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Un modello open source che fa ricerca come i grandi closed-source 🔍 Il team di Ohio State ha addestrato QUEST, una famiglia di agenti open (da 2 a 35 miliardi di parametri) che potete usare per ricerche approfondite: raccolta fatti, citazioni verificate e sintesi di report lunghi, senza passare per i modelli closed-source. Dentro troverete: 📌 Dati sintetici: solo 8.000 task generati automaticamente, senza annotazione umana 📌 Training in tre fasi: mid-training, fine-tuning supervisionato e reinforcement learning 📌 Rubric trees: un sistema di reward verificabili applicabile a task diversi 📌 Risultati: prestazioni pari o superiori ai migliori agenti closed-source su 8 benchmark 📌 Open source: codice, pesi e demo pubblici su GitHub Lo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2605.24218

Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌 1️⃣ Full Stack Developer in Air Srl 💸 RAL: 45k-55k 💡 Esperienza: 4-6 anni (2-3 anni nel ruolo) 📍 In sede a Vigevano (PV) 🙌 Tecnologie: Node.js, Typescript, SQL, AWS, Git, Docker, Testing 👉 Datapizza Jobs 2️⃣ System Administrator in Mondo Convenienza 💸 RAL: 35k-40k 💡 Esperienza: 3-6 anni (1-2 anni nel ruolo) 📍 Ibrido a Civitavecchia 🙌 Tecnologie: Active Directory, Windows Server, Google Cloud, Reti e Sistemi 👉 Datapizza Jobs E se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌

Un benchmark per capire se gli agenti sanno fare ingegneria vera ⚙️ Frontier-Eng valuta agenti AI self-evolving su task di ingegneria reali, usando l'ottimizzazione generativa per capire quanto sanno migliorarsi da soli nel tempo. Dentro troverete: 📌 Task reali: problemi ingegneristici presi da contesti di produzione 📌 Self-evolving: gli agenti aggiornano le proprie strategie iterazione dopo iterazione 📌 Metriche: come si misura il miglioramento progressivo, non solo il risultato finale 📌 Confronti: prestazioni di più famiglie di modelli sullo stesso set di task Lo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2604.12290

Capiamo insieme come Jev (e in generale i modelli "system-one") possono essere usati e se veramente sono una minaccia per OpenAI e Anthropic. 📌 Cosa rende Jev diverso dai suoi competitors? 📌 I modelli "system-one" possono davvero competere con Sonnet, GPT-4? 📌 E se l'architettura computazionale fosse il vero game changer? Ne parliamo in live con: Manuel Vimercati, Direttore Scientifico Simone Conversano, AI Transformation Specialist 📅 Mercoledì 23 settembre, ore 18:00 📍 In diretta su LinkedIn e YouTube Assisti alla live qui 👇 LinkedIn: https://bit.ly/4h5pIB0 YouTube: https://bit.ly/4hly8TC

100 sfide vere per mettere alla prova la ricerca profonda dell’AI 🔬 Microsoft ha rilasciato LiveDRBench, un benchmark con 100 task complessi presi da scenari reali: dalla scoperta di dataset scientifici alla ricerca su materiali, fino a eventi di interesse pubblico. Dentro troverete: 📌 Compiti reali: non domande sintetiche, ma casi presi da esigenze concrete 📌 Ambiti diversi: scienza, materiali, dataset discovery ed eventi pubblici 📌 Difficoltà alta: pensato per mettere in crisi anche i sistemi di deep research più avanzati 📌 Dataset aperto: disponibile su Hugging Face per i vostri test La trovate qui 👉 https://huggingface.co/datasets/microsoft/LiveDRBench

State cercando ancora una nuova sfida nel 2026? Abbiamo una posizione che farà la differenza 🚀 Il Forward Deployed Engineer è il ruolo tech più importante dei prossimi 2 anni: una figura che negli USA esiste da oltre vent'anni, ma che in Italia è praticamente sconosciuta. 👀 Forward Deployed Engineer in Datapizza 💸 RAL: 35k-55k 💡 Esperienza: 3-5 anni 📍 Ibrido su Milano (con trasferimenti presso i clienti) 🙌 Tecnologie: Typescript, SQL, Database, Cloud, Container, CI/CD, Observability, LLM, RAG e Agenti 🇬🇧 Inglese fluente richiesto 👉 https://bit.ly/4ydUayY In Datapizza lo stiamo ancora cercando per costruire agenti e workflow AI presso i nostri clienti, usando una piattaforma proprietaria di nuova generazione. 💪 Se pensate di essere la persona giusta, candidatevi al link!

