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MCP: come collegare un modello AI agli strumenti reali. Il caso OpenCode, Ollama e ArtCraft
Un modello linguistico ti spiega come si crea un documento Word, ti scrive la formula di Excel, ti dice quali filtri applicare a una foto. Poi però il file lo crei tu, la formula la incolli tu, i filtri li applichi tu.
Dialogue Management senza LLM: GRU policy vs regole euristiche (il caso Rasa TED)
Storicamente, le prime soluzioni di dialogo si basavano su regole euristiche, ossia insiemi di istruzioni predefinite che guidavano le interazioni. L’avvento dei grandi modelli linguistici (LLM) ha introdotto approcci più potenti, ma anche più costosi e complessi.
Progettare un DSL per chatbot: slot, cases, fallback dietro le quinte del Rule Interpreter
Un DSL, infatti, traduce le regole di interazione in una forma leggibile sia da programmatori che da stakeholder non tecnici, favorendo una collaborazione più fluida tra le diverse competenze del progetto.
CRF spiegato bene: perché il Named Entity Recognition non è (solo) deep learning
Un approccio consolidato per la classificazione sequenziale è rappresentato dai Conditional Random Fields (CRF), modelli statistici che valutano l’intera catena di etichette sulla base di caratteristiche locali e relazionali.
Glossario dell'intelligenza artificiale: 20 parole da conoscere
Questa disciplina si articola in diverse sotto‑aree, tra cui il machine learning, il deep learning, il natural language processing e la robotica, ognuna delle quali approfondisce specifici aspetti dell’apprendimento e dell’interazione con il mondo reale.
Cos'è l'intelligenza artificiale, spiegata in parole semplici
Le applicazioni dell’AI sono davvero pervasive: dal riconoscimento del linguaggio naturale, che permette ai sistemi di comprendere e rispondere a domande scritte, ai motori di ricerca che filtrano informazioni, fino ai dispositivi di assistenza vocale che gestiscono attività quotidiane.