Humans have long admired the sound of birdsong, but to fully appreciate how technically amazing it is, you need an ultrasonic microphone. [Benn Jordan] recently created a video about using these microphones to analyze a collection of bird calls, even training a starling to repeat an image encoded in sound, and has some recommendations for amateurs wanting to get started in computational ornithology.

In the first part of the video, [Benn] set up automated ultrasonic recorders at home, made recordings in Florida and rural Georgia, and visited a starling named “The Mouth,” famous for his ability to mimic human sounds. As a demonstration of his abilities, [Benn] drew a simple bird shape in a spectrogram, converted it into sound, and played it for The Mouth several times. Initially, it didn’t seem that the starling would repeat it, but while he was analyzing his recordings later, [Benn] found the characteristic bird shape. The Mouth had been able to repeat it almost pitch-perfectly. It was in this analysis that the ultrasonic microphones showed their worth, since they were able to slow down the birds’ complex vocalizations enough to detect their complex structures without losing audio quality.

In the rest of the video, [Benn] shares his recommendations for recording and analyzing bird calls. He has some advice for good high-speed audio interfaces, including warnings about those that are overpriced or advertise unrealistic specifications. You’ll also need a microphone with good ultrasonic performance, and he gives a few options for this, including making your own. For analysis software, he particularly recommended Birdnet-Pi, an AI program for identifying birds by their calls, as well as Cornell Lab’s free libraries of ornithology data.

One particularly emphatic recommendation was the open-source AudioMoth ultrasonic microphone and recorder, a project we’ve seen before. He also recommended a sonic camera which serves as a more field-ready version of his own acoustic imaging device.

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hackaday.com/2025/07/29/avif-t…

Dal 2025, Microsoft ha licenziato oltre 15.000 dipendenti, e il peso di queste misure di austerità ha rappresentato una forte pressione anche per il CEO Satya Nadella. “Innanzitutto, vorrei affrontare un problema che mi pesa molto e che so essere sentito da molti di voi: i recenti licenziamenti”, ha scritto Nadella in una nota rivolta ai dipendenti giovedì.

Gli investitori hanno reagito positivamente: il 9 luglio, dopo l’ultimo ciclo di licenziamenti, le azioni di Microsoft hanno chiuso per la prima volta sopra i 500 dollari. Solo una settimana prima, l’azienda aveva annunciato il taglio di circa 9.000 posti di lavoro. Si prevede che la forza lavoro complessiva dell’azienda raggiungerà quota 228.000 entro giugno 2024. Tuttavia, Microsoft non ha ancora diffuso un aggiornamento che includa anche i licenziamenti più recenti; Nadella, nella sua comunicazione interna, ha specificato che “la forza lavoro totale rimane sostanzialmente invariata”.

“Questo è il dilemma del successo in un settore senza valore di franchising”, ha scritto. “Il progresso non è lineare. È dinamico, a volte sconvolgente e sempre impegnativo. Ma questo ci offre anche nuove opportunità per plasmare, guidare e avere un impatto maggiore che mai”.

I licenziamenti di Microsoft si inseriscono in una tendenza più ampia che coinvolge l’intero settore tecnologico, che dall’inizio del 2025 ha visto la perdita di oltre 80.000 posti di lavoro. All’inizio di questo mese, ad esempio, Recruit Holdings ha annunciato il licenziamento di 1.300 dipendenti della sua divisione HR Technology, che comprende siti come Indeed e Glassdoor; in una nota interna, l’amministratore delegato ha indicato l’intelligenza artificiale come una delle principali cause di questi tagli.

Negli ultimi mesi, alcuni dipendenti hanno manifestato la propria frustrazione sui social media per le decisioni dell’azienda, soprattutto considerando il ruolo centrale che Microsoft occupa nel panorama tecnologico globale. La scorsa settimana, su LinkedIn, un utente che si è identificato come dipendente Microsoft ha scritto: “Ho sempre amato lavorare per questa azienda e lo faccio ancora, ma questi licenziamenti sono estremamente dannosi per quella lealtà perché dimostrano che i valori predicati da Microsoft non sono applicabili nelle decisioni aziendali a livello macro”.

