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Introduzione: L’Imposé du Cache nei LLMs
I Modelli di Linguaggio di Grande Dimensione (LLMs) hanno trasformato innumerevoli applicazioni, dalla generazione di contenuti alla risoluzione di problemi complessi. Tuttavia, la loro enorme impronta computazionale presenta sfide significative, soprattutto per quanto riguarda la latenza e il costo. Ogni richiesta di inferenza, che si tratti di generare una risposta breve o un articolo lungo, può coinvolgere miliardi di parametri, con costi sostanziali.

Ciao a tutti, qui è Jules Martin, di nuovo su agntmax.com!

Oggi voglio parlare di qualcosa che mi sta a cuore, e che probabilmente preoccupa molti di voi, da circa un anno: l’aumento costante del costo dell’infrastruttura cloud, specialmente per quanto riguarda le funzioni senza server. Siamo stati tutti attratti dal sogno del “paga per quello che usi”, e per

Ciao a tutti, Jules Martin qui, tornato su agntmax.com!

Oggi voglio parlare di qualcosa che mi preoccupa, e che probabilmente preoccupa molti di voi, da circa un anno: l’aumento progressivo del costo dell’infrastruttura cloud, in particolare per quanto riguarda le funzioni serverless. Siamo stati tutti attratti dal sogno del “paga per quello che usi”, e per

Introduzione : Il Ruolo Cruciale dell’Ottimizzazione dell’Inferenza
Nel panorama in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, l’allenamento dei modelli attira spesso l’attenzione. Tuttavia, il vero valore di un modello addestrato si realizza nella sua fase di inferenza—quando fa previsioni su nuovi dati non visti. Per molte applicazioni, dalle raccomandazioni in tempo reale alla guida autonoma, la rapidità e l’efficienza

Introduzione: Il Ruolo Cruciale dell’Ottimizzazione dell’Inferenza
Nel panorama in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, l’addestramento dei modelli attira spesso l’attenzione. Tuttavia, il vero valore di un modello addestrato si realizza durante la sua fase di inferenza—quando fa previsioni su nuovi dati non visti. Per molte applicazioni, dalle raccomandazioni in tempo reale alla guida autonoma, la rapidità e l’efficienza

L’IA nel settore della salute passa dall’esperimentazione all’operativo, e il ciclo dell’attualità riflette questo cambiamento. Gli ospedali stanno implementando sistemi di IA, i regolatori approvano dispositivi medici basati su IA, e il dibattito sul ruolo dell’IA in medicina diventa più sfumato.

Ciò che viene realmente implementato

Dimenticate le promesse futuristiche secondo cui l’IA sostituirebbe i medici. Ecco cosa sta realmente accadendo in

L’IA nel settore della salute passa dall’esperimentazione all’operatività, e il ciclo delle notizie riflette questo cambiamento. Gli ospedali stanno implementando sistemi di IA, i regolatori approvano dispositivi medici basati su IA, e il dibattito sul ruolo dell’IA in medicina diventa più sfumato.

Ciò che è realmente in fase di attuazione

Dimenticate le promesse futuristiche secondo cui l’IA sostituirebbe i medici. Ecco cosa sta realmente accadendo in

NVIDIA non è più semplicemente un’azienda di chip. È l’azienda che rende possibile l’IA. E nel 2026, questa posizione è sia incredibilmente potente che sempre più contestata.

I numeri sono stupefacenti

I ricavi di NVIDIA nel settore dei data center — quasi interamente alimentati dall’IA — hanno superato i 100 miliardi di dollari per l’esercizio fiscale 2026. Sono più ricavi della maggior parte delle aziende della Fortune 500.

NVIDIA non è più semplicemente un’azienda di chip. È l’azienda che rende possibile l’IA. E nel 2026, questa posizione è sia incredibilmente potente che sempre più contestata.

I numeri sono sbalorditivi

I ricavi di NVIDIA nel settore dei data center — quasi totalmente guidati dall’IA — hanno superato i 100 miliardi di dollari per l’esercizio fiscale 2026. Sono più ricavi di quanto la maggior parte delle aziende della Fortune 500 realizzi.

Introduzione: La promessa e il pericolo degli agenti IA
Gli agenti IA stanno trasformando il nostro modo di interagire con la tecnologia e automatizzando compiti complessi. Dai chatbot per il servizio clienti agli algoritmi finanziari sofisticati, queste entità autonome promettono un’efficienza e un’innovazione senza precedenti. Tuttavia, il percorso verso il successo nel deployment degli agenti IA è spesso costellato di errori comuni che possono avere conseguenze gravi.