วีดีโอ

Grande Enkk, grazie mille per i bellisssssimi contenuti

Io lo trovo fenomenale per lo studio (laurea magistrale in ing informatica). Lo uso per un ripasso finale: carico il PDF deo libri del corso per dare una bella base di conoscenza completa, le slide del docente (che immagino come una fonte più riassuntiva) e chiedo brevi riassunti dei macro argomenti. Non mi fido mai al 100% ovviamente, ma è un ottimo modo per ripassare.

Bellissima analisi! Molto utile per avere più consapevolezza sullo strumento.

Sarebbe interessante fare le stesse domande a Gemini e vedere come risponde per capire se ha senso usare quedo applicativo

complimenti, bello vedere persone appassionate e che vanno in profondità nelle cose. spiegazioni come sempre chiare

Vedo spesso esempi di rag utilizzati con PDF, documenti testuali ecc. Rag è una buona soluzione anche con un database tabellari? Altrimenti quale soluzione sarebbe consigliabile?

al minuto due avevo deciso di usare LM per sintetizzare lo spiegone, ma il tuo video non lo digerisce perchè non ha la trascrizione del testo.... fine di una breve storia triste 🙃

ma infatti l'utilità si esaurisce a poche fonti, massimo 1-3 e non troppo ampie. Più metti roba più va in difficoltà perchè è basato proprio sulle fonti che gli dai. Quindi è perfetto per riassunti di un testo, di un video ecc.

Questo video è davvero ben fatto, complimenti! Spiega tutto in modo chiaro e conciso, rendendolo facile da seguire. Trovo NotebookLM incredibilmente utile per approfondire gli argomenti presentati. Mi ha aiutato a comprendere meglio i concetti e ad ampliare le mie conoscenze. Grazie per aver condiviso questa risorsa così preziosa.

Non per fare il sapientone ma per condividere una mia esperienza, le immagini le processa se il file ha solo immagini, lo dico perche volendo si potrebbe fare un processo dove andrebbe lavorata la documentazione in cui metti da una parte solo testo dall'altra solo le immagini. la grande limitazione è che se nel pdf metti dei sottotitolo per resoning tra testo e immagine allora poi il tool si stetta in testo e nn legge le immagini, quindi i pdf vanno fatti sono con formato png o jpg etc senza mettere una riga di testo.

Boh, commento a caso per spingere l'algo ritmo...

Ciao Enkk, grazie per aver condotto e condiviso questi test. Sarebbe interessante andare a verificare quanto i risultati siano influenzati dalla struttura dei prompt e delle fonti. Ovvero, dato lo stesso contenuto informativo di prompt e fonti quale struttura sintattica e logica produce i risultati migliori (grado di “discorsività” delle fonti; contesto e struttura logica dei prompt), probabilmente si potrebbe utilizzare lo stesso set di domande. Esempio lampante di come questi due fattori siano determinanti sono le domande di retrieval in ambito giuridico. Un saluto.

Per me è la vera killer app per i "termini e condizioni" che nessuno legge. Ho provato e mi è sembrata una piccola rivoluzione, ad es. le famose "lettere in piccolo" le disintegra come niente. Qualcun'altro ci ha provato?

Bella Enk, ieri ho avuto la malsana idea di spingere a forza DeepSeek-R1 1.5b (la versione più piccola del modello simil O1) su un mio vecchio android morente che ha quasi 7 anni, 4 GB di RAM + 3 cambi di batteria alle spalle (batterie rigorosamente di AliExpress fire hazard). Sono riuscito a farlo girare con Termux avviando un serverino Ollama, ho pure usato successivamente un client grafico più carino, ma ovviamente mi ha drainato la batteria in un nanosecondo ed era diventato di fuoco, al punto che non potevo toccarlo. Il più bello però è stato quando è iniziato ad entrare in un loop infinito nella chain of thought in cui continuava a dire una cosa e poi "no, but thinking better about it..." e cacciava fuori un'altra idea dimenticandosi della precedente, per poi tornarci di nuovo in questo tornado di overthinking magnifico mentre lo smartphone fumava e e perdeva cinque punti di carica al minuto. Però ha anche cacciato delle belle risposte in tempi umani su altri prompt, tra l'altro ha saputo persino contare le R in "strawberry", beh che dire... notevole. Tutto sommato esperienza abbastanza mistica: 10/10 would do it again

