Agentic AI News 14 Settembre 2026

Corsa USA-Cina sull'AI. Trump e lo speaker della Camera Johnson hanno respinto gli appelli dell'industria AI a rallentare, sostenendo che una regolamentazione potrebbe permettere alla Cina di prendere il sopravvento; Trump ha detto: «Chi vince l'AI, vince».

• Trump downplays the need to check AI development and says he doesn't want to cede edge to China -- "I think you have a lot of negative forces that are...bringing up things that won’t happen...whoever wins with AI wins"(si apre in una nuova scheda)
• Trump and Mike Johnson think the AI industry is overreacting(si apre in una nuova scheda)

Dirigenti per la supervisione. Altman, Musk e Hassabis hanno appoggiato l'appello del CEO di Anthropic Amodei a favore di una supervisione indipendente dentro i laboratori AI, mentre il dibattito catastrofista si fa più acceso dopo che un responsabile dell'allineamento di Anthropic ha stimato in oltre il 10% la probabilità che l'AI uccida tutti gli esseri umani nel prossimo decennio.

• What’s behind the AI industry’s latest warnings of doom?(si apre in una nuova scheda)
• Altman, Musk, and Hassabis back Amodei's call to add independent oversight(si apre in una nuova scheda)

Piano AI di Obama. Obama ha esortato i democratici a fare dell'AI un tema centrale e a sviluppare un quadro chiaro per le preoccupazioni economiche e di sicurezza, una volta riconquistata la Camera.

• Obama urges Democrats to have a ‘clear plan’ for AI safeguards(si apre in una nuova scheda)

Paura di cattura regolatoria. I sostenitori dell'AI locale e dell'open source temono che la spinta sulla sicurezza AI possa servire a una cattura regolatoria; un thread su Reddit definisce la copertura del NYT «sponsorizzata da OpenAI» e la legge come una risposta alla bolla.

• Right to Intelligence. Protect your right to run local AI.(si apre in una nuova scheda)
• The rhetoric is really heating up!(si apre in una nuova scheda)

DeepSeek V4.1 Flash. DeepSeek V4.1 Flash ha conquistato il primo posto nel nuovo benchmark privato di Artificial Analysis, battendo GPT-6 Astra e Fable dopo che l'indice è stato aggiornato due volte in tre giorni.

• DeepSeek V4.1 Flash beats Astra on AA's new benchmark(si apre in una nuova scheda)

Modello scientifico Intern-S2. InternLM ha rilasciato Intern-S2-397B, un modello fondativo multimodale addestrato su letteratura scientifica e RL agentico a lungo orizzonte, con solide capacità di ragionamento e nella risoluzione di problemi scientifici.

• internlm/Intern-S2 · Hugging Face(si apre in una nuova scheda)

Agenti di ricerca Iris. I modelli open-weight Iris-mini (35B) e Iris-pro (397B) di AllSpark sono tra i migliori agenti di ricerca della loro categoria, costruiti su Qwen e addestrati con domande ricavate per reverse engineering; migliorano anche l'uso generale degli strumenti.

• Iris-mini and Iris-pro are the strongest open-weight search agents in their class(si apre in una nuova scheda)

Benchmark agenti GPT-6 Astra. Su Vending-Bench e Drone-Bench di Andon Labs, GPT-6 Astra ha gestito un business simulato guadagnando tre volte il saldo di Fable ed è diventato il primo modello a superare la baseline uomo-AI in tutte le sottoattività di sorveglianza con droni.

• GPT-6 Astra pilots a surveillance drone and runs a business on its own(si apre in una nuova scheda)

Ricetta oro IMO con Nemotron. I ricercatori hanno pubblicato una ricetta aperta per addestrare Nemotron 3 Ultra a totalizzare 30/42 all'IMO 2026, raggiungendo l'oro con la sola generazione di dimostrazioni in linguaggio naturale, senza un prover formale né internet.

• An Open Recipe for IMO Gold: Training Nemotron for Olympiad Mathematics(si apre in una nuova scheda)

Modello piccolo Aurora. Aurora1.0-150M, un modello piccolo addestrato su 7 miliardi di token, è stato rilasciato con prestazioni di livello GPT-2 sui benchmark comuni.

• Aurora1.0-150M Releases!(si apre in una nuova scheda)

Elevenlabs Music v2.5. Elevenlabs ha rilasciato Music v2.5 tramite app e API, sostenendo che offre canzoni più complete e ottiene la preferenza degli ascoltatori, con piani free e pro e uso commerciale consentito con attribuzione.

• Elevenlabs makes Music v2.5 available via app and API with free and pro tier options(si apre in una nuova scheda)

AlphaGenome, Meta Muse e matematica. La rassegna di The Sequence segnala AlphaGenome Atlas di Google DeepMind per la mappatura genetica, Muse, l'agente personale di Meta, e la soluzione proposta da OpenAI a un problema del Millennium Prize.

