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agent-desktop di Vercel arriva alla 1.0, il benchmark GDPx di SemiAnalysis si ferma al 12 %, Perplexity affitta GPU Blackwell Ultra da IREN: il punto del 2 novembre

Vercel Labs pubblica uno strumento open source che permette agli agenti di usare le app desktop. Un nuovo benchmark per agenti si ferma al 12 %. Perplexity firma per delle GPU.

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Tre cose dal fine settimana: uno strumento che dà agli agenti un modo più pulito di usare le app desktop, un nuovo benchmark difficile che ridimensiona i modelli di punta e un'altra azienda di IA che si assicura capacità GPU.

agent-desktop di Vercel Labs arriva alla 1.0

agent-desktop, di Vercel Labs, permette a un agente IA di leggere e usare le app desktop su macOS, Windows e Linux. Invece di indovinare dagli screenshot, legge l'albero di accessibilità del sistema, la struttura usata dagli screen reader. Un'istantanea restituisce JSON con un riferimento per ogni elemento su cui l'agente può agire; l'agente clicca o scrive su un riferimento e poi prende una nuova istantanea per verificare il risultato (GitHub).

È uno strumento a riga di comando e una libreria C scritti in Rust, con licenza Apache 2.0, che si installano con npm install -g agent-desktop. Di default lavora senza schermo: le azioni passano dall'interfaccia di accessibilità senza muovere il puntatore né prendere il focus. Il README elenca 60 comandi, 56 dei quali utilizzabili oggi. Su macOS serve il permesso Accessibilità, su Linux una sessione grafica con at-spi2-core.

La versione 1.0.0 è uscita il 28 ottobre e la 1.0.2 il 30 ottobre (release). Il repository aveva circa 7.500 stelle il 2 novembre (API di GitHub). Il README avverte, giustamente: istantanee, screenshot e letture degli appunti possono contenere dati privati da tenere fuori dai log pubblici.

GDPx: il miglior modello risolve il 12 % dei compiti

Il 2 novembre SemiAnalysis (Max Kan, Andrew Megalaa e Dylan Patel) ha pubblicato GDPx, un benchmark per agenti in 11 ambiti che considera i più preziosi per l'IA di frontiera: progettazione di chip, cybersicurezza, biologia, finanza, diritto, trading quantitativo, auto-miglioramento dell'IA, progettazione hardware, scienza dei materiali, allineamento e ingegneria del software. La versione 1.0 conta 206 compiti costruiti con 14 partner specializzati (GDPx).

La classifica fa abbassare la cresta: Claude Opus 5.5 è in testa con il 12,0 %, davanti a Gemini 4 Carbon (10,9 %) e GPT-6 Astra (9,6 %); GLM 5.3 chiude con il 2,7 %. Ogni ambito pesa allo stesso modo e ogni compito è valutato sulla media di tre tentativi. Secondo SemiAnalysis, Opus 5.5 vince trading quantitativo, progettazione hardware e progettazione di chip, Gemini 4 Carbon biologia e ingegneria del software, GPT-6 Astra auto-miglioramento e scienza dei materiali. In finanza e diritto «praticamente ogni modello ottiene esattamente 0» (SemiAnalysis).

Due avvertenze degli autori stessi: i filtri di sicurezza abbassano i punteggi di Opus 5.5 e GPT-6 Astra in cyber, biologia e allineamento, e il costo per compito varia molto, circa 51 $ per Opus 5.5 contro circa 16 $ per Gemini 4 Carbon (Unite.AI).

Perplexity firma per GPU Blackwell Ultra da IREN

Il 30 ottobre IREN ha annunciato un accordo pluriennale: Perplexity eseguirà carichi di IA su GPU Nvidia Blackwell Ultra in uno dei campus di data center di IREN. La capacità servirà il prodotto di ricerca di Perplexity e Perplexity Computer, che coordina agenti per portare un progetto da una sola richiesta a un risultato finito. IREN dice che più di 50.000 organizzazioni usano Perplexity (IREN) e che i suoi utenti fanno più di 1,5 miliardi di domande al mese (IREN su X).

IREN non indica il valore del contratto, la durata, il numero di GPU né la sede del campus.

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Fonti

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