ia-chat

Il Chain of Thought e il Multi-Step Reasoning migliorano la capacità dell'IA di risolvere problemi complessi. Vengono combinati per risposte più accurate e possono essere forzati tramite prompt espliciti

Per tradurre testi lunghi con IA senza perdita di dati, occorre superare i limiti della context window. La soluzione è suddividere il documento o automatizzare il processo con agent AI

ChatGPT e Gemini usano motori tradizionali per cercare informazioni. Perplexity e DeepSeek eseguono crawling autonomo, offrendo maggiore indipendenza. Il miglior motore dipende da precisione, fonti e aggiornamenti.

La distillazione AI trasferisce conoscenza da modelli complessi a versioni più leggere, migliorando efficienza e scalabilità senza sacrificare troppo le prestazioni.

La SEO consiste nell'ottimizzazione dei contenuti per l'indicizzazione automatica. Con l'avvento dell'AI, YouTube domina grazie alla sua apertura ai motori di ricerca.

Il bias di conferma negli LLM porta i modelli a rafforzare convinzioni preesistenti degli utenti, limitando l’esposizione a opinioni contrastanti.

RNN, LSTM e Transformer: modelli di reti neurali

L'IA generativa può sbagliare, ma non tutti gli errori sono allucinazioni.

OpenAI ha lanciato "Deep Research", un nuovo agente AI progettato per ricerche approfondite e complesse.

I modelli autoregressivi di linguaggio, utilizzati da chatbot come ChatGPT e Gemini, generano testo parola per parola, garantendo adattabilità e coerenza, ma presentano limiti come bias, errori e allucinazioni informative.

Chain-of-Thought e Algorithm of Thoughts sono approcci ai prompt. Il primo segue un ragionamento sequenziale per chiarezza; il secondo ottimizza strategie complesse. La scelta dipende dagli obiettivi.

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il nostro rapporto con la tecnologia, adattandosi a noi, ragionando e trasformando il sapere in un dialogo attivo e umano.