Social Media Fraud: amplificano le vulnerabilità finanziarie come il glitch Chase Bank. Serve sicurezza e risposta rapida.

Comprensione semantica del codice: LLMs sviluppano rappresentazioni semantiche, superando correlazioni superficiali.

I progetti AI aziendali falliscono per leadership debole e dati scarsi. Serve visione chiara, investimenti mirati e pazienza.

MIT CSAIL scopre come i modelli AI sviluppano la comprensione del mondo reale, creando una rappresentazione interna della realtà.

L'AI sta trasformando il settore finanziario. I sindacati chiedono regolamentazione e riqualificazione per proteggere i lavoratori.

L'articolo di Sanzeri esplora i rischi degli agenti AI e propone misure di sicurezza, riflettendo anche sull'impatto sociale e psicologico.

AWS migliora RAG con PR3 e Meta Knowledge Summary, test su arXiv mostrano maggiore precisione e qualità rispetto al chunking tradizionale.

L'AI consuma energia, ma può ridurre le emissioni. La sfida è combinare innovazione e sostenibilità contro il cambiamento climatico.

PINNACLE, IA di Harvard, analizza le proteine nei tessuti, migliorando i farmaci personalizzati e la ricerca, ma pone sfide etiche.

FermiNet e Psiformer aprono opportunità, migliorando simulazioni in settori avanzati come energia e farmaceutica, riducendo tempi e costi.

L'accordo tra Google e lo Stato della California, descritto da Karen Weise e Shawn Hubler nel loro articolo pubblicato sul New York Times...

L'innovazione del MIT avvicina la crittografia post-quantistica, sollevando sfide per la sicurezza e nuove opportunità tecnologiche.

Les Abend esplora l'AI nell'aviazione, sottolineando le sfide legate all'equilibrio tra tecnologia e presenza umana.

Heikkilä su MIT Review esamina l'IA come compagno emotivo, evidenziando rischi di dipendenza e problemi sociali.

AgWf e CrewAI migliorano il process mining tradizionale usando agenti AI per ottimizzare la gestione di compiti aziendali complessi.

ADAS automatizza la progettazione di agenti e, con Meta Agent Search, crea agenti più efficaci delle soluzioni manuali.

The AI Scientist automatizza la ricerca, riduce costi e accelera l'innovazione, ma pone sfide nel gestire rischi e output non allineati.

I modelli come GPT-4 prevedono esiti sociali con precisione, utile per ricercatori e aziende.

Team di Google DeepMind e dell'Università di Berkeley ha scoperto che ottimizzare il calcolo è più efficace dell'aumentare i parametri LLM

CompeteAI: modelli linguistici per strategie di mercato, insight su innovazione, gestione rischi, dinamiche aziendali.