Autore: Federico Torrielli
Autore: Federico Torrielli
Federico Torrielli è redattore della sezione Academia di MagIA, insieme a Giovanni Siragusa.
Dottorando in Intelligenza Artificiale presso l'Università degli studi di Torino, studia in particolare i large language models, l'AI generativa e la teoria dell'allineamento AI. Nel suo lavoro quotidiano, lavora con architetture Transformer-based, modelli di diffusione e pipeline NLP per sviluppare soluzioni innovative per la comprensione e la generazione del linguaggio.
Proveniente da una formazione in informatica con una laurea magistrale in Intelligenza Artificiale, Federico è anche un appassionato di classicismo, convinto dell'importanza di comprendere il passato per prevedere il futuro. È un giornalista tech con un focus sui progressi dell'AI e NLP, e un sostenitore del software Open Source e dello sviluppo guidato dalla community.
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Priming LLM: Come Google DeepMind studia (e limita) l’interferenza nei modelli linguistici
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Chain-of-Thought: l’AI ragiona davvero come dice?
Il Chain-of-Thought è uno strumento potente che offre una finestra sui processi interni dei modelli, che però può essere opaca o distorta.
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Intelligenza artificiale: piccoli modelli linguistici sfidano i giganti grazie a una nuova tecnica di scaling
Lo studio sul Test-Time Scaling apre nuove prospettive per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Leggi su MagIA
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I grandi modelli pensano allo stesso modo: un nuovo studio svela i rischi per la supervisione dell’IA
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Un nuovo framework per migliorare il ragionamento dei large language models: il “Diagram of Thought”
Il Diagram of Thought (DoT) è un framework che struttura il ragionamento e potenzia le capacità dei LLM su problemi complessi.
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L’Intelligenza Artificiale è una bolla speculativa? Un nuovo studio di Yale lo conferma
Secondo uno studio condotto a Yale, l'attuale entusiasmo per l'IA presenta le caratteristiche di una bolla speculativa. Leggi su MAgIA