• The Sequence Radar - Issue 932: Last Week in AI: DeepSeek V4.1-Flash, AlphaGenome Atlas, Meta Muse, and OpenAI’s Proposed Math Breakthrough(si apre in una nuova scheda)

Scorte RTX 5090 in calo. Gli utenti di LocalLLaMA segnalano che le scorte di RTX 5090 sono quasi esaurite e i prezzi salgono, peggiorando la carenza di hardware per l'AI locale.

• 5090 Stock is Almost Gone(si apre in una nuova scheda)

Memory wall di Micron. Una slide di Hot Chips mostra che la potenza di calcolo cresce di circa 3 volte ogni due anni mentre la banda HBM cresce meno di 2 volte, con possibili rimedi come il calcolo in memoria e collegamenti più corti.

• Micron's memory wall chart. Compute up ~3x every two years, HBM bandwidth under 2x(si apre in una nuova scheda)

Speedup RDNA4 di AMD. Un aggiornamento di R9V offre circa 100 token/s su Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS su due GPU R9700 con 128 GB di RAM, correggendo i crash e aggiungendo il supporto a Q4_K_XL.

• R9V Update: now ~100 tok/s in TG on Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS on x2 R9700 + 128GB RAM. Fixed crashes with n-gram SSD streaming, improved diagnostics, plus pinned images. Q4_K_XL now supported, 50 tok/s TG.(si apre in una nuova scheda)

VLLM su RTX 3090. Una guida su Reddit mostra che VLLM con compilazione AOT può eseguire Qwen3.8 27B INT4 con contesto KV FP8 da 144K su una RTX 3090 da 24 GB, più velocemente di llama.cpp.

• Dear 24G owners, try VLLM you might be able to run Qwen3.8 27B INT4, 144K FP8 KV on RTX 3090 with better speed. (TLDR VLLM AOT)(si apre in una nuova scheda)

Server 128 GB a 3.000 $. Un server EPYC fai-da-te con quattro GPU V620 e 256 GB di RAM è costato circa 3.000 $ e raggiunge 1.300 token/s in prefill e 70 token/s in decode su Qwen3.8-next-flash.

• 3k$ 128GB VRAM + 256GB RAM DDR4 Server(si apre in una nuova scheda)

CUDA su Windows con AMD. Una build basata su ZLUDA permette alle app Windows pensate per CUDA di girare su GPU AMD con ROCm/HIP, con prestazioni circa del 3% inferiori rispetto a quelle native.

• CUDA-for-AMD-Windows: Run CUDA-targeted Windows applications on AMD GPUs with ZLUDA + ROCm/HIP.(si apre in una nuova scheda)

Risultati locali con Qwen3.8. Gli utenti segnalano Qwen3.8-27b per il coding one-shot, la generazione di SVG e un gioco costruito in cinque ore su una 3090, definendolo un forte modello locale.

• Another Qwen3.8-27b Appreciation Post(si apre in una nuova scheda)
• Decided to build a game, and test the ceiling of Qwen3.8 27b(si apre in una nuova scheda)
• Qwen3.8 flash next - untrained svg generation(si apre in una nuova scheda)

Agenti GTM di LangChain. LangChain ha costruito agenti GTM e paid media su Deep Agents, automatizzando ricerca outbound, bozze su Slack e riconciliazione delle campagne pubblicitarie; l'agente GTM ha aumentato del 250% la conversione da lead a opportunità e ha fatto risparmiare ai sales rep 40 ore al mese.

• How We Built LangChain’s Paid Media Agent(si apre in una nuova scheda)
• How we built LangChain’s GTM Agent(si apre in una nuova scheda)

Routing HydraFusion di GitHub. L'anteprima di Project HydraFusion di GitHub Copilot orchestra dinamicamente più modelli secondo i pattern single, cascade e critique per ottimizzare le attività di coding.

• GitHub Copilot's Project HydraFusion Promises Frontier Level Performance through Multi-Model Routing(si apre in una nuova scheda)

Strumento commit-rewriter. Simon Willison ha rilasciato commit-rewriter 0.1, una web app per modificare in modo interattivo i messaggi di commit e riscrivere la cronologia del repository, utile per ripulire i residui degli agenti di coding prima della pubblicazione.

• commit-rewriter 0.1(si apre in una nuova scheda)

Spam da agenti AI. Un thread su Hacker News mette in luce l'attività di iLands che, tramite un agente AI, invia email di spam, illustrando l'uso improprio dell'AI agentica per contatti non richiesti.

• The worst spam emails: iLands AI agent hustle(si apre in una nuova scheda)

Divieto di AI in classe. Uno studio universitario durato due anni ha rilevato che gli studenti a cui era vietato usare l'AI hanno ottenuto i risultati peggiori, mentre la formazione strutturata ha battuto i suggerimenti AI non guidati, spingendo il professore a ribaltare la sua ipotesi.

• Two-year university study finds banning AI from classrooms leaves students worse off(si apre in una nuova scheda)

Età dell'oro LLM locali. Un post su Reddit celebra l'attuale comunità degli LLM locali come un ritorno all'ottimizzazione pratica e alla condivisione, spinta dalle carenze hardware che obbligano all'efficienza.

• The Local LLM community feels like the golden era of the internet all over again(si apre in una nuova scheda)