Mercoledì 4 novembre 2026
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Millebit
AI · Software · QA
Il segnale, non il rumore.

Gli articoli di Millebit sono scritti con l’intelligenza artificiale a partire da fonti citate in ogni pezzo. Come lavoriamo

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mercoledì 4 novembre 2026

Innovazioni tecniche per efficienza e progettazione, con ottimizzazione dell'I/O e nuove architetture LLM aperte

01 Sviluppo software

Ghostty accelera I/O con percorso veloce e SIMD

libghostty has always been fast, but it's also been getting significantly faster. Here are IO throughput measurements comparing Ghostty 1.3.1, 1.4.0, and main as of this morning. We'll be backporting most of these to a 1.4.1 release soon. Here are some highlights of the changes since 1.4: - Ghostty 1.4 had a fast-path for printing runs of plain text. But the fast-path only applied to limited cases. We now support mixed width characters and hyperlinks in the fast path. - Our input path always widened the pty data to codepoints (8-bit to 32-bit) as part of UTF-8 decode, which also incurred a memory copy.

Mitchell Hashimoto mostra throughput tra 1.3.1, 1.4.0 e main e promette il backport in 1.4.1. Il punto tecnico più incisivo è sul pty: la rilevazione SIMD di ASCII puro consente di processare direttamente dal buffer di lettura senza allargare a codepoint, quindi senza la copia e l’espansione a 32 bit. In stampa il percorso veloce copre anche caratteri a larghezze miste e link, e l’allocazione delle pagine si adatta all’uso recente.

Chi genera molto output ottiene latenza più bassa e più stabile sui flussi ASCII perché la pipeline evita una copia costosa. La redazione giudica la direzione giusta e credibile, alla luce della storia tecnica dell’autore. Il rischio sta nei bordi Unicode, che vanno testati su casi reali. Il beneficio netto si vede nelle compilazioni verbose.

02 Intelligenza artificiale

Un ottobre di architetture LLM aperte e varie

Catching up on the 10 (!) open LLM architecture releases from the past month. Quite a lot happened in October. I guess we can call it "Open October"! 1. Kolibri-1 (78B): A notable model from Germany. Features classic Grouped Query Attention (GQA) and Sliding Window Attention (SWA) attention module. 2. Ling 3.1 Flash (560B): Uses Kimi Delta Attention and the eighth uses gated Multi-head Latent Attention (MLA) inspired by DeepSeek. 3. Muse Spark Open (816B): Besides Musse Glimmer, the first major open weight release from Meta (since Llama). Uses classic GQA + SWA but adds a LatentMoE. 4. Nemotron 3.5 Super VL (120B): Combines Mamba-2 layers with just eight attention layers. Also LatentMoE 5.

Sebastian Raschka elenca dieci architetture LLM aperte uscite a ottobre, «Open October». Pesa perché Raschka, autore sull’implementazione degli LLM da zero, osserva cosa entra davvero nei modelli. Finora l’open source ha camminato su strade simili a Llama, qui si vedono scelte strutturali diverse e simultanee.

Per chi costruisce o serve modelli la toolchain diventa il collo di bottiglia. Ogni variante di attenzione o MoE chiede kernel, pianificatori e cache diversi, quindi o si standardizza su un runtime che copre queste differenze con costi noti, oppure si accetta il debito di mantenere percorsi speciali a ogni release. Giudizio della redazione: il segnale è utile, ma senza valutazioni comparabili e supporto stabile nei runtime queste idee restano difficili da portare in produzione.