Il plugin GitHub Copilot per gli IDE JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand e family) ha ricevuto una serie di aggiornamenti che vanno ben oltre il completamento automatico. Le nuove funzionalità entrano direttamente nel workflow di sviluppo quotidiano, dal momento in cui scrivi il codice fino al commit.

Questo articolo introduce il concetto, i vantaggi teorici e il ruolo del marketer nell’era dell’automazione.

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Il 1° giugno 2026 GitHub Copilot ha completato una transizione importante: il vecchio modello basato su Premium Request Units (PRU) è stato sostituito da un modello di usage-based billing fondato sui GitHub AI Credits, cioè una misura economica del consumo reale di token. Per GitHub il cambiamento serve a rendere il servizio più sostenibile nell’era del coding agentic; per molti utenti, invece, il passaggio ha trasformato un abbonamento percepito come “quasi flat” in un servizio molto più simile a un’infrastruttura cloud a consumo.

Qualche settimana fa mi è capitato sotto gli occhi un post di un canale di tecnologia che seguo, che parlava di un nuovo tool chiamato Edge AI Gallery, che permette di scoprire e condividere modelli di intelligenza artificiale da utilizzare direttamente sul proprio dispositivo, senza bisogno di connessione internet.

Gli LLM stanno diventando un’infrastruttura di base del settore tecnologico, non più solo uno strumento “innovativo” da sperimentare. Questo sta cambiando il mercato in profondità: accelera la produttività, trasforma i ruoli e aumenta il valore di chi sa unire competenza tecnica, visione di prodotto e capacità di giudizio.

Ora che il focus del costo di utilizzo dei modelli è sempre più stringente sui token, è importante capire cosa sono, come vengono calcolati e perché sono così cruciali per l’utilizzo efficiente dei modelli di linguaggio.

Computer vision, o visione artificiale: un ambito poco noto, ma che ha un ruolo molto importante nella vita quotidiana, e soprattutto in ambiti come la sicurezza, la robotica e il monitoraggio ambientale. Uno dei modelli più popolari per la rilevazione di oggetti in immagini e video è YOLO, che sta per “You Only Look Once”. Ma cosa significa davvero questo nome? E come funziona YOLO?

Capire il funzionamento dei parametri associati all’utilizzo di un modello linguistico è fondamentale per sfruttare al meglio le potenzialità dei più recenti LLM. In questo articolo, esploreremo il modo in cui influenzano la generazione delle risposte da parte dei modelli di linguaggio, spiegando il funzionamento di max_tokens, temperature e top_p, e forniremo consigli su quando e come utilizzarli per ottenere i risultati desiderati.

Benvenuti nell’era della GEO - Generative Engine Optimization!
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