Benvenuto su Marketing Hackers Intelligence, il tuo shot mattutino di notizie che contano. In pochi minuti, ti diamo il succo di ciò che sta scuotendo il mondo del marketing, dell’AI e del business. Perché perdere tempo a cercare quando puoi avere tutto qui, pronto per essere digerito con il tuo caffè? Oggi parliamo di modelli AI che fanno tremare Silicon Valley, startup che ti aiutano a non fare figuracce ai colloqui, e benchmark che mettono in ginocchio l’intelligenza artificiale. Se vuoi restare rilevante, queste sono le notizie che devi conoscere.
DeepSeek R1 sta facendo impazzire Silicon Valley, con un modello open-source che rivaleggia con OpenAI a costi ridicoli. Meta, non contenta di aver già speso 60-65 miliardi in AI, annuncia Llama 4 e un datacenter grande come metà Manhattan. Intanto, Teal ha raccolto 7,5 milioni per aiutarti a non fare scena muta ai colloqui, mentre LinkedIn ti dice che l’AI è il nuovo capo del marketing (e se non lo sai, è ora di aggiornare il CV). E poi c’è Humanity's Last Exam, il benchmark che umilia i modelli AI con un misero 9,4% di accuratezza. Insomma, l’AI è potente, ma ancora lontana dall’essere perfetta.
Nel proseguimento della newsletter, scoprirai come queste innovazioni possono cambiare il tuo modo di lavorare, vendere e crescere. Non perdere un minuto: approfondisci con noi e resta un passo avanti. Perché il futuro non aspetta, e neanche la concorrenza.
DeepSeek R1 che fa tremare Silicon Valley (e Zuckerberg)
Ne abbiamo parlato nelle edizioni scorse, è oggi sulla bocca di tutti e io ne sono personalmente un fruitore assiduo sin dall'inizio. Per chi se lo fosse perso, qualche tempo fa DeepSeek, la creatura di High-Flyer Capital Management, ha svelato DeepSeek R1, un modello AI open-source che rivaleggia con i migliori di OpenAI, ma a un costo ridicolo. Risultato? Silicon Valley è in fibrillazione. Marc Andreessen lo ha definito una svolta su X, mentre Yann LeCun ha fatto notare quanto i modelli open-source siano superiori a quelli proprietari. Nel frattempo, Mark Zuckerberg, non contento di aver già speso 60-65 miliardi di dollari in AI per il 2024, annuncia Llama 4, il prossimo modello open-source di Meta che vuole essere il migliore in circolazione. E non basta: Meta sta costruendo un datacenter da 2GW+ (grande come metà Manhattan) e punta a 1,3 milioni di GPU entro il 2025. Perché? Perché DeepSeek sta "bastonando" Meta, OpenAI, Anthropic e Google, e la Cina potrebbe avere la meglio sugli Stati Uniti. Chi vincerà ? Boh, ma intanto a noi va bene così. Sembra di vivere la corsa allo spazio degli anni 60. VentureBeat
[Follow the Money] Teal: perché cercare lavoro da soli quando puoi avere un AI che ti aiuta?
Teal, ha appena raccolto 7,5 milioni di dollari in un round di Serie A, portando il totale a 19 milioni. Chi ha messo i soldi? CityLight Capital e Flybridge, con un cameo di Rethink Capital Partners e Lerer Hippeau. Cosa fanno con tutti quei soldi? Semplice: ti aiutano a non fare più errori imbarazzanti durante i colloqui. Le funzionalità principali sono l'AI Interview Coach che simula le interviste e l'Offer Evaluation Tool che analizza le offerte di lavoro. Con 2 milioni di utenti e 400.000 interviste abilitate, Teal promette di ridurre il tempo di preparazione delle candidature del 97%. Gli Hr usano l'AI per selezionarti e tu usi l'AI per farti selezionare. Sembrano le battaglie tra Megaloman e i robottoni dinosauro giapponesi (quanto sono boomer). Chi vincerà ? siliconvalleyjournals.com
[REPORT] LinkedIn ti dice cosa devi sapere per non essere un marketer fallito
LinkedIn ha rilasciato un nuovo report, il LinkedIn Marketing Jobs Outlook, per dirti che l’intelligenza artificiale è il nuovo capo del marketing. Ma non disperare: c’è anche qualche buona notizia. Il settore sta crescendo, e per non rimanere indietro, LinkedIn ha sfornato un’infografica sulle competenze più richieste. Spoiler: se qualche tuo amico non sa cos’è l’AI, può iniziare a preoccuparsi, digli di iscriversi alla newsletter per salvarsi. Il rapporto punta a migliorare le prospettive lavorative entro il 2025, ma nel frattempo, aggiorna il tuo CV, io lo faccio questa settimana. Social Media Today
[Nerd Allert] LLaSA: perché parlare quando puoi far parlare un modello?
I nerd sono le nuove Rockstar e quindi ho pensato di trovare qualcosa anche per loro. LLaSA, è modello per chi ama far parlare i computer. Basato su LLaMA e infarcito di token vocali dal codebook XCodec2, questo modello TTS è stato addestrato su 250.000 ore di chiacchiere cinese-inglesi. Può generare parlato da testo o da un prompt vocale, con parametri regolabili come temperatura e campionamento. L’output? Un audio a 16000Hz che suona quasi umano. Quasi. Disponibile su Hugging Face sotto licenza CC BY-NC-ND 4.0, è perfetto per chi vuole giocare con la sintesi vocale, ma senza farlo diventare un business. Ah, e se vuoi addestrarlo da zero o testarne la scalabilità , ci sono i repository LLaSA Training e LLaSA Testing. Hugging Face
Humanity's Last Exam: L'IA si prende una bella batosta
'Humanity's Last Exam' è il nuovo benchmark multi-modale che mette in ginocchio i modelli di linguaggio dell'intelligenza artificiale mostrandone i limiti e quanto ancora c'è da fare. Con 3,000 domande su oltre 100 materie, create da quasi 1,000 esperti di oltre 500 istituzioni, questo test è l'incubo peggiore degli sviluppatori. E infatti, i modelli di IA attuali, come il tanto decantato DeepSeek-R1, si arrendono con un misero 9,4% di accuratezza. Che disastro. I benchmark esistenti, come MMLU, sono diventati una passeggiata, con modelli che superano il 90% di accuratezza. Ma qui si parla di un altro livello. I creatori prevedono che i modelli potrebbero raggiungere il 50% di accuratezza entro la fine del 2025, ma anche allora, sarà solo conoscenza specialistica, non intelligenza generale. Insomma, l'IA ha ancora molta strada da fare prima di poter dire di aver capito qualcosa. Humanity's Last Exam: Una Nuova Sfida per i Modelli di Intelligenza Artificiale
[Follow the Money] Origami Agents
Origami Agents, la startup incubata da Y Combinator, ha appena incassato 2 milioni di dollari per far fare meno fatica ai team di vendita. Fondata da Kenson Chung, un 22enne che ha mollato l'UCL, e Finn Mallery, ex-Fizz, questa azienda ha già generato 50.000 dollari di entrate mensili ricorrenti in soli otto settimane di beta. La loro AI analizza job posting, social media e attività degli impiegati per trovare opportunità di vendita, risparmiando fino a tre ore al giorno ai venditori. E non è tutto: il loro tasso di chiusura email è quattro volte superiore alla media del settore. VentureBeat
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