In the ever-changing world of artificial intelligence, a new AI assistant called Claude has arrived on the scene, and it’s turning heads. Created by a company called Anthropic, Claude is incredibly smart and can understand and communicate with humans in very natural, human-like ways. What makes Claude so special is the way it has been trained. The folks at Anthropic fed Claude a massive amount of data, which allows it to truly grasp how we humans speak and write....
In the realm of artificial intelligence and machine learning, efficient similarity search is a critical component for tasks ranging from recommendation systems to image recognition. In this blog post, we’ll explore the implementation of vector similarity search in Go, utilizing LinGoose framework for indexing and querying vectors in a Qdrant database. Understanding Vector Similarity Search Vector similarity search involves finding vectors in a dataset that are most similar to a query vector....
L’Intelligenza Artificiale ha compiuto un ulteriore salto in avanti con la recente presentazione di Grok, un modello di IA che canalizza l’arguzia e la saggezza della Guida del Viaggiatore Intergalattico. Grok è più di una semplice IA; è un compagno di conoscenza che mira a rispondere alle tue domande, suggerire quali domande porre e aggiungere un tocco di umorismo alla conversazione. In questo post, esploreremo le caratteristiche chiave di Grok, le sue potenziali applicazioni e impatti e il percorso dietro la sua creazione....
Introduction Artificial Intelligence has transformed the way we handle data, and one crucial aspect of AI is similarity search. Whether it’s for image recognition, recommendation systems, or natural language processing, finding similar data points quickly and accurately is a common challenge. In this blog post, we will explore a Go code snippet that showcases how to perform efficient vector similarity search using Redis and the Lingoose Go framework, catering to tech-savvy readers interested in both Go programming and AI....
Durante la seconda guerra mondiale l’esercito tedesco predominava in Europa grazie anche alla tecnologia crittografica usata nell’ambito delle comunicazioni: la macchia Enigma. Gli inglesi per poterne decifrare i codici si servirono di un gruppo di matematici, fisici e linguisti, che lavorarono in un luogo segreto, Bletchley Park, in Inghilterra. Il loro lavoro fu una vera e propria rivoluzione scientifica, svolta fondamentale per la vittoria degli Alleati. A distanza di quasi 80 anni, Betlchley Park torna a scrivere la storia nell’ambito dell’evoluzione tecnologica....