Vibe Coding è un termine fuorviante e pessimo, il suo significato principale è quello di utilizzare l'IA per lo sviluppo di prototipi, che può aiutare a definire rapidamente i requisiti del prodotto. Nello sviluppo software, il codice per lo sviluppo di prototipi è solitamente usa e getta; quando si sviluppa ufficialmente un prodotto, è necessario riprogettare il sistema, riscrivere il codice e implementarlo. Anche i risultati di Vibe Coding sono simili: dopo aver definito i requisiti, è comunque necessario riprogettare e sviluppare nuovamente.

Nell'ingegneria contestuale, l'agente deve utilizzare strumenti e interagire con l'ambiente per ottenere dati che completino il contesto.

Tutorial di autoapprendimento in informatica TeachYourselfCS Se sei un ingegnere autodidatta o hai appena terminato un corso di programmazione, è fondamentale che tu studi informatica. Fortunatamente, non è necessario spendere anni e una somma considerevole per ottenere una laurea: puoi ottenere un'istruzione di livello mondiale semplicemente contando su te stesso💸. Su Internet, ci sono molte risorse di apprendimento, ma ci sono anche molte informazioni di scarsa qualità. Ciò di cui hai bisogno non è un elenco di "200+ corsi online gratuiti", ma le risposte alle seguenti domande: Quali materie dovresti studiare e perché? Quali sono i migliori libri o corsi video per queste materie? In questa guida, cerchiamo di fornire risposte certe a queste domande.

Sono arrivati amici～ Ho guadagnato solo 20 yuan con 3 milioni di utenti: la falsa prosperità degli strumenti AI - ListenHub Raccontare barzellette, chi non sa farlo? Prima molte persone erano molto interessate ai casi che ho condiviso su Hardland Hacker, quindi ho creato un podcast di barzellette usando @oran_ge su listenhub. Venite ad ascoltare～

Molti amici sono interessati ai limiti di utilizzo della versione Team (Team) e della versione Enterprise (Enterprise) di ChatGPT. Ora, l'ufficio ha pubblicato due nuovi articoli di domande frequenti (FAQ) che spiegano la situazione. * Versione Team di ChatGPT - L'uso di GPT-5 e GPT-4o è illimitato, ma ci sono i seguenti limiti specifici per le diverse versioni del modello: * 200 richieste di pensiero (Thinking) GPT-5 al giorno * 2800 richieste di pensiero mini (Thinking mini) GPT-5 a settimana * 15 richieste di GPT-5 Pro al mese * 500 richieste di GPT-4.1 ogni 3 ore * 300 richieste di o4-mini e o3 al giorno * Versione Enterprise di ChatGPT - L'uso di GPT-5, GPT-4o e GPT-4.1-mini è illimitato, ma ci sono i seguenti limiti specifici per le diverse versioni del modello: * 200 richieste di pensiero (Thinking) GPT-5 a settimana * 15 richieste di GPT-5 Pro al mese * 20 richieste di GPT-4.5 a settimana * 500 richieste di GPT-4.1 ogni 3 ore * 300 richieste di o4-mini al giorno * 100 richieste di o4-mini-high al giorno * 100 richieste di o3 a settimana * 15 richieste di o3-pro al mese L'articolo FAQ menziona anche che attualmente i limiti del modello di pensiero (Thinking) GPT-5 sono temporanei e in realtà sono più alti rispetto ai limiti a lungo termine elencati sopra.

Questo è vero: è meglio dire cosa si dovrebbe fare piuttosto che cosa non si dovrebbe fare nei prompt. I modelli di grandi dimensioni sono simili agli esseri umani in questo, più si cerca di vietare qualcosa, più è facile attirare l'attenzione su di esso.

Il potere del manager in una piccola azienda è comunque grande, cambiare posto potrebbe non essere una cosa negativa.

