Un'AI trova crepe nella crittografia, e i robot imparano a usare il corpo

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Un'AI trova crepe nella crittografia, e i robot imparano a usare il corpo

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Claude, in una versione di ricerca usata dal Frontier Red Team di Anthropic, ha trovato attacchi matematici migliori contro algoritmi crittografici: una debolezza nello schema post-quantistico HAWK e un nuovo vettore su AES a round ridotti. Poi Gemini Robotics 2, che porta l'intelligenza al corpo intero dei robot, e la famiglia GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna) di OpenAI, dove la gara si sposta sulla capacità per euro speso. In coda: perché Google Trends è meno affidabile di quanto crediamo. E in "Capire l'AI": cos'è la crittografia post-quantistica.

Fonti:
- Anthropic, Discovering cryptographic weaknesses: https://www.anthropic.com/research/discovering-cryptographic-weaknesses
- Google DeepMind, Gemini Robotics 2: https://deepmind.google/blog/gemini-robotics-2-brings-whole-body-intelligence-to-robots/
- OpenAI, GPT-5.6: https://openai.com/index/gpt-5-6-frontier-intelligence-efficiency
- "Google Trends is Broken, Why does it Matter?" (analisi indipendente sull'affidabilità dei dati di Google Trends): https://mimir.bot/google-trends-e-rotto-cosa-succede-ai-dati-di-ricerca/

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