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AI Aziendale: Riorganizzazione per Valore

STATO DELL'AI: COME LE ORGANIZZAZIONI SI STANNO RIORGANIZZANDO PER CREARE VALORE. Alex Singla, Alexander Sukharevsky, Lareina Yee, Michael Chui, Bryce HallTitolo originale: The state of AI How organizations are rewiring to capture value L'articolo esplora come le aziende stanno integrando…

AI: Trasformazione Industrie, Guida all’Innovazione

SINTESI: Industries in the AI era Autori: Neil Dhar, Salima Lin, Matthew Candy, Luq Niazi, Jacob DencikTitolo originale: Industries in the AI era Questo studio esplora come l'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando dieci settori chiave, offrendo nuove opportunità di crescita,…

Benchmark Agenti AI: TheAgentCompany per Compiti Reali

TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks Autori: Frank F. Xu¹ Yufan Song2 Boxuan Li2***Titolo originale: THEAGENTCOMPANY: BENCHMARKING LLM AGENTSON CONSEQUENTIAL REAL WORLD TASKS Introduzione: Valutare gli Agenti AI nel Mondo del Lavoro Reale L'avanzamento dei modelli linguistici…

Storia LLM: Svelati i Fondamenti

Sintesi di "A Route to Large Language Models: A Historical Review" Autori: Hay, Michael ErlihsonTitolo originale: A Route to Large Language Models: A Historical Review Questo articolo offre una panoramica storica dei Large Language Models (LLM), esaminando l'infrastruttura teorica e…

Diritto AI: Guida all’AI Act Europeo

RIASSUNTO "AI e diritto. La disciplina dell'intelligenza artificiale" Autori: Giusella Finocchiaro, Monica Palmirani, Oreste Pollicino, Giuseppe Vaciago, Giovanni Ziccardi, Oreste Pollicino, Filippo Donati, Federica PaolucciTitolo originale: AI e diritto. La disciplina dell'intelligenza artificiale Questo libro esplora l'intersezione tra intelligenza artificiale…

Personalize Anything: Immagini personalizzate GRATIS con DiT

Sintesi dell'Articolo: Personalize Anything for Free with Diffusion Transformer Autori: Haoran Feng, Zehuan Huang, Lin Li, Hairong Lv, Lu ShengTitolo originale: Personalize Anything for Free with Diffusion Transformer Questo articolo presenta "Personalize Anything", un framework innovativo e gratuito per la…

Ottimizzare LLM: Guida al Post-Training

Post-Training dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni: Un'Analisi Approfondita Autori: Guiyao Tie, Zeli Zhao, Dingjie Song, Fuyang Wei, Rong Zhou, Yurou Dai, Wen Yin, Zhejian Yang, Jiangyue Yan, Yao Su, Zhenhan Dai, Yifeng Xie, Yihan Cao, Lichao Sun, Pan Zhou,…

PLADIS: Attenzione Sparsa Migliora Modelli Diffusione

Titolo: PLADIS: Pushing the Limits of Attention in Diffusion Models at Inference Time by Leveraging SparsityAutori: Kwanyoung Kim, Byeongsu Sim PLADIS: Spingere i Limiti dell'Attenzione nei Modelli di Diffusione sfruttando la Sparsità IntroduzioneI modelli di diffusione hanno dimostrato risultati impressionanti…