Huang difende il fossato di Nvidia: ecosistema, supply chain e CUDA. E sostiene che tagliare fuori la Cina indebolirebbe gli Stati Uniti.

Sanfilippo sostiene che nei coding agent conta meno il marchio del modello che la capacità di cambiarlo spesso. La sua tesi: provare tutto, pagare poco tempo, non innamorarsi di nessuno.

Pearlman spiega perché il mentalismo funziona davvero: non per telepatia, ma per metodo, fiducia e controllo della percezione.

Sanfilippo sostiene che l’IA stia già rimodellando la programmazione, mentre l’arte dipende ancora da gusto, selezione e giudizio umani. Vede i peggiori fallimenti di oggi nella musica, negli audiolibri e nello slop, non nella creatività in sé.

Antonio dice che l’IA ha reso meno utili i tutorial di coding rifiniti, quindi sta passando a workshop che mostrano debugging, architettura e giudizio.

Kleppmann aggiorna il suo libro sui sistemi dati e spiega perché il cloud, l’AI e il software local-first non cancellano i compromessi fondamentali.

Patrick lega esercizio, digiuno e integratori a un’unica idea: stress brevi, recupero vero, meno infiammazione e meno grasso viscerale.

Flickering è una luce di cortesia minimalista basata su Arduino, presentata come gadget di design e offerta in prevendita.

13 Pietro parla della pressione dei tour, dei limiti del rap, della fama di famiglia e dell’idea che la creatività, secondo lui, nasca dal cambiare routine e non dalla chimica.

Sanfilippo spiega perché DeepSeek v4 Pro potrebbe essere il primo open weights davvero vicino ai modelli chiusi, e perché il prezzo resta il problema decisivo.

Trump racconta la guerra con l’Iran come una vittoria in corso, ma la BBC mostra una crisi ancora aperta tra Hormuz, ONU e diplomazia segreta.

Lazar e Vendittelli ripercorrono la storia di S-4 attraverso un film e poi la ampliano in un dibattito su segreto, IA e tecnologia sepolta.

Bowden accusa istituzioni mediche e media di aver represso cure Covid utili e ignorato i danni dei vaccini. Poi allarga il discorso a AI e sorveglianza come nuova macchina di controllo.

Ferriss sostiene che l’AI moltiplica chiarezza e caos allo stesso tempo, e che il vero tema resta scegliere il gioco giusto.

Come la Marina americana rifornisce la flotta nell’Oceano Indiano quando il Golfo non basta più, tra Diego Garcia, tanker civili e USNS.

Ben Felix difende portafogli globali, mette in dubbio il 4% rule e spiega perché anche il risparmio va adattato alla vita, non fissato per sempre.

Andy Stumpf dice che la tecnologia rende la guerra più precisa ma anche più facile da delegare, e che il vero costo resta umano.

Cinque imprenditori spiegano come partire da zero con l’IA: nicchie minuscole, lancio rapido, clienti subito e niente culto del venture capital.

Munger spiega perché Berkshire ignora l’asset allocation tradizionale, diffida delle previsioni macro e compra solo quando il prezzo è convincente.

Arthur Brooks spiega il suo protocollo mattutino per arrivare a quattro ore di concentrazione: creatina, caffeina ritardata, proteine alte e nessuna distrazione.

Eve Meyer argues that cold chain innovation depends less on gadgets than on change management, connected data, and patient-driven operations.

Eagleman spiega come plastica cerebrale, AI e sogni cambino il modo di pensare all’identità, all’apprendimento e all’invecchiamento.

Huang sostiene che i TPU non minacciano Nvidia perché l’azienda vende una piattaforma di calcolo più ampia, non un chip per l’IA.

Naval spiega perché i coding agent cambiano software, venture capital e iPhone, e perché pensa che il pure software stia perdendo valore.

Ravikant lega felicità, successo e libertà a una stessa disciplina: scegliere meno, desiderare meno, agire prima.

Ben Felix sostiene che ricchezza e sicurezza finanziaria dipendono più da poche decisioni ripetitive che da mosse brillanti.

Williamson e Rogan collegano teorie del complotto, salute, media e mascolinità in un’unica diagnosi: gli incentivi moderni deformano tutto.

