Cosa osserva, prova e decide il nostro laboratorio: nuovi modelli di IA, piattaforme Apple e tecniche, valutati da Adottare a Sospendere, con i risultati dietro ogni scelta.
Volume 1 · 2026-09-28
Adottare — lo usiamo
Un set di test con ordini reali prima che qualsiasi modello vada in produzione
Tecniche
Ogni modello che tocca Ask FireAI viene valutato su un insieme fisso di ordini in linguaggio semplice, in più lingue, prima di avvicinarsi a una release. Questo ha trasformato «questo modello sembra intelligente» in un numero confrontabile, e ha permesso di scoprire un candidato che sembrava ottimo sulla carta.
Animare una volta, poi restare fermi
Tecniche
Mascotte e sfere riproducono la loro animazione una volta quando appare una pagina, poi restano ferme (gli occhi possono seguire il puntatore). Un'app di sicurezza gira tutto il giorno; qualsiasi cosa vada in loop all'infinito si paga tutto il giorno.
Piccolo modello generativo sul dispositivo (Gemma 4, 4 bit)
Modelli
Alimenta Ask FireAI: trasforma «blocca i giochi per mio figlio» nell'impostazione giusta, in 16 lingue, interamente sul Mac. Scaricato una volta con il consenso dell'utente, scaricato dalla memoria quando inattivo.
MLX su Apple Silicon
Piattaforme
Il framework di machine learning di Apple usa direttamente la memoria unificata dei chip M-series. È ciò che rende praticabile un modello linguistico utile su un Mac comune.
Filtro dei contenuti Network Extension
Piattaforme
L'estensione di sistema che vede ogni connessione, di ogni app, senza un'estensione del kernel. La base del firewall, delle regole e dell'interruttore di emergenza di FireAI.
Esegue il modello linguistico direttamente dentro l'app Swift: niente Python, nessun server ausiliario, nessuna porta aperta sul Mac.
Concorrenza rigorosa di Swift 6
Strumenti
Individua le race condition già in fase di compilazione. Un punto delicato: un callback di sistema contrassegnato per il thread principale ma chiamato da un altro thread compila senza problemi e va in crash a runtime. Ora controlliamo ogni callback di sistema per questo.
Provare — in prova
Filtro URL di macOS con Private Information Retrieval
Piattaforme
Novità di macOS 26: bloccare una singola pagina (un canale YouTube specifico, ad esempio) per ogni app che usa il networking Apple, mentre il server che risponde alla richiesta non scopre mai quale indirizzo è stato controllato. Alimenta Pagine bloccate (beta).
Estensioni web Safari per la navigazione all'interno della pagina
Piattaforme
Siti come YouTube cambiano pagina senza una nuova richiesta di rete, quindi un filtro di rete non può vedere il clic. Un'estensione Safari sì. Funziona solo una volta che l'utente la autorizza su ogni sito, cosa che ora spieghiamo nell'app.
La nostra mascotte 3D si è rivelata economica da disegnare. Il costo di CPU che all'inizio le avevamo attribuito veniva in realtà dalla sfocatura e dall'ombra animate intorno a essa.
Valutare — da osservare
Due cervelli: uno per le parole, uno per le decisioni
Tecniche
Tenere un modello generativo per spiegare e conversare, e lasciare che un modello piccolo, veloce e non generativo prenda le decisioni sì/no. L'idea resta valida; il primo candidato provato non capiva abbastanza bene gli ordini del firewall.
Piccolissimi classificatori di rischio URL
Modelli
Modelli di pochi megabyte che valutano il rischio di phishing di un indirizzo web senza leggere la pagina. Abbastanza piccoli da considerare controlli per ogni connessione. Prossimo passo sul banco di prova; ancora nessun risultato.
La nostra mascotte in stile 2D diventa modelli 3D animati (per l'app, il web e i video social) con un solo comando, così l'intera famiglia può essere rigenerata quando l'artwork cambia. Gli occhi sono stati la parte più difficile.
