LLM
Tutto ciò che riguarda il lavoro con i modelli linguistici: confronti tra modelli su costi e latenza, quando il RAG funziona meglio del fine-tuning, e come evitare che il conto dei token sfugga di mano scalando.
L'IA sta risolvendo problemi matematici aperti: cosa può copiare un'azienda dal metodo
Erdős, Navier-Stokes, AlphaEvolve: cosa ha risolto l'IA in matematica nel 2026, perché funziona e come applicare lo stesso schema al software aziendale.
Il Prompt Engineering è Morto. Ecco Cosa lo ha Sostituito
Perché il prompt engineering come disciplina isolata è morto e cosa lo sta sostituendo: structured outputs, tool use e context engineering.
LLM-as-Judge: Come Valutare Automaticamente la Qualità dell'IA in Produzione
Guida pratica per usare LLM come valutatori di qualità in produzione: framework, metriche, codice ed errori comuni.
Da un mega-prompt a una pipeline: come abbiamo portato un processo IA da 58s a 14s
Dividere un prompt monolitico in passi specializzati ha ridotto la latenza da 58s a 14s. Architettura, misure reali ed esempi di prompting.
Come creare un agente IA personalizzato con LLM per l'assistenza clienti
Guida tecnica per costruire un agente di IA con modelli LLM che assista i clienti in modo personalizzato, superando i limiti dei chatbot generici.
Quanto costa davvero eseguire LLM in produzione (con i numeri)
Analisi reale dei costi degli LLM in produzione: token, infrastruttura, latenza e strategie di ottimizzazione con dati aggiornati al 2025-2026.
RAG vs fine-tuning: quando usare ogni approccio
Come scegliere tra RAG e fine-tuning per IA aziendale. Confronto costi, prestazioni e framework decisionale.
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