Soluzioni con AI: Motori di ricerca personalizzati Estrazione di dati da documenti Chatbot intelligenti
Intelligenza Artificiale
per l'Elaborazione
di Documenti
Acquisire, organizzare e analizzare dati aziendali ti rallenta?
Perdi tempo a cercare informazioni tra e-mail, fatture e
altri documenti?
Di cosa ci occupiamo
Realizziamo innovative soluzioni di elaborazione documentale per piccole e medie imprese. Utilizziamo modelli di linguaggio allo stato dell’arte per automatizzare l’acquisizione, la generazione e l’analisi di documenti e dati aziendali. Rendiamo le informazioni immediatamente accessibili e facilmente interpretabili.
Senseweaver: l'AI che dà senso ai tuoi documenti
Porta l'AI nella tua azienda e rivoluziona l'elaborazione dei documenti
Automatizza la gestione documentale, riduci i tempi di ricerca e accedi rapidamente alle
informazioni cruciali per prendere decisioni più informate.
Perché sceglierci?
Siamo un team di informatici e linguisti computazionali specializzati nello sviluppo di soluzioni avanzate per l’elaborazione documentale basate su intelligenza artificiale. Siamo pronti a metterci in gioco e a dare il massimo per aiutare la tua azienda a semplificare, ottimizzare e trasformare la gestione dei documenti, creando soluzioni personalizzate che rispondano alle tue esigenze specifiche.
Siamo qui per affrontare le tue sfide documentali con soluzioni su misura per la tua azienda. Sappiamo che alcune di queste sfide richiedono costante studio, ricerca e innovazione. Se, nonostante il nostro impegno, non fossi completamente soddisfatto dei risultati ottenuti in fase di proof of concept, non ti chiederemo alcun pagamento. La tua soddisfazione è la nostra priorità, e ti chiediamo di pagarci solo se, effettivamente, hai ottenuto il valore che ti aspettavi.
Non ti lasciamo mai da solo. Oltre alle soluzioni tecnologiche, offriamo un supporto dedicato e formazione continua per garantire che tu e il tuo team possiate sfruttare al meglio tutte le potenzialità dei nostri strumenti.
News
Better Call GPT, Comparing Large Language Models Against Lawyers
Lauren Martin, Nick Whitehouse, Stephanie Yiu, Lizzie Catterson, Rivindu Perera
L’adozione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per la revisione legale mostra potenzialità nel ridurre i tempi e i costi rispetto ai metodi tradizionali. I LLM possono gestire compiti ripetitivi e contratti standardizzati con buona accuratezza e velocità, pur necessitando di supervisione umana per garantire la qualità e la precisione nelle situazioni complesse. Il loro impatto sulla pratica legale può essere significativo, specialmente per il lavoro di routine.
DeepSeek-V3 Technical Report
DeepSeek-AI
Il paper presenta DeepSeek-V3, un avanzato modello linguistico Mixture-of-Experts (MoE) con 671 miliardi di parametri, progettato per essere altamente efficiente. Utilizzando tecniche come il Multi-head Latent Attention (MLA) e l’architettura DeepSeekMoE, ottimizza sia il training che l’inferenza. DeepSeek-V3 è stato addestrato su enormi dataset ed è stato migliorato con l’uso di tecniche avanzate di fine-tuning e apprendimento per rinforzo, ottenendo prestazioni superiori rispetto ai modelli open-source.
Mission: Impossible Language Models
Julie Kallini, Isabel Papadimitriou, Richard Futrell, Kyle Mahowald, Christopher Potts
Il paper “Mission: Impossible Language Models” analizza come i modelli linguistici come GPT-2 faticano ad apprendere lingue artificiali con regole non umane e impossibili da comprendere per gli esseri umani. I risultati suggeriscono che, sebbene i modelli siano abili nell’acquisire lingue naturali, incontrano difficoltà nell’interpretare strutture linguistiche “impossibili”. Questo studio solleva questioni sulla capacità dei modelli di affrontare linguaggi con regole cognitive o tipologiche non umane.
OpenAI o1 System Card
OpenAI
OpenAI o1 è un sistema avanzato che migliora il ragionamento complesso utilizzando la “catena di pensiero”. È progettato con solide misure di sicurezza per prevenire contenuti dannosi e ridurre il rischio di risposte pericolose. I modelli sono continuamente testati per identificare bias e ottimizzare la gestione del rischio, garantendo performance affidabili, specialmente in situazioni sensibili. L’approccio include valutazioni rigorose per assicurare che il sistema operi in modo sicuro e conforme alle linee guida etiche.
GPT-4 Technical Report
OpenAI
Il documento presenta una svolta nell’intelligenza artificiale multimodale combinando le capacità di modelli come GPT-3 e CLIP per elaborare sia testo che immagini. Questo modello dimostra prestazioni avanzate in una varietà di attività, come esami accademici e sfide professionali. Si addentra nell’architettura del modello, nelle metodologie di formazione e nelle misure di sicurezza, concentrandosi sulla mitigazione dei pregiudizi e sulla risoluzione delle preoccupazioni etiche. La ricerca fornisce approfondimenti significativi sulla scalabilità dell’intelligenza artificiale, sulle applicazioni pratiche e sulle potenziali implicazioni per scenari del mondo reale.
Ottimizzazione delle Reti Neurali: Estimatore Stocastico delle Derivate di Taylor per Equazioni Differenziali
Zekun Shi, Sea AI Lab, Zheyuan Hu, Min Lin
Un approccio innovativo sfrutta un estimatore stocastico della derivata di Taylor per ottimizzare le reti neurali capaci di gestire operatori differenziali arbitrari. Grazie a questa tecnica, è possibile ridurre notevolmente i tempi di calcolo e il consumo di memoria, migliorando l’efficienza nella risoluzione di problemi complessi. L’approccio si rivela particolarmente efficace nell’ambito delle Physics-Informed Neural Networks (PINN), consentendo la risoluzione di equazioni differenziali parziali in spazi ad alta dimensionalità con accelerazioni superiori a 1000 volte e una riduzione dell’utilizzo di memoria fino a 30 volte rispetto ai metodi tradizionali. Inoltre, il metodo offre un framework flessibile per integrare operatori differenziali arbitrari nelle reti neurali, superando così alcune delle limitazioni esistenti nella modellazione di fenomeni scientifici e ingegneristici.
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