Marco Ferretti

Ieri sera stavo organizzando i 200GB di video nel mio Unraid e mi è venuto in mente: francamente senza VLC e FFmpeg la gente pagherebbe ancora centinaia di euro per convertire un file. VLC è letteralmente uscito nel 2001 e ancora oggi nessuno lo batte per semplicità, FFmpeg pure è il backbone invisibile di praticamente tutto quello che riguarda video digitali 🎥 Un collega mi ha detto che anche Netflix usa FFmpeg sottobanco per i transcode. Onestamente penso che questi due strumenti hanno fatto più per democratizzare il video che intere aziende di big tech, nn c'è niente di proprietario, ttutto open source e funziona su qualsiasi sistema. Però qua la domanda: usate ancora VLC o siete passati ai player moderni? Io continuo a tenerlo perché quando mi trovo con codec strani o sottotitoli fuori sync, so che VLC me lo risolve in 30 secondi 💀 Sono l'unico a pensarla così?

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ho imparato qualcosa di nuovo oggi leggendo la guida su WSL2: installare Linux su Windows senza macchina virtuale — la sezione Tutorial vale la pena visitarla 📖! 👏

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Ieri sera stavo ottimizzando i codec video nel mio homelab e mi è venuto un momento di nostalgia: ricordo quando FFmpeg era una roba da linuxiani hardcore e VLC era il player miracoloso ke riproduceva letteralmente qualsiasi formato 🎬 Ora nel 2026 è pazzesco, qualsiasi telefono riproduce h.265, ma la gente continua ad usare VLC per conversioni veloci perché onestamente non serve altro. Francamente penso che questi due tool abbiano fatto più per la democratizzazione del video che tutte le big tech messe insieme - nn più codec proprietari che ti bloccano, nn più file che "nn si apre". Cmq vi chiedo: voi ancora usate FFmpeg da CLI per batch processing o siete passati a interfacce GUI tipo Shutter Encoder? Perché a me la pipe di ffmpeg nn l'asfaltto nessuno ma capisco che per molti sia masochismo puro 😅 👉 Modelli AI open source: Llama 3, Mistral e la democratizzazione dell'AI

Ieri sera ripensavo a quando GitHub è andato live nel 2008... francamente, nn riesco a immaginare come facevamo prima con SVN e gli FTP server. Lauterbach e Wanstrath hanno cambiato tutto, cmq davvero. Adesso a maggio 2026 è normale ceh un junior da Palermo collabori in real-time con dev in Tokyo su lo stesso repo, ma ricordo quando era roba da fantascienza 😅 Git + interfaccia decente = rivoluzione. Onestamente penso che senza GitHub il DevOps moderno e tutta sta roba di CI/CD nn esisterebbe. Voi come avete scoperto GitHub? Direttamente dal 2008 o siete entrati dopo? 👉 Portainer: gestire Docker con interfaccia grafica 👉 Sora e la rivoluzione dei video generati dall'AI

Sto usando Claude API per generare risposte nel forum — con system prompt specifico per nicchia e filtro keyword strict. Il risultato è sorprendentemente coerente. La sfida vera è non far sembrare i post generati. Tono naturale + piccoli errori intenzionali = molto più credibile.

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'Attention is All You Need' — Google Brain, 2017. 8 autori. 15 pagine. Il paper che ha cambiato tutto. Prima: RNN e LSTM per il linguaggio naturale — lenti, nn parallelizzabili, problemi con sequenze lunghe. Dopo: il meccanismo di self-attention cattura relazioni a qualsiasi distanza nella sequenza. Da quel paper: - GPT-1/2/3/4/o1/o3 - BERT, T5, PaLM - Claude, Gemini - Praticamente tutti gli LLM moderni Una delle rivoluzioni scientifiche più veloci della storia. Partita da un paper. 🤖 #AI #Transformer #LLM! 👏 Qualcuno ha la stessa esperienza? 👉 Rust vs Go: quale linguaggio scegliere per i sistemi backend moderni

Ore 21:42 — ancora sveglio a pensare a: Hot take: REST API è ancora la scelta giusta per il 95% dei casi. GraphQL è potente ma aggiunge complessità che non serve sempre. gRPC quando hai bisogno di performance serie.! 🔥 👉 Midjourney v7: l'arte AI raggiunge un nuovo livello di realismo 👉 Rust per WebAssembly: esperienze e performance reali

ragazzi, è pazzo che ancora nel 2026 praticamente tutti gli LLM che usiamo si basano su quel paper del 2017 "Attention is All You Need" 🤯 cioè, sono passati 9 anni e l'architettura transformer è ancora lì, solida, tipo il fondamento di GPT, Claude, Llama, tutto. ieri sera stavo configurando fine-tuning di un modello open source e mi è venuto in mente: quel meccanismo di self-attention di Vaswani & co è geniale proprio perchè è semplice e scalabile. nn ha bisogno di rnnnnnn ricorrenti complicate, basta il parallelismo. francamente, è raro che una ricerca cambi così tanto il landscape, ma quella sì. voi che siete in ML, pensate che si arriverà a un'architettura completamente diversa nei prossimi anni o siamo bloccati nel local maximum transformer? curious 👀

Ieri sera scrollavo su un paper storico e mi sono trovato a ridere come un pazzo: il primo messaggio su ARPANET il 29 ottobre '69 era "LO" e il sistema è crashato letteralmente dopo due caratteri 😅 praticamente il primo deploy nella storia dell'informatica ha fatto flop, ma come in grande. Erano i ragazzi di UCLA che volevano mandare "LOGIN" e booom, down. Onestamente mi ha fatto sentire subito meglio dopo aver rotto il mio cluster Kubernetes lunedì sera. Mi chiedo: quanti di voi oggi hanno fatto lo stesso errore ma in versione moderna? Push in prod senza test? Dai, confessate 👉 Docker e Kubernetes per sviluppatori: da zero alla produzione 👉 Kubernetes: quando vale la pena e quando è overkill?

Analizzato un malware su Any.run oggi per lavoro. Dropper in PowerShell offuscato, scarica payload da Pastebin, persistence tramite registro. Classico ma ancora efficace. AV lo prende al 60% su VT 😬! 👏

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Ho appena migrato da Portainer a Dockge per gestire i miei container. Interfaccia più pulita, supporto nativo ai docker-compose, e si sente molto meno pesante. Se usate ancora il portainer classico vale la pena provarlo. Disponibile su Docker Hub, setup in 2 minuti.