Marco e Cesare riflettono sull'anno passato del loro podcast, analizzando le statistiche di crescita e l'engagement del pubblico. Discutono dei progetti futuri e dei buoni propositi per il nuovo anno, inclusi nuovi ospiti e argomenti da trattare. Infine, parlano dell'importanza della partecipazione a eventi e conferenze nella community.
Conosciamo Valeria Zuccoli, data scientist presso Intella, e approfondiamo il fenomeno del collasso dei modelli generativi che prendono in input dati generati da altri modelli generativi, esplorando le cause e le implicazioni di questo problema. Valeria ci presenta un esperimento di vibe coding per creare un sito di fake news, evidenziando la facilità con cui si possono diffondere informazioni false.
Riferimenti
Paper citati
Marco e Cesare commentano The Bitter Lesson di Rich Sutton, post sull'amara lezione appresa dai ricercatori AI negli ultimi anni.
Conosciamo Michele Danieli, direttore architetture e tecnologia di Tribe Advisory in Objectway e co-autore di Platform Strategy. Scopriamo le sfide di progettare e costruire piattaforme software per creare uniformità ed economie di scala in aziende di grandi dimensioni.
Cesare e Marco esplorano il concetto di 'Duct Tape Programmer', una figura pragmatica nella programmazione che si concentra sulla consegna di software funzionante piuttosto che sulla perfezione. Discutono l'importanza del pragmatismo rispetto al perfezionismo, l'over-engineering nelle architetture moderne e forniscono esempi di come semplificare il codice possa portare a risultati migliori.
Cesare e Marco raccontano le novità introdotte in Python 3.14, tra cui l'uso di interpreti concorrenti, le t-strings, e le annotazioni differite.
Cesare e Marco discutono dell'evento Django Girls, un workshop gratuito dedicato a donne e ragazze che vogliono imparare a sviluppare applicazioni web utilizzando Python e Django. L'evento si terrà a Milano il 25 novembre 2025 e mira a promuovere la partecipazione femminile nel settore tecnologico, offrendo un'opportunità di networking e apprendimento. Viene anche esplorata la storia e l'impatto di Django Girls a livello globale, evidenziando i numeri significativi di partecipazione e il supporto delle aziende locali.
Conosciamo Nicolò Lucchesi, Senior Machine Learning Engineer presso Red Hat, e il suo lavoro su vLLM e l'ottimizzazione delle performance. Nicolò condivide la sua esperienza nel campo dell'AI e del Machine Learning, spiegando l'importanza di strumenti come Paged Attention e le sfide legate all'integrazione di nuovi modelli. Viene anche discusso il ruolo della community e le tecnologie utilizzate nel progetto vLLM, oltre a tendenze emergenti nel settore.
Summary
Marco e Cesare discutono delle conferenze a cui hanno partecipato negli ultimi anni, evidenziando le differenze tra eventi come Codemotion, PyCon Italia, Big Data London e PY4AI. Ogni conferenza ha un focus unico, dalla varietà di temi trattati alla forza della community, fino all'importanza di eventi di nicchia.
Parliamo di benchmarking di AI e ML su CPU e GPU locali con Alberto Danese, Kaggle Grandmaster e responsabile Data Science & Advanced Analytics in Nexi.
Partendo dal suo progetto open di GPU Benchmark, esploriamo come cambiano le prestazioni tra diversi modelli, dataset e hardware, fino a scoprire soglie e comportamenti sorprendenti.
Una chiacchierata tecnica ma accessibile, tra regole empiriche, contributi open source e “vibe coding”.
La dashboard qui https://ai-ml-gpu-bench.streamlit.app/
Marco e Cesare raccontano cosa apprezzano di Youtube
Ospitiamo Stefano Iasi, Head of Engineering presso TrueLayer, per parlare di un tema cruciale per chi lavora nel mondo tech: come organizzare i team di sviluppo. Con Stefano esploriamo il modello di Team Topologies, cosa lo rende diverso da altri approcci (spoiler: il “Spotify Model” non esiste davvero), e perché è diventato uno strumento fondamentale per favorire focus, collaborazione mirata e chiarezza nei ruoli. Dalle tipologie di team alle interazioni consigliate, fino a esempi concreti di riorganizzazioni vissute in prima persona, emergono spunti pratici per riconoscere problemi ricorrenti (come team “multi-type” o troppe interazioni non necessarie) e affrontarli con un linguaggio comune.
Marco racconta a Cesare l'esperienza di insegnare a studenti di istituto tecnici superiore.
Marco e Cesare parlano dell'organizzazione di Python Milano e PyData davanti a un caffè (con analogia su Team Topologies)
Marco e Cesare parlano di FastMCP davanti a un caffè
In questa puntata con Gabriele Lombardi, CTO di ArgoVision, esploriamo lo stato dell’arte della computer vision tra approcci classici e deep learning. Parliamo di sfide reali come anomaly detection, few-shot learning e affidabilità in ambito industriale, oltre ai vincoli dell’edge computing su memoria, potenza ed energia e a come testarne modelli e pipeline. Sul fronte ingegneristico, tocchiamo organizzazione dei team R&D e prodotto, codice pulito, CI, toolchain Python e quando ha senso spingersi verso C++ per le performance.
In questo episodio di Intervista Pythonista parliamo con Diego Russo, Principal Software Engineer presso ARM e core developer di CPython. Diego ci guida attraverso il funzionamento interno dell'interprete Python, spiegando la differenza tra interpreter e runtime, e illustrando le novità come l’interprete specializzato di Python 3.11 e il futuro JIT in arrivo con Python 3.14. Condividiamo anche uno sguardo dietro le quinte dello sviluppo del linguaggio, parlando del processo per diventare core developer e dell'importanza del PEP 11 nel determinare il supporto alle piattaforme. Un episodio ricco di dettagli tecnici, storie dalla comunità EuroPython, e spunti utili anche per lo sviluppatore Python "medio".
Alla vigilia dell'inizio di PyCon Italia 2025, abbiamo l'intervista esclusiva al team di organizzatori! Scopriamo chi sono, cosa fanno e sveliamo tutte le novità della conferenza: da una location più inclusiva a Bologna, ai numerosi eventi che vanno oltre il tecnico, come workshop per principianti, talk su soft skills e momenti di networking. Si parla anche di sponsor, grant, selezione dei talk, novità sul merchandising e si dà spazio alle voci dei nuovi membri del team.
Nell'intervista: Fiorella De Luca, Ambra Tonon, Glenn Mendoza, Gaetano D'Onghia, Sabrina Scoma, Ester Beltrami, Raffaella Suardini
Parliamo di vector database e RAG con Nicola Procopio, Senior Data & AI Scientist presso AC Software e Ambassador di QDrant. Con lui esploriamo cosa significa oggi fare ricerca semantica: dalle tecniche di pre-embedding basate su keyword ai modelli transformer che trasformano il testo in vettori, fino alle applicazioni pratiche in progetti GenAI. Scopriamo come funziona il chunking, perché la similarità tra vettori è alla base delle query in linguaggio naturale e quali sono i vantaggi di usare QDrant – il vector DB open source scelto anche nello “Stregatto”, il progetto open source di cui Nicola è core developer.
Conosciamo Patrick Arminio, Founding Engineer presso FastAPI Labs, creatore di Strawberry e presidente di Python Italia. Iniziamo con una panoramica di GraphQL e REST API. Chiudiamo poi con la nuovissima FastAPI Labs, avventura imprenditoriale di Patrick Arminio e Sebastián Ramírez (tiangolo).