L'AI è sempre più presente nelle scuole americane. Una ricerca mostra reazioni miste degli insegnanti: strumenti utili per il lavoro, ma preoccupazioni su rapporti con gli studenti e sull'equità.
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Con i chip tradizionali vicini ai limiti e l'intelligenza artificiale che richiede più potenza, i ricercatori studiano il cervello. Usano transistor organici e interfacce migliori per costruire hardware neuromorfo che consumi meno energia.
Ricercatori dell'Università dello Utah hanno proposto un quadro per valutare quanto la terapia può essere automatizzata con intelligenze artificiali conversazionali. Il lavoro definisce quattro livelli, valuta rischi e benefici e suggerisce prudenza.
Una ricerca pubblicata su Nature Neuroscience mostra che il cervello anticipa le parole considerando gruppi grammaticali (costituenti), non solo la singola parola successiva. Lo studio ha usato MEG, test Cloze e dati in mandarino e inglese.
Uno studio della Virginia Tech, presentato alla conferenza CHI, mostra che rivelare l'autismo modifica i suggerimenti dei grandi modelli linguistici, spesso seguendo stereotipi comuni. I ricercatori chiedono maggiore trasparenza nei sistemi IA.
Ricercatori della New York University hanno creato un metodo che usa principi degli stormi di uccelli per scegliere frasi importanti e fornire input migliori ai modelli linguistici. Il sistema riduce le "allucinazioni" e migliora l'accuratezza dei riassunti.
Ricercatori della North Carolina State University hanno studiato l'allineamento alla sicurezza nei grandi modelli linguistici, proposto la Superficial Safety Alignment Hypothesis (SSAH) e sperimentato il congelamento di componenti neurali per ridurre uscite non sicure mantenendo le prestazioni.
Ricercatori hanno trasformato tre articoli sul vulcanismo marziano in riassunti audio con NotebookLM di Google. Le panoramiche sono chiare e utili per l'insegnamento, ma contengono errori; gli autori raccomandano di verificare sempre le fonti originali.
Ricercatori della Georgia Tech hanno scoperto VillainNet, una backdoor nascosta nelle «super network» delle auto a guida autonoma che può attivarsi e prendere il controllo del veicolo. Lo studio è stato presentato all'ACM CCS nell'ottobre 2025.