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Livello 3 · puntate 201–300

MAESTRO YODA

Per chi vuole capire l'AI fino al kernel

55 puntate scritte su 100 — il resto è in arrivo.

Clicca un capitolo per vedere le puntate.

Capitolo 19 Architetture 12/12
  1. 201 "Attention Is All You Need" Il paper che ha cambiato tutto.
  2. 202 Self-attention Il meccanismo chiave spiegato con esempi.
  3. 203 Encoder, decoder, encoder-decoder BERT vs GPT vs T5.
  4. 204 Mixture of Experts (MoE) Sparsità computazionale.
  5. 205 State Space Models e Mamba L'alternativa al transformer.
  6. 206 Tokenizer BPE, SentencePiece, Tiktoken.
  7. 207 Positional encoding RoPE, ALiBi e successori.
  8. 208 Multi-head attention Perché più "teste".
  9. 209 Norm, attivazioni, residui I mattoncini base.
  10. 210 Context window estesa Come si arriva a 1M+ token.
  11. 211 Reasoning models a livello architetturale o-series, deep thinking.
  12. 212 TEST: leggi e annota un paper di 6 pagine Esercizio accademico.
Capitolo 20 Training, fine-tuning, allineamento 10/10
  1. 213 Pretraining Il "leggere internet" su scala.
  2. 214 Dataset Common Crawl, libri, codice, sintetici.
  3. 215 SFT (Supervised Fine-Tuning) Stadio 2 dell'addestramento.
  4. 216 RLHF PPO, reward model, feedback umani.
  5. 217 DPO e Constitutional AI Alternative moderne.
  6. 218 LoRA, QLoRA, PEFT Fine-tuning per i mortali.
  7. 219 Distillation Modelli piccoli da modelli grandi.
  8. 220 Synthetic data L'AI che allena l'AI: trend e rischi.
  9. 221 Evaluation Benchmark, arena, LiveBench, MMLU-Pro & co.
  10. 222 TEST: LoRA fine-tuning su Colab gratis Hands-on.
Capitolo 21 Open source e HuggingFace 12/12
  1. 223 HuggingFace Il "GitHub dell'AI": panoramica.
  2. 224 Hub, Datasets, Spaces I 3 pilastri.
  3. 225 Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma, Kimi La famiglia open.
  4. 226 "Open weight" vs "open source" davvero Distinzione critica.
  5. 227 Quantization GGUF, GPTQ, AWQ: girare un 70B sul laptop.
  6. 228 Ollama, LM Studio, vLLM Runtime locali.
  7. 229 Inference Latenza, throughput, batching.
  8. 230 Fine-tunare un open model end-to-end Workflow completo.
  9. 231 Pubblicare un modello su HF Hub Contribuire.
  10. 232 License pitfall Apache, MIT, OpenRAIL, custom, "Llama community".
  11. 233 La filiera open Dataset → modello → app: stack completo.
  12. 234 TEST: deploy di un mini-modello in uno Space gratis Progetto.
Capitolo 22 Agenti, tool use, RAG 12/12
  1. 235 Cos'è un agente AI Definizione tecnica, loop perception-action.
  2. 236 Tool use / function calling Pattern fondamentale.
  3. 237 ReAct Ragionare e agire alternativamente.
  4. 238 RAG Retrieval-Augmented Generation: quando serve davvero.
  5. 239 Vector database Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant.
  6. 240 Embeddings Scegliere, valutare, mixare.
  7. 241 Chunking strategies Arte sottile della frammentazione.
  8. 242 MCP (Model Context Protocol) Lo standard 2025/2026.
  9. 243 Multi-agent Supervisori, swarm, orchestrazioni.
  10. 244 Browser e desktop agents Operator, Computer Use, ChatGPT Atlas.
  11. 245 Agent eval e fallimenti tipici Tracing, benchmark, realtà dei progetti.
  12. 246 TEST: agente RAG sui tuoi PDF Progetto completo.
Capitolo 23 Sicurezza e adversarial 9/10
  1. 247 Prompt injection L'SQL injection dell'AI: tassonomia.
  2. 248 Direct vs indirect injection Attacchi via dato esterno.
  3. 249 Jailbreak DAN, role-play, persuasione e contromisure.
  4. 250 Data exfiltration via prompt Estrarre dati sensibili.
  5. 251 Poisoning di dataset di training Attacchi alla fonte.
  6. 252 Model extraction e stealing Reverse engineering dei pesi.
  7. 253 Adversarial multimodale Immagini "trojan", audio nascosti.
