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16.7.2024 - EUROMAINTENANCE 2024: The Winners and The International Board of Advisors. By Bernardo Vicente Tormos Martinez, Salvetti Foundation.

14.7.2024 - SIPRI Yearbook 2024 (State of armaments, disarmament and international security)

1.7.2024 - Cervello e muscoli in fibrillazione / Brain and brawn in fibrillation.

I governi europei stanno cercando una coesione politica per gestire gli affari comuni. Stando ai risultati elettorali sembra difficile anche tra i partiti all’interno dei singoli Paesi. Una coesione, o almeno un po’ di convergenza, sembra necessaria per uno sviluppo economico e sociale sostenibile. L’inquinamento aumenta, la tecnologia fa grandi passi nel campo energetico e in quello informatico, c’è il rischio di confronti bellici ancora più accesi. Per la politica il mondo è sempre più complicato, la burocrazia rallenta la democrazia e se ne avvantaggiano le leadership nazionaliste, mentre la ricerca scientifica e una coscienza civica diffusa potrebbero aiutare a ridurre le disuguaglianze sociali. I diritti dell’uomo sono diversamente considerati nei vari continenti e il dialogo diplomatico langue. Ci vorrebbe un’Europa più compatta. Comunque ci sono tante iniziative interessanti, tante imprese positive e molti gruppi di cittadini solerti, non solo nelle élites. Speriamo cresca ‘un’intelligenza’ condivisa.
   P.L.
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European governments are seeking political cohesion to manage common affairs. According to the election results, it seems difficult even between parties within individual countries. Cohesion, or at least some convergence, seems necessary for sustainable economic and social development. Pollution is increasing, technology is making great strides in the energy and IT fields, there is the risk of even more heated conflict. For politics, the world is increasingly complicated, bureaucracy slows down democracy and nationalist leadership takes advantage of it, while scientific research and widespread civic awareness could help reduce social inequalities. Human rights are considered differently on the various continents and diplomatic dialogue languishes. We need a more compact Europe. However, there are many interesting initiatives, many positive businesses and many groups of diligent citizens, not only among the elites. Let's hope a shared 'intelligence' grows.
   P.L.

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FLASH

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La tecnologia di intelligenza artificiale generativa non possiede intrinsecamente capacità matematiche. Le risposte dell’intelligenza artificiale dipendono dalla formulazione delle domanda ed evidenziano le inadeguatezze di matematica di base. Alla domanda su quale sia il numero più grande, 9.9 o 9.11, i modelli avanzati di LLM come GPT-4o di OpenAI, Claude 3.5 Sonnet e Mistral AI hanno risposto 9.11.
https://www.scmp.com/tech?module=oneline_menu_section_int&pgtype=homepage
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Generative AI technology does not inherently possess mathematical capabilities. The AI's answers depend on the wording of the question. Inadequacies in basic mathematics are evident.. When asked which number is larger, 9.9 or 9.11, advanced LLM models such as OpenAI's GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, and Mistral AI answered 9.11.

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Una promettente proposta è la formazione ai tempi di test (test-time training =TTT), che è stata sviluppata nel corso di un anno e mezzo da ricercatori di Stanford, UC San Diego, UC Berkeley e Meta. Il team di ricerca afferma che i modelli TTT non solo possono elaborare molti più dati rispetto ai trasformatori, ma che possono farlo senza consumare quasi altrettanto potenza di calcolo.
https://techcrunch.com/2024/07/17/ttt-models-might-be-the-next-frontier-in-generative-ai/
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One promising proposal is test-time training (TTT), which was developed over the course of a year and a half by researchers from Stanford, UC San Diego, UC Berkeley and Meta. The research team says that TTT models can not only process much more data than transformers, but that they can do so without consuming nearly as much computing power.

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Circa il 70 per cento dell’energia generata in tutto il mondo finisce come calore di scarto. Se gli scienziati potessero prevedere meglio come il calore si muove attraverso i semiconduttori e gli isolanti, potrebbero progettare sistemi di generazione di energia più efficienti. Un team di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology ha studiato con l’intelligenza artificiale un nuovo framework di apprendimento automatico in grado di prevedere e ridurre le relazioni di dispersione.
https://news.mit.edu/2024/ai-method-radically-speeds-predictions-materials-thermal-properties-0716
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About 70 percent of the energy generated worldwide ends up as waste heat. If scientists could better predict how heat moves through semiconductors and insulators, they could design more efficient power generation systems. A team of researchers from Massachusetts Institute of Technology has studied a new machine learning framework capable of predicting and reducing dispersion relationships with artificial intelligence.

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