Progetti dimostrano che è possibile addestrare un LLM da 1 miliardo di parametri con soli 200 dollari, mentre piattaforme edge come Edgify portano l'apprendimento direttamente sui dispositivi, abbassando le barriere e restituendo il controllo agli utenti.
Un esperimento dimostra che con 200 dollari su GPU noleggiate si può addestrare un LLM da 1,1 miliardi di parametri e distribuirlo su CPU o persino smartwatch. Il costo irrisorio riscrive il calcolo del TCO per le aziende che valutano soluzioni self-...
L’intelligenza artificiale accelera sia gli attacchi sia le correzioni, ma il vantaggio competitivo si sposta da chi ha i migliori rilevatori a chi conosce esattamente cosa esegue nei propri container. La trasparenza della supply chain e le distinte ...
Un progetto personale mostra come addestrare da zero un modello linguistico da 1,1 miliardi di parametri su 20 miliardi di token con una spesa totale di circa 200 dollari. Il modello, poi ottimizzato con LoRA e quantizzato, gira su CPU e persino su u...
La startup israeliana chiude un round Serie A+ per espandere la sua piattaforma di AI edge dalla grande distribuzione a ristorazione rapida e logistica. L’obiettivo: trasformare l’hardware esistente in una rete intelligente che impara localmente, sen...
Un’alternativa gratuita e open source ai servizi di trascrizione a pagamento: Meetily registra e trascrive le riunioni in locale, senza mandare dati sensibili in cloud. Una scelta che incide su privacy, costi e controllo del dato aziendale.
