Xiaomi объявила о запуске новой высокоавтоматизированной фабрики, которая работает в полной темноте и без участия людей — она стала одним из самых технологичных предприятий в экосистеме компании.

Фабрика производит крупную умную бытовую технику и объединяет проектирование, разработку и массовое производство под одной крышей. Новый объект продолжает стратегию компании по расширению собственного промышленного кластера и снижению зависимости от сторонних подрядчиков. gagadget.com/ru/689667-xiaomi-…

UA: Динаміка втрат рашистів у війні проти України з 24 лютого 2022 року
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EN: The dynamics of #ruscist losses in the war against Ukraine since February 24, 2022
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RU: Динамика потерь рашистов в войне против Украины с 24 февраля 2022 года
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TurboDiffusion: Arriva la rivoluzione nella Generazione Video AI Open Source

La generazione automatica di video tramite intelligenza artificiale ha compiuto un salto significativo il 25 dicembre 2025, quando l’Università di Tsinghua ha annunciato il rilascio open source di TurboDiffusion. Il framework, sviluppato dal laboratorio TSAIL in collaborazione con Shengshu Technology e Biological Mathematics, consente di ridurre drasticamente i tempi di creazione dei video mantenendo una qualità visiva quasi priva di perdita.

Secondo i dati diffusi dal team di ricerca, TurboDiffusion permette di accelerare la generazione video fino a 200 volte rispetto ai modelli di diffusione tradizionali. In uno scenario che fino a poco tempo fa richiedeva diversi minuti di elaborazione, oggi è possibile ottenere un video in circa due secondi utilizzando una singola scheda grafica di fascia alta.

I test condotti su una RTX 5090 mostrano un confronto diretto particolarmente indicativo: un video di 5 secondi in risoluzione 480P, basato su un modello da 1,3 miliardi di parametri, richiedeva in precedenza circa 184 secondi di calcolo. Con TurboDiffusion, lo stesso processo viene completato in 1,9 secondi, con un incremento di velocità pari a circa 97 volte.

L’effetto dell’ottimizzazione risulta evidente anche su modelli di dimensioni maggiori. Un modello immagine-video da 14 miliardi di parametri in risoluzione 720P può ora essere generato in 38 secondi, mentre versioni ottimizzate scendono a 24 secondi. La variante 480P dello stesso modello richiede meno di 10 secondi di elaborazione.

Le tecnologie alla base dell’accelerazione

Il rallentamento storico dei modelli di generazione video basati su Diffusion Transformer è legato a tre fattori principali: l’elevato numero di passaggi di campionamento, il costo computazionale dei meccanismi di attenzione e i limiti di memoria della GPU. TurboDiffusion affronta questi colli di bottiglia integrando quattro tecnologie complementari.

Il primo elemento è SageAttention2++, una tecnica di attenzione a bassa precisione che utilizza quantizzazione INT8 e INT4. Attraverso strategie di smoothing e quantizzazione a livello di thread, il sistema riduce il consumo di memoria e accelera il calcolo dell’attenzione da tre a cinque volte, senza impatti visibili sulla qualità del video generato.

A questa soluzione si affianca l’attenzione Sparse-Linear Attention (SLA), che combina la selezione dei pixel rilevanti con una complessità computazionale lineare. Poiché SLA è compatibile con la quantizzazione a basso bit, può essere applicata in parallelo a SageAttention, amplificando ulteriormente l’efficienza dell’inferenza.

Il terzo pilastro è la distillazione a stadi rCM. Grazie a questo approccio, modelli che richiedevano decine di iterazioni possono ora generare risultati comparabili in uno o quattro passaggi, riducendo drasticamente la latenza complessiva.

Infine, TurboDiffusion (disponibile su GitHub) introduce la quantizzazione W8A8 per i livelli lineari e l’uso di operatori personalizzati sviluppati in Tritone CUDA. Questa combinazione sfrutta pienamente i Tensor Core INT8 della RTX 5090 e riduce il sovraccarico delle implementazioni standard di PyTorch. L’integrazione delle quattro tecniche consente di ottenere incrementi di velocità complessivi fino a 200 volte.

Impatto industriale e prospettive applicative

L’accelerazione ottenuta non rappresenta solo un progresso sperimentale. La possibilità di generare video 720P in pochi secondi su una singola GPU rende l’uso di questi modelli accessibile anche a singoli creatori, piccole imprese e contesti consumer, riducendo al contempo i costi di inferenza su infrastrutture cloud.

Secondo i ricercatori, una riduzione della latenza di inferenza fino a 100 volte consente alle piattaforme SaaS di servire un numero di utenti proporzionalmente maggiore a parità di risorse. Questo apre la strada a nuovi scenari, come l’editing video in tempo reale, la generazione interattiva di contenuti e la produzione automatizzata di format audiovisivi basati su AI.

