Opinioni
Editoriali e punti di vista
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AI readiness: la vera scommessa è la data foundation, non il modello
Per Fivetran la vera scommessa dell’AI readiness è la data foundation: quantificare le pipeline, costruire per gli agenti…
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Cinque progetti SQL concreti per costruire un portfolio dati
Imparare la sintassi SQL è solo il primo passo: per distinguersi serve mostrare progetti che risolvono problemi di…
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L’avvertimento di Nadella: con i modelli proprietari paghi due volte, anche coi tuoi dati
In un blog post, Satya Nadella avverte le aziende: usando modelli proprietari si paga due volte, con denaro…
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Perché gli LLM di frontiera continuano ad allucinare (e cosa farci)
Perché i modelli di frontiera continuano ad allucinare: casi reali recenti, il meccanismo del next-token e cosa fare…
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Il grafico di code frequency di Datasette come indizio dell’impatto dei coding agent
Simon Willison usa il grafico GitHub di code frequency del suo progetto open source Datasette per cercare un…
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Context rot: perché le sessioni lunghe di Claude Code degradano
Le sessioni degradano molto prima del limite di token. Jake Minns distingue intrinsic rot e content rot e…
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Ensemble di forecast pesati con l’entropia invece della distanza
Quando MSE e RMSE non separano più i modelli, un approccio basato sulla Shannon entropy dei residui prova…
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Lakehouse multi-cloud su AWS per l’AI agentica: architettura e trade-off
AWS descrive un approccio catalog-first per unificare metadati tra più provider e alimentare gli agenti AI, con i…
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RAG contro fine-tuning: cosa fanno davvero e quando usare l’uno, l’altro o entrambi
RAG e fine-tuning non sono tecniche in competizione: risolvono problemi diversi a livelli diversi di un’applicazione AI. RAG…