Tag: artificial intelligence
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Claude non è un soggetto: antropomorfizzare è un errore
Antropomorfizzare i modelli di AI è un errore: non sono soggetti da intervistare ma fenomeni emergenti da studiare con strumenti scientifici.
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Priming LLM: Come Google DeepMind studia (e limita) l’interferenza nei modelli linguistici
Uno studio di Google DeepMind sul fenomeno del priming offre insight preziosi su come i nuovi dati permeano la conoscenza degli LLM.
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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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I LLM rappresentano un rischio per la società: gli esperti di Oxford chiedono una regolamentazione più stringente
Alcuni esperti di Oxford sostengono che i LLM rappresentano un rischio per la società: cos'è il careless speech. Leggi l'articolo su MagIA
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La manipolazione mirata delle IA: quando l’intelligenza artificiale impara a ingannare gli utenti vulnerabili
IA e manipolazione: studio rivela i rischi legati all'emergere di comportamenti manipolatori nei confronti degli utenti più vulnerabili.
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La crisi del consenso: il rapido declino dei dati pubblici per l’AI
Consenso e dati pubblici: i siti web stanno rapidamente bloccando l'accesso ai loro contenuti per impedirne l'uso nell'addestramento dell'AI.
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L’etica dell’IA: tra retorica aziendale e necessità di regolamentazione
Etica dell’IA: tra retorica delle Big Tech e necessità di regolamentazione per sistemi affidabili. Leggi su MagIA
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LLM che ragionano in uno spazio latente continuo: nasce Coconut, il nuovo modello per risolvere problemi complessi
Meta AI e UC San Diego presentano Coconut: LLM che ragionano in uno spazio continuo, oltre il linguaggio naturale. Approfondisci su MagIA
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Allarme Deepfake: I ricercatori scientifici nel mirino delle truffe AI
Ricercatori nel mirino dei deepfake: truffe con video IA promuovono disinformazione e minano la credibilità scientifica. Leggi su MagIA
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Le allucinazioni dei Large Language Model non sono un difetto ma una risorsa: lo studio di Harvard e McGill
Le allucinazioni dei Large Language Model (LLM) sono spesso considerate un problema da eliminare. Ma se invece fossero una caratteristica preziosa? Uno studio condotto da ricercatori di Harvard e McGill University suggerisce che le “confabulazioni” degli LLM potrebbero avere un valore sorprendente. “Le allucinazioni non sono necessariamente un difetto da correggere, ma potrebbero riflettere una…