LLM

Articoli sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT, Mistral o Mixtral. Mostrano casi d'uso, nozioni tecniche di base e consigli pratici per l'uso in azienda.

Intelligenza artificiale senza clamore: perché meno strumenti di IA spesso significano un lavoro migliore

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Intelligenza artificiale senza clamore

Chiunque si occupi oggi di intelligenza artificiale incontra quasi inevitabilmente una strana sensazione: una costante inquietudine. Non appena ci si abitua a uno strumento, ne compaiono altri dieci. Un video segue l'altro su YouTube: „Questo strumento di intelligenza artificiale cambia tutto“.“, „Devi assolutamente usarlo adesso“.“, „Coloro che si perdono vengono lasciati indietro“. E ogni volta risuona subliminalmente lo stesso messaggio: Sei arrivato troppo tardi. Gli altri sono più avanti. Devi recuperare.

Questo non riguarda solo gli informatici. Anche i lavoratori autonomi, i professionisti creativi, gli imprenditori e i semplici dipendenti sentono la pressione. Molti non sanno nemmeno cosa facciano esattamente questi strumenti, ma hanno la sensazione di perdere qualcosa. Ed è proprio questo a causare stress.

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Usare l'intelligenza artificiale come sparring partner: Come pensare in dialogo diventa più produttivo

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L'IA come partner di risparmio

Utilizzo l'intelligenza artificiale da quasi due anni esatti. All'inizio era un'attività sobria e tecnica: inserire un testo, digitare i prompt, leggere le risposte, correggerle, ricominciare. Il modo in cui molte persone lo fanno: con attenzione, in modo controllato, con una certa distanza. Funzionava, senza dubbio. Ma c'era ancora qualcosa di meccanico. Si facevano domande, si ricevevano risposte, si spuntavano caselle.

Mi sono reso conto relativamente presto che mi mancava qualcosa: il flusso. Il pensiero non è una forma. I buoni pensieri non si creano in un corsetto di input ben formulati, ma attraverso la conversazione, i tentativi e gli errori, il pensiero ad alta voce. Così ho iniziato a usare più spesso l'applicazione AI sul mio cellulare e a un certo punto ho iniziato a parlare invece di scrivere. Questo è stato il vero punto di svolta.

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L'IA in cloud come preside: perché il futuro del lavoro è nell'IA locale

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L'intelligenza artificiale del cloud diventa il capo insegnante

Quando qualche anno fa i grandi modelli linguistici hanno iniziato la loro marcia trionfale, sembravano quasi un ritorno alle vecchie virtù della tecnologia: uno strumento che fa quello che gli viene detto. Uno strumento che serve l'utente, non il contrario. Le prime versioni, da GPT-3 a GPT-4, avevano sì dei punti deboli, ma erano incredibilmente utili. Spiegavano, analizzavano, formulavano e risolvevano i compiti. E lo facevano in gran parte senza zavorre pedagogiche.

Si parlava con questi modelli come se si stesse parlando con un impiegato erudito, che a volte sbagliava le parole, ma che essenzialmente lavorava e basta. Chiunque abbia scritto testi creativi, generato codici di programma o prodotto analisi più lunghe all'epoca ha sperimentato quanto tutto ciò funzionasse senza problemi. C'era una sensazione di libertà, di spazio creativo aperto, di tecnologia che supportava le persone invece di correggerle.

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AI Studio 2025: quale hardware vale davvero la pena: dal Mac Studio alla RTX 3090

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Hardware 2025 per lo studio AI

Chiunque lavori con l'IA oggi è quasi automaticamente spinto nel cloud: OpenAI, Microsoft, Google, qualsiasi interfaccia web, token, limiti, termini e condizioni. Questo sembra moderno, ma è essenzialmente un ritorno alla dipendenza: altri determinano quali modelli si possono usare, con quale frequenza, con quali filtri e a quale costo. Io sto deliberatamente andando nella direzione opposta: attualmente sto costruendo il mio piccolo studio di IA a casa. Con il mio hardware, i miei modelli e i miei flussi di lavoro.

Il mio obiettivo è chiaro: IA locale per i testi, IA locale per le immagini, apprendimento dei miei modelli (LoRA, fine-tuning) e tutto questo in modo tale che io, come libero professionista e in seguito anche cliente di una PMI, non dipenda dai capricci quotidiani di qualche fornitore di cloud. Si potrebbe dire che è un ritorno a un vecchio atteggiamento che una volta era abbastanza normale: „Le cose importanti le fai da solo“. Solo che questa volta non si tratta del proprio banco di lavoro, ma della potenza di calcolo e della sovranità dei dati.

