Jeff Bezos sta raccogliendo più soldi del PIL di interi paesi per scommettere tutto su un'UNICA idea: Automatizzare il Mondo Fisico Le persone più potenti della terra stanno spostando il loro focus dai bit agli atomi: - Jeff Bezos sta raccogliendo 100 MILIARDI di dollari per acquistare fabbriche e automatizzarle con l'AI - Elon e Tesla stanno chiudendo linee di produzione di auto per costruire 1 milione di robot umanoidi all'anno - Jensen Huang e Nvidia stanno costruendo un'intera infrastruttura robotica - Travis Kalanick ha appena lanciato "Atoms". Automatizzare l'estrazione, la produzione e il trasporto Le menti più brillanti della tecnologia sono tutte arrivate alla stessa conclusione nello stesso momento. Che i veri soldi si trovano nell'automatizzare il mondo che ci circonda. Abbiamo trascorso gli ultimi anni insegnando all'AI a pensare. Ora è il momento di insegnarle a costruire!

Google ha appena lanciato uno strumento di design AI gratuito chiamato Sketch che trasforma una singola frase in una landing page pronta per la produzione con codice funzionante Puoi interagire con esso usando la tua voce, fornirgli un disegno su un tovagliolo o descrivere un obiettivo aziendale e guardarlo costruire Stavo creando un sito web per uno sponsor del mio show e ha ridisegnato tutto in un colpo solo Ha un agente AI che ricorda ogni iterazione. Una tela infinita. Prototipi istantanei che puoi cliccare. E esporta in codice e altri strumenti per sviluppatori con un clic. Questo è un grande passo per l'industria del design

Un laboratorio cinese di intelligenza artificiale ha appena rilasciato silenziosamente un modello che si è addestrato per migliorare del 30% 🤯 Il team di @MiniMax_AI ha dato a M2.7 accesso alla propria infrastruttura di addestramento. Il proprio pipeline di apprendimento per rinforzo. La propria memoria. Poi gli hanno detto di migliorarsi. E lo ha fatto... M2.7 ha costruito dozzine di abilità complesse all'interno della propria imbracatura di RL. Ha aggiornato i propri sistemi di memoria. Ha ottimizzato il proprio processo di apprendimento per rinforzo in base ai risultati che stava valutando in tempo reale. Ha eseguito questo ciclo autonomamente per oltre 100 round, analizzando le traiettorie di fallimento, modificando il proprio codice di impalcatura, eseguendo valutazioni, confrontando i risultati e decidendo cosa mantenere o ripristinare. Nessun umano nel loop. Solo il modello che migliora il modello. Il risultato: - 30% di miglioramento delle prestazioni nelle valutazioni interne - 66,6% di tasso di medaglie nelle competizioni di ML (Questo lo lega a Gemini 3.1. I punteggi SWE-Pro si avvicinano quasi a Claude Opus) MiniMax gestisce già il 30% delle operazioni aziendali in modo autonomo sui propri modelli. L'80% del codice appena impegnato in azienda è generato dall'AI. Stanno letteralmente spedendo il miglioramento autonomo come infrastruttura organizzativa e la borsa di Hong Kong LO AMA. Questi sono i primi stadi del miglioramento autonomo ricorsivo. E proviene da Shanghai.