  8. 254 Guardrails Llama Guard, NeMo Guardrails, custom filters.
  9. 255 Standard NIST AI RMF, ISO 42001, OWASP LLM Top 10.
  10. 256 TEST: red team un chatbot finto, trova 5 falle Esercizio pratico. in arrivo
Capitolo 24 Abusi, crimini, lato oscuro 0/10
  1. 257 Deepfake Stato dell'arte, detection, normative. in arrivo
  2. 258 CSAM e contenuti illegali Come si combatte. in arrivo
  3. 259 Voice cloning industriale Scam vocali su scala. in arrivo
  4. 260 Disinformazione AI Troll farm 2.0, il caso Romania, election interference. in arrivo
  5. 261 Cybercrime AI Malware, recon, lateral movement. in arrivo
  6. 262 Phishing iper-personalizzato Spear con AI. in arrivo
  7. 263 AI nei conflitti Droni, OSINT, propaganda mirata. in arrivo
  8. 264 Deepfake non consensuali La piaga 2024–26 e le risposte legali. in arrivo
  9. 265 Misuse policies e segnalazioni Cosa fanno i provider. in arrivo
  10. 266 TEST: riconosci 10 contenuti AI malevoli Detection challenge. in arrivo
Capitolo 25 Frontiera della ricerca 0/14
  1. 267 Reasoning models o-series, DeepSeek-R, thinking budget. in arrivo
  2. 268 Test-time compute Pensare di più per rispondere meglio. in arrivo
  3. 269 Multimodalità nativa Testo + immagine + audio + video unificati. in arrivo
  4. 270 AI embodied Figure 03, 1X Neo, Tesla Optimus, Unitree. in arrivo
  5. 271 Long context 2M, 10M token: cosa funziona davvero. in arrivo
  6. 272 Memoria persistente Oltre la finestra di contesto. in arrivo
  7. 273 Self-improvement AI che migliora AI. in arrivo
  8. 274 Scientific discovery AlphaFold, AlphaProteo, materiali (Nobel Hassabis 2024). in arrivo
  9. 275 AI per la matematica Lean, dimostrazioni, congetture. in arrivo
  10. 276 Coding agents Devin, Claude Code, Codex, Cursor. in arrivo
  11. 277 Smart glasses + AI Meta Ray-Ban, Apple Vision, occhiali sempre accesi. in arrivo
  12. 278 Brain-computer interfaces Neuralink, Synchron e l'interazione "diretta". in arrivo
  13. 279 Photonic, neuromorphic, quantum Hardware del futuro per l'AI. in arrivo
  14. 280 TEST: leggi 3 paper recenti e fai mini-review Esercizio da ricercatore. in arrivo
Capitolo 26 AGI, alignment, futuro 0/12
  1. 281 Cos'è davvero l'AGI Definizioni in conflitto. in arrivo
  2. 282 Scaling laws Salgono ancora? Chinchilla e dopo. in arrivo
  3. 283 Superalignment Il problema di Bostrom oggi. in arrivo
  4. 284 Interpretability Aprire la scatola nera (mechanistic interp). in arrivo
  5. 285 Le 5 agende a confronto Anthropic, OpenAI, DeepMind, xAI, Meta. in arrivo
  6. 286 Lavoro Automazione cognitiva, scenari 5–10 anni. in arrivo
  7. 287 UBI, post-scarcity, ridistribuzione Il dibattito economico. in arrivo
  8. 288 x-risk e p(doom) Posizioni e critiche. in arrivo
  9. 289 Lato luminoso Medicina, scienza, accessibilità, educazione. in arrivo
  10. 290 AI e coscienza Argomenti filosofici 2026. in arrivo
  11. 291 Il mondo nel 2035 Tre scenari plausibili (utopia, distopia, mediocrità). in arrivo
  12. 292 TEST: scrivi il tuo manifesto AI Esercizio di posizionamento. in arrivo
Capitolo 27 Costruisci la tua AI 0/8
  1. 293 Stack di un'app AI moderna 2026 Architettura tipo. in arrivo
  2. 294 Hosted vs self-hosted vs ibrido Decision tree. in arrivo
  3. 295 API design per app AI Streaming, tool, retry, idempotenza. in arrivo
  4. 296 Caching, batching, ottimizzazione costi Economia dell'inferenza. in arrivo
  5. 297 Observability Logging, tracing, eval continuo (LLMOps). in arrivo
  6. 298 Sicurezza in prod PII, secrets, rate limiting, hardening. in arrivo
  7. 299 Lanciare il tuo primo prodotto AI Lessons learned realistiche. in arrivo
  8. 300 🎓 DIPLOMA MAESTRO YODA Progetto finale + test totale. in arrivo