Dati e AI, senza il rumore.
// le ultime storie
-

I modelli open-weight raggiungono i closed sui benchmark di ragionamento
Tre laboratori indipendenti pubblicano pesi liberi che pareggiano i risultati dei sistemi proprietari sui test di matematica e codice. Cambia l’equilibrio del settore.
-
Ciao mondo!
Ti diamo il benvenuto in WordPress. Questo è il tuo primo articolo. Modificalo o eliminalo e quindi inizia…
-
DuckDB 2.0: l’analisi locale diventa il default
La nuova release porta query distribuite su file remoti senza un data warehouse. Abbiamo misurato i tempi su…
Ultime
le storie più recenti
-

Spiegazione: perché i transformer dimenticano il contesto lungo
-
Costruire una pipeline ELT idempotente in 120 righe
-
Il «data contract» non è burocrazia, è rispetto
-
«Abbiamo cancellato metà del nostro stack»: dentro la migrazione di Nuvola
-
L’UE pubblica le linee guida operative sull’AI ad alto rischio
-
Vector database a confronto: latenza, costo, e quando non servono
Advertisement
Archivio
tutto il resto
indicizzato
-
Feature store senza framework: solo SQL e disciplina
Non serve adottare una piattaforma per avere feature consistenti tra training e serving. Ecco il pattern…
→ -
Distillazione: modelli piccoli che imparano dai grandi, spiegato bene
Come trasferire capacità da un modello da 400B a uno da 7B mantenendo l’85% delle prestazioni.…
→ -
Smettiamo di chiamare «AI» qualsiasi if con una soglia
La parola è diventata un timbro di marketing. Una proposta di igiene linguistica per chi lavora…
→ -
Il manutentore solitario dietro la libreria che usi ogni giorno
Quattro milioni di download a settimana, un solo sviluppatore. Una conversazione sulla sostenibilità dell’open source.
→ -
Snowflake acquisisce una startup europea di data lineage
L’operazione da 380 milioni punta a integrare la tracciabilità dei dati direttamente nella piattaforma. Cosa significa…
→ -
Orchestrare 50 DAG con Airflow senza perdere il sonno
Pattern di organizzazione, testing locale e alerting che abbiamo imparato gestendo pipeline in produzione per tre…
→ -
Attenzione sparsa: il paper che potrebbe dimezzare i costi di inferenza
Un nuovo meccanismo di attenzione riduce la complessità quadratica a quasi-lineare senza perdere qualità. Spieghiamo come…
→ -
Polars vs Pandas nel 2026: benchmark aggiornato
Abbiamo rieseguito i test su dataset reali da 1M a 500M di righe. Polars è maturato,…
→
Sezioni
naviga per tema