Finché l'IA continua a simulare il modo in cui gli esseri umani scrivono codice per sviluppare software, e finché la lunghezza della finestra di contesto non può contenere l'intero codice di un progetto, non importa se passeranno 10 anni o quanti anni ci vorranno, l'IA non potrà sostituire gli architetti del software. Ma se l'IA adotta un nuovo modello di sviluppo adatto per lo sviluppo di software, o se l'intera libreria di codice può essere inserita nel modello con prestazioni e costi controllabili, allora a cosa serve ancora un architetto? Tuttavia, non c'è bisogno di preoccuparsi, questo tipo di cambiamento non avviene da un giorno all'altro. Se segui attentamente e continui a imparare, quando accadrà, potrai adattarti rapidamente e diventare uno dei primi a padroneggiare l'uso dell'IA per architetture rapide e costruzioni veloci. Chi lavora nello sviluppo software deve continuare a imparare e tenersi aggiornato; l'apprendimento del design architettonico è inevitabile. Da un lato, l'IA è molto utile nell'assistere la programmazione, dall'altro, queste capacità di design architettonico possono essere applicate anche ad altri settori. Ad esempio, in futuro, se i progetti di sviluppo di agenti IA saranno molto forti, ci sarà comunque bisogno di qualcuno che gestisca la collaborazione di questi agenti IA, quindi non si potrà fare a meno del design architettonico per coordinare questi agenti.

