 notizie
La release Python offre una web app locale per modificare fino a 100 messaggi di commit. Nel test Radar su un repository usa-e-getta ha riscritto il primo messaggio, aggiornato gli hash successivi e creato automaticamente un branch di backup.
Limiti da conoscere
Limite: riscrivere la cronologia cambia gli hash dei commit successivi e rimuove firme incompatibili. Su branch già condivisi richiede coordinamento e force push; il backup locale non sostituisce un clone remoto verificato.
La pre-release b10955 disattiva il precompiled header di ggml-cpu e rende deterministica CACHE_LINE_SIZE. Il valore poteva divergere tra kernel C++ e codice C, sottodimensionando il work buffer RoPE e causando heap-buffer-overflow, corruzione della memoria e crash successivi.
Limiti da conoscere
Limite: la release è marcata pre-release e la correzione riguarda la specifica combinazione di include e build del backend CPU. Non dimostra un aumento di prestazioni e va validata sul sistema che mostrava il crash.
IFM ha unito sul branch main i checkpoint SFT2 da 2.500 step di K2 Horizon 3.7B e 32B. Chi scarica main riceve ora la revisione post-addestrata, mentre la cronologia conserva il checkpoint precedente e permette di fissare l’hash esatto per confronti e rollback.
Limiti da conoscere
Limite: IFM non pubblica nel commit una valutazione indipendente prima/dopo. Il 32B resta descritto come Stage 1 e il cambio di main può rompere la riproducibilità se la revisione non è fissata.
Cloudflare consente ora di gestire separatamente crawler di ricerca, agenti che agiscono in tempo reale e bot usati per addestramento. Dal 15 settembre i nuovi domini bloccano Agent e Training sulle pagine con annunci, mentre Search resta consentito; i crawler con più scopi seguono la regola più restrittiva.
Limiti da conoscere
Limite: la classificazione e il rilevamento dipendono da Cloudflare. Il segnale robots.txt esprime una preferenza, non applica da solo un blocco, e BotBase resta una funzione Enterprise.
La pre-release b10981 aggiorna il backend OpenVINO: corregge uno split errato delle KV head che produceva output corrotto con Gemma 4, estende il decode stateful, aggiunge una scelta di requantizzazione a 4 bit e consente di spostare su disco i buffer dei pesi. Include binari OpenVINO per Linux e Windows.
Limiti da conoscere
Limite: è una pre-release e i numeri di velocità riportati arrivano dagli autori su configurazioni specifiche. Requantizzazione e spill possono ridurre la pressione sulla memoria, ma qualità, latenza e I/O vanno misurati sul proprio hardware Intel.
La pre-release b10982 aggiunge sparse Flash Attention al backend Vulkan di llama.cpp per DSV4 e GLM. Il merge include tuning, test, rimozione di atomicAdd non deterministico e decode vettoriale cm2; sono disponibili binari Vulkan per Linux e Windows.
Limiti da conoscere
Limite: è una pre-release e non pubblica uno speedup generalizzabile. Nella pull request è stato segnalato un problema sul contesto lungo, poi non riprodotto dall’autore: correttezza, memoria e velocità vanno provate sul proprio hardware Vulkan.
Google avvia il rollout di Gemini 3.8 Live e Live Extended Thinking in Gemini API e AI Studio. Entrambi accettano audio, immagini, video e testo fino a 128K token; la variante Extended Thinking punta a flussi vocali complessi mentre continua a parlare durante il ragionamento e le chiamate agli strumenti.
Limiti da conoscere
Limite: benchmark, qualifica production-ready e latenza sono dichiarazioni Google. La model card ammette allucinazioni, lentezza o timeout occasionali e un knowledge cutoff a gennaio 2025; non è ancora una prova indipendente su carichi reali.
Il repository K2 Horizon 7B ora contiene 36 shard safetensors, codice del modello, tokenizer e configurazioni. La model card dichiara un contesto nativo di 524.288 token, ma le ricette validate per vLLM e SGLang partono da 131.072 token e richiedono codice remoto personalizzato.
Limiti da conoscere
Limite: benchmark, capacità agentiche e confronto con altri modelli sono dichiarazioni IFM. Il download dei pesi non dimostra che 512K token siano utilizzabili su una singola GPU consumer, né che qualità e memoria restino stabili sul proprio carico.
Sul Hub sono comparsi i pesi completi del MoVA 36B-A4B in 48 shard e del denso 0.9B in un singolo shard. Il primo attiva circa 4B parametri per token e dichiara 512K di contesto; il secondo dichiara 128K ed è pensato per test compatti.
Limiti da conoscere
Limite: i benchmark sono del produttore. Il 36B richiede una ricetta validata su due H200, mentre il 0.9B richiede codice remoto e output di ragionamento lunghi: non sono ancora prove indipendenti su workstation o dispositivi edge.
Il repository 32B ora espone 64 shard del checkpoint Stage 1 e l’inventario completo delle fasi di training. Il 3.7B pubblica 36 shard, codice remoto, tokenizer e checkpoint intermedi: due rilasci utilizzabili, non semplici model card.
Limiti da conoscere
Limite: il 32B è ancora Stage 1 e richiede due H200 nella ricetta SGLang validata; il 3.7B richiede trust_remote_code e output di ragionamento molto lunghi. I benchmark restano del produttore.
Il metodo è stato integrato nel ramo main di PEFT e usa la stessa interfaccia get_peft_model degli adapter esistenti. La differenza è una rete ombra addestrabile che conserva stato tra i layer e può anche eseguire inferenza separata dal backbone.
Limiti da conoscere
Limite: non è ancora in una release stabile di PEFT e i confronti con LoRA e DoRA provengono dagli autori. Per provarlo oggi serve installare il ramo di sviluppo e validare memoria, velocità e qualità sul proprio task.
I due repository contengono ora pesi safetensors FP8: un file per il 7B e due shard per il 32B. IFM dichiara quantizzazione statica dei pesi per blocchi 128×128 e attivazioni dinamiche per gruppi 1×128, con minore memoria e accelerazione sull’hardware compatibile.
Limiti da conoscere
Limite: le misure di qualità sono del produttore e le ricette rapide nelle schede puntano ancora ai repository BF16. Il 32B è inoltre uno Stage 1, non il checkpoint finale.
Exein annuncia un round da 270 milioni di dollari a una valutazione di 1,7 miliardi. Oltre all’espansione in USA e APAC, dichiara di addestrare un foundation model proprietario su telemetria macchina, con architettura agentica prevista entro fine 2026 e primi modelli nel primo trimestre 2027.
Limiti da conoscere
Limite: il modello non è ancora disponibile e non esistono benchmark pubblici. Volumi di attacchi, scala della telemetria ed efficacia futura sono dichiarazioni dell’azienda, non misure indipendenti.
La pre-release b10997 amplia l’euristica ncols_opt del backend HIP alle GPU RDNA 3.5. Sulla Radeon 8060S, il contributore misura guadagni medi dichiarati dell’11,1% su 16 coppie di test MoE, con picchi del 16,2% su LFM2.5-8B-A1B Q4_K_M.
Limiti da conoscere
Limite: sono benchmark del contributore su una sola Radeon 8060S e build specifiche. Il percorso dense non cambia e il vantaggio non è dimostrato su altri modelli, quantizzazioni o carichi.
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