Controllo delle uscite di rete per gli agenti IA
Tecniche
La nuova piattaforma di sicurezza per agenti di Nvidia limita ciò che un agente IA può raggiungere, dopo che erano stati segnalati agenti che agivano oltre le proprie istruzioni. La stessa idea vale su un Mac: un'app agente dovrebbe raggiungere solo le destinazioni necessarie al suo compito. Sul banco di prova: un profilo FireAI che limita le app agente IA a un elenco approvato di destinazioni.
Cisco Talos ha descritto un programma Windows che chiede a diversi modelli IA commerciali cosa fare dopo. Su qualunque dispositivo giri, un programma simile deve raggiungere un fornitore di IA tramite la rete. Sul banco di prova: avvisare l'utente quando un'app mai approvata inizia a comunicare con un fornitore di modelli IA.
I fornitori usano ormai «firewall IA» per due cose diverse: IA dentro un firewall di rete, e un filtro davanti ai prompt e alle risposte di un'applicazione IA. Nessuno dei due gira su un Mac personale. Seguiamo entrambi per capire quali idee si trasferiscono a un singolo computer.
Le estensioni del browser come porta d'accesso agli assistenti IA
Strumenti
I ricercatori hanno dimostrato che una singola estensione del browser malevola può controllare l'assistente IA integrato in diversi browser. Un firewall di rete vede il browser, non le sue estensioni. Sul banco di prova: guidare gli utenti in una revisione delle estensioni Safari direttamente da FireAI.
Animazioni dell'interfaccia sempre attive in un'app in background
Tecniche
Timer che ridisegnano ogni fotogramma, pulsazioni in loop e sfocature animate tengono sveglie GPU e CPU anche quando nessuno guarda. Le abbiamo eliminate tutte.
Encoder di decisione tipizzati, zero-shot (Laya-multilingual MLX)
Modelli
Encoder che rispondono a domande tipizzate (scegliere un'opzione, sì/no, punteggio) con una fiducia calibrata, molto veloci su Apple Silicon. Velocità impressionante, e gestiscono bene il routing semplice, ma in zero-shot hanno sbagliato la maggior parte degli ordini del firewall. Messi da parte per questo compito, non in generale.
Un'IA nel cloud che decide a cosa può connettersi il tuo Mac
Modelli
Inviare ogni connessione a un'IA remota manderebbe con essa anche la cronologia di navigazione, e aggiungerebbe un percorso di andata e ritorno in rete a ogni decisione. L'IA di FireAI resta sul Mac.
Agenti IA personali con accesso permanente ai tuoi account
Modelli
Gli agenti che prenotano, comprano e rispondono al posto tuo funzionano meglio con un accesso duraturo a posta, calendari e account di pagamento. Quell'accesso sopravvive a ogni singolo compito. Messo da parte per i nostri progetti: l'IA di FireAI risponde alle domande sul Mac e non ha accesso ad alcun account.
Ogni rapporto riporta la domanda, cosa abbiamo provato, i numeri misurati e la nostra conclusione.
Un modello di decisione veloce al posto di Gemma? Non ancora
Un piccolo modello di decisione non generativo può sostituire il modello linguistico nel trasformare ordini in linguaggio semplice in impostazioni, ed essere molto più veloce?
Abbiamo testato Laya-multilingual (build MLX) su un Mac con Apple Silicon contro lo stesso set di test di ordini di Ask FireAI che il modello in produzione deve superare, in inglese, francese, tedesco, spagnolo, arabo, cinese e russo. Abbiamo provato due modi diversi di porgli le domande. Abbiamo anche verificato il modello sul suo stesso esempio pubblicato per escludere un errore di configurazione.