La frenesia dell'intelligenza artificiale si sta trasformando in una bolla? Con i prezzi delle azioni dei giganti tecnologici che continuano a salire e il sorprendente ritorno delle IPO, l'eco dell'era della bolla di Internet si fa sempre più forte. Autore: John Cassidy 11 agosto 2025 Stai leggendo la rubrica settimanale "Finanza" di John Cassidy su economia e politica per il "New Yorker". La scorsa settimana, quando il CEO di Nvidia, Jensen Huang, ha incontrato Donald Trump alla Casa Bianca, aveva buone ragioni per essere di buon umore. I chip di Nvidia sono ampiamente utilizzati per addestrare modelli di intelligenza artificiale generativa, e la maggior parte dei suoi chip è prodotta in Asia. All'inizio di quest'anno, l'azienda ha promesso di aumentare la produzione negli Stati Uniti. Mercoledì, Trump ha annunciato che le aziende produttrici di chip che si impegnano a produrre negli Stati Uniti saranno esentate da una serie di nuove tasse elevate sui semiconduttori che il governo sta preparando di implementare. Il giorno dopo, il prezzo delle azioni di Nvidia ha raggiunto un nuovo massimo storico, con una capitalizzazione di mercato di 4,4 trilioni di dollari, superando Microsoft, che ha investito anch'essa enormemente nel campo dell'intelligenza artificiale, diventando così la società con la maggiore capitalizzazione di mercato al mondo. Benvenuti nell'era della frenesia dell'intelligenza artificiale, o dovrei chiamarla bolla dell'intelligenza artificiale? Sono passati più di venticinque anni dalla rottura di quella enorme bolla di Internet. Durante quel periodo, centinaia di startup internet in perdita sono state quotate al Nasdaq, e molte azioni tecnologiche hanno raggiunto prezzi stratosferici. Nei mesi di marzo e aprile del 2000, le azioni tecnologiche sono crollate; successivamente, molte (ma non tutte) startup internet sono fallite. Negli ultimi mesi, Wall Street ha discusso se l'attuale impennata delle azioni tecnologiche stia seguendo un percorso simile. In un rapporto di ricerca pubblicato a marzo intitolato "25 anni dopo: le lezioni dalla rottura della bolla tecnologica", un gruppo di analisti di investimento di Goldman Sachs ha affermato che non è così: "Nonostante l'entusiasmo per le azioni tecnologiche sia aumentato drasticamente negli ultimi anni, questo non costituisce una bolla, poiché l'aumento dei prezzi è sostenuto da solidi fondamentali di profitto." Gli analisti hanno sottolineato la redditività delle cosiddette "sette grandi" aziende (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla). Dal primo trimestre del 2022 al primo trimestre di quest'anno, i ricavi di Nvidia sono aumentati di cinque volte, e il suo profitto netto è aumentato di oltre dieci volte. Il rapporto di Goldman Sachs offre anche una lezione storica utile. Il rapporto sottolinea che tra il 1995 e il 2000, l'indice Nasdaq, dominato dalle azioni tecnologiche, è aumentato di cinque volte, e al picco del mercato, un indicatore di valutazione ampiamente utilizzato - il rapporto prezzo/utili (P/E) - ha superato le 150 volte, un livello senza precedenti e mai più raggiunto. In confronto, il periodo di cinque anni dal marzo 2020 al marzo 2025 è stato relativamente moderato. Certo, l'indice Nasdaq è raddoppiato circa, e il P/E è aumentato notevolmente, ma non ha mai raggiunto tre cifre. Essendo stato uno scrittore prolifico su ascesa e caduta della bolla di Internet, trovo che parte dell'analisi di Goldman Sachs sia convincente. Molti hanno dimenticato o sono troppo giovani per ricordare l'estremo livello raggiunto durante l'era di Internet. Nella logica della frenesia speculativa - dalla "follia dei tulipani" del XVII secolo all'ascesa di - avidità, FOMO (paura di perdere) e la teoria del "fare il passo più lungo della gamba" alla fine scacciano la cautela, il buon senso e la gravità finanziaria. Già a marzo, Wall Street era piena di FOMO e comportamenti di inseguimento delle tendenze, ma non aveva ancora raggiunto i livelli della fine degli anni '90. Tuttavia, cinque mesi dopo, l'eco dell'era della bolla di Internet sta diventando sempre più forte. Prendiamo ad esempio Palantir Technologies, il cui software di intelligenza artificiale è utilizzato dal Pentagono, dalla CIA e dall'ICE (Ufficio per l'Immigrazione e le Dogane degli Stati Uniti), per non parlare di molte aziende commerciali. Pochi giorni prima della visita di Huang alla Casa Bianca, Palantir ha pubblicato un rapporto finanziario positivo. Secondo i dati del database di Yahoo Finance, entro il fine settimana, il mercato aveva valutato l'azienda a oltre 600 volte i suoi guadagni degli ultimi dodici mesi e circa 130 volte le vendite nello stesso periodo. Anche alla fine degli anni '90, numeri del genere avrebbero attirato l'attenzione. Le straordinarie IPO - un'altra caratteristica dell'era di Internet - stanno tornando. Alla fine di luglio, la società Figma, che produce software per sviluppatori internet e ha aggiunto funzionalità di intelligenza artificiale al suo pacchetto di prodotti, ha emesso azioni alla Borsa di New York a un prezzo di 33 dollari per azione. Dopo l'inizio delle contrattazioni, il prezzo delle azioni è schizzato a 85 dollari, chiudendo a 115,50 dollari - un aumento del 250% rispetto al prezzo di emissione. Osservando questa dinamica di mercato, mi è tornato in mente il 9 agosto 1995, quando Netscape, che ha creato il browser web Netscape Navigator, è stata quotata in borsa. Le sue azioni erano fissate a 28 dollari, raggiungendo un picco di 75 dollari, chiudendo a 58,25 dollari. In termini percentuali, l'aumento è stato inferiore a quello delle azioni di Figma nel primo