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L’intelligenza artificiale (AI) nel suo senso piu’ ampio e l’intelligenza esibita dai sistemi informatici (Machine)

Come imparare dall’intelligenza artificiale senza perdere la testa

Il principio è semplice e disturbante: l’intelligenza artificiale non sostituisce il pensiero umano, lo stimola. Se usata come tutor socratico digitale, l’IA può trasformare ogni studente in un allievo critico, non in un registratore passivo. Questa non è retorica da brochure di startup; è una rielaborazione tecnologica di un sistema antico e provato: il tutorial oxford, reinterpretato per l’era dei modelli di linguaggio.

Il tutorial dell’università di Oxford vive di domanda pressante, di contraddizione educata, di responsabilità personale: lo studente porta un elaborato, il docente non regala risposte, ma smonta idee, chiede prove, costringe a difendere ogni frase. L’IA può riprodurre questo ambiente in scala, ponendo domande senza imbarazzo, registrando errori ricorrenti, tormentando il pensiero fino a che non resista la critica. Studi etnografici sul metodo tutoriale mostrano che questo approccio produce autonomia intellettuale, se ben applicato (Beck 2007).

Tesla, OpenAI e l’illusione dell’agente perfetto

Andrej Karpathy, che molti associano al suo ruolo da direttore dell’IA in Tesla e cofondatore “in pectore” in vari progetti di frontiera, ha lanciato una dichiarazione che scuote il mito: agenti AI come Claude o Codex sono ancora lontani da potersi comportare come “dipendenti veri”. Mancano memoria, multimodalità, apprendimento continuo. Riparare queste lacune secondo lui richiederà circa un decennio non per impossibilità, ma perché costruire intelligenza profonda richiede tempo. (vedi Dwarkesh Podcast)

I pilastri del machine learning: la cassetta degli attrezzi dello scienziato dei dati

Il machine learning non è più il giocattolo per nerd delle università americane. È diventato il motore silenzioso che alimenta previsioni finanziarie, diagnosi mediche, strategie di marketing e persino le tue playlist su Spotify. Eppure, pochi ne comprendono davvero l’ossatura. Parlano di intelligenza artificiale come se fosse magia, dimenticando che dietro ogni modello predittivo c’è una struttura logica precisa, fatta di matematica, probabilità e una buona dose di scetticismo scientifico. Comprendere i ventiquattro concetti fondamentali del machine learning non è un esercizio accademico. È la differenza tra costruire un’illusione e costruire valore reale.

L’impatto dell’intelligenza artificiale sulle schede prodotto Amazon

Amazon ha introdotto negli ultimi anni strumenti che usano IA generativa per automatizzare o assistere la creazione e il miglioramento delle schede prodotto. Per esempio, Amazon permette ai venditori di fornire solo poche parole descrittive o un’immagine del prodotto, e l’IA genera automaticamente titoli, descrizioni, attributi (colore, dimensione, parole-chiave) che aiutano anche l’indicizzazione nella ricerca interna.

Questa automazione non è più un mero optional di nicchia: migliaia di venditori in Europa (in Italia compresa) stanno già usando queste capacità.

Uno strumento particolare è “Enhance My Listing”, che suggerisce miglioramenti per le schede già esistenti: aggiornamento dei titoli, mancanza di attributi, descrizione, e adeguamenti stagionali.

State of AI Report 2025

Welcome to State of AI Report 2025

Il rapporto State of AI 2025 è finalmente disponibile, e come ogni anno, offre uno spunto per riflettere sullo stato dell’arte dell’intelligenza artificiale. Quest’edizione, co-redatta dai principali ricercatori del settore, evidenzia tendenze emergenti, sfide geopolitiche e innovazioni tecnologiche che stanno plasmando il panorama dell’AI.

n8n, Make, Zapier: Guida Essenziale per l’Automazione AI. Scegli il Tuo Power-Up!

L’Intelligenza Artificiale e l’automazione sono i motori della produttività moderna. Ma quando si tratta di scegliere la piattaforma di orchestrazione, il panorama può essere confuso: n8n, Make e Zapier sono i giganti del settore, ciascuno con il proprio approccio unico.

