Modello linguistico

Articoli sui modelli linguistici e sulle loro possibili applicazioni. Questa sezione si occupa di GPT, LaMA, Mistral e altri LLM, dalle basi alle applicazioni pratiche.

L'esportazione dei dati ChatGPT spiegata: come le vostre chat AI diventano un sistema di conoscenza personale

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Esportazione dei dati ChatGPT

Se lavorate regolarmente con un'intelligenza artificiale, probabilmente lo sapete: un pensiero porta al successivo. Si fa una domanda, si ottiene una risposta, si riformula, si sviluppa ulteriormente un'idea. Una breve domanda si trasforma improvvisamente in un dialogo più lungo. A volte, addirittura, si arriva a interi progetti.

Ma la maggior parte di queste conversazioni scompare di nuovo. Si trovano da qualche parte nell'elenco delle chat, scivolano verso il basso e vengono dimenticate nel tempo. È proprio questa una delle grandi peculiarità dei moderni sistemi di intelligenza artificiale: Mentre le conversazioni precedenti con colleghi, amici o consulenti esistevano solo nella nostra memoria, i dialoghi dell'IA sono completamente conservati.

Questo significa qualcosa di fondamentale: Con ogni conversazione viene creato un archivio digitale dei vostri pensieri. Questa è la prima parte di una piccola serie di articoli che vi permetteranno di esportare la vostra cronologia di chat da ChatGPT e di utilizzarla efficacemente come un tesoro personale di conoscenze con il vostro sistema di intelligenza artificiale locale.

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Imparare a pensare in dialogo con l'IA: perché le buone domande sono più importanti dei buoni modelli

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Imparare a pensare in dialogo con l'IA

Il termine „L'intelligenza artificiale come sparring partner“ appare ormai frequentemente. Di solito significa che un'intelligenza artificiale aiuta a scrivere, a generare idee o a completare compiti più rapidamente. Un primo articolo di base su questo tema è già stato pubblicato sulla rivista. Questo articolo intende ora mostrare nella realtà come l'IA possa essere utilizzata come efficace partner di pensiero. In pratica, è chiaro che l'IA diventa davvero interessante solo quando non viene trattata come uno strumento, ma come una controparte. Non nel senso umano del termine, ma come qualcosa che risponde, contraddice, guida o addirittura rivela senza pietà i punti deboli del vostro pensiero.

È proprio qui che inizia il vero vantaggio. Non è il punto in cui l'IA „fornisce“, ma quello in cui reagisce. Dove non si limita a elaborare, ma rende visibili i processi di pensiero. Questo è più scomodo di uno strumento tradizionale, ma anche più sostenibile.

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Come gli animali percepiscono il tempo - e cosa significa per il futuro dell'IA

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Animali, intelligenza artificiale e percezione del tempo

Un gatto è sdraiato sul tappeto. Non si muove. Può sbattere brevemente le palpebre, girare un orecchio, sospirare interiormente per le imposizioni dell'esistenza - e non succede nient'altro. L'uomo lo guarda e pensa: „Tipico. Bestiame pigro“.“. Ma se fosse vero l'esatto contrario? Se il gatto non fosse troppo lento, ma noi sì? Questo articolo è stato scritto dopo aver visto un video di Gerd Ganteför su questo argomento e l'ho trovato così interessante che vorrei presentarlo qui.

L'uomo osserva gli animali da secoli e giunge sempre alle stesse conclusioni sbagliate. Interpretiamo il loro comportamento con la nostra velocità, la nostra percezione, il nostro orologio interno. E questo orologio, a ben guardare, è più un comodo calendario da parete che un processore ad alta velocità. Forse il gatto sembra così disinteressato solo perché l'ambiente in cui vive gli sembra dinamico come una coda alle autorità il venerdì pomeriggio.

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Quando il Mac ascolta: cosa significherà per gli utenti del futuro l'AI integrata di Apple con Gemini e Siri

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Apple, Siri e Gemini

Chiunque apra un Mac oggi si aspetta affidabilità. I programmi si avviano, i file sono al loro posto, i processi sono familiari. Molti hanno costruito un modo di lavorare che funziona da anni, alcuni da decenni. Si sa dove fare clic. Si conoscono gli strumenti. Ed è proprio qui che si trova la tranquillità. Da qualche tempo, però, è in atto un cambiamento di fondo che va oltre i nuovi colori, le nuove icone o le voci di menu aggiuntive. Per la prima volta, una forma di intelligenza artificiale si sta inserendo non solo come singola applicazione, ma più vicino al cuore del sistema operativo stesso. Dove vengono create le routine quotidiane.

All'inizio sembra astratto. Forse anche un po' futuristico. Ma in realtà si tratta di qualcosa di molto concreto: il computer dovrebbe capire meglio cosa si intende. Non solo quello che viene cliccato. Finora molte persone hanno sperimentato l'IA al di fuori del loro lavoro. Nelle finestre di chat, sui siti web, come esperimento o espediente. Si prova qualcosa, magari stupendosi, poi si chiude la finestra e si torna alla normale vita quotidiana.

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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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