Modello attuale (Gemma 4, sul dispositivo)
32–37 ordini corretti su 37
Laya-multilingual, formato migliore
6 su 37 corretti (10 su 37 hanno scelto il tipo di azione giusto)
Laya-multilingual, secondo formato
2 su 37 corretti
Velocità di Laya per ordine
24 ms mediana, 80 ms nel caso più lento
Laya sul suo stesso esempio pubblicato
Corretto, con alta fiducia
Circa cento volte più veloce, e inutilizzabile in zero-shot per gli ordini del firewall: confondeva i giochi con l'interruttore di emergenza, e «spegnere» con «accendere». La velocità però è reale, quindi l'idea dei due cervelli resta sul radar; i prossimi candidati saranno modelli addestrati per una singola decisione ristretta (questo indirizzo è rischioso?) invece che per rispondere a domande generali.
Un modello linguistico dentro un'app Mac in Swift
Può un'app di sicurezza per Mac includere un modello linguistico utile senza inviare nulla al cloud, e senza danneggiare il Mac?
Ask FireAI esegue un modello Gemma 4 a 4 bit tramite MLX Swift fin dalla sua prima versione. Abbiamo misurato la qualità con un set di test fisso di ordini e osservato il comportamento di memoria e batteria nell'uso quotidiano.
Dove viene eseguito
Nell'app, sul Mac; nessun processo ausiliario, nessuna porta aperta
Lingue comprese
16, le stesse dell'app
Primo utilizzo
Un download, solo dopo il consenso dell'utente
Memoria a riposo
Rilasciata dopo 10 minuti senza domande
Adottare. I piccoli modelli on-device sono abbastanza buoni per capire gli ordini e spiegare le decisioni. Caricare il modello su richiesta e rilasciarlo a riposo conta quanto la scelta del modello: un firewall non dovrebbe mai essere l'app che divora la tua memoria.
Bloccare un canale YouTube per ogni app, in modo privato
FireAI può bloccare una singola pagina, come un canale YouTube, ovunque sul Mac, e non solo in un browser, senza scoprire cosa naviga la famiglia?
Abbiamo costruito Pagine bloccate (beta) sul filtro URL di macOS 26 con Private Information Retrieval, aggiunto un'estensione Safari per i clic all'interno della pagina, e testato Safari, le app che usano il networking Apple, Firefox, Chrome e Brave.
Safari e app che usano il networking Apple
Bloccato, sia le visite dirette sia i clic all'interno della pagina (con l'estensione attiva)
Firefox, Chrome, Brave
Non coperti: usano un proprio codice di rete
Cosa scopre il server di lookup
Nulla su quale indirizzo è stato controllato
Sorpresa
Gli indirizzi delle pagine vengono confrontati distinguendo maiuscole e minuscole
In prova. Funziona dove viene usato il networking Apple, il che copre il browser predefinito e la maggior parte delle app. Per gli altri browser, la risposta onesta oggi resta l'interruttore «solo Safari», quindi l'app ora offre entrambi insieme, chiaramente etichettati come beta.
Dal 30 per cento di CPU a riposo a una cifra singola
Perché FireAI usava circa il 30 per cento di CPU senza fare nulla, e di cosa ha davvero bisogno di ridisegnare un firewall che gira tutto il giorno?
Abbiamo misurato la CPU a riposo con la finestra in primo piano e in background, poi rimosso le cause una alla volta: la mascotte 3D, le animazioni in loop, l'indicatore nella barra dei menu e la frequenza con cui i numeri di traffico in tempo reale raggiungono l'interfaccia.
Prima
Circa il 30 per cento di CPU a riposo
Dopo, finestra in primo piano
Circa il 17 per cento
Dopo, in background
7–11 per cento
La mascotte 3D in sé
Non era la causa
Adottare «animare una volta, poi restare fermi», e diffidare di tutto ciò che va in loop all'infinito. I costi maggiori venivano da cose che nessuno nota: una pulsazione che non si ferma mai, una sfocatura animata e numeri aggiornati più velocemente di quanto chiunque possa leggerli. C'è ancora margine di miglioramento, e il profiling continua.
Pubblichiamo i risultati, non le ricette: come FireAI è costruito e regolato resta in laboratorio.