Impara l'intelligenza artificiale collegando concetti con decisioni reali.
Guide tecniche, schemi e letture per passare dalla spiegazione alla realizzazione verificabile.
Guide pratiche
Tour completi per risolvere una decisione specifica.
Come scegliere un modello locale
Memoria, quantizzazione, contesto e velocità senza comprare alla cieca.
Guida completa ↗ VALUTAZIONECome leggere un benchmark
Set di dati, metriche, condizioni e limiti prima di confrontare i risultati.
Metodo ↗ DECISIONECome confrontare i modelli
Una tabella comune per capacità, prezzi e tracciabilità.
Comparatore ↗API e sviluppo
Decisioni che compaiono quando si porta un prototipo in produzione.
Uscite strutturate
Schemi, validazione e recupero da risposte non valide.
Integrazione ↗ CONTESTOFinestra e ripristino
Cosa inviare alla modella, cosa recuperare e cosa tenere fuori.
Architettura ↗ OPERAZIONEBudget e osservabilità
Costo per attività, latenza, errori e qualità end-to-end.
Produzione ↗Modelli di agenti
Una maggiore autonomia richiede confini e osservabilità migliori.
Pianifica ed esegui
Separa intenzione, selezione dello strumento e verifica.
Controllare ↗ MEMORIAStato dell'attività
Conserva solo le informazioni necessarie e definiscine la scadenza.
Contesto ↗ REVISIONEUmani nel circuito
Interrompere le azioni sensibili prima di produrre effetti esterni.
Supervisione ↗La ricerca spiegata
Letture tecniche senza trasformare un risultato isolato in una conclusione universale.
Più token non sempre forniscono più segnale
Attenzione, recupero e degrado in compiti estesi.
Valutazione ↗ AGENTIMisurare i processi così come i risultati
Tracce, decisioni intermedie e recupero dai fallimenti.
Valutazioni ↗ LOCALEL'inferenza si sposta sul dispositivo
Piccoli modelli, multimodalità e vincoli reali.
Distribuzione ↗Analisi correlate
Come verificare il codice SQL generato dall’IA prima di usarlo
Una query può essere eseguita senza errori e calcolare comunque una metrica in modo errato. Questo protocollo spiega come controllare JOIN, filtri e aggregazioni, testare la query in un ambiente controllato e confrontare i risultati con riferimenti noti.
18 ott 2026 ↗
Come strumentare un’applicazione di IA per analizzare errori, latenza e consumi
Una guida pratica per registrare ogni richiesta e le sue fasi senza archiviare indiscriminatamente dati sensibili. Include uno schema di eventi, un esempio di strumentazione, criteri di privacy, dashboard diagnostiche e una procedura per analizzare gli errori e distinguere l’uso segnalato dall’API dagli addebiti finali.
18 ott 2026 ↗
Progettare il degrado sicuro: guida per le automazioni con IA
Come definire gli stati di errore, le politiche di recupero e i test di accettazione per evitare effetti duplicati nei flussi automatizzati con intelligenza artificiale.
18 ott 2026 ↗
Come valutare la solidità delle prove nei paper sull’IA: una guida metodologica
Questa guida propone un metodo strutturato per esaminare la catena delle prove nella ricerca sull’intelligenza artificiale. Aiuta a distinguere le osservazioni dirette, le ipotesi implicite e le conclusioni interpretative, così da capire quali affermazioni sono davvero sostenute dai dati e quali dipendono da premesse ancora da verificare.
17 ott 2026 ↗
Oltre il risultato principale: come leggere le prove di robustezza di un paper sull’IA
Una guida metodologica per distinguere la robustezza sperimentale dalla generalizzazione e dalla riproducibilità, ricostruire le condizioni messe alla prova e formulare conclusioni proporzionate alle evidenze osservate nella ricerca sull’intelligenza artificiale.
17 ott 2026 ↗
Dalla data di lancio alle metriche: come verificare i progressi reali dell’IA
Una data più recente, più parametri o una finestra di contesto più ampia non dimostrano, da soli, che un modello sia migliorato. Questo quadro aiuta a distinguere gli annunci dalle evidenze misurabili e a capire cosa verificare prima di adottare un nuovo strumento.
17 ott 2026 ↗