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Articoli
Pubblicazioni tecniche su verifica deterministica, Private AI, architetture post-LLM, epistemologia applicata e infrastrutture di inferenza locale.
Meta-knowhow: il nuovo superpotere nell'era dell'intelligenza artificiale
Il valore di un professionista una volta si misurava in ciò che sapeva. Oggi che le macchine aggregano informazione più velocemente di chiunque, il valore si sposta sul controllo del flusso di conosce...
GPU per l'interpretazione. CPU per la conoscenza operativa.
La maggior parte pensa che l'infrastruttura IA finisca con il modello. Non è così.
Fluency non è ragionamento. Agli LLM serve un layer logico.
Più di un anno fa ho scritto che una direzione seria per l'IA fosse Transformers + Prolog. Oggi la riformulerei più precisamente: agli LLM serve un layer di esecuzione logica dichiarativa.
La semantica da sola non basta.
Un sistema può collegare concetti, organizzare simboli, produrre linguaggio altamente coerente. Può mettere in relazione sonno, stress, glucosio, idratazione e comportamento in modi che appaiono signi...
Dalla previsione all'ammissibilità nell'IA medica.
Il punto non è se un modello performa brillantemente su benchmark, paper o dataset clinici. La domanda reale è diversa: qual è lo stato epistemico del suo output sul singolo paziente?
Come testo vibrazioni e raffreddamento prima di fidarmi di hardware IA costoso.
Quasi nessuno parla di cosa succede quando lo accendi davvero.
Il mio primo test di inferenza locale è durato 180 secondi.
Quattro NVIDIA K80, GPT-J, server tower standard. A 85°C il thermal throttling si è attivato. A 90°C tutte e quattro le schede si sono spente. Aggiungere ventole aftermarket guadagnava circa 5°C. Irri...
Epistemic Software Engineering.
Il costo marginale di produrre software con IA si sta avvicinando a zero. Il costo di sapere se quel software è affidabile, no.