Tag: Large Language Models
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I Large Language Models tra epistème ed epistemìa
Gli LLM creano un’illusione di sapere: testi plausibili ma non verificati; servono filosofia critica e dialogo per distinguere verità e doxa.
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Dalla Grammatica Universale ai Pappagalli Stocastici
L’AI rischia di appiattire linguaggio e pensiero: dai modelli statistici alla nuova Neolingua, emerge il pericolo di un’atrofia cognitiva umana.
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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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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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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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L’Intelligenza Artificiale nel sistema legale italiano ed europeo: una rivoluzione in corso
L'IA sta trasformando il settore legale in Italia e in Europa, migliorando efficienza e accesso alla giustizia, ma pone sfide etiche e operative che richiedono attenzione.
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DeepSeek-R1: Il modello che sfida OpenAI con il reinforcement learning e rivoluziona il ragionamento delle AI
Mentre i large language model continuano a evolversi, un nuovo protagonista entra in scena: DeepSeek-R1, un modello sviluppato da DeepSeek-AI che rivaleggia con i modelli più avanzati di OpenAI grazie a un approccio innovativo basato sul reinforcement learning (RL). Senza dati supervisionati iniziali, questo modello ha “imparato a ragionare” autonomamente, superando sfide matematiche, di coding…
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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…
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Simulazioni di 1.000 persone con agenti generativi: quando l’AI replica il comportamento umano
Studio Stanford e Northwestern: agenti generativi creati da interviste qualitative simulano 1.052 persone con accuratezza quasi umana.