[kcraske] had a simple plan for their clock build. They wanted a digital clock that was inspired by the appearance of an analog one, and they only wanted to use basic logic, with no microprocessors involved. Ultimately, they achieved just that.

Where today you might build a clock based around a microcontroller and a real-time clock module, or by querying a network time server, [kcraske] is doing all the timekeeping in simpler hardware. The clock is based around a bunch of 74-series logic chips, a CD4060 binary counter IC, and a 32.768 KHz crystal, which is easy to divide down to that critical 1 Hz. Time is displayed on the rings of LEDs around the perimeter of the clock—12 LEDs for hours, and 60 each for minutes and seconds. Inside the rings, the ICs that make up the clock are arranged in a pleasant radial configuration.

It’s a nice old-school build that reminds us not everything needs to run at 200 MHz or hook up to the internet to be worthwhile. We’ve featured some other fun old-school clocks of late, too. Meanwhile, if you’re cooking up your own arcane timepieces, we’d love to hear about it on the tipsline.

hackaday.com/2025/10/23/a-logi…

One of the hardest parts of a project — assuming it makes it that far — is finishing it up in an aesthetically pleasing manner. As they say, the devil is in the details, wearing Prada. Apparently the devil also has an excellent manicure, because [Tamas Feher] has come up with a way to introduce incredibly detailed decals (down to 0.1 mm) in cheap, repeatable fashion, using a technique borrowed from the local nail salon.
The end result can look quite a bit better than the test piece above.
For those who aren’t in to nail art (which, statistically speaking, is likely to be most of you) there is a common “stamping” technique for putting details onto human fingernails. Nail polish is first applied to voids on a stencil-like plate, then picked up by a smooth silicone stamper, which is then pressed against the nail, reproducing the image that was on the stencil. If that’s clear as mud, there’s a quick demo video embedded bellow. There’s a common industrial technique that works the same way, which is actually where [Tamas] got the idea. For nail salons and at-home use, there are a huge variety of these stencils commercially available for nail art, but that doesn’t mean you’re likely to find what you want for your project’s front panel.

[Tamas] points out that by using a resin printer to produce the stencil plate, any arbitrary text or symbol can be used. Your logo, labels, whatever. By printing flat to the build plate, you can take advantage of the full resolution of the resin printer — even an older 2 K model would more than suffice here, while higher res like the new 16 K models become the definition of overkill. The prints go quick, as they don’t need any structural thickness: just enough to hold together coming off of the plate, plus enough extra to hold your designs at a 0.15 mm inset. That doesn’t seem very thick, but remember that this only has to hold enough nail polish to be picked up by the stamper.

[Tamas] cautions you have to work fast, as the thin layer of nail polish picked up by the stamper can dry in seconds. You’ll want plenty of nail polish remover (or plain acetone) on hand to clean the stamper once you’ve finished, as well as your stencil. [Tamas] cautions you’ll want to clean it immediately if you ever want to use it again. Good to know.

While this is going outside of the nail art kit’s comfort zone, it might not quite be abuse. It is however a very useful technique to add to our ever-growing quiver of how to make front panels. Besides, we don’t specify you have to literally make components suffer; we just want to see what wild and wonderful substitutions and improvisations you all come up with.

youtube.com/embed/NN003vlGLIk?…

hackaday.com/2025/10/23/2025-c…

Il 21 ottobre 2025, un gruppo internazionale di ricercatori provenienti da 29 istituzioni di prestigio – tra cui Stanford University, MIT e Università della California, Berkeley – ha completato uno studio che segna una tappa fondamentale nello sviluppo dell’intelligenza artificiale: la definizione del primo quadro quantitativo per valutare l’Intelligenza Artificiale Generale (AGI).

Basato sulla teoria psicologica Cattell-Horn-Carroll (CHC), il modello proposto suddivide l’intelligenza generale in dieci domini cognitivi distinti, ognuno con un peso del 10%, per un totale di 100 punti che rappresentano il livello cognitivo umano.

Sulla base di questa scala, GPT-4 ha raggiunto un punteggio del 27%, mentre GPT-5 ha ottenuto il 58%, evidenziando una distribuzione irregolare delle abilità, con risultati eccellenti in linguaggio e conoscenza, ma punteggi nulli nella memoria a lungo termine.