Microsoft rimane oggi la seconda azienda quotata in borsa più importante al mondo, subito dopo Nvidia, i cui chip rappresentano una componente cruciale per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Se Windows e Office continuano a essere prodotti dominanti, il servizio cloud Azure ha conosciuto una crescita particolarmente rapida negli ultimi anni, grazie anche alla collaborazione con realtà come OpenAI che noleggiano schede grafiche Nvidia per sviluppare le proprie soluzioni di intelligenza artificiale.

Nel suo messaggio, Nadella ha inoltre ricordato la missione che Microsoft si era data nell’ultimo decennio – “consentire a ogni persona e a ogni organizzazione del pianeta di ottenere di più” – sottolineando come l’avvento dell’intelligenza artificiale stia trasformando profondamente questo obiettivo: “Dobbiamo ripensare la nostra missione per una nuova era”, ha scritto. “Cosa significa empowerment nell’era dell’intelligenza artificiale? Non si tratta solo di creare strumenti per ruoli o compiti specifici. Si tratta di creare strumenti che consentano a tutti di creare i propri strumenti. Questa è la trasformazione che stiamo guidando: da una fabbrica di software a un motore intelligente che consente a ogni persona e a ogni organizzazione di costruire tutto ciò di cui ha bisogno per raggiungere i propri obiettivi”.

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Nelle ultime settimane, diversi sviluppatori open source sono stati colpiti da attacchi di phishing, che hanno infettato con malware i pacchetti, alcuni dei quali vengono scaricati 30 milioni di volte a settimana. Verso la fine della scorsa settimana, gli specialisti della sicurezza di Socket hanno segnalato la compromissione di 10 pacchetti npm di proprietà di Toptal, un marketplace freelance che aiuta le aziende a trovare sviluppatori, designer ed esperti finanziari. L’azienda gestisce anche i propri strumenti di sviluppo e sistemi di progettazione interni, tra cui Picasso, disponibili tramite GitHub e NPM.

Secondo i ricercatori, il 20 luglio 2025, degli aggressori hanno hackerato il GitHub di Toptal e hanno reso pubblici quasi immediatamente tutti i 73 repository dell’azienda, esponendo tutti i progetti privati e i codici sorgente. Gli aggressori hanno quindi modificato il codice sorgente di Picasso su GitHub per includere malware e hanno pubblicato 10 pacchetti dannosi su npm, camuffandoli da aggiornamenti legittimi.

Gli aggressori hanno iniettato malware per il furto di dati nel codice dei pacchetti, che ha raccolto token di autenticazione GitHub e poi cancellato i dati dai sistemi delle vittime. Nello specifico, gli hacker hanno iniettato codice dannoso nei file package.json per aggiungere due funzioni: furto di dati (script di preinstallazione) e pulizia dell’host (script di postinstallazione). Inoltre, prima che l’attacco venisse scoperto, i pacchetti infetti erano stati scaricati circa 5.000 volte.

I seguenti pacchetti sono stati soggetti a modifiche dannose:

• @toptal/picasso-tailwind (3.1.0)
• @toptal/picasso-charts (59.1.4)
• @toptal/picasso-shared (15.1.0)
• @toptal/picasso-provider (5.1.1)
• @toptal/picasso-select (4.2.2)
• @toptal/picasso-quote (2.1.7)
• @toptal/picasso-forms (73.3.2)
• @xene/core (0.4.1)
• @toptal/picasso-utils (3.2.0)
• @toptal/picasso-typography (4.1.4)

Toptal ha interrotto il supporto per i pacchetti dannosi il 23 luglio e ha restituito le versioni “pulite”. Tuttavia, l’azienda non ha rilasciato alcun annuncio ufficiale né ha tentato di avvisare gli utenti che hanno scaricato le versioni dannose dei pacchetti dei rischi. I ricercatori sottolineano che non è ancora chiaro come sia stato eseguito esattamente l’attacco, né in che modo siano correlati la compromissione e le modifiche al repository GitHub e la pubblicazione dei pacchetti in npm.

Altri attacchi informatici nelle ultime settimane

L’attacco a Toptal è il terzo incidente nell’ultima settimana e mezza che coinvolge attacchi alle catene di fornitura open source. Così, il 19 luglio, si è saputo che diverse librerie JavaScript molto diffuse erano state hackerate e che i loro sviluppatori erano stati vittime di attacchi di phishing mirati e furti di credenziali.

