Si chiama TinyZero la nuova intelligenza artificiale già indicata come un potenziale clone di DeepSeek R1, visto che ne riprende il nucleo, il cuore del funzionamento. Messa a punto dai dottorandi dell'Università della California a Berkeley, questa soluzione AI segue in modo preciso la scia del controverso progetto cinese, di recente bloccato dalle autorità italiane. E lo fa lanciando la sfida al ribasso sui costi di sviluppo, affermando di aver richiesto un investimento di appena 30 dollari ovvero poco meno di 30 euro al cambio.
Se è vero che OpenAI ha investito miliardi per lo sviluppo dei suoi modelli e DeepSeek solo qualche milione (ma le ultime stime parlano di un miliardo), l'Università di Berkeley afferma di aver utilizzato un budget di appena 30 dollari per mettere a punto lo strumento TinyZero. Il costo è di poco superiore al piano mensile Plus di ChatGPT. Che cos'è TinyZero? Non è propriamente un grande modello di linguaggio, ma viene definito come un motore di reinforcement learning (RL) traducibile in italiano come apprendimento per rinforzo, è un sistema che punta sull'autoapprendimento basato sull'interazione tra chi deve prendere la decisione - ovvero lo strumento - e l'ambiente/situazione che lo circonda, allo scopo di raggiungere un preciso obiettivo. Semplificando, è un metodo che punta su tentativi che portano a errori dai quali imparare oppure ricompense sul comportamento corretto appena messo in pratica, per una rapida evoluzione e apprendimento. E per ottimizzare i processi sfruttando reti drasticamente più piccole di quelle dei più blasonati rivali.
X content
Questo nucleo di funzionamento è del tutto simile a quello del tanto discusso DeepSeek R1-Zero dell'azienda omonima e porta questa soluzione a essere attuabile anche su piattaforme a basso costo tipo i Raspberry Pi, ormai votate anche all'AI. I primi riscontri su TinyZero illustrano come lo strumento sia efficiente in questo processo di autoverifica, revisione e adattamento rispetto al compito prestabilito grazie alla capacità di spezzettare le attività in piccole porzioni da completare passo a passo. I primi test hanno visto i ricercatori mettere alla prova TinyZero sul gioco matematico Countdown per simulare il ragionamento umano nella risoluzione di problemi. Tutte le risorse di TinyZero sono accessibili liberamente in modo open source su GitHub.