Il plugin GitHub Copilot per gli IDE JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand e family) ha ricevuto una serie di aggiornamenti che vanno ben oltre il completamento automatico.

Questo articolo introduce il concetto, i vantaggi teorici e il ruolo del marketer nell’era dell’automazione.

Il 1° giugno 2026 GitHub Copilot ha completato una transizione importante: il vecchio modello basato su Premium Request Units (PRU) è stato sostituito da un modello di usage-based billing fondato sui GitHub AI Credits, cioè una misura economica del consumo reale di token.

Qualche settimana fa mi è capitato sotto gli occhi un post di un canale di tecnologia che seguo, che parlava di un nuovo tool chiamato Edge AI Gallery, che permette di scoprire e condividere modelli di intelligenza artificiale da utilizzare direttamente sul proprio dispositivo, senza bisogno di connessione internet.

Gli LLM stanno diventando un’infrastruttura di base del settore tecnologico, non più solo uno strumento “innovativo” da sperimentare.

Ora che il focus del costo di utilizzo dei modelli è sempre più stringente sui token, è importante capire cosa sono, come vengono calcolati e perché sono così cruciali per l’utilizzo efficiente dei modelli di linguaggio.

Computer vision, o visione artificiale: un ambito poco noto, ma che ha un ruolo molto importante nella vita quotidiana, e soprattutto in ambiti come la sicurezza, la robotica e il monitoraggio ambientale.

Capire il funzionamento dei parametri associati all’utilizzo di un modello linguistico è fondamentale per sfruttare al meglio le potenzialità dei più recenti LLM.

Benvenuti nell’era della GEO - Generative Engine Optimization! Prima parte (2096 caratteri)

Negli ultimi anni, l’adozione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è cresciuta esponenzialmente, rivoluzionando il modo in cui interagiamo con la tecnologia.