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 lavoro
• strategie per un utilizzo efficiente nei workflow di sviluppo
• sicurezza, validazione e responsabilità nell’uso dell’AI
• nuove 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/lince

00:00 Introduzione e felicità con i token
03:19 Riflessioni su addiction e concentrazione
07:33 Confronto tra modelli AI e token
12:10 Personalità dei modelli AI e abbonamenti
13:10 Valore dei token nel mercato del lavoro
19:45 Uso efficiente dei token e sessioni parallele
23:12 Problemi di comunicazione e trasparenza
23:40 Evoluzione dei modelli AI: OpenAI vs Meta
25:17 Prestazioni e innovazione nei modelli AI
26:50 Nuove uscite: GLM e Minimax
28:30 Strategie di miglioramento nei modelli AI
30:54 Auto research e sviluppo strategie
33:14 Applicazioni pratiche delle nuove tecnologie AI
36:37 Critiche e scetticismi su auto research
40:10 Il futuro dell’auto-miglioramento
41:49 Startup, mercato e concorrenza
43:38 Acquisizioni e innovazioni
45:42 OpenAI, Nvidia: hype e critiche
48:15 Permessi e sicurezza nell’AI
50:42 Validazione dei modelli
53:07 Rischi e responsabilità
54:08 Ragionamento e comprensione nei modelli
55:52 Parallelo tra AI e umani
57:44 Rappresentazione grafica e comprensione
01:01:32 Cloud Code e interfacce
01:05:25 AI in Google Maps
01:12:15 Extra e momenti divertenti

• Claude (Anthropic): https://www.anthropic.com
• GPT-4 (OpenAI): https://openai.com/research/gpt-4
• Google Maps AI features: https://blog.google/products/maps
• Meta Avocado & Mango: https://www.meta.com/research/avocado-mango
• Auto Research (Karpathy): https://github.com/carpati/auto-research

Spotify → https://open.spotify.com/show/16dTKEEtKkIzhr1JJNMmSF
YouTube → https://www.youtube.com/channel/UCYQgzIby7QHkXBonTWk-2Fg
🌐 https://risorseartificiali.com

⏱️ Capitoli🔗 Risorse citate🎧 Seguici