Nel mondo dello sviluppo Python, la gestione delle dipendenze è un aspetto cruciale per garantire la riproducibilità e la stabilità dei progetti. In questo articolo, esploreremo come utilizzare efficacemente il file requirements.txt, gestire le versioni delle librerie e installare i modelli per spaCy, una delle librerie più potenti per il Natural Language Processing.

Quando ChatGPT è stato lanciato, molti si sono chiesti se il prompt engineering sarebbe diventato una skill a sé stante, qualcosa di cui i/le professionisti/e nel tech non avrebbero potuto fare a meno.

Hai già provato AI Playground di PyCharm? Scopri come usarlo con i modelli locali di Ollama per uno sviluppo assistito da LLM!

L’AI Act, il DDL e il new cloud and development Act sono normative (o proposte) europee che regolano l’uso dell’intelligenza artificiale e dei servizi cloud. Queste leggi mirano a garantire un uso etico e sicuro dell’AI, proteggendo i diritti degli utenti e promuovendo la trasparenza.

Come creare un modello in grado di rilevare dei potenziali tumori della pelle usando un algoritmo di object detection?

In più occasioni, diverse testate giornalistiche, ma anche diversi curiosi, hanno provato a testare la capacità di essere senziente di questi sistemi. Questa è una delle questioni più discusse e controverse sui limiti di sviluppo di strumenti simili, e non è possibile esimersi dal fare delle riflessioni. Cos’è la coscienza? Come si definisce un’entità “senziente”?

Con l’avvento dei LLM, nuovi strumenti dedicati all’orchestrazione di agenti e tecnologie che usano l’intelligenza artificiale hanno cominciato a emergere: tra questi, ci sono LangChain e LangGraph. Entrambi mirano a semplificare l’interazione con i modelli di linguaggio, ma presentano approcci e caratteristiche distintive. In questo post, raccontiamo quali.

Nel panorama dell’intelligenza artificiale, due approcci stanno emergendo come protagonisti: l’AI generativa e l’AI agentica. Sebbene entrambe sfruttino modelli avanzati, spesso LLM, per risolvere problemi complessi, differiscono profondamente per architettura, obiettivi e modalità operative.

Storicamente, le decisioni sui prezzi erano spesso basate su tendenze di mercato, analisi della concorrenza e un pizzico di intuizione. Tuttavia, l’emergere delle tecniche di apprendimento automatico ha consentito alle aziende di sfruttare i dati per studiare l’andamento del mercato, promuovendo decisioni sui prezzi più oculate.