Sciamano Digitale
Quando l'AI vede male: perché piccoli cambiamenti visivi ingannano i modelli multimodali
I modelli multimodali possono cambiare valutazione per lievi alterazioni visive. Questo articolo spiega perché succede e propone controlli rapidi per verificare la stabilità di una risposta visiva dell'AI.
Parole che contano negli LLM: perché una parafrasi può cambiare la risposta
Scopri perché parafrasi e l'ordine degli esempi possono far variare le risposte degli LLM. Imparerai un semplice test A/B per verificarlo e pratiche per stabilizzare le formulazioni.
Quando le fonti fanno inventare l'AI: il ruolo del retrieval nei sistemi RAG
In alcuni sistemi RAG l'aggiunta di documenti può rendere le risposte più persuasive ma non necessariamente più accurate. Scopri perché la qualità del retriever è determinante e come verificare rapidamente se una risposta è supportata dalle fonti.
Non incollare password nei prompt: perché evitarlo e cosa controllare
Incollare password o testi riservati in chat AI o inviarli via API può comportare che quei dati vengano conservati e talvolta riutilizzati per l'addestramento dei modelli. Questo articolo spiega il rischio e indica i controlli pratici per ridurlo.
Scrivere i passaggi non è pensare: come funziona il chain-of-thought
La tecnica "chain-of-thought" induce i modelli a generare spiegazioni passo passo e può aumentare la correttezza su problemi multi‑passo. Questo articolo spiega cosa significa la presenza di quei passaggi e come verificarne l'affidabilità.
Quando la confidenza del modello inganna: cos'è la miscalibration
Le percentuali di confidenza fornite dai modelli AI spesso non corrispondono alla probabilità reale di essere corretti: questo fenomeno si chiama miscalibration. L'articolo spiega il problema e offre indicazioni pratiche per verificare rapidamente l'affidabilità di una percentuale.
Perché le chat dimenticano le istruzioni
Le chat tendono a dare più peso al testo recente: questo articolo spiega perché le istruzioni iniziali possono perdere influenza e suggerisce come ridurre il problema ripetendo o sintetizzando le regole vicino alla richiesta.
Una parola cambia tutto: come la formulazione del prompt influenza le risposte dei modelli istruiti
Anche modelli instruction‑tuned possono rispondere in modo diverso se cambia una parola o il tono del prompt. Scopri perché accade e come eseguire micro‑test rapidi per valutare la stabilità dei tuoi prompt.
Quando la ricerca inganna l'AI: rischi dei sistemi RAG
I sistemi RAG possono rendere più convincenti risposte sbagliate se il materiale recuperato è errato. Scopri perché la presenza di un estratto non garantisce la verità e quali verifiche pratiche eseguire.
Verificare citazioni AI in due mosse
I modelli generativi possono produrre citazioni plausibili ma inventate. Questo articolo mostra un metodo pratico e rapido per capire se una citazione proposta da un'AI è verificabile e come procedere se non lo è.