Sfoglia tutti i contenuti con tag Generative AI
L’AI generativa si riferisce a una categoria di algoritmi di intelligenza artificiale in grado di generare nuovi contenuti, come testi, immagini, musica, codice e video. A differenza dell’AI tradizionale, l’AI generativa produce output originali basandosi sui dati su cui è stata addestrata, permettendo creatività e automazione in diversi settori.
L'Apprendimento per Rinforzo dal Feedback Umano (RLHF) è una tecnica di apprendimento automatico che integra l'input umano per guidare il processo di addestramento degli algoritmi di apprendimento per rinforzo. A differenza dell'apprendimento per rinforzo tradizionale, che si basa esclusivamente su segnali di ricompensa predefiniti, il RLHF sfrutta i giudizi umani per modellare e perfezionare il comportamento dei modelli di IA. Questo approccio garantisce che l'IA sia maggiormente allineata ai valori e alle preferenze umane, rendendolo particolarmente utile in compiti complessi e soggettivi.
Il collasso del modello è un fenomeno nell'intelligenza artificiale in cui un modello addestrato si degrada nel tempo, specialmente quando si affida a dati sintetici o generati dall'IA. Questo porta a una riduzione della diversità degli output, risposte sicure e una minore capacità di produrre contenuti creativi o originali.
Scopri i modi sorprendenti in cui le persone stanno utilizzando l’AI nel 2025: dalla terapia e organizzazione della vita alla ricerca di uno scopo, l’AI sta passando da strumento di produttività a partner personale ed emotivo.
Scopri l’importanza e le applicazioni del Human in the Loop (HITL) nei chatbot di intelligenza artificiale, dove l’esperienza umana migliora i sistemi IA per una maggiore accuratezza, standard etici e soddisfazione dell’utente in vari settori.
DALL-E è una serie di modelli text-to-image sviluppati da OpenAI, che utilizza il deep learning per generare immagini digitali da descrizioni testuali. Scopri la sua storia, le applicazioni nell'arte, nel marketing, nell'istruzione e le considerazioni etiche.
DataRobot è una piattaforma AI completa che semplifica la creazione, la distribuzione e la gestione di modelli di machine learning, rendendo l’AI predittiva e generativa accessibile a utenti di tutti i livelli tecnici.
Scopri le principali differenze tra la Generazione Aumentata da Recupero (RAG) e la Generazione Aumentata da Cache (CAG) nell'IA. Scopri come RAG recupera dinamicamente informazioni in tempo reale per risposte adattabili e accurate, mentre CAG utilizza dati precaricati per risultati rapidi e coerenti. Scopri quale approccio è più adatto alle esigenze del tuo progetto ed esplora casi d’uso pratici, punti di forza e limitazioni.
Esplora l'AI Act dell'UE, il primo regolamento completo al mondo sull'intelligenza artificiale. Scopri come classifica i sistemi IA in base al rischio, istituisce una governance e stabilisce standard globali per un'IA etica, trasparente e affidabile.
L'ingegneria dei prompt è la pratica di progettare e perfezionare gli input per i modelli di intelligenza artificiale generativa al fine di ottenere output ottimali. Questo implica la creazione di prompt precisi ed efficaci che guidano l’IA a generare testo, immagini o altri tipi di contenuto che soddisfano requisiti specifici.
LangChain è un framework open-source per lo sviluppo di applicazioni alimentate da Large Language Models (LLM), che semplifica l'integrazione di potenti LLM come GPT-3.5 e GPT-4 di OpenAI con fonti di dati esterne per applicazioni NLP avanzate.
Il Modello Flux AI di Black Forest Labs è un avanzato sistema di generazione testo-immagine che converte prompt in linguaggio naturale in immagini altamente dettagliate e fotorealistiche utilizzando sofisticati algoritmi di apprendimento automatico.
Esplora il salto di OpenAI nell’hardware AI attraverso l’acquisizione da 6,5 miliardi di dollari di io di Jony Ive, che apre la strada a dispositivi generativi AI innovativi, senza schermo, che uniscono design di livello mondiale a esperienze intelligenti e personalizzate.
L'Ottimizzazione per i Motori Generativi (GEO) è la strategia che consiste nell'ottimizzare i contenuti per piattaforme AI come ChatGPT e Bard, garantendo visibilità e rappresentazione accurata nelle risposte generate dall'AI.
Padroneggia il prompting nei modelli Stable Diffusion per creare immagini AI di alta qualità. Impara a costruire prompt efficaci con elementi chiave come soggetto, stile e risoluzione. Esplora tecniche come la costruzione iterativa, prompt negativi e combinazione di parole chiave per ottenere risultati ottimali.
Un prompt negativo nell’IA è una direttiva che istruisce i modelli su cosa non includere nel risultato generato. A differenza dei prompt tradizionali che guidano la creazione dei contenuti, i prompt negativi specificano elementi, stili o caratteristiche da evitare, affinando i risultati e assicurando che siano in linea con le preferenze dell’utente, soprattutto in modelli generativi come Stable Diffusion e Midjourney.
Il Recupero dell'Informazione sfrutta l’IA, l’NLP e il machine learning per recuperare dati che soddisfano i requisiti degli utenti in modo efficiente e accurato. Fondamentale per motori di ricerca web, biblioteche digitali e soluzioni aziendali, il RI affronta sfide come ambiguità, bias degli algoritmi e scalabilità, con le tendenze future orientate verso l’IA generativa e il deep learning.
Una Rete Generativa Avversaria (GAN) è un framework di apprendimento automatico con due reti neurali—un generatore e un discriminatore—che competono per generare dati indistinguibili da quelli reali. Introdotte da Ian Goodfellow nel 2014, le GAN sono ampiamente utilizzate per la generazione di immagini, l’aumento dei dati, il rilevamento di anomalie e altro ancora.
Stable Diffusion è un avanzato modello di generazione testo-immagine che utilizza il deep learning per produrre immagini di alta qualità e fotorealistiche a partire da descrizioni testuali. In quanto modello di diffusione latente, rappresenta un importante progresso nell'IA generativa, combinando in modo efficiente modelli di diffusione e apprendimento automatico per generare immagini che rispecchiano fedelmente i prompt forniti.
I tassi di adozione dell'AI indicano la percentuale di organizzazioni che hanno incorporato l'intelligenza artificiale nelle loro operazioni. Questi tassi variano tra settori, regioni e dimensioni aziendali, riflettendo la diversità delle applicazioni e degli impatti della tecnologia AI. Secondo l'indagine McKinsey del 2024, l'adozione dell'AI è salita al 72%, con un contributo significativo dell'AI generativa.
Le tendenze della tecnologia AI comprendono i progressi attuali ed emergenti nell'intelligenza artificiale, tra cui il machine learning, i grandi modelli linguistici, le capacità multimodali e l'AI generativa, che stanno plasmando le industrie e influenzando gli sviluppi tecnologici futuri.
Esplora le più recenti tendenze di finanziamento dell'IA nel 2024, tra cui l'aumento degli investimenti, la dominanza dei giganti tecnologici, la crescita dell'IA generativa e l'impatto delle startup. Scopri i principali accordi, investimenti settoriali e le sfide che stanno plasmando il panorama degli investimenti nell'IA.
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