#llm
risultati
-
Flo Health: revisione di contenuti medici su scala con Amazon Bedrock
Il team di Flo Health racconta come ha trasformato un PoC in un sistema di produzione su Amazon…
-
GPT-5.6 Luna, Terra e Sol: cosa cambia per chi usa gli LLM
La release di GPT-5.6 vista da Simon Willison: tre tier, prezzi e un caveat utile sul prezzo per…
-
TRACE: Stanford trasforma i fallimenti ricorrenti degli agenti in ambienti RL mirati
TRACE diagnostica le capacità mancanti di un agente, genera un ambiente verificabile per ogni gap, addestra un adapter…
-
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…
-
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…
-
GPT-5.6 Sol, Terra e Luna disponibili in GA su Amazon Bedrock
OpenAI porta la famiglia GPT-5.6 in general availability su Amazon Bedrock con tre tier (Sol, Terra, Luna), prompt…
-
GPT-5.6: OpenAI punta sul Programmatic Tool Calling per gli agenti
OpenAI porta GPT-5.6 in GA con tre tier e il Programmatic Tool Calling, che esegue JavaScript in un…
-
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…
-
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…