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Negli ultimi anni, il settore dell’Intelligenza Artificiale ha vissuto un’evoluzione straordinaria: inizialmente dominata dall’addestramento di modelli sempre più grandi, oggi il baricentro computazionale si sta spostando verso l’inferenza.

Velocità, accuratezza e personalizzazione delle risposte sono diventati i nuovi indicatori di successo, ridefinendo il concetto stesso di performance nell’AI.

In parallelo, stiamo assistendo a un altro cambio di paradigma fondamentale: la transizione dai tradizionali Large Language Models (LLM) ai Reasoning Language Models (RLM). Questi nuovi modelli non si limitano a generare testo in modo statistico, ma integrano capacità di ragionamento strutturato e problem solving autonomo, abilitando il passaggio dal "System 1 Thinking" (intuitivo e veloce) al più sofisticato "System 2 Thinking" (deliberato e analitico).

Il nuovo equilibrio dell’AI si baserà sempre più su tre pilastri chiave:

1️⃣ LLM avanzati come GPT-4 e LLaMA, che fungono da base di conoscenza.

2️⃣ Reinforcement Learning (RL), che consente alle AI di affinare strategie tramite feedback iterativo.

3️⃣ High-Performance Computing (HPC), che abilita l’inferenza scalabile e in tempo reale.

L’AI non è più solo una questione di dimensioni del modello utilizzato, ma di efficienza nell’inferenza e capacità di pensiero strategico. Chi investe oggi in queste tecnologie ridefinirà i confini dell’innovazione e della competitività nei prossimi anni.

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Iacopo Cricelli's AI Blog © 2024 by Iacopo Cricelli is licensed under CC BY-SA 4.0