Come sono fatti i modelli e i sistemi di intelligenza artificiale, dentro e fuori.
11 articoliIn Algoretico abbiamo sviluppato un framework che fa qualcosa che nessun Transformer fa oggi: sviluppare una personalità cognitiva che evolve con l'esperienza.
Intelligenza artificiale trattata con rigore scientifico, precisione ingegneristica e profondità umana
Continuous Latent Reasoning: Compressione Semantica 16x-128x e Ottimizzazione End-to-End per Sistemi RAG di Nuova Generazione
Un’analisi tecnica del perché l’architettura self-attention rende i moderni LLM molto più di semplici “pappagalli stocastici”.
Perché la vera rivoluzione produttiva non passa dagli LLM
I computer Apple sono ormai di largo uso nell'ambito dello sviluppo software ed AI, mancano però di alcuni strumenti che aiuterebbero a standardizzare il lavoro ed a aiutare la migrazione verso piattaforme più adatte a fare gli addestramenti.
Come gli agenti AI orchestrati stanno trasformando la risoluzione di problemi complessi attraverso autonomia coordinata e capacità specializzate.
La maggior parte delle organizzazioni non ha dataset etichettati. Hanno processi, vincoli ed expertise. Ecco come costruire sistemi AI che apprendono dalla struttura.
Quando i sistemi AI addestrati su contenuto generato da AI degradano nel tempo, perdendo diversità e capacità.
Costruire sistemi Retrieval-Augmented Generation che comprendono davvero la conoscenza della tua organizzazione.
Il paesaggio di loss delle reti profonde è ad alta dimensionalità, non-convesso e pieno di minimi locali. Eppure il gradient descent trova buone soluzioni.
