MLX

MLX è una nuova tecnologia open-source di Apple che consente di eseguire potenti modelli di intelligenza artificiale (Large Language Models, in breve LLM) direttamente e localmente sui Mac Apple Silicon, senza connessione a Internet o vincoli di cloud. MLX è sinonimo di massimo controllo, protezione dei dati e indipendenza: gli utenti caricano un modello sul proprio Mac e possono utilizzarlo offline, ad esempio per testi, analisi o attività creative. MLX è un passo significativo verso un'intelligenza artificiale sovrana e utilizzabile localmente.

L'esportazione dei dati ChatGPT spiegata: come le vostre chat AI diventano un sistema di conoscenza personale

da
Esportazione dei dati ChatGPT

Se lavorate regolarmente con un'intelligenza artificiale, probabilmente lo sapete: un pensiero porta al successivo. Si fa una domanda, si ottiene una risposta, si riformula, si sviluppa ulteriormente un'idea. Una breve domanda si trasforma improvvisamente in un dialogo più lungo. A volte, addirittura, si arriva a interi progetti.

Ma la maggior parte di queste conversazioni scompare di nuovo. Si trovano da qualche parte nell'elenco delle chat, scivolano verso il basso e vengono dimenticate nel tempo. È proprio questa una delle grandi peculiarità dei moderni sistemi di intelligenza artificiale: Mentre le conversazioni precedenti con colleghi, amici o consulenti esistevano solo nella nostra memoria, i dialoghi dell'IA sono completamente conservati.

Questo significa qualcosa di fondamentale: Con ogni conversazione viene creato un archivio digitale dei vostri pensieri. Questa è la prima parte di una piccola serie di articoli che vi permetteranno di esportare la vostra cronologia di chat da ChatGPT e di utilizzarla efficacemente come un tesoro personale di conoscenze con il vostro sistema di intelligenza artificiale locale.

Leggi tutto

Intelligenza artificiale senza clamore: perché meno strumenti di IA spesso significano un lavoro migliore

da
Intelligenza artificiale senza clamore

Chiunque si occupi oggi di intelligenza artificiale incontra quasi inevitabilmente una strana sensazione: una costante inquietudine. Non appena ci si abitua a uno strumento, ne compaiono altri dieci. Un video segue l'altro su YouTube: „Questo strumento di intelligenza artificiale cambia tutto“.“, „Devi assolutamente usarlo adesso“.“, „Coloro che si perdono vengono lasciati indietro“. E ogni volta risuona subliminalmente lo stesso messaggio: Sei arrivato troppo tardi. Gli altri sono più avanti. Devi recuperare.

Questo non riguarda solo gli informatici. Anche i lavoratori autonomi, i professionisti creativi, gli imprenditori e i semplici dipendenti sentono la pressione. Molti non sanno nemmeno cosa facciano esattamente questi strumenti, ma hanno la sensazione di perdere qualcosa. Ed è proprio questo a causare stress.

Leggi tutto

L'IA in cloud come preside: perché il futuro del lavoro è nell'IA locale

da
L'intelligenza artificiale del cloud diventa il capo insegnante

Quando qualche anno fa i grandi modelli linguistici hanno iniziato la loro marcia trionfale, sembravano quasi un ritorno alle vecchie virtù della tecnologia: uno strumento che fa quello che gli viene detto. Uno strumento che serve l'utente, non il contrario. Le prime versioni, da GPT-3 a GPT-4, avevano sì dei punti deboli, ma erano incredibilmente utili. Spiegavano, analizzavano, formulavano e risolvevano i compiti. E lo facevano in gran parte senza zavorre pedagogiche.

Si parlava con questi modelli come se si stesse parlando con un impiegato erudito, che a volte sbagliava le parole, ma che essenzialmente lavorava e basta. Chiunque abbia scritto testi creativi, generato codici di programma o prodotto analisi più lunghe all'epoca ha sperimentato quanto tutto ciò funzionasse senza problemi. C'era una sensazione di libertà, di spazio creativo aperto, di tecnologia che supportava le persone invece di correggerle.

Leggi tutto

AI Studio 2025: quale hardware vale davvero la pena: dal Mac Studio alla RTX 3090

da
Hardware 2025 per lo studio AI

Chiunque lavori con l'IA oggi è quasi automaticamente spinto nel cloud: OpenAI, Microsoft, Google, qualsiasi interfaccia web, token, limiti, termini e condizioni. Questo sembra moderno, ma è essenzialmente un ritorno alla dipendenza: altri determinano quali modelli si possono usare, con quale frequenza, con quali filtri e a quale costo. Io sto deliberatamente andando nella direzione opposta: attualmente sto costruendo il mio piccolo studio di IA a casa. Con il mio hardware, i miei modelli e i miei flussi di lavoro.