Piuttosto che perdersi nella miriade di funzionalità, in questo articolo di Rivista.AI analizziamo i punti di forza fondamentali di queste tre piattaforme leader, per aiutarti a scegliere lo strumento più adatto alle tue esigenze di automazione, soprattutto in ottica AI.

Quando il Caos Diventa Ordine

È affascinante come una fila di numeri possa sembrare più intelligente di chi li ha messi lì. ChatGPT, auto senza pilota, arte generata da intelligenze artificiali: tutti nati da una singola unità che non sa nulla di filosofia, estetica o empatia. Solo un neurone. Non magia. Solo calcoli ripetuti milioni di volte. Ogni input, ogni peso, è un pezzo di informazione trattato come se fosse un messaggio segreto che il neurone deve interpretare, giudicare e, soprattutto, imparare a ignorare se sbagliato.

AI Stack: la nuova arma segreta per costruire più veloce, più sicuro, più intelligente

C’è un fenomeno curioso che si ripete con ciclicità nella storia della tecnologia: si parte sempre con la promessa di una rivoluzione totale, poi arriva la fase di caos e infine si cerca disperatamente lo strumento che semplifichi tutto. È successo con i primi personal computer, con Internet, con il cloud. Ora tocca all’intelligenza artificiale. L’AI stack non è un concetto astratto, è il coltellino svizzero che mette ordine nel delirio di tool, framework e librerie che ogni settimana promettono di cambiare il mondo. La differenza, oggi, è che gli strumenti che compongono questo stack non si limitano a velocizzare i processi: li riscrivono.

Trasformare ChatGPT nel tuo coach personale per sviluppare competenze con prompts strategici

Immagina di avere un mentore che non dorme mai, che non si stanca di spiegare concetti complessi e che adatta la propria strategia di insegnamento al tuo ritmo. ChatGPT può diventare il tuo coach personale per l’apprendimento, trasformando curiosità in competenze concrete, con la temperatura del modello a zero per risposte precise, coerenti e prive di ambiguità. Prompts strategici diventano lo strumento chiave per guidare l’interazione e massimizzare l’efficacia di ogni sessione.

Guida RAG

ivista.AI Academy

Questa su GitHub non è solo una guida, ma una mappa completa di ciò che oggi significa fare Retrieval Augmented Generation in maniera seria, senza fermarsi al livello “toy example” che ancora domina su GitHub e nei post LinkedIn con i soliti PDF caricati su Pinecone. Qui si entra nel merito di come strutturare davvero un’architettura RAG scalabile, modulare e adattabile a diversi casi d’uso, con un livello di dettaglio che normalmente si trova solo dentro le roadmap interne delle Big Tech.

Corea del Sud alza la posta nel gioco dei large language model

Approccio Sistemico

Se la corsa globale ai modelli di linguaggio avanzati sembrava fino a poco tempo fa un terreno esclusivo di OpenAI, Google e Anthropic, la Corea del Sud sta ribaltando le regole del gioco. Dal gigante LG alle startup più agili, il Paese sta sviluppando large language model cuciti su misura per la lingua e la cultura locale, con l’obiettivo dichiarato di competere testa a testa con i colossi mondiali. A luglio 2025, Seoul ha lanciato la sua iniziativa sovrana più ambiziosa, promettendo ₩530 miliardi, circa 390 milioni di dollari, a cinque aziende locali per costruire modelli fondazionali su larga scala.

OpenAI ChatGPT Work Prompt Pack

Si tratta di una mossa estremamente intelligente da parte di OpenAI. Questi Prompt Packs sono una risorsa preziosa perché trasformano la prompt engineering da un’arte incerta a una pratica aziendale standardizzata.

ChatGPT for any role Cosa Sono e Perché Contano

Oltre ChatGPT: gli studi che rivelano come i large language models impareranno davvero a pensare

La corsa all’intelligenza artificiale non è più una metafora: è un mercato, un’arena e un campo di battaglia. Mentre le aziende fingono di reinventare la ruota ogni sei mesi con annunci altisonanti, la vera innovazione si gioca nei white papers che nessuno al di fuori di pochi addetti ai lavori si prende la briga di leggere. Eppure, dentro quelle pagine si trovano le chiavi per capire cosa succederà nei prossimi tre anni, quando i Large Language Models non saranno più solo chatbot carini che sbagliano i conti, ma veri agenti cognitivi capaci di pensare, ragionare e perfino scoprire nuove leggi della fisica.

