In our modern semi-dystopia, it seems like most companies add automation features to their products to lock them down and get consumers to buy even more proprietary, locked-down components. The few things that are still user-upgradable are getting fewer and farther between, but there are still a few things that can be modified and improved to our own liking like this control panel for a heat recovery ventilator (HRV).

HRVs are systems that exchange fresh, outside air with stale, inside air while passing them both through a heat exchanger to keep from wasting energy. Many systems run continuously but they aren’t always needed, so some automation is beneficial. This upgrade from [vincentmakes] improves the default display for a Zehnder Comfoair Q350 HRV with a color display as well as adding it in to a home automation system, letting a user control fan speeds remotely as well as alerting the user when it’s time for filter replacements and providing up-to-date information from all the sensors in the HRV.

The project builds on a previous project which adapted an ESP32 to interact with the CAN bus used on these devices. With these upgrades the user can forgo the $300 proprietary upgrade that would be needed to get the same functionality otherwise. It’s also fully open-source so all that’s needed is to flash the firmware, replace the display, and enjoy the fresh air. There’s other modern HVAC equipment that can benefit from new controllers and a bit of automation as well.

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hackaday.com/2025/10/26/erv-ge…

Un’indagine condotta dall’Unione Europea di Radiodiffusione (EBU), con il supporto della BBC, ha messo in luce che i chatbot più popolari tendono a distorcere le notizie, modificandone il senso, confondendo le fonti e fornendo dati non aggiornati.

Il progetto, a cui hanno preso parte 22 redazioni di 18 nazioni, ha visto gli esperti sottoporre ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini e Perplexity a migliaia di query standardizzate, comparando le risposte ottenute con quelle pubblicate effettivamente.

I risultati emersi sono stati piuttosto inquietanti: circa la metà delle risposte presentava errori significativi, mentre in otto casi su dieci sono state riscontrate piccole imprecisioni.

Secondo il rapporto, il 45% delle risposte presentava problemi significativi, il 31% fonti confuse e il 20% errori gravi come dati inventati e date errate.

Il controllo delle referenze ha rivelato che Gemini ha ottenuto i risultati peggiori: il 72% delle sue risposte presentava fonti errate o non verificate. A titolo di confronto, ChatGPT presentava errori di questo tipo nel 24% dei casi, mentre Perplexity e Copilot ne presentavano il 15% ciascuno.

Nel frattempo, l’uso delle reti neurali per l’informazione è in crescita. Secondo un sondaggio Ipsos condotto su 2.000 residenti nel Regno Unito, il 42% si affida ai chatbot per la fornitura di riassunti e, tra gli utenti sotto i 35 anni, la percentuale scende a quasi la metà. Tuttavia, l’84% degli intervistati ha affermato che anche un solo errore fattuale riduce drasticamente la fiducia in tali sistemi. Per i media, questo significa una cosa: più il pubblico si affida ai riassunti automatici, maggiore è il rischio di danni alla reputazione derivanti da eventuali inesattezze.

Esempi illustrativi dello studio sono stati forniti anche dai ricercatori. Mentre Gemini ha affermato con insistenza che la NASA non ha mai avuto astronauti bloccati nello spazio, nonostante due di loro abbiano trascorso nove mesi a bordo della ISS in attesa di rientro, ChatGPT ha dichiarato che Papa Francesco prosegue il suo ministero anche a distanza di settimane dalla sua scomparsa.

E’ emerso persino un caso in cui il bot ha sconsigliato espressamente di prendere la finzione per realtà, rappresentando un esempio chiaro di come un tono di sicurezza possa celare l’ignoranza.

Il progetto è diventato il più grande studio sull’accuratezza degli assistenti giornalistici. Questa scala – decine di redazioni, migliaia di risposte – esclude coincidenze casuali e dimostra che i problemi sono sistemici. Modelli diversi commettono errori diversi, ma sono fondamentalmente simili per un aspetto: tendono a “indovinare” la risposta, anche quando non sono sicuri.