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Immortalità attraverso la tecnologia: a che punto sono la ricerca e l'intelligenza artificiale

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L'immortalità digitale

Da quando esiste l'uomo, c'è sempre stato il desiderio di prolungare la vita, o preferibilmente di estenderla all'infinito. In passato, erano i miti, le religioni, gli alchimisti o i rituali misteriosi a dare speranza alle persone. Oggi, non sono più i maghi seduti davanti ad antiche pergamene, ma alcune delle persone più ricche del mondo sedute davanti a tecnologie biologiche e di intelligenza artificiale all'avanguardia. A prima vista, sembra fantascienza: è possibile fermare l'invecchiamento? È possibile „conservarsi“ digitalmente? È possibile trasferire i propri pensieri in una macchina?

Ma l'argomento ha lasciato da tempo la torre d'avorio. I grandi miliardari della tecnologia stanno investendo miliardi in progetti che indagano seriamente proprio su queste domande. Non perché vogliano diventare divinità immortali, ma perché possono permettersi di ricercare i limiti del possibile. Questo articolo spiega in modo semplice cosa c'è dietro questa idea, quali sviluppi tecnici esistono già oggi, dove si trovano i limiti e perché questo argomento diventerà sempre più importante nei prossimi 20 anni.

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Le nuove leggi sulla censura dell'UE: Cosa significano Chatcontrol, DSA, EMFA e la legge sull'IA

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Leggi sulla censura dell'UE

In un mondo sempre più digitalizzato, passiamo molto tempo online: Chiacchieriamo, facciamo acquisti, lavoriamo, ci informiamo. Allo stesso tempo, le regole su come i contenuti vengono condivisi, moderati o controllati stanno cambiando. Il Digital Services Act (DSA), l'European Media Freedom Act (EMFA), il previsto regolamento per la prevenzione e la lotta contro gli abusi sessuali sui minori (CSAR, spesso definito „controllo delle chat“) e l'AI Act sono i principali atti legislativi proposti dall'Unione europea (UE) per regolamentare l'ambiente digitale.

Queste norme possono sembrare lontane a prima vista, ma hanno un impatto su di voi come privati e sulle piccole e medie imprese. Questo articolo vi guiderà passo dopo passo: dalla domanda „Cosa è previsto qui?“, allo sfondo e alle linee temporali, al cambio di prospettiva: cosa significa per voi nella vita di tutti i giorni?

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Apple MLX vs. NVIDIA: come funziona l'inferenza AI locale sul Mac

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AI locale su Silicon con Apple Mac

Chi si occupa di intelligenza artificiale oggi pensa spesso a ChatGPT o a servizi online simili. Si digita una domanda, si attende qualche secondo e si riceve una risposta come se all'altro capo del filo ci fosse un interlocutore molto colto e paziente. Ma ciò che è facilmente dimenticabile: Ogni input, ogni frase, ogni parola viene inviata a server esterni via Internet. È lì che si svolge il lavoro vero e proprio, su enormi computer che non si vedono mai di persona.

In linea di principio, un modello linguistico locale funziona esattamente nello stesso modo, ma senza Internet. Il modello è memorizzato come file sul computer dell'utente, viene caricato nella memoria di lavoro all'avvio e risponde alle domande direttamente sul dispositivo. La tecnologia alla base è la stessa: una rete neurale che comprende il linguaggio, genera testi e riconosce modelli. L'unica differenza è che l'intero calcolo rimane interno all'azienda. Si potrebbe dire: ChatGPT senza cloud.

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Formazione LoRA: come FileMaker 2025 semplifica la messa a punto di modelli linguistici di grandi dimensioni

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Messa a punto LoRA - FileMaker 2025

Il mondo dell'intelligenza artificiale è in continuo movimento. Quasi ogni settimana emergono nuovi modelli, nuovi metodi e, soprattutto, nuove possibilità - eppure una constatazione rimane costante: non tutte le innovazioni tecniche portano automaticamente a una vita quotidiana migliore. Molte cose rimangono sperimentali, complesse o semplicemente troppo costose per un uso produttivo. Ciò è particolarmente evidente nella cosiddetta messa a punto dei modelli linguistici di grandi dimensioni, un metodo per specializzare l'IA generativa in base ai propri contenuti, termini e tonalità.

Ho accompagnato questo processo in modo intensivo negli ultimi mesi - prima nella forma classica, con Python, terminale, messaggi di errore e snervanti cicli di configurazione. E poi: con FileMaker 2025, un passo che mi ha sorpreso - perché non era forte, ma chiaro. E perché ha dimostrato che esiste un'altra strada.

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