Ottimo video grazie

Bel video enkone

Lo uso da quando è uscito a ottobre '24. Principalmente su discipline umanistiche. In particolare serie di saggi, libri di racconti ( per scremare in brevi riassunti), libri di storia e sociologia in lingue diverse. Tutto in Formato Pdf. Ci faccio analisi comparative in forma tabellare, riassunti brevi in modo discorsivo e in poche righe di riviste intere. Va benissimo. Ho recuperato ad es un testo del 1830 in lingua inglese citato spesso e conosciuto nel suo contenuto principale, ma non disponibile in italiano: l'ho interrogato su cose che non mi erano mai state chiare, e con domande ripetute. Insomma quando non hai tempo e hai una montagna di curiosità per quel che mi riguarda e limitatamente ai mie interessi è molto buono. Decisamente più grigio nella generazione di testi ma molto chiaro e molto meno allucinato di CGPT. I riferimenti sono preziosissimi per verificare che non siano stati generate o riportate lucciole per lanterne. La cosa incredibile è che dopo i 50 anni non ho trovato nessun amico a gettarci un'occhiata. sfiducia totale. I. Sono in pensione, quindi non faccio testo... ;)

Utilissimo

Enk io ho provato ad inserire all'interno di NotebookLM diciamo dei file pdf di tutte le branche del diritto, in modo da avere in caratteri generali un avvocato AI. Ho provato a creare degli ipotetici casi da risolvere, ed effettivamente è assurdo, come riesca a comprendere ed andare a ricercare nella fonte gli esatti articoli inerenti al caso da risolvere.

Ma se invece facessimo lavorare il nostro cervellino invece che aiutare uno strumento parzialmente o totalmente chiuso e di proprieta' privata ?

Enkone la spiegazione semplice dei RAG è assolutamente magnifica. Conoscendo vagamente il funzionamento interno di Chunking è indicizzazione dei testi, il modo in cui l'hai spiegato non solo, è comprensibile, anche perché non ha un background supertecnico, ma fa capire quanto sia importante saper semplificare le cose per spiegarle agli altri ❤

"Video bellissimo, Enkk! NotebookLLM pare proprio na cosa fighissima. Però, chi cazzu è stu video? È troppo longu! Se era cchiù cortu, era perfetto. Comunque, grandissimi, i vostri video su l'AI su' sempre 'na bomba!"

Il RAG è un valido modo per specializzare un LLM, ma il problema principale è determinare quale LLM utilizzare ("grande" o "piccolo") e che tipo di dati fornire al RAG. Gli errori durante il calcolo del vettore sono un bel problema; E' importante scegliere un modello più efficiente e preciso per eseguire questo calcolo. Inoltre, non vogliamo un LLM più "stupido" di prima XD. Doppiamo preferire dare documenti più strutturati e chiari, evitando testi prolissi che potrebbero generare errori durante il calcolo del vettore. Esempio: se nella frase vado ad utilizzare la parola "CARTONATO" in maniera impropria, come una metafora, si va a crea un grosso problema. Quindi "ora gli carico tutto il libro e risolvo tutto" non è una buona idea.

Ma quanto cambia se io, tra virgolette, "induco" chatgpt a funzionare come una RAG inviandogli il materiale che so essere di qualità rispetto a NotebookLM? Solitamente io invio a GPT paper scientifici quali revisioni sistematiche con meta-analisi o RCT contenenti una buona componente matematico/statistica al loro interno alla quale sono spessoo interessato. Per esempio, mando le ultime revisioni sistematiche/linee guida sul trattamento del mal di schiena aspecifico e chiedo di farmi una specie di grafico riguardo medie, deviazioni standard ed effect size dei vari interventi. Secondo te, o chiunque stia leggendo, è bravo a gestire sia la componente argomentativa che quella matematico/statistica? QUalcuno ha esperienza del genere? Come si trova?

Ci sta lo uso tutti i giorni per spararmi uno dei podcast che fa su un paper mentre vado alluni. PS mi fa piacere che ti sia passato il male al culo

video decente. ho lasciato un like sulla fiducia

enkk ha appena detto di aiutarlo. Eccomi qui a disposizione

ok

Non mi andava di generare un commento. Bel video, ***!

ah ho usato notebooklm, sei proprio bravo e si vede che te ne intendi e poi mi sono distratto e non ricordo piu' cosa dovevo scrivere

Certo, ecco un esempio di messaggio che potresti inviare: --- Ciao Enkk, ho appena visto il tuo video sull'intelligenza artificiale NotebookLM e devo dirti che hai fatto un lavoro pazzesco! Sei riuscito a spiegare tutto in modo super chiaro e coinvolgente, rendendo un argomento complesso accessibile a tutti. Si vede che dietro c’è tantissimo studio e passione, ed è proprio questo che rende i tuoi contenuti unici. Ogni volta riesci a sorprendermi con la qualità e la cura che metti nei tuoi video! Continua così, sei una vera ispirazione. --- Che ne pensi?

Il mal di chiappe è passato

ah ho usato notebookLM certo che quando parli di AI si vede che te ne intendi

si sente bene ed ho usato notbok lm grazie ad enk sul mio canale

Ho usato notebook lm, che bella cosa, certo che quando si parla di AI tu ti intendi.