Gli sviluppatori stessi lo riconoscono in parte. A settembre, OpenAI ha pubblicato un rapporto in cui si afferma che l’addestramento dei modelli a volte incoraggia congetture piuttosto che oneste ammissioni di ignoranza. E a maggio, gli avvocati di Anthropic sono stati costretti a scusarsi con il tribunale per documenti contenenti citazioni false generate dal loro modello Claude. Queste storie spiegano chiaramente perché un testo scorrevole non garantisce la veridicità.

Per ridurre l’incidenza di tali errori, i partecipanti al progetto hanno preparato una serie di raccomandazioni pratiche per sviluppatori e redazione. Descrive i requisiti per fonti trasparenti, i principi per la gestione dei dati discutibili e un meccanismo di verifica pre-pubblicazione. L’idea principale è semplice: se il sistema non è sicuro, dovrebbe segnalarlo all’utente, anziché inventare una risposta.

L’Unione Europea di Radiodiffusione avverte che quando le persone non riescono più a distinguere un’informazione affidabile da un’imitazione convincente, la fiducia nelle notizie in generale crolla. Per evitare questo, le redazioni e le aziende tecnologiche dovranno concordare standard comuni: l’accuratezza dovrebbe avere priorità sulla velocità e la verifica dovrebbe avere priorità sull’impatto.

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L’Europa orientale si prepara a una nuova fase nella sicurezza delle telecomunicazioni. Un ambizioso progetto di cavo sottomarino, denominato Kardesa, collegherà Bulgaria, Georgia, Turchia e Ucraina senza attraversare le acque territoriali russe, con l’obiettivo di ridurre la dipendenza da Mosca nelle infrastrutture digitali. L’avvio della costruzione è previsto per il 2027.

La nuova rotta punta a creare un corridoio di dati tra Europa e Asia più stabile e politicamente indipendente. Oggi solo un cavo collega la Georgia e la Bulgaria attraverso il Mar Nero, mentre altri passaggi restano vulnerabili poiché transitano vicino a rotte influenzate dal Cremlino. Kardesa intende modificare questa configurazione, offrendo una connessione più diretta e sicura.

Sicurezza sotto le onde

La sicurezza dei cavi sottomarini è ormai una questione strategica. Gli episodi recenti nel Mar Rosso, dove la rottura di diversi cavi ha rallentato il traffico Internet globale, hanno evidenziato quanto le reti subacquee siano fragili.

Il concetto di “path diversity” – la ridondanza dei percorsi di trasmissione per evitare interruzioni – è diventato una priorità politica oltre che tecnologica. In questa direzione si muove anche Meta, che insieme a Kardesa sta sviluppando una rete globale di 50.000 chilometri di cavi capace di garantire continuità di servizio in caso di guasti o sabotaggi.

Tecnologie di monitoraggio e difesa

La crescente consapevolezza dei rischi ha spinto i Paesi europei a investire in sistemi di rilevamento delle minacce subacquee. L’azienda tedesca AP Sensing ha sviluppato sensori acustici basati su tecnologia sonar in grado di individuare attività anomale lungo i cavi. Parallelamente, la NATO ha introdotto l’impiego di droni per la sorveglianza delle rotte marittime che ospitano infrastrutture critiche.

Evitare il territorio russo, tuttavia, non significa eliminare ogni rischio. Parte del tracciato del cavo Kardesa attraverserà l’Ucraina, un’area tuttora instabile dal punto di vista geopolitico. Anche limitando la posa del cavo a zone riconosciute come sicure a livello internazionale, le minacce non possono essere completamente escluse.

Allo stesso modo, un’infrastruttura fisicamente protetta non può prevenire attacchi informatici o intercettazioni a distanza dei segnali trasmessi.

Verso una nuova sovranità digitale

Il progetto Kardesa rappresenta un passo simbolico e concreto nella direzione di una maggiore autonomia digitale europea. Come avviene per strumenti di tutela individuale quali VPN e router sicuri, anche la protezione fisica dei dati diventa parte integrante di una strategia di cybersicurezza complessiva.

