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Gli Articoli Che Definiscono l'IA Moderna
L'IA si muove velocemente. Questi sono gli articoli fondamentali che ogni leader tecnico dovrebbe conoscere—selezionati e spiegati per restare informati senza leggere più di 50 pagine.
Perché Questo È Importante
Non devi essere un ricercatore ML per guidare iniziative di IA. Ma capire le idee fondamentali—meccanismi di attenzione, generazione aumentata dal recupero, tecniche di allineamento—ti aiuta a valutare strumenti, assumere talenti e prendere decisioni architetturali migliori.
Cosa Ottieni
- •Essenziali selezionati — I 10-15 articoli che hanno plasmato LLM, agenti e sistemi di recupero
- •Riassunti in linguaggio semplice — Insight chiave estratti, nessun dottorato richiesto
- •Fai domande — Chatta con la nostra IA per esplorare i concetti più a fondo
La Collezione Essenziale
Attention Is All You Need
Vaswani et al.
2017TransformerFoundationNLPGPT-4 Technical Report
OpenAI
2023LLMMultimodalBenchmarksLlama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Touvron et al. (Meta)
2023Open SourceLLMFine-tuningLanguage Models are Few-Shot Learners
Brown et al.
2020LLMIn-Context LearningGPT-3Training Language Models to Follow Instructions
Ouyang et al.
2022RLHFAlignmentInstruction-followingChain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning
Wei et al.
2022ReasoningPromptingChain-of-ThoughtLoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
Hu et al.
2021Fine-tuningEfficiencyPEFTDenoising Diffusion Probabilistic Models
Ho et al.
2020GenerativeVisionDiffusionDeep Residual Learning for Image Recognition
He et al.
2015VisionDeep LearningCNNGenerative Adversarial Nets
Goodfellow et al.
2014GenerativeAdversarialFoundationalDeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
DeepSeek-AI
2025ReasoningReinforcement LearningOpen SourceOpenAI o1 System Card
Jaech et al. (OpenAI)
2024ReasoningTest-Time ComputeSafetyConstitutional AI: Harmlessness from AI Feedback
Bai et al. (Anthropic)
2022AlignmentRLHFSafetyScaling Laws for Neural Language Models
Kaplan et al. (OpenAI)
2020ScalingTrainingFundamentalsRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Lewis et al. (Meta AI)
2020RAGRetrievalKnowledge BasesToolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
Schick et al. (Meta AI)
2023AgentsToolsFunction CallingMixtral of Experts
Jiang et al. (Mistral AI)
2024ArchitectureOpen SourceEfficiencyHighly Accurate Protein Structure Prediction with AlphaFold
Jumper et al. (DeepMind)
2021Scientific AIDeep LearningReal-World Impact