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ClickHouse arriva sulle Docker Hardened Images: passare i vulnerability scan senza cambiare il database
ClickHouse e’ ora disponibile come Docker Hardened Image: una build minimale che passa i security scan aziendali spedendo…
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Hugging Face: perché le aziende smettono di “affittare” l’AI
Nel podcast Equity di TechCrunch, il CEO di Hugging Face Clem Delangue racconta il boom dell’open source AI…
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Databricks presenta Feature Views: una feature ML definita una volta, servita ovunque
Databricks annuncia la Public Preview di Feature Views: un framework managed per definire una feature ML una sola…
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Il backend transformers di vLLM raggiunge la velocità delle implementazioni native
Hugging Face ha ottimizzato il modeling backend transformers di vLLM: su tre modelli Qwen3 il throughput eguaglia o…
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Fine-tuning spiegato dalle basi: come i modelli pretrained imparano nuove capacita’
Cos’e’ il fine-tuning, perche’ non si capisce senza il pretraining e quando conviene davvero rispetto a un prompt…
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PySpark oltre le basi: partizioni, shuffle, join e piani di esecuzione
Passare a un livello intermedio in PySpark significa soprattutto capire il movimento dei dati: partizioni, shuffle, join, caching,…
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Tableflow: trasformare i topic Kafka in tabelle Iceberg senza ETL
Confluent Tableflow materializza i topic Kafka come tabelle Apache Iceberg o Delta Lake, gestendo in automatico schematizzazione, conversioni…
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LingBot-World-Infinity: il world model causale open di Robbyant con un harness agentico
Robbyant (Ant Group) rilascia un world model causale da 14B che si comporta come un simulatore interattivo, con…
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Disaggregated prefill e decode per l’inference LLM su SageMaker HyperPod
Il DPD dell’HyperPod Inference Operator separa prefill e decode su pool di GPU distinti collegati via EFA RDMA,…
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La seconda ETL pipeline: separare esecuzione e orchestrazione con Kestra, Docker e PostgreSQL
Costruire una pipeline di ingestion RSS non per leggere feed, ma per imparare le decisioni architetturali che trasformano…
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Un semantic layer per l’agentic AI su AWS con Stardog e Amazon Bedrock AgentCore
Come costruire un semantic layer con Stardog su Amazon Aurora e Redshift e far ragionare un agente Strands…
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Riassumere video in locale con SmolVLM2-2.2B su una GPU consumer
SmolVLM2-2.2B gira su 5,2 GB di GPU RAM e regge il confronto con modelli più grandi sui benchmark…