Un sistema innovativo per migliorare significativamente l’interazione quotidiana degli utenti con la tecnologia.
Alla base della tecnologia di MAIA c’è un hub cognitivo che coordina diversi modelli di intelligenza artificiale. Questo hub funge da regista, integrando i vari modelli per lavorare in modo armonico e ottimizzato. Permette di combinare le capacità di ogni modello individuale, creando una soluzione AI complessiva più potente e versatile. Utilizza algoritmi avanzati per gestire e distribuire il carico di lavoro tra i vari modelli AI, assicurando che ogni componente sia utilizzato nel modo più ottimale in base al contesto specifico. In questo modo MAIA si adatta dinamicamente a un’ampia gamma di scenari e compiti, dalla comprensione del linguaggio naturale all’analisi di immagini, mantenendo un alto livello di prestazione e affidabilità.
Una delle nostre innovazioni più rilevanti è l’adozione dell’architettura Mixture of Experts (MoE). Tradizionalmente, i modelli neurali utilizzano una rete unica per elaborare tutti i tipi di dati. Tuttavia, MoE rompe questo schema adottando un approccio modulare e specializzato.
Questo sistema è costituito da una serie di “esperti”, ognuno dei quali è progettato per gestire specifici tipi di dati o compiti. Una rete di accesso sovrintende e indirizza i dati di input verso l’esperto più qualificato. Questo non solo aumenta significativamente la precisione e la qualità delle risposte, ma ottimizza anche i tempi di elaborazione e l’utilizzo delle risorse computazionali.
Una delle nostre innovazioni più rilevanti è l’adozione dell’architettura Mixture of Experts (MoE). Tradizionalmente, i modelli neurali utilizzano una rete unica per elaborare tutti i tipi di dati. Tuttavia, MoE rompe questo schema adottando un approccio modulare e specializzato.
Questo sistema è costituito da una serie di “esperti”, ognuno dei quali è progettato per gestire specifici tipi di dati o compiti. Una rete di accesso sovrintende e indirizza i dati di input verso l’esperto più qualificato. Questo non solo aumenta significativamente la precisione e la qualità delle risposte, ma ottimizza anche i tempi di elaborazione e l’utilizzo delle risorse computazionali.
Le elaborate tecniche RAG adottate da MAIA permettono un raffinato processo di ottimizzazione degli output che prevedono il ricorso a sorgenti di dati esterne. Questa tecnica consente, ad esempio nell’applicazione Ufind, di accedere a fonti di informazioni utilizzando degli strumenti denominati ‘bricks’, sofisticati strumenti di raccolta dati che scavano nelle profondità del web, e altre fonti personalizzate, come basi di dati private o semplici file privati.
La stessa tecnica si avvale di una preziosa rete neurale, la neural ID, che raccoglie e mette in relazione tutte le preferenze e i comportamenti degli utenti.
Le elaborate tecniche RAG adottate da MAIA permettono un raffinato processo di ottimizzazione degli output che prevedono il ricorso a sorgenti di dati esterne. Questa tecnica consente, ad esempio nell’applicazione Ufind, di accedere a fonti di informazioni utilizzando degli strumenti denominati ‘bricks’, sofisticati strumenti di raccolta dati che scavano nelle profondità del web, e altre fonti personalizzate, come basi di dati private o semplici file privati.
La stessa tecnica si avvale di una preziosa rete neurale, la neural ID, che raccoglie e mette in relazione tutte le preferenze e i comportamenti degli utenti.
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