Machine learning Tecnologie e algoritmi
Come funziona l’intelligenza artificiale, spiegato senza dare nulla per scontato: machine learning, deep learning, reti neurali, modelli linguistici e apprendimento per rinforzo. Una rubrica per capire i concetti alla base dei sistemi AI e leggere con più consapevolezza le notizie del settore.
Machine learning 
Deep learning Natura-1 di Nature Will: il modello da 50 miliardi di parametri per mani robotiche
Machine learning Mistral Timestral: modelli di previsione per serie temporali che girano su CPU
Deep learning Nemotron 3.5 Super VL di NVIDIA: modello aperto da 120 miliardi per agenti AI multimodali
Machine learning Muse Spark Open di Meta: modello da 816 miliardi di parametri con pesi aperti, anche su desktop
Deep learning MAI-Base-2 di Microsoft: 2,8 trilioni di parametri e un pre-training da 38 giorni
Tecnologie e algoritmi Grok Voice 3.0 di xAI: il modello vocale arriva primo nell’indice Artificial Analysis
Tecnologie e algoritmi Scion di Anthropic: perché ha sostituito Git nel monorepo con 30.000 merge al giorno
Tecnologie e algoritmi Microsoft Maia 300: il nuovo chip AI per l’inferenza che sfida le GPU
Apprendimento per rinforzo Sakana AI MASS: il modello che migliora imparando dal proprio team di subagenti
Apprendimento per rinforzo Ineffable Intelligence, la scommessa di David Silver: AI che impara dall’esperienza
Deep learning Transformer in AI: cosa sono e come funziona il meccanismo di attenzione
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