Articoli sui LLM

Genie 4 di Google DeepMind genera mondi interattivi in tempo reale con audio nativo, eventi pianificati da Gemini e nessun benchmark o prezzo pubblicato.

Il nuovo top di gamma open-weight di Moonshot sfida Claude Opus 5.5 nel coding agentico, costa meno di Kimi K3 e arriva con capacità cyber intenzionalmente ridotte.

Scopri cos'è l'Embodied AI, in cosa differisce dagli LLM, come funziona il ciclo percezione-ragionamento-azione e perché il training sim-to-real è importante per i data scientist.

Il nuovo modello di frontiera di Google guida nel knowledge work enterprise e nell’ingegneria del software reale, arriva con un limite di 1M token in output e va prima ai difensori cyber.

Stesso prezzo di listino, postille diverse. Confrontiamo GPT-6.1 Sol e Claude Sonnet 5.5 su benchmark, costi di cache e contesti lunghi, accesso cloud e un test pratico di coding.

Beam di Reflection AI eguaglia GLM 5.2 nel reasoning con 3-4 volte meno compute, ma resta indietro rispetto a Kimi K3 nel coding agentico. Ecco come si comporta il modello open-weight di Reflection AI.

Scopri cosa sono i modelli foundation per dati tabellari, come funziona l’in-context learning e quando TabPFN o TabICL battono XGBoost sui dati strutturati, con un framework decisionale.

Aleph Alpha ha rilasciato Kolibri 1, un modello mixture-of-experts da 78B con 3,46B parametri attivi, pesi Apache 2.0 e un contesto da 1M token, addestrato da zero in Germania.

I chip AI sono processori specializzati progettati per accelerare l'esecuzione di attività di intelligenza artificiale, di solito con operazioni su matrici su larga scala e elaborazione parallela.

Scopri come ridurre i costi di inferenza dei large language model applicando tecniche pratiche—dall’ottimizzazione del modello e le scelte hardware a prompt e context engineering—capendo al contempo i compromessi di ogni approccio.

Scopri l’importanza della sicurezza dell’IA, le varie minacce a cui i sistemi di IA sono esposti, i meccanismi di difesa efficaci e le tendenze emergenti nella sicurezza dell’IA.

Scopri come l’IA sta trasformando il forecasting su serie temporali grazie all’adattabilità, alla scoperta di pattern nascosti e alla gestione di più variabili.