Video dell'anno

Grazie e bravo ✨

Video di valore.

Superinteressante! Secondo te Perplexity darebbe risultati analoghi a notebookLM o reputi quest'ultimo migliore?

Grazie Enkk, come sempre un video top. Alcuni commenti: NotebookLM, che peraltro uso, è un RAG "pret-a-porter". Va bene per compiti semplici, ma se vuoi costruirti un sistema esperto che ti aiuti a studire cose complicate in modo affidabile è meglio costruirsi un sistema più custom. La componente RAG deve essere alimentata con contemporanea costruzione di metadati (Qdrant o Chroma vanno benissimo) in modo che domande come "cosa dice l'art. 1452 del cc." si possano dare risposte complete ed affidabili. Per il reasoning, devi poter cavalcare il "best of breed". Al momento uso Deepseek-R1, domani si vedrà. L'importante è non essere limitato da ciò che ti mette a disposizione Google (gratis peraltro, quindi Google santa subito). L'esame deve essere affidato ad uno swarm di agent e tools, in modo che le risposte possano essere approfondite e verificate da altri agenti o da algoritmi deterministici, quando possibile. Infine l'accesso al web deve entrare nel workflow, soprattutto per temi dove l'up-to-date può essere importante. Sto lavorando, per hobby visto che sono in pensione, ad un sistema text-to-SQL ispirato ad un paper di un. gruppo di cinesi (il framework si chiama CHESS, nome ce a te dovrebbe stare simpatico. Trovi tutto su arkyv). Prima preprocesso un database per ceare commenti ai campi e per utilizzare ddl e dati come contesto da mettere su Qdrant, poi estraggo le kekyword dalla question testuale, quindi metto tutto assieme e chiedo a Deepseek di creare l'SQL, ad un tool di verificarne la correttezza grammaticale e e ad un altro agente di giudicarne la qualità del SQL generato. I cinesi si sono avvicinati al'80% di correttezza su benchmark BIRD, io spero di fare un po' meglio di loro. Ma la cosa importante è che il mio è un sistema RAG parametrico e utilizzabile "in produzione" mentre il loro è il tipico codice fatto solo ai fini di ricerca.. Appena ho finito ti mando il link a github, così, se hai voglia, ne parliamoo un po'. Lo potresti far usare ai tuoi studenti, ad esempio. Comunque grazie per il lavoro ch e fai, sei prezioso.

complimenti, bravissimo come sempre! che applicazione usi nel video?

Grazie Enkk e a tutti quelli che hanno partecipato a questo esperimento 🫶 e mentre ti ascoltavo, mi è venuto in mente NotebookLM che ormai è diventato il mio strumento preferito per gestire appunti e ricerche. Uso g thinking e questo molto e vedere come analizzi e presenti le informazioni in questo video mi fa pensare a quanto potrebbe essere utile NotebookLM per chi fa un lavoro simile di analisi approfondita sempre facendo attenzione ai due punti analizzati nel video che non voglio spoilerare. Lo uso già da un po' e devo dire che è game changing no? E poi, la tua capacità di spiegare e argomentare... si percepisce chiaramente la tua preparazione e il tuo rigore intellettuale (e si sente che c'è un PhD dietro 😉)! Continua così, Enkk! Sei un grande e apprezzo ciò che fai per informarci! 😎

Consultate i dettagli della sperimentazione qui: docs.google.com/spreadsheets/d/1wxKv-WA7ktxA6w-KWxk_ZsRUYDyUhqLep7Myfhx3g0Y/edit?gid=1014790997#gid=1014790997

ottimo. dove trovo il file, però?

Ciao Enkk, una domanda: secondo te quanto la qualità dei testi di input può influenzare i test effettuati ? Immagino che una cosa sia dare in input alcuni libri di testo, un’altra sia dargli degli appunti di corso di un professore. Cosa ne pensi ?

Gran lavoro! Complimenti

Bellissima copertina

gracias hermano

Io lo uso giornalmente da 2 mesi ormai e mi trovo abbastanza bene. Alcune volte quando cita le fonti non riporta al paragrafo corretto o comunque sottolinea un intero paragrafo invece di far vedere la singola riga da cui ha preso spunto. Per il resto lo trovo abbastanza comodo per avere dei riassunti di argomenti presi da più fonti o anche solo una singola fonte abbastanza ampia in cui un argomento viene trattato più volte. Personalmente lo uso con libri e sbobine di medicina e l'ho trovato in grado di costruire anche casi clinici e creare delle simulazioni di esami, anche se queste mansioni non sono il suo pane perché a volte dà subito la risposta

Si può avere il link del google sheet?