Un approccio scientifico per misurare la “vera intelligenza”

Secondo i ricercatori, stabilire se un’IA possa essere considerata “intelligente” come un essere umano richiede una valutazione ampia e multidimensionale. Come in un check-up medico completo che misura la salute di diversi organi, l’AGI viene analizzata su vari fronti cognitivi – dal ragionamento al linguaggio, dalla memoria alla percezione sensoriale.

Il nuovo quadro si fonda sulla teoria CHC, utilizzata da decenni in psicologia per misurare le capacità cognitive umane. Questo approccio consente di scomporre l’intelligenza in componenti analitiche, come conoscenza, ragionamento, elaborazione visiva e memoria.

L’obiettivo del team è stato trasformare questi principi in un sistema di misurazione oggettivo applicabile anche ai modelli di intelligenza artificiale.

Il “test cognitivo” dell’IA

I test hanno valutato GPT-4 e GPT-5 su dieci aree: conoscenze generali, comprensione e produzione di testo, matematica, ragionamento immediato, memoria di lavoro, memoria a lungo termine, recupero mnemonico, elaborazione visiva, elaborazione uditiva e velocità di reazione.

GPT-5 ha mostrato miglioramenti significativi rispetto al predecessore, raggiungendo punteggi quasi perfetti in linguaggio, conoscenza e matematica. Tuttavia, entrambe le versioni hanno fallito nei test di memoria a lungo termine e nella gestione coerente delle informazioni nel tempo.

Secondo gli studiosi, ciò dimostra che i sistemi di IA attuali compensano le proprie lacune attraverso strategie di “distorsione delle capacità”, sfruttando enormi quantità di dati o strumenti esterni per mascherare limiti strutturali.

La “mente a dente di sega” delle IA moderne

Il rapporto descrive la distribuzione dei risultati come “a dente di sega”: eccellenze in alcune aree e carenze gravi in altre. Ad esempio, GPT-5 si comporta come uno studente brillante in materie teoriche, ma incapace di ricordare le lezioni apprese. Questa frammentazione cognitiva evidenzia che, pur mostrando abilità avanzate, le IA non possiedono ancora una comprensione continua e autonoma del mondo.

Gli autori dello studio paragonano l’IA a un motore sofisticato ma privo di alcuni componenti essenziali. Anche con un sistema linguistico e matematico di altissimo livello, l’assenza di una memoria stabile e di un vero meccanismo di apprendimento limita la capacità complessiva. Per l’intelligenza artificiale, questo si traduce in prestazioni elevate in compiti specifici, ma scarsa adattabilità e apprendimento autonomo nel lungo periodo.

Implicazioni per il futuro dell’IA

Oltre a fornire una base scientifica per la valutazione dell’intelligenza artificiale, lo studio contribuisce a ridefinire le aspettative sullo sviluppo dell’AGI. Dimostra che la semplice crescita delle dimensioni dei modelli o l’aumento dei dati non bastano a raggiungere la cognizione umana: servono nuove architetture in grado di integrare memoria, ragionamento e apprendimento esperienziale.

Gli studiosi sottolineano anche l’importanza di affrontare le cosiddette “allucinazioni” dell’IA – errori di fabbricazione di informazioni – che rimangono un punto critico in tutti i modelli testati. La consapevolezza di questi limiti può guidare un uso più consapevole della tecnologia, evitando sia entusiasmi eccessivi che timori infondati.

In definitiva, il principale contributo di questa ricerca è l’introduzione di un vero e proprio “metro cognitivo” per misurare l’intelligenza artificiale in modo oggettivo e comparabile. Solo conoscendo i punti di forza e di debolezza attuali sarà possibile orientare in modo efficace la prossima generazione di sistemi intelligenti.

L'articolo Intelligenza Artificiale Generale AGI: definito il primo standard globale per misurarla proviene da Red Hot Cyber.

It’s the moment you hard-core hardware nerds have been waiting for: the reveal of the 2025 Hackaday Supercon Communicator Badge. And this year, we’ve outdone ourselves, but that’s thanks to help from stellar collaboration with folks from the community, and help from sponsors. This badge is bigger than the sum of its parts, and we’ve planned for it to be useful for you to hack on in the afterlife. Indeed, as always, you are going to be the final collaborator, so we can’t wait to see what you’ll do with it.

