Cos'è un LLM?
La predizione del token successivo in parole semplici — e cosa un LLM non è.
Token, contesto e memoria
Come i modelli leggono e ricordano il testo, e perché le chat lunghe vanno alla deriva.
Ruoli System, User e Assistant
L'anatomia di una conversazione e perché il system prompt è la tua leva migliore.
Controlli di campionamento: temperatura e affini
Temperatura, top-p e stop sequence — quando andare a caldo vs a freddo.
Allucinazioni e come ridurle
Perché i modelli inventano, le zone ad alto rischio e un kit concreto di verifica.
Embedding e ricerca vettoriale
Il significato come vettore, e come funziona la ricerca semantica.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Fai rispondere qualsiasi modello sui tuoi dati — e le modalità di fallimento da evitare.
Fine-tuning vs Prompting vs RAG
Il framework decisionale che molti sbagliano, con una regola del provarli in quest'ordine.
Valutare la qualità dell'AI (Evals)
Costruisci un golden set, scegli le metriche e intercetta le regressioni prima degli utenti.
Privacy e gestione dei dati
Cosa è sicuro incollare, l'addestramento sui tuoi dati e quando eseguire in locale.
Compromessi tra costo e latenza
Il triangolo costo/qualità/velocità, la stratificazione dei modelli, caching e batching.
Scegliere un modello e un provider
Un modo neutrale rispetto ai fornitori per scegliere un modello — e leggere i benchmark con spirito critico.
Claude vs ChatGPT, Gemini e Copilot
Un modo onesto e sempre valido per confrontare i principali assistenti in base alle tue esigenze.
Generazione di media con l'AI (immagini, audio, video)
Dove si colloca la generazione di immagini/audio/video — e dove Claude può e non può aiutarti.