giorno, ma è generalmente descritto come l'inizio della bolla di Internet. È interessante notare che, da quando Figma ha fatto la sua IPO, il suo prezzo delle azioni è tornato sotto gli 80 dollari. Questo può essere interpretato come un segno che la razionalità ha preso il sopravvento, ma considerando che il suo prezzo delle azioni è ancora più del doppio rispetto al prezzo di emissione, altre aziende private di intelligenza artificiale saranno incoraggiate a entrare nel mercato azionario. La società di ricerca specializzata in IPO Renaissance Capital ha elencato otto noti candidati: OpenAI, Anthropic, Cohere, Databricks, SymphonyAI, Waymo, Scale AI e Perplexity. Queste aziende sono quasi tutte unicorni: sono state valutate a oltre 1 miliardo di dollari in transazioni di finanziamento con investitori di venture capital e altri investitori iniziali. Tuttavia, secondo i dati della società di ricerca Tracxn, a livello nazionale ci sono circa settemila piccole aziende di intelligenza artificiale meno conosciute, di cui oltre mille hanno già ottenuto finanziamenti di serie A da sostenitori esterni per finanziare le loro operazioni. La disponibilità di finanziamenti iniziali significa che una condizione necessaria per la formazione di una prosperità simile a una bolla di Internet è già presente. Ci sono anche tre ulteriori condizioni: l'entusiasmo degli investitori per una tecnologia rivoluzionaria - l'intelligenza artificiale generativa ha chiaramente il potenziale per influenzare ampie aree dell'economia; una catena di produzione di Wall Street composta da banchieri d'investimento desiderosi di guadagnare commissioni per le IPO; e politiche monetarie espansive. Il mese scorso, l'amministrazione Trump ha annunciato un "Piano d'Azione per l'IA" volto a rimuovere gli ostacoli all'implementazione di nuove tecnologie e a fermare gli stati dall'introdurre leggi di regolamentazione dell'IA "gravose". Nel frattempo, la Federal Reserve sembra pronta a ridurre i tassi di interesse il mese prossimo, il che potrebbe dare ulteriore impulso al mercato. Tuttavia, ci sono anche alcune differenze importanti tra ora e gli anni '90, una delle quali è che l'economia online non è più una vasta pianura aperta in cui individui intraprendenti possono proporre di costruire castelli in aria. È una fortezza di capitalismo monopolistico, dominata dai giganti tecnologici. Nelle prime fasi dell'era di Internet, le piccole startup potevano ragionevolmente aspettarsi di sfruttare il vantaggio del primo arrivato, guadagnare attrattiva iniziale e creare modelli di business duraturi. Ma nell'economia dell'intelligenza artificiale, sembra che molti dei ritorni andranno a quelle aziende di punta in grado di costruire e mantenere grandi modelli di intelligenza artificiale e di utilizzare il loro potere di mercato e la loro forza finanziaria per resistere o acquisire potenziali concorrenti. Politiche antitrust forti potrebbero fermare questo, ma come riportato dal "Wall Street Journal" la scorsa settimana, l'impegno del governo a perseguire tali politiche è ora minacciato da lobbisti e figure di potere con legami stretti con il presidente. Se gli investitori determinano che il monopolio è il futuro dell'economia guidata dall'IA, allora il risultato del mercato azionario è molto probabile che sia che i giganti del settore esistenti otterranno maggiori profitti, piuttosto che formare una bolla di ampia base. Naturalmente, tutto questo è incerto. La frenesia dell'intelligenza artificiale è ancora nella fase di costruzione delle infrastrutture - addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni, costruzione di centri dati, ecc. Le applicazioni dell'intelligenza artificiale stanno appena iniziando a diffondersi in tutta l'economia, e nessuno sa esattamente quanto sarà trasformativa e redditizia questa tecnologia. In questo contesto, molti investitori stanno seguendo una strategia di estrazione storicamente collaudata - acquistare azioni di "produttori di pale" e "grandi minatori". Ma la storia ci insegna che anche questa strategia non è priva di rischi. In un'analisi interessante pubblicata sulla piattaforma di notizie finanziarie Seeking Alpha, un analista firmato KCI Research ha paragonato Nvidia a Cisco Systems, una delle aziende le cui azioni sono aumentate in modo parabolico nel 1998-99. Proprio come le GPU di Nvidia sono ora ampiamente considerate componenti essenziali dell'infrastruttura dell'intelligenza artificiale, i router e altri dispositivi di rete di Cisco erano visti come componenti fondamentali per la costruzione di Internet; per un certo periodo, la domanda per essi sembrava illimitata. Come Nvidia, Cisco era anche un'azienda innovativa e redditizia. Tuttavia, nell'aprile del 2000, il suo prezzo delle azioni è sceso di quasi il 40%, e un anno dopo è sceso di circa l'80%. Un quarto di secolo dopo, il suo prezzo delle azioni non è ancora tornato ai massimi del 2000, anche se recentemente si è avvicinato. Il confronto tra Nvidia e Cisco ci ricorda potentemente una famosa citazione dell'analista di azioni leggendario Benjamin Graham, che è stato anche il mentore di Warren Buffett: "Nel breve termine, il mercato azionario è una macchina per votare, ma nel lungo termine, è una macchina per pesare, che misura il flusso di cassa generato dalle aziende." Ironia della sorte, l'analogia tra Nvidia e Cisco mostra anche involontariamente quanto a lungo possa durare il "breve termine" e quanto sia pericoloso prevedere la sua data di conclusione. Questa analisi è stata pubblicata lo scorso febbraio. Da allora, il prezzo delle azioni di Nvidia è aumentato di un ulteriore 150%.♦

