Infocube

Gli atti amministrativi italiani hanno un linguaggio e relazioni semantiche molto specifiche. Per questo abbiamo adattato un modello di embedding al dominio della Pubblica Amministrazione, utilizzando il contrastive learning e lavorando su dati provenienti da atti amministrativi comunali.

Ma cosa abbiamo fatto, concretamente?
E cosa è cambiato dopo il fine-tuning?

Ne parliamo nel reel con il nostro

Il modello è disponibile gratuitamente su Hugging Face: lo trovi nel link in bio!

Un altro tassello del nostro lavoro sull’AI applicata alla Pubblica Amministrazione!

LUDOVICA Infocube

“Cazzare la randa”. A noi, che siamo abituati ai deploy, ai framework e al debugging… Poi è arrivato il briefing, siamo saliti a bordo e abbiamo familiarizzato con il gergo tecnico nautico. ⛵️

Per festeggiare il nostro 19° compleanno abbiamo lasciato tastiere e monitor per salire su 8 barche a vela, ospiti della e degli armatori che hanno messo a disposizione le loro imbarcazioni, condividendo con noi competenze, una encomiabile passione e spirito di squadra. 💚

Non si sa bene chi abbia vinto (tutti gli equipaggi asseriscono di aver tagliato per primi il traguardo), ma ciò che importa è che, tra nuovi termini nautici, ruoli ben definiti e decisioni da prendere insieme, abbiamo scoperto ancora una volta quanto collaborazione, comunicazione e fiducia siano fondamentali, in mare come nel lavoro. 🤝

Grazie al team Infocube per aver affrontato questa nuova sfida con entusiasmo... e aver concluso la giornata nel modo che ci contraddistingue: con un rinfresco e la torta di compleanno. 🎂

💚 Un grazie speciale alla Lega Navale di Castellammare di Stabia e a tutti gli armatori per l’ospitalità e per la splendida giornata!

Secondo appuntamento di Programming with AI ⚡

Questa volta, con il nostro .bottiglieri abbiamo approfondito i fondamenti degli LLM, il funzionamento degli agenti AI e alcuni dei pattern che stanno ridefinendo il modo di sviluppare software.

Un confronto ricco di spunti, domande e riflessioni che continueremo ad approfondire nei prossimi incontri.

Tra un modello e l’altro, abbiamo trovato anche il modo di rinfrescarci 🍦

Ridurre i costi AI non significa sempre usare modelli più piccoli 👌🏻

A volte significa semplicemente usare meglio l’hardware.

In questo reel ci parla di Flash Attention 2:
un’ottimizzazione che rende i modelli Transformer molto più efficienti, riducendo drasticamente l’utilizzo della GPU e aumentando le performance.

⚡ fino a 5x più veloce
⚡ utilizzo GPU ottimizzato dal 30% al 60%
⚡ nessun compromesso sulla qualità

Più efficienza. Stesso modello.

Cos’è wAIve alert? 🌊

Nel reel ci racconta il progetto con cui abbiamo partecipato all’AI4Purpose Hackathon, trasformando dati e modelli di AI in uno strumento di early warning ambientale.

Un piccolo esempio di come ricerca, sperimentazione e lavoro di squadra possano diventare soluzioni concrete.