Definizioni chiare per l'era dell'IA Agentica e dell'Intelligenza Spaziale.
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Sistemi IA che comprendono le leggi fisiche e possono agire nel mondo reale – la convergenza dell'IA con robotica e IoT.
L'IA a preservare la privacy comprende tecniche che consentono ai sistemi di IA di apprendere e elaborare dati proteggendo la privacy degli individui. Ciò include l'apprendimento federato, la privacy differenziale, il calcolo sicuro multi-party e la crittografia omomorfica.
Il Prompt Engineering è la pratica di progettare e ottimizzare i prompt di input per ottenere output desiderati dai modelli di linguaggio. Comprende tecniche come il few-shot learning, il prompting a catena di pensiero e le istruzioni di sistema per migliorare la qualità delle risposte dell'AI.
Una vulnerabilità dove istruzioni malevole vengono incorporate nei dati elaborati da un'IA. Preoccupazione critica per la sicurezza MCP.
I pesi regolabili all'interno di una rete neurale che vengono appresi durante l'addestramento. Determinano la capacità del modello di mappare gli input agli output.
L'iniziativa di Google per espandere il suo modello Gemini con funzionalità su misura per le esigenze e le preferenze individuali degli utenti, fornendo un'esperienza AI altamente personalizzata.
Un ambiente software che orchestra più agenti IA con capacità diverse. Agent HQ di GitHub esemplifica questo assegnando Claude, Codex o Copilot in base ai requisiti.
La tendenza a unire più funzionalità e servizi in un'unica piattaforma unificata, spesso alimentata dall'AI, riducendo la necessità di applicazioni disparate.
La forza lavoro disponibile di professionisti con competenze in IA e ML in una data regione. Un fattore critico per il successo delle startup IA.
Le conseguenze negative dopo un vibe coding estensivo: debito tecnico accumulato, codice non manutenibile e consapevolezza che il codice IA richiede rigore ingegneristico.
Privacy-Preserving Inference è un concetto regulatory compliance nei moderni sistemi IA che affronta i requisiti legali e normativi per il deployment dell'IA. Svolge un ruolo chiave nei deployment IA enterprise dove le organizzazioni devono soddisfare EU AI Act, GDPR e mandati settoriali.
La tecnologia di Apple che elabora dati sensibili localmente sul dispositivo o tramite server privati e sicuri per preservare la privacy degli utenti mentre utilizza le capacità dell'AI. L'azienda non vuole condividere i dati degli utenti con fornitori di cloud di terze parti esterni.
L'infrastruttura cloud di Apple elabora le richieste AI con garanzie di privacy a livello hardware. Dati in enclave sicure, mai memorizzati.
La capacità di un assistente AI di avviare la comunicazione con un utente basandosi su attivatori, eventi o preferenze apprese, piuttosto che attendere richieste esplicite.
L'accesso a un sistema o servizio software tramite codice (ad esempio, utilizzando un'API) anziché un'interfaccia utente grafica.
Una tecnica che memorizza il contesto frequentemente usato nella memoria di un modello IA, riducendo drasticamente latenza e costi per query ripetitive.
Prompt Injection Defense è un concetto AI safety nei moderni sistemi IA che garantisce che i sistemi IA operino entro limiti sicuri. Svolge un ruolo chiave nei deployment IA enterprise dove prevenire output dannosi e mantenere l'integrità del sistema è fondamentale.
Il processo di reinserire lo stesso prompt iniziale in un modello AI per incoraggiarlo a continuare a lavorare su un compito, costruendo su iterazioni precedenti.
La documentazione dell'origine e della storia di un insieme di dati, inclusi da dove proviene, come è stato derivato e chi lo ha modificato. Nel contesto degli LLM, si riferisce alla tracciabilità della fonte delle informazioni utilizzate nella risposta del modello.
La proliferazione SaaS si riferisce alla crescita incontrollata degli abbonamenti software-as-a-service all'interno di un'organizzazione. L'azienda media utilizza oltre 130 strumenti SaaS, con il 25-30% della spesa sprecata in licenze inutilizzate. Le super app IA promettono di ridurre la proliferazione SaaS.