Zenz e Roner spiegano perché gli agenti stanno accelerando il lavoro ma anche la complessità, e perché Pi prova a tenere l’umano nel loop.

Huberman spiega perché il cervello cerca zucchero e quali strumenti, dal limone al sonno, possono attenuare i picchi e le voglie.

OpenAI mancano i target, i big tech alzano i capex e il vero limite dell’IA diventa energia, non entusiasmo.

Spiegel spiega perché i prodotti consumer duraturi sono rari, come Snap prova a difendersi dalla copiatura e perché Specs è la sua scommessa sul prossimo computer.

Perché una shard key scelta male può squilibrare dati e traffico, e quando l'hashing batte i range fissi. Ben Dicken lo spiega con esempi concreti.

Il creator di The PrimeTime legge i test di prezzo di Anthropic, i cambi di Copilot e il budget di Uber come segnali che l’IA costa sempre di più.

Il Mondiale 1962 raccontato come una storia di terremoto, pressioni politiche, risse e arbitraggi contestati, con Garrincha al centro.

Fireship racconta una vulnerabilità del kernel Linux scoperta da un agente AI, già sfruttata e utile anche come caso studio sul marketing degli strumenti AI.

Galloway contesta la narrativa dell’apocalisse AI e la lega a valutazioni, disuguaglianza e potere. Per lui la posta vera è chi cattura i benefici e chi resta esposto ai costi.

Naval Ravikant spiega come l’AI sta già cambiando il lavoro, perché teme concentrazione e rischi biologici, e perché difende l’ottimismo.

Karpathy spiega perché vede l’AI come un nuovo paradigma di programmazione, non solo un aumento di velocità. E sostiene che il futuro dipende da verifiabilità, agenti e comprensione umana.

Jefferson Fisher sostiene che la comunicazione fallisce quando il conflitto viene affrontato in automatico, senza tempo, confini e riparazione.

Palihapitiya lega AI, tassazione e crisi del significato in una tesi unica: il problema non è solo tecnico, ma distributivo e politico.

Brian Chesky dice che l'IA appiattirà le aziende, premierà i fondatori che restano vicini al lavoro e costringerà Airbnb a reinventarsi attorno alle persone.

Dimson spiega perché la storia dei mercati aiuta a stimare ritorni, rischio e diversificazione, e perché l'ottimismo resta razionale.

Tre startup, tre prove diverse: community, AI assicurativa e second hand. Il punto comune è capire quando un’idea smette di essere un meme e diventa impresa.

Julia Mossbridge sostiene che precognizione e amore possano essere studiati scientificamente, e parla di coscienza, tempo e non verbalità.

L’accordo sul compute di Anthropic, i timori di monopolio nell’AI e lo spauracchio di una FDA per l’AI si scontrano con un caso rialzista secondo cui l’AI sta già sostenendo mercati e crescita.

DeepSeek v4 Flash corre in locale su 128 GB, ma Sanfilippo mostra che il vero collo di bottiglia è il prefill, non la risposta.

Anthropic, OpenAI e il Pentagono: il video racconta la battaglia per decidere chi controlla l’IA militare e dove finisce la responsabilità umana.

Roslansky sostiene che l’AI stia creando nuovi lavori, mentre college e carriere lineari perdono centralità. Il suo antidoto: competenze tecniche più cinque capacità umane.

White sostiene che la formazione tecnica non è sprecata e che l’IA premia chi sa adattarsi, non chi idealizza il coding.

Ravikant lega vendita, leadership e deal-making a una sola regola: dire la verità in modo credibile e uscire quando un accordo non vale la libertà.

Il CEO di Harvey spiega come l’AI stia cambiando il lavoro legale, e perché per lui il vantaggio decisivo resta il giudizio umano.

Theo sostiene che l’HTML stia diventando un formato migliore del Markdown per gli agenti: più leggibile, interattivo e utile nei flussi di lavoro.

Iñigo Medina sostiene che l’IA si stratificherà sul software invece di sostituirlo, e che le aziende hanno bisogno di storia, non di hype, per adattarsi.

Graham spiega perché i fondatori dovrebbero passare dalla Silicon Valley e perché Stoccolma può beneficiarne, se il ritorno è reale.