Un attacco ha compromesso il pacchetto npm eslint-config-prettier, scaricato oltre 30 milioni di volte a settimana. Il suo responsabile, JounQin, ha confermato di essere stato truffato dopo aver ricevuto un’email da support@npmjs.com. Il link nell’email portava a un sito fraudolento npnjs[.]com, di cui lo sviluppatore non si era accorto. Anche altri pacchetti (eslint-plugin-prettier, synckit, @pkgr/core e napi-postinstall) di questo manutentore sono stati hackerati.

Di conseguenza, il compromesso ha interessato:

• eslint-config-prettier (8.10.1, 9.1.1, 10.1.6, 10.1.7)
• eslint-plugin-prettier (4.2.2, 4.2.3)
• synckit (0.11.9)
• @pkgr/core (0.2.8)
• napi-postinstall (0.3.1)
• ottenuto-recupero (5.1.11, 5.1.12)

In questo caso, gli aggressori hanno utilizzato credenziali rubate per pubblicare più versioni di pacchetti contenenti codice dannoso, mirato a infettare i computer Windows. Nelle versioni dannose dei pacchetti, lo script install.js era configurato per essere eseguito immediatamente dopo l’installazione. Conteneva una funzione sospetta logDiskSpace() che, nonostante il nome, tentava di eseguire node-gyp.dll, parte del pacchetto, tramite il processo di sistema rundll32. Di conseguenza, lo stealer Scavanger penetrava nei sistemi delle vittime. Secondo la scansione di VirusTotal, questa DLL è riconosciuta come un Trojan.

“Un manutentore ha confermato che il suo token npm era stato compromesso tramite un’e-mail di phishing che si spacciava per npnjs[.]com. Gli aggressori hanno utilizzato le credenziali rubate per pubblicare versioni dannose di più pacchetti senza toccare i repository GitHub, rendendo l’attacco difficile da rilevare”, hanno affermato gli analisti di Socket.

Poiché Prettier ed ESLint vengono utilizzati in migliaia di progetti, i ricercatori hanno avvertito che le conseguenze di questa compromissione potrebbero essere devastanti, in quanto il malware incorporato nei pacchetti è molto difficile da rimuovere. Poco dopo l’attacco, lo sviluppatore Jordan Harband ha segnalato che anche il popolare pacchetto is, scaricato più di 2,8 milioni di volte a settimana, era stato compromesso. Le versioni dalla 3.3.1 alla 5.0.0 contenevano il malware e sono state rimosse circa sei ore dopo la pubblicazione su npm.

Il pacchetto is è una libreria JavaScript leggera che offre un’ampia gamma di funzioni per il controllo dei tipi e la convalida dei valori. La libreria è ampiamente utilizzata come dipendenza di basso livello in strumenti di sviluppo, librerie di test, sistemi di build e progetti backend e CLI. In questo caso, l’attacco è stato il risultato di un attacco di phishing riuscito che ha utilizzato il dominio npnjs[.]com sopra menzionato. Anche le credenziali del responsabile del servizio sono state rubate e sono state pubblicate versioni modificate e dannose del pacchetto.

Il codice è stato iniettato con un loader JavaScript multipiattaforma che ha aperto una backdoor basata su WebSocket nei sistemi interessati, consentendo l’esecuzione remota di codice arbitrario.

“Una volta attivato, il malware richiama il modulo os in Node.js per raccogliere informazioni su nome host, sistema operativo e processore, ed estrae tutte le variabili d’ambiente da process.env”, ha spiegato Socket . “Quindi importa dinamicamente la libreria ws per trasmettere questi dati tramite una connessione WebSocket. Ogni messaggio ricevuto tramite il socket viene interpretato come codice JavaScript eseguibile, fornendo di fatto all’aggressore una shell remota interattiva istantanea.”

Si consiglia ora agli sviluppatori che lavorano con uno qualsiasi dei pacchetti interessati sopra menzionati di assicurarsi che nessuna delle versioni dannose sia installata o utilizzata nei loro prodotti.

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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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@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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