A volte è difficile afferrare il significato degli aggiornamenti di ragionamento e logica che stanno iniziando a emergere in modelli potenti, come GPT-5. Ecco un *esempio molto semplice* di quanto siano potenti questi modelli. Ho preso un documento di trascrizione della chiamata sugli utili di NVIDIA recente che era lungo 23 pagine e conteneva 7.800 parole. Ho preso parte della frase "e il margine lordo migliorerà e tornerà ai medi 70" e ho modificato "medi 70" in "medi 60". Per un analista finanziario che segue da remoto, questo sembrerebbe fuori luogo, perché i margini non "miglioreranno e torneranno" a un numero inferiore rispetto a quello descritto come un numero più alto altrove. Ma probabilmente il 95% delle persone che leggono questo comunicato stampa non avrebbe notato la modifica perché si inserisce facilmente negli altri 7.800 parole menzionate. Con Box AI, testando una varietà di modelli di AI, ho poi chiesto a una serie di modelli "Ci sono errori logici in questo documento? Per favore fornisci una risposta in una frase." GPT-4.1, GPT4.1 mini e un pugno di altri modelli che erano all'avanguardia solo ~6 mesi fa generalmente hanno risposto che non c'erano errori logici nel documento. Per questi modelli, il documento probabilmente sembra coerente e segue ciò che ci si aspetterebbe da una trascrizione degli utili, quindi nulla spicca davvero per loro su cosa prestare attenzione - una sorta di allucinazione inversa. GPT-5, d'altra parte, ha rapidamente scoperto il problema e ha risposto con: "Sì — il documento contiene un'incoerenza interna riguardo alla guida sul margine lordo, dicendo in un certo punto che i margini "torneranno ai medi 60" e successivamente dicendo che saranno "nei medi 70" più tardi quest'anno." Incredibilmente, questo è successo con GPT-5, GPT-5 mini e, notevolmente, *anche* GPT-5 nano. Tieni presente che i token di output di GPT-5 nano sono prezzi a 1/20 del costo dei token di GPT-4.1. Quindi, più intelligente (in questo caso d'uso) per il 5% del costo. Ora, mentre fare revisioni sugli errori nei documenti aziendali non è spesso un'attività quotidiana per ogni lavoratore della conoscenza, questi tipi di problemi si presentano in vari modi quando si tratta di grandi set di dati non strutturati, come documenti finanziari, contratti, trascrizioni, rapporti e altro. Può trattarsi di trovare un fatto, capire un errore logico, eseguire un'ipotesi o richiedere un ragionamento deduttivo sofisticato. E la capacità di applicare più logica e ragionamento ai dati aziendali diventa particolarmente critica quando si distribuiscono agenti AI nell'impresa. Quindi, è sorprendente vedere i progressi in questo campo in questo momento, e questo aprirà molte più possibilità per le aziende.

Qualcuno ha chiesto come espandere le idee delle startup. Il modo migliore è ridurre l'idea alla sua essenza, poi chiedere quanto ampiamente quell'idea essenziale potrebbe essere espansa. Devi prima ridurla, però, altrimenti ci saranno cose casuali che ostacolano la sua espansione.

Ho fatto ore in ufficio con startup per 20 anni ormai. Devo averne parlato con oltre mille. Come non mi sono annoiato? Penso che la ragione sia la curiosità. Ogni idea di startup è diversa, ed è un rompicapo capire come farla funzionare.

Queste sono persone che probabilmente verranno in America, costruiranno nuove aziende che impiegheranno migliaia di persone, creeranno posti di lavoro e entrate fiscali, ecc. E li stiamo spaventando.

I fondatori delle recenti edizioni di YC sembrano più seri. Ci sono meno finti e frequentatori di scene. Ho chiesto ai partner cosa stia succedendo. Pensano che sia perché sono diventati più bravi a scegliere.

Stiamo organizzando un evento di Context Engineering a SF! Scopri come i principali team di AI applicata stanno ingegnerizzando le loro finestre di contesto. Ascolta: Jake Heller, CEO @Casetext Beyang Liu, CTO @Sourcegraph Sam Bhagwat, CEO @Mastra_ai Jeff Huber, CEO @trychroma RSVP:

Abbassare gli standard per i corsi di studi umanistici per mantenere l'iscrizione si è rivelato controproducente, svalutando i programmi e privandoli di prestigio e rispetto.

A meno che il tuo patrimonio netto denominato in dollari non sia aumentato di almeno l'11% quest'anno, sei diventato più povero. Il dollaro è diminuito di circa il 10% di valore da quando Trump è entrato in carica, quindi il tuo patrimonio netto dovrebbe aumentare dell'11% per pareggiare.

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Oggi ho incontrato un fondatore che ha detto di scrivere 10.000 righe di codice al giorno grazie all'IA. Questo è probabilmente il caso limite. È un programmatore di talento, conosce molto bene gli strumenti di IA e sta parlando di una giornata lavorativa di 12 ore. Ma non è ingenuo. Non si tratta di 10.000 righe di codice pieno di bug.