Training ricorsivo di modelli generativi (Recursive Training of Generative Models) si riferisce a un processo iterativo nel quale un modello generativo di intelligenza artificiale (AI) viene addestrato ripetutamente utilizzando i propri output come parte del set di dati di addestramento….
La questione del “cigno nero” (Black Swan), un termine coniato da Nassim Nicholas Taleb per descrivere eventi rari, imprevedibili ma di grande impatto, è particolarmente rilevante nel contesto dei processi generativi dell’intelligenza artificiale (AI). Questi sistemi, che apprendono dalle distribuzioni…
I fenomeni delle “camere dell’eco” (Echo Chambers) e delle “bolle di filtro” (Filter Bubbles) [vedi anche AI – “camere dell’eco” e le “bolle di filtro” ] hanno una rilevanza significativa anche nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI) generativa, in particolare nei modelli…
Le “camere dell’eco” (Echo Chambers) e le “bolle di filtro” (Filter Bubbles) sono concetti chiave per comprendere come le informazioni vengono filtrate e personalizzate nell’era digitale, in particolare sui social media e sul web.Inoltre questi fenomeni hanno grossa rilevanza nell’AI…
Il testing del software è un processo fondamentale per garantire la qualità e l’affidabilità di un’applicazione. Tuttavia, spesso si tende a considerare il testing come un’attività volta a dimostrare che il software funziona correttamente. In realtà, l’obiettivo principale del testing…
L’importanza di assumere il corretto “abito mentale” Il testing del software è una fase cruciale nello sviluppo di qualsiasi applicazione. L’obiettivo principale del testing è quello di individuare gli errori e le anomalie presenti nel software, al fine di garantire…