Claude vs GPT-Codex: i trend AI che stanno cambiando l’AI Engineering (e validano OpenClaw) #44

In questa puntata di Risorse Artificiali – Appunti e spunti dal mondo dell’AI, analizziamo i principali trend dell’intelligenza artificiale che stanno ridefinendo il modo in cui costruiamo software, agenti e sistemi complessi.Partiamo da un confronto concreto tra Claude e GPT-Codex, due approcci sempre più centrali nel mondo dell’AI Engineering, per capire come stanno evolvendo modelli, workflow e modalità di utilizzo.Uno dei temi chiave è il ruolo dei token, sempre più determinanti nei task complessi: dalla gestione del contesto fino all’efficienza delle sessioni parallele. Discutiamo anche di come i modelli AI stiano sviluppando capacità di auto-miglioramento (auto-research), e di cosa questo significhi davvero in termini pratici, tra hype e realtà.Affrontiamo inoltre:le differenze tra i principali modelli AI (Claude vs GPT-Codex)il valore economico e operativo dei token nel mercato del lavorostrategie per un utilizzo efficiente nei workflow di svilupposicurezza, validazione e responsabilità nell’uso dell’AInuove uscite e innovazioni (GLM, Minimax, Meta, OpenAI)l’integrazione dell’AI in prodotti reali (come Google Maps)Un episodio che unisce esperienza pratica e visione strategica, per capire dove sta andando davvero l’AI Engineering e perché questi trend stanno già validando nuovi modelli come OpenClaw.Link dalla puntata:Il nostro progetto: https://github.com/RisorseArtificiali/lince00:00 Introduzione e felicità con i token03:19 Riflessioni su addiction e concentrazione07:33 Confronto tra modelli AI e token12:10 Personalità dei modelli AI e abbonamenti13:10 Valore dei token nel mercato del lavoro19:45 Uso efficiente dei token e sessioni parallele23:12 Problemi di comunicazione e trasparenza23:40 Evoluzione dei modelli AI: OpenAI vs Meta25:17 Prestazioni e innovazione nei modelli AI26:50 Nuove uscite: GLM e Minimax28:30 Strategie di miglioramento nei modelli AI30:54 Auto research e sviluppo strategie33:14 Applicazioni pratiche delle nuove tecnologie AI36:37 Critiche e scetticismi su auto research40:10 Il futuro dell’auto-miglioramento41:49 Startup, mercato e concorrenza43:38 Acquisizioni e innovazioni45:42 OpenAI, Nvidia: hype e critiche48:15 Permessi e sicurezza nell’AI50:42 Validazione dei modelli53:07 Rischi e responsabilità54:08 Ragionamento e comprensione nei modelli55:52 Parallelo tra AI e umani57:44 Rappresentazione grafica e comprensione01:01:32 Cloud Code e interfacce01:05:25 AI in Google Maps01:12:15 Extra e momenti divertentiClaude (Anthropic): https://www.anthropic.comGPT-4 (OpenAI): https://openai.com/research/gpt-4Google Maps AI features: https://blog.google/products/mapsMeta Avocado & Mango: https://www.meta.com/research/avocado-mangoAuto Research (Karpathy): https://github.com/carpati/auto-researchSpotify → https://open.spotify.com/show/16dTKEEtKkIzhr1JJNMmSFYouTube → https://www.youtube.com/channel/UCYQgzIby7QHkXBonTWk-2Fg🌐 https://risorseartificiali.com⏱️ Capitoli🔗 Risorse citate🎧 Seguici