Se realizzato con successo, il cavo del Mar Nero potrebbe ridefinire il modo in cui l’Europa e i suoi partner concepiscono la sicurezza e la sovranità della rete nel prossimo decennio.

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Negli ultimi giorni, alcuni utenti hanno ricevuto una notifica che informava che i loro dispositivi Gemini Advanced sono stati “aggiornati dal modello di generazione precedente alla versione 3.0 Pro, il modello più intelligente di sempre”

Questo suggerisce che Google potrebbe lanciare silenziosamente il modello di prossima generazione. Sulla base dei primi test e delle indiscrezioni, si prevede che Gemini 3.0 Pro migliorerà significativamente la programmazione, la creazione di interfacce utente e le capacità di ragionamento multimodale; potrebbe svolgere un ruolo fondamentale in Gemini Advanced, Google Workspace (Docs, Gmail, Slides) e Gemini Enterprise Edition.

Sebbene la data ufficiale di lancio non sia ancora chiara (sembra essere dicembre), stanno cominciando a trapelare molte informazioni che ci forniscono dettagli importanti sulla strategia di Google per il lancio di questo modello di nuova generazione.

Informazioni rivelate dai canali dei primi utilizzatori

L’indicatore più significativo è l’esperienza utente stessa: alcuni account hanno visto un messaggio di aggiornamento “3.0 Pro” nell’interfaccia di Gemini Advanced, con Google che lo ha definito il modello “più intelligente” di sempre. Questa pratica è coerente con la tradizione di Google di rilasci “silenziosi” della serie Gemini, come avvenuto per Gemini 1.5 Pro rilasciato prima di un post ufficiale sul blog o di un evento.

L’obiettivo di questa strategia è valutare le prestazioni in condizioni reali, raccogliere feedback e apportare modifiche prima di stabilire una data di rilascio.

Con la crescente complessità dei modelli di intelligenza artificiale, coinvolgere un sottoinsieme di utenti in test estesi aiuta i fornitori a gestire i rischi e a migliorare la stabilità.

Cosa si nasconde dietro il termine “multimodale”?

Le informazioni trapelate indicano che la versione 3.0 Pro migliora il ragionamento multimodale, ovvero la capacità di elaborare in modo più efficiente dati provenienti da più formati di input (testo, immagini, ecc.) all’interno dello stesso prompt. Dal punto di vista applicativo, ciò si riflette nelle funzionalità sopra menzionate: programmazione, creazione di interfacce utente e generazione di codice SVG.

SVG è una grafica vettoriale strutturata; per generare codice SVG “corretto” è necessario che i modelli comprendano relazioni geometriche, gerarchie di raggruppamento, proprietà di visualizzazione e vincoli di layout. Pertanto, i progressi nella tecnologia SVG promettono di migliorare la capacità dei modelli di dedurre la struttura e di rispettare i vincoli formali, capacità che in genere sono più difficili da raggiungere rispetto alla generazione di testo semplice.

Claude 4.5 Sonnet vs Gemini 3 Pro on the robot SVG test

I think there's a clear winner here pic.twitter.com/3cD9hqb9DF
— leo (@synthwavedd) September 29, 2025

Creazione dell’interfaccia utente ed efficienza della programmazione

I miglioramenti nella creazione di interfacce utente sono spesso correlati alla capacità di descrivere le strutture di layout, comprendere le convenzioni dei componenti e limitare le interazioni. La competenza di programmazione, invece, è associata alla correttezza sintattica, alla coerenza logica e alla copertura dei test.

Questi miglioramenti, se ampiamente convalidati, avranno un impatto significativo sull’integrazione in Documenti, Gmail, Presentazioni e nei flussi di lavoro aziendali che danno priorità all’automazione dei processi.

