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Lenovo ThinkPad X1 Carbon Gen 14: il business ultraleggero si rinnova dall’interno
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Con la quattordicesima generazione Lenovo ridisegna il suo ThinkPad più iconico attorno al nuovo Space Frame e ai processori Intel Core Ultra Series 3. Resta sotto 1Kg, è molto più semplice da riparare e si rivolge al professionista che lavora in mobilità, con un prezzo da prodotto di vertice.
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Old 05-08-2026, 13:11   #1
Redazione di Hardware Upg
www.hwupgrade.it
 
Iscritto dal: Jul 2001
Messaggi: 75166
Link alla notizia: https://greenmove.hwupgrade.it/news/...er_157378.html

NVIDIA ha reso disponibile Alpamayo 2 Super per l'uso commerciale nei veicoli autonomi. Basato su Cosmos 3 Super Reasoner e addestrato tramite apprendimento per rinforzo, il modello offre ragionamento avanzato, visione a 360 gradi, tracciamento causale ispezionabile e prestazioni da primato nei benchmark di settore per robotaxi e flotte commerciali.

Click sul link per visualizzare la notizia.
Redazione di Hardware Upg è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 05-08-2026, 18:10   #2
supertigrotto
Senior Member
 
L'Avatar di supertigrotto
 
Iscritto dal: Aug 2006
Città: Valdagno
Messaggi: 7944
Comunque ci vorrà mezzo datacenter per avere un sistema di guida autonoma decente.
supertigrotto è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 05-08-2026, 18:46   #3
mmorselli
Senior Member
 
L'Avatar di mmorselli
 
Iscritto dal: Jun 2007
Messaggi: 7547
Quote:
Originariamente inviato da supertigrotto Guarda i messaggi
Comunque ci vorrà mezzo datacenter per avere un sistema di guida autonoma decente.
Tocca, di nuovo, ricordarti la differenza tra addestramento ed inferenza. Le auto non imparano mentre guidano, usano modelli statici, sarà poi chi crea i modelli a raccogliere i dati per crearne uno successivo migliore.

Le auto a guida autonoma, pur avendo una parte computing notevole, non andranno in direzione di sistemi più grandi, anche perchè più grandi vuol dire più energivori ed è una cosa che le auto elettriche vogliono davvero evitare, ma il punto principale è che non servono, cioè, la potenza fa sempre comodo, ma non è quello il problema.

Il problema sono i dataset di addestramento, il mondo è caotico, non è un libro di matematica, basta una situazione troppo diversa dal normale e il modello va in palla.

Aumentare la quantità e la qualità del dataset non fa aumentare la dimensione del modello, che è direttamente proporzionale alla potenza necessaria per fare inferenza, la dimensione la decidi prima, e per le auto l'hanno già decisa in base all'energia a disposizione, la dimensione dell'auto, ecc... Più dati rendono il modello più intelligente (semplificando il concetto), non più grande e più lento.

Tesla, Waymo e compagnia non devono mettere più GPU e più memoria sulle auto, devono addestrarle meglio.
mmorselli è online   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
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