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🔍 Nella nostra edizione odierna:
- Salute e AI: il sistema OR Black Box sta portando innovazione nelle sale operatorie, nonostante le sfide legate alla privacy.
- Codifica AI accessibile: con Stable Code 3B, Stability AI rende la generazione di codice AI potente e accessibile a tutti gli sviluppatori.
- Database vettoriali e AI: Pinecone si lancia nell’arena serverless con una soluzione che promette di ridurre i costi e migliorare la gestione dei dati per l’AI generativa.
- Marketing e AI: Marketing Hackers pubblica una guida al prompt engineering per migliorare le interazioni con modelli di linguaggio come GPT e LLaMA.
Sale l’interesse per le tecnologie di sorveglianza AI-powered negli ambienti ospedalieri, con sale operatorie negli Stati Uniti e in Canada che iniziano a implementare il sistema OR Black Box di Surgical Safety Technologies Inc. Questo sistema raccoglie dati chirurgici dettagliati e mira a migliorare i protocolli operativi, senza puntare il dito su singoli individui. Nonostante il potenziale di miglioramento della sicurezza e dell’efficienza, il sistema sta incontrando resistenze dal personale a causa di preoccupazioni sulla privacy e possibili implicazioni legali legate a cause di malpractice.
Stability AI ha lanciato Stable Code 3B, un modello AI di generazione di codice con 3 miliardi di parametri, progettato per funzionare su laptop anche senza GPU. Questo strumento di sviluppo software offre prestazioni competitive, supporta diversi linguaggi di programmazione e supera modelli più grandi nei benchmark. È disponibile tramite un’iscrizione che dà accesso anche ad altri strumenti AI per la generazione di contenuti multipli.
Pinecone introduce una nuova architettura di database vettoriale serverless, con l’obiettivo di rivoluzionare l’ecosistema dell’AI generativa riducendo i costi e fornendo soluzioni scalabili per la gestione di miliardi di vettori. Questo sistema mira a ridurre le “allucinazioni” AI e a semplificare l’applicazione su larga scala di AI con integrazioni chiave, posizionandosi avanti ai concorrenti di mercato.
Marketing Hackers enfatizza il prompt engineering nel marketing AI. La loro ricerca identifica 26 principi per creare prompt efficaci, riducendo errori e pregiudizi. Tecniche come il prompting da meno a più e il prompting di stimolo direzionale migliorano le interazioni con modelli avanzati.
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