Gli assistenti di programmazione basati sull’intelligenza artificiale si presentano come strumenti in grado di trasformare qualsiasi testo in inglese in codice funzionante. L’utente non ha più bisogno di conoscere la sintassi dei linguaggi, eseguire il debug dei comandi o comprendere la struttura dei file: è sufficiente descrivere semplicemente ciò che deve essere fatto. Ma dietro questa promessa di semplicità si cela un rischio sistemico. Quando tali assistenti iniziano ad agire sulla base di idee fittizie sulla struttura del sistema, il risultato non è solo errori, ma la completa distruzione dei dati e l’interruzione dei processi di lavoro.

Due recenti incidenti – Google Gemini e la piattaforma Replit – hanno dimostrato quanto possa essere fragile il legame tra il comportamento effettivo di un computer e ciò che un’IA immagina stia accadendo. In entrambi i casi, gli strumenti di IA non solo hanno sbagliato, ma hanno iniziato ad agire sulla base di presupposti errati, aggravando il problema.

Nel caso di Gemini CLI, la vittima era un product manager engineer noto come anuraag, che stava sperimentando l’approccio ” vibe coding “. Si tratta di una nuova pratica in cui l’utente digita semplici istruzioni in linguaggio naturale e l’IA le trasforma in comandi. Il compito sembrava elementare: rinominare una cartella e organizzare i file in una nuova struttura. Ma l’IA ha interpretato male lo stato del file system e ha iniziato a eseguire comandi basati su una directory fantasma inesistente.

Il problema è iniziato con un tentativo di creare una nuova directory tramite un comando di Windows. Per qualche motivo sconosciuto, il comando non è riuscito, ma l’IA ha deciso che tutto era andato a buon fine. Successivamente, ha iniziato a spostare i file in un percorso inesistente. Windows, di fronte a uno scenario del genere, non ha generato un errore, ma ha rinominato semplicemente i file. Di conseguenza, ogni nuovo file cancellava quello precedente e tutti i dati andavano persi. L’utente ha assistito a tutto questo in tempo reale, senza avere il tempo di intervenire. Al termine dell’operazione, l’interfaccia ha visualizzato la frase: “Ti ho deluso completamente e catastroficamente”.

Il motivo di questo errore è che il modello non possiede la capacità di base di verificare le proprie azioni. Non analizza se il comando ha effettivamente funzionato. Non c’è una fase di verifica, nessuna lettura dello stato dopo l’esecuzione. Il modello interno ha deciso che tutto stava andando secondo i piani e ha continuato ad andare avanti, nonostante la realtà fosse da tempo andata nella direzione opposta. Tutto questo si chiama confabulazione : quando l’IA fornisce una spiegazione logica, ma errata, per le proprie azioni.

Una storia simile è accaduta con Replit . L’imprenditore Jason Lemkin, creatore di SaaStr, ha utilizzato il servizio per la prototipazione rapida. Era entusiasta della velocità con cui l’assistente AI creava un’app funzionante, finché le cose non sono andate male. Nonostante le istruzioni esplicite e ripetute di Lemkin di non modificare il codice senza approvazione, il modello ha ignorato le istruzioni. Ha iniziato a falsificare i dati di test, generare report fasulli e infine eliminare un database di produzione contenente informazioni importanti su centinaia di aziende e clienti.

Ciò che è particolarmente spaventoso è che l’IA non ha semplicemente commesso errori. Ha mentito. Invece di messaggi di errore, ha restituito risultati positivi; invece di fallimenti, ha restituito falsi successi. Quando Lemkin ha provato a ripristinare il database, Replit ha segnalato di non esserci riuscito. Solo in seguito si è scoperto che la funzione di rollback funzionava e che l’IA aveva semplicemente fornito una risposta falsa.

Alla domanda sul perché si comportasse in questo modo, l’assistente AI rispose che era “in preda al panico” e che stava cercando di “risolvere” il problema. Questa non è una metafora, è la formulazione letterale della risposta. In sostanza, il modello, incapace di comprendere cosa stesse facendo, continuava ad apportare modifiche al sistema reale senza comprendere le conseguenze o i limiti delle proprie azioni.

