Settimana scorsa si è tenuto il re:Invent, dove Amazon presenta le novità legate alla sua suite Cloud, AWS.

In particolare ha annunciato la preview del suo nuovo assistente AI, Q.

In breve:

• È pensato per integrarsi strettamente ai servizi AWS
• Ha l’accesso ai tuoi dati, codice, e progetti in cloud
• Ha un focus molto stretto sul guidare l’utente a costruire applicazioni su AWS
• Conosce tutte le funzionalità dei servizi, i pricing e tanto altro
• È già pensato per sfruttare knowledge base interne e Q&A

Gli altri dettagli li puoi trovare nel blog post dell’annuncio.

Quindi sì, finalmente anche Amazon ha la sua risposta a ChatGPT, Bard e Claude.

Ora, non sembra nulla di rivoluzionario, probabilmente è a livello di GPT-3.5, e soffrirà degli stessi problemi (allucinazioni) degli altri modelli.

In generale, stiamo vedendo come OGNI grossa tech stia lanciando il suo assistente basato su AI generativa, xAI e Amazon sono le ultime.

Tuttavia…

• Sembra che stia avvenendo una “specializzazione” degli assistenti
• Amazon non sembra interessata a un assistente generale (con “Q”)
• Mentre potrebbe (e dovrà) fare leva su Alexa
• Ricordiamo che ha fatto un grosso investimento in Anthropic

Anthropic è il più serio competitor di OpenAI ad oggi come “AI lab”, e ha in questi giorni anche lanciato Claude v2.1.

Claude 2.1 ha una finestra di contesto di 200.000 token (+150.000 parole!!) e vari miglioramenti in termini di affidabilità e “recall” (la capacità di trovare elementi anche lontani nel testo di input).

Ma tornando a Q…

Quello che pensiamo è che il grande valore sarà l’aiuto ai cloud developer / architect.

Perché?

Il mondo moderno è basato sul cloud, e costruire applicazioni in modo veloce, scalabile e robusto è cruciale per ogni tipo di applicazione o azienda.

Il fatto di aver un assistente-architetto che ti aiuta a progettare un’infrastruttura, magari seguendo le best practices, trovando i possibili bug… c’è un enorme valore in tutto ciò!

Quindi niente, vediamo come si evolve e quanto funziona bene, e come per ogni prodotto di AI generativa, è probabile che migliorerà moooolto in fretta.

Infine, guardando il panorama…

Pochi giorni fa ChatGPT ha compiuto un anno dal rilascio, e quest’anno di rilasci di nuove AI ce ne sono stati davvero ogni settimana.

Tuttavia ancora nessuna è a livello di GPT-4, che continua a essere di gran lunga la più “intelligente” e “capace” di tutti gli assistenti.

Questo potrebbe essere dovuto al fatto che OpenAI ha trovato un “ingrediente segreto”?

O perché che ha fatto scraping dell’intero web prima che le piattaforme, da Reddit al Wall Street Journal, realizzassero il problema e chiudessero i cancelli per i bot che raccolgono dati?

Il “moat competitivo” di OpenAI sta nei dati o negli algoritmi?

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Altri bit interessanti

• Nuova ricerca stato dell’arte per l’animazione di immagini
• ChatGPT ti sembra più pigro ultimamente? Usa GPT4 classic
• Più del 50% dei dipendenti usano l’AI… e non lo dicono al capo

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Un bel po’ di soldi raccolti

Pika, una startup che sta creando una piattaforma AI per modificare e generare video a partire da didascalie e immagini, ha annunciato oggi di aver raccolto 55 milioni di dollari.

Il round è stato guidato da Lightspeed Venture Partners e altri investitori importanti, tra cui il fondatore di Quora Adam D'Angelo, l'ex CEO di GitHub Nat Friedman.

L’ultimo video presentazione è incredibile, ti lasciamo il trailer.

Puoi già metterti in waitlist.

👉 https://x.com/pika_labs/status/1729510078959497562?s=20

Una lettura consigliata

Uno degli obiettivi di Datapizza è aumentare la consapevolezza sull’AI.

Sulle grandi potenzialità di questa tecnologia e sulle serie implicazioni che porta con sé.

Infatti pensiamo che non sia necessario conoscere come funzionano le reti neurali o che cos'è l'overfitting per usare l'AI oggi.

È invece fondamentale conoscerne il funzionamento base, le potenzialità e le sfide che pone.

Abbiamo letto un bell'articolo di SAS che spiega meglio questo tema.

Se non portiamo la conoscenza dell'AI a tutti, stiamo risolvendo il problema sbagliato.

Salvati questa risorsa 👇🏼

Una spiegazione semplice e visuale di come funzionano i Transformers, l’architettura alla base dei modelli GPT e dell’AI generativa moderna.

Transformers, Explained: Understand the Model Behind GPT-3, BERT, and T5

Leggi questo articolo 👇🏼

Questo articolo è super interessante e spiega come i modelli di linguaggio possano essere considerati dei “motori di ragionamento”.

Sono rudimentali e acerbi, ma mostrano capacità sorprendenti che ci dovrebbero fare riflettere.

Molto consigliata.

GPT-4 Is a Reasoning Engine