We’re going out – wide out – on a limb and trying to create a dense mesh network of badges talking to each other at Supercon. It’s going to be like a badge-hosted collection of chat rooms, as connected as we can make them without talking over each other.

You look up a topic, say Retro Computing or SAO trading, punch in the channel number on the numpad, and your badge starts listening to everything going on around that topic. But they also listen to everything else, and repeat anything they hear on to their neighbors. Like IRC, but LoRa.

But let’s talk hardware. The first thing that hits you is the custom keyboard, a hat-tip to portable computing devices of yore, but actually infinitely more capable and even nicer under the thumbs. Behind the keyboard is a custom dome-switch sticker sheet and a TC8418 I2C keyboard matrix multiplexer chip, which does away with all of the diodes and decoding and makes a keyboard design easy.

In the driver’s seat is an ESP32-S3, courtesy of Espressif, no less. We asked, and they made it rain: it’s the good one with 8 MB of PSRAM and 16 MB of flash – plenty of room for about anything, and just enough pins to run the show. We needed the form-factor of the LCD screen for the aesthetics, and we’ll just say there’s not much choice in this shape; we had to go for an LCD with a strange newish driver chip, but we made it work with the help of sketchy Arduino init scripts found around the interwebs.

Did we mention LoRa? A Communicator Badge is no good without a means of communication. Seeed makes these nice little SX1262 LoRa modules, and they were our first choice not only because they’re cute, but also because they come with a bring-your-own antenna option, and they had enough of them in stock. (This is not to be underestimated these days!) SMA adapter, LiPo and charging circuitry, and badge is your uncle! Super thanks go out to DigiKey for sponsoring us all manner of needed components.

Radio Frequency Madness

Here is where we run into our first problem, and it’s the exact opposite of the problem that mesh networks are designed to solve. Those little LoRa radios transmit easily 1 km to 2 km in open space, maybe half that in an urban neighborhood. And we’re putting 500 hundred of them in the alley, with often just a couple meters between badges.

Somehow we missed [Bob Hickman]’s talk on SAOs with cheap components. So here is a special shout-out.The game here, in this Bizarro world, is trying to figure out how little power each badge can use while still holding the mesh network somewhat together. It’s an experiment, it’s uncharted territory, and we’d bet that if they had a world record for the most long-range radios within the shortest range of each other, we’d win!

Still, we’ve got some tricks up our sleeve, we’ve got a lot of bandwidth at our discretion, and we’ve got a smart bunch of hackers. We can make this work, and we will have some odd corners of radio spectrum for you to play around with too. Get together with a couple friends and have fun with RF.

We’ll also be broadcasting Supercon-relevant news out to the badges from time to time. Things like which talks are coming up, when and where the food has arrived, and so on.

The Keyboard

Back to the keyboard. Hackaday superfriend [Arturo182] was one of the first few people to make the new-old-stock Blackberry keyboards usable for the masses, building on the work of [JoeN] and [WooDWorkeR]. But hacker demand has dried up the global stock of the old gems, and [Arturo] turned to making his own keyboards. We saw his prototypes and had to get in on the action.

Other badges have come out using his stock keyboard, but only Hackaday and Supplyframe’s Design Lab was foolish enough to do something totally custom. Actually, it was super easy with [Arturo] leading the keyboard project, because he knows all about the details of preparing the designs for the keyboard dome sheets, and worked with the Design Lab team and Supplyframe’s designer [Bogdan Rosu] to get the custom silicone covers looking pretty. Thanks [Arturo]!

The Software?

The software is still under wraps. The folks at Design Lab are turning out badges as fast as they can, even as we write this, and that means that we’re still working on the software. The last minute is the sweetest minute. Again, though, we’re not alone.

The brains behind the software effort is [Spaceben], and I have to say I haven’t seen such clean Python code in my life. Everything is possible when you have good folks on your team.

We’re using the LVGL graphics framework for Micropython, which makes the GUI design a lot snazzier than it would otherwise be. It was also easy enough to port our funny display driver to lvgl_micropython, and we’re working on the keyboard too. We’ll see what works on Supercon Day 1!

Your Turn

And that brings us to you! Mesh-network-IRC is fun during the conference, but after the fact, these badges are going to be too good to just leave on the shelf. Porting Meshtastic to the badge would be a fantastic project. The keyboard, WiFi, and Bluetooth connectivity just beg for some kind of handheld remote-control device design. The panel for a home automation setup? Or heck, go super simple and just wire the I2C keyboard out to your next project that needs one. We’d bet a Jolly Wrencher sticker that the badge could be quickly transformed into an ELRS radio control unit.