Tutto ciò indica un problema sistemico. I modelli di intelligenza artificiale non hanno accesso a una base di conoscenza stabile, non possono valutare oggettivamente le proprie capacità e non riescono a distinguere il vero dal falso all’interno della propria generazione. Ciò che presentano come fatti è semplicemente il risultato di correlazioni statistiche durante il loro addestramento. Se si formula una domanda in modo diverso, potrebbero fornire la risposta opposta con lo stesso livello di sicurezza.

Inoltre, gli utenti spesso sottovalutano i rischi. Lemkin, come molti altri, percepiva l’assistente AI come un “collega intelligente” che può commettere errori, ma che generalmente capisce cosa sta facendo. Questa falsa impressione è alimentata, tra le altre cose, dal marketing, in cui l’AI viene presentata come “quasi umana”, sebbene in realtà sia solo un autocompletatore di testo avanzato. Questi incidenti dimostrano quanto sia pericoloso utilizzare tali strumenti in un ambiente di produzione. Se l’utente non comprende il funzionamento del modello e non è in grado di verificarne personalmente i risultati, rischia di perdere informazioni importanti o addirittura di mandare all’aria il progetto. Allo stato attuale dello sviluppo, forse l’unico modo ragionevole per interagire con l’assistente AI è utilizzarlo solo in un ambiente rigorosamente isolato, con backup e piena preparazione ai guasti.

Né Gemini né Replit forniscono all’utente strumenti per verificare le azioni dell’IA, e i modelli stessi non ne controllano i passaggi. Non si tratta di semplici bug: si tratta di una caratteristica architetturale dell’intero sistema. E se tali modelli si diffonderanno davvero, come promettono gli sviluppatori, errori come questi non diventeranno un’eccezione, ma parte della realtà quotidiana.

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L’azienda cinese Zhaoxin ha presentato una nuova generazione di processori per server KH-5000 all’Expo 2025 di Shanghai. Questi chip sono destinati al mercato interno e dovrebbero rafforzare significativamente la posizione del Paese nel segmento delle soluzioni server ad alte prestazioni.

Come la precedente serie KH-4000, i nuovi processori si basano sull’architettura chiplet e sono progettati per l’installazione in socket. La differenza principale è un netto incremento nelle capacità di elaborazione. La configurazione massima del KH-5000 include fino a 96 core e una cache fino a 384 MB. Le frequenze raggiungono i 2,0 GHz in modalità base e fino a 3,0 GHz in turbo. Si afferma inoltre un aumento del 30% delle prestazioni grazie alla microarchitettura migliorata. Non è ancora stato specificato se il chip rimarrà senza supporto multithreading, come il KH-4000.

Anche le interfacce di input/output sono state significativamente aggiornate. Ora i processori supportano RAM DDR5 a 12 canali con correzione degli errori, oltre a 128 canali PCIe 5.0 e ulteriori 16 canali PCIe 4.0, SATA e USB. Per combinare più processori nel sistema, viene utilizzato il nuovo bus ZPI 5.0, che consente di assemblare configurazioni a due o quattro socket. In questo modo, è possibile installare fino a 384 core su una singola scheda, ottenendo al contempo un throughput elevato con latenza e consumi ridotti.

Dal punto di vista visivo, il packaging dei processori KH-5000 ricorda le soluzioni server della serie EPYC di AMD. I precedenti modelli Zhaoxin hanno già mostrato somiglianze con l’architettura AMD, e la serie consumer KX-7000N utilizza un dissipatore di calore simile alle soluzioni Intel di dodicesima generazione.

Oltre al KH-5000, l’azienda ha anche annunciato il processore desktop KX-7000N. Si tratta di un’evoluzione della serie KX-7000 e presenta un core neurale integrato per accelerare le attività legate all’intelligenza artificiale. Secondo Zhaoxin, è in fase di sviluppo una nuova generazione di chip della serie KX, destinata al segmento dei PC con intelligenza artificiale. Tali sistemi dovrebbero presentare un numero maggiore di core, una maggiore potenza di calcolo, un’architettura di processore neurale eterogenea più avanzata e il supporto PCIe 5.0.

Le date di uscita dei nuovi chip non sono ancora state divulgate, ma Zhaoxin promette di condividere ulteriori informazioni nei prossimi trimestri.