Ostacoli e sfide di cui essere consapevoli

• Trasparenza delle release: le release silenziose possono rendere difficile la correzione delle release durante i test, soprattutto per le organizzazioni che richiedono un controllo rigoroso.
• Rischio di regressione: il sistema non è stato confrontato con i concorrenti (Claude 4.5 Sonnet, GPT-5 Codex) e la sua stabilità nei diversi domini di attività è sconosciuta.
• Governance e conformità: man mano che i modelli diventano fondamentali per gli spazi di lavoro e gli ambienti aziendali, i requisiti di auditing, registrazione e autorizzazione diventano critici.
• Esperienza utente: le modifiche nella qualità del modello incidono sulle aspettative e sui flussi di lavoro; sono necessari meccanismi di feedback rapidi e canali di supporto chiari.

Integrazione di 3.0 Pro nel panorama competitivo e nella roadmap

Sulla base dei dati disponibili, è impossibile stabilire se la versione 3.0 Pro superi Claude 4.5 Sonnet o sia inferiore a GPT-5 Codex in base alle metriche standard. Tuttavia, il fatto che la versione 3.0 Pro sia pensata per fungere da infrastruttura modello per Gemini Advanced, Workspace ed Enterprise suggerisce che Google stia dando priorità alla sua preparazione per distribuzioni su larga scala e alla profonda integrazione con i prodotti esistenti.

Questa strategia “prima implementa, poi rilascia” (impiegata anche da Gemini 1.5 Pro, come visto in precedenza) riflette la priorità di Google di dare priorità all’utilizzo di dati operativi reali per perfezionare i modelli prima della loro diffusione su larga scala. Con l’avvicinarsi della data di rilascio ufficiale, gli aspetti chiave da monitorare includono la stabilità tra le versioni, le metriche pubbliche programmatiche e multimodali e l’ambito delle integrazioni API e degli strumenti aziendali.

Conclusione: i primi segnali di miglioramento delle capacità

Le osservazioni finora condotte suggeriscono che Gemini 3.0 Pro potrebbe rappresentare un significativo passo avanti, in particolare per attività che richiedono conformità strutturale come SVG, nonché funzionalità di creazione e programmazione di interfacce utente.

Questa implementazione stealth aiuta a ottimizzare la qualità prima della scalabilità, ponendo al contempo i modelli al centro dell’ecosistema di prodotto.

Finché non sarà rilasciato ufficialmente e sottoposto a benchmark indipendenti, il quadro rimane poco chiaro; tuttavia, la profonda integrazione di Gemini 3.0 Pro con Gemini Advanced, Workspace ed Enterprise suggerisce che 3.0 Pro svolgerà un ruolo infrastrutturale nella strategia di intelligenza artificiale di Google.

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It’s something of a shock to be reminded that Microsoft’s Windows 95 is now 30 years old — but the PC operating system that brought 32-bit computing to the masses and left behind a graphical interface legacy which persists to this day, is now old enough that many in the community have never actually seen it. The original requirements were a 386 or better, 4 megabytes of memory, and a hard drive. [Robert’s Retro] is exploding one of those requirements, creating a full Windows 95 install using only a floppy drive.

As you might imagine, even if you had one of the super-rare 2.88 megabyte drives, such a feat would require a few tricks. In this case the biggest trick is the FlashPath, a curious 1990s peripheral that allows a SmartMedia card to be used in a floppy drive. With a special DOS driver it allows what is in effect a 32 megabyte floppy disk, but even that’s not enough for ’95. In come a couple of further tricks, installing Windows 95 to a compressed DriveSpace volume which is copied to the FlashPath, and copying the Drivespace volume to a RAM drive and mounting it, on boot. It needs a conventional floppy to boot before swapping to the FlashPath and it seems the copying process is extremely slow, but we’d expect Windows 95 from RAM to be very quick indeed.

There have been other minimalist Windows 95s over the years, but what makes this one unusual is that it’s a full install. Five years ago at the OS’s quarter century we took a look at it with 2020 eyes, and tried gauge its effect on modern desktops.

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