Un Framework Strategico nell’Era degli Agenti Intelligenti
Affrontare con successo la rivoluzione dell’IA richiede un doppio binario: da un lato, una solida metodologia strategica come il TOPFramework per guidare il cambiamento in modo ordinato; dall’altro, una comprensione profonda e pragmatica della frontiera tecnologica degli Agenti Intelligenti.
Il rapporto sulle tendenze dell’IA di Mary Meeker e del team di Bond Capital. 3 tendenze che cambiano le regole del gioco.
Al di là del clamore mediatico, esistono trend consolidati che stanno già definendo i vincitori e i vinti di domani. Analizzarli non è un esercizio accademico, ma un modo per comprendere la direzione verso cui il mondo si sta muovendo.
L’IA e il Mosaico Culturale: perché il futuro dell’intelligenza artificiale dipende da noi (e dalla nostra storia)
Man mano che l’IA entra in ogni ambito – dalla medicina alla finanza, dal lavoro alla creatività – il modo in cui la interpretiamo, regolamentiamo e sviluppiamo dipende profondamente dalle nostre radici culturali e filosofiche. Comprendere queste differenze è essenziale per affrontare con consapevolezza la rivoluzione dell’IA.
Agentic RAG – L’Evoluzione Intelligente dell’Intelligenza Artificiale Generativa
L’Intelligenza Artificiale Generativa sta rivoluzionando il modo in cui le aziende accedono e utilizzano la conoscenza. L’Agentic RAG rappresenta un salto qualitativo nell’applicazione dell’AI Generativa.
System Prompt nei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM): Funzionamento, Contesti Applicativi e Implicazioni
Il system prompt è un meccanismo fondamentale per configurare e controllare il comportamento dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni. La sua implementazione e complessità variano notevolmente a seconda del modello, della piattaforma di erogazione e del contesto applicativo. Una corretta comprensione e un’efficace ingegnerizzazione dei system prompt sono essenziali per sfruttare appieno le potenzialità degli LLM.
Giovedì TOPForGrowth: Percorso AI per Aziende Giugno – Luglio 2025
TOPForGrowth presenta il ciclo di webinar “Giovedì di TOPForGrowth”, otto appuntamenti pensati per accompagnare professionisti e aziende nell’introduzione essenziale dell’AI. Questo percorso è offerto dall’Academy di TOPForGrowth e si propone di fornire testimonianze esclusive sull’Intelligenza Artificiale, esplorando la tecnologia e le sue implicazioni in modo integrato.
Oltre la superficialità di come viene presentato il Vibe-Coding
AI coding: riflessioni su una parodia.
L’era del Low-Code e l’Intelligenza Artificiale: Una Rivoluzione nello Sviluppo Software
Low-code e AI: velocità, rischi e futuro dello sviluppo software
Decodificare i Large Language Models: Le Sei Fasi Essenziali del Loro Funzionamento Intern
Comprendere a fondo il funzionamento interno di un LLM è cruciale per sviluppatori, ricercatori e chiunque desideri approfondire questa tecnologia rivoluzionaria. Questo articolo esamina le sei fasi operative fondamentali che permettono a un LLM di elaborare le richieste degli utenti e generare output testuali coerenti e pertinenti.
Impatto dei Parametri di Campionamento sull’Output LLM
Utilizzando l’applicazione “Tool Didattico per LM Studio (V3)”, abbiamo condotto un esperimento per dimostrare come la modifica dei parametri di inferenza API, in particolare quelli che controllano il campionamento (temperature, top_p, presence_penalty, frequency_penalty), influenzi la natura della risposta generata da un LLM, mantenendo invariato il prompt di input.