Scopri il segreto che cambierà per sempre il modo di usare l’intelligenza artificiale: il nuovo MCP Registry

Il lancio del Model Context Protocol (MCP) Registry rappresenta una svolta significativa nell’evoluzione degli ambienti di sviluppo AI. Questo registro aperto e API centralizzata per la scoperta e l’utilizzo dei server MCP pubblici si propone come una soluzione efficace per superare le sfide legate alla frammentazione e alla sicurezza nel panorama delle integrazioni AI.

McKinsey e l’illusione dell’Agentic AI: quando l’intelligenza artificiale fa flop

One year of agentic AI: Six lessons from the people doing the work

McKinsey ha analizzato oltre 50 implementazioni di AI agentica, scoprendo che un terzo delle aziende ha dovuto riassumere personale a causa di fallimenti nell’adozione efficace di tali tecnologie. Questo fenomeno è stato attribuito a una focalizzazione eccessiva sull’agente stesso, trascurando la necessità di ripensare l’intero flusso di lavoro, che include persone, processi e tecnologia. Le aziende che hanno ottenuto risultati positivi sono quelle che hanno affrontato una trasformazione completa del flusso di lavoro, integrando l’AI agentica in modo sinergico con le risorse umane e i processi esistenti.

Google DeepMind spinge la robotica pensante: Gemini Robotics 1.5 e Gemini Robotics-ER 1.5

DeepMind ha appena alzato la posta: i nuovi modelli Gemini Robotics 1.5 e Gemini Robotics-ER 1.5 permettono ai robot non solo di eseguire un’azione singola, ma di ragionare su più passi, manipolare il mondo, e persino consultare la rete per reperire conoscenza contestuale.
Gerarchicamente, la separazione dei ruoli è chiara: Gemini-ER agisce da modulo di ragionamento incarnato (embodied reasoning), prendendo decisioni ad alto livello — persino invocando Google Search — mentre Gemini Robotics 1.5 (il modello VLA, vision-language-action) traduce queste intenzioni in percezione, movimento e manipolazione fisica. (vedi Google DeepMind)
Questa architettura duale (ragionamento + esecuzione fisica) è la scommessa di DeepMind: scalare la complessità delle azioni robotiche oltre il “piega un foglio” o “apri una zip”.

Vediamo cosa funziona, cosa resta da dimostrare, e cosa significa per chi come te lavora ai confini tra AI, robotica e strategia tecnologica.

College students rivelano i migliori 100 prompt per chatgpt: cosa abbiamo imparato

OpenAI ha pubblicato una raccolta di 100 prompt per ChatGPT creati, sperimentati e votati da studenti universitari di oltre 50 atenei negli Stati Uniti e in Canada. L’iniziativa, detta “ChatGPT Lab, Spring 2025”, ha visto 70 studenti collaborare a distanza, testare vari tipi di prompt, affinare il linguaggio e selezionare quelli che forniscono utilità reale, non solo “bella idea”. Vedi Blog

Gli ambiti principali di utilizzo sono tre: studio, carriera e vita quotidiana. Gli esempi vanno dal semplice (“trova sinonimi per ‘sophisticated’”) a richieste molto più complesse e personalizzate (“agisci come avvocato/coach”, “prepara simulazioni di colloquio”, “scopri i tuoi veri obiettivi di vita”).

I creatori di Oboe sanno cosa pensa ognuno dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale è diventata la nuova caffeina del dibattito pubblico, e come ogni sostanza potente scatena due reazioni opposte: entusiasmo sfrenato e paura paranoica. “L’AI ci renderà tutti stupidi?”, chiede una campagna pubblicitaria di Oboe, la startup fondata dagli stessi imprenditori che hanno inventato Anchor, la piattaforma di podcast fai-da-te venduta a Spotify per 150 milioni di dollari. La risposta che i fondatori si danno è secca e tagliente: no. E vogliono dimostrarlo con il loro nuovo progetto, un’educational platform che usa l’intelligenza artificiale per costruire corsi personalizzati su qualsiasi argomento, restituendo la sensazione di un apprendimento guidato ma non passivo.

