Nadia Fabrizio

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Nadia Fabrizio

Nadia Fabrizio

@nadyfabri

Una manager del tech transfer. Ho lavorato nel Fintech, nella Innovazione e Difesa. Docente Fintech. Laureata in Matematica, SW Eng con MBA in Business.

Como Area Katılım Ağustos 2012
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Mathematica
Mathematica@mathemetica·
“Do not use your energy to worry. Use your energy to believe, to create, to learn, to think and to grow.”
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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
Se io ti do la soluzione in un ora che tu tentati da settimane, o imbecille, non è per l'ora che ci ho messo ma per i venti anni indietro di competenze.
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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
Sto vivendo il mio momento nausea. Se potessi, me ne andrei letteralmente a fare la vigna al mare, e butterei il MAC al mare. Poi passerà oggi va cosi.
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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
L'amore è sempre generoso, sempre. Se non è generoso, bisogna metterselo in testa, se pensa prima a se stesso, è narcisismo, egoismo, piacere etc ma non è amore.
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insopportabile
insopportabile@insopportabile·
A volte mi chiedo se valga la pena perdere tempo con chi non vuole ascoltarti ma solo raccontarsi.
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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
Preoccuparsi di cosa pensano gli altri è il miglior modo per perdere se stessi e tempo, tanto tempo che tanto agli altri non andrai mai bene uguale. Nel dubbio, fare ciò che si sente, anche se si delude qualcuno, anche se non è popolari, ma se è una cosa giusta va fatta.
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Bobo Craxi
Bobo Craxi@bobocraxi·
La biennale di Venezia nel 1977 fu aperta al dissenso politico degli intellettuali che lottavano contro l’oppressione ad Est, e creò un dibattito serrato nella sinistra italiana sulle contraddizioni del socialismo reale. Oggi come dice un caro amico intellettuale di sinistra “Non si deve dare modo a nessun regime criminale di utilizzare la Biennale come show-room di propaganda” ed è chiaro che la Regione Veneto, il comune di Venezia, la Biennale Arte sono complici delle sfilate culturali di Putin sulla Laguna. @fulvioabbate @MiC_Italia
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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
L ipnosi della informazione é che si reagisce prima di capire. Riecheggia le due manifestazioni popolari. Gli oppositori chiedono aiuto ma la democrazia non é intervenuta. #europa #ipnocrazia #saviano
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Matteo Tambussi
Matteo Tambussi@matteotambussi·
Pandemic v1 is out. A #local-first, #offline-first app for sharing #audio by proximity, without cloud or platforms. Just people, #music, and shared space. 🔗 linktr.ee/pandemic2026 I'm reaching out to like-minded builders who wants to join the quest.
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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
un bambino dice che preferirebbe morire così almeno può stare tranquillo esprime con innocenza e in un secondo tutto il dramma dei nostri tempi assurdi #beirut #Gaza .
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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
C è questa ossessione e follia di tagliare ottimizzare sostituire e sinstanno facendo disastro. Non è mica vero che serve meno competenza semmai ne serve di più e rigorosa.
Rohan Paul@rohanpaul_ai

Yann LeCun (@ylecun ) explains why LLMs are so limited in terms of real-world intelligence. Says the biggest LLM is trained on about 30 trillion words, which is roughly 10 to the power 14 bytes of text. That sounds huge, but a 4 year old who has been awake about 16,000 hours has also taken in about 10 to the power 14 bytes through the eyes alone. So a small child has already seen as much raw data as the largest LLM has read. But the child’s data is visual, continuous, noisy, and tied to actions: gravity, objects falling, hands grabbing, people moving, cause and effect. From this, the child builds an internal “world model” and intuitive physics, and can learn new tasks like loading a dishwasher from a handful of demonstrations. LLMs only see disconnected text and are trained just to predict the next token. So they get very good at symbol patterns, exams, and code, but they lack grounded physical understanding, real common sense, and efficient learning from a few messy real-world experiences. --- From 'Pioneer Works' YT channel (link in comment)

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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
@carloalberto @AlfonsoFuggetta Vero, i numeri dicono trend in crescita ni decrescita. Ma tanto a nessuno interessa fanno più comode le narrative che software é morto specie in Italia. ..
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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
Teoria base di sistemi dinamici . Ah ah ah....
Rohan Paul@rohanpaul_ai

You cannot trust AI to handle your bank account or run a business if it randomly breaks down when you change a single word in your instructions. A new Princeton University paper reveals that AI agents are crushing accuracy benchmarks but completely failing at actual dependability. They tested 14 different models across 500 benchmark runs to rigorously measure their performance under pressure. And proves that these tools are actually way too unpredictable to handle any serious tasks on their own right now. The technology industry currently evaluates LLMs purely on average success rates, completely ignoring whether systems can get the exact same answer twice. The authors borrowed aviation engineering principles to break true reliability down into consistency, robustness, predictability, and safety. Consistency means the model produces the exact same correct result every single time it tries a task. Robustness measures if the system survives minor technical glitches or a slight rephrasing of your prompt. Predictability checks if the agent actually knows when it is confused instead of confidently guessing. Testing proved predictability is overwhelmingly the weakest link across all modern language models. They discovered that simply building larger models does not automatically resolve these massive dependability failures. ---- Paper Link – arxiv. org/abs/2602.16666 Paper Title: "Towards a Science of AI Agent Reliability"

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Rohan Paul
Rohan Paul@rohanpaul_ai·
You cannot trust AI to handle your bank account or run a business if it randomly breaks down when you change a single word in your instructions. A new Princeton University paper reveals that AI agents are crushing accuracy benchmarks but completely failing at actual dependability. They tested 14 different models across 500 benchmark runs to rigorously measure their performance under pressure. And proves that these tools are actually way too unpredictable to handle any serious tasks on their own right now. The technology industry currently evaluates LLMs purely on average success rates, completely ignoring whether systems can get the exact same answer twice. The authors borrowed aviation engineering principles to break true reliability down into consistency, robustness, predictability, and safety. Consistency means the model produces the exact same correct result every single time it tries a task. Robustness measures if the system survives minor technical glitches or a slight rephrasing of your prompt. Predictability checks if the agent actually knows when it is confused instead of confidently guessing. Testing proved predictability is overwhelmingly the weakest link across all modern language models. They discovered that simply building larger models does not automatically resolve these massive dependability failures. ---- Paper Link – arxiv. org/abs/2602.16666 Paper Title: "Towards a Science of AI Agent Reliability"
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Giorgio Gori
Giorgio Gori@giorgio_gori·
La triste verità è che il diritto internazionale - senza un’autorità che ne faccia rispettare le norme, e che possa sanzionarne le violazioni - è un concetto puramente teorico. Esistono le norme, ma le conseguenze materiali dipendono ormai solo dai rapporti di forza. Forse è sempre stato così, ma si provava almeno a rispettare la forma. Oggi neanche quella.
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Nadia Fabrizio
Nadia Fabrizio@nadyfabri·
Questo 2026 sembra un videogame impazzito
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