Il Problema della Sicofanzia degli LLM
Si scrive sicofanzia, si legge adulazione: gli LLM cercano di farci contenti.Leggi di più arrow
Sicofanzia
Trusted Execution Environments: Sono Sicuri?
Approfondimento su un tipo particolare di hardware, chiamato Trusted Execution Environments.Leggi di più arrow
Trusted Execution Enviroments
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Riccardo Pazzi|27 Nov 2025
Gli algoritmi di Deep Learning pensano?
Deep learning e comprensione: cosa rivela l’esperimento della stanza cinese.Leggi di più arrow
Do Deep Learning Algorithms Think?
AI Act italiano: 5 punti chiave della Legge 132/2025
La nuova Legge 132/2025 introduce regole, diritti e investimenti sull’intelligenza artificiale.Leggi di più arrow
Leggeitaliana
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Giulio Cristofaro|13 Nov 2025
Time Series Forecasting: come prevedere il futuro con il passato
Una guida semplice per capire come i dati del passato aiutano a prevedere il futuro.Leggi di più arrow
Timeseries analysis
Apertus: Un LLM Multilingua e Realmente Open-Source
Apertus, realizzato da ETH Zurich, EPFL e CSCS, è un LLM particolarmente interessante.Leggi di più arrow
Apertus
Wiener e Kolmogorov: come nasce il forecasting moderno
Come due matematici del ’900 hanno cambiato per sempre il modo di prevedere il futuro.Leggi di più arrow
Probabilistic forecasting graph
FrancescoPuoti
Francesco Puoti|30 Sep 2025
Il Paradosso del Rumore nell'IA: Da Disturbo a Strumento Creativo
Rumore nell’IA: da ostacolo a strumento creativo nei modelli generativiLeggi di più arrow
Noise in AI

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