Qwen3-omni: la frontiera agli estremi dell’omni-modal AI

Qwen3-Omni è il nuovo esperimento rivoluzionario di Alibaba nel mondo dei modelli foundation multimodali: quello che promette davvero “nessun compromesso tra modalità”. È un modello nativamente end-to-end che gestisce testo, immagini, audio e video in un unico framework. Se questa affermazione non ti fa venire un sobbalzo da CTO, forse stai leggendo il foglietto illustrativo sbagliato.

IBM docling e la nuova ossessione delle aziende: trasformare pdf in dati per l’intelligenza artificiale

Un anno fa IBM ha rilasciato Docling e il silenzio con cui il mercato aveva accolto la notizia è stato inversamente proporzionale al rumore che sta facendo oggi. All’epoca sembrava l’ennesimo toolkit di parsing documentale destinato a vivere qualche mese su GitHub e poi scomparire nell’oblio degli esperimenti open source. Oggi invece Docling è entrato a far parte della LF AI & Data Foundation, ha sfiorato le 40 mila stelle su GitHub, viene adottato in ambienti enterprise regolamentati e si insinua nelle pipeline di intelligenza artificiale generativa come se fosse sempre esistito. La solita parabola da “slow burn” che caratterizza gli strumenti che non fanno hype ma risolvono problemi reali.

5 semplici ma strani trucchi per sbloccare tutto il potenziale di ChatGPT-5

ChatGPT-5 viene celebrato come il vertice dell’intelligenza artificiale conversazionale, eppure la maggior parte degli utenti lo usa come un giocattolo sofisticato invece che come un partner strategico.

È un po’ come avere un jet privato e limitarsi a usarlo come taxi per andare dall’aeroporto al centro città. L’ironia è che la macchina è lì, con tutta la sua potenza, ma se la guidi come un’utilitaria non potrai mai sentire la spinta dei motori. La parola chiave qui è sfruttare davvero chatgpt-5, e non semplicemente chiedergli la lista della spesa. Chi lo riduce a un generatore di testi banali si perde il punto: questa tecnologia è un acceleratore cognitivo che, se interrogata bene, restituisce più che risposte, produce mappe concettuali e apre alternative che difficilmente un singolo esperto umano saprebbe orchestrare con tale velocità.

Hanno appena bucato il cervello segreto delle intelligenze artificiali

system prompts and models of AI tools

Qui il Repository

Qualcuno ha scoperchiato la scatola nera. Migliaia di righe di system prompt, il codice genetico che dice alle IA come comportarsi, sono finite in chiaro su GitHub. Non stiamo parlando di un manuale di istruzioni da quattro pagine, ma di oltre ventimila righe che svelano bias, regole, limiti e trucchi con cui i colossi dell’AI addestrano i loro assistenti digitali. Se hai sempre sospettato che i tuoi tool preferiti ragionino con un copione nascosto, eccolo servito su un piatto d’argento.

Microsoft Generative AI for Beginners

Microsoft rende disponibile corso gratuito di 18 lezioni su Generative AI, un concentrato di competenze tecniche, strumenti e best practice, tutto confezionato da Microsoft Cloud Advocates. Non è il solito tutorial da “come fare un chatbot con ChatGPT”, ma un vero e proprio bootcamp per sviluppatori, PM, data scientist e curiosi del futuro digitale.

AI per la produttività: come Notebooklm e Gemini stanno rivoluzionando il modo di lavorare e studiare 8 Corsi

Nel presente digitale la differenza non la fa chi ha gli strumenti ma chi li usa davvero. NotebookLM e Google Gemini non sono gadget futuribili, sono leve di trasformazione operativa. Se sei CTO o leader tecnologico, ignorarli è perdere vantaggio competitivo.

NotebookLM è lo strumento che trasforma documenti, video, pdf e slide da materia grezza in conoscenza organizzata. Puoi caricare fonti diverse (PDF, Google Docs, Google Slides, siti web, trascrizioni video) e affidarti all’AI per sintetizzare, collegare concetti, creare sommari audio stile podcast, quiz, guide. Gemini è l’assistente AI generativo di Google, multimodale, capace di ragionare su testo, immagini, audio, video. Serve per brainstorming, scrittura, ricerca, automazione di task.