Il mio obiettivo è chiaro: IA locale per i testi, IA locale per le immagini, apprendimento dei miei modelli (LoRA, fine-tuning) e tutto questo in modo tale che io, come libero professionista e in seguito anche cliente di una PMI, non dipenda dai capricci quotidiani di qualche fornitore di cloud. Si potrebbe dire che è un ritorno a un vecchio atteggiamento che una volta era abbastanza normale: „Le cose importanti le fai da solo“. Solo che questa volta non si tratta del proprio banco di lavoro, ma della potenza di calcolo e della sovranità dei dati.

Leggi tutto

Apple MLX vs. NVIDIA: come funziona l'inferenza AI locale sul Mac

da
AI locale su Silicon con Apple Mac

Chi si occupa di intelligenza artificiale oggi pensa spesso a ChatGPT o a servizi online simili. Si digita una domanda, si attende qualche secondo e si riceve una risposta come se all'altro capo del filo ci fosse un interlocutore molto colto e paziente. Ma ciò che è facilmente dimenticabile: Ogni input, ogni frase, ogni parola viene inviata a server esterni via Internet. È lì che si svolge il lavoro vero e proprio, su enormi computer che non si vedono mai di persona.

In linea di principio, un modello linguistico locale funziona esattamente nello stesso modo, ma senza Internet. Il modello è memorizzato come file sul computer dell'utente, viene caricato nella memoria di lavoro all'avvio e risponde alle domande direttamente sul dispositivo. La tecnologia alla base è la stessa: una rete neurale che comprende il linguaggio, genera testi e riconosce modelli. L'unica differenza è che l'intero calcolo rimane interno all'azienda. Si potrebbe dire: ChatGPT senza cloud.

Leggi tutto

Formazione LoRA: come FileMaker 2025 semplifica la messa a punto di modelli linguistici di grandi dimensioni

da
Messa a punto LoRA - FileMaker 2025

Il mondo dell'intelligenza artificiale è in continuo movimento. Quasi ogni settimana emergono nuovi modelli, nuovi metodi e, soprattutto, nuove possibilità - eppure una constatazione rimane costante: non tutte le innovazioni tecniche portano automaticamente a una vita quotidiana migliore. Molte cose rimangono sperimentali, complesse o semplicemente troppo costose per un uso produttivo. Ciò è particolarmente evidente nella cosiddetta messa a punto dei modelli linguistici di grandi dimensioni, un metodo per specializzare l'IA generativa in base ai propri contenuti, termini e tonalità.

Ho accompagnato questo processo in modo intensivo negli ultimi mesi - prima nella forma classica, con Python, terminale, messaggi di errore e snervanti cicli di configurazione. E poi: con FileMaker 2025, un passo che mi ha sorpreso - perché non era forte, ma chiaro. E perché ha dimostrato che esiste un'altra strada.

Leggi tutto

Intelligenza artificiale: quali sono i posti di lavoro a rischio e come possiamo armarci ora

da
Quali lavori saranno eliminati dall'IA in futuro

Quasi nessun altro cambiamento tecnologico si è insinuato nella nostra vita quotidiana con la stessa rapidità dell'intelligenza artificiale. Quella che ieri era considerata una tecnologia visionaria del futuro, oggi è già una realtà, che si tratti di messaggiare, programmare, diagnosticare, tradurre o persino creare musica, arte o documenti legali.

Leggi tutto

Integrazione di MLX in FileMaker 2025: AI locale come nuovo standard

da
AI locale con MLX e FileMaker

Mentre MLX è stato originariamente lanciato come framework sperimentale da Apple Research, negli ultimi mesi si è verificato uno sviluppo silenzioso ma significativo: Con il rilascio di FileMaker 2025, Claris ha integrato stabilmente MLX nel server come infrastruttura AI nativa per Apple Silicon. Ciò significa che chiunque lavori con un Mac e utilizzi Apple Silicon può non solo eseguire i modelli MLX localmente, ma anche utilizzarli direttamente in FileMaker - con funzioni native, senza alcun livello intermedio.

Leggi tutto

↑