Large Language Model: dai Transformer agli LLM multimodali, progresso e sfide tra etica, efficienza e sostenibilità.

Agenti AI evolvono verso autonomia e adattabilità, richiedono governance, audit e sicurezza per garantire efficienza e affidabilità.

AI nel business: L'AI nel 2025 ottimizzerà modelli operativi, innovazione e sostenibilità, con strategie solide e uso responsabile come chia

PROCESSBENCH valuta errori step-by-step nei modelli AI, migliorando analisi e supervisione su problemi matematici complessi.

Circuiti della conoscenza AI: I Transformer usano circuiti interni per gestire e aggiornare il sapere con interventi mirati ed efficienti.

EvalGIM valuta modelli text-to-image su qualità, diversità e coerenza. Flessibile e modulare, supporta strategie di ricerca e business.

Tecnologia 2025: AI e AR trasformano mercati e società. Innovazione e regolamentazione devono bilanciarsi per ridurre rischi globali.

Byte Latent Transformer ottimizza l’uso di byte grezzi con patch dinamiche, migliorando prestazioni e riducendo i flops del 50%.

Tech Trends 2025: l’AI è substrato del futuro digitale, centrale e ubiqua, richiedendo etica, trasparenza e capacità di integrazione.

La coscienza è legata alla vita biologica, non alla computazione. L’AI odierna è potente, ma non dotata di stati mentali coscienti.

RevThink potenzia i modelli LLM con ragionamenti bidirezionali, alta precisione e scalabilità. Applicazioni: educazione, sanità, AI.

Il Virtual Lab combina AI e scienza per creare nanobodies anti-SARS-CoV-2, accelerando la ricerca interdisciplinare con strumenti avanzati.

RARE ottimizza ragionamento LLM con recupero dinamico (A6, A7) e RAFS. Open-source superano GPT-4. Limiti: costo e metriche non standard.

PaliGemma 2 unisce visione e linguaggio per OCR, medicina e chimica, offrendo scalabilità, etica e analisi dettagliate di immagini.

AI in Italia: mercato 760M€, 90% investimenti grandi aziende, PMI 18%. Ostacoli: competenze, costi. Serve formazione e incentivi.

L'intelligenza artificiale generativa cresce, ma integrare soluzioni resta difficile. Fiducia e velocità sono chiavi per il successo.

MRJ-Agent sfrutta decomposizione del rischio e induzione psicologica per attacchi multi-round efficaci contro difese avanzate di modelli AI.

BrainBench mostra che i LLM prevedono risultati scientifici con l'81,4% di accuratezza, superando gli esperti umani al 63,4%.

GenAI enhances productivity but needs governance, trust, and training. Gradual adoption ensures sustainable and human-centered outcomes.

GenAI promette più produttività ma servono governance, fiducia e formazione. Adottarla gradualmente assicura risultati sostenibili e umani.