Vi ricordiamo che dal 7 al 9 ottobre torniamo a Torino per Wave by Vento (il nuovo nome di Italian Tech Week), una delle conferenze tech più influenti d'Europa! 🚀 Vi aspettano: 📌 10.000 partecipanti, 200+ speaker, 70+ speech, 45 masterclass 📌 Tra gli speaker: Dario Amodei (CEO Anthropic), John Elkann (Exor, Stellantis, Ferrari), Jony Ive (LoveFrom) e altri 📌 Noi ci saremo con una masterclass di Giacomo Ciarlini, Co-Founder & CIO Datapizza, su come ripensare i processi aziendali da zero con l'AI Per partecipare alla masterclass serve il Wave Pass, che potete trovare qui! 👉 bit.ly/4eZDov7 PS: Per voi c'è ancora uno sconto sul pass con il codice DATAPIZZA-WAVE15 (cumulabile con gli sconti gruppo) 🍕

Un coding agent non dovrebbe ricordare il codice come fosse semplice testo 🗂️ Code Isn’t Memory propone un indice strutturale della codebase, pensato per dare agli agenti una rappresentazione del codice più vicina a come lo leggerebbe uno sviluppatore. Dentro troverete: 📌 Idea: indice strutturale invece di semplice retrieval testuale 📌 Vantaggio: comprensione più precisa delle relazioni tra file e funzioni 📌 Test: valutazione su task reali di manutenzione del codice 📌 Impatto: meno errori quando l’agente naviga codebase grandi Lo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2606.22417

The Harder Text Embedding Benchmark (HTEB) va oltre le classiche valutazioni statiche e mette alla prova la robustezza dei modelli di embedding su scenari realistici e più complessi. 🦾 Dentro troverete: 📌 Il limite: i benchmark classici misurano solo scenari idealizzati 📌 Il nuovo approccio: task pensati per stressare la robustezza multidimensionale 📌 I modelli testati: confronto tra le principali famiglie di embedding open e proprietarie 📌 I risultati: cali di performance significativi rispetto ai leaderboard tradizionali 📌 L’uso pratico: utile per chi costruisce sistemi di RAG e retrieval in produzione Lo trovate qui 👉 https://arxiv.org/abs/2605.28190

Testbusters ci ha affidato quattro ricerche tech e AI ed è riuscita ad assumere cinque persone 🚀 L’azienda italiana leader nella preparazione ai test di Medicina, ha deciso di portare l'AI dentro il suo prodotto: voleva trasformare il suo simulatore per i test di ammissione in un tutor personale, basato su AI e servivano profili rarissimi, su due mercati diversi, in tempi molto stretti. Il problema principale era che… chi ha quelle competenze, di solito non guarda gli annunci 🚨 Nel nuovo articolo uscito sul nostro blog vi raccontiamo: 📌 Perché certi profili AI non si trovano con un semplice annuncio 📌 Come abbiamo lavorato tra sourcing attivo e RAL in chiaro 📌 Il momento in cui una scelta di recruiting è diventata una scelta strategica Se vi interessa il mondo hiring nel tech, questo caso vale la lettura. Lo trovate qui 👉 https://datapizza.tech/it/blog/assumere-nellera-delle-ai-il-caso-testbusters (E se volete altre letture simili, potete scorrere il nostro blog per altri contenuti interessanti!)

Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌 1️⃣ Senior Azure Cloud Engineer in MSC Cruises 💸 RAL: 45k-52k 💡 Esperienza: 7+ anni 📍 In sede a Napoli 🙌 Tecnologie: Microsoft Azure, Kubernetes, Inglese, Active Directory, Cloud, VMware 👉 https://bit.ly/4dZzrXu 2️⃣ Cyber Security Network Specialist in MSC Cruises 💸 RAL: 30k-37k 💡 Esperienza: 2-4 anni 📍 In sede a Napoli 🙌 Tecnologie: Network Security, Cyber Security, Firewall, Checkpoint, Palo Alto, NGFW, IDS/IPS, Cloud security 👉 https://bit.ly/4hRavmo E se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌

Un corso gratuito per usare l’AI davvero bene 🎓 Andrew Ng, founder di DeepLearning.AI e co-founder di Coursera, lancia "AI Prompting for Everyone", un corso pensato per chiunque usi ChatGPT, Claude o Gemini e voglia ottenere risultati migliori senza background tecnico. 👨‍🔬 Dentro troverete: 📌 Ricerca informazioni: come ottenere risposte accurate con web search e deep research 📌 Brainstorming e scrittura: usare l’AI come partner per testi più naturali 📌 Creazione: generare immagini e costruire semplici app senza scrivere codice 📌 Livello base: zero prerequisiti tecnici richiesti Lo potete trovare qui! 👉 https://www.deeplearning.ai/courses/ai-prompting-for-everyone

