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K2 Horizon aggiorna pesi e checkpoint, llama.cpp amplia sicurezza e inferenza locale, mentre Google Home espone controllo e telemetria domestica agli agenti via MCP.

Radar AI / Edizione giornaliera

IL PUNTO SULL’AI

16 settembre 2026

K2 Horizon aggiorna pesi e checkpoint, llama.cpp amplia sicurezza e inferenza locale, mentre Google Home espone controllo e telemetria domestica agli agenti via MCP.

8 notizie2 min di letturaVerificato alle 22:00

OPEN WEIGHTS01
Grafico ufficiale dei benchmark di K2 Horizon 3.7B

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.

FINE-TUNING02
Schema ufficiale dell’architettura ShadowPEFT

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.

QUANTIZZAZIONE03
Benchmark ufficiali di K2 Horizon 7B nella scheda del modello FP8

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.

SICUREZZA04
Grafica ufficiale Exein sul round da 270 milioni di dollari

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.

INFERENZA05
Pagina ufficiale della release llama.cpp b10997 per RDNA 3.5

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.

SICUREZZA06
Release ufficiale llama.cpp b11000 con correzione di sicurezza RPC

La pre-release b11000 corregge nel server RPC un use-after-free: un client remoto non autenticato poteva liberare un buffer ancora referenziato dal grafo in cache e riusare i puntatori pendenti. Il progetto afferma che il percorso consentiva perdita di indirizzi e remote code execution.

Limiti da conoscere

Limite: la release non indica CVE, CVSS, intervallo completo delle versioni vulnerabili o sfruttamento osservato. Il rischio riguarda il backend RPC esposto a client non fidati, non ogni uso locale di llama.cpp.

INFERENZA LOCALE07
Release ufficiale llama.cpp b11003 con supporto a DFM Mimir 1B

llama.cpp può ora convertire e avviare Mimir 1B in GGUF. Il test upstream riporta argmax identico in 334 posizioni su 334 tra GGUF BF16 e riferimento FP32, mentre la quantizzazione Q8_0 conserva il primo risultato nel 95,8% dei casi del test dichiarato.

Limiti da conoscere

Limite: il port implementa soltanto attenzione causale, non la modalità prefix-LM con cui Mimir è stato addestrato. Il maintainer segnala circa 3 GiB di KV cache a contesto 4096 in F16 e 2,65 token/s su CPU desktop a 8 thread: è supporto sperimentale, non equivalenza prestazionale col riferimento.

DOMOTICA08
Documentazione ufficiale del Google Home MCP Server

Google Home MCP Server collega client compatibili come Claude Cowork, Antigravity e OpenClaw alla casa con OAuth. Gli agenti possono elencare abitazioni e risorse, leggere stati ed eventi passati ed eseguire azioni parametrizzate sui dispositivi.

Limiti da conoscere

Limite: l’accesso è Early Access, richiede un progetto Google Cloud e un abbonamento Google Home Premium Advanced. La creazione e gestione delle automazioni non è ancora supportata; autorizzazioni e comandi vanno trattati come accesso operativo alla casa.

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Radar AI · a cura di Francesco Gruner

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