Le tecnologie sviluppate dal team TSAIL risultano inoltre compatibili con architetture di chip AI cinesi, grazie all’uso di bassa profondità di bit, strutture sparse e operatori personalizzabili. SageAttention, in particolare, è già stato integrato in TensorRT di NVIDIA e adottato da piattaforme come Huawei Ascend e Moore Threads S6000, oltre che da numerose aziende e laboratori internazionali.

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Pubblicità dentro le risposte di ChatGPT: la fiducia degli utenti è a rischio?

OpenAI sta nuovamente discutendo la possibilità di introdurre la pubblicità in ChatGPT, questa volta sotto forma di cosiddetti contenuti sponsorizzati. Non si tratta di banner tradizionali, ma di contenuti che potrebbero apparire direttamente nelle risposte del modello e influenzare in modo sottile le scelte degli utenti.

Queste informazioni sono emerse dopo che The Information ha pubblicato un articolo su prototipi interni di formati pubblicitari.

Secondo alcune fonti, l’azienda starebbe valutando uno scenario in cui l’intelligenza artificiale darebbe priorità ai contenuti sponsorizzati per garantire che vengano visualizzati nelle risposte di ChatGPT. In uno dei mockup, queste informazioni venivano visualizzate in una barra laterale accanto alla finestra di dialogo principale.

In precedenza, nella versione beta 1.2025.329 dell’app Android ChatGPT erano presenti riferimenti a una “funzione pubblicitaria” con termini come “contenuto bazaar”, “annuncio di ricerca” e “carousel di annunci di ricerca”. In seguito, sono emerse segnalazioni secondo cui OpenAI avrebbe accantonato questi piani, decidendo di concentrarsi sulla qualità del prodotto a fronte della crescente concorrenza di Gemini. Tuttavia, nuovi dati suggeriscono che l’azienda non ha abbandonato completamente l’idea.

Un rappresentante di OpenAI ha confermato ai giornalisti che la pubblicità è effettivamente in fase di valutazione. Secondo lui, con la crescita delle capacità e del pubblico di ChatGPT, l’azienda sta cercando modi per rendere la sua intelligenza artificiale accessibile a un pubblico più ampio, e la pubblicità è considerata un’opzione. OpenAI sottolinea che gli utenti si fidano del chatbot e che qualsiasi decisione pubblicitaria deve tener conto di questa fiducia.

Se tali formati dovessero emergere, le implicazioni potrebbero estendersi ben oltre il servizio stesso. A differenza della ricerca tradizionale, ChatGPT conosce già molte più informazioni sul contesto dell’utente: interessi, stile di comunicazione, attività lavorative, obiettivi a lungo termine. Questo apre la strada a un nuovo livello di pubblicità personalizzata : consigli su prodotti e servizi che appariranno come parte di una normale risposta dell’intelligenza artificiale, piuttosto che come un annuncio pubblicitario palese.

In sostanza, ChatGPT potrebbe diventare uno strumento che non si limita a rispondere alle domande, ma spinge anche delicatamente gli utenti verso acquisti specifici, in modo simile agli annunci di Google, ma con una comprensione molto più approfondita dei singoli utenti. In teoria, tali annunci potrebbero anche apparire nei risultati di ricerca all’interno della chat, mascherati da aiuto o consiglio utile.

Non è ancora noto quando esattamente OpenAI lancerà la pubblicità e quale forma assumerà nel prodotto. Tuttavia, data la rapida crescita del servizio e l’aumento dei costi infrastrutturali, i primi esperimenti commerciali potrebbero iniziare già nella prima metà del 2026.

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The Birotary Engine Explained

Everyone generally knows about piston and rotary engines, with many a flamewar having been waged over the pros and cons of each design. The “correct” answer is thus to combine both into a single engine design. The resulting birotary engine comes courtesy of Czech company [Knob Engines] which makes their special engine for the aviation market. The workings of this engine and why it makes perfect sense for smaller airplanes is explained by [driving 4 answers] in a recent video.

Naturally, it’s at best confusing to call an engine a “rotary”, as this covers many types of engines. One could consider the birotary engine perhaps a cross between the traditional rotary piston engines that powered early aircraft and the Wankel rotary engines that would appear much later. The fact that both the housing and the crankshaft rotate reinforces this notion of a piston rotary, while it keeps the fixed ports and glow plugs on the housing that is typical of a Wankel-style engine. Having both the housing and crankshaft rotate is also why it’s called the ‘birotary’.

The claimed benefits of this design include a small size, low vibrations, reduced gyroscopic effect due to counter-rotation, no apex seals, and less mechanically complex than a piston engine. This comes at the cost of a very short stroke length and thus the need for a relatively high RPM and slow transition between power output levels, but those disadvantages are why small airplanes and UAVs are being targeted.

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hackaday.com/2025/12/28/the-bi…