NVIDIA apre i dataset che servono per addestrare agenti AI 📦 Sull’hub Hugging Face, NVIDIA ha rilasciato una serie di dataset pensati apposta per l’addestramento di agenti: dati di ragionamento, tool use e interazioni multi-step, tutti liberamente scaricabili. Dentro troverete: 📌 Tool use: esempi di chiamate a funzioni ed esecuzione di strumenti 📌 Ragionamento: catene di ragionamento annotate per il training 📌 Interazioni multi-turno: conversazioni complete agente-ambiente 📌 Licenza aperta: pronti da integrare nelle vostre pipeline di fine-tuning Vi lasciamo qui il link! 👉 https://huggingface.co/blog/nvidia/open-data-for-agents

Il vostro assistente AI personale, riscritto da zero 🤖 QwenPaw 2.0 è uscito con una riscrittura completa basata su AgentScope 2.0: una nuova architettura Agent OS pensata per essere installata sulla vostra macchina o nel cloud. Dentro troverete: 📌 Agent OS: architettura modulare per gestire più agenti insieme 📌 Loop Engineering: gestione avanzata dei cicli di ragionamento e azione 📌 Memoria a lungo termine: integrazione con ReMe v0.4.0 📌 Terminal UI: interfaccia da terminale inclusa nel pacchetto 📌 Multi-app: supporto a diverse app di chat con capacità estendibili Ecco a voi il link! 👉 https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw

🔥 CI SIAMO! Da oggi su Spotify c'è Mossa 37, il nostro nuovo podcast! 🎙️ Per dieci giovedì vi raccontiamo una storia vera per capire come funziona l'AI senza dare niente per scontato. In ogni puntata: 📌 Simone Conversano a condurre, con Giuseppe Gullo, fondatore di ProfessionAI 📌 In chiusura, una sfida da provare in dieci minuti Nel primo episodio, si parte da Seul, nel 2016: un programma, un campione di Go e una mossa che nessuno si aspettava… ♟️ Ascoltatelo e poi raccontateci com'è andata: vi è mai capitato di pensare di dover competere con una macchina, quando forse conveniva imparare a lavorarci insieme? 🤔 Eccovi il link! 👉 https://bit.ly/4i5mzR1

Se in questo periodo state cercando nuove opportunità, su Datapizza Jobs abbiamo due posizioni che potrebbero interessarvi! 🙌 1️⃣ Lead Data Architect in Intarget 💸 RAL: 60k-70k 💡 Esperienza: 5+ anni 📍 In sede a Pisa 🙌 Tecnologie: Python, SQL, Apache Kafka, GCP, Data Pipeline, Strumenti BI, CI/CD, Terraform 👉 https://bit.ly/4ykHq8T 2️⃣ Full Stack Developer in Fit2you 💸 RAL: 45k-55k 💡 Esperienza: 4-6 anni 📍 In sede a Vigevano 🙌 Tecnologie: Node.js, Typescript, SQL, AWS, Git, Docker, Testing 👉 https://bit.ly/4zBsvYT E se avete domande sulle posizioni, noi siamo qui! 🙌

OpenCode 2.0: il coding agent open source cambia architettura 🧑‍💻 Anomaly ha rilasciato la versione 2.0 di OpenCode, ricostruita attorno a un servizio in background a cui si collegano terminale, interfaccia web e app desktop, con un'API riprogettata da zero. Dentro trovate: 📌 Code Mode, per concatenare più tool call in un unico script JavaScript 📌 Subagent e comandi shell da spostare in background con una hotkey 📌 Oltre 80 plugin interni con hot reload e plugin per la TUI ora stabili 📌 Un SDK per integrare OpenCode nei vostri ambienti (Se arrivate dalla 1.x basta lanciare opencode upgrade --major.) Lo potete trovare qui 👉 https://anoma.ly/notes/opencode-2-0/

🔥 È uscito il terzo episodio di Mossa 37, il podcast di Datapizza e ProfessionAI! 🎙️ Questa settimana andiamo a Londra, nel 1854, con il medico John Snow (quello con la H 😏) e un colera che la medicina dell'epoca non riusciva a spiegare. In puntata troverete: 📌 Simone Conversano di Datapizza e Giuseppe Gullo, CEO e fondatore di ProfessionAI, che spiegano come si fanno parlare i dati 📌 Perché cambiare la forma dei dati li fa «saltare agli occhi» 📌 Perché conviene cercare apposta i casi che non tornano 📌 La sfida della settimana: cambiate forma a un dato che avete già, per esempio le spese del mese Vi è mai capitato di scoprire in un grafico qualcosa che in un elenco non vedevate? 🤔 Eccovi il link! 👉 https://bit.ly/4kkfVJd