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Non hai ricevuto il modello AI che hai pagato: il routing rompe l’identità del modello
Il routing a livello di richiesta ha reso il model ID un identificatore legale, ma nessuno ha deciso…
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Perché aggiungere più agenti AI ha reso il nostro sistema più lento
Scalando gli agenti LLM la latency saliva e arrivavano i timeout. La colpa non era di OpenAI: era…
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RAG: la maggior parte delle “allucinazioni” sono errori di extraction
Nel RAG il modello legge il contesto: se la risposta è sbagliata è quasi sempre un errore di…
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Quali LLM locali girano davvero su una singola GPU da 24GB nel 2026
Quali LLM locali stanno davvero su una singola GPU da 24GB nel 2026 e come si spende la…
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SQRL: modelli text-to-SQL che ispezionano il database prima di scrivere la query
SQRL di Feyn AI ispeziona il database in sola lettura prima di impegnare la query: 70,6% di execution…
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RAG: quando conviene passare i candidati al modello uno alla volta
Passare i candidati al modello uno alla volta, con un segnale di sufficienza a due booleani, taglia i…
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Il prompt non basta: i quattro “bricks” del context engineering contro le allucinazioni RAG
La maggior parte delle “allucinazioni” RAG non nasce dal modello, ma da un brick a monte che gli…
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Orchestrazione agentica: il problema è il deployment, non la piattaforma
Una survey VentureBeat su 101 aziende mostra un divario netto tra ambizione e realtà: le piattaforme di orchestrazione…
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Bolletta AI: la fatturazione a token fa ripensare i deployment enterprise
Il passaggio dal flat-fee alla fatturazione a consumo sta spingendo i dirigenti a rivedere gli investimenti in AI.…
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Loop engineering per il RAG: il piccolo ciclo che precede il retrieval
Il «loop engineering» applicato al RAG: un singolo turno di chiarimento nel question parsing per riempire uno schema…