COCOM ottimizza LLM comprimendo contesti in embedding, bilanciando velocità e qualità risposte.

L'AI può superare gli umani, come dimostra la "Trascendenza AI" nello studio degli scacchi.

"Fudan University studia tecniche RAG (Retrieval-Augmented Generation) per modelli linguistici, migliorando accuratezza e riducendo errori.

Entro il 2030, +25-30% domanda per lavoratori STEM e sanitari; -25-30% per operai e supporto clienti, necessitando ricollocazioni lavoratori

I ricercatori di OpenAI usano k-sparse autoencoders per estrarre funzionalità interpretabili da GPT-4, migliorando comprensione e metriche

OpenAI acquisisce Rockset, potenziando ChatGPT con risposte più rapide e precise grazie alla gestione avanzata dei dati in tempo reale

Le Reti Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) offrono flessibilità e precisione superiori agli MLP.

L'AI generativa aziendale va oltre la sperimentazione. Tuttavia, solo l'11% la integra efficacemente

FlowMind di J.P. Morgan automatizza workflow aziendali con AI avanzata, superando limiti delle RPA tradizionali.

ScreenAI è una novità nel campo della visione artificiale e dell'elaborazione del linguaggio, frutto del lavoro di un team internazionale...

Addestramento dell'intelligenza artificiale. Sfide: scarsità dati qualitativi, etica, e innovazione in raccolta e analisi dati

Intelligenza artificiale in azienda: L'AI migliora produttività ed efficienza con esempi da Wendy's a Carrefour.

SAFE di Google DeepMind misura affidabilità dei LLM come ChatGPT e Gemini ma sollevando questioni etiche significative.

PlanGPT, LLM per la pianificazione urbana cinese, sviluppato in collaborazione con l'Accademia Cinese, promette innovazioni nel settore...

Microsoft Copilot for Security: AI e GPT-4 per difese IT avanzate, migliora efficienza e precisione, integra con strumenti Microsoft.

Croissant di Google AI: formato unificante per dataset ML, semplifica ricerca e uso con metadata standard e ampia compatibilità.

Ricerca su modelli Mamba: equilibrio tra velocità e complessità, con focus su interpretazione.

LDB migliora debugging codice LLM con analisi real-time e tracce variabili, superando benchmark come HumanEval.

Orca-Math un SLM con 7B parametri raggiunge 86,81% su GSM8K usando tecniche innovative, sfidando la necessità di modelli enormi.

GaLore riduce del 65,5% la memoria per addestrare grandi LLMs su hardware consumer come RTX 4090, promuovendo innovazione in AI.