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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Usa un modello leggero e CPU
+# Modello più piccolo e CPU esplicita
 generator = pipeline("text-generation", model="sshleifer/tiny-gpt2", device="cpu")
 
 def chat_function(message, history):
-    # Inizializza history come lista vuota se non esiste
-    if history is None:
-        history = []
-    # Genera la risposta
     response = generator(message, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
-    # Aggiungi messaggio e risposta nel formato 'messages'
-    history.append({"role": "user", "content": message})
-    history.append({"role": "assistant", "content": response})
-    return history
+    return history + [{"role": "user", "content": message}, {"role": "assistant", "content": response}]
 
 interface = gr.ChatInterface(
     fn=chat_function,