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L’emergenza nell’IA si riferisce a schemi e comportamenti sofisticati, a livello di sistema, non esplicitamente programmati, che emergono dalle interazioni tra i componenti del sistema. Questi comportamenti emergenti pongono sfide di prevedibilità ed etiche, richiedendo salvaguardie e linee guida per gestirne l’impatto.
Esplora come l'IA si sia evoluta dai modelli linguistici ai sistemi che navigano le interfacce grafiche e i browser web, con approfondimenti su innovazioni, sfide e il futuro dell'interazione uomo-computer discussi dal team FlowHunt.
La Fine-Tuning Efficiente dei Parametri (PEFT) è un approccio innovativo nell’IA e nell’NLP che consente di adattare grandi modelli pre-addestrati a compiti specifici aggiornando solo una piccola parte dei loro parametri, riducendo così i costi computazionali e il tempo di addestramento per un deployment efficiente.
Scopri come i ricercatori del MIT stanno facendo progredire i grandi modelli linguistici (LLM) con nuove intuizioni sulle credenze umane, innovativi strumenti per il rilevamento di anomalie e strategie per allineare i modelli di IA alle aspettative degli utenti in diversi settori.
Il Model Context Protocol (MCP) è un'interfaccia standard aperta che consente ai Large Language Models (LLM) di accedere in modo sicuro e coerente a fonti di dati esterne, strumenti e funzionalità, agendo come una 'USB-C' per i sistemi di intelligenza artificiale.
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Un Modello AI Foundation è un modello di apprendimento automatico su larga scala addestrato su enormi quantità di dati, adattabile a una vasta gamma di compiti. I modelli foundation hanno rivoluzionato l'IA fungendo da base versatile per applicazioni AI specializzate in domini come NLP, visione artificiale e altro ancora.