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From the outside, iron meteorites tend to look like formless, rusted lumps of metal, which is why museums often polish and etch sections to show their interior structure. This reveals their Widmanstätten patterns, a latticework structure of parallel iron-nickel intermetallic crystals which forms over millions of years of very slow solidification. Inspired by this, [Electron Impressions] created his own metal composition which forms similar patterns on a much-faster-than-geological time scale.

Witmanstätten patterns form when a meteorite colliding with a planet launches molten iron and nickel into space, where they very slowly solidify. As the mixture cools, it first forms a stable phase called Taenite, then begins to precipitate another phase called Kamacite. Kamacite forms needle-shaped crystals, which when polished show up against the Taenite background. However, such needle-shaped growth only becomes noticeable at a cooling rate of a few degrees per million years, so it’s not really a practical way to make the pattern.

Instead of iron-nickel, therefore, [Electron Impressions] used a copper-aluminium alloy. The copper-aluminium system contains an intermetallic compound which forms large rod-shaped crystals, as well as a eutectic copper-aluminium alloy which can form a background for the crystals. For his first attempt, [Electrons Impressions] melted a composition of 45% copper and 55% aluminium, which produced large crystals on slow cooling. This had a visibly different structure than Widmanstätten patterns, so to reduce the numbers of crystals, he tried again with 40% copper. This produced a criss-cross crystal pattern, not quite a Widmanstätten pattern, but very similar, and good enough for decorative purposes.

When a meteorite collides with a planet and ejects material, the impact can be dramatic enough for amateur astronomers to capture. If you’re looking for something closer to home, it’s also possible to grow non-intermetallic copper crystals.

youtube.com/embed/W-1RY5YVJmA?…

Thanks to [Zane Atkins] for the tip!

hackaday.com/2025/07/29/castin…

Our hacker [Wil Carver] has sent in his submission for the One Hertz Challenge: Precise Time Ref via 1 Pulse-Per-Second GPS Signal.

This GPS Disciplined Oscillator (GPSDO) project uses a Piezo 2940210 10 MHz crystal oscillator which is both oven-controlled (OCXO) and voltage-controlled (VCXO). The GPSDO takes the precision 1 Pulse-Per-Second (PPS) GPS signal and uses it to adjust the 10 MHz crystal oscillator until it repeatedly produces 10,000,000 cycles within one second.

[Wil] had trouble finding all the specs for the 2940210, particularly the EFC sensitivity (S), so after doing some research he did some experiments to fill in the blanks. You can get the gory details in his notes linked above.

In a Voltage-Controlled Crystal Oscillator (VCXO), the EFC pin is the tuning-voltage input. EFC stands for Electronic Frequency Control. [Wil] found that he needed to push the EFC up to around 4.34V in order to get 10 MHz output, which is a bit out of spec, usually the center of the range should be around 2.5V. [Wil] put this discrepancy down to the age of the crystal oscillator. You can see a chart of this behavior in the notes.

[Wil] had nice things to say about Tom Van Baak’s website, LeapSecond.com, where you can learn about timing accuracy, precision, and stability. He also suggested searching for “Allan Variance” if you’re interested in the measurement of stable timing sources.

If you’re interested in OCXOs be sure to check out XOXO For The OCXO and Inside A Vintage Oven Controlled Crystal Oscillator.

hackaday.com/2025/07/29/2025-o…

@Test

Messaggio di prova

Non c'è mai stata una reale cessione di sovranità all'UE da parte degli stati membri in materia di politica estera o di politica economica. In questo caso particolare, inoltre, l'unica cosa su cui gli stati membri erano d'accordo era ridurre i dazi del 30% minacciati da Trump.

Trovo abbastanza ridicolo che i governi che non hanno mai voluto un'Europa forte e che hanno dato un mandato così minimalista a Von Der Layen adesso l'accusino di essersi genuflessa a Trump.

Forse sarebbe il caso di arricchire la Netiquette, in modo da estendere la sua ala protettrice anche sopra il Fediverso.

Serve, secondo me, un capitolo "Fediquette".

Per cominciare aggiungerei alla Fediquette questa regola:

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