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Tecnologia e vita quotidiana

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IA e strumenti

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IA e strumenti

Test dei principali modelli AI di grandi dimensioni nel calcolo dei rendimenti azionari

Ho usato i modelli di IA cinesi e stranieri più comuni sul mercato per farmi calcolare il rendimento azionario. Tra quelli cinesi figurano DeepSeek, Alibaba Tongyi Qianwen, iFlytek Spark, ByteDance Doubao, Moonshot AI Kimi, Tencent Yuanbao, Baidu ERNIE Bot, Zhipu Qingyan, Baichuan AI, 360 Zhinao, Tiangong AI e SenseTime SenseChat; tra quelli stranieri GPT-4o, Claude-3-Opus, Gemini-2.0-Pro e Grok. A parità di input, solo DeepSeek ha eseguito correttamente il calcolo.

837 letture

IA e strumenti

Distillazione e potatura dei modelli

La distillazione e la potatura sono due importanti tecniche di compressione delle reti neurali. Riducono efficacemente il numero di parametri e la complessità computazionale, migliorando l’efficienza di esecuzione e le prestazioni. I metodi e gli obiettivi differiscono leggermente: la distillazione addestra un modello allievo attraverso il comportamento predittivo di un modello insegnante, mentre la potatura elimina parametri e connessioni inutili.

759 letture

IA e strumenti

Che cos'è un database vettoriale?

Un database vettoriale è una raccolta di dati memorizzati in forma matematica. I database vettoriali aiutano i modelli di apprendimento automatico a ricordare gli input precedenti, consentendo di applicare l'apprendimento automatico a casi d'uso come la ricerca, le raccomandazioni e la generazione di testo. I dati possono essere identificati mediante metriche di somiglianza anziché tramite corrispondenze esatte, permettendo così ai modelli informatici di comprenderne il contesto.

593 letture

IA e strumenti

Dopo aver provato la ricerca AI di Kimi Esplorazione, Perplexity può solo fare da sfondo

L'IA sa rispondere alle domande, ma può davvero “pensare”? Chi usa spesso prodotti di ricerca basati sull'IA si accorge che davanti a problemi complessi questi prodotti spesso “perdono colpi”: sanno imitare lo stile di Shakespeare e risolvere problemi matematici, eppure possono ritrovarsi senza risorse di fronte alle difficoltà della vita quotidiana. È come un topo di biblioteca erudito ma incapace di adattarsi, ricco di conoscenze ma privo di flessibilità di pensiero. È evidente che trasformare la ricerca con IA in un semplice “motore di ricerca parlante” è tutt'altro che sufficiente. Come possiamo dunque fare in modo che un modello linguistico di grandi dimensioni, con un quoziente intellettivo più alto, maggiori capacità di ragionamento e in grado di riflettere a fondo, risolva i problemi reali degli utenti comuni, anziché limitarsi agli esercizi delle olimpiadi scientifiche?

252 letture

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