Ho visto una piccola cosa piuttosto sorprendente nel gruppo, e raccontandola potresti sentirti un po' disorientato. Un utente di internet ha avviato un piccolo progetto sei mesi fa; all'epoca aveva un sacco di materiale sugli strumenti MCP, così ha deciso di creare un sito web per organizzarli. All'inizio lo manteneva manualmente, con molta serietà. Poi, con l'aggiornamento degli strumenti che diventava sempre più veloce, non ce la faceva più e ha scritto un Agent, appositamente per scansionare GitHub. Quando usciva un nuovo progetto, lo estraeva, lo classificava e lo aggiornava automaticamente sul sito. Poi si è girato e si è messo a fare altre cose. Non ha più curato quel sito per sei mesi. La sorpresa è arrivata: qualche giorno fa, per noia, ha fatto una ricerca su Google e ha scoperto che: il suo sito, di cui si era già dimenticato, era direttamente al primo posto nei risultati di ricerca di Google. Il punto è che questo sito non ha mai fatto SEO, si è basato su un Agent molto semplice, che continuava a completare il lavoro in modo regolare e costante. La storia è finita, ma ci ha lasciato molto spazio per riflettere; all'improvviso ho capito: Molte volte pensiamo che l'AI debba essere molto intelligente, ma questo caso mi ricorda che, in realtà, solo il fatto di essere costanti è già un modo in cui l'AI fa meglio di noi. La maggior parte delle persone ha una tendenza comune, è difficile mantenere a lungo un impegno. Ma l'AI è diversa, il suo ritmo è spaventosamente stabile. Ad esempio, in questa storia, se le dai una direzione, può portare a termine anche una piccola cosa in modo che diventi impossibile da ignorare. Anche se te ne dimentichi, lei non dimentica il suo compito. Parlando troppo, mi sento davvero un po' commosso; quell'Agent dimenticato da tutti sta ancora eseguendo il compito iniziale, senza fermarsi. I nuovi strumenti di coding AI come Claude Code e Trae Solo stanno facendo proprio questo: se gli dai un compito, possono continuare a spingere avanti. Non è proprio questo ciò di cui abbiamo più bisogno dall'AI? Noi ci occupiamo di esplorare, mentre lei si dedica a mantenere la sua missione, avanzando un passo alla volta, fino a percorrere quella strada che noi avevamo già abbandonato. Forse questo è il modo più bello in cui immagino la coesistenza tra umani e AI.