L’Arte del Prompting: Una Guida per Strategist e Creativi

L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando il modo in cui lavoriamo, creando nuove opportunità per strategist e creativi di potenziare i propri processi di ideazione e produzione. Questa guida esplora come padroneggiare l’arte del prompting per ottenere il massimo da questi strumenti rivoluzionari.

L’AI non è un sostituto della creatività umana, ma un partner strategico che può amplificare le nostre capacità. I professionali più efficaci sono quelli che integrano l’AI nella loro routine quotidiana, imparando a riconoscere quando utilizzarla e quando invece è necessario il tocco umano unico.

L’approccio vincente consiste nel mantenere l’AI sempre a portata di mano durante la giornata lavorativa. Questa vicinanza costante permette di identificare rapidamente le opportunità in cui l’AI può aggiungere valore, che si tratti di generare variazioni creative, analizzare dati complessi o accelerare processi di ricerca.

Infografica. ChatGPT e il dominio assoluto: la distanza che il mercato dei chatbot non riesce a colmare

Negli ultimi anni, i chatbot di intelligenza artificiale sono diventati parte integrante della vita quotidiana, supportando attività che spaziano dalla scrittura di email alla ricerca, fino al customer service. Tuttavia, i dati di utilizzo più recenti raccontano una storia di forte squilibrio nel mercato.

AWS lancia la guida definitiva per costruire agenti autonomi: siamo pronti a gestirli?

In un mondo dove l’automazione è la norma e l’intelligenza artificiale è la chiave per il futuro, AWS ha appena rilasciato una guida dettagliata su come costruire agenti autonomi in grado di pensare, adattarsi e prendere decisioni senza supervisione costante. Questa guida rappresenta un passo significativo verso l’adozione di agentic AI, un paradigma che promette di rivoluzionare il modo in cui interagiamo con la tecnologia.

Non imparerai mai AI davvero se ignori questa libreria di progetti reali

Sviluppatori e appassionati di AI, se siete pronti a smettere di leggere tutorial generici e volete mettere le mani sul serio sui progetti, questo è un tesoro che vale il bookmarking immediato. Una libreria completa per imparare, costruire e mostrare le vostre competenze senza passare per la solita teoria sterile.

Parliamo di progetti AI reali, non quelle simulazioni perfette che finiscono per occupare solo lo spazio del vostro hard disk. Machine learning, deep learning, computer vision e NLP, tutto organizzato in un ecosistema pratico dove il codice non è solo leggibile, ma immediatamente utilizzabile. Chatbot funzionanti, app GUI, previsioni su serie temporali, analisi del sentiment, modelli pre-addestrati, framework di interpretabilità e persino progetti AutoML pronti a farvi risparmiare settimane di lavoro.

Perché i modelli di AI come ChatGPT e Claude sbagliano e cosa significa per il futuro dell’intelligenza artificiale

Parlare di modelli di intelligenza artificiale oggi significa affrontare un paradosso intrigante: strumenti straordinari capaci di conversazioni fluide e analisi complesse, ma soggetti a errori clamorosi. ChatGPT e Claude rappresentano l’apice della generazione linguistica automatica, ma non sono infallibili. L’illusione della perfezione nasce dalla loro apparenza di conoscenza totale, mentre la realtà è più fragile, stratificata e, a tratti, comicamente imperfetta. La radice di questi problemi non risiede in un singolo difetto, ma nella complessa interazione tra design del modello, input umano e infrastruttura tecnologica.

Prompting 101 Codice con Claude

Prompt Architecture: perché l’era del “scrivilo e spera” è finita

La stagione ingenua dei prompt buttati a caso nella chat e del “vediamo che succede” è finita. Non perché l’abbia detto qualche consulente improvvisato, ma perché ormai si gioca a un altro livello. I Large Language Models non sono più giocattoli per generare email creative. Sono diventati sistemi complessi che devono interpretare documenti legali, supportare decisioni finanziarie o persino gestire conversazioni con clienti reali. E allora, o si costruisce con metodo o ci si condanna all’irrilevanza digitale. Il problema non è più l’intelligenza artificiale in sé, ma come noi umani scegliamo di comunicare con lei. La chiamano prompt architecture, ed è la nuova ingegneria invisibile che distingue il dilettante dal professionista.

