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.
L’Influenza del System Prompt sul Comportamento dell’LLM
Durante l’interazione con un Large Language Model (LLM) eseguito localmente tramite LM Studio e un’interfaccia Streamlit personalizzata, abbiamo condotto un esperimento per osservare come le istruzioni fornite tramite il “System Prompt” (o “System Message”) influenzano la capacità del modello di rispondere a richieste specifiche nel “User Prompt” (o “User Message”).
Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale nel Vibe Coding
Il vibe coding è un nuovo approccio in cui l’IA genera codice da comandi in linguaggio naturale. Semplifica la programmazione, rendendola accessibile anche ai non esperti. Ideale per prototipi rapidi, presenta vantaggi in efficienza, ma richiede attenzione a qualità e sicurezza.