Sala AI Deep Dive

Immersioni tecniche nei temi avanzati dell’innovazione: Sessioni specialistiche ad alta intensità tecnica, focalizzate su argomenti verticali e approfonditi dell’intelligenza artificiale.

AI Deep Dive

Immersioni tecniche nei temi avanzati dell’innovazione:
Sessioni specialistiche ad alta intensità tecnica, focalizzate su argomenti verticali e approfonditi dell’intelligenza artificiale.
21 GENNAIO
22 GENNAIO
21 gen
The talk explores AI safety challenges—hallucination and prompt injection—through multi-agent architectures and open-source standards. It presents the Open-Floor Protocol (Linux Foundation AI & Data) and new frameworks for hallucination and injection mitigation, using iterative review, fact-checking, and security KPIs to enhance reliability, transparency, and trust in generative AI systems.
21 gen
L’introduzione di GraphRAG, sistemi ibridi RAG+KG, e di LLM/SLM verticali per domini clinici, porta con sé nuove sfide strutturali: assenza di dati disaggregati per genere, bias nei nodi del grafo e embedding non rappresentativi per popolazioni minoritarie. Il panel propone un confronto tecnico: come impatta la disomogeneità dei dataset su retrieval e reasoning? Quali metriche servono per valutare gender misrepresentation nei sistemi RAG? E come modellare query dinamiche geolocalizzate in ambiti a bassa densità informativa? Condividerò esperienze da Geen, sistema GraphRAG per triage sanitario, per discutere failure case, limiti di performance e strategie di retraining. Un dibattito per ingegneri, sviluppatori e architettɜ di knowledge systems.
21 gen
Il testing end-to-end delle applicazioni web è una pratica essenziale per garantire la qualità e la stabilità dei prodotti. Tuttavia gli approcci tradizionali al testing E2E automatico si scontrano spesso e volentieri con tecnologie complesse, flussi utente complicati, tempi di sviluppo molto ampi, e overhead di manutenzione elevati. E se invece potessimo sfruttare la potenza dei Large Language Model e degli agenti AI per creare test automatici, solidi, intelligenti e self-adapting? In questa sessione esploriamo le tecnologie concrete che ci permettono di utilizzare l'AI per automatizzare i test web E2E. Vedremo esempi di agenti intelligenti in grado di capire le interfacce, adattarsi ai cambiamenti di UI, e creare nuovi test case in autonomia, pronti ad essere sguinzagliati nel nostro ambiente di testing in cerca di bug.
21 gen
22 gen
22 gen
AI is everywhere—but running it efficiently and responsibly in the cloud is a different challenge. As organizations race to deploy AI-powered applications, the energy and resource costs of training and serving models often remain an afterthought. In this talk, we will explore how cloud native technologies can unlock sustainable AI practices that go beyond the hype. We’ll discuss strategies for optimizing AI workloads using Kubernetes, serverless platforms, and cloud native observability, while keeping an eye on carbon impact and resource efficiency. Attendees will learn about scalable MLOps patterns, intelligent workload placement, and green computing techniques that reduce waste without compromising performance. Whether you are a platform engineer, cloud architect, or AI enthusiast, this session will equip you with practical approaches to make AI in the cloud efficient, cost-effective, and environmentally responsible—and finally move the conversation beyond buzzwords.
22 gen

Scopri i primi speaker della prossima edizione!