Nish spiega perché HydraDB punta sul contesto, attacca i vector database e racconta come un messaggio brutale abbia sbloccato la crescita.

Una chiara introduzione alla grammatica tedesca su posizione del verbo, enfasi, subordinate e forme interrogative, con esempi pratici per chi impara.

A Berlin psychiatrist explains stress, stigma, therapy, and why people often wait too long to seek help.

LeCun spiega perché considera gli LLM un vicolo cieco per l’intelligenza generale e punta su world model, Tapestry e AI più locali.

Sanfilippo spiega perché i test passanti non bastano e perché i LLM potrebbero diventare QA virtuali. Dentro, anche la sua lettura critica della riscrittura di Banne in Rust.

Ha lasciato Google con quattro offerte in mano e racconta perché il mercato tech premia timing, referral e adattamento all’AI.

Una recruiter di Amazon spiega i filtri che scartano i candidati, perché le referenze contano e come evitare errori che bloccano una candidatura.

Ascani racconta la vendita di Flatmates a Cosmico: valutazione, accordi, soldi incassati e la scelta di restare investito nel gruppo.

Andreessen lega sicurezza, tasse e AI in una tesi unica: chi blocca infrastrutture e imprese prepara declino economico e politico.

Theo Browne attacca Google su AI, terminale e cloud: modelli costosi, CLI difettosa, fiducia interna spezzata.

Tangen lega l’IA a produttività, investimenti e cultura del dissenso. Sullo sfondo, il fondo sovrano norvegese come macchina di lungo periodo.

Matuschak sostiene che gli agenti di codice possono rompere i silos delle app e liberare nuova invenzione nelle interfacce. Il rischio, dice, è che la cultura tecnica continui a frenare ciò che questi strumenti promettono.

Dax Raad sostiene che l’AI accelera il codice ma non il buon giudizio: Open Code cresce mentre il vero problema resta decidere cosa vale la pena costruire.

Ravikant e tre fondatori descrivono come l’AI stia spostando il valore dal codice al giudizio, dall’output alla fabbrica che lo produce.

ThePrimeagen sostiene che chi ama davvero programmare dovrebbe restare vicino al codice. Racconta anche come l'AI gli abbia cambiato il modo di costruire e di godersi il lavoro.

Il processo a OpenAI e il viaggio di Trump in Cina mostrano la stessa faglia: oggi le aziende tech stanno dentro la geopolitica, non accanto ad essa.

Strauss Zelnick difende l’AI come strumento di efficienza, ma ne ridimensiona la portata creativa: i successi, dice, nascono ancora da gusto e rischio.

L’aumento di capitale da 80 miliardi di Google è diventato una disputa sull’economia reale dell’IA: rivoluzione, hype o entrambe. Gli interlocutori discutono di capex, adozione e di chi catturerà il prossimo strato di valore.

Perché un vecchio fan di Go dice che il linguaggio sta tradendo la propria identità, e perché ora guarda a Odin come alternativa più coerente.

Poco sonno altera fame, sazietà e metabolismo. St-Onge mostra anche che timing e qualità del cibo possono migliorare il sonno.

Sutton sostiene che l’IA generativa imita bene ma non scopre nulla. Per arrivare a creatività artificiale servono valutazione, selezione e obiettivi condivisi.

Una ex ufficiale dell’intelligence accusa Washington di guerra illegale contro l’Iran e invita i comandanti a fermare le navi. Il video intreccia diritto, propaganda e appello alla disobbedienza.

A network engineer explains how certificates, internships, contract work, and salary negotiation helped him move from $12 an hour to a $120,000 offer.

Gregor Hohpe sostiene che il buon architetto riduce rischio e complessità, non impone risposte. La sua misura è semplice: far decidere meglio gli altri.

Leopold Ashenbrener’s drawdown becomes a debate over leverage, AI-market volatility, and whether defense-tech hype is repeating the same mistake.

A clear primer on bipolar transistors, from NPN and PNP structure to biasing, saturation, package types, and common amplifier configurations.

An NPN transistor lesson that starts with a LED and ends with a set-reset memory cell, all on a breadboard.

Sean Pruitt sostiene che il crollo del petrolio del 7 aprile sia una tregua di mercato, non di pace: il prezzo vero deve ancora arrivare.