Il Giappone e il salto nell’ignoto della biotecnologia riproduttiva

Il Giappone ha appena deciso di giocare a dadi con la genesi umana, autorizzando la creazione di embrioni a partire da cellule staminali pluripotenti indotte, senza bisogno di ovociti o spermatozoi convenzionali. In termini pratici, significa che un frammento di pelle potrebbe, in laboratorio, diventare la base di una nuova vita. La tecnica, nota come gametogenesi in vitro (IVG), non è fantascienza: cellule adulte vengono riprogrammate in stati pluripotenti e poi guidate a differenziarsi in gameti funzionali. L’embrione risultante non è più un residuo di IVF tradizionale, ma un prodotto di bioingegneria pura, replicabile a scala industriale per studi scientifici.

Build a Large Language Model (From Scratch)

In un mercato saturo di librerie ready-made come Hugging Face, questo repository non è un’alternativa, ma un atto di dissoluzione dell’“effetto pantone”: ti costringe a smontare il motore, capire ogni ingranaggio, e ricostruirlo con le tue mani.

Il progetto è l’implementazione ufficiale del libro Build a Large Language Model (From Scratch) di Sebastian Raschka, pubblicato da Manning. Non è un testo di facciata: comprende codice in Python, notebook Jupyter esplicativi e una guida capillare che copre ogni fase, dalla tokenizzazione fino all’addestramento, passando per l’attenzione multi-head e il fine-tuning per istruzioni.

Agentic Cookbook for Generative AI Agent usage

Il “Agentic Cookbook for Generative AI Agent usage” di Microsoft è una guida pratica e dettagliata progettata per sviluppatori, architetti e innovatori tecnologici che desiderano implementare sistemi di agenti intelligenti nei loro flussi di lavoro. Questo repository GitHub, disponibile gratuitamente, offre oltre 110 pagine di contenuti, suddivisi in moduli teorici e progetti pratici, per esplorare e costruire applicazioni basate su agenti AI. (lo trvate su GitHub)

La formula segreta per ottenere risultati strabilianti da GPT-5? non è magia, è anatomia del prompt

Rivista.AI Academy GPT-5 prompting guide

La maggior parte degli utenti si limita a lanciarlo con comandi generici, come se chiedessero a una cassettiera di “darmi qualcosa di interessante”. Il risultato? Uscite casuali, incoerenti, o peggio: inutili. I veri esperti, quelli che trasformano GPT-5 da semplice chatbot a macchina da precisione, costruiscono il prompt in sei parti chirurgiche, ciascuna con un ruolo preciso e strategico. Immagina un’orchestra: ogni strumento deve suonare la sua nota nel momento giusto, altrimenti viene solo rumore.

Il primo passo, il “Role”, è un’iniezione d’identità. Se non dici a GPT-5 chi deve essere, rischi un’interpretazione alla cieca. Vuoi un copywriter, un consulente finanziario o un ingegnere? Devi esplicitarlo. Passare da “sei un’intelligenza artificiale” a “sei un analista di mercato con 30 anni di esperienza” cambia radicalmente l’output, trasformando il testo da generico a iper-specializzato. Non è una sottigliezza: è come chiedere a un barista di prepararti un cocktail senza specificare quale.

Il lato oscuro del prompt design: come la guida operativa GPT-5 separa i dilettanti dai veri professionisti

Se pensi che il prompt design sia solo mettere due frasi carine davanti a un modello di intelligenza artificiale, sei l’equivalente digitale di chi crede che un Rolex cinese faccia la stessa figura del vero. La verità, e lo dico da CEO che ha visto troppe startup morire per pigrizia mentale, è che GPT-5 non è il tuo schiavo geniale, ma un dipendente ipercompetente che eseguirà in modo impeccabile solo se capisce esattamente cosa vuoi. E se tu non lo sai spiegare, il problema non è l’IA, sei tu. Chi pensa di cavarsela con il vecchio “fammi un testo bello e veloce” non ha ancora capito che la macchina non si offende, ma si diverte a servirti un piatto tiepido.

