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Analisi, commenti e strumenti operativi su diritto, intelligenza artificiale, giustizia digitale e innovazione della professione forense.
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Che cos’è una rete neurale. Neuroni, livelli, connessioni e pesi
Una guida semplice alle reti neurali artificiali: neuroni, livelli, connessioni, pesi, bias e trasformazioni, senza confondere il modello…
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Transformer e attention. Come il modello mette in relazione gli elementi del linguaggio
Una guida semplice a Transformer, attention e self-attention: come un modello linguistico mette in relazione i token nel…
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AI Act dopo il 2 agosto 2026: chi controlla, cosa è già sottoposto a enforcement e cosa deve ancora entrare in applicazione
Dal 2 agosto 2026 l’AI Act entra nella fase dell’enforcement: autorità competenti, obblighi già applicabili, prossime scadenze e…
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Token. Come l’intelligenza artificiale divide il linguaggio prima di elaborarlo
Che cosa sono i token, come funziona la tokenizzazione e perché il modello non legge un documento come…
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Trasparenza dell’intelligenza artificiale: cosa cambia davvero dal 2 agosto 2026
Dal 2 agosto 2026 l’articolo 50 dell’AI Act disciplina specifici obblighi di trasparenza per provider e deployer. Un’analisi…
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Probabilità e previsione. Come il modello sceglie tra risultati possibili
Una guida semplice per capire come un modello utilizza probabilità, stime e previsioni per produrre output, senza confondere…
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Parametri e pesi. Dove resta ciò che il modello ha imparato
Una spiegazione semplice di parametri, pesi, bias e iperparametri: i valori che cambiano durante il training e contribuiscono…
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Modello, sistema e GPAI nell’AI Act. Perché la distinzione tecnica produce conseguenze giuridiche
Modello e sistema di IA non sono sinonimi. Nell’AI Act la distinzione determina ruoli, obblighi e responsabilità differenti…
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Che cos’è un modello di intelligenza artificiale. Ciò che resta dopo il training
Che cosa resta dopo il training? Un modello: la struttura computazionale che viene utilizzata durante l’inferenza. Una spiegazione…