Categoria: Tecnologia & Professione
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Verificare le fonti è necessario, ma non esaurisce la verifica dell’output. Una fonte può essere autentica, pertinente e correttamente citata e il risultato complessivo può comunque essere inutilizzabile: perché parte da un fatto inesatto, trascura un documento, applica correttamente una norma a una fattispecie diversa, omette un elemento rilevante oppure formula una conclusione che non…
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IN BREVE Una fonte indicata dall’intelligenza artificiale non è automaticamente una fonte giuridica utilizzabile. Prima di utilizzarla occorre verificarne esistenza, autenticità, pertinenza, contenuto, vigenza e corretta citazione. La tecnologia può accelerare la ricerca; l’affidamento sulla fonte resta una decisione professionale. Un sistema di intelligenza artificiale può indicare una sentenza, riportare una norma, recuperare un documento…
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AI SPIEGATA SEMPLICE · NOTIZIE OpenAI ha presentato GPT‑6 Astra come il proprio modello più intelligente e più capace di svolgere attività diverse. Alcuni titoli hanno annunciato l’arrivo della prima intelligenza artificiale generale. È davvero così? Per capirlo bisogna separare tre cose: ciò che Astra sa fare, il significato della parola “generalista” e quello, ancora…
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CPU, RAM e archiviazione svolgono compiti diversi. Ecco che cosa accade nel computer quando apriamo un programma, elaboriamo dati e salviamo un documento.
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Una prompt injection si verifica quando un contenuto sottoposto a un sistema di intelligenza artificiale contiene istruzioni capaci di interferire con il compito assegnato. Vediamo come funziona, perché può arrivare attraverso documenti e pagine web e in che modo si distingue da un’allucinazione.
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Non una formula magica, ma l’istruzione con cui diciamo all’IA che cosa deve fare IN BREVE Il prompt è l’input con cui si forniscono a un sistema di intelligenza artificiale informazioni e istruzioni sul compito da svolgere. Un prompt più chiaro può descrivere obiettivo, contesto, fonti, vincoli, formato dell’output e criteri di verifica, ma non…
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Quante informazioni può davvero utilizzare un LLM mentre ti risponde IN BREVE La context window delimita la quantità di informazioni che un modello linguistico può utilizzare durante una determinata elaborazione. Non coincide con ciò che il modello ha appreso nel training, con la memoria del sistema o con un archivio RAG: sono livelli differenti, anche…
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Dal documento alla risposta: come un LLM può cercare informazioni prima di generare il testo IN BREVE Il RAG aggiunge alla generazione un meccanismo di recupero: prima cerca contenuti pertinenti in una raccolta esterna, poi li rende disponibili al modello per costruire la risposta. Questo approccio può collegare l’output a documenti realmente esistenti e ridurre…
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Le allucinazioni degli LLM spiegate semplice: quando una risposta è plausibile, ma non è affidabile
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Dal modello linguistico al servizio di intelligenza artificiale che utilizziamo