We love the badge scene, and like many of you out there, we find it’s a pity when the badges just sit in the closet. So we tried to plan for the afterlife here by making the badge hardware as useful as we could, and by making the software side as accessible as possible. Those of you who hack on the badge during Supercon, you’ll be blazing the trails for the rest of us afterwards.

We hope you find it fun to chat with others at Supercon, a fun platform to work on, and something useful after the fact. Managing an ad-hoc chaos mesh network isn’t going to be easy, but the real goal is the friends you meet along the way. See you all at Supercon!

hackaday.com/2025/10/23/announ…

Jaguar Land Rover continua ad affrontare le conseguenze dell’attacco informatico che ha paralizzato la produzione, interrotto la rete di concessionari e messo a repentaglio le catene di approvvigionamento.

Nei maggiori impianti del Regno Unito, la fabbricazione di veicoli è stata interrotta per un periodo di quasi cinque settimane. Una riduzione di produzione di quasi 5.000 veicoli a settimana è stata registrata nel Regno Unito durante la sospensione, corrispondente a una perdita stimata settimanale di 108 milioni di sterline per le operazioni di JLR nel Regno Unito, includendo sia i costi fissi sia le perdite di profitto.

Il Cyber Monitoring Centre stima stima che l’evento abbia causato un impatto finanziario nel Regno Unito di 1,9 miliardi di sterline e abbia interessato oltre 5.000 organizzazioni del Regno Unito . L’intervallo di perdita modellato è compreso tra 1,6 e 2,1 miliardi di sterline, ma potrebbe essere superiore in caso di impatto significativo sulla tecnologia operativa o di ritardi imprevisti nel riportare la produzione ai livelli precedenti l’evento. Questa stima riflette la sostanziale interruzione della produzione di JLR, della sua catena di fornitura multilivello e delle organizzazioni a valle, comprese le concessionarie. La stima è sensibile alle ipotesi chiave, tra cui la data in cui JLR sarà in grado di ripristinare completamente la produzione e il profilo della ripresa; questa e altre ipotesi e limitazioni sono discusse più avanti in questo documento.

La valutazione dell’impatto finanziario si basa su un ritorno alla piena produzione all’inizio di gennaio 2026. A seguito delle chiusure dovute al COVID, JLR ha impiegato diverse settimane per tornare alla piena produzione. Un ritorno all’inizio di gennaio si basa sul contributo di esperti secondo cui JLR probabilmente incontrerà ulteriori complessità nel suo ritorno alla piena operatività, a causa delle continue sfide all’interno dell’infrastruttura IT o dei vincoli della catena di approvvigionamento.

Si prevede che il ritorno alla piena produzione sarà impegnativo, con la possibilità che si presentino problemi imprevisti che dovranno essere risolti. E’ stata ipotizzata una ripresa lineare dall’8 ottobre, quando è stato annunciato il ritorno alla produzione limitata, fino all’inizio di gennaio 2026.

Il Cyber Monitoring Centre ha riportato che per ragioni attualmente poco chiare, sono emersi pubblicamente meno dettagli tecnici su questo incidente rispetto al solito in casi simili.

La valutazione dell’impatto finanziario dell’incidente dipende fortemente dai dettagli tecnici, soprattutto per quanto riguarda l’influenza sulla tecnologia operativa (OT) di JLR, un aspetto fondamentale in questo contesto.

La portata dell’impatto dipenderà dall’estensione degli exploit dannosi realizzati, dai sistemi coinvolti e dalle possibili ulteriori conseguenze che potrebbero scaturire da un’interruzione non controllata.

Effettuare un blocco della produzione significa che è esistito un rischio significativo che gli aggressori potessero minare o avrebbero potuto minare le strutture operative essenziali, aumentando così il rischio di un’interazione dannosa tra i sistemi operativi e quelli informatici. Tuttavia, la ripresa della produzione all’inizio di ottobre suggerisce che l’entità di questo rischio sia probabilmente contenuta.

L'articolo 2,5 miliardi di dollari: il costo dell’attacco informatico a Jaguar Land Rover proviene da Red Hot Cyber.