Senza categoria
risultati
-
Piattaforme dati AI-native: perché usare l’AI non basta
Perché adottare chatbot e agenti non basta: qualità del dato e governance sono le vere fondamenta di una…
-
Kimi K3, DeepSeek V4 Pro e GLM-5.2: tre MoE open a confronto tra benchmark e costi
Confronto tra Kimi K3, DeepSeek V4 Pro e GLM-5.2: capacità, licenze e costi di serving dei tre MoE…
-
Il 90% delle aziende non è pronto per l’AI: analisi (critica) del pitch di Fivetran
Fivetran sostiene che oltre il 90% delle aziende non è AI-ready: analisi critica dei dati TDWI citati e…
-
Memoria sempre attiva: l’agente di Google Cloud che prova a superare il RAG
Google Cloud rilascia un memory agent open source che sostituisce embedding e vector DB con consolidamento LLM continuo…
-
Sabotare il meteo: quando i dati osservativi diventano un bersaglio
Perché i dati osservativi meteo stanno diventando un bersaglio: dal caso di Parigi CDG alle lezioni di data…
-
MCP server remoto in produzione: cosa insegna il caso Smartsheet su AWS
Come Smartsheet ha portato un MCP server remoto in produzione su AWS: permessi, rate limiting, testing non deterministico…
-
ML classico e agenti AI: perché i modelli tradizionali non sono in pensione
Perché il machine learning classico resta centrale nei sistemi agentici: accuratezza, costi e sicurezza, con due pattern per…
-
Databricks a 188 miliardi: la seconda vita dell’AI enterprise
Databricks tocca i 188 miliardi di valutazione con un round guidato da Coatue: numeri vendor-reported, nessun fatturato pubblico…
-
Netflix e il serving degli LLM in casa: perché reinternalizzare l’inferenza
Perché Netflix ha scelto di costruire una piattaforma interna per il serving degli LLM: controllo, latenza, costi e…