Il miglior corso per imparare la Generative AI è gratuito e arriva dal MIT

Non è un’esagerazione dire che il momento migliore per tuffarsi nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa è proprio adesso. La rivoluzione digitale, che già stravolgeva interi settori, ha ricevuto la sua spinta definitiva con modelli come GPT e DALL·E, ma spesso l’accesso alle competenze necessarie sembra riservato a pochi eletti con background tecnico o budget milionari. Ecco perché la notizia che il Massachusetts Institute of Technology, tempio sacro della tecnologia e dell’innovazione, abbia lanciato un corso introduttivo completamente gratuito sulla Generative AI merita un applauso scrosciante. (link https://www.futureofai.mit.edu/)

The Little Book of Deep Learning François Fleuret

Rivista.AI Academy

Deep Learning: come abbiamo insegnato alle macchine a riscrivere il mondo

In principio c’era la statistica. Poi è arrivato il deep learning, e la festa è finita. Quella che era una nicchia accademica fatta di regressioni lineari, kernel gaussiani e loss quadratiche è stata travolta da un’onda lunga di matrici, GPU roventi e architetture sempre più profonde. La rivoluzione silenziosa è diventata un boato mondiale quando AlexNet, nel 2012, mise in ginocchio l’immagine del cane nella foto, umiliando i metodi classici e segnando l’inizio dell’era dei modelli neurali profondi.

Non ve lo diranno mai all’Università

Se sei uno studente, o hai ancora quell’email con “.edu”, sei seduto su una miniera d’oro digitale, e no, non parliamo del solito Google Docs gratuito o dei 6 mesi di Spotify Premium. Parliamo di strumenti di intelligenza artificiale professionali, accesso a cloud computing di livello enterprise, tool di design, sviluppo e scrittura assistita che aziende reali pagano migliaia di dollari all’anno. Tutto a costo zero. Basta un’email universitaria e la voglia di uscire dalla mentalità da “studio per l’esame”.

La parola chiave qui è: AI per studenti. E non nel senso di “GPT-4 ti fa i compiti”, ma piuttosto nel modo in cui usi GPT-4 per costruire un plugin Figma, analizzare 500 pagine di case study in due click con Humata, o prototipare un’idea di startup su Unity mentre Vertex AI si occupa del backend. Il futuro non è distribuito equamente, ma l’accesso sì. Basta sapere dove guardare. E qualcuno su Reddit ha avuto la brillante idea di fare il lavoro sporco per tutti.

Quello che trovi nel foglio condiviso è più di un elenco: è una mappa strategica. Ogni tool è catalogato per categoria, con casi d’uso, limitazioni, requisiti e soprattutto modi concreti per sfruttarlo al massimo. Non è un post da “student deals” stile blog SEO. È una miniera di micro-hack e scorciatoie per chi vuole fare cose serie con l’AI senza dover vendere un rene a OpenAI.

GenAI Customer Stories Database

Nel grande teatro dell’intelligenza artificiale generativa, la parola “database” fa sbadigliare i creativi e tremare gli strateghi. Ma quando quel database contiene customer stories, allora diventa tutt’altro che noioso. Stiamo parlando di un asset che oggi sta diventando il vero carburante invisibile delle strategie AI-driven: il GenAI Customer Stories Database. Nome brutto, impatto devastante.

Il giorno in cui un’AI ha progettato il pannello di controllo di un’astronave meglio di noi

Questa faccenda del modello misterioso chiamato “summit”, apparso su LLM Arena, è più che interessante. È inquietante. Perché quando un modello LLM ti spara 2.351 righe di codice p5.js perfettamente funzionanti, reattive e interattive, alla prima richiesta, senza errori né debug, e lo fa a partire da un prompt volutamente vago come “crea qualcosa che posso incollare in p5js e che mi sorprenda per la sua intelligenza, evocando il pannello di controllo di un’astronave nel futuro remoto”, allora è il momento di mettere giù il caffè e iniziare a preoccuparsi. O a meravigliarsi. A seconda di dove ti trovi nello spettro “speranza-apocalisse AI”.

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